摘要：随着微博、抖音、贴吧等新兴网络社交媒体的发展,大量用户开始喜欢使用这些平台进行发布和获取信息,因此累积了大量舆情数据。为了能够及时监测网络舆论动向,更好地维护互联网的安全运营和网络安全,针对实时微博数据,研究设计了一种基于snownlp的微博网络舆情分析系统。该系统由舆情数据采集、舆情数据分析和舆情数据可视化组成,能够实现微博数据文本挖掘、网络舆情数据情感分析、舆情数据与关键词匹配结果统计等功能,并能够对微博内容情感分析结果、用户等级、内容分词结果等进行可视化展示。实验测试结果表明:该系统功能运行正常,同时验证了设计方案的可行性和有效性。系统在网络舆情监测领域具有重要的应用价值。

摘要：微博是当今公众传播信息的主要媒介之一,获取和分析微博数据能帮助研究者及时了解舆情信息。笔者以Python语言在网络爬虫和情感分析中的应用为基础,提出了一种微博情感简易分析方案,并建立了一个完整的微博情感分析过程。首先,应用Python语言采集微博中需要调查的相关关键词;其次,使用snownlp包对该数据进行情感分析并转换为数值和图像;最后,得出相关关键词之间的支持情况。