深度-CIDOB-Twitter在2021年对公众舆论和欧盟外交事务的影响（英文）-2021.6-16页_760kb

总结：Twitter对欧盟对外关系的影响分析

核心内容

本研究探讨了Twitter在欧盟对外关系中扮演的角色，尤其是其对欧盟与中国、印度和俄罗斯三国外交关系的公众意见影响。通过大规模文本挖掘分析，研究旨在揭示公众对欧盟与这三国关系的态度变化，以及欧盟官方账号在外交传播中的策略和重点。

主要观点

• 欧盟的全球角色：自冷战结束以来，欧盟已发展为一个独特的全球行为体，其外交政策在国际贸易和监管领域具有重要影响力。
• Twitter作为研究工具：尽管Twitter在人口和意识形态代表性方面存在局限，但它仍然是研究公众意见和外交趋势的有效工具，尤其适合分析大规模文本数据。
• 公众态度差异：研究发现，公众对欧盟与印度的关系持更加积极的态度，而对中国和俄罗斯则较为谨慎和负面，这与欧盟官方账号的传播策略相呼应。
• Twiplomacy的双重功能：Twitter被用作高风险外交沟通和战略传播的工具，欧盟在后者方面表现得更为克制和系统化。

关键信息

欧盟与三国的关系概述

• 中国：欧盟第二大贸易伙伴，但近年来因市场不平等、不公平贸易行为、网络间谍活动和地缘政治影响，关系趋于紧张。
• 印度：被视为欧盟外交关系中较为温和的伙伴，因其缺乏实质性的冲突和竞争，关系多以合作和对话为主。
• 俄罗斯：由于历史、文化和经济联系，仍是欧盟的重要邻国，但因克里米亚事件和乌克兰冲突，关系显著恶化。

文献回顾

• 公众外交研究：研究基于公众外交理论，强调社交媒体在塑造国际形象和传播外交信息中的作用。
• Twitter数据分析：利用Twitter数据进行外交行为研究，涵盖内容分析、网络分析和情感分析等方法。
• 情感分析应用：情感分析被用于衡量公众对欧盟与三国关系的看法，通常基于词典和自然语言处理技术。

方法论

• 案例选择：聚焦欧盟与中国的双边关系，因其具有不同的结构特征（如语言使用和网络可访问性）。
• 数据收集与处理：
  • 使用Python脚本收集2016-2020年间的英文推文，排除重复和无意义内容。
  • 通过R语言进行数据结构化和预处理，包括去除停用词、转换为小写、处理表情符号等。
  • 利用NLP工具进行情感和情绪分析，计算每条推文的极性评分。
• 统计分析：采用线性回归分析，构建虚拟变量以区分官方账号与普通用户，以及不同关系的推文内容。

研究限制

• 代表性问题：Twitter用户可能偏向年轻、受过良好教育的男性群体，存在自我选择偏差。
• 语言限制：研究仅限于英文推文，忽略了其他语言的表达。
• 机器人和虚假账号：尽管存在，但研究仍将其纳入分析，以反映真实的社会讨论。
• 技术限制：数据抓取脚本非官方API，可能存在数据不完整或偏差。

分析结果

• 情感倾向差异：公众对欧盟-印度关系的推文情感较为积极，而对欧盟-中国和欧盟-俄罗斯关系则较为负面。
• 官方账号策略：欧盟官方账号在传播外交信息时更注重系统性和持续性，而非高风险互动。
• 话题与事件影响：关键事件（如克里米亚危机、乌克兰冲突）显著影响公众对欧盟与俄罗斯关系的看法。

结论

本研究通过分析Twitter数据，揭示了公众对欧盟与三大新兴国家关系的态度，以及欧盟在这些关系中的外交策略。尽管存在方法论上的限制，Twitter仍能作为理解国际关系和公众意见的重要工具。