为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。

回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功地应用在本专业的学习和科研中，在看到数据科学魅力的同时，也将自己打造成为了交叉复合型的创新型人才。下面让我们通过来自8个院系的10位同学代表一起领略他们的风采吧！

在参加大数据能力提升项目期间，我完成的一篇探讨中国社交媒体语境下气候变化讨论的论文获得了由国际传播学会2022年年会环境传播分会颁发的“最佳学生论文奖”（Top Student Paper Award）。

在这篇论文中，我探讨了“气候变化”和“全球变暖”这一对看似相似、但实则具有不同内涵的气候术语在中国语境下的使用模式，以及和术语相关联的内容框架对人们的气候变化态度产生的影响。在传播学研究中，命名方式通常就是一种强调框架（Liu et al., 2021），对一个问题的命名方式的微小变化，可能导致公众对该问题的认识、评价和解释产生重大的转变（Schuldt et al., 2011）。在气候变化传播中，“气候变化”和“全球变暖”即是一对经常被互换使用的术语，二者强调了气候问题的不同方面（Whitmarsh, 2008）。过去的研究指出，政治精英通常利用术语的力量来影响人们形成与其意识形态立场一致的政策态度。例如，在美国政治中，共和党人使用“全球变暖”比“气候变化”更加频繁，共和党政治精英如特朗普经常用“全球变暖”这个词来质疑全球变暖的真实性，而且经常将全球变暖与一个骗局主题联系在一起。与“气候变化”相比，“全球变暖”这种修辞策略迎合了美国公众对全球变暖的怀疑（Schuldt et al., 2017）。

由于世界新兴经济体（如中国、印度、巴西和南非等）在应对全球气候变化方面被视为越来越有影响力的参与者（Hurrell & Sengupta, 2012），了解这些国家如何看待和解释气候问题已成为当下学界关注的关键问题。中国是否如西方社会一样，对气候变化术语存在什么偏好？在中国语境下，不同的气候术语是否会引发不同的情绪，影响人们对气候变化的认知和行为倾向，就像“气候变化”和“全球变暖”这对术语在西方国家语境下所呈现的那样（Lineman et al., 2015）？本研究便旨在通过对中国的研究来回答这些问题。作为世界第二大经济体和最大的温室气体排放国，中国已被置于全球气候变化讨论的中心。通过分析中国对气候变化术语的选择，以及这些术语在多大程度上影响了公众舆论，本研究探索了中国如何解释和解决气候变化问题，这将有助于加深我们对西方社会之外的发展中国家在气候变化问题上的态度、立场和战略的理解。

本研究主要结合人工内容分析和计算机辅助内容分析的方法展开分析。本研究的数据集包含了B站平台上的观看量最高的1212个气候变化主题相关的视频，经过去重和预处理，最后保留了标题中带有“气候变化”词语的130个视频，标题中带有“全球变暖”标签的180个视频，我们进一步采用爬虫抓取到了“气候变化”视频下的62540条用户评论和“全球变暖”视频下的18864条评论。我们进一步使用人工编码的方法对视频的发布者类型和其采用的框架进行分类，并使用基于NRC词典的情感辞典对相应视频下的用户评论展开情感分析，再使用Python和Gephi对不同标签下的视频评论进行概念提取及可视化，数据处理流程如图1所示。

图1：本研究的数据抓取及分析流程

本研究通过分析社交媒体Bilibili上浏览量最高的视频，以及这些视频下的用户评论，我们发现，中国政府账号倾向于使用“气候变化”这一表述，并将气候变化与政治联系起来；而个人性质的账户则倾向于使用“全球变暖”一词，并主要从气候变化的潜在影响来理解气候问题。相应地，从对视频评论的分析中可以看出，公众的看法也表明了政治化（含有“气候变化”词语的标题下的视频）和非政治化（含有“全球变暖”词语的标题下的视频）之间的差异。此外，对特定视频框架的用户情绪反应的分析揭示了特定模式。在使用“气候变化”和“全球变暖”词语的视频下，采用政治框架与用户的愤怒和厌恶情绪呈正相关，而影响框架则与用户在评论中表露的恐惧和悲伤情绪相关。这种基于不同术语使用的政治化和非政治化之间的区别，揭示了特定的传播策略能够显著地改变公众对重要公共问题的理解。

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