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    語義網(wǎng)絡分析方法在傳播學中的應用及批判

    2019-05-31 01:18:40
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡分析傳播學研究者

    ■ 谷 羽

    一、研究范式轉(zhuǎn)向:語義網(wǎng)絡分析方法引入傳播學的時代背景

    在傳統(tǒng)的傳播學研究范式中普遍存在著尋求傳播效果最大化的功能主義傾向。尤其美國學者主導的經(jīng)驗主義傳播學派,主張像實驗科學一樣尋求傳播現(xiàn)象的因果聯(lián)系,就傳者及其傳播內(nèi)容對受眾認知產(chǎn)生的影響得出經(jīng)驗性的結(jié)論。隨著后現(xiàn)代主義學者們掀起對于“社會學科尋求法則式命題”的批判風潮①,傳播學研究的范式也遭到了拷問。黃旦發(fā)出了從功能主義向建構(gòu)主義轉(zhuǎn)化的呼吁,要求傳播學研究“從社會決定論向社會互動論轉(zhuǎn)化;從抽象的因果推論向具體的事實描述轉(zhuǎn)化;從事例歸納向意義解釋轉(zhuǎn)化”②。傳播學研究不再局限于對某種傳播現(xiàn)象給予因果機制的判定,描述傳播現(xiàn)象以及描述該現(xiàn)象發(fā)生的社會情境或所在群體特征也是傳播學研究的重點所在③。從多元的、異質(zhì)性的傳播現(xiàn)象中發(fā)現(xiàn)新的研究主題,探索文本背后的意義如何建構(gòu)、為何建構(gòu),成為傳播學理論發(fā)展的新動力。

    研究范式改變的大背景下,研究方法的進階顯得迫切而必要。傳統(tǒng)傳播學研究中的實證主義方法常常使研究者有意無意地忽略研究假設(shè)之外的,更能體現(xiàn)事物多樣性的小概率現(xiàn)象。而質(zhì)化方法在運用理論解釋現(xiàn)象或通過現(xiàn)象歸納理論的過程中,囿于落腳點(往往是個案)和研究者視角的個性化特征,難以展開橫向比較。更為重要的是,隨著大數(shù)據(jù)的興起,傳統(tǒng)的研究方法不適合分析碎片化的、大容量的傳播內(nèi)容,需要“引入一批如語義網(wǎng)絡分析方法、語料庫語言學等以計算機為輔助的研究方法”④。語義網(wǎng)絡分析方法由此進入了傳播學研究者的視野。

    語義網(wǎng)絡分析最早見于認知心理學的文獻,這一領(lǐng)域的學者認為詞匯分層級、分類別地儲存于人類記憶中,因而我們的大腦中存在結(jié)構(gòu)化的意義系統(tǒng)⑤,呈現(xiàn)詞語間關(guān)系的空間模型代表了深層思維表意的意圖⑥。因此,可以依據(jù)詞語的詞頻、共現(xiàn)頻率以及間隔距離來探索文本中的意義。隨著計算機信息處理技術(shù)的進步,語義網(wǎng)絡分析方法作為機器學習(Machine Learning)領(lǐng)域的一個分支被廣泛應用于人工智能技術(shù),其在傳播學研究中的應用剛剛起步。在已有的傳播學研究個案中,語義網(wǎng)絡分析被用于解讀單個傳播主體生產(chǎn)的主題聚焦的文本,或用于處理來自多個主體的零散信息片段,呈現(xiàn)出較強的適用性。例如,剖析總統(tǒng)講話文稿,以理解總統(tǒng)的修辭方式和整套行政班子的政治觀點傾向。⑦通過對開放式的問卷調(diào)查結(jié)果進行編碼和歸類,檢驗線下社交能力(外向,自信)更強的人在Facebook上是否更受歡迎。⑧

    從長遠來看,由于語義網(wǎng)絡分析方法較好地平衡了研究者的主觀判斷和文本語言邏輯的客觀性,并且結(jié)合了社會關(guān)系網(wǎng)絡分析和文本分析,語義網(wǎng)絡分析方法將成為未來傳播學研究的得力工具。

    二、語義網(wǎng)絡分析方法在傳播學領(lǐng)域的應用情況

    1.語義網(wǎng)絡分析方法在傳播學研究中的功能與應用場景

    語義網(wǎng)絡分析的基本功能在現(xiàn)有傳播學研究中均有涉及,包括高頻詞識別、詞語共現(xiàn)及其權(quán)重模式、詞語聚類和中心詞呈現(xiàn)。它既可與傳統(tǒng)的傳播學研究方法結(jié)合起來使用,也可單獨使用,具體應用場景可分為以下三類:

    一是基于語義網(wǎng)絡分析的聚類功能,對傳播學研究的主題進行分類梳理。例如對歷年來參加國際傳播學協(xié)會(ICA)會議的論文的主題進行梳理和呈現(xiàn),可以發(fā)現(xiàn)傳播學研究焦點的歷史性演變;⑨或者,比較西方國家和東方國家的傳播學研究主題的地域性差異與區(qū)域性特征。

    二是用于數(shù)據(jù)挖掘的情感分析(sentiment analysis)。情感是人類傳播的重要表達方式,偵測情感可以預測傳播者的態(tài)度、行為傾向,因此被廣泛應用于基于新聞文本的受眾反饋研究、政治立場和意識形態(tài)研究等。語義網(wǎng)絡分析方法通過有監(jiān)督的注釋可以完成對社交媒體文本的情感分類,其準確率接近人工編碼的結(jié)果。韓綱等人通過收集超過269萬條癌癥相關(guān)推文建構(gòu)了關(guān)鍵詞匯分類詞庫,在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了同步呈現(xiàn)構(gòu)成的語義網(wǎng)絡(semantic network),以及對癌癥的積極或消極情緒的情感網(wǎng)絡(sentiment network)的可視化分析。

    另外,語義網(wǎng)絡分析方法可以與人工編碼的情感分析相結(jié)合,呈現(xiàn)情感分布的細節(jié)和強度。例如,研究者搜集了一年內(nèi)所有與疫苗接種有關(guān)的推特鏈接文章,人工將這些文章分為正面(支持疫苗接種)、負面(反對疫苗接種)以及中立(態(tài)度模糊或平衡)三個文本集。通過呈現(xiàn)三類情感文本集的語義網(wǎng)絡,研究者發(fā)現(xiàn)正面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡的聚合性強于負面態(tài)度文本:正面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡圍繞關(guān)鍵詞“父母”建構(gòu),聚焦于傳播接種疫苗的健康風險與好處,醫(yī)學類名詞顯著度高;而負面態(tài)度文本的語義網(wǎng)絡圍繞著關(guān)鍵詞“孩子”構(gòu)建,聚焦于醫(yī)院、媒體、疫苗產(chǎn)業(yè)等表示機構(gòu)組織的詞語。

    三是用于傳播學理論指導下的文本比較。傳播學研究的文本分析主要有三個目的:一是追尋意義,二是描述結(jié)構(gòu)與功能,三是發(fā)現(xiàn)文本的前因與后果。在全球化和數(shù)字化的大背景下,跨文化、跨階層、跨性別等另類文本的比較更適宜實現(xiàn)上述研究目的,呈現(xiàn)網(wǎng)絡技術(shù)與傳播圖景的共變。語義網(wǎng)絡分析方法以提煉文本的顯著意義與邏輯關(guān)系實現(xiàn)了不同類別文本之間的橫向比較。例如,黃冬通過比較政府網(wǎng)站與新浪微博圍繞“中國夢”形成的語義網(wǎng)絡,發(fā)現(xiàn)“中國夢”未在民眾輿論場(新浪微博)得到預期的解讀效果。在這一研究中,語義網(wǎng)絡分析幫助研究者直觀地呈現(xiàn)了關(guān)于“中國夢”的政府文本與民眾文本在高頻詞、詞語聯(lián)系上的差別,較好地說明了社交媒體并不遵從傳統(tǒng)媒體議程設(shè)置的規(guī)律,并引導研究者進一步探求社交媒體的議程設(shè)置機制。

    語義網(wǎng)絡分析不僅較為客觀地呈現(xiàn)了文本生產(chǎn)者認知中的表意,還試圖展現(xiàn)認知產(chǎn)生的邏輯推理過程,尤其適用于當下社交媒體中一對多、多對一以及多對多的傳播情境。例如,語義網(wǎng)絡分析可以通過處理來自多個生產(chǎn)者的文本集,探求群體的共同認知;或者通過處理特定生產(chǎn)者的多個文本,探求該文本生產(chǎn)者的認知結(jié)構(gòu),從而便捷地實現(xiàn)探求文本的表意、修辭方式以及社會動因的研究目的。

