קביעת סדר היום, הזרימה הדו-שלבית והבלוגים הטכנולוגיים: תפקיד הבלוגרים הטכנולוגיים בזרימת המידע

קביעת סדר היום, הזרימה הדו-שלבית והבלוגים הטכנולוגיים: תפקיד הבלוגרים הטכנולוגיים בזרימת המידע

מבוא

לשיח יש תפקיד קריטי בדיפוזיה של חידושים טכנולוגיים (Rogers, 2003). ככל שהטכנולוגיה נהיית משמעותית יותר בחיינו והמוצרים הדיגיטליים הופכים לחלק בלתי נפרד מהתנהלותנו המודרנית, כך גובר הצורך בעיתונות טכנולוגית שתסביר את החידושים לציבור הרחב. אולם, תפקיד התקשורת בתחום החדשנות נחקר באקדמיה במידה מועטה מאוד (Nordfors, 2009).

עבודת הדוקטורט “קביעת סדר היום, הזרימה הדו-שלבית והבלוגים הטכנולוגיים: תפקיד הבלוגרים הטכנולוגיים בזרימת המידע”, ביקשה לבחון את זירת החדשות הטכנולוגיות ואת מערכת היחסים הסבוכה השוררת בין אמצעי התקשורת המסורתיים, הבלוגים הטכנולוגיים וקהל הקוראים.

המסגרת התיאורטית

המחקר נשען על הצעתם של Weimann & Brosius (1994) לגישור בין תיאוריית קביעת סדר היום (McCombs & Shaw, 1972) ותיאוריית הזרימה הדו-שלבית (Katz & Lazarsfeld, 1955). הפיתוח התיאורטי הציג ארבעה מודלים אפשריים לזרימה הדו-שלבית (איור 3) ונטען כי קביעת סדר היום היא תהליך שבו אנשים בעלי השפעה אוספים, מפזרים, מסננים ומקדמים את זרימת המידע. בקרב הציבור הרחב ישנם יחידים, Early Recognizer, הפעילים יותר מאחרים בגילוי נושאים ובהפצתם לציבור ואף לסדר יומה של התקשורת.

תיאוריית קביעת סדר היום

ההנחה הבסיסית של תיאוריית קביעת סדר היום הנה שאנשים לומדים מהן הסוגיות העומדות על סדר היום מהקשבה להדגשה ולבולטות של פרסומן בתקשורת. לאורך השנים, נחלקו המחקרים לשתי רמות: הרמה הראשונה עוסקת בחשיבות ובבולטות של נושאים והרמה השנייה עוסקת בבולטות התכונות של הנושאים; למשל, האם הוצמדו לנושאים תיאורים שליליים, חיוביים או ניטרליים (McCombs & Reynolds, 2009).

מחקרים נוספים מבקשים לענות על השאלה “מי קובע את סדר היום לתקשורת?”. מחקרי ה-Intermedia Agenda Setting בוחנים את הקשרים ההדדיים בין אמצעי התקשורת  ואת התהליך שבו הם מחקים זה את זה ומאמצים את סיפורי החדשות של עמיתיהם. מדובר במנגנון המסייע לעיתונאים ביצירת הגדרה משותפת לגבי מה הן חדשות ומה ראוי לפרסום (Weaver, McCombs & Shaw, 2004).

סדר היום הרשתי

הפיתוח התיאורטי והמתודולוגי החדש באסכולת קביעת סדר היום עוסק במעבר מניתוח סדר היום מהרמה הראשונה (בולטות הנושאים) ומהרמה השנייה (בולטות תכונות הנושאים) אל סדר היום מהרמה השלישית: סדר היום הרשתי (NAS- Network Agenda Setting).

איור 1: השוואת הגישה של מחקרי סדר היום מהרמה הראשונה והשנייה למודל מהרמה השלישית

איור 1: השוואת הגישה של מחקרי סדר היום מהרמה הראשונה והשנייה למודל מהרמה השלישית

ניתן לראות בהמחשת המודל, שאם במחקרים המקוריים המעבר הוא של נושאים או תכונות, הרי במודל החדש בוחנים את המעבר של צימודי נושאים או צימודי תכונות בין סדרי היום השונים. השיטה במודל החדש: חישוב הקשרים מבוסס על מטריצה הבנויה מתדירות הקיום של שני אלמנטים (נושאים/ תכונות) באותה יחידה (כתבה/ פוסט/ תשובות מרואיינים). ככל ששני הפריטים מופיעים במשותף במספר רב יותר של פעמים, כך הקשר שלהם חזק יותר. מדידת הדמיון בין רשתות הנושאים נעשית באמצעות מבחן הרגרסיה QAP- Quadratic Assignment Procedure. השלב המסכם הנו המחשת הרשתות (Guo, 2012).

