信息与知识传播
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媒介素养蓝皮书姚争,卜卫本书内容分为四个部分:一是采用定量方法,对传媒类本科院校大学生、公职人员与社会组织人员进行媒介素养调研;二是采用定性、定量和参与式调研等方法,对乡村创业青年、残障社会组织等进行数字素养发展与传播的调研;三是采用实地调研方法,介绍和分析四川成都市金牛区教育局和浙江丽水市缙云县教.部门在中小学开展媒介素养教育5年以上的宝贵经验;四是采用文献分析、内容分析、回忆记录等方法,描述和分析了媒介素养研究和实践的现状,并提出了推动媒介素养研究及实践的建议。
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他者的镜像姚君喜何为中国?谁是中国人?什么是中国文化的底色?“他者”是如何认识中国的?本书重点讨论在华外籍留学生对中国重要文化意象的认识及其媒介接触与使用状况,旨在探讨当今最有力的中国形象塑造机制与媒介网络是如何作用于“中国形象”的输出的,从而为跨文化传播中的“中国形象”建设提供一些有益的思考。
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中国口语传播研究巩晓亮主编《中国口语传播研究》是目前国内唯一的口语传播研究专业集刊,以“倾听世界声音,讲好中国故事”为办刊宗旨,主要汇聚该研究领域的相关优秀成果,并在此基础上不断深化研究内容,努力打造成国内外主持传播学术研究平台、跨学科交流平台和高水平科研成果展示平台,推动口语传播理论研究和业务实践的有效提升。本期《中国口语传播研究》围绕话语创新:口语传播与媒体变革为主题,邀请到部戏剧与影视学类专业教学指导委员会主任委员周星、浙江传媒学院副校长姚争、中国传媒大学播音主持与艺术学院教授曾志华、中国人民大学高贵武教授等专家学者分享最新的前沿观点,同时设有行业口语专题研究和播音与主持专业一流学科建设经验分享专题,使之让理论关照实践,让实践回归理论。
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媒介热点透析与前瞻孙祥飞本书是一部新闻传播学的考研考博参考书。包括做大做强党的新闻舆论工作、数字时代的媒介技术与传播伦理、互联网视听文化的发展及问题治理、风险常态化背景下的传播秩序与风险沟通、数字时代的流行文化与文化消费、中国互联网语境下的青年亚文化、新闻传媒实践中的伦理法治与规范等十二章内容。本书对本年度备受关注的媒介热点事件、学术热点话题进行深入分析总结,兼顾理论分析与案例点评,具有较强的知识性和思想性,对考研考博等读者有较强的指导意义。
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县级融媒体陕西创新案例研究韩隽 赵茹 王翀暂缺简介...
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2021-2022中国数字出版产业年度报告崔海教 主编《2021-2022中国数字出版产业年度报告》为中国新闻出版研究院“中国数字蓝皮书”2021-2022年度的研究成果,延续了历年来的研究特点和内容。本书由主报告、分报告、专题报告、附录等四大部分组成。本报告采用数据实证分析与文本分析相结合的方式,运用产业组织经济理论着力从产业主体、产业行为、产业绩效等方面对数字出版产业进行了深入分析,同时,也对我国数字出版产业的环境加以阐析,以求对我国数字出版产业的脉动进行深刻追溯,我数字出版产业的规划和发展提供连续、可比的数据依据。
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演员自我修养斯坦尼斯拉夫斯基 著《演员自我修养》借助戏剧学校师生学习表演的故事,从艺术观、想象力、注意力、情感记忆等多方面讲述表演的方法和技巧。不仅是一部经无数表演工作者成功检验的关于演员职业、责任与使命的工具书,更是一部关于演员与社会相结合,提升与完善演员艺术修养、道德修养的人生著作。普通读者通过这本书,可以在许多方面获益,例如:欣赏影视作品和表演、学习真实表达自我的方法、如何让自己更加自信、如何调动自己的情感素材去实现目标、像角色一样去感受和思考。
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西方传播学术史手册胡翼青,杨馨,李耘耕本书选择了74位在西方传播学术史上做出杰出贡献的欧美学者,从学术生平、主要理论(方法)贡献、对传播学学科建制的贡献等方面进行了全方位的介绍。《西方传播学术史手册(第二版)》不仅有助于传播学的初学者更深入地了解传播学的学术版图和历史,而且有助于传播学专业的研究生进一步开拓自己的视野,为更深入的原著阅读和理论研究做好准备。第二版增加了14位学者,均为近年来在新闻传播学领域受到普遍关注的学者,同时补充了世界范围内传播学科的最新发展情况。
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刀与木的召唤艾姝 著本书以“媒介与传播”为视角,梳理与探讨早期新兴版画的媒介与语言建构、图像模式与观念表达、艺术展览与传播效益、艺术资源与艺术创构等问题。书中利用书信、回忆录等一手资料,报刊出版物、传记、文献汇编等二手资料,以及木刻原作、复制品、图册等图像资料,图文并茂,还原了新兴版画运动早期的发展概貌。本书材料翔实,作者善于发现并解读一些有趣的新材料,并注重将艺术家和作品的个案与宏观的时代及社会背景相联系,富有学术意义。
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社交网络用户身份建构研究吕宇翔 著本研究聚焦于社交网络中的用户“身份”,融合使用了传统社会科学研究方法中的问卷调查、深度访谈,以及计算社会科学中的大数据文本分析方法。分别对用户身份建构意愿、身份建构策略、社交网络特殊用户身份(机器人、水军、意见领袖)进行了全面的梳理和分析,并使用当前主流的自然语言文本处理方法(LDA主题模型、Kmeans聚类、概率模型、BERT深度学习等),通过对□□平台上的用户数据计算,完成了用户聚类分析与群体画像、话题集中度分布讨论,以及深度学习方法识别特定类别用户的尝试。