廈門大學(xué)發(fā)布2021年中國(guó)70大中城市租賃房屋資源稟賦指數(shù)分析報(bào)告和2021年中國(guó)房產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析報(bào)告


2022年6月19日,由廈門大學(xué)管理學(xué)院、廈門大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究所廈門大學(xué)研究基地共同發(fā)起“2021年中國(guó)房產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析報(bào)告”正式發(fā)布。
2022年6月19日,由廈門大學(xué)管理學(xué)院、廈門大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究所廈門大學(xué)研究基地共同發(fā)起,廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心、廈門市云眾聯(lián)大數(shù)據(jù)科技有限公司聯(lián)合研發(fā)的“基于大數(shù)據(jù)的租賃房屋資源稟賦指數(shù)——中國(guó)70大中城市”和由廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能學(xué)院和廈門市云眾聯(lián)大數(shù)據(jù)科技有限公司聯(lián)合研發(fā)的“2021年中國(guó)房產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析報(bào)告”正式發(fā)布。本次發(fā)布會(huì)采用線上為主,線上線下相結(jié)合的形式舉辦。
發(fā)布會(huì)由云評(píng)研究院秘書長(zhǎng)張露沁主持,中國(guó)房地產(chǎn)估價(jià)師與房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人學(xué)會(huì)會(huì)長(zhǎng)柴強(qiáng),廈門大學(xué)管理學(xué)院教授、廈門大學(xué)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)國(guó)家研究院副院長(zhǎng)、廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心主任,中國(guó)統(tǒng)計(jì)教育學(xué)會(huì)副會(huì)長(zhǎng)朱建平,廈門云評(píng)眾聯(lián)科技有限公司創(chuàng)始人、中國(guó)房地產(chǎn)估價(jià)與經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事、廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心高級(jí)顧問李秀榮,東北財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與人工智能學(xué)院副院長(zhǎng)、中國(guó)信息經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)數(shù)字產(chǎn)業(yè)與區(qū)域振興專業(yè)委員會(huì)副主任徐健,北京反侵權(quán)假冒聯(lián)盟理事長(zhǎng)洪云鋒,廈門銀行徐杰出席本次發(fā)布會(huì)并致辭。
本次發(fā)布會(huì)的第一場(chǎng)報(bào)告是2021年中國(guó)70大中城市租賃房屋資源稟賦指數(shù)分析報(bào)告
租賃房屋資源稟賦相關(guān)圖表和小區(qū)排名等內(nèi)容的展示鏈接:http://index-lv3.yunping.com/。如圖1所示,網(wǎng)站提供了包括70座城市小區(qū)數(shù)量、資源點(diǎn)樣本數(shù)量、指標(biāo)數(shù)量權(quán)重、距離權(quán)重、城市綜合指數(shù)分布、各城市一級(jí)指數(shù)分布、各城市各項(xiàng)資源稟賦指數(shù)熱力圖、各小區(qū)各項(xiàng)資源稟賦指數(shù)數(shù)值、城市前百小區(qū)各項(xiàng)資源稟賦指數(shù)分布以及可提供的數(shù)據(jù)資源服務(wù)列表等內(nèi)容。
