基于模糊綜合評價理論的微博用戶影響力評價方法研究

王睿 馬眾 黨寶珍 徐雪瑩

摘 要：本文在綜合分析各大門戶微博和第三方微博數據提供商等微博影響力評價數據和研究成果的基礎上，研究中兼顧了微博社會化媒體及自身媒體的特性，主要從微博內容、微博受眾以及微博傳播力三方面進行了微博用戶影響力的分析與探討，提出微博影響力評價的改進思路，為微博營銷提供參考指標。

關鍵詞：微博；影響力；模糊綜合評價

1 引言

美國的埃文·威廉姆斯創辦了Twitter，這是最早、最著名的微博，其信息總量已超200億條，日均獨立IP訪問量達到3500萬，每天微博信息發送總量超8000萬條。微博在中國起步稍晚，2009年8月中國的新浪網正式推出“新浪微博”內測版，成為四大門戶網站中第一家提供微博服務的網站，這是微博正式進入中文網絡的標志。2011年10月，中國微博用戶達到2.498億人，成為世界微博人數第一大國。

2 微博用戶影響力的模糊綜合評價

2.1 數據獲取

本文選定8個活躍性較高、信息重點明確、交互頻繁的草根微博。采集的數據包括：發布信息的數目、被關注人數、被轉發的次數、被評論的次數。從2013年4月25日到5月24日，對這些微博進行了持續一個月的監測，期間，共有微博2477條，原創微博942條，被關注人數3819，被轉發及評論數目分別為3819條、2865條。

2.2 微博影響力的影響因素分析

在新浪推出的“微數據”[1]服務，指出微博影響力評判的標準，包括：1）活躍度：原創微博、轉發次數、評論次數、私信數；2）傳播力：原創微博被轉發、原創微博被評論的次數和人數；3）覆蓋度：粉絲、關注數量。

本文在綜合分析各大門戶微博和微博第三方數據咨詢商對微博影響力評價指標研究成果之后，從微博內容、微博受眾，以及微博傳播力三方面進行微博用戶影響力的分析與探討。微博內容主要包括微博日平均信息數量、原創信息所占比率；微博受眾主要包括新增微博粉絲數、新增粉絲微博平均關注數；微博傳播力主要包括微博的平均轉發數、平均評論數。根據上述內容，確定此次評價的指標框架，見表2-1：

2.3 確定評語集

模糊綜合評價中對于評價的主要指標都是定性的，此次分析微博用戶的影響力時，主要指標均為定量的，因此對于傳統的評價方法做了改進。第一，設評語集為V={V1，V2，V3，V4}，其中V1-好，V2-較好，V3-一般，V4-較差。第二，對于每天監測的數據進行分組歸類，相應的分組區間分別對應相應的評價等級，取元素最多的區間作為最終的評價結果，之后依次類推，30天的監測數據就代表了三十個相應的評價。第三，根據對新浪微博“微數據”以及對“微博風云榜”的分析理解，確定評語標準。

2.4 確定研究因素的權重

確定權重的方法包括主、客觀賦權法兩種，在查閱了相關文獻后，筆者未發現可供參考的相關權重數據，故決定采用客觀的標準離差法[3]計算。其公式如下所示：

為了消除數據本身對結果的影響，使用離差標準化法進行了處理，即：將變量的觀察值減去變量的最小值，除以變量的極差，得到標準化后的結果，并計算得出權重。權重比例為：日平均信息數量0.17，原創信息所占比率0.14，新增粉絲數0.17，粉絲微博平均關注數0.19，平均轉發數0.15，平均評論數0.18。

2.4 算例

根據評語，對三十天的結果進行模糊評價打分，并確定其隸屬度得到結果，根據最大隸屬度原則，依次得到八個賬號最終的評價結果；為使結果更直觀，進行賦值：好100，較好85，一般75，較差55，進行加權平均，得到最后的分數。

3 總結

基于模糊綜合評價理論體系，分析影響微博用戶影響力大小的關鍵因素，構建評價體系，得出相應結論。相比已有的影響力評價研究，本文評價法的優勢為：以草根用戶為目標，結果更貼近現實；將所收集的數據按照對應的量級轉化為評價的等級，是完全基于數據統計進行的客觀分析；使用的數據跨越一段時間，可進行階段性的影響力分析。

[參考文獻]

[1]微數據是新浪微博推出的官方數據產品，主要功能包括：影響力分析、我的粉絲、我的關注、原創熱帖等.http：//data.weibo.com/.

[2]王昆，宋海洲.三種客觀權重賦權法的比較分析[J].技術經濟與管理研究，2003（6）

[3]張國權，李文立，王明征.基于離差函數和聯合熵的組合賦權方法[J].管理學報，2008（5）