社会化媒体效果测量与评估指标研究综述

社会化媒体效果测量与评估指标研究综述

关于社会化媒体的效果测量，目前在中国还没有一个公认的、能够被大家广泛接受并付诸实践的测量方法论与操作指标体系。本文旨在从五个方面对这一问题进行初步探讨：（一）社会化媒体及其传播效果的界定；（二）国内外相关研究梳理归纳；（三）目前社会化媒体效果研究中存在的争议、问题和不足；（四）目标导向的社会化媒体效果测量指标体系建构；（五）未来研究展望。

根据对现有研究的分类，可以将社会化媒体的定义大致分为三类：第一类定义侧重于从传播学角度界定社会化媒体。第二类定义主要从社会学角度界定社会化媒体。另外，还有很多学者试图通过列举社会化媒体的具体特点，来定义社会化媒体。

本文倾向于将社会化媒体定义为“建立在Web2.0技术和思维模式基础上，依托于多种网络应用和平台的、由用户自己进行内容生产与交流的虚拟空间”。在研究中，我们着重考察的并非传统意义上社会化媒体所代表的“平台”或“社区”，而是着眼于在各平台或社区上的用户以及他们自行创造的各种内容。对于社会化媒体的传播效果，我们倾向于将其定义为：社会化媒体平台上的用户及其所创造的内容对个人、组织及社会所带来的线上及线下的认知、态度或行为改变。

测量媒介效果的指标通常是按照传播学、心理学、社会学及计算机网络科学等不同学科体系分别提出或梳理的。从具体指标层面来看，侧重用户行为反应的心理学指标和从传播要素角度出发的传播学指标事实上存在着较大重合。因此，本文将按照传播要素、社会网络以及网站分析这三大框架对现有的社会化媒体效果评估指标进行梳理。

（一）传播要素视角

在以传播要素为分类依据提出的相关测量指标中，又可被进一步细分为用户、内容、平台、互动这四个部分。

（1）传播者

目前国内外的研究中，针对用户中的传播主体（即传播者）所提出的测量指标主要反映在如下七个方面：知名度、覆盖度、活跃度、可信度、专业度、美誉度、运营实力。其中知名度主要通过传播者在社会化媒体平台上被提及、被搜索以及被引用的数量来体现；覆盖度主要指传播者发出的信息能够触及到的传播对象的数量；活跃度主要通过传播者的媒体使用频率、内容生产频率、与粉丝互动频率等一系列指标来体现，是反映传播者内容输出实力与产生持续、稳定影响力的重要指标；可信度主要通过媒体平台上的各类认证机制来体现；对专业度的测量主要依赖垂直领域排名及同行评价，也包括问答类社区常见的内容或建议被采纳数；对美誉度的考量则是在知名度的基础上，对传播者所获得的曝光、搜索及互动信息等数据做出进一步的情感属性分析及态度区；运营实力指的是传播者投入到社会化媒体账号运营中的人、财、物、时间等相关资源保障，及其处理线上举报、投诉等用户问题的速度与程度。（参见表1）

（2）接收者

针对传播接收者所提出的测量指标可归结为人口统计属性、关注来源、可信度、活跃度、相关性五个类别。其中人口统计属性即用户调查中常见的人口统计学相关指标，如粉丝所处地域、性别、年龄、收入水平、教育程度、职业信息、兴趣爱好等；关注来源则指向接收者接触信息的设备与渠道；互动性指标并不强调其内容生产能力，而是主要限定在平台使用频率及与传播者互动频率这两类指标上；对可信度的测量与传播者相同，即通过平台加V、实名认证等机制来衡量并特别提出了对传播信息接收者中水军1含量的测量问题；相关性则主要用于体现信息接收者与目标受众的关联程度。

相比传统媒体而言，社会化媒体的一大特征就是允许用户创造内容，并以此作为最主要的内容生产机制。在社会化媒体效果研究中，用户生产的海量内容既是反应传播效果与互动质量的重要指标，也是影响互动的重要因素。针对内容的测量指标主要集中在内容的数量、类型及质量这三大类别上。（参见表2）

其中，针对内容数量的指标主要包括一定时限内的相关话题总量、原创或转发内容的数量和各自所占比例；针对内容类型的指标则是按照内容诉求类型、视觉风格类型、含线上活动、短链接、图片、音乐、视频的数量或比例等常见内容形式对内容类型做出了分类；相比之下，针对内容质量的测量指标就更加复杂多样，具体包括信息的显著性、易读性、可获性、真实性、完整性、时效性以及内容的一致性、相关性等多个维度。

作为承载社会化媒体内容生产与用户之间交互的载体，平台自身也是影响传播效果的重要因素。与对于用户的测量相似，对平台的测量指标也可大致分为平台覆盖度、知名度、公信力、独特性、使用便利性、客户服务能力和目标转化能力等方面。（参见表3）

