摘要：文章從微博情感分析視角出發，通過網絡爬蟲抓取新浪微博評論數據，研究公眾對中國經濟高質量發展的社會評價。結果表明：從微博數據的情感值來看，公眾對經濟高質量發展持積極態度，對產業結構的評價最高，對空氣質量的評價最低，對GDP和創業持理性態度，而對社保和房價的滿意度有待提高;從詞云圖分析來看，高質量發展、GDP增速、結構調整、房價上漲、社保基金、空氣質量指數、創業平臺等是公眾關注的熱門議題。據此，通過把互聯網的社情民意與政府的施政努力相結合，有針對性地改進和提升社會公眾的滿意度，對政府制定相應的政策具有重要作用。

　　關鍵詞：情感分析;經濟高質量發展;社會評價;詞云圖

　　0引言

　　我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，探尋經濟高質量發展的實現路徑成為當前重要的議題。從理論上來看，研究經濟高質量發展應當遵循兩條思路，第一條思路是通過經濟發展的宏觀數據來考察經濟發展質量，第二條思路是通過微觀個體對于經濟發展質量的反饋評價來考察經濟發展質量。從實踐上來看，經濟高質量發展歸根結底要落實到社會公眾中去，那么社會公眾對經濟高質量發展的評價如何?微博作為公眾發表觀點、表達情緒、闡明態度的重要輿論場，經濟發展質量的諸多問題均在微博評論中得以反映。

　　因此，本文從微博情感分析視角出發，通過網絡爬蟲抓取新浪微博評論數據并進行情感分析和詞云圖分析，以探尋當前公眾對經濟高質量發展的社會評價，這對于建立公眾反饋機制、提高經濟發展質量具有重要的理論價值與現實意義。對于經濟高質量發展的研究，現有文獻主要從經濟高質量發展的內涵[1—8]和測度[9—15]兩個方面展開。本文在此基礎上從三個方面進行拓展和完善：

　　第一，從研究內容來看，已有文獻多是針對經濟高質量發展內涵和測度的研究，較少涉及經濟高質量發展的社會評價;第二，從研究視角來看，已有文獻多是利用統計年鑒的客觀經濟指標來考察經濟發展質量，缺少站在公眾立場上利用微博評論數據對經濟高質量發展的社會評價;第三，從研究方法來看，已有研究多采用熵權法、層次分析法、模糊數學法、主成分分析法或計量經濟學方法等，少有運用大數據爬取和Python語言將微博輿情文本分析用于經濟高質量發展的有益實踐。

　　鑒于社會公眾對經濟發展質量有著切膚體驗并深刻影響著經濟高質量發展，本文利用新浪微博評論數據，采用情感分析和詞云圖分析方法歸納公眾對經濟高質量發展的社會評價，這有助于豐富經濟發展質量的微觀研究，為探尋我國經濟高質量發展的實現路徑提供理論借鑒與實踐參考。

　　1研究設計

　　本文以新浪微博平臺數據為基礎，借鑒任保平等(2019)[14]的研究，從經濟效率、經濟結構、經濟穩定性、福利變化與成果分配、資源利用與生態環境和國民經濟素質六個維度來考察經濟高質量發展的評價指標體系，研究社會公眾對經濟高質量發展分維度的情感態度。

　　1.1數據搜集

　　數據搜集分為關鍵詞選取和數據爬取，具體步驟如下：

　　第一，關鍵詞選取。本文數據來源于新浪微博用戶發表的微文，首先要確定微文話題，即關鍵詞。關鍵詞的選擇應確保其準確反映經濟增長質量不同維度的特點，與每個維度相關的可選取關鍵詞。

　　發現部分關鍵詞存在學術門檻，如“勞動效率”“城鄉二元結構”等，導致話題討論度不高、發言用戶群體分布不均勻，不能保證樣本的充足性;部分關鍵詞囊括的范圍過廣，如搜索“環境”一詞會出現“園區環境”或“小區環境”等景點或住宅的廣告，搜索“霧霾”一詞會出現“霧霾藍”等淘寶商品的廣告，導致樣本純度不高，不具有針對性;還有部分關鍵詞囊括的范圍過窄，如“第三產業”“環保”等詞不能全面反映對應的評價維度，不具有代表性。綜合來看，關于“GDP”“產業結構”“房價”“社保”“空氣質量”和“創業”的微文相對于其他關鍵詞的質量和切題度更高，故選取其作為六個評價維度的關鍵詞，選取“經濟質量”作為經濟高質量發展整體評價的關鍵詞。

　　第二，數據的爬取。本文利用后羿采集器對微博網頁數據進行爬取，具體爬取方法如下：在新浪微博上進行高級搜索，輸入關鍵詞，時間定為2019年1月1日，復制網址到后羿采集器，按日期批量生成網址，得到2019年1月1日至2019年12月31日的所有網址，添加爬取字段并設置采集范圍。采集的字段包含用戶名、用戶鏈接、微文、發表時間、轉發量、評論量和點贊量。

