作品背景
随着我国人口红利逐渐减弱和生育率持续走低，国家密集出台优化生育政策，试图通过多项举措提升生育意愿，实现人口长期均衡发展。在此宏观背景下，“生育价值观”逐渐成为公众高度关注的社会议题。无论是对“三孩政策”的响应，还是对职场女性处境、生育补贴落实、育儿压力等现实问题的表达，都在社交平台上激起大量评论。这些讨论在一定程度上反映了公众对生育政策的态度、情感倾向与价值取向。然而，由于文本数据来源广泛、内容表达碎片化、语义结构复杂，传统舆情研究手段难以系统性捕捉其背后的情绪与认知结构，亟需借助人工智能与自然语言处理技术进行高效挖掘。因此，构建一套面向“生育价值观”分析的文本情绪建模与主题挖掘系统，对于识别生育观念演变趋势、理解公众心理状态与提升政策回应能力具有重要意义。
作品简介
本作品是一套基于自然语言处理和人工智能技术的“生育价值观”舆情分析系统，专注于挖掘公众在生育议题上的态度、情感和价值取向。它以我国人口政策调整为背景，采集微博和央视网的相关舆情数据，通过数据清洗、特征提取、情感识别、主题建模和可视化分析等模块，构建了完整的舆情分析流程。系统融合多源数据，覆盖草根与主流视角，采用SVM情绪分类和LDA主题识别技术，并借助多种可视化工具呈现分析结果。它不仅为政策制定提供数据支持，还能拓展应用于其他社会议题研究，助力数字治理和社会心理服务体系建设。
作品创新点
- 多源数据融合
本作品整合微博用户评论和央视网官方报道，融合草根与主流视角，增强分析的广度与深度，更全面反映公众对生育政策的真实反馈。 - 多维度建模
采用“清洗—分词—向量化—情感分类—主题建模—可视化”六步法，覆盖文本分析全流程，构建完整舆情分析链条，确保分析系统性和全面性。 - 精准情感建模
引入支持向量机（SVM）模型进行情感分类，相比传统方法，SVM在高维、稀疏文本数据上表现更优，显著提升情感识别的准确率与稳健性。 - 可视化驱动结果解释
结合词云图、情绪密度图、LDA可视化分布图等工具，将抽象分析结果具象化，提升结果可读性，便于研究者和决策者快速理解。 - 社会价值与应用前景
不仅服务于当前生育政策的舆情分析，还可推广至婚恋观、养老观、教育观等议题研究，助力数字治理和社会心理服务体系建设，具有广泛的现实应用价值。
用户群体
- 政府与公共管理机构：辅助监测舆情、评估政策效果，为优化生育政策和家庭支持体系提供依据。
- 学术研究者：提供真实语料和结构化数据，支持生育价值观及相关研究。
- 媒体与内容创作者：助力捕捉受众情绪热点，优化传播内容，引导理性讨论。
- 普通用户：提供多元观点，拓宽认知视野，促进对生育政策的理解。
- 社会与心理咨询机构：分析情绪波动，提供服务方向，助力心理服务体系建设。
- 企业和市场调研机构：了解消费者需求，支持市场策略制定和产品开发。
技术路线图
当前，关于生育议题的舆情研究多聚焦于情感分析或主题挖掘两个独立方向，已有成果主要采用情绪分类模型评估公众情感倾向，或利用LDA主题模型识别讨论焦点。基于此，我们融合了文本情感分类与LDA主题建模两大技术模块，构建起一套多层次、多维度的“生育价值观”语义识别方案。首先，在数据预处理与特征提取的基础上，采用支持向量机（SVM）模型对微博与央视网评论进行训练分类，将情绪倾向划分为积极、中性和消极三类，并生成每条评论的情感标签。该步骤为后续语义主题识别提供了稳定的情绪基础。随后，通过LDA无监督主题模型，从高维文本数据中挖掘出评论群体关注的核心话题结构，包括“育儿成本”“政策支持”“女性职场”等维度，并结合pyLDAvis进行主题可视化解释，明确不同情绪类别在话题表达上的聚焦差异。