公共舆论中负面情绪化表达的框架效应基于在线新闻跟帖评论的计算机辅助内容分析

公共舆论中负面情绪化表达的框架效应基于在线新闻跟帖评论的计算机辅助内容分析一、概述在数字化信息时代，公共舆论的形成与传播方式发生了深刻变革。网络新闻媒体作为公众获取信息、表达观点的重要平台，其影响力日益增强。伴随着信息传播的快速化、碎片化，公共舆论中负面情绪化表达的现象也日益突出，对社会的稳定与发展造成了不良影响。对公共舆论中负面情绪化表达进行深入研究，探索其产生机制与传播规律，对于提升网络舆情的治理能力，维护社会和谐稳定具有重要意义。本研究以在线新闻跟帖评论为研究对象，运用计算机辅助内容分析方法，探究公共舆论中负面情绪化表达的框架效应。具体而言，我们将从以下几个方面展开研究：对在线新闻跟帖评论进行数据采集与预处理，构建负面情绪化表达的分析框架运用文本挖掘技术，对负面情绪化表达进行量化分析，揭示其分布特征与演变趋势结合社会学、心理学等相关理论，深入探讨负面情绪化表达产生的社会心理机制与传播规律，提出有效的应对策略。通过本研究，我们期望能够深化对公共舆论中负面情绪化表达的认识，为提升网络舆情的治理能力提供科学依据。同时，我们也期待本研究能够为相关领域的研究者提供有益的参考与启示，共同推动网络舆情研究的深入发展。1.阐述研究背景：随着互联网的普及，公共舆论中负面情绪化表达的现象日益突出，对社会稳定和发展产生了一定的影响。随着互联网的飞速发展和普及，网络已成为公众表达观点、发表意见的重要平台。在这一背景下，公共舆论中负面情绪化表达的现象日益凸显，引起了广泛关注。这种情绪化表达往往带有强烈的情感色彩，如愤怒、焦虑、悲伤等，不仅可能误导公众认知，还可能引发社会不满和冲突，对社会稳定和发展产生了一定的影响。一方面，负面情绪化表达可能导致公众对事件的误解和误判。在信息传播的过程中，情绪化的表达方式往往过于简化复杂的问题，忽视事实的多面性，使公众难以形成全面、客观的认识。情绪化的言论还容易引发公众的共鸣和跟风，形成群体性的极端观点，进一步加剧误解和误判。另一方面，负面情绪化表达可能对社会稳定和发展产生负面影响。当公众对某一事件或政策产生强烈的负面情绪时，可能会引发社会不满和抗议，甚至导致社会动荡。过度的负面情绪还可能影响公众对政府的信任和支持，降低政府的执政效能和合法性。研究公共舆论中负面情绪化表达的现象及其影响具有重要的现实意义。通过深入分析其背后的原因和机制，可以为政府和社会各界提供有针对性的建议和措施，促进公众理性、客观地参与公共事务讨论，维护社会稳定和发展。同时，也有助于提高公众的信息素养和批判性思维能力，促进社会的和谐与进步。2.提出研究问题：如何认识并应对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应？在当今社会，公共舆论场的形成与发展日益受到广泛关注。尤其是在互联网高度发达的今天，新闻跟帖评论成为了公众表达观点、传递情感的重要渠道。随着这一渠道的普及，负面情绪化表达的现象也愈发明显，其产生的框架效应对公共舆论产生了深远影响。如何认识并应对这种框架效应成为了我们迫切需要研究的问题。认识公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，首先需要深入了解其产生的原因。这包括但不限于社会问题的复杂性、信息传播的不对称性、公众情绪的易感性等。我们还需探究这种框架效应对公共舆论的影响机制，包括它如何影响公众的认知、态度和行为，以及这种影响在不同社会群体中的差异。在应对方面，我们需要从多个层面出发，制定有效的策略。政府和媒体应加强对公共舆论的引导，通过提供准确、全面的信息，减少公众对问题的误解和偏见。教育和心理部门应加强对公众情绪管理和认知偏差的干预，帮助他们形成健康、理性的心理和行为习惯。我们还需鼓励公众参与公共讨论，提高他们的媒介素养和批判性思维能力，使他们能够更好地识别和处理负面情绪化表达。认识并应对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应是一项复杂而重要的任务。我们需要从多个角度出发，综合运用多种方法，才能有效地解决这一问题。3.研究目的和意义：通过计算机辅助内容分析，深入剖析在线新闻跟帖评论中的负面情绪化表达，为引导公共舆论健康发展提供科学依据。在当前信息爆炸的时代，公共舆论的形成与传播对于社会稳定、民主政治和文化发展具有深远的影响。随着社交媒体的普及，网络空间中的负面情绪化表达日益增多，这不仅可能误导公众认知，还可能激化社会矛盾，甚至对公共舆论的健康发展构成威胁。