本文研究了利用新闻中的社会信息来理解能源需求行为，并通过实验分析从国家新闻中提取的预测特征对电力需求预测的影响。实验结果表明最佳模型可降低预测误差约4%至11%。最佳方法包括识别关键词、主题分布和全球词嵌入。这为电力需求分析带来了新的视角，并确认了利用非结构化信息改进预测的可行性，具有潜在的社会和经济影响。