縣級融媒體中心輿情傳播效果評價探究

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摘要：縣級融媒體中心是執(zhí)行中央推動傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合發(fā)展的主體，而針對縣級融媒體中心乃至傳統(tǒng)媒體傳播效果的評估體系一直是學(xué)界和業(yè)界攻關(guān)的重要課題。本文研究梳理了縣級融媒體中心傳播效果體系構(gòu)建的現(xiàn)狀，綜合考察指標(biāo)體系、數(shù)據(jù)獲取、主客觀賦權(quán)等因素，建構(gòu)了三級梯度的指標(biāo)評價體系，并在主觀賦權(quán)的層次分析法和客觀賦權(quán)的熵值法基礎(chǔ)上二次加權(quán)，最終形成一級指標(biāo)傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力的權(quán)重，各指標(biāo)與權(quán)重相乘，得出最終的傳播效果評價。

關(guān)鍵詞：縣級融媒體中心三級梯度指標(biāo)體系傳播效果主客觀二次加權(quán)

1引言

輿情傳播效果的傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力“四力”建設(shè)既是縣級融媒體中心必須肩負(fù)起的時代使命，也是其在與各類型新媒體的競爭中獲得新生的必經(jīng)之路。各地縣級融媒體中心建設(shè)過程中必然要向互聯(lián)網(wǎng)主陣地匯集、向移動端傾斜，因此，及時構(gòu)建對基層媒體單位傳播力、引導(dǎo)力、影響力、公信力傳播效果的綜合評價，能更加高效地推動傳統(tǒng)主流媒體向新型主流媒體的智能化轉(zhuǎn)型。

2研究現(xiàn)狀

縣級融媒體中心是傳統(tǒng)媒體和新興媒體融合發(fā)展的產(chǎn)物，對于傳統(tǒng)媒體跨屏或融媒體傳播效果的評估，已有不少學(xué)者和業(yè)內(nèi)人士進(jìn)行過研究。例如，央視市場研究公司（CTR）的媒體融合效果評估體系將評估重點聚焦傳統(tǒng)媒體的新媒體布局，致力于解決各家機構(gòu)新媒體產(chǎn)品的互聯(lián)網(wǎng)傳播效果測量問題。官微、官方公眾號、自有APP、官網(wǎng)和第三方平臺傳播力為五大一級指標(biāo)；粉絲規(guī)模、活躍粉絲規(guī)模、關(guān)注規(guī)模、總閱讀量、下載量、用戶總數(shù)、訪客規(guī)模、總訪客數(shù)、訂閱量、活躍粉絲總量等十個為二級指標(biāo)，通過兩級指標(biāo)評估策略，經(jīng)過專家評測，結(jié)合CTR專業(yè)媒介經(jīng)驗，參考受眾調(diào)查結(jié)果，最終確定了五大指標(biāo)權(quán)重。劉燕南、張雪靜對內(nèi)容力、傳播力、互動力拓寬了指標(biāo)深度，構(gòu)建了三級指標(biāo)評估體系，同時采用德爾菲法和層次分析法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重處理。這樣處理旨在改變以往拍腦袋賦權(quán)的做法。張宇、任福兵基于AHP-熵權(quán)法的智庫網(wǎng)絡(luò)傳播力評價研究，構(gòu)建了智庫網(wǎng)絡(luò)傳播力層次結(jié)構(gòu)圖，并以民間智庫為例，采用AHP-熵權(quán)法的指標(biāo)權(quán)重計算進(jìn)行實證研究，得出我國民間智庫網(wǎng)絡(luò)傳播力強弱與其綜合影響力基本上呈現(xiàn)正相關(guān)，并且網(wǎng)絡(luò)傳播存在被動建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)傳播力不均衡的情況。以上研究或重視大數(shù)據(jù)抓取和指標(biāo)體系的構(gòu)建，或重視量化客觀評估模型，本文則是選擇對輿情傳播效果指標(biāo)體系進(jìn)行深度挖掘，并采用主客觀二次加權(quán)量化權(quán)重，致力于客觀評價縣級融媒體中心的“四力”指數(shù)，同時，也可以對相關(guān)作品提供客觀的績效考核依據(jù)。

3三級梯度指標(biāo)體系構(gòu)建

3.1一級指標(biāo)

從黨的十九大到中央政治局集體學(xué)習(xí)，新聞輿論的傳播力（x1）、引導(dǎo)力（x2）、影響力（x3）、公信力（x4）被多次提及，其重要性不言而喻，用“四力”指數(shù)一級指標(biāo)形成的綜合指數(shù)對縣級融媒體中心傳播效果進(jìn)行評價符合客觀實際和社會效益所需。

3.2二級指標(biāo)

