承载“十全十美”期盼 第十届世界华文传媒与华夏文明国际学术研讨会完满结束

2017年11月5日,第十届世界华文传媒与华夏文明研讨会落下帷幕。此次学术会议上来自全国四十多家高校的各大学者围绕“中华文化话语体系以及国际传播”相关的主题进行了分享。


主旨演讲围绕华夏文明和华文媒体主题,从机器算法、对外传播、社交媒体多角度进行了思考。下面对其中一部分内容作回顾。

算法和语境的不确定性

清华大学新闻与传播学院陈昌凤教授题为《算法应用中的传播理论》的报告,从认知问题和规范问题两个层次,探讨算法的不透明带来的伦理问题。如算法存在不确定性的证据(只有工程师知道)、存在无法解读的证据(当事人都无法正确解读)及算法中误导性证据(工程师对事件的认知偏见);从规范性问题来看,算法运用中的变革,不断地侵犯自主性的信息隐私权,也引起不公平和歧视的问题。


清华大学新闻与传播学院陈昌凤教授

清华大学新闻与传播学院郭镇之教授概念作为国际传播的话语,有歧义性、竞争性和建构型。同一个概念,在中西方不同的语境和文化中,理解就存在歧义。尤其是官方推出的概念很容易被反向解读,有些概念甚至被看作是负面形象。

点评人意见:在新技术、大数据的技术化话语下,算法的不透明,也使得学界对此概念的“迷信”渐渐消散。对技术的运用,日益认识到要在合理的价值观下引导进行。

华文媒体结构性变化,社交媒体对传播的影响和实践指导

北京大学国家战略传播研究所所长程曼丽教授在《新时期海外华人、华媒的结构性变化》报告中,从1978年全面恢复探亲访友和留学开始,华人移民从港澳移民转变为大陆新移民。从华文媒体结构变化来看,上世纪80年代开始,大陆新移民开始创办报刊。美国华文媒体三分之一以上是大陆新移民创办的,加拿大70%、日本80%的华文报纸是大陆新移民创办。从移民和媒体结构的变化,大大影响了“华人风”—港台北京的报纸从竖版改成横版,更多关注中国内地的新闻以吸引读者。


北京大学国家战略传播研究所所长程曼丽教授

清华大学新闻与传播学副院长史安斌教授题为《新全球化时代我国对外传播理论和实践的创新路径》的演讲,称国内“一带一路”的提出,被外媒成为是中国版的“马歇尔计划”,但一带一路”实际上是引导发展中国家参与,是“授人以渔”的概念在社交媒体中,中文和阿拉伯语一度超越英语的成为社交媒体中应用的第一大语言,颠覆了传统的话语传播方式。提出从新媒体传播手段和观念上改变外宣的思维。


1.以“一带一路”为契机作出更深层次的文化传播效果,建议侧重讲述中国如何与世界共同发展,推动东西文明交流互鉴的故事,“不是向世界讲述中国,而是向世界讲述世界”。


2.把握新媒体的契机,探索信息可视化新手段,调动新的传播手段。如《中国三分钟》、《人民日报》在YouTube上的短视频方式,让枯燥的题材变得有趣吸引。


3.地方外宣进入大外宣,从机构媒体转向平台媒体,“一带一路”理念就是平台理念,外宣的思维更应顺应其变化而调整改变。

清华大学新闻与传播学副院长史安斌教授

点评人意见:海外华人和华人媒体不仅是外宣的重要对象,更是走向海外的重要传播力量之一。要重视在对海外华文华媒的支持及平等对待。或许不必太担心西方媒体对我们的歪曲报道,通过主流媒体在海外落地来影响海外观众,改造他们的思想不该是重要的对外传播途径。

■面对算法的缺陷和大数据在研究中所面临的问题,应该采取怎样的态度和方式做学术研究?

■面对互联网发展,社交媒体的广泛使用,怎么利用社交媒体制定对外传播策略、拓宽影响?

博易数据团队与以上教授观点相似,提出了以大数据技术辅助在线内容分析法的研究路径,并以此为框架,在是次研讨会上发表了题为《从港澳台舆情看中国第三方电子支付的对外传播策略》(☜点击下载论文全文).

报告检视了港澳台三地传统媒体和社交媒体,对中国第三方电子支付使用情况、品牌情感分析、与海外电子支付产品对比等,多角度分析对中国第三方电子支付品牌海外发展的评价。

欢迎合作交流!

