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篇1
文獻標志碼：A
文章編號：1002－0845（2007）06－0000－00收稿日期：2006－12－04作者簡介：張福遠（1978－），男，河北廊坊人，教師，碩士研究生，從事比較高等教育、教育社會學研究；宗淑花（1969－），女，河北香河人，講師，從事職業教育研究。
“如果撥開美國高等教育的美麗光環，籠罩在下面的本科生教育質量問題就會暴露出來”。自20世紀80年代以來社會各界對美國研究型大學的指責就不絕于耳，而其中批評最多的則是忽視本科生教學的問題。
一、功利主義的驅使
美國的研究型大學之所以將本科生的教學置于邊緣地位，其中一個主要的原因就是“惟利是圖”。這種功利主義的驅使讓學校和教師對本科生的教學都無法熱衷起來。
1.對經費和排名追求―――忽視本科教學的幕后黑手
美國研究型大學經費來源主要有五條渠道：聯邦政府、州及地方政府、學費、私人捐贈以及學校的銷售和服務。以1995年為例，聯邦政府及他渠道對大學投入的研究經費總共為269億美元，而大學本身的投入為39億美元，只占總投入的14．5％［1］。可見，研究經費主要來自大學外部的支持。大學在獲得外部經費支持的同時，一些不利影響也相伴而生。其一，外部對大學的投入明顯帶有實用主義傾向。這迫使大學潛心于見效快、易贏利的應用型研究，從而忽視了基礎研究。其二，效益至上企業精神被貫穿到大學的管理之中。大學過分強調這種精神勢必會導致教師太注重個人可見業績，而忽視教學。其三，聯邦政府對大學研究經費的資助大幅縮減。據統計，自20世紀80年代后聯邦政府對研究型大學的經費資助不到以前的60％［2］。為了緩解財政危機，研究型大學不得不以更快更多的研究成果來換取外界的經濟援助。然而，本科教學與外界的經濟支持沒有直接關系，這也是忽視本科教學的一個主要原因。
為了獲得更多的經費，大學必然要施展渾身解數。其中開展研究項目、建設一流的學科、追求大學的排名為各大學所熱衷，因為這些與研究經費的申請直接掛鉤。于是申請項目、引進知名教授，以此來提高學科和大學的排名，就成了大學獲取研究經費的主要手段。美國伯克利大學教授Clark Kerr 認為，這種盲目的追求是造成本科教學被荒廢的一個主要原因。在他的著作《The Uses of the University》中寫到：由于一個學校的品牌是爭取科研經費的門面，這就需要引進一流的研究教授。于是造成了大學花大價錢去挖“明星研究員”的情況［2］。然而，這些重金聘請來的大牌教授不愿意從事本科教學，大學只好再聘請專門的“教書匠”來應付本科生的教學。由此可見，研究型大學為了在研究經費的競爭中獲得更多的份額，紛紛將精力投入到研究項目的建設、學科排名的提升等領域中。而對于本科生的教學，因為不能得到實惠就自然居于次要地位了。
2．不合理的晉升與報醚機制―――教師遠離本科教學的“罪魁禍首”
人們工作的主要目的之一就是要追求更高社會地位和經濟收入，這本來無可厚非，美國大學的教師對此也同樣津津樂道。問題并不在于此，而在于研究型大學不合理的晉升和報酬機制，使教師在追求這些目標的過程中產生了偏差。
首先，來看晉升機制。在美國許多大學教師夢寐以求的是能夠獲得一個“終身教授”的職位。然而這極為困難，申請者需要做多項獨立科研、發表高水平文章、指導博士生等工作才有機會爭取到“終身教授”的職位。這些晉升的條件中，科研和學術是最重要的因素。2001年美國博耶本科教育委員會對研究型大學進行了一次調查，調查中教師在回答“你為何重研究，輕教學？”這個問題時，許多教師都提到：感覺教學并未被領導給予足夠的重視―――獎勵太少、在晉級中分量太輕［3］。這是一個非常現實的問題，研究型大學的教師要想獲得晉升機會就要在科研和學術上大做文章，本科生的教學自然就受到了冷落。再來看教師的報酬與學術和教學的關系。在研究型大學研究者與“教書匠”的收入差別很大，研究型教授年薪可以到20萬美元，但是以教學為生的“教書匠”教一門課只有三千美元；還要面臨失業的危險。所以在研究型大學，同事們將專心于本科教學的教師戲稱為“奉獻型教師”［4］。這種不合理的晉升與報酬機制長期存在，教師的思想中就產生了一種強烈的功利主義傾向，即要想迅速提高自己的收入與威望，就要以研究為重。長此以往，對本科生的教學重視―程度就可想而知了。
二、分類和評價機制的偏好
1．缺失的分類標準―――本科教學遭遇冷落的隱患分類機制會使事物產生一種“升級效應”，也就是說會產生一種追求更高類別的趨勢。美國大學的分類機制，也同樣對其產生著“升級效應”。但是，由于這種分類標準將某些重要的因素排斥在外，于是造成了在追求升級過程中的一些隱患。1900年美國大學協會確立研究型大學的兩條標準：一是該大學是否設有研究生院，二是該大學是否為大學協會會員。1970年卡內基教學促進基金會首次提出了《高等教育機構分類》的報告，其中提出了研究型大學分類的兩個量化指標：博士學位的授予數和科研經費的數量。1994年，卡內基教學促進基金會在1987年的分類標準基礎上，制定了新的分類標準。新標準將研究型大學區分為研究型大學I 類和研究型大學Ⅱ類。［1］
從卡內基教學促進會對美國研究型大學分類的不斷修正中，可以看出雖然分類的量化指標系數在不斷變化，但是主要是以博士學位的授予權和數量，以及得到研究經費的數量兩個方面作為標準。而分類標準中對本科教育的相關條件卻只字不提，這無疑為美國大學在追逐研究型的過程中忽視本科教學埋下了隱患。
2．有失偏頗的評價機制―――把本科教學導向低谷的無形之手美國大學的評價在世界上是最豐富的，其中以《美國新聞》的評價被認為最具權威性。筆者就以《美國新聞》的大學評價指標體系為例來說明評價機制對研究型大學本科教學的影響。其大學評價指標包括7項指標，分別是：同行評價和學校聲譽（25％）、師資質量（20％）、在校生的回返率和畢業率（20％~25％）、新生質量（15％）、學校資金（10％）、畢業率的增長（5％）以及校友捐款人數的百分比（5％）。從這7項評價指標中可以看出，沒有一項指標是直接將“本科生的教學質量”作為衡量標準。只有在“在校生的回返率和畢業率”這個選項中提出兩個維度：“其一是一年級新生的回返率；其二是6年的畢業率。”第一年的退學率往往是4年中最高的，回返率占這一標準的20％。另外，美國大學實行學分制，學生畢業少至3年，多至七八年。因此，6年畢業率成為衡量大學質量的另一重要標準，占此項的80％。于是，在評價指標體系中回返率和畢業率，就成為了能夠代表學校教學和服務質量的標準。在這樣的評價機制下本科生的教學質量很難得到準確的評估，也就是說本科生的教學對于大學評價影響不大。
三、學術觀念的偏差
大學是學術的圣地，教師或多或少都擺脫不了對學術的傾慕，而學者型教師正是美國所倡導的大學教師形象。在美國的研究型大學絕大部分教師都贊同這樣的觀點：學術起始于對知識的發現，即研究。因此，研究成了學術的最初含義與重要內質。教師往往把研究等同于學術，由此導致學者的職責就是研究。進而推之，學者的責任感越強，就越樂于把研究視為個人之事，就越易于出現自己埋頭搞研究的現象。美國大學的大批教師正是因為有此學術觀，才表現出重研輕教的行為。從另一方面而言，把學術等同于研究的學術觀是排斥學者以教學為重的，因為教學不是研究，本科教學尤其與學者的研究存在著諸多差異。
然而，“學術二研究”嗎？對這個概念的認識直接影響著大學教師的職業認同。如果將學術與研究劃等號，則無法解除大學教師認識的內心矛盾。因此，必須建立新的學術范式，重新界定學術的內質。基于此，博耶先生提出了一種新的學術觀，即學術包括發現、綜合、應用知識與教學四個方面［7］。這種新的學術觀，將學術看作是一個動態的過程即：發現―綜合―應用―傳播，四者交替進行、相互作用、不斷循環，構成了學術健全的身軀。而教學就是一種最有效的傳播方式，于是教學就成為了學術研究過程的一個環節，也就不能被排斥在學術研究之外。如果研究型大學的學者們都能以博耶的范式來界定學術，把教學看作學術研究的一部分，那么就可以給教學以足夠在重視，研究型大學的本科教學就不會受到今天這樣的冷落了。
綜上所述，美國研究型大學對功利的追求導致的短視效應，缺失的分類與評價機制以及狹隘的學術觀是造成許多研究型大學教師只顧研究不重本科教學問題的深層原因。
參考文獻：
［1］沈紅．美國研究型大學的形成與發展［M］．武漢：華中科技大學出版社，1999
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1.在金融學研究中文本大數據的挖掘方法
傳統研究方法通常采用人工閱讀方法對文本信息進行識別，因為文本數量龐大、信息構成復雜，人工識別效率較低，而且信息識別質量不穩定，信息識別效果受到閱讀者專業素養、理解能力等多方面因素影響。計算機技術發展后逐漸被應用于分析文本大數據，利用計算機技術獲取語料，對文本資料進行預處理、文本表示、抽取特征等操作。完成上述步驟后，在研究分析中使用文檔特征，從而開展深入分析[1]。在分析文本大數據時，主要采取如下流程：（1）從眾多信息來源中獲取語料，對語料文檔進行解析，明確文本定位，清洗數據，獲得文本分詞，標注詞性，將其中停用詞清除。（2）構建詞云、詞嵌入、詞袋模型與主題模型。（3）分析文本情緒、可讀性、相似性，分析語義關聯性。（4）監督機器學習、詞典語法處理[2]。
1.1獲取語料
獲取語料的方法主要分為兩種：（1）人工獲取；（2）利用網絡工具爬取或抓取。其中人工獲取語料投入成本較高，耗時較長，需要投入大量人力，因此網絡抓取的可行性相對較高[3]。網絡抓取方法可有效應對大量文本量，在一定程度上降低文本大數據獲取難度。在網絡抓取語料時，需要借助編程語言，通過直接抓取或爬取的方法獲取文本大數據。采用此種語料獲取模式具有兩方面顯著優勢，不僅獲取文本信息耗時較短，效率較高，而且可直接使用編程語言整理內容和規范形式，為后續文本分析工作奠定基礎[4]。
1.2預處理環節
獲取目標語料后，前期需要預處理文本，解析、定位文本，清洗數據，標注分詞與詞性，最后去除停用詞。金融市場通常要求企業采用PDF格式作為信息披露文檔格式，文本預處理中首先需要解析富格式文檔，獲取文檔信息。定位文本和清洗數據環節中，利用計算機程序定位文本信息[5]。在該類研究中，MD＆A研究熱度較高，使用正則表達式進行財務報告正文MD＆A定位首尾信息部分，提取上述信息。此外，文本信息中除核心內容結構外，還包括超文本標記語文、腳本語等代碼信息、圖片信息、廣告信息等，該類信息在文本分析中屬于噪聲內容，需要刪除和清洗相關信息，從文本中篩選有價值的核心內容[6]。文本分詞處理與文本語言密切相關。英文文本使用空格劃分單詞，即自然存在分詞形式，也可采取提取詞干、還原詞形等方法劃分單詞。中文文本中不使用空格分詞，根據中文語言習慣，詞語為最小語言單位，可獨立使用。基于此種背景，分析文本時需要專門分詞處理中文文本，例如：使用Python開源“jieba”中的中文分詞處理模塊處理文本，股票論壇帖子文本、年度業績說明會以及企業財務報告均可使用該類工具處理，完成分詞。在針對中文文本進行分詞處理時，其中實施難度較高的部分是識別新詞、歧義詞與控制切分顆粒度。在處理歧義詞時，需要科學選擇分詞方法，采用“jieba”針對文本進行分詞處理時，選擇分詞模式是否科學直接影響分詞精準度。分詞處理新詞時，需要用戶在相應模塊中自行添加新詞，完善自定義詞典，從而使分詞軟件識別新詞[7]。語義信息被識別的關鍵依據是詞性等語法特征，詞語切分后標記詞語詞性操作被稱為詞性標注。詞性標注操作可幫助計算機進行詞語種類識別，避免詞語歧義，對語法結構進行有效識別，從而促進計算機順利進行語義分析。詞性標注時，中英文操作方法不同，詞性劃分英文單詞要求比較嚴謹，利用詞尾變化反映詞性變化。在英文詞匯中，許多固定詞尾可提示詳細詞性信息。在處理中文詞語中，并無明確詞性指示，詞性識別依據主要為語法、語義等。簡言之，英文詞性識別標記注重形式，漢語詞性標記以語義為主。在處理文本信息時，需要將文本信息中停用詞去除，從而保證文本挖掘信息具有較高精度。所謂停用詞，即自身詞義表達有限，然而對于句子語法結構完整性而言非常重要的詞語。停用詞導致文本數據具有更繁瑣維度，導致分析文本的成本較高。英文中動詞、連詞、冠詞均為常見停用詞。中文處理方法比較復雜，必須結合語言習慣分析停用詞，不僅需要處理特殊符號、標點符號，還需要處理連詞、俚語。除此之外，應根據具體研究內容確定停用詞。在進行文本情緒研究時，特定標點符號、語氣詞等會影響文本表達的情感信息，對于此類信息需要予以保留，從而保證文本情感程度得到準確分析。
