基于大數(shù)據(jù)的不同新聞發(fā)布平臺(tái)新聞關(guān)注度對(duì)比研究

徐 勇 宿舜杰 侯林早 李 冕

1(上海報(bào)業(yè)集團(tuán) 上海 200041) 2(上海交通大學(xué)密西根學(xué)院 上海 200240)

0 引 言

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，新聞信息的傳播逐漸從過去以新聞媒體為中心集中發(fā)布和傳播的模式，向終端化、平臺(tái)化的趨勢(shì)發(fā)展[1]。因此，各種基于互聯(lián)網(wǎng)的新聞發(fā)布平臺(tái)代替了傳統(tǒng)的報(bào)紙雜志，成為公眾獲取新聞的主要途徑。對(duì)于網(wǎng)站、微博、APP和微信公眾號(hào)這四種不同的新聞發(fā)布平臺(tái)，它們的使用者群體構(gòu)成及其偏好存在著明顯差異。CNNIC的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，微博的用戶幾乎涵蓋了各個(gè)年齡層，其中20～39歲網(wǎng)民群體占55.5%[2]，而19～30歲的高學(xué)歷人群則是微信使用的主力軍[3]。這些差異也造成了同類新聞在不同發(fā)布平臺(tái)上收獲的關(guān)注度的差異。如果能夠?qū)⒉煌l(fā)布平臺(tái)上各類新聞的關(guān)注度進(jìn)行對(duì)比，即可根據(jù)對(duì)比結(jié)果找出更適合某一平臺(tái)的新聞發(fā)布模式，將有效提升新聞發(fā)布平臺(tái)、以及相關(guān)新聞的關(guān)注度。

新興的新聞發(fā)布平臺(tái)早已引起了研究人員的注意。文獻(xiàn) [4] 做了較為廣泛地調(diào)研，將新興平臺(tái)與傳統(tǒng)平臺(tái)整體進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)而分析網(wǎng)絡(luò)新聞的優(yōu)勢(shì)所在。此外，也有許多研究具體關(guān)注特定平臺(tái)的特征分析，例如專門發(fā)布新聞的媒體以及一些自媒體是如何融入微博和微信這類以分散的用戶為主的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)[5]?？傮w來說，新聞傳播方面的研究更注重對(duì)已有的各種新聞現(xiàn)象做追本溯源的分析，較少使用大量數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)隱含特征。新聞與大數(shù)據(jù)兩者的結(jié)合更多地出現(xiàn)在研究如何利用大數(shù)據(jù)提升某一平臺(tái)新聞推送的用戶體驗(yàn)和效果[6-7]，以及研究大數(shù)據(jù)新聞這一有別于傳統(tǒng)新聞的新型新聞[8-9]。也有一些研究通過大數(shù)據(jù)分析單個(gè)新聞客戶端的運(yùn)營(yíng)發(fā)展模式[10]，而利用大數(shù)據(jù)對(duì)多種新聞發(fā)布平臺(tái)之間進(jìn)行對(duì)比則是較為空白的一個(gè)方面。

本文通過分析上海報(bào)業(yè)集團(tuán)新聞信息傳播系統(tǒng)新聞數(shù)據(jù)庫中記錄采集的各類新聞數(shù)據(jù)，對(duì)同一新聞在不同發(fā)布平臺(tái)上獲得的關(guān)注度做出合理對(duì)比。通過大量數(shù)據(jù)的對(duì)比，本文發(fā)現(xiàn)并總結(jié)了不同的新聞發(fā)布平臺(tái)中隱含的一些規(guī)律和特征，并運(yùn)用這些特征對(duì)各個(gè)新聞發(fā)布平臺(tái)提出有效建議，幫助平臺(tái)優(yōu)化新聞發(fā)布的類別和內(nèi)容。

