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基于情感倾向挖掘的企业电子类产品网络口碑危机预警研究

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基于情感倾向挖掘的企业电子类产品网络口碑危机预警研究

作者：温玉美江苏大学

学位级别：硕士

在后疫情时代,我国互联网产业呈现出全新发展态势。网络消费、顾客在线服务等互联网业态将进一步繁荣发展,成为驱动经济增长的新动能。消费者在进行网络购物的过程中,越来越将购物平台上的产品评价所形成的网络口碑作为购物决策的重要... 详细信息

在后疫情时代,我国互联网产业呈现出全新发展态势。网络消费、顾客在线服务等互联网业态将进一步繁荣发展,成为驱动经济增长的新动能。消费者在进行网络购物的过程中,越来越将购物平台上的产品评价所形成的网络口碑作为购物决策的重要参考。然而,网络口碑具有较强的传播性,负面信息的快速传播可能会引发企业产品网络口碑危机。此外,电子类产品更新换代速度快,相较于其他行业竞争更加激烈,某些产品属性细节层面的危机都有可能引发网络口碑危机。由此可见,构建有效的企业电子类产品网络口碑危机预警体系不仅具有重要的理论意义,对企业及时规避口碑危机也具有重要的应用价值。在网络口碑危机预警的现有研究中,从理论模型出发划分网络口碑危机评估维度进行网络口碑的危机预警,无法实现产品属性细节的潜在危机预警。基于此,本文以企业电子类产品网络口碑为研究对象,首先以企业电子类产品在线评论与网络口碑之间的关系为基础,运用扎根理论识别出企业电子类产品网络口碑危机预警维度,即产品服务、产品价格、产品设计、产品质量、商家信誉等五个维度。接着,以五个维度为基础,运用LDA主题模型发现并抽取企业电子类产品网络口碑主题属性,通过网络口碑主题代表词汇间的语义关系实现主题维度间的映射,从而得到企业电子类产品网络口碑危机预警维度属性,借助SVM机器学习实现各维度属性的企业电子类产品在线评论数据的归集,然后使用Snow NLP情感分析对各维度属性下的在线评论文本进行情感值的计算,由此得到了各个维度属性下的情感倾向极性和具体情感值。在此基础上,构建企业电子类产品的网络口碑危机预警体系,依据维度属性情感极性的负向程度识别出产品网络口碑的潜在危机,根据危机等级对企业电子类产品进行相应的口碑危机预警与管控。最后,选取京东商城飞利浦电动牙刷、小米电动牙刷两种常见电子类产品的在线评论数据,进行实验验证并得出研究结论。通过研究和实验,本文得出如下主要结论:(1)运用扎根理论对企业电子类产品网络口碑以及在线评论相关文献资料进行归纳和总结,可得到较为规范、全面的网络口碑危机预警维度,对电子类产品具有广泛适用性;(2)LDA主题模型在处理复杂评论文本方面具有良好性能,识别网络口碑在线评论中的潜在主题及其属性,通过主题词汇间语义关系进行网络口碑主题维度映射,将网络口碑危机预警维度与消费者真实评论中所蕴含的产品细节属性有效衔接,方便提取维度属性的同时更加符合消费者评论的真实情况。(3)以维度属性情感极性的负向程度识别出企业电子类产品网络口碑的潜在危机的网络口碑预警方法,能够有效识别出企业电子类产品网络口碑在产品效果、产品性能、外观设计、功能设计、物流服务、售后服务、性价比、商家承诺、产品描述等属性方面的危机状况,便于企业采取更具针对性的危机应对举措。

关键词：网络口碑情感倾向在线评论危机预警

上市公司年度报告文本情感倾向、舆论关注与创新绩效

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上市公司年度报告文本情感倾向、舆论关注与创新绩效

作者：刘昕璨贵州财经大学

学位级别：硕士

本文运用自然语言处理技术,对我国上市公司2011-2021年度报告进行文本分析,基于相关数据展开实证研究。研究发现,企业披露的年报文本信息情感倾向与企业创新绩效呈正相关,即年报语调越积极,企业创新发展程度越大。传统媒体舆论关注作为... 详细信息

