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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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作者 王宏俐 闫开伦 张寅 《外语电化教学》 北大核心 2024年第3期48-55,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 涉华生态话语 话语分析 推特 机器学习
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