中国官方社交媒体行为如何塑造国家形象?——一项基于推特平台数据的扎根分析

在国际环境变迁与社交媒体信息愈加多元繁杂的背景下,中国官方的社交媒体行为深刻影响了国家形象的塑造。基于推特平台数据的扎根分析表明,中国官方主要通过顶层设计、叙事构建、话语表达与传播延展四个实践维度及其构成的互动反馈机制,在社交媒体平台中塑造中国国家形象。中国官方的社交媒体国家形象塑造还可进一步优化发展,主要方向包括寻求可供沟通理解的跨文化包容性内容表达、展开全媒体多元化的沉浸式叙事传播、合理利用智能技术强化预测性倾听等。

从“他塑”到“自塑”:主流媒体的国家形象传播转型策略研究——基于新华社推特与微博推文的对比分析

国家形象的建构方式可以分为“自塑”和“他塑”,长久以来,在国际传播环境中我国的国家形象主要依靠“他塑”,这导致我国的自我认识与他国对中国的认识存在相当大的偏差。为传播更加饱满的中国形象,主流媒体应抓住社交媒体时代的机遇,打破西方审视下的内容自限和“他塑”下的思想桎梏,探索适合中国特色的国家形象自塑模式,增强我国国家形象的自塑能力。文章以新华社在推特与微博的推文为样本进行对比分析,探究其传播活动特点,探讨其在中国国家形象“自塑”中的作用以及对国家形象的呈现,以期探索以新华社为代表的主流媒体在社交媒体语境下进行国家形象自塑的具体传播策略,并提出明晰自我认知、正视文化差异、把握新兴平台的建议,旨在为“如何更好实现我国国家形象的‘自塑’”这一问题提供参考。

推特告别“小蓝鸟”时代

当地时间7月24日,推特全新标志、名称以及域名陆续上线,用户可使用新域名“x.com”登录,标志已改为新的黑底白字的“X”,原有“小蓝鸟”标志成为历史。此前一天,特斯拉CEO、推特拥有者埃隆·马斯克(ElonMusk)就曾在推特发文,称将告别推特这个品牌,以及标志性的蓝鸟Logo。

“疯狂”的推特

埃隆·马斯克(Elon Musk)“鲁莽”的管理风格颠覆了推特。不禁疑惑,解决推特的问题,有必要采取如此大胆的行动吗?自从世界首富埃隆·马斯克(Elon Musk)以440亿美元收购推特(Twitter)以来,该公司经历了一系列突然的转变。有些变化是故意的,比如马斯克解雇了该公司7000名员工中的50%。但其他一些转变,如1000多名关键基础设施员工以及广告商的罢工,则并非如此。马斯克表示希望让推特成为“法律范围内”任何言论的避风港,这导致宣扬白人民族主义、反犹太主义、恐同主义和右翼政治暴力威胁的帖子急剧上升,促使许多用户重新考虑是否继续使用该平台。

试析美国主流媒体在推特平台关于涉华疫情的发文特征

在中国新冠疫情面临新一轮攻坚战的当下,美国媒体对涉华疫情话题的关注也呈持续态势。以美国主流媒体在推特平台发布的涉华疫情推文及其下评论转发等数据为研究对象,媒体涵盖美国有线电视新闻网、美联社等10家美国主流媒体,时间跨度为2022年8月24日至2022年11月23日,共采集163条涉华疫情推文以及约8788条评论转发等数据。通过定量分析方法总结美国主流媒体对涉华疫情的推特发文特征,进一步明晰其报道偏向与手法,并就中国涉疫信息的对外传播提出建议。

推特(Twitter)对中国论文的国际关注度影响研究

文章调查在国外社交媒体上的传播能否提高中国国际科技论文的关注度,并增加论文的被引用次数。通过分析163635篇在2012年发表并被Web of Science收录的中国国际科技论文及其收到的推文数和引用数,发现在同一个期刊内,在推特上被推送过的论文的被引用次数比没有被推送过的多近20%。已有研究发现在论文收到的推文数和被引用次数之间存在微弱的统计学相关性,这种相关性也存在于中国国际科技论文之中。

支持联机分析处理的推特用户兴趣维层次提取方法

从海量推特数据中探索用户兴趣的分布规律和相关性有利于实现精确的个性化推荐。联机分析处理(OnLine Analytical Processing,OLAP)提供了一种适合人们探究数据的直观形式。将OLAP技术应用于推特数据的关键是如何挖掘和构建推特用户的兴趣维层次。针对现有方法只能提取单一层次兴趣的不足,该文提出一种支持联机分析处理的推特用户兴趣维层次提取方法。该方法首先通过Rest API获取推特数据,然后通过改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型挖掘用户的兴趣和子兴趣,最后在此基础上构建兴趣维层次结构。实验评估了该方法的模型效果和可扩展性,并证实与LDA和h LDA相比可以更有效地提取出推特用户的兴趣维层次并应用于联机分析处理。

