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    傳統(tǒng)新聞媒體微博影響力的評價模型

    2018-01-15 01:22:27武仲元
    科技傳播 2018年1期
    關(guān)鍵詞:主成分分析微博媒體融合

    武仲元

    摘 要 本文以15家傳統(tǒng)媒體的官方微博為研究對象,樣本涉及通訊社、報紙、廣播電視等傳統(tǒng)媒體,選取6項(xiàng)關(guān)鍵性指標(biāo),運(yùn)用SPSS軟件對影響傳統(tǒng)媒體微博影響力的因子做主成分分析,提取了“社交活躍度”和“內(nèi)容生產(chǎn)力”兩個主成分,并由此得到傳統(tǒng)新聞媒體微博影響力的評價模型。

    關(guān)鍵詞 傳統(tǒng)媒體;微博;媒體融合;主成分分析

    中圖分類號 G2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 1674-6708(2018)202-0146-02

    1 研究問題的提出

    在傳統(tǒng)媒體與新興媒體融合發(fā)展的時代背景下,“兩微一端”成為傳統(tǒng)新聞媒體“轉(zhuǎn)戰(zhàn)”新媒體領(lǐng)域的標(biāo)配。然而,隨著微信公眾號的興起和迅猛發(fā)展,曾幾何時影響力如日中天的微博逐漸式微,甚至一度面臨平臺熱度危機(jī)。

    另外,微博仍然因其較之于微信更具媒體屬性,因此許多受眾依舊將微博作為發(fā)布和獲取新聞資訊的重要平臺。目前新浪微博影響力較大,擁有巨大的用戶群。因此,對于通訊社、報紙、廣播、電視等正在積極轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)媒體而言,如何在微博平臺上擴(kuò)大影響力、提升話語權(quán)成為關(guān)鍵。絕大多數(shù)傳統(tǒng)媒體在新浪微博上擁有官方賬號,并且保持一定的發(fā)布數(shù)量。

    由此引出本文的研究問題:如何準(zhǔn)確地衡量和描述傳統(tǒng)媒體在微博上的影響力?

    2 數(shù)據(jù)來源說明

    本文選取目前新媒體排行榜中比較有影響力的“新榜”數(shù)據(jù)中排行前50名的媒體機(jī)構(gòu)微信公眾號中前15位傳統(tǒng)媒體(包括《人民日報》、央視新聞、新華社、《參考消息》、《環(huán)球時報》等)的官方微博(以新浪藍(lán)V認(rèn)證為準(zhǔn))作為研究對象,用八爪魚數(shù)據(jù)采集軟件抓取這15個新浪微博在黨的十九大召開這一重大新聞事件期間(即2017年10月18日到2017年10月25日)7天的發(fā)博數(shù)、評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和點(diǎn)贊數(shù),以及截至2017年10月25日的關(guān)注數(shù)和粉絲數(shù),通過這些來比較研究這15家傳統(tǒng)媒體在微博上的影響力。

    3 研究方法

    本研究使用SPSS23.0軟件進(jìn)行主成分分析,通過計(jì)算將相關(guān)性較高的因子歸為一類,提取主成分替代原始6個變量,從而實(shí)現(xiàn)對指標(biāo)體系的降維,并考察每一個主成分對于微博影響力的作用程度,構(gòu)建傳統(tǒng)媒體微博影響力的評價模型并進(jìn)行模型檢驗(yàn)。

    4 研究發(fā)現(xiàn)及檢驗(yàn)

    4.1 提取主成分并命名

    通過計(jì)算,本研究數(shù)據(jù)KMO檢驗(yàn)值為0.598,對應(yīng)sig值為0.000,提示適合進(jìn)行主成分分析。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,顯示只有前兩個主成分的特征值大于1,而且累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了80.625%,提示本研究提取2個主成分便可比較充分地反映原始數(shù)據(jù)。

    SPSS計(jì)算得出主成分載荷表顯示,關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、平均每條轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、平均每條評論數(shù)和平均每條點(diǎn)贊數(shù)這5個變量在主成分F1中的載荷比較高,因該5個變量均反映了該媒體微博與其粉絲和關(guān)注對象之間的交互行為,因此本文將其命名為“社交活躍度”主成分。日均發(fā)博數(shù)這個變量在主成分F2中的載荷較高,而這個變量則反映了媒體微博的內(nèi)容生產(chǎn)行為,因此,將其命名為“內(nèi)容生產(chǎn)力”主成分。