Email: info@boyidata.cn

我们正陆续为高校及研究单位

提供搭建网络大数据研究及教学平台服务


从港澳台舆情看中国第三方电子支付的对外传播策略

博易数据团队提出以大数据技术辅助在线内容分析法的研究路径,并以此为框架,利用“DiVoMiner数据挖掘平台”,在2017年11月4-5日于广东外语外贸大学举行的第十届世界华文传媒与华夏文明研讨会上发表了题为《从港澳台舆情看中国第三方电子支付的对外传播策略》(☜点击下载论文全文)的学术论文。

报告检视了港澳台三地传统媒体和社交媒体,对中国第三方电子支付使用情况、品牌情感分析、与海外电子支付产品对比等,多角度分析对中国第三方电子支付品牌海外发展的评价。

欢迎合作交流!

Email: info@boyidata.cn

我们正陆续为高校及研究单位

提供搭建网络大数据研究及教学平台服务。


第十届PRAD暨第二届PRSC国际学术会议圆满结束 干货满满

2017年10月29日,第十届PRAD国际学术论坛•第二届PRSC国际学术年会圆满结束。香港浸会大学传理学院副教授陈怡如担任闭幕式主持,PRSC秘书长,华中科技大学新闻与信息传播学院张明新教授做会议总结。此次学术会议共有近90篇研究报告及主题发言,所谓干货满满。会议的圆满成功有赖于与会者、会务组的同仁的共同努力!闭幕式上,新西兰梅西大学洪君如副教授对第十一届PRAD•第三届PRSC国际学术会议做预告介绍,明年大会在布拉格举行。闭幕式前,第四期战略传播与公共关系工作坊也顺利开展。

10月29日在武汉举行的第四期战略传播与公共关系工作坊包括“公关基础理论:历史脉络与未来想象”和“展望公关研究:理论拓展与方法创新”两个主题。

张荣显:重新定义网络大数据研究方法

此次工作坊中,多位海内外知名学者围绕相关主题进行报告,与参会者分享和探讨。其中澳门互联网研究学会会长兼珠海横琴博易数据技术有限公司总裁张荣显博士进行题为《大数据研究法:如何进行传播内容的深度文本挖掘》的演讲,介绍如何运用一个集成的云计算平台,通过在线自动化内容分析法、网络挖掘、机器学习、情感分析等网络大数据技术,深度挖掘来自新闻媒体、社交媒体及记录文本的大数据,协助课题研究人员高效地完成研究论文及学术报告。

张荣显博士在演讲中指出大数据处理的误区,谈到坊间看重的自动化情感分析,情绪正负值不应解读为民意支持度;他也主张单靠机器分析不足以带来洞见,须以人类智慧判断为主、机器为辅助,加上反复清洗数据,才能挖掘出有意义及价值的深度分析,正确决策。

最后,由曹文鸳老师演示如何使用独家研发的DiVoMiner数据挖掘平台进行学术研究,以博易数据团队近期发表的食品安全、中国品牌在海外形象研究为例,简单介绍了整套在线内容分析方法流程。平台实现系统变量和自动切词,可快速生成词云图,了解公共事件变化,也可在类目构建、建立信度等流程后,完成科学严谨的研究报告。

美国阿拉巴马大学周树华教授评议:现在一般使用的是逻辑研究方法——使用文献了解概况,提出假设作出推论。张荣显博士重新定义了研究方法,清晰阐述大数据可以解决什么,不能解决什么,为我们学者的研究勾勒了新的画面。

欲了解更多关于DiVoMiner的详细资讯,请与我们联系。


Email: info@boyidata.cn


十年归“圆点” 公关促对话

2017年10月27日-29日,由武汉市华中科技大学举办的10th PRAD国际学术论坛·2nd PRSC学术年会暨4th战略传播与公共关系工作坊盛大召开。本次学术论坛的主题是“信任与对话:移动智能时代的整合创意传播”。

一场真正国际性的学术盛会

来自5大洲16个国家和地区的嘉宾共襄盛举。此次会议还有一项重要的议程—为“战略传播国际研究中心”揭牌,该研究中心是中外联合研究的平台,一流学科建设的项目,旨在聚合全球的公共关系的智力资源,服务于中国当前的重大需要。


