兩微一端重大事件信息擴散模式對比研究

■ 沈 陽 馮 杰

一、研究緣起

當一個社會事件發生時,其信息在不同類型的網絡平臺擴散會呈現何種不同？它又是如何迅速擴散成為擁有億萬關注度的重大事件的呢？這樣的問題常常困擾著新媒體內容的創作者和開展網絡治理的政府。把握事件在不同平臺擴散的脈絡無論是對內容創作者還是平臺監管者都具有重要意義,因而對目前使用最為頻繁的“兩微一端”中信息擴散的模式進行研究就顯得非常重要。

前人主要通過社會網絡分析(Social Network Analysis)對社交平臺中的信息擴散模式進行探索。王晰巍、高海濤等用社會網絡分析對微博霧霾輿情和高校輿情擴散模式進行了研究①；劉雙慶等提出基于結構和功能的健康傳播社會網絡分析視角,試圖對健康信息擴散與行動者行為改變的影響因素進行探討②。以上研究為社會網絡分析在特定信息擴散領域的應用提供了有效性驗證,但未能得出各領域信息的具體擴散模式。袁毅用社會網絡分析發現微博平臺普通事件信息擴散中的偶發型、偶發機會型、強勢節點相互呼應型等結構③；蔣侃等則發現了微博平臺單核爆發式和層級鏈接式兩種信息擴散模式④；相同的模式,于洪等將其總結為一觸即發傳播模式、多級傳播模式或多點觸發傳播模式⑤；曹玖新總結為星型結構和多級結構⑥。使用原有方法和路徑,多數研究者得出了微博平臺中事件相似的信息擴散模式。

同時,也有研究者用定性方法對信息的擴散模式進行了總結。羅賢春將弱互動網絡媒介中的政府信息傳播模式和自媒體中的政府信息傳播模式分別歸納為“風箏”模式及感染型“小世界”模式⑦；韋路等以媒介中心與個體之間的控制關系為分析路徑,將信息傳播的新模式抽象地歸納為訓示模式、對話模式、咨詢模式和注冊模式四種⑧；史光亞等總結出一套以社交平臺為中心,整合了傳統和網絡媒體、名人/機構和一般傳播者/受眾的環形模式⑨。

過去的研究為認識事件信息擴散模式打下了很好基礎,定性的模式總結體系完善但難以檢驗其解釋有效性,基于社會網絡分析方法的研究又缺乏對微博平臺之外不同類型事件相對應的交叉分析。平臺、事件和環境等要素改變,隨之可能帶來事件信息擴散模式的相應變化,因而對這些因素進行控制十分重要。研究將兩微一端和同一時期內幾個重大事件一并納入研究,實現了不同平臺和不同事件信息擴散模式的橫向縱向對比。在此基礎之上,對差異背后的邏輯及可能的因素和趨勢進行了分析。

二、研究設計

1.兩微一端平臺概況

研究選取微博、微信和今日頭條三大平臺作為重大事件信息擴散模式的分析載體。公開數據顯示,2018年第二季度微博的月活躍用戶數約為4.3億⑩,微信和Wechat合并月活躍用戶數約為10.58億,今日頭條月活躍用戶數大致為2.4億。從活躍用戶規模上看,微博、微信和今日頭條成為普通民眾獲取資訊信息使用次數最為頻繁的網絡平臺。選取兩微一端作為研究平臺能夠較好地了解當前重大事件的信息擴散模式。微博認證賬號、微信公眾號及頭條號是各平臺重大事件信息傳播最主要載體,因此研究主要采集了平臺中認證賬號的數據。

為獲得在互聯網的獨特地位,微博、微信和今日頭條分別采取了相異的技術策略來實現信息的分發:作為社交網絡的微博和微信,其在技術上主要采取了關系網絡的設計,但兩者的關系策略存在一定差異:微博采用了弱關系策略,微信則采取了強關系策略。以新聞資訊推送為主的今日頭條主打算法推薦,輔助使用頭條號關注的弱關系策略。與之相對應,微博在算法推薦興起后也在推送策略中加入了算法推薦。因而兩微一端的技術策略分別為:微博“弱關系為主算法推薦為輔”、微信“強關系”、今日頭條“算法推薦為主弱關系為輔”。

