网络流行语中的地方经济——以安徽省为例

刘艳秋，姜 红

（1.曼彻斯特大学 环境、教育与发展学院，英国 曼彻斯特，M13 9PY；2.安徽大学 新闻传播学院，安徽 合肥 230001）

网络流行语中的地方经济
——以安徽省为例

刘艳秋1，姜 红2

（1.曼彻斯特大学 环境、教育与发展学院，英国 曼彻斯特，M13 9PY；2.安徽大学 新闻传播学院，安徽 合肥 230001）

麦克卢汉认为，媒介即讯息。随着网络技术的发展，网络传播范围越来越广，受众数量越来越多。网络流行语是得益于网络媒体的传播特点而催生的一种语言，很多是因为社会经济事件的热议而产生的，它表达出社会的真实状态，也反映了受众对经济社会事件的意见和态度。文章运用新闻传播学、应用语言学、计量经济学、宏观经济学的基本理论，采用实证研究、比较研究和文献研究三种方法，通过大数据对近年网络流行语出现的次数与安徽经济实绩数据进行深度挖掘，建立模型进行相关性分析，探索其中隐含的经济发展规律、存在问题和发展趋势，分析经济大环境对网络流行语的出现与传播提供了怎样的契机和影响。据此，提出新闻传媒支持地方经济发展的对策。

网络流行语；大数据；经济形势；安徽省

一、网络流行语与安徽经济发展总体形势

（一）网络流行语的定义与特征

近年来，随着网络技术的发展，网络传播范围越来越广，受众数量越来越多，网络流行语是得益于网络媒体的传播特点而催生的一种语言，关于网络流行语的定义国内外有多种说法。有的学者认为，网络语言是以计算机和计算机网络结构为媒体来进行交流的语言［1］。还有学者认为网络语言有广义和狭义之分，广义的“网络语言”是指网络时代出现的与网络和电子有关的另类语言，狭义的“网络语言”是指自称“网虫”、“网民”在网上使用的语言［2］。

网络流行语的特点包括三点。其一是符号性。索绪尔说：“语言符号联结的不是事物和名称，而是概念和音响形象。音响形象指的不是物质的声音，而是这声音的心理印迹，我们的感觉给我们证明的声音表象。”［3］其二是社会群体性。人们通过频繁的社会交往而形成的、在运用语言方面自称体系的、具备与其他群体有区别的语言标记的社会集团或群体，我们可称之为“语言社群”，一旦形成将对群体个人的态度和行为产生制约和影响［4］。其三是继承性与创造型相结合。社会中的一切事物不是发明就是模仿，人们在社会化过程中的各种学习就包括了对网络流行语的继承。

关于网络流行语的传播效果，既有正面效应也有负面效应。互联网络打破了人际交换的时空局限，彻底解构了传统媒体的传播方式，颠覆和消解了现代传媒的一些特征，呈现的是一个点对点的平等的无中心体系［5］。网络流行语适应了网络传播“传播速度快、时效性强、传播手段丰富”等新特点，并为普罗大众的思想文化的表达开通了一个新渠道，彰显草根文化，引发社会思考是较为正面的效应，而形成的网络语言暴力、不对称信息以及语言使用不规范问题则是负面效应［6］。

（二）安徽2013-2015年经济发展总体形势

安徽2013-2015经济发展呈现以下特点：经济增速趋缓，由高速转为中高速，体现新常态的特征，为结构调整和协调发展留出空间；质量效益提高，三产和二产增速较快，三次产业结构趋于合理，体现要素驱动向创新驱动转变的特征，突出表现在信息等高新技术产业快速增长，能源消耗占比降低；区域经济强势，合肥经济占全省1/4，芜湖经济占全省1/8；社会发展稳定，城乡居民收入稳步增长，房价、物价与收入相对适应，社会消费态势良好，尤其网购爆发式增长。

（三）研究方法与创新点

研究发现，历年的网络流行语的出现并不是偶然的，而是多重因素相互交织、共同影响的结果，前人在该研究领域中尚未涉足，也是本文的重点研究方向。通过大数据整理得出的网络流行语出现的次数和经济发展实绩之间存在怎样的内在联系，打通新闻传播学与经济学跨学科之间交叉融合的通道。对数据进行深度挖掘，探究网络流行语中隐含的经济发展的趋势和存在的问题，分析经济大环境对网络流行语的出现与传播提供了怎样的契机和影响，最终提出新闻传媒支持地方经济发展的对策。

