情绪和情感名词解释心理学

情绪和情感名词解释心理学

情绪和情感名词解释心理学，快节奏的生活和社会让人的压力越来越大，心理问题出现的现象愈发频繁，学会很好的调节自己的情绪很重要，下面和大家分享情绪和情感名词解释心理学。

情绪和情感名词解释心理学1

1、情绪：情绪是以主体的愿望和需要为中介的一种心理活动。当客观事物或情境符合主体的愿望和需要时，就能引起积极的、肯定的情绪。当客观事物不符合主体的愿望或需要时，就会引起消极、否定的情绪。情绪是由独特的主观体验、外部表现和生理唤醒三部分组成的。情绪具有适应功能、动机功能、组织功能和社会（信号）功能。

2、情感：情感常用来描述那些具有稳定的、深刻的社会意义的感情。作为一种感受，情感具有较强的稳定性、深刻性和持久性。

情绪和情感的区别与联系：情绪和情感都是与人的特定主观愿望或需要想联系的，历史上曾都被统称为感情。

情绪主指导感情过程，即个体需要与情景相互作用的过程，也就是脑的神经机制活动的过程。情绪具有较大的情景性、激动性和暂时性，往往随着情境的变化和需要的满足而变化，是人和动物共同具有的。

情绪与情感的具体区别可以从一下四个方面理解：

（1）从需要的角度看，情绪通常与个体的生理需要满足与否相联系，是人与动物共有的；而情感则是人类特有的，通常与人的社会性需要相联系。

（2）从发生角度看，情绪是反应性和活动性的过程，即个体随着情境的变化以及需要满足状况而发生相应的改变，受情境影响较大；情感则侧重个体的内心感受和体验，具有深刻社会意义的心理体验，虽然不轻易表露，但对人的行为具有重要调节作用。

（3）从稳定性程度看，情绪具有情境性和短暂性的特点，一旦情绪不再存在或发生变化，相应的情绪感受也就随之消失或改变；情感则具有较大的稳定性和持久性，一旦产生就相对稳定，不易为情境所左右，稳固的情感体验是情绪概括化的结果。

（4）从表现方式看，情绪具有明显的冲动性和外部表现，情绪一旦发生，强度一般较大，有时会导致个体无法控制（就是所谓的激情）；情感则以内涵的形式存在或以内敛的方式流露，始终处于人的意识调节支配下。

联系：情绪和情感相互依存、不可分离。稳定的情感是建立在情绪的基础上的，而且又通过情绪表达出来。情绪变化反映着情感的深度，蕴含着情感。

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情绪分哪几种

情绪可分为7种类型：喜、怒、哀、乐、恐、惊、思；

情绪是一种内部的主观体验，但在情绪发生时，又总是伴随着某种外部表现。这种外部表现也就是可以观察到的某些行为特征。这些与情绪有关的外部表现，叫表情。

情条状态是指在某种事件或情境的影响下，在一定时间内所产生的某种情绪，其中较典型的情绪状态有心境、激情和应激三种

心境是指人比较平静而持久的情绪状态。心境具有弥漫性，它不是关于某一事物的特定体验，而是以同样的态度体验对待一切事物。

扩展资料：

心境产生的原因是多方面的。生活中的顺境和逆境、工作中的成功与失败、人际关系是否融洽、个人健康状况、自然环境的变化等，都可能成为引起某种心境的原因。

心境对人的生活、工作、学习、健康有很大的影响。积极向上、乐观的心境，可以提高人的活动效率，增强信心，对未来充满希望，有益于健康；

消极悲观的心境，会降低认知活动效率，使人丧失信心和希望。经常处于焦虑状态，有损于健康。人的世界观、理想和信念决定着心境的基本倾向，对心境有着重要的调节作用。

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情感是态度这一整体中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种较复杂而又稳定的生理评价和体验。情感包括道德感和价值感两个方面，具体表现为爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等。

情感客观的方面：生活现象中蕴含了情感，人的大脑可以感受到这种情感。

情感的个体差异

情感的倾向性

情感的倾向性是指一个人的情感指向什么和为什么会引起，它和一个人的世界观、人生观有着密切的联系，也和一个人的人生态度有关。比如憎恶的情感，如果它指向危害国家利益，破坏国家财产的人和事，那这种情感就是高尚的情感；如果把这种情感指向批评过自己缺点的人，或在能力和人品上都超过自己的人，那这种情感就是低下的情感。评价同样一种情感，要分析其倾向性。

