何一靈
摘 要 科普傳播對社會發展和科技進步具有極為重要的作用,但我國的科普傳播仍處于落后狀態。隨著信息環境的變化,許多過去只能通過媒體傳達的消息,如今已經可以通過各種渠道,尤其是社交媒體被自由表達。在這樣的時代背景下,科普傳播迎來了新的機遇。被稱為網紅機構的美國國家航天宇航局(以下簡稱NASA)推特賬號擁有近3 000萬粉絲,常常占據社交媒體的熱點話題。作為一個專業性極強的科學機構,NASA能夠在新媒體平臺取得成功,其中必定蘊含著值得學習和借鑒的傳播技巧。文章通過對NASA推特賬號中發布的推文進行內容分析與文本分析探究NASA推特賬號中的傳播技巧,旨在為我國新媒體平臺上的科普傳播提供現實指導。
關鍵詞 科普傳播;新媒體;傳播技巧
中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 2096-0360(2018)08-0050-03
2016年5月30日,習近平總書記在全國科技創新大會、中國科學院第十八次院士大會和中國工程院第十三次院士大會、中國科學技術協會第九次全國代表大會上強調,“科技創新、科學普及是實現創新發展的兩翼,要把科學普及放在與科技創新同等重要的位置。沒有全民科學素質普遍提高,就難以建立起宏大的高素質創新大軍,難以實現科技成果快速轉化。”由此可見,科普工作是當前我國的一項重要任務。通過媒體傳播信息,達到科學普及效果的行為就是科普傳播。但是,目前國內關于科普傳播的研究很少,且大多數集中于科學研究管理、醫藥衛生研究等領域,傳播學視域下的科普研究十分稀缺。
從已有文獻來看,傳播學視域下的科普傳播研究可按拉斯韋爾的“5W”模式分為以下幾類:
一是對傳播模式(即整個傳播過程)的研究,比如有研究者以果殼網為案例探究了網絡科普傳播模式,指出果殼網的優勢在于原創內容以及其所建立的網絡社區,而不足在于受眾面過窄、科普資源不足等。該研究雖然對案例進行了較為全面的分析,但并未完成其研究預設,沒有真正建構網絡科普傳播模式。分析僅僅停留在案例本身,這樣又顯得太過冗雜。
二是對傳播渠道的研究,主要是近幾年關注新媒體中的科普傳播。不足的是,現有研究以質化為主,缺少實證性的個案研究,因此提出的對策大多空泛,科學性與可行性待定。
三是關注科普傳播的內容,但也大多以質化的研究方法對其進行反思,比如有學者提出當前我國的科普傳播中缺少人文關懷;還有關于科普傳播效果的研究,此類研究比較翔實,且結論可信度高。比如,有學者做了科普網站的傳播效果研究,發現目前科普傳播效果不佳的重要原因之一是其傳播內容偏向于“一階科學傳播”。
本研究旨在關注新媒體傳播渠道中的科普傳播內容,通過個案研究法、內容分析法、文本分析法探究新媒體平臺上的科普傳播技巧,為現實提供指導。
1 研究方法
1.1 個案研究法
本文選取NASA推特賬號作為案例進行研究。NASA的推特賬號擁有近3 000萬粉絲,常常占據社交媒體的熱點話題。同時,NASA也是全球公認的航天界權威,它向世界傳遞著美國“科技強國”的形象。其實,NASA僅僅是美國的一個科研型政府機構。玩轉社交媒體、傳播科學知識的背后,NASA也許有特定的傳播技巧。
1.2 內容分析法
1.2.1 樣本選取
首先通過爬蟲技術獲取NASA推特賬號上發布的推文(包含原創與轉發),共計3 200條。需要說明的是,受推特的用戶隱私保護政策影響,只允許獲取他人近期發布的3 200條推文,因此本文只獲得了2017年8月5日至2018年4月14日期間NASA推特賬號發布的3 200條推文。然后采取等距抽樣的方法對總樣本進行抽樣,共計抽取320個樣本。
1.2.2 類目建構
依據研究假設,共設定4個編碼:
1)內容類型:知識科普、活動宣傳、研究成果、人物介紹、節日相關、社會熱點、日常工作、其他;2)內容形式:純文字、文字+圖片、文字+視頻、直播;3)來源:原創、轉發;4)是否有Hashtag①:有、無。
