新媒体与社会
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广东广州
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作者谢耘耕,陈虹 主编 著
出版社社会科学文献出版社
ISBN9787509768150
出版时间2014-12
装帧平装
开本16开
定价78元
货号1201031066
上书时间2024-12-16
商品详情
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目录
观点荟萃
圆桌论坛
第四届“新媒体与社会发展”全球论坛置中美新媒体与
社会发展双边研讨会
主题演讲：新媒体与信息社会
从大数据到数据新闻
新媒体传播思维与大数据应用
结合中国现实和历史环境谈新闻传播
新媒体环境下新闻专业教育的变革
全球化与信息社会的文化传播
精神制造与文化市场体系――以上海实践为例
新媒体与社会发展：回顾与展望――第三届“新媒体与社会发展”全国研究生学术论坛综述
研究报告
中部地区六省会城市形象调查报告
计划单列市形象调查报告
学海？望
网络社会治理研究综述
大数据与社会舆情研究综述
大数据背景下的舆情决策支持系统研究综述．
学术沙龙
新媒体时代两岸故宫文化传播的影响力
从新媒体对少数族群艺术的影响看身份焦虑――以广西龙州地区天琴艺术为例
新媒体时代广西巴马旅游形象传播研究
网络谣言治理视角的中国新媒体法律环境建设
微博娱乐新闻的表征传播要素关系与受众道德认知分析
新媒体网络中的个体：被忽视的身体
大数据时代：网络安全与伦理问题
个案研究
协商与对抗：争议性事件中的话语解读――基于“东莞扫黄”事件报道与网络文本的量化分析
争议性事件中网络个体表达与集体参与研究――以朱令案为例
美国主流媒体定义“恐怖主义”的双重标准――以华尔街日报中文网微博涉华暴恐报道为例
网址导航站中“性诉求标题党”的表现形式及成因――基于对毒霸电影频道中电影文字介绍的研究
自媒体语境下的族群认同――以“陆港”冲突事件为例
新媒体环境下公共事件的舆论引导研究――以“4·15”幼童香港小便事件为例
内容摘要
《新媒体与社会》辑刊是上海交通大学新媒体与社会研究中心推出的系列辑刊，是国内第一本以新媒体与社会为基本研究范畴的学术辑刊。本辑内容丰富，其中“圆桌论坛”介绍了第四届“新媒体与社会发展”全球论坛暨中美新媒体与社会发展双边研讨会上一些学者的文章。还介绍了第三届“新媒体与社会发展”全国研究生学术论坛的主要学术成果。“研究报告”包括《中部地区六省会城市形象调查报告》和《计划单列市形象调查报告》。“学海？望”和“学术沙龙”共有10篇文章，包括“网络社会治理研究”、“大数据与社会舆情研究”等内容。“个案研究”包括6篇文章，话题多元，具体个案有“东莞扫黄”事件报道、朱令案、华尔街日报中文网微博涉华暴恐报道、毒霸电影频道中电影文字介绍、幼童香港小便事件等。本书既可作为学界研究新媒体的参考资料，又可作为业界、读者了解新媒体、认知新媒体的案头读物。
本书由谢耘耕、陈虹主编。
主编推荐
围绕新媒体对社会影响的探讨已经持续数年，涉及政治、经济、社会、文化诸多领域。在纷繁复杂的研究之下，《新媒体与社会》辑刊力求通过学术对话、研究等方式对这些影响进行系统梳理，厘清社会变革的内在机理、新媒体产生影响的途径、新媒体自身和社会的未来发展趋势等问题，达到“多元视角观察、深度解读现象”的研究目标。本书是《新媒体与社会》的第11辑，由观点荟萃、圆桌论坛、研究报告、学海瞭望、学术沙龙、个案研究六个栏目构成。 本书由谢耘耕、陈虹主编。
精彩内容
第三，部分人认为数据信息特征值越来越丰富。数据至少是一个二维的物件，一个维度是它记录的个案（如网民访问的网页），另一个维度是它记录的每一个个案的特征值，就是它的信息的丰富程度。很多人都认为现在数据信息越来越丰富，但实际情况是信息特征值的丰富程度越来越低。一个数据就是一个二维表，每一行显示的是一个个体，每一列显示的是个体的特征，如年龄、性别、教育程度、个人兴趣爱好、平时使用习惯、旅行习惯、朋友个数等信息。传统调查的成本很高，1份调查问卷经常有10页、20页之多，通过传统调查获得的数据我们把它叫作胖数据（fat dat），高度有限，宽度极大。理想的大数据也是一个二维表，这个表跟所说的传统的表相比，宽度一样，但是高度可以无穷大，即理想状态下的海量个案。但实际上，我们现在的大数据并不都是无限高。极少的网站有这些数据。例如“百度”获得的搜索数据，第一显示用户的IP地址，第二显示用户输入的关键词，第三显示用户搜索的时间，第四显示用户点击进入的网页地址。但是，由于现在IP地址都是不够用的，很多时候大家用的都是动态的IP地址，一个IP地址上每一次行为的实施者不一定是同一个人，这就造成刚才讲的系统误差。随机误差，我们可以通过公式计算出来，但是我们无法知道系统误差是多少，也没有办法传达给用户。
第四，很多人认为处理大数据的技术已经成熟，但其实处理数据的技术与数据的发展规模之间的差距是与日俱增的，现阶段大数据处理技术并不成熟。所谓技术成熟应涉及三个方面：存储、提取和统计分析。在数据存储过程中首先要考虑数据有多大。目前一个大型网站一天的数据大概是1PB.1PB=1024TB，1TB=1024GB。在分析数据时需要将数据读到内存里。而现在比较强大的计算机内存可能只有32GB、64GB。按照这一单位换算。在将数据读到内存这一过程中就需要大量的时间，因此数据处理速度较慢。虽然现在有平行计算和各种各样的管理软件，能够在一定程度上提高效率，但仍然不能解决数据读取的基本问题。
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