情感的深刻性

情感的深刻性是指一个人的情感涉及有关事物的本质程度。能深入地渗透到一个人生活的各个方面的情感就是深刻的情感。人的情感是由一定的客观事物引起的，越是接近事物的本质，就越具有深刻性，而由表面现象引起的情感则缺乏深刻性。具有艺术修养的人在欣赏舞台上的时装表演时所产生的情感，即美感，就是一种深刻的情感；

而缺乏艺术修养的人只是图新鲜、凑热闹来看演出，这时他表现出的情感即是快感，就是一种肤浅的情感。两个人经历了风风雨雨并相濡以沫的情感是深刻的情感；而萍水相逢或酒肉朋友之间的情感，则是肤浅的情感。同一种情感能深入地体现一个人生活的各个方面，这也是一种深刻的情感。

与其他的人工智能技术相比，情感分析(Sentiment Analysis)显得有些特殊，因为其他的领域都是根据客观的数据来进行分析和预测，但情感分析则带有强烈的个人主观因素。情感分析的目标是从文本中分析出人们对于实体及其属性所表达的情感倾向以及观点，这项技术最早的研究始于2003年Nasukawa和Yi两位学者的关于商品评论的论文。

随着推特等社交媒体以及电商平台的发展而产生大量带有观点的内容，给情感分析提供了所需的数据基础。时至今日，情感识别已经在多个领域被广泛的应用。例如在商品零售领域，用户的评价对于零售商和生产商都是非常重要的反馈信息，通过对海量用户的评价进行情感分析，可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度，从而了解用户对于产品的诉求以及自己产品与竞品的对比优劣。在社会舆情领域，通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。在企业舆情方面，利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价，为企业的战略规划提供决策依据，提升企业在市场中的竞争力。在金融交易领域，分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度，为行情交易提供辅助依据。

目前，绝大多数的人工智能开放平台都具备情感分析的能力，如图所示是玻森中文语义开放平台的情感分析功能演示，可以看出除了通用领域的情感分析外，还有汽车、厨具、餐饮、新闻和微博几个特定领域的分析。

那么到底什么是情感分析呢？从自然语言处理技术的角度来看，情感分析的任务是从评论的文本中提取出评论的实体，以及评论者对该实体所表达的情感倾向，自然语言所有的核心技术问题，例如：词汇语义，指代消解，此役小气，信息抽取，语义分析等都会在情感分析中用到。因此，情感分析被认为是一个自然语言处理的子任务，我们可以将人们对于某个实体目标的情感统一用一个五元组的格式来表示：(e,a,s,h,t)

以图为例，e是指某餐厅，a为该餐厅的性价比属性，s是对该餐厅的性价比表示了褒义的评价，h为发表评论者本人，t是19年7月27日。所以这条评论的情感分析可以表示为五元组（某餐厅，性价比，正向褒义，评论者，19年7月27日）。

情感分析根据处理文本颗粒度的不同，大致可以分为三个级别的任务，分别是篇章级、句子级和属性级。我们分别来看一下。

1 篇章级情感分析

篇章级情感分析的目标是判断整篇文档表达的是褒义还是贬义的情感，例如一篇书评，或者对某一个热点时事新闻发表的评论，只要待分析的文本超过了一句话的范畴，即可视为是篇章级的情感分析。

对于篇章级的情感分析而言有一个前提假设，那就是全篇章所表达的观点仅针对一个单独的实体e，且只包含一个观点持有者h的观点。这种做法将整个文档视为一个整体，不对篇章中包含的具体实体和实体属性进行研究，使得篇章级的情感分析在实际应用中比较局限，无法对一段文本中的多个实体进行单独分析，对于文本中多个观点持有者的观点也无法辨别。

例如评价的文本是：“我觉得这款手机很棒。”评价者表达的是对手机整体的褒义评价，但如果是：“我觉得这款手机拍照功能很不错，但信号不是很好”这样的句子，在同一个评论中出现了褒义词又出现了贬义词，篇章级的分析是无法分辨出来的，只能将其作为一个整体进行分析。

不过好在有很多的场景是不需要区分观点评价的实体和观点持有者，例如在商品评论的情感分析中，可以默认评论的对象是被评论的商品，评论的观点持有者也是评论者本人。当然，这个也需要看被评论的商品具体是什么东西，如果是亲子旅游这样的旅游服务，那么评论中就很有可能包含一个以上的观点持有者。

