本数据库系统收录了来自国内37家主流财经及综合类报刊电子版的公开新闻文本数据，覆盖站点中文名、发文时间、板块名称、首标题、标题、尾标题、作者、图片、正文等关键字段，提供全面结构化的新闻内容。数据持续实时更新，截至2025年底累计收录新闻量已超过1471万条，为观察中国财经舆论动态、市场信息传播及媒体趋势提供了大规模、可持续的文本资源。
数据特点：
- 来源广泛且具有代表性：数据涵盖中国证券报、上海证券报、证券时报、人民日报、证券日报等国内影响力广泛的财经及综合报刊，能够反映主流财经舆论场的核心声音。
- 时间跨度大，支持长期研究：数据库中包含20家报刊十年以上的连续观测数据，适用于宏观经济、市场周期、政策演变等长时段议题的纵向研究。
- 实时更新，贴近动态变化：数据更新与各报刊发布保持同步，支持对市场热点、舆情事件、政策发布的即时跟踪与分析。用于自然语言处理、情感分析、主题建模等现代文本分析方法。
潜在应用场景：
- 金融市场与舆情分析：研究者可通过标题与正文分析市场热点变迁、投资者情绪波动，也可结合发文时间研究新闻对股价、交易量等市场指标的即时与滞后影响；
- 政策影响与媒体传播研究：长期数据支持对国家经济政策发布后的媒体报道框架、舆论引导变化进行内容分析，也可用于研究不同报刊在重大财经事件中的报道立场与传播特征；
- 文本挖掘与计算方法验证：数据库规模大、覆盖领域集中，适合作为训练与测试财经领域文本分类、实体识别、摘要生成等自然语言处理模型的语料库，亦可支持计算社会科学相关方法的实证验证。
CnOpenData中国财经报刊新闻文本数据库基于公开来源系统整理而成，以持续、全面、结构化的方式汇聚中国主流财经新闻内容，兼具宏观时间跨度与微观文本信息，可为学术研究、行业分析、决策支持提供扎实的数据基础。
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相关文献
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- 范小云、王业东、王道平等，2022：《不同来源金融文本信息含量的异质性分析——基于混合式文本情绪测度方法》，《管理世界》第10期。
- 许雪晨、田侃，2021：《一种基于金融文本情感分析的股票指数预测新方法》，《数量经济技术经济研究》第12期。
- 张宗新、吴钊颖，2021：《媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据》，《管理世界》第1期。
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