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1 论文标题：基于BERTopic的无人配送公众认知主题挖掘与演化分析
2 作者信息：杨文清：湖北汽车工业学院汽车商学院，湖北 十堰；陈静远：湖北汽车工业学院数字经济学院，湖北 十堰
3 出处和链接：https://doi.org/10.12677/mm.2026.162034
4 摘要：在新质生产力加速重构物流产业格局的背景下，把握公众对无人配送技术的深层认知结构与演化规律，对于推动人工智能与现代物流的深度融合具有重要意义。本研究整合抖音与微博评论数据，采用基于Transformer的BERTopic动态主题模型解构公众认知与演化特征。研究结果显示，模型识别出语音技术、生鲜运输等核心议题，并通过层次聚类将其整合为经济效益与社会伦理、配送场景与服务质量、技术本体感知与创新评价、环境交互与安全适应四大维度。演化路径上，揭示了议题从技术储备与舆论平稳期、示范场景先行与应用探索期、路权开放与商业化探索调整期，向新质生产力爆发期跃迁的范式转移规律。本研究结论可为无人配送的技术范式迭代、场景生态构建及产业政策优化提供数据驱动的实证支撑。
京公网安备 11010802022788号
