周彥 謝寶永 劉江順

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

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(guān)鍵詞：新媒體;預(yù)警信號(hào)傳播;影響因子;識(shí)別

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

中圖分類號(hào)：G206? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2020）29-0171-02

0? 引言

2007年6月正式頒布了《氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)發(fā)布與傳播辦法》（中國氣象局第16號(hào)令）?！掇k法》第九條規(guī)定：各級氣象主管機(jī)構(gòu)所屬的氣象臺(tái)站應(yīng)當(dāng)充分利用廣播、電視、固定網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)、因特網(wǎng)、電子顯示裝置等手段及時(shí)向社會(huì)發(fā)布預(yù)警信號(hào)。

《辦法》第十條規(guī)定 廣播、電視等媒體和固定網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)、因特網(wǎng)等通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)當(dāng)配合氣象主管機(jī)構(gòu)及時(shí)傳播預(yù)警信號(hào)，使用氣象主管機(jī)構(gòu)所屬的氣象臺(tái)站直接提供的實(shí)時(shí)預(yù)警信號(hào)，并標(biāo)明發(fā)布預(yù)警信號(hào)的氣象臺(tái)站的名稱和發(fā)布時(shí)間，不得更改和刪減預(yù)警信號(hào)的內(nèi)容，不得拒絕傳播氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)，不得傳播虛假、過時(shí)的氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)。

2018年11月5日，廣東省人民政府印發(fā)了《廣東省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)發(fā)布規(guī)定》（下稱《規(guī)定》），《規(guī)定》于2019年1月1日起實(shí)施。 早期氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)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(guān)通信運(yùn)營單位。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，逐漸衍生出以數(shù)字信息技術(shù)為基礎(chǔ)、以互動(dòng)傳播為特點(diǎn)的新媒體，如微博、微信公眾平臺(tái)和各大網(wǎng)站等，其傳播范圍廣、速度快的特點(diǎn)對氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)的播發(fā)可以起到重要作用。

微博、微信公眾平臺(tái)等以數(shù)字信息技術(shù)為基礎(chǔ)、以互動(dòng)傳播為特點(diǎn)的新媒體，已經(jīng)普遍受到年輕一代的喜愛，預(yù)警信號(hào)通過新媒體傳播將成為一種新趨勢，因此，如何評價(jià)預(yù)警信號(hào)在新媒體傳播渠道的影響力，選擇、改進(jìn)預(yù)警信號(hào)傳播渠道，提高預(yù)警信號(hào)發(fā)布傳播的有效性、及時(shí)性、覆蓋面，在新媒體形勢下顯得極為重要。而預(yù)警信號(hào)傳播影響因子的識(shí)別是為預(yù)警信號(hào)傳播渠道的影響力評價(jià)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1? 影響因子的識(shí)別方法

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

目前比較成熟的影響因子識(shí)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(shí)別方法。具體可以分為：①簡單型清單：是一個(gè)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(chǔ)上，增加了影響因子如何度量的準(zhǔn)則。③分級型清單：在描述型清單基礎(chǔ)上，增加對影響程度進(jìn)行分級。

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

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

在本文的研究中，我們采用相關(guān)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(gòu)造相關(guān)矩陣以確定各因子和受影響要素的相互作用關(guān)系。如果認(rèn)為某因子可能對某一要素產(chǎn)生影響，則在矩陣相應(yīng)交叉的格點(diǎn)將影響標(biāo)注出來。

2? 影響因子識(shí)別步驟

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

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

第二步：挑選與傳播環(huán)節(jié)、服務(wù)有關(guān)的因子;

第三步：識(shí)別每個(gè)因子的有關(guān)影響;

第四步：影響因子的篩選和歸類。

3? 預(yù)警信息傳播影響因子分析

3.1 警信號(hào)傳播及其相關(guān)因子分析

預(yù)警信號(hào)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?yàn)椴煌膫鞑デ缹︻A(yù)警信號(hào)的傳播力，傳播渠道與公眾互動(dòng)力，服務(wù)力和公眾對傳播渠道的認(rèn)同力都會(huì)對預(yù)警信號(hào)的傳播產(chǎn)生很大的影響。而傳播力、互動(dòng)力、服務(wù)力和認(rèn)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(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、主動(dòng)評論數(shù)、發(fā)送私信數(shù)、發(fā)送原創(chuàng)數(shù)、主動(dòng)@數(shù)、主動(dòng)點(diǎn)贊數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被動(dòng)評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)、被點(diǎn)贊數(shù)、閱讀量、粉絲數(shù)等。

