情感传播

摘要： 媒介环境转型往往塑造着媒体传播的调适转向,新媒体崛起对传统媒体,尤其是受宣传模式主导的党媒带来了深刻的冲击,亦从传播策略、内容呈现特征上促进媒体转向与形象重构。以央视新闻微信公众号《夜读》为代表的党媒新闻导向类夜读栏目,在内容选材、话语修辞、受众互动等生产环节上注重不同程度的情感表达与互动,呈现出鲜明情感面向的接近性与共情性,力图在传统的“宣传者”形象之外,重构包括“陪伴者”在内的多重形象。情感转向作为一种转型调适策略,反映的是传统党媒在新媒体语境中的延续变迁,其中的张力体现在不同栏目之间的互鉴影响及语境互动上。

摘要： 2020年以来,内卷一词从经典的学术概念变成网络流行语,被网民用来表达个人和集体的消极情感,即内卷感。内卷感由超负荷的压力、广领域的焦虑、高强度的倦怠和大规模的失落复合而成。内卷感的形成,源于信息技术与数字产业的发展乱象、当今社会复杂的内外部环境以及感性化的网络传播生态。同时,内卷感还折射出消极情感数字化传播的内在趋势,并集中表现为短暂性、失真性和去批判性三个层面。为降低消极情感无序蔓延所带来的不良影响,需要做好依情治理和以情治理,切实推动我国治理体系和治理能力现代化走向纵深。

摘要： 恋爱综艺真人秀是情感观察类真人秀的一种,以爱情为节目主题,具有较大的热度和话题度,吸引了一批粉丝。粉丝群体通过弹幕和话题讨论两种形式进行媒介实践。在恋爱综艺真人秀中,受众产生情感传播的因素包括嘉宾选择、剧情展开方式、节目内容以及受众自身等方面。受众的情感传播是一把双刃剑,良性的情感传播推动受众满足情感需求和实现自我价值,也会在社会中形成良性的互动空间,而恶性的情感传播会导致受众心理扭曲,进而产生不良影响。

摘要： 新农人短视频在短视频进军下沉市场的浪潮中成为乡村形象的代表。以抖音平台为例,网红新农人账号凭借朴实的内容生产和浓郁的乡土人情,吸引着城乡观众的认同,乡村的“土”与“真”为繁忙压抑的都市生活带来了慢节奏的共鸣。抖音号“张同学”的走红也呈现出情感传播的特征,更为新农人短视频的可持续推广提供了借鉴。

摘要： 社交媒体舆论事件中用户大量的情感显现成为一种普遍现象,情感在舆论事件传播特别是网络传播的过程中发挥了重要的作用。选择长生生物“假疫苗”事件作为案例,采集事件相关微博223903条和微博账号166739个,进行三级细粒度情感分析。研究发现微博信息传播的两个主要渠道评论和转发中均存在情感相关性,但情感传递的关系是一种弱关系。对比微博评论,微博转发过程中情感相关性的特征更明显,且对于更细粒度的情感测量,这种相关性更显著。在同级别情感中“慌”“惧”和负向情感在传播的过程中相关性最明显。不同情感在社交媒体平台传播的过程中快速迭代,迅速达到稳定状态,即产生情感趋同的结果。

摘要： 情感传播是主流意识形态大众化的推动力量、执政党和政府权威形象的建构路径、政治制度和政策效能评价的提升策略。情感传播与政治认同的这种耦合性经由网络空间泛化、分化和极化情感的再造,会对民众的政治认同形成多维挑战,主要表征为政治认知基础变异、政治权威话语场域压缩、政治评价非理性显现。为应对政治认同的情感传播挑战,要着力于推进政治情感向民众的精准投放,建构牵引民众的政治情感话语,防范和消融民众的负面政治情感。

摘要： 随着“耳朵经济”的发展,移动音频直播逐渐出现在人们的视野,给人们提供场景感和陪伴感,这也正与当代年轻人普遍忙碌和孤独感的特点相对应,因此主播作为一种意见领袖对当代年轻人有重要的指导意义,对用户和平台的良好运营具有重要的现实意义。笔者主要以移动音频直播中的主播作为研究对象,结合相关理论,归纳出主播在传播行为的过程中运用到的策略及其产生的作用,分析其中具备的优势和存在的问题,并针对主播、用户和平台提出相应的解决策略,以期为优化移动音频直播中主播的情感传播技巧提供参考。

摘要： 当前,随着移动互联网不断向纵深发展,新的产业模式、消费群体、生态圈层应运而生。在这一背景下,以报纸、杂志为代表的传统媒体盈利基础被彻底改变,整个产业链均遭到解构。因此,许多纸媒都在探索多元化运营路径,寻找新的增长点,力求重塑商业模式。其中,立足于微信的社交媒体属性及用户的消费心理而产生的微信电子刊,以情感传播为纽带,吸纳强大的粉丝团队,尝试走出一条新的盈利路径,从而引发学界的思考。