1.3文檔表示環節
文本數據為高維度數據，具有稀疏特點，使用計算機處理文本數據時難度較高，預處理實施后，必須通過特定方式表示文檔信息，通過此種處理降低后續計算機分析和人工研究難度。詞云、詞嵌入、詞袋模型、主題模型均為核心表示方法[8]。詞語技術具有可視化特點，是文本大數據技術之一。所謂本文可視化，即使用視覺符號顯示復雜內容，展示文本規律。根據生物特性，人們習慣于通過視覺獲取文本信息，實現文本可視化可提高信息提取效率。使用詞云技術可有效描述文本中詞匯使用頻率，采用醒目形式顯示高頻詞匯。詞袋模型的構建基礎是無嚴格語序要求的文字詞組存在[9]，以此種假設為前提，文本相當于眾多詞語集合，采用向量化方法表達文本，在此過程中只計算各個詞語出現頻率。在詞袋模型中含有兩種構建方法：（1）獨熱表示法；（2）詞頻-逆文檔頻率法。前者的應用優勢是可行性較高，操作難度較低。例如：現有如下兩個文檔：（1）文檔一：“經濟學中文本大數據使用”；（2）文檔二：“金融學中文本大數據使用”。以文檔一、文檔二為基礎建設詞表，根據詞序實施詞袋化處理，確定詞袋向量。對于出現的詞，以“1”表示，未出現的詞以“0”表示。但是在實際操作中，不同詞語在文檔中出現頻率存在差異，通常文本中高頻詞數量較少，許多詞匯使用頻率較低。為體現文檔中不同詞語的作用，對單詞詞語賦予權重。TF-IDF是計算文檔定詞語權重的有效方法。含有詞語i文檔數描述為dfi，集合中文檔總量描述為N，逆文檔頻率描述為idfi，第j個文件中詞語i頻率描述為tfi,j，第j個文檔內詞語數量描述為aj，第i個文檔內詞語i權重描述為tf-idfi,j，則公式應表示為[10]其中，的前提條件是不低于1，0定義為其他情況。較之獨熱表示法，TF-IDF方法的特點是對每個單詞賦予不同權重。在賦予其權重的基本方法時文本中該詞匯出現頻率越高，其重要性越高，與此同時語料庫中該詞匯出現頻率越高，則其重要性相應降低。詞嵌入處理中，主要是在低緯度連續向量空間嵌入指定高維空間，該高維空間維數包括全部詞數量。在金融學領域中進行文本研究時，詞嵌入技術通常采用Word2vec技術，該技術中主要使用CBOW技術與Skip-Gram神經網絡模型，針對神經網絡進行訓練，促使其有效捕獲詞語中包含的上下文信息，對詞語進行向量化映射，得到的向量語義信息更加豐富，信息密度更大，信息維度更低。主題模型中應用頻率較高的是LDA模型，應用此種模型進行文本分析屬于無監督機器學習法，通過此種方法才能夠大量集中語料中提取主題信息。在應用該方法時，將生成文檔的過程分為兩步，首先假定各文檔具有對應主題，從這些主題中抽取一個主題，然后假定文檔具有對應詞匯，對比之前抽取的主題，從詞語中選取一個與主題對應的詞語。完成上述迭代后，將其與文檔中各詞語擬合，從而獲得各文檔主題、主題中詞語分布情況。LDA模型主要優勢是，與手動編碼相比，該模型性能更完善，可有效分類大規模文檔。該模型做出的文本主題分類支持復制，準確性較高，而采用人工手段分類文本時較易受到主觀性影響。此外，使用此種模型時，無需人工分類進行關鍵詞、規則設定。LDA模型的缺點是在主題預設個數時，受到研究者主觀因素影響，選擇主題個數的數量受此影響顯著，因此生成主題過程與歸類文本主題時較易受到相關影響。
1.4抽取文本特征的方法
文本特征是指文本可讀性、相似性、文本情緒以及語義關聯性。其中文本可讀性即讀者在閱讀文本時是否可較容易地理解文本信息。在編輯文本時應保證文本具有較高可讀性，保證投資者通過閱讀文本可有效理解文本信息，即確保文本對投資者投資行為產生積極影響。有研究者在文本分析中使用迷霧指數，該類研究認為，迷霧指數與年報可讀性呈負相關。年報文本字數、電子文檔規格也是影響年報可讀性的重要因素。在使用迷霧指數評價文本可讀性時，常見的問題是，隨機排序句子中詞語將導致文本難以理解，然而正常文本和經過隨機排序處理的文本在分析計算時，顯示相同迷霧指數。不僅如此，在進行商業文本測量時采用迷霧指數作為依據具有顯著缺陷，例如，當對企業披露信息進行可讀性分析時，難以有效劃分年報可讀性與該企業實際復雜性。基于此種背景，在針對年報文本可讀性進行評價時，需要結合企業業務復雜性等影響，提出非文本因素[11]。在提取文本情緒時，通常采用有監督機器學習法與詞典法進行提取操作。詞典法即在文本情緒、語氣語調研究中使用情緒詞典輔助分析。詞典確定后，該類研究即支持復制。不僅如此，建設詞典時還需要融合大量金融學專業知識，從而使詞典與金融文本分析需求一致。使用現有多種類詞典、文獻等分析媒體報道情緒，針對財務報告進行語氣語調分析，以及進行電話會議等進行語氣語調分析等。中文大數據分析時，通常是以英文詞典、詞庫等為模板，構建中文情緒詞典。使用該類詞典輔助分析股票成交量、收益率，評估股市崩盤風險高低。在詞典法應用中需要結合加權法進行文本情緒分析[12]。有監督機器學習法包括支持向量機、樸素貝葉斯等方法。采用此類方法時，重點環節在于對分類效果進行檢驗和評價。交叉驗證法是常見檢驗方法。有監督機器學習法的缺點是必須人工編碼設置訓練集，工作量較大，并且人工編碼較易受到主觀因素影響，分類效果魯棒性較差，并且研究難以復制。其優點是分類精確度較好。
2.文本大數據分析
大數據分析主要是進行財務報告等公司披露文本信息、搜索指數、社交網絡文本以及財經媒體報道等進行分析。通過文本挖掘從海量文本中抽取核心特征，分析其可行性、相似性、語義特征、語氣語調等，然后分析股票市場行為與文本特征等相關性。分析披露文本信息時，主要是利用文本信息對企業財務、經營、管理層長效經營信息等進行研究。在進行此類研究時，重點是分析文本可讀性、相似性，以及分析語氣語調。披露文本可讀性較高時，有利于投資者有效獲取公司信息，影響投資行為。迷霧指數理論認為，財務報告具有較高可讀性的企業通常具有更長久的利潤。此外，有研究者提出，財務報告可讀性直接影響盈余預測離散性和可靠性。財務報告可讀性較低時，公司為減輕此種消極影響，可采取自愿披露措施緩解消極影響。管理者通過控制財務報告可讀性可對投資者行為做出影響[13]。在針對企業發展情況和股票市場發展趨勢進行分析時，披露文本語氣語調具有重要參考價值。相關研究認為，MD＆A語氣內含有增量信息，該類信息為企業長效經營能力進行預測，同時可根據該類信息分析企業破產風險。管理者情緒狀態可表現在電話會議語氣中，此種語氣分散情況與經營決策具有相關性，同時語氣對投資者感知、分析師評價產生影響。分析財經媒體報道時，主要關注媒體情緒，分析媒體報道著眼點，針對經濟政策進行分析，了解其不確定性，此外還需要研究媒體報道偏向信息、假新聞等。進行社交網絡文本研究時，主要是分析策略性信息披露情況與文本情緒。搜索指數研究方面，主要通過搜索指數了解投資者關注度。
篇3
長期以來，互聯網輿情是人們所關注的重點。通過網絡所、傳播、共享的輿情信息，是展現廣大人民群眾心態、體現政府能力和信心的重要手段。隨著當前社交網絡、移動網絡等新型互聯網平臺的出現，目前對互聯網輿情服務的要求正在日益增強。
現有的互聯網輿情監測評估系統在語義處理上采用基于關鍵詞的技術，其在網頁處理上直接的局限表現在不能有效地進行實體識別，影響了主題定義的質量，導致系統在熱點追蹤、文本分類等核心功能的實現質量不高；在數據處理能力方面，由于系統運行在能力有限的物理分割服務器上，導致海量輿情數據的分析能力不足[1]。本文引入語義計算[2]、云計算[3]、主題檢測等技術，為輿情分析提供了強大的數據采集、存儲和處理能力，可以依據不同需求的用戶提供不同的輿情分析能力和服務。
本文所提出的針對互聯網中出現的新型移動平臺、社交平臺、輿情數據海量化等新興狀態，采用云計算技術、社交網絡分析技術、語義計算技術、文本流主題檢測技術、垂直搜索引擎技術等在內的多項新型技術，針對多樣化和海量化的輿情數據展開監測和評估，并通過云計算所具備的全新計算架構，針對不同需求的用戶提供按需計費、可定制和可彈性管理的商業服務模式，最大程度上契合用戶的需求并降低用戶的使用費用，通過空間、虛擬機和輿情評估模塊定制等跳過用戶自行投資信息化硬件建設的成本，為用戶提供低價優質的全新輿情監測與評估體驗。
1 整體方案
下面，本文將分別從輿情檢測技術、云計算平臺架構、輿情傳播分析技術等三個方面闡述本文所提出平臺的技術方案。
1.1 輿情檢測技術
主要由三個部分組成：（1）信息采集：主要完成網絡輿情信息的采集工作，用戶可以通過指定站點、頻道、時間范圍等對這部分功能進行定制。信息采集主要通過Crawler對網頁進行采集，或者通過專用DB導出工具，直接掛接到站點的服務器上實現輿情信息的高效采集。（2）用戶接口：允許用戶采用專門需求對自己的評估監測需求；允許用戶專業特點、應用體驗對系統的功能重新進行定制；完成輿情監測評估的報告的反饋呈現功能。（3）輿情監測評估控制：對監測評估需求進行語義解析，并據此調度監測評估程序庫的程序，來完成監測評估結果，而后將結果以圖形、表格、文字報告等形式反饋給用戶。
1.2 云計算平臺
云計算平臺主要分為四個層次：基礎資源服務層（即IaaS層）、數據服務層（即DaaS層）、平臺服務層（即PaaS層）和軟件服務層（即SaaS層）。在這四個層次中：（1）IaaS層：基礎資源虛擬化、基礎資源動態負載平衡、超大規模高速網絡聚合帶寬技術、云安全控制。（2）DaaS層：基于ETL的海量輿情實時信息處理、大規模輿情信息文本流分類管理、海量輿情數據安全防災管理。該層中將通過結構化數據庫（Oracle）和非結構化數據庫（HBase和Hive）等同時管理存儲數據。（3）PaaS層：標準接口管理、異構數據交互與轉化、服務部署、任務分配與平衡。該層中將部署節點控制器、集群控制器等實現平臺管理。（4）SaaS層：統一訪問門戶、輿情采集、管理與分析挖掘應用部署。
1.3 輿情傳播分析技術
當重點聚焦當前輿情傳播中的用戶社交關系的分析和處理：（1）用戶社交關系路徑獲取與分析技術：實現不同ID情況下用戶身份的統一識別和認證；繼而對用戶的網絡社交關系、社交圈等進行記錄和分析，從而獲取用戶對于每一個輿情主題的傳播路徑等。（2）用戶社交關系的計算基礎技術：該技術為用戶社交關系、社交圈、社區身份等信息提供可計算的邏輯基礎，從而使每一個用戶的社交關系、身份信息等具備可定性或定量計算的可能。（3）用戶關系在輿情傳播中的路徑和影響力預測技術：該技術可計算并預測不同程度和性質的用戶關系可能會導致輿情主題的傳播方向，傳播對象和傳播群體；同時可針對不同用戶關系，預測這些關系和路徑對輿情主題傳播可能產生的附加影響力。
2 關鍵技術
本文所提出的輿情數據服務平臺主要包括以下四個方面核心技術。
（1）大規模網頁信息采集、網頁信息抽取、文本實體識別技術：通過構建云計算平臺，利用云計算技術實現計算資源整合，并進一步利用虛擬機動態分配、網絡節點分布式計算等實現大規模網頁輿情數據的爬去的采集；利用語義計算、垂直搜索引擎技術、文本過濾、自然語言處理技術等實現了網頁信息的抽取與文本實體識別，最終完成輿情信息的采集、分類、抽取等功能。
（2）基于云計算的大規模、分布式輿情信息分析處理能力：在云計算平臺下，劃分出專門的虛擬機，通過云平臺下MapReduce并行算法，完成輿情信息的漢詞切分、語料分析、主題提取和分類、輿情情感計算，最終實現輿情信息的分析處理功能。
（3）基于社會關系的移動社交網絡（微博等）信息輿情傳播模式分析技術：依據互聯網媒體平臺中用戶的社會關系，對移動互聯網、社交網絡等媒體中所出現的輿情數據進行深度分析，利用用戶社會關系實現對輿情傳播模式分析，最終完成主題傳播跟蹤、輿情影響力評估、輿情預測等功能。
