據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第43次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》顯示,截至2018年12月31日,微信、微博使用率分別為83.4%和42.3%,位居綜合類社交應(yīng)用第一和第三,其中微博用戶使用率較2017年12月上升1.4個百分點。同時根據(jù)騰訊、新浪2018第4季度財報顯示,截止12月31日微信和微博月活躍用戶分別達到10.98億和4.62億,微博同比凈增長7000萬。以微信、微博為主的社交媒體的發(fā)展促使媒介環(huán)境發(fā)生變化,吸引政府、媒體、網(wǎng)站、企業(yè)、社會組織等紛紛開通官方微信公眾號和微博賬號,使得社交媒體同時具有“媒體屬性”和“網(wǎng)民屬性”。鑒于微信和微博用戶屬性之間的差別,文章選取新浪微博為研究對象,并依據(jù)微博用戶屬性的不同,將微博用戶分為專業(yè)媒體用戶、自媒體用戶和普通用戶。通過對“長生疫苗造假事件”議程的分析研究,探討微博平臺各分類用戶議題構(gòu)建之間的特點、議程之間的顯著相關(guān)性和導(dǎo)向關(guān)系。論文在理清議程設(shè)置理論的前提下共分為三個部分:首先是對“長生疫苗造假事件”數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理。該部分介紹了研究對象、變量的操作化定義、數(shù)據(jù)的來源及預(yù)處理、數(shù)據(jù)的處理方法,為下文進行內(nèi)容... 

【文章頁數(shù)】：101 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的
        1.1.3 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.3 研究述評
    1.3 研究思路與方法
        1.3.1 研究思路
        1.3.2 研究方法
2“長生疫苗造假事件”微博數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理
    2.1 研究對象
        2.1.1 研究事件:長生疫苗造假事件
        2.1.2 研究客體:新浪微博
    2.2 變量的操作化定義
    2.3 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理
    2.4 數(shù)據(jù)處理方法
        2.4.1 基于Excel的關(guān)鍵詞篩選和文本內(nèi)容的編碼分析
        2.4.2 時間序列分析法
        2.4.3 交叉滯后相關(guān)分析法
    2.5 研究問題
3“長生疫苗造假事件”微博用戶議程構(gòu)建分析
    3.1 微博整體用戶議程概況
        3.1.1 傳播趨勢體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情發(fā)展的“四段三關(guān)”
        3.1.2 呼吁嚴懲涉事人等四大議題貫穿事件始末
        3.1.3 主要傳播用戶信息傳播量遵循“二八定律”
    3.2 專業(yè)媒體用戶議程概況
        3.2.1 輿情“流行階段”信息捕捉能力更具敏感性
        3.2.2 議程焦點聚焦于官方信息的傳播及領(lǐng)導(dǎo)指示
        3.2.3 主要傳播用戶以財經(jīng)類媒體和央媒用戶為主
    3.3 自媒體用戶議程概況
        3.3.1 輿情“流行期”提前,信息傳播呈兩級階梯
        3.3.2 議程焦點呈現(xiàn)整體聚焦式和中心發(fā)散式特征
        3.3.3 信息傳播以微博財經(jīng)博主和簽約自媒體為主
    3.4 普通用戶議程概況
        3.4.1“散播期”和“流行期”用戶話語趨于沉默
        3.4.2 事件影響刺激普通網(wǎng)民神經(jīng)引發(fā)“共情效應(yīng)”
        3.4.3 信息主要傳播者占據(jù)信息傳播量的四分之一
4“長生疫苗造假事件”微博議程設(shè)置的效果與方向
    4.1 微博用戶議程顯著相關(guān)性分析
        4.1.1 專業(yè)媒體用戶與自媒體用戶議程呈高顯著相關(guān)性
        4.1.2 自媒體用戶與普通用戶議程呈高顯著相關(guān)性
        4.1.3 專業(yè)媒體用戶與普通用戶議程呈高顯著相關(guān)性
    4.2 微博用戶議程交叉滯后相關(guān)分析
        4.2.1 確定時間區(qū)間和時間間隔
        4.2.2 專業(yè)媒體用戶與自媒體用戶議程導(dǎo)向隔天交替
        4.2.3 自媒體用戶與普通用戶議程導(dǎo)向時滯為 2-3 天
        4.2.4 專業(yè)媒體用戶與普通用戶議程基本隔天交替引導(dǎo)
5 研究結(jié)論、建議與不足
    5.1 主要研究結(jié)論
        5.1.1 傳播趨勢凸顯輿情發(fā)展的“四段三關(guān)”
        5.1.2 主要傳播用戶數(shù)與信息傳播量成反比
        5.1.3 專業(yè)媒體和自媒體群體為主要傳播者
        5.1.4 主要傳播用戶屬性以財經(jīng)類用戶為主
        5.1.5 微博各用戶議程間具有高顯著相關(guān)性
        5.1.6 微博各用戶議程主導(dǎo)地位關(guān)系不明確
    5.2 對微博議程設(shè)置的建議
        5.2.1 強化專業(yè)媒體用戶“把關(guān)人”角色
        5.2.2 健全微博法律法規(guī)凈化微博輿論場
        5.2.3 加強政務(wù)微博運行樹立政府公信力
        5.2.4 提升網(wǎng)民媒介素養(yǎng)抵制非理性對話
    5.3 研究展望與不足
參考文獻
附錄A 議題分類及關(guān)鍵詞編碼表
附錄B 長春長生疫苗造假事件大事記表
附錄C 微博整體用戶發(fā)文量統(tǒng)計表
附錄D 微博專業(yè)媒體用戶發(fā)文量統(tǒng)計表
附錄E 微博自媒體用戶發(fā)文量統(tǒng)計表
附錄F 微博普通用戶發(fā)文量統(tǒng)計表
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號：3654334