　　1.2數據預處理

　　數據預處理具體步驟如下：第一，將爬取的數據從網頁采集器導入Excel表格;第二，數據清洗，包括刪除重復項和刪除無效微文，刪除重復項是指只保留同一用戶在同一天多次發表或轉發同一微文的唯一樣本，刪除無效微文是指刪除廣告等無關內容;第三，依照停用詞表對停用詞進行刪除;第四，中文分詞，由于中文沒有空格分隔的特征，因此當前自然語言庫中針對中文分詞的較少，本文使用的是以Character-BasedGenerativeModel算法進行中文分詞的SnowNLP文本分析庫;第五，刪除多余字段，最后統一保留150個字段。

　　1.3情感分類

　　情感分類是針對非結構化的網絡評論，判斷評論內容為正面態度或負面態度，進而得到整體的情感傾向。本文采用基于統計自然語言處理的方法，將文本信息表示成向量后通過機器學習來判斷情感類型，具體步驟包括特征選取、特征權重計算和文本情感分類。第一，特征選取。即選取語義單位作為特征項，用以反映文本信息。特征選取直接影響文本分類結果，所以要選取既能真實反映文本信息，又能區分不同文本特征的語義單位。第二步，特征權重計算。特征權重代表對應特征對文本類型的影響程度，常用的計算方法有布爾權重、TF-IDF等。

　　第三步，文本情感分類。將以向量形式表示的文本信息，利用機器學習的方法按照不同的情感類別進行分類。本文采用Python中的一個自然語言處理庫——SnowNLP庫，它可以快速且高效地處理中文文本內容，并且自帶訓練語料，可以直接使用SnowNLP庫預測文本情感分類。SnowNLP庫通過樸素貝葉斯分類器將文本分為積極和消極兩類，返回值越接近于1則表示文本內容越積極，而越接近于0則表示文本內容越消極。

　　1.4詞云圖分析

　　詞云圖是數據可視化的表達方式，是在分詞基礎上設計并實現的將文本數據中的高頻詞匯提取并以有趣、高效、新穎的方式呈現給閱讀者的一種數據可視化工具。詞云圖中文字的大小反映該詞組的詞頻，間接說明公眾所關注的熱點和主題，是數據展示的重要方式。

　　2結果分析

　　本文利用后羿采集器爬取新浪微博用戶的微文數據，數據預處理后得到關于“經濟質量”話題的微文28623條、關于“GDP”話題的微文30089條、關于“產業結構”話題的微文30865條、關于“房價”話題的微文32154條、關于“社保”話題的微文33991條、關于“空氣質量”話題的微文34080條、關于“創業”話題的微文32274條，共計222076條。為了從情感值上更直觀地展示出正負情感類型，本文將SnowNLP算法計算出來的情感值減去0.5，這樣處理后的情感值就落在[-0.5,0.5]的對稱區間內。

　　(1)經濟質量，公眾對于中國經濟質量的社會評價情感均值為0.4645，是非常積極的，中位數高達0.4787，說明一半以上的發言用戶對經濟質量都持積極的態度，同時方差僅為0.0017，說明整體變化幅度不大。

　　(2)GDP，公眾對GDP的情感均值為0.2748，表現為積極的態度，中位數為0.2873，說明一半以上的發言用戶都是積極的態度，最小值為-0.1817，說明仍存在消極情感傾向，方差為0.0081，表明情感傾向波動較大。

　　(3)產業結構，公眾對于產業結構的情感均值為0.4108，是非常積極的，中位數為0.4182，說明一半以上的發言用戶持非常積極的態度，方差為0.0016，說明公眾對產業結構的情感傾向變化較小。

　　(4)房價，公眾對于房價的情感均值為0.1884，持積極態度，最大值為0.4089，最小值為-0.1831，方差為0.0052，說明情感值波動幅度較大。(5)社保，公眾對于社保的情感均值為0.0364，屬于中性的情感類型，最大值為0.2632，最小值為-0.2731，25%分位數處的情感值為-0.0166，說明超過25%的用戶對于社保的評價是消極的。

　　(6)空氣質量，公眾對空氣質量的情感均值是-0.1331，表現為消極情緒，是所有維度中最低的，最小值為-0.4572，最大值僅為0.2166，而中位數為-0.1000，說明有一半以上的用戶的評論是消極的。空氣質量情感值的方差為0.0258，是所有關鍵詞中最大的，主要是受季節變化和地區差異的影響。

　　(7)創業，公眾對于創業的情感均值為0.3591，屬于積極的情感類型，方差為0.0025，最小值為0.1577，說明公眾對創業不存在消極的評論。總體來看，微博用戶對于產業結構的評價最高，而對于空氣質量的評價最低，對GDP和創業持理性態度，而對社保和房價的滿意度有待提高。且六個經濟維度的評價差異十分明顯，存在著很大的進步空間。為了更直觀地顯示情感值的變化趨勢，繪制“經濟質量”總體及不同維度的日情感均值變化圖，并結合代表性微文分析各個關鍵詞的情感趨勢及詞云圖。

