“一带一路”若干区域社会发展态势大数据分析

被引:13
作者
马明清 [1 ,2 ]
袁武 [3 ]
葛全胜 [1 ]
袁文 [1 ]
杨林生 [1 ]
李汉青 [4 ]
李萌 [1 ,2 ]
机构
[1] 中国科学院地理科学与资源研究所
[2] 中国科学院大学
[3] 北京理工大学计算机学院
[4] 中国公安部第一研究所
关键词
一带一路; 时空数据挖掘; 主题模型; 社会发展态势; 社会稳定度; 大数据;
D O I
暂无
中图分类号
D822 [对外关系]; C81 [统计方法];
学科分类号
摘要
"一带一路"倡议已成为中国的基本国际政策,及时掌握沿线国家的社会发展态势,对确保该倡议的稳步推进与顺利实施至关重要。为此,论文将GDELT数据库作为数据来源,获取了"一带一路"沿线25个国家近5 a的英文新闻全文数据,引入主题模型,结合无监督方法(LDA)与监督方法(Labeled LDA)挖掘新闻数据中蕴含的主题,构建社会稳定度模型,分析各国社会发展态势。研究发现:①沿线国家社会发展态势不均衡,可划分为4类,即稳定型,如阿曼、越南等;较稳定型,如乌兹别克斯坦、伊朗等;较高风险型,如科威特、约旦、巴基斯坦、缅甸;高风险型,如叙利亚、阿富汗等。②通过新闻主题时空挖掘,可有效发现热点区域,例如论文发现安集延对中亚地区社会发展与稳定具有重要影响。③利用监督主题模型,能够发现乌兹别克斯坦经济产业结构,识别出重大社会事件,发现其社会安全风险及变化趋势。采用论文方法可有效挖掘新闻事件时空变化规律,发现各国潜在风险,支撑对沿线国家社会发展态势的实时动态监控,为"一带一路"倡议的实施提供辅助决策支持,具有重要的应用价值。
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