陈悦 吴水荣 余洋婷 余珊 张旭峰
摘要:文中使用Python语言爬取了新浪微博和推特有关天然林保护工程的资讯,对资讯进行人工语义解读,将资讯所体现的情感态度分为正、中、负3类,根据资讯的语义及情感态度了解民众对天然林保护工程的社会意识,以分析我国天然林保护工程所产生的社会影响。结果表明:1)国内外社交媒体平台资讯的正向态度均占比较高,新浪微博的正向态度高达96.13%,推特正向态度为80.52%;2)新浪微博和推特的正向态度内容多为对我国天然林保护工程表示认可与支持,认为我国的天然林保护工程改善了生态环境,保护了野生动物,并为世界各国天然林保护做出了榜样;3)新浪微博负向态度多指出了当地天然林保护工程在资金落实、改革不到位等方面的问题,推特负向态度多是提出我国天然林保护工程加剧了世界其他天然林资源的消耗。总体而言,国内外公众对我国天然林保护工程认可度较高,虽有公众在国内外社交媒体平台提出质疑,但仍有可行的解决方法。本研究旨在通过媒体资讯探求天然林保护工程的社会影响,以期为林业信息舆情监测及林业资源保护相关政策的制定提供技术方法与决策参考。
关键词:天然林保护工程;社会影响;社交媒体平台;资讯;情感分析
中图分类号:S718.5;G353 文献标识码:A文章编号:2096-9546(2023)01-0053-05
DOI: 10.12344/lczcyj.2022.11.03.0001
陈悦,吴水荣,余洋婷,等. 基于社交媒体平台资讯的天然林保护工程社会影响分析[J].林草政策研究,2023,3(1):53-57.
Social Impact Analysis of Natural Forest Protection Program
Based on the Information from Social Media PlatformsChen Yue1,2Wu Shuirong1Yu Yangting3Yu Shan1,2Zhang Xufeng4
(1.Research Institute of Forestry Policy and Information, Chinese Academy of Forestry,
Beijing 100091, China;
2.Industry Development and Planning Institute, National Forestry and Grassland Administration,
Beijing 100010, China;
3.Shaanxi Forest Seedling and Returning Farmland to Forest Project Management Center,
Xian 710082, Shaanxi, China;
4.School of Economics and Management, Beijing University of Technology,
Beijing 100124, China)Abstract: Information about the Natural Forest Protection Program was retrieved using Python language from Sina Weibo and Twitter from 2010 to 2020, to artificially interpret the semantics. The emotional attitudes that the information reflected were divided into three categories, i.e., positive, standard and negative. Based on semantics and emotional attitudes, the publics social awareness of Natural Forest Protection Program was summarized for exploring the social impact of the Program. The results indicate that: 1) Both domestic and foreign social media platforms have a relatively high positive attitude towards the Program. Sina Weibo has a positive attitude of 96.13%,while Twitter has a positive attitude of 80.52%. 2) The positive attitudes on Sina Weibo and Twitter are mostly concentrated on the support of the Program, and it is believed that Chinas Natural Forest Protection Program has improved the ecological environment, protected wildlife, and set an example for the international natural forest protection. 3) The negative attitudes on Sina Weibo are directed to the problems such as insufficient fund allocation and incomplete reform, while the negative attitude on Twitter are focused on intensified depletion of other natural forest resources in the world. In general, although it is questioned and challenged on social media platforms at home and abroad, the Program is generally highly recognized as a feasible solution. The study is expected to provide a technical and decision-making reference for monitoring the forestry-related information and the formulation of forest protection policies by using media information to explore the social impacts of the Natural Forest Protection Program.
