“一带一路”若干区域社会发展态势大数据分析

• 作者: 李汉青 李萌 杨林生 葛全胜 袁文 袁武 马明清
• 来源期刊: 地理科学进展
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 专栏:“一带一路”
• 页码范围: 1009-1020
• 页数: 12页
• 字数: 9541字
• 语种: 中文

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5a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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨林生	中国科学院地理科学与资源研究所	103	2124	29.0	41.0
2	葛全胜	中国科学院地理科学与资源研究所	255	8889	54.0	83.0
3	李萌	中国科学院地理科学与资源研究所	28	237	7.0	15.0
7	袁文	中国科学院地理科学与资源研究所	8	61	4.0	7.0
8	袁武	北京理工大学计算机学院	9	147	7.0	9.0
9	马明清	中国科学院地理科学与资源研究所	3	21	3.0	3.0
13	李汉青		1	4	1.0	1.0