基于在线网民评论情感追踪分析的企业危机舆情应对研究

论文摘要

[目的/意义]通过对企业危机事件突发后和企业采取应对措施后的网民评论情感进行追踪分析,评估企业应对措施的有效性并结合网民情感分布特点为企业进一步应对措施提供相关建议。[方法/过程]为了更好地了解网民在企业危机舆情应对前后的情感态度变化,文章结合评论对象抽取和基于Word2vec的Canopy+K-means聚类模型对网民评论的对象进行聚类分析,并采用情感词库对网民评论进行赋值,得到网民的情感状态。[结果/结论]结果表明企业进行危机舆情应对前后网民的评论对象和情感态度有明显的变化,企业可以通过对比分析网民的情感态度变化来对企业危机舆情应对效果进行评估,并通过网民的情感对舆情进行进一步的有效应对。

论文目录

• 1 研究方法
•   1.1 评论对象提取与词频统计
•   1.2基于Word2vec的Canopy+K-means聚类模型
•   1.3 情感值计算
•     1.3.1 情感赋值
•     1.3.2 情感值的计算规则
• 2 实验设计与结果分析
•   2.1 在线评论数据采集与处理及企业发表的声明
•   2.2 基于短语句法结构和依存句法关系的评论对象抽取结果
•   2.3 聚类结果
•   2.4 情感赋值结果
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 辜丽琼,夏志杰,宋祖康,王诣铭

关键词: 在线评论,研究方法,情感分析,企业危机,舆情应对

来源: 情报理论与实践 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,经济与管理科学

专业: 企业经济

单位: 上海工程技术大学管理学院

基金: 国家社会科学基金项目“非常规突发事件中社会化媒体不实信息的群体干预模式研究”(项目编号:14BTQ026),国家自然科学基金青年项目“新媒体中考虑群体差异的谣言传播机理及干预策略研究”(项目编号:71503163)的成果之一

分类号: F274

DOI: 10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.12.011

页码: 67-73

总页数: 7

文件大小: 618K

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