基于模糊综合评价理论的微博用户影响力评价方法研究

王睿 马众 党宝珍 徐雪莹

摘 要：本文在综合分析各大门户微博和第三方微博数据提供商等微博影响力评价数据和研究成果的基础上，研究中兼顾了微博社会化媒体及自身媒体的特性，主要从微博内容、微博受众以及微博传播力三方面进行了微博用户影响力的分析与探讨，提出微博影响力评价的改进思路，为微博营销提供参考指标。

关键词：微博；影响力；模糊综合评价

1 引言

美国的埃文·威廉姆斯创办了Twitter，这是最早、最著名的微博，其信息总量已超200亿条，日均独立IP访问量达到3500万，每天微博信息发送总量超8000万条。微博在中国起步稍晚，2009年8月中国的新浪网正式推出“新浪微博”内测版，成为四大门户网站中第一家提供微博服务的网站，这是微博正式进入中文网络的标志。2011年10月，中国微博用户达到2.498亿人，成为世界微博人数第一大国。

2 微博用户影响力的模糊综合评价

2.1 数据获取

本文选定8个活跃性较高、信息重点明确、交互频繁的草根微博。采集的数据包括：发布信息的数目、被关注人数、被转发的次数、被评论的次数。从2013年4月25日到5月24日，对这些微博进行了持续一个月的监测，期间，共有微博2477条，原创微博942条，被关注人数3819，被转发及评论数目分别为3819条、2865条。

2.2 微博影响力的影响因素分析

在新浪推出的“微数据”[1]服务，指出微博影响力评判的标准，包括：1）活跃度：原创微博、转发次数、评论次数、私信数；2）传播力：原创微博被转发、原创微博被评论的次数和人数；3）覆盖度：粉丝、关注数量。

本文在综合分析各大门户微博和微博第三方数据咨询商对微博影响力评价指标研究成果之后，从微博内容、微博受众，以及微博传播力三方面进行微博用户影响力的分析与探讨。微博内容主要包括微博日平均信息数量、原创信息所占比率；微博受众主要包括新增微博粉丝数、新增粉丝微博平均关注数；微博传播力主要包括微博的平均转发数、平均评论数。根据上述内容，确定此次评价的指标框架，见表2-1：

2.3 确定评语集

模糊综合评价中对于评价的主要指标都是定性的，此次分析微博用户的影响力时，主要指标均为定量的，因此对于传统的评价方法做了改进。第一，设评语集为V={V1，V2，V3，V4}，其中V1-好，V2-较好，V3-一般，V4-较差。第二，对于每天监测的数据进行分组归类，相应的分组区间分别对应相应的评价等级，取元素最多的区间作为最终的评价结果，之后依次类推，30天的监测数据就代表了三十个相应的评价。第三，根据对新浪微博“微数据”以及对“微博风云榜”的分析理解，确定评语标准。

2.4 确定研究因素的权重

确定权重的方法包括主、客观赋权法两种，在查阅了相关文献后，笔者未发现可供参考的相关权重数据，故决定采用客观的标准离差法[3]计算。其公式如下所示：

为了消除数据本身对结果的影响，使用离差标准化法进行了处理，即：将变量的观察值减去变量的最小值，除以变量的极差，得到标准化后的结果，并计算得出权重。权重比例为：日平均信息数量0.17，原创信息所占比率0.14，新增粉丝数0.17，粉丝微博平均关注数0.19，平均转发数0.15，平均评论数0.18。

2.4 算例

根据评语，对三十天的结果进行模糊评价打分，并确定其隶属度得到结果，根据最大隶属度原则，依次得到八个账号最终的评价结果；为使结果更直观，进行赋值：好100，较好85，一般75，较差55，进行加权平均，得到最后的分数。

3 总结

基于模糊综合评价理论体系，分析影响微博用户影响力大小的关键因素，构建评价体系，得出相应结论。相比已有的影响力评价研究，本文评价法的优势为：以草根用户为目标，结果更贴近现实；将所收集的数据按照对应的量级转化为评价的等级，是完全基于数据统计进行的客观分析；使用的数据跨越一段时间，可进行阶段性的影响力分析。

[参考文献]

[1]微数据是新浪微博推出的官方数据产品，主要功能包括：影响力分析、我的粉丝、我的关注、原创热帖等.http：//data.weibo.com/.

[2]王昆，宋海洲.三种客观权重赋权法的比较分析[J].技术经济与管理研究，2003（6）

[3]张国权，李文立，王明征.基于离差函数和联合熵的组合赋权方法[J].管理学报，2008（5）