作为曾经”误闯天家“的国一选手，去年出过经验贴，总结了参与正大杯的一些心得，欢迎前往首页置顶查看！
今年具体分享一下报告里的一小部分内容&实现方法。
个人认为特别适合研究在互联网上有一定争议的话题?，适当调整也可以用于研究互联网大热话题！
当时指导老师也说，这个用热点指数来回顾舆情很新颖~
这部分我们是放在了“桌面研究：大数据挖掘与分析部分”，调研的主题内容是：预制菜。
?稍微对生活&网络有点感知的同学，提到“预制菜”都不难联想到几次声量很大的舆论风波
?且互联网和真实世界的相互作用力量日益增强
?因此，我们没有只关注对线下真实个体的访问，而是先“竖起耳朵”听全网在讨论什么
具体分三步：
1️⃣热点回顾（借助已有的可视化图标）
我们借助百度指数、抖音指数、微信指数这三个权威工具，通过新媒体平台的权威统计工具过去半年“预制菜”的搜索热度。
一旦发现异常波峰，就搜索“相关日期+预制菜”定位到背后的社会事件，比如引发全民热议的 “预制菜进校园”、“辛巴称预制菜更健康” 等。
最终定位了4个热点事件：
?预制菜进校园（官方回应）
?张核子被曝进军预制菜行业
?马云入局预制菜（已被辟谣）
?抖音主播辛巴称孩子吃预制菜更健康更卫生
（btw，这个idea的灵感来源于大一大二看清风数模的课，偶然记下的“百度指数”~
生活处处是积累，量变才能引起质变?）
2️⃣爬数据+语料清洗+情感分析
?锁定热点后，简单分析即可发现，和大众情感态度紧密相关的是“预制菜进校园”和“抖音主播辛巴称孩子吃预制菜更健康更卫生”，其余的一个是被辟谣、一个关联了其他关键词(\"疫情\"相关)
?接着，运用网络爬虫技术，直接去微博、抖音等平台的相关话题&视频（可以就定位热度比较高的帖文or视频）下，海量抓取真实网友的评论。
?最后用NLP情感分析，清洗相关评论语料，进行分词+提取关键词制作词云图，并给这些评论打上“正面”、“负面”、“中性”的标签，精准量化大众的情绪分布。
（不会相关技术可以考虑用“八爪鱼+集搜客”速成~）
3️⃣热点以外：沉默的大多数？
.......
更多内容请参考图片内容哦！祝大家参赛顺利?
#正大杯 #正大杯国赛获奖作品 #评奖评优 #商科竞赛 #好运传递
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个人认为特别适合研究在互联网上有一定争议的话题?，适当调整也可以用于研究互联网大热话题！
当时指导老师也说，这个用热点指数来回顾舆情很新颖~
这部分我们是放在了“桌面研究：大数据挖掘与分析部分”，调研的主题内容是：预制菜。
?稍微对生活&网络有点感知的同学，提到“预制菜”都不难联想到几次声量很大的舆论风波
?且互联网和真实世界的相互作用力量日益增强
?因此，我们没有只关注对线下真实个体的访问，而是先“竖起耳朵”听全网在讨论什么
具体分三步：
1️⃣热点回顾（借助已有的可视化图标）
我们借助百度指数、抖音指数、微信指数这三个权威工具，通过新媒体平台的权威统计工具过去半年“预制菜”的搜索热度。
一旦发现异常波峰，就搜索“相关日期+预制菜”定位到背后的社会事件，比如引发全民热议的 “预制菜进校园”、“辛巴称预制菜更健康” 等。
最终定位了4个热点事件：
?预制菜进校园（官方回应）
?张核子被曝进军预制菜行业
?马云入局预制菜（已被辟谣）
?抖音主播辛巴称孩子吃预制菜更健康更卫生
（btw，这个idea的灵感来源于大一大二看清风数模的课，偶然记下的“百度指数”~
生活处处是积累，量变才能引起质变?）
2️⃣爬数据+语料清洗+情感分析
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?最后用NLP情感分析，清洗相关评论语料，进行分词+提取关键词制作词云图，并给这些评论打上“正面”、“负面”、“中性”的标签，精准量化大众的情绪分布。
（不会相关技术可以考虑用“八爪鱼+集搜客”速成~）
3️⃣热点以外：沉默的大多数？
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