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user: 6. 实际应用 6.1. 购物节舆论对商品销量的影响 关于经济舆情中购物节的情况，虽然日用品，服装，鞋等物品受平常网络舆论影响不大，主要受季节气候、生活需要和人的主观意识影响，但是这些商品的销售情况都会在购物节日期间出现突发性的较大波动，因此，我们收集了2019年88购物节的微博指数和商品在该时间段的销量，分析购物节对日用常见商品销量的影响，当购物节的微博指数与商品销量有显著相关性时，进一步利用SPSS软件进行曲线回归，得到不同类商品与购物节舆情的函数关系。 6.1.1. 购物节对女装、日用品、鞋、服饰配件四大类常见商品销量的影响 将收集的购物节微博指数缩小10倍后与商品销量放入同一个折线图中，得到图2~图5，分别表示该时间段四大类商品销量和88购物节的微博指数。根据购物节舆情的特殊性，可知一般情况下，节日前一天商品销量会达到这段时间的最小值。由图2~图5可知四大类商品在节日前一天(8月7日)微博指数达到最大值，8月8日商品销量达到峰值，代表销量有延后舆论一天的情况，因此用SPSS进行曲线回归时，将销量数据与前一天微博指数结合分析，分析结果如下： 图2. 购物节期间的微博指数和女装销量 图3. 购物节期间的微博指数和日用品销量 图4. 购物节期间的微博指数和鞋的销量 图5. 购物节期间的微博指数和服饰配件销量 1) 利用SPSS对女装数据进行曲线回归，得到女装模型摘要和参数估计值，如表1所示。根据表1显著性可知，线性函数更适合用来描述女装和购物节微博指数的关系，关系式为 y = 29.453 x − 1312048.657 其中y表示微博指数，x表示女装销售量。 2) 利用SPSS对日用品数据进行曲线回归，得到日用品模型摘要和参数估计值如表2所示。根据表2显著性可知，线性函数更适合用来描述日用品与微博指数的关系，关系式为 y = 18.416 x − 1239557.802 其中y为微博指数，x为日用品销量。 Table 1 Model abstracts and parameter estimates of women’s clothin 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.829 9.697 1 2 0.089 −1312048.657 29.453 二次 0.843 2.685 2 1 0.396 −4462243.651 123.688 −0.001 指数 0.769 6.657 1 2 0.123 25415.742 4.752E−5 表1. 女装模型摘要和参数估计值 Table 2 Model abstracts and parameter estimates of commodit 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.892 16.501 1 2 0.056 −1239557.802 18.416 二次 0.942 8.037 2 1 0.242 −7089715.103 131.882 −0.001 指数 0.840 10.505 1 2 0.083 27918.968 2.994E−5 表2. 日用品模型摘要和参数估计值 3) 利用SPSS对微博指数和鞋的销量进行曲线回归，得到鞋的模型摘要和参数估计值如表3所示。根据表3显著性可知，线性函数更适合用来描述鞋与微博指数的关系，关系式为 y = 38.873 x − 1076184.578 其中y为微博指数，x为鞋的销量。 Table 3 Model abstracts and parameter estimates of shoe 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.902 18.484 1 2 0.050 −1076184.578 38.873 二次 0.919 5.678 2 1 0.284 −3684560.517 156.812 −0.001 指数 0.854 11.661 1 2 0.076 36197.484 6.334E−5 表3. 鞋的模型摘要和参数估计值 4) 利用SPSS对服饰配件进行曲线回归，得到服饰配件模型摘要和参数估计值如表4所示。根据表4显著性可知，线性函数更适合用来描述服饰配件与微博指数的关系，关系式为 y = 155.826 x − 2599801.576 其中y为微博指数，x为服饰配件销量 Table 4 Model abstracts and parameter estimates of clothing accessorie 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.867 12.997 1 2 0.069 −2599801.576 155.826 二次 0.940 7.860 2 1 0.245 −25060579.304 2289.889 −0.050 指数 0.811 8.563 1 2 0.100 3113.072 0.000 表4. 