綜合性門戶網站新聞評論論文范文
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1.1綜合性門戶網站及新聞選擇我國有新浪、搜狐、網易和騰訊4大綜合性門戶網站。新浪成立于1998年12月，主要產品服務為新浪新聞、無線增值服務、博客、播客、郵箱、UC、愛問搜索等；搜狐成立于1998年2月，主要產品服務為搜狐新聞、搜狗輸入法、校友錄、房產網、圖行天下等；網易成立于1997年6月，主要產品服務為網易內容頻道、網易社區、電子商務、即時通訊（網易泡泡）、在線游戲、郵箱等；騰訊成立于1998年11月，主要產品服務為即時通訊、瀏覽器、電腦管家、郵箱、下載工具、詞典等。雖然四者都提供新聞評論功能，但只有新浪和網易能提供全部的且基本有效的評論者位置信息，因此只能選擇它們為對象。新聞選擇基于3條原則：①在新浪和網易首頁要聞區，且時間、標題和內容基本一致；②網民關注度比較高，即受眾群體大但又不具有鮮明群體特征；③參與人數和評論數不能過少。筆者經過跟蹤，最終選擇總理于2012年11月20日對泰國進行正式訪問，在離開機場后直接前往泰國中華總商會與泰國華僑華人代表會面并發表的講話為對象。新浪網的標題是“:我還有幾個月就歸隱希望人們把我忘記”，轉自長江網，時間為2012年11月22日上午8:44。其第1條評論出現在8:52:16，是湖北武漢的一位手機用戶。評論日期不間斷持續到了12月1日，共59099人參與，8175條評論。在新浪2012年11月18日～25日一周的所有新聞中，其點擊率排名第4位，評論數排名第1位，具有高關注度和典型性。網易的標題是“談退休:為清白也要死得誠實”，轉自人民網，時間為2012年11月22日上午8:53。其第一條評論出現在8:58:42，是一位名為“雪夜百斬”的山東省濟南市網友。評論日期不間斷持續到了28日，共71014人參與，946條評論。
1.2數據篩選為了使研究更科學，筆者從5方面對數據進行了篩選。①只選擇初次評論，對于初次評論的跟帖不予統計；②對于發自電腦的評論，只保留同一網名評論的第1條；③對于手機用戶，根據評論內容和語氣明顯是同一網民的只保留第1條；④對于30秒內來自同一地區的手機評論一般只保留第1條，除非明顯不屬于同一網民；⑤地區顯示為港澳臺和外國的評論一律剔除。這樣，就基本建立了評論與評論者的一一對應關系。經過篩選，新浪網確定評論7827條，網易799條。
2綜合性門戶網站新聞評論者的時間分布特征
2.1新聞評論數隨天數的變化新浪和網易新聞評論數隨天數變化（圖1）具有3個特征：①兩網站新聞評論的絕大部分都集中在前兩天，且以第1天最多。其中，新浪前兩天的新聞評論數為6592和1195條，分別占總數的84.2%和15.3%；網易前兩天的新聞評論數為732和53條，分別占總數的91.6%和6.6%。②兩網站的新聞評論隨天數的推移驟降，并從第3天開始基本趨于平緩，數量也都降到了11條以下。此外，由于新浪的評論數基數大且每天數量都比網易多，因此其變化較后者更為強烈。③兩網站新聞評論時間都很短，新浪為10天，網易僅有7天。
2.222日新聞評論數隨小時的變化由于新浪和網易新聞評論都以第1天為主體，因此對其隨小時變化的分析針對這一天進行（圖2）。此外，由于兩網站新聞的時間都接近9點，8點評論數僅有13條和1條，因此分析從9點后開始。變化特征為：①兩網站新聞的最高評論數都出現在9點。②二者整體變化趨勢迥異，新浪呈現明顯的“V”字形，最低點出現在15點，僅有231條，23點則高達577條，僅比9點的597條少20條；網易除了13點和17點略低外，基本處于逐漸遞減的變化形態。③新浪在各時間段的評論數都比網易高出數倍，其變化幅度也較網易劇烈。
