社会焦点透视镜系统—— 大数据视角下的舆情观测平台

赵妍妍; 秦兵; 刘挺

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2016018

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社会焦点透视镜系统—— 大数据视角下的舆情观测平台

专题 | 更新时间：2024-06-03

- 社会焦点透视镜系统—— 大数据视角下的舆情观测平台
- Social event sensor: a public opinion platform from the big data perspective
- 大数据 2016年2卷第2期页码：46-55
- 作者机构：
  
  1. 哈尔滨工业大学机电学院媒体技术与艺术系，黑龙江哈尔滨 150001
  2. 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院社会计算与信息检索研究中心，黑龙江哈尔滨 150001
- 作者简介：
  
  [ "赵妍妍（1983-），女，哈尔滨工业大学机电学院媒体技术与艺术系副教授、硕士生导师，中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员，主要研究方向为社会计算、情感分析。" ]
  [ "秦兵（1968-），女，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师，社会计算与信息检索中心副主任，中文信息学会信息检索专委会委员，中国计算机学会中文信息技术委员会委员，主要研究方向为社会计算、自然语言处理、文本挖掘。" ]
  [ "刘挺（1972-），男，哈尔滨工业大学教授，社会计算与信息检索研究中心主任，中国计算机学会理事，中国中文信息学会常务理事、社会媒体处理专业委员会主任，国际会议ACL 2014、EMNLP 2015领域主席，主要研究方向为社会计算、信息检索和自然语言处理。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61300113;61273321;61133012)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2016018
  中图分类号： TP391.1
- 网络首发：2016-03，
  
  纸质出版：2016-03-20
- 稿件说明：
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赵妍妍, 秦兵, 刘挺. 社会焦点透视镜系统—— 大数据视角下的舆情观测平台[J]. 大数据, 2016,2(2):46-55.

Yanyan ZHAO, Bing QIN, Ting LIU. Social event sensor: a public opinion platform from the big data perspective[J]. BIG DATA RESEARCH, 2016, 2(2): 46-55.
赵妍妍, 秦兵, 刘挺. 社会焦点透视镜系统—— 大数据视角下的舆情观测平台[J]. 大数据, 2016,2(2):46-55. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2016018.

Yanyan ZHAO, Bing QIN, Ting LIU. Social event sensor: a public opinion platform from the big data perspective[J]. BIG DATA RESEARCH, 2016, 2(2): 46-55. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2016018.

摘要

Web2.0时代的开启和社会媒体的不断发展，使得互联网上的数据规模呈爆炸性增长。网络大数据不仅为社会治理领域带来了新的契机，也对数据处理技术提出了巨大的挑战。构建了一个社会焦点透视镜系统，结合新浪微博数据，不仅能够实时提供每日的焦点事件及其情感分布展示，供舆情分析部门进行检测，还能够深层剖析焦点事件的情感分布原因和人群分布，协助社会治理领域进行策略的提出和实施。以“9·3阅兵”为例，呈现社会焦点透视镜系统深度剖析的结果展示。

Abstract

The development of Web 2.0 and social media has led to the explosive growth of online user generated content. Big data brings a new opportunity for social governance

but also poses a great challenge for the data processing technology. A social event sensor system was constructed

which not only can automatically extract the daily hot events and their emotion distributions in real time for opinion monitoring

but also can deeply analyze the emotion distribution causations and the population distributions to help policy-making in social governance. Finally

one case study “9.3 Parade”was showed to show the deeply analysis of social event sensor system.

关键词

Keywords

references

ZHAO J C , DONG L , WU J J , et al . MoodLens: an emoticon-based sentiment analysis system for Chinese Tweets in Weibo [C ] // The 18th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 12-16, 2012, Beijing, China .New York: ACM Press, 2012 : 1528 - 1531 .

WANG H , CAN D , KAZEMZADEH A , et al . A system for real-time Twitter sentiment analysis of 2012 U.S. presidential election cycle[C]//The ACL 2012 System Demonstrations, July 8-14, Jeju Island, Korea . New York: ACM Press , 2012 : 115 - 120 .

CIOT M , SONDEREGGER M , RUTHS D . Gender inference of Twitter users in non-English contexts[C]//The 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, October 18-21, 2013, Seattle, Washington, USA . Sofia:Association for Computational Linguistics , 2013 : 1136 - 1145 .

DIAO Q M , JIANG J , ZHU F D , et al . Finding bursty topics from microblogs[C]//The 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 8-14, Jeju Island, Korea . New York:ACM Press , 2012 : 536 - 544 .

WILLIAMS J , KATZ G . Extracting and modeling durations for habits and events from Twitter[C]//The 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 8-14, Jeju Island, Korea . New York: ACM Press , 2012 : 223 - 227 .

ZHAO Y Y , QIN B , LIU T , et al . Social sentiment sensor: a visualization system for topic detection and topic sentiment analysis on Microblog [J ] . Multimedia Tools and Applications , 2014 : 1 - 18 .

MOHAMMAD S M , KIRITCHENKO S , ZHU X D . NRC-Canada: building the state-of-the-art in sentiment analysis of Tweets[C]//The International Workshop on Semantic Evaluation, June 2013, Atlanta, USA . New York: Association for Computational Linguistics , 2013 : 321 - 327 .

SOCHER R , PERELYGIN A , Wu J , et al . Recursive deep models for semantic compositionality over a sentiment treebank[C]//The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing(EMNLP 2013), October 18-21, 2013, Seattle, WA, USA . Sofia:Association for Computational Linguistics , 2013 : 1631 - 1642 .

TANG D Y , WEI F R , YANG N , et al . Learning sentiment-specific word embedding for Twitter sentiment classification[C]// The 52th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2014), June 22-27, 2014, Baltimore, MD, USA . Baltimore: Association for Computational Linguistics , 2014 : 1555 - 1565 .

ZHAO Y Y , QIN B , DONG Z J , et al . What causes different emotion distributions of a hot event? A deep event-emotion analysis system on microblogs[C]//The 4th CCF Conference on Natural Language Processing & Chinese Computing(NLPCC 2015), October 9-13, 2015, Nanchang, China . Berlin: Springer , 2015 : 453 - 464 .

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