情感文本分析
面向文本的情感分析研究
面向文本的情感分析研究一、引言随着社交媒体、新闻网站等文本源不断涌现，如何从众多的文本数据中获取有用的情感信息成为了重要的课题之一。
面向文本的情感分析通过计算机技术的手段对文本的情感进行分析，为企业、政府等提供可靠的决策参考。
本文将从文本情感分析的定义、研究现状以及未来发展等方面进行阐述。
二、文本情感分析的定义文本情感分析（Text Emotion Analysis，TEA）指对文本中表达出来的情感进行自动化的检测、抽取和分析的技术。
TEA的主要任务是为文本打上与情感相关的标签或者分类，并根据标签或分类结果，进一步抽取文本情感的相关特征，从而实现对文本情感的精细化分析。
三、文本情感分析的研究现状1. 情感分类情感分类是文本情感分析的核心任务之一，该任务旨在将文本分为不同的情感类别。
情感分类的方法主要分为传统机器学习方法和深度学习方法两种。
传统机器学习方法采用特征工程对文本进行处理，再使用SVM、NB等算法进行分类。
深度学习方法则采用神经网络进行情感分类，该方法不需要进行特征工程，可以自动学习文本中的特征，因此该方法在文本情感分析领域取得了很大的成功。
2. 情感词典情感词典是一种基于词典的情感分类方法，它对情感词和文本情感进行匹配，从而实现情感分类。
情感词典的优点是不依赖于训练样本，可以快速实现情感分析。
目前常用的情感词典有SentiWordNet、AFINN等。
3. 情感预测情感预测是文本情感分析的另一项任务，旨在在新闻资讯、社交媒体等文本源中预测特定事件或话题的情感倾向。
情感预测的主要方法有监督学习和半监督学习等。
四、文本情感分析的应用1. 品牌形象管理文本情感分析可以用于对企业品牌形象进行管理，根据消费者在社交媒体上对品牌的评价进行情感分析，及时发现消费者对品牌的不满意之处，并做出相应的调整，提高品牌的信誉度。
2. 舆情监测文本情感分析可以用于对热点话题、事件等的舆情监测，对社交媒体上的事件进行情感分析，快速了解公众对事件的态度，从而为政府、媒体等机构提供情感倾向分析。
文本情感分析综述
文本情感分析综述文本情感分析是指对文本内容进行分析，以确定其中所包含情感的方法。
情感分析在自然语言处理领域具有广泛的应用，包括社交媒体监测、品牌管理、市场调研等。
本文将综述目前文本情感分析的技术和方法，并探讨其应用领域和存在的挑战。
一、情感分析技术和方法：1. 基于词典的方法：该方法使用预定义的情感词典，对文本中的词进行情感打分，然后通过加权求和或者分类算法来确定整个文本的情感极性。
常用的词典有SentiWordNet、AFINN等。
2.机器学习方法：该方法通过训练一个分类器，将文本分为积极、消极或中性，常用的算法有朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等。
3.深度学习方法：近年来，深度学习方法在情感分析中取得了显著的进展。
深度学习模型如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）能够对文本进行端到端的建模，包括长期依赖和局部特征提取。
二、情感分析的应用领域：1.社交媒体监测：情感分析可用于监测社交媒体上用户对特定事件、产品或品牌的态度和情感倾向，帮助公司及时了解用户的反馈和需求。
2.市场调研：情感分析可以帮助企业了解产品的市场反应和用户的需求，进而优化产品设计和营销策略。
3.品牌管理：情感分析可以帮助企业评估品牌形象和声誉，并及时发现并解决潜在的危机和问题。
4.情感分析还可应用于舆情监测、情感化以及个性化推荐等领域。
三、情感分析的挑战：1.多样性和主观性：情感分析受到文本多样性和主观性的影响，不同文化和背景下，不同人对同一词汇或句子的情感倾向可能会有差异。
