影響文旅政務(wù)微博傳播效果因素的實證探究

江美蓮?鄧艷昕?王玉琦

【摘要】? 了解“?；韬睢蔽⒉┰谛畔鞑ミ^程中的影響因素，才能有效提升海昏文化的傳播效果。文章以“?；韬睢蔽⒉?年內(nèi)發(fā)布的6030條微博為統(tǒng)計樣本，從中選取轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量、評論量排名前100的博文和排名倒數(shù)100的博文分別進行實證分析，構(gòu)建信息內(nèi)容、信息發(fā)布時間和信息表現(xiàn)形式對傳播效果的回歸模型，并提出通過增加原創(chuàng)微博數(shù)量，深度挖掘?；栉幕?，豐富信息發(fā)布形式，加強與用戶互動等對策，以提升“海昏侯”微博運行效果。

【關(guān)? 鍵? 詞】文旅政務(wù)微博;傳播效果;實證分析;“?；韬睢蔽⒉?/p>

【作者單位】江美蓮，江西農(nóng)業(yè)大學(xué)南昌商學(xué)院;鄧艷昕，贛南師范大學(xué);王玉琦，江西財經(jīng)大學(xué)。

【基金項目】江西省高校人文社會科學(xué)研究2019年度項目“海昏文化微博傳播效果的影響因素及實證分析——以南昌漢代?；韬顕z址管理局官方微博為例”（XW19204）。

【中圖分類號】G206 【文獻標(biāo)識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2021.08.023

政務(wù)微博具有較強的即時性、交互性，且傳播范圍廣，已經(jīng)成為政府向公眾及時發(fā)布信息的重要平臺。人民網(wǎng)輿情頻道發(fā)布的《2020年上半年度政務(wù)微博影響力報告》以傳播力、服務(wù)力、互動力和認(rèn)同度作為微博影響力指數(shù)評比標(biāo)準(zhǔn)，其中，“河北省文化和旅游廳”政務(wù)指數(shù)微博影響力為79.23，“故宮博物院”政務(wù)指數(shù)微博影響力為74.67，“?；韬睢钡恼?wù)指數(shù)微博影響力為39.65，這意味著“?；韬睢闭?wù)微博影響力依然有很大的上升空間。

厘清“?；韬睢闭?wù)微博傳播效果的影響因素，分析“?；韬睢蔽⒉┐嬖诘膯栴}，尋找“?；韬睢蔽⒉﹤鞑バЧ膬?yōu)化路徑，有助于提升“海昏侯”政務(wù)微博的傳播效果和傳播影響力，提高用戶對?；韬顕z址公園和?；栉幕恼J(rèn)知度，進而提升南昌的城市形象，繁榮江西省文旅市場，推動江西省文化經(jīng)濟的進一步發(fā)展。

一、“?；韬睢蔽⒉┑倪\行狀況分析

“?；韬睢蔽⒉┯?016年9月1日在新浪微博正式上線，主要圍繞海昏侯、海昏侯墓及其出土文物、南昌漢代?；韬顕z址公園建設(shè)與開發(fā)等主題進行宣傳。截至2021年4月15日24時，“?；韬睢蔽⒉┓劢z數(shù)達(dá)1369096個，關(guān)注數(shù)506個，總微博數(shù)7250條。

為考察“?；韬睢蔽⒉┑倪\營狀況，本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件采集其2016年9月24日至2020年9月24日4年內(nèi)發(fā)布的6030條微博為樣本，研究其微博發(fā)布數(shù)量、互動次數(shù)、發(fā)布時段、信息來源和傳播效果等方面的運營狀況[1]。

1.微博發(fā)布數(shù)量不多

樣本期間，“海昏侯”微博日均發(fā)布4條，月均發(fā)布126條，年均發(fā)布1508條，平均每天發(fā)布微博4條，發(fā)布數(shù)量不多。

