基于話題的品牌形象認(rèn)知及情感分析.pdf

1、品牌形象挖掘是了解品牌形象的關(guān)鍵步驟，是塑造提升品牌形象、制定品牌傳播策略的第一步，對(duì)品牌形象構(gòu)建以及品牌競(jìng)爭(zhēng)都具有深遠(yuǎn)的意義。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，用戶隨時(shí)隨地在接觸和獲取信息，并創(chuàng)建了大量的用戶生成內(nèi)容。品牌傳播被置身于更加靈敏便捷、自由高速卻又充滿不確定性的傳播空間中。傳統(tǒng)的品牌形象調(diào)查，在樣本的多樣性和時(shí)效性、以及分析方法上已不能滿足品牌形象挖掘的需求。在這種環(huán)境下，海量碎片化的用戶生成話題數(shù)據(jù)為品牌形象挖掘提供了豐富可行的

2、數(shù)據(jù)資源和新的研究思路。基于用戶生成的品牌相關(guān)話題挖掘品牌形象，理解品牌在用戶心中形成的認(rèn)知和情感共鳴，是新傳播環(huán)境下品牌形象傳播的戰(zhàn)略基礎(chǔ)。
　　用戶形成的品牌形象包括用戶對(duì)品牌的認(rèn)知、情感、行為三個(gè)方面，本文只關(guān)注認(rèn)知和情感兩個(gè)維度。首先給出面向品牌形象挖掘的話題識(shí)別方法，從而針對(duì)不同的分析訴求，對(duì)所需的數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行取舍。其次，設(shè)計(jì)面向品牌形象認(rèn)知和情感的挖掘方法，從海量、碎片化的用戶生成話題數(shù)據(jù)中獲取用戶對(duì)品牌形象的認(rèn)知和用

3、戶對(duì)品牌形象的個(gè)體情感以及群體情感狀態(tài)。論文的具體研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)面向品牌形象挖掘的話題識(shí)別方法。品牌形象挖掘使用的數(shù)據(jù)范圍因任務(wù)側(cè)重點(diǎn)不同而不同。論文面向品牌形象挖掘給出不同的話題識(shí)別方法，首先基于關(guān)鍵詞搜索品牌相關(guān)的常規(guī)話題，給出品牌關(guān)注度時(shí)序曲線，企業(yè)可以根據(jù)關(guān)注度差異選取數(shù)據(jù)范圍。其次，基于曲線分類(lèi)建模的思想預(yù)測(cè)熱門(mén)話題，適應(yīng)高時(shí)效性要求的品牌形象挖掘任務(wù)。熱門(mén)話題發(fā)現(xiàn)的基本思想是從話題的統(tǒng)計(jì)特性出發(fā)，使用傳播擴(kuò)

4、散程度和關(guān)注聚焦程度刻畫(huà)話題的熱度，建立話題的熱度曲線。通過(guò)對(duì)話題的熱度曲線進(jìn)行預(yù)處理，消除原始量綱對(duì)熱度曲線內(nèi)在相似性判定帶來(lái)的負(fù)面影響。并對(duì)豐富多變的曲線進(jìn)行分類(lèi)建模，從中提取共性特征和行為規(guī)律，使之呈現(xiàn)出較為明朗的規(guī)律性。應(yīng)用熱度曲線分類(lèi)模型上的加權(quán)投票規(guī)則預(yù)測(cè)新話題是否會(huì)發(fā)展成熱門(mén)話題。基于關(guān)鍵詞搜索常規(guī)話題和基于曲線分類(lèi)建模識(shí)別熱門(mén)話題可以滿足品牌形象挖掘?qū)?shù)據(jù)選擇的一般要求。
　　(2)基于話題的品牌形象認(rèn)知分析方法。

5、用戶對(duì)品牌形象的認(rèn)知指的是用戶對(duì)品牌的整體印象（包括功能、服務(wù)、效用等的評(píng)價(jià)），是品牌形象傳播的基礎(chǔ)。論文提出一種基于規(guī)則的認(rèn)知標(biāo)簽提取方法，從用戶生成內(nèi)容中掌握用戶對(duì)品牌形象的認(rèn)知。首先，基于語(yǔ)言規(guī)則提取出初始的認(rèn)知標(biāo)簽;然后，借助于同義詞詞典和Jaccard相似度對(duì)認(rèn)知標(biāo)簽進(jìn)行聚合;最后，應(yīng)用TFMF模型計(jì)算聚合后不同認(rèn)知標(biāo)簽的重要性。根據(jù)所獲取的重要認(rèn)知標(biāo)簽，企業(yè)能夠更好的理解消費(fèi)者對(duì)品牌的整體印象、最在意的品牌特性以及與競(jìng)品相比

6、品牌所擁有的獨(dú)特屬性。
　　(3)基于話題的品牌形象個(gè)體情感分析方法。古語(yǔ)有云:“攻心為上”。情感是品牌傳播的攻心武器，對(duì)品牌形象挖掘離不開(kāi)對(duì)用戶個(gè)體情感狀態(tài)的把握。有效提取用戶生成內(nèi)容的情感標(biāo)簽是品牌形象個(gè)體情感分析的基礎(chǔ)。新詞的涌現(xiàn)、熱詞的漂移、海量碎片化及中文常用詞特性帶來(lái)的高維稀疏性成為中文情感分類(lèi)的主要困難。論文提出一種新穎的方法用以解決上述問(wèn)題:構(gòu)造表情符號(hào)詞典用來(lái)自動(dòng)獲取訓(xùn)練集情感標(biāo)簽，解決海量數(shù)據(jù)的標(biāo)注問(wèn)題。這樣可

7、以節(jié)省訓(xùn)練標(biāo)簽所需的人力和財(cái)力成本，且具有較高的客觀性。引入修正的G2檢驗(yàn)聯(lián)合情感詞詞典進(jìn)行特征選擇，該方法可以保留強(qiáng)分類(lèi)能力的特征而不至于過(guò)過(guò)濾，并盡可能消除無(wú)效特征的干擾，從而進(jìn)行降維，控制稀疏性。采用多階段判斷式的抽樣策略生成訓(xùn)練集，保證基分類(lèi)器的多樣性。最后采用加權(quán)多數(shù)投票的方式對(duì)基分類(lèi)器結(jié)果進(jìn)行融合，解決特征和情感漂移及碎片化問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明該方法可以快速有效的獲取訓(xùn)練標(biāo)簽，保留下強(qiáng)區(qū)分能力的特征，并實(shí)現(xiàn)較高的精度。且該方法很容

8、易擴(kuò)展到流數(shù)據(jù)并實(shí)現(xiàn)并行化。
　　(4)基于話題的品牌形象群體情感分析方法。情感作為消費(fèi)體驗(yàn)中最重要的角色，理解用戶對(duì)品牌的群體情感狀態(tài)以及群體情感演化邏輯可以幫助企業(yè)和用戶理解品牌形象。本章構(gòu)造品牌群體情感計(jì)量模型，基于個(gè)體情感對(duì)群體情感進(jìn)行集結(jié)。建立不同粒度下群體情感時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)群體情感時(shí)序數(shù)據(jù)的分析，理解品牌群體情感演化的邏輯。分析熱門(mén)話題的屬性，了解熱門(mén)話題對(duì)品牌群體情感演化的影響。通過(guò)實(shí)驗(yàn)以及案例分析可以發(fā)現(xiàn)，品