1 實(shí)驗(yàn)方法

本文首先對(duì)上海報(bào)業(yè)集團(tuán)新聞信息傳播系統(tǒng)新聞數(shù)據(jù)庫所采集的各種新聞數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理和對(duì)比分析。在這一部分，我們會(huì)首先詳細(xì)介紹上海報(bào)業(yè)集團(tuán)新聞信息傳播系統(tǒng)新聞數(shù)據(jù)庫中采集、記錄的新聞相關(guān)數(shù)據(jù)，以及具體數(shù)據(jù)的篩選和處理方式，以便呈現(xiàn)整體的實(shí)驗(yàn)設(shè)置與方法。

1.1 新聞數(shù)據(jù)庫

我們從上海報(bào)業(yè)集團(tuán)新聞信息傳播系統(tǒng)新聞數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)出了分別在網(wǎng)站、微博、APP和微信公眾號(hào)這四個(gè)平臺(tái)上發(fā)布于2017年7月1日至2017年9月30日之間59 966條新聞的相關(guān)數(shù)據(jù)。表1羅列了導(dǎo)出的數(shù)據(jù)中具體包含的信息及舉例。

表1 新聞數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的具體信息

1.2 數(shù)據(jù)處理

在所有信息導(dǎo)出之后，需要從中篩選出可用于實(shí)驗(yàn)的部分并進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)處理。本文的主要目的在于通過對(duì)比不同新聞發(fā)布平臺(tái)上不同種類新聞所獲得的關(guān)注度，從而總結(jié)新聞發(fā)布中具有指導(dǎo)性的規(guī)律和結(jié)果。這一過程中主要包括了兩個(gè)對(duì)比：第一個(gè)對(duì)比是四個(gè)新聞發(fā)布平臺(tái)之間的對(duì)比，另一個(gè)對(duì)比是每一個(gè)平臺(tái)上不同種類新聞關(guān)注度的對(duì)比。根據(jù)這一研究目的，接下來我們將詳細(xì)介紹針對(duì)這兩個(gè)對(duì)比所需要進(jìn)行的數(shù)據(jù)處理過程。

1.2.1 對(duì)比新聞發(fā)布平臺(tái)

此次對(duì)比分析研究的四種新聞發(fā)布平臺(tái)中，顯然新聞網(wǎng)站和微博這兩個(gè)平臺(tái)擁有更多電腦端的使用者，而APP和微信公眾號(hào)這兩個(gè)平臺(tái)上手機(jī)端的使用者占據(jù)了絕大部分的比例。此外，新聞網(wǎng)站和新聞媒體移動(dòng)客戶端APP都是較為正式的新聞媒體發(fā)布平臺(tái)，瀏覽新聞網(wǎng)站或者使用新聞客戶端APP的用戶絕大多數(shù)是以看新聞為主要目的；而微博和微信公眾號(hào)這兩個(gè)平臺(tái)則是用戶日常溝通交流分享信息的衍生平臺(tái)，官方媒體看重其傳播和影響力，因而在這兩個(gè)平臺(tái)上面設(shè)置自己的微博和公眾號(hào)。為了保證對(duì)比的兩個(gè)新聞發(fā)布平臺(tái)之間既有一定的聯(lián)系又有一定的區(qū)別，本文從四個(gè)平臺(tái)兩兩對(duì)比的六種組合中選出了四種組合：(1) 同偏向電腦端的網(wǎng)站和微博之間的對(duì)比；(2) 同偏向手機(jī)端的APP和微信公眾號(hào)之間的對(duì)比；(3) 同為官方新聞媒體的網(wǎng)站和APP之間的對(duì)比；(4) 同為獨(dú)立用戶組織的微博和微信公眾號(hào)之間的對(duì)比。

在明確了對(duì)比對(duì)象之后，需要設(shè)置具體的對(duì)比標(biāo)準(zhǔn)。新聞關(guān)注度在任何兩個(gè)平臺(tái)A、B上的對(duì)比結(jié)果主要是三種：(i) 該新聞在A平臺(tái)上獲得了遠(yuǎn)多于B平臺(tái)的關(guān)注度；(ii) 該新聞在A平臺(tái)上獲得了遠(yuǎn)少于B平臺(tái)的關(guān)注度；(iii) 該新聞在A平臺(tái)和B平臺(tái)上關(guān)注度相差不大。

