摘" 要：从电商直播领域的热点事件切入，使用八爪鱼抓取微博平台自9月10日至10月26日间的文本数据，综合运用情感分析与LDA聚类方法，对这段时间内微博的热门话题及其对应的舆论主题进行深入剖析，旨在为涉及的电商主播、品牌及平台三方提供具有学术依据的营销策略与发展建议。电商直播热点事件凸显行业定价、主播信任度、平台竞争公平性等问题，同时揭示消费者情感变化会为品牌营销带来新契机。
关键词：LDA模型；情感分析；电商直播；国货营销；平台竞争
中图分类号：TP391.1；G206" 文献标识码：A" 文章编号：2096-4706（2024）21-0088-09
Analysis of Hot Topics in E-Commerce Live Streaming Based on LDA Topic Model and Sentiment Analysis
ZHANG Xiaowan， BI Ruqian， ZHANG Yujuan
（School of Management， Anhui University， Hefei" 230601， China）
Abstract： Starting from the hot events in the field of E-Commerce live streaming， this paper uses Octoparse to capture textual data from Weibo platform from September 10th to October 26th. By comprehensively applying sentiment analysis and LDA clustering method， it conducts an in-depth analysis of the hot topics and corresponding public opinion themes on Weibo during this period. The aim is to provide academically-based marketing strategies and development suggestions for the three parties of E-Commerce anchors， brands and platforms. The hot events in E-Commerce live streaming highlight issues such as industry pricing， anchor trustworthiness and platform competition fairness， while also revealing that changes in consumer sentiment can bring new opportunities for brand marketing.
Keywords： LDA model; sentiment analysis; E-Commerce live streaming; domestic product marketing; platform competition
0" 引" 言
近年来，网络飞速发展、视频流媒体技术突破、各类社交媒体不断崛起使得电商直播迅速兴起成为新媒体时代一个具有巨大发展潜力和市场空间的领域。受疫情影响，电商直播迎来了“万物可播，人人可播，处处可播”的大发展格局。
