根據中國互聯網信息中心(CNNIC)公布的《第32次中國互聯網絡發展狀況統計報告》(以下簡稱《報告》)數據顯示:“截至2013年6月底,我國網民規模達5.91億,半年共計新增網民2656萬人。”微博作為網絡用戶最常使用的信息獲取和分享平臺也得到了廣泛的普及。《報告》數據顯示:“截至2013年6月底,我國微博網民規模為3.31億,較2012年底增長了2216萬,增長7.2%。網民中微博使用率達到了56.0%。”②
在社會化媒體時代,以微博為代表的網絡自媒體,因其“去門檻化”的信息審核機制、即時的信息傳播速度、呈裂變式的傳播態勢,在災害發生期間的信息溝通、反映民情、調動社會力量參與抗災等方面,發揮了極為重要的作用。
2013年10月,臺風“菲特”襲擊中國沿海城市,成為國慶節長假期間的一大輿情事件,浙江寧波、溫州等地受災尤其嚴重,抗災能力受到了前所未有的考驗。根據新浪微博的數據檢索,從10月1日零點到10月10日23點,包含“菲特”這一關鍵詞的微博條目多達1,769,226 條。微博——這一“社會化自媒體”對重大新聞事件進行迅速、及時地發布、展露、評論而振聾發聵。筆者以10月1日零點至10月10日23點59分的新浪微博數據為原始素材,對“菲特”“臺風”“大水”等關鍵詞進行了數據挖掘,經過篩選和去重后,共得到有效樣本70931條,以下研究就是基于對這些數據的分析獲得①。
一、淺析微博發布數據對臺風“菲特”地域分布情況的及時傳遞
通過對“菲特”登陸浙江后的新浪微博數據統計發現,在70931條相關微博中,發布者位于浙江的博文共有28127條,占本次樣本總數的39.65%,其中發布者位于寧波的用戶共發布博文6834條,占樣本總數的比例為9.63%,占浙江地區微博總數的比例為24.30%。根據表1中的數據可以看出,杭州、寧波、溫州三地為本次微博討論最多的城市。
表1
地市分布 用戶數 博文條數 轉發數 評論數
總數 平均數 最大值 總數 最大值 平均值
杭州 5728 7216 33652 4.66 4907 20117 1464 2.79
寧波 5555 6834 25728 3.76 1104 17799 341 2.60
溫州 5024 6821 24175 3.54 818 15684 169 2.30
嘉興 1494 1808 2400 1.33 131 3691 99 2.04
臺州 1111 1309 3681 2.81 2882 2927 207 2.24
紹興 793 905 1046 1.16 140 1825 86 2.02
湖州 516 601 320 0.53 83 1148 54 1.91
金華 506 585 611 1.04 121 1182 48 2.02
舟山 345 404 1100 2.72 303 953 51 2.36
麗水 207 256 174 0.68 24 413 35 1.61
衢州 104 163 141 0.87 36 259 20 1.59
(缺省值) 961 1225 9665 7.89 2057 2482 319 2.03
總計 22344 28127 102693 3.65 4907 68480 1464 2.43
根據數據統計,杭州、寧波、溫州三地的各項指標均高于其他地區,并且呈現出博文條數、博文的總轉發量、平均轉發量、最大值、博文的總評論數、平均評論數和最大值的依次遞減狀態。據此可以判斷,在浙江,本次“菲特”臺風給杭、甬、溫三地帶來的影響最大。
如果說在沃爾特·李普曼(美國著名的政論家、專欄作家,傳播史上具有重要影響的學者之一)時代,“偶然的事實、創造性的想象、情不自禁地信以為真,這三種因素便會產生一種虛假的現實,導致人們做出激烈的本能反應”③,在今天的社會化網絡媒體時代,微博已經扮演了米歇爾·福柯(法國思想家)筆下的“全景式敞視機制”(在封閉的、被割裂的、處處受到監視的空間內,微觀權力技術的規訓作用),甚至已經實現了“媒介不是人與自然連接的紐帶,媒介就是自然本身”這樣的預言。微博對事件“報道”的自我認識、表達就使得微博本身成了大災的一部分。