摘要： 情感传播是近年来主流媒体在融媒体转型过程中倚重的一种传播理念。主流媒体在融媒体空间推送的东京奥运会新闻蕴含了情感传播理念,呈现出以下特点:积极情感多于消极情感,多维度塑造正面效果;立足平民视角,增加新闻感染力;注重传受互动,引导而非迎合,弘扬正面情感;唤醒共同记忆,增进民族自信心和国家认同感。主流媒体通过情感话语的输出,增强了与受众的情感共振,提高了新闻舆论工作的"公信力、影响力、传播力、引导力"。

摘要： 数字文化是当前我们考察传播问题的重要面向。在国际传播理论研究和实践中,数字技术狂飙突进带来的全球数字文化的迅速生产,改变了大众传播时代以国家事权层面的传播实践为核心的内容生产和传播样态,并在理论意义上改变着传统上以克服时间、空间为主要基调的全球传播追求。由多元主体介入的可编辑数字化影像的全球蔓延,情感和情绪意义上的传播生态,秩序化和理性传播内容接收状态的削弱等,均需要我们在数字文化意义上,系统梳理和重构国际传播理论和实践的理念,并从历史意义评估数字文化给国际传播带来的革命性影响。

摘要： 在线社交网络已成为网民情感表达和传播的主要途径,情感的传播研究对于舆情的监测和网络群体性事件的控制具有重要意义。为了解目前情感传播研究现状,本文首先对现实生活中和以计算机为中介的交流环境下的情感传播研究进行介绍。然后从三个方面对在线社交网络中用户的情感传播相关研究成果进行梳理:社交网络中情感的嵌入方法;网络中情感的分布特征分析主要有情感关系的互惠性分析、基于结构平衡理论和状态理论的情感关系分析、级联网络中的情感传播分析、情感网络的同质性分析等;情感传播规律的模型和仿真研究。最后从研究问题、研究理论和研究方法方面总结目前研究存在的不足之处和未来的研究方向。

摘要： 自媒体时代下,音频节目作为一股不可忽视的力量,吸引了越来越多的用户,其中情感节目数量以及粉丝量尤为庞大.同时,随着研究的推进,情感在传播中的重要作用也越来越明显.由此本文欲探究情感在音频自媒体情感节目中的传播机制,遂从情感与音频自媒体之间的相互作用、情感如何影响受众选择音频自媒体情感节目、以及情感又是如何左右传者进行节目创作三个方面,探究了情感在音频自媒体情感节目传播过程中的重要影响.

摘要： 自媒体时代下,音频节目作为一股不可忽视的力量,吸引了越来越多的用户,其中情感节目数量以及粉丝量尤为庞大.同时,随着研究的推进,情感在传播中的重要作用也越来越明显.由此本文欲探究情感在音频自媒体情感节目中的传播机制,遂从情感与音频自媒体之间的相互作用、情感如何影响受众选择音频自媒体情感节目、以及情感又是如何左右传者进行节目创作三个方面,探究了情感在音频自媒体情感节目传播过程中的重要影响.

摘要： 自媒体时代下,音频节目作为一股不可忽视的力量,吸引了越来越多的用户,其中情感节目数量以及粉丝量尤为庞大.同时,随着研究的推进,情感在传播中的重要作用也越来越明显.由此本文欲探究情感在音频自媒体情感节目中的传播机制,遂从情感与音频自媒体之间的相互作用、情感如何影响受众选择音频自媒体情感节目、以及情感又是如何左右传者进行节目创作三个方面,探究了情感在音频自媒体情感节目传播过程中的重要影响.

摘要： 本发明涉及一种基于情感分析的社交网络影响力传播模型构建方法，属于社交网络影响力传播领域。包括以下步骤：步骤一，通过微博API抓取微博数据，清洗数据用以分析。步骤二，对每条微博的情感倾向进行分析，用来改进影响力传播模型。步骤三，选取种子集作为影响力的传播者。步骤四，加入情感因子到激活概率的计算公式中，通过改进后的激活概率计算方法来判断节点是否被激活。步骤五，将被激活节点加入到种子集中，同时进行影响力的传播，最后得到所有激活节点即为影响力传播的结果。

摘要： 本发明提供一种基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，涉及信息技术领域。该方法首先根据现有的语料信息，判断文本中实体之间的联系，建立实体之间的关系图，并构建情感分析模块，判断文本中所有实体的实际情感；然后采用扩散传播算法，针对不同情感确定不同的情感扩散模式；根据关联实体之间的关系，结合情感扩散模式，计算出其他实体的情感分值；然后根据预设的阈值，来确定其他实体的情感；最后结合关联实体的关系网络和情感扩散模型，得出文本对整个行业的情感影响；本发明提供的基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，能够对文本中的实体进行分析，然后推广至其他的有关联关系的实体，以提高文本的利用率，增加数据挖掘深度。

