报道分析

摘要： 2020年初,新型冠状病毒肺炎在武汉爆发,疫情发展速度之快,牵涉之广,给我们的身体健康、救治、防控带来严峻的考验。这个突发的公共卫生事件也是对新媒体和传统媒体新闻报道的一个巨大挑战。本文通过传统媒体和新媒体在新冠状病毒肺炎疫情报道中展现出的特点、发挥的作用、面临的困境等情况分析,寻求解决问题提升宣传报道效果的途径。

摘要： 2020年初,新型冠状病毒肺炎在武汉爆发,疫情发展速度之快,牵涉之广,给我们的身体健康、救治、防控带来严峻的考验.这个突发的公共卫生事件也是对新媒体和传统媒体新闻报道的一个巨大挑战.本文通过传统媒体和新媒体在新冠状病毒肺炎疫情报道中展现出的特点、发挥的作用、面临的困境等情况分析,寻求解决问题提升宣传报道效果的途径.

摘要： 随着网络信息技术的飞速发展,新闻传播的手段越来越多样化,传统的报纸媒体每况愈下,已经无法跟上社会发展的脚步,不得不进行改革创新。融媒体的出现,集合了报纸、广播、电视等多种媒体传播的优势,备受广大群众的喜爱与欢迎。面对融媒体的冲击,报纸行业的发展既要借鉴融合融媒体的长处,又要保持传统报纸媒体行业的优点,更好地发挥报纸行业应有的作用,实现报纸行业的再次发展。

摘要： 以高考为代表的人才选拔制度是中国教育体制中的重要一环。在媒体报道、传播形成的拟态环境中,透过中美两国关于高考的新闻报道能够管窥两国对此教育制度及其选拔出的人才的形象勾勒,进而折射双方的教育认知差异。本次研究中,利用关键词选取中美各三家主流媒体有关“中国高考”的报道作为研究样本,选取其报道中的典型报道作为研究对象,结合新闻框架进行差异分析,归纳其报道差异并对其认知差异进行分析总结,同时探究差异背后的原因所在。

摘要： 本文通过对媒体的新闻进行分析发现,媒体对于5G这一创新技术的报道主要突出其相对优势、可观察性与可尝试性;媒体将5G作为其常规科技议题,持续跟进5G技术的研发与应用进展。从数量与时段来看,有利于人们保持对5G技术的注意力,为创新的采纳奠定认知基础。

摘要： 随着坚持文化自信、弘扬优秀传统文化的观念发展,家谱越来越受到人们的关注.《人民日报》作为我国党报,具有一定的代表性和引导作用,反映了主流媒体对家谱的报道立场.本文对《人民日报》1946—2020年有关家谱的报道进行分析,针对文化自信视域下如何传播家谱文化发表看法.

摘要： 当今新闻报道中,数据处理技术进步使大数据在新闻报道中更加直观地呈现,世界各大主流媒体和商业媒体纷纷采用数据新闻这一报道方式,有必要对普通的网络媒体及新媒体应用数据新闻的情况作以分析.本文以知名度较小的专业类微信公众号“茶文化”发表的数据新闻《2018茶叶产业大数据报告最新出炉,值得每一位茶友看看》[1]为例,对国内普通新媒体的大数据使用及存在问题作以分析,并得出代表性结论及提升方向.

摘要： 本发明公开了一种新闻报道情感倾向分析方法，本方法是基于机器学习建模方式进行新闻报道情感倾向分析，它包括如下步骤：S11：抓取用于训练的新闻报道内容；S12：对用于训练的新闻报道进行特征提取；S13：根据用于训练的新闻报道特征以及机器学习算法模块进行训练并建立新闻报道情感倾向模型；S14：抓取待识别新闻报道内容；S15：对待识别新闻报道进行特征提取；S16：根据待识别新闻报道特征、新闻报道情感倾向模型判断新闻报道是属于正面报道、中性报道还是负面报道。本发明能够得出新闻报道情感倾向，区分出新闻报道是属于负面报道还是正面、中性的报道。

摘要： 本发明公开了一种基于电视报道的舆情分析方法和系统，用以对多个区域的电视报道数据进行采集和计算，实现对特定的分析对象在不同区域的舆情进行分析的目的。该方法包括：根据预设的关键词在预设的电视报道采集区域内采集视频报道数据，并分别记录在不同区域的视频报道数量，所述关键词是与需要进行舆情分析的对象关联的关键词；根据采集到的不同区域的视频报道数据，计算所述视频报道数据的各视频数据舆情分析要素的值，视频数据舆情分析要素包括：视频播放时段、视频播放时长、关键词出现次数；根据所述视频报道数量和计算得到的视频数据舆情分析要素的值，计算所述需要进行舆情分析的对象在不同区域的影响力参数。

摘要： 本发明公开了一种互联网新闻事件报道趋势分析方法及系统，涉及互联网信息分析领域。现有的新闻事件发展趋势的分析方法不能够了解新闻事件的主题信息或者不能够对其数据来源进行筛选。本发明所述方法及系统以用户所关心的新闻事件为起点，根据设置的新闻事件的特征信息对互联网中用户可能关心的新闻信息进行采集并进行初步筛选，然后分析得出新闻事件的主题，并根据不同周期内的主题及关联信息量得出转化主题，最后将各主题及其相关报道数量随时间发展的分布趋势进行展现。通过该方法及系统，用户可以更直观、方便地掌握互联网新闻事件的发展趋势和传播规律。

