基于可視化的中國氣象微博現(xiàn)狀與預(yù)警機制研究

蘇 文

一、氣象微博研究問題與文獻綜述

俗語云：“天有不測風云”，變幻莫測的氣象影響著人們生存和發(fā)展的方方面面。我國幅員遼闊，人口眾多，各種類型的氣象災(zāi)害頻發(fā)。氣象災(zāi)害時刻考驗著政府及有關(guān)部門的應(yīng)對能力。為了將氣象災(zāi)害的破壞程度降到最低，除了在災(zāi)害發(fā)生時及時指導(dǎo)民眾正確避險外，還要求政府建立高效而快捷的氣象災(zāi)害預(yù)警發(fā)布機制。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，新媒體興起，通過網(wǎng)絡(luò)進行實時播報逐漸成為氣象災(zāi)害預(yù)警的新形式。在這樣的背景下，越來越多的氣象局開始在微博上開設(shè)賬號，進行氣象預(yù)報與災(zāi)害預(yù)警。自2010年11月深圳市氣象局最早開設(shè)了氣象微博“深圳天氣”后，我國各省市紛紛設(shè)立了氣象微博，至今已逾七年。但這些官方氣象微博是否形成了有效的信息傳播與災(zāi)害預(yù)警機制，卻仍鮮有相關(guān)的實證研究。本文對全國氣象微博進行了初步的統(tǒng)計，并以“深圳天氣”為例，利用描述性統(tǒng)計與數(shù)據(jù)可視化方法對氣象微博的預(yù)警信息傳播與聯(lián)動機制進行分析，試圖彌補這一研究領(lǐng)域的缺失。

回顧文獻，關(guān)于自然災(zāi)害的預(yù)警信息，我國學(xué)者積累了許多相關(guān)的研究。特別是圍繞著這些年相繼出現(xiàn)的汶川大地震、青海玉樹地震、四川雅安地震等重大自然災(zāi)害，學(xué)者們從不同層面對災(zāi)害預(yù)警信息機制展開了研究，對預(yù)警機制存在的問題和對策有較多貢獻。但在自然災(zāi)害中關(guān)于氣象傳播的研究相對較少，現(xiàn)有的研究經(jīng)過整理大體可以分為三大類。一是對傳統(tǒng)媒體氣象傳播的研究；二是關(guān)于氣象新聞寫作、廣播播報等方面的技術(shù)性指導(dǎo)文章；三是對新媒體下氣象傳播的探討。新媒體的氣象傳播研究還可以進一步分為兩類：一是對新媒體氣象傳播的優(yōu)勢與現(xiàn)狀的論述，二是分析在具體的氣象災(zāi)害中新媒體的應(yīng)用。

本研究在以上的氣象傳播研究體系中屬于新媒體下的氣象傳播研究。雖然我國關(guān)于氣象傳播研究已有前期積累，但關(guān)于新媒體的氣象傳播研究仍處于起步階段，新媒體氣象傳播的文獻十分有限。如陳靜等(2008)分析了廣東省天氣短信服務(wù)平臺在2008年雪災(zāi)應(yīng)急服務(wù)中的作用，[1]謝坤和陳申鵬(2015)比較了“深圳天氣”官方微博和微信在氣象服務(wù)中的不同作用，[2]謝勇等(2016)通過對2015年一次臺風天氣過程和兩起熱點事件的跟蹤報道分析了“吉林氣象”的傳播效應(yīng)和未來的發(fā)展前景。[3]但在這些研究中很多是基于案例的分析，基于定量的新媒體氣象傳播研究則鳳毛麟角。其中有如劉馨澤等(2014)對2012年“東莞天氣”在重大天氣過程服務(wù)中發(fā)布的微博條數(shù)、平均評論數(shù)、平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)以及周變化、時變化及相關(guān)的要素的統(tǒng)計分析。[4]

