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从“代际区隔”到“共情”:基于智能化平台弹幕时间曲线的青年群体国家形象认同

期刊:现代传播DOI:10.19997/j.cnki.xdcb.2024.10.010

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作者与期刊信息

本文由西安交通大学新闻与新媒体学院的陈积银教授和宋春妮博士研究生共同撰写,发表于《现代传播》2024年第10期(总第339期)。

学术背景

研究领域主要涉及共情传播(Empathy Communication)、智能传播(Intelligent Communication)、跨文化传播(Cross-cultural Communication)以及国家认同(National Identity)等。研究背景在于,随着全球化进程的加速和生成式人工智能(如ChatGPT、Sora)的兴起,国家形象的塑造和传播面临着新的挑战,尤其是在青年群体中的认同问题。传统的国家形象传播方式往往难以引发青年群体的共情,导致文化折扣(Cultural Discount)和代际区隔(Generational Gap)现象频发。因此,本研究旨在通过分析青年群体在观看国家形象纪录片时的弹幕情感曲线,探索其对国家形象的情感认同及其动态演化规律,从而为国家形象的塑造提供新的策略。

研究流程

研究分为以下几个步骤:

  1. 数据采集与预处理
    研究选取了哔哩哔哩(Bilibili)平台上播放的国家形象纪录片《美丽中国》作为研究对象。通过API技术采集了该纪录片的弹幕数据,共获取19,789条原始弹幕,经过清洗后保留了19,665条有效弹幕。同时,利用网络爬虫技术下载了纪录片的字幕数据,共3,100条。

  2. 情感值计算
    使用Python环境下的百度情感倾向分析API对弹幕和字幕进行情感分析。情感倾向分为正向(标记为2)、中性(标记为1)和负向(标记为0)。通过统计分析各情感倾向的频次及其在剧集中的出现时间点,计算得到情感值。

  3. 情感曲线生成
    以时间为横坐标,情感值为纵坐标,绘制了基于时间序列的纪录片内容情感曲线和青年群体弹幕情感曲线。为了更精准地刻画情感变化,研究者将30秒作为时间窗口,使用Pandas模块进行时间序数划分,并利用Matplotlib的子模块Pyplot绘制情感曲线。

  4. 情感认同的对比分析
    通过可视化技术对比弹幕情感曲线和纪录片内容情感曲线,分析两者之间的契合度和差异。研究者重点关注了情感共鸣、情感折扣和额外情感关注点三种情况。

主要结果

  1. 情感共鸣
    研究发现,纪录片中的微景观叙事(如熊猫、燕子等动物形象)、平民化叙事策略以及背景音乐的运用能够显著增强青年群体的情感共鸣。例如,在展示金丝雨燕筑巢的画面时,弹幕中频繁出现“谁家新燕啄春泥”等表达,显示出观众对这种贴近生活的自然描绘感到共鸣和喜悦。

  2. 情感折扣
    纪录片中的文化特异性(如福建方言)和血腥暴力画面(如蝮蛇捕食候鸟的场景)导致了青年群体的情感排斥,表现为情感折扣。例如,在展示福建客家人采茶的片段中,弹幕多为“福建方言太多了”,导致情感值下降。

  3. 额外情感关注
    研究发现,意见领袖和争议性话题会引发额外的情感关注点。例如,某用户发出的弹幕“肇庆市第一中学实验学校报到”引发了大量用户对所在学校的讨论,转移了对纪录片内容的关注。

结论与意义

本研究通过分析青年群体在观看国家形象纪录片时的弹幕情感曲线,揭示了国家形象传播中存在的核心问题和挑战。研究结果表明,纪录片本身的情感强度普遍高于青年群体的感知,反映了传统国家形象传播中“传者本位”的观念仍然存在。研究还指出,通过微景观叙事、平民化叙事策略和背景音乐的运用,可以有效增强青年群体的情感认同。此外,研究建议在纪录片制作中应避免争议性话题和血腥暴力画面,并在文化特性与普遍共性之间取得平衡。

研究亮点

  1. 创新性方法
    本研究首次将基于时间序列的弹幕情感曲线应用于国家形象传播研究,为动态分析受众情感认同提供了新的方法论。

  2. 多维度分析
    研究从情感强度、情感极点和情感影响关系三个维度探讨了国家形象情感认同的契合效果,识别了影响青年群体国家形象情感认同的关键元素。

  3. 实践价值
    研究结果为纪录片制作者和国家形象策划者提供了具体的实践建议,如通过设置“精彩看点”和避免“争议看点”来增强青年群体的情感共鸣。

其他有价值的内容

研究还指出,国家形象的塑造不仅需要关注海外受众,还应注重内部各族群的认同,尤其是青年群体。通过共情传播,可以在传受双方之间搭建起沟通的桥梁,激发受众的共同情感,从而提高传播效果。

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