多域探索：網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究熱點分析

彭麗霞

(閩江學(xué)院 新聞傳播學(xué)院，福建 福州 350108)

“意見領(lǐng)袖”的概念最早由拉扎斯菲爾德和合作者在1948年提出。他們在《人民的選擇》中指出大多數(shù)選民并未直接從大眾媒體獲取信息，而是受到人際傳播中其他人的影響。那些接觸信息較多、并活躍于人際交往，將信息或意見傳播給他人并對他人思想造成一定影響的人即意見領(lǐng)袖。隨著互聯(lián)網(wǎng)成為人們獲取信息的主要來源，作為意見領(lǐng)袖在網(wǎng)絡(luò)平臺的擴展，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的概念應(yīng)運而生。互聯(lián)網(wǎng)使信息傳播的方式得到極大變化和進步，在豐富傳播實踐的同時，也為開展傳播相關(guān)的研究提供了更多的問題和角度。那么，在互聯(lián)網(wǎng)滲透率逐步提高、網(wǎng)絡(luò)用戶愈發(fā)龐大的發(fā)展趨勢下，如何開展網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究？尤其是互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的用戶習(xí)慣與以往不同，對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究與傳統(tǒng)媒體時代又有何不同？基于此，本文采用共詞分析法對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的國內(nèi)相關(guān)文獻進行梳理和分析，揭示該領(lǐng)域的熱門研究主題，以期幫助相關(guān)人員了解網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究現(xiàn)狀，或為開展相關(guān)研究提供一些新思路。

一、研究方法與樣本選取

(一)研究方法

共詞分析法常用于內(nèi)容分析和文獻計量研究，常被情報學(xué)用以發(fā)現(xiàn)某領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)和研究熱點。該方法建立在關(guān)鍵詞提取基礎(chǔ)上，其基本思想是當(dāng)兩個能反映研究主題的關(guān)鍵詞在某篇文獻中同時出現(xiàn)，說明這兩個詞存在一定聯(lián)系，共現(xiàn)次數(shù)越多則表示彼此間聯(lián)系越密切。[1]共詞分析法的第一步需要先提取相關(guān)文獻中某一領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，進而確定用于分析的高頻關(guān)鍵詞，統(tǒng)計這些高頻詞兩兩共現(xiàn)的頻次，并形成共詞矩陣。然后，通過聚類分析將經(jīng)常共現(xiàn)的高頻詞分在一組，對成組的類團命名發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域的研究熱點，還可以通過可視化軟件直觀、形象地呈現(xiàn)分析結(jié)果。

(二)樣本選取

根據(jù)布拉德福文獻分散規(guī)律，少數(shù)核心期刊上發(fā)表著大部分關(guān)鍵性論文，因此，本文選擇收錄在CSSCI或北大核心目錄中的刊物為數(shù)據(jù)來源。在中國知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫以題名含有“意見領(lǐng)袖”或“輿論領(lǐng)袖”進行檢索，共獲得416篇符合條件的論文，然后下載這些論文的標(biāo)題、關(guān)鍵詞、摘要等題錄信息。選擇題名而不是關(guān)鍵詞為檢索條件，一是因為在知網(wǎng)以關(guān)鍵詞為檢索條件常獲取到許多不符合研究要求的冗余文獻(實際關(guān)鍵詞并不包含“意見領(lǐng)袖”或“輿論領(lǐng)袖”)，二是分析發(fā)現(xiàn)，僅關(guān)鍵詞含而題名不含“意見領(lǐng)袖”或“輿論領(lǐng)袖”的多數(shù)論文并不是針對意見領(lǐng)袖的研究，而只是在文中使用了此概念。對416篇題錄信息進行人工清洗，剔除非網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖研究論文，最終獲得353篇有效信息作為研究樣本，其來源期刊如表1所示。對來源期刊進行分析發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的論文發(fā)表在新聞傳播類期刊，但也有一些論文分布在情報學(xué)、計算機學(xué)、教育學(xué)等領(lǐng)域。

