突發(fā)公共事件下地方政務(wù)微博協(xié)同傳播效果影響因素研究

周成陽

(上海工程技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院 上海 201620)

0 引言

社交媒體被定義為一組基于互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，允許用戶輕松地創(chuàng)建、編輯、評(píng)估和鏈接到內(nèi)容或其他內(nèi)容創(chuàng)建者[1],其主要特征是信息傳播的速度快、成本低、范圍廣，并且允許用戶創(chuàng)建內(nèi)容和信息[2]。為了發(fā)揮社交網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)，近年來政府逐漸開始使用社交媒體來開展政務(wù)工作。政務(wù)社交媒體被定義為通過社交媒體網(wǎng)絡(luò)輔助解決社會(huì)問題的平臺(tái)[3]，政務(wù)社交媒體不僅能夠使相關(guān)部門迅速了解到公眾的意見并加以回應(yīng)，還能夠利用網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為公眾提供相關(guān)服務(wù)[4]。根據(jù)人民網(wǎng)輿情數(shù)據(jù)中心發(fā)布的相關(guān)報(bào)告，截至2019年12月26日，經(jīng)過微博平臺(tái)認(rèn)證的政務(wù)微博達(dá)到179 932 個(gè)，其中政務(wù)機(jī)構(gòu)官方微博138 854個(gè)，公務(wù)人員微博41 078 個(gè)。由此可見，微博已經(jīng)成為了政府部門傳播信息、與公眾互動(dòng)的主要平臺(tái)，也形成了較為成熟的運(yùn)行機(jī)制，在輿情引導(dǎo)和網(wǎng)絡(luò)治理方面發(fā)揮著重要作用。

國務(wù)院頒布的《國家突發(fā)公共事件總體應(yīng)急預(yù)案》中將“突發(fā)公共事件”定義為突然發(fā)生，造成或者可能造成重大人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失、生態(tài)環(huán)境破壞和嚴(yán)重社會(huì)危害危及公共安全的緊急事件。近年來，政務(wù)微博在應(yīng)對(duì)該類事件時(shí)開始逐漸采用協(xié)同的形式來傳播官方信息、引導(dǎo)輿情走向。這種政務(wù)協(xié)同治理的概念源于國外，最初被稱之為“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”式治理或“維基”式治理[5]，該治理范式主張以群體力量來解決公共問題，即通過多部門間的協(xié)同合作來提高治理效率，然而由于技術(shù)上的種種困難使其僅僅停留于理論層面。隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，社交媒體的出現(xiàn)為協(xié)同治理掃除了技術(shù)障礙，使其成為了智慧治理框架下的重要一環(huán)，與社交媒體的緊密聯(lián)系也使其延伸出了新的定義：為了實(shí)現(xiàn)公共管理目標(biāo)，一種基于社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、借助新型傳播渠道、聚焦于合作的政策決策過程[6]。政務(wù)微博協(xié)同傳播正是基于該理念，政府部門為實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輿情治理目標(biāo)，在社交媒體平臺(tái)上的協(xié)作傳播策略，王國華通過深圳山體滑坡事件的分析，將政務(wù)微博協(xié)同傳播界定為各政務(wù)微博在信息發(fā)布過程中的互相轉(zhuǎn)發(fā)行為[7]。

