解读外交事件中的公众舆论：基于大语言模型的反事实分析框架

外交事件持续引发广泛的公众讨论和辩论。公众舆论在外交中发挥着关键作用，积极的舆论为政策实施提供重要支持，有助于解决国际问题，并塑造一个国家的国际形象。传统衡量公众舆论的方法，如大规模调查或媒体内容的人工分析，通常耗时耗力，且缺乏前瞻性分析能力。我们提出了一种新颖的框架，用于识别外交事件叙事中的特定修改，以将公众舆论从负面转变为中性或积极。首先，我们训练了一个语言模型来预测公众对外交事件的反应。为此，我们构建了一个包含外交事件描述及其相关公众讨论的数据集。其次，在传播理论的指导下并与领域专家合作，我们预先确定了若干用于修改的文本特征，确保任何更改都改变了事件的叙事框架同时保留其核心事实。我们开发了一种反事实生成算法，利用大语言模型系统地生成原始文本的修改版本。结果表明，该框架成功将公众舆论转向更有利的状态，成功率达到 70%。因此，该框架可作为外交官、政策制定者和传播专家的实用工具，提供数据驱动的洞察，说明如何构建外交倡议或报道事件以营造更理想的公众舆论。