摘要： 本发明公开了一种基于学习式OWL建模的主流媒体报道热点分析系统，其特征在于，包括以下各功能模块：1)OWL本体实例转换模块；2)倒排索引模块；3)本体元频次统计模块：对OWL本体元倒排索引表做本体元频次统计，并依据频次的大小排序；4)OWL种子模型生成模块；5)知识本体模型聚合模块；6)OWL热点模型统计模块；7)新闻热点频次统计模块。本发明采用OWL本体模型分析的方法，把互联网新闻热点分析提升到概念层次，利用概念与概念之间的关系，将一些相关的热点概念聚合，而组成新闻热点，以此可以弥补传统热点分析方法中不全面的不足。

摘要： 本发明涉及一种基于python文本分析的上市公司负面报道信息分析系统，包括采集模块、提取模块、分析模块和输出模块，其中，所述采集模块，用于获取媒体报道文本信息，其中包括进行对文本信息进行解码识别转换，并将采集的文本信息传输至所述提取模块；所述提取模块，用于进行对获取的1媒体报道文本信息进行关键字进行提取，获取文本特征信息，其中文本特征信息作为所述分析模块的输入；所述分析模块，用于对获取的文本特征信息进行语义情感分析，并将语义情感分析作为所述输出模块的输入，其中包括对文本特征信息进行词水平语义情感分析和句子水平语义情感分析；所述输出模块，用于获取所述分析模块3的语义情感分析并进行对获取媒体报道文本信息进行标注。

摘要： 本发明公开了面向事故报道的舆情演化自动预测分析方法及系统，包括：获取事故新闻报道的文本信息；对所述事故新闻报道的文本信息进行预处理，得到每篇事故报道的情感分析值、每篇事故报道的要素和若干个事故集合；每个事故集合，均包括：关于同一件事故的按照时间顺序排列的若干篇不同报道；针对每一个事故集合中的每一篇报道，均提取事故报道三元组；每个事故报道三元组，均包括当前事故报道的事故名称、要素和情感分析值；将事故报道三元组转换成对应的特征表示；通过特征表示，获得事故集合的三元组集合，对三元组集合进行预测，得到对应的舆情演化分析结果。基于事故报道舆情演化预测模型，对采集的事故报道所带来的舆情影响及时进行评估。

摘要： 本发明涉及确定样品中靶分析物的存在或不存在的方法。该方法包括将样品中存在的任何靶分析物固定在表面上；使表面与以下接触：(i)与靶分析物特异性结合的第一检测剂；和(ii)多核苷酸报道分子，其中多核苷酸报道分子与第一检测剂结合着或结合；和使跨膜孔与已固定在表面上的任何多核苷酸报道分子接触，其中通过第一剂与靶分析物的结合将多核苷酸报道分子固定在表面上，并使用跨膜孔检测多核苷酸报道分子，从而确定样品中靶分析物的存在或不存在。

摘要： 本发明公开了一种新闻报道情感倾向分析方法，本方法是基于机器学习建模方式进行新闻报道情感倾向分析，它包括如下步骤：S11：抓取用于训练的新闻报道内容；S12：对用于训练的新闻报道进行特征提取；S13：根据用于训练的新闻报道特征以及机器学习算法模块进行训练并建立新闻报道情感倾向模型；S14：抓取待识别新闻报道内容；S15：对待识别新闻报道进行特征提取；S16：根据待识别新闻报道特征、新闻报道情感倾向模型判断新闻报道是属于正面报道、中性报道还是负面报道。本发明能够得出新闻报道情感倾向，区分出新闻报道是属于负面报道还是正面、中性的报道。

摘要： 本发明公开了一种基于电视报道的舆情分析方法和系统，用以对多个区域的电视报道数据进行采集和计算，实现对特定的分析对象在不同区域的舆情进行分析的目的。该方法包括：根据预设的关键词在预设的电视报道采集区域内采集视频报道数据，并分别记录在不同区域的视频报道数量，所述关键词是与需要进行舆情分析的对象关联的关键词；根据采集到的不同区域的视频报道数据，计算所述视频报道数据的各视频数据舆情分析要素的值，视频数据舆情分析要素包括：视频播放时段、视频播放时长、关键词出现次数；根据所述视频报道数量和计算得到的视频数据舆情分析要素的值，计算所述需要进行舆情分析的对象在不同区域的影响力参数。

摘要： 本发明公开了一种互联网新闻事件报道趋势分析方法及系统，涉及互联网信息分析领域。现有的新闻事件发展趋势的分析方法不能够了解新闻事件的主题信息或者不能够对其数据来源进行筛选。本发明所述方法及系统以用户所关心的新闻事件为起点，根据设置的新闻事件的特征信息对互联网中用户可能关心的新闻信息进行采集并进行初步筛选，然后分析得出新闻事件的主题，并根据不同周期内的主题及关联信息量得出转化主题，最后将各主题及其相关报道数量随时间发展的分布趋势进行展现。通过该方法及系统，用户可以更直观、方便地掌握互联网新闻事件的发展趋势和传播规律。