大数据时代的新媒体舆论特点

王晶

【摘要】本文通过对2013年门户类、社交自媒体类、本地媒体平台和视频网络等各类新媒体网络平台上舆情的回顾，从受众特点角度进行归纳和分析，并运用大数据挖掘的方法，就某热点话题进行用户特征和发展趋势的追踪分析，试图寻求新媒体舆论的特点，为深入研究和充分利用新媒体提供参考。

【关键词】大数据新媒体舆论特点

大数据是时下互联网行业最具热度的词汇之一。其实早在1980年，未来学家阿尔文·托夫勒就在书中把大数据热情赞颂为“第三次科技浪潮的华彩乐章”。大数据让新媒体与传统媒体的界限越来越模糊，但这并非意味着传统媒体包括纸媒会消失。“纸媒将来也可以是一个屏。所有的新闻杂志都在出APP，实际上也是在大数据时代的转变。”大数据不仅让传统媒体，包括电视媒体不会消失，电视内容可能会更丰富。

本文通过运用大数据挖掘的案例分析方法，分析了新媒体环境中，以微博为代表的网络社交平台上舆论及“受众”（已不是严格意义的受众，既是受者，也是传者）的一些特点，以期寻求新媒体舆论场的相关规律。

由于传统媒体和新媒体的联动加強，提升了整体社会对互联网的认知，促使更多人使用互联网以及移动互联网。中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第33次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2013年12月，我国网民规模达6.18亿，其中手机网民规模达5亿，占总网民数的81.0%。同时2013年中国新增网民中使用手机上网的比例高达73.3%，高于其他设备的使用比例。其中，上海网民高达1683万人；网民普及率70.7%，位居全国第二，仅次于北京。占大多数比例的人群充分掌握了通过网络和手机的途径参与网络热点舆情的手段和方法，甚至形成了习惯。

同时，微信用户增长迅速，新闻客户端也在发展中，移动通信工具对微博用户的分流作用明显，在一些突发事件和公共议题上开始成为新信源，影响舆论。微信从2012年下半年开始流行，目前用户已达5亿，海外用户超过1亿，加上米聊、来往和易信，2013年众多网友从微博的公众意见平台，转向更为私人化的微信朋友圈，微博上陌生人的集体“吐槽”，转向微信熟人间的相互取暖。

一、新媒体舆论逐步分层分区

在回顾2013年舆情时，发现来源于不同网络平台上的信源热度情况有明显的不同，新浪、搜狐、东方网等具有突出的专业媒体属性网站上，通过新闻热门程度体现出的热点舆情，与新浪微博、腾讯微博等公众舆论环境中的热点舆情并不一致，尤其在利用大数据分析手段进行舆情跟踪时发现，同样的热门事件或话题，在专业媒体的舆论环境中讨论的聚焦点和网民公众讨论的聚焦点也不同，因此，区别于以往舆情分析报告中笼统地统计所有信源来推断舆情热点的方式，根据传者和受众特点的不同，关注了4个类别的网络平台，分别搜集数据进行分析和归纳对比。而在研究过程中，的确发现了相应的传播规律。

从四类网络媒体平台的角度来看，不同平台在互联网世界中起到的传播作用可以说各有分工：

1、门户类平台主要在深度思考的传统网民中产生影响力，其内容议程设置特点明显，互动性不强，传者与受者尽管有评论等渠道进行信息传递，并无明显效率。但是，门户新闻具有“意见领袖”的特点，官方新闻信源往往从这里出发，因此成为影响力较大的网络节点，并由一系列节点形成一张硬度较强而韧性不足的骨干网。

2、社交自媒体类平台主要在广泛各阶层网民中发挥扩大覆盖面的作用，用户总体更加年轻化，不同的利益群体混杂其间，尽管互动热烈而积极，但相对比较混乱，除非由具有知名度和经营性的“意见领袖”引领舆论导向，否则难以形成热点。议题容易被淹没，而一旦经过“意见领袖”推波助澜，则容易形成比较突出或重大的网络热点，成为由众多较小（相对于门户网站来说）节点编制成的宽阔“网络”，穿梭在骨干网众多节点和连接之间。

3、本地媒体平台相对比较小众，议题聚焦在本地衣食住行直接相关的话题上，从大范围的网络舆论角度来说，影响力相对较弱，但是从辅助上海本地政府部门提升服务效能的角度来看，此类平台和互动网友却成为网络世界中上海市有关部门值得特别关注的“精准受众”，是一个相对扁平、但节点之间连接强度较高、韧性也相对较强的网中之网。

4、视频类平台议题涉及面很广，由于网台互动的持续增强，电视台官方电视节目的信源几乎同步地注入到网络世界中，而且分条、分类并可检索，成为网民获取权威信息、求证舆论真相的平台。尽管针对官方信息的互动反馈并无效率可言，但其提高公共信息发布的覆盖面、深入解读重点民生问题的作用已经充分体现，成为散落在互联网络中的一个个跳跃的节点，有时也会被社交网络捕捉，形成舆论热点。

二、大数据回溯挖掘网络社交平台舆论特点

采用大数据技术支撑下的“典型案例数据挖掘法”，针对特定议题，进行了专题挖掘式分析，旨在通过定量分析的方法，寻求网民参与舆论互动的各方面规律，从议题角度转向受众角度，与归纳分析法相结合，立体式地掌握网络舆情各项动态指标。本次案例选取了2013年7-12月间，关于“物价”（普遍长期关注的热点）的议题，共随机采样了3，778，478名新浪微博用户发过的所有微博共计9933万条，对选取的关键词匹配过程中“命中”的微博内容进行了分析，包含对微博的发布时间、终端源、转发量、评论数等等。

