政務微信公眾號在突發公共衛生事件中的傳播效應與影響

段利娜，余源榮，許玉成，劉小敏，吳大東

微信的廣泛使用推動了微信公眾號的快速發展，使其成為重要的信息傳播媒介。隨著社會經濟的持續發展和人民健康意識的逐步提高，公眾對健康信息的需求也日益增強。微信公眾號憑借其龐大的用戶基數、個性化的內容編輯，以及便捷的搜索查詢功能[1]，在健康信息傳播過程中具有顯著的優勢。近年來，各級政府在健康領域設立政務公眾號開展健康宣傳已成為常態[2]?！敖】蹈Ｌ铩弊鳛樯钲谑袇^級衛生健康局的政務公眾號，其健康傳播效果備受關注。本研究回顧了該公眾號文章在2022 年的傳播規律和特點，分析對其傳播效果的影響因素，以期為加強區級政務公眾號建設、提高健康促進效果、優化突發公共衛生事件健康傳播策略提供實際的思路和借鑒。

1 資料與方法

1.1 資料

本研究收集了2022 年1 月1 日—2022 年12月31 日在“健康福田”公眾號發布的所有文章，共計1 542 篇。

1.2 方法

1.2.1 資料收集

本研究利用Python 編程語言的requests 和urllib 等工具包，收集文章，抓取文章相關信息，包括標題、推送時間、閱讀量、點贊數、留言數、信息來源及文章位置；利用jieba 工具包對文章標題進行清洗、分詞、提取，過濾掉“月”“日”“例”等無意義詞匯。

1.2.2 資料分類

人工閱讀文章內容，根據主題、內容來源、文章位置及推送時段對文章進行分類。分類方法主要基于公眾號運營者的分類，參考了既往文獻[3-4]，并通過專家咨詢及課題組討論最終確定。根據文章主題、內容來源、文章位置和推送時段四方面進行分類。

1.2.3 判斷標準

閱讀量：文章自發布日起，截至數據復核完成日期（2023 年4 月15 日）的閱讀總次數。由于閱讀量呈偏態分布，根據閱讀量≤P25，P25<～

1.3 質量控制

研究人員逐篇閱讀納入的公眾號文章、校對Python 抓取信息，并通過文獻回顧、專家咨詢和小組討論確定文章的分類方法，以確保數據的準確性和完整性，提升研究結果的可靠性。

1.4 統計學處理

本研究使用Excel 軟件2021 版建立數據庫，利用SPSS 25.0 軟件進行統計分析。對于非正態分布的數據，使用M（P25，P75)表示。當單因素方差分析（ANOVA）檢驗方差齊性被拒絕時，采用Kruskal-WallisH檢驗比較自變量不同組間的差異。采用Spearman 秩相關性分析自變量和因變量之間的相關性。檢驗水準α=0.05。

2 結果

2.1 基本情況

調查顯示，研究周期內“健康福田”每日發布1～4 次，每次推送1～6 篇文章；2022 年共發布文章1 542 篇，總閱讀量4 645 251 次，中位數1 217 次，總點贊數8 052 個，總留言數1 920 個。見表1。

表1 2022年“健康福田”微信公眾號文章的基本情況

2.2 傳播規律

“健康福田”文章總閱讀量在2022 年第一季度逐月上升，3 月達全年最高（1 222 433 次），4 月明顯回落，5 月跌至全年最低（68 341 次），6～8 月保持在較低水平，9 月出現小高峰（493 372 次），10～12 月趨于平穩；總點贊數在3 月達到峰值（2 521 個）；總留言數在1～3 月逐月增加，3 月的留言數達到全年最多（705 個），4～9 月間急劇減少，每月均少于100 個，10～12 月降至最低，每月僅有1個留言。

2.3 高閱讀量的文章情況

調查顯示，在單篇閱讀量排名前十位的文章中，防控政策占7 篇，疫情報道占2 篇，其他資訊占1 篇；10 篇中有7 篇發布時間在2 月，即轄區首次出現本土病例的月份，另2 篇分別發布在1 月和3月；10 篇中9 篇為頭條文章。見表2。

表2 2022年“健康福田”單篇閱讀量排名前十位的文章

2.4 標題高頻詞情況

調查顯示，在文章標題中使用頻率最多的3 個詞為“疫苗”“核酸”和“疫情”。排名前十位的高頻詞可以被歸納為三項：核酸采樣點和疫苗接種點羅列、疫情病例增減、封管控通告。見表3。

