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        受眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)劇的輿情傳播影響研究
        ——以新浪微博“太子妃升職記”話題為例

        2017-04-26 06:47:55張雅婷
        視聽 2017年4期
        關(guān)鍵詞:用戶數(shù)漣漪輿情

        □ 張雅婷

        受眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)劇的輿情傳播影響研究
        ——以新浪微博“太子妃升職記”話題為例

        □ 張雅婷

        本文主要研究移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下受眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)劇輿情傳播的影響,希望可以為今后影視劇的投放以及宣傳提供一定的借鑒,避免人力、物力的浪費(fèi)。本文擬采用漣漪效應(yīng)傳播模型進(jìn)行研究,使用“數(shù)說故事”系統(tǒng)對(duì)微博進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取,將抓取的數(shù)據(jù)用SPSS軟件進(jìn)行分析,最后采用定量分析法來研究受眾的哪些因素影響輿情的傳播。研究發(fā)現(xiàn),女性受眾影響輿情的傳播范圍,男性受眾影響輿情的傳播速度,而受眾的愛好對(duì)輿情的傳播范圍和速度均有影響。

        網(wǎng)絡(luò)??;輿情傳播;新浪微博;“太子妃升職記”

        一、本研究相關(guān)界定

        本文擬采用漣漪效應(yīng)傳播模型進(jìn)行研究,同時(shí)采用“數(shù)說故事”系統(tǒng)對(duì)微博進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取,將抓取的數(shù)據(jù)用SPSS軟件進(jìn)行分析,最后采用定量分析法來研究網(wǎng)絡(luò)劇在微博中漣漪效應(yīng)的影響因素。本文隨機(jī)抽取的34條樣本微博基本上都是轉(zhuǎn)發(fā)超過500的熱門微博,合計(jì)總轉(zhuǎn)發(fā)量將近三十萬,因此具有一定代表性;為了讓樣本具有客觀性,排除刻意宣傳,故沒有專選《太子妃升職記》官方微博中的條目。本文主要研究受眾信息對(duì)輿情的傳播影響,因此把性別(參與轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的男性數(shù)量和女性數(shù)量)、愛好(喜愛時(shí)尚和電影的參與用戶數(shù))作為自變量。

        二、受眾對(duì)輿情的影響

        (一)受眾愛好與輿情有關(guān)聯(lián)

        假設(shè)1:受眾愛好與輿情傳播總效果有關(guān)聯(lián)。

        樣本指標(biāo):喜愛電影和時(shí)尚的人??傮w指標(biāo):參與34條微博的所有用戶人數(shù)。見表1。

        結(jié)果:有23.06%的真實(shí)用戶喜愛“電影”,16.49%的真實(shí)用戶喜愛“時(shí)尚”,都超出了平均值12.5%,因此,受眾的愛好與輿情傳播的總效果有關(guān)聯(lián)。

        假設(shè)2:受眾愛好與輿情傳播的范圍有關(guān)聯(lián)。

        受眾愛好指標(biāo):“電影”和“時(shí)尚”的真實(shí)用戶數(shù);輿情傳播范圍:34條微博在第一層的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        本文用SPSS軟件分別對(duì)“電影”和“時(shí)尚”的真實(shí)用戶數(shù)和“第一層微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)”進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析統(tǒng)計(jì)分析,得出結(jié)果見表2、表3。

        阿花這時(shí)出來了,一如貴妃出浴,詫現(xiàn)我眼前。黑亮的頭發(fā)如瀑瀉,瘦小的圓領(lǐng)衫被乳峰撐得挺挺的,臍部開著一朵細(xì)嫩的花瓣。粉色的短褲貼在腿上,露出又長又嫩的大腿,像兩節(jié)白藕,如釉如玉。我欲看還休,趕緊去看女鬼。女鬼被書生抱在了懷里,書生粗硬的手指從女鬼的腿上滑過。我的手指一陣發(fā)麻。

        表2

        表3

        結(jié)論:“電影”用戶數(shù)和第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)相關(guān)性為0.688,顯著相關(guān)?!皶r(shí)尚”用戶數(shù)和第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)相關(guān)性為0.689,顯著相關(guān)。因此用戶愛好和漣漪效應(yīng)寬度強(qiáng)相關(guān),符合受眾興趣的輿情傳播范圍更廣。

        假設(shè)3:受眾愛好與輿情傳播速度有關(guān)聯(lián)。

        受眾愛好指標(biāo):“電影”和“時(shí)尚”的真實(shí)用戶數(shù);輿情傳播速度指標(biāo):這些微博在第2-4層的總計(jì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        本文用SPSS軟件對(duì)“電影”和“時(shí)尚”的真實(shí)用戶數(shù)和“第2-4層微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)”進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析統(tǒng)計(jì)分析,得出結(jié)果見表4、表5。