回顧現(xiàn)有文獻可以發(fā)現(xiàn)，作為傳播學(xué)與氣象學(xué)的分支，氣象傳播領(lǐng)域仍存在著一些不足亟待完善。一是對新舊媒介研究的嚴重失衡，缺少對新媒體氣象傳播的研究。二是研究內(nèi)容出現(xiàn)同質(zhì)化現(xiàn)象。特別是對于氣象傳播寫作與播報等技術(shù)性操作的論文過于雷同，新媒體氣象傳播研究又多為對優(yōu)勢與現(xiàn)狀的概要性論述。三是實證研究很少，對氣象災(zāi)害傳播機制與效果的實證研究存在著很大空白。四是研究隊伍結(jié)構(gòu)不合理。目前氣象傳播研究的作者多是各地方氣象局的研究人員，同時刊載這些研究的期刊也都是《廣東氣象》《氣象研究與應(yīng)用》等氣象局與氣象學(xué)會主辦的雜志，幾乎沒有發(fā)表于傳播類學(xué)術(shù)期刊的文章。這樣的研究現(xiàn)狀不可避免地造成了研究視角的偏失，這一領(lǐng)域急需傳播學(xué)界的重視與專家學(xué)者的加入。

二、中國氣象微博發(fā)展現(xiàn)狀

為了對我國氣象微博的發(fā)展現(xiàn)狀進行論述，我們在新浪微博中輸入“氣象”與“天氣”關(guān)鍵詞，并選擇有機構(gòu)認證的用戶，最終得到了省市區(qū)氣象局(臺)或氣象服務(wù)中心的220個官方微博。接著從2016年1月1日—2018年1月1日對我國34個省級行政單位(23個省、5個自治區(qū)、4個直轄市、2個特別行政區(qū))的氣象局微博進行監(jiān)測與統(tǒng)計。

(一)中國氣象微博開設(shè)現(xiàn)狀

截至2018年1月1日，除了臺灣(省)、澳門、香港特別行政區(qū)外，我國其他31個省級行政單位都開設(shè)了氣象微博。根據(jù)監(jiān)測自2016年1月1日至2018年1月1日的關(guān)注用戶數(shù)，我們將31個省級行政單位的氣象局微博排列如表1所示。根據(jù)表1，2016年到2018年兩年間省級氣象微博關(guān)注用戶數(shù)都有明顯增長，其中北京、廣東、上海、黑龍江、安徽的氣象微博關(guān)注用戶數(shù)增長最為明顯，特別是北京市氣象微博關(guān)注用戶數(shù)翻了一倍。同時，北京、天津、上海、重慶四大直轄市的氣象微博的關(guān)注用戶數(shù)都排到了省級行政單位氣象微博的前10名。這些數(shù)據(jù)表明，省級行政單位的氣象微博的信息發(fā)布機制已經(jīng)基本建立，但個別省份如山東*2013年至今未更新，最新微博為2013年1月8日。、西藏等地區(qū)的微博影響力還較小。

同時，各個省內(nèi)的省級市、地級市也開設(shè)了相應(yīng)的氣象微博。我們首先統(tǒng)計了23個省和5個自治區(qū)地級市氣象微博的開設(shè)個數(shù)。根據(jù)2016年1月至2018年1月的監(jiān)測與統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2016年1月江蘇省與廣東省的地級市氣象微博數(shù)量最多，之后四川省與河南省的地級市氣象微博也迅速設(shè)立，截止到2018年1月廣東省(21個地級市)、四川省(18個地級市)、河南省(17個地級市)、江蘇省(16個地級市)四個省份為我國地級市開設(shè)氣象微博最多的省份。

表1 省級行政單位氣象微博關(guān)注用戶數(shù)排名 (單位：萬人)