然而，头部主播的兴起和发展过程中也出现了一系列的问题。“坑位费”“佣金”“全网最低价”“底价协议”在2023年的双十一期间引起较大争议，使消费者对电商直播带货产生信任危机。消费者对于头部主播自身素质、头部主播与品牌之间的“底价协议”、头部主播行业的垄断行为及该行为对市场公平竞争的影响等问题都持有较高的关注。社会舆论作为公民的意见，具有一定的导向和监督作用。通过爬取微博话题广场相关数据，进行舆情分析，对头部主播行业的健康发展具有重要意义。
1" 文献综述
白潇等基于情绪感染理论对所收集到的问卷以及情景研究设计，通过分析得到主播情绪对观众的传染作用和对直播效果的影响，并据此对主播行业未来发展提出建议[1]。王昭曦[2]、田丽丽[3]、张洁[4]等基于SOR模型，从不同维度分析影响消费者购物体验以及购买意愿的因素，得出在电商主播直播带货过程中，应及时关注消费者对于商品或服务提出的问题或建议，并且迅速给予反馈的结论。刘承林等以Hovland说服理论为依据，通过3个实验探究了电商主播信息源活跃度通过消费者的社会临场感和心流体验对其购买意向的影响，并检验了消费者情绪易感性的调节作用，丰富了现有电商直播研究理论，是对消费者行为理论体系的扩展，对商家选取合格主播，提高直播质量，科学开展直播营销具有指导意义[5]。易世志等人基于临场感视角，依据ELM理论，探讨电商直播间临场感对观众信任及购买意愿的影响，得出产品临场维度的感知产品质量、品牌认知可使消费者信任产品等结论[6]。
2" 研究路径
本文通过八爪鱼收集相关微博文本数据，利用Python进行数据清洗、数据预处理、数据分析等，将数据划分出三大热门话题，对每个话题进行主题分析和情感识别，判断各个主题的主题及情感演化情况，并进行可视化展示。根据分析结果总结研究结论，并提出相关对策。具体研究路径如图1所示。
3" 分析过程
3.1" 数据来源
微博平台是当前用户最多，用户生成内容数量最多、影响力最大、以图文为主的中文社交媒体平台，其内容涉及实时新闻、文体娱乐、平台直播、微公益等多个方面，与大众的日常生活息息相关。2023年11月9日，微博发布2023年第三季度财报。三季度微博总营收4.422亿美元，约合32.07亿元人民币，剔除汇率因素，总营收同比增长2%。用户方面，截至三季度末，微博月活跃用户达到6.05亿，同比净增约2 100万，日活跃用户达到2.6亿，同比净增约800万。因此，本文选择微博平台为数据来源。
3.2" 数据采集与处理
3.2.1" 数据采集
本文先以“李佳琦”“花西子”“国货”“垄断”“底价协议”等词条进行人工检索，阅读部分博文找到相关词条，通过这种“滚雪球”的方法，最终找到关键词207个，排除微博量小于300条的关键词，最终得到检索关键词58个。
本文使用八爪鱼爬虫软件，获取微博社区中头部主播相关词条下的相关文本数据进行爬取。主要抓取内容包括以下方面：1）文本特征变量：特定话题下微博、该微博下的评论文本；2）非文本特征变量：微博的发布时间、微博下的评论数量、微博中的图片数量、微博获得的赞数、微博的发布者、微博的转发数。爬取时间为2023年9月10日至2023年10月30日，共采集到原始数据61 894条。采集过程及结果如图2所示。
3.2.2" 数据预处理
首先进行数据清洗。在数据的正式分析之前需要进行数据清洗，将重复内容、与研究内容无关或存在缺失值的数据剔除。本阶段剔除了含有缺失值的数据（如发布时间缺失，文本内容缺失等），最终得到有效数据58 783条，作为研究样本。
然后进行数据分类。将一条微博点赞数、转发数、评论数之和视为其热度，依此对收集到的数据进行热度计算得到每日的热度分布。
如图3所示图表可视化后发现虽然随着时间发展，总体的舆论热度呈下降趋势，但在不同时间点有三个峰值，将峰值及其前后的文本数据进行初步梳理判断，看出此为“李佳琦”事件相关的三个热门话题，因此将根据时间段划分这三个话题数据，并分别对其进行处理和分析。
