近年来,火遍全网的“内卷”脱离其原本的含义,现指同行间为了争取有限资源竞相付出更多努力,从而导致个体“产出投入比”降低的现象。鉴于内卷给社会带来的种种负面影响,把握关于内卷的舆情动态具有重要意义。目前关于内卷现象这一社会热点的文本分析研究较少,多数以某特定领域的内卷现象为研究对象,数据来源较为单一,本文结合新闻媒体和问答社区多方数据源,对内卷现象相关报道和讨论展开文本分析,能够反映内卷现象在不同领域的影响。本文利用网络爬虫技术获取36氪新闻网上与内卷相关的新闻报道和知乎问题“如何摆脱中国内卷的局面?”的全部回答分别作为研究的新闻和民间言论语料库。经数据清洗及分词、停用词处理后,从两种语料库中各自随机抽取一半的数据人工标注情感类别,分别采用基于BERT、Word2Vec+Bi-LSTM、BERT+Bi-LSTM的方法使用标注好的数据训练情感分类器,得到BERT+Bi-LSTM预测效果最优,测试集准确率达0.75,并使用最优模型预测未标注数据,得出两种类型文本均以消极情感为主,且民间言论负面情绪更多,舆论一边倒;采用隐主题马尔可夫模型分别对新闻报道和民间言论主题建模,发现新闻话题可以概括为行业品牌极度竞争、投资增长以及职场晋升发展三个方面,民间言论更多围绕资源分配、改革、市场内卷、教育内卷、工作成长等展开讨论,网民观点相较于格式规范的新闻文本观点跳跃性更强;媒体对行业品牌极度竞争的关注持续升温,对投资增长热点热度未减,消极情感比例始终维持较高水平。最后,本文根据前述分析结果呈现的内卷覆盖面和破除手段,针对行业提出预判消费者需求、探索差异化市场、把技术更新和产品迭代放在首位,针对个人提出树立明确的目标、帮助员工平衡工作与生活等建议。