秦鑫淼 趙迎紅

【關(guān)鍵詞】微博;因子分析法;泛娛樂化

【基金項目】國家自然科學(xué)基金：服務(wù)業(yè)外商直接投資產(chǎn)業(yè)政策測量及其有效性和協(xié)同性研究（71672136）;國家社會科學(xué)基金：基于生態(tài)系統(tǒng)理論的公共圖書館與社會支撐體系相關(guān)性實證研究（14BTQ005）。

微博龐大的用戶市場是信息傳播的基礎(chǔ)，截至2018年底，微博用戶達到3.41億。當(dāng)前，微博已發(fā)展成為一個信息分享平臺，用戶不僅可以在微博上發(fā)表言論，也可以不斷地接收信息。用戶通過對其關(guān)注的話題進行搜索、發(fā)帖、互動形成微博話題熱度，話題熱度的排名即形成微博熱門榜單。

一般來說，熱門微博包括娛樂新聞、突發(fā)公共事件、權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的新聞性信息、公眾共鳴事件和焦點問題等。熱門微博的巨大影響力以及其及時性和代表性，能在一定程度上反映特定時期網(wǎng)民關(guān)注的焦點和選擇傾向。

在繁雜的網(wǎng)絡(luò)空間中，大多數(shù)網(wǎng)民沒有足夠時間去甄別和選擇信息，只能被動地去接受不同平臺的推送信息，其中熱門榜單正是網(wǎng)民獲得信息的便捷途徑之一。因此，熱門榜單的構(gòu)成應(yīng)剔除不良信息，引導(dǎo)網(wǎng)民關(guān)注健康真實的內(nèi)容，平臺也應(yīng)保持謹(jǐn)慎的態(tài)度對熱門榜單的內(nèi)容傾向性加以正確把握。

一、基于傳播學(xué)視角的微博熱門榜單發(fā)展現(xiàn)狀

（一）用戶話語權(quán)不均衡導(dǎo)致信息傳播堵塞

基于傳播學(xué)理論，用戶的需求可分為獲取資訊、自我表達和情感釋放。[1]微博熱搜榜滿足了用戶對于信息的獲取和借由微博熱搜發(fā)泄自身情感的需求。對于自我表達，微博雖然賦予了每個用戶自由表達的權(quán)利，但在相關(guān)問題的討論中，由于用戶微博身份和社會地位的不同，會出現(xiàn)話語權(quán)不均衡、個人信息傳播效果不一等現(xiàn)象。娛樂明星或公眾人物發(fā)布信息時，關(guān)注度和傳播范圍往往比普通用戶大，更容易登上熱門榜單，久而久之，用戶話語權(quán)不均衡的現(xiàn)象會越發(fā)嚴(yán)重。

（二）平臺監(jiān)管缺失導(dǎo)致虛假信息泛濫

微博發(fā)布無門檻的特性導(dǎo)致每個用戶都能自由發(fā)言，因此微博出現(xiàn)了虛假信息泛濫等現(xiàn)象。在這一過程中，微博把關(guān)人的作用尤為重要。微博把關(guān)人主要為微博平臺和用戶本身，微博平臺起主導(dǎo)作用。但是，微博平臺對于虛假信息的治理缺乏有效的監(jiān)管機制，不難發(fā)現(xiàn)，如今的微博熱門榜單由于平臺的信息監(jiān)管不力呈現(xiàn)出一定的嘩眾取寵現(xiàn)象。

（三）泛娛樂化現(xiàn)象導(dǎo)致用戶被動接受無效信息

微博中粉絲較多的博主大多數(shù)為娛樂明星，截至2018年12月，微博關(guān)注度前十名分別為謝娜、何炅、楊冪、Angelababy、陳坤、趙薇、姚晨、林心如、鄧超、郭德綱，均為娛樂明星。其粉絲對于他們生活包括三餐起居等信息的追捧擠壓了有價值信息的生存空間，再加上140字的字符限制導(dǎo)致微博敘事能力不強，呈現(xiàn)出碎片化甚至口水化趨勢，微博熱門榜單也進而呈現(xiàn)出泛娛樂化傾向。微博熱搜榜的泛娛樂化現(xiàn)象和微博發(fā)布信息的碎片化特征導(dǎo)致用戶在接收信息時只注重感官的刺激，忽視應(yīng)該深入思考的內(nèi)容。

