融媒体视域下主流媒体形象塑造研究——基于“新闻联播”抖音号的文本情感分析

郑雯晴 山东大学国际教育学院

近年来，伴随着技术的快速迭代与发展，新媒体以其终端便携、使用自主、样态多元和互动即时的优势，推动传播受众逐渐开始向新媒体倾斜，弱化了传统主流媒体的影响力和话语权，传统媒体与新兴媒体的融合发展逐渐成为传统媒体重获市场竞争力、满足社会需求的创新路径。媒介产业规模的扩张与媒介产品的大量涌现，使得受众对权威声音的需求只增不减。以央视新闻为代表的主流媒体作为党和国家的喉舌，在营造风清气正的传播生态中承担着更重的社会导向责任。如何最大限度地赢得受众市场，实现传播效果的最大化是主流媒体迫切思考的问题。

媒体形象是受众对媒体所形成的整体性评价，影响着受众的媒体选择与偏好，形象塑造同样是主流媒体实现传播样态和效果转变的一个重要突破口。情感是人的自然属性，在贴近受众上具有天然的优势，以情感为导向的传播为媒体转型发展提供一种新的视角和思路。

《新闻联播》电视节目作为国家大事发布的主要阵地，是最具有代表性的传统主流媒体。基于媒体融合背景的创新驱动，情感特征在其新媒体实践的话语风格与形象建构方式中愈发凸显。本文从文本情感分析的框架出发，选取“新闻联播”抖音号的文本内容进行情感分析与诠释，试图回答情感与传统主流媒体形象建构的关系，以及媒体建构形象所运用的策略，这对于揭示主流媒体新媒体平台上话语实践和媒体形象的互动关系具有一定的理论参照和实践价值。

一、数据来源与研究方法

“新闻联播”抖音号为数据收集与分析的来源，是《新闻联播》电视节目在社交媒体抖音APP 上的拓展与延伸。

抖音是一款移动端的短视频社交软件，具有庞大的流量和市场，截止2021 年2 月，央视《新闻联播》节目的官方抖音账号“新闻联播”粉丝数已达2939.8 万，具有分析的数据基础和较好的代表性。

截取“新闻联播”抖音号2019 年8 月24 日到2020 年8月24 日年度语料进行情感分析和深度挖掘，使用爬虫技术爬取新闻视频，共爬取到视频245 项。通过Python 从视频中识别并提取出新闻文本，共得到文本数据245 条，剔除重复项视频及与新闻无关的数据，并进行多次机器和人工校对，最终得到文本数据234 条。

导入文本数据，首先使用jieba 对文本进行分词处理。为避免jieba 词库新词更新不及时，建立了“新闻传播”抖音号的自定义词库，包括新闻文本中出现的人名、地名、机构名称、网络流行语等，并加载自定义词库到jieba 词库中，以保证分词的准确和有效。之后通过数据去重，去除停用词和标点符号等无效信息的方式进行数据降噪，以提高数据的纯度。经过分词、数据清洗与词性标注，最终对得到的234 条有效数据进行情感分析，字符数为35833。

文本情感分析，又称意见挖掘，是通过对文本的分析，来阐释人们对某项议题的观点、态度和情感，常用于产品认知、购物评论、舆情等短文本的分析①。其主要分为基于情感词典和基于机器学习两种分析方法②。其中，基于情感词典的情感分析是将待分析的语料提取特征词，并依据情感词典对特征词进行情感赋值，计算情感得分的方法，计算成本较低，判断方式快捷。基于机器学习的情感分析是通过语料训练出情感的分类器，再通过新的语料检验并完善情感分类器的方法。该方法依赖于大量的语料和人工干预，较为费时费力。

基于上述分析，本文使用现有的知网HowNet 情感词典③来判断新闻文本中词语、句子、段落或篇章中的情感倾向，包括情感倾向方向和情感倾向度两个方面。情感倾向，又称情感极性，反映了主体对客体所持有的态度，一般包括积极、中性和负面三种类型；情感倾向度显示了主体对客体所持态度的情感强度，一般通过情感词典为情感词赋值，以数值的形式表现。

借助知网HowNet 情感词典，查找新闻文本内的情感词、否定词和程度副词，判断情感词前面是否存在否定词和程度副词并将它们进行归类。如果存在否定词就将情感词的情感权值乘以-1，归为消极情感，如果存在程度副词就乘以程度副词的权重，分为0.5 倍、0.8 倍、1.2 倍、1.25 倍、1.5 倍、2倍。以“否定词×程度副词×情感词”为情感公式，计算最后的情感得分，依次对新闻文本进行基于情感的总体特征和主题分析。