但近年來，國內(nèi)發(fā)生的幾起突發(fā)公共衛(wèi)生事件卻突顯出了政務(wù)協(xié)同傳播中存在的問題。在江蘇響水特大爆炸事故中，各相關(guān)政務(wù)微博雖積極關(guān)注事件動(dòng)態(tài)，例如@鹽城發(fā)布與@鹽城交警協(xié)同發(fā)布了博文“響水事故現(xiàn)場(chǎng)指揮部召開第三次新聞發(fā)布會(huì)，通報(bào)最新情況”，但鮮有超過3 個(gè)以上的政務(wù)微博參與到同一個(gè)內(nèi)容的傳播過程中，且涉及到的政務(wù)微博種類也相對(duì)偏少；有些政務(wù)微博的協(xié)同傳播速度較慢，在四川木里縣森林火災(zāi)事件中，@涼山消防發(fā)布的博文“木里縣森林火災(zāi)情況介紹”，@四川消防在時(shí)隔多小時(shí)后才進(jìn)行了協(xié)同傳播。觀察各地方政務(wù)微博的協(xié)同傳播不難發(fā)現(xiàn)，這些政務(wù)微博的協(xié)同傳播存在“盲目”性，不重視協(xié)同傳播策略，即與什么類型的政務(wù)微博協(xié)同、與多少政務(wù)微博進(jìn)行協(xié)同，協(xié)同時(shí)該采取何種形式，這種缺乏規(guī)劃和組織的協(xié)同傳播最終帶來的結(jié)果就反映為偏少的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)，官方的權(quán)威信息得不到有效擴(kuò)散，輿論治理壓力得不到有效緩解。因此，深入探究政務(wù)協(xié)同傳播機(jī)制，有助于提升政務(wù)微博傳播效果，增強(qiáng)應(yīng)對(duì)突發(fā)公共事件的能力。

1 文獻(xiàn)綜述

政務(wù)協(xié)同治理能夠幫助政府部門更為有效地實(shí)現(xiàn)公共管理目標(biāo)，Mergel 以GitHub 社區(qū)中的公職人員作為調(diào)查對(duì)象，結(jié)果表明通過社交媒體進(jìn)行協(xié)同合作有利于促進(jìn)任務(wù)的高效完成[8]，Gao 的研究也表明協(xié)同行為利于官員、記者、公司和學(xué)者之間的討論并增加交流機(jī)會(huì)[9]。然而，在政務(wù)協(xié)同傳播的實(shí)踐過程中同樣暴露出一些問題，Picazo-Vela 以一個(gè)政府主導(dǎo)的社會(huì)營銷計(jì)劃(health Puebla)為案例，研究了政府部門在Facebook、Twitter、YouTube 和Blog 平臺(tái)上的協(xié)同傳播策略。結(jié)果表明，該項(xiàng)目宣傳過程中缺乏足夠的信息源，并且在信息傳播過程中易被受眾曲解含義，因此需要更多信息源并進(jìn)行持續(xù)不斷的信息輸出才能保證傳播效果[10]。

從目前的研究來看，大多數(shù)的學(xué)者僅以單獨(dú)政務(wù)微博主體的傳播效果作為研究對(duì)象：Bonsón調(diào)查分析了若干政府官方Facebook 賬戶后發(fā)現(xiàn)公眾參與程度普遍較低，信息傳播效果較差，其研究表明公民是否愿意通過社交媒體進(jìn)行有效的參與互動(dòng)，很大程度上取決于公共行政人員所起的作用[11]；陳娟通過采集10 大政務(wù)微博的數(shù)據(jù)，構(gòu)建內(nèi)容、文本特征對(duì)傳播效果的回歸模型來研究辟謠信息傳播效果的影響因素[12]。該類研究為提升政務(wù)微博傳播效果提供了諸多行之有效的方案，但尚未考慮政務(wù)社交媒體間的相互影響。有一小部分學(xué)者考慮了政務(wù)微博的協(xié)同傳播，但僅局限于協(xié)同治理意義的探討，例如崔金棟在研究中指出應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)政府各個(gè)部門間的協(xié)同機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)更好的傳播效果[13]；在少量的定量研究中，石婧以政務(wù)微博與政務(wù)微信之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系展開研究，劃分出了4 類聯(lián)動(dòng)關(guān)系,并為“雙微“聯(lián)動(dòng)提出了政策建議[14]。王國華運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，以深圳山體滑坡事件為案例，揭示了地方政務(wù)微博協(xié)同機(jī)制的特點(diǎn)[7]。

