基于知乎平臺內(nèi)容挖掘的元宇宙公眾感知研究

范昊 莊逸彤

關(guān)鍵詞：知乎平臺；元宇宙；公眾感知；內(nèi)容挖掘；主題識別；情感分析；演化分析

近幾年，元宇宙（Metaverse）-詞廣泛出現(xiàn)在公眾視野中。綜合現(xiàn)有研究，元宇宙可理解為基于數(shù)字信息技術(shù)，通過對現(xiàn)實世界的數(shù)字化改造搭建出的融合經(jīng)濟(jì)、社交、身份系統(tǒng)的，能提供沉浸式體驗的，且是開放、允許用戶生產(chǎn)內(nèi)容的特殊空間形態(tài)，是一種人以數(shù)字身份參與的虛實融合的三元世界數(shù)字社會。新冠肺炎疫情下各類活動向虛擬空間的遷移、信息技術(shù)的發(fā)展等都促進(jìn)了元宇宙的興起和發(fā)展。當(dāng)下，各行業(yè)及政府均積極布局元宇宙：“Roblox以元宇宙第一股身份上市”“Fa-cebook更名Meta”“元宇宙首爾”等事件掀起元宇宙熱潮，微軟、百度等巨頭爭相人局。我國政府也針對元宇宙提出相關(guān)指導(dǎo)及支持意見：工信部報告、《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》、多地政府的工作報告和產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、黨的二十大報告精神等都多點涉及元宇宙。可見，元宇宙發(fā)展勢在必行。

隨著元宇宙的興起，國內(nèi)外相關(guān)研究明顯增加，現(xiàn)有研究多圍繞理論概念、技術(shù)、應(yīng)用、治理等方面展開，較少從公眾角度切人，且研究角度較為單一?？紤]到公眾作為元宇宙重要受眾，其在元宇宙應(yīng)用、政策、風(fēng)險等方面的感知，能反饋元宇宙發(fā)展情況及問題，對此進(jìn)行分析能推動元宇宙應(yīng)用的科學(xué)布局、技術(shù)的針對性發(fā)展、政策的完善、治理體系的科學(xué)建設(shè)及入局的科學(xué)引導(dǎo)，而個體、業(yè)界、政府作為元宇宙生態(tài)建設(shè)的重要參與主體，分析公眾對元宇宙中個體、業(yè)界、政府這3個方面內(nèi)容的感知，能更有針對性地為不同主體提供建議，從而更好地建設(shè)元宇宙生態(tài)。因此，本研究基于知乎這一高質(zhì)在線問答社區(qū)，通過對主題識別算法、主題熱度算法、情感分析算法進(jìn)行改進(jìn)，同時引入三螺旋模型，構(gòu)建基于個體一業(yè)界一政府維度的三螺旋元宇宙公眾感知分析框架，挖掘公眾在元宇宙領(lǐng)域內(nèi)對個體、業(yè)界、政府這3個方面內(nèi)容上的感知，從而為個體認(rèn)識和入局元宇宙、企業(yè)布局元宇宙、政府引導(dǎo)元宇宙發(fā)展提供參考建議。

1相關(guān)研究

1.1元宇宙研究

現(xiàn)有元宇宙研究多圍繞以下幾方面展開：其一，理論概念。喻國明將元宇宙定義為新一代信息技術(shù)經(jīng)不同排列組合后形成的一個與現(xiàn)實高度關(guān)聯(lián)、互通的虛擬平臺。其二，技術(shù)。元宇宙在技術(shù)架構(gòu)上形成了以底層技術(shù)為基石、硬件為人口、軟件為價值體現(xiàn)的技術(shù)創(chuàng)新體系。Ynag Q等研究區(qū)塊鏈和AI如何與元宇宙融合。Jiang Y等提出基于編碼分布式計算的協(xié)同計算范式，為元宇宙服務(wù)提供計算支持。其三，應(yīng)用。辛海霞提出元宇宙圖書館構(gòu)建主要分為數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化3個階段。魯力立等探討元宇宙視角下的未來教學(xué)模式的發(fā)展趨勢和變革方向。其四，治理。已有研究針對虛實失衡、治理未預(yù)問題，從法律、科技、教育方面提出敏捷反應(yīng)模式。薛瀾等提出元宇宙敏捷治理方式。

此外，有學(xué)者從學(xué)界、業(yè)界、用戶角度切人進(jìn)行元宇宙感知研究。周鑫等分析國內(nèi)外元宇宙研究熱點。Tlili A等分析教育領(lǐng)域中元宇宙研究趨勢、重點、局限。汪曉蕓等分析學(xué)界與業(yè)界角度下元宇宙熱點的異同。Lee U K等分析用戶對元宇宙平臺的接受程度以提供設(shè)計參考。曹喆等分析用戶技術(shù)感知與元宇宙技術(shù)需求的差距以提供VR產(chǎn)品優(yōu)化參考。

1.2公眾感知研究

公眾是元宇宙的重要受眾，公眾需求和看法對元宇宙發(fā)展有重要影響作用。而分析元宇宙公眾感知是了解公眾需求和看法的有效方法。公眾感知本原理論認(rèn)為，公眾感知由認(rèn)知、情感和行為構(gòu)成，是公眾對公共事務(wù)的認(rèn)知信息進(jìn)一步情緒化處理及向后續(xù)行為意向轉(zhuǎn)化的過程。有研究將公眾感知定義為公眾對具體事件、問題的了解程度、態(tài)度和看法。考慮本研究側(cè)重點，筆者認(rèn)為可將本文中公眾感知的范疇限定在公眾對元宇宙主題的關(guān)注情況和情感態(tài)度。當(dāng)下，主題、情感相關(guān)的公眾感知研究多涉及主題識別和情感分析方法。主題識別方面，王偉等利用LDA和關(guān)聯(lián)過濾方法分析眾籌評論主題及其演變，為眾籌項目開展提供參考：顏端武等提出融合詞向量和主題模型的方法，更全面、準(zhǔn)確描述語義信息。情感分析方面，Yin H等采用情感詞典方法分析新冠主題情緒：李紹華等利用支持向量機分析微博評論情感，判斷輿情走向：Pathak A R等提出基于深度學(xué)習(xí)的主題級情感分析模型。

1.3在線問答社區(qū)內(nèi)容挖掘研究

基于用戶生成內(nèi)容建立的在線問答社區(qū)逐漸成為公眾感知的重要反饋場所，有助于了解公眾對特定領(lǐng)域的關(guān)注和情感情況。劉冰等基于媽媽網(wǎng)文本分析備孕期女性的健康信息需求及情緒變化特征。Zou J等基于Stack Overflow文本分析開發(fā)人員中高熱度主題和非功能性需求。婁巖等基于知乎分析公眾對老年科技的關(guān)注熱點和情感，以確定重點發(fā)展領(lǐng)域和產(chǎn)品改進(jìn)方向。目前，主流問答社區(qū)包括傳統(tǒng)型、綜合性和垂直問答社區(qū)，考慮到綜合性問答社區(qū)的用戶更廣泛、議題更多元，有利于獲得多角度的公眾觀點，本文基于綜合性問答社區(qū)挖掘元宇宙公眾感知。

1.4三螺旋模型

元宇宙生態(tài)建設(shè)需多方發(fā)揮特性作用及相互作用，鑒于三螺旋模型下各條螺旋彼此獨立又關(guān)聯(lián)密切的性質(zhì)，借助三螺旋模型分析公眾對不同主體方面內(nèi)容的感知，能挖掘其中的特點及聯(lián)系，更有針對性地為不同主體提供建議。三螺旋模型源于生物學(xué)領(lǐng)域，用于解釋基因、生物體和環(huán)境間的相互作用，后被應(yīng)用到政、企、校的互動關(guān)聯(lián)關(guān)系研究中，如圖1所示。三螺旋被定義為由政府及其機構(gòu)組成的行政鏈、由沿著垂直和水平聯(lián)系或多或少的組織化的公司組成的生產(chǎn)鏈、由研究和學(xué)術(shù)制度組成的技術(shù)一科學(xué)鏈。在三螺旋模型中，技術(shù)創(chuàng)新提供變異，市場提供選擇者，制度結(jié)構(gòu)提供保持反思性的控制系統(tǒng)，其將大學(xué)一產(chǎn)業(yè)一政府關(guān)系表示為一個相對平等且相互依賴的制度領(lǐng)域，不強調(diào)誰是創(chuàng)新主體，三方都可作為創(chuàng)新的組織者、主體和參與者，各具獨特作用的同時相互作用，共同促進(jìn)創(chuàng)新。后續(xù)研究中，三螺旋模型的內(nèi)涵邊界和應(yīng)用場景不斷拓寬。梁春慧提出圖書館一環(huán)境一用戶三螺旋模型，探究圖書館基于服務(wù)對象挖掘和需求分析進(jìn)行精準(zhǔn)服務(wù)的實踐路徑。袁紅軍將三螺旋模型引入圖書館學(xué)科服務(wù)中，解讀圖書館、學(xué)科服務(wù)和研究機構(gòu)間的三方協(xié)作機理。周春彥等把固定的官產(chǎn)學(xué)關(guān)系向更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)擴展，把公眾等因素融人三螺旋模型。

綜上所述，現(xiàn)有元宇宙研究多以理論概念、技術(shù)、應(yīng)用、治理為主，缺乏從公眾視角切人的元宇宙感知研究，而公眾作為元宇宙重要受眾，其感知能為元宇宙技術(shù)發(fā)展方向、應(yīng)用布局重點、治理等提供重要參考。此外，現(xiàn)有公眾感知研究所采用的主題識別和情感分析方法多從算法層面進(jìn)行改進(jìn)，較少從用戶層面進(jìn)行改進(jìn)。同時由于元宇宙領(lǐng)域性強、公眾認(rèn)知水平參差不齊的問題，導(dǎo)致現(xiàn)有方法并不適用于元宇宙領(lǐng)域。因此，本研究從公眾角度切人分析其對元宇宙的感知：研究選取“知乎”這一公眾感知的高質(zhì)反饋場所，通過引入元宇宙先驗知識改進(jìn)LDA算法，使其更好地適用于元宇宙領(lǐng)域的主題識別，同時在主題熱度和情感計算上引入用戶行為數(shù)據(jù)，以更客觀、充分地分析公眾的真實感知。此外，鑒于三螺旋模型能揭示動態(tài)交互系統(tǒng)中要素間關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文試將三螺旋模型引入元宇宙領(lǐng)域，將元宇宙三螺旋視為個體、業(yè)界、政府間的相互協(xié)作與運行，通過分析公眾對不同主體層面內(nèi)容的感知，挖掘特點及聯(lián)系，從而針對性地為不同元宇宙參與主體提供建議。

