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摘要：縣級融媒體中心是執行中央推動傳統媒體和新興媒體融合發展的主體，而針對縣級融媒體中心乃至傳統媒體傳播效果的評估體系一直是學界和業界攻關的重要課題。本文研究梳理了縣級融媒體中心傳播效果體系構建的現狀，綜合考察指標體系、數據獲取、主客觀賦權等因素，建構了三級梯度的指標評價體系，并在主觀賦權的層次分析法和客觀賦權的熵值法基礎上二次加權，最終形成一級指標傳播力、引導力、影響力、公信力的權重，各指標與權重相乘，得出最終的傳播效果評價。

關鍵詞：縣級融媒體中心三級梯度指標體系傳播效果主客觀二次加權

1引言

輿情傳播效果的傳播力、引導力、影響力、公信力“四力”建設既是縣級融媒體中心必須肩負起的時代使命，也是其在與各類型新媒體的競爭中獲得新生的必經之路。各地縣級融媒體中心建設過程中必然要向互聯網主陣地匯集、向移動端傾斜，因此，及時構建對基層媒體單位傳播力、引導力、影響力、公信力傳播效果的綜合評價，能更加高效地推動傳統主流媒體向新型主流媒體的智能化轉型。

2研究現狀

縣級融媒體中心是傳統媒體和新興媒體融合發展的產物，對于傳統媒體跨屏或融媒體傳播效果的評估，已有不少學者和業內人士進行過研究。例如，央視市場研究公司（CTR）的媒體融合效果評估體系將評估重點聚焦傳統媒體的新媒體布局，致力于解決各家機構新媒體產品的互聯網傳播效果測量問題。官微、官方公眾號、自有APP、官網和第三方平臺傳播力為五大一級指標；粉絲規模、活躍粉絲規模、關注規模、總閱讀量、下載量、用戶總數、訪客規模、總訪客數、訂閱量、活躍粉絲總量等十個為二級指標，通過兩級指標評估策略，經過專家評測，結合CTR專業媒介經驗，參考受眾調查結果，最終確定了五大指標權重。劉燕南、張雪靜對內容力、傳播力、互動力拓寬了指標深度，構建了三級指標評估體系，同時采用德爾菲法和層次分析法進行指標權重處理。這樣處理旨在改變以往拍腦袋賦權的做法。張宇、任福兵基于AHP-熵權法的智庫網絡傳播力評價研究，構建了智庫網絡傳播力層次結構圖，并以民間智庫為例，采用AHP-熵權法的指標權重計算進行實證研究，得出我國民間智庫網絡傳播力強弱與其綜合影響力基本上呈現正相關，并且網絡傳播存在被動建設、網絡傳播力不均衡的情況。以上研究或重視大數據抓取和指標體系的構建，或重視量化客觀評估模型，本文則是選擇對輿情傳播效果指標體系進行深度挖掘，并采用主客觀二次加權量化權重，致力于客觀評價縣級融媒體中心的“四力”指數，同時，也可以對相關作品提供客觀的績效考核依據。

3三級梯度指標體系構建

3.1一級指標

從黨的十九大到中央政治局集體學習，新聞輿論的傳播力（x1）、引導力（x2）、影響力（x3）、公信力（x4）被多次提及，其重要性不言而喻，用“四力”指數一級指標形成的綜合指數對縣級融媒體中心傳播效果進行評價符合客觀實際和社會效益所需。

3.2二級指標

3.2.1傳播力指數。歸根到底來自傳播內容，評價傳播力不能忽視傳播的力度和廣度，因此本文以發稿指數（x11）、轉載指數（x12）進行傳播力評價。3.2.2引導力指數。在對公眾輿論進行引領的過程中體現出來，本文以閱讀指數（x21）、評論指數（x22）、點贊指數（x23）來衡量。3.2.3影響力指數。輿論的影響有正面、負面之別，本文中其以情緒指數（x31）和詞云指數（x32）構成。3.2.4公信力指數。指公眾對輿論報道的信任度，本文中其以質疑指數（x41）和重要公信媒體指數（x42）構成。

3.3三級指標

3.3.1發稿指數。通過發布量（x111）、發布頻次（x112）、平均篇幅（x113）進行考核。3.3.2轉載指數。通過新聞網站（x121）、論壇（x122）、微博（x123）、微信（x124）轉載量進行考核。3.3.3閱讀指數。通過日均閱讀數（x211）、單篇平均閱讀數（x212）、最大單篇閱讀數（x213）、閱讀總數（x214）進行考核。3.3.4評論指數。通過日均評論數（x221）、單篇平均評論數（x222）、最大單篇評論數（x223）、評論總數（x224）進行考核。3.3.5點贊指數。通過日均點贊數（x231）、單篇平均點贊數（x232）、最大單篇點贊數（x233）、點贊總數（x234）進行考核。3.3.6情緒指數。通過日均正面評論數（x311）、日均中性評論數（x312）、日均反面評論數（x313）進行考核。3.3.7詞云指數通過日均正面關鍵詞詞云數（x321）、日均中性關鍵詞詞云數（x322）、日均反面關鍵詞詞云數（x323）進行考核。3.3.8質疑指數。通過日均懷疑評論數（x411）和懷疑評論數占總評論數比例（x412）進行考核。3.3.9重要公信媒體指數。通過央媒參與轉載數（x421）和省級媒體參與轉載數（x422）進行考核。

