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    電視劇網(wǎng)絡(luò)口碑的漣漪效應(yīng)分析*
    ——基于《大江大河》的微博數(shù)據(jù)

    2021-01-07 01:26:24姜照君孫吳優(yōu)
    藝術(shù)百家 2020年4期
    關(guān)鍵詞:受傳者大江傳播者

    姜照君,孫吳優(yōu)

    (南京航空航天大學(xué) 藝術(shù)學(xué)院,江蘇 南京 210016)

    作為獻禮“改革開放40周年”和“新中國成立70周年”的主旋律電視劇《大江大河》,于2018年12月10日在北京衛(wèi)視和東方衛(wèi)視雙臺播出,騰訊視頻、愛奇藝、優(yōu)酷等網(wǎng)絡(luò)平臺同步播出。此劇在北京衛(wèi)視開播首日便獲得收視榜單冠軍,在播期間網(wǎng)播量連續(xù)15天位列同時段電視劇收視率的榜單第一,長居愛奇藝、騰訊視頻、優(yōu)酷三家播出平臺熱度第一,上線8日累計網(wǎng)播量5.2億,1萬多豆瓣用戶對該劇進行了評價,豆瓣評分8.9,成為2018年豆瓣評分最高的大型當(dāng)代題材電視劇??v觀2018年已播完的14部獻禮劇,僅有3部豆瓣評分超過7.0,大多數(shù)都處于口碑撲街的狀態(tài)[1],而《大江大河》無論在收視率、話題量、網(wǎng)播量、主創(chuàng)影響力,還是網(wǎng)絡(luò)口碑方面,都展現(xiàn)出了絕對的優(yōu)勢。《大江大河》的劇情聚焦于改革開放大背景下的小人物經(jīng)歷,不僅成功引起了中老年人的共鳴,而且廣泛調(diào)動了年輕人的參與熱情,獲得了眾多新媒體大V的支持,霸榜微博電視劇話題榜單前三,持續(xù)成為微博一周電視劇全站短視頻播放量冠軍,劇集登上豆瓣熱搜、貼吧熱議,主話題#大江大河#閱讀量達28億,討論量765.9萬,熱搜數(shù)量達28次。[2]究竟是哪些因素推波助瀾使得《大江大河》微博口碑廣受關(guān)注,進而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)口碑傳播的漣漪不斷擴大,有待學(xué)界進一步探究與思考。

    鑒于此,本文以電視劇《大江大河》的微博口碑?dāng)?shù)據(jù)為案例,探究電視劇網(wǎng)絡(luò)口碑的漣漪效應(yīng)?!洞蠼蠛印酚?018年12月10日首播,2019年1月4日收官??紤]到電視劇前期宣傳可能帶來的熱度和播出后持續(xù)的討論度,本文選取微博用戶對《大江大河》微博口碑進行搜索、關(guān)注、評論和轉(zhuǎn)發(fā)的高峰時段,即2018年12月1日至2019年1月16日。借助新浪微博的話題熱門功能,使用北京大學(xué)開發(fā)的微博可視化分析軟件PKUVIS,以日為單位,抓取2018年12月1日至2019年1月16日時段“大江大河”話題每日排行榜熱度前五名的微博,累計抓取47天,共抓取235條初始微博。這些初始微博的轉(zhuǎn)發(fā)量高達382萬次,微博口碑?dāng)?shù)據(jù)具有一定代表性。此外,考慮到調(diào)查對象主要是微博用戶,為了考察作為網(wǎng)絡(luò)口碑受傳者的再傳播意愿,本文還于2019年5月20日至5月27日期間,通過“問卷星”發(fā)放網(wǎng)絡(luò)問卷,共回收有效問卷509份,其中收看過《大江大河》的有效問卷為334份。

    一、網(wǎng)絡(luò)口碑的漣漪效應(yīng)

    口碑傳播是一種古老的信息傳播模式,是向其他人提供信息的行為。網(wǎng)絡(luò)口碑是通過網(wǎng)絡(luò)途徑對信息進行口碑傳播??诒畔⑼ㄟ^受眾與受眾之間的交流而被多次復(fù)制和再次傳播。美國傳播學(xué)者哈特曼(Hartmann)提出口碑傳播的漣漪效應(yīng),認為漣漪效應(yīng)是指對群體施加影響以后,該影響在個體之間逐漸擴散,如同泛起的漣漪一樣。[3]當(dāng)信息傳遞給受者,有的受者停止傳播,而另外一部分受者變?yōu)閭髡?,將信息傳遞下去形成鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的口碑漣漪效應(yīng)。黃敏學(xué)基于互聯(lián)網(wǎng)的人際交流特點,發(fā)現(xiàn)病毒式人際信息傳播能夠產(chǎn)生放大式漣漪效應(yīng),并提出口碑?dāng)U散模型,認為在社區(qū)中,口碑傳播鏈的寬度依賴于社區(qū)成員的多少,而傳播鏈的長度依賴于具有再傳播意愿的成員的多少,擁有再傳播意愿的社區(qū)成員越多,傳播鏈就會越長,口碑漣漪效應(yīng)也就越大。[4]151