（4）大規模輿情文本流主題檢測分類技術：針對互聯網大規模文本流輿情數據，利用在線輿情文本進行主題建模技術、在云計算平臺進行自動的非監督學習，對輿情文本進行分類、檢測等。
3 結語
本文提出一種以云計算、語義計算、用戶關系計算、文本流主題檢測等技術為基礎，克服了傳統輿情檢測系統僅僅依賴于關鍵字、詞頻等統計手段的缺點，同時涵蓋了互聯網、移動互聯網、社交網絡等不同傳統和新興網絡載體，以面向服務的互聯網輿情監測評估系統作為主，并向行業應用以及個人應用服務。
參考文獻
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有趣的是，他們在論文中以自身最熟悉的領域——可視化研究作為其中一個案例，將2001年至2010年間發表在IEEE Vis和InfoVis兩個學術會議上的933篇論文作為文本數據集合，通過TextFlow模型得出了與實際學術發展潮流相當吻合的圖表，其結論令人信服。例如，整體上看，過去10年間Vis相關主題有日漸式微的趨勢，2006年之后各個主題獨立發展；InfoVis與之相反，整體的趨勢是上升的，主題之間的合并和分割非常多，說明該領域的研究更活躍。
他們是如何做到的呢？崔為煒向我們解釋了文本可視分析的步驟（如上圖所示）。首先，主要由機器來完成海量文本的收集和預處理工作。然后，利用自然語言分析中的概率模型HDP（Hierarchical Dirichlet Process）計算出文本所屬的主題（topic）。這里假設每個主題都是由一組關鍵詞來描述的，關鍵詞以不同的概率出現在不同的主題中，每篇文章自然也會以一定的概率屬于不同的主題（注：傳統聚類方法會認為每個文本只屬于一個主題）。劉世霞強調，HDP模型的優勢是可以自動確定文本中的主題數量，但是它只能計算出一組靜態文本數據的主題，無法進一步找出主題之間的關系。2010年的時候，他們成功改進了HDP模型，將這個語言模型擴展到能處理動態的文本數據流。簡單地說，就是跟蹤比較T1和T2兩個時刻文本內容的變化情況，由此來確定主題之間是否發生了合并或者分裂。文本分析的最后一步就是利用前面得出的主題演化結果，計算出其中的關鍵事件和關鍵詞，從而更好地展示事件發展的來龍去脈。
在談到TextFlow模型對于主題合并和分割判斷的準確率時，劉世霞表示目前還沒有一個固定的樣本集可供測試，但把多個領域的分析結果拿給相關領域專家查看時，他們都認為結果比較準確，可以達到滿足應用的水平。另外，我們還了解到TextFlow模型的主要算法本身與語言是無關的，中文與英文的區別主要在于海量文本預處理階段的分詞技術，這方面已經有成熟的技術可以完成。
William Ribarsky是北卡羅萊納州大學Charlotte可視化研究中心創始董事，非常關注微軟亞洲研究院在文本可視分析方面所做的工作，他在美國召開的一次學術會議的發言中提到劉世霞所做的交互式可視文本分析，并稱“這項成果令人刮目相看”。在撲面而來的大數據時代，相信未來利用TextFlow模型可以做許多幫助企業提升生產效率的事情。崔為煒向我們演示的案例中既包括對歷史新聞事件的回放，也包括跟蹤社交媒體的數據預測即將發生的新聞事件。由此引申開來，所有之前難以度量的文本數據或許都能迎來一次重生的機會。在信息時代，誰能把握住信息的脈搏，誰就能更好地把握住時代的脈搏。
文章開頭虛構的面試題，大家找到答案了嗎？
聲音
我們應該把文本挖掘技術和可視化這種交互技術結合在一起，讓人去做人擅長的事情，機器去做機器擅長的事情。機器擅長做什么呢？機器比較擅長去存儲，做大數據量的運算，而人有分析的能力。因此，我們的工作主要就是把人的智能和機器的計算能力結合在一起。
——劉世霞
微軟亞洲研究院網絡圖形組主管研究員
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另一方面，由于微博的加入，其實時性、開放性與交互性使得整個“周一見”事件文本的生產與消費方式越來越高明，每一個媒介文本的出現都恰如其分，整個事件的媒介文本邏輯嚴密，文本的交互性呈現無處不在。這兩個方面的傳播現象共同的介質就是媒介文本，并且在微博的推波助瀾下，媒介文本的“互文性”生產愈加靈活多樣。
網絡造句的熱度反映著受眾對事件和文本的消費熱情，這種熱情也在推動著媒介文本連續劇式的呈現。從謝曉的“微博預告”開始，小道消息滿天飛，網友猜測，真實圖文報道，到文章的供認不諱和致歉聲明，馬伊琍的微博回應，文本的呈現至此將事件引入一個高峰。輿論的壓力讓文章微博繼續發聲“我賤命一條，陪你們到底！”直接叫板《南都娛樂》，讓網友們聯想是否是《南都娛樂》報私仇，《南都娛樂》官微回應否認“報私仇”傳聞，隨即署名為“馬伊琍爸爸”的微博號發文質問《南都娛樂》，希望還家庭安靜，事情發展接近尾聲，喧鬧的文本現象也逐漸平息。但我們從主要媒介文本的呈現經過可以看出，每一次媒介文本的生產及呈現都恰如其分，有嚴密的邏輯性和故事發展情節。事情的發展以《南都娛樂》發起，并于每次與當事人交鋒引起輿論，文章的反應和其岳父的發文以及網友一邊倒的譴責文章同時也暗示著《南都娛樂》的傳播目的成功實現。
二、互文性文本的兩個維度
互文性不僅體現在文本交互性呈現的表現形式上，通過互文性的文本呈現也深刻揭示著整個事件中媒介文本生產與消費的意義。著名媒介文化研究學者約翰·菲斯克在《電視文化》中從水平和垂直兩個維度分析電視文本的互文性，筆者借用菲斯克分析電視互文性的兩個維度的研究思路，并結合互文性的廣義（解構主義）視角——發生性互文與接受性互文分析“周一見”事件涉及的媒介文本的互文性生產，將文本按水平維度分為事件當事人文章、馬伊琍的言論；按垂直維度，將事件當事人文章、馬伊琍的文本分為一級文本，將媒體報道、網友評論分為二級文本（見下表）。
發生性互文和接受性互文是分別從文本的生產和接受兩個角度對媒介文本進行剖析的。而在利用互文性視角解析文本生產時，接受與生產是必不可少的兩個過程。“周一見”事件的二級文本基本是對一級文本的回應，是在對一級文本接受、解構的前提下并結合歷史文本生產的結果。而一級文本的生產過程也是基于對先時文本的接受、解構進而產生的回應與結合。正如大量網友指出的文章的致歉聲明有抄襲高曉松之前酒駕致歉聲明之嫌，說明文章的微博致歉聲明或多或少是對高曉松版致歉聲明有某種程度上的接受，而又因事件性質的不同和身份的不同，存在具體內容的差異，因而最終產生的文本是一個對先時文本的接受、解構與再生產的過程。又如“伊琍挺住”、“伊琍不哭”等網友評論，首先是對一級文本文章致歉聲明的抗拒性解讀與對馬伊琍“且行且珍惜”微博的接受性解讀；其次，“挺住”“不哭”等句式初在2008年汶川地震時便已出現，成為一種流行的固定的網絡文體，用以表示對汶川的支持，后來在玉樹地震、雅安地震中也大量出現。網友將這個文體用在這里，顯然是借對這個歷史文本的互文性生產表達對馬伊琍的同情與支持。因此，在互文性的文本分析視角下，不論是一級文本還是二級文本，都是在對先前文本的接受或解構的前提下，或結合歷史文本，或結合現實環境生產的結果。
而這些文本生產與消費對于事件的內涵意義的生產方面，也從水平和垂直維度的文本中得到體現。從水平維度來看，媒介文本是由事件的當事人文章所發，代表了當事人的傳播意圖和立場。文章的致歉聲明與之后的微博因互文性相互關照，后文是對前文意義的強調。文章所發微博雖然言辭粗魯，但是很急切的表達了他不希望事情繼續發展，希望媒體息事寧人。但當事者生產文本的本意卻并沒能夠得到受眾的完全解讀。因為從垂直維度來看，媒體的報道和網友的評論呈現愈演愈烈的態勢，并且輿論的導向也偏離文章減輕形象傷害的意圖。在此事件中，二級文本的生產者站在一級文本生產者的對立面，例如謝曉接受騰訊訪談稱“馬伊琍給我發了一條感謝短信”，更加印證事件的真實性和文章出軌男的形象，以及《南都娛樂》所發表的言論始終堅持一個態度和立場，引導受眾按自己的傳播意圖去解讀這些文本。在這場對立文本生產與消費過程中，網民受眾是一群基礎性的存在，他們的評論和立場推動著一級文本和二級文本的生產，他們的評論即構成了對所有媒介文本的消費。
三、微博文本生產與消費的背后
&ld quo;周一見”事件的發生、發展過程的報道表面上是一個新舊媒體爭相爆料、共同發聲、合理推進的過程。實際上，在新興媒體和移動互聯網的沖擊下，傳統媒體面臨激烈的競爭壓力，該事件某種程度上可以看做《南都娛樂》為提高自身公信力和影響力而制造的一次對自身傳統報業品牌的營銷活動。
微博具有傳播速度快、流傳廣的特點，同時它也是一個負面消息散布極快的平臺。《南都娛樂》最先選擇微博發聲是刻意為之，意在利用微博的傳播特點和強大用戶群體，使話題迅速擴散，產生社會影響。從對文本的分析以及事件的發展可以看出，《南都娛樂》一直掌控著報道的導向和受眾的導向，比如最先的微博預告中“我也理解當事人此時的焦灼，但請相信此報道絕無任何陰謀論，記者也拒絕了巨大的利益誘惑”表明信源的真實公正客觀，樹立傳統媒體的權威性。不論是“周一見”熱詞的火爆、網民的全體參與，還是文章的回應“我賤命一條，陪你們到底！”都在印證著《南都娛樂》的借勢營銷、傳播意圖取得成功。
通過對“周一見”事件的微博文本分析說明，一個熱點娛樂事件或熱點社會事件的產生和發展、其文本的生產與消費既有宏觀層面受眾、媒體和技術發展的因素，也有微觀層面文本生產的方式的影響，文本的互文性生產與呈現、文本生產者的立場與文本傳播的意圖都對整個事件的文本的產生與消費起著重要作用，特別是在新媒體技術的支持下，對社交軟件的精心駕馭能夠一定程度上促進事件的傳播。
參考文獻
①胡曉云、陸琪男，《“故宮星巴克”事件中的媒介文本研究》[J].《廣告大觀》，2007（5）
②約翰·菲斯克：《電視文化》[M].商務印書館，2005
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1、引言
伴隨著旅游消費群體的日趨年輕化以及具有旅游分享等功能的社交媒體的普遍應用，社交網絡成為眾多旅游企業認識和影響潛在消費群體、推廣旅游服務產品、開拓新興市場的重要平臺。然而，現有研究文獻中，對于旅游服務的網絡營銷問題主要集中于傳統的媒體營銷理論，同時對于紅色旅游的網絡營銷特點與社交網絡行為具有較深入的考察。比較有代表性的有，張偉對我國旅游企業網絡營銷的總體狀況進行了分析，并結合網絡媒體營銷的特點對旅游企業開展網絡營銷提出了相關建議〔1]；閏賀平和甘永萍以桂西為案例對紅色旅游的營銷對策進行了研究〔2]；吳麗對我國旅游傳統網絡營銷的研究現狀進行了系統的回顧和梳理 〔3]；周剛以云南省為例對該區域紅色旅游的市場營銷與網絡應用做了分析與展望〔4]。
為此彌補上述研究空白，本文以湖南韶山紅色旅游為研究對象，采用技術軟件實時采集與營銷相關的微博數據，并通過建立社交網絡營銷影響效應評價體系并采用文本分析等研究方法，系統考察韶山紅色旅游社交網絡營銷的發展現狀與存在的主要問題，探索推進紅色旅游服務的社交網絡營銷績效的相關措施。
2、韶山紅色旅游社交網絡營銷現狀與影響效應評價
本文通過網絡爬蟲技術主要采集了從2013年9月到2014年2月間新浪微博上與韶山景區相關的內容數據。其中，包括熱門簽到地點的微博分享數據，具體地點有故居、韶山銅像廣場、同志紀念館、韶山賓館、毛家飯店（韶山紀念園東）、韶山紀念園（紀念偉人花卉大觀園西北）等等，共采集到微博1123條，除去與紅色旅游無關的微博，保留有效微博695條。另一部分是同一時期“湘潭市旅游局”、“湖南紅色文化研究所”、“湖南紅色旅游文化節”、“韶山下的成人禮”等韶山紅色旅游主要企事業單位與活動主辦方自有賬戶的微博分享數據，主要對其中的賬戶粉絲量、微博數量、申請時間（以第一條微博時間為準）、關注數量等進行了收集整理。
從中可以看出，韶山紅色旅游的相關自有賬戶微博更新頻率低，更新時間較為集中，微博更新不規范。粉絲數量相對較少，影響力較低。進一步采用文本分析技術，分析上述賬戶的微博內容，可以發現其微博內容較為雜亂，與紅色旅游相關且體現營銷行為的內容較少，缺乏原創性內容分析，多數為轉載和摘抄。具體問題如下：
