傳統新聞媒體微博影響力的評價模型

武仲元

摘 要 本文以15家傳統媒體的官方微博為研究對象，樣本涉及通訊社、報紙、廣播電視等傳統媒體，選取6項關鍵性指標，運用SPSS軟件對影響傳統媒體微博影響力的因子做主成分分析，提取了“社交活躍度”和“內容生產力”兩個主成分，并由此得到傳統新聞媒體微博影響力的評價模型。

關鍵詞 傳統媒體；微博；媒體融合；主成分分析

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）202-0146-02

1 研究問題的提出

在傳統媒體與新興媒體融合發展的時代背景下，“兩微一端”成為傳統新聞媒體“轉戰”新媒體領域的標配。然而，隨著微信公眾號的興起和迅猛發展，曾幾何時影響力如日中天的微博逐漸式微，甚至一度面臨平臺熱度危機。

另外，微博仍然因其較之于微信更具媒體屬性，因此許多受眾依舊將微博作為發布和獲取新聞資訊的重要平臺。目前新浪微博影響力較大，擁有巨大的用戶群。因此，對于通訊社、報紙、廣播、電視等正在積極轉型的傳統媒體而言，如何在微博平臺上擴大影響力、提升話語權成為關鍵。絕大多數傳統媒體在新浪微博上擁有官方賬號，并且保持一定的發布數量。

由此引出本文的研究問題：如何準確地衡量和描述傳統媒體在微博上的影響力？

2 數據來源說明

本文選取目前新媒體排行榜中比較有影響力的“新榜”數據中排行前50名的媒體機構微信公眾號中前15位傳統媒體（包括《人民日報》、央視新聞、新華社、《參考消息》、《環球時報》等）的官方微博（以新浪藍V認證為準）作為研究對象，用八爪魚數據采集軟件抓取這15個新浪微博在黨的十九大召開這一重大新聞事件期間（即2017年10月18日到2017年10月25日）7天的發博數、評論數、轉發數和點贊數，以及截至2017年10月25日的關注數和粉絲數，通過這些來比較研究這15家傳統媒體在微博上的影響力。

3 研究方法

本研究使用SPSS23.0軟件進行主成分分析，通過計算將相關性較高的因子歸為一類，提取主成分替代原始6個變量，從而實現對指標體系的降維，并考察每一個主成分對于微博影響力的作用程度，構建傳統媒體微博影響力的評價模型并進行模型檢驗。

4 研究發現及檢驗

4.1 提取主成分并命名

通過計算，本研究數據KMO檢驗值為0.598，對應sig值為0.000，提示適合進行主成分分析。對原始數據進行主成分分析，顯示只有前兩個主成分的特征值大于1，而且累計方差貢獻率達到了80.625%，提示本研究提取2個主成分便可比較充分地反映原始數據。

SPSS計算得出主成分載荷表顯示，關注數、粉絲數、平均每條轉發數、平均每條評論數和平均每條點贊數這5個變量在主成分F1中的載荷比較高，因該5個變量均反映了該媒體微博與其粉絲和關注對象之間的交互行為，因此本文將其命名為“社交活躍度”主成分。日均發博數這個變量在主成分F2中的載荷較高，而這個變量則反映了媒體微博的內容生產行為，因此，將其命名為“內容生產力”主成分。

4.2 傳統媒體微博影響力排名

在上述分析的基礎上，首先課利用SPSS軟件計算得出兩個主成分F1、F2的得分值，然后再通過軟件計算出主成分綜合得分與各主成分之間的關系模型[ 1 ]，即F=0.7381×F1+0.2619×F2。最后，經過計算，兩個主成分得分和綜合評估得分及排名情況如表1所示。

從綜合得分和排名來看，《人民日報》位列第一，作為傳統媒體與新興媒體融合的排頭兵和先行者，《人民日報》在新媒體領域的影響力有目共睹，這也可以通過各大微博、微信排行榜榜單數據得到印證。

《央視新聞》《環球日報》《錢江晚報》《新華視點》《中國日報》綜合得分在平均水平之上，處于第二梯隊，社交活躍度和內容生產力也都較靠前。其余9家的微博影響力都在平均水平之下，位于第三梯隊。

4.3 模型實證檢驗

根據本文得出的綜合排名中前三名為《人民日報》《央視新聞》及《環球時報》，對照新榜和清博指數兩個榜單中相對應的周榜數據，發現完全匹配，顯示出本研究所得出的微博影響力指標體系具有一定的解釋力，也為進一步研究提供依據和基礎。

5 研究結論及討論

5.1 “內容為王”還得“互動跟上”

許多傳統媒體總是堅信“內容為王”，因此光顧內容生產力的建設，卻忽視了社交媒體的交互屬性，疏于對粉絲的管理和維護。

從本研究所得出的微博影響力評價模型中不難發現，“社交活躍度”主成分的影響系數為0.7381，而“內容生產力”主成分的影響系數為0.2619，這充分說明了傳統媒體的“線上生存”不僅是“內容為王”，還得“互動跟上”，注重粉絲的活躍度和交互熱度，這樣才能提升傳統媒體微博的影響力。

5.2 評論作為二次內容生產的重要性

本研究通過計算得出兩個主成分的特征系數。在“內容生產力”主成分中可以看到，除了日均發博數占比0.713一枝獨秀外，平均每條評論數也有0.486的系數，占比位居第二位，這提示了評論在作為二次內容生產這一意義上的重要性。

因為在微博中，用戶習慣于評論并轉發該條微博，因此用戶如果有精彩的評論，尤其是“意見領袖”的二次加工和分享，往往能夠帶動該條微博在更大和更加異質化的關系網絡中實現有效的二級傳播，從而提升該微博的影響力和輻射面。

5.3 點贊比轉發、評論更有預測意義？

本研究通過皮爾森相關性檢驗，得到平均每條轉發數、平均每條評論數、平均每條點贊數三個變量與綜合得分的相關系數分別為0.875、0.856和0.920，提示點贊數更能敏銳地預測微博的整體影響力。

拋開網絡水軍惡意刷數據的因素來看，筆者假設，這一數值的高相關性，可能與新浪微博限制了每個賬號對每條微博最多只能點贊一次的規則有關，這一規則在一定程度上過濾了來自水軍的“互動水分”，相對準確地反映了粉絲的“社交活躍度”。當然，這一數據是否具有實際意義還值得實踐者們進一步的論證。

參考文獻

[1]孫江華，張殊.基于主成分分析和聚類分析的傳統報紙微博影響力研究[J].現代傳播-中國傳媒大學學報，2015，37（4）：141-143.