• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    微博輿情情緒表達(dá)差異研究
    ——以“中美貿(mào)易戰(zhàn)”為例

    2021-07-20 07:18:50王志剛邱長(zhǎng)波
    情報(bào)雜志 2021年7期
    關(guān)鍵詞:中美貿(mào)易戰(zhàn)普通用戶輿情

    王志剛 邱長(zhǎng)波 崔 晶

    (吉林大學(xué)管理學(xué)院 長(zhǎng)春 130022)

    近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,社會(huì)輿情常常借助網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)迅速傳播,輿情的表現(xiàn)形式也發(fā)生了變化,包括論壇發(fā)帖、微博、電子郵件等[1],這種新形式的輿情被稱為網(wǎng)絡(luò)輿情[2]。

    網(wǎng)絡(luò)輿情一詞是我國(guó)獨(dú)創(chuàng)的概念,極具中國(guó)特色。目前學(xué)術(shù)界對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情的概念還沒(méi)有統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。林海霞認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情是用戶對(duì)自己關(guān)心或與自身利益緊密相關(guān)的公共事務(wù)所持有的多種態(tài)度、意見(jiàn)的總和[3]。蔣知義認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情是用戶通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)表達(dá)自己對(duì)社會(huì)發(fā)生的熱點(diǎn)事件所持有的不同看法,是用戶態(tài)度、認(rèn)知、行為和情感傾向的集合[4]。宋海龍認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)輿情是指在網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)圍繞輿情因變事項(xiàng)的發(fā)生、發(fā)展和變化,用戶對(duì)政府管理以及現(xiàn)實(shí)社會(huì)中各種事件、現(xiàn)象、問(wèn)題所表達(dá)的社會(huì)政治態(tài)度[5]。學(xué)者們對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情這一概念的定義雖有差異,但也有共同之處,即網(wǎng)絡(luò)輿情是用戶發(fā)表的觀點(diǎn)、態(tài)度以及情緒。

    網(wǎng)絡(luò)輿情之所以含有大量的情緒,原因有三點(diǎn):a.當(dāng)前我國(guó)社會(huì)正處于轉(zhuǎn)型期,社會(huì)矛盾雖然發(fā)生了變化,但仍然存在,容易引起用戶的關(guān)注和討論[6]。b.用戶參政意識(shí)逐漸提高[7],對(duì)于接觸到的社會(huì)事件,都會(huì)傾向于表達(dá)自己觀點(diǎn)和情緒。c.網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)擴(kuò)大了信息的傳播范圍[8],使事件的發(fā)展過(guò)程透明化,成為了民眾獲取信息和發(fā)表觀點(diǎn)的重要窗口。又由于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的匿名性特點(diǎn),減輕了用戶的言論報(bào)復(fù)。

    可見(jiàn),情緒已經(jīng)成為了網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)鍵要素。本研究針對(duì)網(wǎng)絡(luò)情緒,以“中美貿(mào)易戰(zhàn)”為研究案例,在了解事件整體情緒分布的基礎(chǔ)上,探究用戶身份和事件主題在情緒表達(dá)上的差異,有助認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)輿情中的情緒特點(diǎn),制定有針對(duì)性的情緒管控策略。

    1 文獻(xiàn)回顧

    本文的情緒表達(dá)指的是微博內(nèi)容所表現(xiàn)出的情緒類型和情緒強(qiáng)度,情緒表達(dá)差異的研究,主要涉及兩個(gè)問(wèn)題:一是需要識(shí)別出微博內(nèi)容中的情緒;二是找出引起情緒差異化的因素,下面分別對(duì)這兩方面的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述和分析。

    1.1情緒的測(cè)量網(wǎng)絡(luò)情緒測(cè)量的實(shí)質(zhì)是文本分類問(wèn)題,目前的分類方法主要包括:基于詞典的方法、基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法[9]?;谠~典的情緒分類方法可以根據(jù)需要將情緒分為多種類型進(jìn)行研究,基于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的微博文本情感分析主要研究目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)文本的分類,主要將文本分為積極、消極和中立三種類型[10]。敦欣卉等人采用了大連理工大學(xué)情感詞匯本DUTIR的分類方法對(duì)微博進(jìn)行情感分析,并計(jì)算了情感強(qiáng)度,該方法有較高的識(shí)別率和可靠性[11。王志濤指出針對(duì)微博而言,對(duì)比基于情感詞典和機(jī)器學(xué)習(xí)方法下的文本情感分類效果,實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),隨著測(cè)試語(yǔ)料數(shù)量的增加,基于情感詞典的分類性能保持穩(wěn)定,并優(yōu)于機(jī)器學(xué)習(xí)方法[12]。Tang等人設(shè)計(jì)了一種用于情感分析的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng).該系統(tǒng)通過(guò)將特定情感詞向量與手工選擇的表情符號(hào)、語(yǔ)義詞典等特征相結(jié)合,并利用SVM進(jìn)行情感分類.該系統(tǒng)在Twitter情感語(yǔ)料庫(kù)上的準(zhǔn)確率可達(dá)87.61%[13]。雷龍艷提出了一種基于情感詞匯本體的多策略集成分析法,實(shí)現(xiàn)對(duì)中文微博的細(xì)粒度情緒分析,實(shí)驗(yàn)表明該算法對(duì)情緒的分類效果良好[14]。

    本文的分析需要將情緒分為多種類型,因此采用敦欣卉的情緒分類方法最為合適,該方法基于大連理工大學(xué)情感詞匯本體庫(kù)[15],將情緒分為7類:高興、喜好、悲傷、憤怒、恐懼、厭惡、驚訝。并且為了計(jì)算出每類情緒的情緒強(qiáng)度,還綜合考慮了否定詞以及程度副詞對(duì)情感強(qiáng)度的影響,引用了否定詞表和程度詞表,并將其賦予不同的權(quán)重,以便計(jì)算情緒強(qiáng)度。

