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    Title: 網路新聞讀者閱後情感之預測
    Other Titles: Sentiment Prediction for Internet News Readers
    Authors: 張昭憲;沈育信
    Keywords: 情感分析;N-gram;資料分類;文字探勘;網路新聞
    Date: 2016-12-01
    Issue Date: 2017-10-27 02:11:31 (UTC+8)
    Abstract: 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。
    Relation: 資訊、科技與社會學報,第十六卷
    Appears in Collections:[資訊管理學系暨研究所] 期刊論文

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