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作者：陈慧敏;邓依林;简晓雯;孙辰宁;金兼斌;
单位：清华大学新闻与传播学院;
摘要：科技实力愈发成为衡量国家综合实力和国际竞争力的重要因素，科技形象亦成为国家形象的关键维度。然而，目前面向社交媒体平台的中国科技形象系统性实证探索仍不充分。本研究采用主题模型、情感极性和情绪类别识别等自然语言处理技术，基于推特平台近十余年1 682 167条中国科技相关推文，对中国科技形象在社交媒体平台的呈现与演变展开系统分析。研究发现，中国科技形象在推特中表现为多元议题维度，但整体情感相对负面。在围绕中国科技的多数议题维度中，厌恶和愤怒情绪较为突出，同时也伴有一定程度的恐惧情绪。与话语框架的关联分析显示，规范框架与愉快情绪显著正相关，而政治框架与愤怒、厌恶和恐惧情绪显著正相关。在时序演变方面，中国科技形象近十余年的表现为关注度波动上升，情感极性先缓慢上升后迅速下降，愉快情绪亦呈现初期上升、后期下降趋势，而厌恶与愤怒情绪则相反。其中，国家双边关系与各国公众情感及情绪演变之间存在显著相关关系。研究结果对完善国际舆论场中国科技形象的认知，深入理解中国科技形象的形成与演变机制，以及构建积极的科技形象具有重要意义。
关键词：科技形象;;国家形象;;社交媒体;;自然语言处理;;大数据分析
基金资助：国家自然科学基金青年项目“面向互联网中国国家形象的多源立体建模和识别”（62106126）;; 国家社会科学基金重点项目“5G时代新闻传播的格局变迁与研究范式转型”（21AZD143）;; 清华大学国强研究院项目“大数据视野下的中国科技形象流变与伦理争议”
