The Art of Communicating Through Images: A Classification of Persian Memes
محل انتشار: مجله بین المللی علوم انسانی، دوره: 32، شماره: 1
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 55
فایل این مقاله در 28 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_EIJH-32-1_003
تاریخ نمایه سازی: 4 مرداد 1404
چکیده مقاله:
This paper presents a new taxonomy of memes based on a comprehensive analysis of the content, purpose, and discourse characteristics of memes in Persian cyberspace. The taxonomy identifies five main categories of memes: (۱) Visually punctuated memes, which rely on wordplay and visual imagery to create humor, often employing juxtaposition, incongruity, or unexpected combinations of elements; (۲) Culturally Allusive Memes which draw upon shared cultural knowledge, including historical references, literary allusions, or popular cultural tropes, to evoke humor and connect with a specific audience; (۳) Socially Commentative Memes which use humor to critique or comment on social and political issues, often employing satire, irony, or exaggeration to highlight societal ills or promote social change; (۴) Personally Anecdotal Memes which humorously share personal anecdotes or observations, often using relatable experiences to foster connection and shared understanding among viewers; and, (۵) Hybrid Memes defy categorization and combine elements from different categories to create unique and creative expressions. This article also explores the role of memes in the meaning-making of internet humor in Persian cyberspace. Memes, this study shows, are a great way for Iranians to share humor, connect with others, and express their unique culture.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Hosein Moghaddam
PhD Student of Communication, University of Tehran, Tehran.
Ehsan Shahghasemi
Associate Professor, Department of Social Communication, University of Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :