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主題的確定與發現。通過上述分析可以發現在微博平臺上網民的積極情感占多數。由整個事件可以看出，隨著事件的發展在主要時間節點上網民的情感狀態會產生波動，由于兩國之間存在著文化差異，導致雙方的觀點立場不同，造成情感傾向的主要原因也會不盡相同。通過對情感分析之后的文本進行主題聚類分析，挖掘每種情感下的子主題。通過構建LDA主題模型，將有關“經貿磋商”的文本進行聚類和主題提取。LDA主題模型是通過給出每個主題下的高頻詞來確定當前的主題內容，利用每個主題的主題詞還原網民討論的熱點話題。由于LDA主題模型沒有明確的主題個數，因此要經過不斷調試與對比分析才能得出最優的主題數量。經過調試最終確定積情感為5個討論主題。表3為LDA主題模型提取的各個主題關鍵詞。數據來源：根據LDA主題模型提取結果整理而得。從微博積極情感主題1可以看出，國民表示支持華為、華為加油等，為民族企業加油打氣。主題2反映了鼓勵大眾進行創新，不畏懼挑戰。主題3反映了中國不斷優化對外貿易環境，營造了良好的對外貿易氛圍，塑造了大國形象。主題4反映了中國可以克服自身不足，擺脫對其他國家的技術依賴，在世界經濟體系中更加自信自強。主題5反映了中國的產業結構因此會做出調整，使得企業可以快速發展。
（二）微博信息分析。對爬取到的數據分析發現，原創微博的占比為39.7%，轉發占比為60.3%。其中39.7%的網民利用微博平臺，發表原創信息表達對此事件的看法和意見。對網民的情感分析可以發現，大部分網民能夠理性看待該事件發生的前因后果，60.3%的網民通過轉發官方微博的方式表達自己對該事件的態度，將該事件話題傳播的范圍擴大，并引導其他網民支持自己國家所做的決定，進一步提高了該事件的積極影響力和傳播效果。
通過對網民的情感分析可以得到，網民對于事件的情感變化會受到主流媒體報道、周圍用戶和新聞內容的影響，因此相關部門和政府應該充分利用主流媒體，把控好網民情感變化的節點，有針對地對網絡輿情進行引導管控。輿情信息爆發快、蔓延廣、消散期后輿情信息不斷，相關管理部門要加強對突發事件網絡輿情的信息管理。在事件輿情突發期，把握輿論信息導向，引導網民參與正向的、積極的輿論討論中；在蔓延期應發揮意見領袖作用，主流媒體應及時發布信息資訊，避免輿情傳播的過程中謠言的產生；在消散期應重視各大網站的信息推送，保證推送信息的準確性，避免出現衍生輿情。