一场具有特别纪念意义的学术盛会

经过十年发展,PRAD经由两岸四地共同打造,已经成为亚太地区最具盛名的国际学术研讨会。香港浸会大学传播研究中心主任Kineta Hung教授表示第二次参与PRAD学术论坛,PR在中国学术界的蓬勃发展令人欣喜。而华中科技大学新闻与信息传播学院院长张昆教授表示,十年过去,PRAD国际学术论坛又回到了东湖之滨—湖北武汉,回到华中科技大学,回到了“圆点”。愿PRAD无限延续又以此立足运转。


一场成果丰硕的PRSC学术年会

PRSC成立于2015年8月,目前是中国公共关系领域唯一的全国性学会组织,学会有300多个会员,150家理事单位,涉及国内80多家高校,海外20多所高校。于2017年,被评为中国新闻史学会的优秀二级学会。同时,学会出版了《中国公共关系学》(上下册)这本集大成的公关理论工具书。“好公关如同好瓷器一样,价值连城”,中国新闻史学会公共关系分会会长陈先红教授希望本书可以引导、秉持正确的公共关系的价值观,形成良好的学术合力。


美国田纳西大学萨克斯维尔分校的Maureen Taylor教授“数字社会中的对话:公共关系的机遇和挑战”主题演讲中提到,现代社会,人可能离不开数字媒体技术,社交媒体和应用程序已经提升到传播的机会;提出了如何在数字媒体的条件下开展“对话”的研究想法。

陈先红教授在“中国和亚太地区的传播趋势:全球传播监测研究的见解”中提及,公共关系领域从业者中,对大数据,有非常迫切的需求。

博易数据通过大数据技术辅助网络挖掘与内容分析法,并运用DiVoMiner数据平台作为分析工具,于本次学术研讨会发表《网络舆情下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例》

曹文鸳老师代表博易数据团队分享如何快速利用DiVoMiner平台对公共危机事件进行学术研究。

俗话说“民以食为天”,近来食品安全问题层出不穷。瘦肉精、问题奶粉、大闸蟹二噁英超标、巴西黑心肉……食品安全出现问题后,“对不起”能否获得公众谅解?品牌能否立足于市场?如何进行富有成效的危机公关?

本次研究统计出现频次最高的食品安全问题类型、企业,纵观各利益相关人、政府机构、企业的回应,试图为食品安全危机管理提供可操作性。

在样本数据中,让人惊讶的发现,涉事企业分布在食品生产、进口、销售等多个相关环节。而提及最多的食品安全问题企业为江苏太湖水产有限公司,其大闸蟹二噁英超标,引起了港澳社会的高度关注。其次是香港本地企业主要为惠康和百佳超级市场。

从危机公关的主要角色来看,数据结果显示,针对食品安全危机事件危机原因和责任,港澳两地的政府官方部门大多不涉及责任,仅有少数网民针对执法和监管以及立法方面提出意见。不同的是香港地区对于首先确定食品安全问题的界定更为重视。公众对于港澳两地的政府回应措施的态度大多表示中立,而民众对香港举办公听会或记者招待会表示官方公开信息不足,认为其意义不大,而澳门地区的民众则对举办公听会或记者公开会表示期待。

研究全文,从具体食品安全事件、食品安全问题类型、危机公关主要角色、归因责任及公关危机类型构建内容类目,如有兴趣请点击阅读全文☟☟☟

《网络舆论下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例》

如同张昆教授所言,人是关系的动物,要构建人类命运的共同体,是人的精神的聚合和统一。现代社会关系充满风险,是因为缺乏有效的沟通。在危机管理的研究中,更重视各利益关系者的对话和关系,博易数据团队望在此课题上进一步探究报道框架、生命周期、危机情境等其他细化的面向,以期从更加全面客观的角度呈现危机管理的实证研究。

欲了解更多关于DiVoMiner的详细资讯,请与我们联系。


Email: info@boyidata.cn


网络舆论下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例

俗话说“民以食为天”,近来食品安全问题层出不穷。瘦肉精、问题奶粉、大闸蟹二噁英超标,食品安全出现问题后,“对不起”能否获得公众谅解?品牌能否立足于市场?如何进行富有成效的危机公关?