在如今的信息化社會(huì)中，公眾對(duì)于信息獲取的需求遠(yuǎn)高于以往，一旦發(fā)生重大突發(fā)公共事件，政務(wù)社交媒體將面臨著信息發(fā)布、輿論引導(dǎo)的重壓。雖然政務(wù)微博在信息發(fā)布時(shí)已開始進(jìn)行協(xié)同傳播，但由于協(xié)同傳播規(guī)模、類型和時(shí)間節(jié)點(diǎn)的選擇差異，就極有可能會(huì)影響到最終的傳播效果。因此，如何更有效地組織起政務(wù)微博間的協(xié)同傳播成為亟待解決的問題，因此本文將在協(xié)同治理的視角下，采用定量分析的方式，梳理影響政務(wù)微博協(xié)同傳播效果的影響因素，為政務(wù)微博的協(xié)同傳播策略提供參考和借鑒。

2 研究假設(shè)和模型

2.1 政務(wù)微博協(xié)同傳播

為研究政務(wù)微博協(xié)同傳播，本研究不以單獨(dú)的微博主體為研究對(duì)象，而是將每條博文轉(zhuǎn)發(fā)路徑上的所有政務(wù)微博進(jìn)行綜合考量，并借鑒王國華[7]對(duì)于協(xié)同傳播的界定，將其定義為協(xié)同鏈，每一條協(xié)同鏈代表著信息從發(fā)布者到最終轉(zhuǎn)發(fā)者之間所經(jīng)歷的路徑，一條協(xié)同鏈至少由兩個(gè)以上的政務(wù)微博主體構(gòu)成。在以往的研究中，傳播效果取決于接受信息者對(duì)此做出的反應(yīng)，這些反應(yīng)包括轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊和評(píng)論。轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)代表了信息發(fā)布的擴(kuò)散程度，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量越多，信息的覆蓋范圍越為廣泛；點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)則代表了用戶對(duì)發(fā)布信息的態(tài)度和看法，點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)越多，博文的受關(guān)注程度就越大，因此點(diǎn)贊數(shù)[15]、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評(píng)論數(shù)[12]成為了度量傳播效果的重要標(biāo)準(zhǔn)，而協(xié)同傳播效果則是在此基礎(chǔ)上將協(xié)同鏈上所獲得的點(diǎn)贊數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評(píng)論數(shù)加總后再進(jìn)行考量。政務(wù)微博協(xié)同傳播過程如圖1所示。

圖1 政務(wù)微博協(xié)同傳播流程圖

2.2 研究假設(shè)

根據(jù)不同指標(biāo)的特征，可以把研究的自變量分為政務(wù)微博協(xié)同賬號(hào)特征和政務(wù)微博協(xié)同傳播特征。政務(wù)微博協(xié)同賬號(hào)特征包括粉絲數(shù)量、粉絲質(zhì)量和行政等級(jí)；政務(wù)微博協(xié)同傳播特征包括協(xié)同數(shù)量、協(xié)同類型和協(xié)同速度，具體分析見下文。

2.2.1 政務(wù)微博協(xié)同賬號(hào)特征對(duì)傳播效果的影響

在社交媒體中，政務(wù)微博作為政府部門對(duì)外傳播官方信息的窗口，其擁有的受關(guān)注度和行政等級(jí)等特征所產(chǎn)生的影響力實(shí)質(zhì)上是一種社會(huì)資本。社會(huì)資本是通過社會(huì)關(guān)系獲得的資本，即期望在市場(chǎng)中得到回報(bào)的社會(huì)關(guān)系投資，被廣泛認(rèn)為是一種嵌入在社會(huì)關(guān)系中，并且能夠創(chuàng)造價(jià)值的社會(huì)資源，通過政府與用戶之間、部門與部門之間及用戶與用戶之間的廣泛交互，能有效提升信息傳播效果[16]。

