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基于微博用户的情绪变化分析

     

摘要

通过网络大数据的方法宏观地分析微博用户在不同季节和时间的情绪变化.以195万微博活跃用户为样本,在每个季节下载一周的微博活跃用户数据,利用“中文心理分析系统”计算每个季节积极情绪和消极情绪词的词频.结果显示:1)人们的综合情绪的2个高峰分别在中午和晚8点;2)虽然人们在周末的积极情绪与工作日无异,但消极情绪在周末明显低于工作日;3)人们在夏季的积极情绪和消极情绪最高,在秋季的积极情绪和消极情绪最低;4)两种性别的情绪走势一致,但女性较男性有更多情绪表达、更情绪化,更易感.

著录项

  • 来源
    《中国科学院研究生院学报》|2016年第6期|815-824|共10页
  • 作者单位

    中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室,北京100101;

    中国科学院大学,北京100049;

    中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室,北京100101;

    中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室,北京100101;

    北京大学人口研究所,北京100871;

    中国科学院心理研究所中国科学院行为科学重点实验室,北京100101;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 应用心理学;
  • 关键词

    微博; 情绪; 生物节律; 大数据; 性别差异;

  • 入库时间 2023-07-25 21:48:24

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