張學波 王 卿

（華南師范大學教育信息技術(shù)學院，廣東 廣州 510631）

一、研究背景及意義

2012年，微信開通了公眾平臺這一功能，如今已成為用戶閱讀新聞、表達意見和宣泄情緒的主要渠道之一，也成為網(wǎng)絡(luò)輿論孕育和爆發(fā)的平臺。人民網(wǎng)輿情監(jiān)測處秘書長指出，互聯(lián)網(wǎng)輿論已出現(xiàn)在人與人關(guān)系更為隱秘的微信中，如果繼續(xù)不予重視，社會壓力就會越積越多，更難以釋放。據(jù)騰訊公司公布的2021年第一季度業(yè)績顯示，微信月度活動量可達到10．4億，增長率為10．9%，可以說微信涵蓋了大量的國內(nèi)移動互聯(lián)網(wǎng)受眾群體。而對微信影響力進行研究后發(fā)現(xiàn)，將近80%的用戶會訂閱公眾號，大部分用戶會通過親朋好友發(fā)布的朋友圈得知公眾號信息，因此，朋友圈對微信公眾號的影響程度在進一步擴大，以上數(shù)據(jù)都突出了微信公眾號的影響力。

本文將采用新引入的新聞傳播學文本情感分析法和社會網(wǎng)絡(luò)分析法，通過Gephi繪制情感網(wǎng)絡(luò)圖，通過Pajek進行點度中心性分析，結(jié)合計算機學科以及心理學科方面的理論，著力研究公眾號對健康議題事件的標題和公眾的情緒表達之間的關(guān)系；同時針對《人民日報》這一主流媒體對健康議題的研究，了解用戶的積極、消極情緒等，構(gòu)建公眾情緒網(wǎng)絡(luò)圖，為《人民日報》健康專欄的微信運營提供有益建議。

二、研究方法

（一）文本情感分析

近年來，文本情感分析研究成為備受各界關(guān)注的研究領(lǐng)域。所謂文本情感分析，是對一段文本所表達的情感傾向進行識別。理論上，人在文本中的情感表達是十分復(fù)雜的，但目前計算語言學的相關(guān)研究將傾向性劃分為褒義和貶義，有時也包括中性或混合，等等。這種程度的簡化在一定程度上滿足了人們的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景。文本情感分析以詞匯作為特征，結(jié)合分類器 （如樸素貝葉斯模型、最大熵模型、支持向量機模型等）完成了有監(jiān)督的訓(xùn)練和測試。

（二）社會網(wǎng)絡(luò)分析

社會網(wǎng)絡(luò)分析法是一種社會學研究方法。社會學理論認為，社會不是由個人而是由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的，網(wǎng)絡(luò)中包含節(jié)點及節(jié)點之間的關(guān)系，社會網(wǎng)絡(luò)分析法通過對網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的分析，探討網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及屬性特征，包括網(wǎng)絡(luò)中的個體屬性及網(wǎng)絡(luò)整體屬性。網(wǎng)絡(luò)個體屬性分析，包括點度中心度、接近中心度等；網(wǎng)絡(luò)整體屬性分析，包括小世界效應(yīng)、小團體研究、凝聚子群等。該方法目前在教育領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛，主要探究信息技術(shù)環(huán)境下學習者所構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的特點，以及在此基礎(chǔ)上對該網(wǎng)絡(luò)的改進策略。

三、數(shù)據(jù)爬取及研究思路

筆者自行編寫爬蟲代碼，抓取了 《人民日報》微信公眾號2018年4月至12月的“健康”專欄報道的全部標題以及評論內(nèi)容等數(shù)據(jù)，進行深入研究。研究過程分為5步：1．爬取數(shù)據(jù)；2．數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括去除無關(guān)字符、文本分詞等；3．情感分析并評估分類效果；4．導(dǎo)入Gephi軟件，分別繪制以標題為核心和以評論者為核心的情感網(wǎng)絡(luò)圖，并進行分析；5．將2-模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pajek軟件，對2-模網(wǎng)絡(luò)點度中心性進行實證分析。

四、研究發(fā)現(xiàn)

（一）評論者核心情感網(wǎng)絡(luò)

