基于知乎平臺內容挖掘的元宇宙公眾感知研究

范昊 莊逸彤

關鍵詞：知乎平臺；元宇宙；公眾感知；內容挖掘；主題識別；情感分析；演化分析

近幾年，元宇宙（Metaverse）-詞廣泛出現在公眾視野中。綜合現有研究，元宇宙可理解為基于數字信息技術，通過對現實世界的數字化改造搭建出的融合經濟、社交、身份系統的，能提供沉浸式體驗的，且是開放、允許用戶生產內容的特殊空間形態，是一種人以數字身份參與的虛實融合的三元世界數字社會。新冠肺炎疫情下各類活動向虛擬空間的遷移、信息技術的發展等都促進了元宇宙的興起和發展。當下，各行業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指導及支持意見：工信部報告、《“十四五”數字經濟發展規劃》、多地政府的工作報告和產業規劃、黨的二十大報告精神等都多點涉及元宇宙。可見，元宇宙發展勢在必行。

隨著元宇宙的興起，國內外相關研究明顯增加，現有研究多圍繞理論概念、技術、應用、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。考慮到公眾作為元宇宙重要受眾，其在元宇宙應用、政策、風險等方面的感知，能反饋元宇宙發展情況及問題，對此進行分析能推動元宇宙應用的科學布局、技術的針對性發展、政策的完善、治理體系的科學建設及入局的科學引導，而個體、業界、政府作為元宇宙生態建設的重要參與主體，分析公眾對元宇宙中個體、業界、政府這3個方面內容的感知，能更有針對性地為不同主體提供建議，從而更好地建設元宇宙生態。因此，本研究基于知乎這一高質在線問答社區，通過對主題識別算法、主題熱度算法、情感分析算法進行改進，同時引入三螺旋模型，構建基于個體一業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域內對個體、業界、政府這3個方面內容上的感知，從而為個體認識和入局元宇宙、企業布局元宇宙、政府引導元宇宙發展提供參考建議。

1相關研究

1.1元宇宙研究

現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經不同排列組合后形成的一個與現實高度關聯、互通的虛擬平臺。其二，技術。元宇宙在技術架構上形成了以底層技術為基石、硬件為人口、軟件為價值體現的技術創新體系。Ynag Q等研究區塊鏈和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同計算范式，為元宇宙服務提供計算支持。其三，應用。辛海霞提出元宇宙圖書館構建主要分為數字化、網絡化和智能化3個階段。魯力立等探討元宇宙視角下的未來教學模式的發展趨勢和變革方向。其四，治理。已有研究針對虛實失衡、治理未預問題，從法律、科技、教育方面提出敏捷反應模式。薛瀾等提出元宇宙敏捷治理方式。

此外，有學者從學界、業界、用戶角度切人進行元宇宙感知研究。周鑫等分析國內外元宇宙研究熱點。Tlili A等分析教育領域中元宇宙研究趨勢、重點、局限。汪曉蕓等分析學界與業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計參考。曹喆等分析用戶技術感知與元宇宙技術需求的差距以提供VR產品優化參考。

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為，公眾感知由認知、情感和行為構成，是公眾對公共事務的認知信息進一步情緒化處理及向后續行為意向轉化的過程。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、態度和看法。考慮本研究側重點，筆者認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注情況和情感態度。當下，主題、情感相關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和關聯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等提出基于深度學習的主題級情感分析模型。

1.3在線問答社區內容挖掘研究

基于用戶生成內容建立的在線問答社區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域的關注和情感情況。劉冰等基于媽媽網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注熱點和情感，以確定重點發展領域和產品改進方向。目前，主流問答社區包括傳統型、綜合性和垂直問答社區，考慮到綜合性問答社區的用戶更廣泛、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挖掘元宇宙公眾感知。

