基于微博文本数据分析的社会群体情感可视计算方法研究

针对已有的情感分析研究多侧重在情感的倾向性方面, 缺乏对各类情感的详细描述, 不能形象直观地反映社会群体的情感变化的问题, 提出一种基于依存句法和人工标注相结合的情感分析方法。该方法采用三维立体的人脸表情进行情感分析, 形象地呈现社会群体的情感变化。对于不同的社会事件, 以可视化方式来展现不同地区微博群体的情感。实验结果表明, 该模型可以有效地描述人群情感, 研究结果为基于大数据的网络舆情分析提供了一种新思路。     

动漫游戏中虚拟角色的一种群体对抗仿真模型

计算机在社会科学的研究中正扮演着重要的角色,建立人类群体的行为模型是一个令人感兴趣的话题。采用动漫游戏,探索了一种面向有限空间中人类对抗行为的仿真方法。首先,建立了一个三维虚拟场景和虚拟角色,虚拟角色包含生理参数、心理参数和社会参数。其次,提出了一种情绪决策模型,主要考虑了恐惧和愤怒两种情绪,给出了情绪影响公式。最后,实现了一个三维对抗行为演示原型,通过改变对抗群体的参数,初步发现了一些对抗规律。