基于彈幕文本挖掘的豬肉價格上漲輿論研究

2023-09-25 19:32:16陳朝昱劉賀彭子欣

計算機時代 2023年9期

陳朝昱劉賀彭子欣

摘? 要：彈幕作為一種新的交互方式，能直觀反映豬肉價格上漲時間對公眾輿論產(chǎn)生的影響。本文以彈幕文本信息為研究對象，利用詞頻、語義網(wǎng)絡(luò)分析、LDA主題挖掘和SnowNLP情感分析模型等方法，進行了內(nèi)容分析與情感解讀，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)輿情彈幕的情感分類和主題分析。在此基礎(chǔ)上建立了物價預測模型。該項研究可為相關(guān)政策的調(diào)整提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：價格上漲；文本發(fā)掘； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；彈幕

中圖分類號：TP391.1? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? 文章編號：1006-8228（2023）09-129-03

Public opinion research on pork price rise based on bullet chat text mining

Chen Zhaoyu， Liu He， Peng Zixin

（School of Business， Guilin University of Electronic Technology， Guilin， Guangxi 541000， China）

Abstract： As a new interactive way， bullet chat can directly reflect the impact of pork price rise on public opinion. In this paper， taking the bullet chat text information as the research object， using the methods of word frequency， semantic network analysis， LDA topic mining and SnowNLP sentiment analysis model， we carried out the content analysis and sentiment interpretation， so as to realize the sentiment classification and theme analysis of the online public opinion. On this basis， a price prediction model is established， which can provide certain reference for the regulation of relevant policies.

Key words： price rise; text mining; BP neural network model; bullet chat

0 引言

據(jù)國家統(tǒng)計局11月9日發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，10月份全國CPI環(huán)比上漲0.1%，其中，豬肉價格環(huán)比上漲9.4%，漲幅比上月擴大4.0個百分點。全國各地豬肉價格上漲幅度明顯，國家發(fā)展改革委甚至拉響全國豬肉價格過度上漲的“一級預警”。

網(wǎng)絡(luò)媒體時代下，社交媒體關(guān)注更是放大了豬肉價格上漲事件的影響[1]。而彈幕作為一種用戶在信息時最為直觀的反饋，能有效地反映出是否用戶的情感表達以及關(guān)注傾向[2]。因此，本文通過對該節(jié)目的彈幕文本進行分析，討論“豬肉價格上漲”事件發(fā)生時網(wǎng)絡(luò)輿情的態(tài)勢走向，尋找彈幕背后所蘊含的情感傾向和輿情熱點，為穩(wěn)物價、保民生做出貢獻。本文試圖回答以下問題：

問題1：“豬肉價格上漲”事件對網(wǎng)民來說意味著什么？

問題2：“豬肉價格上漲”事件所引發(fā)的輿論最終走向何處？

1 文獻綜述

目前，隨著物價波動頻繁出現(xiàn)，越來越多的研究者開始關(guān)注物價對公眾輿論的影響。研究者從分析微博、新聞報道等多個角度進行研究。邵小彧等人通過對微博中關(guān)于物價的討論進行文本挖掘，揭示了物價與公眾輿情的影響機制[3]。劉苗等人則發(fā)現(xiàn)消費情感指數(shù)與傳統(tǒng)消費者信心指數(shù)走勢具有較強相似性[4]。除此之外，戴又有等人發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟較熱時，公眾更在意網(wǎng)絡(luò)上有關(guān)物價討論的熱度，而當經(jīng)濟較冷時，公眾更在意網(wǎng)絡(luò)上討論物價的情緒[5]。郭秀峰等人基于棘輪效應(yīng)理論建立了VAR模型[6]。

因此，物價對公眾輿論的影響是一個復雜的問題，需要綜合考慮多個因素的作用。本文將進一步深入探究物價與公眾輿情、情感和態(tài)度的關(guān)系，尋找更加有效的研究方法和模型，以更好地了解物價對社會和民眾的影響。

2 數(shù)據(jù)處理

本研究數(shù)據(jù)來源為以“豬肉價格上漲”為檢索詞所搜索到的熱度排名前五名的B站視頻彈幕文本。采集時間為2022年11月2日。采集字段僅包含評論內(nèi)容，并經(jīng)過刪除空白字符和無效信息等數(shù)據(jù)清洗操作。最終，本文采集到有效彈幕數(shù)據(jù)共計643條。

3 數(shù)據(jù)可視化分析

3.1 彈幕內(nèi)容分析

詞頻分析通過統(tǒng)計和分析文獻正文中關(guān)鍵詞的出現(xiàn)次數(shù)，可以深入了解文本的主題和內(nèi)容[7]。如圖1，豬肉漲價上漲后人們首先想到的是工資是否隨價格上漲，同時還關(guān)注其他日常生活必需品的變化情況。

3.2 彈幕情感傾向分析

為了進一步探究豬肉價格上漲輿論與時間的關(guān)系，本研究通過SnowNLP進行訓練生成關(guān)于針對豬肉物價上漲的語料庫，便于后續(xù)精確的情感分析預測。

