大數據時代的新媒體輿論特點

王晶

【摘要】本文通過對2013年門戶類、社交自媒體類、本地媒體平臺和視頻網絡等各類新媒體網絡平臺上輿情的回顧，從受眾特點角度進行歸納和分析，并運用大數據挖掘的方法，就某熱點話題進行用戶特征和發展趨勢的追蹤分析，試圖尋求新媒體輿論的特點，為深入研究和充分利用新媒體提供參考。

【關鍵詞】大數據新媒體輿論特點

大數據是時下互聯網行業最具熱度的詞匯之一。其實早在1980年，未來學家阿爾文·托夫勒就在書中把大數據熱情贊頌為“第三次科技浪潮的華彩樂章”。大數據讓新媒體與傳統媒體的界限越來越模糊，但這并非意味著傳統媒體包括紙媒會消失?！凹埫綄硪部梢允且粋€屏。所有的新聞雜志都在出APP，實際上也是在大數據時代的轉變?！贝髷祿粌H讓傳統媒體，包括電視媒體不會消失，電視內容可能會更豐富。

本文通過運用大數據挖掘的案例分析方法，分析了新媒體環境中，以微博為代表的網絡社交平臺上輿論及“受眾”（已不是嚴格意義的受眾，既是受者，也是傳者）的一些特點，以期尋求新媒體輿論場的相關規律。

由于傳統媒體和新媒體的聯動加強，提升了整體社會對互聯網的認知，促使更多人使用互聯網以及移動互聯網。中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《第33次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2013年12月，我國網民規模達6.18億，其中手機網民規模達5億，占總網民數的81.0%。同時2013年中國新增網民中使用手機上網的比例高達73.3%，高于其他設備的使用比例。其中，上海網民高達1683萬人；網民普及率70.7%，位居全國第二，僅次于北京。占大多數比例的人群充分掌握了通過網絡和手機的途徑參與網絡熱點輿情的手段和方法，甚至形成了習慣。

同時，微信用戶增長迅速，新聞客戶端也在發展中，移動通信工具對微博用戶的分流作用明顯，在一些突發事件和公共議題上開始成為新信源，影響輿論。微信從2012年下半年開始流行，目前用戶已達5億，海外用戶超過1億，加上米聊、來往和易信，2013年眾多網友從微博的公眾意見平臺，轉向更為私人化的微信朋友圈，微博上陌生人的集體“吐槽”，轉向微信熟人間的相互取暖。

一、新媒體輿論逐步分層分區

在回顧2013年輿情時，發現來源于不同網絡平臺上的信源熱度情況有明顯的不同，新浪、搜狐、東方網等具有突出的專業媒體屬性網站上，通過新聞熱門程度體現出的熱點輿情，與新浪微博、騰訊微博等公眾輿論環境中的熱點輿情并不一致，尤其在利用大數據分析手段進行輿情跟蹤時發現，同樣的熱門事件或話題，在專業媒體的輿論環境中討論的聚焦點和網民公眾討論的聚焦點也不同，因此，區別于以往輿情分析報告中籠統地統計所有信源來推斷輿情熱點的方式，根據傳者和受眾特點的不同，關注了4個類別的網絡平臺，分別搜集數據進行分析和歸納對比。而在研究過程中，的確發現了相應的傳播規律。

從四類網絡媒體平臺的角度來看，不同平臺在互聯網世界中起到的傳播作用可以說各有分工：

1、門戶類平臺主要在深度思考的傳統網民中產生影響力，其內容議程設置特點明顯，互動性不強，傳者與受者盡管有評論等渠道進行信息傳遞，并無明顯效率。但是，門戶新聞具有“意見領袖”的特點，官方新聞信源往往從這里出發，因此成為影響力較大的網絡節點，并由一系列節點形成一張硬度較強而韌性不足的骨干網。