2研究設(shè)計

本文從個體、業(yè)界、政府3個維度及熱度、情感兩個指標(biāo)切入，構(gòu)建元宇宙公眾感知分析框架，分析公眾在元宇宙領(lǐng)域內(nèi)對個體、業(yè)界、政府3方面內(nèi)容的感知，具體如圖2所示?；谥跗脚_采集元宇宙問答數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；改進(jìn)LDA算法，構(gòu)建基于元宇宙先驗知識的主題識別模型，識別公眾感知主題；參考三螺旋模型，基于主題內(nèi)容所涉及的主要主體，將主題分類到個體、業(yè)界、政府維度下：融合用戶行為計算各維度下各主題的熱度及演化，以識別熱點及潛力方向；構(gòu)建基于Bert的情感三分類模型，并融合用戶行為計算各維度下各主題的情感及演化，以識別公眾偏好及改進(jìn)方向；基于此，針對性地為個體、企業(yè)、政府提供參與元宇宙生態(tài)建設(shè)的建議。

2.1樣本選擇、獲取及預(yù)處理

知乎問答平臺擁有超2億的用戶量，知識分享、獨創(chuàng)特性使得平臺內(nèi)容極為豐富，對于關(guān)注角度廣泛的話題，回答者看法多元，同時，該平臺的內(nèi)容較為高質(zhì)，且商業(yè)化程度低。上述特點使得知乎上的公眾反饋更為真實、有價值、多元、客觀、具有代表性，適合新興、領(lǐng)域性強、多元的元宇宙領(lǐng)域的研究以及公眾感知研究，能較好地滿足本研究需要。因此，本文選取知乎問答數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來源?；谥跗脚_爬取元宇宙相關(guān)的問答數(shù)據(jù)，并對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、去噪、統(tǒng)一化等預(yù)處理操作。由于元宇宙領(lǐng)域存在很多領(lǐng)域性詞匯重合現(xiàn)象，如Facebook-臉書等，因此構(gòu)建元宇宙領(lǐng)域詞典及停用詞表，通過字段整合、分詞、詞語轉(zhuǎn)換，將此類詞匯進(jìn)行統(tǒng)一轉(zhuǎn)換。

2.2基于個體一業(yè)界一政府維度的元宇宙公眾感知分析

2.2.1基于改進(jìn)LDA的元宇宙公眾感知主題識別

LDA算法可用于主題識別。但由于元宇宙領(lǐng)域性強且公眾認(rèn)知水平參差，相關(guān)文本常涵蓋大量噪聲詞匯，傳統(tǒng)LDA的主題識別效果較差。因此，本文改進(jìn)LDA，構(gòu)建基于元宇宙先驗知識的主題識別模型：在傳統(tǒng)LDA基礎(chǔ)上引入專家經(jīng)驗，去除主題中的噪聲詞，得到元宇宙先驗知識，在下一輪LDA過程中提高先驗知識中詞匯落到相應(yīng)主題的概率，多次迭代得到最終結(jié)果。此外，采用一致性法確定最優(yōu)主題個數(shù)。基于改進(jìn)的LDA主題識別模型，首先對問題文本進(jìn)行識別，得到元宇宙領(lǐng)域內(nèi)公眾關(guān)注的主題：然后對各問題主題下的回答文本進(jìn)行識別，得到公眾在不同主題下關(guān)注的具體方面。

2.2.2基于三螺旋模型的元宇宙公眾感知主題分類

鑒于三螺旋模型在揭示動態(tài)交互系統(tǒng)中要素特性及要素間關(guān)聯(lián)與相互作用上的獨特優(yōu)勢，本文通過整合三螺旋模型框架和元宇宙領(lǐng)域特征，將其應(yīng)用于元宇宙公眾感知分析中。

在元宇宙生態(tài)中，個體作為消費者，其參與和反饋是推動元宇宙發(fā)展的重要力量：業(yè)界作為生產(chǎn)者，其提供的技術(shù)支持和應(yīng)用場景是元宇宙生態(tài)建設(shè)的重要基礎(chǔ)：政府作為管理者，其監(jiān)管和支持是元宇宙穩(wěn)步發(fā)展的重要保障。同時，不同主體在元宇宙生態(tài)建設(shè)中存在相互作用：個體的反饋是業(yè)界改進(jìn)的參考：業(yè)界提供的應(yīng)用場景和崗位是個體參與的基礎(chǔ)：個體、業(yè)界的參與需要監(jiān)管及支持政策的護(hù)航：政府治理體系的構(gòu)建及支持政策的制定需基于業(yè)界和個體的具體需要。三者以“消費一生產(chǎn)一治理”為主線，發(fā)揮各自作用的同時，注重交互勢能，共同推動元宇宙發(fā)展。而分析公眾在個體、業(yè)界、政府這3個內(nèi)容維度上的感知，可以得到這3個維度目前的熱點和改進(jìn)方向，從而更有針對性地為這3類主體提供參與元宇宙生態(tài)建設(shè)的建議。

