党蕾

摘 要：自贸区政策落地之前，公众预期包含多方面期待，作为政府机构，如何将公众畅所欲言后的意见进行汇总分析，并制定出合理的应对策略是自贸区建设进入良性发展的一个至关重要的环节。当前对预期的管理还缺乏有效地证明，单凭一家之言很难进行有效的实证分析，本文旨在用一种全新的视觉来分析管理公众预期，设计有关自贸区的主题词来量化评估政策应用，比如，公众期待哪一方面的改革，政府机构相关的支持力度就更强，根据时间周期的反馈迭代过程，不断完善自贸区各项政策实施的具体细则和方案。

关键词：情感倾向；陕西自贸区；公众预期

一、研究背景

自从陕西自贸区建立的消息为公众所知之后，社会各界关于自贸区的讨论就源源不断。作为政府机构，如何让大家享受到自贸区的建设成果，体验到民生改善的红利，对于政府和自贸区相关部门都是首先要考虑的重要因素。这些讨论可为西安自贸区建设方向和注意要点提供参考，是辅助西安自贸区建设正确决策的宝贵财富之一，如何对其分析和利用是当前需要迫切解决的问题。

政策的制定往往要兼顾多个方面，而民意、民情在很大程度上影响着宏观政策的调控的效果，相关部门在政策制定时首先要考虑公众预期的影响因素。而目前关于公众对自贸区建设的预期舆论研究较少，能否实现公众的预期才算是真正意义上改革创新的成功。

现在，网络舆情的监测机制已经被整个社会所广泛利用，经济、社会、文化……各领域都在进行大数据的整合及分析，目的为精准客户群，从而更好的提升服务质量与水平。与此同时，越来越多的政府机构也开始关注大数据的分析及利用，各项政策的制定与实施都基于“以人为本”的主要原则。关注人们的意见及建议，进行深入调研，才能整合一份具有十足“民心”的政策方案，才能更加完善政府的工作机制及领导能力。

二、研究现状

我们通过知网高级搜索中输入关键词进行查找，对应的文献结果数量如表1所示。从图中能看出，关于“自贸区建设”的研究较多，“陕西自贸区”相关的研究只有22篇，将“情感倾向”与之联系，合并后检索的成果几乎没有。放宽查询条件时，发现只有一篇上海财经大学信息管理与工程学院的李艳红、梁毓琪和郝晓玲发表于《中国管理科学》2014年s1期上的《上海自贸区国内外关注力分布研究——基于新闻报道和期刊文献的视角》，可见将公众对陕西自贸区建设中的预期管理与情感倾向相联系起来的研究较冷门，尚未获得足够的关注。

从图1数据上可以直观的看到，自陕西自贸区挂牌后，媒体对陕西的经济、社会、文化等各领域的报道均有所增多，国内外媒体的曝光率增加不仅提高了陕西的国际知名度，也增强了陕西作为内陆城市改革的创新发展模式。

三、研究方法

3.1关于文本数据的采集。

根据政策规划的总体方案，针对陕西自贸区，将关键词提取并分类，可以分为六大类：“金融服务、创新产业、物流服务、国际贸易、人文交流及“一带一路”战略”。

而这些具有关键词的数据中更多是以非结构化的形式存在的，而自贸区建设更需要从这些非结构化大数据中获得有效信息从而支持监管决策。如何做到文本挖掘既能满足高效性、准确性、达到一定的预期效果，这就需要定制化网络爬虫，获得较精确的文本数据。

最后，利用HBase进行实时数据的存储，并保存文本数据的各项属性。因此，利用现有挖掘工具对特定领域及主题进行信息抽取，获取相关文本信息，为后续研究工作创造了良好的先决条件。

3.2情感倾向的判定。

通过文本分类、关键词主题抽取提炼出有价值的信息，在衡量这些信息所具有的情感数字值。首先将文本进行预处理，即剔除那些客观描述的冗余信息，利用ICTCLAS分词系统、哈工大依存分析器定义的句法关系来划分句型。自贸区建设发展的相关报道传递的是积极信号还是消极情绪便是本文要进行的情感分析。

