基于微博平臺的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑危機(jī)預(yù)警研究

李明　王高飛

摘要：自媒體時代下，信息傳播凸顯出迅速和隱蔽的特點.網(wǎng)絡(luò)口碑預(yù)警變得尤為必要。本文以微博為研究平臺，在詳細(xì)分析微博口碑影響因素和自身屬性的基礎(chǔ)上，運(yùn)用層次分析法建立了微博口碑指標(biāo)體系，進(jìn)而構(gòu)建出微博口碑預(yù)警模型。最后對未來的研究趨勢進(jìn)行展望，以期為網(wǎng)絡(luò)口碑后續(xù)的相關(guān)研究提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：自媒體；微博口碑；口碑預(yù)警；預(yù)警模型

中圖分類號：F270 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1005-913X（2016）08-0042-02

互聯(lián)網(wǎng)時代的到來誕生了許多新興媒體，尤其是自媒體的發(fā)展已然使網(wǎng)民成為信息發(fā)布和傳播的主體。而近些年被互聯(lián)網(wǎng)用戶廣泛使用的微博，在信息的發(fā)布與傳播過程中其地位越來越重要。據(jù)新浪微博數(shù)據(jù)中心統(tǒng)計，截至2015年年末，微博月活躍用戶已達(dá)2.36億，新增用戶為6000萬，日活躍用戶達(dá)到1.06億，新增用戶3200萬。對于政府來講，互聯(lián)網(wǎng)是政府了解社情民意、制定決策的窗口。而對于企業(yè)來講，互聯(lián)網(wǎng)是其正常運(yùn)轉(zhuǎn)的工具，由網(wǎng)絡(luò)平臺挖掘出的數(shù)據(jù)和信息對于企業(yè)的決策起到了舉足輕重的作用。而微博平臺則是其中一種最重要和最具代表性的信息渠道和平臺。微博平臺具備虛擬性、簡明性：時效性、隱蔽性等顯著特點，這使得信息的傳播更為隨意、更為快捷。而也正是由于微博具有的這些特性，容易出現(xiàn)各種背離真相的謠言或帶有挑唆、鼓動的負(fù)面言論，這些都會給企業(yè)的口碑帶來不利的影響，而企業(yè)口碑的好壞幾乎決定了企業(yè)的生死。因此，在自媒體時代如何塑造良好的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)口碑，如何及時的對企業(yè)存在的負(fù)面網(wǎng)絡(luò)口碑進(jìn)行預(yù)警，消除不利于企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)口碑，具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。

一、微博口碑預(yù)警研究現(xiàn)狀

關(guān)于微博口碑傳播的研究，學(xué)者們主要從傳播的相關(guān)理論以及傳播的周期與模型等方面進(jìn)行研究。而國外在這些方面開展的研究較早，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合我國的具體國情將這些相關(guān)理論及模型進(jìn)行優(yōu)化與完善。在理論方面，學(xué)者比較常用的有“沉默的螺旋”理論、“六度分割”理論、“社會網(wǎng)絡(luò)”理論等等，而近些年在研究中常用到的模型主要有Deffuant模型、Sznaid模型、Hegselman-Krase模型等等。而針對網(wǎng)絡(luò)傳播的元胞自動機(jī)傳播模型、“傳染病模型”、基于小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的傳播模型等則是近年國內(nèi)取得的較為典型的研究成果。元胞自動機(jī)主要透過中心元胞來研究其領(lǐng)域權(quán)重及鑒定度對于傳播的作用。傳染病模型能清晰地觀察隨著時間變化網(wǎng)絡(luò)口碑演變過程，并考慮了口碑信息“裂變式”傳播特性及口碑話題的衍生性。小世界網(wǎng)絡(luò)和無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的傳播模型是建立在社會網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上的，具備真實性和聯(lián)系性。微博口碑的傳播模式大多集中在以表征傳播過程及結(jié)構(gòu)的模式，如劉繼等將微博口碑信息傳播模式分為單關(guān)鍵點型、鏈?zhǔn)叫?、多關(guān)鍵點型在傳播效應(yīng)研究方面，主要有聚合效應(yīng)、關(guān)聯(lián)效應(yīng)、從眾效應(yīng)、傳染效應(yīng)、蝴蝶效應(yīng)等，這些效用對于網(wǎng)絡(luò)口碑的傳播過程和演化方向都會有影響。此外，長尾理論、羊群理論、自組織理論、突變理論等也被廣泛地運(yùn)用于口碑傳播規(guī)律特征的研究中，這些理論不斷地豐富口碑傳播的理論體系。

