曾德珩 單艷

摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)、手機(jī)等各類(lèi)新媒體形式的出現(xiàn)，大量房地產(chǎn)輿情借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)傳播，信息的產(chǎn)生與傳播范圍、速度日益提高。然而，一方面由于房地產(chǎn)市場(chǎng)存在區(qū)域異質(zhì)性，另一方面房地產(chǎn)市場(chǎng)在新聞媒體與大眾評(píng)論之間出現(xiàn)明顯的情緒分化，最終導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)情緒的高漲或低落。挖掘技術(shù)對(duì)輿情語(yǔ)料進(jìn)行情感傾向分析，量化市場(chǎng)情緒，可以為市場(chǎng)預(yù)測(cè)、資產(chǎn)定價(jià)研究提供新的思路?；谕诰蚣夹g(shù)，收集重慶市2019.07.01-2020.06.30期間的房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)輿情，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)僭~典，以情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)組合方法對(duì)輿情語(yǔ)料的情感特征進(jìn)行量化，并確定投資者情感指數(shù)編制方法，構(gòu)造出重慶市近一年內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)月度情感指數(shù)?；谵o典構(gòu)建和機(jī)器學(xué)習(xí)組合方法對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)情感指數(shù)進(jìn)行量化分析，可以剖析投資者近一年內(nèi)房地產(chǎn)市場(chǎng)中的情感表達(dá)，研究市場(chǎng)情緒對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)和市場(chǎng)異象的解釋?zhuān)瑸榉康禺a(chǎn)領(lǐng)域的市場(chǎng)分析提供一種較為新穎的視角。

關(guān)鍵詞：文本情感分析;情感辭典;市場(chǎng)情緒;房地產(chǎn)市場(chǎng)

中圖分類(lèi)號(hào)：F293.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（2021）06-0032-42 收稿日期：2021-05-25

1 引言

由于投資者的決策行為存在個(gè)體差異性，投資者的個(gè)體情緒在市場(chǎng)中通過(guò)群體作用而相互影響，逐漸形成共同的市場(chǎng)情緒，并對(duì)市場(chǎng)發(fā)展產(chǎn)生影響。市場(chǎng)情緒既是個(gè)體投資者對(duì)市場(chǎng)信息的認(rèn)知處理結(jié)果，也是市場(chǎng)投資者行為的相互作用結(jié)果，可以反映市場(chǎng)過(guò)去及現(xiàn)在的發(fā)展情況，同時(shí)影響未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展。因此，對(duì)市場(chǎng)情緒進(jìn)行度量，可以幫助解釋市場(chǎng)異象和預(yù)測(cè)市場(chǎng)發(fā)展。然而市場(chǎng)情緒是一個(gè)難以度量的概念，傳統(tǒng)的市場(chǎng)情緒測(cè)度方法已經(jīng)不再適用。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大量的樓市評(píng)論信息借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在投資者之間相互傳播，個(gè)體情緒借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)形成市場(chǎng)情緒，吸引了大量投資者注意力，并對(duì)投資者的決策行為產(chǎn)生引導(dǎo)作用。對(duì)新聞?wù)Z料進(jìn)行文本情感分析，成為研究市場(chǎng)情緒的一個(gè)重要方向。因此，本文希望通過(guò)情感分析技術(shù)衡量房地產(chǎn)市場(chǎng)的情緒表達(dá)，并構(gòu)建市場(chǎng)情緒指數(shù)。為精確研究范圍，測(cè)度更精準(zhǔn)的情緒指數(shù)，本研究以重慶市為例，借助新浪輿情通系統(tǒng)，收集重慶市2019.07.01-2020.06.30期間來(lái)自各類(lèi)論壇、網(wǎng)站、自媒體賬號(hào)等渠道的房地產(chǎn)市場(chǎng)輿情信息，利用文本情感分析技術(shù)對(duì)近一年來(lái)重慶市房地產(chǎn)輿情進(jìn)行情感特征量化研究，通過(guò)量化投資者情感表達(dá)，解釋重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格走勢(shì)及市場(chǎng)異象。

