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21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、政治、安全、外交等带来了深刻影响。及时掌握国际关系的变化对中国外交政策制定、整体发展规划有着极为重要的意义。随着大数据时代的来临,应用大数据方法结合国际关系定量分析的工具对国际关系变化模式进行及时、有效地挖掘成为了一个重要的议题。强时效性、高信息量的新闻事件大数据蕴含能及时地反映出国际事件影响全球国际关系的信息。网络化挖掘作为一种面向大数据的信息挖掘方法,因其具象化的关系表达方式和丰富的结构分析方法组成为数据驱动的国际关系研究的重要方法。以短期国际事件为背景,对新闻事件大数据进行网络化挖掘,进行国际关系网络的时序演化分析,能够在短期国际事件造成国际关系变化的场景下,提供应对国际关系变化的解决方案参考。本文以中美贸易战为例研究特殊事件中国际关系网络的时序演化模式：基于GDELT新闻事件数据进行国际关系网络的构建,利用复杂网络方法进行信息挖掘并进行国际关系分析。首先利用该数据构建国际关系网络,然后用动态社区划分方法对其进行时序演化模式探测,最后结合点分布模式、核密度分析、空间自相关等空间分析方法对其进行空间特性分析。研究发现：① 在特殊事件发生过程中,网络社区的演化方式与发生的子事件类型具有很强的相关性;② 同一社区的节点在空间分布上一般呈现明显的聚集特征,特定区域节点加入不同社区频率高,节点网络属性值的空间高值分布随事件发生而改变;③ 网络局部特征值随子事件发生往往会发生较大变化。本文的研究为短期国际事件中的国际关系动态变化实证分析提供了一个新的视角,为国际关系研究的空间转向提供了一个新的思路,在方法层面对数据驱动的国际关系研究进行了补充,同时也为大数据的网络化挖掘提供了参考。 相似文献
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GDELT数据网络化挖掘与国际关系分析 总被引：2，自引：0，他引：2
21世纪以来的国际关系错综复杂、瞬息万变,给世界的经济、安全、外交等带来了深刻变化。这些变化对中国的内外政策产生了重大影响。全面及时地分析国际关系及其变化特征,对于中国的经济和外交发展规划具有重要参考价值。国际关系研究具有复杂性、及时性、时空性等特点,迫切需要时空大数据分析技术为其提供新的思路和技术手段。大众媒体如报纸、广播等记录着世界上发生的各种各样的事件,蕴含着丰富的信息,相对于记录个人活动的社交媒体数据,其更加适合于对人类社会进行大规模和长时间的分析。GDELT是一个免费开放的新闻数据库,它实时监测世界上印刷、广播、网络媒体中的新闻,对其进行文本分析并提取出人物、地点、组织和事件等关键信息。本文利用复杂网络的理论和方法对GDELT进行网络化挖掘并进一步分析国家关系。首先利用该数据构建国家交互网络,然后通过网络特征统计分析国家之间的交互关系,最后探测国家冲突事件交互网络的时序变化。研究发现：① 国家交互网络具有无标度特性,网络连接在整体和局部上都呈现出不均匀性,少数国家与其他国家有大量交互,大多数国家与其他国家的交互很少;一个国家与少数国家有大量交互,而与大多数国家的交互很少。② 国家冲突事件交互网络的突然变化往往对应一些重大事件。本文的研究可以为大数据时代的国际关系探索提供一个新的视角,同时也为新闻媒体数据的分析提供参考。 相似文献