有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)在Twitter 社區(qū)中，用戶的粉絲數(shù)能夠作為社會(huì)資本來進(jìn)行度量[17]。Cha的研究表明用戶的粉絲數(shù)量與其影響力密切相關(guān)[18]。粉絲用戶是政務(wù)微博發(fā)布信息的直接受眾群體，一個(gè)政務(wù)微博在社交媒體平臺(tái)上擁有的粉絲數(shù)量越多，則說明了其社會(huì)資本較多，進(jìn)而使得其社會(huì)影響力較大，發(fā)布的博文會(huì)被更多的公眾所關(guān)注。在政務(wù)微博協(xié)同傳播的過程中，實(shí)際上增加了協(xié)同鏈上的粉絲數(shù)量，粉絲數(shù)量越多，就有可能達(dá)到更好的傳播效果，因此提出假設(shè)：

H1：粉絲數(shù)量對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

羅雨寧在研究粉絲用戶的特征與政務(wù)微博影響力之間的關(guān)系時(shí)發(fā)現(xiàn)，粉絲用戶的被關(guān)注數(shù)與微博影響力呈正相關(guān)[19]，Cumbie 研究發(fā)現(xiàn)收入較高和擁有良好教育背景的人們更傾向于在電子政務(wù)網(wǎng)站上自我表達(dá)并且進(jìn)行互動(dòng)[20]。用戶之所以選擇關(guān)注某一政務(wù)微博賬號(hào)，很大程度上是因?yàn)槠浒l(fā)布的博文可以滿足信息獲取的需求，這些用戶在需求得到滿足后，還有可能將信息進(jìn)行二次傳播，此時(shí)粉絲質(zhì)量就成為了擴(kuò)大傳播范圍的關(guān)鍵。新浪微博認(rèn)證用戶一般擁有大量粉絲基數(shù)，并且涉及財(cái)經(jīng)、娛樂、旅游、美食、教育和體育等多種類型，受眾面廣泛，若政務(wù)微博協(xié)同鏈上的博文經(jīng)由這類粉絲二次轉(zhuǎn)發(fā)，則會(huì)極大提高傳播效果，因此提出假設(shè)：

H2：粉絲質(zhì)量對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

Ma 的研究表明中央政府與地方政府的相關(guān)因素會(huì)分別影響到政府社交媒體的使用情況以及公眾對(duì)政務(wù)社交媒體的態(tài)度和看法[21]。政務(wù)微博有別于其他類型的微博，政務(wù)微博所發(fā)布的信息代表著各級(jí)政府部門對(duì)于社會(huì)熱點(diǎn)事件的官方回應(yīng)，其信息的權(quán)威性高于其他任何類型的微博。而政務(wù)微博所代表的政府部門的行政等級(jí)越高，權(quán)威性就越強(qiáng)，公眾就越相信發(fā)布信息的真實(shí)性，對(duì)于信息的認(rèn)可程度越高，公眾就越愿意去轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論該信息，最終獲得較好的傳播效果。因此提出假設(shè)：

H3：行政級(jí)別對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

2.2.2 政務(wù)微博協(xié)同傳播特征對(duì)傳播效果的影響

協(xié)同數(shù)量是指一條協(xié)同鏈上參與其中的政務(wù)微博主體數(shù)量。博文經(jīng)由政務(wù)微博轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)越多，公眾就越相信內(nèi)容的真實(shí)性，從而產(chǎn)生轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊和評(píng)論等行為，自然就增強(qiáng)了信息傳播效果。因此提出假設(shè)：

H4：協(xié)同數(shù)量對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

協(xié)同類型是指一條協(xié)同鏈上參與其中的政務(wù)微博的類型，例如“中國長安網(wǎng)”是中央機(jī)構(gòu)微博，“中國警方在線”是公安微博。Zhang 的研究表明博文的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和評(píng)論數(shù)會(huì)由于主題內(nèi)容的改變而改變[22],Hofmann 將發(fā)布內(nèi)容主題歸結(jié)為影響政務(wù)社交媒體溝通效果的因素之一[23]。政務(wù)微博所發(fā)布的博文主題取決于政務(wù)微博的類型，不同的政務(wù)微博意味著其粉絲類型也不同，若一條協(xié)同鏈上存在著多種不同類型的政務(wù)微博，則信息發(fā)布的受眾群體會(huì)大大增加，從而提高傳播效果。因此提出假設(shè)：

