劉建義，夏 換，周 潔

(1.貴州財經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院，貴州 貴陽 550025；2.貴州財經(jīng)大學(xué)電子商務(wù)大數(shù)據(jù)營銷工程研究中心)

0 引言

隨著后疫情時代的來臨，我國民眾的健康信息素養(yǎng)顯著提升，居家隔離時通過各種渠道獲取健康信息知識，并且在微博、抖音等社交媒體平臺發(fā)布個人訴求、表達個人情感等，特別是伴隨著熱點事件的出現(xiàn)，民眾的情感表達和現(xiàn)實訴求會集中性的出現(xiàn)。

智能終端的普及使得我國網(wǎng)民下沉現(xiàn)象明顯，研究對象不僅僅局限于青年群體，中老年群體也開始成為研究對象的一部分，一定程度上豐富研究對象的年齡屬性和群體屬性使得結(jié)論更具現(xiàn)實意義。

當(dāng)下社交媒體的便利性使得民眾表達訴求和情感的方式變得簡單。例如：一條微博抖音評論、一條政府留言板留言、一條朋友圈、一條彈幕等都可成為其表達情感和訴求的途徑。表達途徑的方便往往造成信息的冗雜，為方便政府及時了解后疫情時期民眾的切實訴求，所以采用LDA 主題模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析對人民網(wǎng)評論數(shù)據(jù)進行歸類總結(jié)，構(gòu)建主題詞圖譜；同時根據(jù)時間的推移構(gòu)建民眾訴求主題的演化趨勢。

1 研究綜述

曾子明、孫晶晶兩位學(xué)者以新冠疫情為例，從用戶注意力的角度對突發(fā)公共衛(wèi)生事件輿情情感的演化進行了相關(guān)研究，著重考慮了影響用戶情感分析的用戶特征這一影響因子，提出基于用戶注意力的情感分析模型，對輿情情感演化具有一定的可解釋性，但是其數(shù)據(jù)單一，未考慮數(shù)據(jù)的多元性。曹樹金，岳文玉就突發(fā)公共衛(wèi)生事件微博輿情主題挖掘與演化分析進行了相關(guān)研究，通過生命周期理論對突發(fā)公共衛(wèi)生事件微博轉(zhuǎn)播階段進行劃分，利用LDA 主題模型實現(xiàn)文本聚類和TF-IDF 特征權(quán)重賦值，分析2020.01-04的熱門微博和評論文本數(shù)據(jù)，指出LDA 主題模型可以揭示突發(fā)公共衛(wèi)生事件微博的傳播內(nèi)容主題。王偉、高寧、徐玉婷等利用LDA 主題模型對眾籌項目在線評論主題動態(tài)演化分析進行了相關(guān)研究，得出LDA 主題模型可以很好的處理在線評論的主題動態(tài)演化。楊建梁、劉越男等就2019 年12 月1 日-2020 年5 月15 日部分地市的人民網(wǎng)地方政府留言板的民眾留言進行了數(shù)據(jù)挖掘分析，數(shù)據(jù)來源較為單一，部分民眾的訴求還是難以得到體現(xiàn)，但是他考慮到了空間因素對民眾訴求的影響。顏端武、梅喜瑞等基于主題模型和詞向量融合的微博短文本主題聚類研究，利用LDA 主題模型對微博一段時間內(nèi)的的熱點進行聚類分析，發(fā)現(xiàn)對微博短文本的處理效果較好。楊奕、張毅以中美貿(mào)易爭端為案例，利用LDA 主題挖掘與社會網(wǎng)絡(luò)分析算法探究復(fù)雜公共議題下社交媒體演化趨勢，先利用LDA 主題模型提取出議題關(guān)注主題，實現(xiàn)降維分類，然后進行主題時間趨勢分析，最后利用社會網(wǎng)絡(luò)分析構(gòu)建主題詞圖譜，明確了主題議題之間的聯(lián)系。

2 數(shù)據(jù)獲取

研究數(shù)據(jù)采用2021 年5 月-11 月人民網(wǎng)地方政府留言板的新冠疫情有關(guān)留言內(nèi)容、留言標題和央視新聞2021年5月-11月與新冠疫情有關(guān)的微博評論內(nèi)容。

