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        微博與傳統(tǒng)媒體的比較分析和融合研究

        2015-02-20 09:25:12莫曉艷
        視聽 2015年8期
        關(guān)鍵詞:傳統(tǒng)媒體內(nèi)容用戶

        □ 莫曉艷

        微博與傳統(tǒng)媒體的比較分析和融合研究

        □ 莫曉艷

        統(tǒng)計顯示,目前已有數(shù)千家傳統(tǒng)媒體在新浪網(wǎng)站上開設(shè)微博,發(fā)布新聞,甚至將媒體的欄目放在微博上,與用戶進(jìn)行交流和互動。傳統(tǒng)媒體運(yùn)用微博這一工具進(jìn)行信息傳播已見成效,與用戶的互動形式越來越多樣化,參與的人群也在不斷增加。但是,傳統(tǒng)媒體還沒有將微博的用途發(fā)揮到極致,還沒有完全調(diào)動用戶的積極性,缺乏品牌意識。

        本研究通過調(diào)查問卷法獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)后,對所獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度分析,以判斷數(shù)據(jù)是否可靠。本研究利用SPSS軟件對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析并對分析結(jié)果進(jìn)行探討,得出影響傳統(tǒng)媒體微博用戶興趣的因素。

        我們制作了電子問卷,通過新浪網(wǎng)上在線答題的形式獲取數(shù)據(jù)。在有效的時間內(nèi),參加網(wǎng)上在線答題的微博用戶有500名,其中450人在規(guī)定的時間內(nèi)完成并提交了問卷。

        一、微博用戶特征分析

        經(jīng)過對400份有效調(diào)查樣本問卷的初步統(tǒng)計和分析 ,參加本次調(diào)查的用戶樣本的性別、年齡、收入、教育水平等基礎(chǔ)特征如下:

        由以上表格可以看出,在接受調(diào)查的樣本性別構(gòu)成方面,女性的比例要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于男性。年齡分布上,在25歲以下的接近半數(shù),比例達(dá)到了49.5%;年齡層在26-35歲之間的,有104人,占26%。年青人是微博用戶的中堅力量。教育水平方面,擁有本科學(xué)歷的用戶最多,達(dá)到36.75%,其次是???,31.75%。從職業(yè)分布來看,微博用戶中學(xué)生比例最高,超過半數(shù),達(dá)到了53.25%,其次是上班族,將近4成,這與前面的年齡分布相呼應(yīng)。從微博用戶所在地區(qū)來看,有超過半數(shù)的用戶居住在京滬一線城市,其比例高達(dá)53%,而在鄉(xiāng)村的用戶數(shù)僅有25人,只占6.25%,這也從側(cè)面反映了大城市的網(wǎng)絡(luò)比較發(fā)達(dá)。用戶收入分布方面,大多數(shù)用戶的收入都在3000元以上,收入越高,微博用戶量越小。或許因?yàn)槭杖朐礁叩娜巳汗ぷ飨鄬^忙,上網(wǎng)時間較少。

        二、微博用戶興趣分析

        微博用戶興趣主要從微博使用年限、關(guān)注的人群、訪問微博的頻率、關(guān)注的內(nèi)容、傳統(tǒng)媒體微博的訪問情況等方面進(jìn)行分析,詳細(xì)情況如下:

        由表格統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出,大多數(shù)用戶微博注冊年限都在3年以下,比例達(dá)到44.75%,這與我國微博發(fā)展的軌跡相吻合。影響微博用戶選擇微博品牌的因素主要是網(wǎng)站的影響力和名人入駐數(shù)量,其比例分別達(dá)到29.25%和27.25%,其他因素比如功能是否強(qiáng)大,注冊是否方便等所占比例較少。微博用戶使用微博的目的主要是關(guān)心時事、獲取信息,比例達(dá)到26.5%,其次是記錄生活趣事,比例達(dá)到24.5%,這與微博平臺的傳播特性和草根性密切相關(guān)。微博用戶關(guān)注最多

        的人群是草根名博、文體明星以及家人朋友,其關(guān)注度占比分別是19.5%、16.75%和13%。從用戶感興趣的信息來看,用戶通過微博主要關(guān)注新聞時事、名人微博和娛樂報道方面的內(nèi)容,對科學(xué)教育和文學(xué)藝術(shù)方面的內(nèi)容興趣最低。在媒體微博關(guān)注度方面,微博用戶對媒體網(wǎng)站的微博關(guān)注度最高,達(dá)到23.5%,其次是電視,其關(guān)注比例達(dá)到20.5%。