    2.語義網(wǎng)絡分析方法在傳播學研究中的適用范疇及局限性

    語義網(wǎng)絡分析也有其應用邊界。需要認識到,所謂的“語義邏輯”并不是本質(zhì)的事實,很大程度上是研究者和作為研究對象的文本生產(chǎn)者共同建構(gòu)的產(chǎn)物。

    基于經(jīng)驗的文本研究是為了反映文本在不同情況下的類型化表現(xiàn),而不是窮盡所有文本的所有表現(xiàn)形式。語義網(wǎng)絡分析可以將文本中的語義關(guān)系精煉化與類屬化,但不適宜作為描述性的調(diào)查方式而被獨立地應用于傳播學研究中,它需要與其他研究方法結(jié)合,在描述的基礎(chǔ)上對傳播機制加以理論化地詮釋。具體而言,研究者需要注意兩個陷阱:

    首先,由于語義網(wǎng)絡分析不能實現(xiàn)與文本生產(chǎn)者的直接對話,所以語義網(wǎng)絡分析并不能就文本差異對復雜社會背景下文本生產(chǎn)的機制進行解釋。以情感分析為例,語義網(wǎng)絡分析雖然可以區(qū)分正面情感和負面情感,但是它無法探知正面情感或負面情感產(chǎn)生的社會機理。因此,語義網(wǎng)絡分析一旦脫離傳播學研究的人文關(guān)懷,就會變成純粹的文字游戲,缺乏理論進步的動力。從信度方面來說,由于受到獲取網(wǎng)絡文本的時間節(jié)點以及網(wǎng)絡文本等“自由”文本(free text)的匿名發(fā)布行為的限制,難以確信文本的情感表達真實反映了主體的意圖,因此在用語義網(wǎng)絡的文本分析結(jié)果預測文本生產(chǎn)者的現(xiàn)實行為時需要格外謹慎。

    其次,語義網(wǎng)絡分析只對詞語共現(xiàn)關(guān)系作出判斷,不考慮文本的語法結(jié)構(gòu),在數(shù)據(jù)清洗的過程中要去除冠詞、介詞、連接詞等不產(chǎn)生實際意義的詞語。其遵循的是喬姆斯基的形式語言學判定,即“句法具有自主性,獨立于語義之外”。因此,語義網(wǎng)絡分析更適用于處理數(shù)據(jù)容量大、碎片化程度高、語法結(jié)構(gòu)不嚴謹?shù)挠脩羯晌谋?User Generated Content),如社交媒體用戶的發(fā)布內(nèi)容。對于新聞報道等復雜文本,語義網(wǎng)絡無法實現(xiàn)類似《作為話語的新聞》等經(jīng)典傳播學研究的文本解讀,即通過解剖關(guān)鍵句子的語法結(jié)構(gòu)發(fā)掘文本中暗藏的權(quán)力隱喻。這或許造成了語義網(wǎng)絡分析最大的缺憾:盡管語義網(wǎng)絡分析的平面化呈現(xiàn)強調(diào)了意義關(guān)聯(lián)(association),但將語法(syntax)的意義排除在分析之外無助于挖掘文本的意義層次,及其與社會結(jié)構(gòu)之間的互動。

    三、對術(shù)的考量:語義網(wǎng)絡分析方法的技術(shù)淵源及反思

    鑒于語義網(wǎng)絡分析方法主要依賴計算機技術(shù)實現(xiàn)對文本(或語料)的詞語提取、詞語關(guān)系分析和可視化呈現(xiàn),很多傳播學者僅僅把它看作是傳統(tǒng)文本分析方法的技術(shù)更迭。不可否認,當代人文科學的發(fā)展在很大程度上依靠技術(shù),但技術(shù)不僅是一種工具力量,也是一種文化力量。從術(shù)的意義上理解語義網(wǎng)絡分析方法,除了關(guān)注其作為技術(shù)手段本身的器具特征,也要關(guān)注它對于人文和社會學科,尤其是傳播學,所帶來的文化影響。因此,本文需要從技術(shù)哲學的視角討論語義網(wǎng)絡分析方法的理論起點、方法論問題和形而上學問題。

    1.以認知邏輯為中心的理論起點

    典型的語義網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為一個樹枝型聯(lián)系圖(見圖1),反映認知邏輯的拓撲關(guān)系。以圖1為例,“微博”“個人”“信息”構(gòu)成了該語義網(wǎng)絡中的三大中心節(jié)點,說明它們是新浪微博用戶表述隱私時最頻繁提及的詞語。放大其中的一個細節(jié)可發(fā)現(xiàn):“保護”和“侵犯”兩詞鮮有直接的詞語聯(lián)系,說明新浪微博用戶在探討隱私問題時較少同時提及保護和侵犯,盡管兩者被提及的頻率相同。研究者據(jù)此可進一步推斷,新浪微博用戶對于隱私權(quán)的實踐存在較大爭議。

