【摘 要】
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2020年新冠肺炎疫情爆发,是全世界人民的一场沉重灾难。因其传播性强,严重程度高,已成为世界范围内的流行病,引发了世界各界媒体的广泛关注。而GDELT（Global Database of Events,Language,and Tone）数据库收集着面向全球数十万的新闻媒体报道,实时观测着世界动态。基于GDELT事件报道,将全球197个国家新闻报道数据作为研究对象,可以从不同视角维度分析疫情事件
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2020年新冠肺炎疫情爆发,是全世界人民的一场沉重灾难。因其传播性强,严重程度高,已成为世界范围内的流行病,引发了世界各界媒体的广泛关注。而GDELT（Global Database of Events,Language,and Tone）数据库收集着面向全球数十万的新闻媒体报道,实时观测着世界动态。基于GDELT事件报道,将全球197个国家新闻报道数据作为研究对象,可以从不同视角维度分析疫情事件的时空演变。本文从事件本身的时序维度、舆情维度和国际关系维度对疫情事件的演变展开研究,主要工作和结果如下:（1）对疫情事件数据的处理和分析。运用Map Reduce大数据处理方法对GDELT事件数据进行筛选,并进行事件分布格局分析,发现疫情事件在全球范围内的分布情况及其空间差异。（2）基于网络关注度的疫情事件时序维度分析。建立网络关注度计算模型,分析不同国家的网络关注度差异,揭示各国对疫情的关注程度随时间变化特征。发现报道量前十的国家整体上对于疫情的关注度较为相似,并且报道集中于世界大国。网络关注度呈现一峰多岭态势。（3）舆情维度时空变化特征分析。分析了疫情事件在网络关注度、语调和疫情防控主题三个方面的时空演变特征,在疫情的网络关注度上通过空间自相关和空间核密度分析并结合网络化挖掘方法对疫情事件进行时空可视化。在语调上建立了舆情评价指标来分析媒体舆情变化特点。主题上,利用Louvain-Kmeans算法将国家分类后,运用两种主题提取算法TF-IDF和LDA分析了国家区域舆情主题,结果表明LDA主题提取算法更适用于疫情防控主题的提取,主题词与监测、疫苗、合作和封锁等相关。通过疫情事件舆情维度的分析,揭示了疫情下世界各国疫情事件的舆情特征。（4）国际关系维度时空特征分析。提出两种方法计算疫情事件下所展现的国际关系,进行了空间分类评价和时序演变分析。结果表明该方法能够对特定事件中所表现出的国际关系进行量测。从时间和空间维度上展现世界各国国际关系差异,并可以指定不同国家分析两国之间的国际关系变化。（5）疫情事件影响因素分析。以疫情事件的网络关注度为依托,分析了影响疫情事件的主要因素,结果表明人口密集度、疫情确诊数和人口迁移量对疫情的关注度具有显著影响。
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