構(gòu)建城市或地區(qū)的租賃房資源稟賦指數(shù)對(duì)規(guī)范住宅租賃管理行為、引導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)都具有重要意義。
①租賃房資源稟賦指數(shù)可以為政府研究租賃市場(chǎng)和公共租賃住房保障政策,實(shí)施市場(chǎng)監(jiān)控、政策調(diào)控等提供服務(wù)。通過資源稟賦指數(shù)的分析,可以展現(xiàn)各資源稟賦對(duì)房屋租金價(jià)格的影響程度,以及不同片區(qū)租金價(jià)格差異程度和原因,進(jìn)而可以為政府確定租賃房?jī)r(jià)格以及制定相關(guān)政策提供參考。
②房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)通過租賃房資源稟賦指數(shù)等房地產(chǎn)市場(chǎng)指標(biāo),企業(yè)可分析判斷租賃市場(chǎng)的運(yùn)行趨勢(shì)和相關(guān)政策走向,為項(xiàng)目的投資估算和項(xiàng)目的營(yíng)銷推廣提供參考。
③公眾也可通過租賃房資源稟賦指數(shù)了解住宅租賃市場(chǎng)、選擇合適的租賃房屋信息渠道,根據(jù)自己的居住習(xí)慣、房屋消費(fèi)能力、居住時(shí)間等情況作出自己的租賃選擇。如租戶可以根據(jù)自己比較關(guān)注的某一個(gè)或若干個(gè)資源的稟賦指數(shù)來確定租賃房源的片區(qū),或者在既定的片區(qū)內(nèi)根據(jù)自己比較關(guān)注的某一個(gè)或若干個(gè)資源的稟賦指數(shù)來確定合適的小區(qū),這樣可以更快速更有目的性的進(jìn)行租賃選擇。
④估價(jià)機(jī)構(gòu)及估價(jià)師一方面為租賃房資源稟賦指數(shù)的構(gòu)建以及相關(guān)的影響因素、數(shù)據(jù)的收集和動(dòng)態(tài)維護(hù)等提出專業(yè)的意見和建議,使租賃房資源稟賦指數(shù)更具指導(dǎo)性和專業(yè)性;另一方面,估價(jià)機(jī)構(gòu)和估價(jià)師在進(jìn)行估價(jià)作業(yè)時(shí)可將租賃房資源稟賦指數(shù)作為租金估價(jià)相關(guān)參數(shù)取值的參考,并可為估價(jià)委托人提供相關(guān)的咨詢服務(wù)等。
租賃房屋資源稟賦指數(shù)分析報(bào)告使用的數(shù)據(jù)主要包括70座大中城市小區(qū)詳情數(shù)據(jù)和小區(qū)周邊租賃資源稟賦情況,經(jīng)過多方對(duì)比和估價(jià)師確定最終選擇云評(píng)眾聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)中2021年9月到2022年1月的小區(qū)詳情數(shù)據(jù),具體如表1所示。
此外,各小區(qū)周邊租賃資源稟賦情況由廈門大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘研究中心和云評(píng)眾聯(lián)運(yùn)用定向資料搜集技術(shù)自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲取,如表2所示。
指標(biāo)體系中,一級(jí)指標(biāo)通過劃分交通、教育、生活服務(wù)、體育與休閑和醫(yī)療健康等分領(lǐng)域指標(biāo),計(jì)算得到的對(duì)應(yīng)分領(lǐng)域的指數(shù)反映了房屋周邊各個(gè)領(lǐng)域的資源稟賦豐富程度;二級(jí)指標(biāo)則是通過進(jìn)一步細(xì)分上述5個(gè)領(lǐng)域,選取22個(gè)指標(biāo),其對(duì)應(yīng)的指數(shù)則反映了房屋周邊各個(gè)具體資源稟賦豐富程度。
與前兩期類似,本期小區(qū)數(shù)據(jù)取自云評(píng)數(shù)據(jù)庫(kù),經(jīng)云評(píng)估價(jià)師和數(shù)據(jù)工程師處理,小區(qū)數(shù)據(jù)不需要進(jìn)行額外的處理。在聽取了專家的建議,經(jīng)過現(xiàn)有研究的整合分析和實(shí)際評(píng)估后,對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和相關(guān)算法的改進(jìn)。因此,得到圖2和圖3 中的七個(gè)地區(qū)租賃房屋資源稟賦綜合指數(shù)的分布以及對(duì)應(yīng)的表4和表5給出的七個(gè)地區(qū)租賃房屋資源稟賦綜合指數(shù)分布的一些統(tǒng)計(jì)量。
