基于网络的评论褒贬分析
浅谈网络时代的道德评价
浅谈网络时代的道德评价网络时代的到来，带来了前所未有的信息爆炸和交流便利。
然而，同时也带来了一系列道德问题。
本文将浅谈网络时代的道德评价，探讨其中的争议和解决方法。
网络时代的匿名性给了人们“说话没有人看得见”的感觉，进而放大了人们的言论自由，在某种程度上拓宽了社会的边界。
但是，这也为网络暴力和网络欺凌等问题的产生提供了土壤。
由于身份被隐藏，有些人会恶意发表伤害他人的言论，甚至进行人肉搜索等侵犯他人隐私的行为。
这种行为对他人造成了诸多困扰和心理伤害。
因此，对网络言论的道德评价应包括对隐私保护、尊重差异和避免人身攻击的考量。
网络时代的广告泛滥让人眼花缭乱。
为了吸引用户的点击，有些广告商故意进行夸张宣传，以此误导用户或欺诈他们，这种行为无疑是对用户权益的伤害。
此外，有些广告商还利用用户的个人信息进行精准定向广告投放，这种行为侵犯了用户的隐私权。
对于这一现象，道德评价应当加强对广告商行为的监管，保护用户的权益和隐私。
网络时代的虚假信息和谣言泛滥成灾。
由于信息传播的速度快、传播渠道广，虚假信息和谣言容易迅速扩散，深度影响了人们的认知和判断。
因此，道德评价应围绕提高信息真实性和传播责任感展开。
首先，媒体和社交平台应加强对信息来源的审核，确保发布的信息真实可信。
其次，用户应理性对待网络信息，提高对虚假信息的识别能力，不盲目传播和相信未经证实的信息。
此外，网络时代的智能技术也带来了一系列道德挑战。
例如，人工智能技术可以帮助用户进行个性化推荐，提高用户体验。
然而，个性化推荐也存在滥用的风险。
有些平台会利用用户的行为数据进行过度个性化推荐，将用户推向一个封闭的信息圈子中，限制了用户接触多元的信息。
这种行为对于社会的舆论传播和信息传递产生了负面影响。
对此，道德评价应当关注智能技术的合理运用，避免滥用和过度依赖个性化推荐。
网络时代的隐私保护是一项重要的道德问题。
在大数据时代，企业和政府可通过分析用户的行为数据获取大量用户的个人信息。
网络舆情视角下微博评论现象探析
网络舆情视角下微博评论现象探析随着移动互联网的发展，微博已成为人们表达观点、转发新闻、交流情感的重要平台，而微博评论也成为网络舆情的重要组成部分。
在微博评论中，既有理性、客观、中立的言论，也有情绪化、偏激、攻击性的言论。
因此，本文从网络舆情的视角出发，探析微博评论现象，旨在进一步认识微博评论的特点和规律，分析其对网络舆情的影响。
一、微博评论现象1、平台特性微博平台文字限制短，用户表达需精炼简明，情感表达会更加突出，渲染效果会更强，但也会加剧用户情绪化表达。
2、社交属性微博评论的社交属性比较强，用户可以直接互动，形成交流互动的社交场景。
因此，微博评论也往往成为涌现大量情感化评论的场所。
3、时效性微博评论时效性强，评论集中在实时性热点新闻上。
在这些评论中，用户发表的很多言论往往随着事件的发展和深入而逐渐变化。
二、微博评论特点和规律1、情感化、个性化特点。
微博评论中，情感化和个性化特点很强。
用户在评论中往往表达自己对事件的情感态度、观点，很少出现冷静、理性的评论。
2、理性言论少。
在微博评论中，与攻击性、情绪化评论形成鲜明对比的是理性评论很少。
因为很多用户更加关注个人的观点表达和舆情热度，而不是发表理性、客观的分析。
3、自由发言、多元化。
微博评论中用户有较强的发言自由，他们的观点和言论很多时候是多元化的，呈现出不同知识背景、职业群体、地域多样性。
三、微博评论的影响1、引发和推动事件。
第一条评论可能引发数百万的转发与传播，进而推动事件发展，并在很大程度上影响事件的走向。
2、引爆消费危机。
很多消费者在微博上反馈自己的购物体验，评论的好坏会影响到其他消费者。
如果消费者的投诉和负面评论得到足够的关注和热度，就有可能引发消费危机，给品牌造成重创。
3、抬高或打压个人或品牌形象。
微博评论对个人或品牌的声誉和形象有着直接的影响。
好评能够抬高个人或品牌形象，而差评则会打压其形象，甚至会造成经济损失。
1、平台应该完善评论机制，加强管理。
从正反两方面来评价网络词汇
从正反两方面来评价网络词汇在互联网日新月异的成长之下，网络信息更新的速度到了常人难以想象的地步。
随之而来的是近些年网络热词的不断产生，比如打酱油、富二代、躲猫猫这些词语只有几个字，但在词语后面却深入反应了一种社会现象。
