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新媒体时代网络舆论反转现象分析开题报告

 2020-02-10 11:02  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1目的及国内外舆论反转现象的分析

新媒体作为新的技术支撑体系下出现的媒体形态,具有海量信息、内容的丰富性、低成本超文本、及时性、互动性等特点,迎合了人们快节奏、碎片化的生活方式,打破了时间与空间交流的界限,满足了人们随时随地的互动性表达、信息的传递以及娱乐的需求。作为新型媒体,其中之一特点就是它的消解力量,消解传统媒体(电视、广播、报纸、通信之间的边界),消解国家与国家之间、社群之间、产业之间边界,消除信息发送者与传播者之间的边界。舆论格局的转变,公众普遍话语权的提升。于是,在这个自由与开放的新媒体时代,打破了传统媒体的话语权,为普通公民赋权,人人都有了麦克风,人人都成为了信息的传播者。人们主动与被动进行信息的发布、意见的发表,参与和讨论公共事件的热情高涨。各种社交媒体的诞生让“用户生产内容”成为了媒体的主流,各种社交软件由于意见表达的便捷性,分享的自由性,因此也诞生了一批较有影响力的人物,成为网络意见领袖。舆论场产生的的变化,危机社会秩序,对舆论的走向产生了重要影响,损害媒体其自身公信力。虚假新闻的出现,消费公众的情绪与态度,再到相关主体澄清事实,拉长了事实呈现在公众面前的时间战线。新闻经常呈现出一种180大反转的局面。网络上,越来越流行一句话“无反转,不新闻”。反转新闻的迅速增加,推动了“反转舆论”一词的普及。当下中国舆论场众生喧哗,瞬息万变,经过不断的变化和扩散,舆论场秩序的混乱。新媒体对传统媒体的消解,相关媒体把关能力的不断弱化,舆论的走向开始不断出现反转。为什么相比以前的传统媒体,舆论反转现象愈发频繁?当某一事件发生后,舆论反转现象的传播机制以及反转过程是什么,反转的契机是什么?网络舆论反转背后的信任问题如何解决?对于这些问题的解答,形成了此研究的初始动力来源,希望通过研究,能对网络舆论反转现象提出相应优化建议及举措,推动我国的舆论引导向更深更细的方向发展,也有助于为推进社会主义文化健康环境,营造良好的舆论生态。

本文立足于新媒体时代下的网络舆论反转现状,运用传播学角度以及舆论学的理论,以“小凤雅事件”为主要案例,通过案例分析法,文献分析等方法,对这起事件中的舆论反转现象的前因后果进行研究,深入探讨其形成机制以及舆论反转中存在的规律。

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2. 研究的基本内容与方案


2.1基本内容


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3. 研究计划与安排

1.2019年1月9—1月15日:学生在学分制系统中选题,确定选题和指导教师。
2.2019年1月16日—3月6日:撰写开题报告,修改,提交开题报告给指导教师批阅。
3.2019年3月07日— 3月13日:开题答辩,修改后正式打印,提交开题报告。
4.2019年3月14日— 5月30日:论文撰写,与指导老师互动,修改论文。
5.2019年5月30日:提交完整论文给指导老师。
6.2019年6月1日—6月14日:论文重复率机检,论文答辩,修改论文,提交论文答辩材料。

4. 参考文献(12篇以上)

[1]启默. 新媒体时代下的舆论反转现象分析[D].内蒙古大学,2018.

[2]李惠琳. 新媒体环境下的舆论反转现象[D].暨南大学,2017.

[3]林小静. 多媒体状态下的舆论反转研究[D].浙江传媒学院,2017.

[4]严安德. 社交媒体环境下舆论反转现象研究[D].江西师范大学,2017.

[5]詹婷. 热点事件中的舆论反转路径研究[D].黑龙江大学,2017.

[6]范旭阳. 社交媒体中热点事件舆论反转现象探究[D].南京艺术学院,2016.

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[8]杨浪.新媒体时代的“反转新闻”现象[J].唯实(现代管理),2018(10):32-33.

[9]杨斌鹄.浅论社交媒体环境下舆论反转现象[J].传播力研究,2018,2(25):221.

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[11]罗云,郑冬晓.后真相时代舆论反转冷思考[J].科技传播,2018,10(12):33-34.

[12]翟敏.网络环境下舆论反转的成因与规制——以“王凤雅事件”为例[J].科技传播,2019,11(01):109-110.

[13]张兆曙.网络舆论的“反转”何以可能?——基于发生结构的视角[J].学海,2018(04):150-157

[14]Junpeng Guo,Chunxin Zhang,Yi Wu,HaoLi,Yu Liu. Examining the determinantsand outcomes of netizens’ participation behaviors on government social mediaprofiles[J]. Aslib Journal of Information Management,2018,70(4).

[15]Leilei Shi,Yan Wu,Lu Liu,XiangSun,Liang Jiang. Event Detection andIdentification of Influential Spreaders in Social Media Data Streams[J].BigData Mining and Analytics,2018,1(01):34-46.

[16]Leihan Zhang,Jichang Zhao,Ke Xu.Who creates Trends in Online Social Media: The Crowd or Opinion Leaders?[J].Journal of Computer‐Mediated Communication,2016,21(1).

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