基于传播分析媒体评价技术的研究及应用

邵德奇 李腾飞 王理瑞

（科技日报社技术研发部， 北京100038）

导语

随着互联网的快速发展，媒体信息技术驱动媒体转型，媒体发展已经进入了新媒体时代，新闻传播方式发生了巨大的变革。新媒体时代，新闻传播呈现出传播速度快捷化、传播内容海量化、传播主体多元化、传播形式多样化等特点。[1]新闻传播向大众化、多元化、全球化发展，媒体与公众的互动性不断增强，网络传播已成为最主要的传播渠道。如何快速量化新闻的传播力，如何客观准确了解媒体在多元化渠道的影响力，如何了解专业记者的影响力，如何了解媒体的转型效果，如何了解公众最关注、喜欢的新闻内容等问题，是所有的媒体都特别关注而且亟需解决的。

针对上述问题，本文利用大数据、人工智能等技术手段，紧密结合新媒体时代新闻媒体的评价要求，建立了新闻传播指数系统，通过客观、严谨的传播影响力计算模型，实现对新闻、媒体、记者、区域等多维度对象的自动监测、自动跟踪、自动分析和自动评价。为媒体影响力评估、绩效考核、选题策划等业务提供支撑。

1.新闻传播指数系统组成

为了实现新闻媒体传播的分析和评价，首先要利用监测技术及时发现需要考核的新闻，即信源发现；发现信源后针对信源在考核期内进行全程跟踪，记录并分析信源的传播行为，包括在考核期间的转载、阅读等情况，即信源的跟踪和处理；综合考虑新闻、媒体、记者、区域等多维度的传播影响因素，设计一套新闻传播评价指标体系，建立新闻传播指数计算模型，通过综合运算，计算出考核期内的所有考核对象的传播指数，媒体的综合指数和记者的影响力指数，对新闻、媒体、记者和区域进行综合评价。

新闻传播指数系统由基础设施层、平台层、工具层、软件系统层和应用层组成。如图1所示。其中，基础设施层由服务器、存储、备份、网络、虚拟化、安全设备组成；平台层由操作系统、数据库、应用中间件、开发环境和公共组件组成；工具层由爬虫引擎、搜索引擎、计算引擎和分析引擎组成；软件系统层由信源采集、信源跟踪处理、传播分析组成；应用层由领导驾驶舱、指数查询、记者榜单、区域分析和趋势分析组成。

图1 新闻传播指数系统架构图

新闻传播指数系统具体包括信源采集子系统、信源跟踪处理子系统、传播分析子系统3个子系统。

1.1 信源采集子系统

信源是产生各类信息的实体。常见的信源有文字信源、图像信源、数字信源等等。信息传播过程简单地描述为：信源→信道→信宿。其中，“信源”是信息的发布者，即上载者；“信宿”是信息的接收者，即最终用户；“信道”是信息的传播通道。本系统中信源就是需要进行传播分析的对象。分析对象既可以是新闻，也可以是需要分析评价的媒体或记者。因此，既可以将新闻和发布新闻的媒体视为信源，也可以将上载信息的记者视为信源。信源发现是新闻传播指数系统的重要环节，信源的及时发现对信源的评价十分重要，本系统利用信息检测爬虫技术采用如图2所示的信源采集子系统，实现信源的及时发现。通过对考核对象的信源进行配置，解析新闻标题、正文等信息，就可以及时自动发现信源的更新并自动抓取数据，并将此纳入考核对象，进行传播行为分析。

图2 信源采集子系统流程图

1.2 信源跟踪和处理子系统

信源跟踪和处理是本系统的难点，对发现需要考核的分析对象通过关键特征对比（如文章标题、正文、作者、发布时间等信息）和相似度分析，锁定分析对象，在设定的考核期内进行全程跟踪，记录其传播行为，并将相关信息记录到数据库里。如图3所示。

图3 信源跟踪和处理子系统流程图

系统发现信源后，要对考核对象进行跟踪，及时发现考核对象的传播情况，记录在传播过程的转载情况、阅读情况，以及考核对象自身属性的情况。

信源跟踪和处理子系统包括信源发现子流程、信源跟踪子流程、信源分析子流程、数据统计子流程4个子流程。

1.2.1 信源发现子流程

信源发现子流程通过自动扫描技术及时发现并爬取考核源数据，并将考核对象纳入考核分析数据库。

1.2.2 信源跟踪子流程

系统对发现需要考核的分析对象，在设定的考核期内进行全程跟踪，通过特征提取解析文章标题、正文、作者、发布时间等关键信息，记录其传播行为，并将相关信息存入数据库。在全网进行搜索，通过相似度分析精确跟踪信源传播轨迹。

1.2.3 信源分析子流程

系统对跟踪对象的传播行为进行分析，重点分析考核对象在考核期间的点击和转载等情况，并进行网站点击率和转载率统计。根据PV、UV计算浏览量，根据媒体库设置，统计各级媒体的转载数，并记录转载地址。

