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中美主流媒體國際爭端報(bào)道社交端影響力比較

2020-02-03 09:38:29常力軒梁笑然張?zhí)?/span>
今傳媒 2020年1期
關(guān)鍵詞:比較

常力軒 梁笑然 張?zhí)?/p>

摘?要:本文通過FCI指數(shù)和LIWC文本分析,來對比中美兩國代表性主流媒體在Fcaebook平臺上關(guān)于中美貿(mào)易爭端報(bào)道各自所產(chǎn)生的影響力,進(jìn)而探索主流媒體針對新媒體社交平臺受眾的影響力提升途徑。研究發(fā)現(xiàn),新華社相關(guān)報(bào)道在影響力傳播廣度上較美聯(lián)社具有不顯著優(yōu)勢;在影響力傳播深度方面,新華社和美聯(lián)社各具優(yōu)勢,美聯(lián)社較新華社受眾情緒引導(dǎo)效果顯著,新華社較美聯(lián)社更能吸引意見領(lǐng)袖關(guān)注。研究建議,中美主流媒體在社交平臺的國際爭端報(bào)道中要秉持大眾傳播的基本原理,用心做好新聞,改革報(bào)道語態(tài),真正融入社交媒體的交流語境。

關(guān)鍵詞:中美貿(mào)易爭端;主流媒體;社交平臺;影響力;比較

中圖分類號:G212文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A文章編號:1672-8122(2020)01-0076-04

2019年1月,習(xí)近平總書記在十九屆中共中央政治局就全媒體時(shí)代和媒體融合發(fā)展舉行第十二次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)要“催化融合質(zhì)變,放大一體效能,打造一批具有強(qiáng)大影響力、競爭力的新型主流媒體”[1]。截至2019年6月,我國手機(jī)即時(shí)通信用戶達(dá)8.25億,手機(jī)網(wǎng)絡(luò)新聞?dòng)脩暨_(dá)6.60億[2]。可見,主流媒體要實(shí)現(xiàn)在新媒體時(shí)代的影響力擴(kuò)張,移動(dòng)端、社交網(wǎng)無疑是其市場競爭的核心陣地,尤其在重要的國際爭端事件發(fā)生時(shí),誰能夠及時(shí)發(fā)聲,有效引導(dǎo)受眾,誰就能夠在世界輿論戰(zhàn)場上搶得先機(jī)。本文以自2018年3月以來不斷升級的“中美貿(mào)易戰(zhàn)”這一重大國際爭端事件作為切入點(diǎn),選擇國際社交平臺上新華社、美聯(lián)社兩家知名通訊社的Facebook賬號所發(fā)布的內(nèi)容作為分析對象,對比其關(guān)于中美貿(mào)易爭端的相關(guān)報(bào)道與用戶反饋,希望找到主流媒體針對新媒體受眾的影響力提升路徑。

一、理論背景

目前國內(nèi)外關(guān)于社交媒體影響力研究的評價(jià)指標(biāo)有多個(gè),著名的如Shiratuddin N等人于2014年提出的SMIA社交媒體影響力測評模型,該模型由活動(dòng)生成、認(rèn)知、公信力三個(gè)一級指標(biāo)和評論數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、分享數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、關(guān)注者數(shù)量、站內(nèi)鏈接數(shù)、信息展現(xiàn)形式類型、事實(shí)性錯(cuò)誤報(bào)道數(shù)和超鏈接引用數(shù)九個(gè)二級指標(biāo)構(gòu)成;再如鄭麗勇等人提出的包括廣度、深度、強(qiáng)度和效度等四個(gè)因子在內(nèi)的媒介影響力評價(jià)指標(biāo)體系,也在中國學(xué)界有著廣泛的影響力,其構(gòu)建的媒介影響力乘法指數(shù)計(jì)算公式——媒介影響力=受眾規(guī)模(萬人)·平均接觸時(shí)間(小時(shí)/人)·可信度(%)·(1+主流人群比率%),屢被研究者采用;而對本文有直接借鑒意義的評價(jià)指標(biāo)則是清博大數(shù)據(jù)平臺的BCI微博傳播指數(shù)[3],該指標(biāo)主要通過賬號活躍度和傳播度,這兩大維度來評價(jià)原發(fā)微博的傳播力,采用數(shù)據(jù)包括發(fā)博數(shù)、原創(chuàng)微博數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評論數(shù)、原創(chuàng)微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、原創(chuàng)微博評論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù),該評價(jià)指數(shù)有著較高的權(quán)威性,被多個(gè)部委級國家部門和中央級媒體機(jī)構(gòu)采用。

