本篇是对外心态篇报告。2020年，席卷全球的新冠疫情构造了新的国际格局与国家关系，各国在疫情中的一举一动牵动着普通网民的关注，甚至改变了民众对各个国家、外国政要人物的情感态度。本报告依据2020年（2020年1月1日至2020年12月19日）百度指数搜索量排名，筛选出澳大利亚、巴基斯坦、丹麦、德国、俄罗斯、法国、韩国、加拿大、美国、日本、塞尔维亚、伊朗、意大利、印度、英国等十五个“热门”国家，运用大数据文本分析与博文质性解读相结合的方法，研究百度指数搜索数据及新浪微博随机博文数据的演进趋势，以探究网民对不同国家的情感态度变化。具体而言，依托2019年第四季度至2020年第四季度随机下载的新浪微博博文数据库6250万条博文，通过基于字典的情感分析法，选择关键词，按照“分词—搜索—配对”的分析流程计算演进趋势，所获结果描述了网民对特定国家的好感度比例和反感度比例。

▲图1：十五个国家关键词百度指数（2020年1月1日-2020年12月20日）总和（数据来源：百度指数）

数据显示，2020年网民关注度最高的国家是美国，网民对关键词“美国”的全年搜索指数在十五个国家中最高，远高于其他国家。中美关系是网民心中最核心的国际关系，网民对其他国家的关注度、态度与认知，也很大程度上与中美关系、美国相关事件呈现明显的关联性。

▲图2：关键词“美国”、“日本”、“韩国”、“意大利”、“塞尔维亚”、“巴基斯坦”、“英国”、“丹麦”搜索度指数（2020年1月1日-2020年12月20日）全年变化趋势（数据来源：百度指数）

数据显示，网民对日本、韩国、意大利、塞尔维亚、巴基斯坦、英国等国家的关注度均在2020上半年，即疫情全球大流行期间呈现出明显的增长，而在国内疫情状况稍缓的2020年下半年几乎保持不变。

对比2019年同时期数据发现，与疫情前更关注他国经济、政治冲突不同，2020年网民更关注其他国家疫情的发展，对各国的搜索关注度与各国的疫情发展状况基本吻合。2020年3月英国疫情恶化、“群体免疫”政策提出期间，网民对英国的搜索关注度指数从10000上升至32000；而7月14日英国禁用华为5G事件期间，网民的关注度指数仅从5000上升至10000，网民对政治、经济冲突的关注度远低于对疫情话题的关注度。对最受关注的美国而言，虽然网民的关注度也因为美伊关系和美国大选等原因在1月与11月呈现出明显增长，但关注度最高值仍出现在5至6月美国新冠疫情恶化期间。疫情的全球流行趋势成为2020年影响网民关注国际形势的核心影响因素。

▲图3：关键词“印度”、“澳大利亚”、“加拿大”、“俄罗斯”搜索度指数（2020年1月1日-2020年12月20日）全年变化趋势（数据来源：百度指数）

数据显示，网民对印度、澳大利亚、加拿大、俄罗斯的关注度并未随着各国疫情的发展而变化。结合微博质性文本解读，这些国家在2020年第一季度疫情状况并不紧张，而在三、四季度时，国内疫情得到有效控制，网民的注意力不再集中于疫情话题。网民对这些国家关注度的增长期与极值分别出现在2020年6月17日中印边境冲突时期，1月上旬澳大利亚山火肆虐时期，5月28日孟晚舟在加拿大被判有罪时期，1月15日俄罗斯总理宣布政府集体辞职四个时期。对于年初疫情并不严重的国家而言，网民的关注度也受到关系国际形势、全人类命运的重大事件，以及关系中国核心利益的国际冲突事件的影响。

▲图4：网民对塞尔维亚、意大利、英国的情感态度倾向指数（2019年第四季度、2020年第一季度、2020年第二季度、2020年三四季度）变化趋势（数据来源：新浪微博博文情感分析）

数据显示，2019年第四季度到2020年第一季度是网民对国家情感态度波动最大的时间段，网民对大部分国家的情感态度都呈现好感度上升、反感度下降的趋势。疫情作为不可抗力影响到国际关系的方方面面，国家行为改变了网民对不同国家的看法与态度。在2019年的常态化语境中，其他国家如发生突发事件，网民的语义会呈现“围观”“看热闹”的心态，在新冠肺炎疫情全球大流行的背景下，中国遭遇了前所未有的困难，国际社会也面临着共同的挑战。中国网民开始更多从人类命运共同体出发思考与表达，表现为对受新冠疫情、自然灾害伤害各国的共情与鼓励，嘲讽和唱衰等消极语义表达较疫情前有所减少。例如对意大利、英国等疫情较为严重的国家，网民表现出大量对这些国家的共情和支持。

