陳思杭 王文宏 曾夢(mèng)緣 宋文明 姜思羽

摘? 要：近年來(lái)全球局勢(shì)緊張，大國(guó)關(guān)系愈發(fā)錯(cuò)綜復(fù)雜，對(duì)當(dāng)前國(guó)際形勢(shì)進(jìn)行研究分析已成為各國(guó)政府的重要使命。采用大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對(duì)中國(guó)與別國(guó)于各領(lǐng)域的往來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并通過(guò)NLP、熵權(quán)法等方法對(duì)所得數(shù)據(jù)做分析處理，最后以數(shù)據(jù)可視化技術(shù)將其呈現(xiàn)，以直觀展示中國(guó)國(guó)際關(guān)系的變化，令更多民眾了解國(guó)家外交之動(dòng)態(tài)與大國(guó)之風(fēng)采。其數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)方式多樣，為促進(jìn)民眾了解當(dāng)前國(guó)際形勢(shì)及中國(guó)國(guó)際關(guān)系提供了一定研究思路。

關(guān)鍵詞：國(guó)際關(guān)系；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)可視化；爬蟲(chóng)技術(shù)；自然語(yǔ)言處理

中圖分類(lèi)號(hào)：TP391? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）04-0177-04

Application of Entropy Weight Method in Visualization Analysis of China's International Relations

CHEN Sihang1， WANG Wenhong1， ZENG Mengyuan1， SONG Wenming2， JIANG Siyu1

（1.School of Information Science and Technology， Guangdong University of Foreign Studies， Guangzhou? 510006， China;

2.Guangzhou Automobile Group Co.， Ltd.， Guangzhou? 510623， China）

Abstract： In recent years， the global situation has become increasingly tense， and the relations between major countries have become increasingly complex. It has become an important mission of national governments to study and analyze the current international situation. This paper uses big data， data mining and other technologies， collects the communication data between China and other countries in various fields， analyzes and processes the obtained data through NLP， entropy weight method and other methods. Finally， it visually shows the change of China's international relations with data visualization technology， which makes more people understand the dynamic of national diplomacy and great power of country. The data results are presented in various ways， which provides some research ideas for promoting the public to understand the current international situation and China's international relations.

Keywords： international relations; data analysis; data visualization; crawler technology; natural language processing

0? 引? 言

邁入21世紀(jì)，當(dāng)今世界正由“信息時(shí)代”逐步轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)時(shí)代”[1]，隨著全球關(guān)系的日益緊密，國(guó)家貿(mào)易交易金額、投資額等海量數(shù)據(jù)不斷累積，一系列數(shù)據(jù)清晰反映了國(guó)際關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化。而近年來(lái)伴隨著新冠疫情復(fù)雜嚴(yán)峻的發(fā)展態(tài)勢(shì)[2]、俄烏戰(zhàn)爭(zhēng)爆發(fā)等一系列國(guó)際事件的影響，國(guó)際形勢(shì)不穩(wěn)定性、不確定性大幅增加，大國(guó)關(guān)系更趨錯(cuò)綜復(fù)雜，國(guó)與國(guó)之間的貿(mào)易、經(jīng)濟(jì)和文化等發(fā)展情況多元且不可測(cè)，其不穩(wěn)定性與可塑性均有所上升。對(duì)國(guó)際交往中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行合理分析，可清晰地掌握各國(guó)國(guó)際關(guān)系及當(dāng)前國(guó)際形勢(shì)，并幫助相關(guān)從業(yè)人員在處理有關(guān)事務(wù)時(shí)作出更為準(zhǔn)確的判斷。對(duì)此，本文基于自然語(yǔ)言處理與大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)可視化方法，對(duì)中國(guó)與其他各國(guó)在政治、經(jīng)濟(jì)、文化等六大領(lǐng)域的往來(lái)數(shù)據(jù)[3]進(jìn)行采集與分析，并將相關(guān)結(jié)果以可視化形式動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)，使數(shù)據(jù)豐富立體化，旨在展示中國(guó)國(guó)際關(guān)系變化情況，同時(shí)更直觀地觀察各國(guó)與中國(guó)在經(jīng)濟(jì)、文化等方面的聯(lián)系密切程度，令更多群眾了解國(guó)家外交之動(dòng)態(tài)與大國(guó)之風(fēng)采，系統(tǒng)主體框架如圖1所示，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如下：首先利用Python所提供的BeautifulSoup等相關(guān)庫(kù)，對(duì)國(guó)別區(qū)域與全球治理數(shù)據(jù)平臺(tái)、外交部官網(wǎng)等相關(guān)網(wǎng)站的文本及數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并對(duì)所獲數(shù)據(jù)通過(guò)Python及Excel等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理；隨后對(duì)于所得數(shù)據(jù)利用熵權(quán)法等算法進(jìn)行國(guó)家合作度評(píng)分、話題熱度指數(shù)等計(jì)算；最后采用詞云圖、氣泡圖等方式進(jìn)行文本數(shù)據(jù)可視化，通過(guò)繪制餅圖、折線圖、儀表盤(pán)等方式對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。