因此，本文選定個體、業(yè)界、政府這3個維度，結(jié)合現(xiàn)有研究中關(guān)于個體、業(yè)界、政府范疇的界定及各主題內(nèi)容中涉及到的主要主體，將主題分類到對應(yīng)維度下，繪制基于個體一業(yè)界一政府維度的元宇宙公眾感知圖，以分析公眾在元宇宙領(lǐng)域內(nèi)對個體、業(yè)界、政府3方面內(nèi)容的感知。

2.2.3融合用戶行為的感知主題熱度分析

本文引入“主題熱度”指標(biāo)以分析公眾對個體、業(yè)界、政府維度下各主題的關(guān)注和認(rèn)知程度，從而識別熱點和潛力方向。用戶行為反映用戶心理，能更真實地反映主題熱度。有研究認(rèn)為，評論數(shù)、點贊數(shù)等指標(biāo)能反映用戶對話題的關(guān)注程度和討論深度，因此，本文結(jié)合知乎數(shù)據(jù)特點，提出一種融合用戶行為的主題熱度算法：對于問題主題，選取問題的點贊數(shù)、評論數(shù)、回答數(shù)、瀏覽量、關(guān)注數(shù)作為熱度量化因素：對于各問題主題下的回答主題，由于其熱度與問題熱度相關(guān)，因此在問題熱度基礎(chǔ)上，結(jié)合回答贊數(shù)和回答評論數(shù)計算熱度?？紤]到指標(biāo)間數(shù)量級差異、極端值影響及所選指標(biāo)存在的邊際效應(yīng)，本文結(jié)合最大最小值歸一化和函數(shù)變換，并基于各指標(biāo)對主題熱度的貢獻(xiàn)度進(jìn)行賦權(quán)，得到問題主題熱度公式見式（1）和式（2）；回答主題熱度公式見式（3）和式（4）。

計算得到主題熱度后，考慮數(shù)據(jù)時間跨度，以月為粒度計算主題熱度演化情況。

2.2.4融合用戶行為的感知主題情感分析

本文引入“情感”指標(biāo)以分析公眾對個體、業(yè)界、政府維度下各主題的態(tài)度，從而識別公眾偏好及改進(jìn)方向。為更真實地反映公眾情感，本文構(gòu)建融合用戶行為的基于BERT的情感分析模型。

首先，基于BERT對回答文本進(jìn)行情感三分類：正向、中性、負(fù)向。BERT是一種預(yù)訓(xùn)練語言表示模型，其引入雙向編碼機制和Transformer，能更好地學(xué)習(xí)文本中的潛在語義。微調(diào)BERT可適用于情感分類任務(wù)。因此，本文通過微調(diào)BERT對回答文本進(jìn)行情感分類：將回答文本轉(zhuǎn)化為向量表示，并進(jìn)行歸一化和Dropout；經(jīng)過多層Trans-former encoder及Layer-norm和殘差連接，獲得深層語義特征；輸入到全連接層，進(jìn)行全連接和tanh激活，再通過Softmax函數(shù)預(yù)測概率分布，得到情感分類結(jié)果。

在此基礎(chǔ)上，考慮到點贊行為表示支持態(tài)度，本文引入“回答贊數(shù)”進(jìn)一步計算情感：計算回答文本情感數(shù)，見式（5）；計算同主題內(nèi)不同情感分類的情感數(shù)總和，見式（6）；計算各主題情感值，見式（7）。

3實證研究

3.1數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

考慮元宇宙興起時間，分別以“元宇宙”和“Metaverse”為檢索詞，爬取得到2021年1月一2022年12月共41636條問答數(shù)據(jù)，字段涵蓋：問題標(biāo)題、問題內(nèi)容、問題贊數(shù)、問題評論數(shù)、問題回答數(shù)、問題關(guān)注數(shù)、問題瀏覽量、回答文本、回答時間、回答贊數(shù)、回答評論數(shù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后得到1674個問題及其下共38226條回答。

3.2元宇宙公眾感知主題識別

基于改進(jìn)的LDA算法和一致性法，對問題文本進(jìn)行主題識別，得到最優(yōu)問題主題數(shù)為8。對識別得到的8個問題主題，結(jié)合主題詞和文本內(nèi)容提煉主題描述。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對各問題主題下的回答文本進(jìn)行主題識別，得到各問題主題下共45個回答主題。主題識別結(jié)果如表1所示。

分析發(fā)現(xiàn)，對于元宇宙，公眾感知應(yīng)用、投資、政策、個體應(yīng)對、認(rèn)識、技術(shù)、行業(yè)、風(fēng)險主題。應(yīng)用主題下關(guān)注具體應(yīng)用場景、布局元宇宙應(yīng)用的企業(yè)，多談及相關(guān)的體驗、需求、使用意愿：投資主題下關(guān)注投資涉及的領(lǐng)域、技術(shù)、巨頭、股市；政策主題下關(guān)注相關(guān)支持和監(jiān)管政策；個體應(yīng)對主題下關(guān)注元宇宙帶來的影響及賺錢、學(xué)習(xí)、就業(yè)的渠道和方向；認(rèn)識主題下關(guān)注概念、了解渠道、價值意義等，其中概念上公眾有區(qū)分元宇宙和其他相關(guān)概念的需求：技術(shù)主題下關(guān)注與元宇宙密切相關(guān)的技術(shù)，如區(qū)塊鏈、虛實交互等，多討論技術(shù)現(xiàn)狀、與應(yīng)用的匹配程度、需求等；行業(yè)主題下關(guān)注行業(yè)的整體生態(tài)、受影響的行業(yè)、代表性企業(yè)；風(fēng)險主題下關(guān)注虛實失衡、倫理及數(shù)據(jù)安全。