3綜合性門戶網站新聞評論者的空間分布特征
3.1新聞評論者涉及省級行政區變化新浪和網易新聞評論者涉及省級行政區變化（表1）的特征為：①兩網站新聞評論者涉及省級行政區都主要是集中在22日和23日兩天。新浪在22日和23日對大陸31個都涉及，網易則22日涉及了29個，23日涉及了16個。其中，網易22日未涉及青海和西藏（后來一直未涉及），23日未涉及福建、甘肅、貴州、海南、吉林、江西、內蒙古、寧夏、青海、山西、陜西、西藏、新疆、云南和重慶，其他均為二者共有。②從24號起到29日兩網站涉及省級行政區數量都很少，新浪為11個，網易為8個。其中，僅有24日二者共有浙江，其他則都不相同；除了26日二者都只涉及了1個省區外，其他日期新浪都比網易數量稍多。③各省級行政區的評論數量也有較大差異。同等位序省區的新浪的評論數量都是網易的10倍左右，其中廣東在新浪和網易都最高，評論數量為1844和164條；新浪排前5位的是廣東、天津、江蘇、陜西和浙江，后5位的是吉林、寧夏、海南、青海和西藏；網易排前5位的是廣東、北京、山東、江蘇和浙江，后5位的是貴州、內蒙古、海南、新疆和寧夏；各省區在兩個網站的排名差別較大，只有廣東、浙江和甘肅位序相同。
3.2不同省級行政區內涉及區域對各省級行政區而言，評論者的地區擴散也是不一致的（表2）。我們采用擴散指數幫助說明，其等于評論者涉及區域數量/省級行政區地區總數。北京、天津、上海和重慶4個直轄市作為特例不加分析。分布特征為：①廣東、江蘇和河北的新浪擴散指數為1，而網易則沒有1的，最大的為河北0.91。②青海和西藏的網易擴散指數為0，而新浪最小的為青海0.13。③在27個省級行政區中，新浪擴散指數在0.8以上共有8個，0.5以下的6個，以0.5-0.8區間的最多，達到了13個；網易擴散指數在0.8以上的有河北、福建、江蘇和浙江，0.5-0.8區間的有10個，0.5以下最多，達到13個。④新浪擴散指數和網易擴散指數的相關系數達到0.77，二者在變化上具有較強的一致性。⑤擴散指數與省級行政區地區數量關系不大，但與地區有很大關系，東部地區除了海南以外，擴散指數都在0.7以上；中部地區新浪擴散指數都在0.6以上，網易擴散指數除了河南為0.76外，其他都在0.3～0.6區間；西部地區的四川和廣西擴散指數都在0.5以上，陜西、四川、內蒙古和貴州的新浪擴散指數在0.6以上，其他都在0.4以下；東北地區擴散指數都在0.5以上。
3.322日新聞評論者的空間分布特征3.3.122日分時段新聞評論者空間分布特征22日分時段新聞評論者空間分布（圖3）具有如下特征：①新浪和網易新聞評論者涉及區域數量和變化趨勢都差別較大，9～23時新浪平均每小時涉及72.7個地區，網易則為29.9個，但同一時段都是前者多。②新浪和網易涉及地區數量都在9時達到最高值，新浪為89個，占全國地區總數的26.1%，涉及了除青海和西藏外的29個省級行政區；網易為55個，占全國地區總數的16.1%，涉及了除貴州、海南、江西、內蒙古、寧夏、青海和西藏之外的24個省級行政區。③在完整1小時時段內，新浪的最低點61個出現在16時，網易的最低點9個出現在23時。④新浪在8時共涉及了北京、廣州、深圳、武漢、無錫、西安、成都、天津和杭州9個地區，而網易僅有濟南1個。⑤22日新浪評論者共涉及了222個地區，占全國地區總數的65.1%，平均每個地區評論29.7條；網易評論者涉及了168個地區，占地區總數的49.3%，平均每個地區評論4.4條。⑥新浪和網易共有地區138個，占22日新浪地區總數的62.2%，網易的82.1%。