1? 相關(guān)研究

國(guó)際關(guān)系歷來(lái)是相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者重點(diǎn)研究的議題，對(duì)國(guó)際關(guān)系展開(kāi)研究，有利于我國(guó)了解國(guó)際形勢(shì)，把握自身國(guó)際地位，在國(guó)際交往中掌握主動(dòng)權(quán)。然而其復(fù)雜性、不確定性以及龐大的數(shù)據(jù)量也為相關(guān)的研究分析帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。近年來(lái)，基于國(guó)際關(guān)系分析的研究多以文本或研究報(bào)告的形式展示，各學(xué)者研究角度亦有所不同。南京師范大學(xué)薛浩男等以網(wǎng)絡(luò)新聞文本為數(shù)據(jù)源，結(jié)合信息計(jì)算與地理視角，力圖將國(guó)際關(guān)系與地理學(xué)相融合，對(duì)國(guó)際關(guān)系進(jìn)行分析[4]。吉林大學(xué)齊嘯天則利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，將大數(shù)據(jù)研究與國(guó)際政治預(yù)測(cè)相結(jié)合，通過(guò)文獻(xiàn)梳理、實(shí)例分析及比較研究等方法對(duì)國(guó)際關(guān)系及國(guó)際形勢(shì)作出研判預(yù)測(cè)[5]。北京郵電大學(xué)王駿提出了基于文本挖掘的國(guó)際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)研究，通過(guò)文本挖掘從大規(guī)模文本中構(gòu)建國(guó)際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)利用可視化技術(shù)對(duì)所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析與展示[6]。綜上所述，當(dāng)前有關(guān)國(guó)際關(guān)系的研究已經(jīng)取得一定成果，但目前從可視化角度出發(fā)對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行分析展示的研究仍相對(duì)較少，因此本文立足于國(guó)際關(guān)系分析與可視化技術(shù)，力圖將分析所得數(shù)據(jù)與可視化展示相結(jié)合，打造良好呈現(xiàn)效果。

2? 模型和算法

本文采用熵權(quán)法進(jìn)行國(guó)別合作度評(píng)分計(jì)算。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法[7]，在具體使用過(guò)程中，該算法根據(jù)各指標(biāo)數(shù)據(jù)的分散程度，利用信息熵計(jì)算出各指標(biāo)的熵權(quán)，再根據(jù)各指標(biāo)對(duì)熵權(quán)進(jìn)行一定的修正，從而得到較為客觀的指標(biāo)權(quán)重；因此，結(jié)合熵權(quán)法與國(guó)家信息中心所供評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)[8]，可對(duì)中國(guó)與其他各國(guó)的合作度作出評(píng)價(jià)。

國(guó)別合作度評(píng)分是考量中國(guó)和其他國(guó)家關(guān)系的重要指標(biāo)，能夠直觀地體現(xiàn)兩國(guó)之間的關(guān)系，合作度評(píng)分越高，則兩國(guó)關(guān)系越緊密，如評(píng)分20以下為其他關(guān)系，評(píng)分90以上則為戰(zhàn)略協(xié)作伙伴關(guān)系等。對(duì)于國(guó)別合作度的評(píng)分計(jì)算，結(jié)合國(guó)家信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部[9]提供的國(guó)別合作度測(cè)評(píng)指標(biāo)，本文決定采用“投資合作”“會(huì)議報(bào)道”“文件項(xiàng)目”“貿(mào)易合作”等10項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)中國(guó)與其他國(guó)家合作度綜合評(píng)分。首先，將歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)按式（1）計(jì)算概率：