    1.2網(wǎng)絡(luò)情緒表達(dá)的影響因素根據(jù)現(xiàn)有研究,用戶情緒主要受到社會(huì)因素、個(gè)體因素和事件因素的影響。社會(huì)因素主要包括社會(huì)環(huán)境和大眾傳媒,就社會(huì)環(huán)境而言,我國(guó)正處于社會(huì)轉(zhuǎn)型期,現(xiàn)有監(jiān)管機(jī)制不完善,因此中國(guó)更傾向于抑制情緒表達(dá),特別是消極情緒的表達(dá)[16]。就個(gè)體因素而言,目前對(duì)性別差異的研究比較豐富,很多學(xué)者[17-20]的研究都表明女性比男性具有更豐富的情緒并表達(dá)的更充分,但個(gè)體情緒也受到年齡、教育水平等因素的影響,Levenson和Carstensen采用實(shí)驗(yàn)的方法研究了年齡對(duì)情緒表達(dá)的影響,都證明出了情緒表達(dá)行為隨年齡下降這一可能性。盧家楣從教育水平的角度出發(fā),證明??粕憩F(xiàn)出比本科生更強(qiáng)的情緒表達(dá)能力[21]。就事件因素而言,不同特征的事件,會(huì)影響到用戶的情緒表達(dá),周莉的研究證明事件特征會(huì)影響到網(wǎng)絡(luò)情緒的歸因[22],葉勇豪的研究表明包含不同道德基礎(chǔ)的事件與不同的道德情緒相關(guān)聯(lián)[23]。

    影響情緒表達(dá)的因素,除現(xiàn)有研究以外,用戶身份和事件主題兩個(gè)因素也會(huì)起到重要的作用。就用戶身份而言,網(wǎng)絡(luò)輿情相比傳統(tǒng)輿情,具有匿名性的特點(diǎn)。一些研究證明了匿名性對(duì)網(wǎng)絡(luò)去抑制化效應(yīng)的影響[24],處于匿名狀態(tài)下,普通用戶在互聯(lián)網(wǎng)中的表達(dá)將更加開(kāi)放,尤其是負(fù)面情緒,這也使網(wǎng)絡(luò)輿情呈現(xiàn)出全新的特點(diǎn)。就媒體用戶而言,新媒體的報(bào)道不再僅闡述客觀事實(shí),而是越來(lái)越具有爭(zhēng)議的話題、越來(lái)越出格的言論,而這些要素都直接推動(dòng)了情緒的發(fā)酵[25]。與普通用戶和媒體用戶相比,政府在網(wǎng)絡(luò)輿情中肩負(fù)著社會(huì)責(zé)任,主要發(fā)揮著四種功能:拓展溝通的觸角、更新信息、發(fā)布和分享信息、與外界建立良好的關(guān)系與協(xié)作[26],以達(dá)到穩(wěn)定民眾情緒的目的。就事件主題而言,微博用戶對(duì)事件的認(rèn)知和關(guān)注程度是有差異的,因此對(duì)事件中的不同主題產(chǎn)生的反應(yīng)也不一致。趙曉航對(duì)主題情感進(jìn)行研究,結(jié)果顯示不同的主題內(nèi)容能夠影響輿情負(fù)面情緒的升降[27]。姜金貴對(duì)主題和情緒之間的相互作用進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示主題會(huì)嚴(yán)重影響到事件中用戶的情緒[28]。黃發(fā)良的研究也表明微博情感與其討論主題密切相關(guān)[29]。

    當(dāng)前研究已經(jīng)驗(yàn)證了用戶身份和事件主題兩個(gè)因素對(duì)用戶情緒的影響,并沒(méi)有闡述這兩個(gè)因素的情緒表達(dá)差異,在前人的基礎(chǔ)上,本研究將情緒表達(dá)特點(diǎn)分為是否表達(dá)情緒和情緒強(qiáng)度,采用內(nèi)容分析技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)文本進(jìn)行細(xì)粒度的情緒分類以及主題提取,并識(shí)別出用戶的身份,研究以下兩個(gè)問(wèn)題:

    問(wèn)題1:不同用戶身份和事件主題的相關(guān)微博在是否表達(dá)情緒上存在哪些差異?

    問(wèn)題2:不同用戶身份和事件主題的相關(guān)微博在情緒表達(dá)強(qiáng)度上存在哪些差異?

    2 研究設(shè)計(jì)

    2.1研究數(shù)據(jù)研究數(shù)據(jù)來(lái)源于新浪微博平臺(tái),使用Python爬取“中美貿(mào)易戰(zhàn)”事件的相關(guān)微博內(nèi)容以及用戶身份,共計(jì)50 000條,微博文本中含有大量的html字符,并且轉(zhuǎn)發(fā)的微博中會(huì)存在原微博內(nèi)容,會(huì)對(duì)之后的分析產(chǎn)生干擾,因此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗,確保文本的所有內(nèi)容只表達(dá)了該用戶自身的觀點(diǎn)。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗后,微博文本會(huì)出現(xiàn)空值以及無(wú)意義的值,這樣的微博不予保留,最后保留35 331條有效數(shù)據(jù)。

    2.2變量設(shè)定研究中涉及的自變量為用戶身份和事件主題,用戶身份分為政府、媒體和普通用戶,在原始數(shù)據(jù)中可直接得到;事件主題是采用LDA方法從微博文本中提出得到的(主題詞表見(jiàn)表1),分為產(chǎn)生原因、爭(zhēng)端影響、應(yīng)對(duì)措施和未來(lái)展望。

    表1 微博主題提取結(jié)果

    研究的因變量有兩個(gè):一是用戶發(fā)布的微博中是否含有情緒(1為有情緒,0為無(wú)情緒);二是用戶發(fā)布的微博的情緒強(qiáng)度,本文參照大連理工大學(xué)情緒詞典的分類方法,將情緒分為7類,并可計(jì)算出情緒強(qiáng)度,具體計(jì)算方式如下:

