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根据中国互联网络信息中心(CNNIC)第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，我国网民规模达10.11亿。网络已成为大众生活不可缺少的一部分。全媒体时代，网民可以在各类社交平台上通过发帖、评论、转发、点赞等行为对社会事件、经济民生、企业声誉、产品质量、教育教学等话题表达观点和态度。近年来，这些网络舆情信息在数量上呈指数级增长，导致网络舆情爆发频次增加。
网络舆情可以反映社情民意，处理不当会演化成舆情危机，给社会造成严重的负面影响，因此，如何正确处理网络舆情成为学术界和社会共同关注的重要问题。网络舆情信息中包含的大量网民情感信息是推动网络舆情传播和发酵的重要因素之一，以情感角度为切入点，研究网络舆情的传播特征和演化规律，有助于政府部门及时把控舆情导向，精准研判和处理舆情事件，对我国社会的进步和发展具有重要的现实意义。
目前，越来越多学者从情感角度出发，借助数据挖掘技术、深度学习、机器学习等方法，对网络舆情进行深层次挖掘，探讨舆情发展规律，研究网民心理行为特征。基于此，本研究通过收集国内网络舆情情感分析领域期刊题录信息，以共词分析法为手段，对该领域研究现状进行梳理和总结，剖析该领域重要主题，为后续研究提供借鉴和参考。
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作者信息：
张 杨1，廉吉庆2，张 扬1，高德毅3
(1.上海理工大学 管理学院，上海200093；2.上海出版印刷高等专科学校 印刷包装工程系，上海200093；
3.上海市人大外事委，上海200003)
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