本文主要采用以下三种研究方法：

实证分析法。以中国科学院（农业）智能服务云平台为信息库，收集2013-2015年10个网络流行语；采集《安徽统计年鉴》2013-2015年经济数据。运用灰色关联理论，分析10个网络流行语与其主要影响因素之间的关系，通过建立一个灰色模型，分析经济发展指标、支撑经济发展的要素指标及社会发展和公共服务指标等因素对这10个网络流行语影响的程度。

比较分析法和文献分析法。对比分析2013-2015年网络流行语的语言学特点以及传播学特点，并且对网络流行语的语言特点、缘起类型等信息进行归类统计、辅助研究，同时收集并分析网络流行语、网络传播等相关的文献，吸取前人研究经验，探索本文的研究思路。

本文主要从研究视角和研究方法上进行创新：

在研究视角上，从新闻传播学角度观察宏观经济，分析网络传播学中网络流行语的概念、特征和影响及其与宏观经济的内在联系，文理结合，经济基础与社会文化结合。

在研究方法上，综合运用信息科学、经济学（金融学）和新闻传播学等学科知识，其中，运用信息科学知识通过大数据加工处理网络流行语的视频、音频、文字信息，运用金融学（数学）知识，处理经济实绩中的数字信息；定量分析与定性分析相结合，把网络传播信息数字化，用量化的数字支撑定性的结果；通过建立“灰色相关”数学模型，对大量数据加工处理，甚至计量单位不同的变量之间通过数学加工后也能进行比较。

二、网络流行语出现频度与安徽经济形势关联度实证分析

（一）信息和数据的采集

对经济类网络流行语的采集，是以中科院（农业）智能服务云平台为信息库，该搜索引擎于2006年建立，目前拥有2Pb存储能力，2015年存储量达到700TB，已代为中科院合肥物质科学研究院、江苏物联网研究发展中心、中科院网络中心、天津农业物联网平台等9家贮存和管理信息库。对经济发展数据的采集，运用《安徽统计年鉴》2013年、2014年、2015年的经济、要素和社会发展数据。

首先将经济类相关名词进行归类，名词相近的词归为一类，如商住楼盘、商品住房、小区房价等统一归称为“房地产”，众筹、股权、私募基金等归为“投融资”，出现图像或音频信息按同等数量文字信息计算，如出现一家节能环保企业的图片即视为1次“节能减排”名词文字信息，视频画外音出现1次环保、排污、污染、雾霾等语音视为出现1次“节能减排”名词文字信息。其次是通过云平台的存储与计算设施中心、信息集成共享中心和系统集成共享中心，对视频和音频等进行加工，将视频、音频等信号转换成文字信号，对所有信号进行分检、加工、归类，再通过搜索引擎进行汇总统计，最后得出2013年、2014年、2015年经济类相关名词出现次数和累加数，对累加数取其前10名，命名为网络流行语，它们是互联网、全面小康、创新驱动、新常态、区域经济、投融资、节能减排、质量安全、房地产、放管服。统计结果见表1所列。

表1 2013-2015年经济类网络流行语出现次数统计 次数

（二）研究方法

运用灰色关联理论，分析10个网络流行语与其主要影响因素之间的关系，通过建立一个灰色模型，分析经济发展指标、支撑经济发展的要素指标及社会发展和公共服务指标等因素对这10个网络流行语影响的程度，其研究结论对促进安徽省经济社会的全面发展有着积极的指导作用［7］。

关联度分析方法作为一种技术方法，用于分析系统中各种因素关联程度，是根据曲线间的相似程度来判断关联程度，分析的目的是通过一定的方法揭示各指标间的主要关系，使各因素间的“灰色”关系清晰化。其基本思想是：首先确定参考母序列和比较子序列，计算出它们之间的关联系数，结合相对重要性权重，逐层计算各序列与目标序列的关联度。计算出来的关联度数值越大则认为两者之间的相对变化基本一致；反之，则认为两者的变化差异较大。

其步骤主要为先确定参考母序列和比较子序列，接着是量纲化处理。由于各因素都有不同的计量单位，而且原始数据存在量纲和数量级上的差异，不同的量纲和数量级不便于比较，或者可比较却难得出正确的结论。因此在计算关联度之前通常要对原始数据进行无量纲化处理，本文选用了均值法对各个数列（包括参考母数列）进行无量纲处理，最后是计算关联系数和关联度。