3.2.1傳播力指數(shù)。歸根到底來自傳播內(nèi)容，評價傳播力不能忽視傳播的力度和廣度，因此本文以發(fā)稿指數(shù)（x11）、轉(zhuǎn)載指數(shù)（x12）進(jìn)行傳播力評價。3.2.2引導(dǎo)力指數(shù)。在對公眾輿論進(jìn)行引領(lǐng)的過程中體現(xiàn)出來，本文以閱讀指數(shù)（x21）、評論指數(shù)（x22）、點贊指數(shù)（x23）來衡量。3.2.3影響力指數(shù)。輿論的影響有正面、負(fù)面之別，本文中其以情緒指數(shù)（x31）和詞云指數(shù)（x32）構(gòu)成。3.2.4公信力指數(shù)。指公眾對輿論報道的信任度，本文中其以質(zhì)疑指數(shù)（x41）和重要公信媒體指數(shù)（x42）構(gòu)成。

3.3三級指標(biāo)

3.3.1發(fā)稿指數(shù)。通過發(fā)布量（x111）、發(fā)布頻次（x112）、平均篇幅（x113）進(jìn)行考核。3.3.2轉(zhuǎn)載指數(shù)。通過新聞網(wǎng)站（x121）、論壇（x122）、微博（x123）、微信（x124）轉(zhuǎn)載量進(jìn)行考核。3.3.3閱讀指數(shù)。通過日均閱讀數(shù)（x211）、單篇平均閱讀數(shù)（x212）、最大單篇閱讀數(shù)（x213）、閱讀總數(shù)（x214）進(jìn)行考核。3.3.4評論指數(shù)。通過日均評論數(shù)（x221）、單篇平均評論數(shù)（x222）、最大單篇評論數(shù)（x223）、評論總數(shù)（x224）進(jìn)行考核。3.3.5點贊指數(shù)。通過日均點贊數(shù)（x231）、單篇平均點贊數(shù)（x232）、最大單篇點贊數(shù)（x233）、點贊總數(shù)（x234）進(jìn)行考核。3.3.6情緒指數(shù)。通過日均正面評論數(shù)（x311）、日均中性評論數(shù)（x312）、日均反面評論數(shù)（x313）進(jìn)行考核。3.3.7詞云指數(shù)通過日均正面關(guān)鍵詞詞云數(shù)（x321）、日均中性關(guān)鍵詞詞云數(shù)（x322）、日均反面關(guān)鍵詞詞云數(shù)（x323）進(jìn)行考核。3.3.8質(zhì)疑指數(shù)。通過日均懷疑評論數(shù)（x411）和懷疑評論數(shù)占總評論數(shù)比例（x412）進(jìn)行考核。3.3.9重要公信媒體指數(shù)。通過央媒參與轉(zhuǎn)載數(shù)（x421）和省級媒體參與轉(zhuǎn)載數(shù)（x422）進(jìn)行考核。

3.4數(shù)據(jù)采集和處理

通過互聯(lián)網(wǎng)爬蟲技術(shù)對全網(wǎng)數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，可采集APP、微博、微信、論壇貼吧、電子報等全網(wǎng)數(shù)據(jù)。同時，還支持用戶自有數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換和導(dǎo)入，通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、脫敏、加載以及開發(fā)接口等，形成具有強采集能力的采集支持平臺。數(shù)據(jù)處理層包括對數(shù)據(jù)的清洗、對數(shù)據(jù)過濾機制的制定、數(shù)據(jù)URL去重處理、數(shù)據(jù)高效降噪處理以及其他清洗處理配置。

4指標(biāo)權(quán)重計算

4.1主觀賦權(quán)法

層次分析法（AHP）可以將一個復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個系統(tǒng)，將目標(biāo)分解為多個目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序（權(quán)數(shù)）和總排序。具體到本文來看，三級梯度指標(biāo)體系首先要計算出一級指標(biāo)對綜合指數(shù)（總目標(biāo)）相對重要性的權(quán)值，并依次計算二級指標(biāo)對一級指標(biāo)、三級指標(biāo)對二級指標(biāo)各因素的層次單排序，限于篇幅，本文僅介紹層次分析法簡要過程。首先，建立一級指標(biāo)體系單層結(jié)構(gòu)模型，通過專家打分，構(gòu)建第一層判斷矩陣。判斷矩陣的標(biāo)度方法采用Santy的1~9標(biāo)度方法給出，如表1所示，計算矩陣特征值和特征向量，并引入一致性指標(biāo)（簡稱CI）和隨機一致性指標(biāo)（簡稱RI）進(jìn)行一致性檢驗，將通過檢驗的特征向量歸一化作為權(quán)向量，記為w1，w2，w3，w4。其次，按照上述步驟，依次計算通過一致性檢驗的二級指標(biāo)權(quán)向量，記為w11，w12，w21，w22，w23，w31，w32，w41，w42，第二層對目標(biāo)的權(quán)值如圖1中的公式（1）所示。其中，i代表第i個一級目標(biāo)，j代表某個二級指標(biāo)中第j個二級指標(biāo)，m為對應(yīng)的二級指標(biāo)總數(shù)量。同樣計算第三層指標(biāo)通過第二層指標(biāo)傳遞到目標(biāo)的權(quán)值，具體如圖1中的公式（2）所示。其中，i代表一級指標(biāo)體系第i個指標(biāo)，j代表二級指標(biāo)體系中第j個二級指標(biāo)，m為對應(yīng)的二級指標(biāo)總數(shù)量，k代表三級指標(biāo)體系中第k個三級指標(biāo)，l為對應(yīng)的三級指標(biāo)總數(shù)量。利用層次分析法得到的輿情傳播效果指數(shù)S如圖1中的公式（3）所示。

