今天介绍的这个论文范例，借助GooSeeker集搜客网络爬虫软件，以“杭州女子失踪案”为关键词，进行数据采集，之后运用微词云，SPSSAU 等分析工具进行了数据分析，以简要展示该案在微博形成的舆论形势，展现人们的关注热点，认为案件的不同寻常与围绕女性人身安全和婚姻问题的热烈讨论是引发关注的重要原因。 高校师生写论文和做毕业设计经常会围绕微博数据采集和Python编程展开，GooSeeker也一直在Jupyter Notebook上发布一些编程模板，只需稍微的改动，就能用于自己的研究项目。例如，围绕LDA主题分析模型的有： 1. 微博内容分词后怎样用JupyterNotebook做LDA主题模型分析 2. 微博内容分词并手工选词后用JupyterNotebook做LDA主题分析 自从GooSeeker微博数据采集工具箱推出后，我们观察到使用这个工具收集微博数据进行研究的同学数量一直维持在高位，有不少同学在技术交流群和社区论坛上和我们交流微博数据采集工具箱的使用心得。 除了微博数据采集工具箱，GooSeeker还提供了很多微博相关的快捷采集，这些快捷采集可以和微博工具箱配合使用：
同时我们会不定期发布关于微博数据采集的分享，和基于微博数据的研究分析案例。 1，论文范例简介 标题：基于新浪微博的“杭州女子失踪案”关注热点探究 作者：弓亚男，陕西师范大学硕士研究生; 研究方向: 文化传播 关键词：新浪微博;杭州女子失踪案;刑事案件;人身安全; 摘要："杭州女子失踪案"广受关注,在微博上引发了大量讨论。离奇的失踪案原来是为躲避杀妻案真相的借口,"失踪案"后续反而引发了更多关注。本文借助集搜客以"杭州女子失踪案"为关键词,进行数据采集,之后运用微词云,SPSSAU等分析工具进行了数据分析,以简要展示该案在微博形成的舆论形势,展现人们的关注热点,认为案件的不同寻常与围绕女性人身安全和婚姻问题的热烈讨论是引发关注的重要原因。 2，论文范例的主要研究步骤 2.1，数据收集阶段 在数据收集阶段，本文借助集搜客软件，以“杭州女子失踪案”为关键词，搜集了从7月20 日到7月24日的微博数据。因为在该案中，23 日之前，一直处于未破案或者出现部分谣言的阶段，到23 日正式破案，结果出炉，前后网友的关注点有明显的不同。数据采集的内容包括微博发布的用户信息、微博发布内容信息、转发微博信息。 2.2 舆论走势与预测 运用 SPSSSAU系统对数据的发布时间进行频数分析。原文表2如下：
2.3 关键词分析 将数据整体分为 20 日到 22 日，23 日 到 24 日，即以破案时间为线，分为两个部分，对其博文进行关键词分析，分别制作了词云图。
3，近期已分享的部分基于微博数据进行分析或微博数据收集的范例 1. 新媒体环境下社会公益网络舆情传播研究_以新浪微博“画出生命线”话题为例 4. Jupyter Notebook怎样获取微博签到地的经纬度并在地图上显示 |
