如何培养主流意识形态新媒体表达的“解码人”

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时间:2018-11-29

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1、如何培养主流意识形态新媒体表达的“解码人”摘要:在新媒体影响力不断扩大的形势下,如何加快主流意识形态建设、构建先进强大的现代传播体系,不断提高舆论引导能力,更好地为党和国家工作大局服务,妥善解决信息传播中客观存在的“两个舆论场”,成为当务之急。而这,需要我们加快培养主流意识形态新媒体表达的“解码人”。“解码人”要了解主流意识形态,更要了解受众特点,以及有效解码、传播、影响的策略。如何寻找两者的话语共识、培养二者之间的“解码人”,本文尝试进行了分析。中国7/vie  关键词:主流意识形态新媒体表达“解码人”  主流意识形态话语权是指马克思主义及其中国化理论体系

2、话语取得掌握、控制、支配和阐释的权力和权利。它是统治阶级身份和社会地位的象征,是一种对价值取向和意识形态进行引导和塑造的资格和能力①。新媒体时代的到来给主流意识形态话语权带来冲击和挑战,但挑战中蕴含机遇,只要应对得当、学会“解码”,在主流意识形态话语内容、主题、表达方式等方面进行创新,同样也可以促进官民之间的沟通与互动,实现主流意识形态传播在新时期“入脑入心”、“见行见效”。  一、解�a受众:学会为新媒体用户“画像”,提高传播精准性  2016年下半年,中国互联网络信息中心(NIC)发布第38次《中国互联网络发展状况统计报告》。报告显示,截至当年6月,中国

3、网民规模达7.1亿,互联网普及率51.7%,超过全球平均水平3.1个百分点,超过亚洲平均水平8.1个百分点;网民中使用手机上网的人群占比由2015年底的90.1%提升至92.5%。  其中,中国网民男女比例为53:47,同期全国人口男女比例为51.2:48.8,网民性别结构趋向均衡,且与人口性别比例基本一致;年龄结构方面,我国网民仍以10岁~39岁群体为主,占整体的74.7%;学历结构方面,我国网民依然以中等学历群体为主,初中、高中/中专/技校学历的网民占比分别为37.0%、28.2%;职业结构方面,中学生群体占比仍然最高,为25.1%,其次为个体户、自由职

4、业者,比例为21.1%,企业、公司的管理人员和一般职员占比合计达到13.1%;收入结构方面,网民中月收入在2001―3000元及3001―5000元的群体占比较高,分别为16.2%和22.7%,随着社会经济的不断发展,网民的收入水平逐年提高,对比2015年底,收入在5000元以上的网民人群占比提升了3.8个百分点。  通过“解码”受众,我们可以看出,中国超过75%的网民没有接受高等教育,用一句话为新媒体用户画像,那就是“草根”占据数量优势、“精英”比例在提升。该人群的个人能力、习惯、利益偏好等,决定了他们中的一些人不愿以全面、准确、客观、理性、平和、文明、规

5、范的视角,接受、传播网络时代来临之前的那种意识形态样式,无论其具体内容,对“端着架子”进行主流意识形态传播的行为,他们往往给出“你若端着,我便无感”的态度,甚至逆反,“你说的我都不信”,这是网络空间的客观现实。因此,在网络空间内“唱响主旋律”、进行主流意识形态传播,必须进行“解码”、“再编码”,用新媒体受众愿意听、听得懂、听得进的语言和表达方式进行传播,增强主流意识形态传播的吸引力和凝聚力,这对新媒体内容传播提出了新的考验和挑战。  被称为“交互设计之父”的阿兰・库珀(AlanCooper),最早提出用户画像(persona)的概念。他认为“用户画像是真实用

6、户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”,通过对用户多方面信息的了解,将多种信息集合在一起并形成在一定类型上的特征与气质,这就形成了用户独特的“画像”。初期的用户画像相对比较简单,类似于个人的档案信息、产品的说明,区分度和可用性都不强。但是随着大数据的发展,数据量的爆发式增长和大数据分析技术的成熟,使用户可捕捉的行为数据越来越多,用户画像才真正具备价值。这种画像,包括用户的行为与需求画像、用户的偏好画像等。掌握用户精准需求和接收偏好,主流意识形态传播针对性和有效性将大大增强。  二、解码表达:掌握新媒体传播方式,提高新媒体传播能力  “知己知

7、彼”之后,主流意识形态如何“摆渡”到彼岸,而不让“友谊的小船说翻就翻”?  首先,要有一个新平台。目前,以“微博”、“微信”、“新闻客户端”为主体的“两微一端”,正成为中央和地方传统媒体积极拥抱“互联网+”、向新媒体进军的主要手段和标准配置,他们是“解码手”们工作的重要舞台。  《新媒体蓝皮书:中国新媒体发展报告(2016)》显示,截至2015年8月,经认证的媒体类微博为26259个,其中传统媒体微博17323个。在传统媒体微博中,报纸类3571个,约占21%;电视类7312个,约占42%;电台类3002个,约占17%;杂志类3359个,约占19%;通讯社类

8、79个,占比约1%,媒体类微博已经形成大规模集群。《

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