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隨著網絡的飛速發展，社交網絡成為網絡輿情傳播的主要平臺，用戶可以隨時隨地通過文本、圖片、視頻等方式表達對熱點事件的看法。分析用戶對突發事件的情感態度，可以發現輿情演變規律和潛在風險，為輿情的引導和控制提供決策支持。利用python對爬取的文本數據進行數據預處理，從多語言多源數據的角度出發，挖掘網絡輿情中高價值的輿情主題，并利用數據可視化方法來研究網民的情感傾向，分析輿情的時空演化規律。研究結果能夠清晰的表明網民的情感態度和輿情每個階段的特征。

隨著近幾年互聯網和信息技術的飛速發展，微博微信等社交平臺已經成為人們獲取新聞信息的重要來源。據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布第45次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年3月，我國網民規模為9.04億，較2019年底新增網民7508萬，互聯網普及率達64.5%，手機網民規模為8.97億，網民使用手機上網的比例達99.3%[1]，越來越多的人通過網絡獲取新聞等熱點事件。如新浪微博、微信等已經成為人們社交生活中不可或缺的一部分。在社交平臺上，用戶可以通過點贊、評論、轉發等形式參與到發生的熱點事件中，不受約束的與眾多用戶互動溝通。由于社交平臺具有開放性、便捷性和匿名性等特點，導致新聞信息在社交網絡中的傳播廣度、傳播深度和傳播速度都有著驚人的潛力，輿論會在短時間內發酵達到最后形成網絡輿情，引起社會大眾的廣泛關注。因此，十分有必要動態跟蹤網民對輿情事件話題討論內容以及情感的變化，了解網民對于輿情事件的主觀看法和情感傾向性，對于整體把握輿情事件的發展方向，引導和控制輿情有重要的意義。

關于微博話題發現，學者們的研究主通過計算機領域，改進經典聚類算法來提高主題發現的有效性。Chen等人設計開發了一個增量聚類框架來檢測識別新的主題，并利用文本的內容和時間特征來及時發現熱門主題[2]；Stilo等人基于時間序列的相似性，提出了一種在微博中用于詞聚類的新方法[3]；Hu等人從用戶評論中挖掘用戶的觀點看法[4]；李亞星等人改進了Single-Pass算法，提出一種基于實時共現網絡的微博話題發現模型[5]；宋莉娜等人提出了SOM聚類方法用于微博的話題發現，研究表明該方法可以有效改善傳統文本聚類不準確的缺點，從而有效的發現微博話題[6]。情感分析，又被稱為觀點挖掘，是一種分析、處理、歸納和推理具有情感色彩的主觀文本的過程[7]。情感分析主要包括機器學習和基于情感詞典兩種方法。分析研究用戶發布的觀點看法在很多領域有著非常重要的作用，對于用戶情感的挖掘研究具有廣泛的應用價值，目前對此國內外已有諸多學者開展了研究。在國外，對于網民情感態度的研究主要集中于Twitter、Facebook等社交平臺上，Bollen等人對發布在Twitter平臺上的推文進行情感分析，并以日為單位計算時間軸上的情緒向量，進而對網民的情感態度進行分析與預測[8]。