設(shè)a、b分別為表示A平臺(tái)、B平臺(tái)上關(guān)注度的量化數(shù)據(jù)(例如，比較網(wǎng)站A和微博B這兩個(gè)平臺(tái)，則a可以是網(wǎng)站A渠道上的評(píng)論數(shù)，b可以是微博B渠道上的評(píng)論數(shù))。實(shí)驗(yàn)中我們采取的具體對(duì)比判斷標(biāo)準(zhǔn)可以表示為：

(1)

式(1)計(jì)算了兩個(gè)平臺(tái)上關(guān)注度數(shù)據(jù)的差值占兩個(gè)平臺(tái)上關(guān)注度較小的數(shù)據(jù)的比例。當(dāng)d顯著大于0或小于0時(shí)，說明關(guān)注度數(shù)據(jù)的差值已經(jīng)達(dá)到較小關(guān)注數(shù)據(jù)的若干倍，這就表示二者差距明顯，d的正負(fù)則顯示出具體哪一平臺(tái)關(guān)注度更多。當(dāng)d接近于0時(shí)，說明兩個(gè)平臺(tái)上關(guān)注度數(shù)據(jù)相差不大。在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析中，我們確定了以d>2或d<-2即較大的關(guān)注度數(shù)據(jù)是較小一方的3倍以上作為上述結(jié)果(i)(ii)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，以-0.5

1.2.2 對(duì)比不同種類新聞關(guān)注度

不同種類新聞關(guān)注度的對(duì)比是在不同平臺(tái)之間的對(duì)比的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在選定A、B平臺(tái)以及對(duì)應(yīng)的a、b關(guān)注度數(shù)據(jù)之后，計(jì)算所得的判斷標(biāo)準(zhǔn)d會(huì)在很大的區(qū)間內(nèi)變化。為了更深入地找出潛在規(guī)律，我們借助新聞的標(biāo)題信息和頻道信息，挑選出了四大類新聞：政治政情類(對(duì)應(yīng)頻道如政情、時(shí)政、區(qū)情、環(huán)球政治、中國(guó)政治等)，經(jīng)濟(jì)金融類(對(duì)應(yīng)頻道如財(cái)經(jīng)、創(chuàng)業(yè)、地產(chǎn)、商業(yè)、金融等)，科技教育類(對(duì)應(yīng)頻道如工業(yè)、科技、科教等)和生活時(shí)事類(對(duì)應(yīng)頻道如生活、社會(huì)、時(shí)事等)，將判斷標(biāo)準(zhǔn)d的三種情況分別基于兩個(gè)平臺(tái)上的某一類新聞進(jìn)行討論，最終再匯總結(jié)果并對(duì)比。通過分析不同平臺(tái)上對(duì)不同種類新聞的關(guān)注度特點(diǎn)，本文的實(shí)驗(yàn)會(huì)更全面，從而得出的規(guī)律和結(jié)果也更具說服力。

結(jié)合了新聞發(fā)布平臺(tái)和新聞種類這兩種對(duì)比之后，實(shí)驗(yàn)整體的數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。

