王麗麗　顧廣欣

[摘 要] 網(wǎng)絡(luò)媒體尤其移動(dòng)媒體的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)出版業(yè)帶來(lái)很大的沖擊，通過(guò)社交媒體進(jìn)行品牌傳播樹(shù)立與提升出版社的品牌形象已經(jīng)成為其發(fā)展的必由之路。本文將研究對(duì)象集中于大學(xué)出版社微博，采用內(nèi)容分析法與回歸分析法探究其微博傳播的現(xiàn)狀以及傳播內(nèi)容的類型、豐富程度、互動(dòng)性、微博發(fā)布數(shù)量以及出版社自身的實(shí)力等因素對(duì)其粉絲量與好友數(shù)的影響，最后基于以上視角提出大學(xué)出版社的發(fā)展策略。

[關(guān)鍵詞] 大學(xué)出版社 微博 系統(tǒng)啟發(fā)式加工模型 發(fā)展策略

[中圖分類號(hào)] G235 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1009-5853 （2016） 05-0087-04

The Communication Situation and Development Strategies of University Press in Microblogging

Wang Lili Gu Guangxin

（School of Culture Communication， Zhejiang Sci-tech University， Hangzhou， 310018）（School of Journalism and Communication， Ningxia University， Yinchuan， 750002）

[Abstract] The appearance of new media has a huge impact on the traditional publishing industry. Brand communication through social media has become the only way of its development for the press. This article will focus on the university press. The method of content analysis and regression analysis is used to explore the current situation of its communication on micro blog and the influence of factors on its amount of fans and friends， such as content type and media richness. The development strategy of university press is made based on the above perspective.

[Key words] University press Microblogging Heuristic-systematic model Development strategy

新媒體的發(fā)展使受眾從紙質(zhì)媒體轉(zhuǎn)向電子媒體，傳統(tǒng)出版業(yè)面臨品牌突圍的窘境。如何樹(shù)立與傳播品牌形象成為眾多出版社面臨的重要問(wèn)題。2015年微博月活躍度用戶為2.12億，微信則達(dá)到6.00億[1]。大規(guī)模的用戶使社交媒體成為出版社開(kāi)展品牌傳播的重要平臺(tái)。

大學(xué)出版社的受眾與社交媒體使用人群具有高度重合性，研究該類出版社對(duì)整個(gè)出版行業(yè)的社交媒體使用具有重要借鑒意義。較之微信的私人化，微博更具公共媒體性也更適合出版社進(jìn)行傳播與分享信息，因此本研究聚焦于大學(xué)出版社微博。目前對(duì)于出版社微博傳播的研究還比較少，主要集中于微博傳播策略的陳述[2]或典型微博傳播轉(zhuǎn)發(fā)量與評(píng)論量的測(cè)量[3]，但基于精確研究基礎(chǔ)上策略提出還比較少。因此借助精準(zhǔn)測(cè)量方法確定傳播影響因素并提出相應(yīng)的發(fā)展策略具有重要意義。

1 理論基礎(chǔ)——系統(tǒng)啟發(fā)式加工模型（HSM模型）

信息豐富程度、受眾對(duì)信息卷入程度、信息處理的能力與自我效能感都會(huì)影響受眾的信息加工。HSM模型根據(jù)加工程度將認(rèn)知加工分為系統(tǒng)式和啟發(fā)式。系統(tǒng)式是對(duì)所有潛在相關(guān)的信息都進(jìn)行審慎的與有意識(shí)地深入加工從而形成態(tài)度判斷，信息內(nèi)容與論據(jù)強(qiáng)度成為重要線索[4]。而啟發(fā)式加工則受最小認(rèn)知努力原則影響，在便捷性線索基礎(chǔ)上依賴于直覺(jué)快速形成判斷與態(tài)度，包括背景相似性、生活常識(shí)、刻板印象等[5]。

2 研究方法

2.1 研究對(duì)象

限制于官方認(rèn)證的共計(jì)83家大學(xué)出版社，選取2015.10.20—11.19一個(gè)月時(shí)間內(nèi)共計(jì)966條微博為樣本。

2.2 類目建構(gòu)

系統(tǒng)式線索主要從傳播內(nèi)容如信息類型、豐富程度、互動(dòng)程度等討論。信息內(nèi)容類型則主要分為書(shū)籍、作家、 轉(zhuǎn)發(fā)、活動(dòng)、其他共五類。內(nèi)容豐富程度主要按照?qǐng)D片、gif動(dòng)畫(huà)、視頻、網(wǎng)頁(yè)連接的數(shù)量多少區(qū)分。內(nèi)容互動(dòng)程度按照高低分為簡(jiǎn)單內(nèi)容發(fā)布、具有號(hào)召鼓動(dòng)性言論、問(wèn)題式的內(nèi)容、主動(dòng)@其他人、主動(dòng)@并發(fā)表相關(guān)內(nèi)容共五個(gè)等級(jí)。

