李凤萍 喻国明:个体动机对知沟的调节机制与效应

来源:《新闻界》2018.9 作者:李凤萍 喻国明 浏览 0评论

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作者丨李凤萍 喻国明

标题丨个体动机对知沟的调节机制与效应

          ——基于北京、合肥健康与癌症信息调研数据的实证研究







摘要 本文采用北京、合肥健康与癌症信息调研数据,借助调节效应模型,采用多元阶层回归分析方法验证了动机对健康领域知沟的影响。具体来看,主要采用感知患癌风险、自我效能、情感卷入度和行为卷入度四个动机指标,在动机条件模型框架下研究动机与教育程度、媒体使用频度在癌症知沟形成过程中的交互作用。研究结果显示,对于教育程度较低的群体而言,当感知患癌风险、自我效能和行为卷入度较高时,可以从媒体使用中获取更多的知识,从而缩小由教育程度差异导致的知沟。部分动机指标可以缩小由教育程度差异造成的癌症知识差异,这就从微观层面的个体动机和宏观层面的社会经济地位角度,提供了对知沟现象产生机制的一种跨层次解释。在中国的特殊国情下,该研究丰富和扩展了知沟假说的理论框架,拓宽了其研究视野,并对健康传播运动的有效开展、消除健康知识不平等现象提供了一定的现实指导。






1970年,蒂奇诺(Tichenor)等人提出了知沟假说,即“随着大众媒介进入到一个社会系统的信息不断增加,社会经济地位较高的群体会比社会经济地位较低的群体以更快的速度获取这些信息,于是在这些群体之间的知沟将会扩大而不是减小” [1]。此后,知沟假说最初的论断不断受到诸多的质疑与挑战[2],但它将一种理论层面的想法变成了实证上可测的假设,并由可获的数据加以验证,这本身具有的跨理论和实践意义使得大众传播领域学者不断投身到该假说的检验与研究当中,显示出旺盛的学术生命力。当知识(特别是公共事务知识和健康领域知识)没有在不同社会经济地位群体间平等分布时,有关知识不平等的研究就变得异常重要。于是,健康议题成为知沟假说验证最多的领域之一。

从知沟假说的研究发展来看,虽然很多实证研究结果支持了知沟假说,但不是所有研究都发现了基于社会经济地位的知沟[3],这使得一些学者开始从其他角度提供解释。Ettema和Kline(1977)指出,信息的功效会影响信息获取,知沟的出现不是因为教育(测量社会经济地位的主要指标)差异,而是因为动机和信息显著性从而带来的功效差异,如果信息被一个社会系统的成员认为是有用的,那么基于教育的知沟现象就不太容易出现。[4]此后,一些研究虽仍专注于社会经济地位对知沟的影响,但更多文献则开始关注社会经济地位和动机因素在知沟形成过程中的交互作用。因为刺激社会经济地位较低的群体产生动机去获取知识,从而缩小与其他群体间的知沟,这从某种角度来说具有超越个体层面的非常重要的实践意义。[5]

综上,本文将采用北京、合肥健康与癌症信息调研数据(样本量为2568)①,比较个体动机与社会结构性因素(即社会经济地位)在癌症知沟形成过程中的作用大小,并对个体因素和社会结构性因素之间的交互作用进行分析,探讨到底是社会经济地位还是动机变量对知识水平差异产生更为重要的影响,如果教育对知识水平差异有着显著的预测作用,那么动机因素是否能够缩小由教育程度造成的这种知识差异?从而从宏观的社会结构和微观的个体层面对知沟现象进行跨层次的解释。






一、文献综述和研究假设的提出

(一)研究模型的选择

知沟研究的关注焦点之一就是知识水平差异的最终决定因素是社会经济地位(主要采用教育指标来测量)、动机还是其他变量,并着重关注社会经济地位与动机在解释知识水平差异时的关系。实证研究已经证明了基于教育缺陷的知识不平等是可以通过信息对个人的相关性或兴趣因素改变或转变的(至少部分地),[6]但至今为止,在这两者之间如何相互作用以决定知识产出方面还未形成一致结论。[7]在解释动机和社会经济地位对知沟的影响机制时,有三种不同取向:1.认为动机因素是第二位的,是受社会经济地位影响的一项中介因素,并强调社会经济地位对动机的决定作用(代表模型有缺陷模型和因果关系模型)②;2.认为社会经济地位和动机在媒体信息获取过程中是相互独立且竞争的解释因素(代表模型有差异模型和竞争解释模型)③;3.认为动机影响了社会经济地位和知识获取速度之间的关系,即将动机作为一个调节变量来考察,在验证中更多考虑社会经济地位和个体动机之间的交互关系,而不是社会经济地位对动机的决定作用。如果社会经济地位和动机变量之间的交互作用显著,则意味着当社会经济地位较低的人群有着较高水平的动机时,可以减小基于社会经济地位差异所产生的知沟(代表模型有动机条件模型)。④