表1 研究樣本來源期刊Tab.1 Source journals of research samples

二、研究過程與發(fā)現(xiàn)

(一)關(guān)鍵詞提取與高頻詞選取

1.關(guān)鍵詞提取

關(guān)鍵詞是作者對論文研究重點的提煉，因此對關(guān)鍵詞展開分析可以厘清該領(lǐng)域的研究方向?？紤]到作者給出的關(guān)鍵詞并未受到嚴(yán)格控制，因此本文在詞頻統(tǒng)計前進行人工干預(yù)，以期更好地反映實際情況。對關(guān)鍵詞的處理包括：盡量保留原作者已給出的關(guān)鍵詞；通過對標(biāo)題、摘要和原文的人工研讀，對關(guān)鍵詞進行改寫以便于概念區(qū)分，如“識別”改寫為“意見領(lǐng)袖識別”，“特征”改寫為“意見領(lǐng)袖特征”等；同義詞合并，如把意見領(lǐng)袖“識別”“挖掘”“發(fā)掘”都合并為“意見領(lǐng)袖識別”，把“消極影響”“負(fù)面作用”合并為“負(fù)面影響”等；刪除一些無助于研究主題的關(guān)鍵詞，如論壇、微博、思考、啟示、問題等。

2.高頻詞選取

(二)共詞矩陣與相異矩陣構(gòu)建

采用ROST語義網(wǎng)絡(luò)和社會網(wǎng)絡(luò)功能生成高頻詞共現(xiàn)矩陣，詳見表3，進而對共詞矩陣分兩步作標(biāo)準(zhǔn)化處理，以避免因共現(xiàn)頻次不同直接用于聚類分析而產(chǎn)生的誤差。這兩步處理為：先使用Ochiia系數(shù)將共詞矩陣換算成相似矩陣，再用1減相似矩陣中的對應(yīng)數(shù)值，得到相異矩陣，結(jié)果見表4。

表2 高頻詞統(tǒng)計列表Tab.2 List of high-frequency words

表3 高頻詞共詞矩陣(部分)Tab.3 Co-word matrix of high-frequency words (part)

表4 高頻詞相異矩陣(部分)Tab.4 Dissimilarity matrix of high-frequency words (part)

(三)聚類分析

將相異矩陣導(dǎo)入SPSS軟件進行系統(tǒng)聚類，采用組內(nèi)聯(lián)接法以聚類方法、平方Euclidean距離為度量標(biāo)準(zhǔn)，得到圖1聚類樹狀圖。對每個類團中成組的關(guān)鍵詞按詞頻順序及共現(xiàn)頻次等展開分析，將網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究熱點分別命名為：網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的特征和作用機制、網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別、突發(fā)事件中的意見領(lǐng)袖、大學(xué)生意見領(lǐng)袖的引導(dǎo)和培養(yǎng)、消費意見領(lǐng)袖和營銷傳播。

圖1 聚類樹狀圖Fig.1 Cluster dendrogram

(四)Gephi可視化

為了更好地呈現(xiàn)高頻詞的關(guān)系結(jié)構(gòu)，將ROST語義網(wǎng)絡(luò)和社會網(wǎng)絡(luò)功能生成的高頻詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系導(dǎo)入可視化軟件Gephi，計算每個關(guān)鍵詞的度、加權(quán)度并進行模塊化分析。Gephi的模塊化統(tǒng)計功能也是一種基于聚類思想的分組功能，它將經(jīng)常相連的節(jié)點群看作一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在考慮邊權(quán)重的情況下設(shè)置解析度為1，將28個關(guān)鍵詞分為5組，模塊化Q值為0.478，再以Force Atlas進行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)布局，將節(jié)點顏色和大小分別按照模塊化結(jié)果和加權(quán)度渲染，得到可視化結(jié)果，如圖2所示，這一分類結(jié)果與聚類分析結(jié)果吻合。

圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖Fig.2 Co-occurrence network diagram of keywords

