Ⅳ. 計算結果

運用EXCEL軟件，按熵值法的計算原理逐步計算，計算結果如表4∼9所示。

五、融媒體傳播的熵模型討論

通過熵值算法，我們確定了影響媒介融合的組織維、信息維、文化維、技術維和資源維在系統評測中所佔的權重。經統計分析，上述各維度權重分別佔22%、19%、19%、25%、19%，大體上各佔到20%，其中技術權重偏高，佔到近1/4，此外組織權重也高於其他幾個維度。這說明技術創新在媒介融合中起到的作用更為關鍵，而組織（包括自組織）也起到了重要作用。五個維度從同一個原點、共同的平面，以相近的間距，相同的斜率向空間方向延展，就此形成一個動態的“陀螺體”模型，或稱為晶體模型，這與前一章我們建立的熵理論模型完全一致。

值得關注的是，融媒體綜合發展與各地區的經濟發展水平緊密相連的。也就是說，媒介融合發展與區域GDP水平呈顯著的相關性，經濟發展水平越高，其融媒體不論是技術推動還是組織動員，都具有較高的質量﹔相反，經濟發展動力不足，融媒體的整體水平也被拉低。由於缺乏更為完整的數據支撐，加之本文主要試圖探討融媒體發展的理論問題，故未能根據來自不同系統的數據進一步中以整合分析，以獲得更加翔實准確的評測指標。

此外，用以表征不同媒介之間差異的指標評測在公式7中已經提到MDDI=K(MDI)。其中MDI可以根據各種公開數據獲得，也可以自行設計指標參數評測，參數K可以通過熵值計算得以求証，由此可以獲得融媒體之間的差異性指數。

值得一提的是，有前媒介融合傳播指數指標體系的建構，尚存在著不同的思路和方法，由人民網2017年首次公布的媒介融合傳播指數，其基於數據統計的研究方法顯然比較客觀，美中不足的是，觀測指標主要來源於新聞生產意義上的數據，實質是對融合新聞的評測，考慮到媒介運營過程中的技術、組織、文化、資源等其他系統的影響，這也為今后的研究留下了伏筆。

考慮到上述研究的局限性，我們通過熵值算法，建構起一種全新的量化標准，且初步對幾個樣本省份進行了統計分析，獲得了一系列有參考價值的數據。事實上，如果轉變另一種思路，以媒介為觀察樣本進行分析，通過熵值計算獲得國內各媒介之間的差異，以及傳統媒介與新興媒介的差異，抑或是傳統媒介與融媒體之間的差異等等，都能夠通過標准計算獲得有參考價值的數據。不過，融媒體評測還處在初始階段，不論是指標選擇的客觀性還是數據的使用還具有相當程度優化的空間，特別是本文所採用的大量數據均來源於主觀的調研，這種調研數據並不完全可靠，可能會影響到評測結果。要麼通過大數據的提供，增加樣本量，減少誤差產生，要麼採用更為客觀的數據，才能更好地體現出數據處理的信度與效度。

值得一提的是，在評測過程中，運用到迪米克有關生態位的測量方法，強調特定生態環境中不同媒介的生態位寬度，並進一步確定融媒體對於其他媒介的優勢。前文有關媒介生態位理論進行過分析，就是媒介生態位寬度的重合部分，這部分引起媒介競爭甚至沖突的主要地帶，但在融媒體環境中，重合部分似乎又能夠成為媒介融合發展的最佳區間，這主要取決於兩種媒介的互補屬性。至於媒介競爭與共存的關系，除了宏觀上的觀察，微觀上透過評測體系的建構與不斷優化，能夠在數據上對媒介生態環境中的競爭轉化提供更為理性和精確的觀察視角。

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