1.3 文本分析法
采用VADER文本情感分析模型②對文本進行情感傾向分析,采用日本早稻田大學的Anthony,Laurence教授編寫的AntWordProfiler軟件對文本進行易讀性測量,采用弗雷奇的公式對文本進人情味測量。
2 研究結果
2.1 內容類型(見表1)
從表1可以看出,日常工作是NASA推特賬號發布最多的內容,而人物介紹較少。同時,知識科普、活動宣傳類的內容也較多,相比而言對自身科研成果的介紹比較少。節日相關、社會熱點的內容占比超過10%,證明NASA推特賬號常常能夠貼近熱點來吸引人氣。
2.2 內容形式(見表2)
NASA推文最常用的形式是文字+圖片,其次是文字+視頻,純文字較少,采取直播形式的推文占5%。
2.3 來源
有214條推文原創,占比66.88%;有106條推文轉發他人的,占比33.13%。由此可見,NASA大部分推文屬于原創,但轉發的推文也非常多,占到了1/3,說明NASA推特賬號的互動性極強。
2.4 Hashtag
有101條推文帶有Hashtag,占比31.56%。
2.5 情感傾向
積極傾向的文本有130條,占比40.63%,代表情感強度的平均系數為0.49;消極傾向的文本有28條,占比8.75%,代表情感強度的平均系數為0.34;完全中立的文本有162條,占比50.63%。因此,NASA推文以中立、積極的文本為主,且積極的文本情感強度更強。
2.6 易讀性測量(見表3)
2.7 人情味測量
通過弗雷奇的人情味指數公式③計算,最終結果為34.43。依據弗雷奇人類興趣分數說明表,20到40分之間的人情味分數說明該文本是有趣的。
3 結論
通過對NASA推特賬號的傳播技巧探究,本文對我國的新媒體科普傳播提出以下策略。
3.1 從受眾角度出發,增強傳播信息的透明度
從數據分析結果可以看出,NASA推特賬號對日常工作的介紹非常多,這就是從受眾角度出發。如果從傳播者單方面的角度出發,對自己的研究成果、杰出人物進行硬宣傳,可能會造成受眾的反感,傳播內容也難以被接受。NASA選擇主要介紹自己的日常工作,主動揭去一個科研型政府機構的神秘面紗,形成了與受眾之間良好的信息互通關系,也讓自身傳播的內容更易被接受。
3.2 運用樂隊花車法進行宣傳,舉辦參與性強的活動
NASA經常通過推特發起活動,比如在線定制NASA年歷、評選最佳NASA自制服裝等。同時,NASA的推文內容也有許多關于活動宣傳,并且大多帶有Hashtag,能夠把相同興趣的人聚集成一個小型網絡社區,并吸引更多的人參與活動。這與曾經美國宣傳分析研究所提出的樂隊花車法有相似之處,即利用受眾的從眾心理。
3.3 運用光輝泛化法進行文本建構
NASA推文的情感傾向以積極為主,這也許是NASA推文受歡迎的原因之一。美國宣傳分析研究所提出的光輝泛化法指出,將某事物與好的字眼聯系在一起,就能使大眾不經證實就贊同或接受它。在科普傳播的過程中,過于專業的知識也許會引起爭議和抗拒,在文本中運用光輝泛化法將科普內容以積極或中立的方式傳播,能夠取得更好的效果。
3.4 多用人稱詞,增強文本的趣味性
弗雷奇的人情味指數公式表明,多用你我他等人稱詞能夠使信息傳播更加廣泛、迅速,因為人性化的方式有助于影響受眾參與互動的態度。通過NASA推特賬號的案例,我們發現人情味公式是科學可信的。因此,多用人稱詞,少用刻板機械的說明文式介紹能夠改進科普傳播的效果。
注釋
①井號(#)標簽,twitter中用來標注主題活動的標簽,類似微博話題。
②VADER是一種基于詞庫和語法規則來進行文本情感識別的方法,發表于2014年的AAAI會議。
③人情味分數=3.365×每百字中的人稱詞數目+0.314×每百句中的人稱詞數目。
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