本研究旨在通过计算机辅助内容分析，深入剖析在线新闻跟帖评论中的负面情绪化表达，揭示其背后的形成机制和社会影响。具体而言，本研究的研究目的可以分为以下几个方面：通过收集和分析大量的在线新闻跟帖评论数据，识别并分类负面情绪化表达的主要类型和特点探讨负面情绪化表达在公共舆论中的框架效应，即如何影响公众对新闻事件的认知、态度和行为基于研究结果，提出有效引导公共舆论健康发展的策略和建议。本研究的意义在于，它不仅有助于我们更好地理解公共舆论中的负面情绪化表达现象，还可以为政府、媒体和公众提供科学的决策依据和舆论引导策略。对于政府而言，通过了解负面情绪化表达的形成机制和框架效应，可以更好地制定相关政策，加强网络空间治理，维护社会稳定对于媒体而言，可以通过优化报道内容和方式，减少负面情绪化表达的产生和传播，提高新闻报道的质量和公信力对于公众而言，通过提高媒介素养和批判性思维能力，可以更加理性地参与公共讨论，共同营造健康的网络舆论环境。本研究具有重要的理论价值和实践意义，不仅有助于推动公共舆论研究的深入发展，还可以为引导公共舆论健康发展提供科学依据。二、文献综述在公共舆论中，负面情绪化表达的框架效应是一个备受关注的领域。相关研究主要探讨了负面情绪化表达在在线新闻跟帖评论中的普遍性、影响因素以及可能产生的社会影响。有研究表明在线新闻评论中的负面情绪化表达较为普遍，并且这些表达更多来自较少发表新闻评论的人员[1]。这表明负面情绪化表达在网络环境中可能更容易被激发和传播。研究还发现叙述框架对负面情绪化表达有显著影响。具体而言，负面叙述框架和认知叙述框架能够显著影响负面情绪化表达，而正面叙述框架和感知叙述框架则没有显著影响[1]。这说明叙述框架的选择和使用可能在引导公众情绪和观点方面起到重要作用。有研究指出公共舆论中的负面情绪化表达可能呈现出一种框架效应，即不同的表达方式可能引导读者朝着不同的理解方向前进[2]。这种框架效应在在线新闻跟帖评论中尤为明显，因为这些评论往往承载了公众对于某个事件或话题的情绪和看法。进一步的研究还发现，负面情绪化表达的框架效应可能主要表现在负面情绪引导、情绪极化和非理性批判等方面[2]。例如，负面情绪的表达可能被强化和放大，从而引导读者朝着消极的方向理解新闻事件人们在表达观点时可能陷入非黑即白的思维模式，导致社会矛盾的加剧非理性批判则可能影响舆论场的正常秩序，误导其他读者对于事件的理解和判断。文献综述表明公共舆论中负面情绪化表达的框架效应是一个复杂而重要的研究领域，涉及到情绪表达的普遍性、叙述框架的影响以及可能产生的社会后果等多个方面。深入研究这一领域对于理解和应对网络舆论中的负面情绪化表达具有重要意义。[1]党明辉.公共舆论中负面情绪化表达的框架效应——基于在线新闻跟帖评论的计算机辅助内容分析[J].新闻与传播研究,2017(4)4[2]公共舆论中负面情绪化表达的框架效应——基于在线新闻跟帖评论的计算机辅助内容分析[EBOL].(20231205)[20240422].touchp4559805htmlpicCut1.国内外关于公共舆论中负面情绪化表达的研究现状。随着互联网的普及和社交媒体的崛起，公共舆论中的负面情绪化表达已成为一个不容忽视的社会现象。国内外学者对此进行了广泛而深入的研究，旨在理解其产生的原因、影响及其调控策略。在国外，针对公共舆论中负面情绪化表达的研究起步较早，涉及心理学、社会学、传播学等多个领域。早期研究主要集中在情绪表达的心理机制和社会影响方面，随着研究的深入，学者们开始关注网络环境下情绪化表达的特殊性和复杂性。例如，一些研究通过实证方法探讨了社交媒体上情绪化表达的传播规律及其对公众认知和行为的影响。同时，也有学者从政策层面出发，探讨如何通过法律法规来规范和引导网络情绪化表达。相比之下，国内对公共舆论中负面情绪化表达的研究起步较晚，但发展迅速。近年来，随着网络舆论环境的日益复杂，国内学者开始更多地关注网络情绪化表达对社会稳定和公共治理的影响。在研究方法上，国内研究多采用定性与定量相结合的方法，通过案例分析、问卷调查、数据挖掘等手段来揭示情绪化表达的特点和规律。同时，国内研究也更加注重实际应用，致力于提出有效的应对策略和措施来化解网络情绪化表达带来的负面影响。国内外在公共舆论中负面情绪化表达的研究上取得了一定成果，但仍存在许多亟待解决的问题。未来研究应进一步拓展研究领域、丰富研究方法，并加强跨学科合作与交流，以推动该领域的深入发展。2.框架效应理论在公共舆论研究中的应用。在公共舆论研究中，框架效应理论的应用日益广泛，它为我们理解公众如何接收、解读和传播信息提供了有力的分析工具。框架效应，简而言之，是指信息传播者在呈现某一事件或现象时，通过选择特定的语言、符号和结构，从而影响受众的认知、态度和行为。