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user: 3. 实证分析 3.1. 数据获取及预处理 文章采用网络爬虫软件进行数据抓取，一共抓取微博数据20，198条和网页数据25，568条。 通过EXCEL软件进行数据清洗和预处理，清除数据中的空值和不需要的数据，增添需要的数据。最后将相同时间段的两个数据(微博数据和网页数据)合并一起，一共获得微博数据19，590条，网页数据22，167条。表1为得到的各个月份的评论数据数量： Table 1 Comment data quantity distribution tabl 月份 微博数据(条) 网页数据(条) 2016年9月 3669 3778 2016年10月 3172 4109 2016年11月 2341 3076 2016年12月 1808 2014 2017年1月 1044 1884 2017年2月 1252 1576 2017年3月 1170 1203 2017年4月 963 1460 2017年5月 1326 984 2017年6月 876 793 2017年7月 892 414 2017年8月 667 356 表1. 评论数据数量分布表 3.2. 情感分析 在合并微博评论数据和网页评论数据为一个评论数据集时，以月份为单位合并数据，并且选取三个关键月份，2016年9月，2017年1月和2017年7月，这三个时间段分别为第一起爆炸发生时、S公司官方给出电池爆炸的权威解释时以及S公司的此次危机在中国暂时平息的时候。通过计算出这三个关键月份的情感综合分，直观感受网络舆情在整个危机事件进行过程中的总体情感反应。 Table 2 Comment data sentiment distribution tabl 时间 正面评论数 负面评论数 评论总数 负面评论占比 综合得分 2016年9月 2032 5415 7447 72.49% 0.468 2017年1月 804 2124 2928 72.12% 0.469 2017年7月 396 910 1306 69.41% 0.476 表2. 评论数据情感分布表 根据表2，可以分析得出：首先，评论总数随时间变化是减少的。其次，在这三个时间段，情感综合得分小于0.5，则表明网友对“S手机爆炸”事件的情感总是负面的。最后，虽然在2017年7月，即这次危机事件基本结束的时候，情感综合分对比2017年1月有明显上升，但是仍然是负面的情感态度。 分别统计出微博数据和网页数据每个月的评论数据的数量n1和n2，则某个月平均情感综合分数为(微博情感综合分 * n1 + 网页情感综合分 * n2)/(n1 + n1)。再将情感数据导入SPSS软件，利用指数平滑法做情感的时间序列分析。情感综合分数走势如图1所示。 图1. 情感综合分数走势图 据图1分析，随着网络舆情热度的下降，情感综合得分在不断上升。但在2018年4月“S手机爆炸”事件尚未平息时，又出现S企业其他手机自燃事件，导致情感综合得分迅速降低。针对此次危机，S企业迅速采取公关措施，情感综合得分逐步上升。 3.3. 关键词分析 与情感分析处理数据的方法类似，通过以月份为单位合并数据对两个社区做关键词分析，计算出关键词的权重，如表3所示，权重数值越大，说明网友评论时提及越多。 Table 3 Comment data keyword weight tabl 2016年9月 2017年1月 2017年7月 S公司 385.15 S公司 225.45 S公司 142.07 手机 150.09 电池 80.98 手机 50.51 中国 135.67 手机 75.68 爆炸 31.18 爆炸 100.36 中国 64.74 电池 30.50 电池 72.47 问题 47.87 召回 28.01 召回 68.47 爆炸 46.50 华为 22.54 消费者 55.18 棒子 27.92 中国 14.67 问题 53.59 消费者 27.32 问题 14.00 苹果 41.94 态度 25.78 苹果 10.89 产品 31.59 设计 25.42 应该 10.82 表3. 评论数据关键词权重表 评论数据关键词权重表表明，随着时间推移，“S公司”这个关键词的权重在降低，即人们对S公司这家公司的讨论度降低，同时排列在前的关键词的权重得分在不同程度下降，说明随着事件的发展，人们的注意力在被分散。另外值得注意的是，借着“S手机爆炸”事件的热点，人们开始拿S手机和其他品牌的手机做比较，如苹果和华为，这说明S公司也在失去它原本的潜在顾客。 