ניתן לסכם, ששלוש הרמות מציעות שהתקשורת יכולה לומר לציבור: 1. על מה לחשוב (הנושאים). 2. איך לחשוב (תכונות הנושאים). 3. איך לקשר אסוציאטיבית בין נושאים שונים.

על-פי McCombs, פרטי יחסי הגומלין בניתוח הרשתות מספקים תמונה עשירה יותר על סדרי היום, מרחיבים את ניתוחם ומציעים מגוון של מחקרים חדשים על השפעת סדרי היום (McCombs, Shaw & Weaver, 2014; McCombs & Valenzuela, 2014).

בהמשך להמלצתו של McCombs (בראיון שהתקיים עמו ב-14.05.2013, באוסטין, טקסס, ארה”ב), המחקר יישם את המודל הזה והרחיב אותו ל-Intermedia Agenda setting. בנוסף לכך, המחקר היה חלוצי בהרחבת הניתוחים מהתמקדות בזירה הפוליטית/מדינית לניתוח התחום האינטרדיסציפלינרי החדש – “תקשורת החדשנות”.

תקשורת החדשנות

העיתונאים ממלאים תפקיד חשוב במערכות חדשניות. הם אחראים לנתח מגמות, להעלות את תשומת הלב להתפתחויות עיקריות ולפעול כ-whistle blowers כאשר מתרחש דבר לא הוגן. למרבית הציבור אין ידע מקצועי כדי לבצע מחקר בעצמו ולכן הציבור מסתמך במידה רבה על המידע שנמסר בתקשורת (Nordfors, 2003).

על חוקרי התחום לשאול: 1. איך מסקרת העיתונות חדשנות: מהן הפרקטיקות הקיימות, השוואת כמות הסיקור ופירוט הנושאים המוזנחים. 2. מהן ההשפעות של “תקשורת החדשנות”: חברתיות, כלכליות, פוליטיות ואופי הקשרים בינה לבין המדיניות סביב חדשנות (Nordfors, 2009).

התחום הטכנולוגי מצריך מומחיות, והיכולת לפתח מומחיות בתחום זה משכה אליו בלוגרים רבים. העיתונאים בעצמם מתארים, כי הבלוגים הצליחו לייצר עידן חדש הדוחק הצידה את העיתונות המסורתית (Gomes, 2005): “תור הזהב של מגזיני המחשבים היה מפואר, אבל תור הזהב של העיתונאות הטכנולוגית הוא עכשיו” (McCracken, 2013, עמ’ 3), ו-“אם מישהו יודע מהו הדבר הבא בטכנולוגיה- הרי הם הבלוגרים” (Estes, 2011, עמ’ 2).

מתודולוגיה

שאלת המחקר המרכזית הייתה: מי קובע את סדר היום בתחום? בתחום הפוליטי, תפקיד אמצעי התקשורת המסורתיים הנו הכתבת הנושאים לדיון. האם הם ממשיכים בתפקידם הקלאסי או שמא יימצא כי בתחום הטכנולוגי זרימת המידע מתחילה דווקא מהבלוגרים?

בשל הצורך באפיון מקיף של הסיקור הטכנולוגי, נאספו כתבות ופוסטים באנגלית לאורך שנה.  חמישים כלי תקשורת אמריקאים חולקו לשבע קבוצות בשתי קטגוריות. הקטגוריה הראשונה, אתרי אמצעי תקשורת מסורתיים: 1. עיתונים, 2. טלוויזיה, 3. מגזינים, 4. כל האתרים יחדיו. הקטגוריה השנייה, בלוגים: 5. בלוגים עיתונאיים ממוסדים (Elite newsroom blogs), 6. בלוגרים עצמאיים, 7. כל הבלוגים הטכנולוגיים יחדיו.