2、社交自媒體類平臺主要在廣泛各階層網民中發揮擴大覆蓋面的作用，用戶總體更加年輕化，不同的利益群體混雜其間，盡管互動熱烈而積極，但相對比較混亂，除非由具有知名度和經營性的“意見領袖”引領輿論導向，否則難以形成熱點。議題容易被淹沒，而一旦經過“意見領袖”推波助瀾，則容易形成比較突出或重大的網絡熱點，成為由眾多較?。ㄏ鄬τ陂T戶網站來說）節點編制成的寬闊“網絡”，穿梭在骨干網眾多節點和連接之間。

3、本地媒體平臺相對比較小眾，議題聚焦在本地衣食住行直接相關的話題上，從大范圍的網絡輿論角度來說，影響力相對較弱，但是從輔助上海本地政府部門提升服務效能的角度來看，此類平臺和互動網友卻成為網絡世界中上海市有關部門值得特別關注的“精準受眾”，是一個相對扁平、但節點之間連接強度較高、韌性也相對較強的網中之網。

4、視頻類平臺議題涉及面很廣，由于網臺互動的持續增強，電視臺官方電視節目的信源幾乎同步地注入到網絡世界中，而且分條、分類并可檢索，成為網民獲取權威信息、求證輿論真相的平臺。盡管針對官方信息的互動反饋并無效率可言，但其提高公共信息發布的覆蓋面、深入解讀重點民生問題的作用已經充分體現，成為散落在互聯網絡中的一個個跳躍的節點，有時也會被社交網絡捕捉，形成輿論熱點。

二、大數據回溯挖掘網絡社交平臺輿論特點

采用大數據技術支撐下的“典型案例數據挖掘法”，針對特定議題，進行了專題挖掘式分析，旨在通過定量分析的方法，尋求網民參與輿論互動的各方面規律，從議題角度轉向受眾角度，與歸納分析法相結合，立體式地掌握網絡輿情各項動態指標。本次案例選取了2013年7-12月間，關于“物價”（普遍長期關注的熱點）的議題，共隨機采樣了3，778，478名新浪微博用戶發過的所有微博共計9933萬條，對選取的關鍵詞匹配過程中“命中”的微博內容進行了分析，包含對微博的發布時間、終端源、轉發量、評論數等等。

此次數據分析對象為系統在全數據中自動選取的“命中”內容，“命中”是指某一微博中包含我們指定的關鍵詞并且該用戶標記為上海地區的用戶。（例如“物價”是全國性話題，過濾上海用戶可以更清楚了解上海網民關于“物價”話題討論在時間、終端、態度等方面的相關性。）

“物價”議題的總體數據樣本情況：

采樣微博用戶3，778，478；

采樣微博條數99，330，048；

采樣時間跨度2013-7-1至2013-12-31；

采樣總轉發數10431，采樣總評論數4105；

指向關鍵詞：物價，漲價，CPI，消費指數等。

1、輿情參與者。命中樣本中認證用戶、付費用戶的比例很低，即對于賬號自身的長遠聲譽重視程度較高的用戶并不多，而且更低至2%，可見討論參與者更加非主流。而因為粉絲數、經常刷微博、經常參與微博活動等就能輕松得到的“微博達人”身份，比例卻相對高至29%，“隨機人群”比例更高，似乎參與物價話題討論的人群更加草根，更加具有互聯網互動的習慣和熱情，又更加弱勢。

2、從原創內容與轉發內容比例來看，物價話題的原創比例稍弱一些，轉發行為占比較高，可見對于此類話題網民主動提及和挑起話題的積極性不夠強，社會性關聯話題也不明顯，話題內容中也往往以具體的消費行為甚至廣告貼為多，涉及面不夠廣，但是意見領袖用戶的熱點話題中還是命中了涉及到上海本地民生的“物價上漲”、“水電費上漲”等問題。

