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二、使用 Google News API 獲取結構化新聞數據

2.1 當前可用的 Google News API 方案

由于 Google 官方 News API 已停用，目前主流選擇包括：

方案類型	工具推薦	特點說明
第三方 API	SerpAPI、Zenserp	提供結構化 JSON 數據，穩定可靠
RSS 抓取	Google News RSS	免費但信息粒度有限
自建爬蟲	Python+BeautifulSoup	靈活但存在反爬挑戰

在實際部署中，SerpAPI 是最推薦的解決方案，具備高效、結構清晰、支持語言和區域過濾等優勢。

2.2 SerpAPI 示例：獲取 Google News 實時數據

from serpapi import GoogleSearch

params = {
    "engine": "google_news",
    "q": "人工智能",
    "hl": "zh-cn",
    "gl": "cn",
    "num": 20,
    "api_key": "YOUR_SERPAPI_KEY"
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
news = results.get("news_results", [])

返回字段說明：

title: 新聞標題
link: 原文鏈接
snippet: 簡要內容
source.name: 來源媒體
date: 發布時間

三、關鍵詞提取與話題聚類分析

3.1 中文分詞與詞頻統計

使用 jieba 對標題與摘要進行分詞：

import jieba
from collections import Counter

text = " ".join(item["title"] for item in news)
words = [w for w in jieba.cut(text) if len(w) > 1]
top_words = Counter(words).most_common(20)

可視化詞頻：

使用 wordcloud 生成關鍵詞圖譜，快速洞察話題聚焦點。

3.2 聚類分析：識別話題簇

將摘要轉向量化后聚類：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

texts = [item["snippet"] for item in news]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

model = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)

結果可將新聞自動分組，例如：

?? 人工智能政策
?? 醫療科技突破
?? 市場融資與IPO

3.3 趨勢時間序列分析

將新聞日期歸類后統計關鍵詞出現頻率，生成趨勢曲線圖：

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

trend = defaultdict(int)
for item in news:
    date = item.get("date", "未知")
    if "小時" not in date:
        trend[date] += 1

plt.plot(list(trend.keys()), list(trend.values()))
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("新聞熱度趨勢")
plt.show()

四、情感分析與負面輿情識別

使用 SnowNLP 或 TextBlob 分析摘要的情緒傾向：

from snownlp import SnowNLP

for item in news:
    score = SnowNLP(item["snippet"]).sentiments
    item["sentiment"] = "正面" if score > 0.6 else "負面" if score < 0.4 else "中性"

? 正面情緒：品牌宣傳、產業利好
? 負面情緒：爭議報道、事件沖突、政策打擊

可結合 pandas 分析負面情緒新聞數量趨勢與來源分布。

五、構建新聞趨勢監控系統架構

5.1 系統組件設計

模塊	功能描述
數據獲取層	調用 SerpAPI 獲取新聞數據（Python 腳本）
數據處理層	分詞、聚類、情感分析
存儲層	MongoDB、Elasticsearch、CSV 文件等
可視化層	Streamlit、Grafana、Tableau 等前端展示
推送機制	郵件、Slack、Webhook 自動通知

5.2 示例架構圖

[SerpAPI] ──? [爬蟲腳本] ──? [數據分析模塊] ──? [MongoDB]

                                          │

                                          └──? [Streamlit儀表盤]

                                          └──? [郵件/Slack通知]

六、熱門話題分析的實戰應用場景

應用方向	使用效果
內容編輯選題	自動生成當日或本周推薦話題
輿情監控與公關	識別負面新聞集中趨勢并快速響應
投資研究與資訊分析	追蹤特定行業或企業相關新聞密度與情感波動
自動新聞推薦系統	對用戶感興趣關鍵詞進行聚類與趨勢推送

七、案例分享：內容運營自動化實踐

參考 YouTube 上的 n8n + Google News Scraper 自動策劃內容教程，以下是典型流程：

使用 n8n 定時調用 Google News 搜索關鍵詞；
獲取新聞后生成主題摘要（通過 GPT API）；
匯總入 Google Sheets 或 Notion；
自動推送給運營團隊制定社群話題或短視頻選題。

八、注意事項與優化建議

問題場景	建議策略
API 請求頻率過快	加入 `time.sleep()` 限流，或使用緩存機制
返回新聞數量不足	拆分關鍵詞或提高 `num` 參數（建議 ≤ 100）
關鍵詞聚類不準確	使用深度 Embedding（如 BERT + UMAP）代替 TF-IDF
時間標簽模糊（如"4小時前"）	使用服務端統一轉換為 UTC 格式