    用p表示一條微博,使用jieba工具對(duì)其分詞后,識(shí)別出每一個(gè)情緒詞以及情緒詞前的否定詞和程度詞。由于在情緒詞典中將情緒分為7類,因此,計(jì)算一條微博的情緒時(shí),需要計(jì)算每一種情緒的情緒強(qiáng)度,對(duì)于第i種情緒,第j個(gè)情緒詞,其情緒強(qiáng)度為:

    pij=(-1)naijeij(1≤i≤7;j>0;n≥0)

    (1)

    其中,n為第i種情緒第j個(gè)情緒詞前否定詞的個(gè)數(shù),aij為第i種情緒第j個(gè)情緒詞前的程度詞對(duì)應(yīng)的程度倍數(shù),eij為第i種情緒第j個(gè)情緒詞對(duì)應(yīng)的情緒強(qiáng)度。對(duì)一種情緒的情緒強(qiáng)度進(jìn)行綜合計(jì)算,即將屬于該種情緒的所有情緒詞的情緒強(qiáng)度進(jìn)行加和,公式如下:

    (2)

    其中,m表示第i種情緒的情緒詞數(shù)量。根據(jù)此公式,每條微博都可以得到7種情緒的情緒強(qiáng)度,微博最終情緒強(qiáng)度取其中最大值,情緒值為最大情緒強(qiáng)度對(duì)應(yīng)的情緒,公式如下:

    E=maxpi(1≤i≤7)

    (3)

    3 數(shù)據(jù)分析

    3.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)用戶身份、時(shí)間主題和情緒進(jìn)行統(tǒng)計(jì),結(jié)果見(jiàn)表2。

    表2 微博變量信息

    在發(fā)布微博的主體中,媒體有1 632個(gè)(占比4.6%),普通用戶有3 354個(gè)(占比94.4%),政府有345個(gè)(占比1.0%)。這也符合網(wǎng)絡(luò)輿情的主體特點(diǎn),普通用戶是網(wǎng)絡(luò)輿情的主要力量,媒體和政府的數(shù)量較少。

    根據(jù)微博中是否含有情緒詞將微博分為有情緒微博和無(wú)情緒微博。據(jù)統(tǒng)計(jì),在收集到的35 331條微博中,有情緒微博有26 974條(占比76.3%),無(wú)情緒微博有8 357條(占比23.7%),這也符合微博的整體環(huán)境,用戶傾向于表達(dá)自己的觀點(diǎn)和態(tài)度。微博在情緒類型分布上,喜好的占比最高,為40.5%;厭惡的占比次之,占比17.7%;悲傷、驚訝、恐懼、高興和憤怒5種情緒的占比較低。在情緒強(qiáng)度分布上,高興和厭惡的情緒強(qiáng)度較高,均值分別為18.79和16.90,其次是喜好和憤怒,均值分別為10.19和9.30,恐懼、驚訝和悲傷的情緒強(qiáng)度較低,分別為8.76、7.72和6.89??梢钥闯觯埠煤蛥拹旱那榫w占比和情緒強(qiáng)度都較高,成為此事件中的主導(dǎo)情緒。

    微博主題的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,產(chǎn)生原因有6 615條(占比18.7%),未來(lái)展望有1 214條(占比3.45%),應(yīng)對(duì)措施有1 854條(占比5.2%),爭(zhēng)端影響有25 648(占比78.3%)。可見(jiàn)網(wǎng)民對(duì)事件產(chǎn)生原因和爭(zhēng)端影響的討論較多,對(duì)未來(lái)展望和應(yīng)對(duì)措施的討論較少。

    3.2情緒表達(dá)差異分析

    3.2.1 微博情緒表達(dá)的概率差異 問(wèn)題1中,是否表達(dá)情緒作為因變量,是二分類變量,自變量即各相關(guān)因素均為分類變量,綜合考慮采用 Logistic 回歸模型最適合分析解釋變量對(duì)被解釋變量的影響。Logistic回歸模型的表達(dá)形式為:

    (4)

    其中,Pi為在給定解釋變量xi值時(shí)的發(fā)生概率,βi為回歸系數(shù)。

    本研究分別以用戶身份和主題作為自變量,是否表達(dá)情緒作為因變量建模,結(jié)果顯示以用戶身份和事件主題作為自變量的模型系數(shù)都通過(guò)了檢驗(yàn)(Sig.=0.000),說(shuō)明用戶身份和事件主題在是否表達(dá)情緒上存在顯著差異。

    不同身份、不同主題的微博在表達(dá)情緒概率上的差異情況見(jiàn)表3。

    表3 不同用戶身份、主題的情緒表達(dá)概率差異

    對(duì)于用戶身份,由于參照水平為政府用戶,因此媒體用戶較政府用戶使Logitp平均增長(zhǎng)0.369個(gè)單位,正向影響情緒表達(dá)概率,結(jié)合OR值可知,媒體用戶的OR值是政府用戶的1.447倍,且有95%的把握在1.502~1.990之間,說(shuō)明媒體用戶表達(dá)情緒的概率是政府用戶的1.447倍。普通用戶相比政府用戶而言,使Logitp平均增長(zhǎng)-0.462個(gè)單位,負(fù)向影響情緒表達(dá)概率,結(jié)合OR值可知,普通用戶的OR值是政府用戶的0.630倍,且有95%的把握在0.475~0.837之間,說(shuō)明普通用戶表達(dá)情緒的概率是政府用戶的0.630倍。

