检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:孙强
出 处:《东南传播》2020年第7期7-12,共6页Southeast Communication
摘 要:为了探究新型冠状病毒疫情事件中网络议程设置效应,研究以人民日报的微博推文和公众评论为文本数据采集对象。在2019年12月31日-2020年2月1日间,共采集到人民日报1746条微博推文和71115条微博评论。并通过Python数据处理和社会网络分析的方法,主要探讨了媒体报道议程网络与公众议程网络之间是否存在关联性的问题,以及媒体报道的情感属性和公众的情感属性是否存在关联性的问题。结果显示,媒体报道属性的议程网络与公众议程网络(r=.331,p<.01)都呈现出正向的显著相关性;媒体报道情感(积极)属性的议程网络与公众(积极)情感议程网络(r=.272,p<.01)都呈现出正向的显著相关性,结果显示出了NAS效果;而媒体报道情感(负性)属性的议程网络与公众(负性)情感议程网络(r=.284,p<.01)都呈现出正向的显著相关性,结果显示出了NAS效果。但媒体报道情感(负性)属性议程网络要比媒体报道情感(积极)属性议程网络更为显著。媒体在报道中搭建积极情感议程网络,更有利于公众构建应对疫情危机的健康心态。
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