互动是社会化媒体传播中最突出的特征之一，对互动的评估涵盖了对社会化媒体中用户之间的交互、态度、线上乃至线下行为的衡量。其中，国内学者在研究中较为注重具体测量指标的提出，而国外学者在相关研究中则提出了更多基于不同逻辑构建的互动模型。（参见表4）

（二）社会网络视角

从社会学的社会网络视角出发进行的社会化媒体效果测量研究，主要依靠计算机技术对用户在社会网络中的位置与关系进行度量，对评估社交网络中用户的数量、构成及其关系具有显著优势，并形成了独特的测量评估指标体系。从社会网络视角出发的相关测量指标可被细分为规模（size）、联结（connection）、分布（distribution）、区隔（segmentation）四个类别。（参见表5）

（三）网站分析视角

从计算机网络科学视角出发进行的社会化媒体效果测量，主要以能够收集到的网站访客行为数据为依据进行网站分析，从而在个人媒介使用的微观层面上形成了一套具有操作性的、相对独立的效果测量指标体系。其中又可细分为流量和网站链接指标两大类。（参见表6）

（一）概念使用混乱，对社会化媒体效果的理解存在误区

国内外学者对于“媒介效果”和“媒介影响力”等相关概念并未作出明确界定和区分，从而导致对概念的使用较为混乱。仅从“媒介效果”自身定义来看，在传播学实证研究的范式中，效果是传播者的传播活动能够实现其目标或意图的程度的体现。因此，在实证研究中，效果的产生只能存在于客体之上，而其他针对传播者、传播平台、传播内容等提出的测量指标，实质上都不是在测量传播效果，而是在测量影响效果的因素。传播活动作为一个复杂的现象，其效果的实现会受到多重因素的影响（如传播者的影响力、传播内容的形式和质量等），但这些因素本身并不能等同于传播效果。

（二）过于依赖原始数据，未能形成目标导向的效果测量指标体系

对于传播效果概念界定的混乱以及测量目标的相对不明确，导致目前的大部分研究都是从数据获取的便利性出发，过分注重社会化媒体平台上公开可见的原始数据（如粉丝数量和转评赞等），将之直接运用于传播效果的测量，而并非依据传播目标来构建测量模型，然后选取合适的指标来进行加权计算。因此目前的测量指标并不能对实际的传播效果做出完整真实的反映。

（三）指标选取过于微观，缺乏操作化定义及具体算法支持

通过文献梳理发现，国内外针对社会化媒体传播效果的研究通常集中在某一平台、领域或特定传播对象的效果研究上，再基于此提出不同的测量指标体系，但总体上并没有提出过一个相对完整的理论框架及测量评估方法论，因此各项研究很难被整合到一个体系内来讨论。甚至很多研究根本就没有一个自己的指标建构逻辑，只是就指标谈指标，缺乏具体思路阐释或操作定义，从而使导出的研究结论也存在着较大的主观性与黑箱操作可能。

如前所述，在社会化媒体传播所涉及的不同环节中，有些是效果，有些是影响效果的潜在因素，因此对他们的衡量要区分开来，建立各自不同的测量指标体系。在这里仅就传播效果的测量指标体系展开进一步探讨。

首先，效果是反映在传播客体之上的变化，关于传播效果测量的概念或变量尽管纷繁复杂，但最终都逃不出认知、态度和行为的三维空间（Vakratsas & Ambler，1999）。基于此，在总结前人研究的基础上，我们尝试提出了一套测量社会化媒体效果的思路原则及指标体系。如表7所示。

在这里，认知、态度和行为并非完全割裂的三个效果层级，而是存在着部分交叉和重叠。一般而言，对个人、组织及社会的线下行为转化的衡量依然是社会化媒体传播中最为看重的效果，而传播活动对于目标对象的触及率，以及随之引发的认知、态度变化和线上互动行为的发生通常被视为达到线下行为转化的中间阶段或过程变量。但是依据不同传播活动的具体目标和实际情况，最终的效果测量指标在实际应用时也要经过不同的数据建模实施和权重分配处理。

（一）针对社会化媒体效果产生机制的相关实证研究

传播效果的产生是个既简单又复杂的过程。说它简单是因为其实质就是一个刺激—反应的过程，说它复杂则是因为二者中间还隔着一个黑箱——信息接受者的大脑。目前学界并不缺乏对社会化媒体效果测量与评估的重要性的共识，但却鲜见能够揭示在社会化媒体平台上效果产生机制的重要实证研究。因此，未来该领域研究的一大重点将是通过不同行业领域的大数据采集，对不同传播要素和传播效果之间的因果关系进行深入探讨。

（二）更多使用实验法研究社会化媒体的效果

目前绝大多数涉及到社会化媒体效果研究的文献还都局限在感知层面，只有少数涉及到了用户在特定情境中的实际使用。多数研究依赖用户的自我汇报来收集效果方面的数据信息，而自我汇报和实际效果之间往往存在偏差。因此，未来研究应该通过控制实验的方法观察社会化媒体传播对用户实际产生的效果。

图片来源于网络

(本期执编：娜娜)