原來發布的“菲特”的登陸路徑并非浙江,百年不遇的這場強臺風給浙江尤其是寧波人民帶來了災難,其中余姚又成為重中之重。通過對新浪微博研究發現,寧波地區共有5555個賬號參與對本次臺風事件的討論,共發布微博6834條,累計獲得轉發25728次,累計獲得評論17799條。以各類賬號的活躍度、影響力和傳播力看,普通個人及微博達人發布的博文數量最多,而在認證賬號中,政務微博發布的數量最多;在全部被考察賬號中,媒體賬號微博及政務微博的覆蓋度和影響力最大。
據此可見,在本次臺風事件中,政務微博和媒體微博發揮了非常積極的作用,在臺風事件的社會傳播中扮演了極為活躍的角色。整體上體現出“大多數賬號的瑣碎性”以及“小部分賬號的重要性”,傳統媒體必須融入互聯網的大網也得到充分印證。
表2
認證類型 用戶數 博文數 轉發數 評論數
總數 最大值 平均值 總數 平均值 最大值
達人 1413 1630 5822 1104 3.57 5944 3.65 150
普通 3611 4027 3423 257 0.85 6083 1.51 82
認證個人 121 185 2003 657 10.83 770 4.16 128
認證媒體 33 203 4121 618 20.30 1054 5.19 99
認證企業 165 287 2958 270 10.31 1755 6.11 341
認證社會團體 4 5 86 59 17.20 45 9.00 25
認證網站 14 81 459 175 5.67 80 0.99 13
認證校園 27 30 219 70 7.30 61 2.03 17
認證政府 152 368 6630 669 18.02 1940 5.27 202
微女郎 15 18 7 2 0.39 67 3.72 19
總計 5555 6834 25728 1104 3.76 17799 2.60 341
二、微博對臺風“菲特”時間分布的特殊呈現
微博發布呈現出與臺風“菲特”的強弱變化緊密關聯的態勢,為了探討與臺風相關的微博在10天內的數據走向,我們選取全國微博樣本的時間分布作為本研究統計對象,匯成如圖1所示的折線圖:自10月5日開始,博文數量持續攀升,并在10月7日達到高峰,當天共有15835條微博,此后數據陸續下降。
圖1
為了進一步探討重災區寧波地區的數據走勢,我們還著重考察了位于寧波的發布者,就10天臺風過境期間的微博表現進行了統計分析,如圖2。
圖2
經上述兩個圖標的對比分析可以看出,寧波的微博條目走勢與全國各地的總體走勢具有很強的一致性:全國的微博峰值出現在10月7日,而寧波的峰值出現在10月8日。此外,研究分別就7類不同的傳播主體發布微博的情況進行了統計,并繪制成如圖3所示的折線圖。
圖3
統計發現,在10月1日~3日三天內,微博上的數據呈現出較為零散的個別信息,并沒有大規模的數量呈現,從4日開始,微博數量直線攀升并在6、7、8日三天形成了不同的峰值。
研究結果表明:微博的發布完全與事件發生進程一致,社會化媒體的新聞聚焦與傳統媒體完全一致,但是在發布速度上優于后者。
三、寧波市政務微博在“菲特”時期的表現
通過對原始數據的統計分析發現,“菲特”期間寧波市共有152個官方微博賬號發布相關博文368條,累計獲得轉發數為6630條,平均每條微博獲得轉發18.02次;累計獲得1940條評論,平均每條微博獲得評論5.27次。表3是依據微博發布條數列出的前15名排行。
表3
排序 政務賬號 微博條數 轉發數 評論數
合計 平均值 最大值 合計 平均值 最大值
01 寧波氣象 14 199 14.21 86 20 1.43 9
02 鎮海氣象 14 5 0.36 3 0 0.00 0
03 寧波公路局 13 168 12.92 115 23 1.77 11
04 寧波發布 11 1783 162.09 669 493 44.82 202
05 寧海氣象微博 11 0 0.00 0 0 0.00 0
06 象山發布 11 28 2.55 6 18 1.64 4
07 象山水利局 9 4 0.44 2 1 0.11 1
08 慈溪發布 8 71 8.88 20 9 1.13 2
09 余姚發布 8 13