二、微博熱門榜單指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）微博熱門榜單指標(biāo)體系構(gòu)建的原則

系統(tǒng)性原則。微博熱門榜單構(gòu)建時需要遵循系統(tǒng)性原則，各指標(biāo)之間的選取要有一定的邏輯關(guān)系，它們不但要從不同側(cè)面反映出熱門微博話題的主要特征和存在狀態(tài)，而且還要反映各指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

典型性原則。微博話題種類繁多，因此其指標(biāo)體系應(yīng)具有一定的代表性，盡可能準(zhǔn)確反映出不同領(lǐng)域的典型特征，以提高數(shù)據(jù)收集的準(zhǔn)確性。

動態(tài)性原則。微博熱門話題數(shù)據(jù)的收集需要一定時間，保證分析的嚴(yán)謹(jǐn)性。

科學(xué)性原則。各指標(biāo)體系的設(shè)計及評價指標(biāo)的選擇以科學(xué)性為原則，以提高數(shù)據(jù)分析時的可操作性，要客觀真實地反映出熱門微博的特征。因此，指標(biāo)的選擇應(yīng)該考慮其可得性和科學(xué)性。

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建

1、指標(biāo)選定

微博熱度是指某一條微博引起的民眾關(guān)注和討論的熱烈程度，如何定量地描述熱門微博的影響因素，目前學(xué)術(shù)界還沒有構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)的指標(biāo)體系。在進行一定的分析后，筆者將微博熱度的來源分為博主特征、內(nèi)容特征、傳播特征這三個部分。[2]微博熱門榜單指標(biāo)體系如表1所示。

2、指標(biāo)含義

博主特征主要是從博主自身熱度分析其上熱門榜單的因素，主要包括粉絲數(shù)、活躍天數(shù)、日均發(fā)博數(shù)、是否認(rèn)證。博主自身的特征反映了其發(fā)送內(nèi)容的輻射面和影響力，對博文內(nèi)容的熱度有較大影響。其中，粉絲數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，博主在微博上擁有的粉絲數(shù);活躍天數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，博主從注冊該賬號到收集數(shù)據(jù)時的使用天數(shù);日均發(fā)博數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時已發(fā)微博數(shù)量與活躍天數(shù)之比;是否認(rèn)證為該博主是否為微博平臺的加V用戶。[3]

內(nèi)容特征主要是從博文內(nèi)容的表達形式方面進行分析，主要包括文字?jǐn)?shù)量和圖片數(shù)量（視頻視為9張圖）。內(nèi)容特征是從博文淺層的統(tǒng)計數(shù)量方面進行分析，觀察博文不同字?jǐn)?shù)和圖片數(shù)對微博熱度的影響。傳播特征主要是從網(wǎng)友與該微博的互動情況進行分析，主要包括轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)、點贊數(shù)、昨日互動數(shù)、話題討論度。傳播特征表現(xiàn)出微博的傳播效果，反映出該微博引起的關(guān)注度。其中，轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，該微博被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù);評論數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，該微博被評論的次數(shù);點贊數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，該微博被點贊的次數(shù);昨日互動數(shù)為截止到數(shù)據(jù)收集時，該博主與網(wǎng)友的昨日互動數(shù);話題討論度為截止到數(shù)據(jù)收集時，網(wǎng)友討論該話題的熱度值。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)統(tǒng)計

本文的分析單位為2018年12月19日到2018年12月20日早九點、中午十二點及晚六點微博熱門榜單前25條微博話題下的第一條微博，對150條微博按照微博熱度評價指標(biāo)體系進行數(shù)據(jù)收集。

（二）因子分析法

因子分析法是用少數(shù)幾個因子去描述眾多指標(biāo)之間聯(lián)系的方法，即將相關(guān)性較強的變量歸為一類，這樣每一類變量就成為一個因子，用較少的幾個公因子去反映原始資料的大部分信息。其數(shù)學(xué)表示為矩陣：

