基于文本挖掘的企業微博評論關注點研究

●許　凡，施國良（河海大學商學院，南京211100）

基于文本挖掘的企業微博評論關注點研究

●許凡，施國良（河海大學商學院，南京211100）

［關鍵詞］文本挖掘；微博；微博評論

［摘要］以樂蜂網新浪官方微博為研究對象，利用文本挖掘技術對樂蜂網微博評論進行分析，找出用戶的關注點以及對這些關注點進行影響力強弱程度分析，最終提取出29個關注點，為企業了解用戶興趣、需求、能力等提供幫助，給企業在微博營銷、建立用戶口碑方面提供一些建議，增進企業與用戶交流與合作，促進網絡資源的挖掘與利用。

目前，很多企業正在使用社會化媒體作為客戶服務工具，傾聽客戶的問題并及時解決。企業不僅對社會化媒體上消費者的聲音和市場信息越來越感興趣，而且將社會化媒體作為有前途的市場營銷策略應用工具之一。［1］據新浪微博與CIC聯合發布的《2012企業微博白皮書》顯示，截至2012年2月底，共有130565家企業開通新浪微博。其中，包括143家世界500強企業，207家中國500強企業，1060家外國企業等。［2］微博等社交媒體的出現和流行，使客戶能更加積極主動地獲取和傳播有關產品和服務的評價信息，［3］也為企業提供及時獲取可靠產品評論的新渠道。因此，企業將微博作為一個平臺，拉近與用戶的距離，進行更多的互動交流，企業利用微博評論進行分析，幫助企業更好地了解用戶需求，發現自身優勢劣勢，更好地對抗競爭對手，贏得市場。

1　研究現狀

關于微博評論，國外學者對這方面的研究較多。Sotiriadis［4］等人以Twitter為例，運用概念模型描述了旅游消費者如何利用評論進行旅游決策，并檢驗了其對旅游決策的影響；Mimi Zhang［5］等人研究了企業如何通過口碑交流平臺（Twitter）實現企業與消費者之間的互動，得出了企業在Twitter上的參與程度會直接與消費者在線口碑交易參與相關的結果。Jansen, B［6］等人研究了在Twitter上的口碑傳播，發現大約有五分之一的推文包含品牌、產品或服務，約有五分之一是表達某種情緒，積極情緒超過一半，消極情緒的推文僅占三分之一。他們認為Twitter是一個能為企業開拓其整體品牌戰略的潛在平臺，是能夠關注經濟和競爭情報來源的關鍵應用程序。微博作為社會化媒體的一種形式，擁有海量的數量，從中挖掘出有價值的信

息，需要信息技術和社會學方法的支撐。

2　企業微博評論的特征

微博評論是中文微博非常重要的特點之一，它與微博轉發共同組成評價熱點主題的兩個重要指標。［7］微博評論與一般網絡評論的主要區別在于，網絡評論僅僅是消費者針對產品本身發表自己的觀點、看法，而微博評論涉及方面更廣，針對企業微博評論而言，可能會包含用戶對企業活動、產品、物流、競爭對手等方面評價，但具體涉及哪些方面，需要通過后面的實驗進行探究。

（1）同一評論包含多方面評價。同一條評論下會涉及與企業相關的多個方面進行評價，如：“曬單啦，甩不掉的4D面膜，最愛的保加利亞玫瑰三件套，眼毛膏用的是倩碧的，剛到貨就涂上了，嘻嘻，快遞很給力，很喜歡，包裝也好贊?！痹谶@條評論中，“曬單”屬于企業微博活動，“4D面膜”、“保加利亞玫瑰三件套”、“倩碧”屬于品牌，評論內容涉及“活動”、“品牌”、“快遞”、“包裝”這幾個方面。因此，在對此類微博評論進行處理的時候，需要將同一評論中所涉及的特征按特征分類提取，而不是將所有特征作為一個整體進行提取。

（2）微博評論觀點明確。微博評論的觀點傾向很明確，一般而言，用戶會通過微博評論表達自己的主觀感受。因此，評論觀點中涉及的評價會有明確的情緒傾向。比如，好評或者差評、積極情緒或消極情緒。如上一例子中，“甩不掉”、“最愛”、“嘻嘻”、“很給力”、“很喜歡”、“好贊”這些極性詞都反映了用戶的積極情緒，整體評價是好評。當然，一條評論中也會涉及多種情緒，在本文中將用戶在微博評論中使用的極性詞分為：好評、中評、差評。

（3）評論中隱藏特征。在微博評論中不會明確提出評價的具體特征，但是通過評論內容可以確定評價特征。如:“剛用靜佳的東西沒多久，但是真心覺得不錯，包裝漂亮而且效果也很好。”其中，“東西不錯”并沒有明確提到是什么特征，但通過理解可以當作是對產品“整體”評價，像這類評論往往只有觀點極性詞。因此，在處理這類微博評論的時候需要為評論添加默認的特征，不能忽略這樣的評論。