    4.2 傳統(tǒng)媒體微博影響力排名

    在上述分析的基礎(chǔ)上,首先課利用SPSS軟件計(jì)算得出兩個主成分F1、F2的得分值,然后再通過軟件計(jì)算出主成分綜合得分與各主成分之間的關(guān)系模型[ 1 ],即F=0.7381×F1+0.2619×F2。最后,經(jīng)過計(jì)算,兩個主成分得分和綜合評估得分及排名情況如表1所示。

    從綜合得分和排名來看,《人民日報》位列第一,作為傳統(tǒng)媒體與新興媒體融合的排頭兵和先行者,《人民日報》在新媒體領(lǐng)域的影響力有目共睹,這也可以通過各大微博、微信排行榜榜單數(shù)據(jù)得到印證。

    《央視新聞》《環(huán)球日報》《錢江晚報》《新華視點(diǎn)》《中國日報》綜合得分在平均水平之上,處于第二梯隊(duì),社交活躍度和內(nèi)容生產(chǎn)力也都較靠前。其余9家的微博影響力都在平均水平之下,位于第三梯隊(duì)。

    4.3 模型實(shí)證檢驗(yàn)

    根據(jù)本文得出的綜合排名中前三名為《人民日報》《央視新聞》及《環(huán)球時報》,對照新榜和清博指數(shù)兩個榜單中相對應(yīng)的周榜數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)完全匹配,顯示出本研究所得出的微博影響力指標(biāo)體系具有一定的解釋力,也為進(jìn)一步研究提供依據(jù)和基礎(chǔ)。

    5 研究結(jié)論及討論

    5.1 “內(nèi)容為王”還得“互動跟上”

    許多傳統(tǒng)媒體總是堅(jiān)信“內(nèi)容為王”,因此光顧內(nèi)容生產(chǎn)力的建設(shè),卻忽視了社交媒體的交互屬性,疏于對粉絲的管理和維護(hù)。

    從本研究所得出的微博影響力評價模型中不難發(fā)現(xiàn),“社交活躍度”主成分的影響系數(shù)為0.7381,而“內(nèi)容生產(chǎn)力”主成分的影響系數(shù)為0.2619,這充分說明了傳統(tǒng)媒體的“線上生存”不僅是“內(nèi)容為王”,還得“互動跟上”,注重粉絲的活躍度和交互熱度,這樣才能提升傳統(tǒng)媒體微博的影響力。

    5.2 評論作為二次內(nèi)容生產(chǎn)的重要性

    本研究通過計(jì)算得出兩個主成分的特征系數(shù)。在“內(nèi)容生產(chǎn)力”主成分中可以看到,除了日均發(fā)博數(shù)占比0.713一枝獨(dú)秀外,平均每條評論數(shù)也有0.486的系數(shù),占比位居第二位,這提示了評論在作為二次內(nèi)容生產(chǎn)這一意義上的重要性。

    因?yàn)樵谖⒉┲?,用戶?xí)慣于評論并轉(zhuǎn)發(fā)該條微博,因此用戶如果有精彩的評論,尤其是“意見領(lǐng)袖”的二次加工和分享,往往能夠帶動該條微博在更大和更加異質(zhì)化的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)有效的二級傳播,從而提升該微博的影響力和輻射面。

    5.3 點(diǎn)贊比轉(zhuǎn)發(fā)、評論更有預(yù)測意義?

    本研究通過皮爾森相關(guān)性檢驗(yàn),得到平均每條轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、平均每條評論數(shù)、平均每條點(diǎn)贊數(shù)三個變量與綜合得分的相關(guān)系數(shù)分別為0.875、0.856和0.920,提示點(diǎn)贊數(shù)更能敏銳地預(yù)測微博的整體影響力。

    拋開網(wǎng)絡(luò)水軍惡意刷數(shù)據(jù)的因素來看,筆者假設(shè),這一數(shù)值的高相關(guān)性,可能與新浪微博限制了每個賬號對每條微博最多只能點(diǎn)贊一次的規(guī)則有關(guān),這一規(guī)則在一定程度上過濾了來自水軍的“互動水分”,相對準(zhǔn)確地反映了粉絲的“社交活躍度”。當(dāng)然,這一數(shù)據(jù)是否具有實(shí)際意義還值得實(shí)踐者們進(jìn)一步的論證。

    參考文獻(xiàn)

    [1]孫江華,張殊.基于主成分分析和聚類分析的傳統(tǒng)報紙微博影響力研究[J].現(xiàn)代傳播-中國傳媒大學(xué)學(xué)報,2015,37(4):141-143.

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