本研究论文范例选取新华社在微博平台发布的武汉战疫纪录片《英雄之城》作为研究对象,对视频片段编码,归纳出多个主题。对公众评论数据进行统计分析,采用AHP层次分析法建立模型,判断出影响权重。通过对影响公众正向情感表达主题权值由高到低排序, 发现视频表达主体对公众正面情感影响力的强弱。 分析公众正向情感表达评论中体现的视频片段包含的各个主题特征,并对各主题的影响力权值计算排序,完善新媒体平台对公众正向的舆论引导机制。 写论文需要收集微博数据，一般我们推荐同学们使用GooSeeker微博数据采集工具箱，多个工具互为配合，统一的界面设计，使用起来很方便。
收集到的研究数据,可以使用文本分词和情感分析软件，做进一步的处理：分词，人工筛选，词频统计，词云图，情感分析，社交网络图生成。
1，论文范例介绍 标题：视频主题对公众正向情感表达的影响研究——以武汉战“疫”纪录片为例 作者： 张蒙 刘春艳 黑龙江大学信息管理学院 关键词：视频分析;节点编码;层次分析法;公众评论;情感表达; 基金支持：黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金项目“基于深度学习的产品评论信息情感分析研究”（项目编号:RWSKCX201809）成果之一； 摘要： [目的/意义] 分析公众正向情感表达评论中体现的视频片段包含的各个主题特征,并对各主题的影响力权值计算排序,完善新媒体平台对公众正向的舆论引导机制。 [方法/过程] 选取新华社在微博平台发布的武汉战疫纪录片《英雄之城》作为研究对象,对视频片段编码,归纳出多个主题。对公众评论数据进行统计分析,采用AHP层次分析法建立模型,判断出影响权重。 [结果/结论] 通过对影响公众正向情感表达主题权值由高到低排序,可以发现视频表达主体对公众正面情感影响力的强弱。 2，本论文范例主要研究步骤 本文研究共分为 3 个 步 骤( 见 图 1) :
①利用NVivo11plus 软件对视频表达各个主题片段进行提取，并进行节点编码。经过三轮编码归纳出片段主题特征。 ②统计新华社发布视频中的体现主题相关的评论条数。 ③采用 AHP 层次分析法建立视频主题对正向情感表达影响力评估模型，判断出影响权重值，得出排序结果。 3，本范例研究结论与展望 本文利用 NVivo 质性分析法，以新华社在微博平台发布的武汉战“疫”纪录片《英雄之城》作为研究对象，对视频片段编码，归纳出多个主题。对公众评论数据进行统计分析，采用 AHP 层次分析法建立模型，判断出各个主题影响权重。研究发现纪录片中表达主题对公众正向情感表达影响力由强到弱的依次是: ①武汉抗击疫情前线的医护人员、志愿者等舍己为人的奉献精神; ②集中力量办大事的国家凝聚力; ③武汉有难、八方支援的团结精神; ④武汉人民坚守; ⑤对于疫情得到有效控制的期望; ⑥敬畏生命的伟大。 本论文的研究对于新媒体平台对公众正向的舆论引导有着重要的现实意义。可以通过关注对于公众可以产生重要影响力的主题内容，完善新媒体平台的视频形式信息的内容质量，来传播正能量以及弘扬社会主义核心价值观。一定意义上拓宽了利用新媒体平台的视听媒介进行正确导向的舆论引导工作的思路。本文研究也存在一些不足之处: 研究选取单一视频数据作为研究对象，缺乏纵向数据的比较分析; 且评论数据采取人工收集的手段，耗费人力和时间，而且数据难免会有所缺漏，导致最终的数据可能存在偏差。在未来的研究中可以尽量学习使用计算机程序语言来实现数据的快速收集，样本的选择范围也可以进一步拓宽。 |
