简介:以往再传播意愿影响因素研究多从传播要素的直接作用出发。然而,受众在分享传播信息时通常会预测该信息对他人的影响和价值,这种对他人受媒介信息影响程度的预测,就是近年来传播学领域中兴起的假定影响。从假定影响模式出发,构建了包括游戏接触频次及假定影响变量在内的分享机制模型。研究证明包括信息价值、娱乐价值、社交价值和经济价值四个维度的假定影响量表具有良好的信效度。经对470份有效问卷采用结构方程模型方法进行检验后发现,游戏接触频次不仅会直接影响用户的广告态度和再传播意愿,而且还会通过假定影响对其广告态度和再传播意愿产生间接影响。进一步的研究结果表明,间接影响效果比直接影响效果更大。研究揭示了假定影响模式对再传播意愿和间接媒介效果研究的理论价值,也为再传播提供了营销启示。
简介:国内大数据应用于舆论的相关研究多是基于实用主义的角度展开,其研究主要集中于为政府或企业舆论应对而进行的对策和策略研究,其包括大数据与舆论的监测、分析和预警;大数据与舆论管理、引导;利用大数据各种具体的方法,如信息热词、百度搜索词等来分析舆论,但其存在着缺乏理论指导等问题。国外大数据应用于舆论的研究特点主要是建立在理论指导下的实证研究,其采用了各种新的手段和方法,并与传统社会科学研究的各种方法相结合,及多从情感角度切入分析舆论。本研究指出未来国内大数据应用于舆论的研究需要有以下方面的改进:议程设置假说等理论需要成为相关研究的指导;多种方法综合应用提高相关研究的信度与效度;通过情感分析促进相关研究。