3.3.222日時段累積的新聞評論者空間分布聚類為了尋找22日隨時段后延新聞評論者空間分布的變化規律，我們對各省級行政區涉及地區數量進行了累積。從各省級行政區內涉及區域的變化情況看，新浪和網易不同，各省級行政區變化也不同。新浪對大陸內的31個省級行政區都有涉及，而網易則一直沒有西藏和青海。新浪新聞評論者涉及地區的省區變化趨勢歸類結果是：①地區數量持續增長的是安徽、貴州、河南、江西、陜西、四川和廣西；②快速增長后達到平衡狀態的是廣東、河北、湖北、湖南、吉林、江蘇、遼寧、內蒙古、山東、浙江和新疆；③較短時間平衡后持續增長的是甘肅、黑龍江、山西和云南；④一直保持平衡狀態的是北京、天津、上海、重慶、寧夏、海南和青海。網易新聞評論者涉及地區的省區變化趨勢歸類結果是：①地區數量持續增長的是河南、黑龍江、四川和遼寧；②快速增長后達到平衡狀態的是安徽、福建、廣東、廣西、河北、陜西、吉林、江蘇、山東、浙江和內蒙古；③較短時間平衡后又持續增長的是甘肅、湖南、山西、云南和貴州；④一直保持平衡狀態的是北京、上海、天津、重慶和寧夏；⑤較短時間平衡后持續增長，最后達到平衡態的是湖北、江西和新疆。
4影響綜合性門戶網站新聞評論者時空分布的因素
4.1網站平臺不同網站平臺是導致新聞評論者時空分布差異的重要因素。其主要通過3種途徑發生作用：①網站定位特別是主定位。其會在該方面提供更多的信息和更完善的服務，從而形成網站優勢，進而決定吸引的網民類型，如定位為C2C購物平臺的淘寶網。對新浪和網易而言，前者的主定位是提供網絡新聞及內容服務、微博，后者則為電子郵箱和游戲，因此網民看新聞的話一般更傾向于新浪。②網站長期形成的信譽和知名度。前者是導致網民訪問過網站后重復登錄并成為其忠實用戶的基礎，后者是吸引更多新網民的保證。新浪和網易在國內的知名度都很高，但前者更高些。③網站注冊用戶數量。由于很多網站只允許注冊用戶登錄后才能發評論，因此注冊用戶數量就決定了潛在瀏覽并發評論的網民規模。目前，新浪和網易的注冊用戶都已超過了5億人次。
4.2網民上網習慣網民上網習慣也會對新聞評論者的空間分布產生重要影響。這主要是因為網民本身是有空間分布的，所以其是否打開門戶網站、登不登錄、瀏覽不瀏覽新聞、發不發評論的行為習慣都會對評論者的空間分布產生影響。①對于門戶網站具有高粘度的網民，會在網頁收藏夾或地址欄保存有網站地址以方便登錄，甚至很多網民在正常情況下會每天至少登錄一次該網站。②雖然很多網民會經常登錄某門戶網站，但其有無用注冊名登錄的習慣，也會影響其發評論的幾率。③網民登錄了某個門戶網站，其是否關注首頁新聞、是否瀏覽新聞頻道、對哪些新聞感興趣都會影響到評論者的空間分布。④注冊用戶是否具有發評論習慣，也會直接影響其空間分布。門戶網站新聞評價主要有點擊率、參與人數和評論數3項指標。其中，點擊率是指某條新聞被網民點擊的次數，其不需要登錄即可，顯示的是網民對新聞的關注程度，門戶網站一般都不提供該數據；參與人數是指網民針對其他網民發表評論所表示的支持態度，單擊評論后面的“支持”按鈕即可，不需要登錄且對不同評論都可點擊；評論數指注冊用戶登錄網站后對某條新聞發表的具體評論，必須登錄且可重復評論。對新浪和網易而言，注冊用戶都有幾億，因此對選擇新聞的點擊率應該是極高的，但參與人數都未超過10萬，而評論數僅有幾千甚至幾百，事實上都是由網民上網行為習慣決定的。
