Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84251
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | สมิทธิ์ บุญชุติมา | - |
dc.contributor.author | ชวพล สัมฤทธิ์ดี | - |
dc.contributor.other | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-05T10:06:44Z | - |
dc.date.available | 2024-02-05T10:06:44Z | - |
dc.date.issued | 2566 | - |
dc.identifier.uri | https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84251 | - |
dc.description | วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2566 | - |
dc.description.abstract | การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษารูปแบบข่าวที่ส่งผลต่อการมีส่วนร่วมของผู้ชมบนยูทูบใช้วิธีการวิเคราะห์เนื้อหาของวิดีโอข่าวบนยูทูบจำนวน 64 คลิป จากสำนักข่าวสื่อกระเเสหลัก สำนักข่าวออนไลน์และสำนักข่าวสื่อสาธารณะ รวม 7 สำนักข่าว ใช้แบบลงรหัส (coding sheet) และคู่มือการลงรหัส (coding manual) ใช้ผู้ลงรหัสจำนวน 3 คน มีการทดสอบความเที่ยงระหว่างผู้ลงรหัสโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์อัลฟ่าของ Krippendorff ค่าความเที่ยงอยู่ระหว่าง 0.80-1 นำเสนอข้อมูลโดยการเปรียบเทียบค่ามัธยฐานและเปอร์เซ็นต์ไทล์รวมถึงการวิเคราะห์ความแปรปรวนของข้อมูล ผลการวิจัยพบว่า รูปแบบการมีส่วนร่วมของผู้ชมต่อข่าวอุทกภัยมี 3 รูปแบบ ได้แก่ 1) การมีส่วนร่วมระดับสูง 2) การมีส่วนร่วมระดับปานกลาง 3) การมีส่วนร่วมระดับต่ำและต่ำมาก ในแต่ละรูปแบบมีองค์ประกอบที่แตกต่างกัน และหากแบ่งตามเนื้อหาสามารถแบ่งได้ 9 รูปแบบ ได้แก่ 1) ข่าวที่มีผลกระทบอย่างรุนแรง 2) การแสดงความเสียใขของผู้ประกาศข่าว 3) ภาพที่สะท้อนถึงความเดือดร้อนของประชาชน 4) ข่าวเกี่ยวกับภัยพิบัติโดยตรง 5) ข่าวเกี่ยวกับการจราจรและการแนะนำในสถานการณ์ฉุกเฉิน 6) การวิจารณ์รัฐบาลและการสัมภาษณ์ฝ่ายค้าน 7) การใช้คำขยายและการสร้างอารมณ์ 8) การนำเสนอภาพลักษณ์เชิงบวกของดาราและบุคคลมีชื่อเสียง 9) การนำเสนอคลิปจากประชาชนและการมีส่วนร่วมของประชาชน โดยแต่ละรูปแบบสร้างการมีส่วนร่วมได้ในลักษณะที่แตกต่างกันไป งานวิจัยนี้ทำให้เห็นถึงความสำคัญของการเลือกองค์ประกอบที่เหมาะสมเพื่อการมีส่วนร่วมของผู้ชม สามารถนำไปใช้เป็นแนวทางในการผลิตเนื้อหาข่าวบนแพลตฟอร์มดิจิทัล | - |
dc.description.abstractalternative | This research aims to study the news formats influencing viewer engagement on YouTube. The methodology involves content analysis of 64 news video clips on YouTube from major news outlets, online news agencies, and public news sources, totaling seven news agencies. Utilizing a coding sheet and coding manual, three coders were employed, and intercoder reliability was tested using Krippendorff's alpha coefficient (with values between 0.80-1). Data presentation involves comparing median values and percentiles, along with variance analysis. The research findings reveal three patterns of viewer engagement with disaster news: 1) high engagement, 2) moderate engagement, and 3) low to very low engagement. Each pattern consists of distinct components, further divided into nine content patterns, such as severe impact news, expressions of sympathy, images reflecting public distress, direct disaster news, traffic, and emergency advice, government criticism and opposition interviews, emotive language and sentiment creation, positive portrayal of celebrities, and citizen-contributed clips and engagement. Each pattern contributes to viewer engagement in different ways. This study shows the value of choosing news components to enhance viewer engagement, giving insights for news reporting on online platforms. | - |
dc.language.iso | th | - |
dc.publisher | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
dc.rights | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
dc.subject.classification | Arts and Humanities | - |
dc.subject.classification | Information and communication | - |
dc.title | การวิเคราะห์เนื้อหาข่าวอุทกภัยภาคใต้ของประเทศไทยในช่วงฤดูมรสุมบนยูทูบ | - |
dc.title.alternative | Content analysis of news reports on YouTube on southern flood during monsoon season in Thailand | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.degree.name | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต | - |
dc.degree.level | ปริญญาโท | - |
dc.degree.discipline | การจัดการความเสี่ยงและภัยพิบัติ | - |
dc.degree.grantor | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย | - |
Appears in Collections: | Grad - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
6380015820.pdf | 9.03 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.