就网络热词本身而言，它是多元的:从内容来说，既有针砭时弊的，也有弘扬正气的，既可直指国计民生的大事，也不排斥细枝末节的小事;从形式来看，既有符合语言规范和发展规律的创新，也有随心所欲、兴之所至的“编造”;而在品位方面，则更.是集合了高雅、平淡乃至低俗等各种“品类”。
因此，我们应当辨证地看待网络热词这一社会现象。
第一，网络热词反应了网民的智慧，丰富了网民的精神文化生活。
无论是.传统文化的博大精深，还是舶来词语的灵活运用，热词在网络环境中都以最快的速度传播着，时不时引发大家的关注和会心一笑。
第二，网络热词是当今社会文化的-一个缩影、一面镜子，是社会多元文化的集中体现。
无论是面对生活上的压力，还是在生活中的种种遭遇，以及对于社会现象的评论，都可以通过网络热词予以宣泄，精辟的热词直抒胸臆的将情感释放。
第三，网络热词的出现，加快社会热点、新闻等的传播速度，吸引公众目光。
当今社会是信息社会，网络环境中充斥的大量新闻热点，热词的出现，使一些具有代表性的事件从众多的信息中脱颖而出，受到公众的广泛关注，也形成对政府的监督。
但我们同时要看到热词大量涌现也可能带来一些问题，包括:第一，网络是一把双刃剑，当网络热词所反映的社会问题集中在那些有损于社会正义与公平的方面时，时常具有明显的褒贬倾向，由此在网络上体现出很强的批判意识，并通过网络的扩大效应，可能造成不良影响，如控制不当可能给社会带来一些不稳定因素。
第二，热词的大量涌现可能会对传统语言文字的接受形成一定的挑战，尤其是正在学习阶段的青少年，可能因为热词的影响在语言文字的规范性上受到影响。
同时我认为产生热词的原因有以下几点: 一是当今社会的发展和进步，人们的物质需求得到基本的满足并有了一定的保障，这才开始注重精神方面的追求、刺激和满足:二是人们的思想空前解放、社会氛围宽松自由，这为热词的出现提供了很好的生存环境;三是互联网时代所提供的巨大便利，网络的传播速度是惊人的，手段和形式也是多种多样的，热词能够热起来，靠的就是网络这个快捷便利的环境。
基于网络的评论褒贬分析
２ 年第３ 叭Ｏ 期
许璐蕾 ：基于 网络 的评论褒贬分析
原” 这一 基 本 概 念 ， 六千 多 个 词 语 标 注 了 “ ｅ ｉ ｄ 良” “ ｎ ｅ ｉ ｄ莠” 原 ＿． 对 ｄ ｓ ｅ ｌ 和 ｕ ｄ ｓｒ Ｉ 义 ２ 同义 词 词林 把 词 汇 分 成 ｒ ｅ Ｊ
大 、 小 三 类 ， 个 小 类 中按 照 词 义 分 成 若 干 段 落 ， 落 又 进 一 步 分 为 词 群 ． 一 词群 的 词语 词 义 相 同 中、 每 段 同
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褒 贬 分析 研 究 中常 用 的 基础 资 源 之 一 ． ｒＮｅ按 照单 词 的意 义 组成 一 个 表 示 词 汇概 念 的词 集 ， Ｗｏｄ ｔ 每个 词
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网络新闻作品——网络评论评析
网络评论作品评析——《8岁小姐妹上路当协警是感动还是残忍？》一、标题评析首先，标题使用了两个关键词，一是感动，二是残忍，这两种截然相反的观点恰巧可以引发了读者强烈的阅读兴趣。
标题提出的问题，在正文给予了解答，新闻核心得到了突出。
其次，此标题的信息量是充足的，涵盖了本新闻所要凸显的意义，也引起了大家对这个问题的思考。
另外，这个标题用疑问的方式来表达，也具有一定的新意。
而最基本的是，作为好的标题，通俗易懂，比较口语化，增强了文章的可读性，提升了新闻评论的价值。
二、主题评析首先，协警是我们日常生活中很常见的，所有街道的红绿灯处都会有他们的身影，但是由一对小姐妹并且年龄只有八岁的小孩子充当，这样做到底对不对？对于读者来说这个主题选取的角度很新鲜很特别，更容易引起读者阅读的兴趣。
其次，由这对小姐妹所造成的影响，是不可忽视的。
但是在看到她们所造成的影响的同时，这对小姐妹心里又是怎么想的呢？真的如照片上笑的那么幸福么？用反问的方式，用感动和残忍这样的字眼，易引起读者的深思。
再次，文章最终的落脚点在于揭示“8岁小姐妹上路当协警”这一现象的不合理，引发人们对这一做法的思考和怀疑，最后重申了保护少年儿童的重要性，否定了某些人作秀的价值观。
从主题上看，这篇网络评论的定位是比较合理和成功的。
三、导语评析新闻导语是新闻报道中最重要的部分，是引发新闻话阅读的最活跃因素。