    隨著社交媒體的發(fā)展興起,以新浪微博為首的社交媒體為網(wǎng)絡(luò)口碑的傳播提供了平臺。2018年第四季度財報顯示,微博月活躍用戶4.62億,連續(xù)三年增長7000萬+;微博垂直領(lǐng)域數(shù)量擴大至60個,月閱讀量過百億領(lǐng)域達32個;截至2018年11月,微博大V增至4.73萬。[5]微博網(wǎng)絡(luò)口碑作為一種新形式的網(wǎng)絡(luò)口碑,具有不同于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)口碑的特征,不僅擁有傳統(tǒng)口碑的實時傳輸、帶有個人的影響、對話的連續(xù)性、即時反饋選項等優(yōu)勢,而且網(wǎng)絡(luò)口碑接收者是一個潛在的大群體,具有很強的再傳播性。[6]童清艷采用2013年中國好聲音的微博口碑?dāng)?shù)據(jù),分析社會化媒體的漣漪效應(yīng),發(fā)現(xiàn)“口碑傳播者”并非用戶選擇信息的關(guān)鍵因素,用戶身份對社會化媒體中內(nèi)容傳播的影響也幾乎為零,內(nèi)容是用戶選擇與再傳的主要原因。[7]隨著微博月活躍用戶和頭部用戶持續(xù)攀升,微博口碑的漣漪效應(yīng)傳播效果是否有所變化,亟需通過更新的微博數(shù)據(jù)進行實證檢驗。借鑒學(xué)者們的研究,本文擬從漣漪寬度、漣漪長度、漣漪聲浪三個維度考察微博口碑的漣漪效應(yīng)。

    漣漪寬度,是指微博口碑傳播的廣度,是初始微博能夠影響到“再傳播”該口碑信息的受眾的數(shù)量,在數(shù)據(jù)樣本上體現(xiàn)為對初始微博的第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

    漣漪長度,是指微博口碑傳播的深度,是初始微博能夠被不斷轉(zhuǎn)發(fā)的層數(shù)。本文使用PKUVIS軟件對樣本初始微博進行分析發(fā)現(xiàn),絕大多數(shù)微博的轉(zhuǎn)發(fā)層數(shù)都停止于第4層,轉(zhuǎn)發(fā)超過6層的微博數(shù)量非常少,因此,本文將初始微博的第2到4層的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)作為漣漪長度。

    漣漪聲浪,是指漣漪效應(yīng)整體效果,綜合了漣漪長度和漣漪寬度。當(dāng)微博口碑漣漪效應(yīng)的寬度很寬,但長度很短時,微博口碑具有廣泛的受眾群體,受眾對信息的認可度高,但是受眾的互動性以及分享的欲望不強烈。如果微博口碑漣漪效應(yīng)的長度很長,但是寬度較窄,則說明受眾的參與度和互動性較高,再傳播意愿比較強,積極從受傳者轉(zhuǎn)換為傳播者,但是參與傳播的受眾范圍較窄。本文選取初始微博的最終轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評論數(shù)進行測度。

    二、網(wǎng)絡(luò)口碑漣漪效應(yīng)的影響因素分析

    霍夫蘭(Hovland)將影響溝通成效和說服效果的因素劃分為:信息傳播主體(來源)因素、傳播內(nèi)容和信息傳播客體(接受者)因素。[8]對于口碑傳播而言,口碑發(fā)送者、口碑內(nèi)容和口碑接受者則成為口碑傳播的三大要素。本文亦將從微博口碑發(fā)送者、口碑內(nèi)容信息、口碑受傳者(既是接受者又是再次傳播者)三個方面對影響網(wǎng)絡(luò)口碑漣漪效應(yīng)的因素進行分析。

