新书推荐 |《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》
2026-04-10 08:31 湖北
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Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks提出了前沿的方法和工具,弥合了文本挖掘与社交网络分析研究之间的鸿沟,同时也为分析大规模文本和网络数据提供了新的见解。
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《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)提出了前沿的方法和工具,弥合了文本挖掘与社交网络分析研究之间的鸿沟,同时也为分析大规模文本和网络数据提供了新的见解。这些工具旨在满足商业分析师和研究人员的需求,以助力开创性分析结果的产生。
本书首先对社会网络分析和文本挖掘给出了明确定义,并融合了作者在该领域广泛研究中精心挑选的方法和工具。随后,重点演示了词汇与网络之间的相互作用如何释放大数据分析的全部潜力。书中的核心亮点是 Semantic Brand Score (SBS),这是一种通过文本分析评估品牌重要性的多功能且强大的指标。以上内容均通过实际应用和案例研究得到了证实与阐述,展示了这些分析方法在支持变革和优化管理决策方面的价值。书中还介绍了一款专门的软件工具,帮助用户执行文中详述的各项分析。
该书是商业领袖、营销专业人士、政策制定者、研究人员和大学生的必读之作。它为提升公司绩效和社会行动成效提供了实用的洞察和可操作的建议。全书写作风格兼顾了专业性与易读性,使资深研究人员和初涉该领域的读者都能理解其中的复杂概念。
一
作者介绍
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安德烈亚·弗龙泽蒂·科拉东
Andrea Fronzetti Colladon
Andrea Fronzetti Colladon在罗马第三大学(Roma Tre University)担任教授,并负责领导商业与集体智能实验室(Business and Collective Intelligence Lab)。他致力于研究组织与个人的沟通、决策及变革模式,通过解码复杂系统为管理决策提供科学依据。他的研究融合了网络科学、自然语言处理和机器学习方法,并与社会科学、心理学和人文学科理论相结合,体现了深厚的跨学科底蕴。他发明了语义品牌评分(Semantic Brand Score)和OCEAN™变革管理模型(OCEAN™ Change Management Model),旨在将学术洞察转化为组织领导者可用的实践工具。其学术足迹涵盖了与麻省理工学院集体智能中心(MIT Center for Collective Intelligence)、东北大学(Northeastern University)和西奈山医院(Mount Sinai Hospital)等国际顶尖机构的广泛合作。作为多部学术著作的作者,他的代表作品包括本书以及《引领有意义的变革》(Leading Meaningful Change),这些著作为理解语言与网络在数据分析中的力量提供了重要框架。此外,他还通过教学与咨询服务于TIM(TIM)、Enel(Enel)和萨奇广告(Saatchi & Saatchi)等知名企业,助力团队应用创新管理工具并在复杂环境中提升竞争力。
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罗伯托·韦斯特雷利
Roberto Vestrelli
Roberto Vestrelli现为意大利佩鲁贾大学(University of Perugia)工业与信息工程专业的博士候选人。他与安德烈亚·弗龙泽蒂·科拉东教授(Andrea Fronzetti Colladon)合著了《大数据的社会网络分析与文本挖掘:词汇与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)一书,展示了其在大数据分析领域的学术造诣。罗伯托·韦斯特雷利(Roberto Vestrelli)的研究方向集中于社会网络分析、文本挖掘及其在商业、环境治理与社会科学中的应用。他的研究成果涵盖了气候风险信息披露对企业价值的影响、媒体在塑造能源叙事中的作用,以及大语言模型在评估新闻自由时的表现等前沿课题。此外,他还参与开发了针对GDELT数据库(GDELT)的文本重构工具,并致力于通过大数据方法分析非洲地区的外国直接投资决定因素。通过将语义品牌评分等量化指标应用于数字营销与服务管理,他为理解复杂网络中的言论力量提供了重要的技术支持与理论视角。
