面向公共政策的网络媒体内容文本分析应用框架与实证——以新能源汽车政策为例
发布时间：2021-07-21 21:31
【目的/意义】随着互联网的迅速发展,网络媒体成为反映社会舆论的主要载体。如何有效地从网络媒体获取公共政策相关的社情民意以引导公共政策的传播议程设置是政府职能部门所关注的重要问题之一。【方法/过程】本文基于网络媒体数据,应用数据挖掘、机器学习等数据分析技术,提出了一个面向公共政策的网络媒体内容文本分析框架。利用文本语义分析方法,从主题识别、情感分析等角度对网络主流媒体的公共政策传播议程设置与社交媒体网民舆论进行挖掘和对比,并以新能源汽车政策为例对该分析框架的有效性进行了验证。【结果/结论】通过实证发现当下网络媒体报道的议题与社交媒体上公众对有关公共政策的关注焦点之间存在较大偏差,就新能源汽车政策为例,公众对于其政策的关注偏向于衡量自身获利的多少,而网络媒体报道更多以描述政策传递信息为主。建议政府职能机构针对公共政策使用网络媒体进行传播时,可根据公众关注焦点话题进行议程的设置和调整,以增强公众对此政策的认可度。
【文章来源】：情报科学. 2020,38(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
新闻媒体和微博评间范围内主流媒体和网民并为呈现连续性的高关注度和参
?型诰蚣?对比研究，对公共政策的现代化、合理化的具有重要意义。本文基于网络媒体大数据，搭建面向公共政策的网络媒体内容文本分析框架，对网络媒体关于公共政策的议程设置与社交媒体上网民的关注焦点进行挖掘和对比，并以新能源汽车政策为例进行实证，深化利用网络舆论互动内容文本语义分析服务于政策传播媒体议程设置和公共政策分析方面的相关研究。2分析框架及应用方法2..1分析框架在本研究中，我们设计了一个面向公共政策的网络媒体内容文本分析方法框架，以促进网络媒体以及舆论内容的自动分析，整体流程如图1所示。首先，对国内网络主流媒体报道和社交媒体中关于特定公共政策的数据进行抓取和文本预处理工作。其次，对获得的文本内容进行多维度分析，其中，分析维度包括信息量分布趋势统计、基于LDA主题模型的主题挖掘分析、基于模式匹配的热点短语抽取，以及情感极性判断4个维度。最后，将社交媒体上公众对于政策舆论关注焦点和网络媒体报道议程设置进行对比分析。图1面向公共政策信息的网络媒体议程设置分析框架22.2分析技术上述分析框架涉及分析技术主要包括主题挖掘、短语抽取以及情感分析三个方面的技术。2.2.1主题挖掘不同网络媒体上关于公共政策相关内容的主题存在差异，本文从主题角度出发，利用Blei等人【25】提出的LDA主题模型推测文档的主题分布。具体来说，在LDA模型中，文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式表示。在实验中，设定主题模型中主题个数K=5，迭代次数为5，设定每类主题的词汇个数为10。由于LDA模型抽取的主题是一种词汇分布，不涉及到词序关系，为细化公众的舆论倾向，本文进一步深入挖掘不同网络媒体在讨论热点上的差异。2.2.2
一对象的情感倾向性分析。何跃等人提出基于朴素贝叶斯的两层分类器对用户发布的“雾霾”话题信息进行情感分析，得出政府、媒体、自媒体、企业和普通公众对雾霾的情感态度【26】。宋双永等人基于两种情感词典面向微博数据进行了热点事件情感极性判分析【27】。本文采用基于规则的情感分析方法，具体来说，在对文本进行预处理工作后，首先针对文本中出现的情感词、否定词、程度副词、特殊标点符号进行词典匹配，并计算情感权重，最后判断文本内容所表达的情感倾向（正面、负面或中立）。情感分析流程图如图3所示。图3情感分析流程3应用案例的实证分析33.1新能源汽车政策背景由财政部、工业和信息化部、科技部、国家发展改革委联合发布的《关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》在2019年3月26日出台，其根据新能源汽车规模效益、成本下降等因素以及补贴政策退坡退出的规定，明确指出降低有关新能源车型补贴标准，如乘用车、客车、货车，是促进产业优胜劣汰，防止市场大起大落的前提，并设定从2019年3月26日至2019年6月25日为过渡期，过渡期后将不再对新能源汽车给予购置补贴(新能源公交车和燃料电池汽车除外)【28】。本文以新能源汽车政策为例，分析最近半年网络媒体的议程设置和社交媒体上公众对于新能源汽车政策的舆论差异，并对网络媒体内容文本分析框架进行验证。33.2数据收集和分析挖掘3.2.1数据收集本文实验分析的数据时间跨度为2019年1月1日至2019年5月31日，收集了包括中国新闻网、中国日报、人民网等1000家国内主流媒体和电子报纸中关于新能源汽车领域的新闻数据28108条；社交媒体平台以微博?
