□ 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)?。惠浨閭鞑?；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)。“時(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）