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2020年初,新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情席卷全国,疫情发展变化引发了社会各界的广泛关注。社交媒体平台作为网络舆情的重要载体,如何从中全面、准确挖掘分析网络舆情特征是疫情防控过程中的重要问题。本研究首先从舆情本体与客体时空关联的角度构建了疫情期间网络舆情多维分析模型,获取了2020年1月17日—3月17日多个媒体平台中新冠肺炎疫情相关的网络舆情数据;其次以疫情蔓延的视角,运用比较研究法、Spearman相关系数等方法探索了武汉市、湖北省及全国尺度下的网络舆情态势时空演变及语义特征;最后使用HowNet情感词典和情感词汇本体进行了舆情情感分析,并使用可交互信息图表对其进行可视化。结果表明：① 武汉市、湖北省、全国尺度下的每日舆情数据数量与每日新增病例数之间存在正相关关系;② 舆情数据数量的空间分布与疫情分布存在正相关关系,舆情数据数量多的地区多为疫情较为严重的地区; ③ 研究时段内不同媒体平台的舆情中立情感最多,新闻平台与论坛、微信、微博相比,整体情绪更为正面;④ 在疫情发展的不同阶段,微博热搜数据情感特征有较大差异,总体上呈现正面情绪多于负面。研究表明,基于本文提出的多维分析模型可以直观展现疫情期间多尺度下的舆情态势、舆情焦点和情绪变化,从而为政府及相关部门有效引导与控制网络舆情提供理论基础支撑和参考借鉴。 相似文献
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新冠疫情的全球大流行已持续近两年.截止目前,全球范围内,超过2.5亿人感染新冠肺炎,超过500万人因新冠肺炎去世.新冠病毒持续变异,当前全球主要流行的变异毒株德尔塔病毒传播力更强、传播速度更快.在疫苗接种、新药应用、毒株变异等众多因素的共同作用下,全球新冠疫情仍然延绵不断、充满变数.在这场长期持续的重大公共卫生战斗中,疫情动态的时空建模与可视化决策分析是支撑疫情防控的必不可少的科学武器. 相似文献
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新冠肺炎疫情期间,疫情数据成为民众关注的重点,涌现出了大量可视化图件,及时地向公众传达着疫情的数量信息和时空分布及变化,帮助大众快速了解疫情当前状况、推断发展趋势。本文从疫情数据可视化表达内容的维度出发,分析不同可视化的表达形式以及其对疫情数据的加工程度,结合示例把可视化分为“1阶”、“2阶”和“多阶”,并分析各自表达的数据类型、表达方式、设计特点和信息传递。同时,针对疫情可视化中的不足,探讨了数据统计中制图单元多级选择、数据分类中的极值处理问题,以及疫情可视化手段中不同颜色的内涵、质底法地图中区域面积和统计单元的影响、符号地图中符号压盖处理、热力图中比例尺的影响、统计图表和标注信息等在疫情可视化中的设计问题,指出疫情可视化设计中的视觉效果误用、设计过于复杂的误区,最后指出疫情信息可视化应具备讲故事的能力、问题针对性的特点,以图面简洁、高效信息传递为根本,为制图者合理设计图表和用户理性阅读疫情地图提供参考。 相似文献
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王红闯 《资源导刊(河南)》2020,(4):1-1
新冠肺炎疫情防控,事关亿万人民生命安全和身体健康。在对疫情防控的部署中,习近平总书记一再强调“坚定信心、同舟共济”,紧紧依靠人民群众,全面动员,全面部署,全面加强工作。对于测绘人来说,这场疫情防控不是演习也不是考验,而是一场与病毒赛跑的抢夺战。为了赢得战“疫”的胜利,测绘人冲锋向前,共同发力,保障疫情防控对地理信息数据的需求,确保战“疫”防控图日日更新,用到最需要的地方,助力打赢疫情防控阻击战。 相似文献
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全球范围内各种冲突经常发生,及时分析各种冲突关系并监测其变化,提前干预、实施人道主义救援,可以有效避免冲突的爆发与升级。冲突事件通常被各种新闻媒体及时报道,并被记录于新闻数据库中。提取新闻数据中的冲突事件信息并量化冲突强度,从而分析国家冲突强度的变化是一种可行思路。GDELT实时监测着不同来源的新闻,自动提取新闻中的事件与事件属性信息,并将事件总体划分为冲突与合作2种类型。