3.4數據采集和處理

通過互聯網爬蟲技術對全網數據源進行數據采集，可采集APP、微博、微信、論壇貼吧、電子報等全網數據。同時，還支持用戶自有數據的轉換和導入，通過數據轉換、脫敏、加載以及開發接口等，形成具有強采集能力的采集支持平臺。數據處理層包括對數據的清洗、對數據過濾機制的制定、數據URL去重處理、數據高效降噪處理以及其他清洗處理配置。

4指標權重計算

4.1主觀賦權法

層次分析法（AHP）可以將一個復雜的多目標決策問題作為一個系統，將目標分解為多個目標或準則，進而分解為多指標（或準則、約束）的若干層次，通過定性指標模糊量化方法算出層次單排序（權數）和總排序。具體到本文來看，三級梯度指標體系首先要計算出一級指標對綜合指數（總目標）相對重要性的權值，并依次計算二級指標對一級指標、三級指標對二級指標各因素的層次單排序，限于篇幅，本文僅介紹層次分析法簡要過程。首先，建立一級指標體系單層結構模型，通過專家打分，構建第一層判斷矩陣。判斷矩陣的標度方法采用Santy的1~9標度方法給出，如表1所示，計算矩陣特征值和特征向量，并引入一致性指標（簡稱CI）和隨機一致性指標（簡稱RI）進行一致性檢驗，將通過檢驗的特征向量歸一化作為權向量，記為w1，w2，w3，w4。其次，按照上述步驟，依次計算通過一致性檢驗的二級指標權向量，記為w11，w12，w21，w22，w23，w31，w32，w41，w42，第二層對目標的權值如圖1中的公式（1）所示。其中，i代表第i個一級目標，j代表某個二級指標中第j個二級指標，m為對應的二級指標總數量。同樣計算第三層指標通過第二層指標傳遞到目標的權值，具體如圖1中的公式（2）所示。其中，i代表一級指標體系第i個指標，j代表二級指標體系中第j個二級指標，m為對應的二級指標總數量，k代表三級指標體系中第k個三級指標，l為對應的三級指標總數量。利用層次分析法得到的輿情傳播效果指數S如圖1中的公式（3）所示。

4.2客觀賦權法

熵值法是根據指標變異性的大小來確定客觀權重，其可完全跟指標掛鉤，從指標計算權重，基本不涵蓋主觀因素。一般來說，若某個指標的信息熵越小，表明指標值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評價中所能起到的作用也越大，其權重也就越大。相反，某個指標的信息熵越大，表明指標值的變異程度越小，提供的信息量也越少，在綜合評價中所起到的作用也越小，其權重也就越小。直接選取第三級指標體系，因為表1判斷矩陣的標度方法標度含義1表示兩個指標相比，同等重要3表示兩個指標相比，一個因素比另一個因素稍微重要5表示兩個指標相比，一個因素比另一個因素明顯重要7表示兩個指標相比，一個因素比另一個因素強烈重要9表示兩個指標相比，一個因素比另一個因素極端重要2、4、6、8上述兩相鄰判斷的中間值各指標計量單位不一，所以先進行如圖1中的公式（4）所示的標準化處理。為便于后續計算，將得到標準化后的指標值依舊記為xijk，如圖1中的公式（5）所示。計算第一級指標體系對應的第三級指標占該指標的比值，如圖1中的公式（6）所示。計算第i項指標的熵值，如圖1中的公式（7）所示。計算信息熵冗余度，如圖1中的公式（8）所示。計算第一級指標的權重，如圖1中的公式（9）所示。利用熵值法得到的輿情傳播效果指數S如圖1中的公式（10）所示。

4.3組合權重法

主觀賦權法（AHP）在根據決策者意圖確定權重方面比客觀賦權法（熵值法）具有更大的優勢，其客觀性相對較差，主觀性相對較強；采用客觀賦權法盡管有著客觀優勢，但是不能反映出參與決策者對不同指標的重視程度，并且客觀賦值法計算得到的權重會存在與實際情況相反的結果。針對主客觀賦權方法的優缺點，我們采用主觀賦權法（AHP）和客觀賦權法（熵值法）相結合的組合賦權方法，以彌補單一賦權帶來的不足。將兩種賦權方法相結合的加權方法稱為組合賦權法，我們將其用在縣級融媒體中心微信公眾號上進行輿情傳播效果綜合指數計算，前十名如表2所示。用兩種方法計算得到第一級指標的權重，分別記為，。利用組合權重法得到的輿情傳播效果指數S如圖1中的公式（11）所示。

5創新與意義

與以往采用單一指標體系或單一權重衡量計算輿情傳播效果指數不同，本研究通過構建三級指標體系量化評估縣級融媒體中心輿情傳播效果，采用主客觀賦權后二次加權法構建組合權重計算得到輿情傳播效果的綜合指數。指標體系的豐富以及計算得到的影響力、傳播力、引導力和公信力“四力”指數對縣級融媒體中心輿情傳播效果具有指導意義，有助于縣級融媒體中心針對自身不足分項查漏補缺。另外，雙重加權計算得出的綜合指數可以從整體評價縣級融媒體中心及其相關作品的傳播情況，并根據計算結果進行排序。對于主流媒體來說，新聞輿論的“四力”建設既是他們必須肩負起的時代使命，也是其在與各類型新媒體的競爭中獲得新生的必經之路，而本項目獨創的“四力”指數綜合評價，可以定量對各縣級融媒體中心的傳播力進行分析，為縣域融媒體中心績效考核提供依據，進而智能化推動傳統主流媒體向新型主流媒體的轉型。

作者:宋峰 翟應斌 單位:安徽皖云傳媒科技股份有限公司