社交媒体文本的价值测度——基于深度学习的网络消费舆情指数构建及其作用研究

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1 论文标题：社交媒体文本的价值测度——基于深度学习的网络消费舆情指数构建及其作用研究

2 作者信息：钟一珂, 廖灵辰：杭州电子科技大学经济学院，浙江 杭州

3 出处和链接：钟一珂, 廖灵辰. 社交媒体文本的价值测度——基于深度学习的网络消费舆情指数构建及其作用研究[J]. 电子商务评论, 2025, 14(3): 1505-1518. https://doi.org/10.12677/ecl.2025.143849

4 摘要：随着互联网和社交媒体的快速普及，社交媒体文本因其实时性、互动性和无偏性而受到关注。挖掘量化社媒消费舆情，并进一步研究其对消费者信心的影响成为有意义的探索。文章首先构建了6个不同主题维度的消费热点关键词库，爬取了社交平台约178.2万相关热门微博。进一步地，基于Bert预训练模型挖掘情感倾向，并引入微博热度得分和小波变换，创建了一个用来测度消费舆情的网络消费舆情指数。研究发现，网络消费舆情指数对消费者信心具有显著正向影响且两者存在长期稳定的均衡关系；进一步将其加入消费者信心预测模型，所有评价指标均得到显著提升，且LSTM在不同预测期限内的预测效果和鲁棒性都优于GRU和Random Forest。

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关键词：社交媒体 深度学习 舆情指数 学习的 杭州电子科技大学