2.微博互動次數(shù)不高

樣本統(tǒng)計期間，“?；韬睢蔽⒉┥暇W(wǎng)民與微博的互動頻率呈現(xiàn)逐年上升趨勢，但4年來的總互動次數(shù)并不高，只有488315次。

3.微博信息發(fā)布時段“朝九晚五”

“海昏侯”微博信息發(fā)布時段存在“朝九晚五”的特點，非工作日的發(fā)博數(shù)量遠(yuǎn)小于工作日的微博發(fā)布數(shù)量，不及其三分之一。

4.微博信息來源多為非原創(chuàng)

在6030條樣本中，“?；韬睢蔽⒉┬畔⒃瓌?chuàng)內(nèi)容只占到34.1%，且非原創(chuàng)內(nèi)容占主要部分。

5.微博傳播效果不佳

截至采集時間，“?；韬睢蔽⒉?年來的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)平均值為38.89次，最大值為 8612次; 評論數(shù)的平均值為 12.43 次，最大值為 954次;點贊數(shù)平均值為39.67次，最大值為 2910次。整體來看，“海昏侯”微博的用戶好感度較低，互動價值不高，傳播效果不佳。

二、研究設(shè)計

1.數(shù)據(jù)來源

本文采取非隨機抽樣的方式，以“海昏侯”微博4年內(nèi)發(fā)布的6030條微博為統(tǒng)計樣本，從中選取轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量、評論量排名前100的博文和排名倒數(shù)100的博文分別進行內(nèi)容分析。

2.變量說明

（1）因變量。人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室將外宣類政務(wù)微博的閱讀量、點贊量、評論量和轉(zhuǎn)發(fā)量作為衡量傳播效果的標(biāo)準(zhǔn)，本文將轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量和評論量作為衡量微博傳播效果的標(biāo)準(zhǔn)，對各種內(nèi)容類型的傳播效果進行分析和鑒定。

（2）自變量。根據(jù)以往研究和對“?；韬睢蔽⒉┑奶卣鞣治觯P者認(rèn)為，微博信息內(nèi)容、信息發(fā)布時間和信息表現(xiàn)形式會對微博傳播效果產(chǎn)生影響，因此將這些因素設(shè)定為自變量。其中，與微博信息內(nèi)容有關(guān)的影響因素包括信息內(nèi)容類型、信息內(nèi)容長度、信息來源，與信息發(fā)布時間有關(guān)的影響因素包括信息具體發(fā)布時段，與信息表現(xiàn)形式有關(guān)的影響因素包括是否有@和鏈接、是否有話題、是否添加圖片或視頻[2]。

3. 研究假設(shè)

本文使用SPSS17.0軟件對影響轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量和評論量排名前100的相關(guān)變量進行線性回歸分析和多項logistic回歸分析，挑選出與點贊量、評論量和轉(zhuǎn)發(fā)量有顯著相關(guān)關(guān)系的變量納入模型中[3]，并基于此提出以下假設(shè)。

（1）微博信息的內(nèi)容類型能夠迎合不同用戶的需求，從而影響用戶的點擊行為，由此提出假設(shè)H1：不同的信息內(nèi)容類型會影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（2）微博信息內(nèi)容的容量、長短反映了微博在內(nèi)容上的豐富程度，由于受網(wǎng)絡(luò)淺閱讀的影響，微博字?jǐn)?shù)越多反而越不利于用戶的閱讀，由此提出H2：信息內(nèi)容長度會反向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（3）從信息來源的角度看，微博信息可分為原創(chuàng)和非原創(chuàng)兩大類，由此提出假設(shè)H3：信息來源會正向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（4）用戶一般傾向于在非上班時間段瀏覽微博信息，由此提出H4：不同的信息發(fā)布時段會影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（5）文旅政務(wù)微博信息內(nèi)容具有話題可以增強用戶的互動性，由此提出假設(shè)H5：添加微博話題會正向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（6）原文添加@和鏈接有助于用戶對原文信息的內(nèi)容閱讀的深度和廣度，由此提出假設(shè)H6：原文添加@和鏈接會正向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（7）圖片的添加可使微博信息呈現(xiàn)形式更加豐富多元，由此提出假設(shè)H7：添加圖片會正向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