博易数据通过大数据技术辅助网络挖掘与内容分析法,利用“DiVoMiner数据挖掘平台”,2017年10月29日在武汉举行的10th PRAD国际学术论坛·2nd PRSC学术年会上发表《网络舆情下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例》学术论文。

本次研究统计出现频次最高的食品安全问题类型、企业,纵观各利益相关人、政府机构、企业的回应,试图为食品安全危机管理提供可操作性。

在样本数据中,让人惊讶的发现,涉事企业分布在食品生产、进口、销售等多个相关环节。而提及最多的食品安全问题企业为江苏太湖水产有限公司,其大闸蟹二噁英超标,引起了港澳社会的高度关注。其次为香港本地企业主要为惠康和百佳超级市场。

从危机公关的主要角色来看,数据结果显示,针对食品安全危机事件危机原因和责任,港澳两地的政府官方部门大多不涉及责任,仅有少数网民针对执法和监管以及立法方面提出意见。不同的是香港地区对于首先确定食品安全问题的界定更为重视。公众对于港澳两地的政府回应措施的态度大多表示中立,而民众对香港举办公听会或记者招待会表示官方公开信息不足,认为其意义不大,而澳门地区的民众则对举办公听会或记者公开会表示期待。

研究全文,从具体食品安全事件、食品安全问题类型、危机公关主要角色、归因责任及公关危机类型构建内容类目,如有兴趣请点击阅读全文《网络舆论下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例》


文本大数据深度挖掘,你掉了多少坑?

当前谈到网络文本大数据处理,一般多提及强大的搜索引擎、精准的自然语言处理、前沿的机器学习、神经网络、人工智能和独家算法等,试图通过这些技术可以实现精确预测、数据整合、对相关关系的探究。然而,大数据并非无所不能,尤其是当前对于网络大数据的理解和应用中,存在不少的误区。

2017年10月29日,澳门互联网研究学会会长兼珠海横琴博易数据技术有限公司总裁张荣显博士在“10th PRAD国际学术论坛·2nd PRSC学术年会暨4th战略传播与公共关系工作坊”的主题工作坊“展望公关研究:理论拓展与方法创新”上进行题为《大数据研究方法:如何进行传播内容的深度文本挖掘》的演讲,介绍了全新的网络大数据研究方法。

张博士指出,当前有观点认为,网络大数据可以做到精确预测。然而,在实际应用中,大数据的算法、语义分析等,距离现实尚有一段距离,水平待有提高,加上歧义和无关数据的干扰,也在影响着数据分析结果的准确度。还有观点认为,当数据量足够大的时候,数据便可以自己说出结论等,这是非常危险的论断。这些误解都忽略了文本数据本身的非结构化特征,以及文本背后的语义和语境的复杂性。

演讲之始,张博士谈及分享目的,明确大数据研究方法的研究对象,是针对传播内容进行深度文本挖掘,主要指传播内容方面的文本数据,即文字,图片,语音,视频等。通过分析当前业界处理文本数据的方式,寻求我们所面临的问题的解决方法,在学术上探究新的研究路径——利用大数据技术来辅助在线内容挖掘与分析。

文本大数据挖掘思想和分析技术


文本大数据挖掘金字塔的基础是符号/信息,也是当前业界处理文本数据的主要方式,集中于收集文本、资料归类及信息可视化方面,通过搜索、电子剪报系统及舆情/品牌监测系统得以实现。除了信息层面之外,可进一步提升内容及结果的挖掘,至社交网络和语义分析层面。最终在学术研究或政策决策等方面得出有意义的洞察,需做出有价值的决策,张博士用文本大数据挖掘金字塔的概念来阐述。

3.jpg

主流的处理大数据的分析技术主要是针对两种数据类型——数字型数据(结构化的数据)和文本型数据(非结构化的数据)。数字型数据的分析技术包括线上分析处理、数据挖掘、统计分析等;文本型数据的分析技术包括文本分析、网络挖掘、网络分析、机器学习和情绪分析(sentiment analysis)等。

4.jpg

当前舆情大数据监测策略

目前舆情大数据监测系统的策略主要有资讯提取,文本摘要和情绪分析三部分。处理网络数据的情况,绝大部分是基于描述性和探索性的单变量分析,包括传播来源(网络数据来自具体的媒体来源,如社交网站、新闻网站、博客、论坛等)、传播量度(网络舆情或口碑的声量,以描绘事件的发展趋势;词云图以字体在图中的大小来表示声量大小或关注点等)、传播内容(网络舆情所涉及的话题、人物、机构、品牌等)、传播特征(以数量来描绘舆情话题的走势、事件发生的路径等,以解释传播过程和特征)、传播力度(点赞量、跟帖量、分享量、阅读量、排行榜等,还有参与度、曝光量、KOL等,以多项参数来综合解释舆情的传播力度)和传播效果(正负面情绪、分类情绪如快乐、悲伤、厌恶、恐惧和愤怒等)。