    (一)網(wǎng)絡(luò)口碑的初始微博發(fā)送者

    微博是信息的集散地,在信息如此繁雜的地方,受眾在選擇接受信息的時候會考慮到口碑傳播者的身份立場、實名制、專業(yè)性、影響力等因素?;舴蛱m等學(xué)者在1953年就提出口碑傳播者的可信度高、專業(yè)性強會對信息的擴散產(chǎn)生正向影響。后續(xù)很多學(xué)者的研究都采用口碑傳播者專業(yè)性作為考察口碑傳播和影響力的指標(biāo)。隨著微博、Twitter等社交媒體日益深入人們的日常生活,粉絲數(shù)(用戶所擁有的粉絲數(shù)目越高,其影響力就越大)、回復(fù)數(shù)(包括用戶得到的回復(fù)數(shù)量和發(fā)表回復(fù)的用戶數(shù)量)以及轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)(包括轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)的用戶數(shù)量),成為測度影響力的重要指標(biāo)。[9]新浪微博鼓勵用戶表達自己的看法與評價,會涌現(xiàn)出一些意見領(lǐng)袖與網(wǎng)絡(luò)大V,這些賬號擁有巨大的粉絲群體,具有很強的傳播影響力。這些意見領(lǐng)袖屬于高級別用戶,具有較高的關(guān)注度,是口碑信息二次傳播和擴散的關(guān)鍵人物和重要中間節(jié)點。[10]結(jié)合微博的認證功能,本文將微博口碑傳播者是否進行了身份認證作為可信度和專業(yè)度的標(biāo)準(zhǔn),粉絲數(shù)作為傳播能力的評判標(biāo)準(zhǔn)。

    1.初始微博發(fā)送者的身份立場

    考慮到制片方、演員和播出機構(gòu)都是電視劇收視的利益相關(guān)者,本文將《大江大河》劇中的制片方、播出機構(gòu)、演員及其工作室發(fā)布的微博都歸為一類?!洞蠼蠛印肺⒉┛诒膫鞑フ?,還有觀眾以及對電視劇的制作、情節(jié)、演員演技等進行評價的第三方媒體機構(gòu)。對這三類微博發(fā)送者發(fā)布的微博數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計,可以發(fā)現(xiàn)制片方/播出機構(gòu)/演員發(fā)布的初始微博數(shù)量最多,達到109條,占微博發(fā)布總數(shù)的46%。從總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)來看,制片方/播出機構(gòu)/演員發(fā)布的初始微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)最多,達到358330條;而且制片方/播出機構(gòu)/演員發(fā)布微博的第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的占比33%,也高于觀眾與第三方媒體機構(gòu)的第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比。(表1)可見,電視劇的制片方與演員為了提高電視劇的收視率和點擊率,紛紛開通官方微博,通過設(shè)置多元化的話題引導(dǎo)受眾對微博進行轉(zhuǎn)發(fā)評論,在觀眾和影視劇之間架起了溝通的橋梁,從而在微博口碑傳播過程中引發(fā)了更強的漣漪長度和漣漪聲浪。播放電視劇的電視臺和網(wǎng)播平臺等媒體機構(gòu)也積極利用微博平臺對電視劇進行宣傳,收到了良好的傳播效果。

    表1 不同口碑傳播者的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)及轉(zhuǎn)發(fā)比例

    新浪微博的宣傳標(biāo)語“隨時隨地分享身邊的新鮮事”,這在某種程度上促進了個人用戶對于口碑信息的表達和傳播意愿,也為口碑信息的傳播提供了便捷渠道。從第1層的轉(zhuǎn)發(fā)占比來看,觀眾第1層的轉(zhuǎn)發(fā)占比79%,高于制片方第1層的轉(zhuǎn)發(fā)占比66%,以及第三方媒體機構(gòu)的第1層的轉(zhuǎn)發(fā)占比67%,說明觀眾更樂于轉(zhuǎn)發(fā)和評論其他觀眾的微博,觀眾的微博引發(fā)的漣漪寬度更強,能夠擴大口碑傳播的影響范圍。

    2.初始微博發(fā)送者的專業(yè)性

    口碑傳播者的專業(yè)性是口碑信息的傳播者被受傳者感受到的能夠提供準(zhǔn)確的、值得信賴的信息的能力。新浪微博對各領(lǐng)域的專業(yè)機構(gòu)和專業(yè)人士進行了加V認證,本文將是否加V作為傳播者專業(yè)性的判斷標(biāo)準(zhǔn),提出假設(shè)1a:認證用戶引起的微博口碑漣漪效應(yīng)更強。

    表2 不同專業(yè)身份的口碑傳播者的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)及轉(zhuǎn)發(fā)比例