1.4三螺旋模型

元宇宙生態建設需多方發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聯密切的性質，借助三螺旋模型分析公眾對不同主體方面內容的感知，能挖掘其中的特點及聯系，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領域，用于解釋基因、生物體和環境間的相互作用，后被應用到政、企、校的互動關聯關系研究中，如圖1所示。三螺旋被定義為由政府及其機構組成的行政鏈、由沿著垂直和水平聯系或多或少的組織化的公司組成的生產鏈、由研究和學術制度組成的技術一科學鏈。在三螺旋模型中，技術創新提供變異，市場提供選擇者，制度結構提供保持反思性的控制系統，其將大學一產業一政府關系表示為一個相對平等且相互依賴的制度領域，不強調誰是創新主體，三方都可作為創新的組織者、主體和參與者，各具獨特作用的同時相互作用，共同促進創新。后續研究中，三螺旋模型的內涵邊界和應用場景不斷拓寬。梁春慧提出圖書館一環境一用戶三螺旋模型，探究圖書館基于服務對象挖掘和需求分析進行精準服務的實踐路徑。袁紅軍將三螺旋模型引入圖書館學科服務中，解讀圖書館、學科服務和研究機構間的三方協作機理。周春彥等把固定的官產學關系向更復雜的結構擴展，把公眾等因素融人三螺旋模型。

綜上所述，現有元宇宙研究多以理論概念、技術、應用、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發展方向、應用布局重點、治理等提供重要參考。此外，現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行改進，較少從用戶層面進行改進。同時由于元宇宙領域性強、公眾認知水平參差不齊的問題，導致現有方法并不適用于元宇宙領域。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反饋場所，通過引入元宇宙先驗知識改進LDA算法，使其更好地適用于元宇宙領域的主題識別，同時在主題熱度和情感計算上引入用戶行為數據，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交互系統中要素間關聯關系，本文試將三螺旋模型引入元宇宙領域，將元宇宙三螺旋視為個體、業界、政府間的相互協作與運行，通過分析公眾對不同主體層面內容的感知，挖掘特點及聯系，從而針對性地為不同元宇宙參與主體提供建議。

2研究設計

本文從個體、業界、政府3個維度及熱度、情感兩個指標切入，構建元宇宙公眾感知分析框架，分析公眾在元宇宙領域內對個體、業界、政府3方面內容的感知，具體如圖2所示。基于知乎平臺采集元宇宙問答數據并進行預處理；改進LDA算法，構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，基于主題內容所涉及的主要主體，將主題分類到個體、業界、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方向；基于此，針對性地為個體、企業、政府提供參與元宇宙生態建設的建議。

2.1樣本選擇、獲取及預處理

知乎問答平臺擁有超2億的用戶量，知識分享、獨創特性使得平臺內容極為豐富，對于關注角度廣泛的話題，回答者看法多元，同時，該平臺的內容較為高質，且商業化程度低。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、領域性強、多元的元宇宙領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據作為數據來源。基于知乎平臺爬取元宇宙相關的問答數據，并對采集到的數據進行去重、去噪、統一化等預處理操作。由于元宇宙領域存在很多領域性詞匯重合現象，如Facebook-臉書等，因此構建元宇宙領域詞典及停用詞表，通過字段整合、分詞、詞語轉換，將此類詞匯進行統一轉換。

2.2基于個體一業界一政府維度的元宇宙公眾感知分析

2.2.1基于改進LDA的元宇宙公眾感知主題識別

LDA算法可用于主題識別。但由于元宇宙領域性強且公眾認知水平參差，相關文本常涵蓋大量噪聲詞匯，傳統LDA的主題識別效果較差。因此，本文改進LDA，構建基于元宇宙先驗知識的主題識別模型：在傳統LDA基礎上引入專家經驗，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主題的概率，多次迭代得到最終結果。此外，采用一致性法確定最優主題個數。基于改進的LDA主題識別模型，首先對問題文本進行識別，得到元宇宙領域內公眾關注的主題：然后對各問題主題下的回答文本進行識別，得到公眾在不同主題下關注的具體方面。

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交互系統中要素特性及要素間關聯與相互作用上的獨特優勢，本文通過整合三螺旋模型框架和元宇宙領域特征，將其應用于元宇宙公眾感知分析中。

