17、选举推文网络暴力分析：统计与预测

选举推文网络暴力分析：统计与预测

在当今数字化时代，社交媒体上的网络暴力问题日益受到关注。尤其是在选举期间，大量的推文可能包含暴力、威胁、侮辱等不良信息，对社会秩序和个人权益造成负面影响。本文将介绍一种基于机器学习的方法，用于分析选举推文的网络暴力情况。

1. 数据处理与特征提取

首先，我们需要对收集到的 15000 条选举推文进行处理和特征提取。具体步骤如下：
- 计算情感极性得分 ：通过对词库中每个一元词的价值得分（x）进行累加，并根据规则进行调整，将得分正则化到 -1（暴力推文）和 +1（非暴力推文）之间。这里的正则化常数 α 默认值为 15。
- 确定推文标签 ：根据复合得分来确定推文是“非暴力推文”还是“暴力推文”。当复合得分 ≥ 0.05 时，推文被标记为“非暴力推文”；当复合得分 ≤ -0.05 时，推文被标记为“暴力推文”。
- 添加特征属性 ：将计算得到的正、负、中性和复合极性的数值得分，以及初始的 10 个元数据和两个替换项，总共 14 个属性添加到数据集中。其中，13 个属性为独立预测变量，复合极性得分是因变量（真实值）。

这些步骤可以用以下流程图表示：

graph LR
    A[收集 15000 条选举推文] --> B[计算情感极性得分]
    B --> C[确定推文标签]
    C --> D[添加特征属性]

2. 统计数据分析

在这一阶段，我们将对最