摘 要：近年来，博客与社交网络已经为客户关系管理、公共舆论追踪和文本过滤等领域的研究提供了宝贵的资源。从社交网站（如Twitter和Facebook）获得的数据对市场营销公司、舆论组织以及其他研究者具有重要价值。本研究的数据来源于社交网站Twitter中的文本數据，随机抽取了一段时期Twitter中的3516篇推文作为样本评估消费者对全球16个知名品牌（如Nokia，IBM，KLM）的情感态度。研究使用专家预定义的词典进行分析，词典包括6800个已知态度倾向的种子形容词。研究结果表明，消费者对其中几个知名品牌持积极态度，通过消费者对品牌的情感态度分析可以为公司制定营销策略提供可行性建议。文中运用的定性与定量相结合的分析方法，为品牌情感态度分析拓宽了深度。

一、研究背景意义

互联网信息时代，社交媒体的发展使人们在社交网络表达的意见在购买产品、股票市场波动和总统选举等公众舆论方面有很大影响力。最新的一项针对Twitter的研究发现，超过80%的用户会发布自己日常的信息或转发别人的信息，社交网络成为人们表达意见或看法的重要途径，因此分析社交网络中的海量文本数据具有重要意义。

二、研究方法

情感分析法（sentiment analysis SA）被一些学者用来分析社交网络中文本所表达的情感，这是一种自然语言处理程序，运用计算语言学和文本挖掘来识别文本情感，文本情感通常分为积极、中立与消极三种，这项技术在文本挖掘文献中也被称为情感极性分析（EPA）、意见挖掘、文献挖掘或评价提取。……