本文以GDELT为数据源,综合考虑事件数量、事件影响性、事件关注度多个因素,针对不同空间研究尺度提出了一种利用全球冲突指数与局部冲突指数对冲突强度定量表达的方法。在全球尺度上,计算全球各国全球冲突指数衡量国家冲突强度,分析全球国家冲突强度空间分布规律。在国家尺度上,计算局部冲突指数衡量一个国家的冲突强度变化情况,并在冲突强度定量表达的基础上,研究一种基于距离的时间序列冲突检测方法检测冲突事件的发生。研究发现：① 冲突强度高的国家主要集中在非洲和中东地区,全球冲突强度在空间上存在明显的集聚现象;② 国家局部冲突指数的突增通常对应于一些冲突事件的发生,使用本文的冲突检测方法可以有效地及时检测这种突增现象,并能为冲突预警提供支持。本文的研究成果可以为国际冲突关系分析,以及国际救援组织的决策提供参考。 相似文献
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世界是一个相互关联的网络。物质、信息、能量等的移动或交换嵌入地理空间形成的地理多元流网络,为从地理和网络角度研究全球性问题提供了新的视角。如何构建多主题、时变的地理多元流网络,识别其网络结构、时变规律和关联模式,并为解决全球性的人口移动、航空交通、国际关系、国际贸易等问题提供支持,是迫切需要解决的问题。本文提出了全球尺度地理多元流网络化挖掘及关联分析的研究框架,包括：多源数据收集与整理、地理多元流网络构建与结构识别、地理多元流网络演化分析、地理多元流网络关联分析。然后,分别对国际关系流网络、国际贸易流网络、全球航班流网络、全球人口移动流网络的相关研究进行综述分析,并结合示例介绍了其研究思路。此外,进一步综述分析了地理多元流关联分析的相关研究并提出了研究思路。本文为全球尺度地理多元流网络研究提供了一套研究框架和思路,并为国际关系、国际贸易、航空交通、人口移动等全球性问题研究提供参考,有望为发展基于“流”的时空分析方法做出基础性贡献。 相似文献
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《资源导刊(河南)》2020,(8):44-45
随着新冠肺炎疫情防控工作取得阶段性成效,复工复产的号角已全面吹响。河南测绘人戴上口罩、扛起仪器,以坚强不屈、笑对困难的精神面貌,奔赴全国各地,有序开展各项测绘生产任务,全力夺取疫情防控和稳产复工的“双胜利”。本期《图说测绘》栏目用镜头记录下他们的最美身姿。 相似文献
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2019年12月以来,新冠肺炎疫情迅速席卷全球,截至北京时间2020年5月10日16时40分,全球累计确诊病例4 115 662例,已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台成为此次疫情相关信息传播的重要渠道和公众情绪的有效传感器之一。对微博信息进行深入挖掘分析不但能研判舆情特点,更有助于政府对公众的情绪进行针对性疏导,合理管控舆情。因此,本文采集了2020年1月18日到2020年1月28日期间关于新冠肺炎的33万余条新浪微博数据,基于Louvain和Kmeans的空间聚类、改进的BTM主题词提取等算法,将用户关注热点信息和情感特征作为地域标签,构建了反映情感特征、地域关联与热点关注在内的舆情评价方法,实现了基于位置的信息融合,能够分析不同区域的舆情特点与关注主题差异。研究表明：基于BERT词向量的BTM主题词提取方法可以有效弥补传统主题词提取的计算量大、数据冗余等缺点,在热点挖掘时具有更强的表达能力;不同区域关注热点具有一定的差异性,结合省级、市级及基于Louvain-Kmeans的空间聚类的多尺度舆情分析方法,可以全方位展现不同区域舆情特点。本文提出的舆情分析方法可以有效反映不同区域的舆情特征,为重大公共卫生事件的舆情分析提供参考。 相似文献
