短视频语境下网络语言的特征与传播规律研究毕业论文答辩汇报

第一章绪论第二章网络语言在短视频中的特征分析第三章网络语言的传播规律第四章实证研究第五章对策建议第六章结论与展望01第一章绪论第1页绪论概述短视频行业正经历前所未有的发展，截至2023年，中国短视频用户规模已突破10.9亿，市场规模达千亿元级别。这一背景下，网络语言在短视频中的高频使用成为现象级文化现象，如“YYDS”“绝绝子”等热词在抖音、快手等平台迅速传播，成为社会语言学的重要研究对象。本研究旨在通过分析短视频语境下网络语言的特征与传播规律，揭示其背后的社会文化机制，为社交媒体营销、网络文化治理提供理论依据和实践建议。第2页研究背景与意义短视频行业的市场规模与发展趋势显著，以抖音、快手为例，2023年数据显示中国短视频用户规模达10.9亿，市场规模达千亿元级别。网络语言在短视频中的高频使用场景丰富，如“YYDS”“绝绝子”等热词在抖音、快手等平台迅速传播，成为社会语言学的重要研究对象。本研究旨在通过分析短视频语境下网络语言的特征与传播规律，揭示其背后的社会文化机制，为社交媒体营销、网络文化治理提供理论依据和实践建议。第3页国内外研究现状国外研究现状国内研究现状研究空白国外研究聚焦网络语言的演变机制，如兰德尔·柯林斯的社会互动理论国内研究多集中于微博等平台的网络语言分析，缺乏短视频专项研究研究空白：短视频语境下网络语言的特征分化与跨平台传播差异第4页研究方法与论文结构研究方法混合研究法，结合量化（抖音热词API数据）与质性（用户访谈）数据来源：2022-2023年抖音平台1000条热门视频文本研究工具：Python网络语言提取算法+SPSS情感分析论文结构第一章绪论第二章特征分析第三章传播规律第四章实证研究第五章对策建议第六章结论02第二章网络语言在短视频中的特征分析第5页特征分析概述短视频网络语言的定义与分类体系是研究的基础，其形式、语义、情感与跨平台差异是关键分析维度。典型案例引入：李佳琦直播间“OMG”高频使用场景，展示了网络语言在短视频中的实际应用。本研究将从多个维度深入分析短视频网络语言的特征，为后续传播规律的研究提供理论支撑。第6页网络语言的形式特征网络语言的形式特征丰富多样，包括拼音缩写（如“yyds”）、谐音（如“栓Q”）、emoji组合（如“🔥🔥”）。这些形式特征在短视频中尤为突出，以抖音2023年热词报告为例，缩写词占比达68%。形式演变方面，从单个词到“词簇”（如“家人们，听我说”），网络语言的形式不断丰富，反映了短视频语言的动态性。第7页网络语言的语义特征多义性隐喻性场景化语义多义性：如“绝绝子”可褒可贬，反映了网络语言的灵活性隐喻性：如“破防”指情绪冲击，揭示了网络语言的深层含义场景化语义：如“种草”专指产品推荐语境，展示了网络语言的应用场景第8页网络语言的情感与跨平台特征情感特征高频积极情绪词（“哇塞”“太棒了”），与微博的负面情绪词差异显著情感传播模型：短视频中的“情感共鸣”机制（引用传播学学者郭庆光理论）跨平台差异抖音更倾向口语化（“家人们”），B站更倾向二次元（“萌萌哒”）跨平台传播差异：抖音、B站、小红书网络语言对比研究03第三章网络语言的传播规律第9页传播规律概述短视频中的网络语言传播呈现“滚雪球”式传播路径，关键节点包括头部主播和话题标签。典型案例：2023年“雪糕挑战”热词传播路径分析，展示了网络语言在短视频中的传播机制。本研究将从传播路径、影响因素等方面深入分析网络语言的传播规律，为网络语言治理提供理论依据。第10页传播路径分析传播路径分析：短视频中的网络语言传播呈现“滚雪球”式传播路径，分为三个阶段。第一阶段：头部KOL发起（如“东方甄选”的“美好生活”传播）；第二阶段：用户自发模仿；第三阶段：平台算法放大。