9.jpg

大数据最显著特征:非结构化


不同于传统调查意义上的小数据,大数据时代的网络数据是非结构化的、开放式的。传统的5W1H中的来源、时效、身份、焦点、原因等,容易在网络文本中被淹没不见。因此,我们需要企图通过某些方法,在分析中找回5W1H。

社会实证研究深度需求


社会实证研究的核心问题是研究变量之间的差异和关系,包括交叉和聚类,相关和因果关系等,这也是研究网络舆情必须回答的问题,然而却是当前机器无法解决的文本数据挖掘的问题,因此要突破基本的描述性和探索性,深入到解释性的程度,是学术研究或商业决策的努力方向。

10.jpg

更进一步,研究需要对系统变量和编码变量进行深度挖掘。这里,系统变量是指网络技术可抓取的非结构化的数据,可以转化成结构化的数据而形成的变量,这部分可由技术层面解决,由程序进行自动转化。目前,市面上的众多舆情分析多数以系统变量为主。我们提出的编码变量,则是指由研究人员自行设定的变量,即根据具体的研究目的、研究问题及需要测量的概念而设计的。要实现对研究结果的描述性和探索性层面的突破,达到解释性的深度要求,就要将两者有效结合,可将系统变量和编码变量进行交叉分析,实现从发现洞察到预测未来的目标。

11.jpg

全新的网络大数据研究方法:大数据技术辅助在线内容分析法(Online Content Analysis)


基于以上论述,张荣显博士提出全新的网络大数据研究方法——大数据技术辅助在线内容分析法,通过将海量数据采集结构化、网络挖掘结合机器学技术、在线内容分析(人工编码、机器编码及机器学习),最终实现挖掘及分析出具有意义或洞察的知识。根据此思路,从一开始的数据采集开始,数据可以是线上数据也可以是线下数据,以期通过Data in来实现Value out,即将文本数据进行系统化、客观性和可量化的分析过程,这也是量化内容分析的三个主要特征。

12.jpg

通过大数据技术的辅助,可实现对传播来源、传播力度、传播特征、传播内容、传播量度和情绪分析的快速挖掘,然而,针对隐性语义、多尺度、多变量这些方面则需要通过人工编码来实现,将两者有效结合即可解决现实的实务问题,也可以解决在学术论文方面的需求。

13.jpg

在线的内容分析法,是基于传统的内容分析法,结合机器学习和网络挖掘技术等,在抽样、编码、前测、信度、质量监控、数据分析和可视化各个阶段均实现了优化,并可在线实时操作。解决了传统内容分析法在质量监控方面的空缺,可实时监控编码时间、速度、绩效等。同时,通常困扰研究人员的编码员之间的信度测试,也可以通过在线的方式,利用算法,快速便捷地实现。

14.jpg

博易数据在第十届PRAD国际学术论坛•第二届PRSC国际学术年会上发表的学术论文《网络舆情下的危机公关研究:以港澳地区食品安全问题为例》(☜点击下载论文全文),就是运用大数据技术辅助在线内容分析法,在DiVoMiner数据平台上执行整个研究流程,包括设定数据来源、设定概念筛选数据、编码库管理、设置类目、前测以计算编码员之间信度、正式编码、质量控制、结果分析及可视化呈现等环节。

15.jpg

最后,博易数据资深研究顾问曹文鸳老师,现场演示了云计算平台DiVoMiner,它是如何通过在线自动化内容分析法、网络挖掘、机器学习、情绪分析等网络大数据技术的辅助,结合人工智慧的研究设计及分析,可深度挖掘来自新闻媒体、社交媒体及记录文本的大数据(包括文字、图片或视频)。

16.jpg

DiVoMiner数据挖掘平台具有灵活开放的操作系统,对研究人员来说,可充分利用平台数据或自有数据扩充数据库,建立专属数据库。可充分发挥研究设计、类目建构、内容编码及数据分析的能力,同时,所有数据及结果均可追踪查证,达到科学透明的学术要求!

欢迎合作交流!

