Dec, 2023

社交媒体数据中环境帖子的情感和情绪分析

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TL;DR分析社交媒体数据，使用 PMI 算法识别情感并探索环境推文中的主导情绪，发现消极的环境推文比积极或中性的推文更为普遍，重点讨论气候变化、空气质量、排放、塑料和回收等话题，以及恐惧、信任和期待是环境推文中最常见的情绪，旨在提供洞察以提高环境问题的意识，推动干预措施的发展并应对环境挑战。
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发现论文，激发创造
  • Twitter 上气候变化情感倾向：一项自发公众意见调查

    本研究利用 Hedonometer 情感分析计算器，分析了 2008 年 9 月至 2014 年 7 月期间 Twitter 上关于气候变化的帖子，发现自然灾害、气候议案、石油开采等问题可以导致幸福感下降，而气候集会、新书发布、绿色创意竞赛等可以提高幸福感。同时，推特上与气候变化相关的帖子主要来自于气候变化活动家，说明推特是气候变化意识传播的有价值的资源。

    May, 2015

  • 了解社交媒体对气候变化的观点

    通过社交媒体平台，研究了真实世界事件对社交媒体上个体对气候变化相关主题的观点的影响，包括社群检测、情感分析和话题建模等方面的研究。

    Dec, 2023

  • ClimateNLP：利用自然语言处理分析公众对气候变化的情绪

    气候变化对人类健康的影响带来了前所未有的多样化挑战，本研究运用社交媒体分析和自然语言处理技术，特别以气候变化领域为基础进行预训练模型建立和推特情感分析，以了解公众对气候变化的态度和关注点，以便决策者、研究人员和组织能够有效了解公众的认知并制定相应的气候变化对策。

    Oct, 2023

  • 一种用于情感辅助气候变化推文立场检测的多任务模型

    本文提出了一个基于 Twitter 的分类分析框架，可以对气候变化方面的推文进行情感和态度分析，并基于此进行气候变化持有者的分类，以此为决策者提供有效决策参考。

    Nov, 2022

  • ESG 情绪分析：人工与语言模型性能比较，包括 GPT

    本研究通过比较人工与机器在 ESG 相关情感测量方面的表现，选取 150 条推特进行情感分类，并建立一个基准数据集用于评估不同机器方法（包括字典方法和多种语言模型方法）的性能。

    Feb, 2024

  • 通过推特情感预测研究的科学研究公众反应

    本研究旨在预测推特用户在社交媒体上对科学出版物的情感表达，并研究有哪些研究文章特征有助于这种预测。通过识别社交媒体上的研究文章情感，科学家可以评估其研究文章的新的社会影响。

    Sep, 2022

  • 量化情感在社交媒体信息扩散中的影响

    本文旨在量化情感对信息传播的影响，从而了解内容情感在社交媒体上的传播如何受时间动态的影响。研究发现，在单独的内容层面上，负面信息比积极信息更容易传播，但是积极信息能够触及更多的观众。同时，针对整个对话框架，不同的时间动态可能展现出不同的情感模式。这项研究成果有助于改善在线社交媒体内容的生成与传播方针。

    Jun, 2015

  • 全球冲突的 Twitter 帖子情感分析

    社会媒体数据的情感分析是一个新兴领域，具有广泛的应用。本研究开发了一个情感分析模型，用于分析全球冲突场景下的社交媒体情感，尤其是推特。为了建立我们的研究实验，我们在推特上确定了一起最近的全球争端事件，并收集了大约 31,000 条筛选后的推文，以分析全球人们的情感。

    Nov, 2023

  • 在线社交网络中利用情感分析研究群体行为

    本研究利用社交媒体内容评估情感分析技术，创建主观性与群体行为和聚类系数之间的关联，并尝试预测 2021 年西孟加拉邦选举结果。

    Jul, 2021

  • 社交媒体、主题建模与情感分析在市政决策支持中的应用

    本文提出了一个针对社交媒体帖子进行处理的原型框架，旨在考虑市政决策。该框架通过以下三个步骤实现：(1) 确定每个社交媒体帖子的情感极性，(2) 识别流行主题并将其映射到各个帖子，以及 (3) 将这两个信息合并成表示对每个主题表达的整体情感的模糊数。该框架在约两个月的时间里，使用捷克奥斯特拉发表的推文进行演示，展示了模糊数在更丰富方式中表示情感，以及捕捉社交媒体上表达的各种观点。

    Aug, 2023