本研究使用SnowNLP情感分析對彈幕文本數(shù)據(jù)進行了情緒評分，結(jié)果在0到1之間[8]。圖2展示了網(wǎng)友對于豬肉價格上漲所發(fā)表的正面和負面評論的分布情況。結(jié)果顯示，積極彈幕和消極彈幕之間的分布差異不大。

整理彈幕關(guān)于豬肉價格上漲情感得分的區(qū)間分布可知（圖3），網(wǎng)友對于豬肉價格上漲持中立態(tài)度較為明顯，結(jié)合上面詞頻分析可以猜測，網(wǎng)友們可能短期認為豬肉價格上漲影響不大，又或者網(wǎng)友在此問題上更關(guān)注其他的問題。

基于以上假設(shè)，本研究進一步分析了彈幕情感與時間的關(guān)系（見圖4）。結(jié)果顯示，情感得分整體呈現(xiàn)起伏較大的分布趨勢，且隨著時間推移并未明顯改善。該結(jié)果一方面表明情感得分的均值趨于0.5，說明網(wǎng)民對該事件的看法存在較為嚴重的兩極分化；另一方面，這也說明隨著時間推移，網(wǎng)友對該事件的態(tài)度并未發(fā)生顯著的變化。

實驗說明以“豬肉物價上漲”為主題的相關(guān)網(wǎng)絡(luò)輿情，整體情感傾向較為穩(wěn)定，網(wǎng)絡(luò)輿情態(tài)勢起伏相對較大。同時，也為研究提出了一種可能性，即網(wǎng)友在豬肉物價上漲事件中關(guān)注的可能不僅僅是物價上漲。

3.3 主題聚類識別

本研究通過LDA進行主題詞提取，由此獲得了彈幕數(shù)據(jù)主題聚類表（表1）。結(jié)果驗證了上述可能性，“物價、工資、理財產(chǎn)品、生活必需品”四個主題是網(wǎng)民真正的關(guān)注焦點。

4 預測模型構(gòu)建

4.1 量化標準

本研究將在上文核心主題詞的基礎(chǔ)上進行量化處理，詳細文本量化及對應(yīng)關(guān)系如表2所示。

4.2 建立模型

4.2.1 模型參數(shù)

本研究的數(shù)據(jù)集來自于前面步驟的整理，前70%的數(shù)據(jù)作為訓練集，后30%數(shù)據(jù)作為測試集。具體參數(shù)如表3所示。

4.2.2 模型評估結(jié)果

結(jié)合上述模型參數(shù)，對各因素對物價的映射關(guān)系進行預測，通過對比實測值與預測值的多組數(shù)據(jù)可知（見表4），測試樣本的模型預測值與現(xiàn)場實測值相近，說明該模型具有較好的性能，對于物價及其相關(guān)因素的預測有一定的參考意義。

4.3 數(shù)據(jù)預測結(jié)果

根據(jù)模型預測2022年第四季度的物價相關(guān)數(shù)據(jù)與實際相差并不大，可以一定程度上證明該模型合理性和有效性。同時，從表5數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，物價總體并不會一直上漲后續(xù)將呈下降的趨勢，但工資水平也在短暫提高后迅速下降，但并不同步。

5 結(jié)論

5.1 研究結(jié)論

彈幕文本數(shù)據(jù)相較于傳統(tǒng)評論具有更強的時效性與參與性，本文通過對彈幕文本數(shù)據(jù)的挖掘和情感分析探索隱藏在彈幕背后的網(wǎng)絡(luò)輿情信息，最終對物價走勢進行了預測，得出以下結(jié)論：

⑴ “豬肉物價上漲”事件引發(fā)公眾熱議，本質(zhì)上是公眾對未來物價、工資、理財產(chǎn)品和生活必需品等多方面的擔憂；

⑵ 根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預測結(jié)果，2022年下半年可能達到今年物價指數(shù)的峰值，情況在明年將會有所緩解，但是工資水平可能小幅度的下調(diào)，其他相關(guān)主題均有不同程度的變化，整體形式較為樂觀；

⑶ 為了避免“豬肉價格上漲”事件帶來的負面影響，有關(guān)部門應(yīng)該全面落實價格監(jiān)測和市場巡查制度，并采取實質(zhì)性措施來保障市場供應(yīng)，全力維護后疫情時期的市場穩(wěn)定。

5.2 研究局限和展望

本研究具有一定的代表性，但受限于數(shù)據(jù)來源僅來自于B站用戶彈幕，存在局限性。此外，本研究還受到時間和設(shè)備等客觀因素的限制，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的樣本量相對較少。

未來研究將進一步統(tǒng)計更多數(shù)據(jù)，優(yōu)化所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)，以提高物價預測模型的準確度，讓已經(jīng)取得的社情民生數(shù)據(jù)發(fā)揮出更大的價值，形成網(wǎng)絡(luò)輿情評估新方法，并在社情民生相關(guān)政策的設(shè)計和實施中得到更多應(yīng)用。

參考文獻（References）：

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