במחקר נעשו הניתוחים הבאים:

  1. סדר היום הטכנולוגי באמצעי התקשורת המסורתיים (מספר מאמרים לנושא).
  2. סדר היום הטכנולוגי בבלוגים (מספר פוסטים לנושא).
  3. השוואת דירוגי הנושאים בין שתי הקבוצות המרכזיות ובין תת-הקבוצות על-פי קטגוריות מילות החיפוש.
  4. ניתוח מתאמי ספירמן בין דירוגי סדר היום (Coleman, et al., 2009).
  5. Time-series analysis. שימוש במבחן Granger-causality למענה על השאלה: איזו קבוצה מנבאת פרסומים בקבוצה השנייה. במחקרי סדר יום שונים (Ripberger, 2011; Rojecki & Meraz, 2016) נעשה שימוש במבחן גריינג’ר, ובהשוואה לטכניקות אחרות לניתוח סיבתיות, כמו קורלציות time-lagged או מודל ARIMA, נטען כי הגריינג’ר הוא המדויק ביותר לאבחון קשרים לאורך זמן (Groshek & Clough-Groshek, 2013).
  6. סדר היום הרשתי: א. בניית מטריצות מנושאים טכנולוגיים בולטים, שהופיעו יחדיו תחת אותה כותרת ראשית. ב. חישוב רגרסיית QAP. ג. המחשת רשתות הנושאים בעזרת UCINET 6, כלי לניתוח רשתות חברתיות המנתח מטריצות ו-NetDraw 2.0, תוכנה לוויזואליזציה של רשתות חברתיות.
  7. בדיקת הנושאים המעניינים את קהל הקוראים: התרומה של בחינת מגמות החיפוש ברשת כמייצגות סדר היום הציבורי (Scharkow & Vogelgesang, 2011; Scheitle, 2011; Mellon, 2014) היא ניטור מלמטה למעלה עדכני ביותר ואותנטי, אודות המידע שמעניין את הציבור, כפי שהוא משתקף בשאילתות החיפוש שלהם (Baram-Tsabari & Segev, 2009). 104 מילות חיפוש נבדקו ב-Google Trends לאורך שנה בקטגוריות הבאות: 1.Computers & Electronics, 2. Internet & Telecom, 3. News search.
  8. ראיונות עם דמויות מפתח: פרופ’ מקומבס ובלוגרים טכנולוגיים מובילים בארה”ב.

מילות החיפוש: מכיוון שאין תכניות סיווג שקיימות מראש כדי להכיל את מגוון הנושאים הטכנולוגיים, רשימת קידוד הקטגוריות התגבשה בתהליך אינדוקטיבי. שיטת ההסכמה בין שופטים (מהימנות בין מקודדים) הציגה התאמה גבוהה מאוד. הרשימה הכילה 347 מילים, ביניהן חברות טכנולוגיות, מוצרים טכנולוגיים, נושאים טכנולוגיים (תמות), כנסים מהתעשייה ואישים בכירים. כ-2,500 שאילתות חיפוש נבדקו בכלי המחקר (MAP- Media Analysis Platform של Sysomos/MarketWired) והובילו למאגר שהכיל 1,500,000 רשומות.

ממצאים

החברות הטכנולוגיות בראש הרשימות היו: Apple, Google ו-Facebook, אחריהן: Microsoft, Samsung ו-Twitter ומוצריה של חברת Apple (iPhone, iPad, iOS) היו המסוקרים ביותר באמצעי התקשורת המסורתיים ובבלוגים כאחד.

מתאמים חזקים, חיוביים ומובהקים נמצאו בין דירוגי סדרי היום באמצעי התקשורת המסורתיים לבין דירוגי סדרי היום בבלוגים. המתאם החזק ביותר היה בנוגע למוצרים, ואחריהם – נושאים וחברות. מתאמים חזקים, חיוביים ומובהקים נמצאו גם בתוך תת-הקבוצות. זאת, בעיקר בתוך קבוצת אמצעי התקשורת המסורתיים, בין העיתונים לטלוויזיה, ובחציית הקבוצות הראשיות: בין ה- Elite newsroom blogsוהעיתונים. בסה”כ, נמצאה הסכמה על זהות הנושאים לסיקור. כלומר, הייתה הסכמה על מה נחשב “חדשותי” בתחום וראוי לפרסום תכוף.