三、研究熱點分析

(一)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的特征和作用機制

網(wǎng)絡(luò)傳播使用戶之間能夠多向互動和及時反饋，這種獨特的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和交流方式促進了網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的形成，也使得意見領(lǐng)袖的內(nèi)涵和外延等方面得到進一步擴展和延伸。網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖在虛擬平臺上進行傳播有三個環(huán)節(jié)，一是與追隨者之間的雙向傳播、二是與大眾媒體之間的雙向傳播、三是意見領(lǐng)袖之間的交流互動，這三個環(huán)節(jié)使其形成了不同于傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖的傳播模式和作用機制。影響網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖作用機制運行的因素可分為外在和內(nèi)在兩類因素。[2]外在因素包括公眾人物、身份地位等社會性評價，能夠為意見領(lǐng)袖贏得一定的關(guān)注度；內(nèi)在因素包括洞察能力、社會責(zé)任感等個人素養(yǎng)，是吸引追隨者的根本原因。

網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖仍然是通過言論和觀點來影響其他人，但由于發(fā)生環(huán)境的不同使其呈現(xiàn)出一些新特征。首先，兩類意見領(lǐng)袖吸引追隨者的方式不同，傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖一般是信息接受渠道更多并活躍于人際傳播的人，而網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖往往因為觀點獨特、具有說服力引起網(wǎng)民關(guān)注。其次，傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖面對的人群一般處于被動接受信息狀態(tài)，而網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖面對的網(wǎng)民往往是積極參與話題討論的，并可能在討論過程中對意見領(lǐng)袖的觀點提出質(zhì)疑和反對，對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖形成壓力。再次，傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖在人際互動中與追隨者建立關(guān)系，這種關(guān)系可能因為本來就較為熟悉而相對穩(wěn)定，而網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖與大多數(shù)追隨者并不相識，其關(guān)系可能建立于觀點認(rèn)同或粉絲效應(yīng)，這種取決于追隨者忠誠度的關(guān)系呈現(xiàn)不穩(wěn)定性。最后，因為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的海量和即時性，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖比傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖的作用范圍更廣，其在信息傳播、輿論引導(dǎo)等方面的影響力更大。

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不僅使意見領(lǐng)袖呈現(xiàn)新特征，也使網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖出現(xiàn)多種不同類型，如崛起的草根意見領(lǐng)袖這一新類型。按照是否在網(wǎng)上公開真實身份，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖可以分為顯性和隱性兩種。按照領(lǐng)袖地位穩(wěn)定程度，網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖可以劃分為穩(wěn)固型、穩(wěn)定型、動蕩型和流星型四種，且動蕩型、流星型更多。然而網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的類型多樣化、涉及領(lǐng)域廣泛化，使其在發(fā)揮作用的過程中也可能產(chǎn)生一些負(fù)面影響，需引起注意。如網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的非理性表達、或者他們對不實消息甚至謠言的傳播都容易導(dǎo)致輿情失控，還有因自身素養(yǎng)不足導(dǎo)致的媒介審判和網(wǎng)絡(luò)暴力等都需重視。政府有關(guān)部門需采取相關(guān)舉措，如通過網(wǎng)絡(luò)立法與執(zhí)法以健全互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容管理，主動識別和培養(yǎng)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖等方式，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖發(fā)揮積極作用。

(二)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別

意見領(lǐng)袖識別一直是該領(lǐng)域研究的重難點，傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖的識別方法曾被歸納為四種——自我報告法、關(guān)鍵人物訪談法、觀察法和社會計量法。[3]隨著信息科學(xué)和統(tǒng)計方法的發(fā)展與進步，傳播學(xué)、情報學(xué)、計算機科學(xué)等多學(xué)科都對此展開積極探索，依據(jù)不同學(xué)科路徑，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的識別方法呈現(xiàn)多元化。余紅將識別方法總結(jié)為兩種路徑，一種是傳統(tǒng)方法研究新問題，即將傳統(tǒng)的幾種方法嫁接到虛擬空間中使用；另一種是采用全新的現(xiàn)代方法研究新問題，即借助新技術(shù)、新手段如數(shù)據(jù)挖掘來分析網(wǎng)絡(luò)文本。[4]如今，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為這兩種路徑的方法改進都提供了巨大支持，幫助研究者們從海量、不規(guī)則、充滿噪聲的大數(shù)據(jù)中提取有意義信息、挖掘意見領(lǐng)袖。根據(jù)高頻詞之間的共現(xiàn)分析，將網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別方法分為指標(biāo)統(tǒng)計分析法、社會網(wǎng)絡(luò)分析法、影響力擴散模型法、PageRank算法，以及結(jié)合以上2―3種方法的綜合識別法。

