基于社交網絡的自媒體輿論傳播趨勢研究（系統篇）

陳煜軍

摘 要 隨著移動互聯網絡的發展、智能手機的普及、微信用戶的大幅增長，以微信為代表的移動新社交媒介，正對我國社會輿論格局產生新的效應，輿論信息的網絡傳播已經從傳統的網站、論壇向社交網絡拓展，社交媒體平臺已經逐步成為輿論傳播的主場。本文所嘗試構筑系統，在自媒體傳播過程中進行精準的用戶身份、用戶行為統計的同時，還創新性地引入用戶效率以及傳播關系分析，通過系統構建、數據分析等兩部分內容，對基于社交網絡的自媒體輿論傳播趨勢的分析和研究提供了一種新的信息系統以及分析方法。

關鍵詞 社交網絡；自媒體；輿論傳播；微信朋友圈

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）186-0066-02

美國皮尤研究中心2016年公布的最新研究報告稱，目前高達62%的美國成年人通過社交網站來獲取新聞。而在社交網站看新聞的人中，有64%依賴單一社交平臺獲取新聞。這也體現出一個明顯的趨勢：隨著社交網站用戶規模的增加，會有更多用戶選擇社交平臺作為自己獲取新聞信息的來源。根據騰訊公司發布的2016版《微信數據化報告》也顯示：“社交網絡成為除輿論App以外的第二大輿論渠道，滲透率超電腦加電視。以微信為代表的社交平臺，成為新媒體傳播核心渠道，輿論廣度（輿論App）+輿論過濾（微信等社交平臺）成為網民獲取輿論的左右手，信息傳播架構將被社交媒體消解和重構”。輿論信息的網絡傳播已經從傳統的網站、論壇向社交網絡拓展，社交媒體平臺已經逐步成為輿論傳播的主場。

1 輿論傳播系統現實意義

傳統的輿論傳播主體是新聞媒體，從現實角度來說，一方面，幾乎所有的傳統新聞媒體都建立了各自的微信公眾平臺，作為進軍社交網絡的橋頭堡；另一方面，大量的媒體公眾號運營管理者還是停留傳統傳播思維模式，雖然能夠發揮自身內容以及影響力導向的專長，但是對于輿論傳播數據的統計和分析還是比較簡單粗放，以早期互聯網時代的瀏覽量或者輿論頁面的閱讀、點贊、公眾號粉絲數以及后臺提供的一二次傳播總量等一些傳統、簡單數據作為決策輔助。管理部門以及運營者在研究傳播路徑、傳播規律時，仍然缺乏必要的技術和數據支撐。本文所嘗試構筑的基于微信社交網絡自媒體輿論傳播的信息化數據分析系統，利用互聯網、大數據技術以及微信系統提供的API接口，在自媒體傳播過程中進行精準的用戶身份、用戶行為統計的同時，還創新性地引入用戶效率以及傳播關系分析，對于輿論平臺的管理者和運營者掌握輿論傳播規律、提高輿論管理水平都有著有較大實際意義。

2 社交網絡化輿論傳播系統分析

社交網絡即社交網絡服務，源自英文SNS（Social Network Service）的翻譯，中文直譯為社交網絡服務，意譯為社交網絡服務。廣義上的社交網絡包括電子郵件E-mail、論壇BBS。即時通信（IM）和博客（Blog）等一些互聯網絡形式。因為時代的發展、中國的現狀以及平臺拓展開發接口的限制等問題，目前在國內真正能適用于建立自媒體信息化數據分析系統構架的，只有基于即時通信（IM）的微信系統。

社交網絡的典型要素一是平臺、二是人、三是關系。整個傳播依據六度分隔理論概念，在理想化條件下可實現無邊界傳播。對應到輿論傳播系統后，我們增加了時間以及內容要素，即以時間、微信（平臺）、用戶（人）、輿論（內容）以及傳播路徑（關系）五個方面構建自媒體輿論傳播信息化數據分析系統要素。

微信作為社交網絡傳播分析平臺的典型特征，同信息化數據分析系統特征相符，從而我們可以界定基于微信社交網絡自媒體輿論傳播的信息化數據分析系統的關鍵：1）選擇符合中國國情的大基數的用戶平臺。在進行數據分析時，平臺接口的開放程序是最為關鍵的要素，目前國內兩大社交網絡傳播平臺分別是新浪微博以及微信，但是新浪微博所提供的API接口遠不如國外的Facebook和Twitter，反觀微信，不僅提供較為開放的API接口，從最新數據也表明，其2016年9月年日平均登錄用戶已經達到7.68億，符合國情以及大基數要求。