圖1 兩種數(shù)據(jù)處理流程

如圖1所示，本文使用了兩種方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。第一種方法在選定對(duì)比平臺(tái)并完成第一次篩選得到有效數(shù)據(jù)后，先根據(jù)投放頻道或標(biāo)題關(guān)鍵字對(duì)新聞種類進(jìn)行篩選(篩選成四類)，再對(duì)每一類新聞根據(jù)判斷標(biāo)準(zhǔn)d的三種情況進(jìn)行分類，然后通過對(duì)比這三個(gè)百分比的數(shù)據(jù)進(jìn)行討論得出結(jié)論。例如，選定APP(a)與微信公眾號(hào)(b)這兩個(gè)平臺(tái)，篩選出所有政治政情類新聞，然后根據(jù)d值進(jìn)行分類。例如，如果d<-2(即APP上關(guān)注度明顯小于微信公眾號(hào))的占政治政情類新聞總量的20%，-0.52的占10%，則可以認(rèn)為政治政情類新聞在微信公眾號(hào)上傳播力更強(qiáng)。第二種方法在選定對(duì)比平臺(tái)并完成第一次篩選得到有效數(shù)據(jù)后，先計(jì)算出各類新聞所占的百分比，再根據(jù)判斷標(biāo)準(zhǔn)d的三種情況進(jìn)行篩選(篩選成三類)，然后對(duì)于每一種情況計(jì)算出各類新聞所占的百分比，通過對(duì)比百分比的上升或下降來得出結(jié)論。例如，選定APP(a)與微信公眾號(hào)(b)這兩個(gè)平臺(tái)，計(jì)算出政治政情類的新聞?wù)既坑行侣劦?0%，然后將全部有效新聞按照d值分成三類。如果在d<-2(即APP上關(guān)注度明顯小于微信公眾號(hào))的所有新聞中，政治政情類新聞的占比是30%，在-0.52的新聞中占比為10%，則也可以得出政治政情類新聞在微信公眾號(hào)上傳播力更強(qiáng)得結(jié)論。 兩種方法的區(qū)別在于數(shù)據(jù)篩選的順序有所區(qū)別，目的是驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)所獲得d值數(shù)據(jù)的可靠性并不受數(shù)據(jù)篩選順序的影響。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

我們使用兩種選取方法對(duì)同一時(shí)間段內(nèi)的新聞數(shù)據(jù)進(jìn)行選取和分析處理。

2.1 新聞分類篩選的數(shù)據(jù)處理

我們將2017.07.01-2017.09.30區(qū)間內(nèi)的共59 966條新聞的詳細(xì)信息和數(shù)據(jù)，按照?qǐng)D1中左側(cè)流程進(jìn)行處理，即：首先按照頻道和關(guān)鍵字等將新聞分為政治政情、經(jīng)濟(jì)金融、科技教育和生活時(shí)事這四類，然后計(jì)算出不同的d值區(qū)間包含的新聞?wù)寄骋活愋侣効偭康谋壤?，由此分析和比較每一類新聞在不同平臺(tái)上的分布。

2.1.1 APP與微信公眾號(hào)的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為APP評(píng)論數(shù)及公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)。原始數(shù)據(jù)中對(duì)于APP平臺(tái)只提供了轉(zhuǎn)載數(shù)和評(píng)論數(shù)，而轉(zhuǎn)載數(shù)并不能很好地反映出新聞關(guān)注度。在公眾號(hào)平臺(tái)上沒有提供評(píng)論數(shù)，只有公眾號(hào)閱讀數(shù)和公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)，其中閱讀數(shù)只要讀者點(diǎn)擊鏈接即會(huì)增加，而點(diǎn)贊數(shù)一定程度上反映了讀者大致認(rèn)真地讀完了文章，因此與APP上評(píng)論數(shù)反映的意義相近。對(duì)7-9月份數(shù)據(jù)的處理結(jié)果由表2所示，其中d>2表示APP評(píng)論數(shù)大于公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)，以此類推。

表2 APP與微信公眾號(hào)對(duì)比

如表2所示，可以對(duì)每一類新聞進(jìn)行單獨(dú)分析。政治政情類新聞在APP和公眾號(hào)上收獲的關(guān)注度分布并不均勻，兩個(gè)平臺(tái)各自都有關(guān)注度較高的一些新聞，但是總體上微信公眾號(hào)平臺(tái)上的關(guān)注度較高。經(jīng)濟(jì)金融類新聞和生活時(shí)事類新聞的總量較多，同時(shí)在APP上的關(guān)注度明顯高于公眾號(hào)，比如：在APP上關(guān)注度高的經(jīng)濟(jì)金融類新聞?wù)歼@個(gè)時(shí)期所有選取出的經(jīng)濟(jì)金融類新聞的半數(shù)左右。而科技教育類新聞總量較少，在公眾號(hào)上有稍高的關(guān)注度。

