作者：徐翔,靳菁,吕伟欣 单位：中南大学 出版：《》 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSYCH2018060010 DOC编号：DOCSYCH2018060019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 通过对“今日头条”帖子的文本挖掘和LDA主题模型分析，计算7天内的LDA主题在分布上的变动情况，然后和上证指数等主要股指涨跌幅进行多元线性回归分析，最后再运用支持向量机(SVM)算法以LDA数值作为自变量特征对股指涨跌进行预测，以此考察网络舆情主题变化和股指涨跌幅之间的关联，从而研究网络舆情作为“社会传感器”在金融市场领域对于股票指数的影响。研究结果表明，LDA主题模型的变动与上证指数、沪深300、深证成指、创业板指等主要股指之间均存在相关性，能够解释60%以上的股指变化，网络舆情变动还能够有效地对股价涨跌进行预测。这不仅从网络舆情动力学角度反映了社会注意力的结构性变化，还显示了“社会传感器”作用与股票市场之间存在的联系，为网络舆情挖掘在行为经济学领域的应用提供了更丰富视角。

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