【摘 要】
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COVID-19疫情不断蔓延为国际政治、外交关系等带来深刻影响.目前基于复杂网络方法的国际关系研究较少考虑节点的空间属性,难以探索国际关系的动态演化模式及其空间分布特征.该文提出一种结合时间序列聚类与空间统计的国家关系交互网络演化模式探测方法.基于2020年1月-2021年3月的GDELT数据构建国家关系交互网络,基于节点的演化特征,应用K-means聚类算法将节点划分为6种类型,结合局部连接统计方法分析节点演化模式的空间分布特征.研究表明:面对疫情冲击,各国为控制疫情蔓延倾向于参与合作交互事件;国家关系
【机 构】
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武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉430079;中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院,湖北 武汉430074
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COVID-19疫情不断蔓延为国际政治、外交关系等带来深刻影响.目前基于复杂网络方法的国际关系研究较少考虑节点的空间属性,难以探索国际关系的动态演化模式及其空间分布特征.该文提出一种结合时间序列聚类与空间统计的国家关系交互网络演化模式探测方法.基于2020年1月-2021年3月的GDELT数据构建国家关系交互网络,基于节点的演化特征,应用K-means聚类算法将节点划分为6种类型,结合局部连接统计方法分析节点演化模式的空间分布特征.研究表明:面对疫情冲击,各国为控制疫情蔓延倾向于参与合作交互事件;国家关系交互网络中的不同时序演化模式总体按照节点的点度中心性强度由高到低分布;疫情防控期间网络中始终处于边缘地位的节点在空间分布上呈现聚集特征,而核心节点空间分布较分散.通过研究网络节点的时序演化模式及空间分布特征可为公共卫生危机事件期间国际关系与地缘政治研究提供新思路,对于危机事件期间制定外交政策与应对策略具有一定参考价值.
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