从后续的研究中可以看出动机条件模型受到学者最为广泛的关注,并得到较多研究结果的支持,[8]但Kwak(1999)指出,尽管大量的知沟假说研究结果显示这一模型是合理的,该模型却并没有得到充分验证。[9]而如何阐明社会结构与个人需求之间的关系,应该是知沟假说进一步要回应的问题,这需要提出更为全面的解决结构与文化、宏观与微观矛盾的理论解释框架。[10]因此本研究试图对此做出回应,采用动机条件模型作为研究框架,验证社会结构因素和个体动机因素对癌症知识水平的影响机制。

(二)研究假设

学者在从个体动机角度解释知沟现象的过程中提出了各种不同的动机变量指标,如感知风险、事件兴趣、事件显著度、认知和行为卷入度(对议题的相关活动)、自我效能等。[11]这是因为动机对知沟的影响研究结论并不一致,于是一些学者开始强调不同动机指标对信息获取的影响。[12]Ettema和Kline(1977)也建议从更多维度概念化和检测动机对知沟的影响。[13]因此在后续研究中,学者们采用的动机指标是较为多元的,从感知风险到显著性,再到认知需求,反映出学者从不同动机维度探讨知沟形成过程的尝试。

健康知沟验证主要采用感知风险作为动机变量的测量指标,因此感知患癌风险将作为本文的动机指标之一,具体指的是人们对自己癌症易感性的看法。[14]感知患癌风险会极大地促进人们对健康和癌症信息的接触、搜寻、理解与储存,从而获得更多相关知识。除此之外,本文还将选择自我效能、情感卷入度和行为卷入度作为其他的动机指标,探索其对知沟的影响模式。自我效能是健康运动中经常采用的一个动机指标,在健康传播语境下指的是一个人可以成功改变其行为以提升个人健康状况的预期。[15]但还没有获得知沟领域的足够重视,因此本文将自我效能感纳入研究范畴,以进一步丰富该领域的研究成果。卷入度是政治知沟研究领域经常采用的一个动机指标,然而较少有学者关注卷入度和不同社会经济地位群体间健康知识水平差异的关系(即使涉及也大多是作为控制变量处理)。而事实上,要考察媒体传播渠道的信息流对知识获取的影响,就不得不考虑卷入度这个概念,因为它影响着人们如何加工从各种媒体渠道获得的信息,并最终决定哪一部分信息被储存下来形成相关的知识。卷入度进一步可以分为三个维度:1.认知维度:议题对于个人的相关性或显著性;2.情感维度:对一个话题的地理、物理和心理接近性。3.行为维度:对议题相关活动的卷入度。已有研究显示情感或行为维度的动机比认知维度更有预测性。[16]在此本文结合可获数据选择情感和行为卷入度作为动机变量之一。此外,已有研究显示,动机指标不同,对于知沟及其影响因素的结论也会有很大不同,前人的研究也大多是分别检验动机各指标与教育在知识获取中的作用,而不是将多个动机指标合成一个综合指标,本文将延续这一做法,分别检验不同动机指标在知沟形成过程中的作用。

目前关于动机和教育两者间的具体交互作用还未形成完全一致的结论,但总的说来大部分研究结论显示,动机水平对不同教育程度群体的知识获取影响不同,动机对教育程度低的群体的影响要大于教育程度高的群体的影响,即随着动机水平的提升,教育程度低的群体将比教育程度高的群体获得更多的知识。于是不同教育程度群体间的知识水平差异会随着媒体接触频度的提升而有所缩小,从而缩小了由教育不平等带来的知识不平等。[17]

在此将动机指标概念化为感知患癌风险、自我效能、情感卷入度、行为卷入度等几个指标,提出如下假设: 

H1: 在教育和感知患癌风险之间存在交互作用,具体表现为随着感知患癌风险的提升,教育程度低的群体将比教育程度高的群体从媒体使用中获得更多的癌症知识,从而缩小了基于教育程度差异的癌症知沟。

