[摘要]微博客是繼博客之后迅速發(fā)展起來的一種新的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。以“新浪微博”為研究樣本，較為系統(tǒng)地研究微博客的基本結(jié)構(gòu)、信息傳播一般模式，考察微博客用戶基本行為特征和關(guān)系特征，分析微博客影響力的相關(guān)變量，并建立影響力回歸方程。
　　[關(guān)鍵詞]微博客　影響力　信息傳播
　　[分類號(hào)]G350
　　1　引　言
　　
　　微博客是博客的一種變體，在維基百科中被描述為“一種允許用戶及時(shí)更新簡(jiǎn)短文本并公開發(fā)布的博客形式，允許任何人閱讀或者只能由用戶選擇的群組閱讀。用戶可通過即時(shí)通訊工具、網(wǎng)頁等終端發(fā)布、更新博文”。博客雖已成為一種有效的信息溝通與交流方式，但依然具有進(jìn)入門檻，而微博客則將門檻降到最低。
　　本文首先分析微博客的運(yùn)行機(jī)制，再以“新浪微博”作為研究對(duì)象，提取數(shù)據(jù)樣本，應(yīng)用社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件、表格處理軟件和文本自動(dòng)分類方法，挖掘“新浪微博”中用戶行為特征；最后應(yīng)用社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)表征用戶關(guān)系的參數(shù)進(jìn)行相關(guān)與回歸分析，揭露“新浪微博”中用戶關(guān)系的一般規(guī)律。
　　
　　2　微博客網(wǎng)站的運(yùn)行機(jī)制
　　
　　2.1　跟隨機(jī)制
　　用戶之間的溝通交流基于一種“關(guān)注與被關(guān)注”的跟隨機(jī)制，即用戶可隨時(shí)“關(guān)注”他人，成為他人的“粉絲”，其他用戶也可“關(guān)注”自己，成為自己的“粉絲”，此過程為雙向可逆過程。跟隨機(jī)制使得用戶以最簡(jiǎn)單的方式訂閱信息、廣播信息，形成一個(gè)個(gè)大小不一的傳播節(jié)點(diǎn)。如圖1所示：
　　
　　2.2　信息傳播機(jī)制
　　用戶信息在發(fā)布的同時(shí)會(huì)被傳送到跟隨用戶的接收終端(Pc、PDA、手機(jī)等)，跟隨者接收后可及時(shí)作出評(píng)論，也可選擇將消息繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)出去，讓更多的用戶得以分享。在信息傳播過程中，信源與信宿之間是一種“后背對(duì)前臉”的信息流動(dòng)，可以一點(diǎn)對(duì)一點(diǎn)，也可以一點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)，信息像廣播一樣同時(shí)傳遞給所有跟隨者。3數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理
　　本文研究樣本來自“新浪微博”的“隨便看看”板塊�！靶吕宋⒉�”是由新浪公司開發(fā)的一款國內(nèi)主流的微博產(chǎn)品，作為樣本具有一定代表性。從2009年11月30日至2009年12月30日，在每天的19點(diǎn)至2l點(diǎn)時(shí)段，隨機(jī)選取該板塊100條微博內(nèi)容。對(duì)每條微博內(nèi)容的處理過程為：提取發(fā)布者、發(fā)博途徑、博文內(nèi)容、博文轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、博文評(píng)論數(shù)五項(xiàng)數(shù)據(jù)，再通過“發(fā)布者”鏈接至其個(gè)人主頁，提取個(gè)人的關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、博文數(shù)三項(xiàng)數(shù)據(jù)，上述八項(xiàng)數(shù)據(jù)組成一條記錄。最終得到3000條記錄作為樣本，將樣本記錄保存為Excel文件。
　　
　　4　用戶行為特征分析
　　
　　4.1　轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論行為分析
　　所有記錄對(duì)應(yīng)的3000條博文，有1176條被轉(zhuǎn)發(fā)，1660條被評(píng)論，分別占總數(shù)的39.20％和55.33％。有些博文包含一個(gè)鏈接地址，指向新的頁面，本文稱之為含鏈博文。在含鏈博文中，被轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的比例分別為37.30％和53.17％；剩余的不含鏈接博文，對(duì)應(yīng)比例分別為39.47％和553.64％。如表1所示：
　　
　　上述數(shù)據(jù)說明不管是否添加鏈接地址，不管是可直接閱讀的博文還是需要打開鏈接再閱讀的博文，被轉(zhuǎn)發(fā)率和被評(píng)論率基本持平。
　　
　　4.2　發(fā)博途徑分析
　　超過80％的用戶通過新浪網(wǎng)頁發(fā)布博文，通過手機(jī)網(wǎng)頁和手機(jī)短信發(fā)布的用戶分別占到11％和7％，另有少量用戶借助手機(jī)彩信更新內(nèi)容(見圖2)。
　　
　　大部分用戶習(xí)慣使用較傳統(tǒng)的微博網(wǎng)站發(fā)布博文，其比例與國外微博網(wǎng)站(如Twitter)差別較大。據(jù)加拿大社會(huì)化媒體分析公司Sysomos Inc對(duì)Twitter網(wǎng)站的調(diào)查，有超過一半(55％)的Twitter用戶使用工具而不是通過Twitter，com發(fā)布信息；Twitter網(wǎng)站創(chuàng)立時(shí)間較早，擁有大量客戶端插件，用戶發(fā)博方式多種多樣。
