微博数据挖掘：突发事件舆情演化与生命周期分析——以艾尔玛飓风为例

"基于微博数据挖掘的突发事件舆情演化分析--以艾尔玛飓风为例" 本文主要探讨了如何利用微博数据来分析突发事件中的舆情演化过程，特别是在艾尔玛飓风这一事件中的应用。研究采用了贾亚敏等人提出的网络舆情事件双峰演进划分方式，将艾尔玛飓风事件分为六个阶段，分别是起始阶段、爆发阶段、第一次衰退阶段、第二次增长阶段、第二次衰退阶段和恢复阶段。通过对微博数据的深入挖掘，研究者旨在理解不同情感微博在信息传播中的影响力，以便揭示舆情传播的特性和规律。 在艾尔玛飓风事件中，研究者观察到舆情的热度主要集中在2017年9月10日至9月20日，而之前的数据量相对较少。通过分析，他们将事件分为不同的生命周期阶段，并分析了在这些阶段中，微博用户的情感反应。例如，表4列出了带有“joy”情绪的推文及其转发量，显示出即使在灾难面前，人们也能够找到积极的元素，如幽默和乐观的态度，这些情绪在社交媒体上的传播也具有显著影响力。 研究方法上，作者采用了一种基于事实文本数据的研究流程，该流程结合了细粒度情绪分析和舆情生命周期理论。通过这种方法，他们能够识别出在每个阶段中占主导地位的情绪，以及这些情绪如何随时间变化。这为理解舆情传播的动态性提供了关键洞察，同时也可以帮助决策者在类似情况下更好地进行舆情管理和响应。 此外，文章指出微博舆情演化分析方法不仅可以揭示特定事件在不同生命周期阶段的舆情强度，还可以分析各阶段对应的情绪演化规律。这种方法可以找出具有关联性、代表性的重要情绪，这些情绪往往反映出公众对突发事件的感知和反应。 关键词：舆情演化、突发事件、生命周期、内容分析、信息传播。文章的分类号是G2015，表明其属于信息传播研究领域。 这篇论文详细介绍了如何运用数据挖掘技术来分析突发事件，特别是通过微博平台来理解舆情的演变。通过对艾尔玛飓风的案例研究，展示了舆情的生命周期模型在实际应用中的价值，以及情感分析在揭示公众情绪动态和信息传播模式中的作用。这些发现对于提升舆情分析的精准度和及时性，以及为危机管理和公共政策制定提供信息支持具有重要意义。