本研究论文主要探讨了新媒体环境下信息通信技术（ICT）科学传播的话语分析。通过数据挖掘技术和语料库分析方法，对新媒体中科学传播文本进行了系统化处理和分类研究，以期建立一套科学传播话语体系，提供针对ICT科学传播现状的客观呈现和分析。
### 关键知识点
1. **数据挖掘在新媒体研究中的应用**：
- 数据挖掘技术被用来从新媒体中抓取科学传播文本，处理大规模的数据集，从而对信息通信技术的科学传播现状进行分析。
- 数据挖掘涉及算法、统计学、人工智能等技术，用于从大量数据中发现模式和知识。
2. **新媒体作为科学传播媒介**：
- 新媒体是现代科学传播的重要渠道，尤其在第四次工业革命期间，新媒体的传播能力和覆盖范围显著提升。
- 新媒体包括社交媒体、博客、论坛、新闻网站等多种形式。
3. **语料库话语分析方法**：
- 语料库分析是基于大量真实使用的语言材料进行语言分析的方法。
- 本研究通过建立ICT科学传播语料库，并基于此进行话语分析，以揭示话语的结构和特征。
4. **ICT科学传播文本的分类与分析**：
- 文本被分为六个类别：ICT原理与研发、ICT硬件及制造、信息网络建设及ICT服务业、互联网及互联网+、网络与信息安全，法律与监管、ICT与人和社会。
- 这种分类有助于深入了解不同领域科学传播的特点和焦点。
5. **计算机模型分类器在文本分类中的应用**：
- 为了处理大量文本数据，采用了计算机模型分类器进行文本的自动分类。
- 分类器通过训练数据学习，能够识别文本中的特征，并将其归入相应的类别。
6. **社会语境与科学发展热点事件的结合**：
- 研究分析时结合了社会语境和科学发展中的热点事件，以理解这些背景对话语特征的影响。
- 社会语境涵盖政治、经济、文化、技术等多方面因素。
7. **ICT科学传播话语体系的建设**：
- 研究旨在为构建更为有效的ICT科学传播话语体系提供依据和参考。
- 这一话语体系的建立有助于提升科学传播的质量和效果。
### 细节分析
文中详细介绍了分类标准和设计，这些分类标准是基于中国信息通信研究院提出的ICT软科学研究八大领域和ICT产业流程而定。具体类别包括了从ICT原理研发到技术在社会中的应用和影响等多个方面。
研究还指出了ICT产业的高速发展和公民科学素养之间的差距，强调了科学传播的重要性。研究采用的语料库包含了大量的文本数据，其类符和形符数量之大，突显了数据处理的复杂性。
此外，研究者还指出了借助计算机模型分类器进行大规模文本分类的必要性和效率。这不仅提高了分析的效率，而且保证了分类的准确性，这对未来类似研究提供了宝贵的方法论参考。
研究强调了将话语分析与社会语境和科学发展热点事件结合的重要性，因为这有助于更全面地理解科学传播的话语特征。
### 结论
该研究展现了数据挖掘技术在新媒体科学传播研究中的应用潜力，同时也为构建信息通信技术科学传播话语体系提供了宝贵的数据和方法论参考。通过深入分析新媒体环境下的ICT科学传播，可以更好地理解科学传播的现状，进而提出针对性的策略和措施，促进科学知识的普及和技术的发展。
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