單權(quán)

(浙江省氣象服務(wù)中心,浙江 杭州 310017)

0 引 言

氣象信息一直以來都是與人們生產(chǎn)生活息息相關(guān)的重要內(nèi)容,隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們生活水平和需求的不斷提高,對最基本的氣象服務(wù)要求也相繼提升。尤其是隨著智能設(shè)備越來越普及化和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,新媒體越來越成為人們?nèi)粘Ｒ蕾嚨墨@取信息的重要渠道。微信作為目前最為流行的免費(fèi)即時(shí)通訊工具,其用戶群日漸激增,功能也越來越強(qiáng)大。因此,基于微信的氣象服務(wù)也十分受人們關(guān)注。

本文以省級官方氣象機(jī)構(gòu)微信公眾號為資料源,分析近一年來熱門微信文章的熱點(diǎn)特點(diǎn),并結(jié)合實(shí)際情況,提出發(fā)展意見和建議,以提高服務(wù)質(zhì)量。

1 微信氣象服務(wù)發(fā)展及現(xiàn)狀

1.1 微信和微信公眾號

微信——2011年1月誕生,截至2016年6月30日,微信月活躍賬戶數(shù)達(dá)到8.06億,比2015年同期增長34%,每日使用時(shí)長超90分鐘用戶占50%以上。圖1是百度搜索指數(shù)顯示的微信和微博的搜索指數(shù)變化趨勢,從圖1中可以看到,微信的起步晚于微博,但發(fā)展速度很快,不到一年時(shí)間便超越微博,并一直處于領(lǐng)先地位。

近8成微信用戶關(guān)注了公眾賬號,截至2016年12月,微信公眾賬號數(shù)量突破1200萬個(gè),比2015年同期增長46%,全國政務(wù)微信公眾號數(shù)量突破15萬個(gè),比2015年同期增長200%。圖2是微信公眾號的百度搜索指數(shù)變化趨勢,可以看到,微信公眾號自2013年才起步,一路穩(wěn)步發(fā)展,近兩年發(fā)展趨勢更是有加速態(tài)勢。

圖2 “微信公眾號”百度搜索指數(shù)變化趨勢

1.2 微信氣象服務(wù)

全國32個(gè)省、自治區(qū)、直轄市均已開通官方氣象機(jī)構(gòu)微信公眾號,其中58%的省級官方氣象機(jī)構(gòu)只開設(shè)了訂閱號,23%開設(shè)了“雙號”。浙江省于2013年6月創(chuàng)建了微信公眾號“浙江天氣”和“浙江氣象”,通過3年多的時(shí)間發(fā)展,微信公眾號關(guān)注數(shù)逐步上升,尤其是近兩年,關(guān)注數(shù)增加較快,“浙江天氣”從2015年初的不足1500人,發(fā)展至2017年初的逾18000人。

2 微信氣象服務(wù)熱點(diǎn)分析

2.1 研究方法

知識圖譜方法屬于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)范疇。主要包括引文分析、共被引分析、詞頻分析、因子分析、多維尺度分析,是直觀化顯示學(xué)科內(nèi)部知識要素之間數(shù)量關(guān)系和結(jié)構(gòu)關(guān)系的一種圖形可視化方法。

詞頻是指一個(gè)詞在文章或者講話中出現(xiàn)的次數(shù)。分析主題詞出現(xiàn)的頻率可獲取某一領(lǐng)域或?qū)W科研究熱點(diǎn),以捕捉可能的研究熱點(diǎn)轉(zhuǎn)移趨勢。詞頻分析法是利用能夠揭示或表達(dá)文獻(xiàn)核心內(nèi)容的關(guān)鍵詞或主題詞在某一研究領(lǐng)域文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次高低來確定該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)和發(fā)展動(dòng)向的文獻(xiàn)計(jì)量方法。通過詞頻分析獲取高詞頻關(guān)鍵字,對高詞頻關(guān)鍵詞篩選后進(jìn)行共詞分析。共詞分析是一種內(nèi)容分析法,原理是對一組詞中兩兩在同一篇文稿中出現(xiàn)的情況進(jìn)行聚類分析得到共詞文獻(xiàn)簇,以此分析些詞所代表的學(xué)科和主題的結(jié)構(gòu)變化。并結(jié)合因子分析、多維尺度分析概括相關(guān)研究領(lǐng)域的特征。

