期刊論文

標題 網路新聞讀者閱後情感之預測
學年 105
學期 1
出版(發表)日期 2016/12/01
作品名稱 網路新聞讀者閱後情感之預測
作品名稱(其他語言) Sentiment Prediction for Internet News Readers
著者 張昭憲; 沈育信
單位
出版者
著錄名稱、卷期、頁數 資訊、科技與社會學報,第十六卷
摘要 隨著社群網路的蓬勃發展,人們已習慣在網路上發表個人看法,留下無數的數位足 跡。若能蒐集這些發言,透過系統化的情感分析(sentiment analysis),便可快速得知群眾 的想法或傾向。在吸引群眾參與的網路媒體中,除網路社群與即時通訊平台外,網路新 聞亦是非常重要的一環。若能預測大多數讀者閱後之情緒反應,各公私領域(政府、選舉、 娛樂、運動等)決策者便可在發布新聞前,事先調整內容,以獲得更多的關注與正面評價。 然而,有別於傳統的情感分析,網路新聞因新創詞多、讀者情感變化快速、新聞用語與 讀者反應關聯度低等特點,需採用不同的方法來因應。為此,本研究發展了一套有效的 讀者情感預測方法,以預測新聞刊登後可能引發之群眾情緒。首先,透過蒐集特定情感 分類下的所有新聞,進行N-gram斷詞分析。藉由統計文章中常用字詞排序表,產生各種 不同的讀者情感預測模型。為準確預測讀者情感,本研究使用三種相似度計算方式,將 待測新聞進行情感分類。為驗證提出方法之有效性,我們蒐集Yahoo奇摩新聞將近一年 共193,489筆新聞進行實驗。結果顯示,在相關新聞數量足夠時,本研究提出方法具有良 好之預測準確率。其次,當新聞蒐集天數增長時,準確率可獲得明顯提升,但需考量新 聞熱度持續時間。此外,當有重大新聞發生時,控制塑模的時間點可獲得更佳的預測結 果。上述結果說明本研究發展方法之有效性,若能實際應用於各領域之新聞發布,將可 提供有效之決策支援。
關鍵字 情感分析; N-gram; 資料分類; 文字探勘; 網路新聞
語言 中文
ISSN 1682-8054
期刊性質 國內
收錄於
產學合作
通訊作者 張昭憲
審稿制度
國別 中華民國
公開徵稿
出版型式 ,電子版