在实际工作中，篇章级的情感分析无法满足我们对于评价更细致，如果需要对评论进行更精确，更细致的分析，我们需要拆分篇章中的每一句话，这就是句子级的情感分析研究的问题。

2 句子级情感分析

与篇章级的情感分析类似，句子级的情感分析任务是判断一个句子表达的是褒义还是贬义的情感，虽然颗粒度到了句子层级，但是句子级分析与篇章级存在同样的前提假设是，那就是一个句子只表达了一个观点和一种情感，并且只有一个观点持有人。如果一个句子中包含了两种以上的评价或多个观点持有人的观点，句子级的分析是无法分辨的。好在现实生活中，绝大多数的句子都只表达了一种情感。

既然句子级的情感分析在局限性上与篇章级是一样的，那么进行句子级的情感分析意义何在呢？关于这个问题，需要先解释一下语言学上主观句与客观句的分别。在我们日常用语当中，根据语句中是否带有说话人的主观情感可以将句子分为主观句和客观句，例如：“我喜欢这款新手机。”就是一个主观句，表达了说话人内心的情感或观点，而：“这个APP昨天更新了新功能。”则是一个客观句，陈述的是一个客观事实性信息，并不包含说话人内心的主观情感。通过分辨一个句子是否是主观句，可以帮助我们过滤掉一部分不含情感的句子，让数据处理更有效率。

但是在实操过程中，我们会发现这样的分类方法似乎并不是特别准确，因为一个主观句也可能没有表达任何的情感信息，知识表达了期望或者猜测，例如：“我觉得他现在已经在回家的路上了。”这句话是一个主观句，表达了说话人的猜测，但是并没有表达出任何的情感。而客观句也有可能包含情感信息，表明说话者并不希望这个事实发生，例如：“昨天刚买的新车就被人刮花了。”这句话是一个客观句，但结合常识我们会发现，这句话中其实是包含了说话人的负面情感。

所以，仅仅对句子进行主客观的分类还不足以达到对数据进行过滤的要求，我们需要的是对句子是否含有情感信息进行分类，如果一个句子直接表达或隐含了情感信息，则认为这个句子是含有情感观点的，对于不含情感观点的句子则可以进行过滤。目前对于句子是否含有情感信息的分类技术大多都是采用有监督的学习算法，这种方法需要大量的人工标注数据，基于句子特征来对句子进行分类。

总之，我们可以将句子级的情感分析分成两步，第一步是判断待分析的句子是否含有观点信息，第二步则是针对这些含有观点信息的句子进行情感分析，发现其中情感的倾向性，判断是褒义还是贬义。关于分析情感倾向性的方法与篇章级类似，依然是可以采用监督学习或根据情感词词典的方法来处理，我们会在后续的小节详细讲解。

句子级的情感分析相较于篇章级而言，颗粒度更加细分，但同样只能判断整体的情感，忽略了对于被评价实体的属性。同时它也无法判断比较型的情感观点，例如：“A产品的用户体验比B产品好多了。”对于这样一句话中表达了多个情感的句子，我们不能将其简单的归类为褒义或贬义的情感，而是需要更进一步的细化颗粒度，对评价实体的属性进行抽取，并将属性与相关实体之间进行关联，这就是属性级情感分析。

3 属性级情感分析

上文介绍的篇章级和句子级的情感分析，都无法确切的知道评价者喜欢和不喜欢的具体是什么东西，同时也无法区分对某一个被评价实体的A属性持褒义倾向，对B属性却持贬义倾向的情况。但在实际的语言表达中，一个句子中可能包含了多个不同情感倾向的观点，例如：“我喜欢这家餐厅的装修风格，但菜的味道却很一般。”类似于这样的句子，很难通过篇章级和句子级的情感分析了解到对象的属性层面。

为了在句子级分析的基础上更加细化，我们需要从文本中发现或抽取评价的对象主体信息，并根据文本的上下文判断评价者针对每一个属性所表达的是褒义还是贬义的情感，这种就称之为属性级的情感分析。属性级的情感分析关注的是被评价实体及其属性，包括评价者以及评价时间，目标是挖掘与发现评论在实体及其属性上的观点信息，使之能够生成有关目标实体及其属性完整的五元组观点摘要。具体到技术层面来看，属性级的情感分析可以分为以下6个步骤：