2.语义理解：情感分析需要深入理解文本的上下文和语义，包括语言的隐喻、讽刺等。
这对于机器来说是一大挑战。
3.数据标注：情感分析的训练需要大量标注好情感的数据，然而标注数据是一项复杂且耗时的任务，为情感分析提供高质量的训练数据仍然是一个问题。
综上所述，文本情感分析是一项具有挑战性但应用广泛的任务。
随着技术的不断发展，我们可以期待情感分析在各个领域的更深入应用，并希望能够解决当前面临的挑战，提升情感分析的准确性和效果。
文本情感分析课程设计
文本情感分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握文本情感分析的基本概念，如情感极性、情感强度和情感类别。
2. 学生能够掌握运用词汇分析、句法分析和语义分析等手段进行文本情感识别的方法。
3. 学生能够了解文本情感分析在实际生活中的应用，例如评论分析、情感计算等。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，对给定文本进行情感分析，并准确判断其情感倾向。
2. 学生能够使用相关工具和软件进行文本情感分析，如Python情感分析库等。
3. 学生能够通过小组合作，共同探讨并解决文本情感分析中的实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生能够认识到文本情感分析在沟通交流中的重要性，增强对网络言论的敏感性和责任感。
2. 学生能够培养对情感分析的兴趣，激发对自然语言处理领域的探索热情。
3. 学生能够在课程学习过程中，学会尊重他人观点，形成积极向上、合作共赢的团队精神。
本课程针对高年级学生设计，结合学科性质，注重理论知识与实践操作的结合。
在教学过程中，充分考虑学生的认知特点，以实际案例为引导，激发学生学习兴趣。
通过分解课程目标为具体的学习成果，使学生在掌握知识的同时，提高分析问题和解决问题的能力。
同时，课程强调情感态度价值观的培养，引导学生正确看待网络言论，形成积极健康的心态。
二、教学内容1. 文本情感分析基本概念：情感极性、情感强度、情感类别。
教材章节：第3章 情感分析概述2. 文本情感分析方法：a. 词汇分析法：情感词典、情感词汇权重b. 句法分析法：依存句法、成分句法c. 语义分析法：词向量、语义相似度教材章节：第4章 情感分析方法3. 文本情感分析应用实例：a. 商品评论分析b. 社交媒体情感监测c. 情感计算与人工智能教材章节：第5章 情感分析应用4. 文本情感分析工具与软件：a. Python情感分析库（如TextBlob、NLTK）b. 情感分析API（如百度AI情感分析API）教材章节：第6章 情感分析工具与软件5. 实践操作与案例分析：a. 使用Python情感分析库进行文本情感分析b. 小组合作，分析社交媒体上的热点话题情感倾向c. 撰写分析报告，分享实践成果教材章节：第7章 实践操作与案例分析教学内容安排和进度：1. 第1周：文本情感分析基本概念2. 第2周：文本情感分析方法3. 第3周：文本情感分析应用实例4. 第4周：文本情感分析工具与软件5. 第5周：实践操作与案例分析教学内容根据课程目标进行科学组织和系统安排，结合教材章节，确保学生能够逐步掌握文本情感分析的理论知识与实践技能。
文本情感分析方法的研究与应用
文本情感分析方法的研究与应用随着互联网与人工智能的快速发展，文本情感分析技术已经成为了一种能够解决文本情绪问题的有效手段。
文本情感分析，是指通过自然语言处理和机器学习技术，对文本中的情感进行识别、分类和分析的过程。
本文将探讨文本情感分析方法的研究与应用，让读者了解文本情感分析的现状和趋势。
一、文本情感分析的分类和基本原理文本情感分析主要分为基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析两种分类。