    對(duì)于事件主題,由于參照水平為爭(zhēng)端影響,從系數(shù)來(lái)看,產(chǎn)生原因相比爭(zhēng)端影響使Logitp平均增長(zhǎng)0.133個(gè)單位,正向影響情緒表達(dá)概率,結(jié)合OR值可知,產(chǎn)生原因的OR值是爭(zhēng)端影響的1.142倍,且有95%的把握在1.071~1.218之間,這說(shuō)明產(chǎn)生原因的情緒表達(dá)概率是爭(zhēng)端影響的1.142倍。未來(lái)展望未通過(guò)驗(yàn)證,因此不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。應(yīng)對(duì)措施較爭(zhēng)端影響使Logitp平均增長(zhǎng)0.500個(gè)單位,正向影響情緒表達(dá)概率,結(jié)合OR值可知,應(yīng)對(duì)措施的OR值是爭(zhēng)端影響的1.649倍,且有95%的把握在1.372~1.982之間,說(shuō)明應(yīng)對(duì)措施的情緒表達(dá)概率是爭(zhēng)端影響的1.649倍。

    總之,政府、媒體和普通用戶在表達(dá)情緒上存在顯著差異,媒體表達(dá)情緒的概率更高,其次是政府,最后是普通用戶;在不同主題中,相關(guān)微博含有情緒的可能性存在顯著差異,產(chǎn)生原因和應(yīng)對(duì)措施兩個(gè)主題的相關(guān)微博含有情緒的概率更高,爭(zhēng)端影響和未來(lái)展望兩個(gè)主題的相關(guān)微博含有情緒的概率較低。

    3.2.2 微博情緒表達(dá)的強(qiáng)度差異 問(wèn)題2中,由于因變量情緒強(qiáng)度連續(xù)變量,自變量即各相關(guān)因素均為分類變量,因此采用單因素方差分析的方法,分別分析用戶身份在用戶情緒強(qiáng)度上的差異以及不同事件主題中用戶情緒強(qiáng)度上的差異,見(jiàn)表4。

    表4 用戶身份與事件主題和情緒強(qiáng)度的單因素方差分析

    續(xù)表4 用戶身份與事件主題和情緒強(qiáng)度的單因素方差分析

    由表4可知,用戶身份在事件主題在憤怒、驚訝兩種情緒的顯著性大于0.05,未通過(guò)檢憤怒、高興、悲傷、恐懼和驚訝這5種情緒的顯著性均大于0.05,未通過(guò)檢驗(yàn),因此用戶身份在情緒表達(dá)強(qiáng)度上不存在顯著差異,而在厭惡、喜好這兩種情緒的顯著性小于0.05,且F值較高,因此在情緒表達(dá)強(qiáng)度有著顯著影響。驗(yàn),因此在情緒表達(dá)強(qiáng)度上不存在顯著差異;而在厭惡、喜好、高興、悲傷和恐懼五種情緒的顯著性均小于0.05,且F值較高,因此事件主題在情緒表達(dá)強(qiáng)度上有著顯著影響。

    單因素方差分析只能檢驗(yàn)控制變量對(duì)觀測(cè)變量是否會(huì)產(chǎn)生顯著影響,并不能檢驗(yàn)控制變量在不同水平下對(duì)觀測(cè)變量的影響程度如何。因此需要用事后多重比較的方法來(lái)檢驗(yàn)控制變量在不同水平對(duì)測(cè)試變量的影響程度,由于方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果顯示觀測(cè)變量存在顯著差異(Sig=0),所以選擇未假定方差齊性的方法Tamhane’s T2來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)。

    用戶身份的多重比較檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5。

    表5 用戶身份的多重比較檢驗(yàn)

    由表5中的平均差異可以看出,對(duì)于厭惡情緒,政府用戶和媒體用戶的厭惡情緒表達(dá)強(qiáng)度顯著高于普通用戶。對(duì)于喜好情緒,政府用戶在表達(dá)情緒喜好時(shí)的強(qiáng)度最高,媒體用戶次之,普通用戶的情緒強(qiáng)度最低。

    事件主題的多重比較檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。

    表6 事件主題的多重比較檢驗(yàn)

    由表中的平均差異可以看出,用戶在表達(dá)厭惡情緒時(shí),產(chǎn)生原因相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度低于另外3個(gè)主題。用戶在表達(dá)喜好情緒時(shí),應(yīng)對(duì)措施相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度最高,爭(zhēng)端影響和未來(lái)展望次之,產(chǎn)生原因的情緒強(qiáng)度最低。用戶在表達(dá)高興情緒時(shí),應(yīng)對(duì)措施相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度最高,爭(zhēng)端影響次之,產(chǎn)生原因和未來(lái)展望的情緒強(qiáng)度最低。用戶在表達(dá)悲傷情緒時(shí),爭(zhēng)端影響相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度最高,產(chǎn)生原因和應(yīng)對(duì)措施的情緒強(qiáng)度較低。用戶在表達(dá)恐懼情緒時(shí),應(yīng)對(duì)措施相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度較高,未來(lái)展望的情緒強(qiáng)度較低。

    4 總結(jié)與討論

    本研究以“中美貿(mào)易戰(zhàn)”事件為例,參照大連理工大學(xué)情緒詞典的分類方法,將情緒分為7類,根據(jù)用戶身份和微博主題內(nèi)容來(lái)研究情緒表達(dá)特點(diǎn),得到以下結(jié)論:

    4.1不同身份類型的用戶在表達(dá)情緒上存在顯著差異其中,情緒表達(dá)概率最高的是媒體,其次是政府,普通用戶表達(dá)情緒的概率最低;并且用戶身份在表達(dá)厭惡和喜好的情緒強(qiáng)度上存在顯著差異,其中,政府用戶和媒體用戶的厭惡情緒表達(dá)強(qiáng)度顯著高于普通用戶,政府用戶在表達(dá)情緒喜好時(shí)的強(qiáng)度最高,媒體用戶次之,普通用戶的情緒強(qiáng)度最低。

