人民日?qǐng)?bào)微信公眾號(hào)健康專欄的情感網(wǎng)絡(luò)分析
——基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

張學(xué)波 王 卿

（華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院，廣東 廣州 510631）

一、研究背景及意義

2012年，微信開通了公眾平臺(tái)這一功能，如今已成為用戶閱讀新聞、表達(dá)意見和宣泄情緒的主要渠道之一，也成為網(wǎng)絡(luò)輿論孕育和爆發(fā)的平臺(tái)。人民網(wǎng)輿情監(jiān)測(cè)處秘書長指出，互聯(lián)網(wǎng)輿論已出現(xiàn)在人與人關(guān)系更為隱秘的微信中，如果繼續(xù)不予重視，社會(huì)壓力就會(huì)越積越多，更難以釋放。據(jù)騰訊公司公布的2021年第一季度業(yè)績顯示，微信月度活動(dòng)量可達(dá)到10．4億，增長率為10．9%，可以說微信涵蓋了大量的國內(nèi)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)受眾群體。而對(duì)微信影響力進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，將近80%的用戶會(huì)訂閱公眾號(hào)，大部分用戶會(huì)通過親朋好友發(fā)布的朋友圈得知公眾號(hào)信息，因此，朋友圈對(duì)微信公眾號(hào)的影響程度在進(jìn)一步擴(kuò)大，以上數(shù)據(jù)都突出了微信公眾號(hào)的影響力。

本文將采用新引入的新聞傳播學(xué)文本情感分析法和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，通過Gephi繪制情感網(wǎng)絡(luò)圖，通過Pajek進(jìn)行點(diǎn)度中心性分析，結(jié)合計(jì)算機(jī)學(xué)科以及心理學(xué)科方面的理論，著力研究公眾號(hào)對(duì)健康議題事件的標(biāo)題和公眾的情緒表達(dá)之間的關(guān)系；同時(shí)針對(duì)《人民日?qǐng)?bào)》這一主流媒體對(duì)健康議題的研究，了解用戶的積極、消極情緒等，構(gòu)建公眾情緒網(wǎng)絡(luò)圖，為《人民日?qǐng)?bào)》健康專欄的微信運(yùn)營提供有益建議。

二、研究方法

（一）文本情感分析

近年來，文本情感分析研究成為備受各界關(guān)注的研究領(lǐng)域。所謂文本情感分析，是對(duì)一段文本所表達(dá)的情感傾向進(jìn)行識(shí)別。理論上，人在文本中的情感表達(dá)是十分復(fù)雜的，但目前計(jì)算語言學(xué)的相關(guān)研究將傾向性劃分為褒義和貶義，有時(shí)也包括中性或混合，等等。這種程度的簡(jiǎn)化在一定程度上滿足了人們的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景。文本情感分析以詞匯作為特征，結(jié)合分類器 （如樸素貝葉斯模型、最大熵模型、支持向量機(jī)模型等）完成了有監(jiān)督的訓(xùn)練和測(cè)試。

（二）社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是一種社會(huì)學(xué)研究方法。社會(huì)學(xué)理論認(rèn)為，社會(huì)不是由個(gè)人而是由網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的，網(wǎng)絡(luò)中包含節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的分析，探討網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及屬性特征，包括網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體屬性及網(wǎng)絡(luò)整體屬性。網(wǎng)絡(luò)個(gè)體屬性分析，包括點(diǎn)度中心度、接近中心度等；網(wǎng)絡(luò)整體屬性分析，包括小世界效應(yīng)、小團(tuán)體研究、凝聚子群等。該方法目前在教育領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛，主要探究信息技術(shù)環(huán)境下學(xué)習(xí)者所構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以及在此基礎(chǔ)上對(duì)該網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)策略。

三、數(shù)據(jù)爬取及研究思路

筆者自行編寫爬蟲代碼，抓取了 《人民日?qǐng)?bào)》微信公眾號(hào)2018年4月至12月的“健康”專欄報(bào)道的全部標(biāo)題以及評(píng)論內(nèi)容等數(shù)據(jù)，進(jìn)行深入研究。研究過程分為5步：1．爬取數(shù)據(jù)；2．?dāng)?shù)據(jù)預(yù)處理，包括去除無關(guān)字符、文本分詞等；3．情感分析并評(píng)估分類效果；4．導(dǎo)入Gephi軟件，分別繪制以標(biāo)題為核心和以評(píng)論者為核心的情感網(wǎng)絡(luò)圖，并進(jìn)行分析；5．將2-模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)導(dǎo)入Pajek軟件，對(duì)2-模網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心性進(jìn)行實(shí)證分析。

四、研究發(fā)現(xiàn)

（一）評(píng)論者核心情感網(wǎng)絡(luò)