X=AF+B

（三）因子計算

在將相關(guān)因素剔除后，運用SPSS工具，對收集到的數(shù)據(jù)進行KMO測度和巴特利特（Bartlett）球體檢驗，可得KMO值為0.581，大于0.5，勉強可以進行因子分析。Bartlett球體檢驗的卡方統(tǒng)計值的顯著性為0.000，拒絕單位相關(guān)性的原假設(shè)。兩條結(jié)果均說明了數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，適合做因子分析。對這些熱門微博榜單指標(biāo)進行降維處理，其結(jié)果如表2所示。

從表2可以得出，此指標(biāo)體系一共可以提取3個公共因子，進而發(fā)現(xiàn)3個公共因子能夠分別解釋熱度相關(guān)信息的33.129%、60.187%和71.665%，最后累計能夠解釋總體信息的71.665%。這一結(jié)果顯示了3個公共因子能夠較好地反映微博熱度的總體信息。

再進一步根據(jù)因子分析反饋的旋轉(zhuǎn)成分矩陣對各個公共因子含義以及構(gòu)成進行分析，結(jié)果如表3所示。

可以得出，第一公共因子與粉絲數(shù)、活躍天數(shù)、是否認(rèn)證、日均發(fā)博數(shù)、昨日互動數(shù)有很高的相關(guān)性，具有33.129%的內(nèi)容解釋度，因此將第一公共因子取名為博主特征;第二公共因子與轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)和點贊數(shù)有較高的相關(guān)關(guān)系，具有27.058%的內(nèi)容解釋度，因此將第二公共因子取名為互動特征;第三公共因子與討論度、文字?jǐn)?shù)量、圖片數(shù)量有較強的相關(guān)性，具有11.478%的內(nèi)容解釋度，因此將第三公共因子取名為博文特征。

根據(jù)表3中3個公共因子的方差貢獻率對微博信息的熱度影響力進行加權(quán)匯總，可以得到最終綜合因子F的計算公式：

F=（0.3313*F1+0.2706*F2+0.1148*F3）/0.7167

用因子分析法分析出博主特征、互動特征、博文特征對微博登上熱門榜單的影響，較好地完成了微博熱門榜單構(gòu)成因素的分析。但是，本研究也存在著一定的誤差，比如最終收集到的數(shù)據(jù)可能會受到微博博主個人設(shè)置的影響，一些博主可能設(shè)置了禁止評論或者禁止轉(zhuǎn)發(fā)等功能。

結(jié)語

本文對微博熱門榜單的現(xiàn)狀從傳播學(xué)視角進行了分析，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了微博熱門榜單影響因素的指標(biāo)體系，在進行數(shù)據(jù)收集后，運用因子分析法得出博主特征、互動特征、博文特征對微博登上熱門榜單產(chǎn)生的影響。最終的提取結(jié)果與指標(biāo)體系預(yù)測基本一致，反映了指標(biāo)體系的合理性。在“全民娛樂”的大背景下，信息傳播的力量在空間和時間的維度下成為控制人的力量，在微博上打造了一個虛擬空間。[4]而對于熱門榜單，微博平臺不僅要從信息源頭進行監(jiān)管，還應(yīng)該聯(lián)合其它部門提高用戶的媒介素養(yǎng)，將微博打造成一個健康的信息發(fā)布平臺。

注釋：

[1]劉洋.傳播學(xué)視角下微博熱搜榜存在問題淺析[J].新媒體研究，2018（08）：118-119.

[2]何躍，蔡博馳.基于因子分析法的微博熱度評價模型[J].統(tǒng)計與決策，2016（18）：52-54.

[3]楊耀麗.基于因子分析法的微博話題傳播影響力評價研究[J].情報科學(xué)，2018（07）：62-65+77.

[4]殷曉蓉.呈現(xiàn)與缺失：傳播學(xué)研究中的“空間及其關(guān)系”[J].蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2014（04）：171-176+192.

（作者：秦鑫淼，武漢理工大學(xué)法學(xué)社會學(xué)院新聞與傳播研究生;趙迎紅，武漢理工大學(xué)教授）

責(zé)編：周蕾