典型文献
COVID-19期间国家关系交互网络时空分析研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
COVID-19;GDELT数据;时间序列聚类;国际关系;复杂网络;时空分析
中图分类号：
作者姓名：
朱炤瑗;秦昆;关庆锋;罗萍;姚博睿;漆林;周扬
作者机构：
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
文献出处：
引用格式：
[1]朱炤瑗;秦昆;关庆锋;罗萍;姚博睿;漆林;周扬-.COVID-19期间国家关系交互网络时空分析研究)[J].地理与地理信息科学,2022(01):15-22
A类：
B类：
国家关系,交互网络,时空分析,国际政治,外交关系,复杂网络方法,国际关系,空间属性,动态演化,演化模式,空间分布特征,时间序列聚类,空间统计,网络演化,探测方法,GDELT,演化特征,means,聚类算法,节点划分,局部连接,统计方法,疫情冲击,时序演化,度中心性,疫情防控期间,核心节点,节点空间,研究网络,网络节点,公共卫生危机,危机事件,地缘政治,外交政策,略具
AB值：
0.378867
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