楊穎璨，許艾米，靳奎峰

（廣東省氣象公共服務(wù)中心，廣東廣州 510641）

氣象政務(wù)微博具有權(quán)威性、發(fā)布迅速、涉及面廣、互動性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，已日益成為越來越重要的公共氣象服務(wù)形式［1-4］，在發(fā)布?xì)庀笮畔?、宣傳氣象科普、建立氣象部門與公眾互動橋梁等方面已經(jīng)發(fā)揮重要作用。

氣象微博服務(wù)產(chǎn)品內(nèi)容豐富，主要包括天氣預(yù)報(bào)、災(zāi)害預(yù)警、天氣實(shí)況、氣象科普等，其中天氣實(shí)況和預(yù)報(bào)預(yù)警類產(chǎn)品占比最大，其次是氣象科普知識［3］。隨著互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展，氣象微博服務(wù)產(chǎn)品展現(xiàn)形式日趨多樣，如視頻、頭條文章、圖文、圖表、直播等。多樣的氣象服務(wù)產(chǎn)品和展現(xiàn)方式組成了氣象微博服務(wù)生態(tài)，不僅為公眾提供了更多的氣象信息服務(wù)，也增強(qiáng)了公眾氣象服務(wù)的主動性、互動性、趣味性。

如何有效利用微博渠道快速傳播的特點(diǎn)，提升氣象服務(wù)質(zhì)量，更好發(fā)揮氣象防災(zāi)減災(zāi)第一道防線作用一直是公眾氣象服務(wù)人員的研究方向之一。目前的研究多從定性的角度分析氣象微博號服務(wù)特點(diǎn)以及對未來氣象微博發(fā)展的思考，從而制定氣象微博服務(wù)策略。但在利用大數(shù)據(jù)方法，定量統(tǒng)計(jì)傳播力高的氣象微博產(chǎn)品的特征方面的研究比較少。

本研究旨在利用大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及情感分析方法，重點(diǎn)分析新浪氣象政務(wù)微博排行榜上排名靠前的氣象微博號的運(yùn)營特點(diǎn)，從時(shí)間、內(nèi)容、形式等幾個(gè)維度分析高傳播量微博的特征，并針對廣東兩次天氣過程分析公眾反饋詞頻及情感值，以期得出有價(jià)值的氣象微博運(yùn)營建議，為相關(guān)工作人員提供科學(xué)參考。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

本研究主要統(tǒng)計(jì)時(shí)段為2020年2月4日至2020年6月4日，統(tǒng)計(jì)對象為全國各個(gè)氣象政務(wù)微博號，信息獲取渠道是新浪微博，主要方法如圖1所示。

圖1 技術(shù)方法流程圖

（1）利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取氣象政務(wù)微博排行榜及對應(yīng)微博號的相關(guān)內(nèi)容，包括各個(gè)微博號每日發(fā)博、轉(zhuǎn)發(fā)、評論內(nèi)容及相關(guān)數(shù)據(jù)，形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集。

（2）采用jieba中文分詞（一款第三方中文分詞庫，可實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞抽取、詞頻統(tǒng)計(jì)等功能）對發(fā)布的微博內(nèi)容及評論分詞，提取發(fā)博內(nèi)容及公眾評論的高頻詞匯，形成詞云；

（3）利用情感分析方法獲得公眾對氣象微博產(chǎn)品的情感傾向，主要分為原始文本爬取、文本預(yù)處理、語料庫和情感詞庫構(gòu)建以及情感詞匹配分類等步驟，本研究采用基于情感詞典的分類方法［5］，利用候選情感詞與基準(zhǔn)情感詞的點(diǎn)互信息（PMI）來計(jì)算詞ω1和ω2之間語義相關(guān)性：

其中，p（ω1，ω2）表示詞ω1和ω2同時(shí)出現(xiàn)的概率（%）；ω1、ω2分別表示候選情感詞和基準(zhǔn)情感詞。

（4）分析轉(zhuǎn)發(fā)量大的“爆款”微博，得到轉(zhuǎn)發(fā)傳播路徑、轉(zhuǎn)發(fā)量大的微博的傳播原因。

2 氣象政務(wù)微博號排名分析

將某日氣象政務(wù)微博號占據(jù)排行榜前15名記為一個(gè)事件，統(tǒng)計(jì)各個(gè)氣象微博號該事件的累計(jì)日數(shù)，事件累計(jì)日數(shù)占比超過95%稱為排名表現(xiàn)穩(wěn)定。在全國氣象政務(wù)微博中，只有7個(gè)氣象政務(wù)微博號是排名穩(wěn)定的，包括@中國氣象科普、@深圳天氣、@廣東天氣、@中國氣象局、@哈爾濱氣象、@氣象北京、@江西氣象，其中以@廣東天氣表現(xiàn)最為穩(wěn)定。