3.3基于個體一業(yè)界一政府維度的感知主題分類

基于主題文本中涉及到的主要主體，對回答主題進(jìn)行個體、業(yè)界、政府維度的分類，基于此繪制基于個體一業(yè)界一政府維度的三螺旋元宇宙公眾感知圖，如圖3所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，對于元宇宙，公眾在個體維度上關(guān)注概念、具體應(yīng)用、個體人局、價值意義及個體風(fēng)險；在業(yè)界維度上關(guān)注具體應(yīng)用、技術(shù)、投資、行業(yè)政策及行業(yè)動態(tài)；在政府維度上關(guān)注支持及監(jiān)管政策。其中，個體和業(yè)界維度的共性主題為具體應(yīng)用及就業(yè)相關(guān)：個體和政府維度的共性主題為個體保障相關(guān)政策：業(yè)界和政府維度的共性主題為行業(yè)相關(guān)政策：3個維度的共性主題為數(shù)字資產(chǎn)和涉及三類主體的應(yīng)用。

3.4感知主題的熱度及演化分析

計算不同維度下各感知主題的熱度及演化，結(jié)果如圖4～圖10所示。下文結(jié)合熱度計算結(jié)果及相關(guān)文本進(jìn)行分析。

3.4.1個體維度

其他相關(guān)概念及了解渠道、虛實失衡、使用意愿熱度較高，爭議點如“偽新概念”“炒作”“元宇宙應(yīng)用帶來的變化及影響”使得這些主題熱度不斷攀升。從演化上看，高峰集中在2021年11月和12月，“Facebook更名Meta”“百度推出國內(nèi)首個元宇宙產(chǎn)品希壤”等事件掀起元宇宙熱潮，元宇宙概念、如何賺錢、應(yīng)用體驗等話題熱度攀升，同時虛實失衡的擔(dān)心隨之而來，隨后熱潮趨于冷靜；而對于個體人局，話題逐漸趨向?qū)W習(xí)方向、培訓(xùn)內(nèi)容等更實際的方面。

3.4.2業(yè)界維度

行業(yè)生態(tài)、Meta、代表性企業(yè)熱度較高，技術(shù)相關(guān)主題也是關(guān)注焦點，尤其是虛實交互技術(shù)。行業(yè)動態(tài)及技術(shù)的快速變化與發(fā)展，使得此類話題不斷引發(fā)關(guān)注和討論。

從演化上看，投資相關(guān)主題主要受投資事件、相關(guān)板塊影響：技術(shù)相關(guān)主題中，前期區(qū)塊鏈和虛實交互技術(shù)作為公眾更熟悉的元宇宙技術(shù)，討論度較高，而后元宇宙熱潮出現(xiàn)，公眾開始關(guān)注更全面、具體的技術(shù)。此外，可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)相關(guān)主題的熱度高峰大多比應(yīng)用的稍滯后，可見應(yīng)用的技術(shù)實現(xiàn)問題是關(guān)注焦點；行業(yè)相關(guān)主題中，熱度上下波動，上升多與產(chǎn)品推出、項目開展、商標(biāo)申請、文件發(fā)布等有關(guān)。

3.4.3政府維度

政府維度下公眾關(guān)注文旅主題，可能由于其是政府在元宇宙布局上的主推方向之一。從演化上看，僅在元宇宙興起時有明顯熱度，可能由于目前雖然出臺了相關(guān)政策，但真正落地的較少，因此討論度不高。

3.4.4個體一業(yè)界維度

個體和業(yè)界維度的聯(lián)系主要是：具體應(yīng)用場景，企業(yè)提供應(yīng)用、個體使用應(yīng)用；崗位，企業(yè)有人才需求，個體有就業(yè)需求。此維度下具體應(yīng)用相關(guān)主題熱度較高。其中，除了應(yīng)用看法，設(shè)備體驗及需求熱度最高，作為虛實交互體驗的重要支撐，設(shè)備的種類、體驗、功能、改進(jìn)等是討論焦點；虛擬人、游戲熱度次之，兩者是公眾較為熟悉、應(yīng)用較為廣泛的場景；教育辦公、社交熱度較低，可能由于相關(guān)應(yīng)用出現(xiàn)較晚。

從演化上看，具體應(yīng)用相關(guān)主題熱度波動較大，其中幾個高點為：2021年底，F(xiàn)acebook改名及希壤發(fā)布引發(fā)元宇宙產(chǎn)品相關(guān)的廣泛討論：2022年5月，加密幣市場遇冷使得密切相關(guān)的游戲應(yīng)用討論度上升：2022年8月，Meta推出Horizon Worlds引發(fā)可穿戴設(shè)備相關(guān)討論。從演化趨勢看，應(yīng)用方面，虛擬人由于應(yīng)用場景不斷豐富，熱度占比呈上升趨勢；游戲略有下降；教育辦公、社交熱度較低且波動不大，可能由于相關(guān)應(yīng)用較少，但未來可能成為潛力領(lǐng)域：設(shè)備體驗及需求熱度隨著應(yīng)用場景的逐漸豐富而上升。崗位方面，元宇宙熱潮初起時，行業(yè)選擇、崗位類型、專業(yè)方向、相關(guān)企業(yè)等討論度明顯上升，隨后趨于冷靜。

