意见领袖对议题转化的影响

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　　 [摘要]本研究旨在考察微博平台上网络“意见领袖”在议题转化成为公众议题的过程中是否发挥着至关重要的作用。研究通过内容分析与问卷调查相结合的研究方法，通过对多个指标的测量，实证研究了网络“意见领袖”对议题转化的影响。研究发现：“意见领袖”在微博上对某一议题相互交锋的次数越多、讨论的时间越长，该议题越可能被受众所知；而网络“意见领袖”与网络议题扩散度没有必然联系。“意见领袖”在网民对议题从知晓层面上升到表达层面的过程中影响不大。
　　 [关键词]方舟子微博 网络意见领袖 受众感知度 扩散度
　　 我们每个人都生活在一定的人际传播网络中，在传播学中，活跃在人际传播网络中，经常为他人提供信息、观点、建议，并对他人施加个人影响的人物，称为“意见领袖”。自20世纪40年代“意见领袖”概念被提出以来，“意见领袖”在传播中的作用越来越受到重视，伴随着互联网的普及而生的网络“意见领袖”，更是对社会舆论的形成和引导造成了巨大影响。
　　 本研究就是在互联网日新月异、网络意见领袖作用日益凸显的大背景下，选取“意见领袖”分歧度对事件造成影响力这一角度，以“方舟子微博”作为切入点，建立起“意见领袖”意见分歧度与受众感知度、议题扩散度的理论模型，找到影响议题发展的决定因素。
　　一、文献回顾与研究问题
　　 随着互联网的高速发展和我国网民的不断增多，以及网络新闻本身具有的即时性、海量性、互动性、链接性等优势，使得网络新闻成为网民获得新闻信息的主要途径。这势必会对传统“意见领袖”机制产生冲击。
　　 “意见领袖”的传统定义是：在将媒介信息传给社会群体的过程中，那些扮演某种有影响力的中介角色者。基于此，我们将网络“意见领袖”理解为网络环境下将媒介信息传递给社会群体，在相互的联系中自然形成的对社会群体有某种感召力、影响力和凝聚力居于中心位置的某个人或某类人。（王贝贝、张景书，2004）但是网络“意见领袖“是否存在尚存争议。
　　 有学者认为，在网络环境下的信息传播，已经呈现了意见至上和态度至上的两极分化。可以说，在网络传播的世界里，信息的泛滥和主观态度的膨胀侵蚀了“意见领袖”的正常生存空间，传统的“意见领袖”被锁在了较为小众的范围内。网络“意见领袖”已经失去了其提供“意见”的基本信息功能，取而代之的是其“态度”表露，因而不是严格意义上的“意见领袖”。（林兮，2011）但是大多数学者倾向于承认网络“意见领袖”的实际存在，并认为与传统意见领袖的形成机制、影响大同小异，并在一定程度上认为网络“意见领袖”是传统“意见领袖”的一种延伸。
　　 通过对新浪微博的观察与统计发现，微博使得草根的声音得到放大，但真正被成倍放大的还是精英话语。微博中“意见领袖”的形成机制非但没有使既有“意见领袖”失去话语权，反倒更加强了其话语权。（桑亮、许正林，2011）微博作为自媒体的新成员引领了移动互联网时代的社交风潮，但这并不预示着网络“意见领袖”的式微，而是呈现出诸如微博传播模式下的角色重叠、山头林立后的泛众化、对其身份认同变数加大、对网络舆情的影响作用更加突出。（毕宏音，2011）大多数学者认为在新媒体环境下形成的网络“意见领袖”的存在是毋庸置疑的，其产生的影响相较于传统“意见领袖”没有减弱，甚至更为突出。
　　 而在网络“意见领袖”推动议题转化为公众议题的研究中，虽然不断有学者质疑网络“意见领袖”在推动网络议题上升为公众议题的作用，并认为网络“意见领袖”影响公共话题、推进公共事务的能力相对有限”。（宋石男，2010）但大部分学者还是持积极观点，认为网络“意见领袖”作为信息传递两级传播的重要角色，他们以较高的理论素养和宽阔的视野以及强烈的社会责任感在网络舆情生成、发展历程中发挥着启动者、组织者和引导者的作用。虽然网络给予每个网民自由发表意见的机会,但是大多数网民还是被动地接受信息,不发表意见,属于“沉默的大多数”和“追随的大多数”。即使发言,也只是片言只语地附和一下,或者简单地表达赞成不赞成,很少系统地发表观点。只有“意见领袖”是最活跃的群体,在各种网站发表观点、聚焦热点、影响舆论的主题和倾向,左右网民的思想。（邱素琴，2010）