2.重大事件選取

重大事件常意味著巨量人群參與和影響社會進程的力量,對重大事件的信息擴散模式進行分析能夠使我們在瑣碎的社會事件中找準主流,從而有效把握住時代前進的脈絡。當前互聯網技術和社會發展變化極快,在事件選取上,為減少環境變動對事件信息擴散的影響,文章將同一時期內發生的重大事件作為信息擴散的研究對象。研究選取2018年6月至8月發生的2018俄羅斯世界杯、崔永元舉報娛樂圈陰陽合同及長生生物問題疫苗事件。

世界杯是與奧運會齊名的世界最重大的體育賽事,世界各地的民眾都在其中享受歡呼所帶來的放松和喜悅。作為體育事件,世界杯更關乎人們的興趣愛好,無關公眾生命財產等核心利益;崔永元舉報娛樂圈陰陽合同事件一開始本為公眾人物間的私人恩怨,但由于牽涉到明星逃稅和背后巨大的貧富差距、分配不均等公共問題,迅速成為全民關注的公共事件,促使政府出臺政策限制明星片酬,并追討和處罰某涉事明星近9億元;長生生物問題疫苗事件因威脅到成千上萬人的生命健康,一開始便是獲得極高關注度的重大事件,該事件直接導致多位省部級官員被免職和國務院一系列措施的出臺。從對人的核心利益關涉程度上,娛樂圈陰陽合同只涉及收入分配,問題疫苗則關乎生命健康,問題疫苗涉及的利益更為核心。

微博平臺提供的數據顯示,2018世界杯閱讀數峰值為4.77億次,娛樂圈陰陽合同閱讀數峰值為9739萬次,問題疫苗閱讀數峰值為1178萬次。微信平臺上,3個事件的單日最高微信指數分別為2.2億、2.8億和3.2億。今日頭條3個事件的單日閱讀數峰值分別為529萬、168萬和499萬。同時,3個事件的網絡討論周期均持續1個月以上。從網絡關注度、持續時間和影響結果等多個維度看,2018世界杯、娛樂圈陰陽合同及問題疫苗可被視為2018年最為重大的3個事件。

3.數據獲取與分析

研究的數據過程包含了數據采集、精準篩選、相似性判斷、發布層級判斷、傳播路徑繪制、節點影響力判斷和傳播圖譜繪制等環節。數據采集上,從2018年5月28日開始,課題組開發的爬蟲系統首先采集到娛樂圈陰陽合同事件數據,到2018年8月8日3個事件的網絡討論量基本消退時結束,監測共持續73天。

基于關鍵詞,系統對三大平臺的內容數據和傳播數據進行了爬取和結構化處理。采集的數據維度包括內容、昵稱、發布時間、閱讀數、轉贊數、評論數等信息。之后結合人工判斷,剔除掉噪聲信息。采用機器結合人工判斷的模式對相似性內容進行聚類,形成各平臺相似內容集。再根據文章發布時間確定首發文章和發布層級,并繪制各平臺傳播路徑,根據單個傳播節點的閱讀數和轉發數確定各節點大小,根據節點發布內容的情感傾向性確定節點顏色。最后利用課題組開發的路徑分析軟件對各個平臺的傳播路徑進行可視化呈現。

由于微博數據由平臺方提供,微信和今日頭條數據為自采,微博與微信、今日頭條的數據存在數量級差異,在繪制信息擴散模式圖時,以數據量最大的微博為標的,按比例對各平臺數據進行了篩選。2018年世界杯,微博采用前0.025%的頭部數據,共計73442條；微信采用頭部5%的數據42000條；今日頭條采用頭部5%的數據8000條。娛樂圈陰陽合同事件,微博采用前2%數據共計16400條,微信采用頭部20%數據8530條,今日頭條采用頭部20%數據共計840條。問題疫苗事件中,微博采用頭部1%數據23486條,微信采用整體數據的頭部10%共計6898條,今日頭條采用整體數據的頭部10%共計1650條(微信數據和頭條數據很難達到全量,微信2600萬公號,系統目前覆蓋2000萬頭部賬號,尾部賬號發的內容不在監測范圍內；系統覆蓋了今日頭條60%～70%的頭部賬號。由于微信和頭條采集邏輯和微博不同,須先把所有賬號發布的所有內容都采集回來,再逐個篩選出含關鍵詞的內容。理論上所有第三方都沒辦法實現全量采集)。

