公眾討論與議程網絡：圖繪“一帶一路”的海外傳播效果

摘要：【目的】“一帶一路”是中國提出的重要國際合作方案，充分了解國際受眾的態度對深入推進“一帶一路”至關重要。【方法】文章基于計算傳播和網絡議程研究框架，對推特上有關“一帶一路”話題的討論進行主題建模和情感分析，以探究公眾對議題的討論呈何種分布及情緒占比。通過主題建模、情緒計算和語義網絡分析將討論的內容進行可視化呈現。【結果】網民整體的關注點和媒體議程相關性高，整體呈現的正面情緒占比最大，負面情緒隨新冠疫情防控政策進程逐漸衰退。【結論】在開放的話語空間中，整體情緒呈積極狀態，但和媒體議程相關度高。在未來對外傳播過程中要把握核心要義，優化傳播方式，講好中國故事。

關鍵詞：一帶一路；語義網絡；網絡議程設置；主題建模" " " " " " "中圖分類號：G233" " " " " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1671-0134（2023）05-051-05" " " " "DOI：10.19483/j.cnki.11-4653/n.2023.05.011

本文著錄格式：王雅靜，趙文卓.公眾討論與議程網絡：圖繪“一帶一路”的海外傳播效果[J].中國傳媒科技，2023（05）：51-55.

在面對重大公共衛生事件和風險疊加的時代背景下，國家形象的國際傳播面臨嚴峻挑戰。在對外傳播過程中出現“有理傳不開”的局面，大量精力及發展目標被浪費在受西方借助科技和經濟優勢掌握“制信息權”從而設置所謂的“中國議題”上。[1]

作為世界第二大經濟體，中國擁有龐大的外匯儲備、巨大的國內市場，而“一帶一路”倡議鮮明傳遞出中國的外交理念和價值，對“一帶一路”的沿線國家民眾乃至海外所有民眾正確認識中國都具有積極作用。[2]

1.相關文獻梳理

目前，有關“一帶一路”及國家話語權研究集中于理論層面，整體趨勢由現象、策略分析逐漸向機理、全局過渡。研究對象由國內外新聞媒體的報道框架和話語分析逐步側重受眾研究。有學者指出，應更多關注外國人如何看待中國的視角。[3]

1.1" "社會網絡分析

社會網絡分析是“通過圖論研究人類關系的一門學問”，旨在通過分析行動者之間的相互交換關系來解釋社會現象，可以網絡可視化的形式直觀呈現網絡中的節點和邊，過程需進行數據收集、確定分析單位、整理數據為關系矩陣、處理關鍵數據（中心度分析、整體網絡分析，以及核心-邊緣結構分析）、解釋分析結果等。

部分學者采用計算傳播的方法對傳播圖譜做了可視化分析，對推特（Twitter）上關于“一帶一路”國際合作高峰論壇的傳播場域進行研究，評估了討論中的子群效果與整體傳播效果的相關性。[4]同時有學者側重使用社會網絡分析法對我國媒體在“一帶一路”議題討論的網絡中的結構位置進行了可視化呈現，側重體現當前對外傳播的困境及問題。[5]

語義網絡分析作為社會網絡分析中的重要方法框架被廣泛應用于公共政策普及與網絡輿情的研究分析中，有學者通過對“改革開放”這一概念在網絡中的討論進行對比，在歷史層面做了系統梳理。[6]

1.2" "網絡議程設置

已有研究中，議程理論框架被作為探究互聯網背景下媒介和公眾認知相互影響的理論基礎，與社會網絡分析的研究方法有機結合可更全面地展示傳播效果，通過可視化的網絡結構呈現媒體與公眾之間的話題相關度，從而對其結構進行分析，研究者不斷深化大眾媒介如何塑造公眾議程的理解。