本文运用自然语言处理技术,对我国上市公司2011-2021年度报告进行文本分析,基于相关数据展开实证研究。研究发现,企业披露的年报文本信息情感倾向与企业创新绩效呈正相关,即年报语调越积极,企业创新发展程度越大。传统媒体舆论关注作为一种信息渠道,将企业生产经营情况递送至资本市场及可能存在的利益相关者,缓解了企业与外部的信息不对称、短视主义倾向等问题,发挥了中介效应。而网络社交媒体支持了市场压力假说,在年报文本信息情感倾向与企业创新绩效的相关关系中,表现出显著的遮掩效应。同时,缓解融资约束在文章主要假设的逻辑链条中也起到了显著的中介作用。此外,企业年报中管理层讨论与分析部分其语调情感倾向也与企业创新表现出显著的正相关关系,但其相关性弱于完整年报,但整体而言传统媒体舆论关注与网络社交媒体平台舆论关注所发挥的中介或遮掩效应没有发生改变。因此,一方面,投资者应该重视企业披露的文本信息,关注媒体和社交平台舆论,合理分析报表行文的言外之意;另一方面,应积极引导管理层在积极做好披露文本信息质量管理的同时,主动采取措施,规范上市企业的信息披露行为,建立完善的信息披露制度。此外,媒体应当发挥监督作用和治理作用,对企业可能存在的语义操控行为进行舆论关注,同时,有关部门应完善相关法律法规,加强对信息披露的监管:以上建议有利于缓解资本市场的信息不对称以及提升投融资效率。

关键词：企业年报情感倾向自然语言处理企业创新舆论关注

基于情感倾向和观察学习的在线评论有用性影响因素研究

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基于情感倾向和观察学习的在线评论有用性影响因素研究

作者：高羽北京邮电大学

学位级别：硕士

传统口碑一直以来都对消费者的购买决策产生着比较大的影响,而网络口碑更是在互联网技术的发展下形成的,是对传统口碑的延续,并伴随着互联网传播的优势获得迅速发展。但是,随着互联网应用的普及,网络包含的信息量也呈爆炸式地增长。这... 详细信息

传统口碑一直以来都对消费者的购买决策产生着比较大的影响,而网络口碑更是在互联网技术的发展下形成的,是对传统口碑的延续,并伴随着互联网传播的优势获得迅速发展。但是,随着互联网应用的普及,网络包含的信息量也呈爆炸式地增长。这给信息提供者以及接收者都提出了新的挑战:对于口碑的传播者来说,怎样让口碑更有效地影响目标受众是摆在他们面前的难题,而对于口碑的采纳者来说,怎样更迅速地发现对自己有用的口碑,来帮助自己的决策才是他们迫切的需求。但这两方面的需求实际上也归结成一个问题——那就是在线评论的有用性问题。因此,本论文基于以往的研究,对在线评论的有用性和影响机制进行更深一步的探讨。已有对于在线评论的研究,都在消费者不能针对同一商品分开做正面评价和负面评价的实践背景下开展,但类似于“中关村在线”的评论系统已经允许消费者分别做正负两种评论,并允许客户进行晒单。本论文着重对“区分在线评论的正负型内容”以及“基于晒单的观察学习行为”对有用性的影响进行了研究。研究结论表明,区分背景下的在线评论极端性、在线评论长度和晒单行为等都对在线评论的有用性产生显著影响,并且负面在线评论的影响要大于正面在线评论。本研究将为后期在线评论有用性的研究带来新的启示和理论支持,也是对在线评论研究领域的丰富和发展,同时也为消费者决策和电子商务网站以及第三方评论平台的管理提供了参考。

关键词：口碑在线评论有用性情感倾向观察学习

基于word2vec的互联网商品评论情感倾向研究

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计算机科学 2016年第S1期43卷 387-389页

作者：黄仁张卫重庆大学计算机学院重庆400044

在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支... 详细信息

在电子商务蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点,也能为潜在消费者的购买决策提供数据支持。提出了基于组合神经网络的商品属性聚类及基于word2vec的商品评论情感分析新方法,通过word2vec计算语义相似度,建立情感词典,用构建的情感词典对测试文本进行情感分类。实验验证了该方法在互联网商品评论中的有效性和准确性。