指標(biāo)統(tǒng)計分析法將可能與意見領(lǐng)袖發(fā)揮作用相關(guān)的影響因素考慮在內(nèi)，構(gòu)建一套指標(biāo)體系，通過層次分析法賦予各指標(biāo)權(quán)重，再經(jīng)數(shù)理統(tǒng)計方法發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖，或者對構(gòu)建的各指標(biāo)進行聚類分析識別意見領(lǐng)袖。為克服指標(biāo)統(tǒng)計分析法僅考慮用戶屬性和行為特征等指標(biāo)的不足，有學(xué)者通過加入情感分析提高該方法意見領(lǐng)袖發(fā)掘的有效性。

社會網(wǎng)絡(luò)分析法類似于傳統(tǒng)識別方法中的社會計量法。在傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖測量中，研究者一般采用調(diào)查法對群體中每個成員詢問相關(guān)問題，從而提煉關(guān)系數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖。在網(wǎng)絡(luò)傳播中研究者可通過爬蟲方式下載用戶之間的轉(zhuǎn)發(fā)、評論等關(guān)系數(shù)據(jù)，再通過社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件對中心度等指標(biāo)進行分析，以發(fā)現(xiàn)其中包含的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系。

影響力擴散模型的基本思想是，用戶以詞語為基本結(jié)構(gòu)在論壇中回帖表達觀點，這些詞語的疊加使用體現(xiàn)了論壇對話鏈中影響力的流動方向，那么，便可以計算回帖與主帖的詞語交集和回帖詞語數(shù)的比值來表征影響力。在實際使用中，有學(xué)者提出影響力擴散概率模型以改進識別效度。[5]

PageRank算法是搜索引擎根據(jù)網(wǎng)頁之間的超鏈接關(guān)系進行計算的一種網(wǎng)頁排名技術(shù)。研究者主要通過借鑒和改進PageRank算法再將其應(yīng)用于意見領(lǐng)袖識別中，如TopicLeaderRank算法、MFP(Multi-Feature PageRank)算法。

正是因為每種方法都具有優(yōu)勢，也存在一定缺陷，學(xué)界一直積極探索更有效的意見領(lǐng)袖識別方法。社會網(wǎng)絡(luò)分析法、影響力擴散模型和PageRank算法都傾向于用戶關(guān)系的探索，容易發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上的活躍分子，但只有網(wǎng)民認(rèn)可的活躍分子才能成為意見領(lǐng)袖，因此許多學(xué)者在這些方法中增加文本傾向性、情感分析等技術(shù)以彌補不足。目前綜合識別法成為意見領(lǐng)袖測量的趨勢，如余紅在使用影響力擴散模型時給予每個論壇ID影響力值，再與認(rèn)同值、響應(yīng)值等指標(biāo)進行聚類；[6]另一種常用的方法是，通過社會網(wǎng)絡(luò)分析法得到用戶行為的中心度等參數(shù)，與其他指標(biāo)共同進行統(tǒng)計分析；[7]亦有學(xué)者通過LDA主題模型挖掘特定話題中的主題，根據(jù)劃分結(jié)果對用戶分類，再結(jié)合PageRank算法識別意見領(lǐng)袖；[8]還有學(xué)者通過聚類分析先篩選出意見領(lǐng)袖群，再使用社會網(wǎng)絡(luò)分析找出位于關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的真正意見領(lǐng)袖[9]?？傊?，學(xué)者們通過將多種識別方法結(jié)合使用，以提升意見領(lǐng)袖挖掘的有效性。