　　 从对相关文献的梳理我们发现，网络“意见领袖”推动网络议题转化为公众议题的作用方面的研究并不算丰富。虽然“意见领袖”的研究成果颇丰且有良好的研究传统，但网络毕竟是新兴事物，对这方面的研究还比较少。
　　 已有的国内外相关研究为本研究奠定了一定的知识基础和提供了一些研究启示。如对于网络“意见领袖”的重要性研究及其特征、角色研究让我们对网络“意见领袖”有了充分的认识。但是我们也应该要看到，在网络“意见领袖”推动网络议题转化为公众议题的作用研究中，以往研究多是从大方向上把握：说明网络“意见领袖”的重要性、对网民的引导机制等等。而在网络“意见领袖”在议题转化为公众议题中如何作用及作用大小问题方面缺乏相关实证研究。
　　 本研究将借鉴已有的关于“意见领袖”的研究，来考察网络“意见领袖”的行动对受众感知度是否具有深刻影响，并且进一步探究这种感知度能否在“意见领袖”行动的影响下成功上升为网络表达，扩大议题的扩散度。
　　二、研究设计与测量
　　 （一）研究对象
　　 在实际研究中，对于“意见领袖”的筛选必须要置于具体的群体对象中。本研究以案例的方式展开实证研究，参考新浪微博名人影响力排行榜，对该榜前100名用户进行分析，最终选择方舟子的微博作为本研究的研究对象。研究采用分层抽样和随机抽样的方法，从方舟子与其他“意见领袖”的诸多论战中抽出20个事件样本进行分析，这20个样本分别是“方舟子批判薄三郎的《健康留言终结者》存在抄袭和错误”、“吴稼祥称方舟子打假是假打”、“方舟子质疑刘维宁首席科学家身份”、“张衡当年建造的地动仪仅仅是个摆设”、“方舟子批判楼宇烈指导北大茶熏瑜伽社的香艳表演”、“方舟子质疑王丁棉关于‘中国乳业标准全球最差’言论”、“方舟子认为地震预测应该取消”、“方舟子称中医是伪科学”、“方舟子称‘爱因斯坦信教’的说法是谣言”、“方舟子质疑‘国学天才’孙见坤剽窃作品”、“方舟子质疑复旦校长杨玉良的履历造假”、“方舟子与王菲关于‘科学’与‘佛教’的较量”、“方舟子质疑乐嘉学历造假”、“方舟子质疑于建嵘是‘美国间谍’”、“方舟子称郑渊洁的童话‘很黄很暴力’”、“方舟子与周立波‘隔空对骂’”、“方舟子称《中国企业家杂志》对伪科学骗局很偏爱”、“方舟子称风水大师李建军是江湖骗子”、“方舟子质疑禹晋永学历造假”、“严峰质疑方舟子打假”。
　　 （二）研究变量
　　 按照“意见领袖”的定义、特征及其在传播过程中发挥的重要作用，本研究把“意见领袖”的观点分歧程度作为议题能否成功转化为公众议题的关键因素。分歧度涉及三个指标――“意见领袖互动次数”、“意见领袖互动持续时间”、“参与话题的网络活跃分子人数差”。议题转化成为公众议题划分为两个指标―― “受众对议题的感知程度”、“议题的扩散度”。
　　 “意见领袖”互动次数：某一事件中方舟子发布的微博条数与对方回应的微博条数总和，这里的互动次数只限原创微博；（“某一事件”指20个样本事件中的某一个）
　　 “意见领袖”互动持续时间：某一事件中“意见领袖”第一条微博和最后一条微博发布的时间差；

　　 参与话题网络活跃分子人数差：某一事件微博回复中赞成“意见领袖”观点与反对“意见领袖”观点的网络活跃分子的人数差；（网络活跃分子指微博达人或新浪个人认证用户，即昵称后缀或）
　　 受众对议题的感知程度：受众对某一事件的了解程度；
　　 议题的扩散度：表示回复来源的广泛程度，可以用来衡量意见扩散的广度。“扩散度”的计算方法为，“回复的ID数量”除以“回复量”。“扩散度”的取值范围在0到1之间（0<扩散度≤1），“扩散度”越大，意见扩散的范围越大。