    產(chǎn)生這種差異的原因,與用戶身份在事件中作用以及事件的性質(zhì)有關(guān),與普通網(wǎng)絡(luò)輿情事件不同,“中美貿(mào)易戰(zhàn)”的兩個(gè)涉事主體為兩個(gè)國(guó)家,政府作為國(guó)家的代表,成為了事件中的關(guān)鍵要素,面對(duì)特朗普政府對(duì)華的頻頻挑釁和限制,中國(guó)政府需要謹(jǐn)慎應(yīng)對(duì),不能隨意表達(dá)情緒,但需要的時(shí)候必須要表明自己的觀點(diǎn)和態(tài)度,穩(wěn)定民眾的情緒,發(fā)揮政府在信息發(fā)布和分享方面的功能,引導(dǎo)輿情向好的方向發(fā)展,這在本研究中也得到了驗(yàn)證。而普通用戶對(duì)該事件最直觀的感受是股市的動(dòng)蕩、物價(jià)的上漲等,對(duì)于事件背后的政治陰謀,并沒(méi)有很清楚的認(rèn)識(shí),因此在表達(dá)情緒的可能性和強(qiáng)度相對(duì)較低。媒體相較于普通用戶來(lái)說(shuō),在輿情傳播方面具有權(quán)威性,同時(shí)也兼具一定的社會(huì)責(zé)任,媒體會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)事件進(jìn)行深入挖掘,形成專業(yè)性報(bào)道,并發(fā)表自己的觀點(diǎn)態(tài)度來(lái)引導(dǎo)普通用戶,媒體的情緒通常會(huì)建立在事實(shí)的基礎(chǔ)上,因此情緒強(qiáng)度不會(huì)偏高??傮w來(lái)看,普通用戶在表達(dá)情緒上更保守,媒體用戶在表達(dá)情緒上更開(kāi)放,政府用戶相對(duì)謹(jǐn)慎。

    除厭惡和喜好之外,不同身份的用戶在憤怒、高興、悲傷、恐懼、驚訝5種情緒的表達(dá)強(qiáng)度上無(wú)顯著差異,主要原因是,厭惡和高興是整個(gè)事件重點(diǎn)中的主導(dǎo)情緒,占比較高(見(jiàn)表1),而其作5種情緒在事件中的占比較低,代表性弱,導(dǎo)致結(jié)果不顯著。

    4.2不同主題中微博的情緒特征存在差異其中,不同主題中微博是否含有情緒的概率存在顯著差異,產(chǎn)生原因和應(yīng)對(duì)措施兩個(gè)主題的相關(guān)微博含有情緒的概率更高,爭(zhēng)端影響和未來(lái)展望兩個(gè)主題的相關(guān)微博含有情緒的概率較低;并且,不同主題中微博在厭惡、喜好、高興、悲傷和恐懼5種情緒的表達(dá)強(qiáng)度上存在差異,綜合來(lái)看,事件產(chǎn)生原因和未來(lái)展望的相關(guān)微博的情緒強(qiáng)度較低,應(yīng)對(duì)措施和爭(zhēng)端影響的情緒強(qiáng)度較低。

    產(chǎn)生這種差異的原因,與事件主題的特征有關(guān),事件的產(chǎn)生原因?qū)儆诳陀^事實(shí),不會(huì)引起網(wǎng)友的持續(xù)關(guān)注和強(qiáng)烈的情緒波動(dòng),未來(lái)展望的預(yù)測(cè)需要有專業(yè)的知識(shí)和判斷能力,其重點(diǎn)是描述未來(lái)的狀況,而不在于情緒,因此事件產(chǎn)生原因和未來(lái)展望的相關(guān)微博情緒強(qiáng)度低;而爭(zhēng)端影響和應(yīng)對(duì)措施,與所有人的生活息息相關(guān),在事件發(fā)展的整個(gè)過(guò)程中,會(huì)引起持續(xù)的關(guān)注和大量的討論,情緒共鳴較強(qiáng)烈,因此這兩個(gè)主題的相關(guān)微博情緒強(qiáng)度較高。

    當(dāng)然,本研究對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情中的情緒表達(dá)研究也存在不足之處。首先以特定的事件為例進(jìn)行研究,由于事件的特殊性,其結(jié)論并不適用于所有的網(wǎng)絡(luò)輿情,因此在今后的研究中可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)事件的特征,進(jìn)行分類研究,從而得到普適性更高的結(jié)論。其次,變量選擇上,本研究在用戶特征和內(nèi)容特征上各選擇一個(gè)納入研究,在今后的研究中可以選擇更多的變量,對(duì)用戶和微博內(nèi)容進(jìn)行更多維度的刻畫(huà),探究其在情緒表達(dá)中的作用。