二
出版信息
书名:《面向大数据的社会网络分析与文本挖掘:语言与网络的力量》(Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks)
作者:Andrea Fronzetti Colladon, Roberto Vestrelli
出版时间:2025年6月20日
出版社:Routledge
DOI:
三
内容简介
本书系统展示了语言与社会网络相互交织所产生的深刻影响。该书的核心论点在于,文本与社会联系并非彼此孤立的两类对象,而是在持续互动中共同塑造人的观念、态度乃至更广泛的历史进程。作者以跨学科的研究视野,将社会网络分析(social network analysis, SNA)与文本挖掘加以整合,旨在揭示大数据表象之下更为复杂的社会关系结构与意义生成机制。
在方法层面,本书首先从社会网络分析的基本概念出发,细致介绍了节点、边、中心性和社群发现等关键工具,并说明这些分析框架如何被用于识别非正式领导者、追踪信息传播路径以及刻画群体内部的互动模式。随后,论述转向文本挖掘领域,涉及语料预处理、命名实体识别、情感分析等核心技术。全书最具特色之处,在于将二者加以有机结合:作者不仅将文本转化为词汇共现网络,还提出了语义品牌评分(Semantic Brand Score, SBS)这一指标,用以衡量某一品牌、概念或议题在社会话语中的重要性、关联性与记忆度。
本书试图回应的一个关键问题,是传统大数据分析中结构维度与语义维度之间长期存在的割裂。在海量非结构化文本的处理中,单纯依赖词频统计往往难以揭示更深层的意义关系,而复杂的机器学习模型虽然具有较强的预测能力,却常常因其“黑箱”特征而缺乏充分的可解释性。针对这一局限,本书提出了一条兼具理论解释力与方法可操作性的研究路径,即通过考察词语之间的连接关系来界定其意义生成方式。与此同时,它也在一定程度上克服了传统问卷调查中常见的响应偏差问题:通过对电子邮件流、社交媒体评论等自然生成数据的分析,研究者能够更接近群体行为与决策过程中的“诚实信号”,从而获得对社会互动模式更为真实的把握。
对于数字人文研究而言,这本书具有明显的方法论启发意义。它既可被视为连接计算分析与人文解释的桥梁,也可被视为重新审视文化、历史与社会现象的一种分析透镜。借助书中所提供的工具与案例,研究者得以超越传统质性细读的单一路径,在大规模文本数据中识别潜在的主题演变、话语结构与权力关系。无论是分析媒体报道、法律文献,还是文学文本——例如书中讨论的《爱丽丝梦游仙境》——这种方法都展示出较强的解释潜力。它不仅有助于重构历史语境中话语如何被策略性地使用,例如俾斯麦对电报文本的修辞性处理,也能够用于考察当代社会在气候风险、人工智能等议题上的认知偏向与舆论形成机制。
四
章节目录
一、 语言与网络的隐藏力量:统一分析方法
二、网络分析:核心概念与指标
1 社会网络分析
2 基础术语
3 从头构建网络
4 全网络指标
5 聚类与社区
5.1 聚类
5.2 社区发现
5.2.1 Louvain 算法
6 相似性度量
6.1 Jaccard 相似性
6.2 SimRank 与其他度量
6.3 同质性与同类匹配
7 网络拓扑结构
8 网络鲁棒性与韧性
8.1 碎裂化度量
8.2 网络拓扑对其鲁棒性的影响
9 节点中心性
9.1 度中心性
9.2 接近中心性
9.3 中介中心性与结构洞
9.4 特征向量中心性
9.5 独特中心性
10 关键角色
11 考虑时间:互动性度量
11.1 轮换领导力
11.2 贡献的响应性与平衡
11.3 同步性
三、文本挖掘
1 语料库预处理
1.1 描述性统计
2 命名实体识别
3 关键词提取与文档分类
3.1 文档分类的特征提取
3.2 文档相似性
3.3 寻找同义词和相关词汇
4 内容分析
4.1 新颖性与信息量
4.2 可读性与数值强度
4.3 情绪挖掘
4.4 代词与关系词
5 构建自定义度量:效度与信度
四、从语言到网络
1 构建词网络
2 语义品牌评分
2.1 品牌形象与联想
2.2 提高品牌连接性
3 网络主题模型
五、文本挖掘与社会网络分析的集成:案例研究与应用
1 媒体报道揭示了领先科技公司的品牌重要性吗?