議程設置理論的三個層次包括：客體議程設置、屬性議程設置、網絡議程設置。互聯網的出現改寫了大眾傳播圖景，人類認知結構的變化也沖擊了傳統的議程設置理論，在過去的研究中，大多關注的是線性的表達，呈現出的分析也是平面的，在第三層議程設置的框架下，研究者認為影響公眾的不是一個單獨的議題或屬性，而是由一系列問題組成的認知網絡；新聞媒體不僅告訴人們“想什么”或“怎么想”，而且還決定人們如何將不同的信息片段聯系起來，以構建對社會現實的認知和判斷。[7]

有學者通過對國外媒體報道及公眾的話題討論進行話語分析，研究國外媒體在報道過程中的輿論傾向及影響公眾的機理原因。[8]

互聯網和社交媒體的發展為議程設置與公共政策制定之間的關系提出了新的挑戰。有證據表明，互聯網博客有助于輿論動員，而且可以為那些無法在大眾媒體上設置議題的行為者賦權。在社交媒體上有時包括來自個人用戶具有情感化色彩的內容，有可能改善利益相關者和開發項目發起者之間的信息流動。有學者通過機器學習對各國英文媒體報道的5301篇數據進行分析，發現空間、經濟、制度和文化等多維距離會負面影響各國“一帶一路”新聞的情感傾向。[9]

在理論方面，網絡議程設置推進了議程設置對經典理論在新媒體環境下不斷演進。同時，推動“網絡分析”在未來傳播學研究的應用，幫助應對新媒體環境對經典傳播理論的挑戰。

1.3" "問題的提出

（1）在“一帶一路”理念國際傳播過程中，主流媒體和社交用戶討論呈現出何種議題指向？

（2）在討論中社交用戶呈現出怎樣的態度？

（3）在有關“一帶一路”的討論中，中國主流媒體和用戶分別呈現出怎樣的議程網絡？

（4）中國的形象自塑在多大程度上有效？

為回答上述問題，本文將通過文檔主題生成模型（LDA）主題建模研究問題一，即客體議程；通過有監督的機器學習識別推文態度以探究屬性議程；最后通過語義網絡分析描繪主流媒體和用戶的語義網絡，并使用品質保證程序（QAP）探究其相關性，以回答社交機器人能否操縱輿論這一問題。

2.研究設計

本文基于計算傳播的研究方法，通過LDA主題建模、TextBlob和Vader進行無監督的機器學習對推文內容進行情感分析，最后導入Gephi進行可視化分析。

2.1" "數據收集及整理

使用基于Python的Scweet爬取海外公眾Twitter以標紅的三個關鍵詞“the belt and road、one belt and road、one belt one road”爬取2020年1月1日到2023年1月8日共136591條推文及其發布時間點贊數、評論數和轉發數，并人工除去主流媒體推文，分別進行數據清洗：對所有推文進行處理，將整條推文小寫并進行過濾，例如#topic 、@xxx、鏈接、數字等無用內容；分詞：基于自然語言處理工具包，NLTK進行分詞結果得出共38346個詞語。

2.2" "LDA主題建模

LDA模型是一種對離散數據集進行建模的概率主題模型，由David M.Blei等學者于2003年提出。LDA是一個三級生成式貝葉斯網絡結構，基本假設為文檔是由若干個隱含主題構成，而這些主題是由文本中若干個特定詞匯構成，忽略文檔中的語法結構和詞語出現的先后順序。它可以將每篇文檔的主題以概率分布的形式給出，抽取出文檔的主題分布后，便可以根據主題分布進行主題聚類或文本分類，更適合處理大規模語料庫，提出后被廣泛應用于文本分類、語義理解等領域。