规则分类是指通过构建一些情感规则来判断文本中的情感值，这种分类适用于一些简单的场景，但是对于复杂情感的判断并不够精确。
而机器学习分类则是指通过对文本中不同特征的学习和分析，建立相应的情感分类模型，从而提高情感分类的准确性和效率。
文本情感分析的基本原理是建立一个情感词典，将各个情感单词以及与情感相关的其他词语进行分类，并统计每个情感单词在文本中出现的频率和情感强度。
通过比较文本中各个情感单词出现的频率和强度，以及与情感相关的情境因素，来判断文本的情感分类。
二、文本情感分析的应用场景文本情感分析技术的应用范围非常广泛，包括舆情监测、情感分析、客户服务、市场调研、产品推广、文本自动摘要、垃圾邮件过滤等。
舆情监测是目前文本情感分析技术的主要应用之一，内部用于企事业单位的品牌监测，外部用于政府和媒体的信息监控，以及各种公共舆论事件的监督。
情感分析则是一种针对文本的情绪判断，适用于产品评价、评论分析、人物情感等方面。
客户服务方面则适用于人工智能机器人等系统，可以快速响应客户反馈的情感诉求。
市场调研中，文本情感分析可以进行竞争情况的分析，文本自动摘要则可以帮助进行大量文本的快速摘要和概括。
垃圾邮件过滤则可以较好地准确识别和过滤掉非法的黑帮邮件，保障用户收发邮件的信息安全。
三、文本情感分析的发展趋势文本情感分析的发展趋势可以总结为两点：一是语音和图像情感分析的技术渐成熟，二是深度学习技术不断向文本情感分析领域渗透。
语音和图像情感分析的技术与文本情感分析十分相似，都是通过学习和评估特定的语音和图像特征来进行情感分类。
自然语言处理中的文本情感分析技术
自然语言处理中的文本情感分析技术引言：随着互联网的不断发展，人们在社交媒体、评论区等各种平台上产生了大量的文本数据。
分析这些文本数据的情感变化成为了极具挑战性的任务。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）中的文本情感分析技术应运而生。
本文将介绍文本情感分析技术的基本概念、方法和应用，以及当前的研究现状和未来发展趋势。
一、文本情感分析的基本概念文本情感分析是指通过计算机技术对文本进行情感分类和情感强度分析的过程。
情感可以分为积极的、消极的和中性的，并且可以细分为多个情感类别，如喜悦、愤怒、悲伤等。
情感分析的目标是通过计算机对文本的理解，从而确定文本中蕴含的情感信息。
二、文本情感分析的方法1. 传统方法传统的文本情感分析方法主要依靠特征工程和机器学习算法。
首先，通过使用词袋模型（Bag of Words）或者词嵌入模型（Word Embedding）将文本转换为向量表示。
然后，使用特征选择和降维技术，提取文本的情感特征。
最后，使用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine），决策树（Decision Tree）等，对文本进行分类。
传统方法的缺点是需要手动选择和设计特征，并且在处理复杂的文本情感分析任务时效果有限。
2. 基于深度学习的方法近年来，基于深度学习的方法在文本情感分析中取得了巨大的成功。
深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，简称LSTM），可以自动从原始的文本数据中学习情感特征。
这些模型具有更好的泛化能力，在大规模数据集上训练后可以有效地处理各种情感分析任务。
此外，还有一些基于注意力机制（Attention Mechanism）的模型，可以更好地理解和解释文本中的情感信息。
三、文本情感分析的应用文本情感分析技术在许多领域都有广泛的应用。
文本分析中的情感分类方法教程
文本分析中的情感分类方法教程情感分类是文本分析中一项重要的任务，旨在将文本内容进行情感分类，即判断出文本表达的情感倾向。
