简介:国内大数据应用于舆论的相关研究多是基于实用主义的角度展开,其研究主要集中于为政府或企业舆论应对而进行的对策和策略研究,其包括大数据与舆论的监测、分析和预警;大数据与舆论管理、引导;利用大数据各种具体的方法,如信息热词、百度搜索词等来分析舆论,但其存在着缺乏理论指导等问题。国外大数据应用于舆论的研究特点主要是建立在理论指导下的实证研究,其采用了各种新的手段和方法,并与传统社会科学研究的各种方法相结合,及多从情感角度切入分析舆论。本研究指出未来国内大数据应用于舆论的研究需要有以下方面的改进:议程设置假说等理论需要成为相关研究的指导;多种方法综合应用提高相关研究的信度与效度;通过情感分析促进相关研究。
简介:互联网自诞生就以信息的储存、传递与共享为要义,其存在依靠每一个用户作为参与者的贡献。作为一种媒介技术,互联网经历了Web1.0、Web2.0到Web3.0等数次演变,从挑战传统信息控制、颠覆传播关系、重建媒介权力生态等不同层面冲击着大众传媒对信息的垄断权。人工智能作为当下互联网技术发展的重心,广泛介入网络媒体的信息生产与传播领域。在此媒介发展背景下,需要对作为大众传播时代经典范式的拉斯韦尔模式进行反思,互联网媒介重新诠释了拉斯韦尔模式的各个核心要素,以其变革力量重塑这些要素以及相互之间的关系。从传受关系来看,新闻写作机器人等人工智能技术在提高新闻生产效率的同时也变革了新闻传播生态。人与技术的'座架式'关系取代了大众传播中的发送者-接收者之间的二元关系。人工智能技术强大的数据信息统计、存储、采集、分析功能,以及精准的信息传播能力,取代了传统媒体的'发送者'主体地位,同时也几乎掌控了普通受众作为'接收者'的信息、娱乐、社交,这恰恰是海德格尔所说的'座架'力量对现代传媒稳固结构的内部拆解。传播渠道方面,以网络技术为基础的'新媒介'层出不穷,网络媒介几乎不需要有'专业化'的传媒人的操作,人工智能既可以替代记者、编辑对信息进行智能把关,还可以替代媒介经营人员,实现注意力变现与媒介营销。传播渠道的专业化壁垒被打破,组织结构全面革新,并由此带来行政规制的普遍失效。在互联网'用户创造内容'(UGC,UserGeneratedContent)的信息生产模式下,'人人都是记者''人人都是传者'成为可能。网络内容的用户自生产消解了大众传媒的内容生产权。新闻专业主义所追求的一系列行业规范被颠覆和抛弃,新闻机构的品牌享有与受众覆盖越来越难以兼得。这直接导致传播效果的指向性模糊
简介:'科学知识图谱'这一新兴知识计量方法正在我国悄然兴起,文章对该方法在新闻传播学领域的使用情况进行了实证探究。研究发现:当前新闻传播学界采纳该方法的文章数量较少但增长势头较好,已有的研究议题相对集中但存在明显的追逐热点现象。新闻传播学传统名校成为重要的研究主力,但目前尚无跨学科的合作产出。当前新闻传播学界运用科学知识图谱方法时存在种种问题,包括不熟悉研究对象而盲目追逐新方法、不熟悉软件功能而事倍功半劳动、误用情报学概念和分析指标、深陷方法本身而忽略理论关怀等。因此,在采纳新兴研究方法的同时,必须重视作为研究主体的人的核心地位,在未来的文献管理中,需要将传统的定性文献综述与科学知识图谱相结合。