关于文本中的实体抽取和指代消解问题，我们已经在知识图谱的相关章节中做了介绍，这里就不再赘述。针对篇章级、句子级、属性级这三种类型的情感分析任务，人们做了大量的研究并提出了很多分类的方法，这些方法大致可以分为基于词典和基于机器学习两种，下面我们进行详细的讲解。

做情感分析离不开情感词，情感词是承载情感信息最基本的单元，除了基本的词之外，一些包含了情感含义的短语和成语我们也将其统称为情感词。基于情感词典的情感分析方法，主要是基于一个包含了已标注的情感词和短语的词典，在这个词典中包括了情感词的情感倾向以及情感强度，一般将褒义的情感标注为正数，贬义的情感标注为负数。

具体的步骤如图所示，首先将待分析的文本先进行分词，并对分词后的结果做去除停用词和无用词等文本数据的预处理。然后将分词的结果与情感词典中的词进行匹配，并根据词典标注的情感分对文本进行加法计算，最终的计算结果如果为正则是褒义情感，如果为负则是贬义情感，如果为0或情感倾向不明显的得分则为中性情感或无情感。

情感词典是整个分析流程的核心，情感词标注数据的好坏直接决定了情感分类的结果，在这方面可以直接采用已有的开源情感词典，例如BosonNLP基于微博、新闻、论坛等数据来源构建的情感词典，知网（Hownet）情感词典，台湾大学简体中文情感极性词典（NTSUSD），snownlp框架的词典等，同时还可以使用哈工大整理的同义词词林拓展词典作为辅助，通过这个词典可以找到情感词的同义词，拓展情感词典的范围。

当然，我们也可以根据业务的需要来自己训练情感词典，目前主流的情感词词典有三种构建方法：人工方法、基于字典的方法和基于语料库的方法。对于情感词的情感赋值，最简单的方法是将所有的褒义情感词赋值为+1，贬义的情感词赋值为-1，最后进行相加得出情感分析的结果。

但是这种赋值方式显然不符合实际的需求，在实际的语言表达中，存在着非常多的表达方式可以改变情感的强度，最典型的就是程度副词。程度副词分为两种，一种是可以加强情感词原本的情感，这种称之为情感加强词，例如“很好”相较于“好”的情感程度会更强烈，“非常好”又比“很好”更强。另外一种是情感减弱词，例如“没那么好”虽然也是褒义倾向，但情感强度相较于“好”会弱很多。如果出现了增强词，则需要在原来的赋值基础上增加情感得分，如果出现了减弱词则需要减少相应的情感得分。

另一种需要注意的情况是否定词，否定词的出现一般会改变情感词原本的情感倾向，变为相反的情感，例如“不好”就是在“好”前面加上了否定词“不”，使之变成了贬义词。早期的研究会将否定词搭配的情感词直接取相反数，即如果“好”的情感倾向是+1，那么“不好”的情感倾向就是-1。但是这种简单粗暴的规则无法对应上真实的表达情感，例如“太好”是一个比“好”褒义倾向更强的词，如果“好”的值为+1，那么“太好”可以赋值为+3，加上否定词的“不太好”变成-3则显然有点过于贬义了，将其赋值为-1或者-05可能更合适。

基于这种情况，我们可以对否定词也添加上程度的赋值而不是简单的取相反数，对于表达强烈否定的词例如“不那么”赋值为±4，当遇到与褒义词的组合时褒义词则取负数，与贬义词的组合则取正数，例如贬义词“难听”的赋值是-3，加上否定词变成“不那么难听”的情感得分就会是（-3+4=1）。

第三种需要注意的情况是条件词，如果一个条件词出现在句子中，则这个句子很可能不适合用来做情感分析，例如“如果我明天可以去旅行，那么我一定会非常开心。”，在这句话中有明显的褒义情感词，但是因为存在条件词“如果”，使得这个句子的并没有表达观点持有者的真实情感，而是一种假设。

除了条件句之外，还有一种语言表达也是需要在数据预处理阶段进行排除的，那就是疑问句。例如“这个餐厅真的有你说的那么好吗？”，虽然句子中出现了很强烈的褒义情感词“那么好”，但依然不能将它分类为褒义句。疑问句通常会有固定的结尾词，例如“……吗？”或者“……么？”，但是也有的疑问句会省略掉结尾词，直接使用标点符号“？”，例如“你今天是不是不开心？”，这个句子中含有否定词和褒义词组成的“不开心”，但不能将其分类为贬义情感。

