我国社交网络经历了1999年到2004年的初始阶段,2005年到2007年的起步和蓬勃发展阶段,从2008到如今的成熟阶段,日趋完善成熟的社交平台如今已经不仅仅是信息传递的中介,更是人们沟通交流、抒情达意的平台,其上的文本数据包含着巨大的信息量。与过往对消费者信心的调查不同,本研究意在获取消费者主动表达并非被动调查的对经济发展、就业状况、物价水平和购房投资等方面的看法,使用爬虫技术获得微博这一社交平台上的相关数据,基于文本挖掘对消费者情绪进行研究分析,希望本研究方法能与现有的消费者信心指数调查方法相互补充,为以非电话调查、问卷调查的方式研究消费者信心提供参考。首先确定中国政府网站、新浪财经网、同花顺财经网和乐居网作为新闻文本数据源,依据词频筛选爬虫微博数据的关键词,以专业性和影响力为准则,选择若干财经专家、官方媒体、专业股评人的微博作为微博文本数据源,使用爬虫技术获得含有关键词的博文及评论等作为待分析的文本数据。然后,本研究构建了专门应用于消费者情绪研究的消费者情感倾向词典,使用该情感词典对消费者情绪进行量化,除了考虑基础情感词外,对经济发展、就业前景、购房投资、物价水平等相关的描述词语也进行了情感倾向识别与情感分值量化。考虑到微博是交互性平台,引入点赞权值对消费者情感分值进行加权计算,得到最终的消费者加权平均情感分值。最后将本研究方法得到的消费者加权平均情感分值分别与CCI投资指数和CCI经济发展指数作对比分析,作为本研究方法的有效性证明。通过本研究方法的实践,证明使用文本挖掘的方法研究消费者情绪是可行的,本研究为如何获取与消费者信心调查相关的主观文本数据提供了一个研究范式,为构建专门应用于消费者情绪的情感词典提供了一种研究思路,为后续以文本挖掘的角度探索消费者情绪提供些许参考。