ב-Time series analysis נבחן הסיקור הטכנולוגי המוביל לאורך שנה ונמצא שהסיקור הטכנולוגי בבלוגים מסביר את הסיקור הטכנולוגי באמצעי התקשורת המסורתיים
(F = 2.99 – 5.78, p < 0.05). כלומר, שפעילות הבלוגרים מנבאת את הסיקור שיבצעו העיתונאים המסורתיים. זאת, בעוד שבכיוון הנגדי, הסיקור באמצעי התקשורת המסורתיים לא היווה הסבר מובהק לסיקור בבלוגים (p > 0.05). מכאן, שבתחום הטכנולוגי, התשובה לשאלה “האם אמצעי התקשורת המסורתיים מובילים או עוקבים אחר הפרסומים בבלוגים” היא שאמצעי התקשורת המסורתיים עוקבים אחר הבלוגים ולא להיפך.

סדר היום הרשתי: תוצאות מבחני ה-QAP הכילו מתאמים חזקים, חיוביים ומובהקים עבור הנושאים הטכנולוגיים (r=0.77, p=0.005), החברות (r=0.92, p<0.001) והמוצרים (r=0.74, p=0.03). האופן בו קישרו הבלוגרים בין הנושאים השונים תאם לקישורי הנושאים בתקשורת המסורתית. הוויזואליזציות הציגו את חוזק הקשרים: ככל שהקו המקשר עבה יותר כך הוא מייצג קשר חזק יותר, המתבסס על מספר רב יותר של הופעות משותפות בכותרות הראשיות. התמקדות זו אפשרה לגלות פרטים נוספים על הסיקור התקשורתי. לדוגמא (איור 2), למרות שדירוג המוצרים בתקשורת המסורתית היה אחר, בכותרות המכילות “שמועה” על המוצרים המצב השתנה בהתאמה לדירוג בבלוגים.

איור 2: ויזואליזציית רשתות: שמועות על מוצרים טכנולוגיים

איור 2: ויזואליזציית רשתות: שמועות על מוצרים טכנולוגיים

התנהגויות החיפוש: בזמן שהחיפושים בשתי הקטגוריות הטכנולוגיות (Internet & Telecom Computers & Electronics/) הגיעו יחדיו לשיא (peak) בעקבות עלייה בסיקור החדשותי, השיאים הפכו ליותר משמעותיים בקטגוריית ה-News search. כלומר, התנהגות חיפוש המידע הופיעה על ציר הזמן אחרי פרסום הסיפורים החדשותיים הבולטים. הגולשים עקבו אחר בולטות הנושאים והשתמשו ב-Google לקבלת מידע נוסף. ההסבר לכך יכול להיות שבתחום הטכנולוגי תלוי הקהל במומחים שיציגו את הנושאים ומכאן במה להתעניין.

לאור הממצאים, אובחנו הבלוגרים כ-Early Recognizers בתרשים ארבעת המודלים של הזרימה הדו-שלבית. כמו כן, הודגש תרשים הזרימה השלישי (במסגרת) בו הבלוגרים הם ה-Early Recognizers שיוזמים את תהליך קביעת סדר היום לאמצעי התקשורת המסורתיים.

איור 3: המחשת מודל זרימת המידע על-גבי תרשים ארבעת המודלים של הזרימה הדו-שלבית (Weimann & Brosius, 1994)

איור 3: המחשת מודל זרימת המידע על-גבי תרשים ארבעת המודלים של הזרימה הדו-שלבית (Weimann & Brosius, 1994)

בסדרה של ראיונות עם בלוגרים טכנולוגיים מובילים עלו הטענות הבאות: מספר הידיעות הרב ומהירות פרסומם; היכולת להתמקד בתחום מומחיות מסוים ולהתעמק בו; כתיבתם הגמישה והדעתנית המתמקדת בחוויית המשתמש; וההתייחסות לפיתוחים וסטארטאפים בתחילת דרכם – מובילים יחדיו לכך שהבלוגרים הם הראשונים לזהות מגמות טכנולוגיות, לפני כלי התקשורת המסורתיים. עמדה אחרת טענה שהסיבה שאמצעי התקשורת המסורתיים נוהגים לצטט “לפי הבלוג הטכנולוגי” היא ש”הם לא רוצים לסכן את היוקרה שלהם אם הסיפור לא יתפתח כמו שמצופה או כי מדובר בשמועה. הבלוגרים לא מפחדים לפרסם שמועות – עם הגילוי הנאות שמדובר בשמועה”.

