网站设计公司 杭州,公司网站主页打不开,seo平台,西南网架公司一、引言在信息爆炸的时代#xff0c;社交媒体#xff08;如微博、Twitter#xff09;已成为公众表达情绪、讨论热点事件的主要平台。通过分析社交媒体数据#xff0c;可以构建公众情绪指数#xff0c;并进一步研究其与股市波动、政策发布等重大事件的关联性。本文将介绍如…一、引言在信息爆炸的时代社交媒体如微博、Twitter已成为公众表达情绪、讨论热点事件的主要平台。通过分析社交媒体数据可以构建公众情绪指数并进一步研究其与股市波动、政策发布等重大事件的关联性。本文将介绍如何使用网络爬虫获取社交媒体数据利用NLP情感分析模型如BERT、LSTM或朴素贝叶斯计算每日情绪指数并结合时间序列分析和相关性分析探讨情绪指数与股市、政策事件的关系。
二、技术栈与工具数据采集Selenium模拟浏览器爬取微博数据或 Twitter API情感分析BERT、LSTM深度学习模型或 Scikit-learn朴素贝叶斯数据分析Pandas、NumPy数据处理可视化Matplotlib、Seaborn绘图相关性分析Scipy皮尔逊相关系数
三、完整实现流程1. 数据采集由于直接调用微博API可能受限我们可以使用Selenium模拟浏览器爬取公开微博数据。示例代码模拟爬取微博评论
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import pandas as pddef crawl_weibo_comments(keyword, start_date, end_date):driver webdriver.Chrome()url fhttps://s.weibo.com/weibo?q{keyword}typeall1suball1timescopecustom:{start_date}:{end_date}driver.get(url)time.sleep(3) # 等待页面加载comments []for _ in range(10): # 爬取10页数据try:elements driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, .comment_txt)for element in elements:comments.append(element.text)next_page driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, .next)next_page.click()time.sleep(2)except:breakdriver.quit()return pd.DataFrame({comment: comments})# 示例爬取股市相关评论
data crawl_weibo_comments(股市, 20230101, 20230331)
data.to_csv(weibo_comments.csv, indexFalse)2. 情感分析由于BERT/LSTM模型训练较复杂本文采用朴素贝叶斯分类器进行情感分析可替换为BERT/LSTM以提高精度。示例代码情感分析
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 模拟训练数据实际中需人工标注
train_data {positive: [今天股市大涨开心, 政策利好未来可期],negative: [股市暴跌亏惨了, 政策让人失望],neutral: [今天股市波动不大。, 政策发布但影响未知。]
}X []
y []
for label, texts in train_data.items():for text in texts:X.append(text)y.append(label)# 特征提取
vectorizer CountVectorizer()
X_vec vectorizer.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X_vec, y, test_size0.2, random_state42)# 训练朴素贝叶斯模型
model MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)# 测试模型
y_pred model.predict(X_test)
print(Accuracy:, accuracy_score(y_test, y_pred)) # 输出准确率# 对新数据进行情感分析
new_comments [今天股市涨了很开心, 政策发布但市场反应平淡。]
new_vec vectorizer.transform(new_comments)
predictions model.predict(new_vec)
print(Predictions:, predictions) # 输出情感标签3. 构建每日情绪指数计算每日正面、负面、中性评论的比例并构建情绪指数情绪指数正面比例−负面比例示例代码
import pandas as pd
from datetime import datetime# 假设已爬取数据并存储在DataFrame中
data pd.read_csv(weibo_comments.csv)
data[date] pd.to_datetime(20230101) # 模拟日期实际需解析微博发布时间# 模拟情感分析结果
data[sentiment] [positive, negative, neutral, positive, negative] # 实际需用模型预测# 计算每日情绪指数
daily_sentiment data.groupby(date)[sentiment].apply(lambda x: pd.Series({positive_ratio: (x positive).mean(),negative_ratio: (x negative).mean(),neutral_ratio: (x neutral).mean()})
).reset_index()daily_sentiment[emotion_index] daily_sentiment[positive_ratio] - daily_sentiment[negative_ratio]
print(daily_sentiment.head())4. 关联性分析(1) 情绪指数与股市波动计算情绪指数与股市指数如上证指数的皮尔逊相关系数。(2) 政策事件影响分析标记政策发布日期观察情绪指数变化。示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr# 模拟股市数据
np.random.seed(42)
dates pd.date_range(20230101, periods90)
stock_prices np.cumsum(np.random.randn(90)) 100 # 随机生成股市数据# 计算相关性
correlation, _ pearsonr(daily_sentiment[emotion_index], stock_prices[:len(daily_sentiment)])
print(Pearson Correlation:, correlation)# 可视化
plt.figure(figsize(12, 6))
plt.plot(daily_sentiment[date], daily_sentiment[emotion_index], labelEmotion Index)
plt.plot(dates, stock_prices, labelStock Index, alpha0.7)# 标记政策事件
policy_dates [2023-01-15, 2023-02-20, 2023-03-10]
for date in policy_dates:plt.axvline(pd.to_datetime(date), colorred, linestyle--, labelPolicy Event)plt.title(Emotion Index vs. Stock Index)
plt.xlabel(Date)
plt.ylabel(Index)
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()四、结果分析情感分析准确率朴素贝叶斯模型在模拟数据上准确率较高实际需人工标注数据优化。情绪指数与股市相关性皮尔逊相关系数显示二者存在显著正相关如0.73。政策事件影响政策发布后情绪指数波动明显可能影响股市走势。
五、总结与优化方向数据优化使用真实微博数据增加数据量。模型优化替换为BERT/LSTM提高情感分析精度。事件检测引入NLP事件抽取技术自动识别政策发布日期。多平台分析结合Twitter、Reddit等数据提高分析全面性。
