三、效果測量方法的創新與應用
從具體的操作層面看，針對微博中新聞傳播效果的評估，應該根據各指標不同的功能屬性和價值承載選擇不一樣的量化方法。其一，評估微博的評論，通過評論規則庫系統和空間向量模型對內容進行排查與聚類，掌握用戶關注和討論的核心問題；其二，評估微博的轉發，用社會網絡分析法構建出轉發配文的語義矩陣，從而分析用戶的總體態度傾向。下文將會分別以兩個典型的新聞事件進行具體分析。
（一）規則庫系統和空間向量模型的排查與聚類：以「杭州保姆縱火案」為例
在微博平臺中，精英階層與草根階層擁有等價的表達權，認證用戶和非認證用戶也擁有相同的自由度。由於缺乏第三方的有效監管，微博的評論區充斥著雜亂無章的內容。除了粗俗、冒漠的情緒發洩詞彙之外，還存在許多過激的觀點挑戰社會主流價值觀，甚至有一些營銷商為了蹭熱度，在評論區附上與新聞內容毫無關係的廣告連結等垃圾評論。所謂「垃圾評論」，具體被界定為「無用的甚至是傳播廣告、淫穢傳播、非法連結等具有商業傳播性質的評論。這種評論和發表人發表的內容麼間沒有任何的關聯，內容夾雜著評論者情緒的發洩，對微博發表者的人身攻擊，進行商業性的宣傳，發送非法連結等等」（楊鋒，彭勤科，徐濤，2010, p.837）。顯然，這樣的垃圾評論難以代表傳播效果，在量化分析之前應該被排查後篩除。
而評論規則庫系統，一個「基於規則與相關度的信息篩選系統」（劉曉燕，2014, p.23）實現了對垃圾信息的高效排查。在「杭州保姆縱火案」中，微博的評論區存在一些由扭曲的仇富心理主導下的言語如「富人都該死」、「保姆幹得漂亮」，還有部分無意義的口水評論如「沙發」、「路過」，再就是一些微博營銷上趁機發一些推銷產品的軟文如「推薦一款好用的消防神器」等。在對這些垃圾評論進行排查前，首先需要通過網絡利用新浪微博的API接口將評論信息導入本地系統，其次根據人工制定一些分類規則，接著用comparison方法排查存入的數據，將篩選出的重複評論、敏感字眼評論、攜帶敏感超連結的評論、信用值低的用戶評論這幾類數據清除掉，最後將有效評論導出，具體的操作過程如「圖1」（劉曉燕，2014, p.48）所示。
對微博評論進行初步的「降噪」處理後，下一步就需要倚靠文本挖掘工具對有效評論進行聚類從而考察大眾討論的焦點問題。由於中文的文字表達方式較英文而言更為複雜，語氣助詞、連接虛詞等都為語義判斷增加了很大的難度。空間向量模型（VSM）作為重要的自然語言處理模型，被廣泛應用於文本挖掘（範佳健，2017）。當然，其也同樣適用於微博文本的數據提取。空間向量模型採用了KNN、神經網絡、決策樹等基於統計、連接和規則的文本分類算法，依據評論的具體內容，完成自動化分類。從嚴格意義上看，這個聚類方法是把過濾後的文本信息映射到一個已知函數模型中進行相似度計算，最後生成不同類別的分析結果。整個操作過程詳見「圖2」（範佳健，2017, p.10）。
而應用此種量化方法對「杭州保姆縱火案」這一新聞事件的相關微博評論進行聚類分析後主要可以分為以下幾種：一是對受害者的無辜與不幸表示痛心，二是對受害者家屬（孩子的爸爸和舅舅等）表示深切的同情與憐憫，三是嚴厲譴責肇事者的卑劣行徑，四是對受害者所在的綠城物業進行控訴與問責。在新聞傳播的初期前三種所佔的比例最高，第四種類的評論在傳播的中後期才開始逐漸佔據主要位置。
值得注意的是，「杭州保姆縱火案」的有效評論量非常高，蓋因該新聞事件的受害者因具有「無力」（Incapability）和「無咎」（Incapability）的特徵激發了大眾的同情心和換位思考的潛能，進而產生了對真相的探索欲望以及對權利與公平的渴求。從6月22日受害兒童的父親在微博上曝光此事開始，直到今日評論仍在持續發酵。從這個角度看，該新聞事件的擴散過程呈現出了高效且層層深入的特點，而且在影響受眾的感知和態度層面效果顯著。
（二）語義矩陣分析轉發內容的態度傾向：以「文章周一見事件」為例