        表4

        表5

        結(jié)論:“電影”用戶數(shù)和第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)相關(guān)性為0.780,顯著相關(guān)?!皶r(shí)尚”用戶數(shù)和第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)相關(guān)性為0.783,顯著相關(guān)。因此用戶愛好和漣漪效應(yīng)長度強(qiáng)相關(guān),符合受眾興趣的輿情傳播速度更快。

        (二)受眾性別與輿情傳播有關(guān)聯(lián)

        假設(shè)1:女性對(duì)輿情傳播的總效果影響較大。

        性別指標(biāo):女性人數(shù);總效果指標(biāo):女性占總?cè)藬?shù)的百分比。

        本文對(duì)參與用戶34條微博轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論的真實(shí)用戶的性別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。結(jié)果見圖1。

        圖1

        結(jié)論:從表格中可知,參與《太子妃升職記》傳播的用戶總數(shù)為173614,其中女性占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì),多達(dá)145826人,故83.99%的用戶均為女性,而男性用戶僅為16.01%,人數(shù)為27788。因此女性對(duì)輿情傳播有很大關(guān)系,但是為了保證準(zhǔn)確性應(yīng)進(jìn)一步用SPSS軟件進(jìn)行檢驗(yàn)。

        假設(shè)2:女性對(duì)輿情傳播的范圍影響較大。

        本文將變量設(shè)為總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)以及參與用戶的男女?dāng)?shù)量,控制變量為第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        性別對(duì)輿情傳播效果的影響指標(biāo):參與用戶的男女性人數(shù)對(duì)總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的相關(guān)度;輿情傳播速度指標(biāo):第一層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        表6

        由數(shù)據(jù)可知女性數(shù)量的相關(guān)度為0.647,高于男性的0.399,因此女性受眾對(duì)漣漪效應(yīng)的寬度影響更大,關(guān)于網(wǎng)絡(luò)劇的輿情在女性中的傳播范圍更廣。

        假設(shè)3:女性對(duì)漣漪效應(yīng)的長度影響較大。

        本文將變量設(shè)為總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)以及參與用戶的男女?dāng)?shù)量,控制變量為第二到四層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        性別對(duì)漣漪效應(yīng)的影響指標(biāo):參與用戶的男女性人數(shù)對(duì)總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)的相關(guān)度;輿情傳播的速度指標(biāo):二到四層轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)。

        表7

        由數(shù)據(jù)可知女性數(shù)量的相關(guān)度為0.441,低于男性的0.399,因此男性受眾對(duì)漣漪效應(yīng)的長度影響更大,關(guān)于網(wǎng)絡(luò)劇的輿情在男性中傳播的速度更快。

        綜上所述:

        1.受眾的愛好對(duì)輿情的傳播范圍和速度都有影響。

        2.女性受眾對(duì)輿情傳播的范圍影響較大,男性受眾對(duì)輿情傳播的速度影響較大。

        三、結(jié)論

        受眾的性別對(duì)漣漪效應(yīng)的影響比較大。拉斯韋爾的“魔彈論”闡述了媒介的影響力,如果把電視劇的受眾區(qū)分得更加細(xì)致,那么靶向傳播將會(huì)更加精準(zhǔn)。網(wǎng)絡(luò)小說早就將小說性別化,女性更喜愛情感類題材,而男性對(duì)科幻、軍事類的作品更感興趣,因此作者在創(chuàng)作小說的時(shí)候更具有針對(duì)性而不是把不同性別化的主線和愛情類主線混雜,網(wǎng)站也會(huì)根據(jù)受眾性別進(jìn)行推薦。在電影方面,近幾年也大興小妞電影。但是網(wǎng)絡(luò)劇目前卻很少有針對(duì)性地根據(jù)性別作題材細(xì)分。這種做法從積極方面來說是男女老少皆宜,從消極方面看則是不具有針對(duì)性,不能靶向瞄準(zhǔn)。

        本文抓取的數(shù)據(jù)均為400條以上的熱門微博,所以數(shù)據(jù)不能代表所有的微博口碑,如果可以將樣本微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)門檻降低,可能會(huì)更加科學(xué)。

        1.童清艷,茅中元.社會(huì)化媒體之漣漪效應(yīng)研究——基于2013年《中國好聲音》的微博口碑?dāng)?shù)據(jù)分析[J].新聞與傳播研究,2015(1).

        2.陳明亮,章晶晶.網(wǎng)絡(luò)口碑再傳播意愿影響因素的實(shí)證研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2008(5).

        3.Tsang A S L.Making your online voice loud:the critical role of WOM information[J].European Journal of Marketing,2011,45(7/8):1277-1297.

        4.Ohanian R.Construction and validation of ascale to measure celebrity endorsers perceived expertise,trustworthiness,and attractiveness[J].Journalofadvertising,1990,19(3):39-52.

        (作者系暨南大學(xué)新聞與傳播學(xué)院碩士生)

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