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大型节庆活动微博用户情感态势的时空规律——以故宫上元灯会为例

发布时间:2021-08-15 10:30
  目前,扩大客源市场和增强节庆活动认知度是节庆旅游发展中需要解决的迫切问题,而了解游客在节庆活动中的情感倾向至关重要。以故宫上元灯会的微博评论文本数据为样本,基于情感词典分析法,对在线评论文本进行情感打分及情感倾向的判断,并对其进行时空规律的分析。研究发现:(1)新浪微博用户对"故宫上元灯会"节庆活动的举办主要呈现正向情感,在时间序列上情感强度随着时间推移不断减弱;(2)在空间序列上,情感强度呈现出"近京性"特征,且具有"东强西弱"的空间分异格局,自东部和中部部分省域沿四周地区逐渐减弱。基于研究发现为旅游目的地举办节庆活动提出了管理建议。 

【文章来源】:华侨大学学报(哲学社会科学版). 2019,(06)北大核心CSSCI

【文章页数】:12 页

【部分图文】:

大型节庆活动微博用户情感态势的时空规律——以故宫上元灯会为例


情感倾向得分节选

时序图,情感倾向,时序,情感


为了揭示故宫上元灯会中微博用户情感态势的空间演化规律,本研究运用ArcGIS10.2软件分别生成故宫上元灯会微博评论情感总值、正面情感和负面情感由高到低的格局演变图,通过四分位图将用户的正负面情感由强到弱划分为四种类型。空间四分位图以绝对规模将情感分数值进行排序然后分为四类,分别形成四个不同层级的阶梯,在一定程度上简化了地图的空间模式(1)。图3 基于时间的微博极性强度统计

变化图,情感倾向,极性,时序


基于时间的微博极性强度统计

【参考文献】:
期刊论文
[1]面向时间序列的微博突发事件衍生舆情情感分析研究——以“6.22”杭州保姆纵火案衍生舆情事件为例[J]. 崔彦琛,张鹏,兰月新,吴立志.  情报科学. 2019(03)
[2]出境游目的地选择偏好影响因素分析——以长株潭城市居民为例[J]. 周子英,郑艳.  中国农业资源与区划. 2019(02)
[3]基于卷积神经网络的细粒度情感分析方法[J]. 李慧,柴亚青.  数据分析与知识发现. 2019(01)
[4]基于贝叶斯模型的移动环境下网络舆情用户情感演化研究——以新浪微博“里约奥运会中国女排夺冠”话题为例[J]. 王晰巍,张柳,文晴,王楠阿雪.  情报学报. 2018(12)
[5]基于情感分析的移动图书馆用户生成内容评价效果研究[J]. 王晰巍,杨梦晴,韦雅楠,王铎.  图书情报工作. 2018(18)
[6]基于LDA和AdaBoost多特征组合的微博情感分析[J]. 曾子明,杨倩雯.  数据分析与知识发现. 2018(08)
[7]基于情感倾向性分析的网络舆情情感演化特征研究[J]. 蒋知义,马王荣,邹凯,李黎.  现代情报. 2018(04)
[8]基于网络用户评论情感计算的用户痛点分析——以手机评论为例[J]. 范炜昊,徐健.  情报理论与实践. 2018(01)
[9]南疆地区目的地形象与旅游者行为意向——感知价值与心理距离的中介作用[J]. 许峰,李帅帅.  经济管理. 2018(01)
[10]民族传统节庆体育与旅游产业融合机理及效应——以内蒙古那达慕为个案[J]. 周平,白晋湘.  西安体育学院学报. 2018(01)



本文编号:3344371

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