中美贸易摩擦的媒介镜像研究 ——基于人民网与CNN
发布时间：2021-08-31 12:08
中美贸易摩擦是当下国际热点议题,其趋势与发展对国际经济格局与国际关系网都会产生不可估量的影响。两国贸易博弈中,新闻报道是中美两国获取贸易战的话语权与主导权的主要途径。CNN与人民网作为两国最具影响力的媒体组织之一,在国内外都拥有广泛的用户群体。这两家媒体在国际舆论场上的巨大影响力,直接影响了中国与美国国家形象的建构,因此,以CNN与人民网作为研究对象,探究两家媒体在中美贸易摩擦中如何建构中美的国家形象以及报道策略,具有典型性与代表性。本文采用内容分析法与比较研究法,根据报道中词语的情感态度,推测双方报道的情感分布情况;依照报道中词语出现的概率分布,建立相应的LDA模型,推测人民网与CNN报道的主题分布情况;最后,根据实验结果,分别建构出人民网中的美国形象与CNN中的中国形象,并就双方媒体的报道情况进行比较分析。经过实证研究,发现以下核心观点:第一,双方报道的数量与篇幅与贸易摩擦的局势起伏有直接关联性。在样本时间范围内,中美贸易关系存在四个激烈冲突期与四个缓和期,不同周期之间的转化取决于美国方面的态度变化,这也直接影响了人民网与CNN的报道数量。其中,CNN关于贸易摩擦的报道在其涉华报道...
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架
第二章对人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析16第二章人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析第一节报道数据收集在收集人民网中所有涉美报道时，分别使用关键词“美国”、“美方”、“贸易战”、“贸易摩擦”进行检索，并将检索结果进行汇总。在汇总结果中，使用关键词“贸易战”与“贸易摩擦”缩小报道范围，确认人民网关于中美贸易摩擦的报道。根据已经表明的人民网报道数据收集策略，总共收集到26045篇关于美国的报道，其中涉及贸易战的报道内容有2418篇。在完成对数据的格式化，去除冗余数据后，下文将分别对报道数量、报道来源、报道形式、报道词频、报道态度、报道主题等方面依次进行分析。本文使用NLP分析工具进行情感分析时，采用了中文语义分析工具Jieba与英文语义分析工具Textblob，并对相关训练集字典进行更新与程序改写，同时提取出TOP20核心高频词汇。NLP的具体操作流程如图2.1所示。图2.1NLP情感判定流程本文将以篇为单位对新闻文本进行处理，每个单句作为最小的计分单位，根据单句描述的对象是中国或美国，进行区分。对每个单句进行情感判定，汇总整篇文章的情感得分，计算算术平均，最后确定单篇新闻报道对于中国或者美国的情感态度得分，具体实施流程如图2.2所示。
第二章对人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析17图2.2新闻文本情感判定流程在对中文文本内容进行判定时，根据中文工具Jieba的情感计算得分标准，其取值范围为[0,1]，得分越接近于1，表示代表正面情感的概率越大，得分越接近于0，说明代表正面情感的概率越小，即表达负面情感的概率较大，因此，本次研究将中文文本的态度分为以下三类，并根据情感得分进行分类，具体分类如下：正面：在新闻文本中，大量使用具有正面意义的词汇，诸如乐观、战胜、克服等词汇，或者具有正面意义的词汇远多于负面意义的词汇，可认为这类新闻文本具有较大的概率持有正面态度，其情感得分取值范围设定在[0.65,1]之间。中立：在新闻文本中，同时出现具有正面与负面意义的词汇，或者出现的正面或负面意义的词汇并不足以决定文本的态度倾向，这类新闻文本的情感态度有较大概率处于中立水平，其情感得分取值范围设定在[0.35,0.65]。负面：在新闻文本中，大量使用具有负面意义的词汇，诸如令人担忧、陷入困局、强烈谴责、严正抗议等，或者具有负面意义的词汇远多于正面意义的词汇，可认为这类新闻文本具有较大的概率持有负面态度，其情感得分取值范围设定在[0,0.35]之间。在进行主题分类时，本文将采用LDA模型，其原理如图2.3所示。LDA模型可以有效地对人民网与CNN关于中美贸易摩擦的新闻报道进行主题分类，以此来推测人民网与CNN分别对中国和美国建构怎样的媒介镜像。图2.3LDA模型推测主题分类流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]“看”中国:作为“他者”的国家形象建构——基于Facebook“中国文化”系列短片的文本分析[J]. 沈霄. 西安交通大学学报(社会科学版). 2019(05)
[2]“中美贸易战”涉华舆情、层级成因及对策研究:基于Youtube平台的考察[J]. 石家宜,郭继荣. 情报杂志. 2019(08)
[3]中美公众的文化交流与国家形象认知调查（2017～2018）[J]. Institute of National Communication Strategy(INCS, HUST);. 人民论坛·学术前沿. 2019(09)
[4]中国的和平崛起与中美贸易战[J]. 陈继勇,杨旭丹. 华南师范大学学报(社会科学版). 2019(02)
[5]修辞较量:冲突情境下的反修辞策略——基于中美关于贸易摩擦新闻报道的比较研究[J]. 叶俊,王苑奇. 兰州大学学报(社会科学版). 2019(02)