2 研究現(xiàn)狀

市場(chǎng)情緒的研究最早可見(jiàn)于Tetlock的研究，該學(xué)者利用《華爾街日?qǐng)?bào)》專(zhuān)欄的每日內(nèi)容，定量衡量媒體和股票市場(chǎng)之間的互動(dòng)，發(fā)現(xiàn)媒體悲觀(guān)情緒的高位具備預(yù)測(cè)市場(chǎng)價(jià)格下行壓力的能力。此后市場(chǎng)情緒研究在金融領(lǐng)域應(yīng)用較為成熟，并逐漸應(yīng)用于其他領(lǐng)域。對(duì)于市場(chǎng)情緒的測(cè)度方法目前主要有兩種，一是利用市場(chǎng)基本面諸如成交量、消費(fèi)者信心指數(shù)等指標(biāo)代理市場(chǎng)情緒，如Statman、Lee等。二是利用問(wèn)卷調(diào)查的收集投資者關(guān)注度、投資意愿等進(jìn)行情緒量化，如Shiller、Statman等。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，投資者會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)輿情表達(dá)和接收情緒，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘的情感傾向分析也逐漸被運(yùn)用于測(cè)度投資者情緒，如Antweiler、Bollen、Schumaker等。

關(guān)于房地產(chǎn)市場(chǎng)情緒研究方面，國(guó)外學(xué)者Soo對(duì)全美34個(gè)城市的住房市場(chǎng)情緒進(jìn)行了測(cè)量，得出結(jié)論房地產(chǎn)媒體情緒對(duì)未來(lái)房?jī)r(jià)具有顯著的預(yù)測(cè)力。I-ChunTsai考察了美國(guó)股市和房地產(chǎn)市場(chǎng)的關(guān)系及其對(duì)消費(fèi)財(cái)富效應(yīng)的影響，兩個(gè)市場(chǎng)都對(duì)消費(fèi)產(chǎn)生了財(cái)富效應(yīng)，股市情緒指數(shù)可以解釋財(cái)富效應(yīng)的變化。Freybote研究了美國(guó)房地產(chǎn)投資信托公司債券投資者情緒，為美國(guó)房地產(chǎn)投資信托公司債券投資者的定價(jià)決策提供參考。Ma將樸素貝葉斯算法與分類(lèi)器算法應(yīng)用于房地產(chǎn)信心指數(shù)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)了基于財(cái)經(jīng)新聞的循環(huán)經(jīng)濟(jì)指數(shù)的構(gòu)建。Dietzel利用房地產(chǎn)相關(guān)谷歌搜索量數(shù)據(jù)作為衡量投資者情緒的指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)谷歌數(shù)據(jù)可以作為早期市場(chǎng)指標(biāo)，預(yù)測(cè)美國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。Heinig和Nanda以倫敦西區(qū)商業(yè)房地產(chǎn)為研究對(duì)象，使用正交化和主成分分析法對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)情緒指標(biāo)和在線(xiàn)搜索量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出結(jié)論從更具前瞻性的信息來(lái)源（如在線(xiàn)搜索）中提取的情緒可能會(huì)為投資者、貸款人或其他市場(chǎng)參與者帶來(lái)重大的信息增益。StephanLang運(yùn)用資產(chǎn)定價(jià)框架，以情緒敏感度為基礎(chǔ)，對(duì)歐洲房地產(chǎn)股票的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)情緒驅(qū)動(dòng)的回報(bào)行為實(shí)際上只是對(duì)承擔(dān)更高基本風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償。Clayton探討了基本面和投資者情緒在商業(yè)地產(chǎn)估價(jià)中的作用，發(fā)現(xiàn)即使在控制了預(yù)期租金增長(zhǎng)、股票風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)、國(guó)債收益率以及長(zhǎng)期均衡滯后調(diào)整之后，投資者情緒仍會(huì)影響定價(jià)。Eddie提出住房需求在一定程度上是由參與者的情緒驅(qū)動(dòng)的，認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)的投資者更容易受到情緒的影響。Jessica對(duì)約12.5萬(wàn)篇美國(guó)報(bào)紙頭條新聞進(jìn)行了調(diào)查，并建立了不同的情緒衡量指標(biāo)，探討新聞媒體情緒與證券化房地產(chǎn)市場(chǎng)之間的關(guān)系。國(guó)內(nèi)學(xué)者廖娟構(gòu)建了符合中國(guó)房地產(chǎn)住宅市場(chǎng)的購(gòu)房者情緒指數(shù)，認(rèn)為房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者情緒與羊群行為兩者之間具有聯(lián)動(dòng)關(guān)系。劉林發(fā)現(xiàn)投資者情緒的高漲會(huì)促進(jìn)房地產(chǎn)價(jià)格的上漲，且在房地產(chǎn)市場(chǎng)低迷時(shí)期，投資者情緒推動(dòng)房地產(chǎn)市場(chǎng)上漲的作用更顯著。鄭榮卿試圖研究市場(chǎng)情緒對(duì)商品住房市場(chǎng)運(yùn)行的影響，并基于實(shí)證分析得出市場(chǎng)情緒對(duì)于商品住房市場(chǎng)波動(dòng)的解釋力度達(dá)到25.38%的結(jié)論。李書(shū)忞將行為金融與大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，2004-2016年內(nèi)約20萬(wàn)篇主流媒體房地產(chǎn)業(yè)新聞報(bào)道獲取投資者情感信息，并分析投資者情緒與房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)之間的關(guān)系。黃燕芬基于行為金融建立了房地產(chǎn)情緒指數(shù)影響房?jī)r(jià)的模型，實(shí)證研究了市場(chǎng)情緒對(duì)房?jī)r(jià)的影響。