(三)突發(fā)事件中的意見領(lǐng)袖

近年來國內(nèi)突發(fā)事件頻發(fā)，因其突然性、不確定性、危害性等特點常引起公眾的極大關(guān)注，各方言論和看法在互聯(lián)網(wǎng)上匯集發(fā)酵成巨大的網(wǎng)絡(luò)輿情。尤其以微博為主的社交媒體興起后，學(xué)界開始了更多關(guān)于突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情研究。學(xué)者們以溫州動車事故、廈門BRT公交爆炸案、上海踩踏事件等為個案探討意見領(lǐng)袖在突發(fā)事件中的輿論引導(dǎo)作用，著重分析信息生命周期不同階段中網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的群體構(gòu)成和行為方式。從突然發(fā)生、被關(guān)注到最后淡出人們視線，突發(fā)事件一般經(jīng)過發(fā)生期、發(fā)展期、持續(xù)期到消退期等主要階段。突發(fā)事件的發(fā)生期較短，事件一旦發(fā)生就可能進入發(fā)展期從而引起大量關(guān)注和討論，并繼而進入較長時間的持續(xù)期，在持續(xù)期各界聲音蜂擁而至形成復(fù)雜的輿情，但隨著政府部門的相關(guān)舉措以及其他引人注意的新事件，事件輿情漸漸走向平穩(wěn)并進入消退期。

隨著信息生命周期的階段不同，意見領(lǐng)袖的群體構(gòu)成和行為方式也發(fā)生變化。首先，在發(fā)生期一些草根容易成為意見領(lǐng)袖，他們可能是事發(fā)地的普通用戶，具有接近信源的位置優(yōu)勢，便能夠第一時間在網(wǎng)絡(luò)傳播事發(fā)地的最新情況。其次，媒體用戶仍然是將突發(fā)事件廣泛傳播的主力軍，他們憑借敏銳的職業(yè)素養(yǎng)，向大眾報道事件的最新進展及官方回應(yīng)，將突發(fā)事件帶入發(fā)展期；而此時其他意見領(lǐng)袖如明星、專家等，有的成為信息傳播的“揚聲器”擴大事件的傳播范圍，有的利用專業(yè)知識對事件的性質(zhì)、原因、影響等進行分析從而產(chǎn)生議程設(shè)置作用。再次，政府相關(guān)部門發(fā)言人將成為事件持續(xù)期的關(guān)鍵意見領(lǐng)袖，而其他意見領(lǐng)袖則是在政府言論基礎(chǔ)上重新發(fā)掘新觀點，共同帶領(lǐng)網(wǎng)絡(luò)輿情走向一個或幾個焦點。最后，隨著事件漸漸冷卻進入消退期，這一階段的意見領(lǐng)袖主要以總結(jié)經(jīng)驗教訓(xùn)為主，并繼續(xù)監(jiān)督相關(guān)部門落實處理結(jié)果或相關(guān)政策。考慮到意見領(lǐng)袖在輿情演化中信息傳播、議程設(shè)置等作用，政府應(yīng)在突發(fā)事件發(fā)生后，積極與各類意見領(lǐng)袖交流，使其作為第三方信源傳遞正面信息，共同引導(dǎo)輿論走向平穩(wěn)發(fā)展。

(四)大學(xué)生意見領(lǐng)袖的引導(dǎo)和培養(yǎng)