將度范圍最小值調(diào)整到16，篩選出度范圍16-110的數(shù)據(jù)，接著進行Fruchterman reingold布局渲染，在分類選項中以Modularity Class作分類標準，調(diào)整節(jié)點標簽的顏色，可得圖1。由圖1可知，經(jīng)常在 《人民日報》發(fā)表評論的用戶主要有“順其自然”“火苗”“鄧”“云杰”“白樺林”“途路中”“暴走蘿莉”，等等。圖1中未命名的小節(jié)點代表每條新聞的標題，粗細不同的邊代表每條評論的情緒值，根據(jù)評論情緒值的分布狀況，邊越細意味著其評論情感越傾向于負面，邊越粗意味著其評論情感越傾向于正面。由1圖可知，出現(xiàn)頻率較高的用戶相對應(yīng)的邊較粗，這意味著其正面評論多于負面評論，進一步表明 《人民日報》“健康”專欄的正面輿論引導(dǎo)效果較佳。

圖1 評論者核心情感網(wǎng)絡(luò)圖 （度范圍16-110）

（二）標題核心情感網(wǎng)絡(luò)

由Gephi所構(gòu)建的標題核心情感網(wǎng)絡(luò) （圖2）可知，“L77”“L101”“L149”等大節(jié)點的編號代表著某個新聞的標題，大節(jié)點所連著的小節(jié)點表示每一條新聞下的評論者用戶，而線條的粗細表示這條評論的情緒值大小。值得注意的是，Gephi在標題核心網(wǎng)絡(luò)中雖未考慮將用戶的評論次數(shù)作邊，但在有的用戶后面可以看到“．1”“．2”“．3”等這些“點 +數(shù)字”的后綴，這表示的是該用戶在2018年4月至12月的第幾次評論，意味著該用戶在此期間不止一次評論了 《人民日報》“健康”專欄發(fā)布的文章，而未出現(xiàn)后綴的用戶表示的是在這段期間內(nèi)用戶只評論過一次健康專欄發(fā)布的文章。對出現(xiàn)“點+數(shù)字”后綴的評論者需著重分析，若評論者后綴為“．1”，則很有可能該評論者是發(fā)布文章而成為 《人民日報》的忠實擁護者，發(fā)布的文章可能是其興趣初始點。

圖2 標題核心情感網(wǎng)絡(luò)圖 （規(guī)模前十）

縱觀規(guī)模前十的網(wǎng)絡(luò)，可發(fā)現(xiàn)在第706篇的新聞中，用戶“火苗”的評論已經(jīng)是其第76次的評論，說明“火苗”是健康專欄的忠實粉絲，這與前述以用戶為核心的網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)的結(jié)果相吻合。在情緒值上，L254中“寶寶”對應(yīng)的線條最粗，這意味著其作出的評論情緒值最大，表明該用戶的評論字數(shù)很多，不同詞組對應(yīng)的正面情緒值相加后數(shù)值很大。

（三）巨人組件分析

通過點選Gephi菜單欄中的“巨人組件”，即可得到整個網(wǎng)絡(luò)之中最大的子群 （圖3）。由巨人組件網(wǎng)絡(luò)圖可知，L254新聞的評論者有28位，其中忠實讀者有7位，第一次評論之后再也沒有評論專欄文章的讀者有20位，這表明 《人民日報》“健康”專欄有很大規(guī)模的隱藏讀者群體，仍需優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計以挖掘更多讀者。從情緒值線條上面來看，“牛?！钡木€條最細，很有可能表達的是負面情感，相反，“寶寶”的情緒線條最粗，表明其抒發(fā)的正面情感最大。

圖3 巨人組件網(wǎng)絡(luò)圖

L254的標題是“【健康】別了，10級疼痛！國家衛(wèi)健委宣布大消息，女性福音來了”，該文章主要是解讀國家衛(wèi)健委發(fā)布的新文件 《關(guān)于開展分娩鎮(zhèn)痛試點工作的通知》，衛(wèi)健委將在全國范圍遴選一定數(shù)量的醫(yī)院開展分娩鎮(zhèn)痛診療試點工作，這標志著無痛分娩有望在我國逐步推廣。對巨人組件中情緒極值的兩條評論進行分析，可以小窺大看到公眾在無痛分娩問題上的輿情狀況，大部分公眾都對國家衛(wèi)健委新增無痛分娩試點的決議予以支持，這也為政策的發(fā)布和下達提供了輿情參考。