（8）視頻的添加可使微博信息呈現(xiàn)形式更加豐富多元，由此提出假設(shè)H8：添加視頻會正向影響轉(zhuǎn)發(fā)、點贊和評論行為。

三、傳播效果影響因素實證分析

由表1模型一可知，在微博信息內(nèi)容類型中，相比媒體關(guān)注與新聞報道、轉(zhuǎn)發(fā)其他微博和?；韬顕z址公園相關(guān)內(nèi)容這三種類型對轉(zhuǎn)發(fā)量有顯著影響，評論其他微博、文化知識解答與分享、與用戶互動和轉(zhuǎn)發(fā)量沒有顯著相關(guān)。用戶對?；栉幕?、?；栉奈锖秃；韬钸z址公園相關(guān)的內(nèi)容比較感興趣，更傾向于轉(zhuǎn)發(fā)，是否原創(chuàng)、是否有話題、是否添加圖片對轉(zhuǎn)發(fā)量有顯著影響。從標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)可知，對轉(zhuǎn)發(fā)量影響最大的變量為是否原創(chuàng)（-.314），其次為是否有話題（-.308），再次為是否添加圖片（-.246），而信息內(nèi)容長度、信息發(fā)布時段、是否有@和鏈接和是否添加視頻與轉(zhuǎn)發(fā)量沒有顯著相關(guān)。由于微博碎片化的傳播方式以及受網(wǎng)絡(luò)淺閱讀的影響，附加專有鏈接的形式適合在電腦上進行深度閱讀，但在微博用戶中接受度不高。因此，文旅政務(wù)微博轉(zhuǎn)發(fā)量的多少并不取決于原文是否添加鏈接或視頻。

由表1模型二可知，在微博信息內(nèi)容類型中，相比媒體關(guān)注與新聞報道，轉(zhuǎn)發(fā)其他微博、?；韬顕z址公園相關(guān)內(nèi)容、與用戶互動這三種類型和點贊量有顯著影響，而評論其他微博、文化知識解答與點贊量沒有顯著相關(guān)。從標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)可知，對點贊量影響最大的變量為與用戶互動（-.015），其次為海昏侯國遺址公園相關(guān)內(nèi)容（-.012），再次為轉(zhuǎn)發(fā)其他微博（-.011）。是否原創(chuàng)和是否有話題對點贊量有顯著正向影響。從標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)可知，對點贊量影響最大的變量為是否原創(chuàng)（.301），其次為是否有話題（.229），而信息內(nèi)容長度、信息發(fā)布時段、是否有@和鏈接、是否添加圖片、是否添加視頻與點贊量沒有顯著相關(guān)。

由表1模型三可知，在微博信息內(nèi)容類型中，相比媒體關(guān)注與新聞報道與用戶互動對評論量有顯著影響，轉(zhuǎn)發(fā)其他微博、?；韬顕z址公園相關(guān)內(nèi)容、評論其他微博、文化知識解答與評論量沒有顯著相關(guān)。從標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)可知，與用戶互動和評論量的影響系數(shù)為正相關(guān)（.061），其中與?；栉幕嘘P(guān)的免費門票領(lǐng)取互動、其他文旅活動的免費門票領(lǐng)取互動及與解答用戶問題的互動比較受歡迎，用戶評論量很高，是否原創(chuàng)、是否有話題、是否添加圖片對轉(zhuǎn)發(fā)量有顯著正向影響。從標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)可知，對評論量影響最大的變量為是否原創(chuàng)（.346），其次為否添加圖片（.243），再次為是否有話題（.224），而信息內(nèi)容長度、信息發(fā)布時段、是否有@和鏈接、是否添加視頻與評論量沒有顯著相關(guān)。

