从属性数据到关系数据:社群时代新闻传播学研究方法新转向

发布时间：2020-10-17 12:04

　　 问卷调查法、内容分析法和古典实验法这三大传播学定量研究方法均是大众传播时代的产物,社交网络崛起使得这三种定量研究方法面临诸多局限与挑战,近年来新闻传播学基于社群传播在研究对象与研究方法上均出现了三种新转向,以社会网络分析、社会语义网、高频词聚类分析、高频词多维尺度分析、眼动追踪与脑电实验为代表的认知神经科学实验手段等不断成为新闻传播学的新方法和新范式。社群时代新闻传播学研究方法在范式和底层技术架构上进行更新迭代发展,新闻传播学是有可能形成自己相对独立、与其他学科区隔的研究范式和研究手段的。因此,如何平衡研究方法的学科间性与融合性成为未来新闻传播学研究方法发展的主要方向。
【部分图文】：

近年来在传播学研究领域出现了一些新的研究范式和研究转向,总结来看,以上三种研究方法均出现了新变化,相关情况见图1。从图1可以看出,问卷调查法在数据获取方式上逐步向网络数据爬虫转向,利用Python和R语言等进行网络数据爬取,借助这些语言编程算法、社会网络分析法等实现数据的可视化呈现;内容分析法逐步借助词典技术实现分词,通过词频计算和词云图展现词与词之间的共现关系,实现社会语义网的建构、高频词多维尺度分析和知识图谱分析;古典实验法越来越转向借助神经科学与认知科学手段,进行仪器化操作,借助眼动仪、脑电设备与肌电等准确捕捉人的情绪及心理变化。

社会网络分析又被称为结构分析,在研究视角上一般分为两种:一是关系取向(relational approach),另一种是位置取向(positional approach)。关系取向即研究网络的关联性和社会个体之间的联结关系,主要研究参数如图2中的密度、聚类系数、关联性和中心性等;而位置取向则关注社会个体互动而形成关系的模式化,在同一个网络中由于所处的位置不同,其掌握的结构洞和社会资本也不同,所承担的社会角色也不尽相同。社会网络分析的应用范围越来越广,各学科都有涉及,如情报分析、知识图谱和学术共同体、国际贸易、职业流动、社会关系网、信息传播网、交通网等,使用的分析工具也越来越多元,目前主要的社会网络分析软件包括UCInet、Pajak、NetTminer、Gephi等。(2)语义网络分析(SMA)。

二是社会语义网分析。根据社会网络分析的思想,基于词语共现性构建语义网络,这里说的共现性主要是在一定的空间内同时出现,一般将出现在同一个句子、节、页码等视作一次共现。还有研究者根据认知心理阈值,认为一个人在记忆中只能容纳7±2个“模块”(chunk),也就是说人只能同时加工5—9个意义单位,因此一般将某个词前后出现的5—9个词认定为共现,如图3研究的是《唐诗三百首》中词语共现形成的社会语义网。图中球体的大小代表高频词的频度,词与词之间的连线粗细是两词共现的次数。图3按球的中心性予以呈现,即球越靠近网络的中心位置,该词越重要。从图3可以看出《唐诗三百首》中频度最高的词是何处、春风、芳草、白云、流水、人间和明月,这些都是《唐诗三百首》中常用的符号;语义网形成了三个子群,每个子集代表着一个唐诗派别。
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