H2:在教育和自我效能感之间存在交互作用,具体表现为随着自我效能感的提升,教育程度低的群体将比教育程度高的群体从媒体使用中获得更多的癌症知识,从而缩小了基于教育程度差异的癌症知沟。

H3:在教育和情感卷入度之间存在交互作用,具体表现为随着情感卷入度的提高,教育程度低的群体将比教育程度高的群体从媒体使用中获得更多的癌症知识,从而缩小了基于教育程度差异的癌症知沟。

H4:在教育和行为卷入度之间存在交互作用,具体表现为随着行为卷入度的提高,教育程度低的群体将比教育程度高的群体从媒体使用中获得更多的癌症知识,从而缩小了基于教育程度差异的癌症知沟。

(三)变量测量

1.控制变量。人口统计学变量能在一定程度上预测媒介使用频度和健康知识水平,因此本研究中将收入、年龄、性别、婚姻等变量作为控制变量处理。除此之外,被试所属区域(城乡)、自评健康状况、媒体使用也对健康知识有显著预测作用,这几个变量也作为控制变量处理。

2.因变量。癌症知识。问卷中共有8个问题是关于癌症知识的,最后将8个问题得分相加就是其总的癌症知识得分(M=3.79,SD=1.86)。

3.自变量。社会经济地位。以往研究中社会经济地位的测量主要是采用教育指标,本文继续沿用这一做法。

4.动机。动机变量包含四个指标,即感知患癌风险、自我效能、情感卷入度和行为卷入度。问卷中感知患癌风险所对应的问题有3个(α=0.795),分别是“您认为在您一生中患上癌症的可能性如何?”“与您周围的同龄人相比,您的一生中患上癌症的可能性如何?”“您担忧您自己会得癌症吗?”本文取三个问题的均值合成为感知患癌风险变量。关于自我效能所对应的问题是:“您是否确信您有能力照顾好您的身体健康?”测量情感卷入度的问题是“您是否有家人曾患癌症?”行为卷入度测量对应的问题是“在过去12个月,您是否经常使用互联网寻找癌症信息?” 

5.媒体使用。在此将延续Kwak(1999)、Eveland(2000)和Ho(2012)等人的研究,将个人的新闻媒体使用(包括报纸、杂志、广播、电视、网络五种媒体)作为不同程度媒体报道量的替代变量,检测不同媒体报道量对教育与知识获取间关系的影响。






二、研究结果

(一)动机与教育的交互作用分析

将性别、年龄、婚姻、所属地区(城乡)、收入、自评健康状况作为控制变量,教育程度、患癌风险感知、自我效能感、情感卷入度、行为卷入度作为自变量,教育*患癌风险感知、教育*自我效能感、教育*情感卷入度、教育*行为卷入度作为交互变量对癌症知识做多元阶层回归分析后结果见表1。⑤该表显示,控制变量可以解释因变量总变差的4.5%(p<.001),其中对癌症知识水平预测能力最强的变量是自评健康状况(β=.078,p<.001),其次为年龄(β=.071,p<.01)、媒体使用(β=.068,p<.01)和城市(β=.045,p<.05),而性别、婚姻状态、收入等变量对被试的知识获取均无显著影响。在控制了人口统计变量和自评健康状况、媒体接触等因素对癌症知识的影响后,自变量可以解释因变量总变差的3.6%(p<.001)。其中对癌症知识水平预测能力最强的变量是自我效能(β=.139,p<.001),其次是情感卷入度(β=.124,p<.001)、教育程度(β=.096,p<.001)、行为卷入度(β=.089,p<.001)和感知患癌风险(β=.003,NS⑥)。这意味着部分动机变量(自我效能和情感卷入度)对知识的预测能力要强于教育程度,而部分动机变量(行为卷入度和感知患癌风险)对知识的预测能力不如教育程度。特别是感知患癌风险对癌症知识的预测能力并不显著,感知风险越高,癌症知识水平反而越低。

具体来看各自变量对癌症知识的影响情况,教育程度能显著预测癌症知识水平,即不同教育程度群体间的癌症知识差异是显著的。为了检测基于教育程度的知沟,进一步采用了方差分析进行了检验,结果显示不同教育程度群体间的知识差异显著(F=39.30,P<0.001)。当以是否能很好管理自己身体健康的自我效能感以及情感卷入度、行为卷入度为动机指标测量动机因素对被试癌症知识的影响时发现,三个因素都显著正向预测了被试的癌症知识,也就是说人们的自我效能感、情感和行为卷入度越高,其癌症知识水平越高,而感知患癌风险的高低并不能显著预测癌症知识水平差异,可见动机对癌症知沟的影响因动机指标的差异而有所不同。