1.1 理解语料库特征
1.2 寻找最相关的语料库内容
1.3 衡量科技巨头的语义重要性
1.4 理解品牌重要性的驱动因素
1.5 区分语义重要性的正负驱动因素
2 评估工作的未来:哪些工作最容易受到人工智能颠覆?
2.1 从在线新闻中识别 AI 技术
2.2 AI 的角色
2.3 衡量暴露程度
2.4 创新度量
3 数据驱动的职场文化提升方法
3.1 区分正面评论与负面评论的因素是什么?
3.2 主题模型与多语言分析
3.3 内容分析
4 通过 Airbnb 评论的文本挖掘评估纽约市的城市体验
4.1 空间自相关与价格相关性
4.2 城市特征相关性
4.3 品牌形象
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五
章节摘要
第一章
语言与网络的隐藏力量:统一分析方法
语言和网络在塑造历史、文化和人类行为方面拥有巨大的力量。本引言章节探讨了词汇如何通过精心构建的叙事产生激发情感反应、驱动社会变革或引发冲突的潜力,正如 Franco-Prussian War 期间的 Ems Dispatch 所证明的那样。与此同时,通过 Social Network Analysis (SNA) 描绘的人类联系揭示了维系社会、影响领导力并推动运动的隐藏结构。当 Text Mining 与 SNA 的技术工具相结合时,会产生极具价值的洞见,从而使人们能够更深入地理解决策过程和社会动态。基于这一观点,本章介绍了支持复杂系统研究的分析工具,阐明了语言和网络如何塑造人类互动以及社会结果。
Words and networks hold immense power in shaping history, culture, and human behavior. This opening chapter explores how words, through carefully crafted narratives, have the potential to evoke emotional responses, drive societal change, or initiate conflicts, as demonstrated by the Ems Dispatch during the Franco-Prussian War. At the same time, (human) connections – mapped through social network analysis (SNA) – reveal the hidden structures that bind societies, influence leadership, and drive movements. Invaluable insights emerge when the techniques and tools of text mining and SNA are combined, enabling a deeper understanding of decision-making processes and social dynamics. In line with this view, this chapter introduces analytical tools to support the study of complex systems, shedding light on how words and networks shape human interaction and societal outcomes.
第二章
网络分析:核心概念与指标
本章介绍了(社会)网络分析的基础与高级概念,为理解网络如何辅助研究复杂现象奠定了坚实基础。内容从定义网络及其核心组成部分(如节点与边)展开,解释了如何利用来自访谈或非结构化来源的数据来表述和分析社会现象。通过引入中心性指标,本章使读者能够识别网络中处于战略位置的节点,并探讨了聚类与社区,重点介绍了在图谱中检测这些结构的技术。讨论进一步延伸至识别社会系统中的关键角色,以及理解网络位置变迁所带来的影响。此外,本章还探索了动态网络分析,概述了考察随时间演变的互动动态的方法,并引入了诸如轮换领导力等指标。依托作者的专业积累,本章对其实际科研工作中应用最广、影响最大的指标和技术进行了实用的、以研究为导向的综述。本章并不追求面面俱到,而是旨在为读者提供掌握并应用基础与高级概念所需的核心工具。
This chapter introduces fundamental and advanced (social) network analysis concepts and builds a foundation for understanding how networks help study complex phenomena. It begins with defining networks and their main components, such as nodes and edges. The chapter explains how to represent and analyze social phenomena using data from interviews or unstructured sources. It introduces centrality metrics, enabling readers to identify strategically positioned nodes within a network, and examines clusters and communities, focusing on techniques to detect them in a graph. The discussion extends to identifying key roles within a social system and understanding the implications of positional changes in a network. The chapter also explores dynamic network analysis, outlining methods for examining time-evolving interaction dynamics and introducing metrics such as rotating leadership. Building on the authors’ expertise, this chapter offers a practical, research-driven overview of the most impactful metrics and techniques used in their scientific work. Rather than aiming for exhaustive coverage, it focuses on equipping readers with essential tools needed to grasp and apply both foundational and advanced concepts.