確定主題個數，引入困惑度和一致性用于計算。困惑度是從信息論中熵的概念衍生出來的一個評估指標，它表示一篇文本當給定一個主題時，這個主題映射到各個詞匯的確定性程度。對于LDA主題建模來說，困惑度越低越好，代表學習到的這個主題比較明確。通過計算公眾話題的主題數在小于等于10時最好，主流媒體推文主題數在小于12.5時最好。一致性指的是不同主題間的區分度。它描述不同主題間分布的距離，一致性越高代表學習到的不同主題間的分析越強。結合與困惑度參數對比，公眾話題的主題個數為10時最好，主流媒體推文的主題數為7時最好。

pyLDAvis是一個對LDA結果的交互可視化分析工具。主題相互之間的位置遠近表達主題之間的接近性。氣泡距離可認為是主題間的差異度，氣泡有重疊說明這兩個話題里的特征詞有交叉（見圖1），且可在每個主題中可視化觀察其高頻詞，對后文分析有幫助。

2.3" "態度編碼與情感分析

本文使用專門為社交媒體進行情感分析的工具VaderSentiment，專門對社交媒體信息做過調優，并在2014年發表過一篇文章，其引用量已經超過3000次（截止到2022年）。Vader對每條推文情感計算，依據vader_compound得分對文本進行分類，其給出了情感判定的閥值（0.05），見圖2，打標方式如下。

正面：compound score gt;= 0.05

中性：-0.05 lt; compound score lt; 0.05

負面：compound score lt;= -0.05

TextBlob與Vader結合的情感分析方法。TextBlob是建立在NLTK和pattern基礎上執行NLP（自然語言處理）的Go-to庫。使用TextBlob情感分析的結果，以元組的方式進行返回，形式如（polarity，subjectivity）。其中polarity的分數是一個范圍為[-1.0，1.0]的浮點數，正數表示積極，負數表示消極。其中subjectivity是一個范圍為[0.0，1.0]的浮點數，其中0.0表示客觀，1.0表示完全主觀。見圖3。

2.4" "語義網絡分析

這是社會網絡分析技術在文本分析中的一種運用。語義網絡分析背后的假設是在文本中頻繁共現的詞語或概念之間暗含著某種聯系，這些聯系可以通過一些統計指標（如共現頻率）來進行測量。這一方法有助于社會科學研究者通過詞語之間的聯系，識別出文本內包含的話題。

語義網絡分析的基礎是識別文本中的詞語聯系。分析前需要將句子切分成單個的詞語，將其作為網絡中的節點。其中，某些不具有實質性含義單停用詞需要清理（如而且）。詞語之間單關聯可以作為網絡中的邊（edge）。

模塊化概念。一般來說屬于某類話題或框架的詞語，在其他話題或框架內出現的頻率會比較低。比如政治話題與娛樂話題中的常見詞組合不同。因此，語義網絡分析通過對語義網進行詞語的聚類處理，發現不同的詞語群體組合，對海量文本進行處理，進而高效率聚類出文本內不同話題，輔助人們對文本的理解。在對語義網絡聚類分析后，可發現詞語主要存在六類模塊化主題，不同主題在語義網絡中表現為核心詞語的組合。

3.數據討論與分析

3.1" "媒體與公眾議程中的屬性網絡

本文通過生成語義網絡來考察“一帶一路”事件中媒體和公眾如何互相影響議程網絡。主流媒體的議題主要集中為七個主題，分布在四個方面：1.經濟（①共商、②國際經濟貿易）；2.政治（③中國、④習近平）；3.社會（⑤鐵路交通）；4.文化（⑥綠色發展、⑦合作共享）。公眾議程中圍繞了十個主題：1.經濟（①商業合作、②債務、③支付方式）；2.政治（④國家關系、⑤領導人、⑥合作）；3.社會（⑦交通工具、⑧城市發展）；4.文化（⑨價值觀、⑩交流互建）。

整體公共討論集中的議題相關性較高，且與主流媒體發布內容議程設置較為緊密，公眾討論話題內容關聯度高，整體較均衡。

3.2" "公共討論中的網絡議程設置效果

通過對其語義網絡的可視化分析可見，兩個議程網絡各有側重，公眾議程中各要素間的價值聯系體現為：“國家”處于網絡中心，其與表示主體的子網絡之間形成了語義網絡聯結，“中國”“交通”等圍繞展開。