情感分类在舆情监测、社交媒体分析、用户评论分析等领域有着广泛的应用。
本文将介绍几种常用的情感分类方法。
一、基于词典的情感分类方法基于词典的情感分类方法是一种简单且有效的方法。
该方法的核心思想是通过构建情感词典，将文本中的情感词与词典进行匹配，根据匹配结果确定文本的情感分类。
具体步骤包括：1. 构建情感词典：收集一定量的带有情感倾向的词汇，将其标注为正面或负面情感。
2. 对文本进行分词：使用中文分词工具或英文分词工具将文本分解为单词或词语。
3. 匹配情感词：对文本中的每一个词进行情感词匹配，将匹配到的情感词进行统计。
4. 确定情感分类：根据文本中正面情感词和负面情感词的数量进行判断，数量大于某个阈值则判定为正面情感，数量小于某个阈值则判定为负面情感。
基于词典的情感分类方法的优点是简单易懂，不需要大量的训练数据。
然而，由于其依赖于情感词典的质量和覆盖率，当遇到新领域或新词汇时可能存在一定的缺陷。
二、基于机器学习的情感分类方法基于机器学习的情感分类方法是一种较为常用且较为准确的方法。
该方法通过利用机器学习算法，从标注有情感倾向的训练集中学习情感分类模型，并使用该模型对新文本进行情感分类。
具体步骤包括：1. 数据准备：采集一定量的带有情感倾向的文本数据，并根据情感进行标注。
2. 特征提取：将文本数据转化为机器学习算法可用的特征表示。
常用的特征包括词袋模型、tf-idf特征、n-gram特征等。
3. 模型训练：使用带有标注的数据集训练情感分类模型，常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。
4. 模型评估：使用未标注的测试集评估训练得到的情感分类模型的性能。
5. 模型应用：使用训练好的模型对新文本进行情感分类。
基于机器学习的情感分类方法相比基于词典的方法在分类准确度上有较大提升，但需要较多的训练数据和一定的机器学习知识。
基于情感词典的文本情感分析
基于情感词典的文本情感分析
情感词典是一种包含了大量情感词汇及其对应情感极性的词典。
基于
情感词典的文本情感分析方法是通过对文本中出现的情感词进行统计和计算，来推测文本的情感倾向。
具体步骤如下：
1.构建情感词典：收集大量带有情感倾向的文本数据，通过人工标注
或自动化方法，将其中的词汇与情感极性进行配对，形成一个情感词典。
2.分词处理：将待分析的文本进行分词处理，将其切分成一个个独立
的词汇。
3.情感词匹配：将分词后的词汇与情感词典中的词汇进行匹配，检查
是否存在情感词。
4.情感极性计算：对找到的情感词，根据其在情感词典中的情感极性，进行累加计算。
一般情感词典会给出一个词语的情感极性值，如+1代表
积极情感，-1代表消极情感。
5.构建情感得分：通过计算情感词的累加值来得到文本的情感得分。
如果累加值为正，则表示文本倾向于积极情感，如果累加值为负，则表示
文本倾向于消极情感。
6.结果分析：根据情感得分，对文本进行情感倾向的判断。
一般可以
设定一个阈值，如果情感得分大于阈值，则判断为积极情感，如果小于阈值，则判断为消极情感。
基于情感词典的文本情感分析方法简单有效，但也存在一定的局限性，例如在处理含有感情词双关语、否定词、程度副词等复杂情况时效果不佳。
因此，在实际应用中，可以结合其他机器学习或深度学习的方法，以提高情感分析的准确性和泛化能力。
情感分析和文本分类从文本中提取情感信息
上下文信息
利用上下文信息，理解词 在特定语境下的含义。
局限性
难以捕捉复杂的语义关系 ，且对语料库的依赖较大 。
03
文本分类技术
基于规则的方法
词法分析
基于规则的方法首先对文本进行 词法分析，包括分词、词性标注 和命名实体识别等，以提取文本
中的关键信息。
情感词典
