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微信公眾號傳播力評價指標體系研究

發布時間:2020-01-16 09:40所屬分類:新聞傳播瀏覽:1加入收藏

摘 要 微信新推出的7.0版對公眾號做了調整,公眾號傳播力評價指標體系也需要進行相應的優化。文章通過因子分析法和層次分析法,從閱讀量傳播力、在

  摘 要 微信新推出的7.0版對公眾號做了調整,公眾號傳播力評價指標體系也需要進行相應的優化。文章通過因子分析法和層次分析法,從閱讀量傳播力、在看傳播力和創作傳播力三個方面構建了微信公眾號傳播力評價指標體系,并選取部分科技類公眾號數據對指標體系進行驗證,結果表明,該指標體系對微信公眾號有良好的區分度,而且較好地適應了新版微信。

  關鍵詞 微信公眾號;傳播力;評價指標體系

新媒體論文

  《中國多媒體與網絡教學學報(電子版)》(月刊),創刊于2002年,是經國家新聞出版總署批準的中央級電子期刊,是國內很久以前以多媒體形式發表中小學信息化教學改革前沿成果的學術期刊群,是教育部重點成果的發表平臺之一,由教育部主管、清華大學主辦、清華同方光盤電子出版社出版。

  自2012年7月推出以來,微信公眾平臺發展迅速。微信公眾平臺隨著版本更新,細節在不斷完善和優化。在2013年8月,微信發布5.0版本,微信公眾平臺推出服務號和訂閱號,這兩個平臺號針對不同的用戶群體,服務號的用戶群體是企業和組織,而訂閱號的用戶群體是媒體和個人。在微信7.0版本里,增加了“看一看”模塊,微信公眾號推文底部頁面也發生了改變,文章里“點贊”更新為“好看”,當用戶點擊“好看”后,文章會被推薦到“看一看”界面,用戶的好友就可以看到推薦的推文,并可以互動。在后續的版本中,公眾號文章頁面又再次更新,位于文章底部右下角的“好看”更新為“在看”。“看一看”模塊中的“好看”也更新為“朋友在看”。

  當下有很多微信公眾號數據監測平臺,例如清博指數、新榜、西瓜數據、微小寶等,在這些微信公眾號數據監測平臺中,部分平臺公開了自己的微信指數算法,例如清博的WCI指數和新榜RSI指數,這些指數算法都有各自的特點,都能對微信公眾號的運營情況進行排名,排名也有良好的區分度。但在微信7.0改版后相應的指標和權重也應進行調整。在微信7.0版本上線后,微信公眾號增加了新模塊“看一看”,同時公眾號閱讀量破萬后閱讀數據精確到千,現有的評價指標體系也需要做出調整,反映上述改動。

  用戶閱讀推文后點了“在看”,好友就可以通過“看一看”模塊中的“朋友在看”與其進行互動。此功能可提高公眾號內容的分享和傳播,由于活躍粉絲是公眾號活力的來源,也是公眾號粉絲擴大的基礎,對于改版后閱讀數相同在看數更高的推文,可以認為后者的用戶更活躍,二次傳播能力更強,所以文章的“在看數”在微信公眾號評價指標體系中的權重有必要調高,大于一萬的閱讀量數據精確到千,具有一定模糊性,所以有必要降低閱讀量在微信公眾號評價指標體系中的權重。除此之外,目前主要的微信公眾號數據監測平臺,例如清博的WCI指數和新榜RSI指數均沒有將文章數量、公眾號推送次數等作為評價指標。本文認為有更高推送頻次的公眾號,其傳播力也更高。

  基于以上分析,有必要提出一種新的微信公眾號傳播力評價指標體系,適應微信改版后的變化。

  1 研究現狀

  關于微信公眾號傳播力,國內很多學者有相關的研究。張莉曼等認為微信公眾號傳播力是指微信公眾號運營者通過微信公眾平臺將信息內容高效傳遞給用戶的能力及信息傳播活動對用戶產生的實際影響效力[1]。丁炫凱和李剛則認為傳播力是傳播者傳遞信息的能力,其組成因素包括傳播者、傳播工具和傳播受眾[2]。吳素華以9種專業類微信公眾號基于清博的WCI指數研究各變量的相關性,總結出專業類微信公眾號的內涵與特征,提出了微信公眾號傳播力提升的策略[3]。柳毅、唐滿華和譚青基于WCI從內容優化、表達形式變通、傳播方式改進、用戶體驗增加等方面研究政務微信公眾號傳播力的提升方法[4]。李明德和高如使用層次分析法,從內容、平臺設計、更新頻率、回復服務、傳播域等方面構建指標體系[5]。

  當下許多微信公眾號監測平臺也有自己的評價指標體系,例如清博WCI指數和新榜RSI指數,上述兩種指標體系的權重主要由專家給出。

  本文通過因子分析法和層次分析法給出一種確定指標權重的客觀方法,并在此基礎上構建評價指標體系,搜集20個科技類微信公眾號的數據,計算其微信公眾號傳播力評價指數并進行排名。此外,還將本文提出的公眾號傳播力評價指數與WCI指數進行對比分析。

  2 研究方法

  2.1 因子分析法

  因子分析通過研究各個變量的內部關系,尋找數據中的基本組成架構,再用少量的幾個線性組合變量來描述。因子就是各個變量的線性組合,它包含了所有變量的大部分信息[5]。因子分析通常包括以下五個步驟。

  2.1.1 選擇分析的變量

  變量之間必須要有相關關系,這是因子分析的前提。

  2.1.2 計算相關系數矩陣

  如果所選變量無相關性就不適合做因子分析,所以相關系數矩陣是分析因子模型組成結構的

  基礎。

  2.1.3 提取公共因子

  根據因子方差的大小確定因子數量,需要累計方差貢獻率達到70%以上。

  2.1.4 因子旋轉

  因子旋轉可以使每個變量只在一個公因子上有較大的載荷,突出因子與變量之間的關系。

  2.1.5 計算因子得分

  因子得分公式可以用于綜合評價指標體系的

  構建。

  2.2 層次分析法

  層次分析法將與決策相關的指標分解多個層級,例如目標層、準則層、方案層,將問題轉化為確定方案層指標相對于總目標的相對重要權值,然后在構建的層級上進行定性和定量分析,這是一種層次權重決策分析方法[6]。層次分析法基本步驟

  如下。

  2.2.1 建立層次結構模型

  將與總目標有關的指標按照不同分類規則分解成多個層次,同一層因素對上層因素有影響,同時又受下層因素作用。


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