第三章
文本挖掘
本章全面介绍了文本挖掘与自然语言处理(NLP),重点探讨了分析大规模非结构化文本数据的实用技术。内容涵盖了数据预处理、情感分析和命名实体识别等核心方法,并特别侧重于词网络的构建与解读。文中展示了评估文本特征(如新颖性、信息量和复杂性)的基础及高级方法。此外,本章还突出了社会网络分析在考察词汇关系中的创新应用,为文本数据分析提供了独特的视角。
This chapter offers a comprehensive introduction to text mining and natural language processing (NLP), emphasizing practical techniques for analyzing large-scale unstructured text data. It covers core methods like data preprocessing, sentiment analysis, and named entity recognition, with a particular focus on constructing and interpreting word networks. We present basic and advanced approaches for evaluating textual features, such as novelty, informativeness, and complexity. We also highlight the innovative application of social network analysis to examine word relationships, offering a unique perspective on textual data analysis.
第四章
从语言到网络
本章探讨了将文本数据转化为网络的方法,以及利用社会网络分析技术对其进行分析的优势。文中强调了结合文本挖掘与网络分析以理解词汇间关系的强大力量,并阐述了该方法在市场营销和自然语言处理等领域的应用。本章还介绍了 Semantic Brand Score,这是一种通过网络分析衡量文本数据中品牌或概念重要性及记忆度的综合指标。最后,我们展示了这些方法的实际应用,包括品牌形象分析以及一种新颖的主题模型构建方法。
This chapter explores the transformation of textual data into networks and the benefits of analyzing them using social network analysis techniques. The chapter emphasizes the power of combining text mining and network analysis to understand relationships between words and how this approach can be applied to fields such as marketing and natural language processing. The chapter also introduces the Semantic Brand Score, a composite indicator designed to measure the importance and memorability of brands or concepts within textual data by leveraging network analysis. Lastly, we demonstrate practical applications of these methods, including brand image analysis and a novel approach to topic modeling.
第五章
文本挖掘与社会网络分析的集成:案例研究与应用
本章通过四个案例研究阐明了整合网络分析与文本挖掘技术的价值。第一个案例研究利用 New York Times 的在线新闻文章,评估了四个科技品牌的 Semantic Brand Score。第二个案例研究探讨了人工智能对劳动力动态的影响,其数据基础源于专利和职位描述。第三个案例研究聚焦于从 Glassdoor 收集的某全球咨询公司员工评论,展示了识别组织优劣势感知的有效方法。最后一个案例研究则通过挖掘 New York City 的 Airbnb 住客评论,利用非结构化文本勾勒出该市的各类城市特征。虽然目前已有大量用于 Social Network Analysis 和 Text Mining 的软件包,以及 R 和 Python 等编程语言的函数库,但能有效融合这些方法的图形界面应用仍较为匮乏。由本书作者之一开发的 SBS BI 软件集成了前述章节讨论的网络分析、文本挖掘及词网络分析技术,为研究者提供了针对这些方法的集成化解决方案。
This chapter presents four case studies that illustrate the value of integrating network analysis and text mining techniques. The first case study assesses the Semantic Brand Score of four technology brands by analyzing online news articles from the New York Times. The second case study explores the influence of artificial intelligence on workforce dynamics, using textual data from patents and job descriptions. The third case study focuses on employee reviews for a global consulting firm collected from Glassdoor, showcasing methods to effectively identify perceived organizational strengths and weaknesses. The final case study examines Airbnb guest reviews in New York City, leveraging unstructured text to map various urban characteristics of the city. While numerous tools and software packages are available for social network analysis and text mining, along with extensive libraries for programming languages like R and Python, few graphical interface applications effectively combine these methodologies. The SBS BI software, developed by one of the book’s authors, incorporates the network analysis, text mining, and word network analysis techniques discussed in the previous chapters, providing an integrated approach to these methods.