三、研究分析

研究對微博、微信、今日頭條三大平臺中的2018世界杯、娛樂圈陰陽合同、問題疫苗三起重大事件進行了分析,獲得3*3的9個信息擴散模式圖,如圖1所示:

1.兩微一端重大事件信息擴散的共同特征

模式圖顯示,重大事件信息擴散包含了短鏈模式和長鏈模式兩種路徑。信息擴散的中心是平臺自身,短鏈模式表示一個傳播節點持有其獨特的觀點,無相似文章或帖子。如果平臺中某個事件的信息擴散路徑表現為中心聚集,則意味著大量差異性文章或離散觀點。

長鏈模式在圖中表現為節點與節點之間遠離中心的抱團聚集,多相似文章或相似觀點。事件信息的擴散如在圖中表現為去中心的相互抱團,則意味著大量的相似文章或觀點聚集。因此,強中心表示多離散觀點,弱中心表示多觀點聚集。

不同于一般性事件在微博平臺擴散所呈現出的或短鏈或長鏈的傳播模式,重大事件在兩微一端的擴散均呈現出長短鏈相結合的復合模式,體現出重大事件所具有的強大擴散能力。

圖1 兩微一端中的重大事件信息擴散模式圖

2.兩微一端重大事件的信息擴散模式對比

模式圖在橫向上為同一事件在不同平臺的信息擴散特征。

微博平臺:“長鏈主導型”,體現為強觀點聚集和弱中心特征。三起重大事件在微博的傳播擴散均呈現弱中心特征,持單一意見的微博帖子較少。由相似觀點引起的節點聚集的情況較為突出。此外,不同節點聚集所形成的圈層與圈層之間的連接較多、多元觀點交融明顯,各賬戶發布信息的關聯度較高。

微信平臺:“長短鏈結合型”,體現為強觀點聚集和強中心特征。微信多個節點集中,公眾號抱團傳播明顯,類似定位和風格的自媒體賬號自發形成傳播網,話題在不同社群和關系網內半封閉式推進。節點與節點組成的圈層之間的關聯較弱,呈現出強節點聚集、弱圈層連接的特征。同時,微信平臺中的信息擴散也存在一定程度的離散觀點,表現為介于微博和今日頭條間的中等程度中心聚集。

今日頭條平臺:“短鏈主導型”,體現為弱觀點聚集和強中心特征。重大事件在今日頭條平臺的傳播過程中,話題較為分散,觀點聚合少,表現在圖中為節點聚集較為松散,中心較為突出。同時,今日頭條平臺傳播的重大事件情感傾向多樣,話題維度豐富,但個性化推送致使信息整體覆蓋面窄,整體新聞量級較小。

3.重大事件特征引起的傳播模式差異

圖1的縱向維度表現為不同特性事件其信息擴散路徑的差異。微博平臺方面,無論事件特性如何,事件信息擴散一直表現為弱中心。但相對于關乎人們生命財產安全的事件,僅涉及興趣愛好的事件在微博平臺傳播時,中心稍強、離散觀點增多。同樣的,微信平臺也呈現出類似特征。重大事件信息在今日頭條的擴散一直保持著強中心,但與微博和微信相反,隨著事件由涉及生命財產等核心利益變為僅關乎興趣愛好時,事件信息擴散的中心減弱,觀點聚集反而增多。

以上特征可總結為,以關系為主導的平臺在傳播僅關乎興趣愛好的事件時,中心變強,節點間聚集減少；傳播涉及核心利益的事件時中心變弱,觀點聚集增多。以算法推薦為主的平臺在傳播僅關乎興趣愛好的事件時,中心變弱,觀點聚集增多；傳播涉及核心利益的事件時中心變強,觀點聚集減少。涉及核心利益的事件,關系對觀點聚集的調節作用較為顯著；關乎興趣愛好的事件中,算法推薦對觀點聚集的調節作用較為明顯。