2019年第四季度至2020年第四季度，网民对塞尔维亚、意大利、英国三国的好感度整体上升、反感度整体下降，形成好感上升型的情感变化模式。以塞尔维亚为例，网民在2019年第四季度对塞尔维亚的好感度为32%、反感度为41%，至2020年三四季度，好感度达到53%、反感度则下降至28%。2019年，大部分网民对塞尔维亚并不熟悉，关于塞尔维亚的博文正向和负向的情感均不明显，停留在讨论塞尔维亚相关历史、社会问题，如“萨拉热窝的一声枪响，掀起了第一次世界大战的序幕”等。2020年塞尔维亚因新冠疫情求助中国、中国援助塞尔维亚等事件提高了塞尔维亚的知名度，微博博文中大量出现关于塞尔维亚疫情、中塞关系的讨论。网民的情感态度一方面表现为对塞尔维亚的关心与鼓励、对中塞友谊的回忆，如“中国同塞尔维亚是好兄弟、好伙伴、好朋友、好同志，必须帮！”、“专机来接人，总统去接机，这规格！好想去塞尔维亚看看这个可爱的国家，风景一定很美！”等；另一方面则表现为对中方援助行动的赞赏与自豪，如“中国一直都在积极地承担自己作为大国的责任，中国也一直在践行人类命运共同体的主张，中国无愧于大国的称号”等，推动了疫情期间中国网民对塞尔维亚好感度的迅速提升。

▲图5：网民对丹麦、印度的情感态度倾向指数（2019年第四季度、2020年第一季度、2020年第二季度、2020年三四季度）变化趋势（数据来源：新浪微博博文情感分析）

数据显示，2019年第四季度至2020年第四季度，网民对丹麦、印度等国家的好感度整体下降，反感度整体上升，形成了反感上升型的情感变化模式。

2019年第四季度，网民对丹麦的好感度为45%、反感度为19%，至2020年第一季度，好感度下降为35%，反感度上升为37%，出现态度反转。2019年，关于丹麦的语义讨论多集中于旅游、留学等议题，整体好感度较高。疫情期间因丹麦辱华事件，网民集中表达了愤怒情绪，如“做人不要太丹麦”等。

印度是2020年网民反感度最高的国家之一，反感度最高值超过60%。2019年第四季度，网民对印度的好感度为33%，反感度为47%；至2020年第二季度，好感度下降至22%，反感度逐渐上升至最高值63%后又有所下降。在2020年第二季度前，相关微博语义集中于对印度的政治、经济、环境等方面的讨论，抑或是将印度的发展作为中国的竞争对象。2020年第二季度开始，中印边境冲突升级、中印关系紧张，微博语义更多倾向表现愤怒情绪。

▲图7：网民对德国、俄罗斯的情感态度倾向指数（2019年第四季度、2020年第一季度、2020年第二季度、2020年三四季度）变化趋势（数据来源：新浪微博博文情感分析）

数据显示，2019年第四季度至2020年第四季度，网民对美国、日本、韩国、德国、俄罗斯等国家的好感度、反感度水平维持长期稳定，变化幅度较小，几乎没有交替变化的趋势，形成泾渭分明型的情感模式。

2019年至2020年，尽管有持续的经贸、政治、外交摩擦的影响，网民对美国的情感态度基本保持稳定。即便是疫情期间美国的抹黑、制裁也没有带来明显的情感态度波动。数据显示，网民对美国的好感度最高值为32%、最低值为26%，反感度最高值57%、最低值47%,反感度始终远高于好感度。

中国与日本、韩国的外交关系久远悠长，网民也形成了相对稳定的认知框架与情感态度。疫情期间，两国对中国施以援手之时，好感语义集中于表达对援助的感谢，如“谢谢欧巴！”或对该国社会、民族的赞赏，如“日本很多民众是很好的”等；反感语义也会囿于历史问题、国际冲突，强调固有矛盾，如“日本也加油，钓鱼岛是中国的”等。数据显示，韩国是2020年全年网民情感波动最小的国家，网民对韩国的好感度最高值为32%、最低值为24%，反感度最高值57%、最低值51%。

德国、俄罗斯两国向来与中国交好，在网民心中也是友好国家的代表，在疫情期间两国的行为也是与中国友好关系的延续，因此网民的好感度相比于疫情前并无显著上升或下降。数据显示，2019年第四季度至2020年第四季度，网民对德国、俄罗斯的情感态度始终保持着较为接近的水平。网民对两国的情感态度变化波动小，且好感度、反感度水平极为接近，网民对德国、俄罗斯两国的好感度始终保持在30%至40%区间内，反感度始终保持在40%至50%区间内，平均波动值保持在5%的水平内。