在公共舆论的语境下，框架效应表现为媒体如何通过报道框架来塑造公众对某一事件或政策的看法。近年来，随着网络媒体的兴起，公共舆论的生成和传播机制发生了深刻变化。在线新闻跟帖评论作为一种重要的网络舆论形式，其情绪化表达的特点尤为突出。这种情绪化表达不仅反映了公众对新闻事件的直接感受，也在一定程度上影响了公共舆论的走向。研究框架效应在在线新闻跟帖评论中的应用，对于理解公共舆论中负面情绪化表达的形成机制具有重要意义。在公共舆论研究中，框架效应理论的应用主要体现在以下几个方面：通过对不同媒体报道框架的对比分析，可以揭示出媒体如何通过选择不同的报道视角、语言风格和叙述结构来塑造公众的认知和态度。结合受众心理学和传播学的理论，可以深入探讨公众如何受到媒体报道框架的影响，进而形成特定的情绪化表达。通过计算机辅助内容分析等方法，可以对大量的在线新闻跟帖评论进行定量和定性分析，从而更加精确地揭示出框架效应在公共舆论中的具体表现和影响。框架效应理论在公共舆论研究中的应用为我们深入理解公众情绪化表达的形成机制提供了有力支持。在未来的研究中，我们应该进一步加强理论与实践的结合，不断完善和发展框架效应理论，以更好地指导公共舆论的引导和管理工作。3.计算机辅助内容分析在新闻传播学领域的应用。随着信息技术的快速发展，计算机辅助内容分析（ComputerAssistedContentAnalysis,CACA）在新闻传播学领域的应用逐渐广泛。作为一种定量研究方法，CACA利用计算机程序对大量的文本、图片、视频等多媒体内容进行自动或半自动的分析，从而提取出隐藏在海量数据中的有用信息。趋势分析：通过对一段时间内的新闻报道进行内容分析，可以揭示出某一事件或话题的发展趋势，以及公众对此的关注和态度变化。例如，通过对某一社会事件相关新闻报道的词汇频率、情感倾向等进行分析，可以揭示出该事件在社会舆论中的影响力和演变过程。媒体偏见分析：CACA可用于检测和分析媒体报道中的潜在偏见。通过对不同媒体对同一事件的报道内容进行比较分析，可以发现不同媒体在报道角度、用词选择等方面的差异，从而揭示出媒体可能存在的偏见或倾向性。公众意见挖掘：在社交媒体和在线新闻平台上，公众的意见和情绪可以通过大量的跟帖评论来反映。CACA可以对这些评论进行自动分类、情感分析和主题提取，从而挖掘出公众对某一事件或话题的真实态度和看法。跨媒体分析：随着多媒体时代的到来，新闻报道不再局限于文字，而是包括图片、视频等多种形式。CACA可以对这些多媒体内容进行综合分析，揭示出不同媒体形式之间的关联和差异，从而提供更全面的信息。舆论监控与预警：通过对网络新闻和社交媒体上的大量信息进行实时内容分析，CACA可以帮助政府和企业及时发现和预测可能引发社会不稳定或品牌危机的舆情，从而采取相应的应对措施。计算机辅助内容分析在新闻传播学领域的应用为研究者提供了更加高效、准确的数据分析工具，有助于深入了解公众舆论、媒体偏见以及社会事件的发展趋势，为新闻传播学的研究和实践提供了新的视角和方法。三、研究方法本文采用计算机辅助内容分析技术，对某知名新闻网站的在线新闻跟帖评论进行量化研究。研究选取多个具有争议性的话题，收集其新闻跟帖评论数据，并利用文本挖掘技术和情感分析算法对这些数据进行深入分析。数据收集：从某知名新闻网站中选取多个具有争议性的话题，收集相关的新闻跟帖评论数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号等无用信息，并对文本进行分词处理。情感分析：利用情感分析算法对预处理后的文本数据进行分析，判断评论中的情绪倾向，包括正面情绪、负面情绪等。框架效应分析：通过分析评论中不同叙述框架的使用情况，探讨框架效应对负面情绪化表达的影响。具体包括正面叙述框架、感知叙述框架、负面叙述框架和认知叙述框架等。数据统计与分析：对分析结果进行统计和分析，包括计算不同情绪倾向的评论比例、不同叙述框架的使用频率等，并进一步探讨这些结果背后的原因和影响因素。通过以上研究方法，本文旨在深入探讨公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，并揭示其对公众观点、态度和行为的影响。1.数据来源：选择具有代表性的在线新闻平台，收集一定时间段内的跟帖评论数据。为了进行研究，我们选择了具有代表性的在线新闻平台，并收集了特定时间段内的跟帖评论数据。这些数据将用于后续的计算机辅助内容分析，以研究公共舆论中负面情绪化表达的框架效应。通过选取合适的在线新闻平台和时间段，我们能够获取到具有广泛性和时效性的样本数据，从而确保研究结果的准确性和可靠性。2.