通過(guò)梳理文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)情緒測(cè)度的研究主要集中在金融領(lǐng)域，如股票、證券市場(chǎng)。房地產(chǎn)產(chǎn)品作為一種特殊商品，存在市場(chǎng)分割程度高、投資者信息不對(duì)稱(chēng)、地域分化明顯等特征。相較于股票、證券市場(chǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)更容易受市場(chǎng)情緒影響，然而相關(guān)研究中房地產(chǎn)市場(chǎng)并沒(méi)有像股票市場(chǎng)那樣受到關(guān)注。因此，本文希望在這樣的研究背景之下，通過(guò)將金融文本分析引入房地產(chǎn)市場(chǎng)領(lǐng)域，對(duì)網(wǎng)絡(luò)媒體信息蘊(yùn)含的投資者情緒進(jìn)行量化研究，構(gòu)建重慶市近一年房地產(chǎn)市場(chǎng)情緒指數(shù)，在擴(kuò)展文本分析應(yīng)用范圍的同時(shí)給出一種全新的衡量樓市情緒的方法。

3 研究方法與數(shù)據(jù)處理

本文首先收集大量來(lái)自論壇、自媒體、網(wǎng)站等房地產(chǎn)資訊的信息，通過(guò)構(gòu)建重慶市房地產(chǎn)領(lǐng)域情感詞典，并將詞典引入文本情感分析模型，提升語(yǔ)料情感分析準(zhǔn)確性。利用文本情感分析計(jì)算文本情感值，最后構(gòu)建房地產(chǎn)市場(chǎng)投資者情感指數(shù)。如圖1所示，研究關(guān)于新聞文本的情感值的計(jì)算主要基于以下步驟：（1）數(shù)據(jù)獲取：收集2019.07.01-2020.06.30之間重慶市關(guān)于房地產(chǎn)市場(chǎng)有關(guān)資訊的信息數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源包括論壇、新聞網(wǎng)站、微信公眾號(hào)、微博、博客等;（2）數(shù)據(jù)清洗：將收集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)文本分詞、詞性標(biāo)注等程序，將原本非結(jié)構(gòu)化的、難以進(jìn)行分析的文本篇章轉(zhuǎn)化為可供文本分析系統(tǒng)分析文章情感值的新聞文本;（3）構(gòu)建領(lǐng)域?qū)偾楦性~典：根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)和重慶市區(qū)域特征構(gòu)建重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)專(zhuān)屬情感詞典，對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行情感分析并測(cè)算其情感值;（4）編制市場(chǎng)情緒指數(shù)：按月度計(jì)算重慶市近一年的房地產(chǎn)資訊情感傾向值，并計(jì)算市場(chǎng)月度情緒指數(shù)。

3.1 數(shù)據(jù)獲取

本文主要基于新聞媒體的房地產(chǎn)資訊進(jìn)行文本挖掘，因此需要選擇權(quán)威且廣泛的信息來(lái)源保證研究的科學(xué)性。為滿(mǎn)足研究要求，本文基于新浪輿情通系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)置采集關(guān)鍵詞及地域關(guān)鍵詞，以月度為單位，采集2019.07.01-2020.06.30期間重慶市房地產(chǎn)有關(guān)媒體報(bào)道如表1所示。

批量導(dǎo)出房地產(chǎn)相關(guān)輿情共計(jì)67854條，每月的重慶市房地產(chǎn)有關(guān)輿情數(shù)量均在4000條以上，充足的輿情數(shù)量增強(qiáng)了后續(xù)投資者情緒指數(shù)構(gòu)建的準(zhǔn)確性，減少因研究樣本數(shù)量不足造成的情緒偏差。

