基于SNA的打车软件网络新闻热点可视化挖掘

河海大学企业管理学院 杨可心 谭明亮 溥德阳

1 引言

移动端和互联网的快速发展为打车软件的发展带来了契机，在一定程度上能够缓解一二线城市普遍存在“打车难”的问题。然而当今的打车软件也存在着诸多的问题和挑战，如来自同行业打车软件的竞争、安全隐患、客户隐私泄露等问题；同时打车软件市场也存在着很大的不稳定性，如投融资、对于打车软件法律法规监管的不完善等，因此对打车软件的新闻报道层出不穷，对这些新闻报道热点进行挖掘有利于打车软件的优化与改善。社会网络实质上就是为达到特定目的，人与人之间进行信息交流和资源利用的关系网，是一个由某些个体或组织间社会关系构成的动态的系统。

社会网络理论是在20世纪五六十年代出现的，长期以来，主要用于社会学问题的研究。七十年代，社会网络理论研究拓展到其他领域，并涌现出一批颇有影响的研究成果。本文采取以“打车软件”为关键词从百度上搜索的2015年2月15日至2015年8月15日的276篇不重复报道，并根据新闻报道内容提取关键词，利用BICOMB构建了共词矩阵，并形成相似矩阵，利用社会网络分析软件Ucinet完成了对打车软件新闻热点可视化挖掘，分析出当前打车软件的新闻热点。

2 研究过程

2.1 数据收集与数据清洗

本文采取以“打车软件”为关键词从百度搜索引擎上按时间排序搜索出2015年2月15日至2015年8月15日的276篇不重复报道，并根据新闻报道内容逐一提取关键词，最终获得关键词共867个，其中不重复关键词204个。在获得关键词数据后完成对其清洗，如合并相近意思的关键词等。

图1 高频关键词共现网络

图2 中心度分析

2.2 构建共词矩阵与相关矩阵

(1)采用中国医科大学医学信息学系开发的数目共现分析系统BICOMB统计出词汇词频。

(2)其中频次3次以上的关键词累计百分比为79.82%。并对频次3次以上的关键词构建53X53的共词矩阵。

(3)由于每个关键词自身出现的频次有一定差异，为了消除该差异对于分析的影响，揭示关键词之间的共现关系，本文决定利用 Ochiia 系数将共词矩阵转换成为相关矩阵。Ochiia 系数的计算公式如下：

其中Cij代表A、B两词同时出现的频次，Ci代表A词出现总频次，Cj代表B词出现总频次，得到相关矩阵。

2.3 利用社会网络分析软件Ucinet分析

(1)将得到的相关矩阵导入社会网络分析软件Ucinet中，进行分析得到高频关键词共现网络图，如图1所示。

(2)根据degree进行排序，得到中心度分析图，如图2所示。

(3)中心度排名前十的新闻热点。

表1 中心度排名前十的新闻热点

3 结果分析

从半年内的新闻热点高频关键词共现网络图和中心度分析图可以直观地看出新闻报道的热点主要集中于以下四个方面。

(1)各大打车软件通过投融资获得资金，开启“烧钱大战”，各大巨头都想抢占市场份额，发放大量补贴，市场的竞争十分激烈，同时业务扩展到专车等方面。(2)在“互联网+”的背景下，打车软件的出现给乘客带来了便利，优化了资源配置，使得出租车司机和乘客状况都比以前有所改善。(3)打车软件在带来方便的同时也存在着诸多的问题，如黑车的非法运营，以及因黑车，司机行驶过程中接单等所带来的安全隐患等问题。(4)打车软件是个新生事物，法律法规尚不完善，因此需要相关部门的监管、法律法规的规范以及传统电调平台与打车软件平台的对接。

4 结语

本文根据近半年来的新闻报道内容提取关键词，利用 BICOMB和 Ucinet软件完成了对打车软件新闻热点挖掘，分析出当前打车软件的新闻报道热点主要集中于四个方面：打车软件的市场状况、打车软件的优点、打车软件存在的问题，以及打车软件的监管与规范。研究结果有利于打车软件运营企业了解目前有关打车软件的新闻热点话题，优化打车软件平台及服务；有利于监管部门针对性地对打车软件进行监管和制定相关法律法规来规范打车软件的运营。

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