以下是各分領(lǐng)域指數(shù)的分析結(jié)論:
一、交通綜合指數(shù)。通過數(shù)據(jù)分析得出:隨著城市的進(jìn)一步發(fā)展,交通資源的分布將趨向于平滑,70座城市內(nèi)部將不再存在公共交通資源極端不足的情況,但城市之間資源差異仍會(huì)繼續(xù)存在。
二、教育綜合指數(shù)。分析得出70座城市之間和城市內(nèi)部的教育資源存在較明顯的兩極分化現(xiàn)象。
三、生活服務(wù)綜合指數(shù)。在生活服務(wù)資源方面,大多城市可以劃分為不太明顯的三個(gè)圈層:匱乏,相對(duì)不足和相對(duì)富足。另外,從更大的峰度上來看,生活服務(wù)資源的城市內(nèi)部與城市間的聚集情況更為明顯:僅有少數(shù)的小區(qū)或城市具備較豐富的生活服務(wù)資源,大多數(shù)城市和城市內(nèi)部的小區(qū)該方面的資源均相對(duì)較少。
四、體育與休閑綜合指數(shù)。前面三個(gè)一級(jí)指數(shù)代表的資源多為政府提供的公共服務(wù)資源,受到政府統(tǒng)籌規(guī)劃的約束,而體育與休閑資源中存在較多的非政府提供的資源,因此其選址決策更多地受到其自身預(yù)算約束和預(yù)期收益等方面的影響,因此分布不均勻的特征更為明顯。
五、醫(yī)療健康綜合指數(shù)。有趣的是,通過分析相關(guān)數(shù)據(jù),類似于生活服務(wù)綜合指數(shù),在醫(yī)療健康資源方面,大多數(shù)地區(qū)都可以劃分出三個(gè)圈層,特別是華東、華南、華中和西南地區(qū),其左側(cè)厚尾和雙峰特征較華北和西北地區(qū)更為明顯。七個(gè)地區(qū)均存在非常顯著的雙峰乃至多峰現(xiàn)象,醫(yī)療健康資源的分配十分不均衡。
綜上所述,七個(gè)地區(qū)的綜合指數(shù)和各個(gè)一級(jí)指數(shù)大致有以下幾個(gè)特點(diǎn):明顯的左偏,部分指數(shù)存在左尾的小峰值,多峰態(tài)以及南方地區(qū)多比北方地區(qū)的分布更為均衡。根據(jù)租賃房資源稟賦指數(shù),政府能夠從多渠道實(shí)施市場(chǎng)監(jiān)控,房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)能更準(zhǔn)確地對(duì)項(xiàng)目的投資價(jià)值進(jìn)行估算,并針對(duì)不同目標(biāo)群體選擇營(yíng)銷推廣方式,公眾也可通過租賃房資源稟賦指數(shù)了解住宅租賃市場(chǎng),根據(jù)自己的居住習(xí)慣、房屋消費(fèi)能力、居住時(shí)間等情況作出自己的租賃選擇。
本次發(fā)布會(huì)的第二場(chǎng)報(bào)告是2021年中國(guó)房產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)輿情分析報(bào)告
本期分析報(bào)告以“中國(guó)房產(chǎn)”為主題,從近期受民眾關(guān)注度較高的熱點(diǎn)話題“房屋買賣”、“政策”、“落戶”、“住房問題”、“土地市場(chǎng)”、“監(jiān)督管理”、“成交量”、“房住不炒”、“房貸”、“房企”、“實(shí)體因素”和“工程建設(shè)”等進(jìn)行輿情分析。本次報(bào)告利用聚焦型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)對(duì)全國(guó)7家大型門戶網(wǎng)站和微博平臺(tái)的房地產(chǎn)話題進(jìn)行輿情信息獲取,共獲得住房相關(guān)新聞?wù)?6465條,新聞評(píng)論12005條,微博正文62394條,微博評(píng)論52718條。通過數(shù)據(jù)清洗,得到有效數(shù)據(jù)新聞?wù)臑?0417條,新聞評(píng)論6374條,微博平臺(tái)正文25861條,微博評(píng)論32083條。