    猜你喜歡
    中美貿(mào)易戰(zhàn)普通用戶輿情
    即使是普通用戶也需要備一張家庭影院入門(mén)攻略:影音調(diào)校工具篇1
    特朗普稅改下國(guó)際稅收競(jìng)爭(zhēng)思考
    輿情
    Numerical Analysis of Refueling Drogue Oscillation During Refueling Docking
    輿情
    輿情
    普通用戶簡(jiǎn)單、流暢才是明智選擇
    微博的輿情控制與言論自由
    離線發(fā)文件 不是會(huì)員也能用
    亚洲,一卡二卡三卡| 欧美日韩一级在线毛片| 中文字幕人妻丝袜制服| 热99久久久久精品小说推荐| 国产野战对白在线观看| 午夜免费男女啪啪视频观看| 男女无遮挡免费网站观看| 久久精品aⅴ一区二区三区四区| av在线app专区| a级毛片黄视频| 日韩伦理黄色片| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 天天影视国产精品| 三上悠亚av全集在线观看| 美女国产高潮福利片在线看| 午夜av观看不卡| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 国产av精品麻豆| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 大香蕉久久成人网| 成人亚洲欧美一区二区av| 丁香六月欧美| 国产在线一区二区三区精| 国产亚洲av高清不卡| 色婷婷久久久亚洲欧美| 亚洲中文日韩欧美视频| 精品一区在线观看国产| 久久久久视频综合| 国产精品免费大片| 亚洲欧美成人综合另类久久久| 成年人免费黄色播放视频| 婷婷成人精品国产| 婷婷成人精品国产| 欧美中文综合在线视频| 伊人亚洲综合成人网| 两个人免费观看高清视频| 精品一区二区三卡| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 国产爽快片一区二区三区| 午夜免费成人在线视频| 91九色精品人成在线观看| a 毛片基地| 亚洲免费av在线视频| 国产亚洲欧美精品永久| 国产精品国产三级专区第一集| 欧美激情极品国产一区二区三区| 五月开心婷婷网| 电影成人av| 日韩伦理黄色片| 日本黄色日本黄色录像| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 成年av动漫网址| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲第一青青草原| 黄色视频在线播放观看不卡| 老熟女久久久| 成年人午夜在线观看视频| 男女国产视频网站| 中文字幕人妻丝袜制服| 一个人免费看片子| 自线自在国产av| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 日韩制服骚丝袜av| 天天操日日干夜夜撸| 国产午夜精品一二区理论片| 悠悠久久av| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 国产黄色视频一区二区在线观看| 五月天丁香电影| 下体分泌物呈黄色| 国产高清videossex| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| videosex国产| www.av在线官网国产| a级片在线免费高清观看视频| 日本91视频免费播放| 久久国产精品影院| 巨乳人妻的诱惑在线观看| kizo精华| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 2018国产大陆天天弄谢| 精品久久久精品久久久| 久久精品亚洲熟妇少妇任你| 久久久久久久久免费视频了| 永久免费av网站大全| 午夜激情av网站| www日本在线高清视频| av片东京热男人的天堂| svipshipincom国产片| 免费观看人在逋| 91麻豆精品激情在线观看国产 | 一个人免费看片子| 女人久久www免费人成看片| 亚洲国产精品成人久久小说| 国产片特级美女逼逼视频| 男人舔女人的私密视频| 国产一卡二卡三卡精品| 亚洲专区国产一区二区| 久久精品国产综合久久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 操出白浆在线播放| 一级毛片 在线播放| 精品人妻熟女毛片av久久网站| 国产精品久久久久久精品电影小说| 一级,二级,三级黄色视频| 天天躁狠狠躁夜夜躁狠狠躁| 午夜福利,免费看| 精品少妇黑人巨大在线播放| 九草在线视频观看| 国产黄频视频在线观看| 一级,二级,三级黄色视频| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美在线一区亚洲| 亚洲国产欧美在线一区| 两人在一起打扑克的视频| 男人操女人黄网站| 免费看十八禁软件| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看 | 又大又黄又爽视频免费| 永久免费av网站大全| 亚洲av美国av| 一区二区三区精品91| 日本av免费视频播放| 欧美日韩亚洲综合一区二区三区_| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲精品在线美女| 免费少妇av软件| 国产欧美日韩一区二区三 | 久久人人爽人人片av| 99久久99久久久精品蜜桃| 操出白浆在线播放| 永久免费av网站大全| 久久精品人人爽人人爽视色| 欧美老熟妇乱子伦牲交| 久久av网站| 丝袜美腿诱惑在线| 欧美成狂野欧美在线观看| 免费在线观看黄色视频的| 人体艺术视频欧美日本| 人妻一区二区av| 一区二区三区激情视频| 美女午夜性视频免费| 国产一区二区激情短视频 | 啦啦啦在线免费观看视频4| 18禁裸乳无遮挡动漫免费视频| 99国产精品一区二区蜜桃av | 国产精品香港三级国产av潘金莲 | 丝袜美腿诱惑在线| 久久国产精品大桥未久av| 欧美黑人欧美精品刺激| 91精品三级在线观看| 欧美亚洲日本最大视频资源| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 日本欧美国产在线视频| 女警被强在线播放| 久久久久久久久久久久大奶| 亚洲成色77777| 在线精品无人区一区二区三| 国产在线免费精品| a级片在线免费高清观看视频| 在线观看一区二区三区激情| 婷婷色av中文字幕| 无限看片的www在线观看| 亚洲国产欧美在线一区| 一级,二级,三级黄色视频| 欧美日韩亚洲高清精品| 中国国产av一级| 丰满迷人的少妇在线观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 亚洲国产日韩一区二区| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 国产精品一国产av| 欧美精品一区二区免费开放| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 国产91精品成人一区二区三区 | 欧美精品啪啪一区二区三区 | 国产精品一区二区免费欧美 | 七月丁香在线播放| 免费在线观看黄色视频的| bbb黄色大片| 看免费av毛片| 欧美国产精品一级二级三级| 男女之事视频高清在线观看 | 在线观看免费午夜福利视频| 九草在线视频观看| 91字幕亚洲| 丝袜人妻中文字幕| www.av在线官网国产| 五月天丁香电影| 