現(xiàn)有的社交媒體影響力評價(jià)指標(biāo)多易于將影響力標(biāo)準(zhǔn)量化,便于實(shí)證統(tǒng)計(jì),但也存在統(tǒng)計(jì)模式較為刻板,無法反映微觀層面影響力發(fā)生的真實(shí)細(xì)節(jié)等缺點(diǎn)。鑒于此,本文又借鑒質(zhì)性的文本分析法,通過對相關(guān)用戶評論的語言細(xì)節(jié)分析,來評估傳者主觀意圖與受眾接受心理間的差異,進(jìn)而考評中美主流媒體在社交平臺影響力發(fā)揮上的實(shí)際有效性。

二、研究思路

首先,利用Facebook平臺自帶的主頁帖子搜索功能,對China Xinhua News(新華社英文賬號)和AP(美聯(lián)社英文賬號)兩個(gè)公共賬號發(fā)布的所有帖子進(jìn)行以“Chian Us Trade”為關(guān)鍵字的搜索,并選擇2018年3月1日至2019年8月31日間發(fā)布的帖子作為分析對象。

其次,運(yùn)用Google Chrome網(wǎng)頁數(shù)據(jù)提取插件Web-Scraper,對所有搜索到的帖子進(jìn)行文本和數(shù)據(jù)抓取。

再次,借鑒微博傳播指數(shù)評價(jià)公式,分別計(jì)算新華社和美聯(lián)社各自關(guān)于中美貿(mào)易爭端報(bào)道在Facebook平臺的傳播影響力指數(shù)——FCI(Facebook Communication Index),進(jìn)而了解中美主流媒體的有關(guān)報(bào)道在社交平臺的影響力傳播廣度。計(jì)算公式設(shè)計(jì)如下:

X1=發(fā)貼數(shù)、X2=分享數(shù)、X3=評論數(shù)、X4=點(diǎn)贊數(shù)。(注:因?yàn)楸狙芯拷y(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的所有相關(guān)帖子均為主體賬號原創(chuàng),所以FCI計(jì)算公式在設(shè)計(jì)時(shí)不考慮原創(chuàng)帖與非原創(chuàng)貼的區(qū)別。)

最后,運(yùn)用文本分析軟件LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)對所有帖子的報(bào)道內(nèi)容與用戶評論進(jìn)行語言層面的量化分析(不含報(bào)道鏈接內(nèi)容與用戶間的互動(dòng)回復(fù),因?yàn)檫@些都已經(jīng)不是或不是針對原帖子報(bào)道內(nèi)容),對比新聞報(bào)道與用戶評論的情緒基調(diào)一致性,以及相關(guān)報(bào)道對意見領(lǐng)袖的吸引力,進(jìn)而把握相關(guān)報(bào)道對受眾層面的影響力。

三、研究發(fā)現(xiàn)

本研究從影響力傳播廣度和深度兩方面來比較中美兩國主流媒體在社交平臺上的國際爭端報(bào)道影響力,影響力廣度主要反映媒體信息傳播的宏觀覆蓋面,測評依據(jù)為FCI計(jì)算公式;影響力深度主要反映媒介信息對受眾心理的影響及被受眾認(rèn)可的程度,測評依據(jù)是LIWC提供的語言文本量化比較。

(一)影響力廣度:新華社較于美聯(lián)社具有不顯著優(yōu)勢

依據(jù)FCI測評公式,新華社與美聯(lián)社在Facebook平臺關(guān)于中美貿(mào)易爭端報(bào)道的影響力指數(shù)分別為1 358.72和982.08,新華社具有376.64個(gè)點(diǎn)的影響力領(lǐng)先優(yōu)勢。但依據(jù)FCI測評規(guī)則,影響力指數(shù)并無上限,所以這不到400個(gè)點(diǎn)的優(yōu)勢并不算顯著(相當(dāng)于微博日榜單第一名到第十名間的差距)。并且,考慮到Facebook平臺China Xinhua News和AP兩個(gè)公共賬號原本巨大的粉絲數(shù)量差異(6 627萬:72萬),新華社與美聯(lián)社在社交平臺對此次中美貿(mào)易爭端報(bào)道的影響力傳播廣度差異可以說并不大。此外,筆者注意到,在新華社發(fā)布帖子的評論區(qū)和點(diǎn)贊區(qū)存在著大量亞非拉籍粉絲,而美聯(lián)社賬號下則以歐美籍粉絲的評論居多,在Facebook這個(gè)主要是西方用戶主導(dǎo)話語權(quán)的社交平臺,新華社關(guān)于中美貿(mào)易戰(zhàn)報(bào)道影響力的傳播廣度進(jìn)一步打了折扣(如表1所示)。

