微博舆情传播影响因素研究——基于信源特征和信息形式的视角，本文主要内容关键词为：舆情论文,信源论文,视角论文,特征论文,形式论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言
自2009年8月国内第一家微博服务网站——“新浪微博”诞生以来，随着广大网民参与意识与参政议政能力的提高，微博中舆论的主流化、政治化和现实化趋势越来越明显，微博的功能逐渐由一开始的快速分享信息拓展为网民表达关切、伸张正义和呼吁权利的舆论平台，也使微博舆情逐渐成为业界及学界广泛关注的对象。微博舆情是指个人或者各种社会群体、组织，通过微博平台对自己关心或与自身利益紧密相关的各种公共事务所表达的多种情绪、态度和意见的总和[1]。一系列如“抢盐风波”、“7·23温州动车事故”以及“打砸日系车系列突发事件”等微博舆情事件，若不能及时被识别和引导，将会对网络环境甚至社会稳定造成严重危害。因此，研究和识别微博舆情传播影响因素不仅可为社会化媒体平台服务商提各类功能设计性建议，还将有助于网络舆情的监控、引导和预测，从而促进和保障社会和谐有序的发展。
2 文献综述
在信息传播领域，学界很早就将信源、信道、信息和信宿作为传播过程中不可或缺的四要素[2-3]；在微博舆情传播领域，传播过程中的信源要素和信息要素颇受学者们关注[4-5]。关于信源视角的研究主要包括：从转发者动机角度，指出微博用户对于休闲娱乐、自我认同以及社会交往需求的满足是微博传播的主要动因，而且这些动因受到感知媒体丰富度的影响[6]；从危机信源视角出发，构建了舆情信息传播模式，该模式首次将危机解码和编码的概念引入舆情信息传播研究[7]；从信源特征视角，主要涉及对于信源可信度、信源专业性和信源吸引力的验证[8]，构建了基于微博用户兴趣和社会认同的动态模型，特别指出了博主社会认同和微博转发之间的正相关关系[9]，其中，对于粉丝数影响力的研究较为广泛[10-11]。关于信息内容视角的研究主要涉及：对微博中话题功能和提及功能的定性研究[12]，建立基于话题与提及形式的微博转发预测模型，准确率高于80%等[13-14]；通过内容分析法将博文态度分为支持、中立、反对三类[15]，并对特定微博信息从时间、内容、指向、态度等不同层面进行多维度考量[16]，已有研究指出微博中坏消息会传播的更快[17]；对于微博内容进行分类，选取三个线下活动作为关键词，抓取与关键词相关的所有微博信息建立三个数据集，针对每个数据集中转发量排名前10的微博开展分析发现信息分享类的微博数占比最高[18]；对于微博内容特征和扩散过程进行分析，提出基于灾难性危机事件的微博预警和应对模式[19]等。
综上所述，目前学界对于微博舆情的总体认识已经初步形成。微博舆情传播很大程度上是通过转发和评论来实现的[20]，在构建微博舆情传播影响模型时，较多研究采用转发或者评论作为微博舆情传播效果的独立表征指标，而少有研究将两者综合起来对微博舆情传播效果进行考量；关于信息内容的研究往往更倾向于使用内容分析法对以“#”或“@”等符号表述的博文信息内容本身进行研究，鲜有涉及信息内容的形式，如博文内容长度、博文信息中所内嵌的短链和图片等形式；关于信源视角的研究则较多考虑粉丝数目的直接作用和信源的专业性等特征，较少涉及粉丝数的调节作用以及信源的身份特性的相关研究。因此，本文以转发数和评论数作为微博传播效果的综合表征指标，从信源特征（信源身份特征与粉丝数的调节特征）及信息形式（博文长度及博文内容的拓展形式）的视角对于微博舆情传播影响因素进行研究。
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
在信息传播过程中，信宿对于信息的再传播意愿主要基于其对信息效用的认可，信息采纳模型可以很好地解释这一过程。该模型认为信宿对于信息的采纳程度受到信息有用性的影响，而信息有用性是由信源可信度（source credibility）和信息中的观点质量（argument quality）共同决定的[21]。其中，信源可信度是指受众所感受到的对传播者及其所传递信息的可信赖程度[22]。而信息的观点质量则是指信息的说服力和思辨性，一般通过信息内容本身、信息的准确性以及信息的格式和时效性等来进行评价[23]。