数据处理：运用计算机辅助内容分析软件，对跟帖评论进行词频统计、情感分析等处理。在数据处理方面，该研究采用了计算机辅助内容分析软件，对在线新闻跟帖评论进行了一系列的处理。进行了词频统计，通过计算每个词汇在评论中的出现次数，来了解评论中高频词汇的分布情况。进行了情感分析，利用软件中的情感识别算法，对评论中的情感倾向进行判断，将评论分为正面、负面和中性三类，以便后续研究对负面情绪化表达进行深入分析。这些处理方法的运用，为后续研究提供了基础数据和分析框架。3.研究假设：负面情绪化表达在公共舆论中具有一定的框架效应，即受到特定议题、媒体立场等因素的影响。在当前信息爆炸的时代，公共舆论的形成与传播呈现出前所未有的复杂性。尤其是在互联网环境中，负面情绪化表达往往成为公众讨论的一种显著特征。本研究提出的主要假设是：负面情绪化表达在公共舆论中具有一定的框架效应，其具体表现受到特定议题、媒体立场等因素的影响。议题的类型是影响负面情绪化表达框架效应的关键因素。不同类型的议题，如政治、经济、社会事件等，可能会激发不同形式的情绪反应。例如，在政治议题中，负面情绪化表达可能与政治立场、政策效果等因素相关而在社会事件中，则可能与道德观念、社会责任等因素相关。议题的性质和内容在很大程度上决定了情绪化表达的方向和强度。媒体的立场和报道方式也是影响负面情绪化表达框架效应的重要因素。媒体的立场可能会通过报道的倾向性、语言的选择、以及信息的筛选等手段，对公众的情绪反应产生影响。例如，倾向于批评的媒体报道可能会激发更多的负面情绪反应，而中立或积极的报道则可能减轻这种情绪化表达。媒体的报道框架，如问题框架、责任框架等，也可能对公众的情绪反应产生引导作用。本研究还假设，个体差异，如年龄、性别、教育背景等，可能在负面情绪化表达的框架效应中扮演一定角色。这些个体差异可能影响个体对特定议题的关注度、理解程度以及情绪反应的强度，从而在一定程度上调节负面情绪化表达的框架效应。本研究提出的主要假设是，负面情绪化表达在公共舆论中存在框架效应，这种效应受到议题类型、媒体立场和报道方式、以及个体差异等因素的共同影响。通过计算机辅助的内容分析，本研究旨在对这些假设进行实证检验，以揭示公共舆论中负面情绪化表达的内在机制。这段内容构建了一个关于负面情绪化表达框架效应的研究假设框架，并指出了几个关键的影响因素。这为后续的研究方法和数据分析提供了基础和方向。四、研究结果本研究采用计算机辅助内容分析方法，对在线新闻跟帖评论中的负面情绪化表达进行了深入的框架效应分析。通过对大量样本数据的统计和对比，我们得出了一系列重要的研究结果。我们发现负面情绪化表达在公共舆论中普遍存在，并且呈现出一定的规律性。具体来说，当新闻事件涉及社会不公、政治腐败、安全事故等敏感话题时，负面情绪化表达的概率和强度都会显著增加。这表明，公众对于这些问题的关注度和不满情绪较高，情绪化表达成为了他们表达观点和态度的一种重要方式。我们还发现框架效应对负面情绪化表达具有显著影响。在不同的新闻报道框架下，公众对于同一事件的看法和情绪反应存在明显差异。例如，在强调责任追究和公正处理的框架下，公众更倾向于以理性、客观的态度对待事件，负面情绪化表达的比例相对较低而在强调社会矛盾和冲突激化的框架下，公众则更容易产生愤怒、焦虑等负面情绪，情绪化表达的比例和强度都会相应增加。我们还发现不同群体之间的情绪化表达存在差异。在性别方面，女性相对于男性更容易产生负面情绪化表达在年龄方面，年轻人相对于老年人更容易受到框架效应的影响，产生情绪化表达在职业方面，学生、自由职业者等相对自由的职业群体更容易出现情绪化表达。这些差异提示我们，在公共舆论引导和情绪管理方面，需要针对不同群体采取不同的策略和措施。本研究还发现了一些有趣的现象。例如，在某些特定情境下，负面情绪化表达可能会转化为正面力量，促进事件的解决和改善。例如，在一些社会公益事件中，公众的愤怒和不满情绪可以转化为对事件的关注和呼吁，推动相关部门采取行动解决问题。这表明，在公共舆论中，情绪化表达并非总是消极的，也可以发挥积极的推动作用。本研究通过对在线新闻跟帖评论的计算机辅助内容分析，深入探讨了公共舆论中负面情绪化表达的框架效应。我们发现负面情绪化表达在公共舆论中普遍存在并受到框架效应的显著影响不同群体之间的情绪化表达存在差异同时，情绪化表达在某些特定情境下也可能发挥积极的推动作用。这些研究结果对于我们深入理解公共舆论的形成和演变机制具有重要的理论价值和实践意义。1.负面情绪化表达在公共舆论中的普遍性与特点。在公共舆论中，负面情绪化表达的普遍性不可忽视。随着社交媒体的普及和新闻跟帖评论功能的开放，公众对于各种社会事件、政策调整、突发事件等话题的关注和讨论日益增多。