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乔治华盛顿大学(George Washington University)的谢周丹(Zhoudan Xie)进行的一项研究表明,文本和数据挖掘可以快速分析大量新闻文章,从而发现关键的、及时的趋势。

政府机构已采取各种监管行动应对COVID-19大流行。人们对这些监管反应怎么看?哪些话题引发了最多的讨论?最重要的是,哪些法规应该得到最迫切的解决?

为了回答这些问题,乔治华盛顿大学研究员谢周丹与ProQuest合作进行了一个特殊的文本与数据挖掘(TDM)项目。利用ProQuest的新文本和数据挖掘解决方案TDM Studio,她分析了大量近期美国有关COVID-19和监管的新闻文章。她的目标是:看看哪些话题被写得最频繁。

从最初的想法到最终的输出,TDM Studio让像Xie这样的研究人员可以在创纪录的时间内访问当前的新闻和学术内容,这大大减少了前期数据收集和格式化所需的时间和精力。这使得研究人员能够快速揭示各种来源数据集内部和之间的关系、模式和连接,包括当前和历史的ProQuest内容。

利用专门为COVID-19研究而整理的100多万篇文章的数据集,谢的分析确定了2020年1月至4月期间文章中的16个主题——从“隔离和重新开放”到“石油价格”。“这些主题反映了不同时期的流行程度和趋势,反映了媒体对COVID-19监管政策反应的关注变化。

没有人可以手动阅读100万篇文章,所以像TDM Studio这样的工具对于分析这些数据量是至关重要的。该项目帮助谢了解了新冠肺炎相关新闻中所谈论的监管问题的一般模式和趋势。

谢说:“有了TDM工作室提供的丰富资源,进一步的文本挖掘和分析可以用于回答监管研究中更具体的问题,产生见解,为决策者提供信息,并帮助经济从大流行中复苏。”

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2020年7月10

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