Daft和Lengel于1984年首先提出了信息丰富度（information richness theory）的概念，并由此创建媒介丰富度（media richness）理论。这一理论进一步丰富了我们对信息内容以及信息形式和信息传播效果之间关系的认识。该理论认为各类媒体信息的丰富度会对用户的媒体选择和信息传播产生影响。Daft和Lengel还特别指出媒介所包涵信息量以及沟通可能性（如除了通过文字进行沟通之外，还可以通过图像等各类方式拓展沟通的可能性）的多少是衡量媒体丰富度的重要指标[24]。
基于以上两个理论模型，本文主要从信源特征和信息形式两个视角出发，提出微博舆情传播影响因素的相关假设和模型，并选择合适的方法收集、分析数据，对模型进行验证。需要说明的是，正如本文在文献综述部分所提及的观点，即微博舆情的传播主要是靠评论和转发实现的[20]，所以本文用转发和评论两个指标来表征微博的传播效果。
3.2 信源特征对于微博舆情传播影响的假设
基于信息采纳模型，信源可信程度（source credibility）在说服过程中有着显著的影响[21]，信源特征对于舆情传播的影响主要来自其可信度。在信息内容相同的条件下，当信源可信度较高时个体易于被说服，反之，说服成功的概率降低[25]。信源的可信度与说服力来源于信源的专业性（expertise）、确实性（trust worthiness）和吸引力（attractiveness）[26-27]。新浪微博平台通过给用户颁发各类身份认证实现对于信源特征的标识，如“新浪V认证”是对用户身份真实性的保证，而“微博达人”认证更倾向对于用户活跃度和专业性进行区分，“微博会员”认证在为用户提供了更多的专属特权的同时也赋予此类身份更大的吸引力。这些身份认证可以用于推断信源的可信度、专业性和吸引力，从而对微博舆情传播具有促进作用，因此提出假设：
H1 博主的身份认证会正向影响微博舆情传播。
受众对某一信源的可信度感知不仅仅来自对于信源特征的主观判断，在很多情况下还会受到其他受众对信源的态度或看法的影响[22]。微博中的粉丝数指标在很大程度上表征了受众对于传播者的认同度，也被很多学者视为影响微博传播效果的重要因素[28-29]。有研究表明，与信源身份特征相关的信源专业性和吸引力等是名人用户更容易受到关注和追捧的重要因素[30-31]，新浪微博也对于申请相关身份认证的用户做出了“更丰富的粉丝互动形式，促进个人媒体品牌成长”的相关承诺[32]，因此，基于理论研究和实际应用，我们认为作为用户对于信源态度的重要表征——粉丝数，会正向影响微博传播，同时博主的身份认证会帮助用户具有名人效应，从而获得更多的粉丝，最终间接地对于微博舆情传播产生影响，因此提出如下假设：
H2 粉丝数会正向影响微博舆情传播。
H3 粉丝数对博主身份与微博舆情传播之间的关系有中介效应。
3.3 信息形式对于微博舆情传播影响的假设
基于信息丰富度理论，信息形式的丰富程度（包括文字和非文字符号上的各类形式）会对用户的媒体选择和信息传播产生影响[24]。博文长度的严格限制是微博平台在文字形式上的重要特征，然而已有研究表明，信息的接受度和信息量成正比[33]，即过短的内容会影响到用户对于博文的理解程度，从而影响到用户对于所接收信息的认同度和续传意愿，并最终将影响到微博信息的传播。同时微博平台还通过内嵌图片功能和短链功将图像、网页、视频、音乐等多种丰富的形式嵌入博文之中，拓展了博文内容的同时[12]，也激发了信息形式上的视觉线索（Visual Cue）[34]，有助于阅读者对信息的感知以及记忆[35]，达到了媒介丰富度理论中提到的增大信息丰富度的作用，增加了微博内容的可读性以及用户对信息的认同度，进而激发用户的评论参与度和促进用户的转发共享行为，最终将促进微博舆情的传播。因此我们提出假设：
H4 博文长度会正向影响微博舆情传播。
H5 博文内嵌的多样化形式会正向影响微博舆情传播。
4 研究方法
4.1 回归假设检验模型构建
在总结前人研究成果和理论推导所形成假设的基础上，本文以转发数和评论数作为微博传播效果综合表征指标，探索微博舆情传播的影响因素。依据样本数据特征，将博主身份特征（H1）细分为微博V认证、微博会员和微博达人三个指标，同时将博文内嵌形式（H5）细化为包含图片和包含短链两个指标，所采用的原始回归模型如下：
模型（1）与模型（2）中所涉及的变量描述如表所示。
