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突发性社会新闻微博转发行为影响因素研究

2022-02-08◎陈

传播力研究 2022年34期
关键词:突发性社交内容

◎陈 超

(上海交通大学媒体与传播学院,上海 200240)

当前,社会新闻是媒体争夺的焦点,而突发性事件与灾难性事件在社会新闻中最为引人关注[1]。这类事件往往更容易引起社会恐慌,也更容易导致舆情的快速传播和发展,因此也要求有更强的时效性。随着移动互联网技术和在线社交网络的发展,社交媒体成为人们获得、分享和传播观点的重要平台。越来越多的突发性社会新闻首先经由在线社交媒体曝光,并引起舆论的高度关注,传统媒体在时效性方面相对处于劣势地位。

微博的传播以人为中心,能够通过用户关系以及转发行为在短时间内实现信息的快速裂变式传播,并引起极大影响和关注[2],微博成为整个社会话语场域的“话语旋涡”,扮演着话语策源地、信息桥和主导者等多重角色[3],已经成为突发性社会新闻传播和舆情发展的主战场。

新媒体平台传播效果的测量可以通过阅读量、评论数、点赞数、转发数等指标进行评价。然而,微博“粉丝路径”和“转发路径”的传播方式既不是传统媒体的线性传播,也不是网络媒体的网络传播,其传播速度和传播广度远远高于之前任何一种媒介产品,转发行为可以反映信息传播的广度。因此,本研究试图探讨突发性社会新闻在微博的传播机制以及网民转发行为的影响因素。

一、文献综述与假设

目前,传播学领域的研究大致可以划分为以下三种:对过去一段时间段内传播现象的历时分析、对现实传播现象的描述与发现,以及对未来传播现象或行为的预测。关于微博、Twitter等社交媒体转发行为影响因素的研究,作为后两种研究方向的重要内容,已经有国内外诸多学者进行了探讨。

针对国外社交媒体转发行为影响因素的研究以Twitter为主,关于国内社交媒体转发行为的影响因素研究主要围绕新浪微博开展。在影响转发行为的微博内容方面,Suh等[4]以Twitter为研究对象,分析了影响转发的各种因素,结果表明,Twitter内容中是否含有URL和 hashtag 标签对转发行为产生较大影响。Stieglitz等[5]发现,Twitter内容的情感与其被转发情况存在相关性,包含情感信息的微博比与不带情感倾向的微博更容易得到转发。

在影响转发的用户属性方面,曹玖新等[6]对各种可能影响用户转发行为的因素进行统计分析,综合用户属性特征、微博内容特征和社交关系特征,预测用户对给定微博的转发行为。唐晓波等[7]基于微博内容与用户的个人兴趣建立了微博转发预测模型,针对用户行为特征、用户交互特征、微博特征、用户兴趣特征和情感差异特征,运用 SVM 实现微博转发预测。

可见,相关研究已经从被转发者的个人属性、被转发的微博内容特征以及转发者个人的用户兴趣方面进行了相对详细的探讨,并提出了相对准确的微博转发行为预测模型。但是依旧存在不足:

首先,从方法来看,这些研究是从整个社交媒体平台中随机抽取,或者仅对具有较高转发量的微博内容进行研究,而没有考虑不同类别的信息可能对研究结果造成的影响。有学者指出,新闻信息所引发的负面情绪越强烈,就越可能被转发,但在非新闻信息中,人们反而更愿意转发具有正面积极色彩的信息[8]。

因此,对微博信息或者新闻题材的转发行为进行分类研究似乎更为合理,本研究即针对突发性社会新闻的传播机制和转发行为展开。据此,提出如下假设:

H1.微博的转发量在信源可信度方面存在显著差异。

H1a.经过认证的用户比无认证用户转发量更高。

H1b.当事人用户的微博转发量高于其他类型用户。

H2.微博的转发量在内容方面存在显著差异。

H2a.当事人原博转发量高于其他类型内容的转发量。

H2b.包含类似事件的微博转发量高于不包含类似事件的微博转发量。

H2c.包含图片或视频的微博比仅有文字的微博转发量更高。

图 1 突发性社会新闻转发行为模型

二、研究模型

本研究本质上属于传播效果研究。最经典的拉斯韦尔5W传播模式认为,信息传播是由传播者经由渠道向受众传播内容并产生影响的过程,虽后续学者陆续提出不同的传播模型(如双向哑铃传播模型),但都离不开这几个关键要素。由于微博接口限制,本研究无法爬取转发者个人信息,因此将针对信源、内容对转发行为的影响进行分析。研究模型如下。

三、案例选取

本研究以2021年5月底发生的南京新街口事件作为样本,来探究类似社会新闻的传播机制以及影响网民转发的因素。选取本事件的原因如下:首先,该事件为新近发生,更能体现突发性社会新闻事件在当前社交媒体上传播的规律。其次,该事件一经曝出,便在新浪微博迅速传播,搜索热度飙升,说明其引起的关注度较高,便于为研究提供更多的微博内容采集样本。