關(guān)于微博口碑演化的研究，由于演變的錯綜復(fù)雜性，不同學(xué)者基于自身的學(xué)科知識，從不同的學(xué)科領(lǐng)域和視角對網(wǎng)絡(luò)口碑的演變規(guī)律進(jìn)行研究。目前，國內(nèi)的部分學(xué)者通過構(gòu)建模型來研究口碑的演變。此外，許多學(xué)者的研究主要集中于口碑的階段劃分，如方付建則將突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)口碑演變分為孕育、擴(kuò)散、變換和衰減4個階段。這類研究主要從網(wǎng)絡(luò)口碑演化周期的角度來分析網(wǎng)絡(luò)口碑從產(chǎn)生到消解的全過程。在口碑監(jiān)測模型方面，王君澤等人在充分考慮微博及意見領(lǐng)袖的特性后，構(gòu)建識別微博意見領(lǐng)袖的多維模型；楊亮等人依據(jù)熱點事件發(fā)生時微博中不斷爆出的相關(guān)情感詞，提出了情感分布語言模型，通過分析相鄰時間內(nèi)語言模型的差異用以發(fā)現(xiàn)熱點事件；蘭月新在突發(fā)事件微博口碑影響趨勢的基礎(chǔ)上，利用微分方程模型研究微博口碑?dāng)U散規(guī)律。指標(biāo)構(gòu)建方面，高承實等在微博信息傳播機(jī)制的基礎(chǔ)上，結(jié)合信息空間模型構(gòu)建了微博口碑的三維空間，運(yùn)用層次分析法，建立了微博口碑監(jiān)測指標(biāo)體系并給出不同指標(biāo)的量化計算方法；王長寧等在分析微博口碑傳播特點的基礎(chǔ)上提出了關(guān)于微博口碑熱度監(jiān)測指標(biāo)，構(gòu)建微博口碑的預(yù)警體系，但該指標(biāo)缺少對口碑傳播的考量。而針對微博口碑的研究主要有：夏雨禾研究了突發(fā)事件中微博輿論的分布形態(tài)、構(gòu)成要素、生成機(jī)制和模式；王長寧等對微博口碑熱度監(jiān)測及預(yù)警的指標(biāo)體系進(jìn)行研究；付宏等研究了微博傳播的演進(jìn)模式；肖凝希研究了在輿論生命周期視角下的微博輿論預(yù)警。相關(guān)文獻(xiàn)查閱結(jié)果來看，網(wǎng)絡(luò)社群突發(fā)口碑預(yù)已引起眾多學(xué)者的關(guān)注，針對微博口碑的研究更多的集中在演化機(jī)制、指標(biāo)預(yù)警指標(biāo)體系等理論探討上，現(xiàn)有的預(yù)警模型多為“預(yù)案一應(yīng)對”模式，不能適應(yīng)動態(tài)演化、爆發(fā)突然的微博口碑實時監(jiān)控、迅速預(yù)警的需求。

