基于文本挖掘的我国绿色金融政策研究

以我国2017—2019年绿色金融相关政策为数据源,通过提取政策文件的文本-行特征词和高频关键词,构建词云图、共现矩阵,采用高频词社会网络分析等方法,实现对这三年绿色金融相关政策内容信息的量化分析,从政策制定侧重点及政策内容上对文本进行总结。结果表明,我国2017—2019年绿色金融政策体现了政府对绿色金融企业机构激励机制及监管制度的完善,体现出这三年绿色金融发展的侧重点。

可视化视域下我国科普政策文本内容挖掘分析

为了挖掘出科普政策文本的核心内容及其存在问题,本研究利用ROSTCM词频分析软件对科普政策文本关键词进行了提取,构建了关键词共词矩阵、相关矩阵和相异矩阵,之后运用Ucinet和SPSS软件对关键词进行了聚类分析、多维尺度分析和社会网络分析。从聚类分析得出,科普政策内容关键词可分为八大类,分别为青少年和农民的培训和指导、科普资源共享、基础设施建设与经费投入等,表明科普政策内容涉及的主题广泛。在多维尺度分析中,将我国科普政策内容分为四大词团,我国科普政策内容聚焦点清晰可见。对关键词进行了网络密度分析得出,科普政策内容设计存在缺陷。最后提出加强政策内容的层次性、提高政策内容的系统性等对策建议。

基于共词分析的我国乡村振兴与田园综合体政策研究

以我国农业现代化阶段第二阶段(2017年至今)乡村振兴和田园综合体相关政策为样本,通过关键词提取,构建相关矩阵和相异矩阵,聚类分析等方法,对政策内容信息进行定量评价和深入研究。为我国后续乡村振兴与田园综合体政策的制定,各地区有序地推进乡村振兴与田园综合体建设提供理论依据。

中国新闻传播学研究的知识谱系：议题、方法与理论(1998—2017)

1998年,新闻学由:级学科上升为一级学科新闻传播学。本研究试图探究近20年来中国新闻传播学研究总体状况,尤其是研究方法和理论的使用情况以及地区之间的差异。通过使用文本挖掘(n=40398)和内容分析(n=3000)相结合的方法,对9种新闻传播学学术期刊在年间刊载的论文进行研究后发现,论文数量先升后降,议题分为新闻传播类和编辑出版类;值得注意的是,90%以上的论文没有研究方法,90%以上的论文不包含理论:此外,东中西部三个地区的论文在研究方法、理论使用上并没有显著差异,但是在数量上存在明显的不均衡,并且在研究议题上形成各自的研究特色。