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       网页文本的情感分析又被称为意见挖掘, 与传统的文本信息处理不同, 着重分析的是网页评论文本的内容信息所体现的情感。情感在本文中的概念涉及的是人们在网络中对于某热点事件的个人看法、观点及主观评价。网页文本情感分析通过对网页评论文本内容中的主观信息进行分析、处理、归纳和推理, 从而实现对网页文本所要传达的情感主观倾向性作出科学客观的类别判断。网页文本情感挖掘指用计算机语言工具对网页中海量的评论文本数据所表达的积极、消极、中立三种情感倾向性人工智能化地作出客观判断。

       我国目前正处于社会转型期, 偶发的社会不和谐事件经由网络大v的推波助澜, 将带有强烈个人消极负面色彩的情感网络文本迅速传播发酵, 甚至会演变成网络舆情风暴, 给地方政府的管理带来了严峻挑战。互联网公众以娱乐化的姿态对待各种公共事件, 网络文化在网民围观、戏说、恶搞等诸多表述形式中以指数级海量传播, 使得网络空间中的消极敏感文本已经成为当前地方政府风险防控不可忽视的领域。

       网络舆情事件中旅游类相关话题又是一个高频词, 因此受关注度越高的旅游目的地, 该地区被涉及旅游网络舆情危机事件的可能性也就越大。青岛作为国内外知名的旅游城市, 地区旅游收入对区域经济总量占比较大, 因而城市形象维护显得尤其重要。从另一种角度来看被网络舆情事件波及的旅游目的地, 往往也是旅游经济活跃、对外交往频繁、受客源市场和舆论阵营高度关注的地区。真正影响旅游目的地地区形象的是地方政府在网络舆情危机事件处理中体现出来的效率、能力及结果。[4]以开放的姿态面对网民和媒体的质疑, 更高程度地公开政府旅游数据信息, 严肃处理旅游发展中的问题, 也会有助于舆情的反转。在旅游目的地市场, “负面偏差”现象会大大拉低旅游城市形象的正面传播效果。将大数据技术与网络舆情管理相结合, 提高网络舆情的可控性, 对公共危机事件网络舆情进行监控、分析和引导势在必行。





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