馬文靜

新京報(bào)作為我國具有較大影響力的主流媒體之一，在信息傳達(dá)、輿論引導(dǎo)等方面擔(dān)負(fù)著重要責(zé)任。新京報(bào)的微博平臺有3 600 多萬粉絲，其中“快評”欄目以鮮明的觀點(diǎn)和廣泛的涉獵起到了良好的輿論引導(dǎo)作用，因此選取該欄目研究用戶接受度對于優(yōu)化報(bào)道、引導(dǎo)輿論、更好履行社會(huì)責(zé)任具有一定意義。此次研究的問題主要有受關(guān)注度最高的報(bào)道涉及的事件類型、事件類型與用戶接受度之間的關(guān)系等，由于用戶接受度主要從被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)量中體現(xiàn)，因此將被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系也納入研究問題范疇。

1 研究對象與基本假設(shè)

本文遵循“提出假設(shè)—針對假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證—證明或推翻假設(shè)—分析原因”的研究思路，在對樣本進(jìn)行量化分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合相關(guān)的資料文獻(xiàn)對數(shù)據(jù)分析的結(jié)果進(jìn)行定性研究，從而發(fā)現(xiàn)現(xiàn)象背后的深層次原因。

1.1 研究對象

此次研究樣本抽樣首先選取了2017 年1 月6日至2018 年12 月27 日共兩年的時(shí)事快評116 篇，對此進(jìn)行編碼，采用隨機(jī)抽樣的方法，抽出100 篇，作為研究的樣本。對抽取的100 條樣本重新進(jìn)行編碼，編碼內(nèi)容包括事件類型、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被評論數(shù)、被點(diǎn)贊數(shù)。事件類型指樣本快評涉及事件的分類，分為政治、經(jīng)濟(jì)、軍事、科技、文體、娛樂、社會(huì)、教育、其他九個(gè)分類；被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被評論數(shù)、被點(diǎn)贊數(shù)分別對應(yīng)樣本被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊的數(shù)量。

編碼工作由兩名組員共同討論完成，一致認(rèn)可結(jié)果，因此可以通過信度檢驗(yàn)。

1.2 研究基本假設(shè)

本次研究共有3 個(gè)研究假設(shè)，分別是：1）社會(huì)類事件受關(guān)注度最高；2）事件類型與被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)有相關(guān)關(guān)系；3）被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)之間存在相關(guān)關(guān)系。

2 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析

2.1 不同事件類型所受關(guān)注度的差異及分析

將研究數(shù)據(jù)錄入到SPSS 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到不同事件類型被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)的均值，分析結(jié)果顯示，在研究的樣本對象中，社會(huì)類事件被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)量的均值均為最高，軍事類及其他類型事件3 項(xiàng)均值均較低，因此可得社會(huì)類事件受關(guān)注度最高，軍事和其他類事件受關(guān)注度較低。社會(huì)類事件所受關(guān)注度最高主要有兩方面原因：

一是社會(huì)類事件與其他事件類型相比更貼近用戶生活。根據(jù)新聞接近性原則[1]，一般情況下，離讀者身邊越近、關(guān)系越密切的事，越為讀者所關(guān)注，新聞價(jià)值也越大。新聞接近性作為新聞價(jià)值的五大要素(新鮮性、重要性、接近性、顯著性、趣味性)之一，是新聞價(jià)值的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之一，也是新聞事實(shí)令人關(guān)切的特質(zhì)，這種接近主要指地理、心理、身份、利益等方面的接近[2]。人作為一種社會(huì)性動(dòng)物，時(shí)刻都在與社會(huì)發(fā)生各種聯(lián)系，社會(huì)類事件是發(fā)生在身邊的事，在地域、身份、利益等多個(gè)方面與用戶緊密相關(guān)，因此自然能引起更高的關(guān)注度。

二是全面理解政治、經(jīng)濟(jì)、科技等方面內(nèi)容需要一定程度的知識積累。CNNIC 第43 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2018 年12 月，我國受過大學(xué)?？?、大學(xué)本科及以上教育的網(wǎng)民占比分別僅為8.7%和9.9%。在中等教育水平占網(wǎng)民群體大多數(shù)的情況下，能夠完全理解并認(rèn)同政治、經(jīng)濟(jì)、科技類報(bào)道的網(wǎng)民數(shù)量自然會(huì)較少。

