都市報使用微博的現(xiàn)狀及問題研究-《新安晚報》新浪微博的實證分析

都市報使用微博的現(xiàn)狀及問題研究——《新安晚報》新浪微博的實證分析【摘要】從2024年微博客鼻祖誕生至今，微博已經(jīng)成為傳統(tǒng)主流媒體發(fā)出聲音，搶占話語權(quán)的重要平臺。傳統(tǒng)都市報如何在媒介數(shù)字化的道路上成功轉(zhuǎn)型？如何借助新媒體發(fā)力，搶占市場資源？筆者選取《新安晚報》新浪官博作為研究對象，對《新安晚報》的微博內(nèi)容進行系統(tǒng)的研究：分析微博內(nèi)容類型及所占比例，分析微博圖片和視頻的使用情況，分析微博轉(zhuǎn)發(fā)人群的所在地，性別和認證資料。通過對《新安晚報》微博內(nèi)容的分析研究來探討微博到底對都市報的生存狀態(tài)起到了什么作用，以及如何利用微博等新媒體促進自身的發(fā)展。

關(guān)鍵詞 新安晚報新浪官方微博補償性

在本文的研究中筆者主要運用了內(nèi)容分析法和個案研究法。

內(nèi)容分析法：按照一定規(guī)則，將傳播媒介的內(nèi)容系統(tǒng)地分配到各個類目中，對量化內(nèi)容分析中采集的數(shù)據(jù)展開分析，以描述典型的結(jié)構(gòu)或特征，或發(fā)現(xiàn)所考察的內(nèi)容的特質(zhì)存在的重關(guān)系。內(nèi)容分析法一般有兩個目標：對傳播進行描述；對傳播的意義進行推論。①

個案研究法：個案研究是針對單一個體在某種情境下的特殊事件，廣泛系統(tǒng)地收集有關(guān)資料，從而進行系統(tǒng)的分析、解釋、推理的過程。

對文本的抽樣：本文采用隨機抽樣的方法，從2024年的報紙中抽取了一個有效構(gòu)造周。在Excel中輸入1到12代表2024年的12個月份，抽取兩個月份，隨機得出數(shù)字2和3。本文即從2024年2月份開始抽樣，首先抽取2月的第一個周一，即是2月6日（周一），隨后使用隨機方法，每隔8天抽取一份報紙，抽到2月14日（周二），2月22日（周三），再從3月份開始抽取3月8日（周四），3月16日（周五），3月24日（周六），4月1日（周日），得出一個有效構(gòu)造周。

通過對兩個構(gòu)造周的微博進行統(tǒng)計，得到181條微博，其中轉(zhuǎn)發(fā)總量為2387條，評論總量為917條。每天平均發(fā)布微博數(shù)量為25.86條。

對于《新安晚報》微博的分析，筆者主要分為以下四大塊：1、對于微博內(nèi)容的分析：包括對微博內(nèi)容的分類分析，新聞性的分析，信息源的分析，微博音頻視頻的使用分析，微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量的分析；2、對于微博轉(zhuǎn)發(fā)人員的分析：包括對轉(zhuǎn)發(fā)人員所在地、性別、以及認證情況的分析。

一、對于微博內(nèi)容的分析

1、微博內(nèi)容新聞性的分類

筆者把微博內(nèi)容分為新聞類資訊和非新聞類資訊兩大類，通過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)新聞類資訊占總量的76.24%，非新聞類資訊占總量的23.76%。

其中，非新聞類資訊共計43條，主要內(nèi)容有社會救助、節(jié)日介紹、早安和晚安問候、養(yǎng)生知識、《新安晚報》報社活動廣告。（見下表）

2、微博內(nèi)容分析

筆者對181條微博進行了分類，主要分為社會新聞、文娛新聞、政治新聞、經(jīng)濟新聞、科教新聞、法制新聞。其中，社會新聞?wù)剂丝偭康?1%,文娛新聞?wù)剂丝偭康?%，政治新聞?wù)剂丝偭康?%，經(jīng)濟新聞?wù)剂丝偭康?1%,科教新聞?wù)剂丝偭康?0%，法制新聞?wù)剂丝偭康?1%。

