基于微博大数据的游客情感与空气质量关系研究——以西安市为例

利用西安市国内游客发布的微博数据,采用修正的"微博情感倾向算法验证程序"(MBEWC)计算游客的情感倾向值,对情感倾向和空气质量进行相关分析,研究情感倾向和空气质量的相互关系。研究发现:PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO这5种污染物均与游客微博情感值呈现较弱的负相关;在所有污染物指标中,NO_2对游客情感的影响程度最大,具体表现为每多排放1 000μg NO_2,游客微博情感值下降21分;其次,在烟尘污染物PM_(2.5)和PM_(10)中,PM_(2.5)粒径很小,对游客情感的影响比PM_(10)严重;而对于气体污染物,NO_2和SO_2对游客情感的影响程度远大于CO。空气中多种污染物同时存在对游客情感的影响要明显大于某一污染物单独存在时的影响,具体表现为PM_(2.5)和SO_2同时存在对游客情感的影响程度大于SO_2单独存在对游客情感值的影响。