关键词： word2vec 情感倾向情感词典情感分类

维普期刊数据库

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中文文本评论的情感倾向聚类研究

中文文本评论的情感倾向聚类研究

作者：唐义凡华东师范大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展和电子商务的广泛应用,特别是近年来移动互联网的快速发展,使整个互联网的信息量不断地快速增加。当消费者希望从网络中获取他们需要的产品信息时会遇到极大的困难。因此,研究如何使用计算机技术,自动高效地分析、归纳... 详细信息

随着互联网的发展和电子商务的广泛应用,特别是近年来移动互联网的快速发展,使整个互联网的信息量不断地快速增加。当消费者希望从网络中获取他们需要的产品信息时会遇到极大的困难。因此,研究如何使用计算机技术,自动高效地分析、归纳和处理带有情感倾向性的主观性文本,对于产品的消费者和生产商来说,有很重要的理论意义和实用价值。聚类分析是对于统计数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用。在文本聚类分析中,文本表示模型的运用是一大难题。本文主要研究对于互联网中的中文文本评论的情感倾向性聚类分析问题,主要内容如下：(1)由评价对象和评价词组成的评价搭配,在文本聚类分析中非常重要。现有的评价对象抽取方法只抽取了名词和名词短语,没有抽取动词和动词短语。本文提出了“改进的基于句法分析的评价对象抽取算法”,抽取名词、名词短语、动词、动词短语为候选评价对象,过滤其中大量的噪声。横向实验对比结果显示：改进后的算法相对于改进前,精确率和召回率都有小幅提升。算法运行结果,将应用于本文提出的“基于二分图的文本表示模型”的评价对象匹配过程中。(2)在情感倾向性聚类分析中,使用向量空间模型进行文本表示时,存在高维度和语义损失的问题。本文提出了“基于二分图的文本表示模型”,二分图的两类顶点,分别代表评价对象和评价词,两类顶点之间的边表示评价搭配,其中评价对象的匹配过程使用本文的成果“改进的基于句法分析的评价对象抽取算法”。实验结果表明,使用基于二分图的文本表示模型,聚类效果更好。

关键词：观点挖掘聚类情感倾向文本表示评价搭配

UGC情感倾向对消费者购买意愿的影响研究 ——基于内容型社交电商平台

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UGC情感倾向对消费者购买意愿的影响研究 ——基于内容型社交电商...

作者：任濛北京邮电大学

学位级别：硕士

截止2021年底,社会电子商务市场规模发展已超万亿,快速的增长带来了巨大的经济效益和社会效益。以抖音、小红书为主要代表的内容型社交电商平台更是受到社会大众的青睐。用户生成内容(UGC)是内容型平台的主要内容生产模式。UGC对消费者... 详细信息

截止2021年底,社会电子商务市场规模发展已超万亿,快速的增长带来了巨大的经济效益和社会效益。以抖音、小红书为主要代表的内容型社交电商平台更是受到社会大众的青睐。用户生成内容(UGC)是内容型平台的主要内容生产模式。UGC对消费者购买意愿的影响至关重要。目前国内关于UGC情感倾向的研究主要是针对单独的积极或消极倾向的影响,而将多种情感倾向对于购买者意愿的影响加以比较研究的则比较少,并且国内关于混合中性情感倾向的UGC的研究更是相对较少。因此本文基于SOR理论,构建了从积极、消极以及混合中性的UGC情感倾向出发,以感知风险和感知可信度两个变量作为中介,最终影响购买意愿的理论模型,并针对模型中变量间的关系提出假设,并以小红书平台为实验背景,采用情景实验的方法收集数据,验证所提出的一系列假设,借助SPSS软件对实验所回收的数据展开描述性统计、信效度分析、相关性分析等,并借助process插件,对感知可信度与感知风险的中介作用进行了验证。研究结果表明,对于消费者来说,总体上积极倾向UGC比消极倾向UGC更能够增加消费者的购买意愿,而混合中性UGC对于消费者来说更加真实、客观、可信;相比于高情感强度积极UGC,混合中性UGC情境下的购买意愿更高。此外,感知可信度会对购买意愿产生积极的影响,感知风险会对购买意愿产生消极的影响。情感强度的调节作用与感知可信度、感知风险的中介作用成立,模型假设均得到验证。根据实验结果,本文从平台本身以及品牌商家两个角度针对如何更好的提升用户体验与购买意愿给出了一些管理建议,并总结了本文实验研究的局限性与未来的研究展望。