从说服选民到塑造选民:特朗普“推特选举”的政治心理基础

特朗普"推特选举"不仅仅是选举竞争的策略性行为,而且是自由代议制民主从"说服"选民向"塑造"选民转变过程中出现的典型现象,其可以有效地迎合和操控选民的政治心理。具体来说,通过高频度的信息发送来强化选民的"反馈效应",从而增强选民对于政治人物的虚假"控制感";通过发布观点模糊、甚至自相矛盾的信息来迎合选民的"选择性记忆",从而提供选民想要的信息;通过运用反常、简洁、形象等选民大脑"喜欢"的语言来调动选民的政治热情。

特朗普的“推特执政”:美国政治极化与社交媒体政治上位

特朗普成功当选美国总统时,正是美国社交媒体迅速上位而传统媒体开始失势的时代.从大选获胜到执政两年多来,特朗普都对社交媒体“青睐有加”;同时,社交媒体政治功能的进一步加强打破了以报刊等传统媒体为主的传播格局.而催生这种改变的主要原因是美国国内社会阶层意识形态分化.在此背景下,社交媒体与各个阶层的政治权益诉求产生互动并挑战传统媒体.社交媒体成为美国政治传播工具已为事实,特朗普利用推特作为自己的施政工具也取得了一定的成效,但其所挟带的民粹特色又对美国长期以来“政治正确”的政治文化构成了挑战,引起精英社会和政治建制派的高度警觉,因此,也遭遇多方掣肘.

科学论文首条推特的积累速度与用户类型分析

[目的/意义]科学论文的首条推特是论文在推特平台传播的起点,对论文首条推特进行分析有利于展现推特数据的积累模式与用户行为特征。[研究设计/方法]以200余万篇Web of Science论文为样本,对不同学科领域科学论文首条推特的积累速度和用户类型进行了大规模比较研究。[结论/发现]生物医学与健康科学、人文与社会科学领域的论文具有最高的推特数据覆盖率。物理学与工程学领域的论文则表现出最快的首条推特积累速度。大部分情况下,科学传播者和科研人员是最快发布首条推特的用户类型。此外,对于大部分发表了较多推特数据的论文的国家/地区而言,来自当地的推特用户很大程度上贡献了本国/地区作者发表论文的首条推特。[创新/价值]对首条推特的分析有助于从数据积累的源头理解科学论文在推特平台的传播过程。

基于社会媒体内容和网络拓扑的特定话题推特摘要研究

推特摘要旨在从话题相关的社会媒体短文本中提炼概要的推文集,以获取有效信息,可用于舆情监控、竞争情报分析及电子商务等.然而社会媒体的海量、嘈杂及不规范性使得仅依赖纯文本的传统摘要方法难以直接迁移到社交媒体情景中;而现有的推特摘要方法很少考虑数据稀疏性和社会网络传播带来的强冗余性,鲜有通过挖掘推文之间潜在的社会网络结构关系进行文摘内容选择,忽略了信息可以沿着社交网络进行传播.受压缩感知及社会学理论的启发,该文提出基于社会网络和稀疏重构的推特摘要方法(SNSR)以更好地融合社会媒体内容和结构信息.首先,挖掘推文中隐含的摘要模式,将其建模为组稀疏正则项,以捕捉代表性的推特摘要组合;其次,建模社会网络中表达一致性与表达传染性为社会化正则项,以探索推文之间的潜在网络结构关系在推特摘要中的作用;再次,建模社会媒体信息传播带来的强冗余性为多样性正则项,进而将这些约束整合到稀疏重构的推特摘要框架中;最后,提出基于Nesterov加速梯度下降的推特摘要算法,以解决推特摘要优化框架中的覆盖性、稀疏性以及多样性等问题.同时,由于推特摘要标准语料的缺乏,作者建设了12个话题的评测数据集.相关的实验结果证明了文中提出方法的有效性.

呈现方式与建构特征:推特上中国减贫话语议题关联的质化话语分析

网络议程设置(NAS)是近年来传播学的一个重要理论,其中有关社交媒体平台如推特上议题关联的分析,为学界所关注。对推文等社交媒体话语特点的充分认识是判断单篇文本中是否存在关联议题的前提。对推特上中国减贫话语的质化话语分析表明,单条推文并非如现有研究所认为的那样不存在议题关联的现象,只是由于社交媒体话语偏口语表达的灵活性,其呈现方式和建构特点较为复杂,需要借助各种语言和语境线索,运用语言知识和社会知识加以分析与归纳。现有研究多采用计算机辅助的半自动化文本分析,容易遮蔽社交媒体话语表达的复杂性。在海量文本与深入文本分析之间寻找一个平衡,补充必要的质化话语分析手段,是NAS研究者应该采取的一个分析路径。