以關系連接為主的微博、微信平臺和以算法推薦為主的今日頭條平臺在傳播不同性質的重大事件時,之所以會出現截然不同的特征,其背后可能存在以下解釋：生命財產安全對應著人們極為在乎的核心利益,人們對于事件的看法往往集中于與生命財產安全密切相關的幾個關鍵點上。而關系平臺上相互連接的個體之間存在一定的同質性,利益訴求常趨于一致。相同利益的人群其觀點緊密抱團,不同利益的人群觀點明顯區隔。如表1所示,娛樂圈陰陽合同和問題疫苗事件,不同平臺中強節點關注的角度較為一致,而2018世界杯,不同平臺傳播節點所關注的角度則差異較大。

僅關乎興趣愛好的事件信息擴散過程中,相似觀點的聚集多源于用戶千差萬別的個人偏好,算法推薦的主要依據便是個體興趣,恰與興趣愛好事件特征相符合,因此算法推薦對其觀點聚集的作用更為明顯。

4.兩微一端重大事件的信息擴散范圍比較

兩微一端中不同事件其信息呈現不同的擴散范圍。微博平臺中3個事件的信息擴散范圍均最大。如表2所示,以今日頭條為參考系,2018世界杯、娛樂圈陰陽合同和問題疫苗事件在微博平臺的整體擴散范圍均是微信和今日頭條平臺相同事件的數倍以上。但當事件愈發關涉核心利益時,相對于今日頭條,微博平臺事件信息的傳播范圍更大。同樣的,微信平臺中關涉人們生命財產的事件也具有更廣的擴散范圍。與之相反,今日頭條在傳播僅關涉興趣愛好的世界杯時相對具有更廣的擴散范圍。

兩微一端不同的信息傳擴散模式造就了平臺間大相徑庭的信息擴散能力。以活躍用戶數指標來看,三個平臺上事件的影響范圍應為微信>微博>今日頭條。但擴散模式中擁有強節點影響力、強節點聚集和強圈層連接的微博在3個事件上都具有最廣的傳播范圍。微信擁有中等強度的節點影響和強節點聚集和弱圈層連接,信息擴散能力弱于微博,對關涉核心利益的事件信息擴散強于今日頭條。今日頭條則無論是活躍用戶數、節點影響力、節點聚集度還是圈層連接均較弱,除世界杯的信息擴散范圍比微信更廣以外,其他事件的信息擴散范圍均最小。

微博和微信平臺對擴散娛樂圈陰陽合同和問題疫苗事件的相對更廣范圍,今日頭條在擴散世界杯時的相對較廣范圍,恰好與關系對核心利益事件信息節點的聚集效應、算法推薦對非核心利益事件信息節點的聚集效應相互印證。進一步可以說明,節點聚集的信息擴散方式更有利于信息向廣度延伸。

表1 各個事件中傳播節點關注內容的匯集

表2 兩微一端事件擴散的節點影響力和影響范圍比值

四、結論與討論

數據結果顯示,橫向的技術傾向與縱向的事件特性都對重大事件信息擴散的模式存在一定影響。但總體上,平臺的技術傾向對觀點聚集的調節作用強于事件特征,關系對觀點聚集的調節作用強于算法推薦。

1.兩微一端重大事件信息擴散的差序驅動規律

重大事件在兩微一端的信息擴散模式和范圍受到平臺技術傾向和事件特征兩方面因素的制約。平臺技術方面存在關系和算法的分別,事件特征方面包含核心利益事件和非核心利益事件的差異。研究結果表明,“關系+核心利益事件”的組合,以及“算法+非核心利益事件”的組合為較佳的信息擴散組合,能獲得更好的信息擴散效果。

如果以費孝通先生在《鄉土中國》中的差序格局思想來分析以上組合便可以獲得有趣的發現。一方面,在技術層面,關系策略是利用線上線下個體之間的親疏連接來推動信息的向外擴散,這種方式可視為一種與個體距離較近的信息驅動方式；另一方面,算法推薦則是由作為信息載體的平臺方來完成,按照人們各自的偏好完成信息分配,它更像是看不見摸不著、與我們保持較遠距離的“上帝”。相較于關系策略中個體可以實實在在觀感的親疏連接,算法推薦對于處于中心的個體來說具有更遠的距離。

