【摘 要】
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目的:探究新型冠状病毒肺炎(COVID—19)流行期间复工复学状态下的民众情绪,为心理疏导、宏观调控提供依据.方法:通过Python爬取新浪微博用户在5月26日至6月26日间针对复工复
【机 构】
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西南大学创新创业学院,计算机与信息科学学院,心理学部;教育部认知与人格重点实验室,重庆 400715
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目的:探究新型冠状病毒肺炎(COVID—19)流行期间复工复学状态下的民众情绪,为心理疏导、宏观调控提供依据.方法:通过Python爬取新浪微博用户在5月26日至6月26日间针对复工复学问题发表的公开评论,运用文本分析的方法计算用户的情感倾向性、情感强度和情绪词频,按照空间、时间维度进行情感可视化分析.结果:研究发现民众对复工复学整体情绪偏向积极,但负性情绪仍不可忽视.根据收集到的文本数据呈现出的情感特征,使用K—均值聚类算法对收集到的31个评论数据地区进行聚类,分成消极、积极以及中性区域,然后运用方差分析并事后比较验证了三类地区文本数据中的负性评论比例存在显著差异(F=18.366,P＜0.05).疫情反弹地区的用户出现负面情绪的指数较高,具有一定的空间、时间维度差异.结论:本研究验证了运用网络数据开展情感分析工作的可行性和有效性,同时表明官方媒体要加强信息平台建设,引导大众理性看待疫情常态化、适应局部反弹情况下经济复苏的社会新形势.
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