本文以北京市場監(jiān)管微博賬號為研究背景,以微博的閱讀量和互動量兩個核心指標(biāo)為研究影響力的目標(biāo),通過構(gòu)建熱點(diǎn)話題、業(yè)務(wù)類別、形式、語言風(fēng)格等輔助因素,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方差分析方法,對影響互動量和閱讀量的各個指標(biāo)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)和分析,試圖發(fā)現(xiàn)顯著影響核心指標(biāo)的因素,從而提出提升微博影響力的對策建議,供新媒體宣傳工作借鑒和參考。

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【部分圖文】：

圖12019年5月、9月北京市場監(jiān)管微博賬號分時段平均閱讀量

一條微博的影響力可以用閱讀量和互動量兩個指標(biāo)來衡量。閱讀量越高表示一條微博的傳播范圍越廣，互動量越高表示讀者活躍度和參與度越高，這兩個指標(biāo)是描述一條微博影響力的最核心指標(biāo)。本文以這兩個指標(biāo)為研究目標(biāo)，分別討論哪些因素顯著影響互動量，哪些因素顯著影響閱讀量。由于每條微博的互動都是讀....

圖3因變量為互動量的方差分析影響因素分析結(jié)果

進(jìn)一步考察語言風(fēng)格的三個不同水平分別對于互動量的影響，即不考慮閱讀量，只考察語言風(fēng)格的不同水平對于互動量的影響。檢驗(yàn)結(jié)果表明，語言風(fēng)格的第三個即“尖銳”這一水平對于互動量的影響最大（均值為9.868），其他兩個水平，“活潑”對于互動量的影響（均值為6.336）略高于“平實(shí)”（均值....

圖4因變量為閱讀量的方差分析影響因素分析結(jié)果

把每條微博按照互動量、閱讀量、熱點(diǎn)話題、業(yè)務(wù)類別、形式、語言風(fēng)格六個因素來描述，分別研究能夠顯著影響互動量和閱讀量的因素。初始模型和優(yōu)化模型的運(yùn)算結(jié)果表明，語言風(fēng)格和閱讀量能夠顯著影響互動量，熱點(diǎn)話題和業(yè)務(wù)類別能夠顯著影響閱讀量。具體看，在影響互動量能力方面，尖銳的語言風(fēng)格與平實(shí)....

圖22019年5月、9月北京市場監(jiān)管微博賬號分主題平均閱讀量

圖12019年5月、9月北京市場監(jiān)管微博賬號分時段平均閱讀量（一）數(shù)據(jù)來源和篩選

本文編號：3921059