社交媒体平台的国家形象研究 ——基于“一带一路”Twitter数据分析
发布时间：2021-04-07 03:36
“一带一路”倡议是新时期自我形象建构的过程,标志着中国从国际规则秩序的参与者向制定者进行转变。随着网络技术的发展,社交媒体日益成为国家形象建设的重要阵地。因此,本文选取海外社交媒体平台Twitter的“一带一路”英文文本为研究对象,依据是否签订合作协议划分为中国、沿线国、非沿线国三种主体身份;在大数据采集的基础上创建了专用语料库,基于主题建模（Topic Modeling）与情感分析（Sentiment Analysis）,建构了中国国家形象转化模型,呈现了国家形象的历时性变化;并在语料库视角下,进行了基于拓展意义单位模型的话语策略分析。研究发现,自“一带一路”倡议提出五年来,通过中国自塑、沿线国与非沿线国他塑的多个主体的互动博弈,我国的社交媒体国家形象正在发生转变。其一,大力推动合作协议签订,与中国国家形象塑造存在双向关系:中国与沿线国所塑造的国家形象趋近,与非沿线国家趋远一一沿线国“一带一路”议题显著度与美誉度均呈波动性上升,但非沿线国家的美誉度与显著度均有所降低;其二,中国与非沿线国家的他塑镜像错位往往体现于文化艺术相关主题,非沿线国家对此类议题呈现出高度关注,但中国却少有涉及;...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１技术路径??１４??
２．?３．?２．?２文本清洗??文本清洗也称数据预处理，是数据分析的必要步骤。本研宄中，主要分为过滤、??分词及词性还原。??首先，从两个方面进行无用数据过滤。其一，过滤冗余字段，一方面剔除多余??空格、乱码及无用标点符号（如＜￥／Ａ＊＞），另一方面剔除ｈｔｍ丨链接地址；其二，??过滤无用词，一方面设置停用词表，另一方面剔除非英文字母与非数字、无意义的??虚词如?“ａｎｄ”、“ｏｒ”、“ｔｈｅ”?等。??其次，基于标点符号与空格进行自动分词。??最后，清洗过程中将所有英文字母小写，并进行词性还原。词性还原即合并不??同时态的相同词，归并为同一词，比如“ｈａｖｅ”和“ｈａｄ”，保持同一单词只有一种??存在形式。??２．３．３数据分析??２．?３．?３．?１?主题模型（Ｔｏｐｉｃ?Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）??
由于Ｔｗｉｔｔｅｒ搜索的ＡＰＩ接口存在限制，仅提供最近１０００条推文数据，不满足本??研宄需求，因此使用Ｇｏｏｓｅｅｋｅｒ爬虫程序直接对于非结构性网页数据进行层级抓??取，再进行结构化存储。原始数据汇总如图２－２。??以前文所述９个关键词进行检索共获得１３２６９条原创推文，累计转发８８６４８６??次。需要说明的是，Ｔｗｉｔｔｅｒ公开数据中只包含原创内容，推文的完整转发路径被??隐藏。经手动抽样检查发现，转发推文多为原文直接转发，不带有转发者个人评论??意见，造成数据的大量重复，且研究意义有限。因此本研究样本不涉及二级以下转??发推文，只保留初次发布的原创内容。剔除无用、重复数据后获得１１９６５条推文。ｙ??１５??
【参考文献】：
期刊论文
[1]国家议题的对外传播效果分析——以“一带一路”在海外社交媒体上的框架分析为例[J]. 胡岸,陈斌. 编辑之友. 2018(12)
[2]跨文化视阈下俄语地区的中国镜像——评《他者镜像:一带一路与中国形象传播——以俄语地区为例》[J]. 孙瑜敏. 传媒. 2018(22)
[3]社交媒体时代中国国家形象的对外传播策略——基于2017年CGTN海外社交媒体的中国报道分析[J]. 韦笑,潘攀. 传媒. 2018(19)
[4]《人民日报》（海外版）国家形象建构研究——以“一带一路”国际合作高峰论坛为例[J]. 王瑞林,毛彦心. 传媒. 2018(17)
[5]德国媒体的中国形象建构——以《明镜周刊》“一带一路”报道为例[J]. 李智,李逸萌. 国际传播. 2018(04)
[6]“一带一路”倡议下国内外新闻舆情及其演化分析[J]. 刘伟. 统计与信息论坛. 2018(06)
[7]文本情感分析综述[J]. 刘爽,赵景秀,杨红亚,徐冠华. 软件导刊. 2018(06)
[8]“一带一路”建设的新机遇与新挑战——基于沿线十国2018年第一季度的国际舆情分析[J]. 郑雯,袁鸣徽,乐音. 对外传播. 2018(05)
[9]对外政策话语建构的语料库驱动分析方法——以美国奥巴马政府的对外政策话语为例[J]. 曾亚敏. 社会主义研究. 2018(02)
[10]大数据语义分析关键技术综述[J]. 李博. 现代计算机(专业版). 2018(08)
博士论文
[1]跨文化传播视域下的中国形象生成和建构—批判性对话视野下的研究[D]. 刘一川.复旦大学 2014
硕士论文
[1]国家形象的想象与再生产[D]. 全会.南京师范大学 2014
本文编号：3122719
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１技术路径??１４??