3.4.5個體一政府維度

個體和政府維度的聯(lián)系主要為個體相關(guān)的監(jiān)管及保障政策。此維度下騙局熱度較高，炒幣、非法集資等形式多樣的騙局引發(fā)公眾關(guān)注。

從演化上看，前期元宇宙未興起時風(fēng)險相關(guān)討論極少，2021年11月，F(xiàn)acebook改名掀起元宇宙熱潮，由于陌生，風(fēng)險討論驟增，尤其騙局相關(guān)；2022年5月，元宇宙性侵事件的發(fā)酵引發(fā)法律保護(hù)、倫理問題的相關(guān)討論。演化上公眾關(guān)注點從騙局逐漸深入到倫理、數(shù)據(jù)安全等更細(xì)化的方面。

3.4.6業(yè)界一政府維度

業(yè)界和政府維度的聯(lián)系主要在于業(yè)界發(fā)展受政府支持和監(jiān)管政策影響，政府政策制定需考慮業(yè)界需求。此維度下，地方政策熱度較高，可能由于政府重視程度越來越高，相繼推出了一系列相關(guān)政策。

從演化上看，區(qū)塊鏈監(jiān)管直至2021年7月中國禁止加密貨幣交易及挖礦、9月整治虛擬貨幣才開始引發(fā)關(guān)注：地方政策則到2021年11月元宇宙興起后才有一定熱度，隨著熱潮冷靜，驟增的熱度有所下降，但由于各地支持政策不斷推出，熱度大體呈上升趨勢。

3.4.7個體一業(yè)界一政府維度

個體、業(yè)界、政府維度的聯(lián)系主要為：個體參與使用，業(yè)界提供平臺，政府宏觀指導(dǎo)。此維度下多為數(shù)字資產(chǎn)相關(guān)主題，其中虛擬貨幣熱度最高，其價格、類型、監(jiān)管等方面是關(guān)注焦點。

從演化上看，虛擬貨幣和數(shù)字資產(chǎn)監(jiān)管受國家整治虛擬貨幣、特斯拉暫停比特幣付款等事件影響，波動頻繁；數(shù)藏?zé)岫瘸噬仙厔?，愈加豐富的形式、種類吸引公眾關(guān)注。

3.5感知主題的情感及演化分析

本文通過分層抽樣得到3600條回答文本，對其進(jìn)行類別標(biāo)注：負(fù)向、中性、正向。將標(biāo)注數(shù)據(jù)以2：1的比例分成訓(xùn)練集和驗證集，對構(gòu)建的情感分類模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，結(jié)果如表2所示。利用該模型對回答文本進(jìn)行情感分類，并融合用戶行為進(jìn)一步計算主題情感，結(jié)果如圖11～圖17所示。下文將基于情感計算結(jié)果及相關(guān)文本，分析公眾對維度下各主題的情感及演化情況。

3.5.1個體維度

公眾對個體人局相對樂觀，但會擔(dān)心高壁壘；在概念上有“新瓶裝舊酒”的質(zhì)疑；在參與意愿上，由于風(fēng)險、質(zhì)疑的存在，態(tài)度不樂觀。

演化上，使用意愿、影響及應(yīng)對、其他相關(guān)概念及了解渠道大體先降后升，可能前期由于陌生持不信任態(tài)度，而隨著了解加深態(tài)度更為客觀：賺錢機會及培訓(xùn)渠道先升后降，從開始的盲目樂觀到逐漸冷靜；概念、價值相關(guān)主題則一直波動，可見目前公眾認(rèn)知仍不穩(wěn)定。

3.5.2業(yè)界維度

公眾對企業(yè)布局、市場發(fā)展等持質(zhì)疑態(tài)度；而對于技術(shù)相關(guān)主題，多數(shù)持積極態(tài)度，可見即使技術(shù)未成熟，公眾對其的發(fā)展前景仍持樂觀、期待態(tài)度。

演化上，投資和行業(yè)相關(guān)主題波動頻繁，分別隨投資事件、股市變化波動和行業(yè)動態(tài)波動。技術(shù)相關(guān)主題中，區(qū)塊鏈、顯示、間接支持技術(shù)先升后降，隨著了解加深，從前期的相對樂觀逐漸回落；虛實交互、硬件相關(guān)技術(shù)則先降后升，兩者為元宇宙代表性技術(shù)，公眾要求相對較高導(dǎo)致滿意度低，而隨著研發(fā)不斷投入，公眾態(tài)度隨使用體驗的改善而回升。

3.5.3政府維度

公眾對文旅暫不看好；演化上先升后降，公眾前期看好，后期因政策和實際落地間存在較大差距導(dǎo)致情感下降。

3.5.4個體一業(yè)界維度

多數(shù)應(yīng)用主題的公眾滿意度較低，分析發(fā)現(xiàn)，普遍反饋的問題包括：設(shè)備的價格昂貴、續(xù)航性能差、眩暈、便捷性差；虛擬人建模不真實；游戲中，虛實交互的實時性、沉浸式、互動性體驗不佳，模式不夠新穎，畫面、操作卡頓；而教育辦公、社交的滿意度較高，可能由于其符合疫情背景下教育辦公的遠(yuǎn)程需要且能為社交場景帶來新型互動體驗及內(nèi)容形式；崗位相關(guān)主題中，雖然公眾認(rèn)為會有較大的元宇宙人才需求，但會因壁壘高產(chǎn)生消極態(tài)度。