在元宇宙生態中，個體作為消費者，其參與和反饋是推動元宇宙發展的重要力量：業界作為生產者，其提供的技術支持和應用場景是元宇宙生態建設的重要基礎：政府作為管理者，其監管和支持是元宇宙穩步發展的重要保障。同時，不同主體在元宇宙生態建設中存在相互作用：個體的反饋是業界改進的參考：業界提供的應用場景和崗位是個體參與的基礎：個體、業界的參與需要監管及支持政策的護航：政府治理體系的構建及支持政策的制定需基于業界和個體的具體需要。三者以“消費一生產一治理”為主線，發揮各自作用的同時，注重交互勢能，共同推動元宇宙發展。而分析公眾在個體、業界、政府這3個內容維度上的感知，可以得到這3個維度目前的熱點和改進方向，從而更有針對性地為這3類主體提供參與元宇宙生態建設的建議。

因此，本文選定個體、業界、政府這3個維度，結合現有研究中關于個體、業界、政府范疇的界定及各主題內容中涉及到的主要主體，將主題分類到對應維度下，繪制基于個體一業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域內對個體、業界、政府3方面內容的感知。

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”指標以分析公眾對個體、業界、政府維度下各主題的關注和認知程度，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。有研究認為，評論數、點贊數等指標能反映用戶對話題的關注程度和討論深度，因此，本文結合知乎數據特點，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、評論數、回答數、瀏覽量、關注數作為熱度量化因素：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，因此在問題熱度基礎上，結合回答贊數和回答評論數計算熱度。考慮到指標間數量級差異、極端值影響及所選指標存在的邊際效應，本文結合最大最小值歸一化和函數變換，并基于各指標對主題熱度的貢獻度進行賦權，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，考慮數據時間跨度，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”指標以分析公眾對個體、業界、政府維度下各主題的態度，從而識別公眾偏好及改進方向。為更真實地反映公眾情感，本文構建融合用戶行為的基于BERT的情感分析模型。

首先，基于BERT對回答文本進行情感三分類：正向、中性、負向。BERT是一種預訓練語言表示模型，其引入雙向編碼機制和Transformer，能更好地學習文本中的潛在語義。微調BERT可適用于情感分類任務。因此，本文通過微調BERT對回答文本進行情感分類：將回答文本轉化為向量表示，并進行歸一化和Dropout；經過多層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，進行全連接和tanh激活，再通過Softmax函數預測概率分布，得到情感分類結果。

在此基礎上，考慮到點贊行為表示支持態度，本文引入“回答贊數”進一步計算情感：計算回答文本情感數，見式（5）；計算同主題內不同情感分類的情感數總和，見式（6）；計算各主題情感值，見式（7）。

3實證研究

3.1數據采集與預處理

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條問答數據，字段涵蓋：問題標題、問題內容、問題贊數、問題評論數、問題回答數、問題關注數、問題瀏覽量、回答文本、回答時間、回答贊數、回答評論數。對數據進行預處理后得到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

基于改進的LDA算法和一致性法，對問題文本進行主題識別，得到最優問題主題數為8。對識別得到的8個問題主題，結合主題詞和文本內容提煉主題描述。在此基礎上，進一步對各問題主題下的回答文本進行主題識別，得到各問題主題下共45個回答主題。主題識別結果如表1所示。

分析發現，對于元宇宙，公眾感知應用、投資、政策、個體應對、認識、技術、行業、風險主題。應用主題下關注具體應用場景、布局元宇宙應用的企業，多談及相關的體驗、需求、使用意愿：投資主題下關注投資涉及的領域、技術、巨頭、股市；政策主題下關注相關支持和監管政策；個體應對主題下關注元宇宙帶來的影響及賺錢、學習、就業的渠道和方向；認識主題下關注概念、了解渠道、價值意義等，其中概念上公眾有區分元宇宙和其他相關概念的需求：技術主題下關注與元宇宙密切相關的技術，如區塊鏈、虛實交互等，多討論技術現狀、與應用的匹配程度、需求等；行業主題下關注行業的整體生態、受影響的行業、代表性企業；風險主題下關注虛實失衡、倫理及數據安全。