2.2 關(guān)鍵詞選取與共詞分析

以氣象服務(wù)為主題,檢索2015年以前出版的中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫,剔除作者出處不明的文章,得到5618篇。對這些文章的關(guān)鍵詞,篩選與氣象服務(wù)相關(guān)的出現(xiàn)頻率高的;在此基礎(chǔ)上去除與浙江省關(guān)系不大的(如三峽工程、沙塵暴等)、政策法規(guī)相關(guān)的以及意思相近的一些關(guān)鍵詞,最后篩選出35個(gè)關(guān)鍵詞。

共詞分析可揭示相同研究主題文獻(xiàn)間的聯(lián)系,以反映該領(lǐng)域?qū)W科結(jié)構(gòu)以及與相關(guān)領(lǐng)域的聯(lián)系,其中兩個(gè)詞間的聯(lián)系是通過同時(shí)感知到兩詞的相對頻率來衡量的,共詞詞頻次矩陣是多個(gè)關(guān)鍵詞兩兩共現(xiàn)情況的量化。

篩選2015年來省級氣象官方微信閱讀數(shù)排名前1000的文章,進(jìn)行熱點(diǎn)關(guān)鍵詞詞頻分析,得出微信氣象服務(wù)共現(xiàn)的關(guān)鍵詞按詞頻從大到小依次是預(yù)警、預(yù)報(bào)、暴雨、霧霾、臺(tái)風(fēng)、寒潮、高溫、雪災(zāi)、干旱、氣象災(zāi)害、旅游、氣候變化、網(wǎng)站、高速公路、氣象條件、專業(yè)氣象、氣象服務(wù)、氣象影視、氣象生活指數(shù)、應(yīng)用、防災(zāi)減災(zāi)、氣象信息、系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)農(nóng)業(yè)氣象、決策服務(wù)、航空氣象、公共氣象服務(wù)、效益、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用氣象、GIS、對策、氣象信息服務(wù)、精細(xì)化預(yù)報(bào)、氣候資源。

2.3 微信氣象服務(wù)熱點(diǎn)分類識別

運(yùn)用SPSS17,共詞頻矩陣進(jìn)行因子分析,得到公共因子抽取情況見表1,表明被提取出來的12個(gè)公共因子累計(jì)方差解釋貢獻(xiàn)率為60.314%。

表1 解釋的總方差

2.4 微信氣象服務(wù)的層次性研究

對共詞詞頻矩陣,采用系統(tǒng)聚類法,以“自頂向下”的方式按組間距離的相似性度量來分類,以反映研究領(lǐng)域主題聚集的情況,聚類結(jié)果如圖3。

圖3 共詞矩陣聚類分析結(jié)果

氣象服務(wù)主題總體上以“氣象信息”為關(guān)鍵詞的“氣象信息服務(wù)”研究和以“防災(zāi)減災(zāi)”為關(guān)鍵詞的“氣象災(zāi)害防御”研究。

關(guān)鍵詞聚集程度直觀地反映了研究領(lǐng)域被關(guān)注的層次性,由高到低依次為氣象信息服務(wù)、氣象災(zāi)害防御、氣象預(yù)報(bào)服務(wù)、氣象災(zāi)害應(yīng)對、氣象服務(wù)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)氣象服務(wù)、專業(yè)氣象服務(wù)、應(yīng)用氣象服務(wù)、公共氣象服務(wù)等這幾類較為明顯的領(lǐng)域?qū)哟巍?/p>

公共氣象服務(wù)研究領(lǐng)域包含于應(yīng)用氣象服務(wù)領(lǐng)域研究層次。災(zāi)害、系統(tǒng)是氣象服務(wù)背景下的公共氣象服務(wù)研究關(guān)注的重要內(nèi)容。公共氣象服務(wù)研究領(lǐng)域下各個(gè)類別主題分散、扁平,是公共氣象服務(wù)研究涉及面廣、偏重應(yīng)用和實(shí)踐的特征表現(xiàn)。