演化上，應(yīng)用方面，虛擬人、游戲、教育辦公、社交均為先升后降伴隨波動，公眾前期持期待態(tài)度，而隨著各類應(yīng)用落地及了解加深，會因為體驗差等因素導(dǎo)致負(fù)向情感上升。可見，現(xiàn)有應(yīng)用仍不完善，基于負(fù)面反饋改進(jìn)能有效提升競爭性。崗位方面，情感先升后降，前期公眾認(rèn)為元宇宙就業(yè)前景較為樂觀，但隨著逐漸認(rèn)識到崗位壁壘高等事實情況，樂觀程度有所下降。

3.5.5個體一政府維度

此維度下的主題均為負(fù)向情感占比高，可能由于多與風(fēng)險相關(guān)。

演化上均呈波動狀態(tài)，會因企業(yè)和應(yīng)用負(fù)面事件、人物負(fù)面觀點等顯著下降，但隨后會回升至0值左右波動。

3.5.6業(yè)界一政府維度

地方政策正向情感高于負(fù)向，區(qū)塊鏈監(jiān)管則相反?？梢姡妼ο嚓P(guān)支持政策持看好態(tài)度，政府正向的態(tài)度及舉措能引導(dǎo)元宇宙正面輿論：對于區(qū)塊鏈監(jiān)管，由于監(jiān)管尚未完善以及一些嚴(yán)格政策會影響公眾對元宇宙的看好程度，因此負(fù)向情感占比高。演化上，地方政策波動頻繁，主要隨政策的出臺及效果變化；區(qū)塊鏈監(jiān)管先降后升，可能由于相關(guān)監(jiān)管政策產(chǎn)生作用且逐漸完善，同時監(jiān)管嚴(yán)格程度有所調(diào)整，因此消極程度有所緩和。

3.5.7個體一業(yè)界一政府維度

數(shù)藏由于在藝術(shù)品、文創(chuàng)等方面帶來很多可能性，偏正向：虛擬貨幣及數(shù)字資產(chǎn)監(jiān)管由于目前風(fēng)險大、監(jiān)管不完善，公眾態(tài)度不樂觀。

演化上，虛擬貨幣先升后降，公眾從前期的期待到意識到高風(fēng)險而有所下降；數(shù)藏上下波動，受頻繁變化的價格、政策等影響；數(shù)字資產(chǎn)監(jiān)管先降后升，可能是由于監(jiān)管的不斷完善。

3.6討論

3.6.1元宇宙公眾感知綜合分析

從關(guān)注點看，在個體維度上，公眾關(guān)注應(yīng)用體驗、概念認(rèn)識、元宇宙人局、個體風(fēng)險相關(guān)主題；在業(yè)界維度上，關(guān)注行業(yè)生態(tài)、企業(yè)布局、技術(shù)及應(yīng)用現(xiàn)狀、行業(yè)政策、人才需求相關(guān)主題；在政府維度上，關(guān)注支持及監(jiān)管政策相關(guān)主題。部分主題存在維度重合現(xiàn)象，但公眾對此類主題在不同維度下的感知存在差異及聯(lián)系：個體一業(yè)界維度下，公眾在個體層面上關(guān)注應(yīng)用體驗、體驗成本、就業(yè)，在業(yè)界層面上關(guān)注應(yīng)用設(shè)計、人才需求；個體一政府維度下，公眾在個體層面上關(guān)注個體風(fēng)險，在政府層面上關(guān)注個體保障政策；業(yè)界一政府維度下，公眾在業(yè)界層面關(guān)注政策風(fēng)向下的行業(yè)發(fā)展，在政府層面上關(guān)注行業(yè)政策的制定。

從熱度看，有以下特征：其一，熱度的顯著上升多與重大事件有關(guān)，如Facebook改名Meta、行業(yè)巨頭推出產(chǎn)品等。其二，關(guān)注點逐漸細(xì)化深入：從表層概念深入到布局、研發(fā)、具體應(yīng)用等；應(yīng)用從單一的游戲細(xì)化到虛擬人、數(shù)藏、社交、教育辦公等更多類場景及體驗；技術(shù)從區(qū)塊鏈、VR細(xì)化到AR、腦機交互等更多類、更全面的技術(shù)；行業(yè)從巨頭投資細(xì)化到企業(yè)布局、市場空間、行業(yè)生態(tài)等具體方面：政策從政府態(tài)度細(xì)化到具體的支持、監(jiān)管政策等；風(fēng)險從擔(dān)心受騙細(xì)化到具體騙局、數(shù)字資產(chǎn)風(fēng)險、數(shù)據(jù)安全、倫理問題、虛實平衡等；個體入局從賺錢深入到專業(yè)、崗位、學(xué)習(xí)渠道的選擇等。

從情感看，有以下特征：其一，趨于理性，無論是概念認(rèn)識、個體人局還是應(yīng)用看法，從盲目看好或否定向理性轉(zhuǎn)變。其二，隨時局動態(tài)變化，尤其應(yīng)用和政策相關(guān)主題，易受應(yīng)用體驗、政策風(fēng)向影響。其三，應(yīng)用、個體人局及技術(shù)的一些相關(guān)主題存在情感先升后降趨勢，公眾對此感興趣，但使用或了解時會發(fā)現(xiàn)不足。其四，受外界因素影響大的主題，如風(fēng)險、地方政策、數(shù)藏、認(rèn)識、投資下的一些主題，其情感呈波動狀態(tài)。

