關(guān)于中國網(wǎng)絡(luò)廣告形容詞意象尺度開發(fā)的研究

陳蕾

摘 要：意象尺度（image scale）是指在感性空間下，把使用者或顧客或者觀察者對于分析對象所感覺到的共同感覺用形容詞表現(xiàn)的位置定立圖（positioning map）。

關(guān)鍵詞：意象尺度；中國網(wǎng)絡(luò)；研究

中圖分類號：TM711 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、意象尺度的構(gòu)筑過程由三大階段組成。

第一個階段是按照意象尺度將要被使用的研究對象對意象詞匯（形容詞）的搜集構(gòu)筑階段；第二個階段是通過對意象詞匯的恰當(dāng)性評價的代表詞匯提取工作（通過對意象形容詞間的關(guān)系連接網(wǎng)分析提取代表形容詞）；最后一個階段是通過類似評價用空間構(gòu)造把握代表形容詞的階段（利用多元尺度法等）。在中國網(wǎng)絡(luò)廣告領(lǐng)域中，為了相對成果不足 的on-line網(wǎng)絡(luò)廣告意象測定提取代表形容詞并以這個為基礎(chǔ)構(gòu)筑了意象 尺度。

二、本研究被分為三個大的階段。

第一個階段是在網(wǎng)絡(luò)廣告的領(lǐng)域中按照形容詞的意象尺度來做形容詞pool的階段。第二階段是在形容詞pool中提取代表形容詞的階段。第 三個階段是利用代表形容詞開發(fā)感性空間模型的階段。

通過本研究分析的第一階段再通過Sina， Baidu， Sohu等主要網(wǎng)站 搜集到被執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)廣告。找出對于意象尺度使用的以研究對象為單位 的意象形容詞的pool的接近法分為兩種，一個是從意象需要者的角度從 廣告需要者開始提取形容詞意象，另一個是從意象提供者的角度從廣告 代行社和廣告主提供的形容詞意象中提取的方法。因為這個研究的對象 是廣告copy，所以是從意象提供者的角度提取形容詞。在適當(dāng)期間確認(rèn) 49家公司的全部廣告copy并搜集了廣告copy形容詞。重復(fù)的copy或是全 部內(nèi)容以promotion的方式構(gòu)成的廣告除外。然后從搜集的廣告中搜集 全部形容詞性的詞語。在這一過程中包括的不僅是形容詞性的詞語而且 還包括了名詞性（名詞修飾名詞的情況）和副詞性（具有形容詞意義的 副詞）的詞語，這樣是為了最大限度的減少詞語的流失。隨后，在漢語 大詞典（1998）中確認(rèn)詞性并在形容詞pool里插入了只被認(rèn)定過的形容 詞。

第二個階段是將搜集出來的形容詞進(jìn)行問卷調(diào)查，在讓應(yīng)答者們想 出特定形容詞詞語的時候調(diào)查了被聯(lián)想的形容詞。相反，把從其他形容 詞開始得到很多聯(lián)想或是使有聯(lián)想很多其他形容詞的形容詞作為代表形 容詞。為了這個使用了利用形容詞間的關(guān)聯(lián)程度的網(wǎng)絡(luò)分析法。

第三個階段是為了在空間配置被提取的代表形容詞用多元尺度法測

定了代表形容詞間的類似性距離。多元尺度法的分析利用了SPSS。利用 那結(jié)果以positioning map的形式畫出了意象尺度。

（一）第一階段 形容詞pool構(gòu)筑階段

通過本研究分析的第一個階段并通過Sina， Baidu， Sohu等主要網(wǎng) 站搜集了49家計算機和IT公司被執(zhí)行的網(wǎng)絡(luò)廣告。列出了49家公司。銷 售計算機的26家公司，從2007年5月1日開始到2008年5月1日為止，通過 中國的主要網(wǎng)站執(zhí)行了廣告。其中15家公司是外國公司，11家公司是中 國公司。銷售IT制品的23家公司，在適當(dāng)?shù)钠陂g執(zhí)行了廣告。其中4家 公司是外國公司，19家公司是中國公司。

從這些公司一年間執(zhí)行的顯示形廣告中搜集了出現(xiàn)的詞語。在這一過程中包括的不僅是形容詞性的詞語而且還包括了名詞性（名詞修飾名 詞的情況）和副詞性（具有形容詞意義的副詞）的詞語。隨后，在漢語 大詞典（1998）中確認(rèn)詞性并在形容詞pool里插入了只被認(rèn)定過的形容 詞。

提取過程中提取了很多近似的詞語，研究者任意提取了認(rèn)為有代表 性的詞語。舉例來說，如果來看“意”字的話，有“筆意、有意、無 意、新意、轉(zhuǎn)意、書意、古意、率意、得意、隨意、著意、精意、底 意、心意、用意、運意、刻意、放意、作意”等18個詞語。每個單詞的 意義會有一點不一樣但一般意義沒有大的差異。所以，在這中間研究者 只提取了這18個詞語中被判斷為有代表性的詞“古意”和“隨意”。通 過這個過程可以確定94個形容詞pool。