大學(xué)生是互聯(lián)網(wǎng)的主要用戶群，他們基于共同的興趣、背景等原因聚集在高校論壇、社交媒體等網(wǎng)絡(luò)平臺，對社會熱點、校園生活、興趣愛好等各種問題自由討論。大學(xué)生群體社會經(jīng)驗較少、思想和個性尚不成熟，但具有較強的溝通意愿，這促進了網(wǎng)絡(luò)上大學(xué)生意見領(lǐng)袖的形成。大學(xué)生意見領(lǐng)袖表現(xiàn)出兩點獨特性，一是他們更具草根性和平民性，多數(shù)大學(xué)生意見領(lǐng)袖可能是本校同學(xué)，傾向于以平等的溝通方式影響其他人思想；二是他們面對的網(wǎng)民大多是具有獨立思考和批判能力的大學(xué)生，這使得他們的觀點更容易受到質(zhì)疑，這要求他們要提升自己的專業(yè)知識和溝通方式。高校不可忽視大學(xué)生意見領(lǐng)袖在營造校園文化、維護校園和諧等方面的積極作用，但也需認(rèn)識到大學(xué)生沉迷于網(wǎng)絡(luò)帶來的消極影響，如社交能力弱化、價值觀迷失等。因此高校如何通過思想政治教育引導(dǎo)、培養(yǎng)大學(xué)生意見領(lǐng)袖，以及如何借用大學(xué)生意見領(lǐng)袖的影響力更好地開展思政教育，成為當(dāng)下高校教育的重要討論問題。

習(xí)近平總書記在全國高校思想政治工作會議上強調(diào)，思想政治教育需注重與新媒體、新技術(shù)高度融合，增強時代感和吸引力。當(dāng)代大學(xué)生已不能接受傳統(tǒng)填鴨式教育法，而且西方文化的影響又一定程度上削弱了他們對社會主義主流價值觀的認(rèn)同，這促使高校亟需創(chuàng)新和突破思政教育工作。[10]一方面，高校應(yīng)主動識別大學(xué)生群體中的“網(wǎng)紅”、論壇版主等活躍分子，與這些潛在意見領(lǐng)袖保持溝通與聯(lián)系，及時發(fā)現(xiàn)其可能的思想偏差，進行適當(dāng)引導(dǎo)和教育，使其帶頭踐行社會主義核心價值觀，培養(yǎng)他們成為積極正能量的大學(xué)生意見領(lǐng)袖。另一方面，高校主動邀請大學(xué)生意見領(lǐng)袖參與到學(xué)校思政教育工作的各環(huán)節(jié)，讓他們及時、全面了解學(xué)校各方面的發(fā)展?fàn)顩r，增強他們的主人翁意識，鼓勵大學(xué)生意見領(lǐng)袖通過親近、易于接受的網(wǎng)絡(luò)話語策略促進思政教育工作。

(五)消費意見領(lǐng)袖與營銷傳播

消費意見領(lǐng)袖是意見領(lǐng)袖概念在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用，是指那些具有一定專業(yè)知識，通過口碑傳播影響追隨者購買意愿或行為的個體或組織。在傳統(tǒng)媒體時代，消費者通常與身邊的親朋好友交流購物經(jīng)驗，分享產(chǎn)品使用心得，進而影響其他消費者的購物決定。而在互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)絡(luò)上的消費意見領(lǐng)袖如代言人、網(wǎng)紅等通過新媒體分享產(chǎn)品使用經(jīng)驗，也能夠影響消費者的購買意愿。目前關(guān)于消費意見領(lǐng)袖的研究集中于品牌傳播及消費行為兩方面。首先學(xué)者們從創(chuàng)新擴散視角，認(rèn)為消費意見領(lǐng)袖以隱性方式傳播產(chǎn)品和品牌，使消費者在無意識或潛意識中加深品牌印象，從而提升品牌知名度。而且意見領(lǐng)袖在網(wǎng)絡(luò)平臺上以圖文并茂搭配網(wǎng)絡(luò)化用語的方式發(fā)布信息，能夠更大程度地激發(fā)消費者的品牌聯(lián)想，在消費者大腦建立能喚起品牌記憶的信息點。[11]

