【社会责任关注度LDA】社会责任关注度LDA数据2001-2023年

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【社会责任关注度LDA】股东责任关注度、其他利益相关者责任关注度、对象型社会责任关注度、泛社会责任主体关注度 python处理（2001-2023年）


复刻
        首先，文本预处理是关键的一步。将社会责任报告文本拆分为长句，以便更好地进行主题建模。这种处理方式有助于克服行业信息对主题分类的干扰。文本经过清洗，去除标点符号和停用词，确保数据的纯净性。接着，使用结巴分词工具对文本进行分词，生成LDA模型的训练数据。
       在主题分析中，利用Python的sklearn库进行LDA建模。该算法采用变分推断EM算法来求解文档的主题分布和主题中词的分布。通过经验设置LDA的参数α和β为0.1和0.01，确保模型的稳定性。
        确定主题数量是LDA分析的关键步骤。通过困惑度（Perplexity）指标和可视化分析，结合实际主题分类结果，确定最佳的主题数量。困惑度是衡量模型聚类效果的指标，数值越低，模型效果越好。在0到5的主题数量范围内，困惑度逐渐趋于平缓，最终确定6个主题。
        在此基础上，利用LDAvis工具对主题分类结果进行可视化。图中圆圈大小表示主题的频率分布，圆圈之间的距离表示主题相似度。当主题数量为6时，主题相对分布均匀，分类效果较好。进一步分析每个主题下的前25个关键词，能够较好地分类出文本研究的利益相关者主题。
         表1展示了6个主题的关键词，帮助识别文本中的主要主题。最后，通过公式计算每个主题在文本中的篇幅占比，衡量不同主题的关注程度。公式中，Zi表示第i个主题的篇幅，word_sen_i表示第i个主题的句子字数，word_doc表示该文档总字数。通过这种方式，深入分析了文本主题的分布情况。

一、数据介绍
数据名称：社会责任关注度
数据范围：A股上市公司
数据年份：2006-2023年
样本数量：14206条
数据整理：权威数据库，有需要可告知
更新时间：2024年12月
数据处理软件：python

二、指标说明
四种关注度
没有对象型社会责任行动表现这个数据




三、参考文献

• 李四海,马文琪.共同富裕目标下企业社会责任响应策略——基于社会责任报告的LDA主题分析[J].经济管理,2023,45(08):184-208.
  

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2025-1-26 17:09:37 上传

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关键词：社会责任 LDA Python处理 python 数据处理软件