通過網(wǎng)絡(luò)輿情分析技術(shù),探討了2021年中國(guó)房地產(chǎn)熱點(diǎn)話題關(guān)注特征,即熱度差異、內(nèi)容識(shí)別、關(guān)聯(lián)程度,并且對(duì)房地產(chǎn)熱點(diǎn)話題文章及其對(duì)應(yīng)的評(píng)論進(jìn)行了情感傾向性分析,進(jìn)而對(duì)2021年中國(guó)房產(chǎn)公眾關(guān)注的熱點(diǎn)話題特征進(jìn)行了深刻的剖析。
一、特征分析反映熱點(diǎn)話題輿情。
為了探索數(shù)據(jù)中公眾關(guān)于房地產(chǎn)討論的熱點(diǎn)話題,采用自然語言處理技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中的評(píng)論文本進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注處理,運(yùn)用TF-IDF方法計(jì)算每個(gè)詞的重要性,結(jié)合詞語的詞性篩選得到最終的關(guān)鍵詞。將每個(gè)熱點(diǎn)話題中的關(guān)鍵詞按照頻率由高到低排序,挖掘輿情特征。
住房不炒成為本次全國(guó)樓市網(wǎng)絡(luò)輿論關(guān)注的焦點(diǎn)。分析數(shù)據(jù)中公眾關(guān)于房地產(chǎn)討論的熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn),“住房不炒”熱點(diǎn)話題的詞頻數(shù)為45526,成為本次報(bào)告關(guān)注的焦點(diǎn)話題,圍繞住房不炒,“房地產(chǎn)”、“樓市”、“房?jī)r(jià)”成為這個(gè)話題中受關(guān)注程度較高的詞匯。充分體現(xiàn)了2021年7月22日國(guó)務(wù)院副總理韓正重申“房住不炒”的定位,為下半年房地產(chǎn)政策調(diào)控明確定調(diào),全面落實(shí)穩(wěn)地價(jià)、穩(wěn)房?jī)r(jià)、穩(wěn)預(yù)期的房地產(chǎn)長(zhǎng)效機(jī)制?!俺山涣俊焙汀皩?shí)體因素”熱點(diǎn)話題的詞頻數(shù)分別為45335和44232,隨著“一省一政”的實(shí)施,不同城市中房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)于政策的反映也存在差異性,無論是房地產(chǎn)開發(fā)商的業(yè)績(jī)保障還是公眾自身的購(gòu)房意愿,也成為關(guān)注的焦點(diǎn)。如今人們對(duì)于房屋追求有了進(jìn)一步的提升,不僅是房屋本體價(jià)值的體現(xiàn),更注重“生活區(qū)”這個(gè)實(shí)體因素,這樣樓盤面積與花園等基本設(shè)施,將成為了公眾關(guān)注的重要因素之一。
發(fā)展保障性租賃住房進(jìn)一步完善住房保障體系。通過分析發(fā)現(xiàn),熱點(diǎn)話題詞“房屋買賣”和“住房問題”的詞頻數(shù)分別為23990和27701,其出現(xiàn)的高頻詞匯有“房屋”、“產(chǎn)權(quán)”、“租賃”、 “保障”、“城區(qū)”、“試點(diǎn)”、“新城”等,這兩個(gè)熱點(diǎn)話題反映出同一類輿情。在房地產(chǎn)相關(guān)政策的驅(qū)動(dòng)下,房屋產(chǎn)權(quán)與房屋租賃政策引起公眾的關(guān)注。也充分體現(xiàn)了在“十四五”期間,將以發(fā)展保障性租賃住房為重點(diǎn),進(jìn)一步完善住房保障體系,增加保障性住房供給,努力實(shí)現(xiàn)全體公眾住有所居。因此如何保障公眾的居住權(quán)益與新城的建設(shè)規(guī)劃成為公眾關(guān)注的焦點(diǎn)。
