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王武义的互联网观察

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王武义,大度咨询产品服务部经理,互联网高级分析师。关注新媒体发展,关注互联网新应用,对网民行为研究亦有浓厚兴趣。MSN:wangwuyi555(@)sina.com

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微博客的影响力因素分析  

2009-11-27 12:09:41|  分类: 微博客研究 |  标签: |举报 |字号 订阅

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       但凡一种新的互联网热门应用出来,就会有人琢磨着它的影响力,以及是不是可以为己所用。当然,对其影响力的成熟考量也是商业应用的准备工作之一。微博客大概是最近一种这样的应用,最近见到可以称得上的研究或思考(跟“琢磨”不是一回事),比如谢文老师的粉丝数量与影响力,以及吴银辉的微博影响因素分析
       两篇的分析都谈到了几个主要的影响因素,解释也比较清楚,只是缺少定量的实证(这确实比较困难),层次上还可以更清晰。这里做一些补充说明,以及分享一些我们最近的一些研究成果。

       我们设定一批拥有相对多关注者的微博客用户(这是微博客商业化应用最有可能选择的对象),若其微博内容含有一定的软性广告(这应该是微博客商业化应用最有可能选择的形式)。

1. 首先,且是最重要的影响因素——关注者数量(follower,粉丝)。
       这是个正相关的因素,非常直观,关注者越多,理论上信息的受众就越多,影响力也就可能更大。微博中的更新信息在这一层完成初次传播。
       设有效接收系数为(0 < a < 1),处理之后才是真实的受众数量。a的值受信息发布时间、关注者活跃度、关注者选择偏好、信息内容的可读性等因素的影响,应该是个可接受的小数值。你所能控制的,是要选择在合适的时间发布合适的内容。

2. 其次,次级关注者数量(关注者的关注者数量)
       对应的是信息的二次传播,关注者转发信息后,使关注者的关注者成为信息的第二批受众,甚至可能会有更多层的转发,造成传播的几何级放大。
       但这个因素对最终传播效果的影响,可能被高估了——大概会有多大比例的关注者会转发你的信息(我们可以继续设一个转发系数b)?如果你的这个信息还带有软性广告内容呢?对新浪微博里目前表现比较好的机构用户的调查发现,其信息的平均转发率均在0.2%以下,且随关注者数量的增多而下降。也就是说,对于一条一般性的商业信息,其转发率不但很低,而且跟关注者数量是负相关的。

3. 显示位置——跃升变量
       这一个影响因素可能被忽略了,实际上信息可能的到达显示位置不仅只出现关注者页面,一些公共页面也会带来受众数量的增加,而这些人很多都不是你的关注者。
(1)话题:如果信息中含热门话题关键词的话,一些热衷于此的人有可能会成为信息的另一批受众,甚至是二次传播源。
(2)推荐:这个机制新浪微博客的体现最为明显,比如当信息出现在“今日最多转发”等页面时,其潜在受众便迅速扩展至全站用户。而这将带动更多的关注与转发,使其更有可能保持在这一位置(比如新浪微博中可能转移至“本周最多转发”),进而继续获得高关注(也许这机制并不合理)。
       我把这个因素称为跃升变量,因为它的基数是全站用户,远大于基于自己关注者的传播群体。对于(1),我称它为话题受众,照例它会有个非常小数值的系数c(因为展示的时间窗口非常短),但是存在,且跟关键词有关;对于(2),我称它为广播受众(有点类似于大喇叭广播),则应该基本是个由全站用户规模决定的大常数。

        受众规模 = 一次传播受众 + 二次传播受众 + (话题受众) + (广播受众) + 其它后续传播受众– 重复受众
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