因为S公司在对待中国消费者和外国消费者的方法上有些差异，所以网友在评论的时候“中国”也成为了一个重要的关键词，特别是在前两个时间段，在除“S公司”“手机”和“电池”这三个极其中心的关键词之外，“中国”是权重得分最高的。 另外，不出人意料的，“电池”和“爆炸”都成为了网友从一开始就评论的重点，说明对官方解释“电池为什么爆炸”，网友是抱有期待之情的。然而因为S公司没在短时间内给消费者和用户一个满意答复，所以导致在2017年1月的检验报告发布活动之后，“棒子”这个侮辱性词汇成为网友对此事件发表看法的重要用语。 3.4. 回归分析 结合情感分析数据和关键词分析数据，选取在每个时间段出现频率较高的七个关键词“态度”、“召回”、“苹果”、“中国”、“华为”、“消费者”和“产品”，与每天的情感综合分做相关分析。 表4是进行Pearson相关分析的结果。 Table 4 Correlation analysi 关键词态度 关键词召回 关键词苹果 关键词中国 关键词华为 关键词消费者 关键词产品 情感综合分 情感综合分 Pearson Correlation −0.491 * −0.499 * −0.602 ** −0.507 * −0.491 * −0.716 ** −0.266 1 Sig. (2-tailed) 0.015 0.013 0.002 0.011 0.015 0.000 0.208 表4. 相关分析 **. Correlation is Significant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is Significant at the 0.05 level (2-tailed). 在进行相关分析后，情感综合分分别与关键词“态度”、“召回”、“苹果”、“中国”、“华为”、“消费者”的双侧检验值Sig都小于0.05，通过显著性检验，且皆为负相关。其中，关键词“苹果”、“消费者”与情感综合分与的相关程度最大，前者相关系数在0.05的置信水平下为0.602，后者为0.716。 但是，关键词“产品”没通过与情感综合分的相关性的显著性检验，因此做情感综合分为因变量的回归分析，只能选取关键词“态度”、“召回”、“苹果”、“中国”、“华为”和“消费者”为自变量做多元线性回归分析。 在进行数据预处理的时候，发现回归分析系数表中系数Sig值小于0.05，但是得出的系数却为0，是因为系数只保留小数点后三位，于是将数据中的情感综合分数值扩大100倍。 表5是进行回归分析的结果。 在回归分析中，首先，拟合优度R (goodness of fit)调整之前为0.688，表明自变量可以解释因变量68.8%的变化，拟合效应比较好。 其次，Sig值为0，小于0.05，说明通过了显著性检验。 最后，表5显示只有五个自变量即关键词“态度”、“苹果”、“中国”、“华为”和“消费者”的Sig值都小于0.05，通过t检验，而关键词“召回”的Sig值大于0.05，未能通过显著性检验，因此不能列入回归方程。 通过看Beta数值的大小，得知各个自变量的系数大小。下面是通过回归分析得到的线性回归方程，F表示“情感综合分”，Wt表示关键词“态度”，Wp表示关键词“苹果”，Wz表示关键词“中国”，Wh表示关键词“华为”，Wx表示关键词“消费者”： Table 5 Regression analysis coefficient tabl Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 49.691 0.599 82.952 0.000 关键词态度 −0.030 0.014 −0.324 −2.166 0.025 关键词召回 0.001 0.007 0.032 0.172 0.065 关键词苹果 −0.016 0.044 −0.092 −0.372 0.015 关键词中国 −0.034 0.028 −0.211 −1.228 0.036 关键词华为 −0.119 0.047 −0.480 −2.531 0.022 关键词消费者 −0.024 0.012 −0.447 −2.070 0.034 表5. 回归分析系数表 a. Dependent Variable：情感综合分。 F = 49.691 − 0.030 W t − 0.016 W p − 0.034 W z − 0.119 W h − 0.024 W x (1) 线性回归方程(1)表明，首先两个社区的网友对S公司处理这次手机电池爆炸事件的态度越关注，则对S公司的情感态度越消极；其次对S手机的竞争对手“苹果”和“华为”讨论度越高，对S公司的负面情感越多；再其次，“中国”字眼的关注程度也影响着网络舆情对S公司向不利的方向发展；最后，网友关注“消费者”越多也导致S手机消极情感的产生，但是影响低于前几者。