論文の概要: Inconsistent Affective Reaction: Sentiment of Perception and Opinion in Urban Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07359v1
- Date: Wed, 08 Oct 2025 16:07:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.638305
- Title: Inconsistent Affective Reaction: Sentiment of Perception and Opinion in Urban Environments
- Title（参考訳）: 不整合性感情反応:都市環境における知覚とオピニオンの知覚
- Authors: Jingfei Huang, Han Tu,
- Abstract要約: 本研究では,感情の不整合を識別・解明するための新しい手法を提案する。
140,750 Baidu と Tencent ストリートビューの画像から知覚を計測するデータセットと、意見を測定するためのWeibo ソーシャルメディアテキストポスト 984,024 である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4395184780210915
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The ascension of social media platforms has transformed our understanding of urban environments, giving rise to nuanced variations in sentiment reaction embedded within human perception and opinion, and challenging existing multidimensional sentiment analysis approaches in urban studies. This study presents novel methodologies for identifying and elucidating sentiment inconsistency, constructing a dataset encompassing 140,750 Baidu and Tencent Street view images to measure perceptions, and 984,024 Weibo social media text posts to measure opinions. A reaction index is developed, integrating object detection and natural language processing techniques to classify sentiment in Beijing Second Ring for 2016 and 2022. Classified sentiment reaction is analysed and visualized using regression analysis, image segmentation, and word frequency based on land-use distribution to discern underlying factors. The perception affective reaction trend map reveals a shift toward more evenly distributed positive sentiment, while the opinion affective reaction trend map shows more extreme changes. Our mismatch map indicates significant disparities between the sentiments of human perception and opinion of urban areas over the years. Changes in sentiment reactions have significant relationships with elements such as dense buildings and pedestrian presence. Our inconsistent maps present perception and opinion sentiments before and after the pandemic and offer potential explanations and directions for environmental management, in formulating strategies for urban renewal.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームの普及は、都市環境の理解を変え、人間の知覚や意見に埋め込まれた感情反応の微妙な変化を引き起こし、都市研究における既存の多次元感情分析アプローチに挑戦している。
本研究では,140,750 Baidu と Tencent のストリートビュー画像を含むデータセットを構築し,感情の不整合を識別・解明するための新しい手法を提案する。
2016年と2022年の北京第二環の感情を分類するために、オブジェクト検出と自然言語処理技術を統合した反応指標を開発した。
土地利用分布に基づく回帰分析,イメージセグメンテーション,単語頻度を用いて,分類された感情反応を分析し,可視化する。
感情反応傾向マップは、より均等に分布したポジティブな感情へのシフトを示し、意見反応傾向マップはより極端な変化を示す。
我々のミスマッチマップは、長年にわたり、人間の知覚と都市部の意見の間に大きな相違があることを示唆している。
感情反応の変化は、密集した建物や歩行者の存在といった要素と重要な関係を持つ。
この不整合地図は、パンデミック前後の認識と意見の感情を示し、都市再生戦略の定式化において、環境管理の潜在的な説明と方向性を提供する。
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