H5：協(xié)同類型對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

協(xié)同速度是指一條協(xié)同鏈上博文由發(fā)布至被轉(zhuǎn)發(fā)的平均速度。Andersen 在測(cè)試了澳大利亞、新西蘭政府部門的信息發(fā)布速度時(shí)指出滯后的信息會(huì)引起公眾的不滿情緒[24]。殷存毅通過對(duì)各地縣級(jí)政府門戶網(wǎng)站的分析發(fā)現(xiàn)，我國縣級(jí)政府電子政務(wù)存在著信息發(fā)布速度慢的問題[25]。在突發(fā)公共事件形成的早期，政府部門若能及時(shí)回應(yīng)事件，提供權(quán)威的信息，就能避免謠言和輿情的產(chǎn)生，就能緩和公眾的不滿情緒。在社交媒體網(wǎng)絡(luò)中，政務(wù)微博的協(xié)同速度越快，公眾受不實(shí)信息的干擾就越少，從而提高信息的傳播效率，因此提出假設(shè)：

H6：協(xié)同速度對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

基于以上的闡述與分析，構(gòu)建出的政務(wù)微博協(xié)同傳播效果影響因素模型如圖2所示。

圖2 政務(wù)微博協(xié)同傳播效果影響因素模型

3 數(shù)據(jù)來源與研究方法

3.1 數(shù)據(jù)來源

以江蘇響水“3·21”特大爆炸事故為研究案例的主要原因有兩方面：一是該事件系重大公共安全事故，嚴(yán)重影響到當(dāng)?shù)鼐用竦娜粘Ｉ?，涉及范圍廣，影響力大，公眾的關(guān)注度高，可提供充足的研究數(shù)據(jù)；二是由于該事件涉及到各方職能部門，參與到事件中的政務(wù)微博無論是在類型上還是層級(jí)上都相當(dāng)豐富，并且協(xié)同行為更為頻繁，為研究創(chuàng)造了良好的條件。在數(shù)據(jù)范圍的選擇上，本研究以江蘇省各類政務(wù)微博作為數(shù)據(jù)來源，共選取了41 個(gè)政務(wù)微博進(jìn)行研究，由于篇幅所限僅列舉部分政務(wù)微博樣本，如表1所示。在時(shí)間的選擇上，本研究選取了2019年3月21日至2020年3月31日的相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)百度指數(shù)顯示，該時(shí)段為事件搜索熱度最高時(shí)期，也正是政務(wù)微博發(fā)布信息、引導(dǎo)輿論的重要時(shí)期。在數(shù)據(jù)采集工具的選擇上，本研究利用八爪魚爬蟲軟件收集了該時(shí)段內(nèi)的41 個(gè)江蘇政務(wù)微博協(xié)同傳播的博文數(shù)據(jù)，經(jīng)過篩選，去除重復(fù)及無效樣本，最終采集到334 條有效數(shù)據(jù)。

表1 政務(wù)微博樣本（部分）

注:表1中的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)截至2020年7月22日。

3.2 變量特征編碼

為完成后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，規(guī)定各變量的取值，粉絲數(shù)量為協(xié)同鏈上各個(gè)政務(wù)微博的平均粉絲數(shù)量；粉絲質(zhì)量的取值借鑒羅寧雨[19]的測(cè)量方式，在協(xié)同鏈上政務(wù)微博粉絲中，提取新浪微博認(rèn)證賬戶的數(shù)量(包括微博個(gè)人認(rèn)證和微博機(jī)構(gòu)認(rèn)證)；行政等級(jí)為協(xié)同鏈上政務(wù)微博的平均行政等級(jí)，中央級(jí)取值為3，省市級(jí)取值為2，區(qū)縣級(jí)取值為1；協(xié)同數(shù)量為協(xié)同鏈上的政務(wù)微博數(shù)量總和；協(xié)同類型分類參考新浪微博賬號(hào)“政務(wù)風(fēng)云榜”發(fā)布的信息，將政務(wù)微博的類型劃分為中央機(jī)構(gòu)微博、黨政新聞發(fā)布微博、司法行政微博、團(tuán)委微博、交通運(yùn)輸微博、綜合型微博和其他類型微博，取值為政務(wù)微博類型數(shù)量的總和；協(xié)同速度為協(xié)同鏈上的博文被轉(zhuǎn)發(fā)的平均速度，以分鐘作為單位。轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)的取值為協(xié)同鏈上相應(yīng)數(shù)量的總和，表2即為變量特征編碼。