3.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理主要指對(duì)導(dǎo)出的輿情語(yǔ)料進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、文本去重、文本分詞等操作，為后續(xù)情感分析奠定基礎(chǔ)。網(wǎng)絡(luò)采集的輿情數(shù)據(jù)中存在大量的無(wú)用符號(hào)以及許多網(wǎng)址鏈接，這些無(wú)用的信息稱(chēng)為文本噪聲，存在噪聲的預(yù)料文本由于其符號(hào)的混亂性，是無(wú)法進(jìn)行斷句與分詞處理的。需要通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，原本完整、非結(jié)構(gòu)化的輿情語(yǔ)料將轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化、能被計(jì)算機(jī)識(shí)別的語(yǔ)料文本。

首先，由于新浪輿情通系統(tǒng)收集的信息量巨大，同一條內(nèi)容全網(wǎng)發(fā)布多次的情況很普遍，為了降低這種重復(fù)文本對(duì)最終情感判斷的影響，需要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行文本去重，提高后續(xù)情感分析的準(zhǔn)確性。由于語(yǔ)料文本中還存在大量本身無(wú)實(shí)際意義，對(duì)情感判斷無(wú)用的詞語(yǔ)，諸如“哦”“的”“了”等，這類(lèi)詞語(yǔ)統(tǒng)稱(chēng)為停用詞。停用詞的存在會(huì)占用大量的文本儲(chǔ)存空間，降低后續(xù)情感分析效率，因此需要利用算法將之去除。本研究引入哈工大停用詞詞庫(kù)，將文本去重后的語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行去除停用詞操作。將清洗后的數(shù)據(jù)以txt文件儲(chǔ)存，以便后續(xù)文本分詞操作。

接下來(lái)，需要對(duì)清洗后的文本進(jìn)行分詞操作。詞語(yǔ)是組成句子的基本元素，能夠獨(dú)立表示有價(jià)值信息和體現(xiàn)情感傾向，因此詞語(yǔ)對(duì)于句子索要表達(dá)的情感傾向起到?jīng)Q定作用。利用分詞操作將以完整句子呈現(xiàn)的語(yǔ)料按照某種預(yù)定規(guī)則切分成相應(yīng)的詞語(yǔ)片段。本文采用Python版本的jieba分詞器進(jìn)行分詞操作，主要的算法包括：（1）基于前綴詞典實(shí)現(xiàn)此圖掃描，生成句子中漢字所有可能生成詞情況所構(gòu)成的有向無(wú)環(huán)圖（DAG）;（2）利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃查找最大概率路徑，基于詞頻找到最大切分組合;（3）對(duì)于未登錄的詞語(yǔ)，采用基于漢字成詞能力的HMM模型，并采用維特比（Viterbi）算法。例如，利用表1所示的語(yǔ)料文本的摘要結(jié)巴分詞后的結(jié)果如表2所示。

4 重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)專(zhuān)屬情感詞典構(gòu)建

在對(duì)輿情語(yǔ)料進(jìn)行文本分詞之后，需要對(duì)語(yǔ)料包含的情緒信息進(jìn)行文本情感分析。一般而言，情感分析的方法主要有基于情感詞典和基于機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言?xún)煞N方法。兩種方法在原理、過(guò)程、結(jié)果等方面都存在差異，本文選擇將兩種方法結(jié)合使用，基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)僭~典，以情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)組合方法對(duì)輿情語(yǔ)料的情感特征進(jìn)行量化。目前的評(píng)論文本情感分析僅使用通用型情感詞典，缺少房地產(chǎn)領(lǐng)域的情感詞典研究，在分析房地產(chǎn)相關(guān)評(píng)論時(shí)的準(zhǔn)確率不高;其次，房地產(chǎn)行業(yè)強(qiáng)地域?qū)傩栽斐闪朔康禺a(chǎn)市場(chǎng)的天然割裂，不同層級(jí)城市發(fā)展的顯著分化決定了“因城施策”的大背景，不同的城市對(duì)于樓市判斷有不同的俗語(yǔ)、哩語(yǔ)，目前的情感辭典缺乏對(duì)這一方面的考量。因此在進(jìn)行房地產(chǎn)信息情感分析時(shí)需要根據(jù)城市屬性及房地產(chǎn)行業(yè)屬性構(gòu)建專(zhuān)屬情感辭典。本研究構(gòu)建的重慶市房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)僭~典由三部分組成：（1）基礎(chǔ)詞典;（2）擴(kuò)充詞典;（3）專(zhuān)屬詞典。