服饰配件模型摘要和参数估计值 6.1.2. 购物节对电脑销量的影响 将购物节微博指数缩小10倍后与电脑销量放入同一个折线图中，如图6所示。从图中易看出数码电脑类商品与之前四种商品不同，当购物节微博指数出现较大波动时，电脑销量呈缓慢下降趋势，可见购物节舆情对电脑销量无显著影响。 图6. 购物节期间的微博指数和数码电脑销量 6.2. 其他舆论对其对应商品销量的影响——以香港事件与炫雅风为例 6.2.1. 香港事件对国旗商品销量的影响 根据关键词“香港”的微博指数折线图(如图7所示)，可以明显看出从8月3日起，微博指数才出现较大波动，所以我们选取8月3日~8月7日和8月11日~8月13日两个舆论突发时间段进行研究。将这两个时间段的微博指数缩小1000倍后与国旗销量放入同一个折线图中，得到图8和图9，由图可以看出微博指数与国旗淘宝指数在时间段内呈现相同趋势，但是淘宝指数图的趋势比微博指数图趋势延后一天，说明销量有延后舆论一天的情况，因此用SPSS进行曲线回归时，将销量数据与前一天微博指数结合分析，分析结果如下： 图7. 香港微博指数 图8. 8.3~8.8的微博指数和国旗销量 图9. 8.11~8.14的微博指数和国旗销量 1) 利用SPSS对香港8月3日~8月7日的微博数据和8月4日~8月8日的淘宝数据进行曲线回归，得到对应的模型摘要和参数估计值，如表5所示。根据表5显著性可知，指数函数更适合用来描述国旗和香港微博指数的关系，关系式为(y表示微博指数，x表示国旗销售量)： y = 1269.483 e 5.779 E − 8 x Table 5 Model abstracts and parameter estimates1 of national fla 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.693 6.785 1 3 0.80 1142.030 0.000 二次 0.758 3.129 2 3 0.242 2030.888 0.000 2.423E−11 指数 0.733 8.250 1 3 0.064 1269.483 5.779E−8 表5. 国旗模型摘要和参数估计值1 2) 利用SPSS对香港8月11日~8月13日的微博数据和8月12日~8月14日的淘宝数据进行曲线回归，得到对应的模型摘要和参数估计值，如表6所示。根据表6显著性可知，二次函数更适合用来描述国旗和香港微博指数的关系，关系式为(y表示微博指数，x表示国旗销售量)： y = 1.239 e − 11 x 2 + 4095 .114 Table 6 Model abstracts and parameter estimates2 of national fla 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.973 35.524 1 2 0.106 1458.828 4.324E−5 二次 1.00 0.000 2 0 4095.114 0.000 1.239E−11 指数 0.980 48.572 1 0 0.091 1544.063 2.021E−8 表6. 国旗模型摘要和参数估计值2 6.2.2. 炫雅舆论对炫雅风发饰销售情况的影响 据据关键词“炫雅”的微博指数数据(图10所示)可以看出，除去网络购物节的时间，在7月29日，微博指数出现明显波动，所以选取7月29日~7月23日为炫雅舆论突发时间段进行研究，将这个时间段的微博指数缩小100倍后与发饰销量放入同一个折线图中，得到图11，由图可以看出微博指数与国旗淘宝指数在时间段内呈现相同趋势且不存在销量延后舆论一天的情况。因此用SPSS进行曲线回归时，将销量数据与同期微博指数结合分析，分析结果如下： 图10. 炫雅微博指数 图11. 7.19~7.24微博指数与头饰的销量 利用SPSS对7月29日~7月23日炫雅的微博数据和发饰的淘宝数据进行曲线回归，得到对应的模型摘要和参数估计值，如表7所示。根据表7显著性可知，线性函数更适合用来描述发饰和炫雅微博指数的关系，关系式为(y表示微博指数，x表示发饰销售量) y = 0.002 x + 31863.156 Table 7 Model abstracts and parameter estimates2 of XuanYa headwea 方程 模型摘要 参数估计值 R方 F 自由度1 自由度2 显著性 常量 b1 b2 线性 0.940 31.515 1 2 0.030 31863.156 0.002 二次 0.954 10.455 2 1 0.214 31771.552 0.004 −3.1555E−9 指数 0.939 30.773 1 2 0.031 31865.058 7.104E−8 表7. 炫雅风发饰模型摘要和参数估计值