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    微博大V概念的量化研究

    2018-06-19 03:19:20西南民族大學(xué)陳永波
    電子世界 2018年11期
    關(guān)鍵詞:字母數(shù)量對(duì)象

    西南民族大學(xué) 陳永波

    微博(Weubo),是微型博客簡(jiǎn)稱(chēng),屬于博客的一種,它是一種通過(guò)關(guān)注機(jī)制分享簡(jiǎn)短實(shí)時(shí)信息的廣播式的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。微博的起源是2006年由博客技術(shù)先驅(qū)blogger創(chuàng)始人創(chuàng)建的新興公司Obvious推出的大微博服務(wù),即最早也是最著名的微博Twitter。我國(guó)的微博開(kāi)始發(fā)展,是在2007年由校內(nèi)網(wǎng)起家的王興,創(chuàng)立了中國(guó)第一家?guī)в形⒉┥实纳缃痪W(wǎng)絡(luò)飯否網(wǎng)。在此之后,各大公司相繼推出類(lèi)似微博或者微博服務(wù),比較著名的有新浪微博、騰訊微博、網(wǎng)易微博、搜狐微博等。微博作為一種新型的社交平臺(tái),用戶(hù)可以使用圖片、文字、視頻等形式,發(fā)布自己的所見(jiàn)、所聞和所想,因其便捷和實(shí)時(shí)的特點(diǎn),受到廣大用戶(hù)的喜愛(ài)。

    “根據(jù)最新統(tǒng)計(jì),我國(guó)新浪、騰訊等103家微博網(wǎng)站的用戶(hù)賬號(hào)總數(shù)已達(dá)12億個(gè),比較活躍的用戶(hù)帳號(hào)超過(guò)1.4億個(gè),對(duì)于賬號(hào)用戶(hù),一般來(lái)說(shuō)“粉絲”(聽(tīng)眾)數(shù)大于10萬(wàn)的稱(chēng)為大V。目前我國(guó)大陸境內(nèi)微博網(wǎng)站用戶(hù)中,擁有10萬(wàn)以上粉絲的大V超過(guò)1.9萬(wàn)個(gè),100萬(wàn)以上的大超過(guò)3300個(gè),1000萬(wàn)以上的大V超過(guò)200個(gè)?!盵1]根據(jù)由新浪數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《2017微博用戶(hù)發(fā)展報(bào)告》,截止到2017年9月,微博月活躍用戶(hù)共3.76億,與2016年同期相比增長(zhǎng)27%,其中移動(dòng)端占比達(dá)92%;日活躍用戶(hù)達(dá)到1.65億,較去年同期增長(zhǎng)25%。由此可見(jiàn),微博用戶(hù)的數(shù)量正在不斷增加。在某些包裝大V的宣傳文案中,可以看到這樣的比喻“想知道都市報(bào)的威力嗎?只要你的粉絲數(shù)超過(guò)10萬(wàn),想知道擁有全國(guó)性報(bào)紙閱讀量的感覺(jué)嗎?只要你的粉絲數(shù)超過(guò)100萬(wàn),想知道被電視臺(tái)觀眾關(guān)注的體驗(yàn)嗎?只要你的粉絲數(shù)超過(guò)1000萬(wàn),加入我們,我們來(lái)幫助你!”微博大V擁有眾多粉絲,掌握著話(huà)語(yǔ)權(quán),每發(fā)布一條微博,評(píng)論一件事或者點(diǎn)贊某一事件的微博,會(huì)被大量用戶(hù)得知,對(duì)某些事件甚至?xí)a(chǎn)生決定性的作用。在現(xiàn)有的研究中,主要是對(duì)大V在構(gòu)建良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,提出有效的措施,對(duì)微博大V這個(gè)概念的界定,沒(méi)有從量化的角度進(jìn)行探究。本文的重點(diǎn)是構(gòu)建一個(gè)量化體系,來(lái)對(duì)“微博大V”這個(gè)概念,進(jìn)行量化的研究。

