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情感驱动下主流媒体疫情信息数据分析与话语引导策略
Emotion-Driven Data Analysis of Mainstream Media Epidemic Information and Discourse Guidance Strategies
文献类型:期刊文章
Zhang Dong;Wei Junbin(School of Law,Ji Mei University,Xiamen 361021;College of Marxism,Harbin Engineering University,Harbin 150001 Received:2021-02-09 Revised:2021-04-02 Online:2021-07-20 Publi)
机构地区:[1]集美大学法学院,厦门361021 [2]哈尔滨工程大学马克思主义学院,哈尔滨150001
基 金:国家社会科学基金重大项目子课题"创新驱动发展战略下知识产权公共领域问题研究-传统文化领域"(项目编号:17ZDA139);国家社会科学基金项目"疫情背景下网络舆情的法治化治理研究"(项目编号:20CKS045)研究成果之一。
年 份:2021
卷 号:65
期 号:14
起止页码:101-108
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSSCI、CSSCI2021_2022、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊
摘 要:[目的/意义]研究新冠疫情网络舆情数据中网民关注度、情绪波动与主流媒体话语引导间的关系,以为突发事件网络舆情治理与媒体宣传提供新的视角。[方法/过程]利用"知微事见"确定2020年上半年国内疫情社会影响力最高的5组事件,基于Python语言的Scrap-Redis爬虫框架、SnowNLP情感分析模型和TF-IDF算法,对这5组事件发生后人民日报、新华视点、光明网三大政务新媒体相关微博报道的4万余条用户热门评论进行情感分析,并根据日期和相关主题进行情感统计及可视化。[结果/结论]分析表明,主流媒体报道对网民情绪纾解起到积极作用。主流媒体通过发挥意见领袖主导作用、主动回应虚假信息、跟踪报道社会热点等话语引导策略,能够有效平复网民恐慌和不满情绪,引导公众信息关注焦点重新回归理性。政府部门应从提高主流媒体信息回应能力、抢占信息报道话语权和增强网络舆情的协同应对能力着手,构建系统全面的突发公共事件数字治理格局,加快推进建设正确导向的舆论引导工作机制。
关 键 词:新冠疫情 媒体信息 情感变化 网络舆情治理 话语引导
分 类 号:G203]
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