热门话题一：头部主播言论不当，国货品牌价格过高（2023年9月10日—2023年9月19日）。包括：头部主播李佳琦直播间言论不当事件（9月10日头部主播李佳琦在其直播间发布不当言论、9月11日凌晨头部主播李佳琦发博道歉）、花西子眉笔价格事件（9月10日晚花西子眉笔价格过高引发热议、9月19日花西子官博发博回应）。
热门话题二：部分国货品牌崛起，消费者支持国货发展（2023年9月12日—2023年10月24日）。包括：部分物美价廉的国货品牌崛起（9月12日蜂花、郁美净、鸿星尔克等国货品牌热度上升）、花西子得力争议（9月28日花西子与得力品牌事件）、头部主播李佳琦双十一带货（10月20日李佳琦双十一预热、10月24日李佳琦直播间43天再次带货花西子）。
热门话题三：头部主播涉嫌垄断，“底价协议”引发争议（2023年10月24日—2023年10月26日）。包括：“底价协议”问题（10月24日京东采销喊话李佳琦、10月24日李佳琦公司美ONE回应）、李佳琦控价控库存事件（10月25日网红主播大杨哥称李佳琦控价控库存、10月25日李佳琦直播间浴液价格事件、10月25日揭秘李佳琦与小杨哥商业关联、10月26日李佳琦是否涉嫌垄断和二选一争议）。
3.3" 自然语言处理
数据的预处理主要是将文本内容进行分词，并去掉其中的停用词。本文需要进行文本分析的数据为微博用户的博文内容，所使用的工具是Python语言中的Jieba中文分词包。对文本进行去停用词处理，将数据中缺乏实际意义的词语删去，避免冗余信息对后续分析产生不利影响。这里我们使用的停用词表是哈工大停用词词表，该停用词表被广泛应用于中文自然语言处理的相关研究。
如图4所示为热门话题一中的微博文本数据经过数据清洗、去除停用词词性标注等操作后的结果。其中，“index_content”列为该词语所在言论的ID，nature为该词的词性，最后一列index_word为该词语被分配到的ID。
对数据预处理后的结果提取含有名词类的文本数据，将结果保存到热门话题一——预处理结果.csv文件中，借助词云图显示文本数据中出现频率较高的词语，结果如图5所示。
类似的可得热门话题二、热门话题三的词云图结果，如图6、图7所示。
3.4" 情感分析
本研究对文本预处理后的数据采用基于情感词典的情感分析。基于词典的情感分析方法其优势是可以根据不同情境和任务需求，构建合适的情感词典，相较于其他情感分析方法，计算速度较快，适合处理大量文本情感信息。在进行情感分析前，需要将正面（负面）评价词与正面（负面）情感词合并为正面（负面）情感词确定情感词典。情感词典构建或扩展完成后，即可基于一定的规则（或逻辑），使用该词典对引文语料进行情感识别或分类[7]。将所研究的分词数据与词典相匹配，得到初始情感值。载入否定词表，根据情感词前是否有否定词或双层否定词对情感值进行修正，计算该文本的情感倾向，去除情感值为0的评论，给情感值大于0的赋予评论类型为pos（正面），小于0的为neg（负面），得分的绝对值大小反映了积极或消极的程度。分别提取正面负面分词结果，将结果分别写入正面1.csv以及负面1.csv并保存，同时绘制对应的词云如图8、图9所示。
同理可得热门话题二、热门话题三正负面词云图，如图10～13所示。
话题一的正面舆论主要集中在接受、消费者、回应，说明部分消费者对李佳琦道歉持接受态度；负面舆论集中在贵、努力、言论、怼，说明花西子价格昂贵，消费者仍不接受李佳琦错误言论的回应及道歉。
话题二正面舆论集中在对国货的讨论，包括国货间的商战、国货的营销，说明部分国货抓住机遇宣传自家品牌；负面舆论集中在蜂花、捡、箱子等词语，蜂花在营销期间因箱子不够去捡箱子，引起消费者关注。