3、對信息源的分析

《新安晚報》微博中的信息源（一般編輯都會附上網(wǎng)址）主要可以分為以下幾類：小編原創(chuàng)：34條；安徽網(wǎng)：86條；其他媒體：39條；《新安晚報》數(shù)字版：3條；轉(zhuǎn)發(fā)自己微博：11條；轉(zhuǎn)發(fā)別人微博：8條。因此編輯原創(chuàng)微博占總量的18.78%，安徽網(wǎng)占總量的47.51%，其他媒體占總量的21.55%，《新安晚報》數(shù)字版占總量的1.66%，轉(zhuǎn)發(fā)自己微博占總量的6.08%，轉(zhuǎn)發(fā)別人微博占總量的4.42%。

在此我們可以看出，由《新安晚報》編輯原創(chuàng)的資訊占了18.78%。因此，微博編輯不僅要具備敏感的新聞素養(yǎng)，還要懂得如何跟粉絲互動，如何贏得粉絲們的關(guān)注。

在對信息源的分析中，筆者發(fā)現(xiàn)：181條微博的信息源有39條來自其他媒體，其中9條來自傳統(tǒng)媒體，29條來自網(wǎng)絡(luò)媒體。其中信息源為網(wǎng)絡(luò)媒體的占總量的76.92%，為傳統(tǒng)媒體的占總量的23.08%。

筆者對網(wǎng)絡(luò)媒體和紙質(zhì)媒體的單位名稱進行了統(tǒng)計：網(wǎng)絡(luò)媒體是新浪新聞中心、財經(jīng)網(wǎng)、每日郵報、奧一網(wǎng)、東南網(wǎng)、湖南在線、新華社、中國江蘇網(wǎng)、中國廣播網(wǎng)、中國新聞網(wǎng)、東方網(wǎng)、華西都市報、鳳凰網(wǎng)、大眾網(wǎng)、新華網(wǎng)、浙江在線、廈門網(wǎng)、優(yōu)酷視頻、四川新聞網(wǎng)。紙質(zhì)媒體是大河報、揚子晚報、每日郵報、京華時報、南國早報、新京報、華西都市報、法制晚報。

我們可以看出，《新安晚報》在摘引其他媒體的新聞時，傾向于選擇網(wǎng)絡(luò)媒體。

在181條微博中，有138條微博屬于新聞類資訊，其中犯罪新聞共計20條。引自其他媒體的犯罪新聞是13條，案件發(fā)生地不是安徽，引自安徽網(wǎng)的犯罪新聞主要有7條，案件發(fā)生地是安徽。犯罪新聞發(fā)生地是安徽的占總量的35%，非安徽的占總量的65%。

4、微博音頻視頻使用分析

181條微博中，配圖的有126條，沒有配圖的54條，配視頻的僅僅1條。配圖微博占總量的69.61%，未配圖微博占總量的29.83%，配視頻的微博占總量的0.55%。

二、對于轉(zhuǎn)發(fā)人員的情況分析

1、轉(zhuǎn)發(fā)人員的性別

對于微博轉(zhuǎn)發(fā)人員的性別，筆者將其分為男性、女性、以及其他官博（官博沒有性別區(qū)分）。其中男性人員占總量的54.35%，女性人員占總量的38.27%，其他官博占總量的7.38%。

2、轉(zhuǎn)發(fā)人員所在地

筆者把轉(zhuǎn)發(fā)人員所在地分為四類：合肥、安徽其它地市、非安徽其它省份、未公開所在地。其中合肥：923個，安徽其它地市：785個，非安徽其它省份：603個，未公開所在地：64個。轉(zhuǎn)發(fā)人員所在地為合肥的占總量的38.86%，安徽省其他城市占總量的33.05%，未公開所在地的占總量的2.69%，非安徽省的占總量的25.39%。

3、轉(zhuǎn)發(fā)人員認證情況

在轉(zhuǎn)發(fā)人員當中，認證人員占總量的11.72%，非認證人員占總量的88.28%。通過這一數(shù)據(jù)我們可以看出，《新安晚報》的新浪微博具有自己獨到的特點：

（1）新聞類資訊是新安晚報新浪官博的主要內(nèi)容，其微博的定位是通過新聞類資訊吸引受眾，滿足受眾的新聞信息需求。在新聞類資訊中，省內(nèi)新聞?wù)紦?jù)比例較大?？梢钥闯觥缎掳餐韴蟆沸吕斯俨┌涯繕硕ㄎ辉谑?nèi)受眾。而從轉(zhuǎn)發(fā)人群所在地可以看出，這種做法確實吸引了不少的合肥以及安徽其它地方的人群。從對轉(zhuǎn)發(fā)人群所在地的分析中就可以看出，轉(zhuǎn)發(fā)人群所在地是合肥的占總量的38.86%，轉(zhuǎn)發(fā)人群是安