利用中文微博数据的地理情感特征挖掘

• 作者: 桂丽 王海起 费涛 陈冉 魏世清
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地理情感 微博文本 情感计算 空间和时空分布特征 热点和冷点探测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 699-708
• 页数: 10页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20180138

摘要

情感是一类存在于空间和时间中的地理知识,但其获取存在难度.位置社交网络为情感的度量提供了优质数据源,基于2016年9月19日-25日和2016年10月1日-7日(国庆假期)两周发布的345万条带有地理位置的新浪微博数据,通过清洗、分词以及基于词典的情感度量方法,计算了每条微博的情感倾向,通过情感聚合探测了城市微博情感的空间分布特征,并在格网尺度上分析了微博情感在时空域中的热/冷点模式及趋势.研究表明:微博整体情感倾向以积极为主,个体情感的空间分布具有随机性,城市情感的空间分布极其不均匀,表现为局部地区情感高值/低值聚集区与低-高值/高-低值异常区伴随出现的分片分布特征,且日常时期这种局部差异性更为显著;以时空立方体为格网单元,发现中国东西部地区呈现对立的情感模式,东部以情感热点模式为主,且两个时期表现为不同的时空热点类型,西部则以情感冷点模式突出,且相比于日常时期,国庆假期的冷点模式存在加强趋势.研究结果揭示了微博情感在地理时空域分布的多样性和差异性,为分析中国居民幸福感、指导社会经济发展规划等提供辅助支持.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏世清	武汉大学遥感信息工程学院	2	7	1.0	2.0