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      “大數(shù)據(jù)”揭示氣象政務(wù)微博號運營特征

      2021-06-23 06:33:46楊穎璨許艾米靳奎峰
      廣東氣象 2021年3期
      關(guān)鍵詞:政務(wù)氣象大數(shù)據(jù)

      楊穎璨,許艾米,靳奎峰

      (廣東省氣象公共服務(wù)中心,廣東廣州 510641)

      氣象政務(wù)微博具有權(quán)威性、發(fā)布迅速、涉及面廣、互動性強(qiáng)等優(yōu)點,已日益成為越來越重要的公共氣象服務(wù)形式[1-4],在發(fā)布?xì)庀笮畔?、宣傳氣象科普、建立氣象部門與公眾互動橋梁等方面已經(jīng)發(fā)揮重要作用。

      氣象微博服務(wù)產(chǎn)品內(nèi)容豐富,主要包括天氣預(yù)報、災(zāi)害預(yù)警、天氣實況、氣象科普等,其中天氣實況和預(yù)報預(yù)警類產(chǎn)品占比最大,其次是氣象科普知識[3]。隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展,氣象微博服務(wù)產(chǎn)品展現(xiàn)形式日趨多樣,如視頻、頭條文章、圖文、圖表、直播等。多樣的氣象服務(wù)產(chǎn)品和展現(xiàn)方式組成了氣象微博服務(wù)生態(tài),不僅為公眾提供了更多的氣象信息服務(wù),也增強(qiáng)了公眾氣象服務(wù)的主動性、互動性、趣味性。

      如何有效利用微博渠道快速傳播的特點,提升氣象服務(wù)質(zhì)量,更好發(fā)揮氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線作用一直是公眾氣象服務(wù)人員的研究方向之一。目前的研究多從定性的角度分析氣象微博號服務(wù)特點以及對未來氣象微博發(fā)展的思考,從而制定氣象微博服務(wù)策略。但在利用大數(shù)據(jù)方法,定量統(tǒng)計傳播力高的氣象微博產(chǎn)品的特征方面的研究比較少。

      本研究旨在利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計及情感分析方法,重點分析新浪氣象政務(wù)微博排行榜上排名靠前的氣象微博號的運營特點,從時間、內(nèi)容、形式等幾個維度分析高傳播量微博的特征,并針對廣東兩次天氣過程分析公眾反饋詞頻及情感值,以期得出有價值的氣象微博運營建議,為相關(guān)工作人員提供科學(xué)參考。

      1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

      本研究主要統(tǒng)計時段為2020年2月4日至2020年6月4日,統(tǒng)計對象為全國各個氣象政務(wù)微博號,信息獲取渠道是新浪微博,主要方法如圖1所示。

      圖1 技術(shù)方法流程圖

      (1)利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取氣象政務(wù)微博排行榜及對應(yīng)微博號的相關(guān)內(nèi)容,包括各個微博號每日發(fā)博、轉(zhuǎn)發(fā)、評論內(nèi)容及相關(guān)數(shù)據(jù),形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。

      (2)采用jieba中文分詞(一款第三方中文分詞庫,可實現(xiàn)關(guān)鍵詞抽取、詞頻統(tǒng)計等功能)對發(fā)布的微博內(nèi)容及評論分詞,提取發(fā)博內(nèi)容及公眾評論的高頻詞匯,形成詞云;

      (3)利用情感分析方法獲得公眾對氣象微博產(chǎn)品的情感傾向,主要分為原始文本爬取、文本預(yù)處理、語料庫和情感詞庫構(gòu)建以及情感詞匹配分類等步驟,本研究采用基于情感詞典的分類方法[5],利用候選情感詞與基準(zhǔn)情感詞的點互信息(PMI)來計算詞ω1和ω2之間語義相關(guān)性:

      其中,p(ω1,ω2)表示詞ω1和ω2同時出現(xiàn)的概率(%);ω1、ω2分別表示候選情感詞和基準(zhǔn)情感詞。

      (4)分析轉(zhuǎn)發(fā)量大的“爆款”微博,得到轉(zhuǎn)發(fā)傳播路徑、轉(zhuǎn)發(fā)量大的微博的傳播原因。

      2 氣象政務(wù)微博號排名分析

      將某日氣象政務(wù)微博號占據(jù)排行榜前15名記為一個事件,統(tǒng)計各個氣象微博號該事件的累計日數(shù),事件累計日數(shù)占比超過95%稱為排名表現(xiàn)穩(wěn)定。在全國氣象政務(wù)微博中,只有7個氣象政務(wù)微博號是排名穩(wěn)定的,包括@中國氣象科普、@深圳天氣、@廣東天氣、@中國氣象局、@哈爾濱氣象、@氣象北京、@江西氣象,其中以@廣東天氣表現(xiàn)最為穩(wěn)定。

