微博:“浮”与“沉”的名利场 ——以“翟天临涉嫌学术不端事件”为例
发布时间:2021-01-23 14:51
近年来,随着资本力量的介入,“粉丝数、发表数、转发数、评论数、点赞数”愈发成为了判断微博用户基础影响力的标准。“用户=流量=金钱”的流量变现原则,推动着网络大V通过内容生产方式来吸引社会公众的注意力,提升自身价值从而创造出经济效益。但微博作为开放的社交媒体平台,为网络大V创造流量变现机会的同时,其生产的内容也将受到来自社会公众的监督。网络大V生产积极的、具有话题性的内容,有利于吸引更多社会公众关注,扩大自身粉丝群体规模,提升自身商业价值及流量变现能力,从而创造上“浮”空间。一旦网络大V生产的是消极的、具有争议性的内容,将受到社会公众甚至主流媒体的质疑和批评,对其社会形象造成不可扭转的负面影响,商业价值跌落甚至丧失,从而使个人发展遭遇“沉”底。本文采用文本分析法,通过分析“翟天临涉嫌学术不端”事件中社会公众对翟天临态度的急速转变,论证微博平台作为网络大V追名逐利的重要舞台,既能为网络大V创造“名利双收”的双赢局面,也将其放置在最大视角的社会公众监督下,而这对于网络大V塑造自身形象的成败具有极强的风险性。
【文章来源】:兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:54 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
微博男女性用户分布图(数据来源:《2018微博用户发展报告》)
学位论文 微博:浮与沉的名利场——以“翟天临涉嫌学术造假事内容传播形式的多样化,促使微博成为粉丝追星的主要阵地 1-1 微博男女性用户分布图(数据来源:《2018 微博用户发展报告》
3漫数据.2018 粉丝白皮书. [EB/QL].http://tui.weibo.com/insight/detail?id=74,2019 年 1 月 21 日-3 微博 95 后学历分布图(数据来源:《2018 年中国 95 后微博营销洞察报
【参考文献】:
期刊论文
[1]奖赏与惩罚:社交媒体中网络用户身份与情感表达的双重结构[J]. 陈安繁,金兼斌,罗晨. 新闻界. 2019(04)
[2]情绪刺激对微博信息分享意愿的影响实证研究[J]. 丁松云,王勇,柯青. 现代情报. 2019(03)
[3]劳务派遣用工市场异化:源起、辨析及路径推演[J]. 李广平,司文涛. 理论学刊. 2018(06)
[4]网络大V对民族舆情的影响研究[J]. 张赟. 情报探索. 2018(10)
[5]网络大V的话语权及其形成模式[J]. 傅昕源. 青年学报. 2017(01)
[6]新闻舆论引导力:理论渊源、现实依据与提升路径[J]. 计永超,刘莲莲. 新闻与传播研究. 2016(09)
[7]面向微博舆情演化分析的隐马尔科夫模型研究[J]. 何建民,李雪. 情报科学. 2016(04)
[8]网络大V舆情失范的表现、成因及治理——基于微时代网络舆情与青年价值观的视角[J]. 刘倩. 中国青年研究. 2014(06)
[9]微博社区中用户行为特征及其机理研究[J]. 闫强,吴联仁,郑兰. 电子科技大学学报. 2013(03)
[10]思考微博热——论微博传播方式的利与弊[J]. 赵亚蕾. 考试周刊. 2013(18)
博士论文
[1]微博舆论中公众情绪表达研究[D]. 焦德武.武汉大学 2014
[2]基于微博的社会网络特征研究[D]. 任薇.西南大学 2014
[3]大数据的社会价值与战略选择[D]. 张兰廷.中共中央党校 2014
[4]微博用户及其信息传播影响因素研究[D]. 刘行军.华中师范大学 2013
[5]博客舆情热点发现与分析[D]. 周而重.北京工业大学 2013
[6]突发事件舆论引导机制研究[D]. 焦俊波.华中科技大学 2013
[7]互联网用户行为分析及信息演化模式研究[D]. 熊菲.北京交通大学 2013
[8]微博文化研究[D]. 张斯琦.吉林大学 2012
硕士论文