我们正陆续为高校及研究单位

提供搭建网络大数据研究及教学平台服务。


网络舆情分析中,过度解读情绪分析容易造成误导

 现今,针对人工智能和大数据方面的关注和讨论逐渐增多,尤其是在情绪分析(sentiment analysis)方面的研究和应用也逐渐增多。虽然当前可通过自动化语义判断方法,包括人工智能和机器学习算法等,结合自然语言处理技术和文本挖掘技术,来判断网民的情绪态度。但仍仅停留在情绪分析层面,即文本内容所表达的正面、负面或者中立的情绪态度,然而还不能做到判断情绪的轻重程度。此外,因网络用语的不规范或议题范围广泛,以及受众不同的文本叙事方式和修辞方法等,给自动化情绪分析针对网络文本的判断增加了难度。

 

 

澳门互联网研究学会会长兼珠海横琴博易数据技术有限公司总裁张荣显博士对此进行了详细解读,强调情绪分析不等同于网民的倾向情绪正负值不应解读为民意支持与反对,过度解读会容易造成误导,因为它至少受到以下三种因素影响:

 

1.    概念与测量

从网络文本中分析网民的情绪,无论是用正负面的模型或分类模型(例如快乐、悲伤、兴奋等),在概念上,非等同于支持与否。比如说,对一个事件不满意,但是并非等同于对其主体的不支持。对于做错事情的明星,粉丝虽然可能不认同其某个行为,但是对该明星还是持支持的态度。

 

传统民调中,针对具体面向的支持度,可以直接通过针对受访者提问的方式进行点对点回答。而网络文本中,网民的情绪态度混入了事情或者人物因素,那么在这种非结构化的复杂表达方式和语境中,机器自动判断出来的情绪结果与实际上的支持或者反对结果就会有偏差

 

2.    情景及语境

当前的自动化情绪分析,一方面,无法考量网络表达的情景及语境,另一方面,难以分析语言使用方法,尤其是在中文表达中,如隐喻、反讽等修辞方法,会增加其识别的难度。

 

3.    指涉对象

网络大数据中的文本分析通常以字、词、句、段落等为分析单位。目前,在技术上难以区分情绪态度的指涉对象。网民在表达意见时,很可能会谈及多个对象,比如人物、组织机构和事件,情绪分析的结果难以和文本中的某个对象相匹配,换言之,情绪分析出的对象,是不明确的,甚至可能是没有指涉对象。那么这时候,机器自动分析出来的情绪态度结果就失去了意义。

 

欢迎合作交流!

Email: info@boyidata.cn

我们正陆续为高校及研究单位

提供搭建网络大数据研究及教学平台服务


中国社科院新闻与传播研究所调研团队到访博易数据,交流及探讨使用网络数据挖掘平台研究网络舆情与社会治理

9月13日上午,中国社会科学院新闻与传播研究所调研团队一行5人在中国社会科学院新闻与传播研究所党委书记、中国社会科学院舆情调查实验室主任赵天晓的带领下来到博易数据参访交流。博易数据负责人张荣显博士向来宾介绍了博易数据的企业文化和独家原创的DiVoMiner在网络大数据挖掘及内容分析的领先技术和研究方法。 


张博士提出以大数据技术辅助网络内容挖掘与分析的网络舆情挖掘研究新路径,以DiVoMiner数据挖掘平台作为研究工具,结合数据技术和人工编码的方法,可兼顾广度与深度的舆情分析。博易数据DiVoMiner提倡网络舆情研究中Data-in,Value-out的理念,以及“让研究更容易”的服务宗旨,回归到社会科学研究本质的人机结合的新路径上,可协助研究人员透过科学、严谨的流程,提取有价值的信息,及产出高质量的分析。


随后,博易数据产品总监李耿明为来宾现场展示如何使用DiVoMiner数据挖掘平台帮助完成一篇学术论文,由数据收集、数据清洗排重、内容编码到结果分析的过程。

最后,博易数据研究经理李景珠以过往博易数据为政府部门、商业机构等提供的报告类型、内容及特点为范例,与来宾分享交流服务的经验。


DiVoMiner数据挖掘平台的研究方法更科学、研究过程更简易、云端处理更高效以及数据挖掘更全面,这个设计理念及机制得到各与会来宾的赞赏与认可。

合作与交流

微信号:boyidata

E-mail:info@boyidata.cn


博易利用大数据研究公共服务 两岸四地媒体眼里的公共自行车

博易数据团队通过DiVoMiner网络大数据挖掘平台制作的《基于大数据的公共服务研究 公共自行车在两岸四地媒体中的传播》学术论文被接受,在2017中国史学会年学术年会上发表。团队利用DiVoMiner网络大数据挖掘平台,分析、比对各地媒体公共自行车服务的关注焦点和治理问题,为共享自行车的经营、维护、规范管理等公共服务提供可操作性的策略。