      重點分析這7個氣象政務(wù)微博號排名與其發(fā)布量、總互動量(轉(zhuǎn)+評+贊)的相互關(guān)系,可以發(fā)現(xiàn)排名靠前的微博服務(wù)運營可分為3類:第1類是以@中國氣象科普網(wǎng)、@深圳天氣為代表,排名靠前,發(fā)博量一般,但公眾關(guān)注度比較高;第2類是以@廣東天氣、@中國氣象局為代表,排名比較穩(wěn)定,發(fā)博量維持在30次/d左右,互動量在2.5×103~4×103次/d;第3類是以@氣象北京、@江西氣象微博、@哈爾濱氣象為代表,服務(wù)主動性強(qiáng),但互動少。

      相較而言,增強(qiáng)粉絲互動量對提升服務(wù)效果更有利。那究竟什么樣的氣象服務(wù)產(chǎn)品容易獲得高的公眾關(guān)注度,下面從發(fā)布時間、產(chǎn)品內(nèi)容、產(chǎn)品形式等幾個維度進(jìn)行綜合分析。

      3 公眾關(guān)注度分析

      3.1 發(fā)博時間

      將每日轉(zhuǎn)發(fā)超過100次、評論超過150次點贊或超過300次的微博稱為公眾關(guān)注度比較高的微博。分別統(tǒng)計關(guān)注度較高的微博發(fā)博時段、內(nèi)容類型、產(chǎn)品形式。

      從時間上來看(圖2a),總公眾互動量具有明顯3峰型的日變化,主要集中在10:00—12:00(北京時,下同)、16:00—18:00、20:00—22:00。單獨分析轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊的日變化曲線,發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)量隨時間并沒有明顯的變化,說明引起公眾轉(zhuǎn)發(fā)的微博更多與微博本身的內(nèi)容有關(guān);而評論和點贊量的日變化曲線出現(xiàn)了明顯3峰型特征,但兩者高峰值區(qū)在上午有所不同,公眾評論量峰值在08:00—10:00之間,公眾點贊量上午的峰值則在10:00—12:00,表明在08:00—10:00這一通勤高峰期至工作學(xué)習(xí)開始階段,公眾容易產(chǎn)生評價互動的行為,10:00—12:00為公眾主要工作、學(xué)習(xí)的時段,公眾在微博上的互動形式主要以點贊為主。

      通過以上分析,在日常微博氣象服務(wù)時,可以根據(jù)公眾互動規(guī)律提前規(guī)劃氣象服務(wù)內(nèi)容,如:08:00—10:00時段內(nèi)多發(fā)布互動類的內(nèi)容,10:00—12:00增加趣味性的服務(wù),降低公眾互動成本。并在20:00—22:00這一互動小高峰,增加氣象服務(wù)頻次。

      3.2 發(fā)博內(nèi)容

      從內(nèi)容上(圖2b)來看,能引起公眾更多轉(zhuǎn)發(fā)的服務(wù)內(nèi)容主要是輕松、景象(色)、生活類,涵蓋萌寵、搞笑、美景、生活技巧及經(jīng)驗等,其次科普、美食類的微博內(nèi)容也容易引起公眾轉(zhuǎn)發(fā);公眾喜歡評論輕松、天氣實況、景象(色)類氣象服務(wù)產(chǎn)品,其次是互動和預(yù)報類的氣象服務(wù)產(chǎn)品;公眾傾向于贊輕松、生活、互動類的產(chǎn)品,其次是實況、景象(色)類產(chǎn)品。

      總體來看,輕松、生活類、景象(色)類的產(chǎn)品容易引起公眾互動,3類高互動類產(chǎn)品中,景象(色)類產(chǎn)品群眾互動基礎(chǔ)最好,且較輕松、生活類服務(wù)產(chǎn)品更符合服務(wù)角色定位,但這幾類產(chǎn)品上主要以網(wǎng)上素材為主,原創(chuàng)題材較少,建議日常微博運營中多策劃相關(guān)原創(chuàng)產(chǎn)品,可以與氣象科普、當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村旅游、本地節(jié)氣規(guī)律、氣候變化方面等結(jié)合,拓展微博氣象服務(wù)方向。

      圖2 互動量日變化曲線(a);公眾關(guān)注度高的微博產(chǎn)品分類及比例圖(b)

      3.3 發(fā)博形式

      從形式上(圖略)來看,視頻這種展現(xiàn)形式更容易受到公眾的青睞,會帶來相當(dāng)不錯互動量且有效擴(kuò)大傳播力。例如:7月4日,中央氣象臺發(fā)布的氣象版《Mojito》被@人民日報轉(zhuǎn)載并登上熱搜,這是氣象原創(chuàng)視頻的一個優(yōu)秀案例;其次是圖文產(chǎn)品,因其表現(xiàn)生動,趣味性強(qiáng),公眾反饋也比較好;再者氣象部門內(nèi)部氣象圖形產(chǎn)品加文字解讀(特色產(chǎn)品),一般這類產(chǎn)品以氣象要素實況、預(yù)報居多,這種形式會引起公眾共鳴和互動;投票是近來比較常用的一種與公眾互動的形式,通過提供選項簡化公眾操作,這類產(chǎn)品容易獲得公眾點贊,但在轉(zhuǎn)發(fā)和評論上表現(xiàn)一般。