（二）第二階段 代表形容詞的提取階段

1、連接形容詞間聯(lián)想構(gòu)造分析

本研究中為了把握形容詞詞語間的聯(lián)想構(gòu)造，實行了在想出特定形 容詞的時候記入可以聯(lián)想的形容詞的方式的問卷調(diào)查。還有，以應(yīng)答結(jié) 果為基礎(chǔ)制成了形容詞間的關(guān)系行列。

這個時侯為了避諱分析的可信性而把對于特定形容詞聯(lián)想到的5個以下形容詞的情況除外。對于特定的聯(lián)想組合同樣的應(yīng)答者的數(shù)量少的 情況是因為聯(lián)想的關(guān)系沒有一般性而是反映個人的特性的可能性很高而 被除外了。構(gòu)成了以選定的資料為基礎(chǔ)表現(xiàn)形容詞相互間的關(guān)系有無的 二重性的關(guān)系行列，這里通過連接網(wǎng)分析軟件設(shè)備Ucinet程序來進(jìn)行分 析。

2、代表形容詞的提取

通過連接網(wǎng)分析被分析的主要交點是可以通過個別交點的中央性（centrality）指標(biāo)來分析的，在這里的中央性是指在連接網(wǎng)中位置處于中 間。即，中央性高的交點是在連接網(wǎng)中表現(xiàn)出有人氣或是有大的影響力 的交點。 （2003）是從和中央性概念的權(quán)力和影響力有關(guān)的一個最 常用的指標(biāo)為中心的大多數(shù)經(jīng)驗分析中得到中央性高的個人是具有特別 社會經(jīng)濟地位的人，組織的情況也是中央性越高生存率越高或是企業(yè)成 果越好。中央性指標(biāo)主要以連接中央性（degree centrality）1）和鄰近中央性 （closeness centrality）2） 為主來被使用，連接中央性是表明在連接網(wǎng)中一個 缺點有多少被連接的其他缺點，鄰近中央性是表明一個缺點如果想得 到其他全部缺點需要幾個階段。在這個研究中，為了幫助讀者理解， 在連接中央性的概念中不能使其標(biāo)準(zhǔn)化（normalize）的數(shù)值是以連接程度 （degree）為中心分析的主要形容詞。endprint

分析結(jié)果是在研究對象的形容詞中和其他形容詞的聯(lián)想關(guān)系最多的形容詞是“一流”，和這個形容詞關(guān)聯(lián)的形容詞有“強大”、“高 效”、“無可挑剔”、“先進(jìn)”、“成功”、“完美”、“完備”、 “精湛”、“精致”、“專業(yè)”、“超凡”、“創(chuàng)新”、“最佳”、 “最好”、“出眾”、“卓越”等共16個詞。還有“出眾”、“小巧”、“亮麗”等形容詞和15個其他形容詞有聯(lián)想關(guān)系，然后是說“先 進(jìn)”、“閃耀”、“絢麗”、“卓越”、“強大”、“可靠”等。

（三）第三階段 意象尺度空間模型階段

為了把從以上提取出的10個形容詞配置在空間中，用多元尺度法 測定了代表形容詞間的類似距離。因為代表形容詞有10個所以為了測定 形容詞間的類似性每個應(yīng)答者必須回答的問題有45個，并以在中國山 東省泰安市居住的100名中國人為對象進(jìn)行了問卷調(diào)查。形容詞間的類 似性分為7個等級，用1級為“非常相似”而7級為“非常不相似”來測 定。

多元尺度法的分析是使用的SPSS。分析結(jié)果重要值以在2維的時候 是0.103、在3維的時候是0.101顯現(xiàn)出來雖然不滿意，但是看到了比較良 好的適合度。以下為了解析的方便介紹了2維的情況。

如果看分析對象為10個形容詞的相對位置，“亮麗”、“閃耀”、 “絢麗”等有很近的距離，“一流”、“強大”、“先進(jìn)”、“卓越” 等有比較近的距離。另外，“小巧”和以上兩組形容詞有一定的相隔距 離。

三、結(jié)論和討論

本研究的目的是從on-line顯示的視覺設(shè)計物中獨自開發(fā)對于廣告的copy意象尺度。為了意圖意象集中了中國網(wǎng)絡(luò)廣告中計算機和IT業(yè)的廣 告物。廣告的內(nèi)容因為是廣告主或廣告代行社人為的制作出來的，所以 事實上表現(xiàn)出的主體的精神的心理的存在和廣告意圖是事先就包含著 的。

中國的計算機和IT業(yè)不僅在網(wǎng)絡(luò)上支出最大的廣告費，而且因為作 為網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)的通路和有最密切的關(guān)系，所以以這些為對象做的意象尺 度開發(fā)被判斷為不僅可以對未來廣告關(guān)聯(lián)事業(yè)從事者而且可以對軟件設(shè) 備開發(fā)者們提供重要的基礎(chǔ)資料。