此次数据分析对象为系统在全数据中自动选取的“命中”内容，“命中”是指某一微博中包含我们指定的关键词并且该用户标记为上海地区的用户。（例如“物价”是全国性话题，过滤上海用户可以更清楚了解上海网民关于“物价”话题讨论在时间、终端、态度等方面的相关性。）

“物价”议题的总体数据样本情况：

采样微博用户3，778，478；

采样微博条数99，330，048；

采样时间跨度2013-7-1至2013-12-31；

采样总转发数10431，采样总评论数4105；

指向关键词：物价，涨价，CPI，消费指数等。

1、舆情参与者。命中样本中认证用户、付费用户的比例很低，即对于账号自身的长远声誉重视程度较高的用户并不多，而且更低至2%，可见讨论参与者更加非主流。而因为粉丝数、经常刷微博、经常参与微博活动等就能轻松得到的“微博达人”身份，比例却相对高至29%，“随机人群”比例更高，似乎参与物价话题讨论的人群更加草根，更加具有互联网互动的习惯和热情，又更加弱势。

2、从原创内容与转发内容比例来看，物价话题的原创比例稍弱一些，转发行为占比较高，可见对于此类话题网民主动提及和挑起话题的积极性不够强，社会性关联话题也不明显，话题内容中也往往以具体的消费行为甚至广告贴为多，涉及面不够广，但是意见领袖用户的热点话题中还是命中了涉及到上海本地民生的“物价上涨”、“水电费上涨”等问题。

3、7月、10月是物价话题数量的最高点，但是曲线并不陡峭，每月均有相关议题出现，说明是一项长期关注的话题，从其平稳性上也可以推论与现实社会生活中受众的相关面比较广。而且反观两个时间段的传统媒体议程设置情况可以看出，相关高峰时间也都是在官方媒体有相关政策或预示性新闻发布之后，即与大众媒体“议程设置”产生了勾连，7月4日，新华网新闻《国内多地启动水价调整方案上海武汉等计划涨价》7月份形成一波各方面物价上涨的热议趋势；10月20日中央电视台批评星巴克咖啡在中国售价高，随后也引起了一轮关于物价的热议，持续到外媒以及星巴克公司对此事件的回应，热议不断。

4、根据参与议题的用户终端（包括软件和硬件）数据，除了各类更加小众的设备和软件长尾占据23%之外，显示来源于PC新浪微博的内容22%和来源于移动端的44%相去甚远。根据物价议题来看，用云中小鸟发布的消息绝大多数都属于“广告贴”，不定期重发转发，可以认为是网络舆情中的干扰数据，而皮皮时光机发布的信息则基本与物价话题内容吻合。同时，iphone客户端22%，和android客户端10%的差异更加明显，总体偏向收入水平较高或消费习惯偏时尚、年龄层次更加年轻的人群。

目前的网络舆情受众或者说网络社交平台上的参与网友总体呈现以下特征：

1、渴望权威信息：只要不是直接利益相关者，围观要么不集中，如果集中也忽冷忽热，且话题多为重大突发事件，舆情的进展与突发事件本身的处置以及信息披露情况直接相关，受众最关注权威信源发布的信息。

2、紧追切身利益：利益牵涉面广的话题，直接覆盖大范围网民，大多为衣食住行、教育、医疗等长期、实际的民生问题，围观呈现多平台、分散的态势，似乎热度不集中（从单一平台的转发或评论数来看），但是总体影响力大，而且由于牵涉日常生活，直接影响人民群众对政府行为的态度。其中，对于长期性问题，负面批评为主；改进政策也难逃责难，持续周期短，属于宣泄性质的围观；而对于新政或眼前利益问题，则会保持关注，注重实际获得的政策结果，甚至对政策的微调产生反馈作用，直到政策细节完全落地舆情则迅速消失。

3、区分互动情境：通过大数据分析发现，移动终端在网民获取信息和参与舆情互动过程中的应用比例明显提高，更广泛地涵盖了工作间歇、晚上睡前休闲等相对平静的“片段化”时间，给予利益关联受众更多参与互动的社会情境。同时，在移动互联网环境中，尽管微博的热度在微信受追捧后明显降温，但是可以发现，现实社会生活中处于相对较高阶层的人群对微信及其微信群、朋友圈更加依赖和信任，而普通人群获取公共信息的来源还是更多地聚焦在微博平台，同时也包括各类专业媒体的新闻客户端和各类本地生活服务信息平台等，因此同样具有4类网络平台的移植过来的人群特征。

4、關注意见领袖：意见领袖起到的议程设置作用不可小觑，他们筛选、过滤甚至加工各类由编辑群体选定的议题，也抓取并放大由网民发现或策划的议题，成为传播趋势中影响热度走势的重要节点，当然，网民的舆论观点不见得完全被意见领袖左右，但是议题本身的议程设置受到明显的影响。

由此可见，通过大数据挖掘的方法，可以将新媒体平台上各类传者、受者参与舆论的轨迹与内容进行全局性的梳理，尤其对于历史数据的回溯与分析，有利于针对进一步利用和发挥新媒体的作用，从而推动传统媒体与新媒体的良性互动，推动传媒产业和网络信息服务的共赢发展。

（作者：上海交通大学媒体与设计学院2013级新闻传播学研究生）

责编：姚少宝