4.1 基礎(chǔ)詞典

4.1.1 基礎(chǔ)情感詞典

知網(wǎng)發(fā)布的 《情感分析用詞語(yǔ)集》 （HOWNET）是我國(guó)應(yīng)用最廣泛且地位最權(quán)威的一部情感詞典。該詞典主要分為中文和英文兩部分，共包含如下數(shù)據(jù)：中文正面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)3730個(gè)、中文負(fù)面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)3116個(gè)、中文正面情感詞語(yǔ)836個(gè)、中文負(fù)面情感詞語(yǔ)1254個(gè);英文正面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)3594個(gè)、英文正面評(píng)價(jià)詞語(yǔ)3563個(gè)、英文正面情感詞語(yǔ)769個(gè)、英文負(fù)面情感詞語(yǔ)1011個(gè)?？芍W(wǎng)情感詞典（HOWNET）收錄的情感詞較為全面，且應(yīng)用較為成熟，因此本文選擇其作為基礎(chǔ)情感詞典。根據(jù)知網(wǎng)情感詞典的規(guī)則與定義，從中總結(jié)出一系列積極以及消極詞匯，構(gòu)成本研究的基礎(chǔ)情感詞典。部分基礎(chǔ)情感詞典的詞匯如表3所示。

4.1.2 程度副詞詞典

僅有情感詞匯還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，程度副詞對(duì)情感詞的情緒表達(dá)具有不可忽視的作用。本文引入知網(wǎng)HOWNET程度級(jí)別詞語(yǔ)構(gòu)建程度副詞詞典，分為極度、高度、中度、低度四個(gè)級(jí)別，并分別賦值1.8、1.6、1.2、0.6，用于后續(xù)情感得分計(jì)算。本研究選取程度副詞共計(jì)219個(gè)，具體程度副詞詞典展示如表4所示。

4.1.3 否定詞詞典

在中文語(yǔ)句中含有多重否定的句法，當(dāng)否定詞在詞組中出現(xiàn)的次數(shù)是奇數(shù)時(shí)，表示否定意思;當(dāng)否定詞在詞組中出現(xiàn)的次數(shù)是偶數(shù)時(shí)，表示肯定意思。結(jié)合本文的語(yǔ)料庫(kù)和中文表達(dá)習(xí)慣，本文共收集了85個(gè)否定詞，其權(quán)值設(shè)定為-1。具體否定詞匯如表5所示。

4.2 擴(kuò)充詞典

知網(wǎng)情感詞典（HOWNET）雖然已經(jīng)包括較多的情感詞匯，但語(yǔ)言表達(dá)多元且易變，且房地產(chǎn)行業(yè)擁有較多專(zhuān)業(yè)詞匯，因此需要對(duì)基礎(chǔ)詞典進(jìn)行擴(kuò)充。本研究的擴(kuò)充詞典基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法，借助2019.01.01-2019.06.30期間重慶市房地產(chǎn)相關(guān)資訊作為擴(kuò)充情感詞典的數(shù)據(jù)集，共計(jì)輿情信息29616條。以同樣的方式對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行清洗、文本分詞等工作，隨機(jī)從中抽取5000條輿情作為訓(xùn)練樣本，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行人工篩選，應(yīng)用于整個(gè)樣本數(shù)據(jù)，最后整理出871個(gè)房地產(chǎn)領(lǐng)域擴(kuò)充情感詞匯。部分?jǐn)U充詞典示例如表6所示。