強(qiáng)化監(jiān)督管理進(jìn)一步規(guī)范土地市場(chǎng)和工程建設(shè)。通過對(duì)高頻詞匯分布的結(jié)果進(jìn)行觀察,發(fā)現(xiàn)“土地市場(chǎng)”詞頻數(shù)為18235、“工程建設(shè)”詞頻數(shù)為18084、 “房企”詞頻數(shù)為14842、“監(jiān)督管理”詞頻數(shù)為12994。隨著房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控,全國(guó)各地都出臺(tái)了新的土地市場(chǎng)政策,同時(shí)圍繞“工程建設(shè)”,“配套設(shè)施”也是一個(gè)高頻詞匯,可見土地市場(chǎng)的開發(fā)與房屋建設(shè)的配套設(shè)施,是如今人們相關(guān)話題高度討論的內(nèi)容。近幾年,由于疫情的影響,房地產(chǎn)開發(fā)商在資金上的壓力越來越大,在改善資金回流,穩(wěn)定房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展的過程中,進(jìn)一步落實(shí)城市政府主體責(zé)任,強(qiáng)化省級(jí)政府的監(jiān)督指導(dǎo)責(zé)任,也受到了公眾的普遍關(guān)注。
人才落戶是引進(jìn)高層次人才的有力手段。通過分析發(fā)現(xiàn),“房貸”詞頻數(shù)為12710、“落戶”詞頻數(shù)為9738、“政策”詞頻數(shù)為8514。在這里特別需要提及的是,以“落戶”為熱點(diǎn),“學(xué)校”、“人才”、“教育資源”成為這個(gè)話題中受關(guān)注程度較高的詞匯,充分反映出人才落戶是引進(jìn)高層次人才,推動(dòng)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有力手段,除了政策給予人才的優(yōu)惠之外,人才對(duì)于落戶之外的相關(guān)資源也保持著很高的關(guān)注度,例如子女的教育資源等等。同時(shí)隨著房地產(chǎn)調(diào)控政策的進(jìn)一步穩(wěn)定,加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)貸款的集中管理,加強(qiáng)對(duì)個(gè)人住房貸款的審慎管理,成為了公眾關(guān)注的熱點(diǎn)。
二、關(guān)聯(lián)分析探索輿情內(nèi)在機(jī)理
本報(bào)告分析運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法進(jìn)一步分析各房產(chǎn)熱點(diǎn)話題之間的聯(lián)系,針對(duì)各個(gè)主題之間的關(guān)系,利用圖形的直觀展示,結(jié)合關(guān)聯(lián)分析中“支持度”、“信任度”、“提升度”三個(gè)重要概念的計(jì)算,可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)之下各個(gè)主題之間的依賴和關(guān)系。
通過分析發(fā)現(xiàn),話題關(guān)聯(lián)性較為明顯,熱點(diǎn)話題成為關(guān)聯(lián)核心。從關(guān)聯(lián)分析結(jié)果來看,各個(gè)季度關(guān)聯(lián)規(guī)則中“成交量”和“房住不炒”均是核心話題,該話題的關(guān)注度始終較高;而“實(shí)體因素”和“工程建設(shè)”話題僅在第四季度成為核心話題??梢哉J(rèn)為,“房住不炒”政策在輿情上至少?gòu)?021年三季度以來逐漸取得更強(qiáng)的實(shí)施效果。
三、關(guān)注度分析展現(xiàn)熱點(diǎn)變化規(guī)律
為了對(duì)比分析門戶網(wǎng)站和微博平臺(tái)中12個(gè)熱點(diǎn)話題被關(guān)注的情況,利用關(guān)注度分析方法,計(jì)算得到2021年各月份中12個(gè)熱點(diǎn)話題在門戶網(wǎng)站和微博平臺(tái)的正文及其評(píng)論數(shù)據(jù)中的關(guān)注度指標(biāo),進(jìn)一步展現(xiàn)熱點(diǎn)話題變化規(guī)律。
“房住不炒”和“成交量”關(guān)注度居高,話題變化較為平穩(wěn)。房住不炒話題在網(wǎng)站和微博的總體關(guān)注度在80%上下波動(dòng),相對(duì)較為平穩(wěn)。微博正文與微博評(píng)論呈現(xiàn)出相同的趨勢(shì),而網(wǎng)絡(luò)評(píng)論關(guān)注度居高,進(jìn)一步說明公眾熱衷于 “房住不炒”的評(píng)價(jià)和討論。針對(duì)成交量話題而言,網(wǎng)站和微博的總體關(guān)注度在60%上下波動(dòng),在總體相對(duì)較為平穩(wěn)的基礎(chǔ)上,凸顯網(wǎng)絡(luò)評(píng)論關(guān)注度,分別于2月和4月經(jīng)歷了最低點(diǎn)和最高點(diǎn)后,5月開始呈上升趨勢(shì),說明公眾對(duì)“成交量”話題的討論趨于平穩(wěn)上升。