4.3區域狀況區域已有的自然、社會和經濟狀況應該會對評論者的空間分布有重要影響。為了尋找這種規律，我們分析了省級行政區的評論數與GDP、人均GDP、人口、城鎮人口和網民數量的相關關系。結果發現：新浪和網易的評論數與GDP的相關系數達到了0.71和0.83，通過了0.01的顯著性水平檢驗；與人均GDP的相關系數為0.44和0.43，通過了0.05的顯著性水平檢驗；與人口的相關系數為0.51和0.62，通過了0.01的顯著性水平檢驗；與城鎮人口的相關系數為0.70和0.82，通過了0.01的顯著性水平檢驗；與網民數量的相關系數為0.77和0.87，通過了0.01的顯著性水平檢驗。得出的結論是：評論數主要是網民數量、GDP和城鎮人口的高度反映，和人口總量中度相關，和人均GDP關系較小。此外，各省區的擴散指數差異也說明了區域狀況的作用結果。
4.4時間時間在新聞評論者時空分布當中也具有重要影響，其主要是通過作用于潛在評論者瀏覽新聞及發評論的時間長度，進而影響參與評論者的數量及其時空分布的。時間發生作用的3種途徑：①新聞在網站首頁保留的時間會直接決定其點擊率、參與人數和評論數，進而對評論者的時空分布產生影響。因為很多網民習慣于瀏覽首頁新聞，而較少進入作為二級網頁的“新聞頻道”。對新浪和網易而言，首屏出現的要聞保持時間一般不會超過24小時即被替換，除非進入“新聞頻道”或是通過搜索引擎檢索才能繼續瀏覽。這也就是發評論主要集中在前兩天的根本原因，實際上第2天的評論也主要發生在被替換之前的那段時間。②新聞在“新聞頻道”的停留時間是決定評論持續時間長短的因素之一。其主要取決于新聞實效性和新聞更新率兩者。③網民在現實中工作、學習和生活的作息時間規律也會對評論者的時空分布產生較大影響，但并不是說一定與作息時間完全相符。新浪網評論者的時間分布能夠在一定程度上說明此規律，但網易是否因為評論數少而規律不明顯尚待進一步檢驗。
4.5上網工具上網工具也是影響評論者時空分布的重要因素。目前，上網工具已經經歷了由“臺式電腦+筆記本電腦”向“臺式電腦+筆記本電腦+平板電腦+智能手機”的多元化轉變。在無線通訊協議支持下，智能手機和平板電腦突破了原來“地點固定”上網的時空局限，從而通過地點自由實現了對時間限制的減少，達到了影響評論者時間分布的作用。但必須要指出的是，這里的地點自由并未對評論者的空間分布產生影響，因為其絕大部分都是限定在本地區范圍內進行的。對新浪和網易而言，前者電腦評論的比例僅有13%，手機則占到了87%；后者電腦評論的比例則高達60%。
5結論與討論
通過上述研究可以得出如下結論：①新浪和網易兩個門戶網站新聞評論者的時空分布差別很大。②無論是對于新浪還是網易而言，其新聞評論者的空間擴散最初都是“散點式”擴散模式，即在極短時間內迅速擴散到全國的若干地區；之后呈現出“不完全填充式”擴散特征，即涉及地區不斷增加，但絕大部分省區最終也未實現全覆蓋。其不符合傳統的地理衰減規律，也證明了網絡空間的跨越空間和距離的特征。③從新聞評論者的空間分布來看，其呈現的是一種不平衡分布狀況，即存在典型的地域差異。無論是在四大地區間，還是省級行政區之間；不僅包括評論者數量，也包括擴散指數。④虛擬網絡空間并非是完全脫離現實地理空間的“超空間”，至少新浪和網易新聞評論者的省區分布是具有地理根植性的，網民數量、GDP和城鎮人口是影響其省區分布的最重要因素。⑤網站平臺、網民上網習慣、時間和上網工具也是影響新浪和網易新聞評論者時空分布的因素。在本研究中，雖然與新浪和網易的注冊用戶或是新聞點擊率相比，發評論都是小概率行為，但我們還是可以從中得出一些值得推敲的結論的。其一是網絡空間的確是具有跨越現實空間特征的；其二是不同網站事物的時空擴散差別較大；其三是空間分布是非均衡的。雖然很多網絡空間中事物的時空分布規律還有待開展更多的實證研究予以揭示，但本文提出了一種研究網絡空間中新聞傳播的新視角，無疑是一個很有價值的嘗試。
作者：孫中偉任曉瑩王偉嬌趙丹丹段賽賽單位：石家莊學院資源與環境科學學院中國地質大學土地科學技術學院