（1）整體上，缺少正規的韶山紅色旅游網絡宣傳平臺及運營維護團隊。在搜尋韶山紅色旅游微博內容過程中，我們并未發現以“韶山紅色旅游”命名的正規賬戶，多是以事業單位和主題活動命名的公共賬戶，且該類賬戶主要用于主題活動的信息，比賽結果公開等，沒有體現具體的旅游內容與互動性。
（2）內容數量少，更新頻率低，更新時間不規律。在所統計的4個主要自有賬戶中，兩個已經停止更新，賬戶微博總量最多的為127條，日均博更新1.8條，最少的只有127條，日均更新僅有0.1條。微博數量少且更新不及時，直接影響營銷力度，體現出旅游企業對社交網絡營銷宣傳的重視程度不高。
（3）營銷內容缺乏針對性。調查發現，韶山紅色旅游的相關微博內容公共賬戶的微博內容多為時政熱點、活動宣傳，廣告推銷等，而游客更關注景區的交通狀況、特色美食、景點容量以及景區環境質量等。缺乏吸引力，而且與紅色旅游產品及服務相關的內容較少，對紅色旅游的宣傳及推廣作用有限。
（4）傳播形式單一，缺乏與消費群體的良好互動。現階段的營銷內容主要是景區的形象宣傳，傳播形式上采取單向推送，反復轉載。主動推介和與關注群體互動較少，并且傳播活動缺少較細致的策劃和專業設計。
進一步地，我們參考孫尚清提出的紅色旅游評價體系〔5]，將紅色旅游社交網絡營銷行為對潛在消費者的影響效應分為飲食、住宿、旅游便捷、購物、景區質量等五個方面12個評價指標（見表2）。并采取中文分詞和關鍵詞統計，計算微博營銷內容的平均值、標準差、提及次數及其排名。我們用指標平均值作為營銷對消費群體的影響度（我們采用5分評價值，其中3分以上為偏正面評價，3分以下為偏負面評價），用提及次數作為消費者對旅游服務相關內容的重要性評價，即重要度。從表2數據來看，目前潛在消費者對韶山景區的旅游產品主題豐富程度的重要性最為認知，其次是飲食、旅游服務特色和交通情況，對旅游住宿、環境衛生與紀念品的重要性認知程度最低。說明現階段紅色旅游社交網絡營銷的重點集中在旅游產品本身及其區域特色，而對于旅游體驗中的基本保障條件缺乏營銷力度，這將在一定程度上會影響潛在消費群體對旅游整體體驗的評價。而從營銷的影響度來看，潛在消費者對韶山紅色旅游的旅游特色、飲食與購物、住宿環境、服務質量等評價較高、而對住宿價格、交通情況、旅游產品豐富程度評價較為負面。因此，結合對社會網絡營銷效應影響度與重要度的評分，營銷改進策略應該是推進當前評價較為負面且又是營銷較為缺少的方面，即紅色旅游的產品豐富程度、交通和住宿等等。
3、結論及建議
通過對韶山紅色旅游的社交網絡營銷現狀與影響效應的分析，可以發現現有旅游企業在營銷過程中存在明顯的營銷定位偏差，缺乏系統規劃，深層次的原因是其企業營銷策略缺乏針對性與網絡營銷平臺建設不夠完善。因此，為了促進紅色旅游網絡營銷的有效實施，強化景區知名度與景區形象，挖掘潛在市場，深度影響潛在消費人群，建議做如下改進：
（1）建立專業網絡信息系統及運營維護團隊。須建立專門的網站營銷部門，以社交媒體公共賬戶為核心，培養專業的運營維護團隊，引進包括日常維護，網頁制作、網站維護、語言編輯、內容推廣等各方面的專業人才，建議規范的運營體系和質量控制機制，確保網絡營銷活動中信息傳遞的準確性、及時性、互動性和傳播層面的廣泛性。
（2）突出具有紅色旅游特色的個性化產品宣傳。網絡平臺不僅僅是銷售平臺，更是旅游企業與消費者交流的平臺〔6]。相關企業應該充分利用社交網絡平臺的豐富互動功能，加強自身產品的營銷模式與內容結構，突出個性化的紅色旅游產品與服務，強化互動性和體驗感，使游客更為了解旅游相關產品。同時，還應側重對旅游主題的品牌建設與口碑宣傳，引入意見消費者，營造更為緊密的消費者與企業間關系。
（3）以游客需求為導向，加強社交網絡信息的收集與挖掘。網絡平臺既是旅游企業自我宣傳的媒介，也是獲得消費者需求與評價的重要信息來源。通過構建基于大數據和商務智能等數據挖掘機制與技術平臺，改進紅色旅游的服務質量，創新產品設計，挖掘新興市場。
（4）與多種網絡營銷模式組合，形成立體營銷網絡。現有的網絡營銷方式多種多樣，口碑營銷、媒體營銷、新聞營銷、電子雜志營銷、軟文營銷、SNS營銷、QQ群營銷、社會化媒體營銷等等營銷模式與社交網絡互動營銷具有較強的互補性。旅游企業可以多種營銷方式組合，建立全方位立體的網絡營銷體系，擴大對影響的覆蓋面與滲透力度，〔7〕從而推動對潛在消費人群網絡營銷的深入發展。
〔參 考 文 獻〕
〔1〕張偉. 關于我國旅游企業網絡營銷狀況的分析〔J〕. 產業經濟，2006，12：371.
〔2〕閏賀平，甘永萍.紅色旅游營銷對策研究-以桂西為例〔J〕.東方企業文化，2007，11：68-70.
〔3〕吳麗. 我國旅游網絡營銷研究綜述〔J〕. 樂山師范學院學報，2013，（01）：92-97.
〔4〕周剛. 關于紅色旅游市場營銷研究-以云南省為例〔J〕，北京第二外國語學院學報：旅游版，2006，（06）：54-60
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非結構化處理流程主要以網頁處理為例來闡述，包括三個階段，分別是信息采集、網頁預處理和網頁分類。
信息采集是將非結構化的信息從大量的網頁中抽取出來保存到結構化的數據庫中的過程；網頁預處理主要是進行一些數據清洗的工作，保證分類質量；網頁分類工作則是通過數據挖掘算法訓練出來的分類模型，對分類數據進行分類提煉，得出有價值的信息。
信息采集
信息采集面對的是特定的專業人群，其采集的信息只限定于特定的主題和相關的領域，出于對性能和成本的考慮其不必也不可能對整個互聯網進行遍歷，因此主題信息采集中通常需要研究以何種方式預測鏈接指向的頁面與主題的相關性，并判斷其是否值得訪問；需要研究以何種爬行策略訪問Web，以在盡可能多地采集到主題相關頁面的同時盡可能少地采集到主題無關的頁面。
信息采集的基本方法是通過預先設定的種子鏈接集，利用HTrP協議訪問并下載頁面，在用各種分析算法分析頁面與主題的相關性之后提取出待訪問的鏈接，預測鏈接指向主題相關頁面的可能性，再以各種不同的爬行策略循環迭代地訪問網頁。
信息采集根據基于主題的不同可分為以下兩類：一類是基于內容的主題信息采集：它需要建立一個針對主題的詞表。另一類是基于超鏈接的主題信息采集：它是基于網頁之間的引用關系，類似Page rank算法。
網頁預處理
網頁預處理部分本文主要介紹一下網頁去重，網頁去重可以歸為兩類：一類是基于URL的對比去重，它適用哈希算法；另一類是基于內容的對比去重，它適用基于信息指紋的文本相似度算法。
網頁去重需要先對文檔對象的特征抽取，需要將文檔內容分解，由若干組成文檔的特征集合表示，該步驟主要是為了方便特征比較計算相似度。之后需要針對特征的壓縮編碼，主要通過哈希編碼等文本向數字串映射方式以方便后續的特征存儲以及特征比較，起到減少存儲空間，加快比較速度的作用。最后需要進行文檔的相似度計算，這一步需要根據文檔特征重合比例來確定是否重復文檔。一般是對網頁提取一個信息特征，通常是一組詞，或者是詞加權重，調用特定的算法，轉化為一組代碼，也被稱為指紋。若兩個頁面有相當數量的相同指紋，那么可以認為這兩個頁面內容重復性很高。
網頁分類
分類問題是人類所面臨的一個非常重要且具有普遍意義的問題。將事物正確地分類，有助于人們認識世界，使雜亂無章的現實世界變得有條理。自動文本分類就是對大量的自然語言文本按照一定的主題類別進行自動分類，它是自然語言處理的一個十分重要的問題。文本分類主要應用于信息檢索，機器翻譯，自動文摘，信息過濾，郵件分類等任務。文本分類的一個關鍵問題是特征詞的選擇問題及其權重分配。
在搜索引擎中，文本分類主要有以下用途：相關性排序會根據不同的網頁類型做相應的排序規則；根據網頁是索引頁面還是信息頁面，下載調度時會做不同的調度策略；在做頁面信息抽取的時候，會根據頁面分類的結果做不同的抽取策略；在做檢索意圖識別的時候，會根據用戶所點擊的URL所屬的類別來推斷檢索串的類別等等。
網頁分類方法有SVM分類方法和樸素貝葉斯方法：其中比較推薦的是SVM分類方法，Vapnik等人在多年研究統計學習理論基礎上對線性分類器提出了另一種設計最佳準則。其原理也從線性可分說起，然后擴展到線性不可分的情況。甚至擴展到使用非線性函數中去，這種分類器被稱為支持向量機（SupportVector Machine，簡稱SVM）。支持向量機的提出有很深的理論背景。支持向量機方法是在近年來提出的一種新方法。
典型的SVM分類有兩種，一種是針對線性可分情況進行分析，對于線性不可分的情況，通過使用非線性映射算法將低維輸入空間線性不可分的樣本轉化為高維特征空間使其線性可分，從而使得高維特征空間采用線性算法對樣本的非線性特征進行線性分析成為可能；另一種是基于結構風險最小化理論之上在特征空間中建構最優分割超平面，使得學習器得到全局最優化，并且在整個樣本空間的期望風險以某個概率滿足一定上界。
典型的樸素貝葉斯分類，它可以分為模型訓練、模型分類和分類結果評估三個階段：模型訓練階段，主要計算訓練集下所有類別的先驗概率，以及所有特征詞在每一個類別下的條件概率；模型分類階段，對訓練集建立模型；對每個待分類文檔計算后驗概率，后驗概率大的類別為文檔所屬類；分類結果評估階段：對分類結果進行抽樣、人工檢驗。分別計算出每個類別分類的查準率和查全率，通過F―度量公式評估模型準確度。
二 自然語言處理的典型方法與應用
自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。
自然語言處理部分主要以輿情分析為例，輿情分析系統的數據來源有三個渠道，一是網絡上公開的信息，如各大交易所每日評論，社交網絡各方觀點和財經門戶網站。二是從合作方獲取的信息，如交易信息等。三是微博、人人網等社交網絡信息。
網頁信息摘要
網頁信息摘要需要將同一主題下的多個文本描述的主要信息，按壓縮比提煉出一個文本的自然語言處理技術。對于互聯網上海量的期貨分析報道，如果能從中提煉出一個覆蓋性強、形式簡潔的摘要將具有重要的意義。
如何收集企業的戰略信息？面對海量信息，一個研究員需要花費4個小時閱讀相關信息。借助語義引擎，把50篇文獻縮略成10余條概要，面對概要信息，一個研究員需要花費3分鐘閱讀相關信息，并形成思考。借助文字情緒引擎，把概要內容指數化、知識化，面對指數信息，一個研究員需要花費2秒鐘閱讀相關信息，并獲得決策支持所需的知識。
熱點事件預測
熱點事件的發現與預測的算法有很多，最行之有效的方法是做大規模的邏輯回歸。在大數據的背景下，我們拿到的數據是全量并非抽樣，這使得類似邏輯回歸等簡單算法起到事半功倍的效果。通過歷史事件傳播數據，提取向量，并做邏輯回歸出規則，就可以做很多預測。例如美國大選，疾病傳播，甚至預測死亡。
維克托?邁爾-舍恩伯格寫的《大數據時代》一書中就有這么幾個關于熱點事件預測的案例：
案例一：華爾街“德溫特資本市場”公司首席執行官保羅霍廷每天的工作之一，就是利用電腦程序分析全球3.4億微博賬戶的留言，進而判斷民眾情緒，再以“1”到“50”進行打分。根據打分結果，霍廷再決定如何處理手中數以百萬美元計的股票。他的判斷原則很簡單：如果所有人似乎都高興，那就買入；如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。這一招收效顯著――當年第一季度，霍延的公司獲得了7%的收益率。
案例二：美國一個超市將女性顧客中的孕婦視作購物的黃金消費者。為了將這部分目標人群在懷孕前就爭取過來，該超市通過調查羅列出幾十種購物偏好，當某位顧客的收銀條上集中呈現這類商品時，就會被認定為可能是孕婦或家中有孕婦，超市隨后向其發送孕婦產品廣告。一次，當有人以“家中并無孕婦卻總是收到相關產品廣告”為由控告這家超市后，卻發現原來是自己還在上高中的女兒懷孕了。
案例三：2009年甲型H1N1流感病毒出現，在沒有疫苗的情況下，公共衛生專家能做的只是減慢傳播速度，要做到這一點，專家必須先知道流感出現在哪里，這只能依靠各地醫生發現并告知疾控中心，信息肯定是滯后的。可是，Google的工程師們比疾控專家更早地判斷出流感從哪里傳播出來，他們依靠的就是Google所掌握的大數據。