2.1.2 APP與網(wǎng)站的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為APP評(píng)論數(shù)及網(wǎng)站評(píng)論數(shù)。對(duì)7-9月份數(shù)據(jù)的處理結(jié)果由表3所示，其中d>2表示APP評(píng)論數(shù)大于網(wǎng)站評(píng)論數(shù)，以此類推。

表3 APP與網(wǎng)站對(duì)比

由表3可以看出，四類新聞總量為四個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)中最多，說明APP與網(wǎng)站還是新聞投放的主要平臺(tái)。除了政治政情類新聞之外，其他三類都有近半數(shù)或以上的新聞在-0.5

2.1.3 網(wǎng)站與微博的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為網(wǎng)站評(píng)論數(shù)及微博評(píng)論數(shù)。對(duì)7-9月份數(shù)據(jù)的處理結(jié)果由表4所示，其中d>2表示網(wǎng)站評(píng)論數(shù)大于微博評(píng)論數(shù)，以此類推。

表4 網(wǎng)站與微博對(duì)比

由表4可以看出，網(wǎng)站與微博這兩個(gè)平臺(tái)上對(duì)不同種類新聞的總量較少而且關(guān)注度區(qū)別相對(duì)明顯。四種類型新聞在微博平臺(tái)上的關(guān)注度都相對(duì)較低，以經(jīng)濟(jì)金融和科技教育類最為明顯。經(jīng)濟(jì)金融類和生活時(shí)事類新聞在網(wǎng)站上的關(guān)注度明顯高于微博。政治政情類新聞則相對(duì)比較均衡。

2.1.4 微信公眾號(hào)與微博的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)及微博評(píng)論數(shù)(取點(diǎn)贊數(shù)進(jìn)行分析的理由與2.1.1中相同)。對(duì)7-9月份數(shù)據(jù)的處理結(jié)果由表5所示，其中d>2表示公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)大于微博評(píng)論數(shù)，以此類推。

表5 微信公眾號(hào)與微博對(duì)比

表5中除了政治政情類新聞之外，其他三類新聞在微信公眾號(hào)和微博這兩個(gè)平臺(tái)上所獲的關(guān)注度有很大差異，微博對(duì)這三類新聞的整體關(guān)注度要明顯高于在公眾號(hào)上的關(guān)注程度。而政治政情類新聞在微信公眾號(hào)上更受歡迎。

2.1.5 原始數(shù)據(jù)對(duì)結(jié)果的影響分析

表2至表5中四種新聞最終篩選出的樣本數(shù)量有著十分顯著的特征：生活時(shí)事類新聞的樣本最多，而科技教育類新聞最少。總體來說，媒體在四種平臺(tái)上主要投放的是大眾最感興趣的各種社會(huì)時(shí)事以及比較關(guān)注的金融財(cái)經(jīng)等內(nèi)容，因此政治政情類新聞和科技教育類新聞的樣本較少。

此外，由于對(duì)比的需要，只有同時(shí)投放在多個(gè)平臺(tái)上的新聞才能提供足夠的關(guān)注度數(shù)據(jù)用于進(jìn)一步處理。在分析了新聞數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)后，我們發(fā)現(xiàn)微博平臺(tái)上的新聞大多數(shù)只在微博上投放，而其余三個(gè)平臺(tái)上的新聞則一般會(huì)同時(shí)包含多個(gè)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)記錄。這一特征在表4和表5中尤為明顯：凡是涉及到微博平臺(tái)的對(duì)比，總體的有效樣本數(shù)量明顯下降，因?yàn)榇罅课⒉┢脚_(tái)的新聞樣本在其他平臺(tái)上沒有數(shù)據(jù)，無法進(jìn)行對(duì)比；而科技教育類新聞?dòng)质钦w新聞中的少數(shù)類，因此表4和表5中出現(xiàn)了0%等不合理數(shù)據(jù)。由于原始數(shù)據(jù)庫在新聞投放類別和平臺(tái)上的選擇性，本文對(duì)于科技教育類新聞的分析結(jié)果雖然有可能反映出了部分特征，但波動(dòng)較大，一般性不明顯。

