LR NBS tēli interneta ziņu portālos, militārpersonu un skolēnu publikās (2009)
Author
Petrika, Jurāte
Co-author
Latvijas Universitāte. Sociālo zinātņu fakultāte
Advisor
Skudra, Ojārs
Date
2010Metadata
Show full item recordAbstract
Bakalaura darba tēma ir „LR NBS tēli interneta ziņu portālos, militārpersonu un skolēnu publikās (2009).”. Bakalaura darba mērķis ir ar Semantiskā diferenciāļa, kontentanalīzes un anketēšanas palīdzību noskaidrot, kāds ir LR NBS tēls interneta portālos „Delfi”, „TVnet” un „Apollo” un kāds ir tēls skolēnu un militārpersonu publikās.
Bakalaura darbs sastāv no divām daļām: darba teorētiskās un pētnieciskās daļas. Darba teorētiskajā daļā ir izklāstīta tēla teorija, sīkāk iedziļinoties Klausa Mertena veidotajā tēla koncepcijā, kā arī aprakstītas pētniecības metodes (Semantiskais diferenciālis, kontentanalīze un anketēšana).
Darba empīriskajā daļā sniegts apraksts par LR NBS, tā mērķiem, uzdevumiem un struktūru. Kā arī ir izklāstīti pētījuma rezultāti un secinājumi.
Atslēgvārdi:
1.Nacionālie Bruņotie spēki;
2.Karavīrs;
3.Tēls;
4.Kontentanalīze;
5.Anketēšana;
6.Semantiskais diferenciālis;
7.Internets. The theme of this bachelor’s work is "The Image of the Latvian Armed Forces in news' portals and publics of militaries and students (2009)". The author uses a semantic differential, content analysis, and questionnaires to help in clarifying what is the image of the Armed Forces on the internet news sites "Delfi", "TVnet" and "Apollo" and what is the image of NAF among students and militaries.
The work consists of two parts: the theoretical and research part. The theoretical part in details describes the theoretical aspects of an image, the concept of an image by Klaus Mertens and also looks into the research methods used (semantic differential, content analysis and questionnaire).
The empirical part describes the Latvian Armed Forces, its goals, objectives and structure, besides the results of a research and conclusions are given in this part.
Keywords:
1. National Armed Forces;
2. Soldier;
3. Image;
4. Content analysis;
5. Questionnaire;
6. Semantic differential;
7. Internet.