2.5 微信氣象服務(wù)的交叉性研究

通過多維尺度分析,將含有35個(gè)高頻關(guān)鍵詞的大型數(shù)據(jù)壓縮到二維空間,可視化地顯示氣象服務(wù)研究主題的全局分布。通過SPSS17的Scale功能中的多維尺度分析(Mult idimensional Scale ALSCAL)對此相異矩陣進(jìn)行二維尺度分析,選擇軟件“數(shù)據(jù)為距離數(shù)據(jù)”選項(xiàng),二維分析組圖輸出為圖4。

圖4 多維尺度分析感知圖(選用Euclidean距離)

服務(wù)專業(yè)性和氣象時(shí)效性是總體評價(jià)氣象服務(wù)的兩個(gè)重要維度。服務(wù)專業(yè)性是表示關(guān)注氣象服務(wù)中氣象服務(wù)內(nèi)容與氣象服務(wù)技術(shù)手段的程度,圖4中,橫坐標(biāo)代表服務(wù)專業(yè)性,為正值時(shí)表示對氣象服務(wù)內(nèi)容的關(guān)注,為負(fù)值時(shí)表示對氣象服務(wù)技術(shù)手段的關(guān)注。氣象時(shí)效性是表示對氣象服務(wù)業(yè)務(wù)內(nèi)容時(shí)效性關(guān)注的程度,圖4中,縱坐標(biāo)代表氣象時(shí)效性,為正值時(shí)表示對短期氣象服務(wù)時(shí)效性的關(guān)注,為負(fù)值時(shí)表示對長期氣象服務(wù)時(shí)效性的關(guān)注。

臺(tái)風(fēng)、高溫、預(yù)報(bào)、預(yù)警對時(shí)效性和專業(yè)性要求均高,防災(zāi)減災(zāi)時(shí)效性高、專業(yè)性低,決策服務(wù)、旅游氣象、服務(wù)系統(tǒng)的專業(yè)性要求高。氣象服務(wù)專業(yè)性要求高、時(shí)效性低,即當(dāng)前服務(wù)更傾向于長期氣象服務(wù)和專業(yè)氣象服務(wù)內(nèi)容。

3 微信氣象服務(wù)發(fā)展建議

微信氣象服務(wù)包含形式與內(nèi)容,兩者缺一不可,表現(xiàn)形式的豐富多樣可以吸引讀者點(diǎn)擊進(jìn)入,增加熱度及互動(dòng)性;內(nèi)容的好壞則決定了讀者是否愿意關(guān)注公眾號及后期繼續(xù)閱讀互動(dòng)的粘性。下面就從這兩方面來談?wù)勎⑿艢庀蠓?wù)的發(fā)展建議。

3.1 優(yōu)秀氣象服務(wù)公眾號發(fā)展經(jīng)驗(yàn)

表現(xiàn)形式的多樣性可以參考學(xué)習(xí),在分析了廣東、深圳、上海、北京、江蘇等發(fā)展較快的省級氣象微信公眾號及中國氣象愛好者、格點(diǎn)氣象等優(yōu)秀氣象公眾號的基礎(chǔ)上,總結(jié)概括了以下幾個(gè)“形”的注重點(diǎn)。

3.1.1 加快壯大粉絲關(guān)注數(shù),提升知名度

圖5是幾個(gè)省份官方微信公眾號的關(guān)注數(shù)對比圖,由圖中可看出,優(yōu)秀省份的氣象官微關(guān)注數(shù)已達(dá)幾十萬,而浙江省還只有1.8萬多,差距較大。因此,增加關(guān)注數(shù),提升知名度是迫在眉睫的事。

圖5 幾個(gè)省份官方氣象微信公眾號關(guān)注數(shù)