摘要： 本发明公开了联合半监督回归与图标签传播的脑电迁移情感识别方法。该方法采集来自不同被试者的脑电数据，提取特征作为样本矩阵。构建双映射域适应模型和半监督回归与图标记传播联合模型两个子模型，进行联合优化。在优化过程中，对不同变量进行交替迭代优化，从而不断优化特征共享子空间，缩减源域和目标域之间的数据分布差异，得以学习到更加准确的目标域标签，进一步缩减两域之间的差异。本方法可以缩减被试之间脑电数据的分布差异，同时进一步抑制被试数据特征间存在的差异对情感识别过程的影响，解决在跨被试情感识别领域由于被试之间的个体差异性带来的识别效果不佳的问题。

摘要： 本发明提出了基于用户短时情感和演化博弈的网络谣言传播预测方法，属于数据处理领域。所述方法包括获取社交网络平台的用户基本信息、用户行为数据和用户文本数据，并进行预处理；计算得到用户自身属性、用户影响力、用户话题参与度、消息流行度、好友驱动力和消息情感分数；并计算出谣言影响力和辟谣影响力，通过演化博弈的方式得到相互影响力；采用节点嵌入算法将用户节点映射到向量空间，采用基于相互影响力的CSR2Vec算法生成特征拓扑矩阵；将特征拓扑矩阵和用户邻接矩阵进行拼接，得到特征向量矩阵；将特征向量矩阵输入到带有注意力机制的图注意力网络模型中，输出用户的传播预测结果；本发明可应用谣言控制，绿色网络安全等多个领域。

摘要： 本发明公开了联合特征迁移与图半监督标记传播的脑电情感识别方法。该方法的具体步骤包括引导被试者观看带有明显情感倾向的脑电数据，对其进行预处理和特征提取后，生成样本矩阵。构建联合特征迁移学习与状态估计的学习模型，包括单映射域适应模型与半监督标签传播模型，得到联合优化的目标函数。再根据目标函数通过固定两个变量、更新另一个变量的规则，实现联合优化，通过不断的迭代优化特征共享子空间，得到更好的迁移效果，以提高情感识别的准确性。该方法可以用于跨被试迁移进行情感识别。

摘要： 本发明提供一种基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，涉及信息技术领域。该方法首先根据现有的语料信息，判断文本中实体之间的联系，建立实体之间的关系图，并构建情感分析模块，判断文本中所有实体的实际情感；然后采用扩散传播算法，针对不同情感确定不同的情感扩散模式；根据关联实体之间的关系，结合情感扩散模式，计算出其他实体的情感分值；然后根据预设的阈值，来确定其他实体的情感；最后结合关联实体的关系网络和情感扩散模型，得出文本对整个行业的情感影响；本发明提供的基于扩散传播模型的关联实体情感判断方法，能够对文本中的实体进行分析，然后推广至其他的有关联关系的实体，以提高文本的利用率，增加数据挖掘深度。

摘要： 本发明一种基于SIRS的情感网络传播动力模型及利用该模型的情感传播模拟方法，通过改进原有的传统病毒传播模型，给出SIRS传播模型的动力学方程，对该模型的稳定性进行了证明，对比经典SIRS病毒传播对每一种情感密度变化进行仿真实验结果分析，该模型能更好地反应情感传播特征。本发明将情感这一主观心理概念与社交网络行为融合在一起，模型准确反映两者的合理映射。可用于相似负面舆情事件情绪传播演变过程。

摘要： 本发明涉及计算机领域，具体是基于情感传播的隐式情感词典生成方法，包括如下步骤：步骤一、通过网络爬虫技术提取出社交媒体中的文本数据，并对非正式文本数据进行处理，恢复成自然语言；步骤二、通过词法与句法分析将句子构成句法树，将句法树中的名词、动词以及形容词提取出来构建成为完全图；步骤三、在完全图中进行情感传播，当情感传播结束后即可获得隐式情感词典，解决了隐式情感词典的构建通过人工标注数据，耗费人力物力以及时间的问题。

摘要： 本发明一种基于SIRS的情感网络传播动力模型及利用该模型的情感传播模拟方法，通过改进原有的传统病毒传播模型，给出SIRS传播模型的动力学方程，对该模型的稳定性进行了证明，对比经典SIRS病毒传播对每一种情感密度变化进行仿真实验结果分析，该模型能更好地反应情感传播特征。本发明将情感这一主观心理概念与社交网络行为融合在一起，模型准确反映两者的合理映射。可用于相似负面舆情事件情绪传播演变过程。

摘要： 本发明涉及计算机领域，具体是基于情感传播的隐式情感词典生成方法，包括如下步骤：步骤一、通过网络爬虫技术提取出社交媒体中的文本数据，并对非正式文本数据进行处理，恢复成自然语言；步骤二、通过词法与句法分析将句子构成句法树，将句法树中的名词、动词以及形容词提取出来构建成为完全图；步骤三、在完全图中进行情感传播，当情感传播结束后即可获得隐式情感词典，解决了隐式情感词典的构建通过人工标注数据，耗费人力物力以及时间的问题。