    從表2中可以看到,認證用戶發(fā)出的微博218條,占全部微博的93%,具有壓倒性的優(yōu)勢。本文選取的微博都是當(dāng)日熱度最高的微博,認證用戶的微博總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)499863條、第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)335220條、第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)158747條遠遠高于非認證用戶的8241條總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、6136條第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、1977條第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),而且認證用戶第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比32%高于非認證用戶的23%。可見,認證用戶具有更強的漣漪長度和漣漪聲浪。由于非認證用戶的微博數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的基數(shù)較小,非認證用戶的第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比74%相對較高,說明非認證用戶能夠擴大傳播范圍,引起一定的漣漪寬度??偟膩砜?,認證用戶具有更強的口碑傳播效果。所以假設(shè)1a成立。

    新浪微博將認證用戶劃分為藍色認證V、黃色認證V和紅色認證V。其中,藍色認證V是指那些企業(yè)、機構(gòu)、政府、媒體等的官方微博賬號等機構(gòu)認證。而黃色認證V和紅色認證V均是個人認證,其中個人用戶在粉絲量達到1萬人以上,每月博文閱讀數(shù)量超過1000萬后,黃色V認證會自動升級為紅色V認證??紤]到個人認證,尤其網(wǎng)絡(luò)大V們活躍于網(wǎng)絡(luò)空間,本文提出研究假設(shè)1b:個人認證用戶引起的微博口碑漣漪效應(yīng)更強。

    《大江大河》的樣本微博中,機構(gòu)認證用戶發(fā)出137條微博,個人認證用戶僅發(fā)出81條微博,機構(gòu)認證用戶發(fā)出的微博數(shù)占全部樣本微博的63%。但是,機構(gòu)認證用戶的微博總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),卻遠不及個人認證用戶。從漣漪聲浪來看,個人認證用戶的總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)287134條,機構(gòu)認證用戶的微博總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)212729條,個人認證用戶的微博總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)是機構(gòu)認證用戶的1.3倍。而且個人認證用戶的漣漪長度更長,個人認證用戶第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)111208條,遠高于機構(gòu)認證用戶的47539條的第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),個人認證用戶第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比39%也高于機構(gòu)認證用戶的22%。雖然機構(gòu)認證用戶的第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)161828條,低于個人認證用戶的173392條,但是機構(gòu)認證用戶的第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比76%高于個人認證用戶的60%。(表3)機構(gòu)認證用戶的漣漪寬度更寬,而個人認證用戶的微博引發(fā)的漣漪長度和漣漪聲浪更強,假設(shè)1b成立。

    表3 不同認證類型的口碑傳播者的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)及轉(zhuǎn)發(fā)比例

    可見,雖然機構(gòu)認證用戶積極發(fā)送微博口碑信息,但是個人認證用戶的受眾面更廣,口碑受傳者也更傾向于多次轉(zhuǎn)發(fā)個人認證用戶的微博口碑,受傳者對于機構(gòu)認證用戶的互動性相對不高,再傳播欲望相對較低。此外,相對于機構(gòu)認證用戶而言,《大江大河》的主演們一般都擁有龐大的粉絲群體,這些演員們的個人用戶也會引發(fā)很強的漣漪效應(yīng)。

    3.初始微博發(fā)送者的影響力

    微博用戶在關(guān)注某位博主成為TA的粉絲之后才有可能在第一時間接收到口碑傳播者所發(fā)送的口碑信息,粉絲越多,看到口碑信息的人數(shù)也就越多。本文235條微博樣本數(shù)據(jù)是由107位博主發(fā)出,這些博主的粉絲數(shù)目高達4億?!洞蠼蠛印返闹餮萃鮿P微博ID為“王凱KKW”的用戶認證為“演員”,擁有兩千余萬粉絲。本文將粉絲數(shù)作為衡量口碑傳播者影響力的一個重要指標(biāo)。本文提出假設(shè)1c:口碑傳播者的傳播影響力愈強,微博口碑漣漪效應(yīng)愈強。

    為盡量消除水軍對微博數(shù)據(jù)的影響,本文選取剔除水軍和垃圾用戶后的實際轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量作為微博口碑轉(zhuǎn)發(fā)量,將實際轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量與評論數(shù)量相加作為微博口碑漣漪效應(yīng)的總效果。本文將樣本數(shù)據(jù)的107位博主的粉絲數(shù)與漣漪寬度、漣漪長度、漣漪聲浪輸入軟件SPSS 24分別進行雙變量分析,發(fā)現(xiàn)口碑傳播者的粉絲數(shù)與漣漪寬度、漣漪長度、漣漪聲浪均顯著正相關(guān)。微博賬戶的粉絲數(shù)與第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的顯著正相關(guān)系數(shù)0.376,與第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的顯著正相關(guān)系數(shù)0.255,與總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的顯著正相關(guān)系數(shù)0.338(表4)??梢?,口碑傳播者擁有的粉絲數(shù)越多,粉絲中潛在的再傳播者也就更多,參與微博轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量就越多,也就是說口碑傳播者的傳播影響力愈強,微博口碑漣漪寬度愈寬,漣漪長度愈長,漣漪聲浪也愈強,假設(shè)1c成立。