２．?３．?２．?２文本清洗??文本清洗也称数据预处理，是数据分析的必要步骤。本研宄中，主要分为过滤、??分词及词性还原。??首先，从两个方面进行无用数据过滤。其一，过滤冗余字段，一方面剔除多余??空格、乱码及无用标点符号（如＜￥／Ａ＊＞），另一方面剔除ｈｔｍ丨链接地址；其二，??过滤无用词，一方面设置停用词表，另一方面剔除非英文字母与非数字、无意义的??虚词如?“ａｎｄ”、“ｏｒ”、“ｔｈｅ”?等。??其次，基于标点符号与空格进行自动分词。??最后，清洗过程中将所有英文字母小写，并进行词性还原。词性还原即合并不??同时态的相同词，归并为同一词，比如“ｈａｖｅ”和“ｈａｄ”，保持同一单词只有一种??存在形式。??２．３．３数据分析??２．?３．?３．?１?主题模型（Ｔｏｐｉｃ?Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）??
由于Ｔｗｉｔｔｅｒ搜索的ＡＰＩ接口存在限制，仅提供最近１０００条推文数据，不满足本??研宄需求，因此使用Ｇｏｏｓｅｅｋｅｒ爬虫程序直接对于非结构性网页数据进行层级抓??取，再进行结构化存储。原始数据汇总如图２－２。??以前文所述９个关键词进行检索共获得１３２６９条原创推文，累计转发８８６４８６??次。需要说明的是，Ｔｗｉｔｔｅｒ公开数据中只包含原创内容，推文的完整转发路径被??隐藏。经手动抽样检查发现，转发推文多为原文直接转发，不带有转发者个人评论??意见，造成数据的大量重复，且研究意义有限。因此本研究样本不涉及二级以下转??发推文，只保留初次发布的原创内容。剔除无用、重复数据后获得１１９６５条推文。ｙ??１５??
【参考文献】：
期刊论文
[1]国家议题的对外传播效果分析——以“一带一路”在海外社交媒体上的框架分析为例[J]. 胡岸,陈斌. 编辑之友. 2018(12)
[2]跨文化视阈下俄语地区的中国镜像——评《他者镜像:一带一路与中国形象传播——以俄语地区为例》[J]. 孙瑜敏. 传媒. 2018(22)
[3]社交媒体时代中国国家形象的对外传播策略——基于2017年CGTN海外社交媒体的中国报道分析[J]. 韦笑,潘攀. 传媒. 2018(19)
[4]《人民日报》（海外版）国家形象建构研究——以“一带一路”国际合作高峰论坛为例[J]. 王瑞林,毛彦心. 传媒. 2018(17)
[5]德国媒体的中国形象建构——以《明镜周刊》“一带一路”报道为例[J]. 李智,李逸萌. 国际传播. 2018(04)
[6]“一带一路”倡议下国内外新闻舆情及其演化分析[J]. 刘伟. 统计与信息论坛. 2018(06)
[7]文本情感分析综述[J]. 刘爽,赵景秀,杨红亚,徐冠华. 软件导刊. 2018(06)
[8]“一带一路”建设的新机遇与新挑战——基于沿线十国2018年第一季度的国际舆情分析[J]. 郑雯,袁鸣徽,乐音. 对外传播. 2018(05)
[9]对外政策话语建构的语料库驱动分析方法——以美国奥巴马政府的对外政策话语为例[J]. 曾亚敏. 社会主义研究. 2018(02)
[10]大数据语义分析关键技术综述[J]. 李博. 现代计算机(专业版). 2018(08)
博士论文
[1]跨文化传播视域下的中国形象生成和建构—批判性对话视野下的研究[D]. 刘一川.复旦大学 2014
硕士论文
[1]国家形象的想象与再生产[D]. 全会.南京师范大学 2014
本文编号：3122719
本文链接：https://www.wllwen.com/xinwenchuanbolunwen/3122719.html
