大數據能力提升項目｜學生成果展系列之九

為了發揮清華大學多學科優勢，搭建跨學科交叉融合平臺，創新跨學科交叉培養模式，培養具有大數據思維和應用創新的“π”型人才，由清華大學研究生院、清華大學大數據研究中心及相關院系共同設計組織的“清華大學大數據能力提升項目”開始實施并深受校內師生的認可。項目通過整合建設課程模塊，形成了大數據思維與技能、跨界學習、實操應用相結合的大數據課程體系和線上線下混合式教學模式，顯著提升了學生大數據分析能力和創新應用能力。

回首2022年，清華大學大數據能力提升項目取得了豐碩的成果，同學們將課程中學到的數據思維和技能成功地應用在本專業的學習和科研中，在看到數據科學魅力的同時，也將自己打造成為了交叉復合型的創新型人才。下面讓我們通過來自8個院系的10位同學代表一起領略他們的風采吧！

在參加大數據能力提升項目期間，我完成的一篇探討中國社交媒體語境下氣候變化討論的論文獲得了由國際傳播學會2022年年會環境傳播分會頒發的“最佳學生論文獎”（Top Student Paper Award）。

在這篇論文中，我探討了“氣候變化”和“全球變暖”這一對看似相似、但實則具有不同內涵的氣候術語在中國語境下的使用模式，以及和術語相關聯的內容框架對人們的氣候變化態度產生的影響。在傳播學研究中，命名方式通常就是一種強調框架（Liu et al., 2021），對一個問題的命名方式的微小變化，可能導致公眾對該問題的認識、評價和解釋產生重大的轉變（Schuldt et al., 2011）。在氣候變化傳播中，“氣候變化”和“全球變暖”即是一對經常被互換使用的術語，二者強調了氣候問題的不同方面（Whitmarsh, 2008）。過去的研究指出，政治精英通常利用術語的力量來影響人們形成與其意識形態立場一致的政策態度。例如，在美國政治中，共和黨人使用“全球變暖”比“氣候變化”更加頻繁，共和黨政治精英如特朗普經常用“全球變暖”這個詞來質疑全球變暖的真實性，而且經常將全球變暖與一個騙局主題聯系在一起。與“氣候變化”相比，“全球變暖”這種修辭策略迎合了美國公眾對全球變暖的懷疑（Schuldt et al., 2017）。

由于世界新興經濟體（如中國、印度、巴西和南非等）在應對全球氣候變化方面被視為越來越有影響力的參與者（Hurrell & Sengupta, 2012），了解這些國家如何看待和解釋氣候問題已成為當下學界關注的關鍵問題。中國是否如西方社會一樣，對氣候變化術語存在什么偏好？在中國語境下，不同的氣候術語是否會引發不同的情緒，影響人們對氣候變化的認知和行為傾向，就像“氣候變化”和“全球變暖”這對術語在西方國家語境下所呈現的那樣（Lineman et al., 2015）？本研究便旨在通過對中國的研究來回答這些問題。作為世界第二大經濟體和最大的溫室氣體排放國，中國已被置于全球氣候變化討論的中心。通過分析中國對氣候變化術語的選擇，以及這些術語在多大程度上影響了公眾輿論，本研究探索了中國如何解釋和解決氣候變化問題，這將有助于加深我們對西方社會之外的發展中國家在氣候變化問題上的態度、立場和戰略的理解。

本研究主要結合人工內容分析和計算機輔助內容分析的方法展開分析。本研究的數據集包含了B站平臺上的觀看量最高的1212個氣候變化主題相關的視頻，經過去重和預處理，最后保留了標題中帶有“氣候變化”詞語的130個視頻，標題中帶有“全球變暖”標簽的180個視頻，我們進一步采用爬蟲抓取到了“氣候變化”視頻下的62540條用戶評論和“全球變暖”視頻下的18864條評論。我們進一步使用人工編碼的方法對視頻的發布者類型和其采用的框架進行分類，并使用基于NRC詞典的情感辭典對相應視頻下的用戶評論展開情感分析，再使用Python和Gephi對不同標簽下的視頻評論進行概念提取及可視化，數據處理流程如圖1所示。

圖1：本研究的數據抓取及分析流程

本研究通過分析社交媒體Bilibili上瀏覽量最高的視頻，以及這些視頻下的用戶評論，我們發現，中國政府賬號傾向于使用“氣候變化”這一表述，并將氣候變化與政治聯系起來；而個人性質的賬戶則傾向于使用“全球變暖”一詞，并主要從氣候變化的潛在影響來理解氣候問題。相應地，從對視頻評論的分析中可以看出，公眾的看法也表明了政治化（含有“氣候變化”詞語的標題下的視頻）和非政治化（含有“全球變暖”詞語的標題下的視頻）之間的差異。此外，對特定視頻框架的用戶情緒反應的分析揭示了特定模式。在使用“氣候變化”和“全球變暖”詞語的視頻下，采用政治框架與用戶的憤怒和厭惡情緒呈正相關，而影響框架則與用戶在評論中表露的恐懼和悲傷情緒相關。這種基于不同術語使用的政治化和非政治化之間的區別，揭示了特定的傳播策略能夠顯著地改變公眾對重要公共問題的理解。