4.3 專(zhuān)屬詞典

重慶市位于嘉陵江與長(zhǎng)江的交匯口，曾為巴國(guó)首府所在地，是巴渝文化重要的發(fā)祥地之一。重慶方言蘊(yùn)含巴渝特色，在語(yǔ)音、詞匯、語(yǔ)法等方面都自成一體，尤其是詞匯更具特色。如“乖”“牙刷”“打望”等詞語(yǔ)在重慶方言的特殊語(yǔ)境下，往往蘊(yùn)含不同的情感信息。雖然大部分的情感分析利用上述基礎(chǔ)情感詞典以及擴(kuò)充詞典就可以完成，但是大量自媒體為加強(qiáng)語(yǔ)言渲染力，服務(wù)重慶本地投資者，會(huì)在評(píng)論分析中采用大量重慶方言表達(dá)對(duì)樓市的看法。為了提高情感分析的準(zhǔn)確度，基礎(chǔ)情感詞典的適應(yīng)性以及準(zhǔn)確定性在特定的情感分析任務(wù)中受到挑戰(zhàn)。因此，除了上述情感詞典的擴(kuò)充，構(gòu)建屬于重慶市樓市專(zhuān)屬的情感詞典是非常必要的。本文通過(guò)閱讀大量樓市新聞以及自媒體文章，采訪(fǎng)重慶本地土著，通過(guò)有效的人工篩選，劃分出重慶市表達(dá)樓市信息的常用情感詞共計(jì)150個(gè)，諸如“洗牌”“甩貨”“下叉”等。部分專(zhuān)屬詞典樣例如表7所示。

將基礎(chǔ)詞典、擴(kuò)充詞典以及專(zhuān)屬詞典組合，最終得到本次研究所應(yīng)用的重慶市房地產(chǎn)專(zhuān)屬情感詞典。其中積極詞匯5089個(gè)，消極詞匯4942個(gè)，程度副詞219個(gè)，否定詞85個(gè)。最終的情感詞典規(guī)模及樣例如表8所示。

5 重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)輿情語(yǔ)料情感分析

5.1 情感值計(jì)算

在構(gòu)建完成重慶市房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)偾楦性~典之后，便可以對(duì)預(yù)處理后的輿情語(yǔ)料數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，同時(shí)為后續(xù)投資者情緒指數(shù)編制及分析做準(zhǔn)備。本研究采用情感極性累加法計(jì)算文本情感值。基于情感詞典的文本情感分析工作框架如圖2所示。

輿情語(yǔ)料的情感值算法具體步驟如下所示：

（1）導(dǎo)入輿情語(yǔ)料庫(kù)，對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行刪除停用詞、分詞、詞性標(biāo)注等預(yù)處理工作;

（2）引入重慶市房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)僭~典，將詞典中的情感詞匯與語(yǔ)料進(jìn)行匹配，設(shè)定積極詞分值為1，消極詞分值為-1，分別表示為P_W和N_W。

（3）引入程度副詞詞典和修飾詞典。如上文所述，將程度副詞按程度級(jí)別分為四個(gè)權(quán)重值，分別為1.8、1.6、1.2、0.6，分別表示為D1、D2、D3、D4，否定副詞表示為N1，其修飾權(quán)重設(shè)置為-1。

（4）從語(yǔ)料的第一個(gè)詞開(kāi)始，如果詞語(yǔ)屬于情感詞典，則判斷該詞前是否有程度副詞，如果沒(méi)有，則按照情感詞分值，如果有，則用程度副詞權(quán)重與詞語(yǔ)分值相乘，如果程度副詞前還包含否定詞，則用否定詞權(quán)重、程度副詞權(quán)重與詞語(yǔ)分值相乘。遍歷進(jìn)行至整條語(yǔ)句沒(méi)有情感詞為止，將每次遍歷過(guò)程的得分進(jìn)行加和，得到語(yǔ)料基于情感詞典的情感評(píng)分。

（5）最終，每條語(yǔ)料的情感值計(jì)算的公式如下：

（1）

其中，Pos和Neg分別表示積極詞匯和消極詞匯，i表示整個(gè)句子中的第i個(gè)情感詞，D表示距離情感詞i最近的程度副詞，分為4個(gè)等級(jí)，設(shè)定值分別為1.8、1.6、1.2、0.6;N表示距離情感詞i最近的否定副詞，值設(shè)定為-1。將情感詞分值進(jìn)行加和得到整個(gè)句子的情感值。

5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果評(píng)測(cè)

本實(shí)驗(yàn)的情感分析評(píng)測(cè)指標(biāo)使用情感分析領(lǐng)域常用的幾個(gè)指標(biāo)：精度（precision）、召回率（recall）、F1值。精度是對(duì)精確度的度量，即預(yù)測(cè)結(jié)果正確占預(yù)測(cè)結(jié)果的比重;而召回率是完全性的度量，即預(yù)測(cè)為正類(lèi)（負(fù)類(lèi)）且實(shí)際也為正類(lèi)（負(fù)類(lèi)）占數(shù)據(jù)集中正類(lèi)（負(fù)類(lèi)）的比例;F1值是精度和召回率的調(diào)和均值，它將精度和召回率賦予相同的權(quán)重。與精度和召回率一樣，F(xiàn)1值也需要求出正類(lèi)、負(fù)類(lèi)及總體的值。精度（precision）、召回率（recall）的計(jì)算公式如下所示：

