Resumen

Este estudio investiga las influencias de la tendencia prosocial y antisocial de los usuarios de Weibo en la transmisión de publicaciones durante la pandemia de COVID-19. Para superar la deficiencia de la investigación existente sobre las emociones prosociales y antisociales, empleamos una tecnología de rastreo web para obtener datos de publicaciones de Weibo e identificar textos con emociones prosociales o antisociales. Utilizamos SnowNLP para construir diccionarios semánticos y modelos de entrenamiento. Nuestros hallazgos principales incluyen lo siguiente. Primero, a través del análisis de correlación y la regresión binomial negativa, encontramos que las publicaciones de usuarios con una intensidad alta y emoción prosocial pueden desencadenar comportamientos de comentarios o reenvío. Segundo, la influencia de la emoción antisocial en los comentarios, me gusta y retuits de Weibo es insignificante. Tercero, la emoción general sobre los comentarios prosociales en Weibo también muestra la tendencia emocional de los comentarios prosociales. En general, una contribución importante de este

• Materias:Modelo Matemático Gestión ambiental Sistemas dinámicos Datos estructurales Sistema inalámbrico
• Subjects:Mathematical model Environmental management Dynamic systems Structural data Wireless system
• Palabras claves:Influencias; Prosocial; Antisocial; Usuarios de Weibo; Transmisión de publicaciones; Emociones
• Keywords:Influences; Prosocial; Antisocial; Weibo users; Post transmission; Emotions