最后一种需要注意的情况是转折词，典型词是“但是”，出现在转折词之前的情感倾向通常与转折词之后的情感倾向相反，例如：“我上次在这家酒店的住宿体验非常好，但是这次却让我很失望。”在这个转折句中，转折词之前的“非常好”是一个很强的褒义词，但真实的情感表达却是转折词之后的“很失望”，最终应该将其分类为贬义情感。当然，也存在出现了转折词，但语句本身的情感并没有发生改变的情况，例如“你这次考试比上次有了很大的进步，但是我觉得你可以做得更好”，这里的转折词没有转折含义，而是一种递进含义。在实际操作中，我们所以需要先判断转折句真实的情感表达到底是哪个，才能进行正确的分析计算。

构建情感词典是一件比较耗费人工的事情，除了上述需要注意的问题外，还存在精准度不高，新词和网络用语难以快速收录进词典等问题。同时基于词典的分析方法也存在很多的局限性，例如一个句子可能出现了情感词，但并没有表达情感。或者一个句子不含任何情感词，但却蕴含了说话人的情感。以及部分情感词的含义会随着上下文语境的变化而变化的问题，例如“精明”这个词可以作为褒义词夸奖他人，也可以作为贬义词批评他人。

尽管目前存在诸多问题，但基于字典的情感分析方法也有着不可取代的优势，那就是这种分析方法通用性较强，大多数情况下无需特别的领域数据标注就可以分析文本所表达的情感，对于通用领域的情感分析可以将其作为首选的方案。

我们在机器学习算法的章节介绍过很多分类算法，例如逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN等，这些算法都可以用于情感识别。具体的做法与机器学习一样需要分为两个步骤，第一步是根据训练数据构建算法模型，第二步是将测试数据输入到算法模型中输出对应的结果，接下来做具体的讲解。

首先，我们需要准备一些训练用的文本数据，并人工给这些数据做好情感分类的标注，通常的做法下，如果是褒义和贬义的两分类，则褒义标注为1，贬义标注为0，如果是褒义、贬义和中性三分类，则褒义标注为1，中性标注为0，贬义标注为-1

在这一环节中如果用纯人工方法来进行标注，可能会因为个人主观因素对标注的结果造成一定影响，为了避免人的因素带来的影响，也为了提高标注的效率，有一些其他取巧的方法来对数据进行自动标注。比如在电商领域中，商品的评论除了文本数据之外通常还会带有一个5星的等级评分，我们可以根据用户的5星评分作为标注依据，如果是1-2星则标注为贬义，如果是3星标注为中性，4-5星标注为褒义。又比如在社区领域中，很多社区会对帖子有赞和踩的功能，这一数据也可以作为情感标注的参考依据。

第二步是将标注好情感倾向的文本进行分词，并进行数据的预处理，前文已经对分词有了很多的介绍，这里就不再过多的赘述。第三步是从分词的结果中标注出具备情感特征的词，这里特别说一下，如果是对情感进行分类，可以参考情感词典进行标注，也可以采用TF-IDF算法自动抽取出文档的特征词进行标注。如果分析的是某个特定领域的，还需要标注出特定领域的词，例如做商品评价的情感分析，需要标注出商品名称，品类名称，属性名称等。第四步根据分词统计词频构建词袋模型，形成特征词矩阵，如表所示。在这一步可以根据业务需要给每个特征词赋予权重，并通过词频乘以权重得到特征词分数。最后一步就是根据分类算法，将特征词矩阵作为输入数据，得到最终的分类模型。

当训练好分类模型之后，就可以对测试集进行分类了，具体的流程与建模流程类似，先对测试的文本数据进行分词并做数据预处理，然后根据特征词矩阵抽取测试文本的特征词构建词袋矩阵，并将词袋矩阵的词频数据作为输入数据代入之前训练好的模型进行分类，得到分类的结果。

采用基于机器学习的方法进行情感分析有以下几个不足之处，第一是每一个应用领域之间的语言描述差异导致了训练得到的分类模型不能应用与其他的领域，需要单独构建。第二是最终的分类效果取决于训练文本的选择以及正确的情感标注，而人对于情感的理解带有主观性，如果标注出现偏差就会对最终的结果产生影响。