    由圖1的案例可知,在語義網(wǎng)絡圖中,任意兩個詞語間的聯(lián)系代表著一個命題。而命題反映的是文本生產(chǎn)者頭腦中事物的聯(lián)系,以及他試圖向讀者呈現(xiàn)的事實。命題告訴我們一種事態(tài),在本質(zhì)上它必定與事態(tài)有關(guān)聯(lián),即“命題是事態(tài)的邏輯圖像”。如果同樣的詞語發(fā)生聯(lián)系的方式不一樣,那么它就建立了一個新的命題,表達了關(guān)于某個事實的新的意義。從本質(zhì)上說,語義網(wǎng)絡是一個受文本生產(chǎn)者認知制約的邏輯圖譜。

    因此,每一個文本(集)都是文本生產(chǎn)者做的一次命題試驗:通過變換詞語組合的邏輯來建構(gòu)關(guān)于某個事實的意義。由于語境的豐富和隨機切換,詞語組合邏輯的多樣性是客觀存在的。新聞文本的語義網(wǎng)絡呈現(xiàn)的是記者/編輯頭腦中的事實邏輯,雖基于客觀事實,卻有著再造事實的無限可能。在符號本體論的理論預設(shè)下,研究者用語義網(wǎng)絡分析方法還原文本生產(chǎn)者的意圖,是對人類認知世界的視角進行再認識的“元認知”。“元認知”具有頂層設(shè)計的哲學意義,在語義網(wǎng)絡分析方法中體現(xiàn)為針對詞語連結(jié)展開的精確運算。

    圖1 新浪微博關(guān)于隱私的語義網(wǎng)絡(局部)

    2.方法論問題:作為科學決策的數(shù)字關(guān)系設(shè)計

    語義網(wǎng)絡連結(jié)建立在一系列關(guān)于詞語共現(xiàn)的條件概率命題之上。認知心理學家特維斯基在其1977年發(fā)表的經(jīng)典論文《相似性的特征(Feature of Similarity)》中提到,兩兩事物之間的相似性是具有方向性的,因而是不對稱的。這一特征在詞語共現(xiàn)的關(guān)系中表現(xiàn)得尤為明顯。例如,我們常常會使用比喻來描述事物,但是將A比作B的概率不等于將B比作A的概率。我們會說“我對你的愛像大海一樣深”,卻不會說“大海像我對你的愛一樣深”,因為大海是深的典型。因此,語義網(wǎng)絡中每兩個詞語發(fā)生聯(lián)系的指數(shù)是一詞的出現(xiàn)是另一詞出現(xiàn)的充分必要條件的概率,也就是說,詞A與詞B聯(lián)系的指數(shù)(概率)等于A與B同時出現(xiàn)的概率除以A出現(xiàn)的概率。用公式表達即為:

    p(b|a)=p(b ∩ a)/p(a)

    通過比較P值(詞匯發(fā)生聯(lián)系的方向和指數(shù))的相異之處,研究者即可發(fā)現(xiàn)文本生產(chǎn)者建構(gòu)的不同意義。仍以新聞文本為例,2010年英國石油公司(BP)位于美國墨西哥灣的鉆井平臺發(fā)生原油泄漏事故,對墨西哥灣的海洋生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了嚴重影響。就這一事件,英美兩國媒體的新聞報道呈現(xiàn)出完全不同的語義網(wǎng)絡(見圖2)。最顯著的差別在于:美國媒體以事件(Problem Oil Spill)為核心生產(chǎn)新聞,英國媒體以后果(Consequence)為核心生產(chǎn)新聞。在評估這一事件產(chǎn)生的影響上,美國媒體認為原油泄露事件引發(fā)后果的嚴重性遠不及環(huán)保抗議和法庭裁決[p(Consequence| Problem Oil Spill) = 0.75,小于p(Consequence|Environment Protest Actors) = 0.89,p(Consequence|Court) = 0.84],從而減輕了對英國石油公司的責難。而英國媒體判斷原油泄露事件本身的后果更嚴重(p(Consequence| Problem Oil Spill) = 0.8),與環(huán)保抗議、法庭裁決等事件的嚴重性差不多[p(Consequence|Environment Protest Actors) = 0.86,p(Consequence|Court) = 0.83]。

