广州华商学院传播与传媒学院教师徐海丽于2024年6月28日在学术期刊《PeerJ Computer Science》发表了题为 “A bigura-based real time sentiment analysis of new media” 的研究论文。PeerJ Computer Science,其为PeerJ出版社旗下的学术期刊，于2015年创刊。该刊主要涉及计算机科学领域的研究成果和实践，旨在打造一种学术水平高、可读性强、具有全球影响力的学术期刊。
该期刊在数学领域具有重要影响力，该期刊属于SCIE检索期刊，是JCR Q1分区，中科院四区。
该文章提出了一种基于BiGura模型的实时情感检测技术。该技术主要解决了在新媒体环境下，如何高效且准确地分析公众情绪的问题。研究中，作者采用了深度学习方法，通过对比巴以冲突中的具体事件，展示了模型的应用实例。实验结果显示，该模型在文本和视频内容的情感评估中分别达到了92.7%和86.9%的最高准确率。与传统的Bayesian and K-nearest neighbour (KNN)相比，深度学习方法在新媒体情感分析中显示出显著的优势，分类准确率分别提高了3.88%和4.33%。
文章认为基于BiGura模型的实时情绪检测技术不仅提高了情绪分析的准确性，而且还实现了对公众舆论变化的实时监控。这种实时情绪监控的可靠性对于理解用户的情绪倾向至关重要，同时也为新媒体环境下的舆论监控提供了新的技术手段。通过更精确和实时的舆论监控，该研究对于维护社会稳定和公共安全具有重要的实际意义。此外，该技术的应用前景广阔，可以广泛应用于社交媒体管理、品牌声誉监控、危机公关等多个领域。
该文章是徐海丽在相关研究领域的重要成果，为新媒体环境下的舆论监控提供了新的技术手段、新的思路与方法，有望推动相关领域的进一步发展，并在实际应用中发挥重要作用。其研究得到了广州华商学院导师项目（项目编号：2020HSDS12）的大力支持。
来源：传播与传媒学院 徐海丽
