建模公众情绪与情感：推特情感与社会经济现象
计算机与社会
2011-03-29 v1
摘要
微博是一种在线交流形式，用户通过它向公众或选定的联系人圈子广播简短的文本更新，也称为推文。自2006年推特推出以来，出现了多种多样的微博用途：日常闲聊、对话、信息分享和新闻评论等。无论其内容和预期用途如何，推文通常传达有关作者情绪状态的相关信息。因此，推文可以被视为公众情绪状态的时间性真实的微观实例。在本文中，我们对2008年8月1日至12月20日期间推特用户发布的所有公开推文进行了情感分析。在时间线上的每一天，我们使用扩展版的情绪状态量表（POMS，一种成熟的心理测量工具）提取了六个情绪维度（紧张、抑郁、愤怒、活力、疲劳、困惑）。我们将结果与股票市场和原油价格指数的波动以及媒体和流行文化中的重大事件（如2008年11月4日的美国总统选举和感恩节）进行了比较。我们发现，社会、政治、文化和经济领域的事件确实对公众情绪的各个维度具有显著、即时且高度特异的影响。我们推测，大规模的情绪分析可以提供一个坚实的平台，根据其对现有社会和经济指标的预测价值来建模集体情感趋势。
引用
@article{arxiv.0911.1583,
title = {Modeling public mood and emotion: Twitter sentiment and socio-economic phenomena},
author = {Johan Bollen and Alberto Pepe and Huina Mao},
journal= {arXiv preprint arXiv:0911.1583},
year = {2011}
}
备注
submitted to WWW2010