（三）实证分析过程

1.原始数据

安徽省经济及社会发展的原始数据见表2所列。

2.关联度计算

本文利用Excel数据处理软件对关联度进行计算分析，其内容包括：“互联网”与第二产业、第三产业增速、地区生产总值、社会消费品零售总额及城乡居民移动电话拥有数的关联度分析，“全面小康”与城镇居民可支配收入、农民家庭纯收入、城乡居民移动电话拥有数、房地产开发、固定资产投资及地区生产总值的关联度分析，“创新驱动”与二产及三产占总产值比重、高新技术产业产值、能源生产总量及地区生产总值的关联度分析，“新常态”与二产及三产占总产值比重、高新技术产业产值及地区生产总值的关联度分析，“区域经济”与地区生产总值的关联度分析，“投融资”与固定资产投资、房地产开发、金融机构人民币存贷比及股票筹资额的关联度分析，“节能减排”与二产及三产占总产值比重、高新技术产业产值、能源生产总量及能源消耗总量的关联度分析，“质量安全”与高新技术产业的关联度分析，“房地产”与固定资产投资及金融机构人民币存贷比的关联度分析，地区生产总值与能源消费总量的关联度分析，“放管服”与“互联网”、“区域经济”的关联度分析。

以互联网与第二产业、第三产业增速、地区生产总值、社会消费品零售总额及城乡居民移动电话拥有数的关联度分析为例，对样本矩阵

进行量纲化处理，得

再作差变换，得

在上面矩阵中，最大值和最小值分别为：M=Δmax=1.27，m=Δmin=0.10。

再求得关联系数矩阵：

最后，计算出x0（互联网）与x1之间的关联度：R1=0.48，R2=0.84，R3=0.96，R4=0.88，R5=0.96，R6=0.97。一般来讲，关联度R越大，认为x1对x0的影响越大。同理，可得到其他变量间的关联度结果，见表3所列。

表3 安徽省经济类网络流行语与其主要影响因子关联度

（四）实证分析结果与讨论

1.经济增长速度从高速逐渐转为中高速

2013年全省实现生产总值19 038.9亿元，同比增加10.4%；2014年，全省实现生产总值20 848.7亿元，同比增加9.5%；而2015年，全省实现生产总值22 005.6亿元，同比增加8.7%。和全国一样，经济增长呈现L型，是新常态最突出的特征，符合经济发展的规律。“新常态”在近三年来网络经济学相关名词中出现的次数快速增加，其中2015年同比增长了5.5倍。而由灰色关联度的分析结果可知，“新常态”与高新技术产业（0.83）、第三产业比重（0.83）及地区生产总值关联度（0.82）较大，与第二和第一产业比重的关联度较小，说明高新技术产业、第三产业的发展及地区生产总值对新常态的影响较大，因此安徽省要想继续保持新常态，必须注重高新技术产业和第三产业的发展，将GDP的增速控制在合理区间，这也正是新常态要求的新旧动能的转换。区域经济与地方经济关联较大（0.72），与“放管服”有一定关联（0.61），提醒我们需要加大行政体制改革和更多发挥市场配置资源的决定性作用。

2.经济结构比例更趋合理

“十二五”期间，经济结构战略性调整是加快经济发展方式转变的主攻方向。产业结构优化升级通常用三次产业的地区生产总值构成来说明，2013-2015年，安徽省第一、第二产业产值占地区生产总值的比重由2013年的12.1%、54.6%下降到2015年的11.2%、49.7%，而第三产业占地区生产总值的比重在这一阶段迅速上升，2015年达到39.1%，比2013年的33.3%提高了将近6个百分点，这一结构性调整使得二、三产业比例更趋合理。由上面的灰色关联度测算结果可知，第二产业增长幅度对互联网的关联度为0.482，较第三产业增幅对互联网的关联度低0.35个点，说明第三产业的发展对互联网的影响远大于第二产业。第二产业占地区生产总值的比重对“创新驱动”的关联度为0.634，而第三产业占比对“创新驱动”的关联度为0.771，说明第三产业对创新驱动发展的影响更大。同时，“创新驱动”与地区生产总值的关联度也高达0.735，说明安徽经济发展主要依靠科技进步，通过创新驱动发展，提高质量和效益，这是当前乃至今后提高安徽经济总量的主攻方向。