除了基于词典和基于机器学习的方法，也有一些学者将两者结合起来使用，弥补两种方法的缺点，比单独采用一种方法的分类效果要更好，另外，也有学者尝试使用基于LSTM等深度学习的方法对情感进行分析，相信在未来，情感分析会应用在更多的产品中，帮助我们更好的理解用户需求，提升用户使用智能产品的体验。

随着深度神经网络等算法的应用，情感分析的研究方向已经有了非常大的进展，但依然存在着一些难题是目前尚未解决的，在实操过程中需特别注意以下几种类型数据：

情绪轮在用户体验设计上被广泛的应用，很多情感化设计都是基于情绪轮进行的。但是在人工智能领域，将情绪进行多分类比情感分析的三分类任务要难得多，目前大多数分类方法的结果准确性都不到50%。这是因为情绪本身包含了太多的类别，而且不同的类别之间又可能具有相似性，一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别，算法很难对其进行分类。即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳，因为情绪是非常主观性的，不同的人对不同的文本可能产生不同的理解，这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。

我觉得是个人的情感散文，为什么叫朝花夕拾，就是说鲁迅先生在自以为将要老的时候拾起来的一些往事。什么国家危亡的生活现状，无产阶级的背景……，鲁迅骨子里有这些思想，当然会有些流露，但是主题只不过就是他自己个儿的回的人的尊敬；

5、 对社会改革的希望。

《朝花夕拾》创作于1926年，是鲁迅所写的唯一一部回忆性的散文集，原名《旧事重提》，后由鲁迅改为《朝花夕拾》，一向得到极高的评价。

“朝”表示早年时候，“夕”表示晚年时期，这个词的意思是早上的花晚上来捡，这里指鲁迅先生在晩年回忆童年时期、少年时期、青年时期的人和事。

作者说，这些文章都是“从记忆中抄出来”的“回忆文”。本书为鲁迅一九二六年所作回忆散文的结集，共十篇。前五篇写于北京，

Ⅰ情感（心理学用词）

情感是态度这一整体中的一部分，它与态度中的内向感受、意向具有协调一致性，是态度在生理上一种较复杂而又稳定的生理评价和体验。情感包括道德感和价值感两个方面，具体表现为爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等等。

《心理学大辞典》中认为：“情感是人对客观事物是否满足自己的需要而产生的态度体验”。同时一般的普通心理学课程中还认为：“情绪和情感都是人对客观事物所持的态度体验，只是情绪更倾向于个体基本需求欲望上的态度体验，而情感则更倾向于社会需求欲望上的态度体验”。但实际上，这一结论一方面将大家公认的幸福、美感、喜爱等等，较具有个人化而缺少社会性的感受排斥在情感之外；而另一方面又显然忽视了情绪感受上的喜、怒、忧、思、悲、恐、惊，和社会性情感感受上的爱情、友谊、爱国主义情感在行为过程中具有的交叉现象，例如一个人在追求爱情这一社会性的情感过程中随着行为过程的变化同样也会有各种各样的情绪感受，而爱情感受的稳定性和情绪感受的不稳定性又显然表明了爱情和相关情绪是有区别的。基于这两点，将情感和情绪以基本需要、社会需求相区别，或者是将情感和情绪这两者混为一谈都显然不合适的。

情绪是身体对行为成功的可能性乃至必然性，在生理反应上的评价和体验，包括喜、怒、忧、思、悲、恐、惊七种。行为在身体动作上表现的越强就说明其情绪越强，如喜会是手舞足蹈、怒会是咬牙切齿、忧会是茶饭不思、悲会是痛心疾首等等就是情绪在身体动作上的反应。生理反应是情绪存在的必要条件，为了证明这一点，心理学家给那些不会产生恐惧和回避行为的心理病态者注射了肾上腺素，结果这些心理病态者在注射了肾上腺素之后和正常人一样产生了恐惧，学会了回避任务。情感也是一样，比如没有性欲当然不会有爱情的，而当人吃了春药以后，伴随着性欲的旺盛一见钟情的可能性也就会随之加大了。所以，由不同的药物刺激引发的行为过程也表明了，情绪和情感显然是有区别的两种不尽一致的心理生理过程。情感不仅仅指人的喜怒哀乐，而是泛指人的一切感官的、机体的、心理的以及精神的感受。