דיון

המחקר הניח, שככלל, למדיה החדשים יש פוטנציאל ביצירת זרימת מידע הפוכה וזאת במיוחד בתחום הטכנולוגי המצריך מומחיות מיוחדת. לאור הממצאים, אופיין תפקידם של הבלוגרים הטכנולוגיים בזרימת המידע: הם מסננים את הנושאים הטכנולוגיים (בולטות הנושאים) ואת הקשרים ביניהם (הסדר הרשתי) ולרוב יוזמים את תהליך קביעת סדר היום עבור אמצעי התקשורת המסורתיים, שמצדם מגבירים את התעניינות הציבור באותם הנושאים.

אלו ממצאים אמפיריים ייחודיים, אשר המחישו שינוי במערך הכוחות בתקשורת וסיפקו תמונה מלאה יותר על האקוסיסטמה של הפצת החידושים בחברה.

מלבד זאת, עלו מהממצאים שתי תופעות נוספות:

  1. “חוק החזקה” נמצא בסיקור הטכנולוגי: מיעוט זכה למרבית העיסוק החדשותי, בעוד שרבים אחרים זכו לסיקור בנפח קטן בהרבה.
  2. עליית “עיתונות המוצרים”. מרבית הפרסומים עסקו בהשקות של מוצרי חומרה/ תכנה. נושאים טכנולוגיים אחרים, כגון צנזורה או סוגיות של פרטיות, היו בתחתית הדירוגים, כלומר, זכו למספר מועט של פרסומים בכל הקבוצות. כתבות מעטות בלבד עסקו בתמונה הרחבה של השפעת הטכנולוגיה על חיינו. בנוסף לכך, בצירי הזמן של המותגים הגדולים, היו אירועים כגון חקירות, פיטורים, כישלונות, אך הם משכו עניין במידה מועטה מאוד.

הממצאים הללו מעידים, כי ייתכן וישנה השפעה חיצונית על העיתונות מצד מערכי יחסי הציבור של החברות הגדולות. “מקהלת התקשורת” אפשרה לחברות אלה לזכות במרבית הסיקור, זאת, על-אף שעל כתבי התחום מוטלת אחריות ציבורית לבקר את התעשייה הטכנולוגית, לסקר את החדשנות במגוון תחומים, ולהציג מידע חדש גם מחברות קטנות ולא פופולאריות. מכאן, הצורך במחקרי המשך לבחינת בניית סדר היום התקשורתי (ה-Agenda Building) (Kiousis, Kim, McDevitt & Ostrowski, 2009) תוך ניתוח ההשפעות החיצוניות על “תקשורת החדשנות”.

ישנה השלכה תיאורטית נוספת, בתחום ה”מאקרו”: תיאוריות תקשורת ההמונים מאותגרות בעידן המדיה החדשים (Chaffee & Metzger, 2001), אך הן שורדות ומסתגלות (Weimann, Weiss-Blatt, Mengistu, Mazor & Oren, 2014). בבסיס המחקר מצויה הטענה כי התיאוריות הוותיקות מצליחות להתאים עצמן לשינויים ומכאן הבחירה בפיתוחים החדשים שלהן לניתוח הסביבה התקשורתית החדשה. בהתאמה, המחקר מציע להרחיב את  השימוש במודל סדר היום הרשתי כפיתוח תיאורטי ומתודולוגי חדש ומבטיח. המחקר סיפק ראיה אמפירית למודל: לא רק הנושאים הטכנולוגיים הבולטים (הרמה הראשונה) עוברים מסדר יום אחד למשנהו, אלא גם הקשרים בין הנושאים (הרמה השלישית) יכולים לעבור בין כלי התקשורת. המסקנה למחקרי ההמשך הנה שהנדבך הרשתי יכול להעשיר את תיאור קביעת סדר היום בכלל ובין אמצעי התקשורת בפרט.

הערות

*ד”ר נירית וייס-בלט, עמיתת מחקר במרכז לחקר האינטרנט באוניברסיטת חיפה ומלמדת בטכניון במרכז הבינלאומי. הדוקטורט, שנכתב בהנחיית פרופ’ שיזף רפאלי ופרופ’ גבי וימן מאוניברסיטת חיפה, אושר בתחילת 2016.

רשימת המקורות

Baram-Tsabari, A. & Segev, E. (2009). Just Google it! Exploring new web-

based tools for identifying public interest in science and pseudoscience. In: Y. Eshet-Alkalai, A. Caspi, S. Eden, N. Geri, & Y. Yair (Eds.), Proceedings of the Chais conference on instructional technologies research 2009: Learning in the technological era. Raanana: The Open University of Israel.