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表1进一步显示,教育与患癌感知风险(β=.082,p<.001)、自我效能感(β=.076,p<.01)和行为卷入度(β=.052,p<.05)之间均存在显著的交互作用,其中感知患癌风险对教育程度差异所导致的知沟的影响要略大于自我效能和行为卷入度。可见感知患癌风险、自我效能感和行为卷入度作为动机因素,鼓励着人们接触更多的癌症信息从而获得更多癌症知识,于是缩小了由教育程度差异导致的知沟。为了进一步厘清上述三个动机变量对高低教育程度群体的影响程度和方向差异,还需画出调节作用图加以阐释。(图1)

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图1⑦显示了教育程度与感知患癌风险之间的具体交互作用方式,图中直线的斜率越大,说明感知患癌风险对基于教育的知识获取影响越大,反之则然。虽然感知患癌风险对癌症知识获取的主效应并不显著,但从图1可以看出它显著调节了教育与知识获取之间的关系,而对不同教育程度群体间知识差异的影响方向并不一致。⑧对于教育程度低的群体而言,感知患癌风险越高,其所获得的知识就越多;对教育程度较高的群体而言,感知患癌风险负向影响了其知识获取,即在这一群体中,感知风险越高,其癌症知识水平反而越低。这样,教育程度低的群体因感知到的患癌风险而提升了癌症知识获取速度;教育程度高的群体因感知到的患癌风险而阻碍了其相关知识的获取,从整体上缩小了不同教育程度群体间的知识差异,这就证明了假设H1。

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图2显示,对于教育程度低的群体而言,自我效能越高,其所获得的癌症知识就越多;对教育程度较高的群体而言,自我效能感对其知识获取影响较小。虽然自我效能感能够显著促进人们的癌症知识获取,但在不同教育程度群体间这个速度是不同的,教育程度低的群体因自我效能感而提升的癌症知识要多于教育程度高的群体,从而缩小不同教育群体间的知识差异,这就证明了假设H2。

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从图3可以看出,不同教育程度的群体都随着行为卷入度的提高而获取了更多的癌症知识,但其知识提升的速度并不相同。总的说来,行为卷入度促使着教育程度低的群体以更快的速度获取癌症知识(相较于教育程度高的群体),使得不同教育群体间的知识差异趋于缩小,于是假设H4得到证明。 

总之,感知患癌风险、自我效能和行为卷入度对教育程度低的群体影响更大,该群体可以在上述动机的刺激下从媒体使用中获得更多癌症知识,从而缩小了两者间的癌症知沟。虽然情感卷入度对癌症知识有显著预测作用,但从统计数据上看情感卷入度与教育之间的交互作用并不显著,这意味着教育程度不同的群体都因情感卷入度的提升而以同样速度从媒体获取癌症知识,两者间的癌症知沟并没有弥合,因此研究结论否定了假设H3。







三、研究结果与讨论

本文采用教育程度、动机变量以及两者的交互变量对癌症知识进行回归分析后发现,自我效能感和情感卷入度高低造成的癌症知识差异要大于教育程度高低造成的癌症知识差异,而行为卷入和感知患癌风险高低造成的知识差异则小于基于教育的癌症知沟,特别是感知患癌风险不能显著预测癌症知识水平,这与已有研究结论有一定的出入。[18]这可能是因为感知患癌风险高的群体出于恐惧的原因而对相关癌症知识有回避的趋势,从而使得他们的癌症知识水平反而相对较低。感知患癌风险、自我效能和行为卷入度等动机与教育程度间存在显著的交互作用,从而调节了教育和癌症知识获取之间的关系,即以上三个动机指标对不同教育程度群体的知识获取影响不同,从而使得不同教育程度群体间的癌症知沟在高风险感知群体中比低风险感知群体低,在高自我效能群体中比低自我效能群体低,在高行为卷入群体中比低行为卷入群体低。具体结论可见图4(仅显示有显著影响的变量)。

图2.4.png

总之,关于动机与教育在知沟形成过程中究竟哪个因素更加重要,以及两者间的相互作用讨论一直是知沟研究领域里非常重要的一个热点问题,本文的研究提供了解释知沟现象时微观层面的个人动机和宏观层面的社会经济地位之间的一种相互作用关系,从而进一步丰富和完善了知沟假说的理论框架。同时,健康知沟的产生机制研究也可以为健康促进运动提供实践指导—通过刺激相关信息获取的动机来减少不同教育程度群体间的知识差异,从而促进教育程度低的群体跳出社会经济地位这一难以在短期内改变的社会结构性因素限制,以获取尽可能多的健康知识去改变健康不平等现状。

