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计算传播研究是传播学最具成长性的领域之一,但少有成体系的、实证规范研究。该研究从中外对比的角度出发,采用文本挖掘与网络分析法,通过分析过去22年间12991篇中外核心文献以及绘制计算传播研究的知识地图,发现：国际计算传播研究正成长为计算社会科学领域的两大主分支之一,且该主题经历了从计算机科学、到心理学、再到传播学的迁移路径;国内计算传播研究具有个性化术语表达、侧重理论论述、聚焦本土议题及本学科知识三个特点。基于此,该研究进一步整理出覆盖2个一级类别和13个二级类别的计算传播研究方法体系,并构思了计算传播研究的实证框架,该框架兼顾本土知识生产的适用性和实证研究的科学性。 相似文献
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“新媒体事件”是数字时代中国政治传播的重要议题,本研究基于20个“新媒体事件”在“两微一端”上的传播数据,对传播关键节点进行跨事件、跨平台的计算传播分析。研究分析了不同平台传播关键节点的分布特征,发现微博平台的关键节点构成最多元,跨事件变动性大;头条平台关键节点的构成最单一,但跨事件稳定性高。不同平台分别有15.5%-28.7%的账号具有至少跨两个事件的影响力,但跨越不同类型事件的账号较少;6.4%的账号具有“跨平台”影响力,但同时具备“两微一端”影响力的只有1.1%;仅有2.0%的账号兼具“跨事件”与“跨平台”影响。在“新媒体事件”传播中呈现跨事件、跨平台影响的主要为新闻媒体账号。 相似文献
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数字人文中的文本挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
概述数字人文的概念、研究内容和现状,指出文本挖掘方法是数字人文研究的一个研究热点与趋势。在综述文本挖掘在数字人文各个研究领域中的具体应用基础上,重点介绍欧美发达国家文本挖掘应用于数字人文研究的前沿实践,以期为我国人文学科研究方法与范式的转型提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]图像文本跨模态检索应用对最大化利用数字文旅资源具有重要意义。然而,数字文旅领域的图像文本跨模态检索方法面临长文本挑战、数据缺失、内存资源有限等问题。为此,我们提出了一种新的基于Transformers和MobileNet V3模型的数字文旅图像文本跨模态方法。[方法/过程]首先,提出了基于自注意力机制的双层多组Transformers模型从标题、正文和评论等文本中学习具有互补性的文本特征;其次,设计了FastR-CNN和MobileNet V3模型学习图像局部细粒度特征;最后,提出了多元线性回归方法在共享子空间补全缺失数据。构建以图搜文和以文搜图的双向三元损失函数学习模型参数。[结果/结论]在标准数据集Flickr30k、自建数据集CulTour-Sha和有数据缺失的数据集Flickr30k-1与CulTour-Sha-1上的大量实验结果表明,我们的方法在召回率、内存需求和计算速度等方面优于当前几种先进的跨模态检索方法。 相似文献
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情绪是网络舆论的组成要素,也影响着舆论的传播深度和广度.海量网络文本数据的涌现和计算传播等交叉学科的出现,促进了情绪研究的发展.情绪计算为网络舆论研究打开了新的窗口,不仅丰富了舆论研究的维度,还突破了原有方法的局限,能够更深入地分析网络舆论情绪的类型、表达特征和传播模式.本研究梳理了情绪计算的基本思路,以期增加人们对网... 相似文献
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“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
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极化是群体互动研究中的关键问题。为探究舆论极化机制，本文以新冠疫情中的典型舆论事件为例，整合多种计算方法，从意识形态立场、情感、注意力等路径剖析极化现象，并考察公众信息选择机制及其影响因素。研究发现，舆论议题不断变换，但公众对同质化、热门内容存在选择偏好，短期内公众注意力被单一议题所支配。议题演化的背后是自由权利、民粹与国家利益三种立场的交锋。信息的热度和立场会对选择性接触机制产生不同影响，国家立场会强化该机制，呈现出社会整合作用，而自由与民粹立场则削弱该机制，并抢占话语空间、巩固已有观念。最后，选择性接触强度可以预测短期公众注意力变化，这对理解中观信息传播如何影响宏观舆论演化具有重要意义。 相似文献
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基于领域本体实现Web文本挖掘研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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通过对“李天一事件”、“长春婴儿随车被盗案”等—系列近期微博焦点事件的分析,本文探讨了微博在突发事件中对舆论的影响.研究发现,在突发事件的潜伏期,微博的作用在于将客观事件转化为微博事件,唤起舆论,并使社会焦点议题涌现;爆发期时,微博的舆论作用机制主要是事件现场呈现、事件真相挖掘、事件的舆论集散和观点导向;延续期时,微博则成为全民监督、信息反馈的舆论平台,而后发的突发事件又将对元事件的舆论热点进行转移. 相似文献
