基于微博数据的台风“山竹”舆情演化时空分析

张岩^1,2,李英冰^1*,郑翔³

1. 武汉大学测绘学院, 湖北 武汉 430079;2. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079;3. 武汉大学信息管理学院, 湖北 武汉 430072

发布日期:2020-10-19

作者简介:张岩(1997— ),男,河南临颍人,博士研究生,主要研究方向为时空大数据. E-mail:sggzhang@whu.edu.cn. *通信作者简介: 李英冰(1972— ),男,湖北房县人,博士,副教授,主要研究方向为时空大数据. E-mail:ybli@sgg.whu.edu.cn
基金资助:国家重点研发项目计划(2018YFC0807000)

Spatial and temporal analysis of network public opinion evolution of typhoon “Mangkhut” based on Weibo data

ZHANG Yan^1,2, LI Yingbing^1*, ZHENG Xiang³

1. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, Hubei, China;
2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveging, Mapping and Remote Sensing, Wuhan 430079, Hubei, China;
3. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, Hubei, China

Published:2020-10-19

摘要/Abstract

摘要： 将情感分析模型、动态演化模型、话题聚类模型、网络社团模型结合地理可视化技术应用到台风的灾害评估中。将微博情绪与台风灾害联系起来,从情感值与讨论热度两个角度入手,根据台风“山竹”相关话题的25 798条微博数据,完整的展示本次事件网络舆情的演化过程,通过隐含狄利克雷分布(latent dirichlet allocation, LDA)主题模型挖掘用户关注话题,发现台风登陆事件与湖南收费站事件对公众情绪的消极影响;抽取台风“山竹”相关微博中蕴含的地理位置信息,建立广东省21个城市的网络社团模型,检验用户情绪、城市词频、用户位置、网络节点活跃度等指标探测受灾城市的能力;根据广东省38个气象站点的24 h最大降雨数据进行空间插值。降水主要集中在广东南部地区,阳江市发生特大暴雨,引发了严重的洪涝灾害,其情绪值也是最低的。


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