四、結(jié)論與建議

根據(jù)表1的數(shù)據(jù)分析結(jié)果對前文提出的研究假設(shè)進行驗證可知，在模型一中，H1、H3、H5、H7得到支持，其他假設(shè)不被支持;在模型二中，H1、H3、H5得到支持，其他假設(shè)不被支持;在模型三中，H1、H3、H5、H7得到支持，其他假設(shè)不被支持，見表2?；谏鲜鲅芯糠治?，本文對如何提升文旅政務(wù)微博的傳播效果提出以下幾點建議。

1.增加原創(chuàng)微博數(shù)量，滿足用戶的個性化需求

微博的原創(chuàng)度是衡量一個微博創(chuàng)新力的重要指標(biāo)，信息的獨有性和原創(chuàng)性可以有效增強用戶黏度，滿足用戶對信息的個性化需求[4]。因此，“?；韬睢蔽⒉┑男畔⒃瓌?chuàng)度越高，用戶的轉(zhuǎn)發(fā)量、點贊量和評論量也越高。

2.深度挖掘?；栉幕?，增強信息傳播的趣味性

不同的信息內(nèi)容類型會影響“?；韬睢蔽⒉┑霓D(zhuǎn)發(fā)量、點贊量和評論量。因此，“?；韬睢蔽⒉?yīng)該深度挖掘海昏文化資源，豐富微博傳播內(nèi)容類型，加強微博信息內(nèi)容與用戶生活的關(guān)聯(lián)性，創(chuàng)新微博內(nèi)容主題與文案呈現(xiàn)方式，增強信息傳播的娛樂性和趣味性，提升“?；韬睢蔽⒉┰谟脩粜闹械膬r值。

3.豐富信息發(fā)布形式，做好媒介語言的通俗化轉(zhuǎn)換

“海昏侯”微博的信息發(fā)布形式較為單一，信息中話題、圖片和視頻的占比不到一半。因此，其微博內(nèi)容不應(yīng)僅局限于以?；韬钅辜捌涑鐾廖奈餅橹行牡脑掝}，可以適當(dāng)增加社會和娛樂熱點話題比例，以此吸引用戶關(guān)注與討論;同時增加圖頻傳播比例，如拍攝?；韫适拢故竞；栉膭?chuàng)，塑造海昏形象，用多元化的表現(xiàn)形式將海昏文化轉(zhuǎn)換成受眾易于理解、樂于接受的通俗化媒介語言，吸引用戶持續(xù)關(guān)注與轉(zhuǎn)發(fā)。

4.聯(lián)合線下營銷活動，帶動用戶線上主動參與傳播

由于與用戶互動的內(nèi)容具有較高的評論量，因此，“?；韬睢蔽⒉┛梢葬槍τ脩粜枨?，融合中國傳統(tǒng)文化、?；栉幕湍喜赜蛭幕厣?，選用用戶熱衷的社交、游戲、娛樂等方式進行主題創(chuàng)新，通過線下活動引導(dǎo)用戶主動參與，豐富用戶的旅游體驗，由此帶動用戶在“海昏侯”微博平臺上進行互動和二次傳播。

|參考文獻|

[1]李云新，張海舒. 基于微博特征的政務(wù)微博運行效果研究——以“@上海發(fā)布”為例[J]. 電子政務(wù)，2015（1）：52-59.

[2]李世豪，劉鳴箏. 影響政務(wù)微博傳播效果因素的實證探究[J]. 傳媒觀察，2018（11）：28-33.

[3]雷鳴，李貝琪. 大學(xué)出版社微信公眾平臺傳播效果影響因素研究[J]. 現(xiàn)代出版，2017（6）：32-35.

[4]陳娟，劉燕平，鄧勝利. 政務(wù)微博辟謠信息傳播效果的影響因素研究[J]. 情報科學(xué)，2018（1）：91-95+117.