TeleVis:基于 NLP 的新闻舆情可视化项目关联比赛: 数据可视化公益行动 一、项目名称 TeleVis:基于

发布时间:2024-12-16 02:26

关联比赛:  数据可视化公益行动

一、项目名称

TeleVis:基于 NLP 的新闻舆情可视化项目

二、团队信息

团队名称:TeleVis

单 位:金融壹账通大数据研究院

成 员:杨镭、郭凌峰、王天宇、黄北辰、齐婧含

三、项目介绍

政企机构的舆情管理存在数据难、分析难、发现迟的痛点。本项目通过抓取新闻、微博等公开信息,对全球疫情及舆情对应变化进行可视化分析,提供端到端舆情管理方案。

“远邻帮”:3D 交互大屏,对全球情况发展及物资互动进行展现。 “望风台”:NLP 自然语言搜索驱动的可视化平台,分析人们在疫情期间的关注重心及情绪变化。 “舆查查”:微博文本解析过程则通过工具可视化呈现。

本方案可复用至日常或特殊时期舆情监测,帮助政企机构有效进行舆情管理。

四、创作初心

期间的网络信息传播让人们及时了解动态的同时,也增加了负面信息或情绪的传播风险。舆情信息难采集、难分析,希望用数据可视化应用的形式助力舆情分析管理。

五、作品演示视频

b 站搜索“加马远望”,可查看完整 PPT 和 demo 视频~ (点我)

1、远邻帮(3D 交互大屏):

Demo 体验:http://45.32.44.25:9090/ (PC 端,chrome 浏览器)

演示视频:dwz.win/7Ms

2、望风台(NLP 可视分析平台):

演示视频:TeleVis-demo02-舆情数据-监测分析平台_哔哩哔哩_bilibili

3、舆查查(微博文本分析工具)

演示视频:TeleVis-demo03-舆情数据-分析工具“舆查查”_哔哩哔哩_bilibili

Demo 体验(PC 端):http://47.103.76.34:8000/ (chrome 浏览器)

Demo 体验(移动端):

完整方案讲解视频:TeleVis项目解说_哔哩哔哩_bilibili

六、作品详细解读

1、远邻帮: 整体展示全球态势及物资互动流向,具体分为三个子环节:

3D Globe: 国际物资互助可视化

体现各国的物资捐赠和受赠情况(数据来源新闻信息),可随时间轴进行趋势展现。图中蓝色粒子路径为“受赠”, 橙色粒子为“捐出”。粒子的运动方向即为捐赠方向。国家可点击切换,默认主视角为中国。

全球物资新闻动态

展现物资数据来源,网络新闻的原文信息与标签轮播。新闻信息要素:标题、图标、捐赠国家与方向、物资类型标签、概要、原文链接。

全球确诊数可视化

用户可切换地球的可视化模式,展示每天的各 国确诊病例变化。与物资流向可交叉判断,如国内严重时,物资通过华侨 等人的捐助,从国外流入国内;近期国内态势缓和,物资则进行反方向流出。

2、望风台

① 热点分析

疫情期间,群众的关心焦点是什么?随着疫情发展,群众情绪曲线如何变化?热词看板通过观测讨论热词与亲故曲线,设置负面情绪阈值预警。

主要发现:

高频热词分布:了解当前讨论热词,明确当前群众关注重心。 每天热搜类别分布:了解讨论热搜类别,关注每日讨论倾向。 随态势逐渐得到控制,从 2/10 日起,人们开始有序复工,娱乐话题占比逐渐恢复,相关热搜下降;18 日起,随着国外状况恶化,对国外热搜讨论缓步上升。 每天主导情绪变化:观察情绪曲线变化,监控群众,负面情绪过高时及时进行预警。发展期间,负面情绪热搜占据主导地位;2 月 10 日-20 日复工期间,情绪较平稳。后期因国外情况,负面情绪又开始攀升。

② 发声者分析

群众关心的热点,是由谁来传递表达的?信息过剩时,又会选择听取谁的话?特殊时刻,自媒体是否依旧被人们所信赖?发声者看板关注在期间的活跃博主,并重点比较官媒、市场化媒体、自媒体及明星四类博主,观察他们发声内容倾向;并通过转评赞数量,观察普通用户对不同类型博主发声的倾向性。

主要发现:

主要发声媒体:帮助定位活跃博主,并分析发声者影响力

期间,人民日报等官媒非常活跃;以全部发博数做为参考,可看出虽然正常时期市场化媒体最活跃,但期间官媒主动承担起宣传责任,主动积极传导相关信息;

期间各媒体类别发博类型占比:

官媒和市场化媒体着重宣传疫情相关信息,对负面信息的传递较谨慎;自媒体与明星仍主要集中于娱乐话题;

各媒体类别期间微博转发数占比:观察群众对不同发声者的倾向性,有效利用活跃博主进行宣导;

相关信息,官媒的转评赞数量最高,说明关键时期,人们还是选择相信官媒;自媒体在娱乐方面占比较高,但疫情相关信息转评赞数量都相对靠后;明星作为特殊的用户,发博频次较低,但转评赞数量惊人。因其粉丝量巨大,且粉丝年龄层普遍较低,明星在舆论层面起到重要引导作用。

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