客体图像的建构与消解:雾霾议题中的属性议程设置效果

基于属性议程设置理论,通过大规模微博数据样本挖掘,运用有监督的机器学习的方法,对雾霾议题中的议程设置效果进行研究。研究发现,在实质性属性上,媒体微博议程对网民评论议程具有显著的设置效应,两者均突出雾霾影响这一属性;在情感性属性上,媒体微博议程对网民评论议程的设置效应并不显著,媒体微博议程侧重于中立态度,而网民评论议程以负面态度最为显著。还进一步探讨了全新传播生态下,议题特征、网民心理等因素对属性议程设置效果的影响。