基于ARIMA和BP神经网络模型的舆情情感预测

王努努,张伟佳,钮　亮

(中国计量学院 经济与管理学院,浙江 杭州　310018)



基于ARIMA和BP神经网络模型的舆情情感预测

王努努,张伟佳,钮亮

(中国计量学院 经济与管理学院,浙江 杭州310018)

摘要针对重大事件网络舆情数量的激增,网络舆情安全监管和预警形势严峻的情况,提出一种基于ARIMA和BP神经网络组合模型的网络舆情情感预测模型,进而对新浪微博上采集的"余姚水灾事件"进行文本情感值计算,并对其情感变化趋势进行综合分析和预测。预测结果表明,也组合预测方法相对于单一预测方法具有更高的精度,进而说明该模型在网络舆情情感预测中的应用是可行的。

关键词网络舆情;情感值;组合模型;预测

随着互联网的快速发展,网络媒体已经被公认为是继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”,成为反映社会舆情的主要载体。网络舆情是由于各种事件的共同刺激产生的通过互联网传播的,民众对于该事件的认知、态度、情感和行为的倾向[1]。近年来,由于社会突发事件不断地增加,网络舆情在很大程度上引导着大众对某一舆论事件的认知。大量学者开始研究网络舆情的传播及引导机制[2]。如果网络舆情突发事件处理不当,容易诱发民众的不良情绪,引爆舆情危机。面对与日俱增的网络舆情事件,如何建立合适的预测模型,实现对网络舆情的预警并加以适当的引导,对于维护社会稳定具有一定的意义。

对网络舆情的建模研究主要是研究评判舆情的指标,在此基础上通过分析过去和现在值来实现舆情预警,其中主要用到的方法有灰色预测方法[3]和时间序列方法[4]等。……