在消极情感倾向判断时，否定词是我们首先要着重要考虑的因素。

为了更加细化判定，我们将否定词进行定义上的延伸，将其分为否定词前扩展，比如：并不、很不、大不（否定词）；莫不、无不（肯定词）；否定词后扩展，比如：不大、不多、不能、不会、不便、不必、不宜……；

除此之外，按照权重值将程度词分为五个等级：最（η1=2.5）、非常（η2=2.0）、较（η3=1.5）、稍微（η4=1.0）、欠（η5=0.5），这样能更好的处理大部分的隐藏的文本数据。大多数都研究的是单句的情感倾向，否定词跨句子的共享问题也值得重视，跨标点句的否定辖域是整个跨标点句句法共享问题的一个组成部分。

3.3关于文本数据的运用。

对不同新闻类型的情感倾向进行对比，可以将新闻类型分为“民间”、“官方”和“专家”三个组，进行相互比较。通过量化对比，当情感表达越具有敏感性、充分性和专业性，用其量化的预期值越准确和逼真。由于自贸区建设活动是一个复杂系统，我们只能将所涉及的主要领域以文本数据进行进一步的分析并得出结论。陕西自贸区建设中涉及经济、社会、文化等各个领域，我们将以陕西省政府报告、统计发布数据为主要参考依据。

四、创新理论

4.1完成非结构化文本分析，即用可视化效果呈现结果规律。

通过文本挖掘发现公众预期和自贸区建设之间的联系，通过具体指标上，情感倾向的判断之所以有很大的研究空间，是因为它的评价体系不是单一依靠情感极性值来判定的，我们可以根据时间序列和文本数据来源进行交叉动态分析。因此，我们必须要考虑相关的新闻数量、发布时间、情感极值和标准指标来进行综合考量。最终对其规律的探索直接以可视化效果来呈现。

4.2完善了有关自贸区建设的情感词典，改进了句子的情感倾向判别方法。

本课题将以上影响因素进行了综合考虑，改进了基于知网的句子极性判定方法，利用不同权值的衡量标准得到自贸区相关主题的情感倾向值。一般情感倾向的研究是通过建立情感词典而获取极值，而现有情感词典是基于自贸区建设评价领域的基本词典，我们通过甄选主题词来收集相关情感关键词，并进行整理。

4.3建立了一个多维度融合的陕西自贸区建设发展的评价体系。

本课题在情感倾向分析的视角下将陕西自贸区的建设推向了一个新模式的发展，如果妥善应用这些数据指标，将对陕西自贸区建设提供更加有力的新闻报道和媒体宣传支持。利用情感倾向值对陕西自贸区建设的公众预测进行了标准化的评价，旨在用多维度、多层面去反证自贸区建设运行中各项政策的落地实施目标是否达到预期。因此，这是一个综合了公众预期众多影响因素的全新指标体系。

五、结语

本文将“情感倾向”应用到了自贸区建设中，极大的方便了陕西自贸区建设中有关于民意的调研和总结。但是因为数据来源的动态不确定性，以及情感值中判定的单一性，因此，本文只能从机器学习统计模式给出一定的指导意见及建议。同时，针对自贸区各领域的专业知识需要更加深入的研究，吸收不同领域专家人才，在对多维度评价时，能掌握核心理论和定性标准，也是本文需要进一步深化研究的地方。

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[4]何跃，肖敏，張月.结合话题相关性的热点话题情感倾向研究[J].数据分析与知识发现， 2017.

[5]曹树金，周小又，陈桂鸿.网络舆情监控系统中的主题帖自动标引及情感倾向分析研究[J].图书情报知识， 2012.

（作者单位：陕西省社会科学院宣传信息中心（图书馆），陕西 西安 710065）