表2 變量特征描述

3.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

對(duì)獲取的334 條博文樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行初步統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表3所示。分析表中數(shù)據(jù)可知，博文在經(jīng)由其他政務(wù)微博協(xié)同傳播后，無論是轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)還是點(diǎn)贊數(shù)都有不同程度的增加，這也就初步驗(yàn)證了政務(wù)協(xié)同傳播能夠在一定程度上提升傳播效果。在協(xié)同數(shù)量上，一個(gè)協(xié)同鏈上大多有3 個(gè)政務(wù)微博組成，至多也不超過5 個(gè)；同樣在協(xié)同類型上，一個(gè)協(xié)同鏈上基本上會(huì)有2到3 個(gè)不同類型政務(wù)微博，至多不超過4 個(gè)；協(xié)同數(shù)量及類型相對(duì)偏少，難以有效地?cái)U(kuò)大傳播范圍。在協(xié)同速度上，不同政務(wù)微博的協(xié)同速度相差較大，有的政務(wù)微博能在1 分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)協(xié)同傳播，而有些則滯后多小時(shí)后才形成協(xié)同傳播，可能會(huì)導(dǎo)致最終的傳播效果不佳。

表3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

3.4 研究方法

為了進(jìn)一步探究影響政務(wù)協(xié)同傳播效果的因素，采用轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)這三個(gè)指標(biāo)來測(cè)定信息傳播效果，因此構(gòu)建三個(gè)線性回歸模型：

4 模型檢驗(yàn)與分析

4.1 模型檢驗(yàn)

采用SPSS25 處理樣本數(shù)據(jù)，分別以轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)作為因變量，以協(xié)同賬號(hào)特征和協(xié)同行為傳播為自變量，進(jìn)行多元線性回歸分析，回歸結(jié)果如表4所示。同時(shí)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，三個(gè)模型的擬合優(yōu)度R2分別為0.454、0.555、0.492，在社會(huì)科學(xué)研究中，回歸模型中的擬合優(yōu)度R2大于0.3 即可通過檢驗(yàn)[26]，故三個(gè)模型均擬合良好。各自變量的VIF 均小于5，說明自變量之間不存在多重線性關(guān)系，所有變量均進(jìn)入模型。

表4 模型回歸結(jié)果

4.2 回歸結(jié)果分析

對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行綜合分析，可得出以下結(jié)論：

粉絲數(shù)量在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.366、0.396、0.376，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)均存在顯著的正向影響，假設(shè)H1 得到驗(yàn)證。同時(shí)比較所有自變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)粉絲數(shù)量對(duì)于傳播效果的影響最為明顯，這也就說明了在協(xié)同鏈中政務(wù)微博的關(guān)注數(shù)量越多，其受眾范圍就更廣泛，就會(huì)有更多的公眾參與到政務(wù)微博信息的傳播中去。深入觀察本次疫情事件可以發(fā)現(xiàn)，江蘇省各個(gè)政務(wù)微博協(xié)同中存在著一些“大流量微博”加“小流量微博”的協(xié)同模式，小型政務(wù)微博的原創(chuàng)博文一經(jīng)大型政務(wù)微博轉(zhuǎn)發(fā)，其文章的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)顯著增加，傳播效果大大增強(qiáng)，這也側(cè)面驗(yàn)證了粉絲數(shù)量對(duì)于傳播效果提升的重要性。