　　公眾對“經濟質量”的日情感均值一直維持在一個很高的水平，且整體變化幅度不大，說明微博用戶對于我國經濟質量持積極態度。當然，也存在一定數量的負面評價，但是日情感均值都屬于積極評價。具體來看，公眾對于我國經濟質量的積極評價集中表現在對經濟迅猛增長的喜悅以及對經濟轉向高質量發展的支持，消極評價集中表現在對我國經濟現存問題的擔憂。情感均值在10月的變化相對劇烈，在10月中旬和11月初的兩次短暫驟跌均是受健康貓“龐式詐騙”事件的影響，除了幾次劇烈波動以外，情感值還是相對穩定的。

　　具體來看，持積極情緒的微博用戶表達了對GDP快速增長的贊嘆，對國家繁榮的自豪。持消極情緒的微博用戶表達了以下幾個方面的觀點：一是對用GDP總值反映區域經濟增長表示懷疑，認為人均GDP能更好地說明真實國民收入水平;二是對城鄉差異和地區差異的不滿;三是對地方政府一味地追求經濟增長率而忽視增長質量的不滿，呼吁在追求經濟增長的同時，也要關注經濟與社會、城市與農村、發展與資源、投資與消費的平衡。

　　3結論與啟示

　　隨著中國特色社會主義進入新時代，社會公眾對于經濟高質量發展的訴求和愿望與日俱增，為了讓人民群眾擁有更多的獲得感，就要搜集好人民群眾對經濟高質量發展的需求和反饋，更好地了解社會公眾對經濟高質量發展的所想、所需及困惑，從而有利于發現經濟高質量發展存在的問題和不足，有針對性地改進和提升社會公眾的滿意度。因此，本文從微博情感分析視角出發，從經濟效率、經濟結構、經濟穩定性、福利變化與成果分配、資源利用與生態環境、國民經濟素質六個方面通過網絡爬蟲抓取新浪微博評論數據并進行情感分析和詞云圖分析,歸納當前社會公眾對經濟高質量發展的情感傾向與話題關注度，主要結論如下：

　　(1)從微博數據的情感值來看，整體上微博用戶對我國經濟高質量發展持積極態度，且波動幅度不大;從六個評價維度來看，微博用戶對產業結構的評價最高，對空氣質量的評價最低，對GDP和創業持理性態度，而對社保和房價的滿意度有待提高;空氣質量受季節變化和地區差異的影響，情感值波動最大，而產業結構的情感值波動最小。

　　(2)從微博數據的微文分析來看，微博用戶類型主要分為個人用戶、政府用戶和媒體用戶，其中關于“產業結構”話題的政府用戶和媒體用戶發言較多，而關于“創業話題”的個人用戶發言較多;從詞云圖分析來看，高質量發展、GDP增速、結構調整、房價上漲、社保基金、空氣質量指數、創業平臺等都是微博關注的熱門議題;從微文內容來看，正面情緒的微文主要是新聞報道、公眾對政策的回應及積極情緒的個人經歷或感悟，負面情緒的微文主要是對現存問題的反映，如城鄉差異、買房難、社保體系不完善、空氣污染和創業艱辛等。

　　以上研究結論對于我國經濟高質量發展具有如下政策啟示：

　　(1)對于社會公眾的正面評價，要積極主動地推進政務公開，凈化網絡環境，傳播正能量;對于社會公眾的負面評價，特別是涉及群眾切身利益和實際困難的事情，堅持第一時間、公開透明、尊重事實、正面應對、積極處置的原則，有針對性地改進和提升社會公眾的滿意度，使廣大群眾切實感受到社會的公平正義。

　　具體來說，在經濟效率方面，要通過改革和創新不斷挖掘增長潛力，實現經濟數量增長和質量提升的統一;在經濟結構方面，進一步積極推動供給側改革，促進產業結構優化升級，培育戰略性新興產業，統籌城鄉協調發展;在經濟穩定性方面，要整治房地產市場秩序，建立促進房地產市場平穩健康發展的長效機制，保證物價總水平處于合理區間;在福利變化與成果分配方面，要加大對教育醫療衛生事業的投入，穩步提高社會保障統籌層次和水平;在資源利用與生態環境方面，要鼓勵采用無污染能源，加大綠化建設和環境治理力度，改善群眾居住環境和生態環境質量;在國民經濟素質方面，要深入實施創新驅動發展戰略，協同推進管理創新、模式創新、制度創新等各領域的全面創新。

　　(2)重視對網絡平臺熱點詞的監控預警，深入分析熱點議題的發展趨勢、輿論傾向和情感態度，利用傳播中的首因效應、關聯效應和共振效應，抓住改變輿情意見流向和正負態勢的良好時機，從而避免刻板效應和暈輪效應。同時，政府部門要傾聽民聲、關注民情，適當以輿情研判數據為依據、以公眾需求為導向提高執政能力，將互聯網上的社情民意與政府的施政努力相結合，把百姓的關切作為實現經濟高質量發展的工作重點，科學利用輿情數據為政府深入了解民情、制定順應民意的政策作鋪墊，不斷提升人民群眾的獲得感、幸福感和安全感。

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　　作者：師榮蓉a,b，張教萌