（4）評論中咨詢問題。微博評論中會出現用戶向企業客服提出各種方面的疑問，這是企業與用戶之間進行互動，用戶將問題表達在微博評論中，等待企業客戶去解答。如：“樂蜂網，想請問一下，25歲，眼周圍有細紋，用什么眼霜比較好呢？謝謝”這條評論中包含用戶對“美妝護膚品”的咨詢。

（5）評論中有企業客服代表與用戶的互動。微博評論中不僅有用戶的評論，還有企業客服代表的回復，企業客服代表會根據用戶提出的疑問有選擇性地作回應，這就是企業與用戶的互動行為，同時，也是微博評論與一般網絡評論的區別之一。如：“親愛滴蜂寶貝~實在是抱歉了，因為小蜜蜂家最近的活動太給力了，導致訂單量爆增~所以在配送方面有些延遲~還請寶貝多多諒解~不過寶貝放心，小蜜蜂已經在加快速度打包發貨了?！边@條評論是由于用戶在微博評論里反映物流太慢，企業客服作出相應的回復。

3　研究設計

3.1研究對象選擇

選擇樂蜂網企業官方微博評論數據為研究對象，艾瑞數據［8］顯示，2011年樂蜂網的銷售額為6.3億，位居化妝品垂直B2C首位，2012年4月，樂蜂網融資4000萬美元，在資本推動下其發展明顯加快；樂蜂網基于明星達人和傳統媒體資源優勢，定位于服務化專業平臺。樂蜂網除了兼有成熟品牌外，自主研發的品牌也占有很大比例。因此，以樂蜂網微博評論作為研究對象，對同行業的其他電商品牌更有指導意義。

3.2研究時間選取

利用Google Trends決定研究時間的選取。將“樂蜂網”輸入到Google Trends，搜索2013年全年熱度關鍵詞隨時間變化趨勢，可以明顯看出，3月份左右達到最高峰，可見3月份是最活躍時期，進一步推斷3月份是化妝品電商行業最忙碌的月份。因此，將采集2013年3月1日至2013年3月31日期間樂蜂網新浪官方微博的微博評論作為分析數據。

3.3數據來源

實驗數據來自樂蜂網新浪官方微博數據，利用火狐瀏覽器的兩個插件metastudio和datascaper來爬取新浪微博數據，共抽取2013年3月1日至3月31日的微博評論2108條。評論采集結束后，并不能直接用于分析，還需要對采集的評論進行進一步處理，除去廣告評論、重復評論和無效評論共121條，預處理后最終確定1987條微博評論用于后續分析。

3.4實驗過程

（1）中文分詞。中文分詞的目的是為了后續更好地進行觀點提取，本研究采用中科院開發的ICTCLAS系統［9］進行中文分詞處理，通過ICTCLAS對評論進行分詞，將分詞結果保存至TXT文本。

（2）特征提取。特征提取在本文中就是指關注點的提取，由于微博評論涉及方面較廣，因此，本文將采用企業網站首頁的商品分類提取商品特征。同時，結合波特價值鏈提取企業活動特征。

表1　部分極性詞

（3）極性詞提取。極性詞提取是指提取評論中表達用戶觀點的詞，本文通過人工手動提取極性詞，主要包括四種類型，分別是正面詞、負面詞、否定詞和中性詞，表1列舉了本文提取的部分極性詞。

（4）觀點提取和傾向性判斷。是指提取評論中評論者所表達的觀點及確定評論的情感傾向性，最終提取的觀點模式為〈（特征詞，極性詞），觀點傾向〉，本文的觀點傾向性分為好評、中評和差評。采用GATE軟件中的GATE Developer對評論中的特征以及極性詞進行標注，根據GATE軟件運行結果，參照觀點評論提取模式手動提取評論觀點，并判斷評論傾向性。

（5）統計結果。計算出各類特征的評論總數以及各自的好評數、中評數和差評數。

4　實驗結果與討論分析

4.1實驗結果描述

本文最終提取的關注點共有29個，將提取的關注點進行整理后形成表2。

4.2觀點強弱程度分析

對以上29個關注點進行強弱程度比較，分析出用戶在哪些關注點上關注的程度較高，哪些次之，哪些關注點幾乎不影響用戶行為。采用觀點關注度和觀點一致性將關注點分為四種，分別為強關注點、亞關注點、弱關注點和非關注點。

按照實驗結果，分別對本文高低關注度、高低一致性和四種關注點進行定義。

定義一：以評論比例作為判斷高低關注度的指標，評論比例大于1%屬于高關注度，評論比例小于1%則為低關注度。如，以“美妝工具”和“網站體驗”兩個指標為例，“美妝工具”的評論數量為1，評論比例為0.06%，屬于低關注度；“網站體驗”的評論數量為30，評論比例為1.76%，屬于高關注度。

定義二：以好評、中評和差評比例作為判斷高低一致性的指標，這三種比例中只要有其中一項大于80%，即為高一致性，若其中一項小于80%，則為低一致性。以“淘寶”和“效率”兩個因素為例，“淘寶”的好評、中評、差評比例分別為75%、25%、0%，因此，“淘寶”為低一致性；“效率”的好評、中評、差評比例分別為86%、14%、0%，因此，效率為高一致性。

