近年来,随着互联网技术的发展,网络平台成为网民意见的重要载体,也成为了用户反馈的新途径。如何处理来自全球多个地区、不同文化背景的用户产生的海量的用户反馈数据,并从中提取用户观点、分析用户行为、比较用户行为的跨文化差异,成为以用户为中心的设计中面临的一个重要问题,也为跨文化研究提供了新的可能性。本研究以大量网络用户评论数据为基础,采用自然语言处理相关技术建立智能手机网络舆情分析模型,探究不同文化背景下,智能手机用户反馈内容和行为上的差异,并验证印度和北美两个地区在各衡量指标上的差异是否显著。研究中首先采集网络上某智能手机品牌相关的所有用户评论数据,包括社交媒体评论、电商网站评论、客服网站留言板留言、新闻短评等。然后对数据进行预处理和特征提取,进一步使用主题模型、基于词典的意见挖掘、监督式学习等自然语言处理方法,对评论文本进行分析、提取与用户反馈内容和行为的跨文化差异相关的量化的指标。相关指标包括:热点主题分布、服务水平评论关注度、推荐意愿度、语义极性分类、语气烈度分类、语气烈度得分。最后对上述因变量进行统计检验,验证不同文化背景下用户反馈行为和内容的差异。通过数据分析,本研究得到了印度和北美智能手机用户在网络上发表用户反馈的内容和行为的跨文化差异。首先,在用户反馈内容方面,相对于印度用户,北美用户评论整体上更加倾向于发表于服务水平相关的评论,而印度用户关于服务的评论主题则相对更加集中;相对于北美用户,印度用户更加倾向于在评论中向他人给出购买建议,这可能与印度集体主义文化背景有关。在用户反馈行为方面,相对于印度用户,北美用户更倾向于中发表中性评论;此外,在发表正面或负面评价时,北美用户语气都更加平和,而印度用户在情绪表达上则显得更加情绪化。本研究从自然使用环境产生的真实、客观数据出发,验证或补充了过去跨文化用户反馈研究的结论,探索了在大数据背景下,对用户网络行为进行跨文化研究的方法;同时,对于企业理解不同国家和地区的用户行为、指导有针对性的产品设计有一定的参考意义。