2）充分利用“互聯網+”技術。在分析建模的時候，利用互聯網技術去設計能體現輿論傳播特征的基礎數據。

3）記錄帶身份的精準傳播。這里的身份是指用戶身份，也就是“誰看了”，以微信作為基于社交網絡自媒體輿論傳播分析模型基礎平臺，能實現基于IP的網站或者早期開放式社交網絡系統無法實現的精確UV（獨立訪客）統計，能精準定位用戶身份。

4）跟蹤統計用戶行為。行為就是用戶什么時間看了，用戶看了以后的動作。是單純的看，還是看了就轉發（包括多次轉發）；是只看一次、還是有選擇地看、或者是每次都看；是主動地看還是被動的看，通過橫向縱向的比對，這些數據都能有效體現用戶忠誠度以及用戶價值，為之后用戶生命周期分析奠定基礎。

5）創新性地統計用戶效率。用戶效率，是傳統傳播統計系統里相對缺失的環節，一條輿論，在用戶轉發后引入的用戶數，我們定義為用戶效率，用戶效率分為一次效率以及復合效率等，用戶效率是基于社交網絡的自媒體輿論傳播中最有價值的傳播數據。

6）基于大數據的多維數據挖掘。在針對前面提到數據系統的關鍵點進行記錄以及初步統計后，我們可以對數據進行初期的挖掘，研究傳播規律、分析傳播關系鏈、形成用戶傳播關系圖譜，提供輔助管理運營決策。

3 輿論傳播系統的設計

社交網絡化輿論傳播系統設計的關鍵是傳播身份的確認和傳播行為的監測，前文已經論述過微信的用戶數量、影響力以及開放接口決定了其作為基礎平臺的科學性以及可行性。在實際系統處理中，微信對于認證服務號以及媒體認證訂閱號提供了網頁授權回調接口以及微信JS-SDK分享監測接口，通過以snsapi_base為scope發起的網頁授權回調，可以以靜默授權獲取用戶的唯一openid的，這是實現用戶精確身份甄別的關鍵；而JS-SDK的獲取“分享到朋友圈”按鈕點擊狀態和獲取“分享給朋友”按鈕點擊狀態及自定義分享內容接口，可以實現用戶行為監測、傳播行為監測和鑒權KEY的植入。具體流程如圖1，通過在訪問過程中讀取鑒權信息以及每個用戶在傳播行為中通過對傳播鏈接中植入（或更新）自己唯一的鑒權信息，從而實現傳播效率的有效統計。

基于社交網絡的自媒體輿論傳播趨勢研究的另一個關鍵是數據分析，出于對數據分析、數據挖掘的需要，系統在記錄傳播數據后，必須生成可供直觀分析、輔助決策的分析圖表，因此，在系統的構建過程中，我們使用了Chart.js以及arbor.js兩個工具庫，Chart.js是一個簡單、面向對象、為設計者和開發者準備的圖表繪制工具庫，用于生成各種二維關系的曲線、柱狀、餅狀圖，直觀體現每周7天、每天24小時和信息傳播的對應關系，而arbor.js是一個分支拓撲圖設計工具，直接能繪制信息傳播拓撲圖，并通過顏色和圖形對傳播核心（圓形）、受眾（長方形）、影響力（核心越紅則傳播效率越大）、傳播方向和傳播時間（以24小時為單位，越藍則傳播時間越早）進行區分，從而對這個傳播趨勢進行總體分析，實際生成效果如圖2所示。

4 輿論傳播系統的預期價值

系統價值體現在以下幾個方面：1）提供更為真實的傳播數據。在微信封閉式社交圈傳播的帶身份的數據更為真實有效，更不容易作假。2）傳播數據更為符合自媒體傳播規律。傳統媒體時代，平臺的價值為主，用戶價值為輔，一次傳播為主，二次傳播為輔，傳播效率基本由平臺的影響力大小來體現。而自媒體時代，平臺的價值是通過用戶價值以及二、三次傳播以后的復合傳播效率來體現，只有能夠精確統計復合效率的系統，才更有利于傳播分析工作。3）將輿論傳播同互聯網、大數據技術結合，通過互聯網技術方法輔助輿論理論研究，去記錄、分析數據，做到有跡可循，有助于我們科學分析和研究社交網絡平臺輿論傳播的趨勢。4）所設計的系統模型可以直接應用在當前媒體運營平臺或者網絡信息管理平臺中，為輿論管理者、運營者提供決策依據。

參考文獻

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