伴随着互联网的井喷式发展,网络媒介成为了民意表达的主要载体,其中含有丰富的民众对涉政事件的情感信息。本课题从政府机构的角度出发,研究在线用户对涉政事件情感及情感原因之间的因果关系,有助于减少政府决策失误。这种“知其然”到“知其所以然”的深入,是对涉政数据分析的新角度。具体工作如下:首先,构建了符合课题研究需求的涉政情感原因语料库,针对该语料库设计了一套完整的标注体系。提出了涉政情感原因本体模型,对涉政领域知识的整体结构和实体之间的内在逻辑关系进行了详细分析,实现了对该语料库数据结构的具体描述。其次,提出了涉政情感原因挖掘模型。对涉政情感原因事件的表达形式进行明确定义,从非结构化信息中实现了对涉政情感事件的准确抽取,利用基于支持向量机情感原因计算方法实现对涉政事件的情感原因挖掘。最后,针对涉政情感原因语料库进行实证分析。以“徐玉玉案件”为例,通过研究民众在该案件上的情感变化趋势,发现在案件发生初始阶段,用户爆发大量的负向情感,伴随案件侦破,负向情感与正向情感逐渐接近;对情感产生的原因进行挖掘,发现民众对公安机关、司法机关、工信部、教育机构等政府机构的积极情感原因与消极情感原因。从总体的角度,分析了该语料库中涉及的所有涉政事件的民众情感的变化趋势,发现导致情感明显波动的原因;并发现用户的情感相对稳定,但当有重大涉政事件发生时,情感波动较为明显。