《新闻联播》每日文本数据（2006.9.1-2025.6.3）
本文所涉及的数据涵盖了 2006 年至 2025年间《新闻联播》每一条新闻的标题及对应的内容文本。这一时间跨度长达 18 年，几乎贯穿了中国社会发展的重要转型期，包含了多个关键的历史阶段，从经济高速增长期到高质量发展阶段，从应对重大自然灾害到防控全球性疫情，从重大赛事举办到国际局势的复杂演变等，数据总量庞大且时间连续性强，完整记录了这一时期内每日重要时政信息的传播内容。
这些数据来源于对中央广播电视总台《新闻联播》节目内容的爬取。《新闻联播》作为中国最具权威性和影响力的时政新闻节目，自 1978 年开播以来，始终承担着传递国家政策、报道重大事件、反映社会动态的重要功能，其内容经过严格的筛选和审核，具有高度的官方性和公信力，是研究中国政治、经济、社会、文化等领域发展变化的重要一手资料。
该数据具有多方面的重要价值。从政治层面看，它完整记录了国家政策的发布、解读和推进过程，能够清晰反映不同时期国家战略的调整和重心的转移，为研究中国政治体制运行和政策演变提供了直接的文本依据；从社会层面而言，数据中包含的对社会热点事件、民生问题、群体动态的报道，真实呈现了社会关注焦点的变迁，是剖析社会结构变化和公众需求演变的重要窗口；在文化传播领域，数据展现了官方媒体在不同时期的话语风格、叙事策略和传播方式的调整，为研究媒介传播规律和意识形态建构提供了丰富素材；同时，从历史研究角度，这些连续多年的新闻内容构成了一部鲜活的当代史记录，能够帮助研究者回溯重大事件的发展脉络和社会反应。
基于这些数据，可以开展的研究方向丰富多样。在政治学和公共管理领域，可通过对政策相关词汇的提取和分析，追踪 “改革开放”“脱贫攻坚”“双碳目标” 等关键政策术语的出现频率和语境变化，探究国家政策的制定逻辑和执行路径，也可分析不同时期领导人讲话内容在新闻中的呈现方式，研究政治话语体系的建构与传播；在社会学研究中，可统计不同年份关于 “农民工权益”“教育公平”“老龄化” 等社会议题的报道频次和内容倾向，分析社会问题的关注度变化和解决进程，还能通过对年度热点词汇的梳理，把握社会思潮的演变轨迹；从传播学角度，可运用议程设置理论，对比新闻报道重点与同期公众关注度调查数据，研究媒体对公众议程的影响机制，也可分析新媒体兴起后新闻标题和内容在语言风格、结构形式上的变化，探讨传统媒体的转型策略；在语言学研究方面，可通过对不同时期新闻文本的词汇、句式、情感倾向等进行分析，总结官方新闻话语的语言特征演变，研究其从正式化到通俗化、亲民化的转变过程；此外，结合计算社会科学方法，运用机器学习和文本挖掘技术对数据进行主题建模和情感分析，能够挖掘潜在的议题关联和情感变化趋势，为跨学科研究提供新的视角和方法。通过这些研究，不仅能深入理解《新闻联播》作为主流媒体的功能和作用，更能全面把握中国近 18 年来在政治、社会、文化等各领域的发展轨迹和内在规律。
数据来源
数据主要由数据皮皮侠团队利用python软件爬取，全部内容真实有效。
2006-2025
本文所涉及的数据涵盖了 2006 年至 2025年间《新闻联播》每一条新闻的标题及对应的内容文本.
excel形式
数据指标
1.政治学和公共管理领域：通过提取和分析政策相关词汇，追踪 “改革开放”“脱贫攻坚”“双碳目标” 等关键政策术语的出现频率及语境变化，探究国家政策的制定逻辑和执行路径；分析不同时期领导人讲话内容在新闻中的呈现方式，研究政治话语体系的建构与传播。
2.社会学研究领域：统计不同年份关于 “农民工权益”“教育公平”“老龄化” 等社会议题的报道频次和内容倾向，分析社会问题的关注度变化和解决进程；通过梳理年度热点词汇，把握社会思潮的演变轨迹。
3.传播学研究领域：运用议程设置理论，对比新闻报道重点与同期公众关注度调查数据，研究媒体对公众议程的影响机制；分析新媒体兴起后新闻标题和内容在语言风格、结构形式上的变化，探讨传统媒体的转型策略。
4.语言学研究领域：对不同时期新闻文本的词汇、句式、情感倾向等进行分析，总结官方新闻话语的语言特征演变，研究其从正式化到通俗化、亲民化的转变过程。
5.跨学科研究领域：结合计算社会科学方法，运用机器学习和文本挖掘技术对数据进行主题建模和情感分析，挖掘潜在的议题关联和情感变化趋势，为跨学科研究提供新的视角和方法。