    不論是微博傳播的哪個階段,粉絲的數(shù)量都很重要。微博口碑經(jīng)過無數(shù)個相互連接的節(jié)點進行傳播,傳播者發(fā)布微博后能夠把信息傳送給關(guān)注他的粉絲,粉絲在接受到信息之后可能會對該信息進行再次轉(zhuǎn)發(fā),粉絲的粉絲接受到信息后也可能再次轉(zhuǎn)發(fā),這樣由點及面,逐漸形成傳播效果不斷擴大的漣漪效應(yīng)。

    表4 口碑傳播者的傳播影響力與微博口碑漣漪效應(yīng)的相關(guān)分析

    (二)網(wǎng)絡(luò)口碑的信息內(nèi)容

    微博口碑的信息內(nèi)容包括微博發(fā)布者在微博上發(fā)布的文字、圖片、視頻等,他們能夠被受者搜索、瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論。不僅信息內(nèi)容的趣味性能夠?qū)鞑バЧ蛿U散速度產(chǎn)生直接影響[11],而且口碑信息中的正面、負面、中立評價也影響著傳播效果[12]。鑒于此,本文主要從微博口碑的偏向性評價與內(nèi)容話題兩個層面進行考察分析。

    1.網(wǎng)絡(luò)口碑的偏向性評價

    口碑內(nèi)容具有不同的偏向性,可以分為正面口碑、中性口碑和負面口碑。正面口碑是指人際交流中表達的是肯定的或者支持性的信息,負面口碑是指人際交流中表達的是否定性的或者反對性的[4]145。中性口碑是指既不支持也不反對的信息。負面口碑的影響力大于正面口碑和中性口碑[13],而且口碑受傳者對于負面口碑的再傳播意愿更高[14]。據(jù)此,本文提出假設(shè)2a:不同偏向性評價對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響不同。

    本文按照偏向性對微博內(nèi)容進行分類,將包含期待、喜歡、點贊等字樣,以及包含愛你、點贊等EMOJI視覺情感符號的微博信息定義為正面口碑;將包含討厭、垃圾、不好看等字樣的微博信息定義為負面口碑;將兩者都不包含的沒有特定情感表達的微博信息定義為中性口碑。將不同偏向的口碑信息的第1層轉(zhuǎn)發(fā)和第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)進行了統(tǒng)計,并計算它們占各自類別轉(zhuǎn)發(fā)總數(shù)的比例。

    表5 不同偏向性內(nèi)容的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)及轉(zhuǎn)發(fā)比例

    從表5中可以看到,中性口碑信息的微博數(shù)要遠遠大于正面口碑和負面口碑,占據(jù)了微博總數(shù)的69%,而且中性口碑的總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)434429條,是正面口碑與負面口碑信息總和的5倍多,也就是說中性口碑的漣漪總效果更強。但是,正面口碑信息的第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比83%,遠高于中性口碑和負面口碑,即微博正面口碑的漣漪寬度更寬。雖然正面口碑和中性口碑的數(shù)量要遠遠大于負面口碑,但是負面口碑往往比正面口碑具有更大的影響力?!洞蠼蠛印纷鳛?018年豆瓣評分最高的國產(chǎn)電視劇,好評如云,這也使得為數(shù)不多的差評格外備受關(guān)注,從第2—4層負面口碑的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占比來看,負面口碑38%高于中性口碑的34%和正面口碑的16%,也印證了受眾對負面口碑的再傳播意愿較強。假設(shè)2a成立,即不同偏向性評價對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響不同。

    2.網(wǎng)絡(luò)口碑的話題內(nèi)容

    口碑信息的內(nèi)容質(zhì)量是口碑信息再傳播的影響因素之一。本文根據(jù)樣本微博的不同話題內(nèi)容,分為劇本性內(nèi)容和衍生性內(nèi)容,并提出假設(shè)2b:不同話題偏好對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響不同。

