**一、数据集基本信息**
1. **时间跨度**：2007-2024年2. **样本规模**：涵盖5.6万条观测值，涉及5400余家中国上市公司3. **数据结构**：电子表格形式面板数据，支持计量经济学与机器学习分析4. **核心变量**：- **报刊媒体关注度**：传统媒体渠道报道量及情感极性- **网络媒体关注度**：互联网平台全量新闻数据及情感分类- **情感指标**：中性、负面、正向（基于文本分析技术量化）
**二、数据构建方法论**
1. **数据来源与清洗**：- 整合权威报刊数据库与网络新闻平台数据，经去重、标准化处理，确保跨年度、跨企业可比性。2. **情感分析技术**：- 采用自然语言处理（NLP）方法，结合机器学习模型与人工校验，对新闻文本进行情感极性分类，生成量化指标。3. **时间维度处理**：- 提供日度原始数据与年度聚合数据，支持动态趋势分析与静态截面研究。
**三、学术引用规范**本研究数据构建参考以下文献方法论：[1] 杨国超, 张李娜. 产业政策有效性研究——基于媒体报道与研发操纵的实证分析[J]. 经济学(季刊), 2021, 21(06): 2173-2194. DOI: 10.13821/j.cnki.ceq.2021.06.14[2] 沈艳, 王靖一. 媒体报道与新兴金融市场透明度——以中国P2P网络借贷市场为例[J]. 管理世界, 2021, 37(02): 35-50+4+17-19. DOI: 10.19744/j.cnki.11-1235/f.2021.0018
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