歷史相似事件可使用文檔相似度比較。文檔相似度比較算法首先采用TF-IDF方法把文檔建模為詞頻向量，然后使用向量距離計算算法求得。常用的距離計算方法如：Jaccard距離、歐式距離、余弦相似度等。
情感分析
正負情感度量化統計分析一般用于分析金融機構和大眾對期貨產品的態度、情感和觀點傾向，對行情走勢往往具有十分重要的意義。通過對收集來的信息進行情感度分析后，可以統計出社會輿論對期貨未來走勢的觀點傾向度。通過計算歷史輿論觀點與走勢的相關度可以驗證情感度分析模型的有效性。
情感詞監測模塊是通過對金融期貨網站定時采集更新，對輿論話題進行連續監控，提取熱點關鍵詞，實現熱點信息的實時發現。通過搜索引擎抓取情感關鍵詞熱度，計算關鍵詞與趨勢相關性。
主題詞表的優劣在相當程度上影響了系統后續的信息采集內容和效果。首先，由領域專家給出相關領域的權威網站作為基礎語料來源，通過對權威網站網頁內容的整站抓取獲得領域語料資源。之后對語料資源進行中文切分詞和詞頻統計，獲得一張高頻詞表。再由領域專家對高頻詞表中的高頻詞匯進行整理，人工選取出與領域相關的詞語。然后，對從高頻詞表中選取出的領域主題詞進行上位詞（花是鮮花的上位詞，植物是花的上位詞）、下位詞、同義詞、近義詞擴展，去除重復詞匯，從而最終形成相關領域的主題詞表。在信息采集系統后續的采集中還將不斷收集相關領域的新詞匯，在發現領域新詞后加入到領域主題詞表中，形成系統性的反饋機制，從而不斷對主題詞表進行更新維護。
正負情感度量化統計分析是從抓取的文章中進行情感度分析打分，分數范圍為不等。負數越大表示負面觀點強度越強，正數越大表示正面觀點強度越強，0表示持有中立態度；通過情感度分析可以統計出一段時間內社會輿論對于某個話題的正負面態度，輿論壓力往往可以導致市場波動。
情感詞檢測通過對金融期貨網站定時采集更新，對輿論話題進行連續監控，提取熱點關鍵詞，出現頻率較高的詞語作為熱點信息詞，實現金融熱點的實時發現。
趨勢分析和預測
根據交易的價格曲線走勢，與綜合指數對比，使輿論指數趨勢體現與交易價格曲線的相關性和一定的前瞻性。通過構建時間序列模型，對未來走勢進行預測，如圖1所示。綜合指數包括各個相關因素的變化趨勢（天氣因素等）以及輿論指數。
三 行業應用案例
數據挖掘和自然語言處理的應用范圍廣泛，其中也不乏一些有意思的案例，它可能應用于運營商、銀行、傳統企業和券商，挑選幾個具有代表性的案例與大家分享。
電信行業
某城市電信運營商的上網日志分析系統，該系統通過收集用戶上網日志歷史記錄數據，分析出每個用戶的偏好。首先該系統通過并行統計清洗出每個人有效歷史上網日志URL；然后從日志URL中抓取網頁內容，提取正文，并通過文本分類算法計算分類；最后通過統計出每個用戶上網關注類別總數，分析出每個用戶的偏好。
金融行業
某大型股份制商業銀行供應商風險評估系統，該系統通過抓取供應商內部數據，如企業年報、公司變動、領導情況、財務狀況等數據，分析公司運營指數；通過計算各供應商社交數據，對其社會影響力做評估；通過同行之間的數據分析對比，對供應商進行實力評估。這些數據指數可以有效協助商業銀行進行供應商風險評估。
地產行業
某房地產企業的社會化品牌實時營銷系統，該系統通過社交媒體（微信、微博等）數據，進行網絡口碑監測，負面情緒被及時發現并制止；通過與客戶進行互動，爭取客戶忠誠度；通過監控同行及競爭對手的各方面資訊，量化評估競爭態勢；快速提升品牌知曉度和美譽度，將媒體影響力轉換為客戶量，縮短人氣聚集周期。
篇9
一、研究問題及意義的引出
似乎由羅永浩的錘子手機引發，“情懷”開始流行。2014年5月，錘子手機會上他宣稱錘子手機是富有情懷的設計、同年12月為宣傳而進行《一個理想義者的創業故事》系列演講、以及2015年8月推出堅果系列錘子手機后，由錘子團隊策劃吸引全民炮制“漂亮的不像實力派”情懷風海報。圍繞他的錘子手機，媒體和受眾的解讀變成了“賣的是情懷”“較量在市場與情懷之間”等。
那么，羅永浩的“情懷”被拿來營銷了嗎？筆者找到了同樣被定義為“情懷營銷”的澎湃新聞、快看漫畫等熱門事件，提出這樣幾個問題：1.為什么是“情懷營銷”而不是“情感營銷？這是一種新方式嗎？2.“情懷”這么意識流的存在是如何傳播的？筆者觀察到的共同點是：幾起事件都離不開社交媒體的推廣，還有傳者創造的具有影響力的文本;3.所謂“情懷營銷”用“情懷”打營銷牌，是否存在一些問題？
二、界定研究對象
（一）“情懷”是什么？他們具有情懷嗎？
“情懷”一詞在《新華辭典》里有四層意思：1.心情;2.情趣，興致;3.胸懷;4.文學情致。
從這些定義中我們可以得出這樣幾個內涵：“情懷”大多與文藝有關，表示文人、理想主義者的一些心情、興趣、理想、想法。
羅永浩的身份，用他自己的總結：“2002年從互聯網出道，在作為公眾人物的這些年里，做牛博網、做汶川賑災、做英語老師，后來辦自己的英語培訓學校，面對公眾做的事幾乎都是好評一片。”他已經表明了自己身上的幾個符號：公眾人物、從事文藝公益事業。作為他的粉絲，筆者解讀到的情懷還有：他對于社會不公的敢怒敢言，以及狂妄不羈的表達和創建民主社會的理想。
邱兵，復旦新聞系才子，東方早報社社長，澎湃新聞CEO。除了《我心澎湃如昨》外，著有《邱兵的理想主義篇章邱四篇》，為了抵制刻意討好讀者的通俗文章的《如果重要不妨枯燥》等，從他的這些身份和構建的文字符號不難看出，他身上“文藝”“理想”的情懷標簽。
安妮，90后，創業者，漫畫家，微博紅人。她一直以獨立漫畫家和“文藝”“勵志”段子手的身份活躍在微博上，2014年12月15日《對不起，我只過1%的生活》以漫畫的形式勾勒了她從大學至今的奮斗歷程，最后點出了她創業的勵志夢想，結尾是她《快看漫畫》的3元收費App下載鏈接。不難看出她身上的“文藝”“理想”的情懷標簽。
（二）他們營銷了自己的“情懷”嗎？
1.陳安妮與《快看漫畫》
上面已經談到，三起事件中“1%生活事件”是最明顯的例子，安妮以漫畫的形式講述了自己實現夢想的路，最后推出自己的APP，希望網友們下載。這在微博上已累計轉發了38萬次，點贊31萬次，評論7.9萬次，在朋友圈里也高速地轉了起來，有超過30萬的用戶下載了她的APP。簡單地以單個APP需要3元的推廣單價來看，陳安妮已經從這次營銷中賺到了90萬元的費用。此外還有各種隱形的營銷成功，更多的粉絲，更多的讀者，更高的知名度，甚至吸引來更多的合作機會。
2.邱兵與《澎湃新聞》APP
《我心澎湃如昨》一文講述的其實是80年代一批紙媒理想主義者和報紙談了一場直至最后令人心碎扼腕嘆息的戀愛，字里行間流露著媒體人更懂的同感，“我們愛了四年，我無法確定我是愛著你，還是愛著我愛你的這些歲月。”文章很浪漫，但不要忘了現實是：澎湃新聞要上線了。從文字符號看，看似在抒情追憶，實則用戀愛的故事、用“初戀”的字眼在表征對報業的熱愛會轉移到新媒體中，這其實是在向讀者表決心。這就是澎湃新聞的發刊詞，這就是一個盈利性媒介用它的情懷文俘虜閱讀者的同時，也強勢地營銷了產品。
3.羅永浩與錘子手機
錘子手機會前一周，羅永浩發出“如何讓一部手機看起來有‘教養’？”的微博，這種“犀利的調侃”的羅氏風格，不難看出是在為7天后的會預熱。
接下來，羅永浩用自己“言論大牛”的身份成功地將一個手機會變成了“單口相聲”：如播放PPT時草草念了一些專業詞匯，說道，“這些你不用懂，你只需知道是目前量產的全球最快的移動CPU，全球最好的顯示屏之一”。不難看出他跳過了技術解讀、直接帶入“羅氏”講解風――“強調牛逼不解釋”，這和他那句至理名言“彪悍的人生不需要解釋”如出一轍。另外，當外界質疑英校長如何領著英語老師做手機？羅永浩回答：“我不為輸贏，只是認真”，可見，他在面對外界質疑一樣“偏執”“理想主義”。
類似的風格在微博上同樣有跡可循：稱即使有同事勸他實體鍵多了容易壞，他還喜歡三個實體鍵的設計。這條微博引發了他與網友間的罵戰，他理想主義式的回答“不做市場調研，讓大部分用戶去死，我們是給精英人群做的”，讓我們大跌眼鏡，原來那個說話放蕩不羈的羅永浩還在，他的“情懷”不變，并且在這對話中激發了他內心銷售“情懷”的表達。
（三）“情懷營銷”和“情感營銷”是不是一回事？
從上面的分析中，我們看到了在三起事件中確實存在“情懷營銷”，那么從專業角度看，“情懷營銷”可以成為一類營銷方式嗎？為什么不是“情感營銷”？
1.情感營銷是什么？
趙保國綜述了目前關于情感營銷的定義，情感營銷指把消費者個人情感差異和需求作為企業品牌營銷的核心，借助情感設計、促銷、服務等策略，通過準確的產品定位和銷售中有分寸的“切人”，使消費者持續不斷地感受心靈的沖擊。
不難看出，“情感營銷”是一種溝通方式、強調將用戶情感設計到產品中的一種設計理念、更強調關注受眾情感。
2.“情懷營銷”與情感營銷一樣嗎？
從“情懷”的定義看，它的特點是，主體上多為賦有理想、文藝愛好的人;從“情懷營銷”分析來看，它更看重的是傳者自身具有的魅力，如老羅的情懷、邱兵的新聞理想、安妮只過1%生活的勵志故事，因而營銷的對象也就變成了傳者個人魅力的認可者或者他們的粉絲;從營銷的符號看，“情懷營銷”多以抒情的文字為主;目標多標榜“理想”而不是成功或者盈利。從這些來看，“情懷營銷”與“情感營銷”顯然是不同的。
筆者嘗試給出一個定義，“情懷營銷”是以傳者個人理想主義價值觀而不是受眾體驗為內容，以抒情符號為表現方式，以傳者價值觀的認同者或其粉絲為對象，以標榜“理想”而不是“成功”“盈利”的營銷方式。
三、“情懷營銷”是如何運行的
由于情懷營銷的主體是傳者而不是受眾，那么僅憑傳者個人魅力顯然難以完成一次營銷，那么它的運行機制到底是什么？
（一）傳者構建文本的意義――以陳安妮與“1%的生活”為例
快看漫畫因為安妮“對不起，我只過1%的生活”的微博營銷迅速走紅，從其文本分析，有這樣幾個主要原因：
1.微博直指“夢想”主題。這是時下很熱的一個話題，幾乎算是一個永恒的話題。主打“夢想”這個點，關于夢想，大家怎么聽都不嫌多。
2.有故事。不是每一個拿“夢想”說事的都能夠瘋狂地轉起來，要有故事，講自己的故事、自己努力后終于成功了更動人。“每一個人在感動的時候其實都是在為自己感動，如果我也像你一樣”，這種邏輯自然滲透到了每一個受眾中，得到愈來愈多的支持。
無獨有偶，《我心如昨澎湃》一文之于澎湃APP，老羅個人語言之于錘子手機的營銷，更見明顯：將個人理想和情懷包裹在文字、語言中，以過度闡釋形式吸引著與之產生情懷共鳴的讀者，進而完成產品的營銷。
（二）粉絲在社交媒體上的行動
社會化媒體加速了情懷的傳播。從傳者出發，他們只要擁有一個微信或微博的公眾號，就搶到了話筒。當話語足夠漂亮，對已有產品的攻擊足夠到位，就形成了有力的傳播武器，比如情懷文《我心澎湃如昨日》在朋友圈內引起的大量轉發，以及安妮的1%生活在微博、微信中數十萬的轉發等。
從受眾看，社交媒體賦予了他們尋找身份認同和共同闡釋空間的可能。通過“推薦”或者“轉發”尋找與自我相符合的文化，比如安妮的1%生活，邱兵的《我心澎湃如昨》，他們的情懷觸摸到了受眾的神經上，造成他們共同的行動。如蔡琪認為，“在互聯網大行其道的時代，網絡為粉絲構建闡釋性社區及幫助他們勾勒對集體身份的想象都有幫助”。
四、關于“情懷營銷”的一些隱憂
除界定“情懷”營銷的內涵，還應該看到它的問題：“情懷營銷”關注傳者本人的理想價值，容易忽視產品本身的考量。
有專業評論稱安妮靠“條漫”而稱的漫畫沒什么技術含量;更有專業人士從營銷出發，批判“情懷營銷”忽略了產品應有的規模、技術及運營，如快看漫畫App成功運行后的一大問題是：安妮團隊忽略了內容聚合上的版權問題，許多刊登的漫畫未標明來源。
2014年一個流行的段子是：“熬夜看完老羅會的錄像，老羅做事認真，關注每一個細節，真不錯。我已經準備好了錢，等錘子手機一上市，我馬上就買一個iphone6。”這段話來自他的粉絲。僅從會的觀眾構成來看，他們大多都是聽著老羅語錄長大的大學生，如今已成為各行業的骨干。他們理解老羅的情懷，但同時擁有更為縝密的邏輯和自主意識，因而對于他們，在消費上性價比、質量這些標準比“情懷”更重要。
參考文獻：
[1]羅永浩：在情懷和市場間較量[EB/OL].http：/// a/20140530/12444058_0.shtml.
