社會化媒體群體情感的深層理解和預測研究

《社會化媒體群體情感的深層理解和預測研究》是依託哈爾濱工業大學，由徐睿峰擔任項目負責人的聯合基金項目。

基本介紹

• 中文名：社會化媒體群體情感的深層理解和預測研究
• 依託單位：哈爾濱工業大學
• 項目類別：聯合基金項目
• 項目負責人：徐睿峰

項目摘要

社會化媒體正成為社會信息傳播的重要渠道，海量用戶情感通過社會化媒體影響現實世界。目前社會化媒體群體情感理解研究還不夠深入，缺乏對群體情感生成和認同機制的深入研究。為此，課題引入主體性和主體間性概念，研究對主體性層面個體情感與主體間性層面群體情感進行分析、原因發現和預測的機制與方法。面向情感分析，研究基於深度神經網路情感文本表示和注意力機制的個體情感分類與要素抽取聯合方法，以及基於語言互動行為與共識的群體情感分析方法。面向情感原因發現，從體現語言主體性的結構語言出發研究個體情感直接原因發現方法，從體現語言主體間性的認知語言出發研究群體情感立場原因發現方法。在此基礎上，研究結合情感分析、個體情感直接原因、群體情感立場原因，預測群體對特定事件產生情感的機制和方法。課題研究將建立面向社會化媒體群體情感的深度理解和預測機制，為社會學、傳播學等相關學科發展以及社會管理、電子商務等重大需求提供技術支撐。

結題摘要

社會化媒體正成為社會信息傳播的重要渠道，海量用戶情感通過社會化媒體影響現實世界。本課題吸收認知科學，社會科學以及計算語言學最新研究成果，以社會化媒體中文本為研究主體，分別從個體以及群體角度深入研究了情感在社會化媒體中的表達特點、產生原因以及傳播特性。首先，課題從個體情感角度深入研究了用戶在社會化媒體中情感表達的模式特點以及深層原因，提出了多層次、細粒度的情感分析計算模型，從理論與計算模型角度研究了情感原因的產生機制以及表達特點。在此基礎上，課題以立場情感為切入點，將個體情感擴散延伸至群體共性情感，提出了基於可微分知識向量的層次化立場情感分析框架，極大地提升了立場情感分析的性能與可解釋性。最終在個體情感與立場情感分析的基礎上，課題以針對特定事件的群體情感為對象，對社會化媒體上群體情感在複雜網路中的產生、傳播以及相互作用進行了深入的研究。課題以文本不確定性理論為核心，在構建及融合細粒度事理圖譜的基礎上，提出了一系列準確高效的群體情感計算模型，並使用此計算框架構建了包括謠言檢測在內的一系列實際套用。在研究社會化媒體情感理解理論與計算框架的基礎上，課題套用提出的一系列計算框架與模型，構建了面向金融證券領域的基於社會化媒體群體情感的證券信息智慧型分析系統。出版學術專著兩本，發表SCI檢索國際期刊論文14篇，EI檢索期刊論文2篇，CCF-A/B類會議9篇，CCF C類會議3篇，EI檢索會議論文15篇，其他會議論文2篇。合計發表論文著作45篇。新增申請中國發明專利4項，授權5項。除此之外，課題成果未來可被套用情感認知、複雜網路建模以及人工智慧等多個領域的後續研究中，為社會學、傳播學等相關學科發展，以及社會管理、網路空間安全以及電子商務等重大需求提供技術支撐。項目成果獲教育部科技進步二等獎和黑龍江省科技進步二等獎各一項。