基于共词网络的雾霾事件下微博关注话题差异性——以中国北方雾霾严重地区典型城市为例

摘要：

雾霾对人体健康、生态环境及交通运输等方面影响重大,雾霾来临时,人们会在微博等媒体上表达对雾霾的关注.微博中蕴含了网民对雾霾的关注话题及心理反映,通过微博掌握微博网民对于雾霾的相关反应,有助于城市管理者有针对性的调节雾霾情形下的舆论宣传和资源调配.考虑到微博文本中相同词语共现频率越高就越倾向于表达同一主题,采用基于社区的共词网络法挖掘微博话题,首先,采集2017年冬季以"雾霾""空气"等为关键词的微博数据,利用TF-IDF(term frequen-ly-inverse document frequency)算法对预处理之后的微博数据提取关键词,并获取关键词间的共现关系,然后基于共现关系构建共词网络,根据Louvain算法探测话题社区,最后,以中国雾霾污染最严重的华北地区、华东地区、东北地区7个典型城市为研究区,结合关键词节点的Pagerank值,分析各城市共词网络话题社区的差异程度.实验结果表明,不同城市对于雾霾事件的关注既有相同点也有差异性.研究结果对雾霾情形下城市差异化管理具有一定的理论指导作用.

关键词：微博舆情、共词网络、社区探测、话题挖掘、雾霾应对、城市管理

所属期刊栏目：21

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;中央高校基本科研业务费专项资金

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：9923-9931