[2]趙保國，余宙婷編著.營銷策劃與案例分析[M].北京：北京郵電大學出版社，2012.
篇10
一、漢派服裝品牌的現狀與機遇
漢派服裝在20世紀90年代曾經名噪一時。然而進入21世紀后，漢派服裝在產業結構和產品結構的調整中卻逐漸落后于長三角、珠三角服裝產業集群（劉曉慧，2012）。近年來，湖北省政府和武漢市政府規劃對服裝產業進行重點產業調整和振興。2012年，紡織服裝產業的營業收入占湖北省工業比重的7.1%。2014年3月，武漢市政府常務會議通過了《武漢市振d服裝產業專項規劃（2014-2019）》，計劃2014-2016年共投入6000萬元專項資金支持在漢服裝企業發展，以期在2019年實現全市紡織服裝產業產值突破1000億元，打造“中國服裝名城”。然而，在解決了政策利好和資金投入的背景下，漢派服裝盡管坐擁科教和產業基礎的優勢，但是其缺乏品牌建設的“木桶效應”日益凸顯。專家認為，漢派服裝的品牌建設應從名牌、人才、創新、企業文化、社會責任（羅穎，2003；陳漢東，2009）五點策略出發，重視品牌服裝文化的傳播功能。但這些建議并沒有結合網絡媒體的興起，對重振漢派服裝品牌提出具體的傳播策略。某種程度上，漢派服裝品牌建設的滯后，與漢派服裝企業在互聯網的產業融合趨勢中被邊緣化是分不開的。這就需要漢派服裝站在互聯網的戰略高地上重新尋求品牌突圍的機遇。
社交媒體是一組基于Web2.0的網絡技術和傳播理念建立起來的互聯網應用，它實現了用戶生產內容的傳播（Kaplan & Heanlein， 2010）。新興的社交媒體在品牌與利益相關者建立穩固關系的方面表現突出。它為品牌以“自然人”身份涉足利益相關者的社會網絡，挖掘人際關系價值提供了便捷方式，實現了針對特定利益相關者進行互動的精準品牌傳播（舒詠平，2010）。其工具性價值不斷被服裝品牌所重視。
《2012中國企業內容傳播和新媒體應用調查報告》（美通社，2013）顯示，91%的零售/服裝/快速消費品企業開通了社交媒體主頁/官方微博。在過去12個月，72%的零售/服裝/快速消費品企業表示曾因社交媒體上的粉絲的意見或反饋，調整或修改過產品、服務或市場策略。歐美服裝品牌在利用社交媒體方面已經積累了成功的經驗。巴寶莉借助社交媒體的全球品牌傳播，已經成為數十億英鎊級的英國服裝巨頭（Phan， Thomas & Heine， 2011）。美國的快銷服裝品牌GAP運用社交媒體與消費體驗相結合的品牌傳播策略，通過與利益相關者的深層互動凝聚了老顧客和青年一代消費群體（Mangold & Faulds， 2009）。
盡管漢派服裝企業也注冊了社交媒體賬戶與消費者直接溝通，但其表現并不盡如人意。本研究試圖通過發現漢派服裝品牌在社交媒體傳播中的問題，幫助漢派服裝企業認識到問題之所在，并提出相關建議。這一研究結果對其他地區服裝品牌，甚至其他行業的企業運用社交媒體進行品牌傳播同樣具有借鑒意義。
二、研究方法
本研究遵循“現狀調查――案例對比――問題分析――策略總結”的研究思路，運用內容分析以及案例分析的方法，同時對漢派服裝品牌、杭派服裝品牌、國外服裝品牌的社交媒體傳播情況展開網絡調查。
（一）樣本選取
本研究以社交媒體的提及率為主要指標，兼顧市場占有率，選取了20世紀90年代以后成立的五個漢派服裝品牌：元田樹、太和、紅人、佐爾美、名典屋作為研究樣本。同理，選取JNBY江南布衣、LESIES藍色傾情和衣香麗影三個品牌的社交媒體賬戶為杭派服裝品牌的樣本。ZARA、GAP和優衣庫的社交媒體賬號為國外服裝品牌的樣本。其中，杭派女裝品牌因與漢派服裝品牌有著相似的發展背景和模式，一直被視為漢派服裝品牌的直接競爭者。以“快速反應”著稱的西班牙品牌ZARA，美國老牌服裝品牌GAP，世界第四大服裝零售商日本品牌優衣庫，則代表了國際服裝品牌使用社交媒體進行品牌傳播的前沿水平。
同時，考慮到社交媒體在使用意識、考慮、購買、服務和忠誠的購買周期模型中扮演了不同的角色。本研究選取新浪微博（后稱微博）、騰訊微信（后稱微信）和天貓官方旗艦店（天貓）三個平臺作為社交媒體應用的樣本。其中，微博的社交關系公開屬性對考察消費者的品牌認知有重要作用；而微信具備較強的私密性，對維護品牌形象和提高品牌忠誠度具有重要作用；天貓的消費者口碑是提升品牌認知度和樹立品牌形象的重要渠道。
（二）服裝品牌社交媒體傳播評價體系的建構
為了更好地實現品牌之間的橫向比較，本研究在已有的社交媒體品牌傳播效果評價指標體系研究基礎上，結合數據的可獲得性，建立了品牌社交媒體傳播的三級指標評價體系。主要包括：（1）社交媒體的使用概況評價指標，包括媒體工具使用、發帖規律等；（2）社交媒體品牌傳播內容評價指標，涵蓋服裝品牌社交媒體的傳播方式，內容風格，傳播理念。（3）社交媒體消費者品牌認同的評價指標，從認知、態度和行為三個層面進行構建評價指標。具體指標體系見表1。
（三）數據來源及其統計分析方法
本研究搜集了2014年7月1日至2014年12月31日微博、微信、天貓三個社交媒體平臺上的有關數據。針對三個社交媒體平臺的數據特點，本研究分別采用了三種不同的數據采集和分析工具。其中，微博上的品牌用戶數據主要由ROST CM6軟件分析。該軟件是武漢大學沈陽教授研發編碼的國內目前唯一的以輔助人文社會科學研究的大型免費社會計算平臺。可以實現微博分析、聊天分析、詞頻統計、聚類分析等一系列文本分析。火車采集器軟件（Locoy Spider）用于采集天貓的消費者評價數據，以及微博關注者的評價內容，該軟件是一個供各大主流文章系統，論壇系統等使用的多線程內容采集程序，適宜于搜集品牌用戶每一條微博之后的用戶評價數據。而微信目前沒有可靠的數據挖掘軟件工具，主要以人工收集的辦法獲取數據。此外，對文本內容的分析主要通過研究者的編碼和解讀完成。
三、漢派、杭派與國外服裝品牌的社交媒體傳播比較
通過與國外、杭派服裝品牌的社交媒體傳播情況進行橫向比較，本研究發現漢派服裝品牌在運營社交媒體中存在的問題主要體現為：
（一）社交媒體的整合傳播意識不足，單一平臺孤掌難鳴
從社交媒體的使用概況來看，杭派服裝品牌和國際服裝品牌都完成了微博、微信、天貓三個平臺的認證。其發帖時間集中在工作時段之外的11-13點、18-20點。其中，國外服裝品牌的日均發帖量最高，其官方賬號有效地整合了三個社交媒體平臺的傳播特征，粉絲和關注者最多。譬如：優衣庫的微博內容以圖文為主，對不同產品系列的服裝進行分類推送，并及時實體門店的促銷信息。而微信的內容則運用了圖文、動畫、用戶輸入等多種網絡技術，還特別設置了 “優型動”欄目，通過公關活動與目標受眾展開深度互動。其中“舊衣助人”公益活動將社會救助注入品牌傳播，既能夠調動受眾與品牌互動的積極性，又幫助品牌積累了正面的品牌評價。優衣庫的微博、微信賬號圍繞產品信息和品牌互動對用戶進行心理建設，用戶最終可通過網頁鏈接，輕松地導入天貓完成商品交易。
而漢派服裝品牌只有太和同時在微博和微信上完成官方賬號認證，并持續更新內容。其他漢派服裝品牌僅僅重視微博或微信一個社交媒體平臺的品牌建設。由于微博和微信的用戶群體不同，用戶使用習慣也存在差異，單一平臺的品牌建設難以實現用戶數量積累與廣泛的用戶互動，所產生的品牌傳播效應也有限。
（二）社交媒體的內容建構欠技巧，難以誘發互動
在內容維度上，國外服裝品牌的原創率最高。杭派服裝品牌和國外服裝品牌的內容以消費者互動為主。三類品牌都植入了購物鏈接，杭派和國外服裝品牌還利用二維碼技術植入鏈接。與漢派服裝品牌相比，杭派服裝和國外服裝品牌的內容主題較為集中，回復粉絲和關注者的頻率也較高。
相較而言，漢派服裝品牌的社交媒體傳播內容流于雜散，如元田樹在微信上推送的內容有：#YANTETREE 貼士#、#YANTETREE 養生#、#YANTETREE 護膚#、#YANTETREE 搭配#等等，乍一看似乎滿足了女性受眾全方位的美麗需求。但泛泛而論缺乏記憶點，難以使目標受眾產生深刻的印象。
內容維度的二級指標，內容價值與互動之間存在顯著正相關。國外服裝品牌具有最高的內容原創率，回復用戶的咨詢和投訴的質量和數量最高，因而其贏得的評論量、點贊量、轉發量顯著高于漢派服裝品牌和杭派服裝品牌。其中優衣庫的社交媒體閱讀量、評論量、點贊量和轉發量均位于榜首。相較而言，漢派服裝品牌在內容建設上的投入明顯不足，依靠有獎活動來引發用戶互動的手法顯得舉步維艱。有的品牌賬號不僅沒有吸引新用戶，還失去了老用戶。
（三）社交媒體線上線下欠聯動，銷售轉化難以為繼
在消費者認同維度上，國外服裝品牌在社交媒體上的被提及量是杭派服裝和漢派服裝的100倍以上。其中，漢派服裝品牌的粉絲基數要小于其他兩類品牌，擁有一定的品牌忠誠度。名典屋和紅人的提及率較高，元田樹的正面情w曝光率最高，名典屋的購買行為最多。江南布衣是杭派服裝中購買率最高，正面評價最多的品牌。優衣庫的社交媒體賬號頻頻發起品牌活動，每一次活動都能形成線上與線下的聯動效應，引發新一輪的消費風潮。優衣庫的這一傳播策略對消費者的情緒曝光、購買行為產生了顯著的正面影響，是此次調查樣本中在消費者認同維度表現最好的品牌。
而漢派服裝品牌在社交媒體平臺上的品牌傳播，或只注重線上宣傳忽略線下參與，或只注重線下銷售忽略線上互動，沒有將線上與線下活動有效地聯動起來。例如：太和、紅人都在微信上展開了“派送紅包”的促銷活動，粉絲用戶通過領取線上的虛擬紅包，就可以在線下門店消費時充當現金使用。然而在整個促銷活動中，品牌賬號只是了活動通知，告知微信的粉絲用戶“有紅包快搶啦，時間有限，先到先得，搶到即可到線下消費”。對促銷活動開展的情況，消費者的參與程度和反饋等沒有進行事中的跟蹤報道以及事后的總結報道，導致這一促銷活動未能將更多社交媒體用戶轉化為線下的實際消費者。部分粉絲用戶在促銷活動結束后就取消對品牌賬戶的關注，部分用戶為了多得“紅包”同時注冊多個賬號參加促銷活動。“無效粉絲”的數量越多，則越說明缺乏持續內容建設配合的促銷傳播對線下銷售產生的利好影響只會曇花一現。
四、漢派服裝品牌的社交媒體傳播戰略
通過前述漢派、杭派、國外服裝品牌在社交媒體傳播指標上的橫向對比，我們表現：社交媒體的品牌傳播是一個系統性戰略，需要企業從社交媒體的定位、要素分解、規劃、運營流程、運營組織、運營考核指標、運營系統等逐步構建和打造一個有機的運營體系，提升品牌影響力，從而實現業務的增長和營業額的提升。針對漢派服裝品牌在社交媒體傳播上的不足，本研究從戰略層面為其擬定了遞進的三步驟對策。
第一步：樹立“大傳播”觀念，協調使用多樣化的社交媒體工具
社交媒體技術的發展將操控媒體的主動權交給了品牌主。對于品牌主來說，通過社交媒體的自建媒體渠道與消費者進行溝通，無論從成本核算還是信息控制方面考量都具有更多的便利性。然而，失去了傳統媒體的權威性對于傳播效果庇護，品牌傳播的方向也變得模糊起來，這恐怕是品牌主在自媒體時代普遍面臨的窘境。
面對社交媒體環境下廣告信息載具日益碎片化的趨勢，如何使用好媒體組合是品牌主首要解決的傳播工具選擇問題。本研究中作為樣本的微博、微信、天貓是常見的社交媒體組合，除此之外，品牌官方網站、品牌APP集合了品牌信息傳遞、產品展示和銷售、消費者互動等多種功能，可以和社交媒體一道被稱為品牌傳播的“三駕馬車”。和傳統媒體最突出的信息增值功能不同的是，“三駕馬車”的組合更看重服務功能和互動功能。其目的是品牌主與目標消費者進行多個回合的互動，了解其消費需求，提升其精神體驗，從而形成更高的品牌忠誠度。
