不同类型新闻媒体的语言特征对比 ——以“司机”“男司机”“女司机”为例
发布时间：2021-02-07 06:16
自媒体和主流媒体是新闻媒体中具有代表性的两大类型,二者泾渭分明,表现出新兴媒体和传统媒体的对立。两类媒体的不同首先表现为语言表达方式的不同,要对新闻特点进行研究必然绕不过对其语言表达特点的研究。同时,交通领域的繁荣使得司机成为人们日常生活中的重要角色,司机类新闻也成为了新闻报道中的热点话题。在这一背景下,针对女司机在传媒环境中所呈现的负面性是否唯一这一问题,新闻媒体表达的合适性显然成为了我们研究的重点。因此,本文立足于主流媒体和自媒体这两大新闻媒体类型,以“司机”这一特定社会角色为突破口,通过对“司机”“男司机”“女司机”相关新闻语言特点的分析观察揭示两类媒体的特点,并据此提出建议和看法。在具体研究方法上,我们结合统计学和语言学两个学科的特点,以数据分析结果为支撑,定量分析与定性分析相结合,通过两类媒体的内部横向对比和外部纵向对比,在分析自媒体和主流媒体特点的同时,发掘司机新闻、男司机新闻、女司机新闻的不同。通过本文的分析,我们发现:无论是在主流媒体还是自媒体中,司机类新闻多与事故类交通事件相联系,且负面新闻比例过高;此外,在司机类新闻中,“性别词+司机”类新闻负面化倾向相对较强,将社...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究概况
1.1.1 新闻媒体语言研究
1.1.2 司机新闻报道研究
1.1.3 性别语言差异研究
1.1.4 文本计量特征研究
1.2 研究价值
1.2.1 不同媒体语言表达的差异性
1.2.2 媒介形象对群体形象塑造的影响
1.2.3 性别词作为群体分类标准的问题
1.3 研究方法及语料来源
1.3.1 研究方法
1.3.2 语料来源及说明
第二章 新闻媒体词类特征分析
2.1 语言结构特征分布
2.2 主要实词统计分析
2.2.1 TF-IDF与关键词筛选
2.2.2 自媒体内部特征
2.2.3 主流媒体内部特征
2.3 主要虚词统计分析
2.3.1 卡方检验与词类特征分析
2.3.2 副词词类特征对比
2.4 小结
第三章 新闻媒体句子特征分析
3.1 平均句长及相关特征
3.2 标题标点分类统计情况
3.3 标题特殊句类句式统计情况
3.4 小结
第四章 新闻媒体语言表达相似度分析
4.1 基于卡方检验的相关分析
4.1.1 卡方检验与内容相关性
4.1.2 新闻相关性统计及检验
4.1.3 新闻性别指向性及检验
4.2 基于余弦相似性的相关分析
4.2.1 LSI算法与余弦相似性
4.2.2 自媒体与主流媒体相似度对比
4.3 小结
第五章 新闻媒体情感分析
5.1 基于人工分类的情感倾向分析
5.2 基于情感词典的情感倾向分析
5.2.1 情感词典及相关原理
5.2.2 自媒体内部情感分析
5.2.3 主流媒体内部情感分析
5.2.4 自媒体与主流媒体内部情感倾向对比
5.3 小结
第六章 结语
6.1 本文的主要观点
6.1.1 不同新闻媒体的语言特征
6.1.2 对当今网络传媒环境的思考及建议
6.2 本文的不足之处
参考文献
附录
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卡方齐性检验的网络小说抄袭的判定研究[J]. 宋明媚,林丽清. 统计与管理. 2017(07)
[2]新媒体语境下播音主持语言的艺术性分析[J]. 李萍. 新媒体研究. 2016(22)
[3]“标题党”与“负能量”——媒体类微信公众号的语言风格分析[J]. 何凌南,胡灵舒,李威,张志安. 新闻战线. 2016(13)
[4]句类、句型、句模、句式、表达格式与构式——兼说“构式-语块”分析法[J]. 陆俭明. 汉语学习. 2016(01)
[5]议程设置理论视域下热点事件网民舆论“反转”现象研究——基于“成都女司机变道遭殴打”事件的内容分析[J]. 王国华,闵晨,钟声扬,王雅蕾,王戈. 情报杂志. 2015(09)
[6]基于《知网》概念定义的情感词典构建研究[J]. 张森,曹晖. 计算机工程与应用. 2015(17)
[7]探析新闻反转剧中网络舆情的发展态势及成因——以“成都女司机被打”事件为例[J]. 谭宏民,赵欣茹. 新闻传播. 2015(15)
[8]传统媒体与新兴媒体融合的关键与路径[J]. 胡正荣. 新闻与写作. 2015(05)
[9]国内自媒体研究现状综述[J]. 谢琳. 视听. 2014(09)
[10]基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究[J]. 孙建旺,吕学强,张雷瀚. 计算机应用与软件. 2014(07)
博士论文
[1]电视访谈的语体特征研究[D]. 崔智英.复旦大学 2011
[2]称谓语性别差异的社会语言学研究[D]. 张莉萍.中央民族大学 2007
硕士论文
[1]网络新闻中女司机媒介形象污名化研究[D]. 戴丽蓉.湘潭大学 2017