    可見,語義網(wǎng)絡中詞語的數(shù)字關(guān)系設(shè)計包含了數(shù)理審查,但創(chuàng)造力也發(fā)揮了重要作用。概率的形式傳達了語義網(wǎng)絡分析方法的合理性,包含了引導研究者處理特定文本的操作標準;同時,通過詞語兩兩之間的共現(xiàn)概率來推斷整個文本的數(shù)據(jù)特征是一種創(chuàng)造性的體現(xiàn)。前者以概率作為理性求證之解答,亦是訓練語義網(wǎng)絡分析的計算方程的過程,它的關(guān)鍵之處在于避免信息過載或者計算不充分;而后者則是將詞語聯(lián)系等同于文本命題邏輯的數(shù)字設(shè)計,這一設(shè)計是語義網(wǎng)絡分析技術(shù)的理性水平的突破點,其關(guān)鍵之處在于是否窮盡了對文本中詞語組合的多維向量的推理。一旦結(jié)束推理,不僅要評估語義網(wǎng)絡分析方法達到既定研究目標的能力,還要考慮是否可以對語義網(wǎng)絡分析方法做進一步的修改。遺憾的是,人文學者很少從這一方面反思研究的不足。

    圖2 美國媒體(上)與英國媒體(下)

    3.形而上學問題

    語義網(wǎng)絡分析方法與21世紀以來計算機技術(shù)向人工智能轉(zhuǎn)向的意圖息息相關(guān)。作為一種指向信息處理的計算機程序,其主要應用方向是在識別和判斷的基礎(chǔ)上模擬人際關(guān)系中的對話反饋。而在傳播學研究中,語義網(wǎng)絡分析方法主要用于文本分析,常見的應用途徑有:傳統(tǒng)的內(nèi)容分析,共享知覺(shared perception),以及詞語聯(lián)想(word association)。其中,詞語聯(lián)想結(jié)合了質(zhì)化研究(關(guān)鍵詞提取)與量化研究(詞語聯(lián)系的指數(shù)),通過指數(shù)清晰地表明詞語間的聯(lián)系,呈現(xiàn)文本顯著的意義架構(gòu),目前在傳播學研究中使用較多。

    然而,對于某一種方法路徑的集中使用必然引發(fā)形而上學問題。文本分析有多種實現(xiàn)途徑,語義網(wǎng)絡分析方法并不是唯一。反之,語義網(wǎng)絡分析方法對不同文本亦有微妙的適用差別。如果語義網(wǎng)絡分析的路徑僅僅取自現(xiàn)有的、經(jīng)過案例證實的“菜譜”,就會導致研究者千篇一律,用同一種烹飪方法(語義網(wǎng)絡分析方法)重復烹制不同的食材(文本),而不考慮文本的特殊性,或不依據(jù)文本特征設(shè)計新的研究任務,拓展語義網(wǎng)絡分析方法的適用范疇。那么,語義網(wǎng)絡分析方法即便在當下帶來了研究便利,其理論適用度也只會越來越低,甚至達到瓶頸。

    需進一步指出,盡管傳播學科對技術(shù)手段的探討本質(zhì)上是現(xiàn)象學的,但傳播學者在應用諸如語義網(wǎng)絡分析的研究技術(shù)時,往往不會深究技術(shù)腳本是否影響了研究者對研究對象的看法。比如運用語義網(wǎng)絡分析方法的研究者有意無意地忽視了對文本潛臺詞的關(guān)注,從而無法獲得文本的全面概貌。因此,語義網(wǎng)絡分析方法需要結(jié)合“道”——開發(fā)適宜傳播學研究的定制“菜譜”。只是這樣的技術(shù)開發(fā)需要金錢和效率的支持,也需要跨學科的長期合作。

    四、術(shù)道相長:對語義網(wǎng)絡分析方法的理論展望

    如前所述,語義網(wǎng)絡分析方法的技術(shù)特性是深度呈現(xiàn)特定文本,本質(zhì)上是對文本創(chuàng)作者主觀認知的客觀再現(xiàn)。其首要目的是剖析文本中詞語聚類與連結(jié)的關(guān)系,對文本的質(zhì)量沒有特殊要求。就理論建構(gòu)而言,語義網(wǎng)絡分析方法比傳統(tǒng)文本分析方法具有明顯優(yōu)勢。