3.3基于個體一業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，對回答主題進行個體、業界、政府維度的分類，基于此繪制基于個體一業界一政府維度的三螺旋元宇宙公眾感知圖，如圖3所示。可以發現，對于元宇宙，公眾在個體維度上關注概念、具體應用、個體人局、價值意義及個體風險；在業界維度上關注具體應用、技術、投資、行業政策及行業動態；在政府維度上關注支持及監管政策。其中，個體和業界維度的共性主題為具體應用及就業相關：個體和政府維度的共性主題為個體保障相關政策：業界和政府維度的共性主題為行業相關政策：3個維度的共性主題為數字資產和涉及三類主體的應用。

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，結果如圖4～圖10所示。下文結合熱度計算結果及相關文本進行分析。

3.4.1個體維度

其他相關概念及了解渠道、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”“百度推出國內首個元宇宙產品希壤”等事件掀起元宇宙熱潮，元宇宙概念、如何賺錢、應用體驗等話題熱度攀升，同時虛實失衡的擔心隨之而來，隨后熱潮趨于冷靜；而對于個體人局，話題逐漸趨向學習方向、培訓內容等更實際的方面。

3.4.2業界維度

行業生態、Meta、代表性企業熱度較高，技術相關主題也是關注焦點，尤其是虛實交互技術。行業動態及技術的快速變化與發展，使得此類話題不斷引發關注和討論。

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

3.4.3政府維度

政府維度下公眾關注文旅主題，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政策，但真正落地的較少，因此討論度不高。

3.4.4個體一業界維度

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

從演化上看，具體應用相關主題熱度波動較大，其中幾個高點為：2021年底，Facebook改名及希壤發布引發元宇宙產品相關的廣泛討論：2022年5月，加密幣市場遇冷使得密切相關的游戲應用討論度上升：2022年8月，Meta推出Horizon Worlds引發可穿戴設備相關討論。從演化趨勢看，應用方面，虛擬人由于應用場景不斷豐富，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，可能由于相關應用較少，但未來可能成為潛力領域：設備體驗及需求熱度隨著應用場景的逐漸豐富而上升。崗位方面，元宇宙熱潮初起時，行業選擇、崗位類型、專業方向、相關企業等討論度明顯上升，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系主要為個體相關的監管及保障政策。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公眾關注。

從演化上看，前期元宇宙未興起時風險相關討論極少，2021年11月，Facebook改名掀起元宇宙熱潮，由于陌生，風險討論驟增，尤其騙局相關；2022年5月，元宇宙性侵事件的發酵引發法律保護、倫理問題的相關討論。演化上公眾關注點從騙局逐漸深入到倫理、數據安全等更細化的方面。

3.4.6業界一政府維度

業界和政府維度的聯系主要在于業界發展受政府支持和監管政策影響，政府政策制定需考慮業界需求。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政策。

從演化上看，區塊鏈監管直至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關注：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個體一業界一政府維度

個體、業界、政府維度的聯系主要為：個體參與使用，業界提供平臺，政府宏觀指導。此維度下多為數字資產相關主題，其中虛擬貨幣熱度最高，其價格、類型、監管等方面是關注焦點。

從演化上看，虛擬貨幣和數字資產監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；數藏熱度呈上升趨勢，愈加豐富的形式、種類吸引公眾關注。

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，對其進行類別標注：負向、中性、正向。將標注數據以2：1的比例分成訓練集和驗證集，對構建的情感分類模型進行訓練和驗證，結果如表2所示。利用該模型對回答文本進行情感分類，并融合用戶行為進一步計算主題情感，結果如圖11～圖17所示。下文將基于情感計算結果及相關文本，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，但會擔心高壁壘；在概念上有“新瓶裝舊酒”的質疑；在參與意愿上，由于風險、質疑的存在，態度不樂觀。

演化上，使用意愿、影響及應對、其他相關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度，而隨著了解加深態度更為客觀：賺錢機會及培訓渠道先升后降，從開始的盲目樂觀到逐漸冷靜；概念、價值相關主題則一直波動，可見目前公眾認知仍不穩定。