將度范圍最小值調(diào)整到16，篩選出度范圍16-110的數(shù)據(jù)，接著進(jìn)行Fruchterman reingold布局渲染，在分類選項(xiàng)中以Modularity Class作分類標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)整節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽的顏色，可得圖1。由圖1可知，經(jīng)常在 《人民日?qǐng)?bào)》發(fā)表評(píng)論的用戶主要有“順其自然”“火苗”“鄧”“云杰”“白樺林”“途路中”“暴走蘿莉”，等等。圖1中未命名的小節(jié)點(diǎn)代表每條新聞的標(biāo)題，粗細(xì)不同的邊代表每條評(píng)論的情緒值，根據(jù)評(píng)論情緒值的分布狀況，邊越細(xì)意味著其評(píng)論情感越傾向于負(fù)面，邊越粗意味著其評(píng)論情感越傾向于正面。由1圖可知，出現(xiàn)頻率較高的用戶相對(duì)應(yīng)的邊較粗，這意味著其正面評(píng)論多于負(fù)面評(píng)論，進(jìn)一步表明 《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄的正面輿論引導(dǎo)效果較佳。

圖1 評(píng)論者核心情感網(wǎng)絡(luò)圖 （度范圍16-110）

（二）標(biāo)題核心情感網(wǎng)絡(luò)

由Gephi所構(gòu)建的標(biāo)題核心情感網(wǎng)絡(luò) （圖2）可知，“L77”“L101”“L149”等大節(jié)點(diǎn)的編號(hào)代表著某個(gè)新聞的標(biāo)題，大節(jié)點(diǎn)所連著的小節(jié)點(diǎn)表示每一條新聞下的評(píng)論者用戶，而線條的粗細(xì)表示這條評(píng)論的情緒值大小。值得注意的是，Gephi在標(biāo)題核心網(wǎng)絡(luò)中雖未考慮將用戶的評(píng)論次數(shù)作邊，但在有的用戶后面可以看到“．1”“．2”“．3”等這些“點(diǎn) +數(shù)字”的后綴，這表示的是該用戶在2018年4月至12月的第幾次評(píng)論，意味著該用戶在此期間不止一次評(píng)論了 《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄發(fā)布的文章，而未出現(xiàn)后綴的用戶表示的是在這段期間內(nèi)用戶只評(píng)論過一次健康專欄發(fā)布的文章。對(duì)出現(xiàn)“點(diǎn)+數(shù)字”后綴的評(píng)論者需著重分析，若評(píng)論者后綴為“．1”，則很有可能該評(píng)論者是發(fā)布文章而成為 《人民日?qǐng)?bào)》的忠實(shí)擁護(hù)者，發(fā)布的文章可能是其興趣初始點(diǎn)。

圖2 標(biāo)題核心情感網(wǎng)絡(luò)圖 （規(guī)模前十）

縱觀規(guī)模前十的網(wǎng)絡(luò)，可發(fā)現(xiàn)在第706篇的新聞中，用戶“火苗”的評(píng)論已經(jīng)是其第76次的評(píng)論，說明“火苗”是健康專欄的忠實(shí)粉絲，這與前述以用戶為核心的網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)的結(jié)果相吻合。在情緒值上，L254中“寶寶”對(duì)應(yīng)的線條最粗，這意味著其作出的評(píng)論情緒值最大，表明該用戶的評(píng)論字?jǐn)?shù)很多，不同詞組對(duì)應(yīng)的正面情緒值相加后數(shù)值很大。

（三）巨人組件分析

通過點(diǎn)選Gephi菜單欄中的“巨人組件”，即可得到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)之中最大的子群 （圖3）。由巨人組件網(wǎng)絡(luò)圖可知，L254新聞的評(píng)論者有28位，其中忠實(shí)讀者有7位，第一次評(píng)論之后再也沒有評(píng)論專欄文章的讀者有20位，這表明 《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄有很大規(guī)模的隱藏讀者群體，仍需優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計(jì)以挖掘更多讀者。從情緒值線條上面來看，“牛牛”的線條最細(xì)，很有可能表達(dá)的是負(fù)面情感，相反，“寶寶”的情緒線條最粗，表明其抒發(fā)的正面情感最大。

圖3 巨人組件網(wǎng)絡(luò)圖

L254的標(biāo)題是“【健康】別了，10級(jí)疼痛！國家衛(wèi)健委宣布大消息，女性福音來了”，該文章主要是解讀國家衛(wèi)健委發(fā)布的新文件 《關(guān)于開展分娩鎮(zhèn)痛試點(diǎn)工作的通知》，衛(wèi)健委將在全國范圍遴選一定數(shù)量的醫(yī)院開展分娩鎮(zhèn)痛診療試點(diǎn)工作，這標(biāo)志著無痛分娩有望在我國逐步推廣。對(duì)巨人組件中情緒極值的兩條評(píng)論進(jìn)行分析，可以小窺大看到公眾在無痛分娩問題上的輿情狀況，大部分公眾都對(duì)國家衛(wèi)健委新增無痛分娩試點(diǎn)的決議予以支持，這也為政策的發(fā)布和下達(dá)提供了輿情參考。