表3 2022年“健康福田”公眾號文章標題高頻詞

2.5 Kruskal-Wallis H 檢驗情況

本研究對四個自變量分別進行單因素ANOVA檢驗，顯示非方差齊性，采用Kruskal-WallisH檢驗分別比較各自變量的多組間閱讀量差異。結果顯示，文章主題、內容來源、文章位置、推送時段的各組間閱讀量均存在統計學差異。經兩兩比較后，疫情報道和頭條的中位數閱讀量較高。見表4。

表4 “健康福田”公眾號文章Kruskal-Wallis H檢驗和Spearman秩相關性分析

2.6 Spearman 秩相關性分析

本研究分別對四個自變量和閱讀量高、中、低等級的相關性進行Spearman 秩相關性分析。結果顯示文章主題、內容來源、文章位置與閱讀量等級存在相關性。值得注意的是，文章位置與閱讀量等級存在高度負相關性，即文章的推送位置越靠前，越容易獲得高閱讀量。見表4。

3 討論

3.1 公眾對文章內容的需求在疫情發展不同階段有所不同

何蔚云[4]等發現，在突發公共衛生事件的早期階段，健康科普類文章的閱讀量最高。然而在2022 年疫情初期，“健康福田”中防控政策類文章的閱讀量顯著高于健康科普類。這可能是因為公眾在這一時期急需從政務公眾號獲取官方信息，特別是有關影響其日常生活、出行的具體問題。因此本研究發現，具有地區特征的防控政策類文章獲得了更多的閱讀量。許卓群[5]等認為，隨著疫情逐漸穩定，公眾的注意力會從事件中轉移出來，防控政策和疫情報道類文章的閱讀量也會隨之減少?！敖】蹈Ｌ铩钡拈喿x量在5 月達到全年最低，與上述觀察相符。潘婷[3]等指出，當疫情出現短期波動時，公眾的注意力會再次集中到事件本身。防控政策和疫情報道類文章的閱讀量在9 月突發一波疫情時出現短暫上升?！敖】蹈Ｌ铩蔽恼略?022 年的變閱讀量化反映了公眾在疫情不同階段對健康信息的不同需求。

3.2 文章推送位置是影響閱讀量的關鍵因素

本研究發現，文章推送位置越靠前，其閱讀量就越高。“健康福田”中頭條文章的總閱讀量和中位數閱讀量顯著高于非頭條文章，這與湯宏[2]等的研究結果一致。公眾號的運營者通常會通過比較和篩選，將最優質的內容放在頭條位置，以吸引用戶的注意力。微信也會根據其推送算法優先推薦頭條文章。由于注意力有限，用戶在瀏覽公眾號時，通常會優先閱讀排在列表頂端的頭條文章。這些因素都使得頭條文章具有更好的傳播效果。

3.3 進一步加強用戶閱讀習慣分析

韓冬[6]等的研究發現，公眾號文章的閱讀高峰通常出現在8:00—12:00 和18:00—21:00。在本研究中，推送時段對閱讀量的影響并不顯著?？赡苁怯捎诓煌娞柮嫦虻挠脩羧后w有所不同，推送時間對閱讀效果的影響也會有所差異。推送時段并非影響閱讀量的唯一因素，公眾號文章的主題、質量等因素也會對閱讀量產生重要影響。因此，在分析用戶閱讀習慣時，需進行綜合的考慮。

3.4 建議以用戶為中心推動內容創作

在應對突發公共衛生事件時，政務公眾號應根據事件發展的不同階段和公眾關注焦點的變化，適時地創作相關主題文章，并在嚴格審查的基礎上，盡可能將以用戶為中心的理念融入文章創作過程，以此提升文章的趣味性、可讀性和可接受性[9]。

本研究利用Python 工具包對“健康福田”公眾號文章的閱讀量、留言數等數據進行收集，但在獲取用戶信息、轉發路徑等信息方面存在局限和不足。另外，相關性分析雖然可以揭示變量間的相關性，但卻難以確定其決定性因素。在未來的研究設計中，建議采用包括個案研究、文本分析在內的定性研究方法，以產出更全面、深入的研究結果。