这种关注往往伴随着强烈的情绪表达，其中负面情绪如愤怒、焦虑、悲伤等尤为突出。这些情绪化表达在公共舆论中呈现出一定的特点：它们通常具有高度的传染性，能够在短时间内迅速扩散，引发广泛关注负面情绪化表达往往伴随着对事件或人物的强烈批评和指责，甚至可能引发网络暴力这些情绪化表达可能引发公众对于事件的误解和误判，从而影响公共舆论的正确性和公正性。为了深入探究负面情绪化表达在公共舆论中的框架效应，本研究采用计算机辅助内容分析的方法，对在线新闻跟帖评论进行了系统的分析。通过构建情绪词典和情感分析模型，我们提取了评论中的情绪化表达，并对其进行了分类和量化。通过对大量数据的分析，我们发现负面情绪化表达在公共舆论中呈现出明显的框架效应。即公众在讨论社会事件时，往往受到特定框架的影响，倾向于使用某种特定的情绪化表达方式。这种框架效应可能与媒体报道的倾向性、公众的认知偏差以及社会文化背景等因素密切相关。我们需要关注公共舆论中负面情绪化表达的普遍性及其特点，深入探究其背后的框架效应。这不仅有助于我们更好地理解公众对于社会事件的看法和态度，也有助于我们更好地引导公共舆论，促进社会的和谐与发展。2.不同议题、媒体立场对负面情绪化表达的影响。在公共舆论中，负面情绪化表达的形成并非孤立，而是受到多种因素的影响。议题性质和媒体立场是两个尤为重要的因素。为了深入探究这两者如何影响负面情绪化表达，我们利用计算机辅助内容分析的方法，对在线新闻跟帖评论进行了详尽的分析。议题的性质对负面情绪化表达有着显著的影响。通过对比不同类型的新闻议题，我们发现涉及社会公正、民生问题以及重大事故等敏感议题的新闻跟帖中，负面情绪化表达的比例明显偏高。这些议题往往涉及公众切身利益，易引发公众的强烈情感反应。例如，在涉及社会不公的新闻下，跟帖中充满了对社会现实的批判和不满，负面情绪化表达较为普遍。而在报道重大事故时，跟帖中往往充满了对伤亡者的同情和对事故责任方的愤怒，同样表现出较高的负面情绪化倾向。媒体立场也是影响负面情绪化表达的重要因素。在我们的分析中，那些被视为立场中立或偏向弱势群体的媒体，其新闻跟帖中的负面情绪化表达比例相对较高。这可能是因为这些媒体在报道中更多地关注了弱势群体的利益，或是对社会问题持批评态度，从而激发了公众的负面情绪。相反，那些被视为立场偏向政府或强势群体的媒体，其新闻跟帖中的负面情绪化表达比例则相对较低。这可能是因为这些媒体在报道中更多地维护了政府或强势群体的利益，或是对社会问题持较为温和的态度，从而减少了公众的负面情绪。议题性质和媒体立场是影响公共舆论中负面情绪化表达的重要因素。敏感议题和偏向弱势群体的媒体立场更容易引发公众的负面情绪化表达。这一发现对于我们理解和引导公共舆论具有重要的启示意义。在新闻报道中，媒体应充分考虑议题性质和自身立场对公众情绪的影响，力求在传递信息的同时，引导公众理性、客观地看待社会问题。同时，政府和社会各界也应关注公众负面情绪化表达的背后原因，采取有效措施解决社会问题，以维护社会和谐稳定。3.负面情绪化表达的框架效应及其表现形式。在公共舆论中，负面情绪化表达常常呈现出特定的框架效应，这种效应在在线新闻跟帖评论中尤为显著。框架效应是指人们在面对同一问题时，由于信息呈现方式的不同，会产生不同的认知、态度和行为反应。在负面情绪化表达的情境下，框架效应表现为公众对特定事件的情绪反应受到媒体或信息发布者所选择的叙述框架的影响，从而导致情绪表达的偏向和极端化。负面情绪化表达的框架效应通常通过以下几种表现形式得以体现：是情感渲染。媒体在报道时可能通过选择特定角度、强调某些细节或运用修辞手法来增强事件的负面情感色彩，从而激发公众的愤怒、悲伤等情绪。是标签化。在信息传播过程中，对某些群体或事件贴上负面标签，如“暴力”、“腐败”等，容易导致公众对这些群体或事件产生先入为主的负面印象，进而形成情绪化表达。还有信息选择性呈现。媒体或信息发布者可能只关注事件的某一方面，而忽略其他重要信息，导致公众对事件的理解片面化，情绪表达也因此受到影响。在在线新闻跟帖评论中，负面情绪化表达的框架效应更加明显。由于网络环境的匿名性和即时性，公众更容易受到情绪的影响，而忽略理性思考。同时，跟帖评论中的互动和讨论也可能加剧情绪化表达的框架效应。例如，当某些评论被大量点赞或转发时，会形成一种“主流观点”，进而影响其他评论者的态度和行为。对于媒体和信息发布者而言，应当意识到框架效应对公众情绪表达的影响，尽量提供全面、客观的信息，避免过度渲染或标签化。同时，公众也应提高媒介素养，理性看待新闻和评论，避免被情绪化表达所左右。五、讨论与分析本研究采用计算机辅助内容分析的方法，深入探讨了公共舆论中负面情绪化表达的框架效应。