[發(fā)明專利]一種基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)構(gòu)建方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910685348.1
• 申請日: 2019-07-27
• 公開（公告）號: CN110442865B
• 公開（公告）日: 2020-12-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄭昱
• 申請（專利權(quán)）人: 中山大學(xué)
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/30;G06F16/21;G06F16/28;G06K9/62;G06Q50/00
• 代理公司: 青島高曉專利事務(wù)所(普通合伙) 37104
• 代理人: 張清東

本發(fā)明屬于社交媒體語義分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)構(gòu)建方法；本發(fā)明提出了基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)的構(gòu)建方法，通過對于非社會(huì)群體認(rèn)知特征主題與社會(huì)群體認(rèn)知特征的差異分析，在不同地域和不同時(shí)間內(nèi)，分別獲取基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知表達(dá)性指數(shù)和基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知能動(dòng)性指數(shù)，得到可以進(jìn)行不同時(shí)間、地域比較的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)；消除了個(gè)體主觀因素對數(shù)據(jù)收集的影響，有助于更為精確地進(jìn)行社會(huì)群體認(rèn)知狀況評估。本發(fā)明在多層級水平上構(gòu)建社會(huì)認(rèn)知指數(shù)，有助于根據(jù)不同地域特征進(jìn)行當(dāng)?shù)鼐用竦纳鐣?huì)群體認(rèn)知數(shù)據(jù)縱向采集，實(shí)現(xiàn)區(qū)域社會(huì)群體認(rèn)知的多維度比較評估。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于社交媒體語義分析技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

近年來移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與平臺(tái)的迅速發(fā)展，為社會(huì)成員表達(dá)自己的思想、觀點(diǎn)與心態(tài)提供了巨大的空間。伴隨經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展所引發(fā)的社會(huì)矛盾和社會(huì)問題影響著個(gè)體心理和社會(huì)心態(tài)的變化，對于不同社會(huì)群體的認(rèn)知判斷成為在心理層面預(yù)警社會(huì)矛盾發(fā)生的重要影響機(jī)制。

具體到我國的實(shí)際情況,我國正處于城鎮(zhèn)化、工業(yè)化、信息化所推動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵期,民眾的社會(huì)群體認(rèn)知已經(jīng)成為值得關(guān)注的重要社會(huì)心理指標(biāo),作為社會(huì)心態(tài)的重要組成部分，采用科學(xué)的方法構(gòu)建社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)來解決社會(huì)矛盾和社會(huì)問題的需求更為迫切。

通常,對于社會(huì)群體認(rèn)知的評估是采用相應(yīng)的社會(huì)心態(tài)調(diào)查題項(xiàng)，針對個(gè)體對于目標(biāo)群體的反應(yīng)進(jìn)行收集、分析、綜合、判斷，具體可以包括“深度訪談”、“問卷調(diào)查”等多種技術(shù)。

“深度訪談”是一種質(zhì)化研究方法，需要訪談員根據(jù)訪談對象的回答進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換后得出結(jié)論。“問卷調(diào)查”中所用到的測量問卷是用來量化觀察中所得印象的一種測量工具,一般由若干題項(xiàng)組成,每一個(gè)題項(xiàng)都可以看作是對一系列認(rèn)知特征的抽象描述。實(shí)施時(shí)需要個(gè)體根據(jù)自身情況與項(xiàng)目內(nèi)容的契合程度填寫作答，然后評定員根據(jù)編碼手冊提供的評分方法匯總評分從而得出結(jié)論。

“深度訪談”、“問卷調(diào)查”技術(shù)廣泛應(yīng)用的同時(shí),面臨著共同的問題。收集到的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度會(huì)受到被試主觀因素的影響,即被試的作答會(huì)不可避免地受到社會(huì)稱許性、個(gè)體認(rèn)知能力的影響。同時(shí)問卷調(diào)查中因漏答錯(cuò)答等造成的缺失值問題也會(huì)影響結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析。

“深度訪談”、“問卷調(diào)查”技術(shù)收集到的數(shù)據(jù)受到時(shí)間和規(guī)模的影響。每次訪談和問卷調(diào)查在被試規(guī)模上受到實(shí)際實(shí)施過程中時(shí)間、空間的限制，樣本數(shù)量非常有限，更重要的是，較難開展不同地域不同時(shí)間下的大規(guī)模人群的追蹤研究。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的發(fā)明目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點(diǎn)，提出設(shè)計(jì)一種基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)構(gòu)建方法，能夠在更廣的范圍上進(jìn)行大規(guī)模的個(gè)體數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的社會(huì)群體認(rèn)知評估，更好的保證了社會(huì)群體認(rèn)知評估的信效度。

本發(fā)明涉及的基于社交媒體的社會(huì)群體認(rèn)知指數(shù)構(gòu)建方法，包括以下步驟：

(1)目標(biāo)群體選?。焊鶕?jù)9個(gè)社會(huì)階層分類確定11個(gè)目標(biāo)群體特征詞，包括領(lǐng)導(dǎo)、經(jīng)理、老板、專家、教授、醫(yī)生、農(nóng)民、服務(wù)員、工人、白領(lǐng)、公務(wù)員，獲取社交媒體賬號所發(fā)布的推文中包含目標(biāo)群體特征詞的推文；

(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對社交媒體賬號所發(fā)布的推文做分詞處理，去除無用符號，得到賬號特征詞；刪除無文字內(nèi)容推文；采用詞袋模型來表征賬號,詞袋模型是基于自然語言處理和信息檢索下被簡化的一種表達(dá)模型，此模型無需考慮文法以及詞的順序；

(3)特征詞選?。焊鶕?jù)社會(huì)認(rèn)知基本維度中文形容詞詞庫的兩個(gè)基本維度：能動(dòng)性維度和表達(dá)性維度的特征詞進(jìn)行選取；按照社會(huì)認(rèn)知基本維度中文形容詞詞庫，其中表達(dá)性維度的特征詞包括友好、善良、可靠、熱情、和藹、真誠，能動(dòng)性維度的特征詞包括有能力、自信、上進(jìn)、高效、聰明、努力；