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基于微博情感分析的企业形象评价研究

【摘要】社交网站具有快速反馈信息的能力,形成了巨大的社会舆论影响力,网络言论在一定程度上体现了企业的社会认可度。如何识别和分析社交网站上的海量客户评论以确定企业形象,已成为互联网时代背景下企业提升自身形象的重要挑战和机遇。本研究以国内某电网公司为例,以用户与电网相关的微博评论为研究对象,结合文本挖掘技术和情感分析构建基于微博情感分析的企业形象评分算法。 . 判断自己的形象,采取针对性的解决方案,提供技术手段。

[关键词] 社交网络情感分析舆情挖掘企业形象

1 简介

随着互联网和移动技术的广泛应用,越来越多的人在社交网站上表达对企业产品和服务的看法和看法,这些评论的快速、大规模传播势必会影响相应的社会形象。公司。. 如何通过对社交网站用户话语的分析得到企业形象的量化评价是本文的主要研究内容。现阶段,网络言论的使用主要集中在处理投诉[1]上,而没有量化这些网络言论对企业形象造成的整体变化。提出一种基于微博情感分析的企业形象评价算法。通过获取微博相关言论和传播信息,我们可以计算一段时间内的企业形象得分,从而从宏观上把握网络舆情对企业形象的影响。可以进一步钻探企业在竞争同行中的地位,判断哪些因素是影响因素评论情感分析,为企业的决策提供辅助支持[2]。在计算机领域,舆情挖掘和情感分析主要研究如何利用自然语言处理、文本挖掘、机器学习、人工智能、自动化内容分析等信息技术方法对社交网络上的个人评论进行分类并构建系统[1]。 3-5]]。在指导企业日常工作的价值上,这类研究主要集中在客户的投诉和意见上,加强对客户投诉信息的识别、收集和反馈能力,优化企业决策。本文通过将用户评论的内容(正面和负面)与企业运营的业务分类相关联,得到每个业务关注的情感得分和对企业形象的贡献。

传统的企业形象评价[6]一般采用问卷调查的方法对企业形象进行评价。随着大数据时代的到来,企业通过互联网获取用户行为数据变得更加容易。因此,基于真实情况的大样本数据的实证分析,可为企业形象管理提供科学合理的优化策略启示。对于不同行业、不同行业类型的企业,通常需要采取不同的企业形象管理策略。例如,电信行业和能源行业对企业形象的关注和管理策略是不同的。本文以国内某电网公司为例评论情感分析,以客户“

2 研究方法与算法

本研究的主要目标是构建基于客户微博评论的企业形象评价。主要步骤是:(1)收集微博客户信息;(2)建设电网相关微博关键词库;(3)计算微博情绪得分,判断微博言论的情绪倾向类型;(4)划分微博语音类型,关联匹配企业服务事件;(5)计算企业形象得分。

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2.1 微博客户信息采集

计算机爬虫程序模拟人工搜索和浏览,实现自动数据抓取[7]。所有抓取的数据均为微博博主披露的信息,不涉及隐私信息。本文收集的微博客户信息主要包括用户身份、微博内容和用户行为信息。其中,用户身份信息包括用户名、用户行业、用户性别、账号类别,微博内容数据包括微博发帖时间和文字内容,用户行为数据包括关注人数、粉丝数、评论数、转发数、点赞数等。.

2.2 建立与电网相关的微博关键词库

关键词库是客户对电网评价的关键“词库”,包括停电、来电、95598客服态度好、铺设电缆打扰人等,可以反映对电力的评价格在一定程度上。根据某电网业务范围,在客户关注的领域建立微博关键词库。本文使用的关键词库主要包括以下几个方面:偷电、抄表错误、95598、营业厅人员、错峰、诈骗、电压不稳等21个类别。

2.3 获取客户语音的情感分数

客户评论的情感倾向可以分为三类:正面、负面和中性[4-7]。目前有三种方法可以识别客户评论的情感倾向:基于词典、基于语料库和基于级别[5]。本文采用词库法[8]来判断客户评论的情感倾向。具体工作步骤如下:随机抽取部分相关微博,由供电服务专家进行人工分类和情绪校准;随机选取部分微博作为样本,利用分词技术和计算机统计算法初步建立情感词库,并为每个词赋予一定的情感极性权重——权重分为正面和负面,正面情绪越大,情感越强烈,如果没有情感,情感值为0;进行人工校对,确保准确性,减少判断错误;某微博词库中某类词的权重之和就是该微博的情感得分。情绪(积极或消极)。