关键词： UGC 情感倾向感知风险感知可信度购买意愿

新冠疫情防控常态化下微博评论情感倾向与归因分析

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新冠疫情防控常态化下微博评论情感倾向与归因分析

作者：王森南昌大学

学位级别：硕士

在全球恶劣的新冠肺炎疫情大环境下,我国疫情呈现多地局部爆发和零星散发状态。对新冠疫情防控常态化下微博用户的疫情相关评论进行情感倾向与归因分析,试图找出微博用户消极情感产生的主要因素,并为政府有关部门提出网络舆情疏导建议,... 详细信息

在全球恶劣的新冠肺炎疫情大环境下,我国疫情呈现多地局部爆发和零星散发状态。对新冠疫情防控常态化下微博用户的疫情相关评论进行情感倾向与归因分析,试图找出微博用户消极情感产生的主要因素,并为政府有关部门提出网络舆情疏导建议,具有一定的理论研究与实践意义。首先选取10-11月份学生秋季开学返校到春节的过渡时期下微博评论作为研究对象,使用八爪鱼采集器爬取了热门微博评论,对数据进行数据清洗、文本分词、去除停用词等预处理工作后,通过计算困惑度、提取主题词等操作构建LDA主题模型,基于LDA主题模型对有效的微博评论进行主题提取,对提取到的主题词进行归纳;同时通过绘制词云图、构建共词矩阵等操作对有效的微博评论进行社会网络分析,得到微博评论关键词的社会网络与中心性。接着使用情感分析工具百度智能云情感分析通用版分析每个主题下微博用户评论的情感倾向性,并通过Word2Vec、主成分分析法和支持向量机方法构建情感分类模型对样本数据的情感倾向分析结果进行验证,通过支持向量机模型的评价结果可以看出此前对样本数据进行的情感倾向分析结果具有一定的准确性。最后根据海德的归因理论,将评论归因框架的第一级评论归因维度设为内部归因和外部归因。并结合LDA主题提取结果和社会网络分析结果在第一级归因维度下建立评论归因框架的第二级归因维度,将内部归因分为心态和个人经验,外部归因分为事件起因、事件主体、衍生话题和其他。通过对新冠疫情防控常态化下微博用户的疫情相关评论进行情感倾向与归因分析发现微博用户的消极情感主要由个人经验、事件起因、事件主体、衍生话题等因素产生,据此得出相应的舆情疏导建议:(1)新冠肺炎疫情专家答疑解惑;(2)确诊病例信息及时公布;(3)关注新冠肺炎疫情话题产生的二次舆情;(4)宣传正能量抗疫人物;(5)防疫工作保持高效性;(6)落实防疫责任人的惩治工作。

关键词：新冠肺炎疫情微博评论情感倾向归因理论

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基于文本挖掘的网络舆情情感倾向及演化分析

基于文本挖掘的网络舆情情感倾向及演化分析

作者：李黎湘潭大学

学位级别：硕士

随着移动互联网的快速发展,社交网络已经成为用户获取信息、表达意见、交流看法的重要平台。热点事件一旦发生后,网络用户可以通过文本、图片、小视频等方式表达自己对某个社会事件的态度、认知、意见和情感等主观性信息。信息经过转发... 详细信息

