这是计算机世界的一个尚未开发的前沿:将各种人类情感转化成实实在在的数据。
起源
虽然之前也有一些相关工作,但目前公认的情感分析比较系统的研究工作开始于(Pang et al, 2002)基于监督学习(supervised learning)方法对**评论文本进行情感倾向性分类和(Turney,2002)基于无监督学习(unsupervised learning)对文本情感情感倾向性分类的研究。Pang et al, 2002)基于文本的N元语法(ngram)和词类(POS)等特征分别使用朴素贝叶斯(Naive Bayes),最大熵(Maximum Entropy)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)将文本情感倾向性分为正向和负向两类,将文本的情感进行二元划分的做法也一直沿用至今。同时他们在实验中使用**评论数据集目前已成为广泛使用的情感分析的测试集。(Turney ,2002)基于点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)计算文本中抽取的关键词和种子词(excellent,poor)的相似度来对文本的情感倾向性进行判别(SO-PMI算法)。在此之后的大部分都是基于(Pang et al, 2002)的研究。而相对来说,(Turney et al,2002)提出的无监督学习的方法虽然在实现上更加简单,但是由于单词之间的情感相似度难以准确的计算和种子词的难以确定,继续在无监督学习方向的研究并不是很多的,但是利用SO-PMI算法计算文本情感倾向性的思想却被很多研究者所继承了
数据新闻选题策划
在信息时代,数据已经成为我们获取和了解世界的基本手段之一。数据新闻作为新闻传播领域的一个新兴分支,正通过大数据技术的应用,向我们呈现更加丰富、深入的新闻信息。然而,如何选择好的数据新闻选题,成为了数据新闻从业者需要着重考虑的问题。本文为大家介绍几种常见的数据新闻选题策划方式。
1 情感分析类选题
通过情感分析工具对大众舆情进行分析,可以从另一个角度了解某个事件在公众心理中的评价和反应,为深入解读事件提供参考。比如,在政策上,经济类事件等方面,对情感分析中出现频率较高的词汇进行提取和分析,可以初步判断事件所涉及的领域、群体和政策方向等。因此,情感分析类选题适合具有一定专业背景的新闻从业者。
2 数据可视化类选题
数据可视化类选题,是一种将数据可视化呈现的手段,它直观地展示了数据之间的关系,让读者可以一眼看清信息。这种方式不仅具有很强的吸引力,而且传达的信息也比纯文字报道更加深刻。在数据可视化类选题的选择上,需要从某个行业或领域中选出一个有代表性的数据集,然后根据数据的类型进行不同的可视化呈现,如折线图、柱状图、饼图等,来体现所选数据集中的信息和趋势。
3 数据对比类选题
对比是一种常见的关键词,但是采用数据对比类选题涉及到的是更加复杂的数据挖掘和分析工作。一般情况下,这种选题方式需要搜集大量数据或者数据库,然后对选中的数据集进行对比。比如:对比中国各个省份的经济发展情况,北上广等一线城市和二线城市的人口流动情况等。
4 新兴技术应用类选题
新兴技术应用是目前最受关注的话题之一。这种选题方式主要是针对新兴技术的应用效果,评估其优劣势。可以从以下几个方面考虑:使用人数、使用方法、应用领域、技术的优劣势等方面。通过对这些方面的数据分析,可以形成对新兴技术的全面评估和分析。
结语
数据新闻是未来新闻传媒领域的重中之重,掌握一些选题策划的方法也极其必要。透过纯数据呈现的背后深意,用更直观且有价值的方式诠释真正发生的事情。在选取数据新闻选题的时候,需要从多个角度进行考虑,兼顾专业性、新闻价值以及观众的需求,这样才能有机会呈现让人难以忽视的媒体范本。
我们时代的神经症人格》。作者是精神分析学派的大师,这本书描述了社会文化对人的各种影响——焦虑,抑郁,内心冲突,爱与性的纠结,正常和病态人格等等。写得很客观,而且分析详细,让你明白各种文化/时代/社会因素是怎么影响人类情感的,有条理,逻辑清晰,剖析很深入,有很多普通人不太容易了解到的本质性问题,而且即使你自己就是焦虑或者强迫症患者,也能看得心平气和。
另外一本是《我们内心的冲突》和《神经症与人的成长》。前者实用性更强一点,比如说明了人内心的各种冲突的表现,人类一般的反应方式,努力的方向和结果分析,即使你对号入座什么的,也不太容易让你内心惶恐,因为里面有很多实用剖析和建议,不是会吓到人的内容。结合前一本读更好,就能从理论到实践都了解下来。后者走得更远一点,如果你具有通过精神分析来改善自我的能力和意愿的话,可以读后面这本。
另外阿德勒的书也不错,《超越自卑》《理解人性》这种也可以看看。
另外,一些专门给心理分析师看的,讲分析技巧的书倒不推荐看(给心理治疗师的礼物什么的),案例和分析的理论可能会超过一般读者的分析能力,又很容易带入造成混乱,所以还是慎入。
以上这三本是卡伦・霍妮的三本书
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