（1）

其中，pij表示第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的概率，rij表示第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的歸一化結(jié)果，n表示數(shù)據(jù)的數(shù)量。

而為了更好地確定各指標(biāo)的權(quán)重，本文采用信息熵來(lái)描述各指標(biāo)含量的不確定性，按式（2）計(jì)算信息熵：

（2）

其中，Ej表示第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵，pij表示第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的概率，n表示數(shù)據(jù)的數(shù)量。

為提高數(shù)據(jù)的抗干擾能力，本文對(duì)所得信息熵按式（3）計(jì)算冗余度：

Dj=1-Ej? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

其中，Dj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的冗余度，Ej表示第j項(xiàng)指標(biāo)的信息熵。得到冗余度后，按式（4）計(jì)算權(quán)重：

（4）

其中，Wj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重，Dj表示第j項(xiàng)指標(biāo)的冗余度，m表示指標(biāo)的數(shù)量。以中國(guó)與新加坡國(guó)別合作度為例，本文對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，并對(duì)權(quán)重排名前5的指標(biāo)進(jìn)行展示，如表1所示。

最后，依據(jù)式（5）求出合作度綜合得分：

（5）

其中，aij表示第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的數(shù)值，Wj表示第j項(xiàng)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重，m表示指標(biāo)的數(shù)量。綜合得分越高，說(shuō)明該國(guó)家與中國(guó)的國(guó)際關(guān)系越密切。

3? 數(shù)據(jù)可視化

本文參考國(guó)別區(qū)域與全球治理數(shù)據(jù)平臺(tái)所構(gòu)建的數(shù)據(jù)分類(lèi)模式，分別從政治、經(jīng)濟(jì)、文化等六大領(lǐng)域?qū)χ袊?guó)國(guó)際關(guān)系展開(kāi)分析，并對(duì)所得文本及數(shù)值型數(shù)據(jù)以詞云圖、折線圖、氣泡圖等形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。

此處以新加坡與中國(guó)國(guó)際關(guān)系有關(guān)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行部分指標(biāo)可視化展示，其中，“投資合作”指標(biāo)和“旅游與文化”指標(biāo)采用折線圖的可視化方式，“會(huì)議報(bào)道”和“文件項(xiàng)目”指標(biāo)采用詞云圖的可視化方式，“貿(mào)易合作”指標(biāo)采用氣泡圖和折線圖相結(jié)合的可視化方式。本文選用10個(gè)指標(biāo)進(jìn)行熵權(quán)法計(jì)算，最終采用儀表盤(pán)的形式將國(guó)別合作度評(píng)分結(jié)果進(jìn)行可視化。

3.1? “投資合作”和“旅游與文化”指標(biāo)

“投資合作”指標(biāo)是中新國(guó)別合作度綜合評(píng)分計(jì)算的重要指標(biāo)之一，如圖2所示，本文通過(guò)熱度指數(shù)計(jì)算得到一定時(shí)間區(qū)間內(nèi)中新兩國(guó)之間與“通信”相關(guān)的投資合作熱度指數(shù)的變化，并采用折線圖的方式進(jìn)行呈現(xiàn)。與此同時(shí)，本文將熱度指數(shù)進(jìn)行歸一化，以更好地將其作為評(píng)價(jià)指標(biāo)之一帶入熵權(quán)法的合作度評(píng)分計(jì)算中。

如圖3所示，本文將中新兩國(guó)自1994年至2016年以來(lái)的旅客入境情況繪制成折線圖，一方面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化展示，另一方面該數(shù)據(jù)也屬于國(guó)別合作度評(píng)分中“旅游與文化”這一指標(biāo)的一部分，從圖中可看出從1994年至2016年中新經(jīng)濟(jì)“旅客入境”數(shù)量總體呈上升趨勢(shì)，進(jìn)而得出中新旅游業(yè)發(fā)展關(guān)系密切的結(jié)論。

3.2? “會(huì)議報(bào)道”和“文件項(xiàng)目”指標(biāo)