表2　關注點的觀點傾向性及觀點比例

定義三：強關注點是指同時具有高關注度和高一致性，即評論比例大于1%且好評、中評、差評比例只要有其中之一大于80%的關注點。

定義四：亞關注點是指同時具有高關注度和低一致性。即評論比例大于1%且好評、中評、差評比例只要有其中之一小于80%的關注點。

定義五：弱關注點是指同時具有低關注度和高一致性。即評論比例小于1%且好評、中評、差評比例只要有其中之一大于80%的關注點。

定義六：非關注點是指同時具有低關注度和低一致性。即評論比例小于1%且好評、中評、差評比例只要有其中之一小于80%的關注點。

通過對這些關注點進行分析，根據關注點給用戶帶來的參考意義以及對用戶行為產生的影響進行分類，最終結果如表3所示。

表3　關注點分類

4.3分析與討論

（1）強關注點會對用戶行為起決定性作用。很顯然，訂單和送貨都是和用戶購買產品的產品配送有關，如果用戶在決定購買產品時關注點在訂單、送貨上，由于差評比例較高，可能會作出放棄購買的決策；如果用戶的關注點集中于產品整體、李靜、工作人員、價格等，就可能作出購買產品的決定。這里要說明的是李靜是樂蜂網的創始人，對于李靜的評價全為好評，可見廣大用戶對樂蜂網的認同感。

（2）亞關注點對用戶行為影響僅次于強關注點。雖然亞關注點也能對用戶行為起一定的決定作用，但是與強關注點相比而言，影響程度會相對較弱，有時可能會誤導用戶的決策。亞關注點起決定作用是因為其高關注度，但由于其低一致性的特點使用戶不能對一些信息作出明確判斷，因此引發的用戶行為可能會猶豫。如獎、營銷活動、公關活動是趨于差評的，且這些都與企業組織的活動有關。當用戶的關注點在這些時，就可能會產生放棄參加活動的決策。競爭行為趨于差評，表明用戶對企業進行的競爭行為不滿，可能會影響用戶對企業的整體評價和看法，進而對企業發表負面評論。售后服務和購物體驗趨于差評的，如果用戶的關注點集中于此，就可能使用戶作出放棄購買產品的決策。彩妝香水是趨于好評的，但是這種好評的傾向性沒有強關注點的傾向性強烈，如果用戶對此比較關注，可能會對彩妝香水之類的產品產生好感，進而可能會有購買該類產品的決策。在亞關注點中給用戶帶來最大困擾的是好評和差評傾向比例差不多的。比如上圖中的聚美優品，該關注點的好評差評對半分，使用戶很難判斷該關注點的真實情況，如果用戶的關注點在這類上就可能會使用戶作出錯誤決策。

（3）弱關注點對用戶行為的影響是比較低的。雖然該類關注點的一致性比例較高，觀點傾向性很明顯，但是關注度比較低，一般用戶很少去關注，同時該類關注點的評論數量也較少。時尚女裝傾向于差評，如果用戶關注到此因素，可能也不會使用戶放棄購買行為，因為弱關注點對用戶的參考價值不大，對用戶行為的參考意義也不明顯。

（4）非關注點對用戶行為的影響最小。非關注點的關注度不高，一致性也不高，如果用戶關注點在淘寶、包裝、瘦身保養上，幾乎不會影響用戶行為決策，對用戶的參考意義也最小。

［參考文獻］

［1］丁振國，等.基于序列模式挖掘的社交網絡用戶行為分析［J］.現代情報，2013（3）：56－60.

［2］新浪微博與cic聯合發布.2012年企業微博白皮書［R］.北京：2012.

［3］Henning-Thurau，T.The impact of new media on customer relationships［J］.Journal of Service Research, 2010，3（13）：311－330.

［4］Sotiriadis M D，van Zyl C.Electronic word-of-mouth and online reviews in tourism services:the use of twitter by tourists［J］.Electronic Commerce Research，2013, 1 （31）：103－124.

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［6］Jansen B J，et al.Twitter power：Tweets as electronic word of mouth［J］.Journal of the American Society for Information Science，2009，11（60）：2169－2188.

［7］唐曉波，王洪艷.基于潛在語義分析的微博主題挖掘模型研究［J］.圖書情報工作，2012（24）：114－119.

［8］艾瑞咨詢.化妝品垂直B2C兩強格局形成［EB/OL］. ［2013－12－11］.http://www.iresearch.com.cn.

［9］中國電子商務研究中心.2011年度中國B2C電子商務市場調查報告［R］.杭州：2011.

［收稿日期］2014－10－14 ［責任編輯］李金甌

［作者簡介］許凡（1989－），女，河海大學商學院碩士研究生，研究方向：企業競爭情報；施國良（1966－），男，副教授，碩士生導師，河海大學商學院管理科學與信息管理系副主任，研究方向：企業競爭情報。

［文章編號］1005－8214（2015）08－0045－04

［文獻標志碼］A

［中圖分類號］G252.8