二、主流媒体抖音号的新闻文本情感分析

对“新闻联播”抖音号2019 年8 月24 日到2020 年8 月24 日一年间的新闻文本进行情感分析，主要从时间序列和结构分布两方面分析总体特征，并结合情感特征对其关注的主要话题进行讨论，具体内容如下：

（一）新闻文本情感的总体特征

1.文本情感的时间序列变化

序列为目标对象的次序化，以时间为顺序排列新闻文本情感值，便于从整体上直观把握情感数值的总体趋势和整体变化情况。自“新闻联播”抖音号开通起一年间，以月份为单位对文本情感值进行排序（图1），文本的情感值总体呈现递增趋势，其中最低点为2019 年8 月，情感值为-0.052（保留小数点后三位，下同），最高点为2020 年6 月，情感值为3.974。由最高点与最低点情感值差值可知，“新闻联播”抖音号的文本情感变化较为平缓，变化存在于月份之间的相对差值，不存在大幅度的震荡与变动。

图1 “新闻联播”抖音号情感值时间序列变化

2019 年情感值在9—11 月期间出现了“陡降”，一定程度上受到了香港暴力事件的影响。2019 年12 月起情感值趋于积极，经历了1 月份新冠疫情肺炎影响下的情绪“低谷期”，后转为小幅度波动式持续走高。

2.文本情感的结构分布

结构是事物的各个要素及其相互关系，通过对文本情感极性的结构分析，能够反映文本内部各类情感倾向的分布情况。新闻文本中各种情感极性类型占比如表1 所示，新闻文本共234 条，积极情感（情感值＞0）为165 条，占70%，其中高度积极情感（20 以上）频数为1，中度积极情感（10到20）频数为15，一般积极情感（0 到10）频数为149，中性情感（情感值＝0）为11 条，占5%，消极情感（情感值＜0）为58 条，占25%，其中一般消极情感（-10 到0）频数为57，中度消极情感（-10 到-20）频数为1，高度消极情感（-20 以下）频数为0。表中显示，“新闻联播”抖音号主要以积极情感文本为主，且集中于一般程度，消极情感占一定比例，中性情感的新闻文本较少。

表1 新闻文本情感分布

（二）新闻文本词频的情感特征

词频为某词语在给定文本中出现的次数，词频分析有助于发现文本中的主要关键词，对分析文本内容的情感特征及其程度具有重要的参考价值。本研究选取了新闻文本中词频排名前50 的词语（表2），总体来看，积极词汇和中性词汇在高频词中占比较高，积极词汇如“好”“希望”“努力”“精神”“美”，中性词汇如“一个”“中国”“武汉”“网友”，仅有“病例”“问题”几词可能为负面情感倾向，与文本情感结构分布规律基本一致。“更”“很”“最”“非常”等程度副词较多，表明“新闻联播”抖音号文本语态的生活化、口语化以及情感程度的加深。“想”“希望”“需要”等心理活动动词反映了主体的主观意愿和个人化倾向，增强了新闻的情感表达色彩，与社交媒体的特点和传播受众的行为习惯相契合。

表2 新闻文本词频（排名前50）

结合积极与消极词云构建对新闻文本进行描述，积极情感倾向的新闻议题主要集中于中国的经济发展、科技进步、民族精神和生活方式等话题。消极情感倾向的新闻主要围绕社会治安、生命安全、言论自由等问题展开。

三、主流媒体的情感传播机制与传播逻辑

透过文本情感分析，情感已经成为主流媒体新闻生产和受众消费的对象。《新闻联播》的新媒体传播实践表明了其亲民化的形象转型，挖掘情感在主流媒体塑造媒体形象上逻辑和路径所起到的作用，可以发现：

主流媒体以情感为传播机制，凭借体量轻小的新闻短视频，于社交媒体上展开了传情达意的新闻生产实践活动，强化了新闻话语的亲民基调。一般认为，基于情感的传播是“活动主体思维则采用情感逻辑架构和指向方式，通过情感主体活动和过程影响传播受体，并形成互动与共享，以情感为前提和桥梁，以情感为心路历程和传播图式来力求达到传播目标和效果”的传播活动④，具有内容的主观性、情感的移情性、目的的价值性和角色的转换性等特点⑤。可以看出，以情感为导向的传播是以情感为逻辑框架和价值指向，以人的情感活动为中介，基于特定的事件和情境，在共有的情感体验心理基础和认知模式上，从而在传播主体与客体之间实现情感和意义的对话、传递和共享以及情感关系的建立。区别于刚正不阿的、追求价值中立客观的理性传播，其通过人类天然所独有的情感本能与思维模式，借助图像、视频等视听结合的方式渗透其中，与以视觉文化为主要诉求的媒介环境相契合，易于受众直接感知、体悟、产生共鸣，为主流媒体形象塑造的价值取向和逻辑思路提供了可能。