注：西藏氣象微博關(guān)注用戶數(shù)未達萬數(shù)量級，以“—”顯示。

但每個省份的地級市個數(shù)不盡相同，有些省份地級市數(shù)量不多，因此覆蓋率更能說明地級市微博的建設(shè)情況。于是我們進一步對地級市微博的覆蓋率進行可視化。截至2018年1月除了湖南、湖北、西藏、山東、海南的覆蓋率低于60%外，其他省份大部分地級市氣象局(氣象服務(wù)中心)都開設(shè)了氣象微博，除了貴州、廣西、江蘇、福建在2016年就達到了地級市氣象微博全覆蓋外，經(jīng)過兩年的發(fā)展，廣東、貴州、江西、江蘇、廣西、河北、福建、山西、陜西、四川、遼寧、新疆、青海等省份也實現(xiàn)了地級市氣象微博全覆蓋。這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，我國大部分省份的地級市氣象局也都設(shè)立起了官方微博提供氣象傳播服務(wù)。

(二)氣象微博信息發(fā)布情況

為了了解氣象微博的信息發(fā)布情況，我們統(tǒng)計了各省氣象局微博的信息發(fā)布數(shù)量，如表2所示。值得注意的是，內(nèi)蒙古、寧夏、西藏、山東等自治區(qū)、省的氣象微博信息發(fā)布量嚴重不足，排在其他省級行政單位氣象微博之后，結(jié)合圖1，這些地區(qū)同時也是省內(nèi)地級市氣象局微博覆蓋較少的地區(qū)。特別是西藏的氣象微博雖然于2011年建立，但其第一條微博的發(fā)布時間在2015年2月，至2018年1月只發(fā)布了724條微博信息，比西部其他省的氣象局發(fā)布的信息要少得多。此外，山東作為人口大省，省氣象微博的關(guān)注用戶數(shù)與微博數(shù)、地級市氣象微博的個數(shù)與覆蓋率均遠低于其他省份。通過調(diào)查，其省氣象微博的信息發(fā)布截止到2013年1月，信息數(shù)量僅為136條，排在所有省份之后，氣象微博建設(shè)缺乏持續(xù)性。

表2 省級行政單位氣象微博發(fā)信數(shù)排名 (單位：千條)

我們進一步對各省氣象微博的信息發(fā)送形式與用戶的轉(zhuǎn)發(fā)量進行了分析。從信息發(fā)送形式來看，大多數(shù)省氣象微博都配有圖片、照片或鏈接，但也有個別省份的氣象微博發(fā)布方式仍采取較為單調(diào)的文本形式，僅僅是天氣預(yù)報的電子版，難以引起用戶的關(guān)注與興趣，轉(zhuǎn)發(fā)量和評論更是接近零。相反，廣東、黑龍江、安徽等省的氣象微博發(fā)布的信息多采用對話的口吻，配合活潑風趣的動態(tài)表情形式，平時也注意分享一些有價值的信息和轉(zhuǎn)發(fā)與網(wǎng)民有關(guān)的熱門微博，或者舉辦一些有獎競猜活動等。這些微博賬號合理地利用了新媒體互動性強的優(yōu)勢，注重信息發(fā)布的實用性與互動性，往往有較多的轉(zhuǎn)發(fā)量與評論數(shù)，不僅傳遞了氣象信息，達到較高的用戶粘性，也為突發(fā)的災(zāi)害預(yù)警打下了受眾基礎(chǔ)。

三、氣象災(zāi)害預(yù)警信息傳播機制

從全國的氣象微博發(fā)展現(xiàn)狀來看，廣東省是氣象微博較為健全的省份。廣東除了省氣象微博外還有2個省級市(廣州、深圳)、19個地級市氣象微博，覆蓋率達到100%。全省21個省地級市的氣象微博的關(guān)注人數(shù)平均達到37.6萬人，位列所有省級行政單位的氣象微博之首。其中“深圳天氣”為深圳市的氣象微博，成立于2010年11月，是我國首個建立的氣象微博，關(guān)注用戶數(shù)達到157萬，高于所有省級氣象微博的關(guān)注用戶數(shù)。因此，本研究選取了“深圳天氣”作為氣象微博預(yù)警信息發(fā)布與聯(lián)動機制的研究對象。