1.2.4 数据统计子流程

从文章维度、作者维度、媒体维度和区域维度等多个维度，按照定制算法进行统计。

1.3 传播分析系统

新闻传播分析重点关注新闻谁在看、谁在转等传播问题，而且不同媒体传播转载的影响因子是不同的，为此笔者对新闻传播行为进行分析后，设计了一套评价指标体系，建立了新闻传播指数评价模型，通过综合运算，计算出考核期内的所有考核对象的传播指数、媒体的综合指数和记者的影响力指数等，来对新闻、媒体、记者和区域进行多维度的传播效果评价。

大数据技术为传播效果评价奠定了基础，基于海量传播数据可以科学、客观地构建评价指标体系。本系统在借鉴相关研究经验和理论模型的基础上，结合考核对象的信源数据等获取的可操作性、客观性，探索出了一种客观、科学、标准化的传播力评估指标体系的优化方法，根据数据测试对评价体系不断修正，通过对指标项的修正和权重的调整实现评价结果的不断优化升级。

格雷厄姆 · 威廉姆森指出传播力（communication capacity）是指传播者和受众成功对信息进行编码和解码的能力（Ability），强调“传播能力”[2]，因此在构建评价指标体系时综合考虑了受众因素，从多维度进行评估分析。从指标选取上主要遵循关联性、重要性、全面性、客观性、可操作性五大原则，采用可量化获取数据指标进行评估。其中关联性主要衡量评估指标与传播力之间的相关性，也即相关指标是否会影响传播力，基于关联性原则剔除不相干指标；重要性主要衡量指标对传播力的影响作用程度，基于重要性原则剔除相关但影响作用甚微的指标因子（如用户评论量，因是人工进行筛选后发布，虽然与影响力有一定关联但是不具备重要性，在此不纳入指标体系）；全面性主要衡量评估指标因子的丰富程度，尽可能保证在可操作的基础上从最多视角进行传播力评估；客观性是指评估因子不受主观判断影响，均为客观数据，设置该项原则主要是考虑到对大规模样本评估过程中的可操作性和评估结果的客观科学性。

同时新闻传播指数评价模型基于开放性、专业性和权威性的原则，力求做到“科学、合理、客观、公正”，并通过动态迭代和优化来不断提升模型的权威性和专业性。[3]评价模型有“四全”：一是稿件考核增加了全网传播力这一重要考核指针；二是实现了全形态生产要素的考核，包括文字、图片、视频、音频等；三是实现了全体生产人员的考核，不仅包括媒体内部采编人员的评价考核，还包含对外部记者，如记者站、通讯员的评价；四是可自定义媒体级别和类型，综合考虑新闻、媒体和记者的影响力，自主定义指标权重，实现了全维度生产要素考核。

不同等级媒体根据媒体的影响力和重要性不同来划分。如一级媒体为影响力较大的中央主流媒体，占比b1%；二级媒体为地方、专业各领域媒体，占比b2%；以此类推。具体的媒体等级数、各级媒体的数量、具体媒体名称和占比情况可依据各媒体单位的实际情况自定义设置。判断矩阵的归一化权重向量采用几何平均法计算。[4]

2.新闻传播指数系统的应用

新闻传播指数系统已经在科技日报社得到了应用，改变了过去人工评价的主观性，大大提高了新闻评价的工作效率和客观性，减少人为主观性，降低了评价成本，取得了科技日报社的高度认可，并正式作为科技日报社的新闻评价标准和绩效考核依据。同时，通过传播指数进行数据分析，为新闻选题策划提供了决策依据，具备较高实用价值。

一是能够实现对新闻、记者、媒体和区域多维度的客观评价。以用户需求为导向，依据数据分析，可以实现全自动的新闻跟踪和分析，并形成传播指数。构建智能化传播影响力评价体系，对分析对象自动发现、自动跟踪、自动计算指数、自动生成评价图表报告，整个评价过程不需要人工干预。如图4所示为区域传播指数统计图表。

图4 区域传播指数统计图表

二是从宏观角度对媒体的传播力综合分析。综合分析媒体的传播情况，形成媒体综合传播指数，为媒体发展提供参考。如图5所示为一定时间内媒体传播指数的趋势走向图表。

图5 传播指数趋势图表

三是对每位记者发布的每篇文章进行传播力分析，可以作为KPI考核的重要参考。为每位记者建立独立的发稿及评价库。

四是聚焦每条新闻针对内容进行分析，跟进新闻稿件的传播路径、传播效果等指标情况，挖掘用户最关注的主题、阅读偏好，进而为新闻选题策划提供决策依据。

系统已经应用在科技日报社、工人日报社等媒体的实际评价中，已经成为新闻稿绩效评价的重要依据，并能为选题策划提供决策支持。针对不同媒体只需要修改参数就可使用，在媒体行业中具有示范和推广价值。