（四）2-模網(wǎng)絡(luò)點度中心性分析

表示兩種不同數(shù)據(jù)集節(jié)點之間的從屬關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)稱為2-模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) （2-mode）。2-模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在著兩種類型的節(jié)點：一類節(jié)點稱之為行為者（actors），即本網(wǎng)絡(luò)中的評論者；另一類節(jié)點稱之為事件 （events），即本網(wǎng)絡(luò)中的標題。中心性是社會網(wǎng)絡(luò)圖進行實證分析的重要指標，它主要用于探索網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點或某子群的權(quán)力，即探測該節(jié)點或社群處在什么樣的中心位置。因此，探測社會網(wǎng)絡(luò)實證分析的中心性離不開三種中心性指標：其一是表示節(jié)點之間的直接聯(lián)系程度的點度中心性；其二是探測網(wǎng)絡(luò)圖中的某個節(jié)點承擔中介作用的中間中心性；其三是表示節(jié)點之間的平均最短路徑的接近中心性。在本研究的2-模網(wǎng)絡(luò)中，本文著重分析該網(wǎng)絡(luò)的點度中心性。

點度中心性表示節(jié)點與其他節(jié)點直接相連的程度。點度中心性越高，節(jié)點的中心性就越強，因而具有更大的權(quán)力。抽選點度中心度最高的前十位評論者，將數(shù)據(jù)整理成Excel文件并排序后，結(jié)果如下：

表1 點度中心性最高的前十位評論者

從分析結(jié)果中可以看出，點度中心度較高的帳號分別是：“順其自然”“火苗”“鄧”“途路中”“白樺林”“暴走蘿莉”等，較高的點度中心度說明上述用戶在信息傳播網(wǎng)絡(luò)的過程中擁有較大的權(quán)力。

五、結(jié) 語

（一）優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計，挖掘隱藏受眾

文章內(nèi)容是吸引讀者閱讀并提高讀者黏性的重要渠道，通過分析 《人民日報》“健康”專欄的情緒網(wǎng)絡(luò)圖可知，目前仍有許多只評論過一次的潛在讀者，因此，如何提高用戶黏度是 《人民日報》“健康”專欄亟待解決的問題?？v觀評論可發(fā)現(xiàn)，“健康”專欄的女性受眾比男性受眾多，并且女性受眾的情緒波動普遍比男性受眾大。因此，《人民日報》“健康”專欄需要在注重女性受眾市場的同時，開辟男性受眾市場，根據(jù)受眾的年齡段來優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計，達到挖掘隱藏受眾、擴大內(nèi)容市場的目的。

（二）建立網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)，偵測輿情走向

輿情預(yù)警機制是為應(yīng)對化解危機而采取的，是有效行動系統(tǒng)化、制度化的完整體系。在網(wǎng)絡(luò)信息與日俱增的當下，《人民日報》作為媒體的龍頭企業(yè)，要利用好“微信公眾號”這一平臺，了解和把握網(wǎng)絡(luò)輿情，特別是健康議題的網(wǎng)絡(luò)輿情的動向和發(fā)展趨勢，正面引導(dǎo)輿論，將惡意輿情及時扼殺在搖籃中。此外，靈敏高效的“報—政聯(lián)動體系”，能夠使政府對網(wǎng)絡(luò)中潛在的輿情風險開展高效識別，并盡可能快速地對輿情信息進行高效率的反應(yīng)以及高質(zhì)量的報送，以便在輿情控制工作中占據(jù)主導(dǎo)優(yōu)勢。

（三）增強互動，提升受眾對公眾號的認同感

“微信公眾號”是紙質(zhì)媒體加強和讀者互動的良好途徑之一。然而，微信公眾號的讀者之間無法互相評論，以及一些媒體推送內(nèi)容時較少重視讀者的閱讀感受和體驗，造成了讀者之間交流不暢以及讀者對公眾號認同度不高的問題?！度嗣袢請蟆房梢詫娞栔凶詣踊貜?fù)的功能加以利用，這樣不僅可以讓信息得到反復(fù)傳遞，還可以增加用戶的互動，讓受眾得到更好的體驗，進而提升用戶黏度和對公眾號的認同感。