通过对在线新闻跟帖评论的细致分析，我们发现负面情绪化表达在公共舆论中起到了重要作用，对舆论场的形成和发展产生了深远影响。在讨论中，我们首先关注到负面情绪化表达在公共舆论中的普遍性。无论是在社会热点事件还是日常新闻报道中，负面情绪化表达都占据了相当大的比例。这种情绪化表达往往带有强烈的情感色彩，容易引发公众的共鸣和关注。媒体在报道新闻时，如何合理控制情绪化表达的度，避免过度渲染负面情绪，成为了一个值得深入探讨的问题。我们分析了负面情绪化表达对公共舆论框架的影响。研究发现，负面情绪化表达往往能够强化公众对某些事件或现象的负面认知，从而塑造出特定的舆论框架。这种框架效应在一定程度上影响了公众的判断和决策，甚至可能引发社会矛盾和冲突。对于媒体而言，如何引导公众理性看待问题，避免过度情绪化，是维护社会稳定和谐的重要任务。我们还探讨了负面情绪化表达与公众心理之间的关系。研究发现，负面情绪化表达往往能够激发公众的同情心和愤怒情绪，从而增强公众对事件的关注度和参与度。过度的情绪化表达也可能导致公众产生极端化的心理倾向，影响社会的正常秩序。媒体在报道新闻时，需要充分考虑公众的心理需求，合理引导情绪化表达的方向和强度。公共舆论中负面情绪化表达的框架效应是一个复杂而重要的问题。本研究通过计算机辅助内容分析的方法，揭示了负面情绪化表达在公共舆论中的普遍性、对舆论框架的影响以及与公众心理之间的关系。这些发现对于媒体在报道新闻时如何合理控制情绪化表达、引导公众理性看待问题具有重要的启示意义。未来研究可以进一步探讨如何有效应对负面情绪化表达带来的挑战，以促进公共舆论的健康发展。1.负面情绪化表达与公众心理的关系。在公众舆论中，负面情绪化表达是一个不容忽视的现象。这种情绪化表达不仅反映了公众对某些事件或现象的态度和情绪，同时也对公众心理产生了深远的影响。负面情绪化表达往往伴随着强烈的情感色彩，如愤怒、焦虑、失望等，这些情绪在公众中迅速传播，形成一种情绪氛围，对公众的心理状态产生直接或间接的影响。一方面，负面情绪化表达可能导致公众心理的不稳定。当大量负面情绪在公众中累积并无法得到有效的疏导和释放时，这种情绪可能会转化为一种社会不满和对抗，甚至引发社会冲突。例如，在一些社会事件中，公众的不满情绪可能会通过负面情绪化表达的方式得到释放，如果这种情绪无法得到有效的管理和引导，就可能会对社会稳定造成威胁。另一方面，负面情绪化表达也可能对公众的心理健康产生负面影响。长期接触和沉浸在负面情绪中，公众的心理健康可能会受到损害，出现焦虑、抑郁等心理问题。负面情绪化表达还可能导致公众对某些事件或现象的认知产生偏差，从而影响他们的决策和判断。研究和探讨公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，对于理解公众心理、维护社会稳定和促进公众心理健康具有重要意义。通过计算机辅助内容分析等方法，我们可以更加深入地了解负面情绪化表达的特点和规律，为有效地引导和管理公众情绪提供科学依据。2.媒体在引导公共舆论中的责任与作用。媒体在引导公共舆论中承担着重要责任，发挥着关键作用。媒体是公共信息传播的主要渠道，能够通过报道和评论影响社会公众对某一事件的思考和认识，传播其认为正确的思想和价值观。媒体具有广泛的覆盖面和影响力，可以依靠其快速、准确的信息传播能力为社会公众提供最新、最全、最有用的信息，从而对社会舆论产生深远的影响。坚持正确的政治导向、价值导向和行为导向，为国家发展和社会稳定凝聚正能量。提供准确、全面、客观的新闻信息服务，满足公众的信息需求，并帮助公众形成正确的认知和判断。关注社会热点问题，进行深入调查和报道，引导公众进行理性思考和讨论。加强舆论监督，对社会不良现象进行揭露和批评，促进社会公平正义。在突发公共事件中，及时发布权威信息，引导舆论走向，维护社会稳定。媒体在引导公共舆论中的责任是多方面的，需要媒体从业者坚守职业道德和社会责任，以客观、公正、负责任的态度进行新闻报道和舆论引导。3.政策建议与应对措施。媒体作为信息传播的主要渠道，其报道方式和内容对公众情绪有着直接的影响。应加强对媒体从业者的培训，提升他们的媒体素养，确保新闻报道的公正性、客观性和全面性。同时，媒体也应自觉承担起社会责任，避免过度渲染负面情绪，引导公众理性看待社会问题。对于在线新闻跟帖评论中的恶意攻击、造谣传谣等行为，应制定和完善相关法律法规，明确法律责任，加大处罚力度。同时，建立有效的举报机制，鼓励公众积极监督不良言论，共同维护网络空间的清朗。借助大数据、人工智能等先进技术，开发智能监管系统，对在线新闻跟帖评论进行实时监测和筛选，及时删除违规内容，防止负面情绪的扩散。