话题三正面舆论集中在主播、价格、平台、采销等词语，说明大部分消费者对直播间商品价格的关注；负面舆论集中在商家、质疑、小杨哥、反垄断，说明其他平台的主播质疑李佳琦签订了底价协议，并对此表示不满。
3.5" 基于LDA的微博文本数据主题识别
3.5.1" 主题数寻优
本文使用潜在狄利克雷分布，即LDA主题模型对微博博文进行深度分析，LDA模型一种采用词袋的模型，它将每个文档视为词频向量，并将文本信息转换为易于建模的数字信息[8]。从文档集合中发现潜在的主题结构。内容分析法是一种基于定性研究的量化研究方法，将大规模文本所含信息量及其变化进行分析，以达到对内容的可再现的有效推断[9]。
在使用LDA主题模型时，由于主题个数的选取会影响模型的效果，需要进行主题数寻优找到最适合模型的主题个数。本文将能够产生最优聚类效果的主题数称为最优主题数。
图14显示的是热门话题一的微博文本数据主题间平均余弦距离。图中横轴代表主题数，纵轴代表平均余弦，该图表示当微博文本数据主题数为3时各主题间的平均余弦相似度最低，聚类效果达到最优。因此，对于热门话题一的微博文本数据做LDA模型分析时，设置主题数为3，类似地，可以得到热门话题二和热门话题三全部微博文本数据的主题数均为3。
3.5.2" 主题识别及其可视化
经过主题数寻优，确定热门话题一、二、三微博文本数据主题数均为3，根据该主题数分别对三组数据进行LDA主题分析，并使用Python语言sklearn模块中的TfidfVectorizer库和LatentDirichletAllocation库，利用pyLDAvis模块并结合gensim库进行可视化处理，以更直观的展示聚类结果，该模块能够交互式地呈现不同主题和每个主题相关词语。
通过观察图15显示的微博文本数据综合聚类可视化结果，更充分、直观地了解各个话题微博文本数据的主题分布情况。
图15为热门话题一微博文本数据主题可视化结果，在LDA模型的可视化界面中，图的左半部分分析了不同主题之间的关联性，相似度或者相关性较高的主题会被认为具有较强的关联性。每个蓝色圆圈代表了热门话题一微博文本数据的一个主题（Topic）。图右半部分展示每个词语在所有主题上的分布情况，每个文档都会被赋予一个主题概率分布，表示该文档属于每个主题的概率，这些概率通常使用直方图表示。
3.5.3nbsp; 主题聚类结果
按照上述操作，分别对三个热门话题在线评论进行LDA主题聚类，取调节参数λ=1，表1显示三个热门话题每个主题中出现概率较高的10个词语。
由表1可得以下结果。
热门话题一：“头部主播言论不当，品牌价格遭质疑”。
其中包含三个主题：1）主播本人对该事件的后续回应；“道歉”“哭”等主题词表明头部主播为言论事件致歉，尤其是对“支持”及“喜欢”该主播的消费者，同时表达了自己一直以来“辛苦”“努力”工作的态度。2）消费者对于该事件的讨论角度；“接受”“怼”等主题词表明消费者对于主播言论事件的讨论角度不一，“言论”“管理”表达了消费者对于主播行业的基本要求，“钱”“眉笔”“彩妆”表现出该事件引发的讨论涵盖各个方面。3）对于直播与消费者之间互动关系的讨论；“直播间”“消费者”“主播”等主题词表明消费者与主播可以通过直播的形式进行互动，消费者可以在直播间“咨询”“评论”，主播可以对消费者的咨询等进行“回应”。
热门话题二：“部分国货品牌崛起，消费者支持国货发展”。
其中包含三个主题：1）对于国货品牌及品类的讨论；“生活”“穿”“文具”“芯片”等主题词表明消费者对国货品类进行讨论，国货“品牌”是消费者关注的热点，消费者希望国货品牌“物美价廉”。2）消费者对国货产品的认可态度；“支持”“值得”等主题词表明消费者对国货产品表示认可，对于“华为”等国货“产品”，消费者希望它们可以不断“发展”。3）消费者对国货品牌电商营销方式的讨论；“视频”“直播间”“直播”等主题词表明当今国货品牌的营销方式主要以发布视频和进行直播为主，消费者对于这种营销方式给予“喜欢”“不错”的评价，认为直播间销售的商品更“便宜”。
