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交通事件网络舆情分析方法

滕靖,  刘韶杰,  龚越,  王文

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2019 >  37(6): 139-148
滕靖, 刘韶杰, 龚越, 王文. 交通事件网络舆情分析方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(6): 139-148. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.017
引用本文: 滕靖, 刘韶杰, 龚越, 王文. 交通事件网络舆情分析方法[J]. 交通信息与安全, 2019, 37(6): 139-148. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.017
shu
TENG Jing, LIU Shaojie, GONG Yue, WANG Wen. An Analysis Method of Online Public Opinions on Traffic Incidents[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(6): 139-148. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.017
Citation: TENG Jing, LIU Shaojie, GONG Yue, WANG Wen. An Analysis Method of Online Public Opinions on Traffic Incidents[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2019, 37(6): 139-148. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.017
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交通事件网络舆情分析方法

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2019.06.017

  • 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 201804;同济大学交通运输工程学院 上海 201804

  • 同济大学道路与交通工程教育部重点实验室 上海 201804;同济大学交通运输工程学院 上海 201804

  • 杭州海康威视数字技术股份有限公司 杭州 310052

  • 杭州海康威视数字技术股份有限公司 杭州 310052

基金项目: 

国家社会科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: U116.1

An Analysis Method of Online Public Opinions on Traffic Incidents

    摘要
  • 摘要: 交通运输行业关系国计民生,感知民意是政府做好交通治理的必要条件.在互联网时代,通过网络获取并分析交通事件舆情具有样本丰富、信息客观、获取及时等特点.基于微博、微信、新闻客户端等电子信息来源,提取交通事件舆情特征,形成交通事件的网络舆情系统分析方法.包括:获取网络舆情数据并进行文本预处理,构造交通事件舆情主题分类模型,建立评价重要度计算方法,结合舆情生命周期分析舆情演变趋势,建立交通舆情情感库并结合机器学习分析情感状态演化,通过关键词可视化定位舆情事件要点,实现网络舆情信息与可视化分析技术的耦合.该方法文本分类评估结果F值高于80%,情感极性判断准确率高于通用SnowNLP.以上海地铁10号线追尾事件为例进行网络舆情演化特征分析发现:①交通舆情演化迅速,周期较短爆发集中;②情感整体倾向负面;③官方机构及时发声、对事故调查公开透明并采取有效措施是缓解舆情较好手段;④大众对"卡斯柯"和"轻度"这2个词的关注贯穿事件始终.

     

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  • 刊出日期:  2019-12-28

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