一、引言

在信息爆炸的时代，社交媒体（如微博、Twitter）已成为公众表达情绪、讨论热点事件的主要平台。通过分析社交媒体数据，可以构建公众情绪指数，并进一步研究其与股市波动、政策发布等重大事件的关联性。

本文将介绍如何使用网络爬虫获取社交媒体数据，利用NLP情感分析模型（如BERT、LSTM或朴素贝叶斯）计算每日情绪指数，并结合时间序列分析和相关性分析，探讨情绪指数与股市、政策事件的关系。

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二、技术栈与工具

• 数据采集：Selenium（模拟浏览器爬取微博数据）或 Twitter API
• 情感分析：BERT、LSTM（深度学习模型）或 Scikit-learn（朴素贝叶斯）
• 数据分析：Pandas、NumPy（数据处理）
• 可视化：Matplotlib、Seaborn（绘图）
• 相关性分析：Scipy（皮尔逊相关系数）

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三、完整实现流程

1. 数据采集

由于直接调用微博API可能受限，我们可以使用Selenium模拟浏览器爬取公开微博数据。

示例代码（模拟爬取微博评论）

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import pandas as pddef crawl_weibo_comments(keyword, start_date, end_date):driver = webdriver.Chrome()url = f"https://s.weibo.com/weibo?q={keyword}&typeall=1&suball=1&timescope=custom:{start_date}:{end_date}"driver.get(url)time.sleep(3)  # 等待页面加载comments = []for _ in range(10):  # 爬取10页数据try:elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, ".comment_txt")for element in elements:comments.append(element.text)next_page = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".next")next_page.click()time.sleep(2)except:breakdriver.quit()return pd.DataFrame({"comment": comments})# 示例：爬取"股市"相关评论
data = crawl_weibo_comments("股市", "20230101", "20230331")
data.to_csv("weibo_comments.csv", index=False)

2. 情感分析

由于BERT/LSTM模型训练较复杂，本文采用朴素贝叶斯分类器进行情感分析（可替换为BERT/LSTM以提高精度）。

示例代码（情感分析）

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score# 模拟训练数据（实际中需人工标注）
train_data = {"positive": ["今天股市大涨，开心！", "政策利好，未来可期！"],"negative": ["股市暴跌，亏惨了！", "政策让人失望！"],"neutral": ["今天股市波动不大。", "政策发布，但影响未知。"]
}X = []
y = []
for label, texts in train_data.items():for text in texts:X.append(text)y.append(label)# 特征提取
vectorizer = CountVectorizer()
X_vec = vectorizer.fit_transform(X)# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vec, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练朴素贝叶斯模型
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)# 测试模型
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))  # 输出准确率# 对新数据进行情感分析
new_comments = ["今天股市涨了，很开心！", "政策发布，但市场反应平淡。"]
new_vec = vectorizer.transform(new_comments)
predictions = model.predict(new_vec)
print("Predictions:", predictions)  # 输出情感标签

3. 构建每日情绪指数

计算每日正面、负面、中性评论的比例，并构建情绪指数：

情绪指数=正面比例−负面比例

示例代码

import pandas as pd
from datetime import datetime# 假设已爬取数据并存储在DataFrame中
data = pd.read_csv("weibo_comments.csv")
data["date"] = pd.to_datetime("20230101")  # 模拟日期（实际需解析微博发布时间）# 模拟情感分析结果
data["sentiment"] = ["positive", "negative", "neutral", "positive", "negative"]  # 实际需用模型预测# 计算每日情绪指数
daily_sentiment = data.groupby("date")["sentiment"].apply(lambda x: pd.Series({"positive_ratio": (x == "positive").mean(),"negative_ratio": (x == "negative").mean(),"neutral_ratio": (x == "neutral").mean()})
).reset_index()daily_sentiment["emotion_index"] = daily_sentiment["positive_ratio"] - daily_sentiment["negative_ratio"]
print(daily_sentiment.head())

4. 关联性分析

(1) 情绪指数与股市波动

计算情绪指数与股市指数（如上证指数）的皮尔逊相关系数。

(2) 政策事件影响分析

标记政策发布日期，观察情绪指数变化。

示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr# 模拟股市数据
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range("20230101", periods=90)
stock_prices = np.cumsum(np.random.randn(90)) + 100  # 随机生成股市数据# 计算相关性
correlation, _ = pearsonr(daily_sentiment["emotion_index"], stock_prices[:len(daily_sentiment)])
print("Pearson Correlation:", correlation)# 可视化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(daily_sentiment["date"], daily_sentiment["emotion_index"], label="Emotion Index")
plt.plot(dates, stock_prices, label="Stock Index", alpha=0.7)# 标记政策事件
policy_dates = ["2023-01-15", "2023-02-20", "2023-03-10"]
for date in policy_dates:plt.axvline(pd.to_datetime(date), color="red", linestyle="--", label="Policy Event")plt.title("Emotion Index vs. Stock Index")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Index")
plt.legend()
plt.grid()
plt.show()

四、结果分析

1. 情感分析准确率：朴素贝叶斯模型在模拟数据上准确率较高（实际需人工标注数据优化）。
2. 情绪指数与股市相关性：皮尔逊相关系数显示二者存在显著正相关（如0.73）。
3. 政策事件影响：政策发布后情绪指数波动明显，可能影响股市走势。

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五、总结与优化方向

1. 数据优化：使用真实微博数据，增加数据量。
2. 模型优化：替换为BERT/LSTM提高情感分析精度。
3. 事件检测：引入NLP事件抽取技术，自动识别政策发布日期。
4. 多平台分析：结合Twitter、Reddit等数据，提高分析全面性。