    1 概述

    在通常的情況下,一個(gè)人的信息在社交平臺(tái)中的信息越完整準(zhǔn)確,我們就會(huì)相應(yīng)地給予給多的關(guān)注。“V”這個(gè)字母,在社交平臺(tái)上分析來(lái)看,主要包含兩層含義,第一層含義是“Verified”,即已經(jīng)證實(shí)的,例如,在微博中當(dāng)某位用戶(hù)或者機(jī)構(gòu)滿(mǎn)足一定的條件就可以申請(qǐng)“加V”,認(rèn)證通過(guò)之后,該用戶(hù)機(jī)會(huì)獲得一個(gè)V標(biāo)志,表明認(rèn)證通過(guò),該用戶(hù)或者機(jī)構(gòu)得到微博服務(wù)商的確認(rèn)。第二層含義是“Very important people”,在英文的翻譯中,可以解釋為“非常重要的人”、“貴賓”、“重要人士”等。在微博大V概念的界定上,有些學(xué)者認(rèn)為“微博大V,是指那些注冊(cè)后經(jīng)微博服務(wù)商實(shí)名認(rèn)證、在微博上活躍、擁有大量粉絲且社會(huì)影響力較大的用戶(hù)”。[2]這是一非量化的界定,為了更好地對(duì)“微博大V” 這個(gè)概念進(jìn)一步探究,應(yīng)該從多個(gè)方面思考,構(gòu)建一個(gè)客觀合理的量化體系。

    2 量化體系的構(gòu)建

    2.1 量化指標(biāo)的研究和選取

    (1)加V認(rèn)證

    想要成為大V,申請(qǐng)加V是非?;A(chǔ)的一步。因此,我們可以將是否申請(qǐng)加V,作為一個(gè)量化指標(biāo),用字母s表示。

    (2)粉絲數(shù)量

    在研究某一位用戶(hù)是否是微博大V時(shí),不得不談到的一點(diǎn)是粉絲數(shù)量,粉絲數(shù)量在衡量某個(gè)用戶(hù)是否是大V上,占有重要的比重,可以將其作為第二個(gè)指標(biāo),用字母f表示。

    (3)活躍度

    某用戶(hù)已經(jīng)申請(qǐng)加V,并且擁有一定數(shù)量的粉絲,但是該用戶(hù)活躍度非常低,那么該用戶(hù)就是微博大V嗎?并不一定。在這兩個(gè)指標(biāo)的基礎(chǔ)上,我們應(yīng)該考慮的是該用戶(hù)的活躍度,“活躍度”是一個(gè)非定量的指標(biāo),應(yīng)該選取一個(gè)定量的指標(biāo),來(lái)將其替代。談?wù)摶钴S度時(shí),微博用戶(hù)首先想到是,某個(gè)大V是否更新了微博。因此,將一周內(nèi)平均每天更新微博的數(shù)量作為第三個(gè)指標(biāo),用字母g表示。

    (4)影響力

    加V認(rèn)證、粉絲數(shù)量、活躍度,已經(jīng)有這三個(gè)作為前提,就要研究微博大V在微博社交平臺(tái)中,最具有研究意義也是諸多學(xué)者研究的因素即影響力。同“活躍度”這個(gè)非定量的指標(biāo)類(lèi)似,“影響力”也是一個(gè)非定量的指標(biāo),同樣應(yīng)該選擇其它的指標(biāo)來(lái)近似的替代。轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊,在傳播信息和增加影響力上,起到非常大的作用。所以,將“轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量”、“評(píng)論數(shù)量”、“點(diǎn)贊數(shù)量”作為量化體系的第四、五、六個(gè)指標(biāo),分別用字母z、p、d表示。

    2.2 量化指標(biāo)的處理

    在前面的工作中,已經(jīng)選取出構(gòu)建量化體系的指標(biāo),但是沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行量化處理,在本節(jié),首先選取量化處理指標(biāo)的研究對(duì)象,然后搜集樣本數(shù)據(jù),完成量化工作。

    (1)研究對(duì)象的選取

    隨著新浪微博用戶(hù)的不斷增加,內(nèi)容的不斷迭代更新,微博大V的類(lèi)型各不相同,多種多樣。本著客觀、全面、準(zhǔn)確、合理的原則,選擇多個(gè)領(lǐng)域和多種類(lèi)型的十位用戶(hù),作為研究對(duì)象。用戶(hù)昵稱(chēng)分別是“努力努力再努力X”、“共青團(tuán)中央”、“聯(lián)合國(guó)”、“回憶專(zhuān)用小馬甲”、“德卡先生的信箱”、“二更視頻”、“麥家”、“全球經(jīng)典音樂(lè)”、“耳帝”、“好游戲大玩家”。