(一)深圳氣象微博的災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布情況

截至2018年1月1日，“深圳天氣”發(fā)布的信息數(shù)量達到了37725條，本研究先從這些微博信息中篩選出有“預(yù)警”關(guān)鍵詞的信息5152條，再進一步鎖定了包含“紅色預(yù)警”的161條原創(chuàng)微博進行分析。通過統(tǒng)計，161條紅色預(yù)警信息平均每條信息有85人轉(zhuǎn)發(fā)，176人進行評論，84人點贊，比起“深圳天氣”發(fā)布的其他信息有明顯的傳播性。從內(nèi)容上看，紅色預(yù)警主要是暴雨紅色預(yù)警(127條，占78.9%)和少量的臺風紅色預(yù)警(29條，占18%)。

從內(nèi)容上看，這些紅色預(yù)警信息基本上都配有圖片，說明紅色預(yù)警的區(qū)域，教導(dǎo)市民識別不同顏色不同類型的預(yù)警信號，或者配有照片呈現(xiàn)各路段積水的程度，并針對學(xué)生群體宣導(dǎo)“紅色預(yù)警信號生效中小學(xué)以及幼兒園自動停課”的意識。同時，“深圳天氣”也注意使用動態(tài)表情和口語化文字以提升預(yù)警信息的親切感，提高信息的接收效果。此外，“深圳天氣”還積極與粉絲們進行互動，如讓微博關(guān)注者反饋各路段的積水信息，或者回答粉絲的相關(guān)問題。通過這些手段，“深圳天氣”發(fā)布的信息既受到廣大學(xué)生群體的關(guān)注也受到家長群體的關(guān)注，具有很強的實用性、時效性與互動性，建立起與關(guān)注用戶的緊密關(guān)系。

同時本研究對161條預(yù)警信息的轉(zhuǎn)發(fā)者進行調(diào)查，在不同災(zāi)害的預(yù)警信息轉(zhuǎn)發(fā)中我們統(tǒng)計了多次轉(zhuǎn)發(fā)這些預(yù)警信息的微博賬號。主要包括兩類參與聯(lián)動的微博賬號，一類是如“深圳微博發(fā)布廳”、“深圳教育”、“深圳交警”、“深圳市民政局”為代表的地方政務(wù)微博，這些微博的建設(shè)者主要是政府的相關(guān)部門，由于暴雨關(guān)乎學(xué)生上學(xué)、市民交通出行問題，這些部門的微博均及時協(xié)助氣象部門傳播暴雨預(yù)警信息；另一類是如“深圳商報”、“深圳特區(qū)報”、“南方日報深圳觀察”、“晶報”、“深圳新聞網(wǎng)”、“頭條新聞”等媒體微博，這些微博大多是當?shù)氐闹匾襟w，為了能讓更多民眾知曉預(yù)警信息，這些媒體微博也積極轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)警信息。兩類微博賬號多次在預(yù)警信息擴散中貢獻了大量的轉(zhuǎn)發(fā)量，是預(yù)警信息擴散的關(guān)鍵擴散節(jié)點，起到重要的聯(lián)動作用。

(二)深圳氣象微博的災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布機制

為了分析有效的微博擴散路徑與明確其中關(guān)鍵節(jié)點的具體作用，本研究從“深圳天氣”發(fā)布的161則紅色預(yù)警信息中選出轉(zhuǎn)發(fā)量高于500的5則信息，分別來自2013年8月30日(1則)、2014年3月30日(3則)與2014年5月11日(1則)的3場暴雨的紅色預(yù)警信息。其中2014年3月30日的3則紅色預(yù)警信息是所有預(yù)警信息中轉(zhuǎn)發(fā)量最高的，因此本研究主要通過這3則信息進行“深圳天氣”預(yù)警信息傳播路徑與聯(lián)動機制的分析。我們對轉(zhuǎn)發(fā)的用戶進行傳播路徑的可視化，并顯示出最主要的關(guān)鍵用戶和路徑*粉絲數(shù)超過10萬或者其轉(zhuǎn)發(fā)“深圳天氣”的信息被超過5人以上再次轉(zhuǎn)發(fā)。(如圖3所示)。