Keywords: Natural Forest Protection Project; social impact; social media platform; real-time information; emotional analysis
我国天然林保护工程实施20多年来[1],产生了广泛而深远的社会影响[2-4]。民众层面对天然林保护工程所持有的态度反映了天然林保护工程实施以来所产生的社会影响。随着互联网的发展,新浪微博、推特等社交网站成为了国内外民众对社会各类事件发表自己观点的网络平台,也成为了社会舆情的爆发地[5-7]。通过对社交媒体平台相关资讯进行人工语义解读,分析其情感态度,可了解民众对某一突然性或持续性事件的社会意识,从而了解这一事件所产生的社会影响[8-10]。本文使用Python语言爬取了国内外网络流量较高的新浪微博和推特社交媒体平台有关天然林保护工程的资讯,进行人工语义解读后,对其情感态度进行分析,以期从社交媒体资讯视角分析天然林保护工程在国内外民众层面所产生的社会影响。
1研究方法
本研究使用Python语言[11-12],设定时间范围为2010—2020年,在新浪微博和推特以“天然林保护”“天保工程”等为关键字爬取相关资讯(表1),共获得644条数据。其中,新浪微博只爬取到了2016—2020年的数据,2015年及以前有关天然林保护的资讯未在新浪微博中出现。对所爬取到的资讯进行人工语义解读,将资讯所反映的情感态度分为正、中、负3类。其中,对我国天然林保护工程表示支持的资讯归类为正向态度,只叙述不评论的资讯归类为中立态度,将对我国天然林保护工程表示反对、质疑、提出存在问题的资讯归类为负向态度。对资讯态度进行分类后,统计分析不同态度的发生时间及背景,借此了解国内外公众对我国天然林保护工程所持态度。
2结果与分析
2.1基于不同资讯来源的分析
2.1.1基于新浪微博
在从新浪微博爬取到的天然林保护工程有关资讯中,对天然林保护持正向态度的主要为官方微博报道,正向态度的资讯数占比达96.13%(表2)。
在新浪微博相关资讯中,正向态度资讯内容主要体现在以下3个方面:1)天然林保护工程为野生动物提供了栖息地;2)天然林保护工程使家乡生态环境明显改善,个别美景照片搭配了“得益于天然林保护工程”的文字;3)天然林保护工程虽然前期使当地林区农民的生活受到一定影响,但随着2020年《中华人民共和国森林法》的修订,农村居民采伐自留地和房前屋后个人所有的零星林木不需要申请采伐许可证,林区农民逐渐恢复林业生产经营,获得了新的收入来源,激发了林业产业市场活力。
在发布资讯的组织及个人中,持负向态度的资讯数量虽然较少,但其内容也值得关注:1)组织发布的资讯内容多为约谈个别天然林保护工程负责人,原因主要为资金补助未落实到位;2)个人发布的资讯内容主要为天然林保护工程实施后,当地林业企业领导未能带动企业成功转型,被指责不作为;3)职工收入减少且资金补助未能及时落实到位;4)封山育林后森林郁闭度迅速提高,病虫害严重。
2.1.2基于推特
经人工语义筛选后,保留了308条来自推特平台的有效资讯。在推特发布的天然林保护工程有关资讯中,持正向态度的资讯数量占比为80.52%(表3)。
在推特相关资讯中,正向态度资讯的内容主要体现在以下4个方面:1)天然林保护工程保护了森林,扩大了中国森林面积,提高了中国的森林覆盖率;2)天然林保护工程有利于中国野生动物的保护;3)天然林保护工程有助于中国贫困人口数量的削减;4)天然林保护工程的开展引领了全世界的森林保护。另外,也有少部分组织或个人持负向态度,资讯内容主要有:1)天然林保护工程会导致中国对世界木材的需求量激增,从而可能导致其他国家森林面积的削减;2)天然林保护工程使中国失去大量木材订单;3)天然林保护工程甚至会使全世界森林保护的“命运”掌握在中国手中。
2.2不同时间段资讯态度分析进一步分析不同时间段社交媒体平台天然林保护资讯的不同态度,分别统计新浪微博和推特平台持不同态度的相关资讯数量(图1、图2),可知公众对天然林保护工程认可度较高。新浪微博和推特平台持正向态度的资讯数量在2020年达到峰值,天然林保护工程获得普遍认可。
