【摘 要】
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为解决网络议程设置难以体现出议题和属性间的隐性关系的问题，本研究提出的网络议程设置模型，将原有的词语共现的显性关联，转化为框架效果的逻辑联系。本研究以“三孩政策”在社交媒体中的传播为例，展开网络议程设置的本土化研究。所使用的分析流程，整合了数据分析和机器学习等技术手段，适应社交网络环境下的海量数据处理。分析结果表明：所设计的网络议程设置模型描述了网络议程设置的内在逻辑关系，可以更好地观察媒介议程对
【基金项目】
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湖北省教育厅哲学社会科学研究项目“基于认知和传播行为的在线社交网络用户聚类方法研究”的研究成果（项目批准号：21G196）；
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为解决网络议程设置难以体现出议题和属性间的隐性关系的问题，本研究提出的网络议程设置模型，将原有的词语共现的显性关联，转化为框架效果的逻辑联系。本研究以“三孩政策”在社交媒体中的传播为例，展开网络议程设置的本土化研究。所使用的分析流程，整合了数据分析和机器学习等技术手段，适应社交网络环境下的海量数据处理。分析结果表明：所设计的网络议程设置模型描述了网络议程设置的内在逻辑关系，可以更好地观察媒介议程对公众议程的影响，测量媒介议程与公众议程之间偏离程度，给出媒介劝服的定量传播效果。
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