六
章节选读
第一章
语言与网络的隐藏力量:统一分析方法
社会网络分析(SNA)是一种方法论路径,用于描绘由相互连接的实体所构成网络的结构、关系与动态。从根本上说,SNA 关注的是对个体、组织,或任何一种(社会)系统之间关系的映射与测量。这些连接通常被称为“边”(edges),它们将各个实体——也就是“节点”(nodes)——连接起来,形成网络框架。SNA 的历史根源可以追溯到社会学与人类学。当时,研究者试图理解社会结构与亲属体系。然而,直到计算工具和图论出现之后,SNA 才真正发展成为一门坚实而有前景的分析学科。随着我们所处的世界日益互联互通,分析和解释周围复杂系统的能力也变得愈发重要。今天,SNA 的应用已经远远超出社会科学本身,延伸到诸如生物学领域——例如研究蛋白质相互作用;流行病学领域——例如追踪疾病传播;商业领域——例如识别关键影响者;以及网络安全领域——例如检测计算机网络中的脆弱点。
当某一现象被以网络形式分析和表征时,对其结构和连接的考察能够揭示大量关于其运作方式的信息。例如,在一个社会系统中,高度连接的个体,亦即“中心节点”,可能在影响信息扩散方面发挥关键作用。而系统中的边缘节点虽然看似不那么重要,却可能提供接触新信息的机会,或在不同社群之间充当桥梁。同样,SNA 还可以用于评估复杂系统的韧性、适应性与脆弱性。例如,在一个高度中心化的网络中,移除一个关键节点便可能导致整个系统碎裂。相反,在一个更加去中心化的结构中,失去单一节点对整体功能的影响则较小。想一想,在对抗流行病或病毒时,正确切断一个人际网络中的连接是何等关键。
另一方面,文本挖掘是从大量非结构化文本中提取有价值信息和模式的过程。在一个被电子邮件、社交媒体帖子、文章、评论、访谈转录稿等数字内容所充斥的世界里,文本挖掘为我们提供了一套工具,使我们能够将海量文本数据转化为结构化数据。文本挖掘植根于自然语言处理(NLP)、计算语言学和信息检索。起初,它的应用相对有限,主要涉及一些较为简单的任务,例如从文献语料中提取关键词,或进行文档分类。然而,随着机器学习和人工智能的进步,文本挖掘已经扩展到更广泛的复杂技术之中,例如情感分析、主题建模以及实体识别。文本挖掘的应用几乎没有边界。企业利用它分析顾客评论和社交媒体讨论,从而依据消费者反馈调整策略。法律专业人士借助它筛查成千上万份文件,识别与案件相关的信息。在学术界,研究者则可以利用文本挖掘分析科学论文或文学作品,发现那些本来可能被忽略的趋势与洞见。
文本挖掘真正的挑战,在于人类语言的非结构化本质。语言丰富、复杂,并且高度依赖语境,这使其难以用传统统计方法加以分析。词语常常具有多重意义,语境会深刻影响理解,而不同语言之间的语法结构又可能存在巨大差异。本书讨论了多种文本预处理、分类和分析技术,旨在将表面上的混乱转化为有意义的结构化信息。我们也强调文本挖掘在不同领域中的实际应用,通过现实案例展示文本数据如何能够被有效利用。例如,我们表明,只要分析得当,文本就能够揭示潜在情绪、识别新兴趋势,并为理解人类行为提供有价值的洞见。到目前为止,我们已经介绍了两门看似彼此分离的学科。前者聚焦于从人类语言中分析并组织信息内容,后者则聚焦于组织和解释社会关系与互动。那么,这两个领域之间的连接究竟是什么?语言研究与网络研究之间的联系又在哪里?对此,我们已经可以从一个应用场景中找到部分答案:思考我们的大脑如何运作,以及为什么我们能够记住所读到或听到的内容。