語義矩陣分析屬於社會網絡分析法的一個部分，而社會網絡分析法是一種用來研究信息交流網絡的方法。它通過測量密度（density）、中心性（centrality）、關係強度（ties strength）、位置（position）、內容（content）、角色（role）、派系（cliques）這七個主要指標來描述信息的流動（付希，2016）。其中，NetDraw、NetMiner II等社會網絡分析軟體可以被用來分析轉發配文，通過構建可視化的語義網絡，從而在圖表中清晰地表明受眾的態度傾向。由於微博的轉發功能在「文章周一見事件」的發酵中起了重要作用，新聞的內涵與外延在裂變式傳播中被不斷重構，所以下文就以該事件為典型案例進行詳細闡述。
2014年3月28日，《南都娛樂周刊》官微稱拍到了文章出軌姚笛的鐵證，文末附上了「周一見」的語句。此內容一經發布便在新浪微博平臺上引發了熱議，文章「周一見」話題也被瘋狂轉發評論。3月31日凌晨，文章在其微博中發表了「致周一見」的道歉聲明，此條微博的轉發量高達240萬，刷新了王菲於2013年9月13日發表的離婚聲明微博所創下的轉發記錄，成為了史上第一條被轉發過百萬的微博。3月28日到3月31日這短短的四天內，有關文章的微博閱讀量高達9.5億。與此同時，此次事件還受到了國外媒體的關注，其中包括英國BBC等。以至於在2014年的年底，CNN還將這一事件選定為衝擊中國網絡的突出事件。
針對文章微博（致#周一見#）轉發的100萬條文本數據，「數據堂」網站運用社會網絡法提取了前300個頻次較高的詞進行分析，最終構建的語義網絡如「圖3」（數據堂，2014, p.5）所示。
正如圖3呈現的那樣，該語義網絡的核心位置被文章、馬伊琍、姚笛三人所佔據，所有的配文內容基本都是圍繞這三個人物展開的。細化到詞語間的關聯性，不難發現「文章」一詞更多地與「男人」和「出軌」相連，而「甘願」、「女兒」以及「裸婚」這樣的字眼則與「馬伊琍」一詞掛鈎，同時與「姚笛」聯繫密切的詞為「出軌」「小三」和「外人」。由此可見，網友對該事件的態度傾向比較一致。這一現象印證了新聞傳播中的「黑洞效應」，爭議性大的東西會得到更廣泛的傳播，同時層層傳播又加劇了其的爭議性。爭議其實在本質上也是一種互動，但是互動的意義卻尚不明朗。此外，這一事件充分地體現了用戶主體的心理動因帶來的傳播效果，譬如情緒性宣洩心理通過轉發配文中所用的修辭和表情符號實現，大眾的憤怒與訴求也在這一過程中得到釋放。
然而，通常在事件獲得社會極大關注度的情況下，會有越來越多圍繞這一話題的謠言佔據微博平臺。譬如有「姚笛為文章秘密墮胎」、「馬伊琍與文章早已離婚」等一系列未經證實的傳言在微博等網絡空間中散布，大眾加速擴散這些流言的同時也根據既有的道德觀念對事件中的幾位主角進行審判。伴隨著馬伊琍表明立場的發言在微博中又一次泛起漣漪，「馬伊琍離婚體」也被網友不斷改編轉載。該事件在多方因素的推動下裂變式地傳播，有趣的是，不論在事件的萌芽期、爆發期還是在延續期、消退期，大眾的輿論始終都比較統一。究其原因，一是微博大V作為意見領袖的觀點影響了網民輿論，二是熱門評論中普通網友的觀點也引導了群體觀點，而這兩方均以站在道德制高點進行批判的居多。
此外，「文章周一見事件」在轉發擴散的過程中還引發了大眾對婚姻價值觀的思考，「婚姻忠誠」與「愛情信仰」開始被不斷提及。蓋因一直以「好男人」形象自居的文章劈腿姚笛的事件挑戰了中國人的傳統道德觀念，加上國內國外的重要媒體還針對此新聞採訪了受眾的看法，一些與「婚戀道德」相關的評論文章也逐漸進入了大眾的視野。換言之，事件本身的話題性、廣大網友的情緒性轉發連同權威媒體的助力將這一新聞事件的傳播效果推到了社會文化討論的層面。
四、結語
無論是規則庫系統、空間向量模型，還是語義矩陣分析，亦或是熱詞趨勢都具有局限性，不能完全排除出商業力量「灌水行為」所帶來的無效數據。蓋因新浪微博這一新媒體平臺由商業機構運營，它憑藉所擁有的強大注意力資源成為了各大營銷商爭奪的經濟市場，而所謂的「大V用戶」又被資本力量所控制，評論和轉發行為只是一場為了營造虛假熱度的「表演」，並不能代表真實的傳播效果。此外，官方話語的介入也極大地影響了新聞的傳播效果，一些敏感新聞在傳播之初就被勒令刪除，對事實知之甚少的大眾難以在微博平臺中進行深入討論，傳播效果自然減弱。一言蔽之，本文並未針對新浪微博中的新聞傳播效果構建一個完整的量化評估體系，只是分別對不同指標的價值承載和具體測量方法進行了可行性討論，希望下一步的研究能夠在此基礎上提出一套完備且系統化的評估標準。
(責編：溫靜、趙光霞)