而啟發(fā)式線索從傳播主體特征與背景線索等展開(kāi)分析。主體特征包括出版社實(shí)力、微博開(kāi)通時(shí)間與發(fā)布微博數(shù)量。出版社實(shí)力，主要依據(jù)《2014年新聞出版產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告》中大學(xué)出版社排名及出版數(shù)與印刷率[6]按照從排名前10位、年出版圖書(shū)900種以上、 600—900種、300—600種、300種以下分為五級(jí)。微博開(kāi)通時(shí)間，鑒于新浪于2009年開(kāi)通，2010年微博呈現(xiàn)井噴趨勢(shì)被稱為微博元年，因此將2009年開(kāi)通官方微博歸為最早，2010年為較早，而在2014年微信快速發(fā)展，微博用戶量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，因此將2014年及以后開(kāi)通的歸為較晚，2015年以后為最晚，而在2011—2013年開(kāi)通為中等。體現(xiàn)了企業(yè)對(duì)微博平臺(tái)重視程度的微博發(fā)布數(shù)量則按照0—100、100—500、500—1000、1000—2000、2000以上劃分為五類。背景線索主要從封面照片、背景顏色、照片墻三方面討論，封面照片與照片墻按照類型的不同分為無(wú)、書(shū)籍、單位、其他4類。背景顏色分為淺藍(lán)色、深藍(lán)色、暖黃色、其他四類。

有學(xué)者從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的角度根據(jù)所在的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、中心密度等角度指出粉絲數(shù)與好友數(shù)為微博傳播效果的重要指標(biāo)[7]。在此將粉絲數(shù)量按照低于500、500—5000、5000—10000、10000—20000、20000、好友數(shù)量則是按照0—100、100—300、300—500、500—900、900以上分別劃分為五個(gè)等級(jí)。

2.3 編碼員

上海某高校三名傳播學(xué)碩士被選作編碼員，在正式編碼之前進(jìn)行統(tǒng)一培訓(xùn)，使其對(duì)相關(guān)類目有充分而一致的理解。

3 大學(xué)出版社微博傳播分析

眾多大學(xué)出版社已認(rèn)識(shí)到社交媒體對(duì)于信息分享、品牌傳播與顧客關(guān)系管理的重要性，全國(guó)109家大學(xué)出版社有83家（76.15%）開(kāi)通了官方微博。

3.1 傳播主體特征分析

實(shí)力較強(qiáng)及中等的出版社微博開(kāi)通比例最高，近90%的企業(yè)開(kāi)通了官方微博，而實(shí)力最弱的大學(xué)出版社微博開(kāi)通比例最少（62.96%）。越是實(shí)力較強(qiáng)的大學(xué)出版社越重視微博傳播。

開(kāi)通時(shí)間分布上，在2009年只有武漢大學(xué)等6家出版社開(kāi)通了微博，2010年有13家開(kāi)通， 2011年呈現(xiàn)井噴有25家，此后2012至2014年逐年下降依次為13、10、4家，在2015年為12家。

微博發(fā)布數(shù)量上，大學(xué)出版社對(duì)微博使用各不相同，有12家微博發(fā)布總量在2000條以上，而1000—2000條的有10家，500-1000條的有11家，100-500的有18家，而低于500條占據(jù)了最多有32家，其中9家出版社開(kāi)通微博后沒(méi)有發(fā)布任何信息。

3.2 信息內(nèi)容

在966條微博中有395條是與書(shū)籍相關(guān)，334條是轉(zhuǎn)發(fā)信息，40條關(guān)于作家，90條關(guān)于各類活動(dòng)，107條是各類閑聊式話題。

互動(dòng)程度上，87%（839條）的微博沒(méi)有使用互動(dòng)僅僅是簡(jiǎn)單的信息發(fā)布，互動(dòng)程度較低為103條。此外有8條是具有一定互動(dòng)性的問(wèn)題式內(nèi)容，僅有16條微博主動(dòng)@其他用戶。

在豐富程度上，多媒體信息在微博中的使用依然較少。單純使用文字的占據(jù)了近50%（455條）。使用圖片、gif動(dòng)畫(huà)、視頻、網(wǎng)頁(yè)連接其中一種的372條，使用2種有139條， 2種以上的則沒(méi)有。

