微博與傳統媒體的比較分析和融合研究

□ 莫曉艷

微博與傳統媒體的比較分析和融合研究

□ 莫曉艷

統計顯示，目前已有數千家傳統媒體在新浪網站上開設微博，發布新聞，甚至將媒體的欄目放在微博上，與用戶進行交流和互動。傳統媒體運用微博這一工具進行信息傳播已見成效，與用戶的互動形式越來越多樣化，參與的人群也在不斷增加。但是，傳統媒體還沒有將微博的用途發揮到極致，還沒有完全調動用戶的積極性，缺乏品牌意識。

本研究通過調查問卷法獲得相關的數據后，對所獲得數據進行信度和效度分析，以判斷數據是否可靠。本研究利用SPSS軟件對收集的數據進行統計分析并對分析結果進行探討，得出影響傳統媒體微博用戶興趣的因素。

我們制作了電子問卷，通過新浪網上在線答題的形式獲取數據。在有效的時間內，參加網上在線答題的微博用戶有500名，其中450人在規定的時間內完成并提交了問卷。

一、微博用戶特征分析

經過對400份有效調查樣本問卷的初步統計和分析 ，參加本次調查的用戶樣本的性別、年齡、收入、教育水平等基礎特征如下：

由以上表格可以看出，在接受調查的樣本性別構成方面，女性的比例要遠遠高于男性。年齡分布上，在25歲以下的接近半數，比例達到了49.5%；年齡層在26-35歲之間的，有104人，占26%。年青人是微博用戶的中堅力量。教育水平方面，擁有本科學歷的用戶最多，達到36.75%，其次是專科，31.75%。從職業分布來看，微博用戶中學生比例最高，超過半數，達到了53.25%，其次是上班族，將近4成，這與前面的年齡分布相呼應。從微博用戶所在地區來看，有超過半數的用戶居住在京滬一線城市，其比例高達53%，而在鄉村的用戶數僅有25人，只占6.25%，這也從側面反映了大城市的網絡比較發達。用戶收入分布方面，大多數用戶的收入都在3000元以上，收入越高，微博用戶量越小。或許因為收入越高的人群工作相對較忙，上網時間較少。

二、微博用戶興趣分析

微博用戶興趣主要從微博使用年限、關注的人群、訪問微博的頻率、關注的內容、傳統媒體微博的訪問情況等方面進行分析，詳細情況如下：

由表格統計數據可以看出，大多數用戶微博注冊年限都在3年以下，比例達到44.75%，這與我國微博發展的軌跡相吻合。影響微博用戶選擇微博品牌的因素主要是網站的影響力和名人入駐數量，其比例分別達到29.25%和27.25%，其他因素比如功能是否強大，注冊是否方便等所占比例較少。微博用戶使用微博的目的主要是關心時事、獲取信息，比例達到26.5%，其次是記錄生活趣事，比例達到24.5%，這與微博平臺的傳播特性和草根性密切相關。微博用戶關注最多

的人群是草根名博、文體明星以及家人朋友，其關注度占比分別是19.5%、16.75%和13%。從用戶感興趣的信息來看，用戶通過微博主要關注新聞時事、名人微博和娛樂報道方面的內容，對科學教育和文學藝術方面的內容興趣最低。在媒體微博關注度方面，微博用戶對媒體網站的微博關注度最高，達到23.5%，其次是電視，其關注比例達到20.5%。

在對如何判斷微博用戶的興趣進行調查時，30.75%的人選擇通過微博內容，其次是用戶的個人介紹和用戶標簽，通常認為一個人對哪方面的內容感興趣，他就會更多的關注此方面的內容，轉發和評論與此內容相關的微博。

微博訪問頻率方面，頻率總體較高，每天至少訪問一次的人數達到155人，占總人數的38.75%，每周至少訪問微博一次的人數超過半數。

粉絲數量統計方面，在接受調查的400名用戶中，擁有的粉絲數量最多的是50-100人，其比例達到35%；擁有10-50人的有90人，占總數的22.5%；擁有百人以上的比例相對較少，其中擁有300以上的最少，僅占9.5%。

三、運用數據挖掘工具建模

本文將所有的興趣主題按類別進行分類，用戶的興趣用微量模型來表示。為了表達清晰，將興趣主題分成大類，在大類別再劃分為細小的類別，通過不斷的細化，來找出興趣的特征值。其結構如圖3-1所示。

圖3-1 用戶興趣模型

四、興趣分類和計算方法

通過對博客用戶的興趣調查分析得知，如果用戶對某個主題有興趣，那么他訪問此主題博客的次數會增加，瀏覽博客內容的速度會變慢，還會對博客評論、轉發和收藏。用戶興趣度的計算方法基于一種假設，即用戶對不同主題的博客內容的關注行為存在相似性，當需要估計用戶對某個博客主題是否感興趣時，可以通過用戶對該主題的若干相似項的評分進行估計。通過對用戶的博客行為的相關性進行分析，用戶的瀏覽行為，包括評論、收藏和轉發、訪問次數和停留時間是用來計算用戶興趣度的最佳變量。假設I（B）表示用戶對博客B的興趣度，則I（B）可以表示為：

