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全媒体环境下受众新闻信息行为研究最新趋势

时间:2023-10-28 理论教育 版权反馈
【摘要】:因为在媒介环境快速变化、日益复杂的阶段,无论是研究受众信息行为“是什么”的层面,还是“为什么”的层面,仅仅依靠一种方法,可能都不能给予充分的解答。

全媒体环境下受众新闻信息行为研究最新趋势

1.从研究“是什么”到“为什么”

大量的媒介接触、媒介使用文献集中在呈现受众的行为偏好是什么,以及受众的素养如何。在全媒体发展的初期,尤其是以互联网为代表的新媒体发展初期,“是什么”的研究非常必要。然而随着网络的进一步发展和新媒介的普及,我们已经跨入了全媒体发展的快速成长期。我们发现受众已经不再像过去一样,在新与旧之间做抉择,而是在多元化媒介环境中找到适合自身的媒介使用方式。受众的媒介素养普遍提高、受众的选择成为影响未来媒介发展重要因素。因此,研究者迫切需要传播学研究者从过去研究受众行为“是什么”进入研究关于“为什么”的视角。受众行为影响因素与影响机制是未来传播学研究探索的重点。

2.跨学科理论链接是必然趋势

传播学现有的理论明显不足以应对“行为机制”探索的研究趋势,那么,跨学科研究就成了必然。文献检索结果也直观地表明,在受众行为研究方面,其他学科对于传播学的渗透力度要远高于传播学主动对其他学科的渗透,这些不同学科对传播学领域的链接正是传播学研究者走向跨学科研究很好的接力点。

3.全媒体研究思维转换

全媒体视角不是一个口号,而是媒介发展的必然趋势,现在的媒介发展时代很难再用新与旧去界定,受众面对的是多元融合的媒介环境,因此传播学的研究也当与时俱进,转换思维。

(1)复合媒介、融合媒介、多屏、全媒体将会成为新的热点关键词。

现在这类媒介研究正在趋热,但和网络媒介、新媒介、手机、传统媒介这样的关键词比起来,整体的研究数量还不多,未来这些研究关键词将逐渐成为受众行为研究领域的热点词汇。

(2)关于新旧媒介关系的探讨会持续,但不再囿于传统思维中的“新” 与“旧。”

随着新旧媒介的边界进一步消弭,关于传统媒体与新媒体关系的探讨会逐渐减少,但关于新旧媒介比较、更替的研究还会持续,只是不再局限于过去新旧媒介概念的划分,关于“更替”背后媒介使用动因、机制的研究是未来研究之重。

(3)关于媒介组合使用行为的研究增多,基于情境的受众行为研究会增多。(www.xing528.com)

虽然我们迫切地需要了解媒介背后的使用机制,但关于“是什么”的研究仍然必要,只是要换一个思路去呈现当下受众真实的信息行为是什么。在多屏、智能屏时代,受众的媒介选择和使用即是一个根据情境去做排列组合的匹配过程。媒介组合使用习惯的研究、基于情境的研究正是在积极地呈现这些动态而有趣的受众行为新规律。

(4)媒介选择类研究会增多,不同媒介使用行为比较类研究增多。

媒介形态、数量呈爆发式增长,仅以苹果应用商店为例,2011年7月,苹果商店的上架应用突破10万个,2012年11月,突破100万个,媒介市场正处于一个买方市场,受众选择的主导力量凸显。另外,随着三网融合进程的加快,不同硬件端的信息服务在功能上形成交叉,受众比较和选择不同媒介满足信息需求的空间很大。因此,媒介选择与比较类信息行为研究在当下媒介发展环境下显得尤为有价值。

(5)融合媒介使用行为、采纳行为研究会增多,用户体验因素受重视。

媒介融合进程加快,硬件端只是尺寸与体积有区别的屏幕,过去那种基于硬件端媒介的区分方式在改变,受众信息行为作用的对象不再只是屏幕,而是基于硬件、软件层面的不同信息服务平台。过去的媒介使用行为研究还大多集中在硬件媒介的使用偏好层面,未来的媒介使用行为研究会逐渐转向融合媒介视角。

另外,由于媒介融合的速度很快,新媒介形式层出不穷,受众使用新的媒介技术的频率和其更新速度也是空前的,那么基于受众体验的采纳行为研究显然也是未来信息行为的研究重点之一。

4.注重研究方法的多元结合

在研究方法上,定性研究与定量研究相结合是整个信息行为研究未来的重要趋势,传播学信息行为研究更当重视这两者的结合。因为在媒介环境快速变化、日益复杂的阶段,无论是研究受众信息行为“是什么”的层面,还是“为什么”的层面,仅仅依靠一种方法,可能都不能给予充分的解答。两种研究方法的结合可以使得研究更加透彻、客观和有解释力;

在研究手段上,目前已有的研究对于焦点小组、田野调查、参与式观察等方法运用得很少,这些方法在日益复杂的行为研究中可以对单纯的数据统计起到很好的补充作用;除了传统的研究手段,可以利用一些新媒体技术,比如眼动仪、网络视频捕捉等。

统计分析方法上,大部分传播学受众行为研究倾向于使用传统的数据分析方式,研究止于做一些简单的描述性分析和相关性分析,但在未来机制探索的领域,我们需要涉及数学建模、聚类分析多元回归分析等更复杂的数据分析方法,学习掌握SPSS、SAV、Lingo等基本数据统计分析软件也非常必要。在数据呈现方式上,数据可视化也是未来研究非常重要的研究方式。

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