　　
　　4.3　博文長度分析
　　由于含鏈博文是由一個(gè)超鏈地址及少量說明性文字組成，進(jìn)行博文長度分析的意義不大，因此將含鏈博文暫時(shí)剔除，對(duì)剩余的2622條博文進(jìn)行長度分析。新浪微博規(guī)定每條博文最長不超過140個(gè)中文字長，每個(gè)漢字或中文標(biāo)點(diǎn)符號(hào)為一個(gè)字長，每兩個(gè)數(shù)字、字母或英文標(biāo)點(diǎn)符號(hào)為一個(gè)字長。以此為標(biāo)準(zhǔn)，利用Ex―cel文本統(tǒng)計(jì)函數(shù)計(jì)算每條博文長度；博文如包含英文單詞或數(shù)字，以手工方式處理，一個(gè)單詞或一組數(shù)字計(jì)一個(gè)字長。結(jié)果如圖3所示：
　　
　　可以看出，包含10-20個(gè)字的博文所占比例最高。隨著博文包含字?jǐn)?shù)的增加，相應(yīng)的博文數(shù)量逐漸減少，說明微博內(nèi)容短小精致的特性迎合了大部分用戶的需求。多數(shù)人發(fā)布微博內(nèi)容遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于140個(gè)字的最高限定。值得注意的是，也有一定數(shù)量的微博由140個(gè)字組成，表明其用戶希望盡可能詳細(xì)地進(jìn)行自我表達(dá)；如果超出字?jǐn)?shù)限定，他們可能發(fā)布含鏈博文。
　　
　　4.4　發(fā)博數(shù)量分析
　　約2100人(占樣本總數(shù)的70％)已發(fā)博文數(shù)集中在200篇以內(nèi)，約300人(占樣本總數(shù)的10％)已發(fā)博文數(shù)在200到400篇之間。隨著微博數(shù)量區(qū)間不斷增大，對(duì)應(yīng)的發(fā)博人數(shù)不斷減小，整體呈現(xiàn)出比較明顯的冪律特征。如圖4所示：
　　
　　4.5　博文內(nèi)容分析
　　提取樣本中的博文內(nèi)容生成詞頻統(tǒng)計(jì)分析樣本，采用武漢大學(xué)ROST WordParser中文分詞系統(tǒng)進(jìn)行切詞及詞頻分析。樣本總長度為284988字，切詞后得到74304個(gè)詞語，刪去沒有實(shí)質(zhì)意義或?qū)Ｖ付群艿偷年P(guān)鍵詞及其頻次，比如“是的”(1181次)、“多少”(105次)、“沒有”(160次)、“還是”(118次)、“什么”(140次)等，將剩下關(guān)鍵詞的頻數(shù)閥值設(shè)定在20次，將每個(gè)詞的頻次記在表的同一行上，如表2所示：
　　結(jié)果分析：①“今天”、“現(xiàn)在”、“昨天”、“最近”、“今年”、明年等詞語突出時(shí)間概念，這與微博客注重隨時(shí)溝通與分享的核心價(jià)值、注重信息傳遞過程中的時(shí)效性等特征相吻合。②“自己”、“大家”、“我們”、“你們”排序靠前，表明發(fā)布者傾向于以第一人稱、口語化、較隨意的形式進(jìn)行自我表述。③“中國”、“北京”、“世界”、“上�！薄ⅰ懊绹�”、“廣州”、“臺(tái)灣”等詞語反映的是一些熱點(diǎn)城市或國際熱點(diǎn)地區(qū)。也許因?yàn)榇罅坑脩魜碜员本�、上海等發(fā)達(dá)地區(qū)，也許是用戶更多關(guān)注熱點(diǎn)地區(qū)問題，從目前的信息中無法推測(cè)，需要結(jié)合其他方法加以驗(yàn)證，這也是今后需進(jìn)一步探索的內(nèi)容。④“李宇春”、“哥本哈根”、“小沈陽”等詞語的出現(xiàn)，表明可以借助微博客適度挖掘一段時(shí)間內(nèi)的熱點(diǎn)詞匯或熱點(diǎn)問題。
　　
　　5　用戶關(guān)系特征分析
　　
　　由于“博文轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)”、“博文評(píng)論數(shù)”、“關(guān)注數(shù)”、“粉絲數(shù)”、“博文數(shù)”等數(shù)據(jù)項(xiàng)不滿足正態(tài)分布，本文應(yīng)用Spearman相關(guān)系數(shù)對(duì)上述數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行相關(guān)性分析及回歸分析。Spearman相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：
　　
　　
　　5.1　樣本二次處理
　　“新浪微博”的商業(yè)運(yùn)作注重名人效應(yīng)，用戶中不 乏各界名人，有些名人所發(fā)博文甚少，僅靠名人效應(yīng)能吸引大量粉絲(如著名主持人何炅，博文數(shù)為l，粉絲數(shù)為17615)，此類記錄易對(duì)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果造成干擾。現(xiàn)將包含“名人認(rèn)證”標(biāo)識(shí)的記錄刪除，得到新的樣本，共2102條記錄。
　　
　　
　　5.2　相關(guān)分析
　　相關(guān)分析是一種基于假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析方法，相關(guān)系數(shù)表明兩變量之間的相關(guān)程度。一般情況下，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值≥0.8時(shí)，視為高度相關(guān)；0.5≤相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值

相關(guān)熱詞搜索：特征 實(shí)證 關(guān)系 微博客用戶行為特征與關(guān)系特征實(shí)證分析 消費(fèi)者行為特征分析 單親家庭行為特征分析