优异博士论文赏析！如何从舆情共振角度研究网络突发公共事件

恭喜DiVoMiner用户完成博士研究生学位论文

恭喜南昌大学张记刚老师完成题为《网络突发公共事件中的舆情共振研究》的博士研究生学位论文，使用DiVoMiner平台，关注网络突发公共事件中的舆情共振。

这是一篇答辩得到优异的作品，值得学习！该论文研究体系完全，内容丰盛。与众多以单一舆情事件为对象的研究不同，该研究将同类舆情事件放在同一个坐标下进行比较、关联，形成“事件簇和事件集”，从“共振”特征出发，理解共振现象带来的正面效应和浩大挑战，为舆情研究领域带来新构思、新启发。

该研究基于社会物理学视角，借助机械共振、议程设置和媒介建构等理论，在文献计量基础上，运用大数据技术辅助在线内容分析、层次分析和文本情绪分析等研究方法，以自然灾祸、事故灾难、公共卫生和社会安全四类网络突发公共事件为案例，以舆情共振的“概念界定→核心要素分析→共振模式和类型分析→影响因素模型构建→作用机制实证研究”为研究主线，构建了包含3个层级、5个一级指标、14个二级指标和17个三级指标的舆情共振影响要素模型和舆情共振力计算方程，并基于73.9867万条数据进行了实证分析。

上图为论文《研究路线图》截图

研究发现简述

论文总结，研究发现一是事件议题是影响舆情共振生发的首要因素，由此，推断两起舆情事件是否发生共振的要害是看它们之间的议题是否相同或者相近；二是公共卫生类事件最轻易引发舆情共振；三是新型主流媒体的介进与否是同类舆情事件能否形成舆情共振的要害；四是网络场域媒介对同类舆情事件的“框限”和“议题设置”是舆情共振生发的主要机制。

展开全文

本文仅展示部分研究结果，想要了解更多详情，点击文末【阅读原文】，登录DiVoMiner平台下拉至【毕业论文】查看全文，仅供研究和学习用途。

论文作者评论

“大数据技术辅助在线内容分析法（小编注：DiVoMiner平台）不需要研究者把握编程等自然科学知识，在预备好内容文本的前提下，能够在极短（数小时）的时间内完成传统内容分析法数周才能完成的工作量。

该研究方法还解决了传统内容分析法抽样误差大、编码信度低、消耗时间长、编码进度和编码质量无法实时监控等固有弊端。”

使用DiVoMiner轻松做内容分析，无需把握编程！数据治理、信度测试、内容编码、统计分析...一站式搞定！

感兴致的你还在等什么，快来试一试吧！

文献引用

张记刚.(2022).网络突发公共事件中的舆情共振研究(博士学位论文,南昌大学).

仅供研究和学习用途。

DiVoMiner是按学术准则的量化内容分析法一站式平台，立刻注册，使用公益免费版，学好研究方法，做论文，出报告，研出必行！做原创内容，特别是研究内容，着实不易，敬请分享、点赞、关注！欢迎投稿，分享您的研究或探求！