【参考文献】：
期刊论文
[1]大众传媒对政策议程设置的影响——以我国防范电信诈骗政策为例[J]. 刘砚硕. 传媒. 2018(19)
[2]基于微博情感分析和社会网络分析的雾霾舆情研究[J]. 何跃,朱婷婷. 情报科学. 2018(07)
[3]论新媒体时代的媒体议程设置问题[J]. 李彦峰. 科技创新导报. 2016(20)
[4]解析网络空间的公众环境诉求:议题、策略及影响[J]. 贾哲敏,于晓虹. 武汉大学学报(人文科学版). 2016(06)
[5]公共政策的网络舆情演化分析"——以延迟退休年龄政策为例[J]. 林毓铭,刘冀楠. 情报杂志. 2016(08)
[6]全面二孩政策的舆情解读——基于微舆情大数据的分析[J]. 林寒,罗教讲. 情报杂志. 2016(07)
[7]新媒体与传统媒体公共政策议程设置的比较研究——以单独二胎政策产生过程为例[J]. 张允,王辰月. 新闻知识. 2014(09)
[8]网络时代政策议程设置机制研究[J]. 陈姣娥,王国华. 中国行政管理. 2013(01)
[9]面向微博客的热点事件情感分析方法[J]. 宋双永,李秋丹,路冬媛. 计算机科学. 2012(S1)
[10]网络舆论对公共政策的影响分析[J]. 张苗苗. 商业文化(下半月). 2011(01)
硕士论文
[1]网络舆论视角下我国公共政策议程设置问题研究[D]. 杨淼.首都经济贸易大学 2014
[2]网络舆情对公共政策的影响[D]. 郭昭如.复旦大学 2008
本文编号：3295813
【文章来源】：情报科学. 2020,38(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
新闻媒体和微博评间范围内主流媒体和网民并为呈现连续性的高关注度和参
?型诰蚣?对比研究，对公共政策的现代化、合理化的具有重要意义。本文基于网络媒体大数据，搭建面向公共政策的网络媒体内容文本分析框架，对网络媒体关于公共政策的议程设置与社交媒体上网民的关注焦点进行挖掘和对比，并以新能源汽车政策为例进行实证，深化利用网络舆论互动内容文本语义分析服务于政策传播媒体议程设置和公共政策分析方面的相关研究。2分析框架及应用方法2..1分析框架在本研究中，我们设计了一个面向公共政策的网络媒体内容文本分析方法框架，以促进网络媒体以及舆论内容的自动分析，整体流程如图1所示。首先，对国内网络主流媒体报道和社交媒体中关于特定公共政策的数据进行抓取和文本预处理工作。其次，对获得的文本内容进行多维度分析，其中，分析维度包括信息量分布趋势统计、基于LDA主题模型的主题挖掘分析、基于模式匹配的热点短语抽取，以及情感极性判断4个维度。最后，将社交媒体上公众对于政策舆论关注焦点和网络媒体报道议程设置进行对比分析。图1面向公共政策信息的网络媒体议程设置分析框架22.2分析技术上述分析框架涉及分析技术主要包括主题挖掘、短语抽取以及情感分析三个方面的技术。2.2.1主题挖掘不同网络媒体上关于公共政策相关内容的主题存在差异，本文从主题角度出发，利用Blei等人【25】提出的LDA主题模型推测文档的主题分布。具体来说，在LDA模型中，文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式表示。在实验中，设定主题模型中主题个数K=5，迭代次数为5，设定每类主题的词汇个数为10。由于LDA模型抽取的主题是一种词汇分布，不涉及到词序关系，为细化公众的舆论倾向，本文进一步深入挖掘不同网络媒体在讨论热点上的差异。2.2.2
一对象的情感倾向性分析。何跃等人提出基于朴素贝叶斯的两层分类器对用户发布的“雾霾”话题信息进行情感分析，得出政府、媒体、自媒体、企业和普通公众对雾霾的情感态度【26】。宋双永等人基于两种情感词典面向微博数据进行了热点事件情感极性判分析【27】。本文采用基于规则的情感分析方法，具体来说，在对文本进行预处理工作后，首先针对文本中出现的情感词、否定词、程度副词、特殊标点符号进行词典匹配，并计算情感权重，最后判断文本内容所表达的情感倾向（正面、负面或中立）。情感分析流程图如图3所示。图3情感分析流程3应用案例的实证分析33.1新能源汽车政策背景由财政部、工业和信息化部、科技部、国家发展改革委联合发布的《关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》在2019年3月26日出台，其根据新能源汽车规模效益、成本下降等因素以及补贴政策退坡退出的规定，明确指出降低有关新能源车型补贴标准，如乘用车、客车、货车，是促进产业优胜劣汰，防止市场大起大落的前提，并设定从2019年3月26日至2019年6月25日为过渡期，过渡期后将不再对新能源汽车给予购置补贴(新能源公交车和燃料电池汽车除外)【28】。本文以新能源汽车政策为例，分析最近半年网络媒体的议程设置和社交媒体上公众对于新能源汽车政策的舆论差异，并对网络媒体内容文本分析框架进行验证。33.2数据收集和分析挖掘3.2.1数据收集本文实验分析的数据时间跨度为2019年1月1日至2019年5月31日，收集了包括中国新闻网、中国日报、人民网等1000家国内主流媒体和电子报纸中关于新能源汽车领域的新闻数据28108条；社交媒体平台以微博?
【参考文献】：
期刊论文
[1]大众传媒对政策议程设置的影响——以我国防范电信诈骗政策为例[J]. 刘砚硕. 传媒. 2018(19)
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[9]面向微博客的热点事件情感分析方法[J]. 宋双永,李秋丹,路冬媛. 计算机科学. 2012(S1)
[10]网络舆论对公共政策的影响分析[J]. 张苗苗. 商业文化(下半月). 2011(01)
硕士论文
[1]网络舆论视角下我国公共政策议程设置问题研究[D]. 杨淼.首都经济贸易大学 2014
[2]网络舆情对公共政策的影响[D]. 郭昭如.复旦大学 2008
本文编号：3295813
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