3.1.2 增強(qiáng)內(nèi)容可讀性,樹立風(fēng)格

微信氣象服務(wù)必須注重內(nèi)容的可讀性,需要有特色,有風(fēng)格,忌諱清淡乏味或是說教宣講式的口吻。例如文字或是表情圖的賣萌風(fēng)格是比較常用的一種,讓人在輕松的氛圍下接受到了氣象信息;另外氣象服務(wù)還要注重時(shí)效性,抓第一時(shí)間,如深圳天氣在1月10日就發(fā)布了關(guān)于春運(yùn)及春節(jié)期間的官方天氣預(yù)測,吸引了很多人氣;又如中國氣象愛好者一直慣用的專業(yè)性風(fēng)格,也是可以捕獲不少人(尤其是略有氣象基礎(chǔ)知識的人群)的關(guān)注力。見圖6。

圖6 微信氣象服務(wù)風(fēng)格示例

3.1.3 加強(qiáng)互動(dòng),增加粉絲粘性

深圳天氣在粉絲互動(dòng)方面是做的比較好的省份,因此其關(guān)注數(shù)也是遙遙領(lǐng)先(圖7)。粉絲互動(dòng)可以從幾方面著手,如留言上榜,留言回復(fù)點(diǎn)贊等互動(dòng);另外可以組織舉辦一系列線上線下的活動(dòng)來活躍氣氛,帶動(dòng)人氣,如深圳天氣舉辦的客戶端UI設(shè)計(jì)大賽、家鄉(xiāng)天氣隨手拍活動(dòng),以及線下的氣象創(chuàng)意征集活動(dòng)等等。

3.1.4 提高編輯團(tuán)隊(duì)素養(yǎng)和水平

微信氣象服務(wù)需要小編有多方面的能力,這不僅表現(xiàn)在氣象專業(yè)素養(yǎng),還有新聞敏銳度、文字編寫能力、圖表設(shè)計(jì)水平以及信息整合能力等多個(gè)方面。因此有必要組建新媒體采編團(tuán)隊(duì),發(fā)揮個(gè)性和協(xié)作力。此外,增加一些外出學(xué)習(xí)、交流培訓(xùn)的機(jī)會(huì),也是提升小編們能力的不錯(cuò)手段。

3.2 結(jié)合熱點(diǎn)分析發(fā)展建議

優(yōu)秀公眾號給了我們學(xué)習(xí)參考的“形”,但歸根結(jié)底,內(nèi)容為王道,我們還是應(yīng)該將發(fā)展的重心回到“實(shí)”上。什么是大眾需要的、想要的、喜歡的氣象服務(wù),弄明白了這個(gè),我們就能有的放矢,提供量體裁衣式的氣象服務(wù)。

根據(jù)本文第二部分分析的微信氣象服務(wù)熱點(diǎn),我認(rèn)為可以將微信氣象服務(wù)的“實(shí)”重點(diǎn)放在以下兩個(gè)方面。

圖7 深圳天氣粉絲互動(dòng)示例

1)從熱點(diǎn)高頻詞及層次性分析結(jié)果可見,災(zāi)害性天氣及實(shí)時(shí)預(yù)警仍為永恒的關(guān)注重點(diǎn),因?yàn)檫@類氣象服務(wù)和每個(gè)人都息息相關(guān)。因此,必須在重大災(zāi)害性、轉(zhuǎn)折性天氣來臨前,做好一系列的氣象服務(wù),有條理的層層遞進(jìn),如臺(tái)風(fēng)來臨前,可以在較早時(shí)做一些臺(tái)風(fēng)科普、近一些時(shí)候做一些路徑分析及災(zāi)害防御指南,登陸前做好風(fēng)雨實(shí)況追蹤及災(zāi)害實(shí)時(shí)預(yù)警。

2)從交叉性分析結(jié)果可見,當(dāng)前大眾對于短期的預(yù)報(bào)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足,長時(shí)間維度及專業(yè)性更強(qiáng)的預(yù)報(bào)越來越受到關(guān)注。因此我們在微信氣象服務(wù)時(shí)應(yīng)更有效的把握好時(shí)間尺度,在一些重要節(jié)日假日節(jié)點(diǎn)前,及早的將遠(yuǎn)期天氣做巧妙的分析預(yù)測,在科技水平有限的情況下,盡可能把大眾所需的信息滾動(dòng)式漸進(jìn)式地對外傳遞。

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