3.3 背景線索

47家大學(xué)出版社在微博中使用了封面照片，其中12家使用書(shū)籍元素，8家使用單位相關(guān)照片。44家使用了照片墻，其中 36家采用出版社的書(shū)籍照片，7家使用單位相關(guān)的照片。底版顏色淺藍(lán)色、深藍(lán)色與暖黃色成為主流分別為46、9、7家。

3.4 傳播效果

好友數(shù)量少于100的大學(xué)出版社有34家，甚至有3家好友數(shù)量為0，100—300為22家，而好友數(shù)量超過(guò)900的只有5家，分別為華東師范、復(fù)旦、中國(guó)傳媒、西安電子科技、廈門(mén)大學(xué)出版社。

粉絲數(shù)量20000以上有27家， 10000—20000之間有22家， 5000—10000有17家，低于500的大學(xué)出版社只有6家，而500—5000的有11家。

4 大學(xué)出版社微博中傳播相關(guān)因素對(duì)傳播效果的作用分析

相關(guān)分析顯示好友數(shù)量、粉絲數(shù)量與出版社實(shí)力、微博數(shù)量、微博開(kāi)通時(shí)間、底面顏色、照片墻、信息內(nèi)容的類型、豐富程度及互動(dòng)性都顯著相關(guān)（p<0.05）。

為進(jìn)一步明確相關(guān)線索對(duì)傳播效果的影響，使用多元線性回歸先將系統(tǒng)式線索置入方程中，結(jié)果（表1）顯示互動(dòng)性顯著正向影響好友及粉絲數(shù)量（模型1和3）。然后將啟發(fā)式線索也置入方程（模型2和4），顯示互動(dòng)性依然會(huì)顯著正向影響傳播效果，此外出版社的實(shí)力及微博發(fā)布數(shù)量也會(huì)顯著正向影響其粉絲數(shù)量，微博發(fā)布數(shù)量正向影響好友數(shù)量。

為進(jìn)一步探究互動(dòng)性、微博數(shù)量以及出版社實(shí)力對(duì)好友數(shù)量、粉絲數(shù)量的交互影響，將三個(gè)變量中心化得到“內(nèi)容互動(dòng)性×出版社實(shí)力、內(nèi)容互動(dòng)性×微博數(shù)量”分別置入方程中，顯示信息互動(dòng)性與出版社的實(shí)力對(duì)好友數(shù)量及粉絲數(shù)量具有交互作用（表2模型4，表3模型4）。當(dāng)微博內(nèi)容的互動(dòng)性與出版社的實(shí)力交互項(xiàng)引入方程中，出版社實(shí)力對(duì)好友數(shù)量與粉絲數(shù)量的影響依然顯著，但互動(dòng)性的影響則不顯著，可見(jiàn)內(nèi)容互動(dòng)性在出版社實(shí)力對(duì)好友與粉絲數(shù)量的影響上起調(diào)節(jié)作用。由此將信息互動(dòng)性分為高低兩類，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在互動(dòng)性程度高較之互動(dòng)性程度低時(shí)，雖然實(shí)力越強(qiáng)的企業(yè)能吸引到越多的好友與粉絲（F=15.0837，p=0.003），但是此時(shí)實(shí)力強(qiáng)與弱的企業(yè)的粉絲數(shù)量差距不斷縮小。

5 大學(xué)出版社微博發(fā)展策略分析

大學(xué)出版社微博在吸引好友與粉絲數(shù)量已取得了一定成效，但也存在微博開(kāi)通后沒(méi)有發(fā)布任何信息或者單純轉(zhuǎn)發(fā)他人信息的問(wèn)題。因此需要其在傳播策略上進(jìn)一步改進(jìn)。

5.1 精細(xì)化營(yíng)銷，強(qiáng)化與受眾的互動(dòng)性。

碎片化時(shí)代具有經(jīng)營(yíng)性質(zhì)的出版社發(fā)布平淡無(wú)奇微博很難引起關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論，同時(shí)微博并不是單純的信息發(fā)布渠道。因此大學(xué)出版社微博需要進(jìn)一步提升互動(dòng)性。

