基于社交媒體平臺資訊的天然林保護(hù)工程社會影響分析

陳悅 吳水榮 余洋婷 余珊 張旭峰

摘要：文中使用Python語言爬取了新浪微博和推特有關(guān)天然林保護(hù)工程的資訊，對資訊進(jìn)行人工語義解讀，將資訊所體現(xiàn)的情感態(tài)度分為正、中、負(fù)3類，根據(jù)資訊的語義及情感態(tài)度了解民眾對天然林保護(hù)工程的社會意識，以分析我國天然林保護(hù)工程所產(chǎn)生的社會影響。結(jié)果表明：1）國內(nèi)外社交媒體平臺資訊的正向態(tài)度均占比較高，新浪微博的正向態(tài)度高達(dá)96.13%，推特正向態(tài)度為80.52%；2）新浪微博和推特的正向態(tài)度內(nèi)容多為對我國天然林保護(hù)工程表示認(rèn)可與支持，認(rèn)為我國的天然林保護(hù)工程改善了生態(tài)環(huán)境，保護(hù)了野生動物，并為世界各國天然林保護(hù)做出了榜樣；3）新浪微博負(fù)向態(tài)度多指出了當(dāng)?shù)靥烊涣直Ｗo(hù)工程在資金落實、改革不到位等方面的問題，推特負(fù)向態(tài)度多是提出我國天然林保護(hù)工程加劇了世界其他天然林資源的消耗?？傮w而言，國內(nèi)外公眾對我國天然林保護(hù)工程認(rèn)可度較高，雖有公眾在國內(nèi)外社交媒體平臺提出質(zhì)疑，但仍有可行的解決方法。本研究旨在通過媒體資訊探求天然林保護(hù)工程的社會影響，以期為林業(yè)信息輿情監(jiān)測及林業(yè)資源保護(hù)相關(guān)政策的制定提供技術(shù)方法與決策參考。

關(guān)鍵詞：天然林保護(hù)工程；社會影響；社交媒體平臺；資訊；情感分析

中圖分類號：S718.5；G353? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：2096-9546（2023）01-0053-05

DOI： 10.12344/lczcyj.2022.11.03.0001

陳悅，吳水榮，余洋婷，等. 基于社交媒體平臺資訊的天然林保護(hù)工程社會影響分析［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

我國天然林保護(hù)工程實施20多年來［1］，產(chǎn)生了廣泛而深遠(yuǎn)的社會影響［2-4］。民眾層面對天然林保護(hù)工程所持有的態(tài)度反映了天然林保護(hù)工程實施以來所產(chǎn)生的社會影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，新浪微博、推特等社交網(wǎng)站成為了國內(nèi)外民眾對社會各類事件發(fā)表自己觀點的網(wǎng)絡(luò)平臺，也成為了社會輿情的爆發(fā)地［5-7］。通過對社交媒體平臺相關(guān)資訊進(jìn)行人工語義解讀，分析其情感態(tài)度，可了解民眾對某一突然性或持續(xù)性事件的社會意識，從而了解這一事件所產(chǎn)生的社會影響［8-10］。本文使用Python語言爬取了國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)流量較高的新浪微博和推特社交媒體平臺有關(guān)天然林保護(hù)工程的資訊，進(jìn)行人工語義解讀后，對其情感態(tài)度進(jìn)行分析，以期從社交媒體資訊視角分析天然林保護(hù)工程在國內(nèi)外民眾層面所產(chǎn)生的社會影響。

1研究方法

本研究使用Python語言［11-12］，設(shè)定時間范圍為2010—2020年，在新浪微博和推特以“天然林保護(hù)”“天保工程”等為關(guān)鍵字爬取相關(guān)資訊（表1），共獲得644條數(shù)據(jù)。其中，新浪微博只爬取到了2016—2020年的數(shù)據(jù)，2015年及以前有關(guān)天然林保護(hù)的資訊未在新浪微博中出現(xiàn)。對所爬取到的資訊進(jìn)行人工語義解讀，將資訊所反映的情感態(tài)度分為正、中、負(fù)3類。其中，對我國天然林保護(hù)工程表示支持的資訊歸類為正向態(tài)度，只敘述不評論的資訊歸類為中立態(tài)度，將對我國天然林保護(hù)工程表示反對、質(zhì)疑、提出存在問題的資訊歸類為負(fù)向態(tài)度。對資訊態(tài)度進(jìn)行分類后，統(tǒng)計分析不同態(tài)度的發(fā)生時間及背景，借此了解國內(nèi)外公眾對我國天然林保護(hù)工程所持態(tài)度。

2結(jié)果與分析

2.1基于不同資訊來源的分析

2.1.1基于新浪微博

在從新浪微博爬取到的天然林保護(hù)工程有關(guān)資訊中，對天然林保護(hù)持正向態(tài)度的主要為官方微博報道，正向態(tài)度的資訊數(shù)占比達(dá)96.13%（表2）。