2.2 事件類型與被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)的關(guān)系及分析

利用SPSS 對數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析。對事件類型和被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)的關(guān)系依次進(jìn)行分析，將“事件類型”作為因子，“被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)”“被評論數(shù)”“被點(diǎn)贊數(shù)”依次作為因變量。先進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，得到顯著性依次是0.939、0.961、0.927，均大于0.05，說明方差齊性，可以進(jìn)行方差分析。方差分析的顯著性均為1 ＞0.05，說明事件類型對被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)都沒有顯著影響。

事件類型與被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)沒有顯著關(guān)系的原因在于，首先大部分用戶更為關(guān)心涉及自身利益的社會(huì)類報(bào)道，此處不再贅述；其次，新京報(bào)官微已經(jīng)靠其優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容和吸引了一批忠實(shí)用戶，這批用戶對于新京報(bào)官微發(fā)布的內(nèi)容基本持認(rèn)可態(tài)度，不再受事件類型等其他因素干擾，形成了良好的用戶黏性。因此當(dāng)快評欄目涉及的事件熱度不高時(shí)，仍有一批基本固定的忠實(shí)讀者會(huì)通過轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊等方式表示認(rèn)可；最后，抽取樣本中被轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊數(shù)遙遙領(lǐng)先的樣本涉及的新聞事件本身具有較高話題度，如江歌案、于歡案等，因此會(huì)吸引大量用戶的關(guān)注。

2.3 被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)之間的關(guān)系及分析

利用SPSS 對被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)之間兩兩進(jìn)行相關(guān)分析，得到表1、表2、表3。從表中可以看出被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被評論數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被點(diǎn)贊數(shù)之間顯著性均為0 ＜0.05，說明被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被評論數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被點(diǎn)贊數(shù)之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系；被點(diǎn)贊數(shù)與被評論數(shù)之間顯著性為0.089 ＞0.05，被點(diǎn)贊數(shù)與被評論數(shù)之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

表1

表2

表3

被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被評論數(shù)呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系主要是因?yàn)樾吕宋⒉┰O(shè)置了“轉(zhuǎn)發(fā)同時(shí)評論”的操作機(jī)制，且這一設(shè)置并不顯眼，因此當(dāng)用戶認(rèn)可某條微博并加上自己觀點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)操作時(shí)有很大概率會(huì)同時(shí)留下評論，這是被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被評論數(shù)呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系的主要原因。

被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被點(diǎn)贊數(shù)呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系是因?yàn)?，?dāng)用戶做出點(diǎn)贊行為時(shí)，表示認(rèn)可該條微博，而認(rèn)可度或接受度越高，就越有可能將該條微博轉(zhuǎn)發(fā)至自己的私人主頁以表示自己的觀點(diǎn)態(tài)度。這說明了轉(zhuǎn)發(fā)量與點(diǎn)贊量是判斷用戶接受度的重要指標(biāo)。

被點(diǎn)贊數(shù)和被評論數(shù)之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系是因?yàn)辄c(diǎn)贊行為更多發(fā)生在用戶表示認(rèn)可或同意的情況下，而評論行為更多發(fā)生于對該條微博內(nèi)容存在疑惑、反對等情緒的情況。基于此，可以將點(diǎn)贊和評論看作不同態(tài)度引起的行為，因此被點(diǎn)贊數(shù)和被評論數(shù)之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

3 研究結(jié)論

本次研究利用量化分析的方法對新京報(bào)快評的用戶接受度進(jìn)行了內(nèi)容分析，得出如下3 點(diǎn)結(jié)論：1）社會(huì)類事件受到的關(guān)注度最高；2）報(bào)道涉及的事件類型對被轉(zhuǎn)發(fā)、被評論、被點(diǎn)贊數(shù)不存在顯著影響；3）被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)與被評論、被點(diǎn)贊數(shù)之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，被評論數(shù)與被點(diǎn)贊數(shù)沒有顯著的相關(guān)關(guān)系。

通過量化分析得出具體的結(jié)論之后，筆者又對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行了較為簡單的定性分析，進(jìn)一步探討了現(xiàn)象背后的深層次原因。由于抽樣樣本有限，此次研究成果也具有局限性，僅在一定范圍內(nèi)有利于優(yōu)化新京報(bào)官微快評欄目的議程設(shè)置，對于優(yōu)化報(bào)道、引導(dǎo)輿論、更好履行社會(huì)責(zé)任具有一定參考價(jià)值。