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通过对"李天一事件"、"长春婴儿随车被盗案"等一系列近期微博焦点事件的分析,本文探讨了微博在突发事件中对舆论的影响。研究发现,在突发事件的潜伏期,微博的作用在于将客观事件转化为微博事件,唤起舆论,并使社会焦点议题涌现;爆发期时,微博的舆论作用机制主要是事件现场呈现、事件真相挖掘、事件的舆论集散和观点导向;延续期时,微博则成为全民监督、信息反馈的舆论平台,而后发的突发事件又将对元事件的舆论热点进行转移。 相似文献
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关联爵士项目是一项探索关联数据在数字人文领域中应用的实验项目,主要关注如何利用关联数据提升文化遗产文献的可视性,即通过爵士历史的数字档案揭示音乐家之间的关系以及他们在爵士领域的社交网络.介绍关联爵士项目产生的背景、具体内容、开发步骤以及项目中的关键问题,认为其可以为我国关联数据与数字人文领域的结合研究带来一定的启示:采用挖掘实体关系为目标的研究路线与方法、最大化文本来源、发布中文名称规范关联数据、对现有本体进行选择和映射、利用众包方式开展文本分析工作. 相似文献
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[目的 /意义]挖掘古代汉语典籍文本中农作物实体名之间的关联,一方面可以更好地了解常见农作物在古代汉语文本中的空间集聚属性,另一方面能够促进对现有文本信息处理方法的探索。[方法/过程]通过文本自动分词、实体标注、数据挖掘等中文信息处理方法,揭示农作物与地点实体间的关联关系,并通过可视化网络进行直观呈现,结合区位商、基尼系数等集聚性测度指标,综合分析古代中国典籍中农作物的空间分布特征。[结果 /结论]围绕“食货志”文本研究古代中国农作物的空间分布特征,拓展典籍文本的应用场景;综合运用数据挖掘、指标评价、可视化分析等现代化信息技术手段提高典籍文本的数据分析效率与效果;从计算人文视角分析古代农作物的空间分布与集聚性特征,并与已有研究进行比较验证,结果能够较为客观地反映古代中国农作物的实际地域分布情况。未来还可以从补充多样化史料数据,归纳灾害事件和民生措施等方面进行改进。 相似文献
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[目的/意义]梳理LIS领域学科知识的发展脉络,追踪、预测学科研究热点和增长点。[研究设计/方法]基于LIS领域国外和国内核心期刊数据,使用TP-JIF模型计算学科主题的热度并衡量学科主题的状态,对LIS领域国内外研究热点和学科增长点进行演化分析;使用TPP-LSTM学科主题预测模型,对LIS领域国内外的研究热点和增长点进行预测。[结论/发现]国内外LIS领域研究热点的体量和侧重点具有较大差异,国外研究热点聚焦在社交媒体、电子病历、知识管理、文献计量、机器学习、替代计量等方面,而国内聚焦在图书馆学类、大数据、知识服务、数字人文、人工智能等方面。数据科学可能是LIS领域国内外最具潜力的增长点,医疗健康、人工智能、科研评价指标与体系、数据素养以及数据管理等研究也有望快速增长。[创新/价值]从研究热点和学科增长点两个方面揭示了国内外LIS学科之间的差异,并对研究热点和学科增长点进行了预测,为学科未来规划提供参考。 相似文献
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《新闻界》2021,(5):23-32
李普曼的经典作品Public Opinion近来被再度重译,书名从《公众舆论》变成《舆论》,因为"舆论"被认为天然就来自"公众"。然而,哈贝马斯对于作为历史过程的"公众舆论"早有论证。对此新译书名的理解实际上反映出了长久以来中文学界对核心概念在语境和脉络上的混淆。因此,紧扣原典重读被广泛征引的哈贝马斯似仍有必要。该文立足于当前研究现状,更指出在数字媒介革命与公共生活议题甚嚣尘上的今天,我们还应竭力追求理论概念与观察视角的多样性,广泛汲取诸如言谈公共性、视觉公共性、具身公共性等路径。研究指出,就公众舆论、公共领域、公共性等议题而言,对其历史范畴的丰富性不加辨析当然不可取,而固执守定某一种公共性的倾向同样值得反思。 相似文献
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运用图示法自动提取中文专利文本的语义信息 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出利用图结构的表示法自动挖掘中文专利文本的语义信息,以为基于文本内容的专利智能分析提供语义支持。[方法/过程] 设计两种运用图结构的模型:①基于关键词的文本图模型;②基于依存关系树的文本图模型。第一种图模型通过计算关键词之间的相似性关系来定义;第二种图模型则由句中所提取的语法关系来定义。在案例研究中,借助频繁子图挖掘算法,对所建图模型进行子图挖掘, 并构建以子图为特征的文本分类器,用来检测所建图模型的表达性和有效性。[结果/结论]将所建的基于图模型的文本分类器应用于4个不同技术领域的专利文本数据集,并与经典文本分类器的测试结果相比较而知:前者在使用明显较少的特征数的基础上,分类性能较后者提升2.1%-10.5%。由此而推断,使用图结构的表达法并结合图挖掘技术从专利文本中所提取的语义信息是有效的,有助于进一步的专利文本分析。 相似文献