这则新闻导语是采用了引语式导语，开篇截取了《东方今报》的报道，具有针对性和代表性。
首先引用了其他媒体的相关报道，随后提出质疑，并引出了新闻评论。
本条网络评论的导语比较简单，直截了当，可以吸引读者，抓住读者视线。
四、结构评析新闻结构是指新闻作品内部的组织构造和总体安排。
它包含新闻素材之间的内在联系、联系过程中的过渡与照应，以及新闻素材的取舍和详略安排等。
这篇网络评论作品从结构上分为以下几个部分：第一，引用《东方今报》的新闻原文，这是作者所要评论的事实载体；第二，采用疑问的方式，引出对新闻现象的评论；第三，讲述作者自己的感受，并由此入手展开评论；第四，作出总结。
网络舆情视角下微博评论现象探析
网络舆情视角下微博评论现象探析随着中国互联网的飞速发展，微博已经成为了人们交流、表达、传递信息和观点的重要平台。
微博评论作为微博平台上的一种重要社交行为，成为了网民们赞同、反驳、讨论不同话题的重要方式。
在这个过程中，不仅展示了广大网民的情感、观点和态度，而且也暴露出了一些诸如言论自由、言论规范、网络道德等的问题。
因此，通过网络舆情的视角来探析微博评论现象非常有必要。
本文就在社会心理学理论的基础上，分析微博评论的意义、现象以及存在的问题，并提出对策建议。
一、微博评论的意义在网络中，人们可以随意表达自己的观点和情感，尤其是在微博这个平台，用户可以在短时间内发布和接收大量的消息。
微博评论是微博使用者互相关联和互动的一种形式。
与传统媒体不同，微博评论可以实现网络群体的高效交流和互动，为用户提供了交流和讨论的平台，帮助人们交流思想、分享感受、表达观点、释放情感。
同时，微博评论还具有传播信息、影响舆情的重要性。
通过微博评论，一些热点话题可以被网民们迅速地发现、传递和讨论。
一些微博明星、名人等的意见也会引起广大网民们的共鸣或者追随，产生一定的影响力，从而影响舆情，对于大众情感、思想、行为等方面产生重要影响。
此外，通过微博评论，人们可以直接传递信息、确立网络人际关系，以及建立自身的影响力和个人品牌。
二、微博评论现象微博评论现象的出现与网络的快速发展密不可分。
虽然微博评论表达了网络群体的多元化观点和声音，但也存在一系列问题。
1.负能量评论在微博中，有一些人会针对其他人或者事件进行负面的评论，批评、谩骂等负能量言论具有很强的攻击性，往往会引发其他用户跟帖，产生类似于网络暴力、网络欺凌等不良行为。
这些负能量评论对网民的思想以及心理健康造成了负面影响。
2.谣言传播在微博评论中，一些用户会故意制造谣言或者跟帖转发不实信息，这种做法会产生极度不良的社会影响，并且破坏了微博平台上的信息真实性和可信度。
3.私人信息泄漏在微博评论中，有一些人会滥发他人的手机号、地址、个人信息等等，甚至是过激色情图片，让用户产生不良的心理感受。
中文网络评论观点词汇语义褒贬倾向性判断
龙源期刊网
中文网络评论观点词汇语义褒贬倾向性判断作者：李华储荷兰高旻
来源：《计算机应用》2012年第11期
摘要：随着互联网技术的发展，网络已经成为用户发表评论的主要途径，比如论坛、BBS、Blog等，其中最重要的信息就是用户的观点。
由于网络评论信息的庞大，因此通过计算机自动识别出用户评论观点的褒贬倾向性具有重要意义。
以基于HowNet的词汇语义相似度方法的词汇语义倾向性分析为基础，根据观点词的褒贬特性改进词汇语义相似度计算方法以适用于评论词汇的倾向性判断，并且考虑词汇与多个基准词相似度较小时弱化个别有价值的较大相似度，从而提高倾向性判断的准确率。
实验结果表明，改进后的方法在计算观点词词汇语义相似度时更为合理，并且判断倾向性时准确率有一定的提高。
网络舆情视角下微博评论现象探析
网络舆情视角下微博评论现象探析
微博评论存在着大量的刷屏现象。
有些用户为了提高自己的曝光度或者表达自己的情感，会不断地发布大量的评论，导致其他用户的评论被淹没。
这种刷屏现象不仅影响了用
户的阅读体验，也降低了评论的质量。
微博评论中存在着大量的网络暴力现象。
一些用户在评论中使用辱骂、诽谤、威胁等
言辞攻击其他用户，造成一定的社会伤害。
这种网络暴力不仅损害了用户的形象和个人安
全感，也会对社会和谐造成一定的破坏。
微博评论中存在着大量的虚假信息和谣言。
一些用户为了炒作话题或者达到某种目的，会故意发布虚假的评论或者谣言。
这种虚假信息在传播过程中往往会引起公众的关注和讨论，导致舆论的扭曲和误导。
