移动互联网的快速发展,方便了人们在网络上评述事情、表达观点的同时,也在网络空间中留下了能够反映个体在现实空间中行为的大量电子足迹数据。可以说,保存在网络空间中的电子足迹数据隐藏着个体在现实世界中的心态和情感秘密。那么,如何挖掘出隐藏在这些评论中的有用信息,给有关部门提供情报服务则显得很有必要。然而,尽管有一些基于网络评论数据进行情感分析的研究,但很少有人能够进一步深入并归类差评所折射出的现实空间中的具体问题而进行分析。本文主要爬取"去哪儿网"上相关于青海旅游的评论数据重点进行分析。利用Python中的Jieba对评论分词,通过SnowNLP模块计算情感极性,以此判断游客对景点的情感倾向性。通过分析得出游客在青旅游期间的情感态势。然后,对负向情感较集中的评论内容归类统计,分析差评所折射出来的在现实世界中引起人们不满意的那些问题。同时,结合实测调研数据进行比对,形成意见报告,为旅游主管部门在景点管理与下一步的规划建设中提供服务。