凝聚因子揭示社會行動者之間實際存在或潛在存在的關系，通過對海外公眾的推特語義網絡進行模塊化分析發現存在六個子聚類。主要的子群圍繞國家間關系、經濟貿易合作及全球發展戰略展開，核心詞匯是“country”“infrastructure”和“railway”。重點關注交通與城市發展。

通過模塊化分析，主流媒體的推特語義網絡有六個子群。最主要的子群圍繞經濟貿易合作主題，核心詞匯是“exports”“development”“initiative”。該子群表達通過貿易、投資和互商互建實現雙贏。一個子群關注“一帶一路”帶來的共聯共通，核心詞匯是“construction”和“railway”，重點圍繞交通、鐵路和海運，突出互聯互通的建設。

可以發現在網絡空間中兩個語義網絡的聚類子群有相似性，相似度較高的詞匯都集中于國家關系和交通、貿易，網民關注度與整體議題傳播格局相近，但衍生討論向城市發展和支付方式等方向擴散。

因此，通過比較媒體議程與公眾議程的網絡圖可以發現，相似的屬性居于議程網絡的中心位置，包括“國家關系”“交通運輸”“商貿往來”等。距離較遠的節點則呈現出個性化差異。

3.3" "公眾情緒表達：積極客觀

3.3.1" "情感認同與主客觀表達

“一帶一路”話題在推特上的情感呈現出幾個特征：正面推文的比例占50%以上，負面和中性推文的比例相仿、整體輿論呈現正面傾向、情緒隨新冠疫情防控進程有所波動，總體向積極情緒轉變。

情感極性的高峰分布在0.1附近，兩個最高峰值均小于0.25，正面推文的情感極性并不高，情感極性為負數的峰值所對應的大多數網民趨于理性，對“一帶一路”話題的評價并不絕對化。

主觀性峰值為0且峰值均在0.5以下，整體情緒表達呈現客觀特征，在0.5～0.8之間持續走低，但極主觀情緒（0.8～1.0）比率增高。

數據證明，隨著新冠疫情防控政策的優化，整體正面情緒逐漸上升，客觀性較強。

3.3.2" "較積極的話語表達

本文將所爬取推文以周為單位分為100個周，并分別使用Vader和Textblob計算情感極性。因周推文數不同，采用情感極性之和求均值作為所代表周情感極性繪制圖像。

整體主客觀性得分較平穩且在0.1均值上下輕微浮動，客觀性特征明顯。情緒波動范圍略大，隨時間變化明顯，但整體積極情緒大于中立和消極，呈現出積極且客觀的整體態勢。

4.結論與討論

大數據在諸多方面對互聯網時代的輿論研究造成深刻影響，計算傳播的數據還大多停留在文本層面，未來的“元宇宙”可能會塑造出更多的輿論表達形態，但全面、立體地反映和理解社會現實問題是仍需關注的方向。

數據收集始終是國際傳播相關議題的難點，要打通受眾研究的壁壘，除技術支持外，還需要結合當前理論視角，拓寬思路，為提升我國國際話語權和影響力、構建中國話語和中國敘事體系助力。

當前的國際傳播研究還面臨效果研究不足，定性分析多、實證成果少的現狀，未來還可繼續開展針對差異化的傳播環境和受眾特征開展區域國別研究。“一帶一路”沿線各國家的自然條件和社會環境千差萬別，各國民眾對“一帶一路”倡議認知也存在差異，未來研究需系統研究不同國家的歷時與現狀，尤其是各國的媒介體制和民眾媒介使用習慣，掌握這些國家民眾對華的真實態度，從而有的放矢地精準傳播。

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作者簡介：王雅靜（1999-），女，山西長治，碩士研究生在讀，研究方向為新媒體；趙文卓（2002-），男，山東泰安，在讀本科，研究方向為智能建造。

（責任編輯：張曉婧）