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数字新闻学研究主题发现及其演化分析:基于Webof Science文献的考察 被引量:7

Topic Discovery and Evolution Analysis of Digital Journalism:A Review of the Literature of Web of Science
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摘要 数字新闻学正在成为新闻学的主流范畴,研究文献也与日俱增,时至今日,有必要对数字新闻学的整体发展状况和知识脉络进行梳理、总结与反思。本研究以Webof Science核心数据集作为数据来源,借助Python工具训练LDA主题模型,使用困惑度评价指标确定主题数量,并使用主题强度分析研究热点和变化趋势。具体来说,本研究根据主题-词项概率分布,对获得的1325条文献摘要进行主题标识,抽取出了数字新闻学研究在1998-2021年的18个重要研究主题;根据文档-主题概率分布,引入时间维度计算主题强度分布。研究发现,包括数字技术的角色、新闻用户的主动行为、传统新闻理念的变迁、新闻学学科发展等研究主题都保持了相对稳定和上升的趋势,新闻职业身份、新闻学研究方法等少量主题呈下降趋势,但也仅仅是一种弱下降。具体而言,有7个主题的强度呈上升趋势,有5个主题的强度呈弱下降趋势,有6个主题的强度趋于平稳状态。数字新闻学在2021年及未来的研究中正呈现出主题越来越综合化的趋势。 Digital journal ism is becoming the mainstream of journalism,and the research literature is increasing rapidly.It is necessary to sort out,summarize and reflect on the overall development of digital journalism.This study used the core data set of Web of Science as the data source,and the LDA topic model was trained with Pythonto analyze the research hotspot and changing trend.Based on the topic-wordprobability distribution,the study identifies1325 abstracts and extracts 18 important topics of digital journalism research from 1998 to 2021.According to the document-topic probability distribution,the time dimension is introduced to calculate the topic intensity distribution.It is found that most of the research topics have maintained a relatively stable and rising trend,although a small number of topics have a downward trend,but it is only a weak decline.Specifically,the strength of 7 topics showed an upward trend,5 topics showed a weak downward trend,and 6 topics tended to be stable.
作者 巢乃鹏 韩少卿 吴兴桐 Chao Naipeng;Han Shaoqing;Wu Xingtong(School of Media and Communication,Shenzhen University;School of Journalism and Communication,Nanjing University)
出处 《新闻界》 CSSCI 北大核心 2021年第9期4-13,共10页 Journalism and Mass Communication
基金 国家社科基金重大项目“大数据时代计算传播学的理论、方法与应用研究”(19ZDA324) 深圳市人文社会科学重点研究基地成果。
关键词 数字新闻学 LDA主题模型 研究主题 主题演化 digital journalism LDA topic model research topic topic evolvement
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参考文献4

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