（四）2-模網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)度中心性分析

表示兩種不同數(shù)據(jù)集節(jié)點(diǎn)之間的從屬關(guān)系的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)稱為2-模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) （2-mode）。2-模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中存在著兩種類型的節(jié)點(diǎn)：一類節(jié)點(diǎn)稱之為行為者（actors），即本網(wǎng)絡(luò)中的評(píng)論者；另一類節(jié)點(diǎn)稱之為事件 （events），即本網(wǎng)絡(luò)中的標(biāo)題。中心性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行實(shí)證分析的重要指標(biāo)，它主要用于探索網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點(diǎn)或某子群的權(quán)力，即探測(cè)該節(jié)點(diǎn)或社群處在什么樣的中心位置。因此，探測(cè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)實(shí)證分析的中心性離不開三種中心性指標(biāo)：其一是表示節(jié)點(diǎn)之間的直接聯(lián)系程度的點(diǎn)度中心性；其二是探測(cè)網(wǎng)絡(luò)圖中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)承擔(dān)中介作用的中間中心性；其三是表示節(jié)點(diǎn)之間的平均最短路徑的接近中心性。在本研究的2-模網(wǎng)絡(luò)中，本文著重分析該網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心性。

點(diǎn)度中心性表示節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)直接相連的程度。點(diǎn)度中心性越高，節(jié)點(diǎn)的中心性就越強(qiáng)，因而具有更大的權(quán)力。抽選點(diǎn)度中心度最高的前十位評(píng)論者，將數(shù)據(jù)整理成Excel文件并排序后，結(jié)果如下：

表1 點(diǎn)度中心性最高的前十位評(píng)論者

從分析結(jié)果中可以看出，點(diǎn)度中心度較高的帳號(hào)分別是：“順其自然”“火苗”“鄧”“途路中”“白樺林”“暴走蘿莉”等，較高的點(diǎn)度中心度說明上述用戶在信息傳播網(wǎng)絡(luò)的過程中擁有較大的權(quán)力。

五、結(jié) 語

（一）優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計(jì)，挖掘隱藏受眾

文章內(nèi)容是吸引讀者閱讀并提高讀者黏性的重要渠道，通過分析 《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄的情緒網(wǎng)絡(luò)圖可知，目前仍有許多只評(píng)論過一次的潛在讀者，因此，如何提高用戶黏度是 《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄亟待解決的問題。縱觀評(píng)論可發(fā)現(xiàn)，“健康”專欄的女性受眾比男性受眾多，并且女性受眾的情緒波動(dòng)普遍比男性受眾大。因此，《人民日?qǐng)?bào)》“健康”專欄需要在注重女性受眾市場(chǎng)的同時(shí)，開辟男性受眾市場(chǎng)，根據(jù)受眾的年齡段來優(yōu)化內(nèi)容設(shè)計(jì)，達(dá)到挖掘隱藏受眾、擴(kuò)大內(nèi)容市場(chǎng)的目的。

（二）建立網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警系統(tǒng)，偵測(cè)輿情走向

輿情預(yù)警機(jī)制是為應(yīng)對(duì)化解危機(jī)而采取的，是有效行動(dòng)系統(tǒng)化、制度化的完整體系。在網(wǎng)絡(luò)信息與日俱增的當(dāng)下，《人民日?qǐng)?bào)》作為媒體的龍頭企業(yè)，要利用好“微信公眾號(hào)”這一平臺(tái)，了解和把握網(wǎng)絡(luò)輿情，特別是健康議題的網(wǎng)絡(luò)輿情的動(dòng)向和發(fā)展趨勢(shì)，正面引導(dǎo)輿論，將惡意輿情及時(shí)扼殺在搖籃中。此外，靈敏高效的“報(bào)—政聯(lián)動(dòng)體系”，能夠使政府對(duì)網(wǎng)絡(luò)中潛在的輿情風(fēng)險(xiǎn)開展高效識(shí)別，并盡可能快速地對(duì)輿情信息進(jìn)行高效率的反應(yīng)以及高質(zhì)量的報(bào)送，以便在輿情控制工作中占據(jù)主導(dǎo)優(yōu)勢(shì)。

（三）增強(qiáng)互動(dòng)，提升受眾對(duì)公眾號(hào)的認(rèn)同感

“微信公眾號(hào)”是紙質(zhì)媒體加強(qiáng)和讀者互動(dòng)的良好途徑之一。然而，微信公眾號(hào)的讀者之間無法互相評(píng)論，以及一些媒體推送內(nèi)容時(shí)較少重視讀者的閱讀感受和體驗(yàn)，造成了讀者之間交流不暢以及讀者對(duì)公眾號(hào)認(rèn)同度不高的問題。《人民日?qǐng)?bào)》可以對(duì)公眾號(hào)中自動(dòng)回復(fù)的功能加以利用，這樣不僅可以讓信息得到反復(fù)傳遞，還可以增加用戶的互動(dòng)，讓受眾得到更好的體驗(yàn)，進(jìn)而提升用戶黏度和對(duì)公眾號(hào)的認(rèn)同感。