    本文將《大江大河》電視劇劇情的討論歸類為劇本性內(nèi)容,對于演員、歌曲、服化道等內(nèi)容的討論歸為衍生性內(nèi)容。從表6中可以看到,在全部235條樣本微博中,衍生性內(nèi)容微博156條,占總數(shù)的67%,而劇本性內(nèi)容微博僅79條。衍生性內(nèi)容的第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)172798條高于劇本性內(nèi)容的147409條,而且衍生性內(nèi)容的第1層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的比重為71%,也高于劇本性內(nèi)容的60%,也就是說衍生性內(nèi)容具有更寬的漣漪寬度。值得注意的是,雖然衍生性內(nèi)容的微博數(shù)量是劇本性內(nèi)容的近兩倍,但是平均到每條微博信息,衍生性微博所引發(fā)的漣漪總效果和漣漪長度卻不及劇本性內(nèi)容。從總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)來看,劇本性內(nèi)容的總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)244531條稍高于衍生性內(nèi)容241237條,即劇本性微博所引發(fā)的漣漪總效果相對較強。假設(shè)2b成立,即不同話題偏好對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響不同。

    表6 劇本性內(nèi)容與衍生性內(nèi)容的微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)及轉(zhuǎn)發(fā)比例

    從《大江大河》的微博話題來看,多次登上微博熱搜排行榜,引發(fā)了網(wǎng)友的熱議和轉(zhuǎn)發(fā)。話題“萍萍走了”和“宋運萍下線”在同一天內(nèi)接連登上熱搜第一位和第三位,擁有4.2萬討論和1億閱讀量,“雷東寶在萍萍墓前痛哭”“宋運輝求婚”“大江大河虐”等話題下也都有萬余條討論。這些話題相關(guān)的微博都被大量搜索、轉(zhuǎn)發(fā)和評論,使得話題一再登上熱搜排行榜,漣漪效應(yīng)的長度也不斷增強。劇本性內(nèi)容的第2—4層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)占總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的比重為39%,遠高于衍生性內(nèi)容26%的占比,也說明劇本性微博內(nèi)容所引發(fā)的漣漪長度更長。

    (三)網(wǎng)絡(luò)口碑的受傳者

    微博口碑具有很強的易復(fù)制性和再生性,它可以輕易地被“再傳播”或“二次傳播”[15]。在微博口碑的傳播過程中,口碑受傳者不再是傳統(tǒng)意義上的最終信息接受者,他們既可以是微博口碑信息的接受者,也可能成為口碑信息的再傳者。有再傳播意愿的用戶可以對微博口碑進行轉(zhuǎn)發(fā)、評論或@其他用戶,口碑信息的傳播可能不止二次傳播,甚至有三次、四次直到N次傳播??紤]到男性和女性在社交網(wǎng)絡(luò)的使用動機和具體行為方面存在差異[16],以及口碑受傳者具有很大的搜尋和接受的主動性,他們的再傳播意愿影響著網(wǎng)絡(luò)口碑傳播的深度與鏈條,本文將參與轉(zhuǎn)發(fā)用戶的性別、認證身份、再傳播意愿作為衡量口碑受傳者的自變量,考察其對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響。

    1.網(wǎng)絡(luò)口碑受傳者的性別差異

    由于男性女性的性別差異,他們的興趣偏好會有所不同。即便是討論同一話題,男性和女性的側(cè)重點也可能不同。本文提出假設(shè)3a:女性對微博口碑漣漪效應(yīng)的影響更大。

    本文使用軌跡數(shù)據(jù)可視分析軟件PKUVIS對微博數(shù)據(jù)進行抓取,剔除掉垃圾用戶、水軍、以及分組轉(zhuǎn)發(fā)的用戶數(shù)量,得出參與微博轉(zhuǎn)發(fā)的真實用戶數(shù)量,以及男女用戶各自的數(shù)量。在參與《大江大河》微博口碑再傳播的用戶中,女性再傳者高達36.5萬人,占總數(shù)的74%,男性用戶12.5萬人,占總數(shù)的26%。女性用戶在微博平臺的再傳播行為更為積極活躍,將近男性再傳者的3倍,因此假設(shè)3a成立。

    2.網(wǎng)絡(luò)口碑受傳者的專業(yè)性

    漣漪效應(yīng)的特點之一是受傳者不僅是單純的受眾,漣漪效應(yīng)傳播過程中會有部分受傳者成為信息的再傳者。樣本微博中擁有認證身份的受傳者共有8.6萬人,占總?cè)藬?shù)的17%。前文中已經(jīng)驗證了傳播者的認證身份會對漣漪效應(yīng)產(chǎn)生積極影響,那么受傳者的認證身份是否會影響微博口碑的漣漪效應(yīng)?本文依然采用認證身份作為衡量口碑受傳者專業(yè)性的主要指標(biāo),提出假設(shè)3b:口碑受傳者的專業(yè)性能夠增強微博口碑的漣漪效應(yīng)。