3.2 識(shí)別因子與傳播影響的相關(guān)性

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

由表1可以看出，預(yù)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(dòng)力、服務(wù)力和認(rèn)同力上所起的貢獻(xiàn)是各不相同。

3.3 影響因子的篩選與相關(guān)性劃分、歸類

由表1可以看出發(fā)布數(shù)量、主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、發(fā)布原創(chuàng)數(shù)等三個(gè)影響因子都對服務(wù)力有影響，但預(yù)警信號(hào)傳播渠道發(fā)布的數(shù)量因子可由主動(dòng)轉(zhuǎn)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(fù)和因子的冗余，可以刪除發(fā)布數(shù)量因子。

一個(gè)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(zhǔn)確地表現(xiàn)出對預(yù)警信號(hào)傳播的影響力，可以通過某一時(shí)間窗口內(nèi)所發(fā)布專業(yè)信息數(shù)量與發(fā)布數(shù)量計(jì)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(dòng)@數(shù)因子可以加強(qiáng)預(yù)警信號(hào)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(fù)和因子的冗余，因此主動(dòng)@數(shù)因子可以忽略。

一個(gè)傳播渠道的對于預(yù)警信號(hào)影響力的大小，還決定于其對預(yù)警信號(hào)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(wù)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(jì)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(xué)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(dòng)點(diǎn)贊數(shù)因子雖然可以歸結(jié)為增加服務(wù)力，但點(diǎn)贊的動(dòng)作可以對自己的信息的認(rèn)可，可以對其他信息的認(rèn)可，實(shí)際上沒有對公眾服務(wù)提供實(shí)質(zhì)的服務(wù)，主動(dòng)點(diǎn)贊因子可以忽略，因此刪除主動(dòng)點(diǎn)贊因子。

粉絲數(shù)因子代表著公眾關(guān)注著預(yù)警信號(hào)發(fā)布的渠道，粉絲數(shù)量多有利于預(yù)警信號(hào)的傳播，可以增加預(yù)警信號(hào)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(huì)存在僵尸粉絲，這些粉絲的存在對預(yù)警信號(hào)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(jìn)行閱讀、評論、點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)等行為，才能體現(xiàn)公眾對預(yù)警信息的關(guān)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(shí)別、分析和篩選，我們可以得出新媒體形勢下，對預(yù)警信號(hào)傳播的影響因子可歸結(jié)為如下四個(gè)方面11個(gè)因子：

在傳播力方面有閱讀量因子。

在服務(wù)力方面有發(fā)布專業(yè)指數(shù)、主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、主動(dòng)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(dòng)力方面有被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被動(dòng)評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)等因子。

在認(rèn)同力方面有被點(diǎn)贊數(shù)、閱讀量等因子。

4? 結(jié)論

影響因子的識(shí)別是新媒體形勢下預(yù)警信號(hào)傳播影響力評價(jià)的基礎(chǔ)，本文在介紹了影響因子識(shí)別方法和步驟的基礎(chǔ)上，采用矩陣法的影響因子識(shí)別方法對預(yù)警信號(hào)傳播的影響因子進(jìn)行分析、篩選和因子相關(guān)性劃分，識(shí)別出了新媒體形勢下對預(yù)警信號(hào)傳播分別在傳播力、互動(dòng)力、服務(wù)力和認(rèn)同力方面的影響因子有：閱讀量、發(fā)布專業(yè)指數(shù)、主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、主動(dòng)評論數(shù)、發(fā)送私信數(shù)、發(fā)布原創(chuàng)指數(shù)、被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、被動(dòng)評論數(shù)、接受私信數(shù)、被@數(shù)、被點(diǎn)贊數(shù)等影響因子，為對預(yù)警信號(hào)傳播渠道的影響力評估打下了基礎(chǔ)。

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