欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟实践研究●赵蓉英1，2，3，曾宪琴1（1.武汉大学信息管理学院，湖北武汉430072； 2.武汉大学信息资源研究中心，湖北武汉430072； 3.武汉大学中国科学评价研究中心，湖北武汉430072）微博信息传播的影响因素研究分析**本文为教育部人文社会科学基金项目“馆藏数字资源语义化深度聚合的理论与关键技术研究”（项目编号：13YJA870023）和国家社会科学基金重大项目“基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化展示研究”（项目编号：11＆ZD152）的成果。
摘要：在Web 2.0时代，信息发布的主动权完全开放，信息分享度的差异巨大。
了解信息传播的影响因素有着理论上和现实上的重要性，而目前对这一问题的研究比较零散，大都停留在简单观察总结阶段。
文章以被广泛接受的流行三要素理论为出发点，依托新浪微博，对影响信息传播的诸要素进行实证研究。
研究发现，粉丝数是微博转发量的基础，一般每增加1万粉丝，转发量增加8次，活跃度和时间对转发量有一定的影响，但影响不显著。
实证分析微博信息传播特性，对于微博营销策略、识别僵尸粉等实际问题给出建议，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：信息传播;微博;影响因素Abstract :In the era of Web 2.0，the initiative of releasing information is completely opened and the information sharing de-gree is different.It is important in both theory and reality to understand the influencing factors of information dissemination．Howev-er ，the present studies on this problem are scattered ，most of them stay in the stage of simple observation.Based on Sina Weibo ，the paper takes three widely accepted popularity elements as the starting point and makes an empirical study on the influencing factors of information dissemination.The paper finds that fans number is the foundation of transmission number.Generally ，the transmission number increase 8times with each additional 10，000fans.The active degree and time has a certain effect on the transmission num-ber ，but the effect is not significant.The empirical study analyzes the characteristics of micro-blog information dissemination ，and provides recommendations for the practical problems ，such as marketing strategy of micro-blog and identification of zombie powder.Finally ，the paper gives prospects for the direction of future research.Keywords :information dissemination ;micro-blog ;influencing factor 人是具有社会性的，每个人都有与他人交流和分享信息的需求，在Web 2.0时代，信息的传播进入到一个全新的时代，微博、人人、Facebook 、Flicker 等在线社交网络（Online Social Networks ）已经成为人们获取信息和发布信息的主要平台之一，尤其是微博出现以后，信息发布的主动权完全开放，140字微博的短小和便捷，让人们随时随地都可以发送信息。
在令人咋舌的信息狂潮中，信息分享度巨大的差异化，让信息分布长尾部分的信息面临着沉重的竞争压力［1］。
究竟是什么影响了信息的传播？为什么有的帖子会被疯狂转发，引导话题走向，而另一些帖子却默默无闻，引不起一丝波澜？作为普通的信息发布者，我们关心自己的微博状态怎样才能被好友关注、转发；作为意见表达者，我们关心自己的质疑和呼吁如何才能感染到更多的人；作为产品推广专员，我们关心怎样让自己的广告描述到达广大的目标客户群体。
1微博信息传播的影响因素信息传播活动涉及4个要素：信源、信宿、信道、信息。