实质上，在行为过程中态度中的情感和情绪的区别就在于：情感是指对行为目标目的的生理评价反应，而情绪是指对行为过程的生理评价反应。再以爱情举例来说，当我们产生爱情时是有目标的，我们的爱情是对相应目标的一种生理上的评价和体验，同时当我们随着爱情的追求这一行为过程的起伏波折我们又会产生各种各样的情绪。

本质

情感：生活现象与人心的相互作用下，产生的感受。

情感客观的方面：生活现象中蕴含了情感，人的大脑可以感受到这种情感。

情感主观的方面：第一，即使过同样的生活，美好的人和丑恶的人对生活的感觉不同，第二，受到负面情感刺激而心情不好时，感受情感的能力就下降了。

因此，情感是生活现象与人心共同决定的，而不能单独由某一方来定。

情感是人对现实的一种比较固定的态度，它表现为与人的个性、道德经验等有关的各种体验之中。

我们常常说“感觉”这个词，例如：一对恋人分手了，理由是彼此对彼此没有感觉了，再例如：活的麻木了，已经对生活没感觉了。感觉就是从生活现象里感受到的情感，这是由生活现象和人心两方面共同决定的情感。

作用

概括而言，情感的重要作用主要表现为四个方面：

－情感是人适应生存的心理工具，

－能激发心理活动和行为的动机，

－是心理活动的组织者，

－也是人际通信交流的重要手段。

从生物进化的角度我们可以把人的情绪分为基本情绪 和复杂情绪。

情感在社会交往中的常见作用

愤怒往往能使对方丧胆而让步；流泪能够换得对方的同情；恐惧能将人们的心拴在一起；情感冷漠常使交往者打退堂鼓；感情相同时往往会得到双方的共鸣；坦诚和坦白可以获得人的同情；多轮谈判当中，先由一个唱黑脸再由一个唱白脸，更容易达到预期目的；喜欢原则；嘻笑怒骂往往能达到目的，使对方难以抵抗，不战而降。

情感的个体差异

编辑

1、情感的倾向性

情感的倾向性是指一个人的情感指向什么和为什么会引起，它和一个人的世界观、人生观有着密切的联系，也和一个人的人生态度有关。比如憎恶的情感，如果它指向危害国家利益，破坏国家财产的人和事，那这种情感就是高尚的情感；如果把这种情感指向批评过自己缺点的人，或在能力和人品上都超过自己的人，那这种情感就是低下的情感。评价同样一种情感，要分析其倾向性。

2、情感的深刻性

情感的深刻性是指一个人的情感涉及有关事物的本质程度。能深入地渗透到一个人生活的各个方面的情感就是深刻的情感。人的情感是由一定的客观事物引起的，越是接近事物的本质，就越具有深刻性，而由表面现象引起的情感则缺乏深刻性。具有艺术修养的人在欣赏舞台上的时装表演时所产生的情感，即美感，就是一种深刻的情感；而缺乏艺术修养的人只是图新鲜、凑热闹来看演出，这时他表现出的情感即是快感，就是一种肤浅的情感。两个人经历了风风雨雨并相濡以沫的情感是深刻的情感；而萍水相逢或酒肉朋友之间的情感，则是肤浅的情感。同一种情感能深入地体现一个人生活的各个方面，这也是一种深刻的情感。

3、情感的稳固性

情感的稳固性是指情感的稳固程度和变化情况。情感的稳固性是一个人主观世界稳固性的具体表现。情感不稳固的人，生活往往是贫乏、无聊和没有活力的，因为情感失去了积极的作用，不能成为人经常的、持久的活动动力。只有在正确的世界观、人生观指导下产生的情感才是稳固的情感。具有这种情感的人，无论在工作、学习和生活中，都具有自觉、积极和始终如一的态度。即使经常从事某一项工作，也不会因时间的推移而冷淡。

4、情感的效果性

情感的效果性是指一个人的情感在其实践活动中发生作用的程度。情感效果性高的人，任何情感都会成为鼓舞其进行实际行动的动力。不仅愉快的、满意的情感会鼓舞其以积极的态度去工作和生活，即使产生不愉快、不满意的情感，也能被转化为力量。相反，情感效果性低或者没有情感效果性的人，虽然也常常产生一些情感体验，这种体验有时还很强烈，但也仅仅是停留在“体验”上，对于实际行动却没有任何积极的作用。