四、主流媒体亲民形象的塑造策略

形象大体约等于知觉象与表象的结合，是人作为认知主体对形象主体在一定环境下共同作用的结果⑥。媒介形象指的是一定时期和一定环境下，和媒体发生联系的公众对媒体及其日常行为所产生的各种幻想、感情和认知评价的总和⑦。由于媒介具有媒体组织和技术表征两种属性，央视新闻等主流媒体属于大众传媒媒体组织的范畴，因此本文所提到的“媒体形象”指的是前者，即采集、选择、加工、复制和传播信息的社会媒体机构的形象⑧，同时也是媒体组织建构身份、识别身份的重要工具，具有主观性、客观性、整体性、被评价、情感化、唤起联想等特点。

新旧媒体及其产品的日增与竞争致使情感逐渐符号化，成为国家官方媒体靠拢社会群众和经济资源的重要工具和手段。探究《新闻联播》在传统媒体严肃的形象之外，如何借助情感于社交媒体平台塑造其亲民形象，并保持媒体形象的互补、完整与一致，其主要运用了以下策略：

首先，新闻议题贴近日常生活，内容集中于社会民生。考虑到人民群众切实关注的社会热点话题，比如从医保电子凭证来反映国家医保机制和社会保障体系的完善，又如通过许向东、张红等医生的鲜活事例来体现医生的职业道德操守和医患关系的改善，传播正能量，弘扬“真善美”。“新闻联播”抖音号将宏大的国家命题融入到一个个生动真实的人物、情境中，通过对其故事性的情感叙事拉近与受众之间的心理距离，既满足了人民群众的社会需求，又通过受众的个人情感同宏观的社会结构相联结，潜移默化中传递社会主义核心价值观，更为深刻而广泛地走进了人民的公共生活和想象空间。

其次，新闻话语增添娱乐元素，呈现出亲民化的表达风格。人脑在面对改变原有认知图式的符号行为时，会视为一种信息侵略本能地采取抵抗策略。主流媒体在保证新闻事件真实的基础上，使用娱乐符码淡化了人们对于外界话语刺激的认知防备，诸如使用“很”“非常”等感情程度较深的副词、“刷屏”“带货”“懵圈”“我太难了”等年轻受众偏好的网络用语以及反问导入话题，金句点睛结尾的方式，增强了新闻的文学性、可读性和“人情味”，开放、包容、匿名的网络空间更加深了语境的多义解读和延展特性，强化了情感与意义的交流与共享。主流媒体以人民群众所喜闻乐见的话语方式走近受众，使受众更容易接受新闻的叙事逻辑和背后的价值观念。

最后，新闻聚焦于个人视角，彰显人格化色彩。新闻专业主义强调新闻的客观公正，因此《新闻联播》电视节目的传播主体倾向于新闻的传达者，而“新闻联播”抖音号以自媒体短视频为载体，进行自我言说、自我呈现、自我表演。传播主体由不苟言笑的新闻播音员成为了平民视角下的主持人、记者，讲述着个人的所思所见所闻，如记者采访的花絮片段、朋友圈内容的分享，塑造了主持人有感情、有立场、有故事的人格形象。主流媒体通过屏幕上“我”与屏幕前“你”的平等对话，以替代体验的方式激发受众的情感共鸣，增强了受众的参与感、代入感与亲历感。

在新媒体行业发展的推动下，原先掌握更多传播资源和话语权的传统媒体，其发展空间受到了限制与挤压。以《新闻联播》为代表的传统主流媒体积极融入互联网打造全媒体矩阵平台，以情感为策略贴近受众、捕获受众、打动受众。这一方面转变了新闻的话语方式、表现形式，通过情感化的表达提高新闻的传播艺术，与新媒体平台上碎片化、娱乐化、互动式的传播特质相契合，扭转了受众对过去主流媒体公信威严的单一形象认知，塑造了权威又亲民多面、立体、真实的媒体形象；另一方面，央视新闻作为海外观察、审视中国的方式之一，是讲好中国故事，传播中国声音的重要一环。基于人类所共通的情感，通过生动、鲜活的故事与海外受众进行对话，有利于增强国际传播的亲和力，塑造可亲、可爱、可敬的中国形象，推动中国对外话语体系和国际传播能力体系建设。