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    阿拉伯电视舆论特点与走势

    作者:李振华 出版时间:2014年04月
    摘要:

    以电视媒体为代表的传统媒体是社会舆论载体,具有广泛影响力,在社会各阶层中都有着强大的传播市场。电视媒体受限于播出时长,注重信息筛选,具有一定选择性,重视所传播信息的客观性与中立性,重视对社会的影响,往往比较克制,反映一个地区和社会的普遍舆论倾向。本文通过考察阿拉伯电视热词的形成和规律,研判阿拉伯舆论的特点和走势。

    Abstract:

    Television media,representative of the traditional media,is a social media vector with wide influence in all social sectors. Subject to broadcasting time,TV media are highly selective by laying emphasis on the objectivity and neutrality of the disseminated information. They pay attention to the social impact and are often more restrained by reflecting the general tendency of public opinions. This paper investigates the formation of hot Arab TV words and the rules underlying their formation,with a view to analyzing the characteristics and trends of Arab public opinion.

    在新兴媒体的冲击下,以电视媒体为代表的传统媒体仍然保持了自身的活力和影响力。当前,尽管大多数年轻人已经接受并使用新媒体,但仍然有很多人并不认同新媒体形式的权威性,或受条件所限无法使用新媒体,因此,传统媒体仍然占据主流地位。与传统媒体相比,新兴媒体的公信力较弱,信息可信度相对较低,在民意的反馈效应上,明显弱于传统媒体。因此,传统媒体的主导地位依然不会受到颠覆性的挑战,新媒体并不会取代传统媒体。未来,随着社会人文与技术的发展,新旧媒体将会进入共存时代,相互补充、相互协调。

    以电视媒体为代表的传统媒体是社会舆论的载体,具有更广泛的影响力,在社会各阶层中都有着很广泛的传播广度和影响力。电视媒体受限于播出时长,注重对信息的筛选,具有一定的选择性,重视所传播信息的客观性与中立性,重视对社会的影响,往往比较克制,反映一个地区和社会的普遍舆论倾向。与之相比,新兴媒体重视自由表达,重视反映人们的直接意见,具有匿名性,因此其意见往往比较直接,直接反映民意,常掺杂大量极端言论。

    因此,电视媒体与新兴媒体的信息属性不同,电视媒体是舆论的载体,新兴媒体是舆情的反映平台。“舆论是多数人的共同意见,即需要持有某种认知、态度、情感和行为倾向的人数达到一定的量。而舆情是人们的认知、态度、情感和行为倾向的原初表露,不需要得到多数人认同,是多种不同意见的简单集合。当舆情产生聚集时就可以向舆论转化”。[1]因此,对电视媒体等传统媒体的研究,可以发现一个国家某一时间内的一般舆论倾向;对新兴媒体的研究,可以得知一个社会各阶层民众的真实意见和态度,进而可以依据其变化趋势分析未来舆论变化。

    本文以阿拉比亚电视台为研究对象,分析其2012年10月至2013年10月年度新闻报道,旨在发现阿拉伯地区媒体主要舆论关注,了解阿拉伯社会的年度舆论关注点。

    阿拉比亚电视台( )是一家沙特阿拉伯所有的电视新闻频道,由沙特中东广播中心(MBC)建立,于2003年开始运营,总部位于阿拉伯联合酋长国(简称“阿联酋”)。该电视台主要节目包括新闻、热点话题、商业与财经、体育、纪录片等,根据英国BBC[2]与摩洛哥新闻网站Lakome[3]统计,阿拉比亚电视台与半岛电视台在中东地区收视率位居前列,具有广泛的影响力,能够反映阿拉伯地区媒体关注总体特点。

    本文数据主要来自阿拉比亚电视台官方网站(http://www.alarabiya.net/ latest-news.html)。该网站包括阿拉比亚电视台所有新闻页面,每个新闻页面内容包括标题、副标题、正文、关键词、来源、日期、主题、用户评论等部分,其中用户评论部分为舆情数据,不在本文研究范围之内,本文主要选取前七部分内容为研究数据。

    本文以Scrapy[4]为工具,获取阿拉比亚电视台网站上的所有新闻数据。Scrapy是以python编程语言编写的开源通用网络信息抓取框架,易于扩展,对包括阿拉伯语在内的各种语言文字支持较好,因此使用其进行网页数据抓取工作。Scrapy以“http://www.alarabiya.net/latest-news.html?currentPage=1”为起始页面,共访问754个新闻索引页,提取新闻页面网址,遍历网址列表访问并抓取内容,依据预定规则从新闻页面中提取新闻标题、副标题、正文、关键词、来源、日期、主题,并结构化存储于硬盘中。

    抓取完成后,共获得26028条新闻,新闻时间跨度为2012年10月8日至2013年10月13日,平均每天发布新闻报道约70条,内容涵盖地区热点、卫生健康、政治、体育、科技、朝觐、旅游、经济、文化与文学、金融市场等。

    对如此数量巨大的数据进行统计和分析,涉及的领域非常多,如人工智能、计算机科学、语言学、认知科学、社会学等,其核心是以语言学为基础的自然语言理解,也就是如何让计算机能正确理解人类语言,并依据命令完成特定语言处理任务。阿拉伯语自然语言处理领域完备的研究成果很少,本研究将以普通语言知识为基础,借助NLTK[5]对获取的新闻数据进行文本处理和归类、分析,以达到研究目的。

    一 年度新闻报道关键词

    新闻报道关键词即一段时间内新闻报道中最常涉及的主题,反映了该段时间内新闻的聚焦点。为发现阿拉比亚电视台2012~2013年新闻报道关键词,需要对之前所抓取的新闻数据进行频率分布统计。所谓频率分布,即文本中每一个词项的频率