正如前文所示,当词语变得令人难忘时,它们就拥有塑造命运或引发革命的力量。那么,究竟是什么决定了可记忆性?可记忆性并非纯属偶然;它是语言、结构和内容经过有意识选择之后,与人类心智发生共鸣的结果。词语和话语的可记忆性,对于理解它们如何影响人类行为至关重要。当令人难忘的词语被内化时,它们会塑造我们的感知,并驱使我们以某种特定方式行动。长期以来,研究者一直试图解释,为什么有些事物会被记住,而另一些则不会。很多人能够立刻认出某个鞋类品牌,或准确回忆起自己在商店里与谁交谈过,却很难记住购物清单上的项目。一个多世纪以来,心理学家始终在试图理解,究竟是什么因素决定了词语与文本的可记忆性。人类语言是表达和传递复杂思想的一种极其强大的工具。它的力量在于其组合性本质:意义不仅由单个词语决定,也由它们的线性结构和相互关系共同决定。对这两个方面——即词语意义及其连接关系——进行分析,有助于回答一个关键问题:为什么有些概念比其他概念更容易被记住,为什么某些词语更具可记忆性。Aka 及其同事发现,可记忆性的一个关键因素,在于我们的大脑会将词语与特定的语义类别联系起来。例如,像 uhm 和 damn 这样的口语词与俚语更容易被记住;与死亡相关的词语,如 bury 和 kill,也更容易被记住;与宗教相关的词语,如 altar,也同样如此。
语义记忆,也就是对一般知识与事实的记忆,在词语记忆中发挥着重要作用。我们的大脑和记忆是以联想方式运作的;也就是说,一个词之所以能留在我们脑中,是因为它与记忆中已经存储的某个概念发生了连接。因而,那些意义深厚、带有情感负荷、或与个人经验相关的词语,更容易被记住,这一点并不奇怪。按照 Tulving 的说法,语义记忆就像一个巨大的关于世界一般知识的存储系统,其中包括事实、概念和意义。因此,语义的认知层面,关涉的是大脑如何借助通过语言被调取和操控的储存信息,来表征抽象与具体概念。词语之所以会变得令人难忘,是因为它们在我们内心深处激起了某种共鸣——要么唤起与经验相连的情感,要么连接到先前获得的知识。传统观点通常认为,词语的结构(以及连接关系)与其意义是在大脑中分开处理的:前者由额叶区域处理,后者由颞叶区域处理。然而,Shain 等人在一项最新研究中发现,这两个要素实际上是通过同一个广泛分布的额颞脑网络来处理的。人脑的这种运作方式意味着:当我们阅读或聆听一个句子或一段话语时,大脑并不会把结构与意义分离开来;二者是同时并且整合地被处理的。
语义学研究的是语言中的意义,研究词语和短语如何表达思想、传达观念。但正如前文所指出的,人类语言不仅具有语义,也具有结构,也就是词语彼此如何关联、如何连接。词语会受到其所处语境、句法和语法结构的塑造。例如,请看这个句子:The bank closed at 5 PM。bank 这个词可以指金融机构、河岸,甚至可以指飞机的一个倾斜动作。语义学帮助我们识别这些可能的意义,但句子的结构及其中其他词语,尤其是动词 closed,则提示这里所说的是一家金融机构。类似 at 5 PM 这样的时间表达,又进一步澄清了这一解释。由此可见,一个词的意义,是通过它与其他词语的互动而形成的。因此,文本分析不能排除对词语连接关系的研究,因为词语的意义往往与其关系网络不可分割。
那么,有哪些工具可以用统一的方式分析词语的意义及其连接关系?本书最后几章试图回答这一问题,我们提出了一些分析方法,将词语与其关系纳入同一个统一框架之中加以考察。