二、微博口碑指標(biāo)體系設(shè)計

要建立有效的微博口碑預(yù)警模型，首先要設(shè)計出科學(xué)有效的微博口碑指標(biāo)體系，因此必須要對微博口碑的主要影響因素進(jìn)行深入分析?？梢愿鶕?jù)口碑從產(chǎn)生到消亡的整個生命周期去尋找影響口碑傳播與演化的具體因素有哪些，盡量羅列出所有的影響因素。當(dāng)然，盡管要求要確保口碑預(yù)警指標(biāo)的完整性和準(zhǔn)確性，而事實上要完全包羅所有的影響因素是不可能的，也是不必要的，只要抓住每個生命周期中對口碑影響較大的指標(biāo)即可。本文將微博口碑指標(biāo)體系分為三個層次分別為1個一級指標(biāo)、4個二級指標(biāo)和11個三級指標(biāo)。一級指標(biāo)包含的二級指標(biāo)分別為口碑主題信息u1、口碑發(fā)布者u2、口碑參與者u3、口碑?dāng)U散度u4。二級指標(biāo)包含的三級指標(biāo)分別為發(fā)布載體影響力u11、主題敏感度u12、素材關(guān)注度u13、發(fā)布者影響力u21、發(fā)布者活躍度u22、瀏覽總數(shù)u30、正面回復(fù)數(shù)u32、負(fù)面回復(fù)數(shù)u33、轉(zhuǎn)載總數(shù)u41、傳播方式分布度u42、小傳播媒體重要度u43。（如圖1），該指標(biāo)體系包羅了所有口碑生命周期中的關(guān)鍵影響因素。

三、微博口碑預(yù)警模型

建立一個切實有效的微博口碑預(yù)警模型。本文擬從預(yù)警的前期、中期、后期即從信息的信息采集與挖掘、信息的處理與量化、預(yù)警與可參考方案的三個模塊進(jìn)行。如圖2所示，該研究擬通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取一定量的微博評論作為語料，對選取的評論進(jìn)行信息分析，對信息進(jìn)行分類，對其中的危機(jī)進(jìn)行研判，當(dāng)達(dá)到一定的閾值時則進(jìn)行預(yù)警，預(yù)警的同時采取一定的措施對危機(jī)進(jìn)行處理，如對信息進(jìn)行及時的發(fā)布，并從已有的知識庫尋找可供參考的解決方案，對危機(jī)進(jìn)行處理直至危機(jī)恢復(fù)。若在知識庫中找不到合適的解決方案則研究新方案，然后將產(chǎn)生的新方案匯人知識庫，為以后預(yù)警提供參考。

四、微博口碑預(yù)警的趨勢

本文通過對國內(nèi)外的微博口碑預(yù)警現(xiàn)狀進(jìn)行分析，進(jìn)而利用層次分析法（AHP）建立微博口碑預(yù)警指標(biāo)體系，進(jìn)而在此基礎(chǔ)上構(gòu)建微博口碑預(yù)警模型。而近些年，對于微博口碑預(yù)警具有以下幾個趨勢。

一是捕捉信息能力的提高。及時捕捉到口碑信息，是進(jìn)行微博預(yù)警的前提。隨著大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展，捕捉網(wǎng)絡(luò)信息的能力也在不斷加強(qiáng)，而隨著微博、微信、QQ等自媒體平臺用戶的不斷增多，網(wǎng)絡(luò)口碑信息的捕獲將變得更加簡單。研究者直接從這些網(wǎng)絡(luò)平臺就可以獲取第一手的信息，方便研究者的研究。

二是研究者更注重用戶情感的研究。微博口碑的傳播分為口碑產(chǎn)生期、口碑?dāng)U散期、口碑消退期幾個生命周期，而用戶情感貫穿其中，因此從細(xì)粒度上研究用戶的情感對口碑的重要作用，針對性的采取口碑預(yù)警是今后的一個研究趨勢。

三是口碑預(yù)警水平的提高。當(dāng)前我國微博口碑預(yù)警的研究還處在初期，很多網(wǎng)絡(luò)口碑預(yù)警的方式方法還在研究和實踐中，而隨著相關(guān)研究的不斷深入，信息手段的不斷加強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)口碑預(yù)警的水平定將得到提升。