事件層面,個體對核心利益與非核心利益的距離感受不言自明。正如研究選取的世界杯、娛樂圈陰陽合同及問題疫苗事件,世界杯參賽球隊的勝負雖然能引起人們情感上的波動,但卻不會觸發人們行動上的據理力爭,而人們在對待陰陽合同和問題疫苗時則不限于情感上的波動,一定要促成事件的解決和涉事者的懲罰。個體感受是核心利益距離更近,非核心利益距離相對更遠。

以個體自身為中心,技術層面的關系和事件層面的核心利益的事件都是處于以“己”為中心的波紋內側,而算法推薦和非核心利益則都是處于以“己”為中心的波紋外側。而 “關系+核心利益事件”與“算法+非核心利益事件”的組合恰為相對較好的信息擴散組合。借以差序格局思想,研究認為兩微一端重大事件信息擴散這樣的特征可稱之為“差序驅動規律”。

對此,平臺和內容創作者可以利用差序驅動規律在不同平臺發布各有側重點的事件信息。比如,微信公眾號的內容創作者可以將自身的定位往時政方向傾斜,發布內容更加關注用戶的核心利益；今日頭條可以在算法中進一步提高興趣愛好等非核心利益事件信息的權重,使相關信息能在信息流中位于更靠前位置；而微頭條的內容創作者也可加大對非核心利益話題的關注和內容創作；微博平臺兼具弱關系和算法推薦的特征使其在核心利益與非核心利益事件的擴散方面都有一定優勢,可繼續保持現有特色。

2.信息驅動“關系+算法”的雙引擎將成為主流

技術作為工具常被視為中立不帶有價值觀,但2018年以來今日頭條、抖音及快手平臺中出現的亂象和由此帶來的系列整改提醒人們,特定技術帶有開發者強烈的價值取向,這也正是不同網絡平臺上事件信息擴散模式呈現不同特征的原因。

微博、微信等以關系為主導的平臺,實質上是將信息傳播的主動權交給了匯聚于平臺的用戶,平臺借助人們之間的關系連接推動信息流動,它更多是提供信息交流的載體而已。以關系為主導的平臺實際是對過去以媒介為中心的格局改造,體現了傳播權力由傳播者向受眾轉移。由此,產生了以用戶為核心的“對話模式”。

而今日頭條等以算法推薦為主要信息驅動因素的平臺,則實際上是媒介中心對權利的再次回收,平臺不僅是內容承載者,而且還是內容經營者,以上帝的視角構成了一只內容分發的“無形的手”。但同時,算法推薦模式并非像傳統媒體一樣完全不考慮用戶喜好和反饋的“訓示模式”,媒介中心會基于用戶使用習慣和對內容的偏好,主動適應和調整以符合用戶需求。由此形成了媒介中心和平臺用戶雙向互動的“注冊模式”。

關系和算法推薦都可以看作是推動信息流動和擴散的驅動力,單一驅動力在信息的推動上存在動力不足的缺陷。比如,關系網絡的傳播權利和資源主要集中于若干個節點,一旦中心節點發生問題,其連通性將受到嚴重影響,甚至可導致整個網絡“坍塌”。同時,關系網絡受制于關系的質量和邊界,算法推薦難以克服人與人之間相互隔離所帶來的信息流通障礙。為解決信息擴散驅動力不足的問題,兩微一端中,微博在保持弱關系占主導的情況下增加了算法推薦,今日頭條在算法推薦中增加了頭條號關注的弱關系連接。可以預見的是,將有越來越多的平臺嘗試更多信息驅動力的組合。綜合網絡的誕生意味著單一的媒介平臺將同時聚合訓示、注冊、對話等多種信息傳播模式,能有效彌補單一技術策略帶來的信息驅動力不足的問題。

研究對當下最為流行的微博、微信和今日頭條媒介平臺上傳播的三個重大事件的信息擴散模式進行了分析,比較了它們的差異及媒介技術和事件特征層面的原因和可能影響。但是囿于資源限制和龐大的數據量,研究僅選取三個重大事件作為分析對象,只對各個事件的頭部數據做了分析,研究的推廣性存在一定欠缺,希望以后的研究能在更大規模下驗證研究的有效性。