隨著短視頻應(yīng)用的興起,政府信息公開的渠道得到進一步擴展,由于短視頻具有強大的傳播能力、年輕化的用戶群體以及活躍的互動氛圍等特點,近年來引起了各級政府部門的高度關(guān)注。自2018年3月首個政務(wù)抖音號開通后,各級政府機構(gòu)紛紛入駐抖音,政務(wù)短視頻進入快速發(fā)展階段,成為繼“兩微一端”后的又一大政務(wù)新媒體平臺。因此,通過對傳統(tǒng)政務(wù)媒體及政務(wù)短視頻的對比分析,探究提高政務(wù)新媒體整體影響力的路徑,對于提高政府機構(gòu)信息傳播效率以及公共服務(wù)能力具有重要意義。本文基于媒介影響力形成理論構(gòu)建了政務(wù)微博及政務(wù)抖音的比較分析框架,以“上海發(fā)布”、“北京發(fā)布”的新浪微博及抖音賬號為實證研究對象,首先從政務(wù)微博及政務(wù)短視頻基本概況入手,了解當(dāng)前不同政務(wù)媒體平臺的整體建設(shè)現(xiàn)狀;其次,通過對政務(wù)微博及抖音的信息發(fā)布頻次進行統(tǒng)計,分析不同媒體平臺的信息容量及信息供給穩(wěn)定性。再次,從用戶行為特征角度出發(fā),研究不同媒體平臺用戶的互動行為特征。最后,從內(nèi)容的外部形式特征及內(nèi)部主題特征角度探究不同媒體平臺內(nèi)容建設(shè)現(xiàn)狀及用戶內(nèi)容主題關(guān)注情況,內(nèi)部主題特征分析主要包括高頻詞分析、爆點信息分析及主題關(guān)注度分析,在主題關(guān)注度分析中,分別采... 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

實證研究框架

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文20的不確定性，很好的減少的噪聲的干擾。此外LDA還具有強大的降維能力，在計算文本相似度時能夠避免微博文本數(shù)據(jù)稀疏性的問題。因此在微博主題發(fā)現(xiàn)研究中，越來越多學(xué)者選擇LDA作為研究模型。LDA是一種無監(jiān)督的可以用來識別大規(guī)模文檔集中潛藏主題的三層貝葉斯概率模型，其思想來源于以下假設(shè)：文檔是由多個隱含的主題構(gòu)成，而這些隱含主題由一些特征詞組成，即一篇文檔中，每個詞出現(xiàn)的概率都可以通過以下概率公式來計算：P（詞|文檔）=P(詞|主題)×P(主題|文檔)LDA采用Dirichlet分布作為概率主題模型多項分布的先驗分布，LDA模型貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖如圖3-2所示：其中M表示數(shù)據(jù)集中文檔總數(shù)，N表示每篇文檔中含有的詞語數(shù)量，隱變量Z表示某一個主題，W是文本的單詞，α能夠反映隱含主題的相對強弱，β則表示隱含主題在詞語上的概率分布，θ表示文檔集中某個隱含主題的權(quán)重，其中，W是唯一可以觀測到的變量。圖3-2LDA模型概念圖在具體實現(xiàn)原理上，LDA采用了詞袋（bagofwords）的方法，將每篇文檔視為一個詞頻向量，將文本信息轉(zhuǎn)化為易于處理的數(shù)字信息。LDA模型生成流程主要分為三步：①對每一篇文檔，從主題分布中抽取一個主題。②從被抽到的主題所對應(yīng)的單詞分布中抽取一個單詞③重復(fù)上述過程直至遍歷文檔中的每一個

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文23數(shù)據(jù)，由于信息數(shù)量較大，利用Python爬蟲軟件采集數(shù)據(jù)，而針對抖音平臺的數(shù)據(jù)，由于目前抖音平臺只有移動客戶端，對自動抓取造成了一定困難，考慮到研究樣本的數(shù)據(jù)量較小，采取人工采集的數(shù)據(jù)方式。選擇6個月的數(shù)據(jù)為研究樣本，數(shù)據(jù)采集時間段為：2019年7月1日至2019年12月31日，共采集微博數(shù)據(jù)10536條，抖音數(shù)據(jù)524條。研究樣本的基本信息如表3-2所示。表3-2研究樣本基本信息名稱類型開設(shè)時間關(guān)注數(shù)粉絲數(shù)發(fā)布數(shù)數(shù)據(jù)量上海發(fā)布微博2011/11/281665920萬739616881條北京發(fā)布微博2011/10/19601854萬653483655條上海發(fā)布抖音2018/12/27106131.0萬1070444條北京發(fā)布抖音2019/5/153251.0萬29880條微博信息采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)有：微博正文、原始圖片url、被轉(zhuǎn)發(fā)微博原始圖片url、是否為原創(chuàng)微博、微博視頻url、發(fā)布時間、點贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)。微博數(shù)據(jù)信息如圖3-3所示。圖3-3微博數(shù)據(jù)指標(biāo)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]短視頻APP用戶持續(xù)使用之影響因素探究及其對該領(lǐng)域公共治理之啟示[J]. 張敏,龍貝妮,劉盈,張艷.  現(xiàn)代情報. 2020(03)
[2]面向突發(fā)公共事件輿情的政務(wù)抖音研究——兼與政務(wù)微博的比較[J]. 姜景,王文韜.  情報雜志. 2020(01)
[3]政務(wù)抖音對政府形象構(gòu)建與傳播的影響——以“共青團中央”抖音為例[J]. 蔡嵐,鄒雨芊.  廣東行政學(xué)院學(xué)報. 2020(01)
[4]中國智庫微博內(nèi)容特征分析——基于新浪微博的實證研究[J]. 申靜,張璐,王若佳.  情報科學(xué). 2019(12)
[5]政務(wù)短視頻發(fā)展現(xiàn)狀及在政府傳播中的作用[J]. 賈哲敏,何婧琪.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2019(06)
[6]政務(wù)短視頻平臺府際關(guān)系結(jié)構(gòu)特征研究——基于公安政務(wù)抖音的社會網(wǎng)絡(luò)分析[J]. 曾潤喜,朱迪.  電子政務(wù). 2019(10)
[7]政務(wù)短視頻公眾參與的影響因素研究——以“共青團中央”政務(wù)抖音號為例[J]. 陳強,高幸興,陳爽,胡君巖.  電子政務(wù). 2019(10)
[8]互聯(lián)網(wǎng)時代官方媒體對政府形象和公信力的影響機制——以政務(wù)微博“冰花男孩”事件為例[J]. 夏曉璇.  中國管理信息化. 2019(15)
[9]政務(wù)短視頻的現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)與前景[J]. 馬亮.  電子政務(wù). 2019(07)
[10]政務(wù)短視頻的傳播力及其影響因素:基于政務(wù)抖音號的實證研究[J]. 巫霞,馬亮.  電子政務(wù). 2019(07)

博士論文
[1]政府信息公開視角下的政務(wù)雙微比較研究[D]. 肖博.華中師范大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于Gensim的摘要自動生成算法研究與實現(xiàn)[D]. 肖元君.東華大學(xué) 2019



本文編號：3135300