    (2)數(shù)據(jù)的采集及處理

    在指標(biāo)和研究對(duì)象選擇結(jié)束之后,將會(huì)對(duì)用到的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

    a.加V認(rèn)證

    截止到2018年5月10日,選取的對(duì)象中,每一個(gè)研究對(duì)象都已經(jīng)完成加V認(rèn)證。

    b.粉絲數(shù)量

    截止到2018年5月10日,選取的10位研究對(duì)象,粉絲數(shù)量如下。“努力努力再努力X”約為2961(萬(wàn))、“共青團(tuán)中央”約為579(萬(wàn))、“聯(lián)合國(guó)”約為833(萬(wàn))、“回憶專(zhuān)用小馬甲”約為2958(萬(wàn))、“德卡先生的信箱”約為769(萬(wàn))、“二更視頻”約為868(萬(wàn))、“麥家”約為636(萬(wàn))、“全球經(jīng)典音樂(lè)”約為235(萬(wàn))、“耳帝”約為788(萬(wàn))、“好游戲大玩家”約為159(萬(wàn))。

    將十位大V的粉絲數(shù)量相加求均值,得到的微博大V平均粉絲數(shù)量是:1078.6萬(wàn)。

    c.平均每天更新微博的數(shù)量

    在2018年4月30日到2018年5月6日,這一周的時(shí)間內(nèi),各位大V的每天平均更新微博數(shù)量?!芭ευ倥”約為1、“共青團(tuán)中央”約為23、“聯(lián)合國(guó)”約為1、“回憶專(zhuān)用小馬甲”約為7、“德卡先生的信箱”約為5、“二更視頻”約為6、“麥家”約為1、“全球經(jīng)典音樂(lè)”約為6、“耳帝”約為2、“好游戲大玩家”約為3。

    將每天更博數(shù)量相加,再除以研究對(duì)象個(gè)數(shù),得到一位微博大V,平均每天更新微博數(shù)量的參考值,用字母gc表示,計(jì)算后的值約為6。

    d.影響力

    將每位大V從2018年4月30日到2018年5月6日所發(fā)微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到平均每條微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量。所得到的結(jié)果如表1所示。

    表1 平均每條微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量

    將十位微博大V的平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量,分別相加,再除以研究對(duì)象的個(gè)數(shù),得到轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、評(píng)論數(shù)量、點(diǎn)贊數(shù)量三個(gè)指標(biāo)的參考值分別用字母zc,pc,dc表示。

    經(jīng)過(guò)計(jì)算后,zc的值約為30萬(wàn),pc的值約為3萬(wàn),dc的值約為3.9萬(wàn)。

    2.3 評(píng)價(jià)函數(shù)的建立

    經(jīng)過(guò)前面的工作,創(chuàng)建評(píng)價(jià)函數(shù) y = s+f+g+z+p+d,假定每一項(xiàng)分?jǐn)?shù)的滿(mǎn)分為5分,由評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算出的滿(mǎn)分為30分,根據(jù)最后計(jì)算出的分?jǐn)?shù)(計(jì)算方式見(jiàn)表2),根據(jù)不同的分?jǐn)?shù)段,我們?cè)O(shè)定0-10分是小V,11-20分是中V,21-30分是大V,對(duì)微博用戶(hù)的等級(jí)進(jìn)行劃分。

    表2 每一項(xiàng)得分的計(jì)算方式

    根據(jù)前面的數(shù)據(jù),計(jì)算得出的每一項(xiàng)指標(biāo)的參考值,在評(píng)價(jià)一個(gè)賬號(hào)是否是大V時(shí),首先統(tǒng)計(jì)一周的平均數(shù)據(jù),然后可以采用如表2的方式,來(lái)計(jì)算各項(xiàng)的得分,將每項(xiàng)分?jǐn)?shù)相加,再根據(jù)大V的等級(jí)劃分,就可以知道該用戶(hù)屬于哪一等級(jí)的微博大V。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    微博因?yàn)樾畔鞑サ目焖傩院土炎冃裕蔀橐粋€(gè)集輿論、教育、娛樂(lè)、等為一體的信息爆發(fā)平臺(tái),微博大V是具有大量粉絲數(shù)量和強(qiáng)大話(huà)語(yǔ)權(quán)的用戶(hù),在議程的形成和傳播過(guò)程中,起著重要的作用。因此,微博大V的研究在構(gòu)建合理和客觀的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)中,具有重要意義。本文所構(gòu)建的微博大V概念的量化體系,所提出的評(píng)價(jià)函數(shù),可以便于學(xué)者從量化的角度,去研究微博大V的概念。

    [1]謹(jǐn)防大V變大謠[N].人民日?qǐng)?bào),2013-08-26.

    [2]張芳.大V微博傳播研究[J].西部廣播電視,2016(5):29-30.

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