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Resumo Este estudo utiliza técnicas de processamento de linguagem natural e metodologia de autoregressão de vetor em painel para investigar as atitudes percebidas dos usuários de mídias sociais em relação à transformação digital da agricultura e avaliar seu impacto na produção total agrícola e nos insumos de ciência e tecnologia agrícola. Dados relacionados à transformação digital agrícola foram coletados do Sina Weibo usando crawlers da web. O modelo SnowNLP foi utilizado para inferir as atitudes dos usuários, abrangendo tanto aspectos positivos quanto negativos. Além disso, o estudo investiga os temas específicos que capturam as atitudes positivas dos usuários e explora as variações regionais no foco. Os resultados revelam um aumento sustentado no interesse dos usuários pela transformação digital agrícola desde 2013. As atitudes positivas concentram-se principalmente em desenvolvimento sustentável, inteligência agrícola e cooperação e inovação globais. Além disso, o estudo estabelece um impacto positivo significativo das atitudes positivas dos usuários tanto sobre o valor total da produção agrícola quanto sobre o investimento em ciência e tecnologia agrícola, destacando a influência construtiva do apoio dos usuários no desenvolvimento da indústria agrícola.
Wu et al. (Mon,) estudaram esta questão.