    首先,傳統(tǒng)的文本分析方法依賴研究者的主觀判斷來對文本進行編碼和分類,其信度與研究者的理論素養(yǎng)水平高度正相關(guān),理論成果的可證偽性有限。而語義網(wǎng)絡分析使用計算機程序?qū)ψ匀徽Z言文本進行處理,這些計算機程序多數(shù)是開源代碼(如:AmCAT,CATPAC)——意味著語義網(wǎng)絡分析方法經(jīng)過集體驗證,具有較高的穩(wěn)定性和兼容性。因此,研究者可以運用語義網(wǎng)絡分析方法重復驗證某一研究的信度與效度,從而提高理論成果化的效率。

    其次,傳統(tǒng)文本分析方法憑借研究者的釋義能力(interpretability),以第三人的視角,由外至內(nèi)解讀文本。而語義網(wǎng)絡分析方法則是從文本的自在狀態(tài)出發(fā),通過圖形對語義結(jié)構(gòu)進行靜態(tài)呈現(xiàn),同時展示了語義變化的動態(tài)過程,研究者只需解讀語義結(jié)構(gòu)與語義變化的邏輯。其結(jié)論受研究者主觀因素的影響較小,因此解決了文本分析中的主體間性問題,避免文本分析產(chǎn)生系統(tǒng)性偏差,最終淪為“關(guān)于偏見的偏見”。

    當前,語義網(wǎng)絡分析方法對傳播學的理論貢獻主要有二:第一,語義網(wǎng)絡分析能夠處理碎片化程度高的大數(shù)據(jù)文本,明確廣泛語義空間中的類屬與邊界。繼哲學之后,傳播學亦將發(fā)生“語言學的轉(zhuǎn)向”。第二,語義網(wǎng)絡分析的研究方法與理論框架互為所長,既從文本實踐中發(fā)展語義邏輯的理論,也試圖實現(xiàn)文本分析方法的突破?,F(xiàn)階段,語義網(wǎng)絡分析不能否定或完全取代傳統(tǒng)文本分析方法,其主要研究目標是更好地探索文本的多樣性和(或)普遍性。不可否認,語義網(wǎng)絡分析也潛伏著理論危機,部分語義網(wǎng)絡分析的研究成果完全脫離了具體理論的指導,存在理論無關(guān)的困境。在語義網(wǎng)絡分析被大量應用于商業(yè)項目的背景下,其科研價值的提升有待資本的大量投入。唯有如此,語義網(wǎng)絡分析方法才能實現(xiàn)術(shù)與道,即工具與理論的相輔相成,其對于傳播學研究的理論價值才可以在海量的文本訓練中逐漸顯現(xiàn)。

    注釋:

    ① 鮑雨、潘綏銘:《定性研究中的求異法及其理論依據(jù)》,《社會學評論》,2015年第3期。

    ② 黃旦:《由功能主義向建構(gòu)主義轉(zhuǎn)化》,《新聞大學》,2008年第2期。

    ③ 陳韜文:《數(shù)字化和全球化環(huán)境下傳播學范式的轉(zhuǎn)移?》,載謝耘耕、徐浩然主編:《傳媒領(lǐng)袖大講堂》(第3輯),社會科學文獻出版社2013年版。

    ④ 喻國明:《媒介革命:互聯(lián)網(wǎng)邏輯下傳媒業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵與進路》,人民日報出版社2015年版,第96頁。

    ⑤ Collins,A.M.,& Quillian,M.R.ExperimentsonSemanticNemoryandLanguageComprehension.1972.

    ⑥ Barnett,G.A.,& Woelfel,J.(Eds.).ReadingsintheGalileoSystem:Theory,MethodsandApplications.Kendall:Hunt.1988.

    ⑦ Chung,C.J.,& Park,H.W.TextualAnalysisofaPoliticalMessage:theInauguralAddressesoftwoKoreanPresidents.Social Science Information,vol.49,no.2,2010.pp.215-239.

    ⑧ Zywica,J.,&Danowski,J.TheFacesofFacebookers:InvestigatingSocialEnhancementandSocialCompensationHypotheses;PredictingFacebook?andOfflinePopularityFromSociabilityandSelf‐esteem,andMappingtheMeaningsofPopularityWithSemanticNetworks.Journal of Computer-Mediated Communication,vol.14,no.1,2008.pp.1-34.

    ⑨ Petrick,J.A.MappingResearchThemesinCommunication:SemanticNetworkAnalysisofPapersfromAnnualMeetingsoftheInternationalCommunicationAssociation.2005-2011,ProQuest Dissertations Publishing.2014.

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