论文
 

构建互联网社会情绪指标

董颖红

人民出版社  www.ccpph.com.cn  2017-07-05        来源: 中国社会科学网-中国社会科学报

  社会情绪是一个非常复杂的概念,可以从个体、群体和大众三个层次进行理解:第一是关系情绪,指因个体在社会结构中与他人的相互作用而形成的情绪体验,本质上属于个体情绪;第二是群体情绪,指因属于某一群体或形成一个集体时体验和表达的情绪,对大众舆情和群体行为等有重要影响;第三是情绪文化,指特定社会形成的相对稳定、一致和持久的情绪状态,是多种社会现象(如经济、战争)出现的重要原因。综合众多学者的观点,本文将社会情绪定义为重大社会事件或信息引发的个体情绪的聚合,进而在一定社会范围内形成了相对一致的情绪体验,成为社会成员共享的情绪状态,并通过测量个体情绪的总和来反映大众所普遍共享的整合状态。近年来,互联网的发展及在线文本分析技术的进步,使得网络社会情绪指标兴起。

  情绪是心理学研究的主要问题,目前对情绪结构的认识主要有情绪分类理论和情绪维度理论。情绪分类理论认为,情绪是由数种相互独立的基本情绪和在此基础上形成的复合情绪构成的,比较认可的基本情绪包括快乐、悲伤、愤怒、恐惧和厌恶5种;情绪维度理论则认为,各种情绪之间存在很强的相关性,应该用几个维度表示情绪的复杂结构,普遍认可的维度包括愉悦度、唤醒度、支配度。根据情绪的结构,研究者们对不同社交媒体平台上用户所发的文本信息进行情绪分析,得到一段时间内的社会情绪波动趋势。如Bollen.J.等对Twitter用户的文本信息进行情绪分析,构建了包含平静、警觉、确定、活力、友好和快乐6种类型的社会情绪指标。英国学者利用WordNet-Affect构建了包括快乐、悲伤、愤怒和恐惧4种情绪的社会情绪指标。南开大学心理与行为大数据实验室根据情绪结构,构建了微博基本情绪词库(Weibo-5BML)以及微博情绪维度词库(Weibo-4DML),采用在线文本情绪分析技术探讨了社会情绪的波动趋势。

  对经济活动和金融形势规律及内在机制的研究一直是经济学、管理学和心理学等的兴趣所在。情绪—金融决策模型认为,个体的决策在风险情境下更易受到情绪的影响,而决策主体的情绪会受到多种因素的影响,包括背景情绪。社会情绪即属于一种背景情绪,它会通过影响消费者、股市投资者、企业家等的情绪而影响经济活动。

  通过对Twitter、Facebook、微博等社交媒体用户的数据信息进行情绪分析所构建的社会情绪指标,能够有效预测经济活动。Gilbert.E.等在LiveJournal上构造了焦虑情绪指数并研究其与标准普尔500指数(S&P500)之间的关系,发现焦虑情绪与S&P500指数之间存在反向相关;Mao.H.N.等构造了由牛市和熊市两个关键词组成的投资者情绪指数(TIS),发现该指数与股市收益率呈现显著的正相关;南开大学心理与行为大数据实验室根据与股市收盘价之间的相关选取相应的情绪词汇构建了微博综合情绪指标,发现其对上证综指收益率有显著预测作用。Bollen团队从Google和Twitter上搜索与股市相关的信息,并与传统的消费者信心指数(CCI)和Gallup ECI进行比较,发现谷歌洞察指数(GIS)和TIS能够显著预测股市的变动。他们还调查了4种数据资源,包括传统调查数据、新闻媒体的标题、搜索引擎和Twitter.com,并采用多种情绪指标,如TIS、负性新闻情绪及金融词汇在Twitter.com和Google.com上的出现和被搜索频数,比较其对经济指数如DJIA、交易量和金价等的预测作用,发现传统的投资者情绪调查,如投资者智能和每日情绪指数滞后于经济市场变化;而在线情绪指标TIS及前1—2天Twitter.com上出现的金融词汇频率对市场变化有显著的预测作用。不同类型的社会情绪对股市的预测作用不同,如Bollen等发现平静和快乐情绪能够显著增加对道琼斯工业指数(DJIA)走势方向的预测效果,准确率达到87.6%。而对我国上海证券综合指数的预测研究,发现唤醒度最低的负性情绪——悲伤对上证综指成交量有显著的正向预测作用。

  随着“互联网+”战略的深入推进,中国经济运行的网络化、智能化程度将不断提高。因此,尽快整合互联网相关数据源,建立基于互联网数据的宏观经济非统计指标监测预测应用平台,构建大数据宏观经济先行指标和现时预测指标库将变得越来越重要。

  (作者单位:鲁东大学教育科学学院)

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