      經(jīng)統(tǒng)計,公眾關(guān)注度高的視頻產(chǎn)品中,出自氣象微博號原創(chuàng)內(nèi)容僅占7.43%,可見目前氣象微博服務(wù)產(chǎn)品上嚴(yán)重缺乏原創(chuàng)視頻,這也是目前微博氣象服務(wù)產(chǎn)品的一個薄弱環(huán)節(jié),未來還需加強(qiáng)視頻類產(chǎn)品的策劃與頻次。

      4 特色分析

      4.1 轉(zhuǎn)發(fā)路徑

      通常來說,氣象政務(wù)微博號的轉(zhuǎn)發(fā)量一般在100次以內(nèi)。但從2017年中央氣象臺“蘿卜蹲”微博起,氣象微博也常出現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)量激增的現(xiàn)象,成為所謂的“爆款”微博。本節(jié)著重分析幾個轉(zhuǎn)發(fā)量大的微博內(nèi)容的傳播路徑,以期發(fā)現(xiàn)大量轉(zhuǎn)發(fā)原因及其運營方面的優(yōu)勢。

      通過選取的幾個例子(圖略)可以看出,高轉(zhuǎn)發(fā)微博大多需要通過有影響力的微博號,比如@中國氣象科普網(wǎng),因其眾多個人影響力相對高的粉絲帶動了互動量,與第2章結(jié)論也相符合。相比之下,@廣東天氣的粉絲個人影響力相對較小,互動量變化幅度大。可見,粉絲個人影響力對提升氣象微博服務(wù)的傳播質(zhì)量至關(guān)重要。在日常微博運營時,除了注重前面分析的幾個方面運營策略,也需加強(qiáng)對粉絲黏性培養(yǎng),特別是在對高個人影響力粉絲的培養(yǎng)上,比如通過組織線上或線下活動、科普沙龍等方式。

      4.2 特征

      本研究選取今年廣東一次龍舟水暴雨過程和“鸚鵡”臺風(fēng)過程,提取兩次過程中@廣東天氣的發(fā)博內(nèi)容詞云、公眾評論詞云以及公眾反饋來進(jìn)行微博氣象服務(wù)的特征分析。

      1)詞云分析。

      兩次過程中(圖略),評論和發(fā)博詞云的對應(yīng)關(guān)系比較一致,但對比兩次過程中的評論詞云,可知公眾對特定市提及較多。雖然省級微博號主要關(guān)注面上服務(wù),在本地服務(wù)處于劣勢,而市縣級微博號本地服務(wù)效果號,但影響力有限,省級和市縣級微博號如何相互配合,在服務(wù)中將效果發(fā)揮至最優(yōu),仍需進(jìn)行研究及嘗試。

      2)情感分析。

      在兩次過程中各選擇3條微博進(jìn)行情感分析,其中情感分值>0為正向,情感分值<0為負(fù)向,絕對值越大表示情感越強(qiáng)烈。分析結(jié)果表明,這幾條微博內(nèi)容中公眾評論的情感分值都大于0(圖略),也就是說對于這幾條微博未出現(xiàn)公眾負(fù)面情緒現(xiàn)象,不存在明顯輿情。

      進(jìn)一步根據(jù)情感分值分為情緒較低(0~0.4)、中等(0.4~0.7)稱為情緒較低、較高(0.7~1.0)??梢钥闯?,在“暴雨過程”中公眾評論情緒較低,這可能與該次暴雨過程多地出現(xiàn)道路水浸、交通阻塞等災(zāi)害有關(guān)?!芭_風(fēng)過程”中公眾的總體公眾情感態(tài)度明顯高于“暴雨過程”,主要是由于該次臺風(fēng)并沒有帶來明顯的災(zāi)害,而且公眾明顯對追風(fēng)微博情緒高漲,紛紛表示對追風(fēng)工作的支持,并提醒工作人員注意安全等,可見在天氣過程中適當(dāng)展示氣象工作人員工作動態(tài)容易引起公眾好感及關(guān)注。

      利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計及情感分析方法分析氣象政務(wù)微博的運營特征,可以得出:提高粉絲活躍度和服務(wù)主動性是提高氣象政務(wù)微博運營效果的兩大主要手段,在業(yè)務(wù)上可以采取科學(xué)調(diào)整發(fā)博時段、加強(qiáng)景象(色)類服務(wù)產(chǎn)品和原創(chuàng)視頻的策劃、培養(yǎng)高個人影響力粉絲的黏性等組合拳來增強(qiáng)氣象微博服務(wù)傳播效果。本研究嘗試將情感分析方法用于反映微博輿情與公眾反饋上,證明可以取得不錯效果,以后在氣象微博服務(wù)研究中可以多嘗試采取此類方法。

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