热门话题三：“头部主播涉嫌垄断，底价协议引发争议”。
其中包含三个主题：1）京东采销人员喊话李佳琦“底价协议”事件；“京东”“人员”“举报”等主题词表明头部主播“双十一”事件引发京东等平台关注，相关平台喊话“主播”“底价”“协议”事件，称其“价格”受到“资本”控制。2）其他平台、主播对该事件的回应；“海氏”“小杨哥”“回应”等主题词表明继京东采销人员喊话事件后，多个平台相继对头部主播提出“质疑”，怀疑其存在“控价”行为。3）消费者表达希望商家真正“让利于民”的态度；“消费者”“喊话”“商家”等主题词表明消费者对商家提出要求，希望商家“卖”“产品”可以做到让利于民，尽可能地提供“最低价”“市场商品”。
3.5.4" 舆论演变分析
由话题一转至话题二，头部主播针对不当言论的道歉并未收到大众认可，网友纷纷表示“不接受”，大众甚至将矛头对准品牌方；大批新老国货抓住机遇，借助花西子品牌事件的热度，大力宣传自身品牌产品。同时，较于花西子品牌被爆出的“天价”，蜂花、郁美净等老牌国货凭借物美价廉的良好口碑脱颖而出，这也引起网友对于这类物美价廉的老牌国货的热烈讨论。
由话题二转至话题三，头部主播李佳琦进行双十一直播带货预热，京东平台的工作人员公开举报其与品牌方之间存在底价协议，此举一出再次引起轩然大波，网友对所谓“底价协议”存在的真实性极具关注。此外，与头播主播互为竞争对手的其他主播也借势对头部主播的“控价”“控库存”等行为加以控诉，将该事件的舆论热度推上新高。
4" 分析结果
4.1" 营销方式陷困局
由热门话题二的“支持”“便宜”“物美价廉”等主题词可知，价格较低的国货品牌易受好评。“蜂花”“郁美净”等国货品牌的产品价格整体水平偏低，花西子品牌的产品价格在言论事件中引发较大争议，因此，国货能否受到消费者好评与其价格高低存在相关关系。同时，物美价廉已经成为大部分消费者对国货产品的“刻板印象”，若国货品牌想通过售卖高端产品提高产品价格，可能会激化消费者的抵触心理。
花西子品牌在言论事件发生前具有良好的发展趋势，其销售量及品牌知名度与头部主播的宣传密切相关。以“花西子”为代表的国货品牌通过借助头部主播吸引消费者关注的方式，结合独特营销方式，使品牌知名度得到大幅提升。由此推断，品牌知名度与其营销手段必定存在关联。众多国货品牌因营销手段和方式单一、传统而“默默无闻”，即使物美价廉却难以提升自身知名度、获取更高收益；相较于营销方式多样的国货品牌，营销方式单一的小国货品牌更易陷入营销困局。如何选择合适的营销方式也会对品牌发展产生较大影响，聘请头部主播进行宣传、带货确实能大幅提升品牌知名度，但由此次言论事件可知，品牌与其聘请的头部主播存在“一荣俱荣，一损俱损”的关联性，故国货品牌的营销方式对自身发展均存在正负两面影响，品牌在选择营销方式时要深入考量，不能过度依赖头部主播。
4.2" 主播须谨言慎行
直播具有实时性与不可剪辑性。直播给主播带来巨大利益的同时，也会在直播过程中放大主播的言论和行为[10]。9月11日李佳琦就直播中发表的有关“有时候找找自己的原因，这么多年了工资涨没涨，有没有认真工作？”等言论进行道歉，并在次日直播过程中再次“落泪致歉”，大量网友对此持“怒怼”的态度，并表示“李佳琦不应该挣着普通人的钱，到头来嘲讽普通人贫穷”，李佳琦的言论导致消费者对其信任度降低，且削弱了凭借“把价格打下去”建立的与消费者之间的共鸣。当2021年两大头部主播雪梨、薇娅因税务问题“翻车”，国内的头部主播只剩李佳琦时，曾有网友表示李佳琦的“一家独大”将会扰乱市场竞争秩序。在此次言论事件之后，一系列有关“底价协议”“涉嫌垄断”等衍生热词冲上热搜，充分体现网友对李佳琦的不满与疑虑。
