微博时空大数据疫情发展过程可视化与分析技术研究

2019年末,湖北地区暴发新型冠状病毒疫情,对人民生活和国内经济造成较大的负面影响。疫情期间社交媒体尤为活跃,大量用户通过它关注疫情的发展趋势、参与疫情相关话题的讨论,这也产生了大量带有时间、空间属性的时空大数据。针对新浪微博,采用自动化方法创建了疫情时空数据库;实现了基于WebGL与GIS技术微博数据的动态可视化表达;完成了基于微博话题的分析。最终构建了一套快速、可复用的疫情相关微博数据采集-处理-可视化-分析的技术流程。利用该技术流程,以疫情话题数量暴发前期为时间区间,实现了疫情微博数据动态可视化,分析了话题热度的变化过程。