3.5.2業界維度

公眾對企業布局、市場發展等持質疑態度；而對于技術相關主題，多數持積極態度，可見即使技術未成熟，公眾對其的發展前景仍持樂觀、期待態度。

演化上，投資和行業相關主題波動頻繁，分別隨投資事件、股市變化波動和行業動態波動。技術相關主題中，區塊鏈、顯示、間接支持技術先升后降，隨著了解加深，從前期的相對樂觀逐漸回落；虛實交互、硬件相關技術則先降后升，兩者為元宇宙代表性技術，公眾要求相對較高導致滿意度低，而隨著研發不斷投入，公眾態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致情感下降。

3.5.4個體一業界維度

多數應用主題的公眾滿意度較低，分析發現，普遍反饋的問題包括：設備的價格昂貴、續航性能差、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程需要且能為社交場景帶來新型互動體驗及內容形式；崗位相關主題中，雖然公眾認為會有較大的元宇宙人才需求，但會因壁壘高產生消極態度。

演化上，應用方面，虛擬人、游戲、教育辦公、社交均為先升后降伴隨波動，公眾前期持期待態度，而隨著各類應用落地及了解加深，會因為體驗差等因素導致負向情感上升。可見，現有應用仍不完善，基于負面反饋改進能有效提升競爭性。崗位方面，情感先升后降，前期公眾認為元宇宙就業前景較為樂觀，但隨著逐漸認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向情感占比高，可能由于多與風險相關。

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

3.5.6業界一政府維度

地方政策正向情感高于負向，區塊鏈監管則相反。可見，公眾對相關支持政策持看好態度，政府正向的態度及舉措能引導元宇宙正面輿論：對于區塊鏈監管，由于監管尚未完善以及一些嚴格政策會影響公眾對元宇宙的看好程度，因此負向情感占比高。演化上，地方政策波動頻繁，主要隨政策的出臺及效果變化；區塊鏈監管先降后升，可能由于相關監管政策產生作用且逐漸完善，同時監管嚴格程度有所調整，因此消極程度有所緩和。

3.5.7個體一業界一政府維度

數藏由于在藝術品、文創等方面帶來很多可能性，偏正向：虛擬貨幣及數字資產監管由于目前風險大、監管不完善，公眾態度不樂觀。

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險而有所下降；數藏上下波動，受頻繁變化的價格、政策等影響；數字資產監管先降后升，可能是由于監管的不斷完善。

3.6討論

3.6.1元宇宙公眾感知綜合分析

從關注點看，在個體維度上，公眾關注應用體驗、概念認識、元宇宙人局、個體風險相關主題；在業界維度上，關注行業生態、企業布局、技術及應用現狀、行業政策、人才需求相關主題；在政府維度上，關注支持及監管政策相關主題。部分主題存在維度重合現象，但公眾對此類主題在不同維度下的感知存在差異及聯系：個體一業界維度下，公眾在個體層面上關注應用體驗、體驗成本、就業，在業界層面上關注應用設計、人才需求；個體一政府維度下，公眾在個體層面上關注個體風險，在政府層面上關注個體保障政策；業界一政府維度下，公眾在業界層面關注政策風向下的行業發展，在政府層面上關注行業政策的制定。

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，如Facebook改名Meta、行業巨頭推出產品等。其二，關注點逐漸細化深入：從表層概念深入到布局、研發、具體應用等；應用從單一的游戲細化到虛擬人、數藏、社交、教育辦公等更多類場景及體驗；技術從區塊鏈、VR細化到AR、腦機交互等更多類、更全面的技術；行業從巨頭投資細化到企業布局、市場空間、行業生態等具體方面：政策從政府態度細化到具體的支持、監管政策等；風險從擔心受騙細化到具體騙局、數字資產風險、數據安全、倫理問題、虛實平衡等；個體入局從賺錢深入到專業、崗位、學習渠道的選擇等。

