基于语料库与机器学习的推特涉华生态话语研究

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中文摘要：本研究以2019-2023年的涉华生态推文为研究对象，采用基于语料库的话语分析与机器学习方法，探析涉华生态推文在数量与影响力、主题及情感倾向方面的特征与变化趋势，为讲好中国生态故事、传播良好国家形象提供参考依据。研究发现:涉华生态推文的数量和影响力呈上升趋势;各年份主题差异显著，但呈现明显的历时演变趋势，逐渐从对中国的指责和可持续发展的讨论转向了中国的气候承诺、环保努力和国际合作;涉华生态推文总体情感倾向更偏中性或负面，但随时间的推移，中性类推文比例下降，而正面类和负面类推文比例则呈上升趋势;正面类推文认可中国在推进绿色与可持续发展方面的努力和成就，负面类推文则批评中国在煤炭、石油和燃气等能源消耗与开发方面的行为以及碳排放问题。

作者：

王宏俐、闫开伦、张寅

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作者单位：

西安交通大学

西北政法大学

关键词：

涉华生态话语话语分析推特机器学习

出版年：

2024

DOI：

10.20139/j.issn.1001-5795.20240307