社交媒体情感分析：任务、方法与挑战

"社交媒体情境下的情感分析研究综述_谭荧1" 近年来，社交媒体已成为人们日常生活、商业活动和信息传播的重要平台。随着微信朋友圈、QQ空间等社交媒体用户的急剧增长，情感分析作为理解用户情绪和态度的关键技术，在社交媒体环境中日益受到关注。情感分析，又称为情绪挖掘，是通过自动化手段来识别、提取和理解文本中的主观信息，特别是正面或负面的情绪倾向。 谭荧、张进和夏立新通过对2015年至2019年间WebofScience核心数据库中Social Media和Sentiment Analysis相关文献的梳理，总计分析了163篇文献，并引用了91篇代表性论文，对这一领域的研究进行了综合评价。他们归纳了10多种不同类型的情感分析任务，包括情感极性分类（正面、负面或中性）、情感强度检测、情感目标识别、情感转移追踪等。这些任务旨在更精确地捕捉用户在社交媒体上的复杂情绪表达。 在方法论上，研究人员总结了社交媒体情感分析的改进策略，如利用深度学习模型（如RNN、LSTM、BERT等）提升情感理解能力，适应社交媒体的非结构化和非标准语言特性；采用多模态分析结合图像、音频和视频信息增强情感理解；以及应用迁移学习和预训练模型来处理小样本和领域特定的问题。 此外，文章还探讨了情感分析在社交媒体的应用领域，包括舆情监控、产品评价、用户行为预测、健康监测和社会热点事件分析等。这些应用帮助企业和组织理解公众情绪，优化决策，甚至预测市场趋势。然而，研究也指出，现有的工作在算法的详细步骤和过程解析上还有待深化。 情感分析在社交媒体情境下的研究呈现出多元化和深度化的趋势，面临着诸如处理口语化表达、情感语境的复杂性和用户隐私保护等挑战。未来的研究应更加注重模型的解释性、情感的多维度理解和跨文化情感分析，以应对不断变化的社交媒体环境。 参考文献: [1] 第43次中国互联网发展状况统计报告. (2018). 关键词: 社交媒体，情感分析，情感分析任务，分类号: TP391.1 DOI: 10.11925/infotech.2096-3467.2019.0769 引用本文: 谭荧，张进，夏立新.社交媒体情境下的情感分析研究综述［J］.数据分析与知识发现，2020，4（1）：1-11.（Tan Ying, Zhang Jin, Xia Lixin. A Survey of Sentiment Analysis on Social Media[J]. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2020, 4(1): 1-11.)