Chaffee, S.H. & Metzger, M.J. (2001). The end of mass communication? Mass

Communication and Society, 4(4), 365-379.

Coleman, R., McCombs, M.E, Shaw, D., & Weaver, D. (2009). Agenda setting.

In: K. Wahl-Jorgensen & T. Hanitzsch (Eds.), The handbook of journalism studies, 147-160. New York: Taylor & Francis.

Estes, A.C. (2011). The tech blogger bubble is here. The Atlantic Wire. (October

2011). Retrieved From: http://bit.ly/2eRxxIW

Gomes, L. (2005). Tech blogs produce new elite to help track the industry’s

issues. The Wall Street Journal. (7 December, 2005). Retrieved from: http://on.wsj.com/2fX2qQr

Groshek, J., & Clough-Groshek, M. (2013). Agenda trending: Reciprocity and

the predictive capacity of social network sites in intermedia agenda

setting across issues over time. SSRN Electronic Journal. Retrieved

from: http://bit.ly/2eij4tb

Guo, L. (2012). The application of social network analysis in agenda setting

research: A methodological exploration. Journal of Broadcasting &

Electronic Media, 56(4), 616-631.

Katz, E. & Lazarsfeld, P.F. (1955). Personal influence: The part played by

people in the flow of mass communications. Glencoe, IL: Free Press.

Kiousis, S., Kim, S.Y., McDevitt, M. & Ostrowski, A. (2009). Competing for

attention: Information subsidy influence in agenda building during election campaigns. Journalism & Mass Communication Quarterly, 86(3), 545-562.

McCombs, M.E. & Reynolds, A. (2009). How the news shapes our civic agenda.

In: J. Bryant, & M.B. Oliver (Eds.), Media effects: Advances in theory and

research (3rd ed.), 1–16. New York: Routledge.

McCombs, M.E. & Shaw, D.L. (1972). The agenda-setting function of mass

media. Public Opinion Quarterly, 36(2), 176-187.

McCombs, M., Shaw, D.L. & Weaver, D.H. (2014). New directions in agenda-

setting theory and research. Mass Communication & Society, 17(6), 781-802.

McCombs, M. & Valenzuela, S. (2014). Agenda-setting theory: The frontier

research questions. In: K. Kenski & K.H. Jamieson (Eds.), The Oxford handbook of political communication, chapter 30. New York: Oxford University Press.

McCracken, H. (2013). PCWorld exits print, and the era of computer magazines

ends. TIME. (11 July, 2013). Retrieved from: http://ti.me/2iaCsXI

Mellon, J. (2014). Internet search data and issue salience: The properties of

Google Trends as a measure of issue salience. Journalism of Elections, Public Opinion & Parties, 24(1), 45-72.

Nordfors, D. (2003). The concept of innovation journalism and a programme for

developing it. VINNOVA Information, VI 2003:5. Also published in Innovation Journalism, 1(1), 1-14.

Nordfors, D. (2009). Innovation journalism, attention work, and the innovation

Economy. A review of the innovation journalism initiative 2003-2009. Innovation Journalism, 6(1), 1-46.

Ripberger, J.T. (2011). Capturing curiosity: Using Internet search trends to

measure public attentiveness. Policy Studies Journal, 39(2), 239-259.

Rogers, E.M. (2003). Diffusion of innovations (5th edition). New York: Free

Press.

Rojecki, A. & Meraz, S. (2016). Rumors and factitious informational blends: The

role of the web in speculative politics. New Media & Society, 18(1), 25-43.

Scharkow, M., & Vogelgesang, J. (2011). Measuring the public agenda using

search engine queries. International Journal of Public Opinion Research, 23(1), 104-113.

Scheitle, C.P. (2011). Googles insights for search: A note evaluating the use of

search engine data in social research. Social Science Quarterly, 92(1), 285-295.

Weaver, D., McCombs, M.E & Shaw, D.L. (2004). Agenda-setting research:

Issues, attributes, and influences. In: L.L. Kaid, (Ed.), Handbook of political communication research. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

Weimann, G. & Brosius, H.B. (1994). Is there a two-step flow of agenda-

setting? International Journal of Public Opinion Research, 6(4), 323-341.

Weimann, G., Weiss-Blatt, N., Mengistu, G., Mazor, M. & Oren, R. (2014).

Reevaluating “The End of Mass Communication?” Mass Communication and Society, 17(6), 803-829.



דילוג לתוכן