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新媒体时代下网络热点事件情感传播特征与引导研究 ——以“上海警察绊摔小孩事件”为例

发布时间:2022-11-12 15:52
  互联网时代下的今天,网络受众群体的关注度发生转移,老媒体在传播上的优势持续减弱,新媒体影响力却在不断扩大,蓬勃发展。社交化的流行催生出了各类自媒体平台,如官方微博、微信公众号、QQ公众号、今日头条媒体平台以及近年来广泛出现在人们视野中的各类直播平台和短视频平台,这些如雨后春笋般出现的各类自媒体平台成为助力新媒体发展的主力军。在新媒体时代下,人人都可以将自己的所见所闻发布至网络空间,网络内容不再由专业网站或特定群体所产生,而是全体网民共同参与、平权创造,每个人既是网络信息的创造者,又是网络信息的传播者。而在这样的时代背景下,信息的传播门槛空前降低,“公民记者”使得各类社会事得以曝光在大众视野下,并在互联网场域中广泛传播,引发大众热烈讨论,进而形成网络热点事件。网络热点事件牵动着人们的情绪和行为,若任其发展,则可能会引起群体极化现象或引发舆情危机,对社会造成不利影响,危害网络环境,破坏社会和谐,甚至会引发公众对政府的不满,但网络热点事件的发生却充满偶然性和不可预测性。因此,有必要对网络热点事件的情感传播特征进行研究,以利网络环境的健康有序发展和社会的和谐安定。本文通过梳理国内外已有文献成果... 

【文章页数】:60 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意义
    1.3 国内外文献综述
        1.3.1 国外研究现状
        1.3.2 国内研究现状
        1.3.3 国内外研究述评
    1.4 研究框架与研究内容
        1.4.1 研究框架
        1.4.2 研究内容
    1.5 研究方法和创新点
        1.5.1 研究方法
        1.5.2 论文创新点
第2章 相关概念与技术理论
    2.1 相关概念界定
        2.1.1 网络事件与网络热点事件
        2.1.2 网络热点事件与情感分析
        2.1.3 网络热点事件的情感传播特征
    2.2 相关技术与理论
        2.2.1 情感分析技术
        2.2.2 文本关键词提取
        2.2.3 微博话题挖掘
        2.2.4 网络信息的生命周期理论
第3章 网络热点事件情感识别与计算
    3.1 数据获取方法和工具
        3.1.1 网络爬虫
        3.1.2 Web文本挖掘
        3.1.3 信息可视化
    3.2 数据处理
        3.2.1 数据采集
        3.2.2 数据清洗
    3.3 网络热点事件情感识别
        3.3.1 构建领域特征词典
        3.3.2 情感倾向识别
        3.3.3 单条语句情感值计算
第4章 网络热点事件情感传播特征分析
    4.1 网络热点事件情感传播时序特征分析
        4.1.1 微博发布量时序特征分析
        4.1.2 情感时序变化分析
        4.1.3 网络热点事件生命周期划分
    4.2 网络热点事件情感传播行为特征分析
        4.2.1 齐普夫定律的验证
        4.2.2 基于关键词的用户传播行为特征分析
        4.2.3 舆情态度和舆论诉求分析
    4.3 网络热点事件情感传播的群体特征分析
        4.3.1 网络热点事件话题分析
        4.3.2 网络热点事件群体性特征分析
    4.4 网络热点事件情感传播特征总结
第5章 网络热点事件引导对策
    5.1 建立并完善网络舆情管理机制
        5.1.1 构建网络舆情预警机制
        5.1.2 完善网络舆情响应机制
        5.1.3 建立网络舆情评价反馈机制
    5.2 规范网络信息传播环境
        5.2.1 推动网络实名制认证
        5.2.2 倡导网络媒体行业自律
        5.2.3 加强网络违法责任追究
    5.3 拓宽政府网络信息公开渠道
        5.3.1 增强政府门户网站建设力度
        5.3.2 打造新媒体官民互动空间
第6章 总结与展望
    6.1 研究结论
    6.2 研究不足与展望
参考文献
致谢
附录 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果


【参考文献】:
期刊论文
[1]试论自媒体时代我国网络舆论形成的新特征——以2017年网络热点事件为例[J]. 李玉琪.  西部广播电视. 2018(04)
[2]中文微博热点事件情感分布的原因分析[J]. 李泽魁,李雪婷,赵妍妍.  中文信息学报. 2018(01)
[3]基于情感词典与LDA模型的股市文本情感分析[J]. 延丰,杜腾飞,毛建华,刘学锋.  电子测量技术. 2017(12)
[4]网络热点事件传播的政府舆情应对——基于“吃穿山甲”事件的个案分析[J]. 孟育耀.  传媒. 2017(19)
[5]学术文本的结构功能识别——在关键词自动抽取中的应用[J]. 方龙,李信,黄永,陆伟.  情报学报. 2017(06)
[6]基于UR-LDA的微博主题挖掘[J]. 陈阳,邵曦,赵海博.  计算机技术与发展. 2017(06)
[7]网络热点事件微博评论中的情感冲突分析[J]. 邵力,乔墩.  兰州大学学报(社会科学版). 2016(06)
[8]新媒体视角下网络热点事件信息传播结构及模型研究——基于2012-2014年30件网络热点事件[J]. 胡改丽,陈婷,陈福集,王鹏博.  图书馆杂志. 2016(10)
[9]从网络热点事件舆情传播特点看当前社会心态[J]. 郭志权.  新闻研究导刊. 2016(18)
[10]社交网络用户线上线下情感传播差异及影响因素分析——以“成都女司机被打”事件为例[J]. 李勇,蔡梦思,邹凯,李黎.  情报杂志. 2016(06)

博士论文
[1]微博热点事件的公众情感分析研究[D]. 崔安颀.清华大学 2013
[2]信息可视化技术及应用研究[D]. 刘芳.浙江大学 2013

硕士论文
[1]网络舆情热点事件的情感倾向分析与演变过程研究[D]. 陈毓蔚.浙江工商大学 2018
[2]基于文本挖掘的网络舆情情感倾向及演化分析[D]. 李黎.湘潭大学 2017
[3]社交网络中用户情感挖掘及传播特征分析[D]. 蔡梦思.湘潭大学 2017
[4]基于新浪微博的短文本分类研究[D]. 阎丽.云南大学 2016
[5]微博精准营销平台中跨领域短文本情感分类技术研究[D]. 胡杨.昆明理工大学 2016
[6]面向微博的短文本多分类研究[D]. 葛文镇.宁波大学 2015
[7]基于短文本分类的微博舆情信息检测系统的设计与实现[D]. 刘小溪.兰州大学 2015
[8]公安机关突发事件舆情管理研究[D]. 李海斌.长安大学 2015
[9]基于中文微博的热点事件情感倾向分析[D]. 王潇天.北京邮电大学 2015
[10]面向客服互动微博的短文本分类方法研究[D]. 童欣.北京邮电大学 2015



本文编号:3706651

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