precision = TP / （TP + FP） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

recall = TP / （TP + FN） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

其中，TP表示的是分類(lèi)器正確分類(lèi)的正元組的個(gè)數(shù)，F(xiàn)P表示的是分類(lèi)器錯(cuò)誤分類(lèi)正元組為負(fù)元組的個(gè)數(shù)，F(xiàn)N表示的是分類(lèi)器錯(cuò)誤的分類(lèi)負(fù)元組為正元組的個(gè)數(shù)，P表示的是數(shù)據(jù)集中實(shí)際正元組的個(gè)數(shù)，N表示數(shù)據(jù)集中實(shí)際負(fù)元組的個(gè)數(shù)，TN表示的是分類(lèi)器正確分類(lèi)負(fù)元組的個(gè)數(shù)，P表示分類(lèi)器分類(lèi)的正元組的個(gè)數(shù)，N表示分類(lèi)器分類(lèi)的負(fù)元組的個(gè)數(shù)。它們之間的關(guān)系可以如下的混淆矩陣如表9所示。

將這兩個(gè)值組合到一個(gè)度量里，這個(gè)就是F值。F值計(jì)算公式如下所示：

F_ β = （（1+β^2） × precision×recall） / （β^2 × precision + recall） ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

其中β為非負(fù)實(shí)數(shù)，當(dāng)β為1時(shí)就是F1值，F(xiàn)1值是精度和召回率的調(diào)和均值，它將精度和召回率賦予相同的權(quán)重。與精度和召回率一樣，F(xiàn)1值也需要求出正類(lèi)、負(fù)類(lèi)及總體的值。

本研究基于前文構(gòu)建的重慶市房地產(chǎn)領(lǐng)域?qū)偾楦性~典，以近一年重慶市房地產(chǎn)輿情為研究對(duì)象，利用詞典對(duì)輿情語(yǔ)料進(jìn)行情感傾向判斷實(shí)驗(yàn)，得出語(yǔ)料情感值。基于詞典情感特征的情感傾向判斷實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表10所示。由表10知，實(shí)驗(yàn)的精度達(dá)0.61，情感詞典召回率為0.62，F(xiàn)1值為0.66。說(shuō)明本次情感判斷實(shí)驗(yàn)與實(shí)際情況相差不大，較為合理。

5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)情感判斷實(shí)驗(yàn)，將每一條輿情語(yǔ)料的情感程度表示為相應(yīng)的情感分值。本文將重慶市近一年房地產(chǎn)輿情的情感分析結(jié)果采用二分法分類(lèi)，即積極和消極。根據(jù)文本情感判斷實(shí)驗(yàn)得出的情感分值與臨界值0進(jìn)行比較，分值高于0即判斷為積極，分值低于0即為消極。根據(jù)實(shí)驗(yàn)，本次情感判斷的部分結(jié)果如表11所示。

通過(guò)對(duì)輿情語(yǔ)料的情感傾向判斷統(tǒng)計(jì)如表12所示，2019.07.01-2020.06.30期間重慶市房地產(chǎn)輿情的情感多為積極類(lèi)型。其中積極輿情25239條，占比0.64，消極輿情大概14504條，占比0.36。反映出近一年，重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)熱度趨穩(wěn)，投資者對(duì)于重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)看多者較多，市場(chǎng)購(gòu)房信心較足。

6 重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)情緒指數(shù)構(gòu)建

6.1 市場(chǎng)情緒指數(shù)計(jì)算

為了編制出準(zhǔn)確代表市場(chǎng)變化的情緒指數(shù)，需要選擇合理的指數(shù)編制方法。本文參考同類(lèi)別金融文本分析研究中所采用的情感量化方法，通過(guò)情感傾向判斷實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總處理得到重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)近一年的情緒指數(shù)。首先，需要統(tǒng)計(jì)近一年各月重慶市房地產(chǎn)的積極輿情數(shù)量和消極輿情數(shù)量，然后將同一月份的積極輿情數(shù)量與消極輿情數(shù)量相減，并除以當(dāng)月內(nèi)所發(fā)布的輿情總數(shù)Nt，計(jì)算得出月度房地產(chǎn)投資情感指數(shù)。