　　 （三）研究假设
　　 本研究的研究假设如下：
　　 H1：“意见领袖”的互动次数越多，议题的扩散度越大；
　　 H2：“意见领袖”互动的持续时间越长，议题的扩散度越大；
　　 H3：对话题持不同意见的网络活跃分子人数差越小，议题的扩散度越大；
　　 H4：“意见领袖”的互动次数越多，受众对议题的感知程度越强；
　　 H5：“意见领袖”互动的持续时间越长，受众对议题的感知程度越强；
　　 H6：对话题持不同意见的网络活跃分子人数差越小，受众对议题的感知程度越强。
　　 （四）研究操作
　　 本研究以方舟子新浪微博为平台，采用内容分析法和问卷调查法两种方法进行数据的统计。其中，对微博议题进行内容分析，对受众感知议题的程度进行问卷调查。
　　 其中，内容分析主要衡量微博议题的四个指标：（1）“意见领袖”的互动次数；（2）“意见领袖”关于某议题的争论时间；（3）参与该话题讨论的网民的独立ID数，进而求得议题的扩散度；（4）对该议题持不同意见的网络活跃分子人数。
　　 问卷采用 “李克特五级量表”进行受众感知度的测量，调查的对象是新浪微博用户，采用随机抽样的方法，通过网络进行问卷投放。
　　 采用科恩kappa指数检验内容分析的信度，即编码者之间的一致性程度；数据的分析使用了简单线性相关和线性回归分析，检验现象之间的关联性，统计分析软件为 SPSS 18.0。
　　三、研究结果
　　 （一）信度检验
　　 本研究主要采用科恩（Cohen Kappa）指数法来检验信度。在研究设计中，“意见领袖”的互动次数、“意见领袖”互动的持续时间和参与议题讨论的独立ID数都是可以直接统计得出的，这部分客观的数据不需要进行一致性的检验，编码者之间的一致性程度主要体现在“参与话题讨论的网络活跃分子人数差”这个变量中。
　　 经测算，科恩kappa系数达到0.890，显著性水平sig<0.05，证明编码者之间的一致性水平很好，具有较高的信度，可以分别进行该部分的数据统计和编码工作。
　　 （二）数据统计分析
　　 为了探寻微博上“意见领袖”的分歧与议题转化的关系，将议题的扩散度和受众对议题的感知程度分别作为因变量，将“意见领袖”的互动次数、互动持续时间和对该议题持不同意见的网络活跃分子人数差作为自变量纳入模型，由于六个研究假设相互独立，且每个假设只涉及两个变量，于是进行简单线性相关和回归分析，分析结果见下表：
　　 研究假设1是以“意见领袖”的互动次数来预测议题的扩散度，认为“意见领袖”的互动次数与议题的扩散度呈正向相关关系。检测得出，Pearson相关系数为-.069，单侧检验显著性结果为.387>0.05，这说明“意见领袖”的互动次数对议题的扩散度有微弱的负向影响，但未通过95%的显著性水平检验，“意见领袖”的互动次数并不显著影响议题的扩散程度。
　　 研究假设2是以“意见领袖”互动的持续时间来预测议题的扩散度，认为“意见领袖”的互动持续时间与议题的扩散度之间呈正向相关关系。检测得出，Pearson相关系数为.238，单侧检验显著性结果为.156>0.05，说明“意见领袖”的互动持续时间与议题的扩散度之间为正向相关，但未通过95%的显著性水平检验，相关关系不显著，“意见领袖”的互动持续时间并不能显著影响议题的扩散程度。
　　 研究假设3是以对话题持不同意见的网络活跃分子人数差来预测议题的扩散度，认为对话题持不同意见的网络活跃分子人数差与议题的扩散度呈负相关。检验结果表明，Pearson相关系数为.477，单侧检验显著性结果.017<0.05，通过了95%显著性水平检验，表明对话题持不同意见的网络活跃分子人数差显著正向影响议题的扩散程度，这与研究假设是不相符的。回归分析发现，R2 值为.227，作为提供回归变异量的解释情况，显示自变量“对话题持不同意见的网络活跃分子人数差”对于因变量“议题的扩散程度”只有22.7%的解释力，说明该模型的拟合度较差。
