2232 地方政府工作报告语调(2003-2025)

关键字:地方政府工作报告语调 发布时间:2026-01-30 查看更多详细信息
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数据简介

语调指标是一组从政府工作报告文本中提取的量化数值,用于刻画政府在正式文件中表达政策意图、总结工作成绩、展望未来目标时所采用的语言情绪基调。该指标的核心在于识别和量化文本中的情感词汇与语气词,通过特定的算法模型,将非结构化的定性文本转化为可比较的结构化数据,从而客观衡量政府施政风格的“浮夸”或“稳健”程度。其基本逻辑是,工作报告的语言特征反映了施政者的注意力配置、心理预期和行为倾向。 该语调指标为实证研究提供了新的视角和度量工具,主要可应用于政府行为与经济后果研究;政策信号传递机制研究;官员激励与治理研究;文本分析方法的拓展应用。

本团队主要参考了游家兴和魏珊珊(2024)在《管理科学学报》发表的研究方法构造本指标,该方法基于You等(2018)、Huang等(2014)和Li等(2019)的研究基础进行了系统性的整合与创新。具体步骤如下:

第一步:词汇表构建与文本预处理

词汇表基础:借鉴You等(2018)建立的专用词汇表,该表包含积极词汇(1585个)、消极词汇(575个)、不确定词汇(73个)、强语气词(858个)和弱语气词(99个)。

文本处理:收集地方政府工作报告,利用Python等工具对文本进行分句和分词处理,为后续分析做准备。

第二步:句子层面的语气得分计算

对报告中的每个句子进行逐词扫描和计算,规则如下:

1 如果这个词属于积( ) 极,则会得到一个正( ) 基本分数1 然后向前移动找到语气词和否定词查找此情感词汇与其最近的情感词汇或歧义词之间的 如果发现一个强语气词,将分数乘以 1.5; 如果发现一个弱语气词将分数乘以 1; 如果发现一个否定词,将分数乘以 -1,直到找到前一个情感词汇的后一个词;

2如果是歧义词,则需判断整个句子中是否有情感词汇的组合 如果有,则按照消极 + 消极 = 积 极”、“消极 +积极 =消极积极 +消极 =消极积极 +积极 =积极的判断方法,得到相应的正( ) 基分1 分,向前移动找到语气词和否定 词查找最后一个最近的情感词汇或歧义词与此歧义词之间的范围如果找到一个强语气词,分数乘以 1.5; 如果找到一个弱语气词,分数乘以 1; 如果找到一个否定词,分数乘以-1 直到找到前一个情感词的后一个词;

3在句末,将本句中每个情感词汇或歧义词的得分相加,得到 正、负分 然后,判断句子是否以感叹号结尾如果是则从后到前查找最近的情感词如果是正面情绪词,句子正面情绪得分乘以1.5如果 是负面情绪词,句子负面情绪得分乘以1.5;

 4保存每一个正、负情绪分数,重复( 2) ( 3) 直到计算出整句话的情绪分数;

5分别得到文本的正面情绪得分和负面情绪得分强语气得分、弱语气得分以及不确定得分的计算也是类似处理.

第三步:文本聚合与六种TONE指标生成

将整个报告所有句子的得分分别累加,得到文本整体的积极得分(POS)、消极得分(NEG)、强语气词出现次数(STRONG)、弱语气词出现次数(WEAK) 等基础指标。在此基础上,计算以下六种最终的TONE指标:

image.png

数据指标

省份

城市

年份

总词数

总字数

积极得分

消极得分

不确定得分

强语气得分

弱语气得分

TONE1

TONE2

TONE3

TONE4

TONE5

TONE6






数据展示

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参考文献

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