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■学者的新理论

■毛新雅

新冠肺炎突然爆发的肺炎给世界人民的生活和各国的经济社会发展带来了巨大威胁,引起了各国媒体的高度重视和广泛报道。本文利用全球事件、语言和语调数据库大数据,分析了2020年1月13日至4月3日公共媒体(不包括社交媒体)在线疫情报道的舆情特征。

舆论概况

(1)关注度迅速上升,然后略有下降

自2020年1月20日以来,新冠肺炎肺炎疫情已明确具有人传人的特点,并且由于疫情在中国的快速传播,全球关注度迅速提高;从1月底到2月21日,关注度有一个缓慢的下降;从2月中下旬开始,由于钻石公主号游轮上许多国家不断爆发确诊病例,以及日韩病例的快速增长,所有国家都在为2020年东京奥运会担忧,全球对新冠肺炎肺炎疫情的关注再次迅速增加;3月初之后,随着疫情在伊朗、意大利和欧洲国家的蔓延,世界卫生组织(who)于3月11日宣布新冠肺炎肺炎疫情为全球大流行,全球对疫情的关注度加快,达到3月15日报告以来的最高水平,4月3日关注度下降。在谷歌相关搜索中,新冠肺炎肺炎疫情、美国疫情、意大利疫情、病例地理分布和印度疫情的每日更新成为搜索中最热门的话题。

以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

全球对新冠肺炎肺炎关注度的变化也可以从gdelt数据库监控的各国公共媒体相关在线报道数量的增加中看出。除了2020年1月13日之后的每周六和周日,新冠肺炎的肺炎在线报告数量持续上升,尤其是自2月下旬以来。1月13日,各国有288份在线报告,3月19日增加到171,148份,两个多月内增加了近600倍。4月3日,它下降到139,484篇文章。

以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

(2)负面情绪缓慢且不断下降

尽管新冠肺炎受到肺炎疫情的影响,但一些国家的股市暴跌,国际油价也暴跌,经济停滞甚至倒退。然而,根据gdelt的“语调”标准,各国公共媒体对疫情在线报道的负面情绪并不是一个上升的过程,而是一个缓慢的下降过程:面对未知的病毒,人类只是因为未知而开始恐慌;随着与病毒共存,加强对病毒的研究,并采取一些有效措施,各国逐渐正视病毒,战胜病毒的信心也逐渐增强。2020年1月13日,新冠肺炎肺炎在线报道的情绪值为-4.91,3月25日上升至-1.85,4月3日上升至-1.87。负面情绪明显减少。

以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

(3)亚洲国家和俄罗斯的负面情绪高于欧美国家,而中国的负面情绪较少

根据gdelt的大数据,选取了13个对新冠肺炎肺炎疫情高度关注、对疫情危害较大的国家,比较了它们在公共媒体上对疫情进行网上报道的负面情绪(平均值)。

结果表明,除中国外,亚洲国家和俄罗斯的消极情绪高于欧美国家。由于中国采取了适当的防疫和防疫措施,治愈病例的数量在短时间内大幅增加,人们相信政府有信心和措施集中精力做大事,因此尽管疫情严重,负面情绪也较少。

一方面,伊朗、俄罗斯、印度和其他国家的媒体可能对国内医疗设施和政府执行缺乏信心,或者其中一些国家作为资源型国家,在经济上对外依存度很高,担心这一流行病在全球的蔓延可能给本国造成无法估量的损失。因此,报告的语气似乎是消极的;日本和韩国也是疫情最严重的地区,有着深刻的负面情绪;在欧洲和美洲,由于过去流感造成的高感染和高死亡人数,对这一流行病的反应略有“麻木”。此外,文化观念与东方国家不同,其媒体报道的负面情绪相对较少,其中西班牙媒体报道的负面情绪在所选国家中最少(-2.3)。

以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

报告的主要内容

根据gdelt大数据监测的各国公共媒体在线报道的相关性,选择了250多篇高度相关的文章来揭示新冠肺炎肺炎全球报道的主要内容。这些高度相关的报道主要来自美国、印度、英国、乌克兰、巴西、俄罗斯、法国、中国、德国、阿根廷、墨西哥等国家的公共媒体。报告主要包括以下四个方面。

首先,什么是新冠肺炎的肺炎流行,其特征是什么?如何预防和治疗?

第二,新冠肺炎肺炎疫情在中国和其他国家的进展情况,包括新发病例、累计病例、死亡率、治愈病例和世界各地空国家的病例分布情况。

第三,消除关于新冠肺炎肺炎疫情的各种谣言,宣传正确的预防和治疗方法。其依据主要来自世卫组织和各国医学专家发布的信息。

第四,新冠肺炎肺炎疫症对经济的影响,特别是东京奥运会、全球股票市场,以及各国的制造业、旅游业和航空业。

舆论中值得关注和思考的几个问题

在抗击疫情中,中国政府采取的措施非常有效,疫情控制效果良好。然而,一方面,中国的公共媒体报道需要提高其在互联网上的可及性。在线交流的能力不仅提高了国内人民信息的可及性,也需要提高其他国家人民信息的可及性。另一方面,要进一步加强报道,充分展示中国政府和人民为抗击疫情所做的巨大努力和牺牲,充分宣传中国对其他主要疫情国家的快速和最好的帮助和支持,突出中国作为一个负责任的世界大国的形象。中国媒体有理由、有材料、有使命向世界讲述中国疫情防控的感人故事。

以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

(作者是中国浦东干部学院教研室教授)

标题:以GDELT大数据看全球疫情关注度变化

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