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内容分析案例:基于《人民日报》情绪化表达的个案分析
内容分析应用
于 2020-8-6 09:48
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原文是微信上的这篇文章《
社交媒体时代党报的文化转型 ——基于《人民日报》情绪化表达的个案分析
》,本文采用语言学理论和内容分析方法,对《人民日报》主报及微博文本的情绪化表达策略进行分析,尝试以语言为中介,归纳党报在社交媒体时代的文化转型路径。
研究假设:
H1:在历史的维度上,同一体裁中文本的发表时间与文本情绪表达之间存在着相关关系;
H2:在比较的维度上,文本形式与文本情绪表达之间存在着相关关系;
H3:在类型的维度上,《人民日报》微博中,文本的内容与文本情绪表达之间存在着相关关系。
研究对象和抽样:
1. 研究对象为《人民日报》主报(纸质媒体)的新闻及评论文本,及其微博账号发布的文本。因为数据量过于庞大,我们对《人民日报》微博文本和报纸文本进行抽样,再通过对样本的分析推测整体的情况。
2. 首先,我们对《人民日报》微博文本进行随机抽样。《人民日报》自2012年7月开通微博账号,至2018年6月已经发布8万余条微博文本。通过生成随机数列的方式,我们抽取2012年9月,2013年10月,2014年12月,2015年6月,2017年2月,2018年5月的所有微博文本,并将上述所有微博文本按照时间顺序排列,共获得微博文本数据共9000余条。紧接着,我们随机抽取第一条数据,再以9条为距离进行等距抽样,最后共获样本1054条。
3. 其次,按照同样的方法,我们又对《人民日报》2012-2018年相同时间段内的报纸文本,以及《人民日报》2006-2012年报纸文本进行随机抽样。在确定报纸刊期后,我们将报纸所有版面刊登的新闻报道文本按标题首字音序排列,再进行等距抽样。由于报纸文本与微博文本在篇幅上存在较大差异,故在获取报纸报道文本后,我们对其进行又一层的抽样,即按照段落进行排序,随机获取报纸文本,这样可以保证微博文本与报纸文本具有时间和内容题材上的可比性。
经上述抽样方式,我们共获取两类文本资料3496条,即为本研究的最终样本。
编码:
本研究共有两位编码者。在正式进行编码之前,由两位编码者对所有变量进行操作化定义。随后,从原始数据中随机抽取50条,各自进行独立编码,之后进行信度检验。经信度检验发现,文本内容、情绪表达倾向、词汇情绪表达倾向等变量的信度系数偏低。经过对这几个变量的编码再次进行讨论后,两位编码者对本研究所有数据进行编码。为保证编码质量,编码者对于编码不清的地方进行讨论后赋值。通过SPSS 24.0版本进行信度分析,发现编码后整体数据Cronbach’s α值为0.813,这说明编码的研究问题具有较高的内部信度。
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