南京新街口事件始末如下:2021年5月29日晚,南京市秦淮区金銮巷,一男子驾车撞人并持刀捅人。现场群众积极报警或上前拦阻却被捅伤。随后,“南京新街口”这一话题冲上新浪微博热搜。2021年5月30日凌晨,南京市公安局发布警方通报,称犯罪嫌疑人已被抓获,因感情纠纷行凶,伤员已送往医院。随后,“南京遭碾压女子离婚后仍被嫌犯要钱”登上热搜,行凶原因引发热议。2021年5月30日中午,南京见义勇为胖哥已完成手术并转至ICU治疗,市民到医院送鲜花和食物。2021年6月2日,南京胖哥等10人被认定见义勇为。2021年7月27日,南京胖哥出院。

四、研究方法

研究方法包括数据采集、数据整理与数据分析三方面。

(一)数据采集

编写python代码,通过新浪微博API(Application Programming Interface)接口进行数据抓取。为了保证研究的可行性,本研究将以“南京新街口伤人”和“南京胖哥”为关键词,在新浪微博爬取相关内容及用户特征,起止时间为2021年5月29日21点至7月31日。具体采集指标如下:原创帖与转发贴的生成时间、用户ID、用户昵称、用户粉丝数、微博内容、微博被转发次数。

(二)数据整理

由于微博爬取数据庞大,考虑到数据整理的可操作性,从中随机抽取1058条数据进行清理,去掉数据中的无关内容、重复爬取的来自同一用户的相同内容,保留888条样本,并对保留的微博内容进行编码。

(三)数据分析

首先,使用SPSS软件对话题参与者的验证类型、粉丝数量以及发博内容进行描述性分析;其次,对以上各指标与转发数量的关系进行相关分析与多元阶层回归分析。

五、研究结果

(一)发博用户与微博内容的构成

1.发博用户的构成

从关注数量来看,参与南京新街口事件讨论的发博用户中,绝大多数(77.0%)用户关注数量在1 000及以下,21.5%的用户关注数量在1 001—10 000,其余1.5%的用户关注数量达到了10 000以上。从粉丝量来看,约有1/3(34.2%)用户的粉丝数量在10 000及以下,21.8%的用户粉丝数量在10 001—100 000,其余44%的用户粉丝数量则达到了10万以上。从认证情况来看,近四成(36.6%)的用户没有进行认证,其余63.4%的用户则进行了不同类型的认证。

2.微博内容的构成

从内容类型来看,采集的微博样本中,有54.3%的内容为事实陈述,45.2%的内容为观点表达,0.5%的内容为当事人原博。从内容构成来看,7.1%的微博提到了类似的恶性社会案件。从素材类型来看,大多数微博(60.1%)仅有文字,其余39.9%微博内容包含图片或者视频。

3.微博转发数量

绝大多数(72%)微博转发量为0,20.6%微博转发量在1—10之间,5.7%微博被转发11—1000次,还有少量(5.7%)微博转发量在101及以上。

(二)发博用户与微博内容在转发量方面的群组差异分析

通过基于用户是否认证、内容是否包含相似事件、内容是否包含图片或视频的独立T检验,发现转发量在用户是否认证、内容是否包含图片或视频上存在显著差异,在内容是否包含相似事件方面不存在显著差异(见表1)。具体而言,经认证的用户的博文转发量显著高于未经认证的用户,包含图片或视频的微博比仅有文字的微博得到更多转发。

通过用户认证类型与转发量的单因素ANOVA检验,发现当事人(在本研究中为南京胖哥邱绍春,下文简称为当事人)的微博转发量与其他认证类型均存在显著差异。具体而言,来自“南京胖哥QSC”的微博转发量远高于其他认证类型的用户。

通过微博内容类型与转发量的单因素ANOVA检验,发现转发量在不同内容类型方面存在显著差异。具体来说,当事人原博转发量更高,事实性内容转发量其次,带有观点的内容转发量最低(见表2)。

表 1 不同群组在转发量方面的独立T检验结果

备注:*p<.05 **p<.01 ***p<.001。

表2 不同群组在转发量方面的ANOVA分析结果

至此,H1、H2a、H2c成立,H2b不成立。

六、结语

本研究针对发博用户的可信度、微博的内容特征对微博转发量的影响进行了探讨。结果表明,经过认证的用户比无认证用户转发量更高。当事人用户的微博转发量高于其他类型用户,当事人原博转发量高于其他类型内容的转发量,包含图片或视频的微博比仅有文字的微博转发量更高,但内容中是否提及类似案件对转发量没有显著影响。

本研究的结论表明,在用户获得更多表达权的社交媒体上,事件当事人的影响力可能高于以往传统的意见领袖、传统媒体甚至政府部门,人人都可能成为下一个传播中心,这或许对未来研究传播路径具有抛砖引玉的作用。

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