评论文本挖掘权威发布_评论文本挖掘情况(2024年12月精准访谈)
杭州报刊亭关停背后:数字怀旧与记忆研究 2022年,一段名为《杭州报亭将全部关闭?我拍下了它们最后的样子》的视频在社交媒体上引起了广泛关注。这段视频记录了杭州亚运会前,许多报刊亭被关停的情况,同时捕捉了那些尚未关闭的报刊亭的影像,并采访了摊主和顾客。 这段视频的播放量超过了190万次,评论数量超过1.3万条,总评论字数约58万字。网友们通过评论表达了对报刊亭的怀念和对“附近生活”的追忆。 面对海量的评论数据,我们计划采用量化的文本挖掘方法进行处理,同时加入人文情怀的质化分析。文本挖掘可以快速提炼出评论中的关键信息,而质化分析则可以对这些信息进行深入的归纳和解释。这种方法不仅突破了单一研究方法的局限性,还规避了研究者对文本分析结果的主观预设。 我们尝试引入项飚的“附近”概念,与记忆研究相结合。项飚认为,“附近”能够赋予人们新的观察能力:“当我们沉迷于手机时,我们无暇关注附近。”然而,本文中的“记忆中的附近”表明,“附近”与移动互联网并非完全对立。网络视频可以刺激用户进行数字怀旧,从而唤醒对现实生活中正在消失的“附近”的关注。换句话说,信息传播技术能够连接周边的人,重构往昔的生活世界。 通过这项研究,我们不仅怀念报刊亭和那些逝去的纸质媒介,还关注隐藏在背后的报刊亭摊主、老年读报人和送报员等人物。未来,我们计划通过参与观察和深度访谈的方法,从摊主和报刊经营者的角度书写报刊亭的记忆史以及记忆中的附近生活。
如何在一周内完成高质量酒店管理论文初稿? 主题:X程在线评论对度假型酒店顾客购买意愿的影响研究 一、引言 背景介绍:随着互联网和电子商务的快速发展,旅游行业的格局发生了显著变化,特别是度假型酒店业。在线旅游平台(如X程)已成为消费者获取信息和预订服务的重要渠道。在线评论作为用户生成内容(UGC)的重要组成部分,对潜在顾客的购买决策具有重要影响。 研究意义:本研究旨在深入探究X程在线评论如何影响度假型酒店顾客的购买意愿,为酒店业提供有效的市场营销策略和管理启示。 二、文献综述 在线评论研究:回顾并总结前人在在线评论对消费者行为影响方面的研究,包括评论的情感分析、有用性判断、影响力模型等。 度假型酒店研究:分析度假型酒店的市场特点、顾客需求、竞争环境等,以及现有研究中关于度假型酒店顾客行为的相关发现。 젤𘉣研究设计 研究目的与假设:明确研究目的,提出具体的研究假设,如“正面情感倾向的在线评论会显著提高度假型酒店顾客的购买意愿”。 样本选择与数据收集:说明研究样本的选择标准(如酒店类型、地理位置、时间范围等),以及数据收集的方法和过程。 变量定义与测量:定义并解释研究中的关键变量(如在线评论的情感倾向、数量、质量,以及购买意愿等),并说明如何对这些变量进行测量和量化。 数据分析方法:介绍将采用的数据分析方法(如文本挖掘、情感分析、回归分析、结构方程模型等),以及这些方法如何帮助验证研究假设。 四、实证分析 数据预处理:描述数据清洗、去重、编码等预处理过程,确保数据的准确性和可靠性。 描述性统计分析:对收集到的数据进行基本描述,包括评论数量分布、情感倾向比例、酒店特征等。 假设检验:运用统计软件对研究假设进行逐一验证,分析在线评论各因素对购买意愿的直接影响和间接效应。 稳健性检验:进行必要的稳健性检验,以确保研究结果的可靠性和有效性。 五、结论与展望 研究结论:概括全文的主要发现和研究结论。 研究局限:反思研究过程中可能存在的局限性和不足之处,如样本量限制、数据收集方式等。 未来展望:提出未来研究方向和可能的拓展点,如考虑更多类型的在线评论(如视频评论、图片评论)、引入更多调节变量等。
如何用八爪鱼采集器抓取网络文本? 大家好!上期我们聊了聊ROST CM6网络文本挖掘分析工具的使用方法,很多朋友对数据获取这一块还是有点晕。今天我就以八爪鱼采集器为例,手把手教大家如何抓取网络文本。 第一步:词云图展示 首先,看看我们用八爪鱼采集器爬取的两千条网络文本做成的词云图。是不是很酷? 第二步:八爪鱼采集器界面 打开八爪鱼采集器,界面非常简洁。下面有很多热门模板,比如关键词、地图坐标、影评等等。今天我们以旅游景点的网络评价为例,来介绍如何自定义任务。 第三步:新建任务 点击“新建任务”,把需要爬取的网址复制上去,然后保存设置。接着,页面会跳转到你复制的网站。 第四步:自动翻页 因为我们需要爬取每一页的内容,所以在网页中点击“下一页”。然后在右侧的操作提示栏中,点击“循环点击下一页”,这样就能实现自动翻页了。 第五步:选择内容 在网页中点击需要爬取的内容,比如评论的文本、昵称、评分、发布时间、IP等等。这里我只选择了评价文本。然后点击操作提示中的“选中全部相似元素”。 第六步:文本内容 接下来,点击操作提示中的文本内容。 第七步:采集模式 𞊦选择的是本地采集中的普通模式,数据会保存在电脑上。 第八步:爬取速度 ⏱️ 爬取速度大概每分钟六百多条,速度还是挺快的。如果前面操作出错,就会一直卡在0,所以需要回去检查一下。采集完毕后导出数据,就可以进行后续的分析了。 第九步:导出数据 爬取完毕后,导出数据就可以进行后续的分析了。 希望这篇教程能帮到大家!如果有任何问题,欢迎在评论区留言哦!