消費意見領(lǐng)袖對消費行為的影響包括促進消費者購買意愿和提升口碑營銷效果兩方面。研究表明，消費者的名人信任度、微博營銷信息信任度和名人微博活躍度正向作用于消費者的認(rèn)知和情感，進而作用于購買意愿。[12]另外，消費意見領(lǐng)袖的專業(yè)性、知名度、產(chǎn)品相關(guān)性和互動性與消費者購買意愿呈正相關(guān)，但表現(xiàn)出的盈利性則與購買意愿呈負(fù)相關(guān)。[13]姜巖在研究中將消費意見領(lǐng)袖分為交易型、專家型和信息型三種，并指出消費者創(chuàng)辦的討論區(qū)比企業(yè)創(chuàng)辦的討論區(qū)更易產(chǎn)生有公信力的意見領(lǐng)袖，并由此建議企業(yè)可自行建立討論區(qū)，但同時與消費者創(chuàng)辦的討論區(qū)進行合作，以幫助企業(yè)營銷。[14]

四、結(jié)論與討論

隨著網(wǎng)絡(luò)科技的迅猛發(fā)展和硬件設(shè)備的推陳出新，網(wǎng)絡(luò)傳播已成為這個時代的特色標(biāo)簽。網(wǎng)絡(luò)傳播具有傳播范圍廣、實時高速、低成本、高效率、互動性、個性化、形式多樣、超越時空等特點，兼具大眾傳播和人際傳播的雙重功能。這也使得在人際傳播背景下誕生的意見領(lǐng)袖理論在網(wǎng)絡(luò)傳播中得到了更大的發(fā)展和延伸。本文通過共詞分析法對國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的相關(guān)文獻進行分析，發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖已成為一個多領(lǐng)域共同關(guān)注的概念。情報學(xué)、計算機科學(xué)、信息工程等學(xué)科通過引進新方法如社會網(wǎng)絡(luò)分析、PageRank算法、影響力擴散模型等，不斷探索如何更準(zhǔn)確地識別網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖。教育學(xué)則比較關(guān)注如何引導(dǎo)和培養(yǎng)大學(xué)生意見領(lǐng)袖，并促進思政教育工作的開展。管理學(xué)、市場營銷學(xué)等將意見領(lǐng)袖與網(wǎng)絡(luò)購物、口碑營銷相結(jié)合，探索如何通過消費意見領(lǐng)袖更好地傳播品牌。作為意見領(lǐng)袖概念最早的發(fā)源領(lǐng)域，傳播學(xué)致力于完善網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的基本理論，將傳統(tǒng)意見領(lǐng)袖理論與網(wǎng)絡(luò)傳播相結(jié)合，全方位發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的特征、類型、作用機制等方面的知識以發(fā)展和創(chuàng)新傳播理論。

通過對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的研究現(xiàn)狀進行分析，未來研究方向也許能從以下幾方面繼續(xù)深入和突破：第一，傳播學(xué)作為一門與時俱進的學(xué)科，需要結(jié)合新現(xiàn)象、新問題繼續(xù)完善網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的基本理論。例如，意見領(lǐng)袖研究與科技傳播、健康傳播等領(lǐng)域的結(jié)合較少，若未來研究從傳播的社會功能出發(fā)，將意見領(lǐng)袖研究拓展至科技信息、健康信息的交流與傳播，或許能發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖在新的傳播實踐領(lǐng)域呈現(xiàn)出的新特征和新機制等。第二，未來研究需繼續(xù)探索更有效的意見領(lǐng)袖挖掘方法，深度應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)，為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控等工作提供支持。針對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的形式多樣問題，未來研究需加強多媒體內(nèi)容的處理技術(shù)，改進和創(chuàng)新現(xiàn)有的識別方法。第三，在互聯(lián)網(wǎng)時代，單方面的知識或技術(shù)已不能滿足使用需求，這使得許多問題的發(fā)現(xiàn)和解決都呼喚多學(xué)科交叉融合。未來研究可以嘗試從更多學(xué)科視角探索網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的存在條件和方式，如經(jīng)濟學(xué)的價值理性和工具理性能否為追隨者態(tài)度和行為的變化提供新的解釋角度，這種跨學(xué)科探索往往能夠豐富和拓展理論知識。