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如何洞察微博影响力:几种可视化微博传播分析工具的应用与比较
作者:admin  来源:本站  发表时间:2014-8-9 11:08:10  点击:2216

微博在变革信息传播模式的同时,也给政府、企业、媒体以及个人带来了扩大自身影响力的契机,微博不仅仅是个人声音的公共意见市场,而且日益成为微博营销、政务发声、舆情发酵的主要领地,其“微力”不可小觑。因此,快速直观地洞察到微博影响力对于优化微博信息传输、提高微博传播效果具有重要的实践意义。

  一、可视化微博传播分析工具

  微博碎片化、强互动的传播方式以及病毒式的扩散速度,使得微博的传播分析如果仅用人工分析的方式来实现几乎不可能,因此必须借助一定的分析工具。从目前已有的微博传播分析工具来看,大致可以分为两类:一类是基于软件应用的分析工具,比如可以借助Ucinet社会网络分析软件对微博用户之间的“关系”进行可视化的展示和分析;另一类是基于网页应用的可视化微博传播分析工具。

  可视化微博传播分析工具是指基于数据挖掘的相关技术,对微博上的舆情信息进行分析以及可视化展示的网页型工具。目前比较常用的可视化微博分析主要表现为两种视角:一种是宏观分析视角,通过对微博整体舆论走势的分析,从宏观层面了解舆论的生成过程;另一种是微观分析视角,是对舆论形成过程中单条微博的传播扩散路径、转发用户以及转发/评论内容等进行的分析,这一视角较之宏观层面的分析视角来说,更加具体和深入。

  可视化微博传播分析工具其主要特点可以总结为以下几点:

  1.基于网页应用,无需安装;

  2.操作便捷迅速,使用简单;

  3.可视化展示,直观易解读;

  4.随时跟踪分析,及时性强。

  通过资料搜集,笔者挑选了目前网络上使用比较广泛的几种可视化微博分析工具进行了比较,如表1所示。

    二、可视化微博传播分析工具的分析功能

  随着读图时代的到来,将庞杂的数据用可视化(Data Visualization)的方式展现出来,已经成为一个趋势,因此基于网页应用的可视化微博传播分析工具在实践操作中更加受到青睐。目前可视化微博分析工具主要应用在以下两个领域:一是商业领域的微博营销评测,二是热点舆情事件微博评测。

  由于新浪微博仍是目前最主要的微博应用,因此存在于网络上的主要可视化微博分析工具基本上都是基于对新浪微博的研究。接下来我们将选择不同的分析视角对这些工具进行一个应用介绍和分析比较,帮助研究者更好地洞察新浪微博上不可忽视的“微力”。

  1.宏观分析视角

  宏观分析视角主要着眼于整体的舆情走势,目前能够帮助我们基本呈现这一分析视角的可视化微博分析工具是“新浪微指数”。

  “微指数”是新浪微博的数据分析工具,也是重要的微博官方数据产品之一,它可以从整体舆情的研判上给我们提供一些参考信息。“微指数”是通过关键词的热议度,以及行业/类别的平均影响力,来反映微博舆情或账号的发展走势,包括行业指数、微视频指数以及热词指数。

  行业指数分析包括对政务类、企业类、媒体类、网站类等不同行业微博的影响力以及粉丝属性的宏观分析;微视频指数分析可以用来反映视频微博热议情况;热词指数是基于关键词在某段时间内的传播趋势分析,通过对热议度在何时开始急剧上升,何时达到最高的趋势呈现来反映舆论走势。

  在舆情分析中,热词指数的应用相对比较广泛。下面我们以2013年4月份H7N9禽流感事件的微博舆论走势为例来说明“新浪微指数”在舆情分析中的应用。②在热词指数中输入“H7N9”,截至2013年4月29日的22点,得到H7N9禽流感事件的舆论生成的趋势图(见图1)。

图1 H7N9禽流感热词指数趋势图

    2.微观分析视角

  微观分析视角的优势在于可以追踪到舆情事件中任意一条微博的传播情况,并对该微博的影响力、传播路径、参与用户等进行更加深入的分析。

  目前应用比较广泛的微观分析视角下的单条微博可视化分析工具,主要有以下四种功能:

  (1)微博影响力分析

  单条微博影响力分析指对该条微博传播影响力的全景式展示,笔者将分析指标分为显在影响力指标和潜在影响力指标(见表2)。

 

  显在影响力指标包括总转发/评论量、总参与人次。总转发/评论量表示该条微博在一定的时间段内被转发或者被评论的总次数,总参与人次表示参与了该条微博转发以及评论的所有用户总和。

  潜在影响力指标可以由覆盖人数来表示,即微博博主的粉丝数与该微博所有转发层级转发者的粉丝数之和(可以理解为该微博潜在的总曝光量,部分可视化微博分析工具将覆盖人数进行了去重处理,即净曝光量)。

  (2)传播过程分析

  对该条微博的传播过程以及传播路径进行可视化的分析和展示,该分析层面是可视化微博传播分析工具最主要的分析功能,包括转发路径、转发层级、传播过程中关键账号的发现以及转发扩散的时间趋势图等。

  (3)用户分析

  对转发该条微博的用户属性进行分析,包括用户性别、用户类型、地域分布、用户粉丝等指标,部分可视化微博分析工具还加入了对用户群中是否存在水军的分析功能。

  (4)语义分析

  首先,部分可视化微博传播分析工具提供了对转发内容的展示,可以让使用者不仅仅看到“谁在转发”、“怎么转发”,还可以关注到转发者“说了什么”。

  其次,对转发内容的语义分析是可视化微博传播分析工具目前存在的最大挑战,目前可以初步实现的语义分析功能包括转发评论中的关键词词频分析和情感倾向性分析③(正面/中立/负面)。

  目前使用较为广泛的几种单条微博可视化分析工具在分析功能上也略存在差异,在影响力分析方面,除了“北大PKUVIS”和“寻找微博引爆点”之外,其他工具均提供了这一分析维度;传播过程的分析方面,这六种分析工具基本上都有相关的分析结果,差异不大;用户分析方面,除了“寻找微博引爆点”未提供这一分析维度之外,其余工具均有体现;语义分析是差异比较大的一个方面,目前“知微”在这一分析维度上比其他工具做得较为全面。

 

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