　　 研究假设4是以“意见领袖”的互动次数来预测受众对于议题的感知程度。通过检测得出，Pearson相关系数为.821，单侧检验显著性结果为.000<0.05，说明“意见领袖”的互动次数与受众对于议题的感知程度呈正相关，且具备很强的显著性，可以得出结论“参与话题的网络活跃分子的人数差”与“议题的扩散度”具备相关关系。R2数值为.674，自变量“意见领袖的互动次数”对于因变量“受众对议题的感知程度”有67.4%的解释力，说明该模型的拟合度较好。系数估计的结果指出，“意见领袖”的互动次数能够有效预测受众对于议题的感知程度，Beta系数达.821(t=6.105, p=.000)，表示意见领袖的互动次数越多，受众对于该议题的感知度就越大。
　　 研究假设5以“意见领袖”互动的持续时间来预测受众对于议题的感知程度。分析得出，Pearson相关系数为.839，单侧检验显著性结果为.000<0.05，说明“意见领袖”互动的持续时间对受众对于该议题的感知程度有强烈的正向影响，即“意见领袖”互动的持续时间显著正向影响议题的扩散程度。R2 的值为.704，表明自变量“意见领袖互动的持续时间”对于因变量“受众对议题的感知程度”有70.4%的解释力，该模型的拟合度非常好。系数估计方面，“意见领袖”互动的持续时间能有效地预测受众对议题的感知程度，Beta系数为.839(t=6.550, p=.000)，这表示“意见领袖”互动的持续时间越长，受众对于议题的感知度越大。
　　 研究假设6认为对话题持不同意见的网络活跃分子人数差与受众议题的感知度呈负相关。该假设检验的结果显示，Pearson相关系数为.755，单侧检验显著性结果为.000<0.05，说明参与话题的网络活跃分子的人数差与受众对于议题的感知程度呈负相关，且通过95%显著性水平检验，具备显著性，得出结论“对话题持不同意见的网络活跃分子人数差”与“议题的扩散度”具备相关性。R2 值为.570，自变量“对话题持不同意见的网络活跃分子人数差”对于因变量“受众对该议题的感知程度”有57.0%的解释力，说明该模型的拟合度一般。回归系数Beta的结果为.755(t=4.883, p=.000)，表示对话题持不同意见的网络活跃分子人数差能正向预测受众对于议题的感知度，即对话题持不同意见的网络活跃分子人数差越小，受众对于议题的感知度越小。这与研究假设是相反的。
　　四、结论与讨论
　　 本研究通过内容分析和受众调查结合的方法实证研究“意见领袖”的分歧对议题转化的影响，经过研究假设H4、H5被证实，H1、H2、H3和H6被证伪。

　　 （一）结论
　　 1．研究表明，以方舟子微博为例的话题，“意见领袖”在微博上对某一议题相互交锋的次数越多，该议题就越容易被受众所知；“意见领袖”对某一议题讨论的时间越长，该议题越可能被受众所知晓。
　　 微博是一个开放的平台，“意见领袖”可以轻易地跨出自己的专业领域，对其他领域发言，打破了传统“意见领袖”理论认为的大多数“意见领袖”只活跃于某一专业领域的限制。同时，微博的开放性也让受众跟“意见领袖”的距离更近了，只要微博用户关注了这些“意见领袖”，他们的微博内容就会推送到用户主页，于是便能在第一时间看到他们发布的言论，及时了解事态的发展，并参与其中，进行互动交流和讨论。另外，微博特有的转发功能（@），又可以将不同人物的发言聚集到一起，往往用户关注了一个人，便能顺着这个人转发的微博，找到事件的另一方。