圖3-1微博1的轉(zhuǎn)發(fā)路徑*根據(jù)微博認證信息，“劉芮東”為美林國際(香港)有限公司執(zhí)行董事，“周曉鵬”為新浪網(wǎng)副總編輯，“月光博客”為知名IT獨立博客作者，“蕭秋水”《微信控,控微信》作者。

圖3-2微博2的轉(zhuǎn)發(fā)路徑*根據(jù)微博認證信息，“平安南粵”為廣東省公安廳官方微博，“龍崗發(fā)布”為深圳市龍崗區(qū)人民政府新聞辦官方微博，“遼視說天下”為遼寧衛(wèi)視《說天下》欄目官方微博，“問鼎云學(xué)習”為深圳市問鼎資訊有限公司，“密山發(fā)布”為中共密山市委宣傳部官方微博，“戴昆”為知名設(shè)計師、北京居其美業(yè)住宅技術(shù)開發(fā)有限公司執(zhí)行總裁，“尹香武”為大家顧問董事長、房地內(nèi)參創(chuàng)始人。

圖3-3微博3的轉(zhuǎn)發(fā)路徑*根據(jù)微博認證信息，“精彩橫崗”為深圳市龍崗區(qū)橫崗街道辦事處官方微博，“玩咖科技”為深圳市玩咖科技有限公司，“古粵秀色”為廣州本土歷史文化網(wǎng)站，“萬慶濤”為廣州大學(xué)廣研院文化旅游產(chǎn)業(yè)研究所所長，“饒原生”為嶺南文化研究者和傳播者。

圖3展示了3則微博的預(yù)警信息擴散的主要路徑與關(guān)鍵節(jié)點。圖中點表示的是關(guān)鍵節(jié)點，即將信息進行擴散的關(guān)鍵微博用戶，箭頭從被轉(zhuǎn)發(fā)者指向轉(zhuǎn)發(fā)者。其中圖3-1為30日23時47分預(yù)警信息的擴散情況。圖3-2為31日5時32分預(yù)警信息的擴散情況。這兩則預(yù)警信息的轉(zhuǎn)發(fā)中，“頭條新聞”引起的轉(zhuǎn)發(fā)量分別占到第一則信息轉(zhuǎn)發(fā)量的40.4%(被轉(zhuǎn)數(shù)375)以及第二則信息轉(zhuǎn)發(fā)量的58.7%(被轉(zhuǎn)數(shù)621)，由“頭條新聞”引發(fā)的轉(zhuǎn)發(fā)量高于其他轉(zhuǎn)發(fā)的微博，也高于“深圳天氣”自身引發(fā)的轉(zhuǎn)發(fā)量，“頭條新聞”在前兩則預(yù)警信息的轉(zhuǎn)發(fā)中起到了重要的橋接作用，也扮演著重要的聯(lián)動角色。圖3-3為31日6時57分預(yù)警信息的擴散情況。在這則預(yù)警信息的擴散中，“新浪廣東”的轉(zhuǎn)發(fā)引發(fā)的轉(zhuǎn)發(fā)量超過了其他微博用戶占到總轉(zhuǎn)發(fā)量的22.9%(被轉(zhuǎn)數(shù)163)，“新浪廣東”起到了重要的橋接作用扮演著重要的聯(lián)動角色。從內(nèi)容上看，“新浪廣東”對預(yù)警信息的轉(zhuǎn)發(fā)使得廣東省其他地區(qū)如廣州的網(wǎng)友都看到了深圳因暴雨紅色預(yù)警停課的信息，進一步引發(fā)了廣州部分微博用戶以及一些大V對廣州沒有及時發(fā)布預(yù)警信息的討論。