随着移动互联网的快速发展,社交网络已经成为用户获取信息、表达意见、交流看法的重要平台。热点事件一旦发生后,网络用户可以通过文本、图片、小视频等方式表达自己对某个社会事件的态度、认知、意见和情感等主观性信息。信息经过转发、评论和点赞等方式进行传播,同时若用户在转发与评论信息时加入个人主观性情感,从而促进了事件的演化。近年来,网络群体性事件数量急剧上升,在网民中引起了巨大的舆论反响,当突发事件爆发时若不对不良情感进行控制和引导,舆论则很容易极端化,甚至危及社会安全与稳定。因此,有必要面向网络舆情进行用户情感倾向性分析研究,为政府有效掌握和监控网络舆情突发事件提供相应的理论支持和对策建议。本文以“罗一笑”网络热门话题事件为例,对舆情信息进行情感分析和舆情追踪。主要的研究工作包括:第一,利用网络爬虫工具采集事件相关微博数据,并进行整理分析。第二,以知网HowNet等词典为基础对情感词进行扩展,构建一个比较全面的情感分类词典,同时对各情感词所表达的情感极性和强度进行识别和标记。第三,构建情感倾向分析模型,判断网络舆情的情感类型和统计情感词频,并对该事件中的用户情感进行挖掘与可视化分析。第四,运用实证分析研究,对该事件的舆情演化阶段进行划分,分别对各阶段用户情感演化特征及规律进行分析。为后续网络舆情情感引导对策的提出提供参考依据。实验表明,网络舆情从生成到最终消亡是一个完整的生命周期,通过对网络舆情演化进行科学的阶段划分,可以发现各阶段特征:(1)开始期微博发布数量少,网民对网络舆情事件的态度纷繁复杂,但是通过对文本中用户情感的挖掘、观点的提取有利于进一步跟踪事件的后续发展趋势;(2)爆发期微博发布数最多,用户参与度最高,影响范围和影响效果极大,网民对事件的态度、观点、情感等信息能够为网络舆情分析和监控提供足量的数据基础,同时,爆发期的情感倾向很大程度上定义了网络舆情事件的总体情感演化趋势,相关部门应对爆发期的网络舆情情感演化多加关注,并引导舆情朝着正确的方向发展;(3)发酵期网民对网络舆情事件的新资讯、新动态较为敏感,正面信息公开与舆情披露在此阶段能够起到良好的效果;(4)消解期和反思期用户参与程度较低,但仍需要对网络舆情事件进行跟踪报道,规避谣言,肃清网络环境,避免网络舆情事件的二次发酵。

关键词：网络舆情情感倾向情感分类情感演化

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中文句子情感倾向分析

中文句子情感倾向分析

作者：郭叶北京邮电大学

学位级别：硕士

近年来,网上的信息资源急剧膨胀,以BBS、blog等形式为主的带有个人情感色彩的言论越来越多,这些言论的内容大多是对一些产品、电影、人物等进行评论,表达自己对事物的主观看法,分析这些文本有着很大的现实意义,因此文本的情感倾向分析... 详细信息

近年来,网上的信息资源急剧膨胀,以BBS、blog等形式为主的带有个人情感色彩的言论越来越多,这些言论的内容大多是对一些产品、电影、人物等进行评论,表达自己对事物的主观看法,分析这些文本有着很大的现实意义,因此文本的情感倾向分析成为当前互联网智能信息处理的一个研究热点。它涉及了自然语言处理、信息检索、信息抽取、机器学习等多个领域的研究内容。情感倾向分析是指对观点的情感极性和强度做判断。分析的结果可以分为三类：褒义、贬义和中立。如果再进行细分可分为五类：强烈褒义、微弱褒义、强烈贬义、微弱贬义和中立。本文的目的是分析网络评论上中文句子的情感倾向,在此过程中包括情感词和短语的情感倾向分析。本文的主要研究内容包括以下几点。首先分析情感词的倾向。文中构建了情感词词典,采用了基于同义词的SOMI算法和HowNet计算语义相似度的算法。其次,在短语倾向分析方面,根据一些规则(如依存关系分析)提取与短语中情感词相关的修饰副词和目标词,在此基础上结合情感词的倾向值来计算短语的倾向。最后分析句子的情感倾向,文中主要采取了两种方法,一用方法是将句中各个短语的倾向值加权求和,另一种方法是采用文本分类,将情感倾向分析问题看作一个文本分类的过程,分类器选用SVM,本文重点在特征选取和规则后处理方面进行了改进。实验结果表明,上述方法使情感词、短语和句子情感倾向分析的准确率和召回率方面都取得了很大的提高。

关键词：网评句子情感倾向情感词依存关系文本分类