J.D.Power and Associates公司在最近關于社交媒體標準的研究中發現，67%的消費者已經使用公司的社交媒體主頁尋求服務，33%的消費者關注社交媒體營銷，糟糕的社交媒體運營會對品牌形象和企業收益產生負面影響（J.D.Power and Associates，2013）。因此，社交媒體可以看作是大數據時代品牌主為目標消費者提供物質利益之外的附加精神價值的主要手段。社交媒體既是消費關系的建構工具，也是消費關系的維系工具。漢派服裝品牌需要充分重視社交媒體的社會化客戶關系管理功能。
第二步，挖掘社交媒體的用戶數據，實現精準品牌定位之上的生動傳播
使用多樣化的社交媒體組合僅僅實現了傳播工具的優化選擇，而要提高工具的使用效率，則要優化社交媒體的傳播內容。對社交媒體的應用需要從運營、從消費者信息采集和轉化入手一步步實現。將基于運營中的社會化數據進行客戶細分，再進一步實現精準營銷和個性化服務，從而進一步總體提升企業的效率和價值（葉開，2013）。在傳統媒體環境下，品牌主為了提煉廣告主題，需要挖掘消費者洞察，通常的做法是投入大量資金和精力聘請市場研究人員對消費者數據進行收集和分析。而在社交網絡環境下，消費者會通過個人媒體賬號自發地將有關信息發送在公開或半公開的媒體平臺上，品牌主收集信息的成本大大下降。只需依循一定的社會心理邏輯挖掘個人數據中隱藏的消費者洞察，就能實現精準的品牌定位，進而設置品牌傳播內容。
例如：杭派服裝的領軍品牌江南布衣從職業女性的知性特點中進一步挖掘出崇尚自我的消費者洞察， 產生“JUST NATURALLY BE YOURSELF――自然?自我”的品牌定位。其社交媒體的內容設置緊緊圍繞著這一品牌定位展開：微博賬號的發帖以展示服裝圖片為主，文本則以故事化的敘事風格闡釋服裝設計師，典型消費者或時尚活動的個性化理念，給關注者既充滿人情味又有獨到觀點的信息體驗。2015年8月25日的微博以生活方式（lifestyle）作為切入點，通過網頁鏈接功能，以長文展示了一名設計師的人生故事以及時尚理念。將“自然?自我”的品牌理念落實到生動人和人生經歷上，不僅詮釋了江南布衣的品牌定位，也進一步使得品牌定位變得生動及具有親和力。
比較而言，同樣以業女性為目標市場，漢派服裝品牌缺乏深刻的消費者洞察，其品牌定位流于泛泛。如元田樹的品牌標示語是“典雅、充滿激情、展現都市女性細節中的美麗與自信”，太和倡導“為時尚優雅的女人而設計”，紅人提出 “讓女人更優雅、讓世界更美好”。品牌定位的粗放直接導致了漢派服裝品牌傳播內容設置的雜散和平淡。
總之，越是在眾聲喧嘩的社交媒體環境下，越需要品牌主對消費者洞察進行深入挖掘，尋求文化取向及個性差異的品牌定位。精準傳播與消費者洞察相一致的品牌定位，才可能設置生動的內容、維系互動的傳播效果。這還需要品牌在找準定位之外具備選擇故事、講故事的能力。國外服裝品牌zara與優衣庫的內容都善于用消費者視角的個人敘事來展現目標群體的生活態度，進一步凸顯出服裝品牌的設計理念，使品牌定位與目標消費者在精神上產生共鳴。這種共鳴不僅可以觸發互動，促進銷售，還可以建立消費者對品牌更為穩定的心理依賴。
第三步，激活社交媒體的聯動環節，實現品牌效果與銷售效果的雙贏
社交媒體最突出的特征在于它的互動功能，因此，除了意識到精準傳播的重要性，漢派服裝品牌還要進一步意識到：社交媒體的品牌傳播是一個連貫的過程，品牌賬號的線上傳播需要與線下產品銷售有效配合，即，品牌賬號除了日常運營，還需要在開展促銷活動時完成活動前大量宣傳、活動中刺激銷售、活動后收集反饋。否則，即使品牌賬號有閱讀量、點贊量，實際的銷售額也可能不升反降，或提升不明顯。
以優衣庫的微博賬號為例，2016年4月，優衣庫在微博上了其與美國漫威動畫公司合作推出的漫畫英雄人物系列T恤上市的促銷活動。依循“提出懸念（4月11日-12日）”（互動1）-“挑起#英雄內戰#+電影票優惠活動（4月14日-16日）”（互動2）―“父子裝組合促銷（4月17日）”（互動3）-“產品正式發售（4月18日）”的脈絡，連續三次挑起粉絲用戶的參與熱情，對天貓優衣庫的實際銷售產生了持續的促銷效果，漫威T恤成為這段時間銷量排名最高的商品之一。
總之，品牌傳播的效果可以分為作用于消費者態度和心理的品牌效果和作用于現金流回收的銷售效果。而社交媒體的即時分享功能可以實現兩種傳播效果的同步與互促。因此，社交媒體的任意一次傳播活動都要品牌主設定線上線下的聯動目標，設置讓用戶廣泛參與的環節，并在用戶參與前、參與中和參與后進行跟蹤反饋。而對于用戶的評價、私信，無論是正面的還是負面的，品牌都要保持積極回復，慎用系統的自動回復功能。
結論
在“互聯網+”思維的引導下，傳統的服裝行業需要更好地利用社交媒體完成產業轉型。本研究提出的社交媒體品牌傳播三步驟適用于轉型期的漢派服裝品牌。而對于漢派服裝品牌來說，實現較高的社交媒體傳播效果，也是提升自身管理水平，適應產業升級的題中應有之義。在今后的社交媒體傳播活動中，漢派服裝品牌需要按照“數”“質”“效率”“投資回報率（ROI）”四個標準全面衡量其現有社交媒體營銷活動。“數”即觀測平臺粉絲數、博文評價轉發量、閱讀量、點贊量等在公眾賬號數據中心上可見的數據；“質”即通過用戶評價、線上線下調查問卷獲取消費者對品牌態度、情感強弱、滿意度等定性數據；“效率”則著重于時間，如消費者的線上、線下反饋時間周期；“ROI”側重的是品牌營銷帶來實質上的結果，如收入利潤、顧客終身價值（CLV）、每獲得新顧客成本等。
對于漢派服裝品牌來說，社交媒體的品牌傳播策略或許正是其面臨諸多產業調整難題中最關鍵的一環。正如李?奧登（2012）所說，如果企業沒有充分發揮社交媒體的互動特長，當然也不會創造有利于樹立品牌形象或激發顧客購買、忠于或宣傳品牌的體驗。
參考文獻：
篇11
今日頭條則是完全脫胎于互聯網環境、基于數據挖掘技術的新媒體產品，以移動客戶端為主打產品。自2012年8月上線至2015年12月以來，今日頭條已吸納用戶超過3.5億，且在2014年6月獲得1億美元的C輪融資，并仍保持每天超過3500萬的用戶增長速度。這一基于數據挖掘技術和數據算法來完成的新媒體項目，對媒介融合和新媒體的創新發展也具有可研究價值。
一、平臺：多渠道并進與專注APP的差異
（一）多渠道并進的澎湃新聞格局
媒介渠道是新聞信息流動的通路，合理有效的媒介布局是信息有效傳播的基礎。①向社交媒體平臺延伸已成為傳統媒體應對移動互聯網時代的挑戰、尋求生存渠道必不可少的轉型方式之一。具備多元化傳播渠道的澎湃新聞，不僅注重多平臺內容傳播，也重視不同平臺間的關聯性。基于網絡端與移動端的使用差異，其界面設計和部分細節功能上也有所差異，而且相較于網站或WAP網頁版的運作，澎湃新聞更重視對移動客戶端的推廣，例如其網站首頁右側頂端吸引用戶的位置展示對移動端的推廣信息，首頁右側則放置了微信二維碼提醒用戶掃碼下載客戶端。這種推廣趨勢意在表明，移動客戶端在未來將會成為澎湃新聞的主要推廣平臺，也是其未來應對移動互聯網發展進行多媒體轉型的主要渠道。但重視推廣移動客戶端的同時，與同類新聞客戶端相似，澎湃新聞也在客戶端的文章結尾處提供了微博、微信等社交媒體的分享按鈕，以期以此形成信息的多平臺、多層次傳播。
盡管如此，澎湃新聞以移動客戶端為主要新媒介傳播平臺的渠道戰略趨勢仍較為明確，例如在其新浪微博和騰訊微博的每條博文中，都附有下載移動客戶端的超鏈接，其官方微信賬號的菜單欄設置有“下載APP”的按鈕，且每篇推送文章結尾處也都提示讀者通過“閱讀原文”下載移動客戶端。值得注意的是，除了澎湃新聞的官方微信之外，其運營團隊還推出了包括“市政廳”等與其新聞客戶端的子欄目同名的微信公眾號，并分屬給各自的內容團隊運營，從而形成多平臺緊密聯系又各有專攻的渠道運作結構。
（二）以客戶端為主的今日頭條數據挖掘者
今日頭條平臺最大的特點在于它以自己的客戶端為連接點，鏈接各大新聞門戶網站的熱門新聞，使其以新聞聚合工具的身份出現在媒介市場和公眾視野。根據其對自身“基于數據挖掘的推薦引擎產品”而非新聞客戶端的定位，今日頭條得以運營、推廣和盈利的基礎是技術。如何實現網絡媒體資源的再利用和再傳播是今日頭條的關注焦點。作為新聞聚合類應用，今日頭條的算法模式與美國Prismatic公司有相似之處，即“收集網上資源并排序，這種排序建立在文本分析、用戶喜好、社交網絡普及和大數據分析的基礎之上。”②這與其公司屬性有關：雖然今日頭條是新聞類產品，但其公司六成員工為技術開發人員，使該產品可以根據算法技術對用戶偏好進行較為精準的分析與判斷，并通過智能推薦方式，根據用戶對推送設置的偏好，向用戶實時推送信息。
同時，作為一款社交媒體，今日頭條并不局限于重點打造的客戶端平臺，與澎湃新聞的多媒體關聯運作方式相似，今日頭條的客戶端也通過分享功能將其與自身的微信、微博等其他社交媒體平臺相關聯，為用戶收藏、分享或轉發新聞資訊提供可能。這一方面使用戶成為今日頭條資訊的二次傳播者；另一方面，通過用戶自發傳播的方式，今日頭條也通過其他社交媒體平臺再次推廣了自己的移動客戶端。
二、內容：側重時政與海量信息的差異
（一）專注時政與思想的澎湃新聞
澎湃新聞的定位是“專注時政與思想的互聯網平臺”，以此定位為基礎，“內容原創”成為澎湃新聞致力發展的目標和方向，同時也是其重點打造的核心競爭力。憑借上海報業集團的新聞品牌和公信力優勢，澎湃新聞采集并匯聚大量原創報道，突出內容的獨特性和不可替代性。而且澎湃新聞的采編隊伍依托其傳統媒體――《東方早報》，在內容采編觀念上與傳統媒體“內容為王”的核心理念相契合，使其能夠利用并強化基于紙媒基礎發展起來的深度報道特長，將內容集中在“時事、財經、思想、生活”四個方面，以時政新聞報道為主。同時，澎湃新聞并不拘泥于單一的新聞報道角度，而是多視角、多方面地報道同類新聞。
篇12
美國馬薩諸塞州理工大學的伊契爾?索勒?浦爾（Ithiel de Sola Pool）教授最早提出“媒體融合”（Media Convergence）這一概念，他認為“媒體融合”的本質是傳播媒體隨著信息技術的發展呈現出多功能、一體化的發展態勢，傳統媒體與新媒體在傳播功能上不斷融合，逐漸發展成為更加完善的傳播介質。
當今是媒體融合的時代，信息技術的發展使得各種信息在同一個平臺上優勢整合，一體化的趨勢日益明顯，廣播也呈現出集音頻、視頻、圖片、文字為一體的發展趨向。如何突破傳統的經營瓶頸，努力探索一條利用新媒體拓寬傳播渠道、提升影響力的創新發展路徑，是廣播媒體亟待思考和解決的難題。本文認為，廣播具有報紙、電視等傳統媒體所不具備的融合優勢，與微信、手機客戶端等新媒體融合可能是發掘自身優勢、激發自身活力的重要方法之一。
一、廣播媒體和新媒體融合的優勢
移動互聯時代的到來，使傳統媒體、新媒體與移動通信業的滲透和融合不斷加強。微信、手機客戶端已經初步具備傳播介質的功能，具有溝通便捷、信息及時、傳播迅速等特點。從傳媒發展態勢上看，媒體融合已是大勢所趨，廣播媒體要在發掘自身優勢、加強與微信、手機客戶端融合上集中發力，利用新媒體平臺激發自身活力、拓寬傳播渠道、提升傳播力和影響力。從傳播特性上看，廣播媒體和微信、手機客戶端應用具有天然的融合優勢。