綜上我們可以發(fā)現(xiàn)如下相對(duì)規(guī)律：

1) 政治政情類新聞在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度較高。

2) 經(jīng)濟(jì)金融類新聞在網(wǎng)站和APP平臺(tái)上的關(guān)注度較高。

3) 與經(jīng)濟(jì)金融類新聞?lì)愃疲顣r(shí)事類新聞在公共平臺(tái)(APP和網(wǎng)站)上的關(guān)注度要明顯高于個(gè)人社交傳播平臺(tái)(微信和微博)。

4) 微博與微信公眾號(hào)兩個(gè)平臺(tái)上的新聞投放量相對(duì)較少。

5) 偏向手機(jī)端的APP與偏向電腦端的網(wǎng)站之間的新聞關(guān)注度差別并不明顯。

2.2 各類新聞?wù)急鹊臄?shù)據(jù)處理

我們同樣使用7-9月中的共59 966條新聞，先對(duì)頻道進(jìn)行篩選。我們只保留諸如財(cái)經(jīng)、城事、生活、金融、民生、區(qū)情、時(shí)事、政情、中國(guó)時(shí)政等易于分類的頻道，而類似快訊、精選、頭條、突發(fā)、吐槽、關(guān)注、互動(dòng)等分類不明確的新聞將被剔除。篩選后，剩余新聞數(shù)總量為27 942條。

2.2.1 APP與微信公眾號(hào)的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為APP評(píng)論數(shù)及公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)。7-9月份數(shù)據(jù)的處理結(jié)果由表6所示。以表6為例，首先進(jìn)行第一次篩選，將兩者中的極端值都剔除掉(評(píng)論或者點(diǎn)贊數(shù)小于等于5的，可認(rèn)為是未發(fā)布或者數(shù)據(jù)錯(cuò)誤)。篩選后，共2 260條有效結(jié)果。其中，政治政情類6.4%，經(jīng)濟(jì)金融類22.8%，生活時(shí)事類61.2%，科技教育類9.6%。

然后計(jì)算d值。對(duì)d值分三類進(jìn)行篩選后分析每一類，可以得到如下結(jié)果。

1)d>2(APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù))：共776條。其中，政治政情類7.6%，經(jīng)濟(jì)金融類33.0%，生活時(shí)事類50%，科技教育類9.4%。

2)d<-2(APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù))：共233條。其中，政治政情類4.5%，經(jīng)濟(jì)金融類26.1%，生活時(shí)事類64.3%，科技教育類5.1%。

3) -0.5

表6 APP與微信公眾號(hào)對(duì)比

在對(duì)比中，上升/下降幅度在0～5%的，我們認(rèn)為無顯著變化；上升/下降幅度在5%～20%的，我們認(rèn)為小幅上升/下降；上升/下降幅度在20%以上的，我們認(rèn)為大幅上升/下降。

通過這些對(duì)比分析，我們發(fā)現(xiàn)：

1) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例小幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例大幅下降，科技教育類新聞所占比例無顯著變化。

2) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例大幅下降，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例小幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例大幅下降。

3) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)與微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)接近的情況中，政治政情類的新聞所占比例無顯著變化，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例無顯著變化，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例大幅上升。

由此我們可以得出結(jié)論如下：

1) 政治政情類新聞在APP上的關(guān)注度較高，在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度較低。

2) 經(jīng)濟(jì)金融類新聞在APP上和在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度都較高。

3) 生活時(shí)事類新聞在APP上的關(guān)注度較低。

4) 科技教育類新聞在APP上和在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度相差不大。

2.2.2 APP與網(wǎng)站的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為APP評(píng)論數(shù)和網(wǎng)站評(píng)論數(shù)，數(shù)據(jù)記錄在表7中。將兩者中的極端值都剔除掉之后獲得共5 357條有效結(jié)果。其中，政治政情類2.0%，經(jīng)濟(jì)金融類20.4%，生活時(shí)事類65.6%，科技教育類12%。

