10.3969/j.issn.1000-6729.2020.5.009
微博“树洞”留言的负性情绪特征分析
目的:探讨微博“树洞”留言的情绪特征,为开展心理健康促进、自杀预警及干预提供思路和数据支持.方法:通过“树洞”智能机器人抓取留言数据351 825条,通过分词、TF-IDF算法得到词频排名前500的高频关键词,利用Gephi软件对关键词进行共现网络分析,利用Boson提供的情感词典判断所提取高频关键词的情感正负程度,计算每个小时内留言的数量,并对负性情绪进行内容分析.结果:发布留言在22:00~02:00活跃度最高(占总留言量的36.3%),05:00 ~07:00活跃度最低(占总留言量的4.2%).数据经处理后的346 075条有效留言数据中,偏正性情感表达的有165 890条,其中情感得分大于0的留言有137 132条,占总留言量的39.7%,等于0的有28 578条(8.2%),偏负性情感表达的留言有180 185条,占总留言量的52%.各时间段负性情绪的表达均多于正性情绪.留言的内容包括情绪的倾诉、人际关系和社会支持、睡眠以及死亡等方面,在表达自杀意念的人群中,“跳楼、安眠药、割腕、烧炭”是提及自杀方式最多的词.结论:微博“树洞”用户普遍表达的负性情绪以及相关负性生活事件应引起人们的重视,尤其对于表达自杀意念的用户,应警惕自杀行为的发生.
树洞微博、人工智能、网络爬虫、情感分析、社交媒体
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B842.6(心理学)
教育部人文社会科学研究青年基金项目;国家重点研发计划;武汉大学国家大学生创新创业训练计划项目
2020-07-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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