4.3" 平台竞争公平性堪忧
京东平台员工宣称直播平台的头部主播与品牌方之间存在“底价协议”，其他平台售卖该品牌方同一产品时，定价低于该协议规定的价格，品牌方或将面临巨额违约赔偿。此次事件引起广泛讨论后，头部主播个人、所属公司及品牌方联合发布声明，否认“底价协议”的存在，并表示双方从未签订类似合约。随后，品牌方再次声明从未与任何渠道签署该协议，并指出与京东平台的销售协议中明确写出经营行为需建立在双方协商一致的基础上，京东平台无权擅自对价格进行降低修改。京东平台对此声称，其平台上价格较低是由于平台“自掏腰包”对消费者进行补贴，并再次质疑头部主播和品牌方发布的否认声明的真实性，但因未提供实质性证据及相关材料，部分网友对于“底价协议”存在的真实性表示怀疑。
总体而言，此次争议充分反映了电商领域中可能存在不正当竞争的现象。同时，也反映了在电商竞争激烈的环境下，头部主播、商家和平台之间存在复杂的利益关系。
4.4" 品牌营销要抓住消费者情感易转移的特性
自言论事件后，花西子品牌引发巨大舆论争议，且受到大量消费者的抵制。然而，消费者对直播带货及相继爆火的国货品牌仍持支持态度，由此表明，言论事件并未导致消费者对国货品牌的支持情绪收回或消失，而是引发了情感转移，多数消费者对较于花西子更为物美价廉的国货品牌表示支持，相关国货品牌销售量持续增长，品牌热度直线上升。
对主播行业及各大品牌而言，消费者的情感转移有望成为品牌发展的契机。如果一个品牌出现负面新闻，同时，其竞争对手充分发挥自身优势，与之形成对比，消费者则易发生情感转移，从而将支持情绪转向其他品牌。在此次言论事件中，“蜂花”“得力”“鸿星尔克”等国货品牌抓住契机，以“蹭热度”营销的方式，凸显自身品牌优势，把握消费者的情感转移，顺应直播带货热潮，从而收获了大量支持，使得品牌知名度得到大幅提升。
5" 对策及建议
5.1" 提升品质
对于国货品牌产品价格问题，企业可以通过提高产品的科技含量、设计创新、质量保证等方面来提升产品的性价比，让消费者感到物有所值。部分国货品牌产品的价格之所以不被广大消费者接受，其主要原因在于性价比低，购买的产品量少价高。因此，品牌需要在保证较高水平性价比的同时调整价格，审视其市场定位，确保产品定价与目标消费群体的购买力相匹配。对于价格敏感的消费者，可以考虑推出不同价格区间的产品线以适应市场的需求。
5.2" 拓展营销手段
对于国货品牌的营销方式问题，企业要选择恰当、多样的营销手段以满足品牌的发展需要。除利用社交媒体平台（如微博、微信、抖音、快手等）进行内容营销外，企业可通过创意和互动性强的内容吸引广大消费者。直播带货作为现今的主流营销方式之一，受到了大部分消费者和品牌方的青睐，然而品牌方也应当对行业主播的素质、能力等方面进行考量，确保品牌的长远发展。同时，国货品牌可以参与公益活动和社会责任项目来提升品牌形象，传递品牌的核心价值观和文化，与消费者建立情感联系。综上所述，各品牌要根据自身发展的具体情况制定相应的营销策略，以适应快速变化市场需求。
5.3" 专注深研精本业
电商直播与其他直播的显著不同在于电商主播收入主要来源于商品销量而非粉丝打赏，电商主播通过在镜头前对商品进行全方位的介绍，再之折扣与让利吸引消费者购买。消费者购买倾向程度取决于对主播自身及其言论的信任度。因此，主播应提高自身能力，熟练掌握推荐产品的相关知识及使用经验，重视商品信息传递的准确性，在介绍产品过程中不应夸大其词进行虚假宣传。其次应当不断改进直播风格，优化产品介绍方式，提高服务质量，设置售后服务专门渠道。通过产品研发、设计包装、物流运输的各个环节的打磨，给予消费者良好的消费体验，在消费者购买商品出现问题时应及时处理，做好售后服务，建立消费者对主播的信任。