I（B）=Φ（T（B）,R（B），S（B）,F（B），D（B））

其中，T（B）為轉發博客，R（B）為評論博客，S（B）為收藏博客，F（B）博客訪問的頻率，D（B）為在此篇博客上停留的時間。

如果用戶轉發、評論和收藏這三種行為，其中有一種行為發生就表示此對博客內容具有較高的興趣，于是公式如下：

對于微博用戶而言，用戶訪問的次數越多，即訪問頻度越高，且對微博內容的訪問速度越慢，說明用戶對此博客的內容興趣越大，計算公式進一步細分如下：

其中，B為用戶訪問博客頁面的集合，Size（B）表示博客內容的大小，以字節為單位。

五、微博用戶興趣建模

本文的樣本數據來自于新浪微博，從《新周刊》《南方周末》《我是歌手》《江蘇衛視》《中國之聲》五家傳統媒體微博上隨機選取微博內容，選取2012年9月1日至2012年10月1日每天16：00至21：00點的時段，抽取3000個用戶的微博內容。對每條微博內容進行預處理：提取微博作者信息、微博內容、轉發數目、評論數目、收藏數目、微博類型、通過作者信息再提取作者的微博主頁，獲得個人的關注數、粉絲數、標簽信息等，將以上數據組成一條條的記錄，作為數據挖掘的樣本數據。運用SAS的Enterprise Miner模塊進行決策樹建模。研究結果如下：

（一）名人特征

在研究的5家傳統媒體微博中，都有大量的名人入駐。通過調查發現，他們依靠自身的影響力無需采取任何行動便能吸引大量粉絲關注。在分析的3000個用戶中，有71位通過實名認證，對他們的分析發現，他們的關注數通常小于200，而被關注數卻遠遠大于這個數字，甚至達到上萬人，而他們發表的博文數也是相當少，不及關注數的百分之一。這說明微博中的名人通過自身的影響力便能吸引大量粉絲關注，而無需關注他人或發布微博，這種現象即為“名人效應”。

（二）普通用戶特征

除了關注名人外，普通用戶的關注對象主要是親戚朋友和同事，用戶發布博客越多，頻率越高，則關注的人數越多，就越容易引起自己的關注好友以及關注好友的朋友的注意，進而增加被關注數。隨著關注自己的粉絲數的增加，也容易使用戶關注自己的粉絲，從而增加他的關注數。相反，如果用戶很少發表內容，那么即使用戶關注的朋友再多，其他用戶也不會有太大興趣去關注他。

（三）興趣相互影響關系

如果兩個微博用戶同時關注一個名人或媒體，那么這兩個用戶互相關注的概率也將大大增加，他們關注的興趣類型也大致相同。

（四）用戶標簽與興趣的關聯分析

通過對用戶資料和行為間的信息關系進行挖掘，發現以下規律：（1）愿意貼標簽的用戶，有90% 以上的可能性愿意發布博文，并愿意關注他人；（2）不愿意貼標簽的用戶，發表博文的數量較少，關注的人也少，其被關注的數更少；（3）用戶轉發、評論的博客內容一般與自己貼的標簽主題相符合，即屬于同一主題或相近主題，這說明標簽在一定程充上反映著用戶的興趣。

（五）用戶興趣與年齡的關系

通過分析發現，用戶的興趣與年齡有一定的關系，年齡在35歲以上的用戶，更多的關注類似《新周刊》《南方周末》這樣的以新聞和財經類為主的微博；而年齡在25歲以下的年青人則更多關注娛樂類的微博，比如《江蘇衛視》《快樂大本營》等。

（六）用戶興趣與月收入的關系

通過分析發現，用戶的興趣與收入有一定的關聯關系。月收入在3000元以下則更多關注娛樂類的微博，比如《江蘇衛視》《快樂大本營》等；而收入相對較高的用戶則會關注類似《新周刊》《南方周末》等以新聞和財經類為主的微博。

由于樣本數據有限，發現的用戶行為與興趣間的關聯規則也相對受到限制，擴大樣本數據和樣本的采集周期，會發現更多的用戶興趣規則。

小結

不論是哪種行為特征的用戶，模型均能發現用戶的興趣，用戶在微博上的行為越多樣，活動頻率越高，收集的數據周期越長，數據越全面，就越有利于獲取用戶興趣，得到的興趣模型也越全面和準確。采用本方法能夠準確地判斷用戶的興趣，有助于傳統媒體微博進行營銷，根據用戶的興趣定位媒體的欄目內容，對傳統媒體利用微博平臺提高媒體的影響力有著重要的參考價值。

1.孟波.新浪微博：一場正在發生的信息傳播變革[J].南方傳媒研究，2009(21)

2.黃瑚.媒體博客研究[D].南昌大學.2008

（作者單位：廣東廣播電視臺）