另外，“情感”作为一个汉语词汇

情感基本释义：1、心情感动。2、人受外界刺激而产生的心理反应，如喜、怒、悲、恐、爱、憎等。3、特指爱情。显然爱情属于情感，而不属于物质。包养形式的爱情也并不是爱情，不管是原配还是小三，爱情都不应该是金钱往来的关系。

基本释义

1、心情感动

汉王粲《柳赋》：“枝扶疏而覃布，茎森梢以奋扬。人情感于旧物，心惆怅以增虑。”

南朝宋傅亮《为宋公求加赠刘前军表》：“金兰之分，义深情感，是以献其乃怀，布之朝听。”

2、人受外界刺激而产生的心理反应，如喜、怒、悲、恐、爱、憎等

晋陆云《与陆典书书》：“且念亲各尔分析，情感复结，悲叹而已。”

唐白居易《庭槐》诗：“人生有情感，遇物牵所思。”

魏巍《东方》第六部第二章：“但是这种情感也以对英雄的景仰居多。”

3、特指爱情

显然爱情属于情感，而不属于物质。包养形式的爱情也并不是爱情，不管是原配还是小三，爱情都不应该是金钱往来的关系。

习惯用语

be crossed in love 失恋

calf [puppy] love 童年时的恋爱

cupboard love 有所贪图的爱； 因企图得到某物所表示的亲热

fall in love (with) 对产生爱情

fall out of love (with) 爱情中断

for love 为了爱[兴趣]，由于爱好而做某事； 无报酬地

for love or money 无论出什么代价； 无论如何（常用于否定句）

for the love of 为了起见，看在的分上

for the love of Mike [口]看在上帝分上； 务请

give [send] one's love to sb 向某人致敬[问候]

He knows not what love is that has no children [谚]没有孩子的人不知道什么叫爱。

in love (with) 在恋爱中； 热爱着（事物，职业）

light o' [of] love 放荡的女人，水性杨花的女子 妓女

make love to sb 向某人求爱； 与某人发生性关系

One love drives out another [谚]新的爱情来，旧的爱情去。

out of love (with) 不喜欢，觉得讨厌

Platonic love 精神上的恋爱； 男女间的纯洁友谊

play for love （打牌）打着玩玩（不赌钱）

There's no love lost between them [废]他们彼此相爱，他们非常相爱。他们之间没有好感，他们彼此厌恶。

Unlucky in love,lucky at play [谚]情场失意，赌场得意。

love all [体]双方打成零比零

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1  数据的规模性

2   数据结构多样性

3   数据传播高速性

4   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1  大数据采集

2   大数据预处理

3  大数据存储及管理

4   大数据安全技术

5  大数据分析与挖掘

6   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1   基础运营方式

2   数据租赁运营方式

3   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1   价格策略和优化定价

2   客户分析

3   提升客户关系管理

4   客户相应能力和洞察力

5 智能嵌入的情景营销

6   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1   需求信息收集及新产品立项阶段

2  新产品设计及生产调试阶段

3  小规模试销及反馈修改阶段

4   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1   获取大数据

2   选择定价方法

3   分析影响定价因素的主要指标

4  建立指标体系表

5   构建定价模型

6  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1   增强客户粘性

2   挖掘潜在客户

3   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1   价值落地

2  杠杠传播

3   深度融合

4   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1   可量化

2   可调控

3  保持企业和客户的互动沟通

4  简化过程

精准营销的步骤

1  确定目标

2  搜集数据

3   分析与建模

4  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

文本情感分析根据文本大小可以划分为单词，句子级和篇章级，根据不同的分析目的，可以分为主客观分析(作者对客观事物的分析)和主观分析(作者自己的体验);根据处理方法的可以分为基于词典的情感分析和基于机器学习(SVM方法，神经网络和朴素贝叶斯方法)的情感分析;根据是否有人工参与，可以分为非监督和监督分类方法，区别在于是否需要人工情感标记。算法，主要的改进是通过依赖分析，围绕情感词，进行情感倾向性分析。

情感分析也被称为意见挖掘。情感分类涉及多个领域，如自然语音处理，人工智能，自动文本分类，文本挖掘，心理学等。它主要用来判别自然语言文字表达的观点，喜好以及感受和态度等相关的信息。