重點(diǎn)分析這7個(gè)氣象政務(wù)微博號排名與其發(fā)布量、總互動量（轉(zhuǎn)+評+贊）的相互關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)排名靠前的微博服務(wù)運(yùn)營可分為3類：第1類是以@中國氣象科普網(wǎng)、@深圳天氣為代表，排名靠前，發(fā)博量一般，但公眾關(guān)注度比較高；第2類是以@廣東天氣、@中國氣象局為代表，排名比較穩(wěn)定，發(fā)博量維持在30次/d左右，互動量在2.5×103～4×103次/d；第3類是以@氣象北京、@江西氣象微博、@哈爾濱氣象為代表，服務(wù)主動性強(qiáng)，但互動少。

相較而言，增強(qiáng)粉絲互動量對提升服務(wù)效果更有利。那究竟什么樣的氣象服務(wù)產(chǎn)品容易獲得高的公眾關(guān)注度，下面從發(fā)布時(shí)間、產(chǎn)品內(nèi)容、產(chǎn)品形式等幾個(gè)維度進(jìn)行綜合分析。

3 公眾關(guān)注度分析

3.1 發(fā)博時(shí)間

將每日轉(zhuǎn)發(fā)超過100次、評論超過150次點(diǎn)贊或超過300次的微博稱為公眾關(guān)注度比較高的微博。分別統(tǒng)計(jì)關(guān)注度較高的微博發(fā)博時(shí)段、內(nèi)容類型、產(chǎn)品形式。

從時(shí)間上來看（圖2a），總公眾互動量具有明顯3峰型的日變化，主要集中在10：00—12：00（北京時(shí)，下同）、16：00—18：00、20：00—22：00。單獨(dú)分析轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊的日變化曲線，發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)量隨時(shí)間并沒有明顯的變化，說明引起公眾轉(zhuǎn)發(fā)的微博更多與微博本身的內(nèi)容有關(guān)；而評論和點(diǎn)贊量的日變化曲線出現(xiàn)了明顯3峰型特征，但兩者高峰值區(qū)在上午有所不同，公眾評論量峰值在08：00—10：00之間，公眾點(diǎn)贊量上午的峰值則在10：00—12：00，表明在08：00—10：00這一通勤高峰期至工作學(xué)習(xí)開始階段，公眾容易產(chǎn)生評價(jià)互動的行為，10：00—12：00為公眾主要工作、學(xué)習(xí)的時(shí)段，公眾在微博上的互動形式主要以點(diǎn)贊為主。

通過以上分析，在日常微博氣象服務(wù)時(shí)，可以根據(jù)公眾互動規(guī)律提前規(guī)劃氣象服務(wù)內(nèi)容，如：08：00—10：00時(shí)段內(nèi)多發(fā)布互動類的內(nèi)容，10：00—12：00增加趣味性的服務(wù)，降低公眾互動成本。并在20：00—22：00這一互動小高峰，增加氣象服務(wù)頻次。

3.2 發(fā)博內(nèi)容

從內(nèi)容上（圖2b）來看，能引起公眾更多轉(zhuǎn)發(fā)的服務(wù)內(nèi)容主要是輕松、景象（色）、生活類，涵蓋萌寵、搞笑、美景、生活技巧及經(jīng)驗(yàn)等，其次科普、美食類的微博內(nèi)容也容易引起公眾轉(zhuǎn)發(fā)；公眾喜歡評論輕松、天氣實(shí)況、景象（色）類氣象服務(wù)產(chǎn)品，其次是互動和預(yù)報(bào)類的氣象服務(wù)產(chǎn)品；公眾傾向于贊輕松、生活、互動類的產(chǎn)品，其次是實(shí)況、景象（色）類產(chǎn)品。

總體來看，輕松、生活類、景象（色）類的產(chǎn)品容易引起公眾互動，3類高互動類產(chǎn)品中，景象（色）類產(chǎn)品群眾互動基礎(chǔ)最好，且較輕松、生活類服務(wù)產(chǎn)品更符合服務(wù)角色定位，但這幾類產(chǎn)品上主要以網(wǎng)上素材為主，原創(chuàng)題材較少，建議日常微博運(yùn)營中多策劃相關(guān)原創(chuàng)產(chǎn)品，可以與氣象科普、當(dāng)?shù)剜l(xiāng)村旅游、本地節(jié)氣規(guī)律、氣候變化方面等結(jié)合，拓展微博氣象服務(wù)方向。

圖2 互動量日變化曲線（a）；公眾關(guān)注度高的微博產(chǎn)品分類及比例圖（b）

3.3 發(fā)博形式

從形式上（圖略）來看，視頻這種展現(xiàn)形式更容易受到公眾的青睞，會帶來相當(dāng)不錯(cuò)互動量且有效擴(kuò)大傳播力。例如：7月4日，中央氣象臺發(fā)布的氣象版《Mojito》被@人民日報(bào)轉(zhuǎn)載并登上熱搜，這是氣象原創(chuàng)視頻的一個(gè)優(yōu)秀案例；其次是圖文產(chǎn)品，因其表現(xiàn)生動，趣味性強(qiáng)，公眾反饋也比較好；再者氣象部門內(nèi)部氣象圖形產(chǎn)品加文字解讀（特色產(chǎn)品），一般這類產(chǎn)品以氣象要素實(shí)況、預(yù)報(bào)居多，這種形式會引起公眾共鳴和互動；投票是近來比較常用的一種與公眾互動的形式，通過提供選項(xiàng)簡化公眾操作，這類產(chǎn)品容易獲得公眾點(diǎn)贊，但在轉(zhuǎn)發(fā)和評論上表現(xiàn)一般。