[1]基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现[D]. 王杰.中国民航大学 2017
[2]基于微博数据的微博用户性别判断研究[D]. 安军辉.华中师范大学 2015
[3]面向微博短文本的情感分析研究[D]. 杜振雷.北京信息科技大学 2013
[4]消费主义视角下的“网络红人”现象研究[D]. 张子娟.暨南大学 2011
[5]网络意见领袖影响力研究[D]. 付永利.河南大学 2010
本文编号:2995403
【文章来源】:兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:54 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
微博男女性用户分布图(数据来源:《2018微博用户发展报告》)
学位论文 微博:浮与沉的名利场——以“翟天临涉嫌学术造假事内容传播形式的多样化,促使微博成为粉丝追星的主要阵地 1-1 微博男女性用户分布图(数据来源:《2018 微博用户发展报告》
3漫数据.2018 粉丝白皮书. [EB/QL].http://tui.weibo.com/insight/detail?id=74,2019 年 1 月 21 日-3 微博 95 后学历分布图(数据来源:《2018 年中国 95 后微博营销洞察报
【参考文献】:
期刊论文
[1]奖赏与惩罚:社交媒体中网络用户身份与情感表达的双重结构[J]. 陈安繁,金兼斌,罗晨. 新闻界. 2019(04)
[2]情绪刺激对微博信息分享意愿的影响实证研究[J]. 丁松云,王勇,柯青. 现代情报. 2019(03)
[3]劳务派遣用工市场异化:源起、辨析及路径推演[J]. 李广平,司文涛. 理论学刊. 2018(06)
[4]网络大V对民族舆情的影响研究[J]. 张赟. 情报探索. 2018(10)
[5]网络大V的话语权及其形成模式[J]. 傅昕源. 青年学报. 2017(01)
[6]新闻舆论引导力:理论渊源、现实依据与提升路径[J]. 计永超,刘莲莲. 新闻与传播研究. 2016(09)
[7]面向微博舆情演化分析的隐马尔科夫模型研究[J]. 何建民,李雪. 情报科学. 2016(04)
[8]网络大V舆情失范的表现、成因及治理——基于微时代网络舆情与青年价值观的视角[J]. 刘倩. 中国青年研究. 2014(06)
[9]微博社区中用户行为特征及其机理研究[J]. 闫强,吴联仁,郑兰. 电子科技大学学报. 2013(03)
[10]思考微博热——论微博传播方式的利与弊[J]. 赵亚蕾. 考试周刊. 2013(18)
博士论文
[1]微博舆论中公众情绪表达研究[D]. 焦德武.武汉大学 2014
[2]基于微博的社会网络特征研究[D]. 任薇.西南大学 2014
[3]大数据的社会价值与战略选择[D]. 张兰廷.中共中央党校 2014
[4]微博用户及其信息传播影响因素研究[D]. 刘行军.华中师范大学 2013
[5]博客舆情热点发现与分析[D]. 周而重.北京工业大学 2013
[6]突发事件舆论引导机制研究[D]. 焦俊波.华中科技大学 2013
[7]互联网用户行为分析及信息演化模式研究[D]. 熊菲.北京交通大学 2013
[8]微博文化研究[D]. 张斯琦.吉林大学 2012
硕士论文
[1]基于微博大数据的舆情监测系统的设计与实现[D]. 王杰.中国民航大学 2017
[2]基于微博数据的微博用户性别判断研究[D]. 安军辉.华中师范大学 2015
[3]面向微博短文本的情感分析研究[D]. 杜振雷.北京信息科技大学 2013
[4]消费主义视角下的“网络红人”现象研究[D]. 张子娟.暨南大学 2011
[5]网络意见领袖影响力研究[D]. 付永利.河南大学 2010
本文编号:2995403
本文链接:https://www.wllwen.com/xinwenchuanbolunwen/2995403.html