【目的/意義】隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)媒體成為反映社會輿論的主要載體。如何有效地從網(wǎng)絡(luò)媒體獲取公共政策相關(guān)的社情民意以引導(dǎo)公共政策的傳播議程設(shè)置是政府職能部門所關(guān)注的重要問題之一�！痉椒�/過程】本文基于網(wǎng)絡(luò)媒體數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)分析技術(shù),提出了一個面向公共政策的網(wǎng)絡(luò)媒體內(nèi)容文本分析框架。利用文本語義分析方法,從主題識別、情感分析等角度對網(wǎng)絡(luò)主流媒體的公共政策傳播議程設(shè)置與社交媒體網(wǎng)民輿論進行挖掘和對比,并以新能源汽車政策為例對該分析框架的有效性進行了驗證�！窘Y(jié)果/結(jié)論】通過實證發(fā)現(xiàn)當下網(wǎng)絡(luò)媒體報道的議題與社交媒體上公眾對有關(guān)公共政策的關(guān)注焦點之間存在較大偏差,就新能源汽車政策為例,公眾對于其政策的關(guān)注偏向于衡量自身獲利的多少,而網(wǎng)絡(luò)媒體報道更多以描述政策傳遞信息為主。建議政府職能機構(gòu)針對公共政策使用網(wǎng)絡(luò)媒體進行傳播時,可根據(jù)公眾關(guān)注焦點話題進行議程的設(shè)置和調(diào)整,以增強公眾對此政策的認可度。 

【文章來源】：情報科學(xué). 2020,38(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

新聞媒體和微博評間范圍內(nèi)主流媒體和網(wǎng)民并為呈現(xiàn)連續(xù)性的高關(guān)注度和參

?型誥蚣?對比研究，對公共政策的現(xiàn)代化、合理化的具有重要意義。本文基于網(wǎng)絡(luò)媒體大數(shù)據(jù)，搭建面向公共政策的網(wǎng)絡(luò)媒體內(nèi)容文本分析框架，對網(wǎng)絡(luò)媒體關(guān)于公共政策的議程設(shè)置與社交媒體上網(wǎng)民的關(guān)注焦點進行挖掘和對比，并以新能源汽車政策為例進行實證，深化利用網(wǎng)絡(luò)輿論互動內(nèi)容文本語義分析服務(wù)于政策傳播媒體議程設(shè)置和公共政策分析方面的相關(guān)研究。2分析框架及應(yīng)用方法2..1分析框架在本研究中，我們設(shè)計了一個面向公共政策的網(wǎng)絡(luò)媒體內(nèi)容文本分析方法框架，以促進網(wǎng)絡(luò)媒體以及輿論內(nèi)容的自動分析，整體流程如圖1所示。首先，對國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)主流媒體報道和社交媒體中關(guān)于特定公共政策的數(shù)據(jù)進行抓取和文本預(yù)處理工作。其次，對獲得的文本內(nèi)容進行多維度分析，其中，分析維度包括信息量分布趨勢統(tǒng)計、基于LDA主題模型的主題挖掘分析、基于模式匹配的熱點短語抽取，以及情感極性判斷4個維度。最后，將社交媒體上公眾對于政策輿論關(guān)注焦點和網(wǎng)絡(luò)媒體報道議程設(shè)置進行對比分析。圖1面向公共政策信息的網(wǎng)絡(luò)媒體議程設(shè)置分析框架22.2分析技術(shù)上述分析框架涉及分析技術(shù)主要包括主題挖掘、短語抽取以及情感分析三個方面的技術(shù)。2.2.1主題挖掘不同網(wǎng)絡(luò)媒體上關(guān)于公共政策相關(guān)內(nèi)容的主題存在差異，本文從主題角度出發(fā)，利用Blei等人【25】提出的LDA主題模型推測文檔的主題分布。具體來說，在LDA模型中，文檔集中每篇文檔的主題以概率分布的形式表示。在實驗中，設(shè)定主題模型中主題個數(shù)K=5，迭代次數(shù)為5，設(shè)定每類主題的詞匯個數(shù)為10。由于LDA模型抽取的主題是一種詞匯分布，不涉及到詞序關(guān)系，為細化公眾的輿論傾向，本文進一步深入挖掘不同網(wǎng)絡(luò)媒體在討論熱點上的差異。2.2.2

