【摘 要】
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[目的/意义]研究新冠疫情网络舆情数据中网民关注度、情绪波动与主流媒体话语引导间的关系,以为突发事件网络舆情治理与媒体宣传提供新的视角。[方法/过程]利用“知微事见”确定2020年上半年国内疫情社会影响力最高的5组事件,基于Python语言的Scrap-Redis爬虫框架、SnowNLP情感分析模型和TF-IDF算法,对这5组事件发生后人民日报、新华视点、光明网三大政务新媒体相关微博报道的4万余条用户热门评论进行情感分析,并根据日期和相关主题进行情感统计及可视化。[结果/结论]分析表明,主流媒体报道对
【机 构】
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集美大学法学院,哈尔滨工程大学马克思主义学院
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目子课题"创新驱动发展战略下知识产权公共领域问题研究-传统文化领域"(项目编号:17ZDA139),国家社会科学基金项目"疫情背景下网络舆情的法治化治理研究"(项目编号:20CKS045)研究成果之一。
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[目的/意义]研究新冠疫情网络舆情数据中网民关注度、情绪波动与主流媒体话语引导间的关系,以为突发事件网络舆情治理与媒体宣传提供新的视角。[方法/过程]利用“知微事见”确定2020年上半年国内疫情社会影响力最高的5组事件,基于Python语言的Scrap-Redis爬虫框架、SnowNLP情感分析模型和TF-IDF算法,对这5组事件发生后人民日报、新华视点、光明网三大政务新媒体相关微博报道的4万余条用户热门评论进行情感分析,并根据日期和相关主题进行情感统计及可视化。[结果/结论]分析表明,主流媒体报道对
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