当然本研究还存在着一些不足之处。首先,使用的是二手数据,其主要弱点就是缺乏具体研究中所需的操作性概念的准确测量,例如本文对癌症知识的测量,由于问卷中大多属于事实性知识,缺乏深度知识和主观知识,因此无法更加全面、充分地检测被试的癌症知识掌握情况。其次,模型所采用的解释变量对知识水平总变差的解释力偏低⑨,这意味着癌症知识水平还受其他一些重要因素的影响,也正好说明了知沟现象形成原因的复杂性,因此未来研究可以进一步借助实验法严格控制其他变量的影响以探索知沟形成的内在机制。此外,社会经济地位除了与人们的信息处理能力有关外,通常还与一个人对各种媒介的使用正相关,这反过来影响着知识获取(即使没有动机)。[19]也就是说媒体使用可以作为一项中介变量影响着知沟的形成与发展—社会经济地位差异决定了媒介使用差异,并进一步导致知识获取的差异,这一点在互联网时代显得尤为突出。在本文中仅考虑媒体使用作为调节变量的作用,没有探索它的中介效应,这也是本研究的一个不足之处,有待于未来研究去弥补。







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注释&参考文献





注释

①该数据来源于中国人民大学舆论研究所、国家癌症中心与中国健康中心所进行的“北京、合肥癌症与健康信息调查”。该调查的问卷设计借鉴了美国HINTS 的调查问卷,并根据中国的国情和社会情况进行了修订。该调查中涉及到癌症知识测量、个体对不同媒体的接触频率以及个体主动获取癌症知识的动机等变量的测量,因此也适用于作为知沟假说验证的数据。

②相关研究有:Genova,B.K.L.& Greenberg,B.S.(1979).Interests in news and the knowledge gap.Public Opinion Quarterly,43 (1),79-91.;Mcleod,D.& Perse,E.M.(1994).Direct and indirect effects of socioeconomic status on public affairs knowledge.Journalism Quarterly,71 (2),433-442。

③差异模型更强调动机的解释力。相关研究有:Gen-ova,B.K.L.& Greenberg,B.S.(1979).Interests in news and the knowledge gap.Public Opinion Quarterly,43 (1),79-91.;Ettema,J.S.& Kline,F.G.(1977).Deficits,differences and ceilings: contingent conditions for understanding knowledge gap.Communication Research,4 (2),179-202.;Chew,F.& Palmer,S.(1994).Interest,the knowledge gap,and television programming.Journal of Broadcasting and Electronic Media,38 (3),271-387.;Horstmann,R.(1991).Knowledge gap revisited: secondary analyses from Germany.European Journal of Communication,6(1),77-93.等。

④相关研究有:Kwak,N.(1999).Revisiting the knowledge gap hypothesis-education,motivation,and media use.Communication Research,26 (4),385-404.;Viswanath,K.et al.(1993).Motivation and the "knowledge gap": effects of a campaign to reduce diet-related cancer risk.Communication Research,20(4) ,546-563。

⑤为了解决多重共线性问题,交互变量在进入回归前都被中心化处理。下同。

⑥意味着p>0.05,从统计意义上看影响不显著。

⑦本图根据标准化系数绘制,参见:刘军(2008).管理研究方法:原理与应用[G].北京:中国人民大学出版社,351。

⑧从统计意义上说,在一个变量对因变量主效应不显著的情况下,它仍然有可能作为调节变量影响其他自变量和因变量之间的关系。

⑨当然,本文的主要目的是比较社会结构变量、媒体使用、个体动机等几个因素在知沟形成过程中的作用大小,虽然他们的解释力偏低,但仍是目前各种健康促进运动通常会考虑的因素和借助的手段。


参考文献

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[19]Gao,K.(2003).Deficiencies vs.differences: Predicting older women’s knowledge levels on breast cancer.Paper presented to International Communication Association 2003 Annual Meeting.San Diego,CA.



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作者简介  李凤萍,云南大学新闻学院讲师,云南大学传播与社会发展研究基地研究员,云南昆明650206。喻国明,教育部长江学者特聘教授、北京师范大学新闻传播学院执行院长,北京100088;中国人民大学新闻与社会发展研究中心主任,北京100872

原文刊载于《新闻界》杂志 2018年第9期48页至54页






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