網(wǎng)站平臺(tái)更加關(guān)注“實(shí)體因素”和“工程建設(shè)”,“土地市場(chǎng)”和“監(jiān)督管理”的關(guān)注度相對(duì)較低。就門戶網(wǎng)站和微博平臺(tái)而言,“實(shí)體因素”和“工程建設(shè)”的公眾關(guān)注度,更加傾向于門戶網(wǎng)站,兩個(gè)熱點(diǎn)話題的變化趨勢(shì)基本相近,然而網(wǎng)站評(píng)論關(guān)注度相對(duì)波動(dòng)較大,2月到6月先上升后下降,此后保持較穩(wěn)定的上揚(yáng)趨勢(shì)?!巴恋厥袌?chǎng)”和“監(jiān)督管理”整體關(guān)注度較低,但是就網(wǎng)站評(píng)論關(guān)注度相對(duì)起伏較大,而且有到達(dá)90%以上的高位關(guān)注度,進(jìn)一步說明“兩會(huì)”期間出臺(tái)的政策,引起公眾的高度關(guān)注。
“房屋買賣”、“落戶”和“房貸”主題的關(guān)注度相對(duì)較低,總體評(píng)論的關(guān)注度起伏較大。在此特別需要提及的是,網(wǎng)站評(píng)論和微博評(píng)論以“落戶”為熱點(diǎn),引發(fā)“房屋買賣”和“房貸”話題的討論,更加深刻地說明了人才、教育、資源等因素牽動(dòng)和影響房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
“政策”熱點(diǎn)的關(guān)注度,平臺(tái)差異較大。針對(duì)網(wǎng)站關(guān)注度在80%上下波動(dòng),話題的關(guān)注度變化相對(duì)較為平緩,而在網(wǎng)站評(píng)論中,該話題的關(guān)注度相對(duì)起伏較大,2月、4月和6月呈現(xiàn)出較高的關(guān)注度,7月到10月與正文的關(guān)注度呈現(xiàn)出相對(duì)一致的趨勢(shì)。相較于網(wǎng)站該話題關(guān)注度的火熱而言,在微博上的關(guān)注度呈現(xiàn)出較為冷淡的趨勢(shì),這也是中國(guó)房產(chǎn)輿情分析過程中發(fā)現(xiàn)的重要特征之一。
四、情感指數(shù)揭示樓市輿情,反映公眾心境
本次報(bào)告的傾向性分析不同于以往按地理位置劃分區(qū)域,我們通過獲取的文本數(shù)據(jù)劃,分為新聞?wù)暮驮u(píng)論兩個(gè)部分來分析機(jī)構(gòu)組織與公眾的情感指數(shù)。由于公眾的情感傾向存在著一定的差異,因此這樣劃分可以清晰對(duì)比機(jī)構(gòu)組織與公眾之間存在的差異。另外,在分析新聞?wù)暮驮u(píng)論中情感趨勢(shì)差異時(shí),本次報(bào)告使用自適應(yīng)調(diào)整情感傾向分析方法根據(jù)內(nèi)容自動(dòng)調(diào)整相關(guān)情感詞的權(quán)重信息,使得情感指數(shù)計(jì)算結(jié)果更加準(zhǔn)確。
在此基礎(chǔ)上,發(fā)現(xiàn)“房屋買賣”和“住房問題”相關(guān)話題,隨著《民法典》實(shí)施和兩會(huì)中大城市住房問題等相關(guān)議題的出現(xiàn),公眾對(duì)于二者的輿論情感的樂觀傾向逐步提升;“成交量”和“房住不炒”在2021年7月22日國(guó)家頒布了房地產(chǎn)相關(guān)指導(dǎo)政策之后,除微博外的公眾評(píng)論迅速回復(fù)到樂觀狀態(tài)。類似地,對(duì)于“實(shí)體因素”和“工程建設(shè)”這兩個(gè)在關(guān)聯(lián)規(guī)則上有著緊密聯(lián)系的熱點(diǎn)話題,同樣也有類似的輿情情感傾向性指數(shù),在微博上的正文和評(píng)論相對(duì)門戶網(wǎng)站而言樂觀程度較低,但隨著兩會(huì)的召開和指導(dǎo)政策的發(fā)布,新聞?wù)暮驮u(píng)論的樂觀傾向均更為明顯。
(本文轉(zhuǎn)載自廈門大學(xué) ,如有侵權(quán)請(qǐng)電話聯(lián)系13810995524)
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