        在對如何判斷微博用戶的興趣進(jìn)行調(diào)查時,30.75%的人選擇通過微博內(nèi)容,其次是用戶的個人介紹和用戶標(biāo)簽,通常認(rèn)為一個人對哪方面的內(nèi)容感興趣,他就會更多的關(guān)注此方面的內(nèi)容,轉(zhuǎn)發(fā)和評論與此內(nèi)容相關(guān)的微博。

        微博訪問頻率方面,頻率總體較高,每天至少訪問一次的人數(shù)達(dá)到155人,占總?cè)藬?shù)的38.75%,每周至少訪問微博一次的人數(shù)超過半數(shù)。

        粉絲數(shù)量統(tǒng)計方面,在接受調(diào)查的400名用戶中,擁有的粉絲數(shù)量最多的是50-100人,其比例達(dá)到35%;擁有10-50人的有90人,占總數(shù)的22.5%;擁有百人以上的比例相對較少,其中擁有300以上的最少,僅占9.5%。

        三、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具建模

        本文將所有的興趣主題按類別進(jìn)行分類,用戶的興趣用微量模型來表示。為了表達(dá)清晰,將興趣主題分成大類,在大類別再劃分為細(xì)小的類別,通過不斷的細(xì)化,來找出興趣的特征值。其結(jié)構(gòu)如圖3-1所示。

        圖3-1 用戶興趣模型

        四、興趣分類和計算方法

        通過對博客用戶的興趣調(diào)查分析得知,如果用戶對某個主題有興趣,那么他訪問此主題博客的次數(shù)會增加,瀏覽博客內(nèi)容的速度會變慢,還會對博客評論、轉(zhuǎn)發(fā)和收藏。用戶興趣度的計算方法基于一種假設(shè),即用戶對不同主題的博客內(nèi)容的關(guān)注行為存在相似性,當(dāng)需要估計用戶對某個博客主題是否感興趣時,可以通過用戶對該主題的若干相似項的評分進(jìn)行估計。通過對用戶的博客行為的相關(guān)性進(jìn)行分析,用戶的瀏覽行為,包括評論、收藏和轉(zhuǎn)發(fā)、訪問次數(shù)和停留時間是用來計算用戶興趣度的最佳變量。假設(shè)I(B)表示用戶對博客B的興趣度,則I(B)可以表示為:

        I(B)=Φ(T(B),R(B),S(B),F(B),D(B))

        其中,T(B)為轉(zhuǎn)發(fā)博客,R(B)為評論博客,S(B)為收藏博客,F(xiàn)(B)博客訪問的頻率,D(B)為在此篇博客上停留的時間。

        如果用戶轉(zhuǎn)發(fā)、評論和收藏這三種行為,其中有一種行為發(fā)生就表示此對博客內(nèi)容具有較高的興趣,于是公式如下:

        對于微博用戶而言,用戶訪問的次數(shù)越多,即訪問頻度越高,且對微博內(nèi)容的訪問速度越慢,說明用戶對此博客的內(nèi)容興趣越大,計算公式進(jìn)一步細(xì)分如下:

        其中,B為用戶訪問博客頁面的集合,Size(B)表示博客內(nèi)容的大小,以字節(jié)為單位。

        五、微博用戶興趣建模

        本文的樣本數(shù)據(jù)來自于新浪微博,從《新周刊》《南方周末》《我是歌手》《江蘇衛(wèi)視》《中國之聲》五家傳統(tǒng)媒體微博上隨機(jī)選取微博內(nèi)容,選取2012年9月1日至2012年10月1日每天16:00至21:00點(diǎn)的時段,抽取3000個用戶的微博內(nèi)容。對每條微博內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理:提取微博作者信息、微博內(nèi)容、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)目、評論數(shù)目、收藏數(shù)目、微博類型、通過作者信息再提取作者的微博主頁,獲得個人的關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、標(biāo)簽信息等,將以上數(shù)據(jù)組成一條條的記錄,作為數(shù)據(jù)挖掘的樣本數(shù)據(jù)。運(yùn)用SAS的Enterprise Miner模塊進(jìn)行決策樹建模。研究結(jié)果如下:

        (一)名人特征

        在研究的5家傳統(tǒng)媒體微博中,都有大量的名人入駐。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn),他們依靠自身的影響力無需采取任何行動便能吸引大量粉絲關(guān)注。在分析的3000個用戶中,有71位通過實(shí)名認(rèn)證,對他們的分析發(fā)現(xiàn),他們的關(guān)注數(shù)通常小于200,而被關(guān)注數(shù)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于這個數(shù)字,甚至達(dá)到上萬人,而他們發(fā)表的博文數(shù)也是相當(dāng)少,不及關(guān)注數(shù)的百分之一。這說明微博中的名人通過自身的影響力便能吸引大量粉絲關(guān)注,而無需關(guān)注他人或發(fā)布微博,這種現(xiàn)象即為“名人效應(yīng)”。

        (二)普通用戶特征

        除了關(guān)注名人外,普通用戶的關(guān)注對象主要是親戚朋友和同事,用戶發(fā)布博客越多,頻率越高,則關(guān)注的人數(shù)越多,就越容易引起自己的關(guān)注好友以及關(guān)注好友的朋友的注意,進(jìn)而增加被關(guān)注數(shù)。隨著關(guān)注自己的粉絲數(shù)的增加,也容易使用戶關(guān)注自己的粉絲,從而增加他的關(guān)注數(shù)。相反,如果用戶很少發(fā)表內(nèi)容,那么即使用戶關(guān)注的朋友再多,其他用戶也不會有太大興趣去關(guān)注他。

        (三)興趣相互影響關(guān)系

        如果兩個微博用戶同時關(guān)注一個名人或媒體,那么這兩個用戶互相關(guān)注的概率也將大大增加,他們關(guān)注的興趣類型也大致相同。

        (四)用戶標(biāo)簽與興趣的關(guān)聯(lián)分析

        通過對用戶資料和行為間的信息關(guān)系進(jìn)行挖掘,發(fā)現(xiàn)以下規(guī)律:(1)愿意貼標(biāo)簽的用戶,有90% 以上的可能性愿意發(fā)布博文,并愿意關(guān)注他人;(2)不愿意貼標(biāo)簽的用戶,發(fā)表博文的數(shù)量較少,關(guān)注的人也少,其被關(guān)注的數(shù)更少;(3)用戶轉(zhuǎn)發(fā)、評論的博客內(nèi)容一般與自己貼的標(biāo)簽主題相符合,即屬于同一主題或相近主題,這說明標(biāo)簽在一定程充上反映著用戶的興趣。

        (五)用戶興趣與年齡的關(guān)系

        通過分析發(fā)現(xiàn),用戶的興趣與年齡有一定的關(guān)系,年齡在35歲以上的用戶,更多的關(guān)注類似《新周刊》《南方周末》這樣的以新聞和財經(jīng)類為主的微博;而年齡在25歲以下的年青人則更多關(guān)注娛樂類的微博,比如《江蘇衛(wèi)視》《快樂大本營》等。

        (六)用戶興趣與月收入的關(guān)系

        通過分析發(fā)現(xiàn),用戶的興趣與收入有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。月收入在3000元以下則更多關(guān)注娛樂類的微博,比如《江蘇衛(wèi)視》《快樂大本營》等;而收入相對較高的用戶則會關(guān)注類似《新周刊》《南方周末》等以新聞和財經(jīng)類為主的微博。

        由于樣本數(shù)據(jù)有限,發(fā)現(xiàn)的用戶行為與興趣間的關(guān)聯(lián)規(guī)則也相對受到限制,擴(kuò)大樣本數(shù)據(jù)和樣本的采集周期,會發(fā)現(xiàn)更多的用戶興趣規(guī)則。

        小結(jié)

        不論是哪種行為特征的用戶,模型均能發(fā)現(xiàn)用戶的興趣,用戶在微博上的行為越多樣,活動頻率越高,收集的數(shù)據(jù)周期越長,數(shù)據(jù)越全面,就越有利于獲取用戶興趣,得到的興趣模型也越全面和準(zhǔn)確。采用本方法能夠準(zhǔn)確地判斷用戶的興趣,有助于傳統(tǒng)媒體微博進(jìn)行營銷,根據(jù)用戶的興趣定位媒體的欄目內(nèi)容,對傳統(tǒng)媒體利用微博平臺提高媒體的影響力有著重要的參考價值。

        1.孟波.新浪微博:一場正在發(fā)生的信息傳播變革[J].南方傳媒研究,2009(21)

        2.黃瑚.媒體博客研究[D].南昌大學(xué).2008

        (作者單位:廣東廣播電視臺)

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