久久久久久久精品精品| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 晚上一个人看的免费电影| 中文字幕精品免费在线观看视频| 夫妻午夜视频| 天天躁夜夜躁狠狠久久av| 国产女主播在线喷水免费视频网站| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 丰满迷人的少妇在线观看| 欧美日韩精品网址| 无遮挡黄片免费观看| 国产av一区二区精品久久| av在线老鸭窝| 成年美女黄网站色视频大全免费| svipshipincom国产片| 欧美少妇被猛烈插入视频| 国产成人91sexporn| 欧美成狂野欧美在线观看| 欧美日韩视频高清一区二区三区二| av福利片在线| 美国免费a级毛片| 我的亚洲天堂| 精品久久久精品久久久| 老司机靠b影院| 国产精品久久久av美女十八| 永久免费av网站大全| 大片电影免费在线观看免费| 精品卡一卡二卡四卡免费| 韩国精品一区二区三区| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 久久久久久久精品精品| 久久久久久久国产电影| 国产免费现黄频在线看| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 十八禁人妻一区二区| 国产成人啪精品午夜网站| 美女扒开内裤让男人捅视频| 欧美精品亚洲一区二区| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 免费女性裸体啪啪无遮挡网站| 最黄视频免费看| 女警被强在线播放| 精品久久蜜臀av无| 美国免费a级毛片| 欧美精品高潮呻吟av久久| 大话2 男鬼变身卡| 视频区图区小说| 亚洲,一卡二卡三卡| 超碰97精品在线观看| 一二三四社区在线视频社区8| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 高清欧美精品videossex| 青春草视频在线免费观看| 丝袜人妻中文字幕| 精品久久蜜臀av无| 9热在线视频观看99| 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 亚洲国产精品999| av网站免费在线观看视频| 777米奇影视久久| 亚洲国产精品成人久久小说| 99国产精品免费福利视频| 免费在线观看黄色视频的| 国产99久久九九免费精品| 亚洲精品国产区一区二| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 国产亚洲午夜精品一区二区久久| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 一本综合久久免费| 又紧又爽又黄一区二区| 久久久久久免费高清国产稀缺| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 国产在线免费精品| 精品熟女少妇八av免费久了| 无限看片的www在线观看| 婷婷成人精品国产| 午夜福利,免费看| 日韩伦理黄色片| 国产1区2区3区精品| av在线app专区| 人成视频在线观看免费观看| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 啦啦啦 在线观看视频| 人体艺术视频欧美日本| 超色免费av| 久久国产精品人妻蜜桃| 一二三四在线观看免费中文在| 亚洲久久久国产精品| 久久亚洲国产成人精品v| videosex国产| 美女大奶头黄色视频| 中文字幕色久视频| 婷婷色av中文字幕| 香蕉丝袜av| 大码成人一级视频| 国产成人免费无遮挡视频| 好男人视频免费观看在线| 国精品久久久久久国模美| 国产精品免费视频内射| 嫩草影视91久久| 中文字幕高清在线视频| 日韩免费高清中文字幕av| 成人影院久久| 我的亚洲天堂| 9191精品国产免费久久| 国产高清videossex| 777米奇影视久久| 久久影院123| 国产精品久久久久成人av| 一边摸一边抽搐一进一出视频| 91字幕亚洲| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲图色成人| 亚洲成人免费电影在线观看 | 亚洲五月婷婷丁香| 天天操日日干夜夜撸| 男女免费视频国产| 日本a在线网址| 亚洲精品美女久久av网站| 国产野战对白在线观看| 精品少妇黑人巨大在线播放| 狠狠婷婷综合久久久久久88av| 国产成人一区二区在线| 久久鲁丝午夜福利片| 国产免费福利视频在线观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 肉色欧美久久久久久久蜜桃| 51午夜福利影视在线观看| 99国产精品一区二区蜜桃av | 精品亚洲乱码少妇综合久久| 丝袜在线中文字幕| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 欧美激情高清一区二区三区| 久久久久久久久久久久大奶| 中文欧美无线码| 老司机影院毛片| 伊人亚洲综合成人网| 免费观看av网站的网址| 成人黄色视频免费在线看| 亚洲成人手机| 国产一卡二卡三卡精品| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 老司机影院成人| 日韩精品免费视频一区二区三区| 后天国语完整版免费观看| 不卡av一区二区三区| 亚洲国产精品999| 亚洲一码二码三码区别大吗| 啦啦啦视频在线资源免费观看| 欧美变态另类bdsm刘玥| 男人操女人黄网站| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久| 91九色精品人成在线观看| 巨乳人妻的诱惑在线观看| 麻豆国产av国片精品| 99国产精品一区二区三区| 国产成人一区二区在线| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美亚洲日本最大视频资源| 色精品久久人妻99蜜桃| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 精品卡一卡二卡四卡免费| 亚洲伊人色综图| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 欧美黄色淫秽网站| 国产一级毛片在线| 永久免费av网站大全| 观看av在线不卡| 99国产精品99久久久久| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 国产精品偷伦视频观看了| 国产成人精品久久二区二区免费| 成年动漫av网址| 视频区图区小说| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 叶爱在线成人免费视频播放| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 久久久久久人人人人人| 精品久久久久久久毛片微露脸 | 少妇粗大呻吟视频| 欧美日韩综合久久久久久| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 日本欧美国产在线视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产免费又黄又爽又色| 久久这里只有精品19| 久久久精品区二区三区| 电影成人av| 我的亚洲天堂| av欧美777| 色婷婷av一区二区三区视频| 国产亚洲一区二区精品| 亚洲国产精品一区二区三区在线| 男男h啪啪无遮挡| 久久久久久久国产电影| 亚洲人成电影观看| 最近手机中文字幕大全| 