從情感看，有以下特征：其一，趨于理性，無論是概念認識、個體人局還是應用看法，從盲目看好或否定向理性轉變。其二，隨時局動態變化，尤其應用和政策相關主題，易受應用體驗、政策風向影響。其三，應用、個體人局及技術的一些相關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現不足。其四，受外界因素影響大的主題，如風險、地方政策、數藏、認識、投資下的一些主題，其情感呈波動狀態。

3.6.2基于個體一企業一政府的參考建議

綜合上述分析，針對元宇宙生態建設，對不同參與主體提出以下建議：

對于個體：認識上，尋找多元、科學的渠道，避免陷入輿論泡沫中；人局上，忌盲目追求賺錢，學習相關技能、了解相關專業及崗位等更可取，目前設計、IT、建筑等方向討論度高，這一定程度上反映了人才需求，可結合人才需求和自身情況，選擇合適渠道人局；體驗上，注意規避風險，包括隱私泄露、投資風險、詐騙、非法集資等。

對于企業：投資上，可關注內容、硬件、社交、游戲這些當下的投資熱點及潛力方向，但應謹慎投資，避免遭受資金及形象損失；技術上，虛擬交互是目前市場上較重視的體驗需求，可重視VR、AR、顯示技術及相關硬件設備的研發；行業上，重視行業動態分析，以抓住風口和時機，實現良好布局；應用上，在當下元宇宙起步初期，搶占市場先機能形成一定優勢：領域選擇上，可選擇熱度趨勢良好的虛擬人和終端設備或尚未被深度挖掘的旅游文化、教育辦公等領域；重視應用體驗，可重點關注功能設計、建模、實時性、沉浸式體驗、設備續航、舒適度、流暢度等方面的改進；人才上，引導企業和人才間互相匹配，建立科學培養機制，可聯合產、學、研多方以更好地助力企業和個體人局元宇宙；政策上，對于國家嚴控的方面（如虛擬貨幣）應謹慎布局；對于政策利好的文化、旅游、區塊鏈、先進計算、工業元宇宙等方面可以根據自身情況，調整戰略布局；監管上，完善平臺監管體系，尤其數字資產、用戶隱私及倫理方面，在保護用戶權益的同時維護元宇宙健康生態。

對于政府：技術上，由于目前底層技術與應用落地需求仍有較大差距，政府可鼓勵企業加強基礎研究，如XR、區塊鏈、人工智能技術；法律法規及監管上，可完善相關法律制度，特別是數據安全、倫理、交易、監管審查等方面；扶持上，可通過提供稅收優惠、適當減少監管限制、簡化審批程序等措施，激發元宇宙產業活力，還可建立風險投資基金和創新孵化器，支持元宇宙初創企業和項目，推動行業的快速發展和突破。

4結論

本文從公眾視角切人，構建三螺旋元宇宙公眾感知分析框架，采用改進LDA和BERT算法，基于知乎問答挖掘公眾對元宇宙中個體、業界、政府3個方面內容的感知。研究發現，公眾在個體維度上主要感知應用體驗、概念認識、元宇宙人局、個體風險相關主題；在業界維度上感知行業生態、企業布局、技術及應用現狀、行業政策、人才需求相關主題：在政府維度上主要感知支持及監管政策相關主題。部分主題存在維度重合現象，但公眾對此類主題在不同維度下的感知存在差異及聯系。熱度演化上看，公眾關注點逐漸細化深入；情感演化上看，公眾態度受體驗、輿論風向影響明顯，但逐漸趨于理性。同時，本文通過分析各維度下主題熱度、情感及相關演化，挖掘不同維度下的熱點、潛力點、問題及改進方向，針對個體認識和人局元宇宙、企業布局元宇宙、政府引導元宇宙發展提供參考建議。

本研究存在一定局限：數據來源單一，因此結論的全面性有所局限，未來可綜合多源數據進一步分析；分析的深人性有所欠缺，未來可針對元宇宙應用具體方面進行深入分析：構建的情感分類模型粒度較粗，未來可構建細粒度情感分析模型進行分析。