4.2客觀賦權(quán)法

熵值法是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重，其可完全跟指標(biāo)掛鉤，從指標(biāo)計算權(quán)重，基本不涵蓋主觀因素。一般來說，若某個指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所能起到的作用也越大，其權(quán)重也就越大。相反，某個指標(biāo)的信息熵越大，表明指標(biāo)值的變異程度越小，提供的信息量也越少，在綜合評價中所起到的作用也越小，其權(quán)重也就越小。直接選取第三級指標(biāo)體系，因為表1判斷矩陣的標(biāo)度方法標(biāo)度含義1表示兩個指標(biāo)相比，同等重要3表示兩個指標(biāo)相比，一個因素比另一個因素稍微重要5表示兩個指標(biāo)相比，一個因素比另一個因素明顯重要7表示兩個指標(biāo)相比，一個因素比另一個因素強烈重要9表示兩個指標(biāo)相比，一個因素比另一個因素極端重要2、4、6、8上述兩相鄰判斷的中間值各指標(biāo)計量單位不一，所以先進(jìn)行如圖1中的公式（4）所示的標(biāo)準(zhǔn)化處理。為便于后續(xù)計算，將得到標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值依舊記為xijk，如圖1中的公式（5）所示。計算第一級指標(biāo)體系對應(yīng)的第三級指標(biāo)占該指標(biāo)的比值，如圖1中的公式（6）所示。計算第i項指標(biāo)的熵值，如圖1中的公式（7）所示。計算信息熵冗余度，如圖1中的公式（8）所示。計算第一級指標(biāo)的權(quán)重，如圖1中的公式（9）所示。利用熵值法得到的輿情傳播效果指數(shù)S如圖1中的公式（10）所示。

4.3組合權(quán)重法

主觀賦權(quán)法（AHP）在根據(jù)決策者意圖確定權(quán)重方面比客觀賦權(quán)法（熵值法）具有更大的優(yōu)勢，其客觀性相對較差，主觀性相對較強；采用客觀賦權(quán)法盡管有著客觀優(yōu)勢，但是不能反映出參與決策者對不同指標(biāo)的重視程度，并且客觀賦值法計算得到的權(quán)重會存在與實際情況相反的結(jié)果。針對主客觀賦權(quán)方法的優(yōu)缺點，我們采用主觀賦權(quán)法（AHP）和客觀賦權(quán)法（熵值法）相結(jié)合的組合賦權(quán)方法，以彌補單一賦權(quán)帶來的不足。將兩種賦權(quán)方法相結(jié)合的加權(quán)方法稱為組合賦權(quán)法，我們將其用在縣級融媒體中心微信公眾號上進(jìn)行輿情傳播效果綜合指數(shù)計算，前十名如表2所示。用兩種方法計算得到第一級指標(biāo)的權(quán)重，分別記為，。利用組合權(quán)重法得到的輿情傳播效果指數(shù)S如圖1中的公式（11）所示。

5創(chuàng)新與意義

與以往采用單一指標(biāo)體系或單一權(quán)重衡量計算輿情傳播效果指數(shù)不同，本研究通過構(gòu)建三級指標(biāo)體系量化評估縣級融媒體中心輿情傳播效果，采用主客觀賦權(quán)后二次加權(quán)法構(gòu)建組合權(quán)重計算得到輿情傳播效果的綜合指數(shù)。指標(biāo)體系的豐富以及計算得到的影響力、傳播力、引導(dǎo)力和公信力“四力”指數(shù)對縣級融媒體中心輿情傳播效果具有指導(dǎo)意義，有助于縣級融媒體中心針對自身不足分項查漏補缺。另外，雙重加權(quán)計算得出的綜合指數(shù)可以從整體評價縣級融媒體中心及其相關(guān)作品的傳播情況，并根據(jù)計算結(jié)果進(jìn)行排序。對于主流媒體來說，新聞輿論的“四力”建設(shè)既是他們必須肩負(fù)起的時代使命，也是其在與各類型新媒體的競爭中獲得新生的必經(jīng)之路，而本項目獨創(chuàng)的“四力”指數(shù)綜合評價，可以定量對各縣級融媒體中心的傳播力進(jìn)行分析，為縣域融媒體中心績效考核提供依據(jù)，進(jìn)而智能化推動傳統(tǒng)主流媒體向新型主流媒體的轉(zhuǎn)型。

作者:宋峰 翟應(yīng)斌 單位:安徽皖云傳媒科技股份有限公司