粉絲質(zhì)量在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.292、0.338、0.286，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)均存在顯著的正向影響，假設(shè)H2 得到驗(yàn)證。同時(shí)比較所有自變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)粉絲質(zhì)量對(duì)傳播效果的影響僅次于粉絲數(shù)量，在政務(wù)微博中存在著兩種特殊的粉絲群體。一類是以“僵尸粉”為代表的不活躍群體，這類粉絲大概率不會(huì)參與政務(wù)微博信息的二次傳播，另一類則是以新浪微博認(rèn)證賬戶為代表的高質(zhì)量群體，該類粉絲的影響力較大，有利于信息的廣泛傳播，因此在政務(wù)微博協(xié)同過程中不能僅關(guān)注粉絲數(shù)量，同時(shí)還要注重提升粉絲質(zhì)量[19]。

行政等級(jí)在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.309、0.035、-0.015，僅對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)存在顯著的正向影響，不支持假設(shè)H3。其可能的原因在于轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊和評(píng)論的動(dòng)機(jī)有所不同，點(diǎn)贊和評(píng)論行為更側(cè)重于對(duì)于信息內(nèi)容本身的評(píng)價(jià)，而轉(zhuǎn)發(fā)行為更側(cè)重于對(duì)信息的認(rèn)可程度。Bonsón 在公眾參與的研究中發(fā)現(xiàn)人們更傾向于轉(zhuǎn)發(fā)自己信任的博文[27],人們出于對(duì)信息源的信任，就會(huì)產(chǎn)生轉(zhuǎn)發(fā)意愿，而這種信任很大程度上基于政務(wù)微博的權(quán)威性。行政等級(jí)正是體現(xiàn)權(quán)威性的重要標(biāo)志之一，因此政務(wù)微博協(xié)同中的行政等級(jí)越高，越能引起公眾的信任，使其產(chǎn)生轉(zhuǎn)發(fā)意愿，提升傳播效果。

協(xié)同數(shù)量在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.192、0.256、0.217，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)均存在顯著的正向影響，假設(shè)H4 得到驗(yàn)證。政務(wù)微博協(xié)同數(shù)量越多，就會(huì)傳達(dá)給公眾一種政府高度重視的印象，公眾自然也會(huì)對(duì)所發(fā)生的公共突發(fā)事件予以關(guān)注，并進(jìn)行二次傳播，從而提升傳播效果。

協(xié)同類型在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為0.226、0.268、0.288，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)均存在顯著的正向影響，假設(shè)H5 得到驗(yàn)證。此次江蘇響水特大爆炸事故牽涉到眾多政府部門。在政務(wù)微博協(xié)同中，微博類型直接決定了微博發(fā)布信息的受眾面，不同的公眾都有不同的關(guān)注偏好，往往只關(guān)注某一領(lǐng)域或行業(yè)的信息，協(xié)同鏈中涉及的微博種類越豐富，就能吸引更多不同偏好的公眾，信息的擴(kuò)散領(lǐng)域就會(huì)增大，從而提升傳播效果。

協(xié)同速度在三個(gè)模型中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)分別為-0.064、0.036、-0.061，對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)均不存在顯著影響，不支持假設(shè)H6。原光在研究中發(fā)現(xiàn)政務(wù)新聞傾向于加快信息的回應(yīng)速度、忽視信息的回應(yīng)質(zhì)量[28]，這也就可能造成了公民對(duì)于政務(wù)微博發(fā)布信息的質(zhì)量要求高于速度要求。另外,在疫情事件熱度最高的時(shí)期，幾乎每時(shí)每刻都在產(chǎn)生新的消息，公眾對(duì)于信息可靠性的要求要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于信息的發(fā)布速度，因此就可能造成了在微博協(xié)同傳播過程中，無論是快速協(xié)同還是時(shí)間跨度較長的協(xié)同都幾乎不影響信息的傳播效果。

4.3 主要結(jié)論

基于上述的數(shù)據(jù)分析，對(duì)假設(shè)進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如表5所示，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，可初步得出以下結(jié)論：

表5 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)論一：粉絲數(shù)量、粉絲質(zhì)量、協(xié)同數(shù)量、協(xié)同類型對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果有顯著的正向影響。