中美传统媒体和新媒体对阿里巴巴上市报道的比较研究——以《中国日报》和《纽约时报》,微博和推特为例

本研究以"Alibaba/阿里巴巴"作为关键词,选取《中国日报》网站、《纽约时报》网站阿里巴巴上市当周的全部新闻以及微博和推特两大新媒体平台当日及次日的热门推文作为研究对象,以Van Dijk提出的新闻话语分析所包含的三个维度作为理论基础,分别对报道及推文的主题倾向、遣词造句及谋篇布局三方面进行分析,探究中美新旧媒体新闻话语的差异。研究结果表明,面对同一新闻事件,不同国家、不同文化背景下的新媒体之间的差异要大于传统媒体间的差异。这提示我们根据媒体性质分类的、紧跟媒体发展走向的跨文化媒体研究十分必要。

“推特治国”:美国总统特朗普的政治营销——以2017年美国总统特朗普访华为例

作为有"推特总统"之称的新任总统,特朗普有着丰富的媒体经验,尤其擅长在推特上进行政治营销,不仅推文频繁,而且有着丰富的使用经验和庞大的粉丝基础。本文以2017年11月8日至10日特朗普访华期间推文为例,分析其"推特治国"的政治营销手段和特点,以期对正确认识和解读特朗普推文、展开推特外交提供思路。

马斯克与推特面临两道“考题”

马斯克是一个生意人,他收购推特是要赚钱的。10月27日,美国社交媒体推特宣布私有化交易完成,股票停牌,等待退市。接盘者是特斯拉的老板马斯克,在这笔天量交易中,马斯克支付了440亿美元。这场始自2022年4月的交易原本不被看好,甚至在5月的时候一度暂停,但最终变成了现实。

互文性视阈下推特华为主题话语立场的生产

本文聚焦文本关系的互文性理论,揭示话语社会实践中不同话语生产主体之间的关系,对推特平台华为主题话语文本进行互文性分析发现:在该平台上与华为相关的话语生产者中个人占据数量优势,话语立场分布较为均衡,但国别特征较明显;话语生产的前文本绝大部分来自机构和西方国家,中立话语和消极话语基本上采纳美国和英国等西方国家的前文本话语立场,尚未打破旧有的国际传播权力结构;少量推特话语生产者对西方前文本持批判和改造态度,部分消解了国际传播中的西方主导力量。

基于推特数据的“工作-家庭冲突”时序模式研究

工作-家庭冲突是组织行为学和人力资源管理领域的重要研究课题,以往成果中冲突与工作满意、家庭满意和生活满意的联系本质与强度存在较大差异,需要更为合理的事实观测加以解释。本文采用大数据分析方法,对美国推特用户的工作-家庭冲突模型进行了时序观测和分析。结果显示,较长时间内美国人的冲突程度趋于平稳,波动主要存在于以星期为单位的周期内,基于时间的冲突对工作满意度有直接影响,其他情况下冲突与满意度之间没有显著联系。使用截面数据的传统问卷调查法是造成差异的可能原因。

基于三维转换法的外宣翻译研究--以新华社推特为例

外宣工作是决定国家影响力和打造国际形象的重要因素,因此,合理有效的外宣话语翻译策略对于提升我国媒体舆论力量至关重要。新华社是我国最具影响力的央媒之一,其推特账号在海外媒体平台的宣传也是向世界展现中国声音的一大渠道。在全媒体生态路径下,外宣翻译可从三维“合一”整体建构范式出发,深入国际传媒生态环境去考量东西方话语形态和认识范式的差异,关注东西方语言内部关系知性体系的动态呈现、语言外部诸文化要素的活性摄入及交际各主体间的有机互动,有效实现三维转换,以期构建更具有华夏知性体系的外宣话语形态和认识范式,增强中国官方媒体在国际领域的传播效度和信度。

融合语境分析的时序推特摘要方法

任务中的一个重要分支,旨在从热点事件相关的海量推特流中总结出随时间演化的简要推特集,以帮助用户快速获取信息.推特作为当今最流行的社交媒体平台,其信息量爆发式的增长以及文本碎片的非结构性,使得单纯依赖文本内容的传统摘要方法不再适用.与此同时,社交媒体的新特性也为推特摘要带来了新的机遇.将推特流视作信号,剖析了其中的复杂噪声,提出融合推特流随时序变化的宏微观信号以及用户社交上下文语境信息的时序推特摘要新方法.首先,通过小波分析对推特流全局时序信息建模,实现某一关键词相关的热点子事件时间点检测;接着,融入推特流局部时序信息和用户社交信息建立推特的随机步图模型摘要框架,为每个热点子事件生成推特摘要.在算法评估过程中,对真实推特数据集进行了专家时间点和专家摘要的人工标注,实验结果表明了小波分析和融合了时序-社交上下文语境的图模型在时序推特摘要中的有效性.

推特等社交媒体平台关停特朗普的社交媒体账号可能引发的影响及相关启示与建议

本文从传播学的视角对推特等社交媒体平台关停特朗普的社交媒体账号进行了相关解读,在认真观察与思考的基础上反思此事可能对于中国乃至世界的影响,从中得出了五点启示,然后在此基础上提出了四点建议,以期为确保中国本土的新闻传播安全及可持续发展提供借鉴。