發(fā)布時(shí)間：2020-04-04 21:00

【摘要】：隨著Web2.0時(shí)代的到來(lái),信息技術(shù)的普及,改變了人們的思想和行為,同時(shí)也給社會(huì)公共事務(wù)管理帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。從網(wǎng)絡(luò)輿情視角來(lái)看,伴隨著我國(guó)社會(huì)民主化進(jìn)程的推進(jìn),民眾的參政意識(shí)正不斷增強(qiáng),網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)現(xiàn)行政策的認(rèn)知傾向可反饋出大量隱性信息,促進(jìn)我國(guó)公共政策的制定與評(píng)估。但是,我國(guó)現(xiàn)有的公共政策預(yù)測(cè)研究多集中在政策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系探索、輿情演化趨勢(shì)研究、主題觀點(diǎn)分析三個(gè)方面,很少有文章對(duì)政策輿情傾度的發(fā)展進(jìn)行探析。鑒于此,本文構(gòu)建了基于社會(huì)化媒體的公共政策輿情支持度預(yù)測(cè)模型,將大眾對(duì)政策的態(tài)度變化看作一個(gè)隨機(jī)過(guò)程,使用微博在線評(píng)論文本作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),探求民眾對(duì)某一政策未來(lái)的支持度傾向。具體來(lái)說(shuō),模型由兩部分組成:第一階段,通過(guò)政策輿情支持度判斷模型生成預(yù)測(cè)模塊的社會(huì)化參數(shù),避免以往研究由于主觀參數(shù)設(shè)置造成的誤差。該階段首先建立了政策目標(biāo)、對(duì)象、方案、效果四個(gè)評(píng)價(jià)維度,并從數(shù)據(jù)情感分析的角度出發(fā),利用領(lǐng)域框架語(yǔ)義詞典、政策評(píng)論主題詞詞典識(shí)別微博的政策維度,來(lái)構(gòu)建單條文本的政策評(píng)價(jià)向量,最后使用兩種權(quán)重測(cè)度方法合成公眾對(duì)政策的最終輿情支持度;第二階段,利用馬爾科夫理論對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行實(shí)現(xiàn)與改進(jìn)。該部分首先結(jié)合用戶社會(huì)化影響力對(duì)原始輿情數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,并以時(shí)間為序列進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理;其次采用遺傳與二次規(guī)劃組合算法對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣求解;最后利用動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償公式修正預(yù)測(cè)精度,尋求系統(tǒng)的迭代平衡點(diǎn),并對(duì)Matlab仿真結(jié)果進(jìn)行討論。為驗(yàn)證模型的效用性,文章最終選取“延遲退休”這一既定政策為案例進(jìn)行實(shí)證研究,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:首先,經(jīng)現(xiàn)實(shí)政策走向比對(duì),文中提出的預(yù)測(cè)模型可有效統(tǒng)計(jì)未來(lái)民眾對(duì)延遲退休政策的網(wǎng)絡(luò)情感傾向;其次,在預(yù)測(cè)階段,相比采用單一遺傳算法的求解思路,文中提出的組合算法及補(bǔ)償公式可提高實(shí)驗(yàn)預(yù)測(cè)精度;最后,經(jīng)案例分析可知目前公眾關(guān)于延退政策的非異議性比例較低,存在較大的政策風(fēng)險(xiǎn),政府需不斷協(xié)調(diào)政策事前評(píng)估的各項(xiàng)工作,以確保其順利推行。同時(shí)針對(duì)該政策現(xiàn)行構(gòu)想及我國(guó)社會(huì)化媒體輿情監(jiān)管工作,本文提出了若干建議,希望對(duì)日后政策領(lǐng)域的輿情研究做出些許貢獻(xiàn)。
【圖文】：

圖 1.1 論文技術(shù)路線圖本文研究框架主要分為以下五個(gè)章節(jié)：第一章 緒論。闡述文章的研究背景、意義以及國(guó)內(nèi)外政策模擬分析相關(guān)研究的進(jìn)展，并提出本文的整體研究框架、思路及內(nèi)容。第二章 理論綜述。對(duì)研究中涉及到的相關(guān)理論進(jìn)行綜述，，包括政策量化分析、政策模擬、公眾態(tài)度挖掘技術(shù)及馬爾可夫預(yù)測(cè)模型。其中主要介紹與本文相關(guān)的三種文本情感分析方法，以及馬爾科夫模型的相關(guān)概念與常用求解方法。第三章 公共政策輿情支持度預(yù)測(cè)模型研究。本章對(duì)全文的理論模型框架進(jìn)行了構(gòu)建，該框架主要由政策輿情支持度與馬爾科夫預(yù)測(cè)兩個(gè)關(guān)鍵模型組成。其中政策輿情支持度模型，主要利用框架語(yǔ)義學(xué)與情感詞典相結(jié)合的方式，從政策目標(biāo)、政策期望、政策方案、政策對(duì)象四個(gè)維度識(shí)別了民眾對(duì)該政策的評(píng)論類別，并根據(jù)政策評(píng)價(jià)向量，采用基于反語(yǔ)與規(guī)則的改進(jìn)情感分析方法分析了各政策維度的情感傾向并予以合成；馬爾科夫預(yù)測(cè)模型以其上一步分析結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合微博用戶自身影響力，以月為時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)微博公眾的情感傾向，以此為社會(huì)化媒體參數(shù)構(gòu)建馬爾科夫初始狀

文本情感分析（SentimentAnalysis）是典型的自然語(yǔ)言處理技術(shù)（Natural LanguaProcessing, NLP）之一，囊括了計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言句法甚至邏輯判斷學(xué)，其重點(diǎn)是主體所表達(dá)的態(tài)度、觀點(diǎn)的情感傾向進(jìn)行判斷，提取文本中表達(dá)的主觀好惡信息。般情況下，人們對(duì)于社會(huì)事件的看法總是存在著或多或少的差異，這種分歧在以微博論壇等為代表的社交媒體上表現(xiàn)的尤為明顯。文本情感分析現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用主要為三大類：（1）推薦系統(tǒng)。以淘寶為例的各大網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)，通過(guò)對(duì)用戶在線行為的整分類，挑選出相似服務(wù)，一方面引導(dǎo)用戶的進(jìn)一步行為方式，另一方面通過(guò)反饋機(jī)形成用戶口碑。（2）過(guò)濾系統(tǒng)。通過(guò)前期預(yù)處理設(shè)置，自動(dòng)過(guò)濾文檔中的不當(dāng)信息并提取出作者的情感態(tài)度傾向。以各大政務(wù)平臺(tái)為例，在群眾觀點(diǎn)反饋模塊，可對(duì)到的郵件進(jìn)行情感鑒別，對(duì)一些明顯的惡意攻擊行為可自動(dòng)過(guò)濾，加入黑名單。（問(wèn)答系統(tǒng)。對(duì)用戶所提問(wèn)題進(jìn)行內(nèi)容鑒別及情感分類，利用情感色彩在語(yǔ)庫(kù)中匹配最佳答案，目前智能機(jī)器人問(wèn)答系統(tǒng)多采用該方法。近年來(lái)，文本情感分析逐漸成為了一個(gè)新穎的研究方向，根據(jù)其分析過(guò)程，可致將其整理為以下四個(gè)階段：分詞去停用詞情感字典有無(wú)監(jiān)督
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：D630;C912.63

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3 王e

本文編號(hào)：2614068