数据案例：某美食博主发起“酸辣粉自由”话题，48小时内相关视频播放量破亿，展示了传播路径的快速性。第11页影响因素分析平台机制用户动机社会事件催化平台机制：抖音的“同城推荐”加速本地化词传播（例：“成都太卷了”）用户动机：社交认同（使用流行语获得群体归属感）、娱乐需求社会事件催化：如“雪糕刺客”事件引发“避雷”等词的集体爆发第12页传播规律总结传播规律总结短视频网络语言传播呈现“短时爆发+长时衰减”的周期性关键因素：算法推荐机制、用户互动模式、社会热点事件传播学“二级传播理论”在短视频场景下的新表现（如“直播带货”中的“老板上链接”）04第四章实证研究第13页实证研究概述实证研究部分将通过1000条抖音视频文本数据，结合Python网络语言提取算法和SPSS情感分析，深入探究短视频语境下网络语言的特征与传播规律。研究将重点关注不同类型视频的网络语言差异，为后续研究提供数据支撑。第14页数据提取与处理数据提取与处理：研究将选取2022年抖音“知识区”1000条视频文本作为研究对象。数据筛选标准：播放量≥10万、发布时间2022年1-12月。提取工具：基于BERT模型的网络语言识别系统，确保数据的准确性。分类维度：科普类、娱乐类、生活类（各333条），以全面分析不同类型视频的网络语言差异。第15页网络语言分布对比科普类高频词娱乐类高频词生活类高频词科普类高频词：“基因”“算法”，反映了知识类视频的网络语言特点娱乐类高频词：“整活”“下饭”，展示了娱乐类视频的网络语言特点生活类高频词：“断舍离”“自律”，体现了生活类视频的网络语言特点第16页情感分析结果情感分析结果整体情感倾向：生活类视频负面情绪词占比最高（23%）情感触发词：科普类“震惊”“突破”；生活类“崩溃”“感动”情感分析结论：网络语言使用与内容垂直领域强相关05第五章对策建议第17页对策建议概述对策建议部分将从平台、创作者、监管三个维度提出具体建议，以优化网络语言的使用环境，促进短视频行业的健康发展。第18页平台对策平台对策：提出技术方案和算法调整建议。技术方案：开发“网络语言过滤系统”，区分恶意滥用与正常使用。算法调整：增加“流行词降温算法”，如“YYDS”使用超1000次后降低推荐权重。案例参考：快手“正能量热词计划”的成功经验，为平台提供了有益借鉴。第19页创作者对策培训体系创新方向平台合作培训体系：建立“网络语言使用手册”，标注词性与适用场景，帮助创作者正确使用网络语言创新方向：探索“反网络语言”表达（如用古风词替代“绝绝子”），提升内容质量平台合作：抖音“创作者学院”的网络语言培训课程，提升创作者的网络语言使用能力第20页监管对策分级治理分级治理：对“低俗词”实施平台自查+第三方抽查，确保网络语言使用的规范性分级治理的具体措施：建立网络语言黑名单，对违规使用行为进行处罚文化引导文化引导：发起“网络语言净化行动”，如“正能量热词榜”，引导网络语言向积极方向发展文化引导的具体措施：开展网络语言文化宣传活动，提升公众的网络语言素养06第六章结论与展望第21页研究结论研究结论部分将总结短视频网络语言的特征与传播规律，并提出未来研究方向。短视频网络语言呈现“短时高频+垂直分化”特征，传播规律呈现“短时爆发+长时衰减”的周期性。关键因素包括算法推荐机制、用户互动模式、社会热点事件。第22页研究创新点研究创新点：首次系统分析短视频语境下的网络语言垂直分化现象，提出“网络语言生命周期模型”：诞生-爆发-衰减-沉淀。实证研究证实算法推荐对网络语言传播的“加速效应”，为网络语言治理提供新思路。第23页研究局限性样本局限时间局限方法局限样本局限：仅覆盖抖音平台，未对比快手/B站差异，可能存在样本偏差时间局限：2022-2023年数据，未包含AI生成词的影响，未来需关注AI对网络语言的影响方法局限