在新浪微博相關(guān)資訊中，正向態(tài)度資訊內(nèi)容主要體現(xiàn)在以下3個方面：1）天然林保護(hù)工程為野生動物提供了棲息地；2）天然林保護(hù)工程使家鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境明顯改善，個別美景照片搭配了“得益于天然林保護(hù)工程”的文字；3）天然林保護(hù)工程雖然前期使當(dāng)?shù)亓謪^(qū)農(nóng)民的生活受到一定影響，但隨著2020年《中華人民共和國森林法》的修訂，農(nóng)村居民采伐自留地和房前屋后個人所有的零星林木不需要申請采伐許可證，林區(qū)農(nóng)民逐漸恢復(fù)林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，獲得了新的收入來源，激發(fā)了林業(yè)產(chǎn)業(yè)市場活力。

在發(fā)布資訊的組織及個人中，持負(fù)向態(tài)度的資訊數(shù)量雖然較少，但其內(nèi)容也值得關(guān)注：1）組織發(fā)布的資訊內(nèi)容多為約談個別天然林保護(hù)工程負(fù)責(zé)人，原因主要為資金補(bǔ)助未落實到位；2）個人發(fā)布的資訊內(nèi)容主要為天然林保護(hù)工程實施后，當(dāng)?shù)亓謽I(yè)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)未能帶動企業(yè)成功轉(zhuǎn)型，被指責(zé)不作為；3）職工收入減少且資金補(bǔ)助未能及時落實到位；4）封山育林后森林郁閉度迅速提高，病蟲害嚴(yán)重。

2.1.2基于推特

經(jīng)人工語義篩選后，保留了308條來自推特平臺的有效資訊。在推特發(fā)布的天然林保護(hù)工程有關(guān)資訊中，持正向態(tài)度的資訊數(shù)量占比為80.52%（表3）。

在推特相關(guān)資訊中，正向態(tài)度資訊的內(nèi)容主要體現(xiàn)在以下4個方面：1）天然林保護(hù)工程保護(hù)了森林，擴(kuò)大了中國森林面積，提高了中國的森林覆蓋率；2）天然林保護(hù)工程有利于中國野生動物的保護(hù)；3）天然林保護(hù)工程有助于中國貧困人口數(shù)量的削減；4）天然林保護(hù)工程的開展引領(lǐng)了全世界的森林保護(hù)。另外，也有少部分組織或個人持負(fù)向態(tài)度，資訊內(nèi)容主要有：1）天然林保護(hù)工程會導(dǎo)致中國對世界木材的需求量激增，從而可能導(dǎo)致其他國家森林面積的削減；2）天然林保護(hù)工程使中國失去大量木材訂單；3）天然林保護(hù)工程甚至?xí)谷澜缟直Ｗo(hù)的“命運(yùn)”掌握在中國手中。

2.2不同時間段資訊態(tài)度分析進(jìn)一步分析不同時間段社交媒體平臺天然林保護(hù)資訊的不同態(tài)度，分別統(tǒng)計新浪微博和推特平臺持不同態(tài)度的相關(guān)資訊數(shù)量（圖1、圖2），可知公眾對天然林保護(hù)工程認(rèn)可度較高。新浪微博和推特平臺持正向態(tài)度的資訊數(shù)量在2020年達(dá)到峰值，天然林保護(hù)工程獲得普遍認(rèn)可。

從2016—2020年新浪微博平臺持不同態(tài)度資訊數(shù)量的整體變化來看，持正向態(tài)度的資訊量呈波動上升趨勢；持負(fù)向態(tài)度的資訊主要集中在2019—2020年，說明在天然林保護(hù)工程二期工程末，仍有少數(shù)民眾持負(fù)向態(tài)度。2010—2020年，推特平臺上持正向態(tài)度的資訊占比為80.52%，2016年后所發(fā)布的持正向態(tài)度的資訊量呈明顯增加趨勢，由此可推斷隨著天然林保護(hù)工程的不斷實施，公眾對天然林保護(hù)工程呈逐漸認(rèn)可的態(tài)度。部分報道認(rèn)為，我國的天然林保護(hù)工程為世界森林保護(hù)做出了榜樣。推特平臺持負(fù)向態(tài)度的資訊峰值出現(xiàn)在2012年，其次是2017—2020年。2012年的負(fù)向態(tài)度資訊主題多為“中國需求助長非法砍伐”（China demand fuels illegal logging），并在相關(guān)報道中提出“世界森林的保護(hù)‘掌握在中國手中 ”（The preservation of the worlds forests “is in Chinas hands”）；2020年由個人發(fā)布的資訊中提出“中國不存在森林保護(hù)”。但這些負(fù)向態(tài)度的資訊往往表現(xiàn)出發(fā)布者較強(qiáng)的主觀性，也沒有可靠數(shù)據(jù)的支撐。一直以來，中國堅決反對并嚴(yán)厲打擊木材非法采伐以及相關(guān)貿(mào)易行為，特別是近年來，不斷完善國際合作機(jī)制，與歐盟、澳大利亞、印度尼西亞及全球其他木材生產(chǎn)國、進(jìn)口國簽署了打擊木材非法采伐和相關(guān)貿(mào)易的合作備忘錄，積極參與APEC打擊非法采伐及相關(guān)貿(mào)易專家組機(jī)制、中歐森林執(zhí)法與行政管理雙邊協(xié)調(diào)機(jī)制，嚴(yán)厲打擊木材非法采伐和相關(guān)貿(mào)易，對木材與木制品進(jìn)口進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)管。總體而言，新浪微博和推特平臺資訊的總體態(tài)度趨勢表現(xiàn)為對天然林保護(hù)工程的認(rèn)可。

