数据概览
《新闻联播》自1978年开播以来，一直是国内最具权威性的时政新闻节目，其内容经过严格筛选与审核，涵盖国家政策发布、重大事件报道、社会动态跟踪等多个维度，是研究中国政治、经济与社会变迁的重要一手文本资料。
本数据集收录了 2006 年 9 月 1 日至 2026 年 7 月 30 日期间《新闻联播》每一条新闻的标题与正文文本，时间跨度长达 21 年，几乎覆盖了中国社会发展的所有重要转型阶段——从经济高速增长到高质量发展转型，从重大自然灾害应对到全球疫情防控，从国际赛事举办到复杂国际局势演变。数据总量庞大且时间连续性强，逐日记录了这一时期内重要时政信息的传播内容。
数据参数
数据文件列表展示
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数据样例
下方截图展示了数据的具体内容形式，每条记录包含新闻标题、完整正文文本以及对应的播出日期，便于进行文本挖掘与定量分析。
数据样例：新闻标题、正文与时间字段
研究价值与应用方向
基于这份连续 21 年的权威文本语料，可支撑多维度的学术研究与应用探索，核心方向包括：
1. 政策话语与国家治理研究
通过提取“脱贫攻坚”“双碳目标”“高质量发展”等关键政策术语的词频变化与语境演变，追踪国家战略重心的调整轨迹，分析政策话语体系的建构逻辑与传播机制。
2. 社会议题与公共关注变迁
统计“教育公平”“人口老龄化”“民生保障”等议题的报道频次与表述倾向，梳理不同时期社会关注焦点的演化脉络，反映社会发展进程中的问题回应机制与治理方向调整。
3. 媒介话语与传播范式研究
对比不同时期新闻文本的词汇特征、叙事方式与表达风格，剖析主流媒体在新媒体环境下的话语转型路径，验证议程设置等传播理论在官方媒体中的实践特征。
数据使用建议
•文本预处理：建议在使用前进行分词（如 jieba）、去停用词、去除重复报道等清洗操作；
•时间序列分析：可按日/周/月聚合词频数据，构建政策关注度时间序列；
•主题建模：适合使用 LDA、BERTopic 等方法挖掘潜在议题结构；
•情感分析：可结合预训练语言模型分析新闻文本的情感倾向与态度变化；
•跨平台对比：可将该数据与社交媒体数据（如微博热搜）进行交叉分析，研究官方话语与民间讨论的互动关系。
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来源：Paper数据分析