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2.4 微博语音类型分类

本文采用基于分词技术的微博分类算法[9],通过分类关键词识别搜索关键词库得到的微博,从而进一步判断微博所描述内容的类别,并对每条微博的类别进行分类。微博。对应相应的业务分类,可以更准确地辅助业务改进。

2.5 计算企业形象得分

本文基于以下两个假设形成了一种企业形象评分算法。首先,每条正面或负面的微博都会对公司的形象评分产生正面或负面的影响;其次,微博转发、评论、点赞、博主状态、关注人数等都会对一条微博的投稿产生影响,影响越大,企业形象的波动性就越大。因此,我们可以根据每条微博的情感企业形象得分和上一步得到的微博影响力来计算企业形象得分。具体步骤如下:

(1) 标准化情绪得分。通过对大量微博数据的分析发现,所有的微博情绪评分都能表达出极强的正负情绪。因此,对于任何微博情绪评分,其情绪评分均归一化为 。

(2)计算单条微博的影响力。单条微博的影响力计算公式为: . 其中,这是微博博主的身份。本文普通用户设置为1,VIP用户设置为10;分别为关注数、评论数、转发数和点赞数,权重根据经验设置为0.3、0.2、0.2。, 0.3。

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(3)计算单个微博对企业的形象评价分数。.

(4)计算某类微博对企业的形象评价分数。, 是属于类别 j 的所有微博图像评价分数之和归一化的结果。(5)计算企业形象评价分数。它是所有微博图像评价分数之和的归一化结果,公式如下:

3 算法结果

3.1 样本和数据收集

新浪微博是中国最受欢迎的社交网络。截至2015年第三季度,新浪微博在中国网民中的注册用户已超过4亿,日活跃用户达到1亿。本文基于新浪微博客户评论进行算法研究。计算时间段为2015年10月7日至2015年11月03日,共4周,共6312条用户基本信息,共24167条微博。

3.2 结果分析

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通过绘制某电网公司形象评分的时变曲线,如图1所示,可以看出,微博网络评论以舆论为主,符合人们对服务公司的期待。人们总是希望服务型企业能够提供更好的服务,因此投诉等负面情绪主要在网络上使用。通过进一步分析每种微博言论对企业形象得分的贡献,我们可以进一步分析哪种言论对企业形象有负面影响。这类语音对应的业务需要重点关注和改进。哪种类型的演讲对企业形象有促进作用,这种类型的演讲对应的业务才能更好的推广和传播。更远,在各类微博中,对企业形象评分影响较大的微博需要得到更多关注。一般这类微博的博主影响力大,传播速度快,范围广,应单独列出,以便后续跟进。处理,如联系微博博主了解情况、安抚等。通过深度挖掘,可以实现对某电网公司业务的精益管理。

4。结论

以国内某电网公司为例,通过分析微博评论,构建企业形象评价指标。通过监测指标,我们可以掌握企业舆论形象的整体变化,进一步分层分析各类评论的贡献度。可以通过大小来定位需要关注的业务品类,最终定位到影响力较大的单个微博,进行差异化的客服和公关管理。后续需要进一步研究如何对企业形象评价进行实时监控,以便及时应对突发事件。

参考:

[1] Johnston, R. & Mehra, S. 最佳实践投诉管理 [J]. 管理学院执行官,2002 (4): 145-154。

[2] 郭秀英,刘贤涛.企业形象评价方法研究[J].商业研究,2004 (20): 86-87。

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[3] 刘乙. 情绪分析与意见挖掘[M]. 摩根和克莱普尔出版社,2012 年。

[4] 何建民,刘星星。特定主题客户投诉的分类识别方法[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版),2010(12):1884-1888。

[5] 王宏伟,郑丽娟,尹培。基于句子情感分析的中文在线评论情感极性分类[J]. 管理科学杂志,2013(9):64-74。

[6] 王宏杰. 企业形象评价研究[D]. 河海大学,2000.

[7] 罗亦舒. 微博爬虫技术研究[D]. 哈尔滨工业大学,2013.

[8] Pang, B., L. Lee. 意见挖掘与情感分析[J]. 信息检索的基础和趋势,2008(1-2):1-135。

[9] 韩忠明,张玉莎,张辉,等。一种有效的中文微博短文倾向分类算法[J].计算机应用和软件,201210):89-93。