下文中的描述性统计部分使用的是未经处理的原始数值，为了消除不同变量的量纲对回归结果的影响，在后续的回归分析时我们对数据进行了标准化处理。
4.2 样本选择
本文的样本选择涉及网络舆情案例的选择以及数据获取平台的选择两个部分。
（1）考虑到舆情事件的时效性、关注度以及社会影响，本文选择人民网发布的《2012年互联网舆情报告》[36]中列于2012年互联网舆情热度首位的钓鱼岛与反日游行事件所引发的各地打砸日系车系列突发公共事件为研究案例。
（2）考虑到网站平台的成熟度以及影响力，选择国内最早成立的微博——新浪微博为研究平台，同时由于新浪微博也是目前国内拥有活跃用户数量最多的平台之一，选择其作为微博平台的研究实例，具有一定的代表性。
4.3 数据收集与预处理
笔者在新浪微博平台上以“打砸日系车”为关键词，借助微博平台提供的微博搜索功能和自编网络爬虫程序对2012年8月16日至2012年9月14日近一个月内相关舆情信息的信源特征和信息形式特征进行挖掘，收集表1中涉及的变量数据并根据表1变量描述中的标准建立数据表。在获得初始数据集之后，根据以下原则对数据进行清洗：
（1）去除未获得发博者相关信息的微博；
（2）去除因技术原因被重复挖掘的微博（指发布者、内容、转发数、评论数完全相同的微博）；
（3）去除未挖掘到发博者粉丝信息的微博。
经过这一步骤后，获得的数据集共包含微博条。该数据集中微博的平均转发数（335.121）为评论数（108.285）的两倍以上，具有身份认证的用户不超过25%（身份V认证：13.5%，微博会员：10%，微博达人：22.6%），含有图片的微博占比较少，仅占样本数的5%左右。根据每条微博是否有传播效果，将微博分为两个组别，评价标准及两组中的微博数量如表2所示，并对分组情况下的各变量进行描述性统计，结果如表3所示。
从表3的数据可以看出，在微博传播效果影响要素的七项特征指标中，除了“微博达人”以及“包含短链”两项指标有效组均值低于无效组以外，“粉丝数”、“微博认证”、“微博会员”、“博文长度”和“包含图片”五项指标要素的有效组均值均超过了无效组，该数据特征初步印证了本文的若干假设。
随后，为了避免大量无转发和评论的微博对本文分析结果造成的影响，我们对有效果组数据进行进一步细分，分为转发组（转发数不为0，N=443）以及评论组（评论数不为0，N=463）。这两组数据将作为后续分析的基础数据。在进行回归分析之前需要说明的是，由于本文中未采用时间序列以及面板数据，所以不需要进行如Hausman检验、单位根检验等相关统计检验。
5 数据分析与讨论
5.1 微博舆情传播效果影响因素分析
首先采用原始回归模型对样本微博传播效果的影响因素进行分析。回归结果如表4所示，其中原始模型（1）对应转发组数据，原始模型（2）对应评论组数据，数据的多重共线性检验指标符合要求。
表4中的F检验结果说明，信源特征相关因素中的粉丝数、微博V认证和微博会员身份3个变量与被解释变量——微博的转发数与评论数均呈现正相关关系，因此验证了如下假设：即粉丝数会正向影响微博舆情传播（H2得到支持）、博主的身份认证会正向影响微博舆情传播（H1得到部分支持）。
值得注意的是，属于信源特征要素的微博达人变量对于微博舆情传播并无十分显著的作用，此结果的产生可能是由于和V认证身份相比，达人身份不需要通过严格的真实身份验证。因此具有达人身份的用户比具有V认证用户在信源真实性与可靠性上有所欠缺，从而影响了其所传播信息的被认可程度。特别是在一些影响力较大的公共事件的传播上，如本文所研究的“打砸日系车”系类突发事件，信源可信度对传播效果的影响力显得更为重要，此结论也间接地验证了前文对于信源可信度影响传播效果的论点。
回归模型中与信息形式相关的要素（博文长度和博文内嵌多样化形式）对于微博的转发和评论均无正向影响（H4和H5均未得到支持）。但比较独特的是在转发模型中，博文内嵌的短链功能与博文评论数呈现出显著的负相关关系。以上结果的产生可能出于如下原因：首先，在本文研究案例中，含有短链的博文大多来自个人用户对于机构微博的转发，并非原创性信息，很多雷同的转发降低了用户阅读以及评论的意愿；其次，虽然转发与评论行为都可以传播信息，但从深层次看，这两种行为在传播目的上还是有所区别的，转发侧重于信息分享而评论则更加侧重深度人际交流。评论需要比转发付出更多的时间成本和智力成本，同时短链的跳转功能使很多用户忘记返回初始博文界面进行评论，这些都有可能是造成评论模型中短链功能与博文评论数负相关的原因；最后，此结论的产生还可能与本文所研究的突发公共事件情境相关，大部分短链内容均为正规媒体对于该突发事件相关进展的陈述性报道，而人们对于此类事实性报道信息进行深度讨论和交流的欲望不是非常强烈。
