社交媒体科技类“事实核查”信息传播效果影响因素研究
发布时间:2020-09-03 18:51
移动互联网和社交媒体的全面普及,大大降低了虚假信息的传播成本。相比准确报道,假新闻和谣言在社交网络上却能触及更多的人群、渗透更深,并且传播更快。故而,“事实核查”信息的出现和兴起对打击不实信息、向公众传递事实真相起了重要作用。基于此背景,考虑到微博、微信是目前国内最具影响力和代表性的两大社交媒体平台。因此,本研究选择微博、微信这两大社交媒体平台,以包含“事实核查”信息的社交媒体账号在一定时间段内发布的科技类“事实核查”信息为研究对象,试图探索科技类“事实核查”信息在社交媒体平台上的传播效果影响因素。通过文献梳理,并结合当下新媒体特性,界定了属于本研究的科技类“事实核查”信息传播效果三个层面及其测量指标体系,分别是受众接触关注度、受众反馈和再传播行为、受众认知及信任度,并提出了相关研究问题。最终,本研究以主题类型、呈现形式、原创与否、标题形态、信源、传播主体六个因素为自变量,分别进行受众接触关注度、受众反馈和再传播行为、受众认知及信任度三个层面的传播效果影响因素探析。综合运用内容分析和问卷调查两种定量研究方法。通过对内容分析和问卷调查的数据分析,研究发现:受众接触、关注度的影响因素包括科技类“事实核查”信息的标题风格、篇幅长度、受众的学历水平和社交媒体使用频率;受众反馈与再传播行为的影响因素包括科技类“事实核查”信息的标题风格和社交媒体使用频率;受众认知及信任度的影响因素包括社交媒体使用频率、学历水平、科技类“事实核查”信息是否原创、信息来源、呈现形式、传播主体和链接广告。基于该研究结果,本研究在最后的对策建议上将从科技类“事实核查”信息的内容设置和传播主体两个角度出发,并对个人社交媒体的使用进行讨论。内容设置上建议主题类型与公众日常高度相关、贴合网络热点,采用两三种呈现形式相结合,篇幅长度3-4屏为宜;传播主体上利用微博、微信平台聚合资源,建立专业事实核查队伍,增强传播力度。
【学位单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:G206
【部分图文】:
四、科技类“事实核查”信息是否原创本研究在统计数据时发现,微博平台中的 524 条科技类“事实核查”信息中,原创信息有 427 条,转发信息有 97 条,转发的有关科技类“事实核查”信息微博数远少于原创的科技类“事实核查”信息数。详如表 2-1。表 2-1 科技类“事实核查”信息原创与转发分布信息原创与否 频率 百分比原创 427 81.4%转发 97 18.5%总计 524 100%五、科技类“事实核查”信息的信源根据统计整理,本研究搜集的 661 个样本中有明确信息来源的科技类“事实核查”信息共 102 个,结合在前章中本研究对科技类“事实核查‘信息来源的分类,其中包括
专业机构组织 7 4 11新闻媒体 28 10 38学者专家 25 5 30网络爆料 9 3 12二手数据资料 9 2 11总计 78 24 102传播效果测量指标的数据统计根据本研究在前文总结的科技类“事实核查”信息在社交媒体平台的传播效标体系,在搜集整理统计数据后,本研究将微博转发量划分为 0-300、301-61000、1000 以上四个数值区间,将评论数划分为 0-150、151-300、301-500、四个数值区间,针对微信平台,笔者将阅读量划分成 0-3w、3w-6w、6w-9w、9单位万)以上四个数值区间,将精选留言量划分成 0-10、11-20、21-30、310 的五个数值区间。具体数据分布如下图 2-6。
本文编号:2811828
【学位单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:G206
【部分图文】:
四、科技类“事实核查”信息是否原创本研究在统计数据时发现,微博平台中的 524 条科技类“事实核查”信息中,原创信息有 427 条,转发信息有 97 条,转发的有关科技类“事实核查”信息微博数远少于原创的科技类“事实核查”信息数。详如表 2-1。表 2-1 科技类“事实核查”信息原创与转发分布信息原创与否 频率 百分比原创 427 81.4%转发 97 18.5%总计 524 100%五、科技类“事实核查”信息的信源根据统计整理,本研究搜集的 661 个样本中有明确信息来源的科技类“事实核查”信息共 102 个,结合在前章中本研究对科技类“事实核查‘信息来源的分类,其中包括
专业机构组织 7 4 11新闻媒体 28 10 38学者专家 25 5 30网络爆料 9 3 12二手数据资料 9 2 11总计 78 24 102传播效果测量指标的数据统计根据本研究在前文总结的科技类“事实核查”信息在社交媒体平台的传播效标体系,在搜集整理统计数据后,本研究将微博转发量划分为 0-300、301-61000、1000 以上四个数值区间,将评论数划分为 0-150、151-300、301-500、四个数值区间,针对微信平台,笔者将阅读量划分成 0-3w、3w-6w、6w-9w、9单位万)以上四个数值区间,将精选留言量划分成 0-10、11-20、21-30、310 的五个数值区间。具体数据分布如下图 2-6。
【参考文献】
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本文编号:2811828
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