第四，微博评论普遍存在着情绪化和片面性的倾向。
在面对一些敏感事件或者热点话
题时，用户往往会表现出情绪化和片面性的评论倾向。
他们往往只看到自己所关心的一面，缺乏全面客观地分析和理解。
这种情绪化和片面性的评论容易引发极端的观点和对立，加
剧了社会的分裂。
网络舆情视角下，微博评论存在着刷屏现象、网络暴力、虚假信息和谣言传播以及情
绪化和片面性倾向等问题与现象。
为了改善微博评论现象，需要加强平台管理和监管，严
禁刷屏、网络暴力等行为；加强用户教育，提高用户的信息辨别能力和评论文明素养；加
强媒体的信息发布和传播监管，严禁虚假信息和谣言的传播；加强社会对网络舆论的引导，促进网络舆论的多样性和平衡性发展。
只有通过各方共同努力，才能为网络舆情提供一个
更加健康、和谐和积极的发展环境。
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第21卷第3期苏州市职业大学学报V ol.21,No.3 2010年9月Journal of Suzhou V ocational University Sep., 2010
基于网络的评论褒贬分析
许璐蕾
(苏州市职业大学 计算机工程系，江苏 苏州 215104)
摘 要：针对网络中主观感情色彩的评论性文本进行处理可以获得有用的意见、结论.介绍文本倾向性分类技术,并基于该技术分析网络中对商品的评论信息.提出构建商品评价模型的方法.
关键词：文本分类；情感词；文本倾向性；机器学习
中图分类号：TP393文献标志码：A文章编号：1008-5475(2010)03-0056-04
Analysis of Comments on the Web
XU Lu-lei
(Department of Computer Engineering, Suzhou Vocational University, Suzhou 215104, China) Abstract: The processing of subjective comments on the web yields useful opinions and conclusions.
The paper introduces text tendency classification technology, on the basis of which web comments on the merchandise are analyzed and merchandise evaluation model is proposed.
Key words:text classification; emotional words; text tendency; machine learning
在Web2.0得到应用的今天,人们的生活和网络越来越紧密相连.特别是像当当、卓越、淘宝等电子商务网站的盛行,使得在家中购物从可能走到现实.人们已经习惯在网络上寻找自己的商品,或者对自己使用的商品发表一些评论.即使人们准备出门去商场购买一部手机,也会很自然地先去网上探寻一番.
尽管如此,大家得到的信息还只是分散在网络中的主观性文本,而且褒贬不一,对人们的帮助并不大.如何从这些观点信息中得到对某些商品的比较有意义的评价,需要对这些观点的倾向性进行分析[1].在文本倾向性分析技术的帮助下,可以快速的获得商品的综合评价.
1 语言资源
文本褒贬分析的语言资源主要是语义词典和标注数据集.其中,英文词典包括General Inquirer 词典、WordNet等.中文词典包括知网语义词典(HowNet)、同义词词林词典.
General Inquirer(GI)词典是1996年开发的,其中部分词汇手工标注了正面或负面属性,是英文文本褒贬分析研究中常用的基础资源之一.WordNet按照单词的意义组成一个表示词汇概念的词集,每个词集又有若干个指针分别指向上位、下位、反义、部分等关系的词,从而构成一个词汇语义的网络体系.知网是一个以汉语和英语的词语所代表的概念为描述对象,以揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库.知网基于汉语中最基本的、不易于再分割的最小语义单位“义
收稿日期：2010-04-14；修回日期：2010-04-27
作者简介：许璐蕾(1979-),女, 江苏苏州人,讲师,主要从事计算机网络研究.。