王睿 馬眾 黨寶珍 徐雪瑩

摘 要：本文在綜合分析各大門(mén)戶微博和第三方微博數(shù)據(jù)提供商等微博影響力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和研究成果的基礎(chǔ)上，研究中兼顧了微博社會(huì)化媒體及自身媒體的特性，主要從微博內(nèi)容、微博受眾以及微博傳播力三方面進(jìn)行了微博用戶影響力的分析與探討，提出微博影響力評(píng)價(jià)的改進(jìn)思路，為微博營(yíng)銷(xiāo)提供參考指標(biāo)。

關(guān)鍵詞：微博；影響力；模糊綜合評(píng)價(jià)

1 引言

美國(guó)的埃文·威廉姆斯創(chuàng)辦了Twitter，這是最早、最著名的微博，其信息總量已超200億條，日均獨(dú)立IP訪問(wèn)量達(dá)到3500萬(wàn)，每天微博信息發(fā)送總量超8000萬(wàn)條。微博在中國(guó)起步稍晚，2009年8月中國(guó)的新浪網(wǎng)正式推出“新浪微博”內(nèi)測(cè)版，成為四大門(mén)戶網(wǎng)站中第一家提供微博服務(wù)的網(wǎng)站，這是微博正式進(jìn)入中文網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)志。2011年10月，中國(guó)微博用戶達(dá)到2.498億人，成為世界微博人數(shù)第一大國(guó)。

2 微博用戶影響力的模糊綜合評(píng)價(jià)

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本文選定8個(gè)活躍性較高、信息重點(diǎn)明確、交互頻繁的草根微博。采集的數(shù)據(jù)包括：發(fā)布信息的數(shù)目、被關(guān)注人數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)、被評(píng)論的次數(shù)。從2013年4月25日到5月24日，對(duì)這些微博進(jìn)行了持續(xù)一個(gè)月的監(jiān)測(cè)，期間，共有微博2477條，原創(chuàng)微博942條，被關(guān)注人數(shù)3819，被轉(zhuǎn)發(fā)及評(píng)論數(shù)目分別為3819條、2865條。

2.2 微博影響力的影響因素分析

在新浪推出的“微數(shù)據(jù)”[1]服務(wù)，指出微博影響力評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)，包括：1）活躍度：原創(chuàng)微博、轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)、評(píng)論次數(shù)、私信數(shù)；2）傳播力：原創(chuàng)微博被轉(zhuǎn)發(fā)、原創(chuàng)微博被評(píng)論的次數(shù)和人數(shù)；3）覆蓋度：粉絲、關(guān)注數(shù)量。

本文在綜合分析各大門(mén)戶微博和微博第三方數(shù)據(jù)咨詢商對(duì)微博影響力評(píng)價(jià)指標(biāo)研究成果之后，從微博內(nèi)容、微博受眾，以及微博傳播力三方面進(jìn)行微博用戶影響力的分析與探討。微博內(nèi)容主要包括微博日平均信息數(shù)量、原創(chuàng)信息所占比率；微博受眾主要包括新增微博粉絲數(shù)、新增粉絲微博平均關(guān)注數(shù)；微博傳播力主要包括微博的平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、平均評(píng)論數(shù)。根據(jù)上述內(nèi)容，確定此次評(píng)價(jià)的指標(biāo)框架，見(jiàn)表2-1：

2.3 確定評(píng)語(yǔ)集

模糊綜合評(píng)價(jià)中對(duì)于評(píng)價(jià)的主要指標(biāo)都是定性的，此次分析微博用戶的影響力時(shí)，主要指標(biāo)均為定量的，因此對(duì)于傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法做了改進(jìn)。第一，設(shè)評(píng)語(yǔ)集為V={V1，V2，V3，V4}，其中V1-好，V2-較好，V3-一般，V4-較差。第二，對(duì)于每天監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組歸類(lèi)，相應(yīng)的分組區(qū)間分別對(duì)應(yīng)相應(yīng)的評(píng)價(jià)等級(jí)，取元素最多的區(qū)間作為最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，之后依次類(lèi)推，30天的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)就代表了三十個(gè)相應(yīng)的評(píng)價(jià)。第三，根據(jù)對(duì)新浪微博“微數(shù)據(jù)”以及對(duì)“微博風(fēng)云榜”的分析理解，確定評(píng)語(yǔ)標(biāo)準(zhǔn)。

2.4 確定研究因素的權(quán)重

確定權(quán)重的方法包括主、客觀賦權(quán)法兩種，在查閱了相關(guān)文獻(xiàn)后，筆者未發(fā)現(xiàn)可供參考的相關(guān)權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，故決定采用客觀的標(biāo)準(zhǔn)離差法[3]計(jì)算。其公式如下所示：

為了消除數(shù)據(jù)本身對(duì)結(jié)果的影響，使用離差標(biāo)準(zhǔn)化法進(jìn)行了處理，即：將變量的觀察值減去變量的最小值，除以變量的極差，得到標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果，并計(jì)算得出權(quán)重。權(quán)重比例為：日平均信息數(shù)量0.17，原創(chuàng)信息所占比率0.14，新增粉絲數(shù)0.17，粉絲微博平均關(guān)注數(shù)0.19，平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)0.15，平均評(píng)論數(shù)0.18。

2.4 算例

根據(jù)評(píng)語(yǔ)，對(duì)三十天的結(jié)果進(jìn)行模糊評(píng)價(jià)打分，并確定其隸屬度得到結(jié)果，根據(jù)最大隸屬度原則，依次得到八個(gè)賬號(hào)最終的評(píng)價(jià)結(jié)果；為使結(jié)果更直觀，進(jìn)行賦值：好100，較好85，一般75，較差55，進(jìn)行加權(quán)平均，得到最后的分?jǐn)?shù)。

3 總結(jié)

基于模糊綜合評(píng)價(jià)理論體系，分析影響微博用戶影響力大小的關(guān)鍵因素，構(gòu)建評(píng)價(jià)體系，得出相應(yīng)結(jié)論。相比已有的影響力評(píng)價(jià)研究，本文評(píng)價(jià)法的優(yōu)勢(shì)為：以草根用戶為目標(biāo)，結(jié)果更貼近現(xiàn)實(shí)；將所收集的數(shù)據(jù)按照對(duì)應(yīng)的量級(jí)轉(zhuǎn)化為評(píng)價(jià)的等級(jí)，是完全基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行的客觀分析；使用的數(shù)據(jù)跨越一段時(shí)間，可進(jìn)行階段性的影響力分析。

[參考文獻(xiàn)]

[1]微數(shù)據(jù)是新浪微博推出的官方數(shù)據(jù)產(chǎn)品，主要功能包括：影響力分析、我的粉絲、我的關(guān)注、原創(chuàng)熱帖等.http：//data.weibo.com/.

[2]王昆，宋海洲.三種客觀權(quán)重賦權(quán)法的比較分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2003（6）

[3]張國(guó)權(quán)，李文立，王明征.基于離差函數(shù)和聯(lián)合熵的組合賦權(quán)方法[J].管理學(xué)報(bào)，2008（5）