數(shù)據(jù)的獲取采用Python 爬蟲技術(shù)獲取，利用Python 爬蟲第三方庫selenium 即瀏覽器自動化操作框架，這里主要用到WebDriver這一個工具，接著利用element_by_xpath 或css_selector 進行數(shù)據(jù)抓取，具體處理過程為：

⑴新建.py 文件導(dǎo)入第三方庫selenium、Pandas、time、csv、requests、json、lxml、urllib.；

⑵獲取URL；

⑶設(shè)置代碼自動點擊登錄按鈕，然后選擇掃碼登錄，程序休眠5秒方便掃碼；

⑷登錄后利用by_xpath 選擇內(nèi)容搜索，keyword=新冠疫情；

⑸建立空白詞典詞典內(nèi)容包括留言時間、留言內(nèi)容內(nèi)容、留言標題；

⑹抓取數(shù)據(jù)，F(xiàn)12 進入開發(fā)者選項利用by_xpath抓取所需數(shù)據(jù)的源代碼，同時設(shè)置代碼將滾動條拖到最后方便獲取全部數(shù)據(jù)。

另外因為微博評論的特殊性，使用移動端源代碼獲取評論較為簡單，需要找到爬取微博評論的URL、cookie、Referer、User-Agen；除此之外因為現(xiàn)在微博的反爬蟲機制，20 條評論后會出現(xiàn)一個隨機變化的max_id 參數(shù)，設(shè)置代碼捕捉這個參數(shù)就可以實現(xiàn)翻頁爬取。

3 LDA主題聚類及社會網(wǎng)絡(luò)分析可視化

LDA主題模型（圖1）是一個“文本-主題-單詞”的三層貝葉斯產(chǎn)生式模型，即三層貝葉斯概率圖，包含文檔、主題、主題詞三層結(jié)構(gòu)，該方法首先選定一個主題向量θ，確定每個主題被選擇的概率。然后在生成每個單詞的時候，從主題分布向量θ 中選擇一個主題z，按主題z的詞語概率分布生成一個詞語。

圖1 LDA主題模型邏輯圖

為了更科學(xué)的確定主題數(shù)不僅要從模型效果的角度，還要考慮所獲主題是否具有良好的解釋性。擬采用困惑度(Perplexity)指標來確定最優(yōu)主題數(shù)，困惑度越低，說明聚類的效果越好。

根據(jù)困惑度確定好主題數(shù)之后，進行LDA 主題模型分析，分析結(jié)果利用pyLDAvis 包進行數(shù)據(jù)可視化，方便政府更加清晰直觀的獲取民眾訴求主題熱點。

從圖2 可以很明顯的看出，文本聚類圈之間沒有重合，說明聚類效果很好。

圖2 LDA聚類圖

利用LDA 主題聚類結(jié)果可以很清楚的了解到住房問題、工作問題、醫(yī)療問題、考試教育問題、旅游問題成為當(dāng)下民眾最關(guān)心的問題，也代表了他們當(dāng)下的切實訴求。為了方便歸類統(tǒng)計，設(shè)計了表1。

表1 主題熱詞歸類表

另外，為了更直觀地表達各個主題詞聯(lián)系的緊密程度和主題熱詞隨時間推移的演化趨勢，本次研究中采用社會網(wǎng)絡(luò)分析法來進行可視化分析。利用社區(qū)探測算法（模塊化），根據(jù)原始圖中各個關(guān)系節(jié)點相互連接的歸類。類型相同的兩個節(jié)點在模塊化處理過程中會隨之增加一個字段（數(shù)字表示）。通過計算社交網(wǎng)絡(luò)各個節(jié)點的連邊數(shù)與隨機點的連邊數(shù)之差，用于判斷該社交網(wǎng)絡(luò)的緊密程度。

將所獲數(shù)據(jù)依據(jù)時間維度來進行數(shù)據(jù)劃分，根據(jù)上述兩個網(wǎng)絡(luò)圖譜來分析，前幾個月，疫苗、防疫等主題熱詞出于中心緊密點，而隨著時間的推移，旅游、交房、供暖等主題熱詞開始由邊緣向中心移動。這表明疫情防控措施是非常有效的，公民由最開始的關(guān)心疫情物資政策逐漸變?yōu)殛P(guān)心疫情時期的教育、旅游、住房等重要的民生問題。我國民眾也由最初的恐慌性情緒轉(zhuǎn)變?yōu)橹饾u接受新冠疫情的常態(tài)化存在，特別是全民接種疫苗計劃的推進，使得民眾對新冠疫情的恐懼降到了最低，所以后疫情時期的日常生活問題就成了民眾最為關(guān)心的問題。

