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基于知识图谱的国内网络舆情研究可视化分析

一、1.研究背景与意义

(1)随着互联网技术的飞速发展，网络舆情已成为社会信息传播的重要渠道。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《中国互联网发展统计报告》，截至2020年底，我国网民规模已达9.89亿，互联网普及率为70.4%。在如此庞大的用户群体中，网络舆情呈现出多样性和复杂性，对政府、企业和社会各界产生了深远的影响。以食品安全为例，近年来，关于食品安全问题的网络舆情事件频发，如三聚氰胺奶粉事件、瘦肉精事件等，这些事件不仅引发了公众的广泛关注和讨论，也对相关企业和行业造成了巨大的负面影响。

(2)在这样的背景下，如何有效监测、分析和引导网络舆情，成为了一个亟待解决的问题。传统的舆情分析方法主要依赖于人工收集和筛选信息，不仅效率低下，而且难以全面捕捉舆情动态。相比之下，基于知识图谱的舆情研究可视化分析技术，能够通过构建网络舆情知识图谱，实现舆情信息的自动采集、处理和可视化展示，从而为舆情监测和应对提供有力支持。据统计，运用知识图谱技术进行舆情分析的企业和机构数量逐年上升，从2016年的不足100家增长到2020年的超过500家。

(3)知识图谱在舆情研究中的应用，不仅可以提高舆情分析的准确性和效率，还能为政策制定、危机公关和舆论引导提供科学依据。例如，在疫情防控期间，通过构建疫情相关知识图谱，可以直观地展示疫情传播路径、风险区域和防控措施，为政府部门制定防控策略提供数据支持。此外，知识图谱还可以用于分析公众情绪，识别潜在的舆情风险，为企业和机构提供舆情预警服务。据相关数据显示，2020年，我国在舆情监测和危机公关领域应用知识图谱技术的企业，其舆情应对成功率提高了30%以上。

二、2.知识图谱构建与网络舆情数据采集

(1)知识图谱构建是网络舆情研究的基础，它通过整合各类数据资源，将网络信息转化为结构化的知识体系。在构建过程中，首先需要对网络舆情数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、纠正错误、统一格式等。例如，在构建某地旅游舆情知识图谱时，研究人员从微博、新闻网站、旅游论坛等多个渠道收集了超过100万条数据，经过清洗和预处理，最终保留了约80万条高质量数据。

(2)知识图谱的构建通常涉及实体识别、关系抽取和属性抽取等关键技术。实体识别旨在识别文本中的关键信息，如人名、地名、机构名等；关系抽取则是分析实体之间的关系，如“张三访问了故宫”；属性抽取则是对实体特征的提取，如“故宫位于北京市”。以2019年某城市交通拥堵问题为例，研究人员通过知识图谱技术，识别了超过1000个相关实体，如道路、车辆、交通设施等，并抽取了数十万条关系和属性信息。

(3)网络舆情数据采集是知识图谱构建的关键环节，其目的是获取尽可能全面和准确的数据。数据来源主要包括社交媒体、新闻网站、论坛等公开平台。以2020年新冠疫情为例，研究人员从微博、抖音、新闻网站等渠道采集了超过5000万条相关数据，通过知识图谱技术对这些数据进行处理和分析，揭示了疫情传播趋势、公众情绪变化以及防控措施效果等信息。据统计，运用知识图谱技术采集的网络舆情数据，其准确率可达90%以上。

三、3.舆情可视化分析方法与实现

(1)舆情可视化分析是网络舆情研究中的重要环节，它通过图形化的方式展示舆情数据的分布、变化和关联，帮助研究人员直观地理解舆情动态。在方法上，舆情可视化分析主要包括数据可视化、情感分析和传播路径分析三个方面。数据可视化通过图表、地图等形式展示舆情数据的数量、趋势和分布；情感分析则是对舆情文本进行情感倾向判断，以了解公众情绪；传播路径分析则追踪舆情信息的传播过程，揭示信息源、传播节点和受众群体。

以2021年某城市地铁运营问题为例，研究人员利用舆情可视化分析技术，首先对收集到的近10万条微博数据进行数据可视化处理，通过饼图、柱状图等展示了不同时间段、不同话题的舆情热度。接着，通过情感分析技术，对文本数据进行情感倾向判断，发现负面情绪占比高达60%，进一步分析发现，公众对地铁晚点、拥挤、服务态度等问题反映强烈。最后，运用传播路径分析，研究人员追踪了舆情传播的关键节点和路径，发现地铁运营问题成为热点话题后，迅速在地铁乘客群体中传播，并通过微博、微信等社交媒体进一步扩散。

(2)舆情可视化分析的方法与实现涉及多个技术层面，包括数据采集、处理、分析和可视化展示。在数据采集阶段，研究人员通常会使用爬虫技术从互联网上获取大量舆情数据。数据处理阶段，则需要对采集到的数据进行清洗、去重、分词等预处理操作，以确保数据的准确性和可用性。分析阶段，利用自然语言处理、机器学习等技术对文本数据进行情感分析、主题识别等，挖掘舆情背后的深层信息。可视化展示阶段，则通过图表、地图、交互式界面等形式，将分析结果直观地呈现给