1.1研究目的

互联网出现后，数据则不断的以前所未有的速度增长，具有大量化、多样化、快速化和价值这四“V”特征的“大数据”正在影响着和改变人们的生活。^[8]

根据《2018年中国互联网舆情研究报告》，微博平台在网络舆情方面发挥了巨大的作用，已经成为我国最重要的网络舆论场之一，同时微信和其他一些APP也开始发挥舆情聚合的作用。根据新浪微博发布的2018年第四季度的财务报告，截止到2018年12月，微博用户数保持增长，用户活跃度持续提升。2018年微博月活跃用户数增长约7000万，12月达到4.62亿，12月的日均活跃用户数突破2亿关口，每天产生上百万条微博信息。面对规模如此庞大的微博用户、海量的微博信息及微博在网络舆论场中的重要作用，如何快速准确的获取微博舆情并且通过分析数据实现舆情预警正成为备受关注的研究工作之一。^[2]

本文选择微博网络为实验平台对网络集群行为舆情预警进行实验探索，舆情预警实验重点将从话题热度及走势、情绪热度、情绪分布、情绪分布变化率等方面进行初步的探索。^[3]

1.2研究的意义

微博无疑是大数据时代的先锋之一。微博所提供的海量信息、海量言论，微博所展现出的众生相，将帮助我们更好地理解世界。近年来，网络声音在社会舆论中的影响力日渐加强，尤其是微博在重大社会事件中时常影响舆论的走向。微博日渐成为汇聚舆论的集散地。^[7]

根据近几年的社会现状，对于突发公共事件，微博舆情是一把双刃剑，如果不对其进行积极引导，就有可能产生一些消极的方面，在网络传播环境中，一些信息造假者可能会趁机而入，制造谣言，网民过敏过激的非理性转发回复等都很容易将事态进一步恶化，危害网络信息安全，影响社会和国家的稳定。所以微博舆情的分析、把握舆论导向并对其进行积极引导显得尤为重要。^[1]可以看出，展开突发事件下的集群行为舆情预警实验研究具有两方面的价值:一方面有助于解析突发事件中网民集群行为舆情变化的科学规律;另一方面将有助于为相关信息决策机构提供有用的建议及应对策略,具有一定的启示意义。^[3]

1.3国内研究现状