基于海量媒体数据的东北亚地缘关系定量研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41671532
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0112.区域可持续发展
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

With the rise of China, and Asia, especially Northeast Asia, getting into the center stage of world affairs, geo-strategic and geopolitical studies has become increasingly important in China. Fundamentally, geo-relations are multilateral relations, just as multibody systems in physics. When geo-relations become tense or crises arise, qualitative or linear quantitative analysis of the situations rarely solves the problem. To cope with this new grand challenge, this project plans to use systems science and complexity science to quantitatively study, based on the in-depth researches on geopolitical relations by Chinese scholars since 1990’s, Global Database of Events, Language and Tone (GDELT), to open up new directions in this largely uncharted territory. Specifically, by constructing country-wide relational networks based on tens of millions of events, we will quantify the temporal evolutions of Northeast Asian countries, identify political hotspots and their changes over time, quantify the temporal evolution of the influences of individual countries and their bilateral relations, and predict the future direction of the evolution of major events in Northeast Asia and the prospect of cooperation in economy, energy, and other areas among Northeast Asian countries.
中国的崛起,正牵动着世界权力中心的转移和国际格局的变动,并带动着亚洲,特别是东北亚,步入世界舞台中心。因此,中国地缘战略和地缘政治学的研究已变得越益重要。地缘关系本质上是多边关系问题,就如物理系统里的多体问题。当地缘关系变得紧张或出现危机时,定性或线性的定量分析很少能解决问题。本项目计划在中国地理学者自上世纪90年代以来对地缘关系深入研究的基础上,用系统科学和复杂性科学的方法,定量研究全球事件、语言和语调数据库(GDELT),以开辟地缘政治研究的新方向。具体的,我们计划通过基于几千万条事件的东北亚国家关系网络,来定量刻画中、日、韩、朝、蒙、俄等东北亚各国历史发展进程的演化,识别全球热点政治区域及其随时间的变迁,研究东北亚各国及美国在东北亚的影响力及双边关系随时间的演化,并预测重大事件的未来走向及东北亚各国间经济、能源等方面的合作前景。

结项摘要

中国的崛起,正牵动着世界权力中心的转移和国际格局的变动,并带动着亚洲,特别是东北亚,步入世界舞台中心。因此,中国地缘战略和地缘政治学的研究已变得越益重要。地缘关系本质上是多边关系问题。当地缘关系变得紧张或出现危机时,定性或线性的定量分析很少能解决问题。在大数据时代,海量数据的收集已成为现实。全球事件、语言和语调数据库(Global Database of Events, Language, and Tone, GDELT)为定量研究东北亚地缘关系提供了强有力的数据支撑。本项目在中国地理学者自上世纪90年代以来对地缘关系深入研究的基础上,利用GDELT数据库、系统科学和复杂性科学的方法,取得了一些非常重要的研究成果。具体如下:基于随机分形理论定量刻画了东北亚各国历史发展进程及多边关系的动态演化;基于相对熵方法实现全球热点区域识别及其动态演化;构建了双边关系指数、国际形象指数和国家影响力指数,以研究东北亚各国以及美国在东北亚的影响力及双边关系随时间的演化,提供了新的量化地缘风险的指标,形成了按天和周持续发布的全球热点事件追踪与观察报告,并尝试基于这些指标构建中国周边安全指数;分析了常见的国际关系模式并归纳了其驱动机理;基于SVD和移动窗口技术的方法对全球重大事件进行预警;实现了重大事件的自动识别与抽取;量化评估东北亚乃至全球的政治风险;探讨了东北亚各国间经济、能源等方面的合作前景,修正了国际贸易定量分析常用的指标。本项目取得的研究结果具有很重要的学术和应用价值,在学术方面,开辟了地缘关系定量研究的新方向,有助于推动国内外关于地缘环境量化研究的发展;在应用方面上,关于风险量化评估、双边及多边关系监测、重大事件预警、热点区域的识别与监测、全球热点事件追踪与观察等方面的研究结果不仅有助于指导中国在海外投资,以减少或规避风险,而且为政府与机构监测地缘环境提供了一种可操作性强、时效性高的工具。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(1)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Complexity changes in the US and China’s stock markets: differences, causes, and wider social implications
美国和中国股市的复杂性变化:差异、原因和更广泛的社会影响
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Entropy
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Jianbo Gao;Yunfei Hou;Fangli Fan;Feiyan Liu
  • 通讯作者:
    Feiyan Liu
Distinguishing Epileptiform Discharges from normal Electroencephalograms Using Adaptive Fractal and Network Analysis: A Clinical Perspective
使用自适应分形和网络分析区分癫痫样放电与正常脑电图:临床视角
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Frontiers in Physiology
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    Qiong Li;Jianbo Gao;Ziwen Zhang;Qi Huang5;Yuan Wu;Bo Xu
  • 通讯作者:
    Bo Xu
Dynamic evolution of sentiments in Never Let Me Go: insights from quantitative analysis and implications
《别让我走》中情绪的动态演变:来自定量分析和影响的见解
  • DOI:
    10.1093/llc/fqz092
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Digital Scholarship in the Humanities
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Qiyue Hu;Bin Liu;Mads Rosendahl Thomsen;Jianbo Gao;Kristoffer L Nielbo
  • 通讯作者:
    Kristoffer L Nielbo
Understanding the non-Gaussian distribution of revealed comparative advantage index and its alternatives
了解显示性比较优势指数的非高斯分布及其替代方案
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    International Economics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Bin Liu;Jianbo Gao
  • 通讯作者:
    Jianbo Gao
Analyses of geographical observations in the Heihe River Basin: Perspectives from complexity theory
黑河流域地理观测分析:复杂性理论的视角
  • DOI:
    10.1007/s11442-019-1670-6
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    Journal of Geographical Sciences
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    GAO Jianbo;FANG Peng;YUAN Lihua
  • 通讯作者:
    YUAN Lihua

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基于能谱CT的影像组学术前预测进展期胃癌淋巴结转移的价值
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  • 通讯作者:
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    --
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  • 通讯作者:
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    高剑波

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基于高频数据的中国股市羊群效应、时空混沌和系统风险的研究
  • 批准号:
    71661002
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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