5.2 微博舆情传播过程中信源粉丝数的中介效应分析
一般认为当一组变量满足如下条件，则可以认定这组变量之间存在中介效应：（1）解释变量对被解释变量有显著影响；（2）解释变量对中介变量有显著影响；（3）中介变量对被解释变量存在显著影响；（4）同时考虑解释变量与中介变量对被解释变量的影响时，中介变量对被解释变量有显著影响，而解释变量的效应消失或者减弱。在条件中，若自变量的效应消失则被称为完全中介作用，若效应减弱则被称为部分中介作用[37]。上文中，我们运用传统回归模型对各影响因素的直接效应进行了分析，得出微博V认证和微博会员对于微博转发数与评论数有正相关关系，下面将依据以上结论和相关研究假设对粉丝数在信源特征因素（微博V认证和微博会员）与微博舆情传播（以微博所获转发数和评论数进行计算）之间可能存在的中介效应进行检验（见表5和表6）。
表5是粉丝数对微博V认证与转发数以及评论数的中介效应的检验结果。对照上文阐述的中介效应的4项研评判标准可以发现，当把微博V认证和粉丝数同时加入模型后，微博V认证的回归系数虽然仍然显著，但已经减小，所以可以说明粉丝数的中介效应是存在的，且表现为部分中介效应，即微博V认证可以促使粉丝数增加，从而影响转发数和评论数。
同样的结果出现在粉丝数对微博会员身份与转发、评论数的中介效应的检验中。在这种情况下粉丝的中介效应依然存在，同时也表现为部分中介效应。综合原始模型与中介效应的检验结果（参见表5和表6）可以发现，信源特征（新浪V认证和微博会员身份）不仅可以直接影响微博的转发数与评论数，还可以通过增加粉丝数这一中介路径对微博的传播效果进行影响，且这种影响在转发与评论两种传播情境下同时存在（H3得到支持）。而此结论也验证了新浪平台对于微博V认证用户关于个人“更丰富的粉丝互动形式，促进个人媒体品牌成长”的相关承诺[32]。由于信源特征对于微博舆情传播效果有重要的影响，在微博舆情引导和宣传中，应重视各类大V用户的作用，同时也不应忽视拥有巨量粉丝数的草根用户的影响力。
6 结语
本文以新浪微博为研究平台，以钓鱼岛事件所引发的打砸日系车突发公共事件为研究实例，从信源特征（包括发博者是否获得微博V认证、是否为微博达人、是否为微博会员以及博文发布者所拥有的粉丝数）和信息形式（包含博文长度、博文中是否含有短链和博文中是否附有图片）两视角对微博舆情传播影响因素进行研究。实证结果表明，与信源特征相关的微博V认证和微博会员身份不仅可以直接影响微博的转发数与评论数，还可以通过增加粉丝数这一中介路径对微博的传播效果进行影响，且这种影响在转发以及评论两种传播情境下同时存在；与信息形式相关的博文长度和是否包含图片两要素对于微博舆情传播无显著影响。值得注意的是，与面向真实用户的微博V认证不同，面向活跃用户的微博达人认证对于微博的转发和评论并无十分显著的作用。比较独特的是，短链功能的使用对微博的转发无显著作用，而与微博的评论数却呈现出显著的负向相关关系。所以本文认为在微博舆情传播，特别是在突发公共事件的舆情传播过程中，信源特征对微博舆情传播效果的影响要大于信息形式所产生的影响。鉴于此，各类社会化媒体平台提供商和服务商可以尝试为用户提供信源鉴别的各类功能以帮助用户识别信息真伪，从而促进用户分享与参与；同时在网络舆情引导和宣传中，各类新闻媒体、企业、政府等其他机构应该采取积极的微博经营策略，赢得网民的信任与关注；并且各类大V用户以及拥有巨量粉丝数的草根用户的影响力也应当受到关注。
受到数据收集时间、范围以及技术的限制，本文只选择对单一平台、单一话题在一定时间内的微博信息进行了实证研究。后续研究可以从时间以及截面两个维度上扩大数据量，即尝试对不同的平台、不同话题的面板数据进行有针对性分析，同时也可结合不同事件情境对于网络舆情传播影响因素进行多层面多视角的深入研究。不同平台、不同情境下微博舆情传播影响要素是否相同，以及各影响要素之间如何相互作用等都是今后值得关注的研究方向。