[2]女司机网络媒介形象研究[D]. 董萌.广西大学 2017
[3]中文文本分类中卡方统计特征选择方法和TF-IDF权重计算方法的研究[D]. 姚海英.吉林大学 2016
[4]网络新闻中女司机的污名化现象以及传播效果研究[D]. 刘超伦.河北大学 2016
[5]新媒体与传统媒体语言比较研究[D]. 赵宇.天津大学 2016
[6]基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[D]. 陈晓东.华中科技大学 2012
本文编号：3021799
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：104 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究概况
1.1.1 新闻媒体语言研究
1.1.2 司机新闻报道研究
1.1.3 性别语言差异研究
1.1.4 文本计量特征研究
1.2 研究价值
1.2.1 不同媒体语言表达的差异性
1.2.2 媒介形象对群体形象塑造的影响
1.2.3 性别词作为群体分类标准的问题
1.3 研究方法及语料来源
1.3.1 研究方法
1.3.2 语料来源及说明
第二章 新闻媒体词类特征分析
2.1 语言结构特征分布
2.2 主要实词统计分析
2.2.1 TF-IDF与关键词筛选
2.2.2 自媒体内部特征
2.2.3 主流媒体内部特征
2.3 主要虚词统计分析
2.3.1 卡方检验与词类特征分析
2.3.2 副词词类特征对比
2.4 小结
第三章 新闻媒体句子特征分析
3.1 平均句长及相关特征
3.2 标题标点分类统计情况
3.3 标题特殊句类句式统计情况
3.4 小结
第四章 新闻媒体语言表达相似度分析
4.1 基于卡方检验的相关分析
4.1.1 卡方检验与内容相关性
4.1.2 新闻相关性统计及检验
4.1.3 新闻性别指向性及检验
4.2 基于余弦相似性的相关分析
4.2.1 LSI算法与余弦相似性
4.2.2 自媒体与主流媒体相似度对比
4.3 小结
第五章 新闻媒体情感分析
5.1 基于人工分类的情感倾向分析
5.2 基于情感词典的情感倾向分析
5.2.1 情感词典及相关原理
5.2.2 自媒体内部情感分析
5.2.3 主流媒体内部情感分析
5.2.4 自媒体与主流媒体内部情感倾向对比
5.3 小结
第六章 结语
6.1 本文的主要观点
6.1.1 不同新闻媒体的语言特征
6.1.2 对当今网络传媒环境的思考及建议
6.2 本文的不足之处
参考文献
附录
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卡方齐性检验的网络小说抄袭的判定研究[J]. 宋明媚,林丽清. 统计与管理. 2017(07)
[2]新媒体语境下播音主持语言的艺术性分析[J]. 李萍. 新媒体研究. 2016(22)
[3]“标题党”与“负能量”——媒体类微信公众号的语言风格分析[J]. 何凌南,胡灵舒,李威,张志安. 新闻战线. 2016(13)
[4]句类、句型、句模、句式、表达格式与构式——兼说“构式-语块”分析法[J]. 陆俭明. 汉语学习. 2016(01)
[5]议程设置理论视域下热点事件网民舆论“反转”现象研究——基于“成都女司机变道遭殴打”事件的内容分析[J]. 王国华,闵晨,钟声扬,王雅蕾,王戈. 情报杂志. 2015(09)
[6]基于《知网》概念定义的情感词典构建研究[J]. 张森,曹晖. 计算机工程与应用. 2015(17)
[7]探析新闻反转剧中网络舆情的发展态势及成因——以“成都女司机被打”事件为例[J]. 谭宏民,赵欣茹. 新闻传播. 2015(15)
[8]传统媒体与新兴媒体融合的关键与路径[J]. 胡正荣. 新闻与写作. 2015(05)
[9]国内自媒体研究现状综述[J]. 谢琳. 视听. 2014(09)
[10]基于词典与机器学习的中文微博情感分析研究[J]. 孙建旺,吕学强,张雷瀚. 计算机应用与软件. 2014(07)
博士论文
[1]电视访谈的语体特征研究[D]. 崔智英.复旦大学 2011
[2]称谓语性别差异的社会语言学研究[D]. 张莉萍.中央民族大学 2007
硕士论文
[1]网络新闻中女司机媒介形象污名化研究[D]. 戴丽蓉.湘潭大学 2017
[2]女司机网络媒介形象研究[D]. 董萌.广西大学 2017
[3]中文文本分类中卡方统计特征选择方法和TF-IDF权重计算方法的研究[D]. 姚海英.吉林大学 2016
[4]网络新闻中女司机的污名化现象以及传播效果研究[D]. 刘超伦.河北大学 2016
[5]新媒体与传统媒体语言比较研究[D]. 赵宇.天津大学 2016
[6]基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[D]. 陈晓东.华中科技大学 2012
本文编号：3021799
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