疫情期间的国家行为改变了网民的态度，但综合对十五个国家的情感变化模式可以看出，同样的援助或抹黑行为，不同的国家可能产生不同的情感变化：有的国家情感变化明显、有的国家变化交错复杂、有的国家几乎不受疫情影响。为了探究疫情中不同国家情感模式的形成，课题组统计了中国海关总署记录的2020年1月至11月中国与各国进出口贸易总额数据（单位：亿元人民币），收集了中国与各国的外交关系资料，依据不同的外交关系定位内涵对各国与中国的外交友好程度进行赋值，在交叉分析中探索国家类型与网民情感间的关系。

数据显示，美国、日本、韩国三国2020年1月至11月与中国的进出口贸易额分别为36483亿元、19969亿元、18809亿元，位于十五个国家的前三位，且远高于各国平均值。这些国家与中国的贸易往来频繁，网民对这些国家更为熟知，在长期的认识积累中形成了稳定、深刻的印象。受到固有的立场、经验等影响，网民对这些国家形成固定的认知模式，很难随疫情等偶然事件发生大幅度变化。

数据显示，德国、俄罗斯两国2020年1月至11月与中国的进出口贸易额分别排在十五国中的第四名与第六名，同属与我国经贸联系较强的类型。网民对两国的情感态度也同样呈现全年稳定、无明显变动的特征。不同于美国、日本、韩国的是，网民对德国、俄罗斯的好感度与反感度极为接近，这主要是因为两国与我国的外交友好程度较高，形成网民情感态度平稳，且好感度、反感度相近的情感模式。

注：外交友好程度统计与赋值计算详情见附录表

▲图8：网民对巴基斯坦、伊朗的情感态度倾向指数（2019年第四季度、2020年第一季度、2020年第二季度、2020年三四季度）变化趋势（数据来源：新浪微博博文情感分析）

数据显示，2019年第四季度至2020年第四季度，网民对巴基斯坦、伊朗的情感态度呈现复杂的交错变化，网民对两国由反感度较高变化为好感度较高，继而反感度又超越好感度，形成多个交错点波动的复杂变化情感模式。以巴基斯坦为例，2019年第四季度网民的好感度为36%、反感度为40%，至2020年第一季度，好感度上升为43%，反感度下降为22%，好感度超越反感度。疫情期间，对巴基斯坦的好感多为感谢巴基斯坦倾国力的援助、对中巴友谊的赞叹，如“真要被坦哥感动死了，以后谁说巴基斯坦不好我和谁急”等，而负面的情绪多为对巴基斯坦蝗灾、疫情的担忧与怜悯。

数据显示，网民情感模式呈现不同形式波动交错结果的国家，与中国的进出口贸易额较低。与美国、日本、韩国不同，这些国家与中国的经贸联系不强，普通网民对其熟知程度也相对较低，尚未形成对这些国家统一的、固定的认知模式。因此网民对这些国家的情感态度更容易受到疫情等突发事件的影响，形成好感度、反感度大幅度交错变化的情感模式。

▲图9：网民对德国、俄罗斯的情感态度倾向指数（2019年第四季度、2020年第一季度、2020年第二季度、2020年三四季度）变化趋势（数据来源：新浪微博博文情感分析）

数据显示，2019年第四季度至2020年第四季度，网民对加拿大、法国、澳大利亚三国的情感态度呈现出好感度先降后升、反感度先升后降，两端情感平稳、中间态度分化的趋同型情感变化模式。

2019年第四季度，网民对加拿大的好感度为34%，反感度为39%，至2020年第二季度，网民好感度下降至28%，反感度上升为53%。这一时期孟晚舟事件发酵升级，中国和加拿大关系紧张化，带来网民对加拿大态度的阶段性分化。

2019年第四季度，网民对法国的好感度为51%、反感度为45%，至2020年第一季度，好感度下降为31%，反感度上升为48%，反超好感度。其中消极情绪多集中于对法国新冠疫情发展、法国集会抗议等事件的负面情绪，如“法国人民对疫情的态度？长点心吧这帮铁憨憨，真的服了”等；正面情绪则集中于对援助的感谢与赞赏、对法国的早日战胜疫情的期望，如“希望法国早日恢复平静”等。

澳大利亚亦是2020年网民反感度较高的国家之一，网民全年的反感度均远高于其好感度，且反感度数值变化较大。从2019年第四季度到2020年第一季度，反感度值从55%上升到极值75%，好感度由28%下降到了10%，而后二者的差距逐渐收拢。从具体的语义解读看，常态环境下，网民对澳大利亚的反感多来自于政治冲突，例如假警车事件期间网民的态度；而2020年第一季度反感情绪最高点的博文多在表达对山火肆虐中受伤动物的怜悯、以及对澳大利亚控制山火不力的愤怒与批评，如“麻烦快点去救火吧!地球是大家的，那也是动物的家园”等。

来源 | 传播与国家治理研究中心