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       網頁文本的情感分析又被稱為意見挖掘, 與傳統的文本信息處理不同, 著重分析的是網頁評論文本的內容信息所體現的情感。情感在本文中的概念涉及的是人們在網絡中對于某熱點事件的個人看法、觀點及主觀評價。網頁文本情感分析通過對網頁評論文本內容中的主觀信息進行分析、處理、歸納和推理, 從而實現對網頁文本所要傳達的情感主觀傾向性作出科學客觀的類別判斷。網頁文本情感挖掘指用計算機語言工具對網頁中海量的評論文本數據所表達的積極、消極、中立三種情感傾向性人工智能化地作出客觀判斷。

       我國目前正處于社會轉型期, 偶發的社會不和諧事件經由網絡大v的推波助瀾, 將帶有強烈個人消極負面色彩的情感網絡文本迅速傳播發酵, 甚至會演變成網絡輿情風暴, 給地方政府的管理帶來了嚴峻挑戰;ヂ摼W公眾以娛樂化的姿態對待各種公共事件, 網絡文化在網民圍觀、戲說、惡搞等諸多表述形式中以指數級海量傳播, 使得網絡空間中的消極敏感文本已經成為當前地方政府風險防控不可忽視的領域。

       網絡輿情事件中旅游類相關話題又是一個高頻詞, 因此受關注度越高的旅游目的地, 該地區被涉及旅游網絡輿情危機事件的可能性也就越大。青島作為國內外知名的旅游城市, 地區旅游收入對區域經濟總量占比較大, 因而城市形象維護顯得尤其重要。從另一種角度來看被網絡輿情事件波及的旅游目的地, 往往也是旅游經濟活躍、對外交往頻繁、受客源市場和輿論陣營高度關注的地區。真正影響旅游目的地地區形象的是地方政府在網絡輿情危機事件處理中體現出來的效率、能力及結果。[4]以開放的姿態面對網民和媒體的質疑, 更高程度地公開政府旅游數據信息, 嚴肅處理旅游發展中的問題, 也會有助于輿情的反轉。在旅游目的地市場, “負面偏差”現象會大大拉低旅游城市形象的正面傳播效果。將大數據技術與網絡輿情管理相結合, 提高網絡輿情的可控性, 對公共危機事件網絡輿情進行監控、分析和引導勢在必行。





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