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，公眾關(guān)注度高的視頻產(chǎn)品中，出自氣象微博號原創(chuàng)內(nèi)容僅占7.43%，可見目前氣象微博服務(wù)產(chǎn)品上嚴(yán)重缺乏原創(chuàng)視頻，這也是目前微博氣象服務(wù)產(chǎn)品的一個(gè)薄弱環(huán)節(jié)，未來還需加強(qiáng)視頻類產(chǎn)品的策劃與頻次。

4 特色分析

4.1 轉(zhuǎn)發(fā)路徑

通常來說，氣象政務(wù)微博號的轉(zhuǎn)發(fā)量一般在100次以內(nèi)。但從2017年中央氣象臺“蘿卜蹲”微博起，氣象微博也常出現(xiàn)轉(zhuǎn)發(fā)量激增的現(xiàn)象，成為所謂的“爆款”微博。本節(jié)著重分析幾個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)量大的微博內(nèi)容的傳播路徑，以期發(fā)現(xiàn)大量轉(zhuǎn)發(fā)原因及其運(yùn)營方面的優(yōu)勢。

通過選取的幾個(gè)例子（圖略）可以看出，高轉(zhuǎn)發(fā)微博大多需要通過有影響力的微博號，比如@中國氣象科普網(wǎng)，因其眾多個(gè)人影響力相對高的粉絲帶動了互動量，與第2章結(jié)論也相符合。相比之下，@廣東天氣的粉絲個(gè)人影響力相對較小，互動量變化幅度大?？梢姡劢z個(gè)人影響力對提升氣象微博服務(wù)的傳播質(zhì)量至關(guān)重要。在日常微博運(yùn)營時(shí)，除了注重前面分析的幾個(gè)方面運(yùn)營策略，也需加強(qiáng)對粉絲黏性培養(yǎng)，特別是在對高個(gè)人影響力粉絲的培養(yǎng)上，比如通過組織線上或線下活動、科普沙龍等方式。

4.2 特征

本研究選取今年廣東一次龍舟水暴雨過程和“鸚鵡”臺風(fēng)過程，提取兩次過程中@廣東天氣的發(fā)博內(nèi)容詞云、公眾評論詞云以及公眾反饋來進(jìn)行微博氣象服務(wù)的特征分析。

1）詞云分析。

兩次過程中（圖略），評論和發(fā)博詞云的對應(yīng)關(guān)系比較一致，但對比兩次過程中的評論詞云，可知公眾對特定市提及較多。雖然省級微博號主要關(guān)注面上服務(wù)，在本地服務(wù)處于劣勢，而市縣級微博號本地服務(wù)效果號，但影響力有限，省級和市縣級微博號如何相互配合，在服務(wù)中將效果發(fā)揮至最優(yōu)，仍需進(jìn)行研究及嘗試。

2）情感分析。

在兩次過程中各選擇3條微博進(jìn)行情感分析，其中情感分值＞0為正向，情感分值＜0為負(fù)向，絕對值越大表示情感越強(qiáng)烈。分析結(jié)果表明，這幾條微博內(nèi)容中公眾評論的情感分值都大于0（圖略），也就是說對于這幾條微博未出現(xiàn)公眾負(fù)面情緒現(xiàn)象，不存在明顯輿情。

進(jìn)一步根據(jù)情感分值分為情緒較低（0～0.4）、中等（0.4～0.7）稱為情緒較低、較高（0.7～1.0）?？梢钥闯?，在“暴雨過程”中公眾評論情緒較低，這可能與該次暴雨過程多地出現(xiàn)道路水浸、交通阻塞等災(zāi)害有關(guān)?！芭_風(fēng)過程”中公眾的總體公眾情感態(tài)度明顯高于“暴雨過程”，主要是由于該次臺風(fēng)并沒有帶來明顯的災(zāi)害，而且公眾明顯對追風(fēng)微博情緒高漲，紛紛表示對追風(fēng)工作的支持，并提醒工作人員注意安全等，可見在天氣過程中適當(dāng)展示氣象工作人員工作動態(tài)容易引起公眾好感及關(guān)注。

利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及情感分析方法分析氣象政務(wù)微博的運(yùn)營特征，可以得出：提高粉絲活躍度和服務(wù)主動性是提高氣象政務(wù)微博運(yùn)營效果的兩大主要手段，在業(yè)務(wù)上可以采取科學(xué)調(diào)整發(fā)博時(shí)段、加強(qiáng)景象（色）類服務(wù)產(chǎn)品和原創(chuàng)視頻的策劃、培養(yǎng)高個(gè)人影響力粉絲的黏性等組合拳來增強(qiáng)氣象微博服務(wù)傳播效果。本研究嘗試將情感分析方法用于反映微博輿情與公眾反饋上，證明可以取得不錯(cuò)效果，以后在氣象微博服務(wù)研究中可以多嘗試采取此類方法。