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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李樂群
研究生(外文):Leh-Chun Lee
論文名稱:「出口轉內銷」:中國外交部發言人推特文轉入官媒新聞宣傳研究
論文名稱(外文):“Borrowed boats”: Propagandizing tweets from Chinese Foreign Ministry Spokespersons’ Twitter into Chinese state media
指導教授:鄧志松鄧志松引用關係周嘉辰周嘉辰引用關係
指導教授(外文):Chih-Sung TengChelsea C. Chou
口試委員:陳至潔游智偉
口試委員(外文):Chih-Chieh ChenChih-Wei Yu
口試日期:2023-01-31
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:國家發展研究所
學門:社會及行為科學學門
學類:綜合社會及行為科學學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2023
畢業學年度:111
語文別:中文
論文頁數:89
中文關鍵詞:中國宣傳研究出口轉內銷文字探勘主題分析文本分群文字散布圖
外文關鍵詞:China propagandadomestic propaganda from External Propagandatext miningtopic modeldata clusteringScattertext
DOI:10.6342/NTU202300599
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「講好中國的故事」是習近平作為對外宣傳的口號,然而近年來中國對外的言論中,流露戰狼外交的激進形象,利用中國境內屏蔽的西方社群媒體推特,進行對外宣傳。而中國內部,網路新聞媒體受到政府監管,中國官媒採用外交部發言人推特文,對內傳達發言人在推特上的言論。本研究欲探討什麼樣的外交發言人推特文會被轉入中國官媒,藉由比較有被轉入官媒的推特文和沒有被轉入的推文;本研究的主要問題:1.外交發言人推特文的主題有哪些?轉貼率高的主題為何?2.外交發言人推特文分為有轉組和沒轉組。兩組推文的字詞使用差異為何?

本研究藉由文字探勘的方法,使用非負矩陣分解模型(NMF)和K-means模型進行文本分群,並利用文字散布圖工具(Scattertext)找出兩組推文字詞頻率的差異。研究發現,中國外交部發言人的推文轉貼率,以「美國爭議」相關的主題被轉到國內的機會最高,內銷推文呈現美國負面形象、美中關係問題、美國內部社會種族問題;其次,與「內政發展」相關的推特文會被轉入地方官媒新聞中,主要呈現地方觀光景觀和傳統文化,讓地方人民知曉外交發言人向世界推銷地方特色。
In recent years, the “tell China stories well” diplomatic strategy adopted by Chinese president Xi Jinping has leaned towards an aggressive posture. Part of this so-called “wolf warrior diplomacy” utilizes the Western social media platform Twitter as its tool for external propaganda. At the same time, the Chinese Communist Party (CCP) continues its domestic censorship, which ironically bans the use of Twitter by the broader Chinese public. Interestingly, it can be observed that some of the external propaganda materials initially published on Twitter are translated and republished in the state-run media for domestic consumption, while others are not.

In this study, we examined tweets posted by the two then-Chinese Ministry of Foreign Affairs spokespersons, Hua Chunying and Zhao Lijian. Some of those tweets were only targeting externally (hereinafter referred to as Group Ext.), while some of the tweets were also transferred, in effect, for domestic republication (hereinafter referred to as Group Dom.). We compared these two groups of tweets to determine how they were distinguished in terms of the topics covered and the frequency with certain phrases were used. Based on machine learning methods, the study used non-negative matrix factorization (NMF) and K-means to identify tweets by topic-based clusters. We also analyzed term frequency with Scattertext in both Group Ext. and Group Dom.

The study found that the tweets of Chinese Ministry of Foreign Affairs spokespersons had the highest chance of being transferred to the domestic audience when they were related to "US controversies". Domestic promotional tweets presented negative images of the United States, issues related to US-China relations, and social and racial issues within the United States. Second, tweets related to "internal development" were more likely to be transferred to local government-run media, which mainly presented local tourism and traditional culture, making local people aware of the diplomatic spokesperson promoting local characteristics to the world.

This study presents a data science approach to Chinese domestic propaganda and contributes to an understanding of China’s public diplomacy.
謝辭 i
中文摘要 ii
英文摘要 iii

第一章 緒 論 1
第一節 研究背景 1
第二節 問題意識 4
第三節 研究目的與主要研究問題 6
第二章 相關理論回顧與文獻探討 7
第一節 相關概念回顧:中國「出口轉內銷」的宣傳模式 7
第二節 相關理論檢討 9
第三章 研究設計 16
第一節 研究方法 16
第二節 研究流程 21
第三節 研究對象與資料來源 22
第四章 文本分群 28
第一節 NMF分析 28
第二節 K-means分析 32
第五章 關鍵字詞頻率比較 36
第一節 高頻關鍵字詞 36
第二節 有轉組TF-IDF 高頻字詞 38
第三節 沒轉組TF-IDF 高頻字詞 39
第六章 文字散布分析 41
第一節 字詞頻率散布分析 41
第二節 詞組頻率散布分析 64
第三節 主題散布分析 70
第四節 小結 71
第七章 結論 72
第一節 主要研究發現 72
第二節 研究限制 76
第三節 後續研究建議 77
參考文獻 79
附 錄 85
壹、中文
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