    從表7中可以看到,口碑受傳者的專業(yè)性與微博口碑的漣漪效應(yīng)顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)是0.909。也就是說,那些具有認證身份的受傳者,在轉(zhuǎn)發(fā)微博信息時,更能夠被其他受傳者關(guān)注,甚至轉(zhuǎn)發(fā),因此微博口碑的漣漪效應(yīng)也會更強。研究假設(shè)3b成立。

    表7 口碑受傳者的專業(yè)性與微博口碑漣漪效應(yīng)的相關(guān)分析

    3.網(wǎng)絡(luò)口碑受傳者的再傳播意愿

    口碑受傳者的再傳播意愿決定了網(wǎng)絡(luò)口碑漣漪效應(yīng)的長度、寬度和整體規(guī)模??诒軅髡咴賯鞑ヒ庠冈綇姡诒畟鞑ゾ驮娇?,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模也就越大[17]。微博口碑受傳者的轉(zhuǎn)發(fā)意愿受到哪些因素的影響,本文對此采用在線調(diào)查工具“問卷星”進行了問卷調(diào)查,共收集問卷509份,其中收看過《大江大河》的有效問卷334份。調(diào)查樣本中,女性314位,占總數(shù)94%;本科及以上學(xué)歷的294位,占總數(shù)88%;19-30歲的年輕人255人,占總數(shù)76%。本文的調(diào)查樣本基本符合新浪微博的用戶特征,即18歲至30歲的用戶占了微博用戶總數(shù)的75%。[5]調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)顯示,在《大江大河》的收視方式上,205人選擇了通過網(wǎng)播平臺收看,占總數(shù)62%。

    在五級量表的問卷調(diào)查中,本次調(diào)查發(fā)現(xiàn)“與劇情有共鳴、夸獎演員演技好、電視劇制作精良”的微博,以及網(wǎng)友們和身邊朋友的熱議,均會影響受眾的轉(zhuǎn)發(fā)意愿。其中,“與劇情有共鳴的微博”的得分最高,口碑受傳者的再轉(zhuǎn)發(fā)意愿最強。情緒表達是口碑受傳者進行網(wǎng)絡(luò)口碑再傳播的重要動機之一,表達自身情緒想法并與他人分享口碑能夠使口碑受傳者感到快樂,心情愉悅。[18]電視劇《大江大河》作為一部年代劇,獨屬于那個時代的劇情故事帶給觀眾獨特的試聽感受,因此受眾更愿意轉(zhuǎn)發(fā)與劇情內(nèi)容相關(guān)的微博口碑信息。

    學(xué)者們普遍認為口碑受傳者會出于社會交往的需求進行網(wǎng)絡(luò)口碑傳播。再傳播網(wǎng)絡(luò)口碑能夠幫助口碑受傳者縮短人際交往距離,尋找群體歸屬感,增強其社會聯(lián)系。[19]口碑受傳者還可以通過再傳播來表達自我,獲得自我認同。[20]本文的調(diào)查問卷也發(fā)現(xiàn),受傳者會受到“身邊朋友們熱議”“網(wǎng)友們熱議”的影響,但影響程度要低于“與劇情有共鳴”“評論影視劇制作精良”“夸獎演員演技”??梢?,微博口碑的口碑受傳者具有相對獨立的再轉(zhuǎn)發(fā)意愿與行為,出于社交需要對微博口碑進行再傳播是其原因之一,但尚不是主要原因。

    三、結(jié)語

    本文通過微博可視化分析軟件PKUVIS,以電視劇《大江大河》的微博口碑?dāng)?shù)據(jù)為樣本,抓取口碑累積轉(zhuǎn)發(fā)量高達382萬次的235條初始微博,借鑒漣漪效應(yīng)模型,從初始微博的發(fā)送者、微博的信息內(nèi)容、微博的受傳者三個維度,考察影響網(wǎng)絡(luò)口碑的漣漪效應(yīng)的主要因素。研究發(fā)現(xiàn)微博成為電視劇口碑發(fā)酵、轉(zhuǎn)發(fā),進而引發(fā)強大漣漪效應(yīng)的重要網(wǎng)絡(luò)平臺。具體研究結(jié)論如下:

    第一,電視劇的制片方/播出機構(gòu)/演員等利益相關(guān)者積極營造微博口碑話題,能夠產(chǎn)生較好的漣漪傳播效果。隨著越來越多的證據(jù)表明受眾在作出各種購買決策時會受到在線口碑的影響,大量的影視劇制作方和播出機構(gòu)在新浪微博注冊認證官方微博,積極策劃和采取宣傳行動來增加消費者對自己影視產(chǎn)品的關(guān)注和討論?!洞蠼蠛印返牟コ鰴C構(gòu)也不例外,他們積極發(fā)布與《大江大河》相關(guān)的微博口碑信息。此外,電視劇的明星演員擁有廣泛的粉絲群體,他們的微博口碑信息比普通觀眾的口碑信息更容易引發(fā)巨大的漣漪效應(yīng)。也就是說,影視劇的制作方、播出機構(gòu)以及明星演員加大在微博等社交媒體的宣傳推廣,能夠產(chǎn)生很好的傳播效果。

    第二,網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者的認證身份比非認證身份對口碑的漣漪效應(yīng)影響更大??尚哦扰c專業(yè)性已成為受眾轉(zhuǎn)發(fā)微博口碑的重要考量因素,受眾為了減少受虛假信息影響的風(fēng)險,更傾向轉(zhuǎn)發(fā)值得信賴的傳播者發(fā)出的微博口碑信息。此外,在微博認證用戶中,雖然機構(gòu)認證用戶發(fā)布了更多的初始微博,但是個人認證用戶不論是微博口碑的漣漪寬度、漣漪長度還是漣漪聲浪,均高于機構(gòu)認證用戶。也就是說,個人認證用戶不僅口碑傳播的范圍更廣,而且能夠得到更多受傳者再傳播的青睞,而機構(gòu)認證用戶的互動性不高,受眾的再傳播欲望也不強烈。

    第三,網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者的傳播影響力能夠增強口碑的漣漪效應(yīng),成為用戶參與微博口碑傳播與再傳播的重要因素。微博是一個綜合性的信息集聚平臺,不僅互動性強,而且不同于QQ空間、微信朋友圈,沒有傳播壁壘,只要微博用戶有瀏覽的意向,就可以查看任意一條微博,而不會被拒之門外。因此網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)送者的影響力即微博粉絲數(shù)量對微博口碑正向傳播的漣漪效應(yīng)十分顯著??诒l(fā)送者擁有的粉絲數(shù)越多,粉絲中潛在的再傳播者可能越多,參與微博轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量也就越多。也就是說,口碑發(fā)送者的傳播影響力愈強,微博口碑漣漪寬度愈寬,漣漪長度愈長,漣漪聲浪也愈強,從而形成不斷增強的漣漪效果。

    第四,微博口碑的不同偏向性評價與話題內(nèi)容對漣漪效應(yīng)的影響不同。從偏向性評價來看,微博口碑的中性評價居多,但是正面評價的口碑信息對漣漪效應(yīng)寬度的影響更大,更容易引起大多數(shù)群體的情感共鳴,而負面評價和中性評價的口碑信息的漣漪長度更長,更容易被不斷關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)。從話題內(nèi)容的偏好性來看,衍生性微博的數(shù)量更多,但劇本性微博引發(fā)的漣漪總效果更強。受眾對于劇情的討論熱情更高,電視劇劇情能夠引發(fā)受眾的共鳴,對于劇情的討論能調(diào)動用戶參與互動的興致,增強受眾對影視劇的討論熱度與轉(zhuǎn)發(fā)熱情,從而使得傳播的漣漪效應(yīng)更強。近年來,電視劇制作方和一些粉絲受眾在微博發(fā)布的電視劇精彩劇情的剪輯視頻,通常會引發(fā)大量轉(zhuǎn)發(fā)和評論,增強電視劇傳播的漣漪效應(yīng)。

    第五,口碑受傳者的性別、專業(yè)性與再傳播意愿也成為影響微博口碑漣漪效應(yīng)的重要因素。雖然現(xiàn)代社會性別標(biāo)簽越來越模糊,但是在電視劇《大江大河》微博用戶中,女性用戶遠超過男性用戶,成為微博口碑信息傳播與再傳播的主力軍。如同值得信賴的口碑發(fā)送者更容易贏得其他微博用戶的信任,口碑受傳者的專業(yè)性與可信度也成為影響微博口碑“再傳播”的重要因素。此外,口碑受傳者既是微博信息的接受者,亦是信息的再傳播者,“與劇情產(chǎn)生共鳴的微博”成為影響他們再傳播意愿的最主要驅(qū)動因素,而出于社交需要對微博口碑進行再傳播的意愿并不十分強烈。

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