周彥 謝寶永 劉江順

摘要：在新媒體形勢下，對預警信號在新媒體傳播渠道影響力的評價，有助于提高預警信號發(fā)布傳播的有效性、及時性和覆蓋面，本文采用影響因子識別矩陣法的統(tǒng)計分析方法，對新媒體形勢下對預警信號傳播的影響因子進行分析、篩選和因子相關性劃分從而識別影響因子，可用于對預警信號傳播影響力的評估，為提高預警信號發(fā)布傳播影響力打下基礎。

Abstract： Under the new media situation， the evaluation of the influence of early warning signals in new media communication channels is helpful to improve the effectiveness， timeliness and coverage of early warning signals. This article adopts the statistical analysis method of the impact factor identification matrix method， carries out analysis， screening and factor correlation division on the impact factors of early warning signal propagation under the new media situation to identify the influence factors， which can be used to evaluate the influence of early warning signal dissemination and lay a foundation for improving the influence of early warning signal dissemination.

關鍵詞：新媒體;預警信號傳播;影響因子;識別

Key words： new media;early warning signal propagation;impact factor;identification

中圖分類號：G206? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）29-0171-02

0? 引言

2007年6月正式頒布了《氣象災害預警信號發(fā)布與傳播辦法》（中國氣象局第16號令）?！掇k法》第九條規(guī)定：各級氣象主管機構所屬的氣象臺站應當充分利用廣播、電視、固定網(wǎng)、移動網(wǎng)、因特網(wǎng)、電子顯示裝置等手段及時向社會發(fā)布預警信號。

《辦法》第十條規(guī)定 廣播、電視等媒體和固定網(wǎng)、移動網(wǎng)、因特網(wǎng)等通信網(wǎng)絡應當配合氣象主管機構及時傳播預警信號，使用氣象主管機構所屬的氣象臺站直接提供的實時預警信號，并標明發(fā)布預警信號的氣象臺站的名稱和發(fā)布時間，不得更改和刪減預警信號的內容，不得拒絕傳播氣象災害預警信號，不得傳播虛假、過時的氣象災害預警信號。

2018年11月5日，廣東省人民政府印發(fā)了《廣東省氣象災害預警信號發(fā)布規(guī)定》（下稱《規(guī)定》），《規(guī)定》于2019年1月1日起實施。 早期氣象災害預警信號主要的播發(fā)媒介為廣播、電視等傳統(tǒng)意義上的媒體和有關通信運營單位。隨著科學技術的發(fā)展，逐漸衍生出以數(shù)字信息技術為基礎、以互動傳播為特點的新媒體，如微博、微信公眾平臺和各大網(wǎng)站等，其傳播范圍廣、速度快的特點對氣象災害預警信號的播發(fā)可以起到重要作用。

微博、微信公眾平臺等以數(shù)字信息技術為基礎、以互動傳播為特點的新媒體，已經(jīng)普遍受到年輕一代的喜愛，預警信號通過新媒體傳播將成為一種新趨勢，因此，如何評價預警信號在新媒體傳播渠道的影響力，選擇、改進預警信號傳播渠道，提高預警信號發(fā)布傳播的有效性、及時性、覆蓋面，在新媒體形勢下顯得極為重要。而預警信號傳播影響因子的識別是為預警信號傳播渠道的影響力評價打下堅實的基礎。

1? 影響因子的識別方法

本文研究預警信號傳播渠道，目的是找出在新媒體形勢下傳播渠道對預警信號的影響力，具體表現(xiàn)在新媒體傳播渠道對預警信號的傳播力，新媒體傳播渠道與公眾互動力，新媒體傳播渠道的服務力和公眾對新媒體傳播渠道的認同力。要對新媒體傳播渠道影響力的評估，就要識別出能體現(xiàn)其傳播力、互動力、服務力和認同力的因子，因此對影響因子的識別就是在預警信號在傳播過程、環(huán)節(jié)、服務中，研究分析相關因子與傳播力、互動力、服務力和認同力的關系，識別相關因子可能的貢獻和影響方式，從而找出相關的影響因子。