同時，根據(jù)對其他預(yù)警信息以及這三則預(yù)警信息轉(zhuǎn)發(fā)者的統(tǒng)計，“深圳交警”、“深圳教育”、“平安南粵”等政務(wù)微博主要在初期的擴散中起到關(guān)鍵作用。而一些重要的媒體微博，如“頭條新聞”、“新浪廣東”、“頭條微博”、“深圳商報”等則根據(jù)發(fā)布內(nèi)容的重要程度，選擇了一些能引起受眾關(guān)注的信息進行轉(zhuǎn)發(fā)。這些政務(wù)微博與媒體微博形成了與“深圳天氣”協(xié)作擴散預(yù)警信息的聯(lián)動機制。他們本身擁有大量的粉絲，一旦轉(zhuǎn)發(fā)就容易在信息的擴散上起到推波助瀾的關(guān)鍵作用。

此外，不容忽視的還有一些當?shù)仄髽I(yè)微博與名人微博在預(yù)警信息中起到的作用。他們的作用主要表現(xiàn)在告知親友與對該事件的討論上。如“劉芮東”發(fā)布的“親朋好友注意”，尹香武的“轉(zhuǎn)給為人父母者”，“月光博客”發(fā)布的“今天深圳中小學(xué)停課，不過企業(yè)不放假”等，這樣的告知相比政務(wù)微博與媒體微博更有親切感，加上他們擁有大量的粉絲，往往能產(chǎn)生大量的轉(zhuǎn)發(fā)。而“萬慶濤”發(fā)布的“@廣州教育 最后一條微博，是昨天下午6∶09發(fā)布。到目前，它一條微博都沒有發(fā)布。@深圳天氣 今天6∶57發(fā)布‘停課’通知。什么也不說，政府服務(wù)好不好，自己判斷?！薄梆堅卑l(fā)布的“點贊深圳”則是對該事件的看法與評論。他們對比了深圳與廣州在暴雨預(yù)警上的及時性，這也引發(fā)了網(wǎng)友帶有情緒的討論，這些名人在預(yù)警信息的擴散上與政務(wù)微博與媒體微博一樣起到了重要作用，而帶有情緒的評論也給政府部門在氣象災(zāi)害信息擴散的公關(guān)活動帶來一定的挑戰(zhàn)。

四、結(jié)論與討論

本文呈現(xiàn)了新浪微博上我國氣象微博的發(fā)展狀況，探討了紅色預(yù)警信息發(fā)布機制與信息聯(lián)動機制，下面針對目前我國氣象微博建設(shè)的問題以及可以完善的方面提出以下建議。

(一)加快邊遠地區(qū)氣象微博建設(shè)，確保氣象微博建設(shè)的可持續(xù)性

從全國整體上看，除了臺灣(省)、香港與澳門特別行政區(qū)外，其他31個省級行政單位都開設(shè)了氣象微博，做到了省級氣象微博全覆蓋，其中江蘇、河北、福建等13個省份還達到了地級市氣象微博全覆蓋。但通過分析各個省氣象微博的建設(shè)情況也可以發(fā)現(xiàn)，個別省份如內(nèi)蒙古、寧夏、西藏、山東的省級以及地級市氣象微博建設(shè)較為落后。特別是西藏、寧夏、內(nèi)蒙古等偏遠地區(qū)，幅員遼闊，經(jīng)濟欠發(fā)達，受到氣象災(zāi)害的影響很大，有必要在強化省級氣象微博功能的前提下進一步健全市級氣象微博的信息發(fā)布與預(yù)警機制。而山東省氣象微博的建設(shè)存在著更新停滯的現(xiàn)象，且只有一半的地級市建立了氣象微博。因此，建議今后在加強偏遠地區(qū)氣象微博建設(shè)的同時，應(yīng)提高微博信息發(fā)送的有效性與持續(xù)性，各氣象微博一旦建立就應(yīng)及時、持續(xù)更新，為災(zāi)害預(yù)警信息的傳播打下基礎(chǔ)。

