三、效果测量方法的创新与应用

从具体的操作层面看，针对微博中新闻传播效果的评估，应该根据各指标不同的功能属性和价值承载选择不一样的量化方法。其一，评估微博的评论，通过评论规则库系统和空间向量模型对内容进行排查与聚类，掌握用户关注和讨论的核心问题；其二，评估微博的转发，用社会网络分析法构建出转发配文的语义矩阵，从而分析用户的总体态度倾向。下文将会分别以两个典型的新闻事件进行具体分析。

（一）规则库系统和空间向量模型的排查与聚类：以“杭州保姆纵火案”为例

在微博平台中，精英阶层与草根阶层拥有等价的表达权，认证用户和非认证用户也拥有相同的自由度。由于缺乏第三方的有效监管，微博的评论区充斥着杂乱无章的内容。除了粗俗、冒漠的情绪发泄词汇之外，还存在许多过激的观点挑战社会主流价值观，甚至有一些营销商为了蹭热度，在评论区附上与新闻内容毫无关系的广告链接等垃圾评论。所谓“垃圾评论”，具体被界定为“无用的甚至是传播广告、淫秽传播、非法链接等具有商业传播性质的评论。这种评论和发表人发表的内容么间没有任何的关联，内容夹杂着评论者情绪的发泄，对微博发表者的人身攻击，进行商业性的宣传，发送非法链接等等”（杨锋，彭勤科，徐涛，2010, p.837）。显然，这样的垃圾评论难以代表传播效果，在量化分析之前应该被排查后筛除。

而评论规则库系统，一个“基于规则与相关度的信息筛选系统”（刘晓燕，2014, p.23）实现了对垃圾信息的高效排查。在“杭州保姆纵火案”中，微博的评论区存在一些由扭曲的仇富心理主导下的言语如“富人都该死”、“保姆干得漂亮”，还有部分无意义的口水评论如“沙发”、“路过”，再就是一些微博营销上趁机发一些推销产品的软文如“推荐一款好用的消防神器”等。在对这些垃圾评论进行排查前，首先需要通过网络利用新浪微博的API接口将评论信息导入本地系统，其次根据人工制定一些分类规则，接着用comparison方法排查存入的数据，将筛选出的重复评论、敏感字眼评论、携带敏感超链接的评论、信用值低的用户评论这几类数据清除掉，最后将有效评论导出，具体的操作过程如“图1”（刘晓燕，2014, p.48）所示。

对微博评论进行初步的“降噪”处理后，下一步就需要倚靠文本挖掘工具对有效评论进行聚类从而考察大众讨论的焦点问题。由于中文的文字表达方式较英文而言更为复杂，语气助词、连接虚词等都为语义判断增加了很大的难度。空间向量模型（VSM）作为重要的自然语言处理模型，被广泛应用于文本挖掘（范佳健，2017）。当然，其也同样适用于微博文本的数据提取。空间向量模型采用了KNN、神经网络、决策树等基于统计、连接和规则的文本分类算法，依据评论的具体内容，完成自动化分类。从严格意义上看，这个聚类方法是把过滤后的文本信息映射到一个已知函数模型中进行相似度计算，最后生成不同类别的分析结果。整个操作过程详见“图2”（范佳健，2017, p.10）。

而应用此种量化方法对“杭州保姆纵火案”这一新闻事件的相关微博评论进行聚类分析后主要可以分为以下几种：一是对受害者的无辜与不幸表示痛心，二是对受害者家属（孩子的爸爸和舅舅等）表示深切的同情与怜悯，三是严厉谴责肇事者的卑劣行径，四是对受害者所在的绿城物业进行控诉与问责。在新闻传播的初期前三种所占的比例最高，第四种类的评论在传播的中后期才开始逐渐占据主要位置。

值得注意的是，“杭州保姆纵火案”的有效评论量非常高，盖因该新闻事件的受害者因具有“无力”（Incapability）和“无咎”（Incapability）的特征激发了大众的同情心和换位思考的潜能，进而产生了对真相的探索欲望以及对权利与公平的渴求。从6月22日受害儿童的父亲在微博上曝光此事开始，直到今日评论仍在持续发酵。从这个角度看，该新闻事件的扩散过程呈现出了高效且层层深入的特点，而且在影响受众的感知和态度层面效果显著。

（二）语义矩阵分析转发内容的态度倾向：以“文章周一见事件”为例

语义矩阵分析属于社会网络分析法的一个部分，而社会网络分析法是一种用来研究信息交流网络的方法。它通过测量密度（density）、中心性（centrality）、关系强度（ties strength）、位置（position）、内容（content）、角色（role）、派系（cliques）这七个主要指标来描述信息的流动（付希，2016）。其中，NetDraw、NetMiner II等社会网络分析软件可以被用来分析转发配文，通过构建可视化的语义网络，从而在图表中清晰地表明受众的态度倾向。由于微博的转发功能在“文章周一见事件”的发酵中起了重要作用，新闻的内涵与外延在裂变式传播中被不断重构，所以下文就以该事件为典型案例进行详细阐述。

2014年3月28日，《南都娱乐周刊》官微称拍到了文章出轨姚笛的铁证，文末附上了“周一见”的语句。此内容一经发布便在新浪微博平台上引发了热议，文章“周一见”话题也被疯狂转发评论。3月31日凌晨，文章在其微博中发表了“致周一见”的道歉声明，此条微博的转发量高达240万，刷新了王菲于2013年9月13日发表的离婚声明微博所创下的转发记录，成为了史上第一条被转发过百万的微博。3月28日到3月31日这短短的四天内，有关文章的微博阅读量高达9.5亿。与此同时，此次事件还受到了国外媒体的关注，其中包括英国BBC等。以至于在2014年的年底，CNN还将这一事件选定为冲击中国网络的突出事件。

针对文章微博（致#周一见#）转发的100万条文本数据，“数据堂”网站运用社会网络法提取了前300个频次较高的词进行分析，最终构建的语义网络如“图3”（数据堂，2014, p.5）所示。

正如图3呈现的那样，该语义网络的核心位置被文章、马伊琍、姚笛三人所占据，所有的配文内容基本都是围绕这三个人物展开的。细化到词语间的关联性，不难发现“文章”一词更多地与“男人”和“出轨”相连，而“甘愿”、“女儿”以及“裸婚”这样的字眼则与“马伊琍”一词挂钩，同时与“姚笛”联系密切的词为“出轨”“小三”和“外人”。由此可见，网友对该事件的态度倾向比较一致。这一现象印证了新闻传播中的“黑洞效应”，争议性大的东西会得到更广泛的传播，同时层层传播又加剧了其的争议性。争议其实在本质上也是一种互动，但是互动的意义却尚不明朗。此外，这一事件充分地体现了用户主体的心理动因带来的传播效果，譬如情绪性宣泄心理通过转发配文中所用的修辞和表情符号实现，大众的愤怒与诉求也在这一过程中得到释放。

然而，通常在事件获得社会极大关注度的情况下，会有越来越多围绕这一话题的谣言占据微博平台。譬如有“姚笛为文章秘密堕胎”、“马伊琍与文章早已离婚”等一系列未经证实的传言在微博等网络空间中散布，大众加速扩散这些流言的同时也根据既有的道德观念对事件中的几位主角进行审判。伴随着马伊琍表明立场的发言在微博中又一次泛起涟漪，“马伊琍离婚体”也被网友不断改编转载。该事件在多方因素的推动下裂变式地传播，有趣的是，不论在事件的萌芽期、爆发期还是在延续期、消退期，大众的舆论始终都比较统一。究其原因，一是微博大V作为意见领袖的观点影响了网民舆论，二是热门评论中普通网友的观点也引导了群体观点，而这两方均以站在道德制高点进行批判的居多。

此外，“文章周一见事件”在转发扩散的过程中还引发了大众对婚姻价值观的思考，“婚姻忠诚”与“爱情信仰”开始被不断提及。盖因一直以“好男人”形象自居的文章劈腿姚笛的事件挑战了中国人的传统道德观念，加上国内国外的重要媒体还针对此新闻采访了受众的看法，一些与“婚恋道德”相关的评论文章也逐渐进入了大众的视野。换言之，事件本身的话题性、广大网友的情绪性转发连同权威媒体的助力将这一新闻事件的传播效果推到了社会文化讨论的层面。

四、结语

无论是规则库系统、空间向量模型，还是语义矩阵分析，亦或是热词趋势都具有局限性，不能完全排除出商业力量“灌水行为”所带来的无效数据。盖因新浪微博这一新媒体平台由商业机构运营，它凭借所拥有的强大注意力资源成为了各大营销商争夺的经济市场，而所谓的“大V用户”又被资本力量所控制，评论和转发行为只是一场为了营造虚假热度的“表演”，并不能代表真实的传播效果。此外，官方话语的介入也极大地影响了新闻的传播效果，一些敏感新闻在传播之初就被勒令删除，对事实知之甚少的大众难以在微博平台中进行深入讨论，传播效果自然减弱。一言蔽之，本文并未针对新浪微博中的新闻传播效果构建一个完整的量化评估体系，只是分别对不同指标的价值承载和具体测量方法进行了可行性讨论，希望下一步的研究能够在此基础上提出一套完备且系统化的评估标准。

分享让更多人看到