目前比較成熟的影響因子識別方法有：清單法和矩陣法。

清單法就是通過核查一一列出在一張表上的因子的識別方法。具體可以分為：①簡單型清單：是一個有可能受到影響的因子表格，不做其他特別說明。②描述型清單：在簡單型清單的基礎上，增加了影響因子如何度量的準則。③分級型清單：在描述型清單基礎上，增加對影響程度進行分級。

影響因子識別的矩陣法不僅可以具有影響識別功能，還可以有影響綜合分析評價功能。它將清單法中所列內容系統(tǒng)加以排列，把項目中的各種因子和受影響的要素組成一個矩陣，在因子和影響要素之間建立起直接的因果關系，以定性或半定量的方式說明項目的影響。

矩陣法也可以將各因子對相應要素的影響程度，劃分為若干個等級，如三、五、七個等級。為了反映各個要素在預警信號傳播環(huán)節(jié)、服務中的重要性的不同，還可以采用加權重的方法，對不同的要素賦不同的權重。

在本文的研究中，我們采用相關矩陣法。通過系統(tǒng)地列出各種因子，以及可能受影響的要素，構造相關矩陣以確定各因子和受影響要素的相互作用關系。如果認為某因子可能對某一要素產(chǎn)生影響，則在矩陣相應交叉的格點將影響標注出來。

2? 影響因子識別步驟

為了保證影響因子識別的充分性、合理性和科學性，我們按照嚴格的步驟進行識別;在新媒體形勢下，對媒體產(chǎn)生影響的因子很多，為了識別預警信號傳播的影響因子，我們以預警信號傳播渠道的傳播環(huán)節(jié)、服務為主線，分析與傳播環(huán)節(jié)、服務相關的因素，通過預警信號傳播規(guī)律的分析，并對這些因子一一進行選擇、識別、篩選和歸類。因此我們按下列步驟進行選擇、分析、識別、篩選和歸類。

第一步：分析預警信號在新媒體傳播渠道中的傳播環(huán)節(jié)、服務;

第二步：挑選與傳播環(huán)節(jié)、服務有關的因子;

第三步：識別每個因子的有關影響;

第四步：影響因子的篩選和歸類。

3? 預警信息傳播影響因子分析

3.1 警信號傳播及其相關因子分析

預警信號從在新媒體傳播渠道中發(fā)布的速度，公眾接收的覆蓋面，影響最多的是選擇傳播渠道，因為不同的傳播渠道對預警信號的傳播力，傳播渠道與公眾互動力，服務力和公眾對傳播渠道的認同力都會對預警信號的傳播產(chǎn)生很大的影響。而傳播力、互動力、服務力和認同力中所涉及的因子有：發(fā)布數(shù)量、發(fā)布專業(yè)數(shù)量、主動轉發(fā)數(shù)、主動評論數(shù)、發(fā)送私信數(shù)、發(fā)送原創(chuàng)數(shù)、主動@數(shù)、主動點贊數(shù)、被轉發(fā)數(shù)、被動評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)、被點贊數(shù)、閱讀量、粉絲數(shù)等。

3.2 識別因子與傳播影響的相關性

為了識別預警信號傳播影響因子，下面本文根據(jù)以上各因子在預警信號傳播過程中各環(huán)節(jié)、服務影響的情況，采用矩陣法來分析各因子對于預警信號傳播渠道在傳播力、互動力、服務力和認同力上的影響相關性，詳見表1影響因子分析矩陣表。

由表1可以看出，預警信息在同一傳播渠道上發(fā)表，不同的影響因子在傳播力、互動力、服務力和認同力上所起的貢獻是各不相同。

3.3 影響因子的篩選與相關性劃分、歸類

由表1可以看出發(fā)布數(shù)量、主動轉發(fā)數(shù)、發(fā)布原創(chuàng)數(shù)等三個影響因子都對服務力有影響，但預警信號傳播渠道發(fā)布的數(shù)量因子可由主動轉發(fā)數(shù)因子和發(fā)布原創(chuàng)數(shù)因子表現(xiàn)出來。因此為了刪除影響的重復和因子的冗余，可以刪除發(fā)布數(shù)量因子。