(二)注重信息發(fā)布形式的多樣化，強調(diào)發(fā)布信息的實用性與互動性

通過調(diào)查省級氣象微博的信息發(fā)布可以發(fā)現(xiàn)，個別省份的氣象微博仍停留在文本形式的氣象播報階段，信息發(fā)布形式缺乏多樣性與互動性，信息傳播效果較差。而對比轉(zhuǎn)發(fā)、評論數(shù)量較多的微博可以發(fā)現(xiàn)，這些微博在信息發(fā)布時都注意通過使用對話口吻、配合活潑風趣的動態(tài)表情、分享有趣有價值的信息、舉辦有獎競猜活動等方式來提高微博用戶的互動積極性，這是新媒體氣象播報形式上需要借鑒的主要做法。

另外，通過對“深圳天氣”的災(zāi)害預(yù)警信息進行分析，我們發(fā)現(xiàn)“深圳天氣”的信息發(fā)布常用圖片結(jié)合照片來告知受眾預(yù)警信息覆蓋區(qū)域，引導(dǎo)受眾識別預(yù)警標識，呈現(xiàn)受災(zāi)現(xiàn)場情況等。這樣的方式更加直觀、準確、實用。同時，“深圳天氣”有明確的受眾，在預(yù)警信息中重在宣導(dǎo)培養(yǎng)受眾的避險觀念，同時注意援引規(guī)章與官方鏈接，運用對話的口吻與動態(tài)表情，在提升預(yù)警信息可信性的同時增加了信息的親切感，例如“暴雨雖易，紅色預(yù)警不易，且行且珍惜”等配合網(wǎng)絡(luò)熱門用語的表達得到了很多用戶的轉(zhuǎn)發(fā)與評論。此外，“深圳天氣”也會經(jīng)常與粉絲進行互動，及時回答相關(guān)問題，建立起與粉絲的聯(lián)動關(guān)系。這些方法都值得氣象微博建設(shè)借鑒。

(三)與政務(wù)微博、媒體微博建立聯(lián)動機制，注意名人微博的信息發(fā)布

在對161則“深圳天氣”發(fā)布的預(yù)警信息中我們歸納了兩類在信息擴散中發(fā)揮重要聯(lián)動作用的微博，分別為政務(wù)微博與媒體微博兩類。在對3則紅色預(yù)警信息的傳播路徑與關(guān)鍵節(jié)點的聯(lián)動機制分析中，我們可以發(fā)現(xiàn)初期預(yù)警信息的轉(zhuǎn)發(fā)主要是由“深圳教育”、“深圳交警”等政務(wù)微博引發(fā)的，而“頭條新聞”、“新浪廣東”等媒體微博起到了重要的橋接作用，引發(fā)了多級轉(zhuǎn)發(fā)。因此，為了形成有效的預(yù)警傳播機制，氣象微博與地方政務(wù)微博和媒體微博可以提前建立起聯(lián)動機制。此外一些企業(yè)微博與名人微博也在信息擴散中起到了推動作用。例如在深圳紅色暴雨預(yù)警信息的評論中，一些名人微博的討論引發(fā)了網(wǎng)民對深圳及時發(fā)布預(yù)警信息的表揚與對廣州未能及時預(yù)警的抱怨。因此，當名人微博的評論中出現(xiàn)負面信息時，相關(guān)部門要及時跟蹤進行應(yīng)對，減少潛在的負面影響。

綜上所述，氣象預(yù)警傳播機制研究融合了環(huán)境傳播、危機傳播、政府公共關(guān)系等多領(lǐng)域的內(nèi)容研究，涉及自然科學(xué)知識，也需要社會學(xué)知識的指導(dǎo)。本文通過描述性統(tǒng)計、文本分析與數(shù)據(jù)可視化相結(jié)合的方法嘗試性地探討了氣象微博的發(fā)展現(xiàn)狀與氣象災(zāi)害預(yù)警信息的傳播機制，呈現(xiàn)了相關(guān)數(shù)據(jù)與策略供我國氣象微博建設(shè)借鑒，但研究較為粗淺，期待今后不同領(lǐng)域的研究者能有更為成熟的氣象媒體傳播研究成果出現(xiàn)。

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