一對象的情感傾向性分析。何躍等人提出基于樸素貝葉斯的兩層分類器對用戶發(fā)布的“霧霾”話題信息進行情感分析，得出政府、媒體、自媒體、企業(yè)和普通公眾對霧霾的情感態(tài)度【26】。宋雙永等人基于兩種情感詞典面向微博數(shù)據(jù)進行了熱點事件情感極性判分析【27】。本文采用基于規(guī)則的情感分析方法，具體來說，在對文本進行預(yù)處理工作后，首先針對文本中出現(xiàn)的情感詞、否定詞、程度副詞、特殊標點符號進行詞典匹配，并計算情感權(quán)重，最后判斷文本內(nèi)容所表達的情感傾向（正面、負面或中立）。情感分析流程圖如圖3所示。圖3情感分析流程3應(yīng)用案例的實證分析33.1新能源汽車政策背景由財政部、工業(yè)和信息化部、科技部、國家發(fā)展改革委聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于進一步完善新能源汽車推廣應(yīng)用財政補貼政策的通知》在2019年3月26日出臺，其根據(jù)新能源汽車規(guī)模效益、成本下降等因素以及補貼政策退坡退出的規(guī)定，明確指出降低有關(guān)新能源車型補貼標準，如乘用車、客車、貨車，是促進產(chǎn)業(yè)優(yōu)勝劣汰，防止市場大起大落的前提，并設(shè)定從2019年3月26日至2019年6月25日為過渡期，過渡期后將不再對新能源汽車給予購置補貼(新能源公交車和燃料電池汽車除外)【28】。本文以新能源汽車政策為例，分析最近半年網(wǎng)絡(luò)媒體的議程設(shè)置和社交媒體上公眾對于新能源汽車政策的輿論差異，并對網(wǎng)絡(luò)媒體內(nèi)容文本分析框架進行驗證。33.2數(shù)據(jù)收集和分析挖掘3.2.1數(shù)據(jù)收集本文實驗分析的數(shù)據(jù)時間跨度為2019年1月1日至2019年5月31日，收集了包括中國新聞網(wǎng)、中國日報、人民網(wǎng)等1000家國內(nèi)主流媒體和電子報紙中關(guān)于新能源汽車領(lǐng)域的新聞數(shù)據(jù)28108條；社交媒體平臺以微博?

【參考文獻】：
期刊論文
[1]大眾傳媒對政策議程設(shè)置的影響——以我國防范電信詐騙政策為例[J]. 劉硯碩.  傳媒. 2018(19)
[2]基于微博情感分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析的霧霾輿情研究[J]. 何躍,朱婷婷.  情報科學(xué). 2018(07)
[3]論新媒體時代的媒體議程設(shè)置問題[J]. 李彥峰.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報. 2016(20)
[4]解析網(wǎng)絡(luò)空間的公眾環(huán)境訴求:議題、策略及影響[J]. 賈哲敏,于曉虹.  武漢大學(xué)學(xué)報(人文科學(xué)版). 2016(06)
[5]公共政策的網(wǎng)絡(luò)輿情演化分析"——以延遲退休年齡政策為例[J]. 林毓銘,劉冀楠.  情報雜志. 2016(08)
[6]全面二孩政策的輿情解讀——基于微輿情大數(shù)據(jù)的分析[J]. 林寒,羅教講.  情報雜志. 2016(07)
[7]新媒體與傳統(tǒng)媒體公共政策議程設(shè)置的比較研究——以單獨二胎政策產(chǎn)生過程為例[J]. 張允,王辰月.  新聞知識. 2014(09)
[8]網(wǎng)絡(luò)時代政策議程設(shè)置機制研究[J]. 陳姣娥,王國華.  中國行政管理. 2013(01)
[9]面向微博客的熱點事件情感分析方法[J]. 宋雙永,李秋丹,路冬媛.  計算機科學(xué). 2012(S1)
[10]網(wǎng)絡(luò)輿論對公共政策的影響分析[J]. 張苗苗.  商業(yè)文化(下半月). 2011(01)

碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)輿論視角下我國公共政策議程設(shè)置問題研究[D]. 楊淼.首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 2014
[2]網(wǎng)絡(luò)輿情對公共政策的影響[D]. 郭昭如.復(fù)旦大學(xué) 2008



本文編號：3295813