Ⅳ. 计算结果

运用EXCEL软件，按熵值法的计算原理逐步计算，计算结果如表4～9所示。

五、融媒体传播的熵模型讨论

通过熵值算法，我们确定了影响媒介融合的组织维、信息维、文化维、技术维和资源维在系统评测中所占的权重。经统计分析，上述各维度权重分别占22%、19%、19%、25%、19%，大体上各占到20%，其中技术权重偏高，占到近1/4，此外组织权重也高于其他几个维度。这说明技术创新在媒介融合中起到的作用更为关键，而组织（包括自组织）也起到了重要作用。五个维度从同一个原点、共同的平面，以相近的间距，相同的斜率向空间方向延展，就此形成一个动态的“陀螺体”模型，或称为晶体模型，这与前一章我们建立的熵理论模型完全一致。

值得关注的是，融媒体综合发展与各地区的经济发展水平紧密相连的。也就是说，媒介融合发展与区域GDP水平呈显著的相关性，经济发展水平越高，其融媒体不论是技术推动还是组织动员，都具有较高的质量；相反，经济发展动力不足，融媒体的整体水平也被拉低。由于缺乏更为完整的数据支撑，加之本文主要试图探讨融媒体发展的理论问题，故未能根据来自不同系统的数据进一步中以整合分析，以获得更加翔实准确的评测指标。

此外，用以表征不同媒介之间差异的指标评测在公式7中已经提到MDDI=K(MDI)。其中MDI可以根据各种公开数据获得，也可以自行设计指标参数评测，参数K可以通过熵值计算得以求证，由此可以获得融媒体之间的差异性指数。

值得一提的是，有前媒介融合传播指数指标体系的建构，尚存在着不同的思路和方法，由人民网2017年首次公布的媒介融合传播指数，其基于数据统计的研究方法显然比较客观，美中不足的是，观测指标主要来源于新闻生产意义上的数据，实质是对融合新闻的评测，考虑到媒介运营过程中的技术、组织、文化、资源等其他系统的影响，这也为今后的研究留下了伏笔。

考虑到上述研究的局限性，我们通过熵值算法，建构起一种全新的量化标准，且初步对几个样本省份进行了统计分析，获得了一系列有参考价值的数据。事实上，如果转变另一种思路，以媒介为观察样本进行分析，通过熵值计算获得国内各媒介之间的差异，以及传统媒介与新兴媒介的差异，抑或是传统媒介与融媒体之间的差异等等，都能够通过标准计算获得有参考价值的数据。不过，融媒体评测还处在初始阶段，不论是指标选择的客观性还是数据的使用还具有相当程度优化的空间，特别是本文所采用的大量数据均来源于主观的调研，这种调研数据并不完全可靠，可能会影响到评测结果。要么通过大数据的提供，增加样本量，减少误差产生，要么采用更为客观的数据，才能更好地体现出数据处理的信度与效度。

值得一提的是，在评测过程中，运用到迪米克有关生态位的测量方法，强调特定生态环境中不同媒介的生态位宽度，并进一步确定融媒体对于其他媒介的优势。前文有关媒介生态位理论进行过分析，就是媒介生态位宽度的重合部分，这部分引起媒介竞争甚至冲突的主要地带，但在融媒体环境中，重合部分似乎又能够成为媒介融合发展的最佳区间，这主要取决于两种媒介的互补属性。至于媒介竞争与共存的关系，除了宏观上的观察，微观上透过评测体系的建构与不断优化，能够在数据上对媒介生态环境中的竞争转化提供更为理性和精确的观察视角。

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