[6]视觉文化中的反凝视及其批判性思考:基于对《新闻联播》“中美贸易战”报道的分析[J]. 石谷岩. 新闻春秋. 2018(04)
[7]基于语料库的人民网关于女博士形象的历时建构研究[J]. 符小丽. 信阳师范学院学报(哲学社会科学版). 2018(06)
[8]中美贸易战本质、影响及对策分析[J]. 俞萍萍,赵永亮. 现代管理科学. 2018(11)
[9]认同的阈限:媒介消费与移民身份的建构——以新西兰报刊广告为镜像[J]. 曹小杰. 新闻与传播研究. 2018(09)
[10]论中美贸易战对中国企业转型的影响及对策[J]. 肖瑶. 现代商贸工业. 2018(29)
本文编号：3374870
【文章来源】：云南财经大学云南省
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究框架
第二章对人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析16第二章人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析第一节报道数据收集在收集人民网中所有涉美报道时，分别使用关键词“美国”、“美方”、“贸易战”、“贸易摩擦”进行检索，并将检索结果进行汇总。在汇总结果中，使用关键词“贸易战”与“贸易摩擦”缩小报道范围，确认人民网关于中美贸易摩擦的报道。根据已经表明的人民网报道数据收集策略，总共收集到26045篇关于美国的报道，其中涉及贸易战的报道内容有2418篇。在完成对数据的格式化，去除冗余数据后，下文将分别对报道数量、报道来源、报道形式、报道词频、报道态度、报道主题等方面依次进行分析。本文使用NLP分析工具进行情感分析时，采用了中文语义分析工具Jieba与英文语义分析工具Textblob，并对相关训练集字典进行更新与程序改写，同时提取出TOP20核心高频词汇。NLP的具体操作流程如图2.1所示。图2.1NLP情感判定流程本文将以篇为单位对新闻文本进行处理，每个单句作为最小的计分单位，根据单句描述的对象是中国或美国，进行区分。对每个单句进行情感判定，汇总整篇文章的情感得分，计算算术平均，最后确定单篇新闻报道对于中国或者美国的情感态度得分，具体实施流程如图2.2所示。
第二章对人民网关于中美贸易摩擦报道的内容分析17图2.2新闻文本情感判定流程在对中文文本内容进行判定时，根据中文工具Jieba的情感计算得分标准，其取值范围为[0,1]，得分越接近于1，表示代表正面情感的概率越大，得分越接近于0，说明代表正面情感的概率越小，即表达负面情感的概率较大，因此，本次研究将中文文本的态度分为以下三类，并根据情感得分进行分类，具体分类如下：正面：在新闻文本中，大量使用具有正面意义的词汇，诸如乐观、战胜、克服等词汇，或者具有正面意义的词汇远多于负面意义的词汇，可认为这类新闻文本具有较大的概率持有正面态度，其情感得分取值范围设定在[0.65,1]之间。中立：在新闻文本中，同时出现具有正面与负面意义的词汇，或者出现的正面或负面意义的词汇并不足以决定文本的态度倾向，这类新闻文本的情感态度有较大概率处于中立水平，其情感得分取值范围设定在[0.35,0.65]。负面：在新闻文本中，大量使用具有负面意义的词汇，诸如令人担忧、陷入困局、强烈谴责、严正抗议等，或者具有负面意义的词汇远多于正面意义的词汇，可认为这类新闻文本具有较大的概率持有负面态度，其情感得分取值范围设定在[0,0.35]之间。在进行主题分类时，本文将采用LDA模型，其原理如图2.3所示。LDA模型可以有效地对人民网与CNN关于中美贸易摩擦的新闻报道进行主题分类，以此来推测人民网与CNN分别对中国和美国建构怎样的媒介镜像。图2.3LDA模型推测主题分类流程
【参考文献】：
期刊论文
[1]“看”中国:作为“他者”的国家形象建构——基于Facebook“中国文化”系列短片的文本分析[J]. 沈霄. 西安交通大学学报(社会科学版). 2019(05)
[2]“中美贸易战”涉华舆情、层级成因及对策研究:基于Youtube平台的考察[J]. 石家宜,郭继荣. 情报杂志. 2019(08)
[3]中美公众的文化交流与国家形象认知调查（2017～2018）[J]. Institute of National Communication Strategy(INCS, HUST);. 人民论坛·学术前沿. 2019(09)
[4]中国的和平崛起与中美贸易战[J]. 陈继勇,杨旭丹. 华南师范大学学报(社会科学版). 2019(02)
[5]修辞较量:冲突情境下的反修辞策略——基于中美关于贸易摩擦新闻报道的比较研究[J]. 叶俊,王苑奇. 兰州大学学报(社会科学版). 2019(02)
[6]视觉文化中的反凝视及其批判性思考:基于对《新闻联播》“中美贸易战”报道的分析[J]. 石谷岩. 新闻春秋. 2018(04)
[7]基于语料库的人民网关于女博士形象的历时建构研究[J]. 符小丽. 信阳师范学院学报(哲学社会科学版). 2018(06)
[8]中美贸易战本质、影响及对策分析[J]. 俞萍萍,赵永亮. 现代管理科学. 2018(11)
[9]认同的阈限:媒介消费与移民身份的建构——以新西兰报刊广告为镜像[J]. 曹小杰. 新闻与传播研究. 2018(09)
[10]论中美贸易战对中国企业转型的影响及对策[J]. 肖瑶. 现代商贸工业. 2018(29)
本文编号：3374870
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