3、7月、10月是物價話題數量的最高點，但是曲線并不陡峭，每月均有相關議題出現，說明是一項長期關注的話題，從其平穩性上也可以推論與現實社會生活中受眾的相關面比較廣。而且反觀兩個時間段的傳統媒體議程設置情況可以看出，相關高峰時間也都是在官方媒體有相關政策或預示性新聞發布之后，即與大眾媒體“議程設置”產生了勾連，7月4日，新華網新聞《國內多地啟動水價調整方案上海武漢等計劃漲價》7月份形成一波各方面物價上漲的熱議趨勢；10月20日中央電視臺批評星巴克咖啡在中國售價高，隨后也引起了一輪關于物價的熱議，持續到外媒以及星巴克公司對此事件的回應，熱議不斷。

4、根據參與議題的用戶終端（包括軟件和硬件）數據，除了各類更加小眾的設備和軟件長尾占據23%之外，顯示來源于PC新浪微博的內容22%和來源于移動端的44%相去甚遠。根據物價議題來看，用云中小鳥發布的消息絕大多數都屬于“廣告貼”，不定期重發轉發，可以認為是網絡輿情中的干擾數據，而皮皮時光機發布的信息則基本與物價話題內容吻合。同時，iphone客戶端22%，和android客戶端10%的差異更加明顯，總體偏向收入水平較高或消費習慣偏時尚、年齡層次更加年輕的人群。

目前的網絡輿情受眾或者說網絡社交平臺上的參與網友總體呈現以下特征：

1、渴望權威信息：只要不是直接利益相關者，圍觀要么不集中，如果集中也忽冷忽熱，且話題多為重大突發事件，輿情的進展與突發事件本身的處置以及信息披露情況直接相關，受眾最關注權威信源發布的信息。

2、緊追切身利益：利益牽涉面廣的話題，直接覆蓋大范圍網民，大多為衣食住行、教育、醫療等長期、實際的民生問題，圍觀呈現多平臺、分散的態勢，似乎熱度不集中（從單一平臺的轉發或評論數來看），但是總體影響力大，而且由于牽涉日常生活，直接影響人民群眾對政府行為的態度。其中，對于長期性問題，負面批評為主；改進政策也難逃責難，持續周期短，屬于宣泄性質的圍觀；而對于新政或眼前利益問題，則會保持關注，注重實際獲得的政策結果，甚至對政策的微調產生反饋作用，直到政策細節完全落地輿情則迅速消失。

3、區分互動情境：通過大數據分析發現，移動終端在網民獲取信息和參與輿情互動過程中的應用比例明顯提高，更廣泛地涵蓋了工作間歇、晚上睡前休閑等相對平靜的“片段化”時間，給予利益關聯受眾更多參與互動的社會情境。同時，在移動互聯網環境中，盡管微博的熱度在微信受追捧后明顯降溫，但是可以發現，現實社會生活中處于相對較高階層的人群對微信及其微信群、朋友圈更加依賴和信任，而普通人群獲取公共信息的來源還是更多地聚焦在微博平臺，同時也包括各類專業媒體的新聞客戶端和各類本地生活服務信息平臺等，因此同樣具有4類網絡平臺的移植過來的人群特征。

4、關注意見領袖：意見領袖起到的議程設置作用不可小覷，他們篩選、過濾甚至加工各類由編輯群體選定的議題，也抓取并放大由網民發現或策劃的議題，成為傳播趨勢中影響熱度走勢的重要節點，當然，網民的輿論觀點不見得完全被意見領袖左右，但是議題本身的議程設置受到明顯的影響。

由此可見，通過大數據挖掘的方法，可以將新媒體平臺上各類傳者、受者參與輿論的軌跡與內容進行全局性的梳理，尤其對于歷史數據的回溯與分析，有利于針對進一步利用和發揮新媒體的作用，從而推動傳統媒體與新媒體的良性互動，推動傳媒產業和網絡信息服務的共贏發展。

（作者：上海交通大學媒體與設計學院2013級新聞傳播學研究生）

責編：姚少寶