例如,当我们把网络分析应用于文本时,就可以揭示词语之间的关系,以及这种相互连接性如何影响它们的可记忆性与影响力。网络分析使我们能够对术语、短语以及更广泛文本结构之间的连接进行可视化与量化。通过研究语义网络,我们学会把语言视为一个由相互连接元素构成的复杂系统,正如社会网络将人与人之间的关系加以映射一样。在这种网络中,节点可以代表词语或短语,边则代表它们之间的连接,例如共现关系。借助这一视角,我们能够识别出那些在传统分析中并不容易显现的模式与结构。例如,通过绘制一篇演讲或一段文字的语义网络,我们可以识别出那些充当“枢纽”的关键词——即在整个话语中高度连接、并对整体信息产生显著影响的词语。这些枢纽词对于文本的可记忆性可能至关重要,因为它们能够锚定内容,并促进回忆。同样地,应用于文本的网络分析还可能揭示文本的模块化结构,呈现不同主题或议题如何相互连接,并共同服务于一则信息的整体意义。本书表明,网络分析一旦与文本分析结合,就会成为剖析语言复杂性的强有力工具;它不仅使我们能够以统一方式理解各个组成部分,也使我们能够理解这些组成部分如何共同生成意义。
将社会网络分析与文本挖掘整合起来,为理解人类行为带来了一个新的维度。网络并不仅仅关乎谁与谁发生连接,正如词语也绝不仅仅是孤立的发声。二者结合起来,构成了一幅由互动、影响与意义交织而成的复杂织锦。通过同时分析个体、组织,甚至观念之间的关系,以及它们所使用的语言,我们就能够以前所未有的方式洞察信息如何流动、决策如何形成,以及人们如何回应其周围世界。例如,通过结合网络与词语的力量,我们就能够描绘、分析并理解媒体如何塑造某一位领导人或某一政治党派的形象。当某个政治人物在语义网络中处于中心位置时,他可能会在公民心中留下强烈印象。设想一个政治品牌频繁出现在新闻报道中,并经常与深嵌于媒体话语中的多样化主题或概念联系在一起,例如慈善、可持续性或移民议题。这个政治品牌就可能在潜在选民心中脱颖而出。实际上,只要观察媒体话语所生成的词语网络,便有可能预测选举结果。然而,网络分析与语义分析的结合,并不限于政治领域。这种方法可以应用于广泛的行业与场景。以推动能源转型这一挑战为例:我们如何确保像 energy community 或 green transition 这样的概念能够在消费者心中引发共鸣,并进而影响其行为?如果仅仅依赖这些术语出现的频率,一场单纯的媒体宣传攻势可能远远不够。真正使这些概念具有影响力的,是意义与词语连接方式的结合——也就是,这些信息如何与共同价值、日常关切或未来愿景发生联系。某些词语被如何、有意识地安放在媒体话语结构之中,往往决定了一场行为变革是否能够成功;正如精确校准过的修辞既可能引发冲突,也可能促进和平。
同样,企业传播材料,如新闻发布会或年度报告,也可以被分析,以揭示企业在大流行病、气候风险或社会议题参与等关键问题上的关注程度。这些文档中所形成的词语网络,不仅有助于衡量企业讨论这些问题时的强度,也有助于衡量其承诺的一致性与深度。总之,本书从理论与实践两个层面,为如何运用词语与网络的力量提供指导,重点讨论社会网络分析、文本挖掘及其整合应用。
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编辑 丨魏翔
校对 丨洪冰凤
排版 丨罗斯鹏
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