一、GDELT介绍

GDELT ( www.gdeltproject.org ) 每时每刻监控着每个国家的几乎每个角落的 100 多种语言的新闻媒体 -- 印刷的、广播的和web 形式的，识别人员、位置、组织、数量、主题、数据源、情绪、报价、图片和每秒都在推动全球社会的事件，GDELT 为全球提供了一个自由开放的计算平台。

GDELT 主要包含两大数据集： Event Database （事件数据库） 、 Global Knowledge Graph (GKG, 全球知识图谱），记录了从1969 年至今的新闻，并于每十五分钟更新一次数据。

二、研究内容

本次研究数据来自 gdelt 数据库，爬取 2022.01.01-2022.07.20 所有 export 和 mentions 表，从中提取俄乌 冲突相关数据，由此进行分析。主要分析内容如下：

1. 基于BERT实现GDELT新闻事件数据中事件正文文本的情感分析
2. 基于MySQL的本地数据库导入、查询和存储
3. 基于JavaScript和echarts的数据可视化图表库对新闻事件数据进行多方面可视化
4. 将可视化界面部署到服务器上以供其他用户通过网址查看
5. 其他算法进行情感分析

三、项目实施方法设计

1、使用语言

前段静态页面： html 、 css 、 JavaScript 、 echarts

连接数据库页面：增加 php 连接 MySQL

数据处理： Pycharm+Python ， Jupyter+Python

2、项目流程

 四、具体实现与测试

1、数据集下载

def get_data(url):# 获取url
    file_name = url.split("gdeltv2/")[1].split(".zip")[0]
    r = requests.get(url)
    temp_file=open("./temp.zip", "wb")
    temp_file.write(r.content)
    temp_file.close()
    try:
        my_zip=zipfile.ZipFile('./temp.zip','r')
        my_zip.extract(file_name,path="./data")
        my_zip.close()
    except Exception:
        print("%s not exist" % file_name)
        return None
def get_data_df(): #日期读取
    f=open("date.txt")
    date=[]
    time=[]
    for i in f.readlines():
        date.append(i.strip("\n"))
    f.close()
    f=open("time.txt")
    for i in f.readlines():
        time.append(i.strip("\n"))
    f.close()
    #地址整合
    url1 = "http://data.gdeltproject.org/gdeltv2/%s.export.CSV.zip"
    url2 = "http://data.gdeltproject.org/gdeltv2/%s.mentions.CSV.zip"
    for i in date:
        for j in time:
            str_real_time=i+j
            get_data(url1%str_real_time)
            get_data(url2%str_real_time)
        print("%s-complete"%i)

下载 2022.01.01-2022.07.20 的数据， 数据量大约 20GB ，下载完成后， export 表和 mentions 表混合放置，因此需要将表按月分类放置，代码如下：

import os
import shutil
for i in range(1,8):
    src_folder="./totaldata/20220"+str(i)
    tar_folder="./totaldata/20220"+str(i)
    files=os.listdir(src_folder)
    for file in files:
        src_path=src_folder+'/'+file
    for file in files:
        # 将每个文件的完整路径拼接出来
        src_path = src_folder + '/' + file
        if os.path.isfile(src_path):
            tar_path = tar_folder + '/' + file.split('.')[-2]
            print(tar_path)
            # 如果文件夹不存在则创建
            if not os.path.exists(tar_path):
                os.mkdir(tar_path)
            # 移动文件
            shutil.move(src_path, tar_path)

为了更方便处理，我们将 export 表的数据合并， mentions 表的数据合并，代码如下：

os.chdir(Folder_Path)
file_list=os.listdir()
for i in range(1,len(file_list)):
    df=pd.read_csv(file_list[i],sep='\t')
    df.to_csv(SaveFile_Path+"/"+SaveFile_Name,encoding="utf_8_sig",
    index=False,header=None,mode='a+')
    sys.stdout.write("\r已合并：%.2f%%"%float((i/len(file_list))*100))
    sys.stdout.flush()

2、数据集处理

（1）查看空字段数量并排序

is_null=df_01.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
is_null[is_null>row*0.85]#筛选出空值数量大于85%的数据

（2）删除缺失率大于85%字段

drop_columns=['Actor2Type3Code','Actor1Type3Code','Actor2Religion2Code',
'Actor1Religion2Code','Actor2EthnicCode','Actor1EthnicCode',
'Actor2Religion1Code','Actor2KnownGroupCode','Actor1Religion1Code',
'Actor1KnownGroupCode','Actor2Type2Code','Actor1Type2Code']
df_01.drop(drop_columns,axis=1,inplace=True)

得到结果如下：

3、数据导入MySQL与分析 

（1）创建数据库

这里值得注意的是，很多字段在后续分析中没有用到，但还是导入进去了，为了和元数据保持一致性。

CREATE TABLE `export` (
`GLOBALEVENTID` int NOT NULL,
`SQLDATE` bigint,
`MonthYear` bigint,
`Year` bigint,
`FractionDate` bigint,
`Actor1Code` varchar(255),
`Actor1Name` varchar(255),
`Actor1CountryCode` varchar(255),
`Actor1Type1Code` varchar(255),
`Actor2Code` varchar(255),
`Actor2Name` varchar(255),
`Actor2CountryCode` varchar(255),
`Actor2Type1Code` varchar(255),
`IsRootEvent` varchar(255),
`EventCode` varchar(255),
`EventBaseCode` varchar(255),
`EventRootCode` varchar(255),
`QuadClass` int,
`GoldsteinScale` double,
`NumMentions` int,
`NumSources` int,
`NumArticles` int,
`AvgTone` double,
`Actor1Geo_Type` varchar(255),
`Actor1Geo_FullName` varchar(255),
`Actor1Geo_CountryCode` varchar(255),
`Actor1Geo_ADM1Code` varchar(255),
`Actor1Geo_ADM2Code` varchar(255),
`Actor1Geo_Lat` double,
`Actor1Geo_Long` double,
`Actor1Geo_FeatureID` varchar(255),
`Actor2Geo_Type` varchar(255),
`Actor2Geo_FullName` varchar(255),
`Actor2Geo_CountryCode` varchar(255),
`Actor2Geo_ADM1Code` varchar(255),
`Actor2Geo_ADM2Code` varchar(255),
`Actor2Geo_Lat` double,
`Actor2Geo_Long` double,
`Actor2Geo_FeatureID` varchar(255),
`ActionGeo_Type` varchar(255),
`ActionGeo_FullName` varchar(255),
`ActionGeo_CountryCode` varchar(255),
`ActionGeo_ADM1Code` varchar(255),
`ActionGeo_ADM2Code` varchar(255),
`ActionGeo_Lat` double,
`ActionGeo_Long` double,
`ActionGeo_FeatureID` varchar(255),
`DATEADDED` bigint,
`SOURCEURL` text,
PRIMARY KEY (`GLOBALEVENTID`)
);

（2）导入数据

LOAD DATA INFILE 'E:/term/code/mergedata/export/export_202201.csv' INTO TABLE
`export`
FIELDS TERMINATED BY ','
LINES TERMINATED BY '\r\n'
IGNORE 1 ROWS;

（3）年份处理和简单查询

DELETE
FROM rus_and_ukr
WHERE `MonthYear`<202201
SELECT COUNT(GLOBALEVENTID) FROM export -- 21504131