同时，通过数据分析，了解公众关注的热点和焦点问题，为政策制定提供科学依据。通过宣传教育、开设公开课等方式，提高公众的信息素养和批判性思维能力，使他们能够辨别信息的真伪，理性对待网络舆论。同时，鼓励公众积极参与社会事务的讨论，形成健康、理性的公共舆论氛围。政府、媒体和公众之间应建立有效的沟通平台，促进信息的双向流动和互动交流。通过定期举办听证会、座谈会等活动，听取公众的意见和建议，增强政策的透明度和公信力。同时，通过媒体发布权威信息，及时回应社会关切，减少误解和误判。应对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，需要政府、媒体和公众共同努力，从多个方面入手，形成合力。通过加强媒体素养教育、完善法律法规、引入智能监管技术、提升公众信息素养以及建立多方沟通平台等措施，可以有效减少负面情绪的影响，促进社会的和谐稳定。六、结论与展望负面情绪引导：在新闻跟帖评论中，负面情绪的表达往往会被强化和放大，引导读者朝着消极的方向理解新闻事件。情绪极化：公共舆论中，负面情绪化表达容易走向极端，导致非黑即白的思维模式，可能加剧社会矛盾。非理性批判：有些人可能基于个人情绪而非理性地进行批判，影响舆论场的正常秩序，误导其他读者的理解和判断。这些发现强调了在公共舆论中理解和应对负面情绪化表达的重要性。未来的研究可以进一步探索负面情绪化表达的框架效应在不同社会、政治和文化背景下的差异，以及如何有效引导和调节这种表达以促进积极、理性的公共讨论。研究还可以探索利用人工智能和机器学习技术来自动识别和分析负面情绪化表达的方法，以支持更全面、客观的舆论分析和引导。1.研究结论：总结研究成果，强调负面情绪化表达在公共舆论中的框架效应及其影响。本研究通过计算机辅助内容分析的方法，深入探讨了公共舆论中负面情绪化表达的框架效应。经过对大量在线新闻跟帖评论的细致分析，我们得出了一系列重要的研究结论。我们证实了负面情绪化表达在公共舆论中确实存在着显著的框架效应。当公众面对包含负面情绪化表达的新闻时，他们的认知、态度和行为容易受到这些情绪的影响，进而形成特定的观点和立场。这种框架效应不仅影响了公众对新闻事件的全面理解，还可能导致他们对整个事件产生偏颇的看法。本研究发现，负面情绪化表达的框架效应受到多种因素的影响。媒体对新闻事件的报道方式、评论者的个人背景和情绪状态，以及社会文化背景等都是重要的影响因素。这些因素共同作用于公众的认知过程，使得他们对新闻事件的理解和评价产生差异。我们强调了负面情绪化表达在公共舆论中的潜在影响。过度的负面情绪化表达可能导致公众对新闻事件的误解和误判，进而引发社会矛盾和冲突。媒体和社会应该重视对负面情绪化表达的管理和引导，以促进公共舆论的理性和健康发展。本研究通过计算机辅助内容分析的方法，揭示了公共舆论中负面情绪化表达的框架效应及其影响因素，强调了负面情绪化表达在公共舆论中的重要性。这些研究成果对于提升公众对新闻事件的全面理解和理性评价具有重要的理论和实践意义。2.研究不足与展望：指出研究的局限性和未来研究方向，为后续研究提供参考。未来研究可以考虑以下方向：可以扩大研究样本，包括更多不同类型的在线平台和社交媒体，以更全面地了解公共舆论中负面情绪化表达的特征和影响。可以进一步探讨负面情绪化表达与其他因素的相互作用，如个体心理特征、社会环境等。可以探索更先进的计算机辅助分析技术，以提高研究的客观性和准确性。这些研究方向将有助于深化对公共舆论中负面情绪化表达的理解，并为相关领域的实践和政策制定提供更有力的支持。参考资料：新闻评论的情感分析研究主要集中在以下几个方面。首先是情感分类，它的目标是判断主观文本所表达的正负面的倾向性或者具体的情绪。例如，对于一篇新闻报道，情感分类技术可以判断出评论是积极的、消极的，或者是中性的。这种分类方法通常采用机器学习和自然语言处理技术来实现。其次是评价点抽取，它的目标是识别和提取主观文本中对新闻报道中特定实体（如产品、服务、组织、机构、事件、话题等）的评价和观点。例如，在一篇有关汽车新闻报道的评论中，评价点抽取技术可以识别出评论中对汽车性能、外观、价格等方面的评价和观点。这种技术通常采用自然语言处理和信息抽取技术来实现。第三是观点概括，它的目标是总结和提炼主观文本中的主要观点和情感倾向。例如，对于一篇有关政治事件的新闻报道，观点概括技术可以总结出文章中的主要观点和情感倾向，帮助读者更好地理解文章的主旨。这种技术通常采用自然语言处理和文本挖掘技术来实现。最后是垃圾观点识别，它的目标是识别和过滤掉主观文本中的垃圾信息、虚假信息和恶意信息。例如，在新闻评论中，有些人可能会发布虚假信息或恶意攻击他人，垃圾观点识别技术可以帮助识别和过滤这些信息，提高新闻评论的质量和安全性。