一個傳播渠道影響力大小，是針對該專業(yè)而言，如果該傳播渠道是依靠發(fā)布其他信息而取得的影響力，那就不能準確地表現(xiàn)出對預警信號傳播的影響力，可以通過某一時間窗口內所發(fā)布專業(yè)信息數(shù)量與發(fā)布數(shù)量計算得到發(fā)布專業(yè)指數(shù)，采用發(fā)布專業(yè)指數(shù)因子來代替發(fā)布專業(yè)數(shù)量因子更合適。因此刪除發(fā)布專業(yè)數(shù)量因子，采用發(fā)布專業(yè)指數(shù)因子。

主動@數(shù)因子可以加強預警信號的傳播力，但其傳播力的效果最終由閱讀量因子表現(xiàn)出來，為了刪除影響的重復和因子的冗余，因此主動@數(shù)因子可以忽略。

一個傳播渠道的對于預警信號影響力的大小，還決定于其對預警信號發(fā)布的影響力，發(fā)布原創(chuàng)數(shù)因子能衡量該渠道的服務力，但是，單純采用發(fā)布原創(chuàng)數(shù)因子略顯簡單粗暴，通過發(fā)布原創(chuàng)數(shù)與發(fā)布數(shù)量計算出發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)，采用發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)代替發(fā)布原創(chuàng)數(shù)更具科學性，因此刪除發(fā)布原創(chuàng)數(shù)因子，采用發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)因子。

主動點贊數(shù)因子雖然可以歸結為增加服務力，但點贊的動作可以對自己的信息的認可，可以對其他信息的認可，實際上沒有對公眾服務提供實質的服務，主動點贊因子可以忽略，因此刪除主動點贊因子。

粉絲數(shù)因子代表著公眾關注著預警信號發(fā)布的渠道，粉絲數(shù)量多有利于預警信號的傳播，可以增加預警信號的傳播力，但傳播渠道的影響力，并不是與粉絲數(shù)量成正比，在這些眾多的粉絲中也會存在僵尸粉絲，這些粉絲的存在對預警信號傳播沒有影響力，對傳播力的影響最終表現(xiàn)在閱讀量因子上，粉絲對發(fā)布信息進行閱讀、評論、點贊和轉發(fā)等行為，才能體現(xiàn)公眾對預警信息的關注，因此為了排除僵尸粉絲的影響，可以忽略粉絲數(shù)因子。

通過上述的識別、分析和篩選，我們可以得出新媒體形勢下，對預警信號傳播的影響因子可歸結為如下四個方面11個因子：

在傳播力方面有閱讀量因子。

在服務力方面有發(fā)布專業(yè)指數(shù)、主動轉發(fā)數(shù)、主動評論數(shù)、發(fā)送私信數(shù)、發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)等因子。

在互動力方面有被轉發(fā)數(shù)、被動評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)等因子。

在認同力方面有被點贊數(shù)、閱讀量等因子。

4? 結論

影響因子的識別是新媒體形勢下預警信號傳播影響力評價的基礎，本文在介紹了影響因子識別方法和步驟的基礎上，采用矩陣法的影響因子識別方法對預警信號傳播的影響因子進行分析、篩選和因子相關性劃分，識別出了新媒體形勢下對預警信號傳播分別在傳播力、互動力、服務力和認同力方面的影響因子有：閱讀量、發(fā)布專業(yè)指數(shù)、主動轉發(fā)數(shù)、主動評論數(shù)、發(fā)送私信數(shù)、發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)、被轉發(fā)數(shù)、被動評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)、被點贊數(shù)等影響因子，為對預警信號傳播渠道的影響力評估打下了基礎。

參考文獻：

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