首先明確主要目標(biāo)人群，有針對(duì)性主動(dòng)制造話題。將熱點(diǎn)時(shí)事與自身結(jié)合及時(shí)策劃選題同時(shí)引入討論，如北京大學(xué)出版社將習(xí)近平的訪英活動(dòng)與英國(guó)相關(guān)的書(shū)籍結(jié)合起來(lái)。其次，線上與線下活動(dòng)相結(jié)合，最大限度地吸引受眾增加用戶黏性。如在開(kāi)展知名作者講座的時(shí)候，通過(guò)簡(jiǎn)單有趣的活動(dòng)邀約或者轉(zhuǎn)發(fā)抽獎(jiǎng)的方式，提升受眾的活躍度與參與度。再次，積極耐心地與粉絲互動(dòng)。除了對(duì)一些問(wèn)題進(jìn)行被動(dòng)式回復(fù)外，需要合理利用評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)功能進(jìn)行主動(dòng)式的@，使粉絲感覺(jué)受到重視進(jìn)一步吸引粉絲好友引起疊加效應(yīng)。最后，在與粉絲互動(dòng)中注意表達(dá)方式，把知識(shí)性、趣味性、時(shí)效性有效地結(jié)合，進(jìn)一步弱化商業(yè)元素。

5.2 提高微博發(fā)布頻率，增強(qiáng)內(nèi)容豐富性。

微博內(nèi)容成為維系微博主與好友及粉絲的重要橋梁，提高發(fā)布頻率可以有效增加其與粉絲的溝通增強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度。又可以促使對(duì)方對(duì)信息進(jìn)行評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)或點(diǎn)贊引發(fā)漣漪效應(yīng)。因此大學(xué)出版社需要在保證微博質(zhì)量的同時(shí)不斷提高微博發(fā)布頻率，對(duì)該平臺(tái)進(jìn)行精耕細(xì)作。

在媒介碎片化的時(shí)代，單純的文字很難吸引受眾的注意力。內(nèi)容的豐富化與多元化成為吸引受眾的重要利器。微博可以輕松插入多媒體文件，提供更佳的體驗(yàn)感受，讓受眾獲得最豐富直觀的信息。在啟發(fā)式線索中重視受眾的視覺(jué)體驗(yàn)也會(huì)促使大學(xué)出版社微博吸引更多的粉絲。

5.3 中小型大學(xué)出版社加強(qiáng)互動(dòng)性與借助意見(jiàn)領(lǐng)袖并行。

在出版行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日益加劇的當(dāng)下，中小型大學(xué)出版社的困境更加明顯?；?dòng)性是其吸引粉絲與好友的重要工具，也是不斷縮小其與大型出版社差距的重要手段。這類大學(xué)出版社無(wú)法憑借知名度獲得指名搜索關(guān)注，但可有效利用互動(dòng)與意見(jiàn)領(lǐng)袖。

一方面與名人合作出書(shū)或推薦圖書(shū)等，借助名人影響力擴(kuò)大平臺(tái)影響力。另一方面積極主動(dòng)地與知名的作家或者書(shū)評(píng)者、所依托的高校官方微博及高校內(nèi)知名組織微博開(kāi)展互動(dòng)，這既可以吸引粉絲又可以擴(kuò)大影響力。

大學(xué)出版社微博是其品牌傳播的重要平臺(tái)，需精耕細(xì)作才能最大限度地吸引粉絲與好友，并與之建立強(qiáng)關(guān)系。而有針對(duì)性的開(kāi)展互動(dòng)活動(dòng)、提高發(fā)布頻率，增強(qiáng)內(nèi)容豐富性、發(fā)揮意見(jiàn)領(lǐng)袖是其實(shí)現(xiàn)品牌突圍的重要途徑。

注 釋

[1]網(wǎng)易財(cái)經(jīng)，新浪微博用戶達(dá)2.12億[DB/OL] .[2015-10-22].http：//money.163.com/15/0819/12/B1CNOQKN00253B0H.html

[2]汪全莉，趙繼源.出版企業(yè)的微博營(yíng)銷策略[J].出版科學(xué)，2012（5）：71-75

[3]周葛，朱宇.出版企業(yè)官方微博營(yíng)銷狀況分析[J].科技與出版，2013（10）：77-80

[4]Chaiken S. Heuristic versus systematic information processing and the use of source versus message cues in persuasion[J]. Journal of personality and social psychology， 1980， 39（5）：752

[5]馬向陽(yáng)， 徐富明， 吳修良，等. 說(shuō)服效應(yīng)的理論模型， 影響因素與應(yīng)對(duì)策略[J]. 心理科學(xué)進(jìn)展，2012（5）：735-744

[6]張偉雁. 大學(xué)出版社的發(fā)展現(xiàn)狀與出路探析[D]. 合肥：安徽大學(xué)，2014

[7]Cha M， Haddadi H， Benevenuto F， et al. Measuring User Influence in Twitter：The Million Follower Fallacy[J]. ICWSM， 2010， 10（10-17）：30