美女高潮到喷水免费观看| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 亚洲av在线观看美女高潮| 日本a在线网址| av天堂久久9| 国产免费又黄又爽又色| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 亚洲色图综合在线观看| 午夜视频精品福利| 亚洲中文av在线| 久久综合国产亚洲精品| 日韩欧美一区视频在线观看| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 老司机靠b影院| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 我要看黄色一级片免费的| 大香蕉久久网| 天堂8中文在线网| 国产xxxxx性猛交| 国产精品久久久久久人妻精品电影 | 人人澡人人妻人| 老汉色∧v一级毛片| 男女免费视频国产| 午夜91福利影院| 高清视频免费观看一区二区| 男女高潮啪啪啪动态图| 精品人妻1区二区| 国产国语露脸激情在线看| av不卡在线播放| 性高湖久久久久久久久免费观看| 国产视频首页在线观看| 亚洲人成网站在线观看播放| 国产精品免费大片| 国产真人三级小视频在线观看| 日本色播在线视频| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡 | 在现免费观看毛片| 国产精品一区二区在线观看99| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 欧美日韩亚洲高清精品| 欧美精品一区二区免费开放| 日韩 亚洲 欧美在线| 你懂的网址亚洲精品在线观看| 一区二区三区四区激情视频| 亚洲精品美女久久av网站| 亚洲情色 制服丝袜| 80岁老熟妇乱子伦牲交| 国产精品 欧美亚洲| 精品亚洲乱码少妇综合久久| 欧美日韩一级在线毛片| 韩国高清视频一区二区三区| 亚洲精品久久久久久婷婷小说| 男人爽女人下面视频在线观看| 欧美日本中文国产一区发布| 大码成人一级视频| 在线观看免费视频网站a站| 国产av一区二区精品久久| 亚洲美女黄色视频免费看| 久久99热这里只频精品6学生| 国产精品久久久久久精品电影小说| 91成人精品电影| 国产三级黄色录像| 亚洲av男天堂| 国产老妇伦熟女老妇高清| 无遮挡黄片免费观看| 男女免费视频国产| av天堂久久9| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 熟女av电影| 精品国产乱码久久久久久小说| 色播在线永久视频| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 在线观看免费视频网站a站| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 99热网站在线观看| 亚洲精品久久午夜乱码| 国产片特级美女逼逼视频| 999久久久国产精品视频| av天堂在线播放| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 日韩一区二区三区影片| 亚洲一码二码三码区别大吗| av在线播放精品| 十八禁网站网址无遮挡| 成年女人毛片免费观看观看9 | av视频免费观看在线观看| 亚洲国产中文字幕在线视频| 在线亚洲精品国产二区图片欧美| 国产国语露脸激情在线看| 2021少妇久久久久久久久久久| 国产主播在线观看一区二区 | 欧美黑人精品巨大| 久久久欧美国产精品| 久久99精品国语久久久| 9色porny在线观看| 九色亚洲精品在线播放| 午夜影院在线不卡| 亚洲人成77777在线视频| av一本久久久久| 国产无遮挡羞羞视频在线观看| 亚洲,欧美精品.| 色婷婷av一区二区三区视频| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 国产又爽黄色视频| 美女脱内裤让男人舔精品视频| 国产成人91sexporn| 男人爽女人下面视频在线观看| 久久亚洲国产成人精品v| 纵有疾风起免费观看全集完整版| 欧美另类一区| 久久久欧美国产精品| 午夜老司机福利片| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡 | 国产一区二区三区综合在线观看| 日韩一卡2卡3卡4卡2021年| 亚洲精品在线美女| 一区二区三区精品91| 天天躁夜夜躁狠狠躁躁| 老司机午夜十八禁免费视频| 日韩制服丝袜自拍偷拍| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 亚洲中文字幕日韩| 久久人妻福利社区极品人妻图片 | 99精国产麻豆久久婷婷| 男男h啪啪无遮挡| 亚洲国产看品久久| 亚洲,欧美精品.| 免费观看av网站的网址| 午夜久久久在线观看| 欧美+亚洲+日韩+国产| 熟女av电影| 久久国产精品大桥未久av| 欧美另类一区| 免费日韩欧美在线观看| 国产av一区二区精品久久| 成年人黄色毛片网站| 我要看黄色一级片免费的| 久久av网站| 精品欧美一区二区三区在线| 久久久久网色| 成人亚洲精品一区在线观看| 国产成人91sexporn| 曰老女人黄片| 热99久久久久精品小说推荐| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 亚洲国产精品成人久久小说| 日本欧美视频一区| 自拍欧美九色日韩亚洲蝌蚪91| 一个人免费看片子| 久久久久视频综合| 午夜视频精品福利| 电影成人av| 最近手机中文字幕大全| 亚洲av日韩在线播放| 水蜜桃什么品种好| 亚洲五月婷婷丁香| 水蜜桃什么品种好| av有码第一页| av电影中文网址| 亚洲国产日韩一区二区| 国产精品 欧美亚洲| 巨乳人妻的诱惑在线观看| av片东京热男人的天堂| 天堂俺去俺来也www色官网| 欧美精品一区二区大全| 最近手机中文字幕大全| 男女之事视频高清在线观看 | 国产av国产精品国产| 久久国产精品大桥未久av| 91精品伊人久久大香线蕉| www.av在线官网国产| 亚洲av电影在线观看一区二区三区| av在线app专区| 又粗又硬又长又爽又黄的视频| 人妻 亚洲 视频| 青青草视频在线视频观看| 亚洲,欧美,日韩| 一边亲一边摸免费视频| 免费看不卡的av| 亚洲精品久久午夜乱码| 赤兔流量卡办理| 啦啦啦在线观看免费高清www| 精品视频人人做人人爽| 久久ye,这里只有精品| 赤兔流量卡办理| 日本猛色少妇xxxxx猛交久久| 精品亚洲成国产av| 91麻豆av在线| 熟女av电影| 精品欧美一区二区三区在线| 国产一级毛片在线| 亚洲男人天堂网一区| 男女国产视频网站| 欧美97在线视频| 久久久久久亚洲精品国产蜜桃av| 亚洲精品中文字幕在线视频| 18在线观看网站| www日本在线高清视频| 嫁个100分男人电影在线观看 | 日本五十路高清| 国产成人免费观看mmmm| 国产精品一区二区免费欧美 | 午夜免费成人在线视频| 午夜激情久久久久久久| 午夜福利乱码中文字幕| 免费在线观看日本一区| 人体艺术视频欧美日本| 97人妻天天添夜夜摸| 一区二区三区精品91| 欧美 日韩 精品 国产| 两人在一起打扑克的视频| 欧美97在线视频| 夫妻午夜视频| 中文字幕人妻丝袜一区二区| 午夜福利影视在线免费观看| 免费高清在线观看视频在线观看| 伊人久久大香线蕉亚洲五| av网站在线播放免费| 欧美激情 高清一区二区三区| 校园人妻丝袜中文字幕| 夫妻性生交免费视频一级片| 99九九在线精品视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人|