(二)影響力深度:新華社與美聯(lián)社之間互有優(yōu)勢

LIWC語言探索與字詞計(jì)數(shù)軟件是一款由中美等多國學(xué)者聯(lián)合開發(fā)的主要針對文本詞語進(jìn)行心理學(xué)層面分析的量化統(tǒng)計(jì)軟件,其統(tǒng)計(jì)結(jié)果由四個(gè)摘要變量(Analytical thinking、 Clout、 Authenticity、 Emotional tone)以及一系列分析變量組成[4]。本研究運(yùn)用LIWC軟件來研究新華社與美聯(lián)社相關(guān)影響力的傳播深度,主要從受眾情緒引導(dǎo)效果和吸引意見領(lǐng)袖程度兩方面來展開。

1.受眾情緒引導(dǎo)效果:美聯(lián)社報(bào)道較新華社報(bào)道效果顯著

作為一種發(fā)源于心理學(xué)文本分析的測量工具,LIWC可以有效檢測一個(gè)測量文本中積極情緒詞的和消極情緒詞的占比,并估算文本創(chuàng)作者的情緒基調(diào)(Emotional tone)。本研究將新華社與美聯(lián)社關(guān)于中美貿(mào)易爭端報(bào)道的所有Facebook原創(chuàng)帖子與相關(guān)評論導(dǎo)入LIWC,所得情緒引導(dǎo)比較結(jié)果如下。(如表2所示)

統(tǒng)計(jì)顯示,由于新華社與美聯(lián)社關(guān)于中美貿(mào)易爭端報(bào)道的情緒基調(diào)均偏向消極,所以相關(guān)的受眾評論基調(diào)值也呈現(xiàn)消極傾向;但是美聯(lián)社受眾評論的情緒基調(diào)值較新華社受眾更接近于對應(yīng)的報(bào)道情緒基調(diào)值,前者比后者領(lǐng)先近10分,在滿分為100分的標(biāo)準(zhǔn)化計(jì)分模式下這已經(jīng)呈現(xiàn)出顯著性差距。

而在另一項(xiàng)與受眾引導(dǎo)效果息息相關(guān)的指標(biāo)——表達(dá)真實(shí)感上,也是美聯(lián)社報(bào)道較新華社報(bào)道具有一定優(yōu)勢。LIWC分析顯示,美聯(lián)社報(bào)道帖的Authenticity值為16.42,而新華社僅為6.73,兩者也相差近10分。根據(jù)LIWC的設(shè)計(jì)和分析原理,Authenticity值(滿分100)得分越高,則代表著一種更為誠實(shí)、率真的表達(dá)態(tài)度。

2.吸引意見領(lǐng)袖:新華社報(bào)道較美聯(lián)社報(bào)道效果顯著

按照傳播學(xué)原理,意見領(lǐng)袖是信息從大眾媒體傳播到普通受眾的關(guān)鍵環(huán)節(jié),因此中美主流媒體的相關(guān)報(bào)道能否吸引足夠多的社交平臺意見領(lǐng)袖的關(guān)注,對其最終的傳播效果有直接影響。在LIWC的四個(gè)摘要變量中,分析性思維變量(Analytical thinking)和影響力變量(Clout)恰恰與意見領(lǐng)袖的特質(zhì)相吻合。分析性思維變量的得分越高則相應(yīng)文本創(chuàng)作者的理性邏輯思維能力越強(qiáng);而影響力變量的得分高低不僅反映出文本創(chuàng)作者社會地位的高低,還體現(xiàn)其自信心、領(lǐng)導(dǎo)能力的強(qiáng)弱。因此,本研究利用LIWC的分析性思維變量和影響力變量來考評中美主流媒體相關(guān)報(bào)道對意見領(lǐng)袖的吸引力(如表3所示)。

LIWC測評結(jié)果顯示,無論是新華社還是美聯(lián)社的相關(guān)受眾評論影響力得分均較社交媒體平均值有15分以上的優(yōu)勢。這說明,關(guān)注中美貿(mào)易爭端報(bào)道的人群其社會影響力不容小覷,他們中存在大量的社會精英人物。

而新華社相關(guān)受眾評論的分析性思維得分較社交媒體均值高出了近17分,說明關(guān)注新華社報(bào)道的人群中應(yīng)該存在大量知識分子,他們受過良好的高等教育,具備較好的理性分析問題的能力,是社會中潛在的意見領(lǐng)袖。對比美聯(lián)社相關(guān)受眾評論的分析性思維得分,新華社得分要高出近14分,這說明新華社關(guān)于中美貿(mào)易爭端的相關(guān)報(bào)道比美聯(lián)社的報(bào)道吸引了更多的社會意見領(lǐng)袖關(guān)注,具備了影響力擴(kuò)大的潛能。

四、研究建議

綜合而言,此次新華社在社交平臺中對中美貿(mào)易爭端報(bào)道的影響力還是較美聯(lián)社略勝一籌(影響廣度比較,新華社具有優(yōu)勢;影響深度比較,LIWC四項(xiàng)摘要變量,中美各占兩項(xiàng)優(yōu)勢),但在比較研究中發(fā)現(xiàn)的一些現(xiàn)象和問題,依然值得相關(guān)媒體思考。