2017年8月18日-19日,由中国新闻史学会、郑州大学主办,郑州大学新闻与传播学院、新华社·郑州大学穆青研究中心承办,中国新闻史学会各研究委员会协办的2017中国新闻史学会学术年会在郑州召开。

2017中国新闻史学会学术年会现场

本次学术年会以“全球视野·中国体系:面向未来的新闻与传播学研究”为主题,为期两天,来自百余所国内外知名高校和科研机构的千余位专家学者齐聚一堂,围绕“传媒的变革与传媒经济研究新走向” “数字化时代中国公共关系学科的发展:机遇与挑战” “面向未来的全球传播与公共外交”“中国学派的关系主义:媒介化、全球化与公关化”“新媒体背景下的关系赋权与关系传播”“大数据时代的国家形象研究:理论、方法、策略等议题”等议题展开讨论。

2017中国新闻史学会学术年会现场

不少学者利用传统的内容分析法做出研究报告,或探讨政务新媒体构建城市形象策略、或探讨一带一路的传播效果、策略,也有利用大数据技术辅助人工在线实时内容分析机制对两岸四地公共自行车的新闻报道进行内容分析,力图为公共服务中的公共交通服务提供可操作性策略。

其中,本次受邀出席的珠海博易数据团队代表,在大会上发表《基于大数据的公共服务研究 公共自行车在两岸四地媒体中的传播》研究论文。博易数据团队在研究中使用严格的在线内容分析法流程,利用“DiVoMiner数据挖掘平台”,得出结果表明,两岸四地媒体中,内地和台湾地区媒体均最关注本土情况,而香港和澳门媒体均提及内地共享单车内容最多,或与两地尚未发展本地品牌、公共自行车未普及使用有关。


各地区域的品牌,内地是以摩拜、OFO为首,一众小牌跟随,台湾以YouBike为主。发展服务模式设计主导方主要以民企投资主导较多,如共享单车摩拜和OFO等类型,这也与内地地区的近年来所兴起的共享经济有关。


区分两岸四地媒体,了解对公共自行车/共享单车的整体态度 ,四地媒体均以中立态度最多,内地反对和支持意见接近,台湾地区支持稍多反对,港澳地区反对意见明显多于支持。

其他更深入的分析结果,可点击《基于大数据的公共服务研究 公共自行车在两岸四地媒体中的传播》下载全文参阅!

DiVoMiner数据挖掘平台具有灵活开放的操作系统,对研究人员来说,可充分利用平台数据或自有数据扩充数据库,建立专属的数据库,可发挥研究设计、类目构建、内容编码及数据分析的能力,同时,所有数据及结果皆可以追踪查证,达到科学透明的学术要求!


欲了解更多关于DiVoMiner的详细资讯,请与我们联系。


Email: info@boyidata.cn


基于大数据的公共服务研究 公共自行车在两岸四地媒体中的传播

博易数据团队通过DiVoMiner数据挖掘平台制作的《基于大数据的公共服务研究 公共自行车在两岸四地媒体中的传播》(☜点击下载论文全文)学术论文被接受,在2017年8月18日-19日于郑州召开的2017中国新闻史学会年学术年会上发表。


博易数据团队在研究中使用严格的在线内容分析法流程,得出结果表明,两岸四地媒体中,内地和台湾地区媒体均最关注本土情况,而香港和澳门媒体均提及内地共享单车内容最多,或与两地尚未发展本地品牌、公共自行车未普及使用有关

4.jpg

各地区域的品牌,内地是以摩拜、OFO为首,一众小牌跟随,台湾以YouBike为主。发展服务模式设计主导方主要以民企投资主导较多,如共享单车摩拜和OFO等类型,这也与内地地区的近年来所兴起的共享经济有关。

区分两岸四地媒体,了解对公共自行车/共享单车的整体态度 ,四地媒体均以中立态度最多,内地反对和支持意见接近,台湾地区支持稍多反对,港澳地区反对意见明显多于支持。

7.jpg

欢迎合作交流!

Email: info@boyidata.cn

我们正陆续为高校及研究单位

提供搭建网络大数据研究及教学平台服务