【摘 要】
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从海量媒体报道中合理挖掘与国家、地区有关的信息,是大数据时代国家、地区形象研究需要解决的重要问题。研究解决该问题的理论思路、具体方法和实际挖掘实验的结果表明:(1)
【机 构】
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上海交通大学媒体与设计学院; 凯原法学院; 上海交通大学计算机科学与工程系; 上海交通大学社会认知与行为科学研究院;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目(11BXW022)阶段性研究成果;上海交通大学文理交叉研究重点项目(10JCZ01,13JCRZ03,14JCRZ04)支持
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从海量媒体报道中合理挖掘与国家、地区有关的信息,是大数据时代国家、地区形象研究需要解决的重要问题。研究解决该问题的理论思路、具体方法和实际挖掘实验的结果表明:(1)依据认知图式模型,人们对外部事物的知觉和判断通过认知图式完成,而图式中稳定存储的所涉事物的属性和及其默认值会影响注意力、记忆和判断,从而影响对外部事物的形象构建;(2)TF-IDF等文本分类技术能够挖掘媒体报道中稳定关注的事物和对这些事物的评价,挖掘结果可视为媒体认知图式中属性及其默认值的映射,能够帮助刻画、分析和追踪媒体报道中的国家、地区形象;(3)对《纽约时报》十年(2003—2012)中国报道总体(N=13,259)的挖掘实验显示,通过进一步完善,本文提供的理论模型和挖掘技术应具有操作的可行性、结果的客观性、数据的全面性和广泛的应用性。
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