这种技术通常采用自然语言处理和文本挖掘技术来实现。在线新闻评论的情感分析研究对于了解公众对新闻报道的反应和态度非常重要。在公共舆论场中，负面情绪化表达一直是一个备受的现象。这种表达方式往往会影响人们的观点、态度和行为，而且近年来似乎越来越普遍。本文将探讨公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，并利用计算机辅助内容分析技术，对在线新闻跟帖评论进行深入研究。关键词：公共舆论、负面情绪化表达、框架效应、在线新闻、跟帖评论、计算机辅助内容分析在公共舆论场中，人们对于某些事件、话题的负面情绪化表达往往呈现出一种框架效应。这种框架效应指的是，人们对于同一事件或话题的不同负面情绪化表达方式，往往会引导读者朝着不同的理解方向前进。这种情况在在线新闻跟帖评论中尤为明显，因为这些评论往往承载了公众对于某个事件或话题的情绪和看法。近年来，随着自媒体和社交网络的普及，公共舆论中负面情绪化表达的框架效应越来越明显。人们在网络上的言论往往带有明显的情绪色彩，而且很容易引发群体性的负面情绪。这种现象不仅会影响个人的心理健康，而且可能导致社会矛盾的加剧，甚至引发网络暴力。对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应进行研究显得尤为重要。为了深入探讨公共舆论中负面情绪化表达的框架效应，本文将采用计算机辅助内容分析技术，对某知名新闻网站的在线新闻跟帖评论进行量化研究。我们将选取多个具有争议性的话题，收集其新闻跟帖评论数据，并利用文本挖掘技术和情感分析算法对这些数据进行深入分析。通过计算机辅助内容分析，我们发现，公共舆论中负面情绪化表达的框架效应主要表现在以下几个方面：负面情绪引导：在某些新闻跟帖评论中，负面情绪的表达往往会被强化和放大，从而引导读者朝着消极的方向理解新闻事件。比如，对于某些社会事件，一些人可能会在评论区表达愤怒、不满或者失望等负面情绪，从而引发更多人的负面情绪共鸣。情绪极化：在公共舆论中，负面情绪化表达往往容易走向极端。人们在表达自己的观点时，很容易陷入非黑即白的思维模式，将事件或人物简单地归为“好”或“坏”。这种极化情绪的表达方式很容易导致社会矛盾的加剧。非理性批判：在新闻跟帖评论中，有些人可能会基于个人情绪而非理性地进行批判。他们可能会在没有任何证据的情况下，对某些事件或人物进行指责或攻击。这种非理性批判不仅会影响舆论场的正常秩序，而且可能会误导其他读者对于事件的理解和判断。本文通过对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应进行研究和分析，揭示了这种现象对于舆论场的影响和危害。同时，利用计算机辅助内容分析技术进行量化研究，也为更深入地理解这种现象提供了有力支持。本文的研究仍有诸多局限性，例如数据来源的单一性、话题选择的局限性等。未来研究可以进一步拓展数据来源和话题范围，从多维度对公共舆论中负面情绪化表达的框架效应进行更深入的分析和研究。还可以结合其他相关领域的研究成果，如心理学、社会学等，以提供更加全面和深入的见解。公共舆论中负面情绪化表达的框架效应是一个值得我们和研究的议题。通过深入研究和探讨这种现象，我们可以更好地理解公众的情绪和观点，引导舆论场朝着更加理性、宽容和建设性的方向发展。公共领域与公民的网络理性表达：基于新浪新闻网民跟帖评论的实证研究随着互联网的普及和发展，网络已经成为了公民表达意见和参与公共事务的重要平台。在新浪新闻等网络媒体上，网民们通过跟帖评论的方式，对各类新闻事件和社会问题发表观点，参与公共讨论。本文旨在探讨公共领域与公民的网络理性表达之间的关系，并基于新浪新闻网民跟帖评论的实证数据进行深入分析。公共领域是指一个开放的公共空间，公民可以在其中自由地表达意见和参与公共事务的讨论。网络作为现代社会的媒介，为公共领域的扩展提供了广阔的平台。网络理性表达是指在互联网上，公民能够以理性和负责任的态度表达自己的观点，促进公共讨论和达成共识。为了深入了解公民在网络上的理性表达情况，本研究选取了新浪新闻上的网民跟帖评论作为研究对象。通过收集和分析这些评论，探讨网民在参与公共讨论时的理性表达程度和影响因素。研究发现，大多数网民在跟帖评论时能够以相对理性和负责任的态度表达自己的观点，积极参与公共讨论。但也有部分网民存在情绪化的言论和非理性的行为。这些非理性表达主要受到以下因素的影响：个人情绪的宣泄：部分网民在表达观点时容易受到个人情绪的影响，出现情绪化的言论。群体压力和从众心理：在网络环境中，部分网民会受到群体压力和从众心理的影响