具體編制公式如下所示：

Sentiment_t = （Npos-Nneg） / Nt * 100+100

（5）

其中，Sentiment_t表示重慶市t月份的投資者情感指數(shù)，該月份的積極輿情數(shù)量與消極輿情數(shù)量分別表示為Npos、Nneg，Nt表示重慶市t月份的輿情總數(shù)量。最終計(jì)算2019.07-2020.06期間重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)的月度情緒指數(shù)如表13所示。

6.2 市場(chǎng)情緒指數(shù)檢驗(yàn)分析

為了檢驗(yàn)構(gòu)建指標(biāo)的合理性，則需要選取能夠代表重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r以及市場(chǎng)態(tài)度的指標(biāo)對(duì)指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。百度指數(shù)是由搜索引擎百度提出，基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)搜索量的一個(gè)指標(biāo)。搜索量的多少可以體現(xiàn)投資者的關(guān)注度，從而反映市場(chǎng)情緒。因此選取百度指數(shù)作為檢驗(yàn)指標(biāo)，由于百度指數(shù)與本文構(gòu)建的市場(chǎng)情緒指數(shù)存在量綱不一的問(wèn)題，首先利用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，并繪制兩個(gè)變量的趨勢(shì)圖。

2019.07-2020.06期間市場(chǎng)情緒與百度指數(shù)呈現(xiàn)較好的擬合性，走勢(shì)一致，說(shuō)明本文構(gòu)建市場(chǎng)情緒合理，能夠反映市場(chǎng)態(tài)度及發(fā)展?fàn)顩r如圖3所示。根據(jù)市場(chǎng)情緒指數(shù)，2019年下半年重慶市投資者情緒較高，樓市熱度重現(xiàn)。其中2020年1月和2月市場(chǎng)情緒指數(shù)與百度指數(shù)出現(xiàn)反常情況，這與上半年重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)受大環(huán)境降溫以及疫情影響整體趨冷有關(guān)。2020年年初，中央首提“雙城經(jīng)濟(jì)圈”，高質(zhì)量謀劃推動(dòng)成渝地區(qū)建設(shè)，城市價(jià)值不斷凸顯導(dǎo)致市場(chǎng)情緒高漲，然而接近年關(guān)市場(chǎng)關(guān)注度卻有所下降。由于全球新冠肺炎疫情蔓延，2月份的情緒指數(shù)延續(xù)了1月的悲觀(guān)趨勢(shì)，反映出投資者對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的擔(dān)憂(yōu)。隨著國(guó)內(nèi)疫情整體得到控制，房企接連發(fā)出各種促銷(xiāo)活動(dòng)，引發(fā)投資者對(duì)房地產(chǎn)的討論，投資關(guān)注度有所上升。

7 結(jié)語(yǔ)

互聯(lián)網(wǎng)為廣大投資者提供了一個(gè)交流、協(xié)作、共享的平臺(tái)，豐富多彩的輿情數(shù)據(jù)成為了衡量市場(chǎng)情緒的主要載體?？茖W(xué)分析輿情的情感傾向，合理構(gòu)建市場(chǎng)情緒指數(shù)，有助于了解市場(chǎng)與投資者的關(guān)注重點(diǎn)，反映投資者投資意愿和對(duì)市場(chǎng)走勢(shì)的預(yù)期。本文通過(guò)文本情感分析重慶市房地產(chǎn)輿情的情感傾向，評(píng)價(jià)投資者情感指數(shù)，近一年重慶市房地產(chǎn)市場(chǎng)的走勢(shì)。以2019.07-2020.06期間重慶市房地產(chǎn)輿情為例的文本情感分析表明，基于文本情感分析的情感傾向判斷和情感指數(shù)建立在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中有著較好的應(yīng)用，能夠建立新的市場(chǎng)走勢(shì)評(píng)價(jià)方式，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)投資者情感變化，及時(shí)把握投資者對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)的情感趨勢(shì)。

雖然得出如上結(jié)論，但本文研究仍存在一定的局限性。比如，情感詞典的構(gòu)建。在文本情感分析的研究中，情感詞典的構(gòu)建最為重要。然而，隨著網(wǎng)絡(luò)用詞的更新，情感詞典不僅需要準(zhǔn)確，而且還要不斷更新，情感指數(shù)的構(gòu)建方法及有效性也還要進(jìn)一步確認(rèn)，從而提高分析的準(zhǔn)確性。

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作者簡(jiǎn)介：曾德珩，通訊作者，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院教授，博士。

單艷，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院碩士研究生。