使用百度指数了解分省和城市的社会事件

2020-02-21 本文已影响0人 c0659eed21f5

百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里,你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民兴趣和需求、监测舆情动向、定位受众特征。

我以“疫情”和“口罩”两个关键词来看新冠疫情的公众关注情况。

http://index.baidu.com/v2/main/index.html#/trend/%E7%96%AB%E6%83%85?words=%E7%96%AB%E6%83%85,%E5%8F%A3%E7%BD%A9

趋势研究

地点选择“江苏”

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简单的百度指数，也可以借助于akshare爬取。按照akshare指数数据抓取部分的介绍，百度指数分为三部分，分别是搜索指数、资讯指数、媒体指数。具体可以操作如下：

import akshare as ak
cookie = "此处输入您在网页端登录百度指数后的 cookie 数据"
index_df1 = ak.baidu_search_index(word="螺纹钢", start_date='2010-12-27', end_date='2019-12-01', cookie=cookie)
index_df2 = ak.baidu_info_index(word="螺纹钢", start_date='2017-07-03', end_date='2019-12-01', cookie=cookie)
index_df3 = ak.baidu_media_index(word="螺纹钢", start_date='2010-12-27', end_date='2019-12-01', cookie=cookie)

如图中游览器请求头中的蓝色选中部分内容到 cookie 即可

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需求图谱

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阅读文献

Shuanglong Li, Yunsong Chen, Guangye He. Mapping Public Concerns About Class Immobility in China.Social Indicators Research (2019) 144:745–765. https://doi.org/10.1007/s11205-019-02075-2
Ginsberg et al. (2009) “Detecting influenza epidemics using search engine query data”, Nature, http://dx.doi.org/10.1038/nature07634
Lazer et al (2014) “The Parable of Google Flu: Traps in Big Data Analysis.” Science. http://dx.doi.org/10.1126/science.1248506
Yang et al (2015) “Accurate estimation of influenza epidemics using Google search data via ARGO”, PNAS, http://dx.doi.org/10.1073/pnas.1515373112
Lampos et al 2015 “Advances in nowcasting influenza-like illness rates using search query logs” Scientific Reports, http://dx.doi.org/10.1038/srep12760