計(jì)算d值并進(jìn)行三類篩選后，可以得到如下結(jié)果：

1)d>2(APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于網(wǎng)站評(píng)論數(shù))：共1 044條。其中，政治政情類3.0%，經(jīng)濟(jì)金融類25.0%，生活時(shí)事類62.5%，科技教育類9.5%。

2)d<-2(APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于網(wǎng)站評(píng)論數(shù))：共263條。其中，政治政情類2.9%，經(jīng)濟(jì)金融類27.9%，生活時(shí)事類61.2%，科技教育類8%。

3) -0.5

表7 APP與網(wǎng)站對(duì)比

通過對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn)：

1) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于網(wǎng)站評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例大幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例大幅下降。

2) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于網(wǎng)站評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例大幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例小幅下降，科技教育類新聞所占比例大幅下降。

3) 與總體數(shù)據(jù)相比，在APP評(píng)論數(shù)于網(wǎng)站評(píng)論數(shù)接近的情況中，政治政情類的新聞所占比例小幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例無顯著變化，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例小幅上升。

由此我們可以得出結(jié)論：

1) 政治政情類新聞在APP上和在網(wǎng)站上的關(guān)注度都較高；

2) 經(jīng)濟(jì)金融類新聞在APP上和在網(wǎng)站上的關(guān)注度都較高；

3) 生活時(shí)事類新聞在APP上和在網(wǎng)站上的關(guān)注度相差不大；

4) 科技教育類新聞在APP上和在網(wǎng)站上的關(guān)注度都較低。

2.2.3 網(wǎng)站與微博的對(duì)比

在這個(gè)對(duì)比中，對(duì)比對(duì)象為網(wǎng)站評(píng)論數(shù)和微博評(píng)論數(shù)(如表8所示)。篩選后共有452條有效結(jié)果。其中，政治政情類5.1%，經(jīng)濟(jì)金融類8%，生活時(shí)事類85.8%，科技教育類1.1%。

計(jì)算d值可以得到如下結(jié)果：

1)d>2(網(wǎng)站評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于微博評(píng)論數(shù))：共149條。其中，政治政情類7.1%，經(jīng)濟(jì)金融類9.7%，生活時(shí)事類82.5%，科技教育類0.7%。

2)d<-2(網(wǎng)站評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于微博評(píng)論數(shù))：共24條。其中，政治政情類4.2%，經(jīng)濟(jì)金融類8.3%，生活時(shí)事類83.3%，科技教育類4.2%。

3) -0.5

表8 網(wǎng)站與微博對(duì)比

通過這些對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)：

1) 與總體數(shù)據(jù)相比，在網(wǎng)站評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)大于微博評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例大幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞因樣本過少不做分析。

2) 與總體數(shù)據(jù)相比，在網(wǎng)站評(píng)論數(shù)遠(yuǎn)小于微博評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例小幅下降，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例無顯著變化，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞因樣本過少不做分析。

3) 與總體數(shù)據(jù)相比，在網(wǎng)站評(píng)論數(shù)與微博評(píng)論數(shù)接近的情況中，政治政情類的新聞所占比例無顯著變化，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例無顯著變化，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞因樣本過少不作分析。

由此我們可以得出結(jié)論：

1) 政治政情類新聞在網(wǎng)站上的關(guān)注度較高，在微博上的關(guān)注度較低；

2) 經(jīng)濟(jì)金融類新聞在網(wǎng)站上的關(guān)注度較高；

3) 生活時(shí)事類新聞在網(wǎng)站上和在微博上的關(guān)注度相差不大；

4) 科技教育類新聞因樣本過少不做分析。

2.2.4 微信公眾號(hào)與微博的對(duì)比

最后的對(duì)比對(duì)象為微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)及微博評(píng)論數(shù)(表9)。篩選后共929條有效結(jié)果。其中，政治政情類1.8%，經(jīng)濟(jì)金融類15.4%，生活時(shí)事類80.6%，科技教育類1.4%。