由此对信息传播效果产生影响的因素主要有4个方面，即传播者、受传者、传播渠道和传播环境［2］。
本研究对微博信息传播影响因素的分析是建立在流行三要素原理的基础上的，流行三要素总结的是事物流行的法则，对微博流行同样适用。
流行三要素理论在马尔科姆·格拉德威尔（M.Gladwell ）的《流行三要素》一书中有着系统的阐述。
要想制造流行，首先流行物体要具备流行的基本要素，作者将这些要素总结为3个法则：关键人物法则、环境威力法则、内容附着力法则。
本文将利用流行三要素的3个法则对微博信息传播的影响因素分别进行说明。
1.1关键人物影响因素关键人物法则指出了这样的社会信息交流的事实：社会上绝大多数人构成的社会主体在进行决策时所依据的信DOI:10.16353/ki.1000-7490.2014.03.011情报理论与实践（ITA 欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟）息只来自于一小部分影响者组成的群体，而这个影响者在社会网络中与其他人没有明显的等级差别，具体到信息传播，该法则指出有3类人在整个传播中起到关键性作用：内行（Mavens）、联系员（Connectors）和推销员（Sales-men），是他们发起并带动了整个传播过程：内行们相当于数据库，为大家提供信息；联系员是黏合剂，将信息传播到各处；推销员则负责“最后一公里”，说服人们接受该信息。
在微博平台上，内行的作用得到了充分的体现———名人效应；而联系员对应微博的转发者，一条信息在被某个关键人物转发后，其传播速度和广度就会发生跳跃；微博评论者就相当于推销员，人们在考虑是否认真阅读甚至转发一条信息时，有时他人的意见是很重要的，这种从众的潜意识在某种程度上左右了人们的一部分信息传播行为，这也是很多微博谣言之所以能够借由推手策划得以迅速散播的原因之一。
为了让微博被更多用户转发，就必须从微博发布者、转发者和评论者去入手，所以微博信息传播的关键人物影响因素应该包括用户的社会影响（粉丝数）、活跃度（发帖量）、微博被赞量、被评论量等。
1.2内容附着力影响因素附着力法则阐述了被传播信息的本身特征。
学界对信息附着力的研究，将其中最重要的要素概括为6个方面：简洁性、不可预期性、具体性、可信性、情绪性、叙事性。
附着力的6个要素在我们阅读信息时都能深切体会到简短的信息更容易被认真阅读，爆炸性的新闻会引起强烈的关注，热点高频新闻词的出现更加吸引眼球，还有各种咆哮体、凡客体、淘宝体等，人们的信息接收行为被这6个因素强烈地引导，相关的调查研究也在实证上确认了这一点。
在微博平台上，可以看到同一个用户的不同微博的转发量也有很大差异，可见微博的转发量是受到微博内容、主题、长度等因素的影响的。
具体来说，微博信息传播的内容附着力影响因素应该包括微博主题、微博情绪色彩、是否有“@”、是否包含多媒体信息、微博字数等。
1.3环境影响因素根据环境因素的差异，环境威力法则可以分为“破窗理论”和“150法则”两部分，破窗理论指出人们习惯于从内在特征来解释事物，而忽略了具体情境所起的作用，但是人的行为是社会环境的作用，外部环境决定着我们的心态。
如一些网站版面的设计中分享按钮的设置、信息呈现的形式都强烈地影响信息的传播特性。
150法则则指出，人们在人群中考虑得出的结论，往往与他们独自一人时得出的结论不相同，而且这个群体存在一个极限数量———150。
在微博类信息的阅读转发行为中，一些环境因素比较突出，如信息转发在一天中的固定时段、在一周的固定时段产生高峰。
而且在微博发布后，其转发并不是一蹴而就，而是随时间的推移累积起来的。
所以微博的转发量与微博的发布时间、发布日期和发布距今时间有关。
2数据提取及分析数据来源为新浪微博，由于研究的是微博信息传播的影响因素，且是用微博转发量来衡量微博传播程度，而普通微博的转发量大都为零、可利用性很低，所以抓取了名人用户的微博作为数据样本。
数据提取是基于新浪微博自身的功能设计，在“风云人气榜”上随机抓取了300名用户的微博，由于用户粉丝数和微博发布距今时间对微博转发量有一定的影响，且从微博发布到抓取微博数据这段时间内用户所增加的粉丝数与微博转发量之间的关系尚不明确，因而数据抓取时间不能与微博发布时间间隔过长。
数据抓取时间为2013年4月16日，采集了2013年4月8日到4月14日一个星期的数据，共4629条微博。
根据流行三要素理论的阐述，从原始数据中提取如下几个数据：微博发布人信息，包括发布人的粉丝数、关注人数、已发微博数；微博发布时间信息，包括微博发布的年、月、日、时、分、星期几、距4月16日的天数；微博基本信息，包括微博的转发数、评论数、赞数。
2.1回归分析2.1.1研究变量1）因变量：微博最大转发数（TransNum）。
衡量一条微博的传播程度，其转发数无疑是最直接也是最有说服力的考量。
从采集的数据来看，转发数从几条到上万条不等，反映出微博信息传播程度的差距是显然可见的。
本研究把用户一个星期内的最大转发量作为因变量，因为最大转发量体现了该用户所能达到的最大信息传播范围。
2）“关键人物”———发布者因素。
发布微博人的社会影响（Fans）：统计量是发布微博人的粉丝数。
粉丝数是表征一个用户受关注程度以及其自身社会认知的最直接客观的变量。
其代表了有可能转发此微博的用户数目，是考核转发数的基数变量，十分重要。
发布微博人的活跃程度（Act）：统计量是发布微博人的已发帖量。