主播除钻研直播本业之外，应当注重自身言行举止，及时关注和处理消费者的反馈信息。负面舆论的产生会影响主播的形象与声誉，造成粉丝流失，信任度下降。因此，主播需理性分析负面舆论的来源，表明个人态度以及立场，及时处理存在的问题，将信任流失降到最低。对于虚假信息，主播应及时调查，澄清误会，避免加剧负面影响。
5.4" 把握自身显优势
“蹭热度”式宣传对于品牌而言具有显著效果，但仅依赖合作品牌或对手品牌进行自身宣传并不能长期维持热度。因此，对于品牌或企业而言，需对自身产品具有清晰认知，充分了解产品的优势及劣势，在进行产品宣传过程中，要着重发挥产品优势，并可结合品牌形象进行多样化宣传，在包装产品的同时，也对品牌本身进行大众化宣传，要善于抓住大众的关注点，了解消费者心理，有针对性的向目标受众进行宣传销售。同时，在数字化、网络化的现代社会，要紧盯网络热点动向，对网络舆论走向等具有自身的分析判断，要结合品牌、产品实际情况，把握时机将热度利己化，最大限度地实现既定目标。
针对事件“底价协议”一事，其真实性单凭网络舆论无法判断，京东此举是否涉嫌“诬告”也未从得知，促使此事件发生的是出于对消费者权益的维护，还是“蹭热度”更是无从知晓。若是出于维护消费者权益，举报方应提供更加详细真实的材料及证据，并向相关部门进行举报，网络只能传播消息并提高相关热度，并不能解决问题，因此，如果此类问题真实存在，应采取具体措施加以应对；若是仅为自身平台的宣传，此种营销方式并不可取，诋毁、虚假化竞争对手的做法是不提倡的。对于企业而言，应在法律允许范围内进行良性竞争，并主动对自身进行道德约束，尤其对于大型企业和明显承担引导责任的企业而言，更应做好表率。
5.5" 及时造势吸引新客
针对消费者购买商品存在的情感转移现象，各平台主播需深入了解客户的具体需求和期望，与消费者建立情感纽带，使消费者对主播产生忠诚感。这种忠诚感不仅来源于产品或服务的质量，更来自主播与消费者之间建立的信任和情感连接。情感纽带建立后，消费者更可能持续选择该品牌的产品或服务，即使在面临其他选项的诱惑时，也不易发生情感转移。
消费者出现情感转移时，其他头部主播或企业应抓住机会及时“造势”，吸引消费者。消费者对某一产品失去兴趣或信任时，他们会开始积极寻找新的选择，希望找到满足自身需求和期望的替代品。这种心理状态和行为趋势，为其他企业和头部主播创造了吸引潜在消费者的可能性。因此，相关品牌应当关注消费者情感变化趋势，把握契机以“造势”吸引消费者注意，提升品牌知名度和曝光率，通过品牌营销活动、创新产品展示等方式，激发其购买欲望，转移消费者情感。
6" 结" 论
本文利用文本挖掘技术爬取电商直播领域的热点事件下微博平台的文本数据并进行情感倾向分析，将LDA主题模型与词云可视化技术相融合，提取关键热评信息，深入剖析热门话题及对应的舆论主题。电商直播领域的热点事件揭示了该行业在定价机制、主播信誉度以及平台间竞争公平性等方面所面临的挑战，并深入展示了消费者情感波动的动态性如何为品牌营销提供创新性的机遇。本文也存在一定的局限性，在后续的研究中，可以设计更为先进的算法来进行数据聚类与主题提取，以便更精确地分析主题的变化趋势，从而深入探究本文所讨论的研究方向。
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作者简介：张小婉（2003—），女，汉族，安徽六安人，本科在读，研究方向：信息管理与信息系统；毕如倩（2002—），女，汉族，安徽池州人，本科在读，研究方向：行政管理；张雨娟（2003—），女，汉族，安徽马鞍山人，本科在读，研究方向：信息管理与信息系统。
基金项目：2022安徽省高校科研（哲学社会科学类）重点项目（2022AH050016）
