方法说明
全球涉华经济舆情监测及经济安全化指数 · 作者：陆泓承（清华大学新闻与传播学院）· 个人主页 · luhc23@mails.tsinghua.edu.cn
1. 测量什么
本看板每周统计全球英文网络新闻中涉及中国经济的报道，观察报道量、议题、来源国和常见说法的变化，并编制经济安全化指数：涉华经济报道的标题中，把经济议题与国家安全、军事、间谍、网络安全、关键供应安全、胁迫，以及制裁、禁令、出口管制、投资审查等安全措施联系在一起的报道所占的比例。
按哥本哈根学派的定义，安全化的完成还取决于受众是否接受、非常规措施是否获得正当性。本指数只观察新闻标题，衡量的是媒体话语层面的安全化。
2. 数据与样本
- 来源：GDELT 全球知识图谱（GKG 2.1）英文新闻流，每 15 分钟一个文件，以 UTC 周一为一周起点。
- 涉华判定：标题中出现中国、北京、人民币或主要中国企业名称。
- 经济判定：标题命中六类经济议题之一：宏观经济、科技创新、能源与产能、企业出海、对外投资、供应链与贸易摩擦。一篇报道可同时属于多个议题。
- 去重：同一周内标题相同的报道视为转载，只计一次。
- 来源国：按媒体域名判定，依次使用人工对照表、机构映射表、国家顶级域名和该网站报道的地点分布；无法判定的不进入国别比较。
- 海外与中方：中国大陆媒体不计入海外报道，单列为对照组；新闻聚合站群、内容农场与企业新闻稿不计入。
- 时间范围：GDELT 自 2019 年第四季度起提供页面标题，主指数从这时开始。2015 年以来的长期序列改用网址中的标题片段判定，只用于观察长期走势，数值不与主指数直接比较。2025 年起使用全部文件，此前每小时取 1 个文件（约四分之一）抽样，报道量图表已按抽样比例换算。
3. 安全化报道的判定
判定规则以 Baele & Sterck (2015) 的安全化词表为起点，在经济新闻标题上逐词检验，删去在标题中多为非安全含义的词，补入间谍、网络、犯罪等类别，形成 11 类标题规则：军事、威胁、对抗、情报间谍、网络安全、安全、供应安全、措施、强迫劳动、胁迫、犯罪。
| 情形 | 判定 | 示例 |
|---|---|---|
| 涉华犯罪（走私、非法采矿、网络诈骗等） | 计入 | Nigeria arrests 14 Chinese over illegal lithium processing |
| 比喻式经济威胁 | 计入 | Cheap goods from China threaten factory jobs in Thailand |
| 科技战、贸易战、冷战 | 计入 | How is the US-China tech war going? |
| 价格战、竞争对手、战略合作等商业用语 | 不计入 | NIO, CGN reach strategic partnership |
| 无经济内容的纯军事新闻 | 不进入经济样本 | Type 076 amphibious assault ship… |
4. 指数构造
周度占比 = 当周安全化报道数 ÷ 当周海外涉华经济报道数
指数 = 周度占比 ÷ 2025 年平均占比 × 100
指数 = 周度占比 ÷ 2025 年平均占比 × 100
指数为 100 表示与 2025 年平均水平相当，高于 100 表示安全化报道的比例更高。构造方式参照两个常用的新闻指数：地缘政治风险指数（Caldara & Iacoviello, 2022）以相关报道占比构造指数，并区分“威胁”与“行动”；经济政策不确定性指数（Baker, Bloom & Davis, 2016）对不同来源分别标准化后合成。
- 置信区间：每周占比给出 95% Wilson 区间。
- 分项：安全话语（威胁、对抗、间谍、网络、供应安全、胁迫、犯罪等表述）与安全措施（禁令、制裁、出口管制、投资审查等）分别成指数。
- 稳健性：另算两条线作对照。国家等权：各来源国按自身波动标准化后等权平均，避免美国媒体主导结果；固定信源：只用绝大多数周都出现的媒体，排除 GDELT 收录变化的影响。
- 样本提示：报道量明显低于近期水平的周会在图中标出；最新一周可能因 GDELT 延迟而小幅修订。
- 事件对照：每期列出指数跳升最大的几周及当周覆盖最广的安全类事件，便于与已知事件对照。
5. 议题榜、国别焦点与叙事
- 议题榜：用句向量模型（all-MiniLM-L6-v2）把标题按语义聚类。同一周内语义相近的标题合为一个“事件”，一段时间内语义相近的事件合为一个“议题”。季度议题须至少出现在 4 周、4 个来源国；年度议题须至少 10 周、6 个来源国。中文议题名和一句话概括由大模型依据原始标题生成，页面同时列出原始标题供核对。
- 国别焦点：用带先验的加权对数几率（Monroe, Colaresi & Quinn, 2008）比较某国与其他国家的议题分布，报道较少的国家会被自动拉向整体水平，避免小样本造成的夸大。
- 叙事追踪：按“综合长期型论断、产业性指控与制度性争议、事件性与概念性说法”三层整理常见说法，另设“机遇与正面叙事”作对照，按标题关键词计数。
6. 局限
- 样本限于 GDELT 收录的英文网络新闻，不代表全部国际舆论，也不代表各国受众的看法。
- 只分析标题，正文中的论证与立场无法观察；指数适合看相对变化和趋势。
- 来源国按网站域名推断，跨国媒体和转载平台可能存在误判。
- GDELT 收录的信源随时间变化较大，长期比较以比例为准，不比较报道篇数。
7. 更新、数据与引用
- 更新：每周一自动更新上一完整周的数据。
- 数据下载：周度指数 CSV（含置信区间、分项与稳健性口径）。
- 许可：数据与图表以 CC BY 4.0 发布，使用请注明出处。
建议引用：陆泓承. 全球涉华经济舆情监测及经济安全化指数 [数据集与看板]. 2026. https://monitor.luhongcheng.cn/ （访问日期）
参考文献
- Baele, S. J., & Sterck, O. C. (2015). Diagnosing the securitisation of immigration at the EU level. Political Studies, 63(5), 1120–1139.
- Baker, S. R., Bloom, N., & Davis, S. J. (2016). Measuring economic policy uncertainty. Quarterly Journal of Economics, 131(4), 1593–1636.
- Buzan, B., Wæver, O., & de Wilde, J. (1998). Security: A New Framework for Analysis. Lynne Rienner.
- Caldara, D., & Iacoviello, M. (2022). Measuring geopolitical risk. American Economic Review, 112(4), 1194–1225.
- Monroe, B. L., Colaresi, M. P., & Quinn, K. M. (2008). Fightin' words. Political Analysis, 16(4), 372–403.