如何用文本分析法提升会计研究? 在会计领域,文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤,帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 明确研究目的 首先,你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 选择文本来源 确定你要分析的文本来源,这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐦍𗥏和预处理 收集文本数据并进行预处理,包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词(如“的”、“是”等)和进行词干提取(将词语转化为词干,如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”)。 砦本分析方法的选择 选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法: 情感分析:分析文本中的情感倾向,判断文本内容的情绪,例如,股东对公司的态度、评论的正负面情感等。 主题建模:通过识别文本中隐藏的主题和模式,例如,LDA(Latent Dirichlet Allocation)等模型可以帮助识别并分组相关的词语。 词频分析和关键词提取:分析文本中词语的频率和重要性,识别出关键词和热门主题。 网络分析:如果数据包含社交媒体评论或互联网内容,网络分析可用于理解不同实体之间的关系,例如公司和其客户之间的互动等。 分析和解释结果 进行文本分析,并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来,探讨发现的意义和可能的影响。 젩ꌨ实证 如果可能,将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证,以增强研究的可信度和准确性。 ️ 方法介绍 自然语言处理(NLP)工具:使用NLP工具和库(如NLTK、SpaCy、Gensim等)对文本进行处理和分析,这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。 文本挖掘技术:利用文本挖掘技术,例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型(如Word2Vec、BERT等),以发现文本中的模式和关联。 情感分析工具:使用情感分析工具来识别文本中的情感极性,评估股民对公司或财务信息的情感倾向。 话题建模技术:应用主题建模技术,诸如LDA、NMF(Non-negative Matrix Factorization)等模型,识别文本中的主题并进行分类。 通过这些步骤,你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势,从而做出更明智的决策。
985博士的社会网络分析工具推荐 嘿,大家好!我是正在读985博士的社会网络分析爱好者。今天我想和大家分享一些我在做社会网络分析时常用的工具和软件。无论你是初学者还是资深研究者,这些工具都可能对你有所帮助。 社会网络分析工具 Ucinet、Gephi、Pajek、ORA、R语言等:这些软件可以帮助你进行各种社会网络分析,从节点中心性到社区划分,再到聚类和链路预测,几乎无所不包。 文献计量与知识图谱分析 CiteSpace、VosViewer等:这些工具特别适合用来分析文献数据,构建知识图谱,帮助你更好地理解研究领域。 工程风险评估 ⚙️ 层次分析法、综合评价法、模糊评价法、神经网络法等:这些方法可以用于工程项目的风险评估,帮助决策者做出更明智的选择。 网络动力学 QAP、ERGM、tERGM、SAOM等:这些模型和方法可以帮助你研究网络的动态变化和演化过程。 复杂网络分析 网络模体、元网络、多层网络、时序网络等:这些复杂的网络分析方法可以帮助你更好地理解网络的本质和结构。 统计学与经济学分析 方程模型Amos、Pls-SEM;多元回归分析Spss、Stata、Eviews、mplus等:这些统计和经济学工具可以帮助你进行更深入的数据分析。 效率评估 DEA相关软件:这些工具可以用于评估各种系统的效率,帮助你找出改进的空间。 仿真模拟 系统动力学等:这些仿真工具可以帮助你模拟复杂系统的行为和变化。 爬虫、文本挖掘、内容分析、机器学习 Python:这些技术和工具可以帮助你进行数据抓取、文本分析和机器学习,提升你的研究效率。 演化博弈 𒊥种博弈论(Matlab):这些模型和方法可以帮助你研究演化博弈和策略选择。 扎根理论 vivo:这个工具特别适合用于质性研究和扎根理论分析。 Meta分析 Meta分析可以帮助你综合多个研究结果,得出更可靠的结论。 QCA分析 fsQCA分析和TOSMAN:这些工具可以帮助你进行定性比较分析和解释结构模型分析。 空间计量分析 各种空间计量经济学模型(Tobit模型等):这些模型和方法可以帮助你进行空间数据分析和预测。 希望这些工具和软件能帮助你在社会网络分析的道路上走得更远!如果你有任何问题或建议,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习!
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