計(jì)算d值的結(jié)果如下：

1)d>2(微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)遠(yuǎn)大于微博評(píng)論數(shù))：共144條。其中，政治政情類2.1%，經(jīng)濟(jì)金融類18.1%，生活時(shí)事類77.7%，科技教育類2.1%。

2)d<-2(微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)遠(yuǎn)小于微博評(píng)論數(shù))：共55條。其中，政治政情類1.8%，經(jīng)濟(jì)金融類11%，生活時(shí)事類83.6%，科技教育類5.5%。

3) -0.5

表9 微信公眾號(hào)與微博對(duì)比

通過這些對(duì)比分析，我們發(fā)現(xiàn)：

1) 與總體數(shù)據(jù)相比，在微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)遠(yuǎn)大于微博評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例小幅上升，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例小幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例大幅上升。

2) 與總體數(shù)據(jù)相比，在微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)遠(yuǎn)小于微博評(píng)論數(shù)的情況中，政治政情類新聞所占比例小幅下降，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅下降，生活時(shí)事類新聞所占比例無顯著變化，科技教育類新聞所占比例大幅上升。

3) 與總體數(shù)據(jù)相比，在微信公眾號(hào)點(diǎn)贊數(shù)與微博評(píng)論數(shù)接近的情況中，政治政情類的新聞所占比例無顯著變化，經(jīng)濟(jì)金融類新聞所占比例大幅上升，生活時(shí)事類新聞所占比例小幅下降，科技教育類新聞所占比例大幅上升。

由此我們可以得出結(jié)論：

1) 政治政情類新聞在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度較高，在微博上的關(guān)注度較低；

2) 經(jīng)濟(jì)金融類新聞在微信公眾號(hào)上的關(guān)注度較高，在微博上的關(guān)注度較低；

3) 生活時(shí)事類新聞在網(wǎng)站上和在微博上的關(guān)注度相差不大；

4) 科技教育類新聞在網(wǎng)站上和在微博上的關(guān)注度都較高。

3 結(jié) 語

在APP平臺(tái)和網(wǎng)站平臺(tái)上，各類新聞的傳播力相差不大。政治政情類新聞都擁有較高的關(guān)注度，經(jīng)濟(jì)金融類新聞也擁有較高的傳播力，而生活時(shí)事類與科技教育類相對(duì)偏低。由于這兩者均是較為正式的傳播平臺(tái)，這樣的結(jié)果是符合預(yù)期的。而在微信公眾號(hào)和微博上，政治政情類新聞關(guān)注度明顯下降，經(jīng)濟(jì)金融類新聞關(guān)注度下降不多，而生活時(shí)事類與科技教育類的關(guān)注度都有一定的增長(zhǎng)(尤其是科技教育類)。由于這兩者都是在社交平臺(tái)上衍生出的信息傳播平臺(tái)，所以傳播的信息更加生活化，也符合相關(guān)預(yù)期。政經(jīng)類的新聞信息內(nèi)容與科教生活活類信息內(nèi)容在不同平臺(tái)間顯示出的關(guān)注度的差別，對(duì)新聞信息提高關(guān)注度、對(duì)其內(nèi)容投放平臺(tái)以及投放形式的選擇，提供了有效幫助。

[1] 李珍暉,朱婷婷.信息擴(kuò)散與內(nèi)容生成:個(gè)性化新聞平臺(tái)發(fā)展研究[J].現(xiàn)代傳播-中國(guó)傳媒大學(xué)學(xué)報(bào),2017,39(3):160-162.

[2] 阿麗艷.微博這么久，你變了沒有？[EB/OL].(2012-09-03).[2017-12-03].http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/fxszl/fxswz/201209/t20120903_36009.htm.

[3] 阿麗艷.是誰鐘愛著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的微產(chǎn)物——微信？[EB/OL].(2013-01-21).[2017-12-03].http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/fxszl/fxswz/201301/t20130121_38606.htm.

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