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【乐鱼电竞】2020年新闻流传学六刊十大热点发表于: 2021-11-25 00:28
本文摘要:2020年新闻流传学六刊十大热点 | 整体篇 为了更全面系统地把握2020年新闻流传学界的常识出产环境,特意选取了新闻流传学界公认学术影响力靠前的六本中文期刊作为研究对象,具体展述各个聚类的论文的研究角度和结论概念。

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2020年新闻流传学六刊十大热点 | 整体篇 为了更全面系统地把握2020年新闻流传学界的常识出产环境,特意选取了新闻流传学界公认学术影响力靠前的六本中文期刊作为研究对象,具体展述各个聚类的论文的研究角度和结论概念。数据来历与处置惩罚 依托CNKI数据库,小强流传团队选择 《现代流传》《新闻与流传研究》《新闻大学》《国际新闻界》《新闻记者》《今世流传》这六本期刊2019年12月至2020年11月颁发的所有论文为样原来源,时间设定为2019年12月1日至2020年11月30日,共得到 944篇论文数据(检索日期为2021年1月11日)。需要出格说明的是,截止至2021年1月11日,《今世流传》和《国际新闻界》更新至2020年11月15日,《新闻记者》更新至2020年11月20日,《新闻与流传研究》更新至2020年11月25日。

运用常识图谱阐发方法,描画新闻流传学六大刊研究的热点漫衍,对新闻流传学六大刊研究举行整体性、综合性的计量阐发和可视化出现,提炼新闻流传学六大刊研究的十个热点聚类。本研究运用 CiteSpace软件(版本为5.7.R2)导入所需的文献数据,数据导入软件中的处置惩罚条件别离为:设定“Time Slicing”(时间规模)为2019年12月至2020年11月,“Years Per Slice”(时间分区)配置为1年,“Node Types”(节点类型)中选择“Keyword”(关键词)。“Selection Criteria”(抽取尺度)配置为“g-index”,个中k=25。研究成果与阐发 运行CiteSpace对六本期刊的相关文献关键词举行共词阐发,得出新闻流传学范畴研究的关键词共现常识图谱(见图1),该网络共有170个节点和286条连线,网络密度为0.0199。

图1 2020年新闻流传学六刊关键词共现常识图谱 图1中的每一个圆圈代表一个关键词的节点,节点的巨细与关键词共现频次的几多呈正相关,节点越大说明关键词呈现频次越大,即暗示该关键词地点文献研究的主题便是现下 新闻流传学六刊研究范畴中的热点主题。展开全文 本研究根据图谱显示析出关键词,通过CiteSpace中的“Network Summary Table”功效处置惩罚导出的数据列表,并依照中心性和频次的降序分列,得到图谱所显示的中心性(Centrality≥0.03)前37位高中心性关键词和频次(Frequency≥6)的前38位高频次关键词,得出有关我国新闻流传学六刊的关键词信息统计表(见表1、表2)。

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表1 高中心性关键词统计表(中心性≥0.03) 表2 高频次关键词统计表(频次≥6) 在可视化图谱中, 关键词呈现的频次越高,研究热度就越强。高频次关键词直观反应了学者研究的热点范畴。

而 节点的中心性数值越大,则暗示与该点直接接洽的个别数目越多,代表该节点越处于网络图谱的中心位置, 意味其对整个网络的影响力越大。整体上,2020年新闻流传学六大刊研究的关键词漫衍较为分离,研究热点较为多元,个中建设性新闻研究的热度最高。由表1可知,2020年新闻流传学六刊研究颁发的高频词为“建设性新闻”,呈现次数为36次;“社交媒体”呈现频次排名第二,共呈现26次;“媒体融合”呈现频次排第三,共呈现23次。

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建设性新闻”“短视频”“社交媒体”中心度排名位列第一、第二和第三,别离高达0.35、0.3、0.24;“数字劳动”和“小我私家信息”呈现频次虽然不高,但中心度别离位列第六和第七,别离为0.16和0.1。联合关键词的频次和中心度可以看出, 建设性新闻、社交媒体、媒体融合、人工智能和短视频是2020年新闻流传学六刊研究的重要对象。在CiteSpace软件中获得关键词共现图谱网络后,再对关键词举行聚类,选用关键词对聚类的成果举行标识,获得关键词聚类常识图谱(见图2)。从图中可以看出,170个关键词节点和286条关键词节点间的连线可以把关键词聚类为10个主要的研究主题,别离是建设性新闻、人工智能、社交媒体、人类运气配合体、物质性、新冠肺炎疫情、小我私家信息、恩格斯、团体影象和国度认同。

通过CiteSpace中的“Summary Table”功效处置惩罚导出的数据列表,得出各聚类关键词统计列表(见表3),下文将围绕各聚类的关键词展开具体阐述。图2 2020年新闻流传学六刊关键词聚类常识图谱 表3 各聚类关键词统计列表 参考文献 [2]Chen, C. Science mapping: A systematic review of the literature. JDIS, 2017, 2(2), 1-40. [3]李杰,陈超美. CiteSpace科技文本挖掘及可视化(第2版)[M]. 北京:首都经济商业出书社, 2016 数据收集 | 李青彤 文字/排版 | 李青彤 审核 | 李 双 指导老师 | 张小强返回,检察更多。


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