結(jié)論二：行政級(jí)別僅對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果中的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)有顯著的正向影響，對(duì)點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)無顯著影響。

結(jié)論三：協(xié)同速度對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果無顯著影響。

5 總結(jié)與討論

基于上述的數(shù)據(jù)分析和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，本文對(duì)提升政務(wù)微博協(xié)同傳播效果提出以下建議：

第一，重視政務(wù)微博協(xié)同傳播。在信息化的社會(huì)中，人們獲取信息的途徑越來越多，對(duì)信息的需求程度也越來越高，單一的政務(wù)微博已經(jīng)難以滿足公眾對(duì)于信息的需求。此次江蘇響水特大爆炸事故涉及部門多，影響范圍廣，雖然部分政務(wù)微博采取協(xié)同傳播的策略，但是其發(fā)聲力度依舊不及各大新聞媒體，以至于事件初期公眾缺乏對(duì)事件真實(shí)信息的了解，易受不實(shí)信息的影響，給輿論引導(dǎo)帶來巨大壓力。因此各領(lǐng)域各部門的政務(wù)微博應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)協(xié)同治理，有組織地進(jìn)行協(xié)同傳播，加大信息覆蓋面，發(fā)揮協(xié)同傳播優(yōu)勢(shì)。

第二，提升單個(gè)政務(wù)微博的影響力。在江蘇響水特大爆炸事故中可以看出，除了以鹽城發(fā)布為首的一批綜合性政務(wù)微博擁有較高的影響力，其余的政務(wù)微博影響力整體偏低，尤其是一些區(qū)縣級(jí)的政務(wù)微博，每條博文的轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊和評(píng)論數(shù)寥寥無幾，這也就導(dǎo)致了事件發(fā)生時(shí)難以有效地將重要信息傳播擴(kuò)散。各級(jí)部門應(yīng)當(dāng)重視政務(wù)微博的運(yùn)營，持續(xù)輸出高質(zhì)量的博文，加強(qiáng)與公眾的互動(dòng)，與“微博大V”建立合作關(guān)系，循序漸進(jìn)，逐步提升自身關(guān)注量和影響力。

第三，合理組織政務(wù)微博協(xié)同，形成資源互補(bǔ)。政務(wù)微博在信息發(fā)布中往往會(huì)產(chǎn)生資源不匹配的情形，職能部門的政務(wù)微博擁有信息資源，但往往受關(guān)注度較小，傳播效果差，而大型綜合政務(wù)微博擁有流量資源[7]，兩者的協(xié)同傳播則可以有效地形成資源互補(bǔ)，提升傳播效果。粉絲數(shù)量少、質(zhì)量低的政務(wù)微博可以與粉絲數(shù)量多、質(zhì)量高的政務(wù)微博形成互補(bǔ)，以增加信息曝光度；區(qū)縣級(jí)別的政務(wù)微博可以與省市級(jí)和中央級(jí)的政務(wù)微博形成協(xié)同，以增強(qiáng)公眾的信任度，提高博文被轉(zhuǎn)發(fā)的概率；同時(shí)參與協(xié)同傳播的政務(wù)微博的數(shù)量和類型應(yīng)當(dāng)多多益善，表明政府部門對(duì)于事件的高度重視，也保證更廣的傳播范圍。

本文運(yùn)用新浪微博中的政務(wù)微博相關(guān)數(shù)據(jù)，以轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)和評(píng)論數(shù)作為衡量指標(biāo)，通過多元線性回歸的方法對(duì)政務(wù)微博協(xié)同傳播效果的影響因素進(jìn)行了分析，其研究結(jié)論可為政務(wù)微博的協(xié)同傳播提供參考。本研究存在一定局限，雖然采集了大量的真實(shí)可靠數(shù)據(jù)，選取了合理的調(diào)查范圍以保證研究的客觀性和典型性，但僅以江蘇響水特大爆炸事故作為案例略顯單薄，后續(xù)研究可選取多個(gè)不同案例進(jìn)行分析，以驗(yàn)證研究結(jié)論的普遍性。