利用情感词典，基于规则的方法可 以计算文本中每个单词或短语的极 性和情感倾向，从而得出整个文本 的情感倾向。
情感分析和文本 分类从文本中提 取情感信息
汇报人：XXX
2023-11-22
目录
• 情感分析概述 • 情感分析技术 • 文本分类技术 • 情感分析和文本分类的应用场景 • 情感分析和文本分类的挑战与未
来发展
01
情感分析概述
情感分析的定义
01
情感分析是指通过自然语言处理 技术，对文本中的情感信息进行 分析、理解和提取的过程。
提高客户服务质量和效率
详细描述
通过对客户服务热线的通话记录进行分析，企业可以了解客户的需求、问题和意见，从而优化客户服务流程，提 高客户满意度。
新闻报道分析
总结词
快速了解新闻事件的发展趋势
详细描述
通过对新闻报道进行分析，可以快速了解新闻事件的发展趋势、公众对新闻的反应和态度，为决策者 提供参考。
05
局限性
基于规则的方法往往需要手动制定 规则和情感词典，因此时间和人力 成本较高，且规则和词典的覆盖范 围有限。
基于机器学习的方法
特征提取
基于机器学习的方法通常需要 从文本中提取特征，如词频、
n-gram、TF-IDF等。
模型训练
使用已标记的文本数据集进行 模型训练，学习文本特征与情 感类别之间的关系。
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a41：夫妻携手抓贼
a104：父女微博对骂
a42：夫妻相互关爱
a105：亲情危机
a43：性生活研究
夫妻性生活A8
5
a106：优生观
a44：异国夫妻性爱
a107：拼娃
a45：性高潮
a108：孟非恋爱往事
名人婚恋A19
8
a46：夫妻性爱小调
a109：伊能静个人情感生活
a47：中年夫妻性爱
a6：因爱生恨
a69：妻子渴望关爱
a7：夫妻交换秘密
婚后夫妻沟通A2
5
a70：夫妻性生活不和谐
a8：夫妻交流之道
a71：夫妻间缺少关爱
a9：夫妻沟通消除误会
a72：婚姻不幸
a10：夫妻间坦诚相待
a73：婆媳矛盾
a11：夫妻间相互理解
a74：翁婿矛盾
a12：离婚
婚姻危机A3
8
a75：家务分工矛盾
a13：婚后第三者
与幸福生活相对的是情感破裂，这类主题的文章在期刊中比较常见，以反映百姓生活中各种各样的婚姻冲突为主，帮助读者审视自己的情感生活，解决出现的问题，达到防微杜渐的作用。无论任何主题，对读者有帮助才是关键。文章有作用，也就是我们所说的感知的有用性能够影响读者对于期刊本身的媒介印象，进而成为读者是否再次阅读本刊的关键。
12
婚姻观
婚姻观
4
新式婚恋
夫妻性生活
夫妻性生活
5
名人婚恋
残疾人婚恋
四、情感类文章受欢迎因素分析
笔者在情感类文章的核心范畴基础上，通过分析范畴间的相互关系，总结出这类文章的结构特点，并由此绘制出情感类文章的核心结构模型。如图1所示。婚姻冲突是情感类文章的关键，以它为中心开枝散叶。现实中的各种压力，错误的婚姻观和匮乏的婚姻技巧会引起婚姻冲突，针对婚姻冲突，婚姻指导是化解矛盾的关键，矛盾解决了就能获得幸福的生活，矛盾没有解决就会导致婚姻情感的破裂，矛盾进一步激化就可能引起法律纠纷和犯罪。恋爱与婚姻一样，现实压力会影响恋爱行为，正确的恋爱行为能够获得幸福生活，而错误的恋爱行为则会导致感情破裂。下图就是情感类文章的核心结构。（二）情感类文章受欢迎因素分析
从上述模型不难看出，情感类文章无外乎两大主题——幸福生活和情感破裂。文章描写幸福生活这一主题时，通过人物克服现实压力，运用婚恋技巧最终获得幸福婚姻，收获甜蜜爱情以及拥有和谐的亲子关系来展现。多见于记录名人感情生活的文章。这类文章的作用就是通过人物的幸福生活向读者传递正能量，鼓励大众，通过事例向读者传播正确的婚恋观和技巧。
1、挖掘情感类文章的相关概念