　　 所以，各种”意见领袖”在微博上针对某一议题的讨论次数越多，交锋的时间越长，用户的页面呈现就越多，于是越容易被关注他们的网民看到，引起其注意，进而纷纷转发或发表事件的相关信息或评论。于是，该微博议题以几何级数的传播速度迅速被推至舆论高潮。当然，这其中还往往有传统媒体的参与，传统媒体较高的权威性使之在微博时代依然具有较强的公信力，最终议题进入传统媒体，并经放大，推动网络舆论走向顶峰。
　　 2．研究表明，以方舟子微博话题为例的分析，议题的互动次数、议题的持续时间和对同一议题持不同观点的人数差三个因素都分别与该议题在微博受众中的扩散程度没有必然联系。
　　 本研究采用的扩散度是微博评论中的独立ID数与评论总数之比，两者比例越大，则说明扩散程度越高，说明实际参与该议题讨论的人数越多。而研究表明，“意见领袖”对实际参与议题讨论的人没有必然影响。
　　 3．以方舟子微博为例，对同一议题持不同观点的人数差并没有对议题在微博用户中的扩散程度产生必然影响，也与受众是否知晓该议题没有必然的联系。
　　 研究认为，对同一个问题持不同态度的人数越接近，则说明两方越势均力敌，话题越有争议性，越容易引起公众讨论，并进而上升为公众议题。但把持有不同意见的双方人数作差运算以后，只强调了人数的差异，并未考虑到作差运算之前持不同意见双方的绝对人数，如：对议题A，支持者人数为500，反对者为480，双方人数差Da为500-480=20；对议题B，支持者人数为50，反对者为30，双方人数差Db为50-30=20。由此，Da=Db。于是，对不同的议题来说，本来议题A和议题B之间持不同意见的双方绝对人数差距很大，但作差以后，所得结果相差无几，差异性被掩盖了。
　　 在后续的研究中，研究可以考虑考查持不同意见的人数和是否会对议题的扩散度和受众感知产生影响。作差运算在很大程度上缩小了差异性，作和运算则不会抵消这种差异。并且，从研究方法中对持不同观点的“意见领袖”的定义来看，作和运算实际上是衡量了对该议题表明了“明确立场”的意见的人数和，因此，对持有不同意见的人数求和是具备一定的合理性的。这个自变量与因变量之间是否存在相关关系、相关关系如何，还有待下一步研究的深入探讨。
　　 （二）讨论
　　 本研究在“意见领袖”相关理论的基础上，大胆创新构建研究模型，从“意见领袖”在微博中的行为因素切入，分析微博平台中，“意见领袖”对于议题转化的影响，开辟议题转化过程中新的研究切入点。
　　 本研究表明，网络“意见领袖”对网络议题转化为公众议题的过程中有一定的影响，特别是在对受众感知度上，网络“意见领袖”的行为显著影响到受众对事件的感知度。但是，研究也表明，议题扩散度与网络“意见领袖”没有必然联系。也就是说，在受众从感知到采取行动（转发、评论）这一过程中，网络“意见领袖”的行动并没有影响到受众在网络上的表达。影响受众从感知到表达，还存在着其它更为重要的因素，这值得我们进一步探讨。
　　 本研究对3个自变量：微博议题的互动次数、议题的持续时间、对议题持不同意见的人数差和2个因变量：议题的扩散度和受众感知度之间的关系分别做了简单线性相关和简单线性回归分析，验证研究假设。当前的分析是着眼于单个因变量与单个自变量之间的关系，但在实际情况中，每个因变量的变化都可能受到自变量的多重影响，即微博议题的互动次数、议题的持续时间、对议题持不同意见的人数差对议题的扩散度和受众感知度的变化分别有不同程度的贡献，共同决定议题的扩散度和受众感知度的变化。这种内在的关联性在本研究中还未有深入探讨，未来的研究工作将在简单回归分析的基础上向多元回归分析推广，即自变量和因变量不是一个，分别列出假设并验证，而是讨论因变量对多个自变量的回归，进一步寻求其内在关联性和问题的深层本质。
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　　 （项目组成员：尹幸颖、张凌霄、马明艳、邱炎、张文灿、陈丹、向长江）

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