TF-IDF算法是一種用于信息檢索與數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)方法，其中TF表示詞頻，IDF表示逆文本頻率指數(shù)，該算法用以評(píng)估一字詞對(duì)于一個(gè)文件集或一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的其中一份文件的重要程度[10]，字詞的重要性隨著它在文件中出現(xiàn)的次數(shù)成正比增加，但同時(shí)會(huì)隨著它在語(yǔ)料庫(kù)中出現(xiàn)的頻率成反比下降。TF-IDF算法對(duì)使用熵權(quán)法計(jì)算合作度評(píng)分中確定“會(huì)議報(bào)道”和“文件項(xiàng)目”這兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重有著重要作用。本文將前期所采集到的中國(guó)與其他國(guó)家在經(jīng)濟(jì)、文化、政治等方面的有關(guān)文章使用Python所供jieba庫(kù)進(jìn)行分詞與去除停用詞后最終得到有效詞語(yǔ)，再通過(guò)TF-IDF算法進(jìn)行計(jì)算，將得到的詞語(yǔ)按TF-IDF值進(jìn)行排序。

圖4為中國(guó)與新加坡兩國(guó)在經(jīng)濟(jì)類(lèi)別中TF-IDF值排名前50的詞語(yǔ)，從圖中可以看出，中新兩國(guó)經(jīng)濟(jì)在“通信”“信息”與“創(chuàng)新”等關(guān)鍵詞中交流密切，聯(lián)系緊密。

3.3? “貿(mào)易合作”指標(biāo)

本文采用“時(shí)間軸”和“比例氣泡圖”相結(jié)合的方式對(duì)“貿(mào)易合作”指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行呈現(xiàn)。圖5展示了中國(guó)與新加坡兩國(guó)間進(jìn)出口產(chǎn)品的占比情況，氣泡越大，則占比越大，該可視化方式有利于直觀地展示在同一年內(nèi)不同類(lèi)型產(chǎn)品所占比例的情況。經(jīng)過(guò)觀察可知，該數(shù)據(jù)具有差異性和可對(duì)比性，有利于增大“貿(mào)易合作”指標(biāo)的權(quán)重。

點(diǎn)擊圖5氣泡圖中的任意氣泡，即可呈現(xiàn)該類(lèi)產(chǎn)品從1993年至2021年的出口總額變化情況，圖6為中新兩國(guó)經(jīng)濟(jì)“藝術(shù)品”出口總額變化圖，從中可看出在此二十余年間兩國(guó)在該類(lèi)產(chǎn)品的最高出口總額出現(xiàn)于2010年，約為225億美元。

3.4? 熵權(quán)法——國(guó)別合作度評(píng)分

通過(guò)采用熵權(quán)法進(jìn)行計(jì)算，本文得出中新兩國(guó)間的國(guó)別合作度綜合評(píng)分為60.84分，并判定中新關(guān)系為“戰(zhàn)略伙伴關(guān)系”，其詳細(xì)結(jié)果如表2所示。由結(jié)果可知，經(jīng)過(guò)熵權(quán)法計(jì)算所得國(guó)別合作度評(píng)分相比多元線性回歸方法的計(jì)算結(jié)果更接近國(guó)家信息中心所供的標(biāo)準(zhǔn)參考[9]，因此其結(jié)果更具備參考價(jià)值。

如圖7所示，本文采用“儀表盤(pán)”的可視化方式，生動(dòng)地對(duì)中新關(guān)系進(jìn)行展示。

4? 結(jié)? 論

本文基于熵權(quán)法等相關(guān)算法，以國(guó)別區(qū)域與全球治理數(shù)據(jù)平臺(tái)等官方網(wǎng)站所得數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，對(duì)中國(guó)國(guó)際關(guān)系展開(kāi)可視化分析。結(jié)合國(guó)家信息中心所供的國(guó)別合作度指數(shù)進(jìn)行比對(duì)，本文所用方法對(duì)于國(guó)別合作度評(píng)分等計(jì)算具有一定參考意義。同時(shí)，本文以詞云圖等多種方式實(shí)現(xiàn)可視化呈現(xiàn)，為幫助普通群眾與相關(guān)領(lǐng)域研究者快速了解當(dāng)前國(guó)際形勢(shì)及中國(guó)國(guó)際關(guān)系提供了較好的研究思路。

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作者簡(jiǎn)介：陳思杭（2001—），女，漢族，廣東潮州人，助教，學(xué)士學(xué)位，研究方向：軟件工程；通訊作者：姜思羽（1992年—），女，滿族，黑龍江齊齊哈爾人，講師，博士，研究方向：人工智能。

收稿日期：2022-12-01

基金項(xiàng)目：廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃一般項(xiàng)目（GD22CTS02）