根據(jù)在現(xiàn)有研究中使用的典型意象尺度的開發(fā)過程，第一階段 是通過中國的Sina， Baidu， Sohu等主要網(wǎng)頁以49家計算機和IT公司執(zhí) 行的網(wǎng)絡(luò)廣告為對象提取形容詞并形成形容詞pool。第二階段是實行 以應(yīng)答資料為基礎(chǔ)為了測定連接網(wǎng)分析（Network analysis）中的連接中央 性（centrality）的形容詞間的聯(lián)想測定，那個結(jié)果是提取出了10個代表形 容詞（ “一流”、“出眾”、“小巧”、“亮麗”、“先進(jìn)”、“閃 耀”、“絢麗”、“卓越”、“強大”、“可靠” ）。第三階段是利 用多元尺度法測定10個代表形容詞間的距離，通過直觀的配置于空間中 來完成意象尺度。

（一）第一階段 結(jié)論和討論

本研究在中國IT和計算機廣告copy中提取了94個形容詞意象。相 反， （ 2008）在2007年執(zhí)行的韓國計算機和IT業(yè)的廣 告copy中提取了69個形容詞。與韓國相比，中國的形容詞數(shù)量更多。從 同一產(chǎn)業(yè)日志可以看出在不同的地區(qū)也會有不同的感性意象。因此，存 在同樣的計算機和IT產(chǎn)品日志對于中國人產(chǎn)生反響的獨自的形容詞意象 pool，整理這些可以判斷本研究的意義。

（二）第二階段 結(jié)論和討論

根據(jù)連接網(wǎng)分析在中國和韓國提取了聯(lián)想頻率高的10個形容詞，在本研究中提取的代表形容詞是聯(lián)想的其他形容詞意象出現(xiàn)在從11個到16個間的詞。相反，如果看 （2008）以同樣的產(chǎn)業(yè)為對象在韓國實 行的研究結(jié)果，則是提取了聯(lián)想的其他形容詞意象從最大的8個開始到6 個為止的詞作為代表意象。

這是從漢語字體的歷史性演變中表現(xiàn)出來一個詞有多種意象，出現(xiàn) 了為了和其他人溝通多樣的派生形容詞發(fā)達(dá)起來來支持現(xiàn)有的理論的 結(jié)果。（漢語大詞典，1990）。如果查看漢語大詞典的話可以看出，漢 語一個詞語派生出來的意義的數(shù)量和韓語一個詞語派生出來的意義的 數(shù)量相比可以發(fā)現(xiàn)更多。舉例說明，“清”字的情況，在naver.com里查找的話漢語形容詞有7個，動詞有4個。相反，在韓語大詞典中明亮的 “清”字形容詞有3個。

這樣的結(jié)果看出，中國marketing廣告使用特定形容詞也能使顧客們 有很多聯(lián)想的可能性很高。這個的優(yōu)點是如果萬一有好的聯(lián)想商標(biāo)或制 品可以留下好的影響，但是缺點是沒有表達(dá)廣告主或廣告代行社意圖的 形容詞意象被顧客聯(lián)想到就會有在交流過程中產(chǎn)生不良影響的可能性。

（三）第三階段 結(jié)論和討論

如果看分析對象是10個形容詞的意象尺度的相對位置，左邊的形 容詞有“亮麗”、“閃耀”、“絢麗”、“小巧”4個，右邊有“出 眾”、“一流”、“強大”、“先進(jìn)”、“卓越”、“可靠”6個。還 有“亮麗”、“閃耀”、“絢麗”等有很近的距離，“一流”、“強 大”、“先進(jìn)”、“卓越”等有比較近的距離。另外，“小巧”和以上 兩組形容詞有一定的相隔距離。

全面來看，“時尚”的一個意象是一個不合理的意象，作用上來 看“卓越”的意象中有一個不合理的意象，“小巧”占有意象的一個位 置。下面來看一下小林重順和IRI色像研究所開發(fā)的空間模型的軸名稱 和其他獨自的意象尺度空間模型。小林重順（1998）的對于“色”的意 象尺度具有soft-hard，warm-cool的意象軸。相反，對于配色的意象尺度 IRI的情況是具有soft-hard，dynamic-static的意象尺度軸。但是，中國計 算機和IT業(yè)的意象尺度不是對稱的而是有另外的三個意象群。

（四）貢獻(xiàn)點

本研究在學(xué)術(shù)上有從廣告物提供者的角度以網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)的其中一個核心“計算機和IT業(yè)”為研究對象提取了網(wǎng)絡(luò)廣告市場的意象形容詞的意義。而且在提取形容詞時應(yīng)用了在社會學(xué)或現(xiàn)有的經(jīng)營學(xué)中被應(yīng)用的關(guān) 系連接網(wǎng)分析，并且因為有停留在頻率分析標(biāo)準(zhǔn)或是主觀的詞義分析的 形容詞提取，所以有試圖用新方法論的貢獻(xiàn)點。實際上，可以提供能把 握對于“計算機和IT產(chǎn)業(yè)”的on-line廣告物意象的時間列變化分析和與 競爭社的positioning競爭的基本資料。endprint