首先，伴隨性。手機集便攜性、智能性、社交性于一體。廣播是伴隨性媒體，在傳播上不受空間、地域的限制，一臺小小的收音機就可以隨時隨地收聽信息，在這一點上具有報紙和電視不可比擬的優勢。
其次，即時互動性。自媒體時代，人人都是傳播者。社交媒體軟件正是滿足了人們即時互動、溝通便捷、傳播迅速的需求才廣受歡迎的。微信最主要的功能就是傳遞信息、信息，用戶可以通過移動互聯網快速傳遞信息，并以視頻、文字、圖片的形式到朋友圈進行更廣泛的傳播。廣播所具有的連線功能也具有即時互動性，較之報紙、電視等傳統媒體，廣播的即時互動功能更強。若廣播與微信、手機客戶端融合，其原來的傳播模式將升級為更具靈活性的、多元化的傳播。
第三，共享聲音傳播。廣播是聲音媒介，這是廣播媒體的核心資源，也是廣播區別于其他媒體最顯著的特點。微信是以語音和文字為主要傳輸手段的社交軟件，其語音功能和廣播的電臺互動機制有異曲同工之妙。在傳統廣播節目里，主持人和聽眾通過電話互動受線性傳播的限制。如果借助微信語音則可以避免這個問題，聽眾無需撥號，只需要持續按觸摸鍵就可以發送語音信息，方法更簡單、更快捷。
二、中國之聲與新媒體融合的實踐探析
廣播與微信、手機客戶端融合不僅僅是做內容的搬運工，更要充分運用互聯網思維，從理念、技術、運營手段上充分借鑒新媒體。目前，廣播媒體與新媒體融合的主要形式有兩種：一是借助于微信公眾平臺，這是傳統廣播實現數字化轉型的最直接方式；二是廣播手機客戶端，如蜻蜓.fm、考拉FM、荔枝FM、豆瓣電臺等。
中國之聲是中央人民廣播電臺（以下簡稱中央電臺）歷史最悠久、知名度最高的一套節目，2011年率先在全國開通微信公眾平臺賬號，后又在蜻蜓.fm上開辟專欄，借助微信、手機客戶端的特色和功能，探索廣播在新媒體語境里的創新之路。筆者以中國之聲為考察對象，探索分析廣播媒體如何借助微信和手機客戶端創新廣播新聞報道模式，提升廣播傳播力。
（一）借助微信平臺增強用戶黏性
開通微信公眾賬號，是傳統廣播與微信融合的最直接、最便捷的方式，這里所說的融合，并不是將廣播節目內容完全不加改造照搬到微信公眾號，而是傳統廣播與廣播微信平臺相互借鑒、溝通合作，利用彼此的優勢，實現傳播效果的最優化。
廣播微信公眾賬號可以借助傳統廣播的節目資源和自身的新媒體技術在以下幾個方面發揮優勢：利用圖片、文字、視頻、音頻等多種手段對廣播節目進行預告、推薦或解讀，既能彌補傳統廣播節目線性傳播的缺陷，又能借助新媒體平臺擴大節目傳播范圍；利用關鍵詞自動回復功能增強受眾收聽節目的自主選擇性；利用微信的互動功能開發一些以聽眾語音為主導的廣播節目，突破傳統廣播節目以全知視角敘事的模式，探索廣播節目播出方式的創新；利用微信的快速傳播實現突發新聞的即時傳播，增強時效性。
中央電臺“中國之聲”的微信公眾號共分為收聽節目、微社區、專題報道三個部分，其中收聽節目根據節目內容劃分為資訊頭條、深度評論、精選特輯、王牌精品、歷史人文等專區，用戶可以隨時根據需要收聽節目；微社區是一個互動社區，用戶可以在帖子下評論留言，針對熱點問題進行討論。“中國之聲”微信公眾號可以連接到蜻蜓.fm，用戶只要點擊“收聽節目”就可以進入“中國之聲―蜻蜓.fm”，在蜻蜓.fm和微信公眾號上同時收聽“中國之聲”。此外，“中國之聲”每天在午間、晚間時段各推送三到四條熱點新聞，用戶即便沒有時間“聽”，也可以閱讀到圖文并茂的新聞資訊。
筆者選取了中國之聲微信公眾平臺2016年11月5日全天推送的消息內容，考察中國之聲是如何借助微信平臺創新新聞報道模式的。經統計，2016年11月5日，中國之聲微信公眾平臺共推送9條消息，如表1所示。
從表1中可以分析出，中國之聲微信公眾平臺在消息報道和推送上具有以下幾個特點：從數量上看，全天共推送9條，數量比較適當。微信公眾平臺不同于傳統廣播，在消息推送上是講究時間和數量的，量少無法引起受眾注意，量多容易引起受眾反感。據統計，中國之聲微信公眾平臺每天平均推送的消息一般在5～9條之間，既滿足了受眾接收信息的需求，又沒有進行信息轟炸；從時間上看，消息推送時間一般選擇在午間休息和晚上下班之后的時間段，既避免了工作時間受眾無法閱讀的缺陷，又滿足了受眾工作之暇放松精神的需要，更加人性化；從內容和來源上看，中國之聲微信平臺推送的基本都是容易吸引受眾點擊閱讀的熱點民生新聞，消息來源不再局限于中國之聲在線播出節目，而是綜合了知乎、互動百科和其他媒體微信公眾號，符合了網絡傳播的特點；從形式上看，消息形式比較多樣，運用了文本、圖片、視頻、音頻等多種方式，受可以在消息下面留言評論。
微信公眾號在實時傳播和互動溝通方面具有傳統廣播沒有的優勢。廣播媒體通過充分利用微信傳播的特點和優勢，可以進一步增強廣播用戶的黏性。
（二）借助手機客戶端擴展傳播渠道
移動互聯網和智能手機的普及催生了手機客戶端這一新生事物，并迅猛發展。據統計，2015年中國手機客戶端應用數量已達百萬量級規模，功能豐富、方便快捷、界面亮麗的手機客戶端已成為人們不可缺少的生活工具。
相對于微信公眾平臺，手機客戶端的容量更大、形式更多樣、互動方式更靈活。中國之聲并不是將廣播節目照搬到手機客戶端，而是利用手機客戶端的特點對節目資源進行深度整合，劃分出每日最熱新聞榜、樓市新變局、環球時訊、養生大講堂、致富早班車、今日文體、各國觀察員、深度調查、第一連線等39個專輯；除此之外，用戶在收聽節目時，可以拉動進度條快進或回聽，還可以返回主頁瀏覽其他新聞，具有很強的自主選擇性；用戶還可以下載、分享、收藏節目；蜻蜓.fm具有保存歷史新聞的功能，用戶也可以收聽舊聞。
與傳統收音機相比，中國之聲在蜻蜓.fm上的板塊設置擺脫了線性傳播的限制，用戶收聽節目更加直觀、靈活，選擇余地更廣泛；與網絡電臺相比，其基于手機移動互聯網，具有電腦所不具備的伴隨性優勢，具有更強的便捷性。然而，略有不足的是，中國之聲在蜻蜓fm上的功能還未得到充分開發。比如：互動不足，缺乏必要的互動社區。中國之聲在蜻蜓.fm上的信息容量很大，卻只局限于點對點的單線傳播，受眾只能在每條語音消息后進行評論，無法對主持人、編輯提出建議，更無法與其他用戶開展交流。中國之聲的音頻雷同度高，且以硬新聞為主，缺乏創新意識，更新速度慢。如《朝花夕拾》是2016全國“兩會”特別節目，3月17日就已停止更新，卻仍出現在重要位置。整體節目內容風格偏于嚴肅，缺乏廣播劇等輕松活潑的娛樂節目。
三、對廣播媒體運用新媒體提升傳播力的幾點思考
與其他廣播媒體相比，中國之聲在微信公眾平臺、手機客戶端的排名和好評度都名列前茅，但仍有進一步提升的空間。筆者認為，可從創新報道形式、增強與聽眾互動兩方面入手培養廣播工作者利用新媒體的意識和技能，從而拓展廣播新聞傳播的路徑。
自媒體時代，人人都可以成為新聞的生產者和提供者。2016年微信用戶數量統計顯示，微信注冊用戶數量已達9.27億，這是一個龐大的新聞消費群體，為廣播微信公眾平臺提供了強大的智力支持。廣播媒體要多鼓勵微信用戶通過文本、圖片、音頻、視頻等形式提供新聞線索，選取真實準確的消息推送給廣大用戶，選取可以深入挖掘的線索采訪調查，拓寬新聞來源。
微信是移動社交媒體，其消費者更青睞輕松愉快的報道，廣播媒體要創新報道形式，嘗試拍攝一些輕松幽默、契合時代主題的微型廣播劇或視頻節目，或以說唱的形式播報新聞，這比文本+圖片的傳統報道更能吸引受眾關注。
與報紙、電視相比，廣播與受眾的互動是最便捷的，但在新媒體面前仍相形見絀。媒體融合時代，廣播媒體要利用微信平臺發揮聲音優勢，進行語音互動拉近與聽眾的距離，在手機應用上開設互動社區，讓用戶之間可以隨時溝通交流、分享建議。
四、結語
《中國移動互聯網發展報告（2016）》指出，中國移動互聯網一方面穩健發展，一方面已呈現出明顯轉折跡象：從高速發展轉向穩健發展、從粗放擴張轉向深耕細作、從業務改造轉向模式創新、從要素整合轉向平臺融合。這預示著媒體融合正由粗放型向集約型轉變。廣播要走媒體融合之路，僅僅做內容的“搬運工”是遠遠不夠的。面對新一輪挑戰，廣播媒體必須清楚認識到自身的優勢與不足，充分了解新媒體的傳播特點，結合自身優勢利用新媒體技術平臺，拓寬新聞來源，創新報道形式，增強與受眾互動，拓寬廣播傳播渠道，制作出符合新媒體用戶收聽需求的優質節目，打造融媒體時代廣播傳播新格局。
參考文獻
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篇13
自人類誕生以來，人類社會至少已經經歷了四次意義重大的信息傳播革命，每一次信息傳播革命都把人類文明推向一個新的發展階段。前三次的傳播革命不斷推陳出新，將“新媒體”轉化為“傳統媒體”，至今形成以報紙、廣播、電視等媒介為主導的傳統媒體的格局。智慧媒體是四次傳播革命演化和增殖的新的媒介形態。
傳播媒介形態的變化會因為可感知的需要、競爭、技術革新的相互作用引起，所以智慧媒體的形態是傳統媒體和新媒體共同演化、增殖產生的新形態。通過智慧媒體的情景感知，受眾可以有效地獲取自己想要得到的內容，通過大數據的分析、挖掘，將信息進行選擇與重裝，為人們提供有效、即時和個性化的服務，通過精準的發送消息，將受眾信息轉化為價值。在大數據逐步由概念變為現實的當下，智慧媒體變得越來越觸手可及，更是傳播革命帶來的新興的、實用的、蓄勢待發的媒介形態。
傳統媒體在向新媒體和智慧媒體演進。傳統媒體的報紙消亡論爭執不休，廣播電視業開始進行媒介融合，借力新媒體來實現自己的發展。新媒體時代，典型的有門戶網站、自媒體、IPTV等等，媒體的革新帶來豐富海量的數據，當大量的信息出現時，信息的過濾與選擇又顯得捉襟見肘。而在大數據的奠基下，智慧媒體的出現以互聯網為基礎，依托不同的智能終端，并結合云計算、云存儲這些新技術，讓用戶快速地判斷、分析他們想要的內容。
智慧媒體的特征是具備思考、感知、識別等多維度智能，能主動尋求目標受眾并融入受眾的社會關系網，出現核裂變式的傳播，如根據用戶的情緒感知為其提供高清、娛樂的內容，根據受眾所在的地方、時間和消費習慣，智慧媒體能主動提供家庭娛樂、親子和家庭購物等信息。我們不妨可以借用《大數據為智慧媒體時代奠基》（2013）一文中的觀點，智慧媒體具有三大重要的特征：一是要多終端全天候的覆蓋。智能手機的普及使人們隨時隨地都能夠獲取信息，用戶時間極具碎片化，所以在用戶接觸移動終端的同時，媒體要多終端的覆蓋并不間斷的提供相應服務；二是從資訊媒體發展到智慧服務，智慧媒體不僅要資訊信息，而且要根據分析讀者的需求提供個性化的服務，如工作、生活、社交等，特別是本地化的服務更能貼近用戶的需求；三是從大眾營銷轉化為精準營銷，根據網絡文本分析來匹配相對應的廣告，并通過分析讀者的偏好來提供個性化的營銷策略。
智慧媒體借力大數據
大數據為智慧媒體這一媒介新形態提供基礎。通過分析讀者的需求來預測用戶的行為和偏好，媒體的訂閱用戶、微博粉絲、微信的關注賬號，這些客戶數據都可以用來進行分析。無論用戶行為分析還是內容的抽取和挖掘，都是基于龐大的數據展開。分散化的網絡用戶以及多元化的網絡媒體使整體網絡的用戶覆蓋和頁面的瀏覽量被眾多媒體瓜分和稀釋，網絡數據被極大地控制和浪費；廣告主面對浩瀚的互聯網無所適從，網絡廣告需求得不到更高層次的滿足，與此同時互聯網廣告預算卻在增加。做好大數據分析和挖掘，為用戶推送個性化內容、廣告和信息服務才能夠將數據轉化為價值，形成智慧媒體。所以，大數據的分析和應用是構建智慧媒體的基礎。
