用大数据分析大众的情绪，靠谱吗？
首先我们说一下它的意义：如果这项技术得以应用，我们将可以用它来干些什么？
1 用于民意调查。例如国家不要颁布一项法令，想要了解民众对此的看法，例如发生了一件社会性的群体事件，国家想要了解民众的情绪好做出对应的安抚措施。过去，我们都是直接发放调查，要知道在直接调查时，数据有时也会欺骗你的。例如：问题一:如果有人做了一件什么事，你是否会杀了他？95%的人都会回答不会。问题二：如果有人做了一件什么事，你认为他应该被杀死吗？可能90%的人回答会。
2 了解民众的业余时间都关心些什么。例如前段时间某宝宝的离婚事件，估计全世界都关注了2次以上，但是大众对这件事的态度如何呢？我们可以通过大数据对民众的情绪进行分析。
3可以了解用户对我们产品的情绪。例如苹果公司新产品发布了，苹果公司会通过各大媒体网络和社交平台上民众对于苹果新品及其功能的评论进行收集，进而分析民众对其产品的情绪。
然后，我们谈论一下如何利用大数据分析民众的情绪？简单的讲就是分类。把人的情绪分为若干类，再把互联网上的数据根据内容定义为其中一类（或几类）。具体方法有两种：
一是监督的机器学习：
1 手工从网上选取一些样本数据，手工打上情绪标签进行分类（如高兴、生气、焦虑等），再把它们归属到各自的分类中。
2 再将每一类标签的数据，提炼出一些特征因子，可能是一句话、一个关键词、一个表情符号或者标点符号等。也可以是表述时的句式或语法结构，每一种情绪对应的特征因子是不同的。
3 把大量从网络上收集来的数据，抽取特征，和情绪对应的特征因子比对，进而分析出民众的情绪偏好。
二是非监督的机器人：如现在流行的人工神经网络（Google正在做这方面的深度研究），贝耶斯网络或最大熵模型都可以解决这个问题。
通过大数据分析民众情绪的好处是，民众在网络上发表言论通常不会隐藏自己的观点，这样获得信息会更准确。
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