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COVID-19疫情是进入21世纪以来最为严重的全球公共卫生事件,并成为不同学科共同关注的热点。根据文献计量学分析结果,从疫情开始直至近期,关于COVID-19疫情的文章已经超过13 000篇,相关研究除从医学及生物学角度探讨病毒致病机理、特效药物和疫苗研制之外,更多的是探索疫情的非药物防控方法。本文针对后者,从传播关系识别、疫情时空模式分析、疫情预测模型、疫情传播模拟、疫情风险评估和疫情影响评价6个方面梳理近期研究进展。传播关系识别的研究主要包括：聚集性疫情和传播关系的识别,其中,个体轨迹大数据已成为此类研究的关键。针对疫情的时空模式分析发现,疫情分布具有显著的时空异质性,而时空传播则呈现出典型的网络特征。针对疫情的预测仍主要依赖于动力学模型,而从宏观到微观的预测模型,人群流动的影响不容忽视,并成为模型预测精度的关键要素之一。针对疫情的情景模拟主要侧重于通过模拟手段评估交通限制、社区防控和医疗资源调配等措施的效果。在非药物的干预中,交通阻断和社区防控措施被证明是目前最有效的手段;医疗资源的保障和优化调配则是防控的基础;而复工复产的情景模拟显示,在防控措施到位的情况下,复工进程必须有序有节。针对疫情风险评估的研究,目前主要关注生物因素、自然因素和社会因素。具体地,疫情感染风险与个体是否具有基础性疾病关系密切,而感染病毒后的死亡率存在性别差异;在自然因素中,如温度、降水、气候等会影响疫情的传播,但影响有限;而社会因素中,除了人群流动和人口密度的影响外,社会不公平性所导致的就医条件差异也会对感染率产生显著影响。针对疫情对未来的影响,本文主要关注公众心理、自然环境和经济发展3个方面,即疫情对公众心理和经济的影响主要以负面为主,而对自然环境的影响则起正向作用。通过对现有研究的系统梳理,可以看出,大数据尤其是个体轨迹和群体大数据在非药物干预的各个方面均发挥了重要的作用;重大疫情的防控已经不是单一学科和手段所能解决的问题,需要多学科的交叉以及不同领域人员的协作;疫情期间各种防控措施的效果、影响因素等均已被明确的揭示,但疫情的空间溯源、精准预测以及对未来的影响仍然是未解的难题。 相似文献
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六大经济走廊是“一带一路”倡议的战略支柱,该区域横跨亚、欧、非大陆,涉及国家众多,地理条件千差万别,资源环境本底复杂。通过对沿线区域资源环境信息进行系统性、全面性的揭示,能够为科学推进“一带一路”倡议实施提供至关重要的决策支持作用。本文提出了面向协同创新的“一带一路”空间信息服务系统框架,综述了“一带一路”经济走廊地区在资源环境信息开发利用进展,具体包括资源环境格局与时空演变、联合国可持续发展目标监测与评价、防灾减灾知识服务关键技术应用、资源环境信息集成与共享、新冠疫情对经济社会发展影响,进而展望了其发展趋势和潜在的研究方向,为“一带一路”经济走廊的可持续发展提供决策支持。 相似文献
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遥感图谱认知理论与计算 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,随着对地观测技术的迅猛发展,卫星遥感领域逐渐进入了大数据时代。针对当前遥感应用的需求和特点,开展与视觉认知相结合的高分辨率遥感认知理论与方法研究是可行且必要的。在此背景下,受地学信息图谱思想启发,本文对遥感认知领域的图谱问题进行了研究,系统地提出了遥感图谱认知理论与计算方法论,旨在规范高分辨率遥感信息提取流程,构建精细化、定量化、智能化、综合化相结合的遥感信息解译模型。整套方法体系由横向“自底向上的分层抽象”和纵向“自顶向下的知识迁移”2个方向上的认知计算组成,分别对应了“由谱聚图”、“图谱协同”和“认图知谱”3大图谱转化过程。论文对涉及的概念、基本思想、关键技术及难点问题进行了重点分析,强调综合利用大数据、逐步融入知识来实现不同层次的遥感认知,以期为数据源极大丰富条件下的遥感信息解译提供新的视角。 相似文献