从2016—2020年新浪微博平台持不同态度资讯数量的整体变化来看,持正向态度的资讯量呈波动上升趋势;持负向态度的资讯主要集中在2019—2020年,说明在天然林保护工程二期工程末,仍有少数民众持负向态度。2010—2020年,推特平台上持正向态度的资讯占比为80.52%,2016年后所发布的持正向态度的资讯量呈明显增加趋势,由此可推断随着天然林保护工程的不断实施,公众对天然林保护工程呈逐渐认可的态度。部分报道认为,我国的天然林保护工程为世界森林保护做出了榜样。推特平台持负向态度的资讯峰值出现在2012年,其次是2017—2020年。2012年的负向态度资讯主题多为“中国需求助长非法砍伐”(China demand fuels illegal logging),并在相关报道中提出“世界森林的保护‘掌握在中国手中 ”(The preservation of the worlds forests “is in Chinas hands”);2020年由个人发布的资讯中提出“中国不存在森林保护”。但这些负向态度的资讯往往表现出发布者较强的主观性,也没有可靠数据的支撑。一直以来,中国坚决反对并严厉打击木材非法采伐以及相关贸易行为,特别是近年来,不断完善国际合作机制,与欧盟、澳大利亚、印度尼西亚及全球其他木材生产国、进口国签署了打击木材非法采伐和相关贸易的合作备忘录,积极参与APEC打击非法采伐及相关贸易专家组机制、中欧森林执法与行政管理双边协调机制,严厉打击木材非法采伐和相关贸易,对木材与木制品进口进行严格监管。总体而言,新浪微博和推特平台资讯的总体态度趋势表现为对天然林保护工程的认可。
3结论与建议
通过爬取新浪微博和推特平台有关天然林保护工程的资讯,并对资讯进行人工语义解读分析可知,多数民众对天然林保护工程持正向态度,说明天然林保护工程在公众层面认可度较高,产生了良好的社会影响。综合社交媒体平台对天然林保护工程不同态度资讯所关注的议题,提出以下建议:1)加强天然林保护资金全链条监管,确保基层涉农补助落实到位,使停伐后的林区经济实现“软着陆”;2)探求林业产业融合化发展新路径,将森林康养、森林旅游与林业种植、林产品加工等产业相互结合,依托互联网实现产地即市场、产品即订单的新经营模式,既能守好生态保护底线,又能获得新的收入来源,为林业企业和林区经营转型赋予新动能;3)加强有害生物防治、森林防火以及天然林区生态环境保护,巩固天然林保护工程成果;4)加强人工林、国家储备林建设以缓解我国木材资源短缺,加强国际合作、提高木材加工技术以应对木材及木制品订单减少的问题;5)积极推进森林认证工作,突破贸易壁垒,提高中国木材及林产品在国际市场上的认知度、信誉度和竞争力。
参考文献
[1]贾治邦.我国林业发展“十一五”回顾与“十二五”思考[J].林业经济,2011(1):3-12.
[2]江泽慧.中国现代林业[M].2版.北京:中国林业出版社,2008.
[3]迟诚.中国绿化有底气获世界点赞[N].中国绿色时报,2019-02-20.
[4]李世东,金旻.中国天然林资源保护工程[N].中国绿色时报,2021-06-28.
[5]王武魁,李艳,樊坤,等.中国林草生态舆情蓝皮书[M].北京:中国林业出版社,2020.
[6]刘波.新媒体时代林业网络舆情应对策略探析[J].新闻研究导刊,2022,13(4):124-126.
[7]李逸群,严岭,李军锋.网络舆情影响程度定量评价指标体系及其量化计算方法[J].信息网络安全,2015(9):196-200.
[8]郭岩,刘春阳,余智华,等.网络舆情信息源影响力的评估研究[J].中文信息学报,2011,25(3):64-71.
[9]张玉亮.基于发生周期的突发事件网络舆情风险评价指标体系[J].情报科学,2012,30(7):1034-1037,1043.
[10]樊鑫.面向政府管理的行业网络舆情监测体系研究:基于微博数据[D].北京:北京理工大学,2016.
[11]崔庆才.Python3网络爬虫开发实战[M].北京:人民邮电出版社,2020.
[12]毛炎新,吴琼,张大伟,等.林业政策关注度及网络影响力研究报告[M].北京:中国林业出版社,2018.