研究者以开放的心态基于资料，贴近数据，用概念来表达数据，并将具有相似属性的概念进行归类形成范畴。对文本进行开放编码，逐句逐段进行分析，使得编码契合数据。抽取相关的概念，对所得到的概念及其范畴反复考察，最终从文章中抽取出119个概念和20个范畴。概念数量庞杂而且有交叠，范畴则是对概念的重新分类整合，成为后续研究的重点。挖掘出的20个范畴（A1~A20）分别为爱情观、婚后夫妻沟通、婚姻危机、婚后理性处事、婚姻观、婚姻调适、幸福生活、夫妻性生活、专家意见、现实压力、婚姻问题、异国婚姻、残疾人婚恋、法律纠纷、奇妙缘分、恋爱故事、新式婚恋、养育子女、名人婚恋、违法犯罪。经过多次整理分析得到如下范畴，表1为情感类文本开放编码形成的范畴。
二、概念界定
本部分主要对本文涉及的术语进行界定，厘清其概念，为后文的研究奠定基础。
（一）情感类期刊
随着人民生活水平的提高，除却对物质方面的追求外，人们开始越来越重视对情感方面的追求。正因如此情感类期刊在我国有很好的发行量，例如《知音》、《家人》、《家庭》、《婚姻与家庭》、《恋爱婚姻与家庭》、《爱情婚姻与家庭》等知名情感类期刊，都深受读者的好评。情感类期刊有一个共同的特点，就是能够从读者的某种需求切入，投影，准确抓住读者心灵和情感层面的特殊需求，坚持自己的办刊特色，并狠抓文章在这一理念上的品质，把文章质量做到了一种极致，深深扎入读者的心灵和生活当中。
表2：情感类文章基于主轴编码形成的主要范畴
范畴
核心范畴
文本数目
范畴
核心范畴
文本数目
爱情观
恋爱行为
6
养育子女
养育子女
6
奇妙缘分
违法犯罪
法律纠纷与犯罪
7
恋爱故事
法律纠纷
专家意见
婚姻技巧
9
幸福生活
幸福生活
7
婚姻调适
现实压力
现实压力
13
婚后理性处事
婚姻问题
婚姻冲突
12
婚后夫妻沟通
婚姻危机
异国婚姻
特殊婚恋故事
情感文本分析
[摘要]本文运用扎根理论对龙源2012年具有代表性的5种期刊中点击率高的30篇情感类文章进行文本分析，通过开放性和选择性编码，归纳出这些热点情感类文章的核心范畴，并以此构建了情感类文章的核心结构模型。通过分析该模型发现，婚姻冲突是情感类文章的关键，婚恋指导是情感类文章的核心，这两个要素是情感类文章写作与编辑时需要把握的两个重要指标，同时也是情感类期刊在组织文章时可资参考的一种结构。
a33：夫妻相互疼爱
a96：为孩子筹药费
a34：相扶相携
a97：子女教育
a35：丈夫疼爱妻子
a98：母子相依
a36：夫妻相互信任
a99：女儿叛逆疏于管教
a37：夫妻情深
a100：孩子缺少关爱
a38：妻子让丈夫转变
a101：母亲的教育方式
a39：丈夫浪子回头
a102：父亲助纣为虐
a40：努力赚钱为妻子治病
8
a54：生活压力大
a117：敲诈
a55：父母阻碍
a118：遭遇恐吓
a56：学费压力
a119：杀人
a57：房贷压力
a58：家境贫寒
a59：就医压力
a60：单亲母亲抚养儿子
a61：生活惊险
a62：舆论压力
a63：生活拮据
2、情感类文章的核心范畴
在所有的范畴中经过系统分析之后，选择具有统领性的核心范畴，将许多相关范畴集中在比较宽泛的理论范围内，实现对范畴的继续分析和集中。在对文章进一步分析之后，最终形成情感类文章的10个核心范畴，如表2。
除了社会经济发展所引发的婚姻矛盾，婆媳冲突也是导致婚姻破裂的重要原因。婆媳冲突并不是新生事物，它是中国社会亘古不变的话题，由于现代社会的变迁，媳妇在家庭中的经济地位有了明显提高，她们在家庭中的话语权也随之增加，导致婆媳冲突的原因也变得多样化。这也是现代社会依然有许多家庭不能处理好婆媳关系，造成婆媳冲突、影响家庭和谐的原因。由于我国近年来婚姻冲突一直处在上升趋势，婚姻危机持续加剧，描写婚姻冲突成为了现如今情感类文章的重点。然而一篇好的情感类文章，应该紧跟社会趋势，追求正能量，讲述解决现代家庭所产生的比较普遍的婚姻冲突才是这类文章受欢迎的关键。