3.6.2基于個體一企業(yè)一政府的參考建議

綜合上述分析，針對元宇宙生態(tài)建設(shè)，對不同參與主體提出以下建議：

對于個體：認(rèn)識上，尋找多元、科學(xué)的渠道，避免陷入輿論泡沫中；人局上，忌盲目追求賺錢，學(xué)習(xí)相關(guān)技能、了解相關(guān)專業(yè)及崗位等更可取，目前設(shè)計、IT、建筑等方向討論度高，這一定程度上反映了人才需求，可結(jié)合人才需求和自身情況，選擇合適渠道人局；體驗上，注意規(guī)避風(fēng)險，包括隱私泄露、投資風(fēng)險、詐騙、非法集資等。

對于企業(yè)：投資上，可關(guān)注內(nèi)容、硬件、社交、游戲這些當(dāng)下的投資熱點及潛力方向，但應(yīng)謹(jǐn)慎投資，避免遭受資金及形象損失；技術(shù)上，虛擬交互是目前市場上較重視的體驗需求，可重視VR、AR、顯示技術(shù)及相關(guān)硬件設(shè)備的研發(fā)；行業(yè)上，重視行業(yè)動態(tài)分析，以抓住風(fēng)口和時機，實現(xiàn)良好布局；應(yīng)用上，在當(dāng)下元宇宙起步初期，搶占市場先機能形成一定優(yōu)勢：領(lǐng)域選擇上，可選擇熱度趨勢良好的虛擬人和終端設(shè)備或尚未被深度挖掘的旅游文化、教育辦公等領(lǐng)域；重視應(yīng)用體驗，可重點關(guān)注功能設(shè)計、建模、實時性、沉浸式體驗、設(shè)備續(xù)航、舒適度、流暢度等方面的改進(jìn)；人才上，引導(dǎo)企業(yè)和人才間互相匹配，建立科學(xué)培養(yǎng)機制，可聯(lián)合產(chǎn)、學(xué)、研多方以更好地助力企業(yè)和個體人局元宇宙；政策上，對于國家嚴(yán)控的方面（如虛擬貨幣）應(yīng)謹(jǐn)慎布局；對于政策利好的文化、旅游、區(qū)塊鏈、先進(jìn)計算、工業(yè)元宇宙等方面可以根據(jù)自身情況，調(diào)整戰(zhàn)略布局；監(jiān)管上，完善平臺監(jiān)管體系，尤其數(shù)字資產(chǎn)、用戶隱私及倫理方面，在保護(hù)用戶權(quán)益的同時維護(hù)元宇宙健康生態(tài)。

對于政府：技術(shù)上，由于目前底層技術(shù)與應(yīng)用落地需求仍有較大差距，政府可鼓勵企業(yè)加強基礎(chǔ)研究，如XR、區(qū)塊鏈、人工智能技術(shù)；法律法規(guī)及監(jiān)管上，可完善相關(guān)法律制度，特別是數(shù)據(jù)安全、倫理、交易、監(jiān)管審查等方面；扶持上，可通過提供稅收優(yōu)惠、適當(dāng)減少監(jiān)管限制、簡化審批程序等措施，激發(fā)元宇宙產(chǎn)業(yè)活力，還可建立風(fēng)險投資基金和創(chuàng)新孵化器，支持元宇宙初創(chuàng)企業(yè)和項目，推動行業(yè)的快速發(fā)展和突破。

4結(jié)論

本文從公眾視角切人，構(gòu)建三螺旋元宇宙公眾感知分析框架，采用改進(jìn)LDA和BERT算法，基于知乎問答挖掘公眾對元宇宙中個體、業(yè)界、政府3個方面內(nèi)容的感知。研究發(fā)現(xiàn)，公眾在個體維度上主要感知應(yīng)用體驗、概念認(rèn)識、元宇宙人局、個體風(fēng)險相關(guān)主題；在業(yè)界維度上感知行業(yè)生態(tài)、企業(yè)布局、技術(shù)及應(yīng)用現(xiàn)狀、行業(yè)政策、人才需求相關(guān)主題：在政府維度上主要感知支持及監(jiān)管政策相關(guān)主題。部分主題存在維度重合現(xiàn)象，但公眾對此類主題在不同維度下的感知存在差異及聯(lián)系。熱度演化上看，公眾關(guān)注點逐漸細(xì)化深入；情感演化上看，公眾態(tài)度受體驗、輿論風(fēng)向影響明顯，但逐漸趨于理性。同時，本文通過分析各維度下主題熱度、情感及相關(guān)演化，挖掘不同維度下的熱點、潛力點、問題及改進(jìn)方向，針對個體認(rèn)識和人局元宇宙、企業(yè)布局元宇宙、政府引導(dǎo)元宇宙發(fā)展提供參考建議。

本研究存在一定局限：數(shù)據(jù)來源單一，因此結(jié)論的全面性有所局限，未來可綜合多源數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析；分析的深人性有所欠缺，未來可針對元宇宙應(yīng)用具體方面進(jìn)行深入分析：構(gòu)建的情感分類模型粒度較粗，未來可構(gòu)建細(xì)粒度情感分析模型進(jìn)行分析。