圖3 5-7月主題熱詞網(wǎng)絡(luò)圖

圖4 9-11月主題熱詞網(wǎng)絡(luò)圖

在研究過程中發(fā)現(xiàn)，民眾的訴求主題中不僅僅包括現(xiàn)實問題，還包括對熱點事件和政府防疫政策的情感表達（主要分為消極、積極兩種態(tài)勢）。針對這一突出問題，我們在閱讀相關(guān)文獻之后，決定在后續(xù)研究中采用機器學(xué)習(xí)算法對民眾情感進行分類研究，其中為了測試那種機器學(xué)習(xí)算法精確度和適配度最高，利用獲取到的數(shù)據(jù)構(gòu)建了數(shù)據(jù)測試集，將1000條情感數(shù)據(jù)按照消極積極地情感屬性進行評分，帶入支持向量機、隨機森林、樸素貝葉斯三種機器學(xué)習(xí)算法檢驗?zāi)Ｐ瓦m配度，結(jié)果如下：

圖5 隨機森林測試集數(shù)據(jù)圖

根據(jù)表2 顯示，隨機森林算法的各項指標都是比較理想的，所以針對新冠疫情熱點事件中民眾的情感態(tài)勢的科學(xué)把控，可以采用隨機森林算法進行情感分類。根據(jù)分類結(jié)果責(zé)成權(quán)威媒體進行發(fā)聲，方便政府進行社會輿論的引導(dǎo)。

表2 測試集數(shù)據(jù)表

4 研究結(jié)論及解決意見

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以得出，住房問題、教育問題、工作問題、旅游問題成為了受關(guān)注度最高的問題，社會各界應(yīng)當(dāng)集中優(yōu)勢資源，優(yōu)先解決這些問題。

⑴住房問題的解決措施

住房問題多是何時可以交房、延期交房、供暖問題，所以針對這些問題政府應(yīng)當(dāng)敦促開發(fā)商嚴格按照合同規(guī)定交付住房、供暖等，落實追責(zé)制度；對于不可抗力原因延期交房、延期供暖的應(yīng)當(dāng)及時通過官方媒體、公眾號等渠道告知業(yè)主并且對其進行安撫，同時政府應(yīng)當(dāng)通過調(diào)配各種資源來保障這部分業(yè)主的正常生活。

⑵工作問題的解決措施

工作問題多是工資發(fā)放不及時、政府減免租金等問題。政府應(yīng)當(dāng)用盡用活各種優(yōu)惠政策，例如擴大租金減免的適用范圍、提高政府補助的額度、對符合條件的企業(yè)進行合理的稅務(wù)減免等等，給予中小企業(yè)強有力的支持，使其可以在新冠疫情的沖擊下仍能良性發(fā)展或者轉(zhuǎn)型；企業(yè)也應(yīng)當(dāng)調(diào)整發(fā)展戰(zhàn)略，適應(yīng)后疫情時代的經(jīng)濟環(huán)境，遵循政府的引導(dǎo)，挖掘潛在市場，為民眾提供一定的就業(yè)崗位，維護國家經(jīng)濟穩(wěn)定。

⑶教育問題的解決措施

教育問題集中體現(xiàn)在各種證書和學(xué)歷的考試、公務(wù)員考試、幼兒園入學(xué)等。不同疫情地區(qū)，在考試、開學(xué)時間，核酸檢測等方面應(yīng)作出合理調(diào)整。

⑷旅游問題的解決措施

旅游問題集中體現(xiàn)在跨省旅游核酸、隔離、旅游退費等問題。針對這些問題加強防疫政策的宣傳，可考慮將抖音、快手等作為宣傳渠道。政府和相關(guān)機構(gòu)應(yīng)當(dāng)制定出退費的標準，合理退費，從法律層面對疫情時期的退費進行規(guī)范法、法制化，不可自說其話影響自身公信力。

本文的研究主要是針對當(dāng)下民眾的熱點訴求進行分析整理，針對新冠疫情熱點事件中民眾情感態(tài)勢的分類進行了數(shù)據(jù)集測試，結(jié)果顯示，隨機森林算法處理情感文本分類是最契合的。準確把握這些訴求有助于政府有針對性的解決民生問題，增強人民的獲得感、幸福感和自豪感。