a83：哑巴的爱情
残疾人婚恋A13
1
a21：冷静面对婚姻问题
a84：医疗事故
法律纠纷A14
3
a22：婚后也要有隐私
婚姻观A5
3
a85：骚扰买家
a23：婚后财产独立
a86：经济纠纷
a24：婚前财产公证
a87：与仇家女相恋
奇妙缘分A15
2
a25：外国丈夫慷慨资助
a88：相似遭遇的人相识
a26：婚后也要独立
（二）扎根理论
扎根理论研究法是由芝加哥大学的Barney Glaser和哥伦比亚大学的Anselm Strauss两位学者共同发展出来的一种研究方法，是运用系统化的程序，针对某一现象来发展并归纳式地引导出扎根的理论的一种定性研究方法。扎根理论研究法就是，在研究开始之前研究者一般没有理论假设，而是带着研究问题将收集到的原始资料进行思考、比较、分析、归类、概念化并加以关联和建构，并将隐藏在资料中的理论通过研究者的理论触觉挖掘出来，扎根理论的本质是归纳法，主旨是在经验资料的基础上构建理论。
[关键词]情感类文章婚姻冲突婚恋指导扎根理论
一、引言
随着时代变迁和社会发展，人们的价值观和婚恋观也随之发生改变，由此产生了一系列社会问题，从而引发了人们对于当今社会情感婚姻问题的探讨，作为情感类期刊，它其中的文章更要直接面对这个问题。本文将以龙源2012年具有代表性的5种情感类期刊中点击率高的情感类文章为例，运用扎根理论，深入分析这类文章受欢迎的因素。
三、基于扎根理论的情感类文章文本分析
为了挖掘情感类文章受欢迎的因素，本文根据龙源网提供的5家具有代表性的期刊《伴侣》、《婚姻与家庭》、《家庭》、《恋爱婚姻家庭》和《人生与伴侣》五家期刊社的《2012年度个刊数据分析报告》，选择其中每家刊社2012年度国内阅读TOP10文章作为研究素材，在逐篇阅读和分析之后，从中筛选出内容涉及情感婚恋的文章，共30篇。最终确定这30篇文章为本文深入研究的对象。
上文通过把握情感类文章核心范畴间的相互关系，总结出了这类文章的整体结构模型，这个模型可以帮助期刊编辑快速梳理文章脉络，并以模型中的关键因素作为重要指标，衡量文章能否满足读者的阅读需求，从而受到读者的欢迎。下面就根据模型对情感类文章受欢迎的因素进行一一解读。1、情Leabharlann 类文章的两大主题于情感类期刊同样适用
2、紧跟社会趋势，把握现代家庭的婚姻冲突是文章成功的关键
通过对核心范畴的文本数目进行统计，可以看出婚姻冲突是情感类文章探讨的关键。出现这一现象并非偶然，这其中有隐藏在背后的社会原因。近年来，我国的婚姻冲突现象，可以说一直处于不断上升的趋势。据中国民政部门统计，2011年中国离婚对数超过211万对。比2002年的117.7万对增加近百万对，相当于平均每年增加9万对左右的离婚夫妻。也意味着9万个家庭破碎。近年来随着社会变迁，性别角色和观念都有相应的变化，现代化的核心家庭的出现，无疑冲击着原有的两性关系和社会分工原则，直接改变了现代社会的性别角色期望和观念。这个变化导致了核心家庭中由“男主外，女主内”向双方有职业，共同分担家务这一方向发展。家庭结构关系正由“伦理本位”向夫妻本位转变。如果一方不能接受这一现实，或者双方出现分歧，婚姻冲突就在所难免。正是由于这种现代化家庭模式的出现，衍生出了一系列新型的婚姻矛盾和冲突。例如《婚姻与家庭》2012年度个性化数据报告中的一篇文章《双城婚姻,让我们幸福地“分居”》，它讲述了几对夫妻或是由于工作原因，或者是养育子女时出现的现实压力，又或者是婆媳冲突等不同因素所导致的夫妻分居两地，被成为“双城婚姻”。而它正是现代社会衍生出来的新型婚姻模式，这种模式所产生的婚姻冲突是现代社会许多家庭面临的挑战之一。这篇文章把握住了社会动向，选择现代家庭面临的新型矛盾进行描述，并给出专家指导。正因如此它成为《婚姻与家庭》此期杂志点击率第一的文章。