3結(jié)論與建議

通過爬取新浪微博和推特平臺有關(guān)天然林保護(hù)工程的資訊，并對資訊進(jìn)行人工語義解讀分析可知，多數(shù)民眾對天然林保護(hù)工程持正向態(tài)度，說明天然林保護(hù)工程在公眾層面認(rèn)可度較高，產(chǎn)生了良好的社會影響。綜合社交媒體平臺對天然林保護(hù)工程不同態(tài)度資訊所關(guān)注的議題，提出以下建議：1）加強(qiáng)天然林保護(hù)資金全鏈條監(jiān)管，確?；鶎由孓r(nóng)補(bǔ)助落實到位，使停伐后的林區(qū)經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)“軟著陸”；2）探求林業(yè)產(chǎn)業(yè)融合化發(fā)展新路徑，將森林康養(yǎng)、森林旅游與林業(yè)種植、林產(chǎn)品加工等產(chǎn)業(yè)相互結(jié)合，依托互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)產(chǎn)地即市場、產(chǎn)品即訂單的新經(jīng)營模式，既能守好生態(tài)保護(hù)底線，又能獲得新的收入來源，為林業(yè)企業(yè)和林區(qū)經(jīng)營轉(zhuǎn)型賦予新動能；3）加強(qiáng)有害生物防治、森林防火以及天然林區(qū)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，鞏固天然林保護(hù)工程成果；4）加強(qiáng)人工林、國家儲備林建設(shè)以緩解我國木材資源短缺，加強(qiáng)國際合作、提高木材加工技術(shù)以應(yīng)對木材及木制品訂單減少的問題；5）積極推進(jìn)森林認(rèn)證工作，突破貿(mào)易壁壘，提高中國木材及林產(chǎn)品在國際市場上的認(rèn)知度、信譽(yù)度和競爭力。

參考文獻(xiàn)

［1］賈治邦.我國林業(yè)發(fā)展“十一五”回顧與“十二五”思考［J］.林業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（1）：3-12.

［2］江澤慧.中國現(xiàn)代林業(yè)［M］.2版.北京：中國林業(yè)出版社，2008.

［3］遲誠.中國綠化有底氣獲世界點贊［N］.中國綠色時報，2019-02-20.

［4］李世東，金旻.中國天然林資源保護(hù)工程［N］.中國綠色時報，2021-06-28.

［5］王武魁，李艷，樊坤，等.中國林草生態(tài)輿情藍(lán)皮書［M］.北京：中國林業(yè)出版社，2020.

［6］劉波.新媒體時代林業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情應(yīng)對策略探析［J］.新聞研究導(dǎo)刊，2022，13（4）：124-126.

［7］李逸群，嚴(yán)嶺，李軍鋒.網(wǎng)絡(luò)輿情影響程度定量評價指標(biāo)體系及其量化計算方法［J］.信息網(wǎng)絡(luò)安全，2015（9）：196-200.

［8］郭巖，劉春陽，余智華，等.網(wǎng)絡(luò)輿情信息源影響力的評估研究［J］.中文信息學(xué)報，2011，25（3）：64-71.

［9］張玉亮.基于發(fā)生周期的突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情風(fēng)險評價指標(biāo)體系［J］.情報科學(xué)，2012，30（7）：1034-1037，1043.

［10］樊鑫.面向政府管理的行業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測體系研究：基于微博數(shù)據(jù)［D］.北京：北京理工大學(xué)，2016.

［11］崔慶才.Python3網(wǎng)絡(luò)爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)［M］.北京：人民郵電出版社，2020.

［12］毛炎新，吳瓊，張大偉，等.林業(yè)政策關(guān)注度及網(wǎng)絡(luò)影響力研究報告［M］.北京：中國林業(yè)出版社，2018.