张思豆， 李君轶

(陕西师范大学 旅游与环境学院， 陕西 西安 710119)



基于微博大数据的游客情感与空气质量关系研究
——以西安市为例

张思豆， 李君轶*

(陕西师范大学 旅游与环境学院， 陕西 西安 710119)

利用西安市国内游客发布的微博数据，采用修正的“微博情感倾向算法验证程序”(MBEWC)计算游客的情感倾向值，对情感倾向和空气质量进行相关分析，研究情感倾向和空气质量的相互关系。研究发现：PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO这5种污染物均与游客微博情感值呈现较弱的负相关；在所有污染物指标中，NO2对游客情感的影响程度最大，具体表现为每多排放1 000 μg NO2，游客微博情感值下降21分；其次，在烟尘污染物PM2.5和PM10中， PM2.5粒径很小，对游客情感的影响比PM10严重；而对于气体污染物， NO2和SO2对游客情感的影响程度远大于CO。空气中多种污染物同时存在对游客情感的影响要明显大于某一污染物单独存在时的影响，具体表现为PM2.5和SO2同时存在对游客情感的影响程度大于SO2单独存在对游客情感值的影响。

微博； 空气质量；游客；情感

随着工业化、城市化进程的发展，人们的生活质量显著提高。与此同时，不断排放的污染物致使环境恶化，北京、上海、西安、石家庄、哈尔滨等城市的空气质量持续下降，就连海口等城市也出现了雾霾天气[1]，空气中排放的PM2.5(细微颗粒物含量)、PM10(可吸入颗粒物含量)严重超标[2],这引起了众多学者、主流媒体的高度关注。Vivian等[3]通过对402 184个死亡案例的死亡原因分析，发现循环系统和呼吸系统疾病占总数的27.5%和19.5%，并指出特别敏感颗粒物为PM10、PM2.5、NO2和SO2。……