(一)秉持大眾傳播基本原理,用心做好新聞

[HJ3.3mm]如前文所述,美聯(lián)社此次相關(guān)報(bào)道的受眾情緒引導(dǎo)效果較佳,仔細(xì)分析其報(bào)道內(nèi)容會發(fā)現(xiàn),美聯(lián)社更多地運(yùn)用“兩面提示”法來進(jìn)行寫作,即在報(bào)道中將新聞事實(shí)各方的觀點(diǎn),甚至是不利于己方的觀點(diǎn)都予以闡述和展示,諸如“Trump frequently boasts that ……,but for many businesses……”的寫法在其報(bào)道中大量存在;而新華社的報(bào)道則更多地運(yùn)用“一面提示”法進(jìn)行寫作,報(bào)道內(nèi)容更多是對已有立場的證明性論述或人物言論引用。按照傳播學(xué)原理,對知識水平較高的人群運(yùn)用“兩面提示”法的引導(dǎo)效果更好,而前文分析已經(jīng)發(fā)現(xiàn),新華社相關(guān)報(bào)道的主要受眾正是高知人群。

統(tǒng)計(jì)顯示,新華社關(guān)于中美貿(mào)易戰(zhàn)的報(bào)道數(shù)量是美聯(lián)社報(bào)道數(shù)量的近9倍;新華社視頻報(bào)道數(shù)量達(dá)到83篇,而美聯(lián)社視頻報(bào)道篇數(shù)量為0;在圖片報(bào)道方面,也是新華社占據(jù)絕對優(yōu)勢(99∶[KG-1.5mm]16)。這些事實(shí)表明,此次新華社相關(guān)報(bào)道較美聯(lián)社在影響力傳播廣度方面具有的優(yōu)勢不是偶然,以新華社為代表的中國主流媒體正在努力尋找新媒體報(bào)道的突破口,在用實(shí)實(shí)在在的付出、豐富多彩的報(bào)道來吸引廣大海外受眾。

(二)改變報(bào)道語態(tài),真正融入新媒體社交語境

社交媒體注重平等交流的語境,這一點(diǎn)美聯(lián)社報(bào)道已經(jīng)在誠實(shí)、率真的態(tài)度上較新華社占有優(yōu)勢;但LIWC統(tǒng)計(jì)顯示,無論是新華社還是美聯(lián)社,其報(bào)道中的社會過程詞(Social words)和認(rèn)知過程詞(Cognitive processes)使用量均較社交媒體平均值有一定差距。社會過程詞是人們在正常社會交往時(shí)的常用詞語,認(rèn)知過程詞則反映人們認(rèn)知事物時(shí)的情況,中美主流媒體對社會過程詞和認(rèn)知過程詞這兩個(gè)使用指標(biāo)較為不足,說明其距離真正融入移動(dòng)端社交媒體的交流語境都還有一定距離(如表4所示)。

進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),無論是新華社還是美聯(lián)社其在Face book平臺上發(fā)布的報(bào)道都極大程度地依賴原通訊社的記者供稿,雙方95%以上的報(bào)道都源自鏈接新聞,甚至報(bào)道內(nèi)容就是對鏈接新聞導(dǎo)語的簡單復(fù)制,而在相關(guān)留言評論區(qū)也完全看不到與粉絲的交流互動(dòng)。這種幾乎照搬傳統(tǒng)媒體,“換湯不換藥”的新聞報(bào)道顯然無法適應(yīng)新時(shí)代的受眾口味,在與從社交平臺“土生土長”起來的自媒體競爭時(shí),主流媒體就更不占優(yōu)勢。因此,中美兩國主流媒體需認(rèn)真思考,取長補(bǔ)短,從改變報(bào)道的語態(tài)開始,用更加包容的風(fēng)格來進(jìn)行新媒體寫作,用朋友般平等的姿態(tài)來走近移動(dòng)端社交用戶。

參考文獻(xiàn):

[1]?習(xí)近平.加快推動(dòng)媒體融合發(fā)展構(gòu)建全媒體傳播格局EB/OL.2019-09-15.http://www.qstheory.cn/dukan/qs/2019-03/15/c_1124239254.html,2019-03-15.

[2]?中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心. 第44次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].北京:CNNIC,2019(8):1.

[3]?清博指數(shù):微博傳播指數(shù)BCI(V9.0)[EB/OL]. http://www.gsdata.cn/site/usage-2,2019-08-24.

[4]?INTERPRETING LIWC OUTPUT[EB/OL]. https://liwc.wpengine.com/interpreting-liwc-output/,2019-08-20.

[責(zé)任編輯:張楠]

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