3.绿色环保安全等发展特点开始显现

2013-2015年，随着GDP的增速减缓，固定资产投资的速度也在逐年下降，2013年全省固定资产投资额18 251.1万元，同比增长21.2%；2014年全省固定资产投资额21 256.3万元，同比增长16.5%；2015年全省固定资产投资额23 965.6万元，同比增长12.7%。固定资产投资减缓的同时，第三产业的比重也由2013年的33.3%提高到39.1%，第二产业的比重从54.6%降低到49.7%，说明投资的热度在降低，投资拉动经济增长的效果也在降低，但与投资关联度不大的第三产业仍然快速增长，这是加快转变经济发展方式的必然要求。三年中，“节能减排”受到越来越多的关注，2015年出现频数达到15 900次，同比增加84.03%，由灰色关联度的分析结果可知，“节能减排”与第三产业、高新技术产业、能源生产总量和能源消费总量的关联度较大，而与第一产业和第二产业比重的关联度相对较小，说明第三产业、高新技术产业、能源生产总量和能源消费总量是影响节能减排的重要因素，从分析结果还可得知，高新技术产业和“质量安全”的相关系数达到0.80，说明发展第三产业和高新技术产业既是节能减排也是质量安全工作的重要抓手。

4.网络流行语直接反映人民群众生活水平

从表2可以看出，2013-2015年，城镇居民可支配收入和农民家庭纯收入均实现较大幅度增长，2015年，城乡居民移动电话百户拥有数均超过200部。由灰色关联度的测算结果可以看出，城镇居民可支配收入对“全面小康”的关联度为0.639，略高于农民家庭纯收入对“全面小康”的关联度，说明城镇居民收入水平对全面小康社会的促进作用更明显。城镇居民移动电话百户拥有数对“全面小康”的关联度为0.688，同样略高于农民移动电话百户拥有数的关联度，说明城镇信息化发展水平对全面小康社会的促进作用更明显。“房地产”与固定资产投资关联度较大（0.71），与金融机构人民币存贷比关联较大（0.66），说明投资中房地产占比较大，金融机构有不少资金投向房地产，但房地产开发与“全面小康”的关联度相对较小（0.564），说明房地产开发用于解决人民住房问题的份额较少，并未对全面小康社会的建设起到明显促进作用，这个数字诠释了房地产炒作只是让一部分人多了更多住房，城乡居民普惠性的住房面积增加不明显。固定资产投资与“全面小康”的关联度为0.602，稍大于房地产开发对全面小康的关联度。从表3可以看出，“全面小康”与7个因素都有关联，系数在0.59～0.64之间，说明全面小康是一个系统工程，需要多措并举。

三、新闻传媒支持地方经济和社会发展的思考和建议

（一）网络信息是客观现实的内在反映

网络流行语不仅具有文化属性，也具有经济和社会属性。经济基础决定上层建筑，文化是建立在上层建筑之上的意识形态，网络流行语作为文化的标点符号，就是经济的内在反映。数字、信息和技术借助网络的零距离、超快速，渗透到各领域、各产业，打破了要素间时间上的不同一性、空间上高成本性，提高了全要素的生产率，这就是对经济学家索罗“Y（总产出）=K（资本）+L（劳动）+A（索罗余量）”理论的佐证，也产生了网络经济。我国从1996年接入互联网以来，是网络经济发展最快的国家之一，“双十一”成为全球销售量最高的一天。经济学家按生成的先后顺序发表了一、二、三次产业理论，互联网+的实质是将互联网技术融入一、二、三次产业，形成农业信息化、工业信息化和服务业信息化，息影技术、多媒体技术已将去世多年的邓丽君“请”到距我们不到10米的距离“现场”演唱，这个技术的成熟将会通过网络实时地将世界杯足球比赛搬到家庭客厅内，会把大腕请到家里来和我们握手，这便是本人大胆命名的第四产业，随着一、二、三、四产业之间的融合，再渗入文化创意、旅游等，将还会诞生第五、第N产业。多次产业一个共同的基因就是嵌入了网络，这个被所有产业和行业都认同的最大“公约数”将会提供采集海量信息的平台，新闻传媒业会从这些平台采集平面、二维、三维，以及视、听、动等多种类型网络信号，经过多维扁平化，加工压缩成更为直观的信息符号来反映更多的政治、经济、社会现象，那时，我们的新闻传媒才真正成为全景式、高渗透、更时效地反映客观现实的温度计和晴雨表。

（二）运用大数据捕捉和统计网络流行语是把握经济和社会走势的重要手段

大数据是流行语存在的资源基础，在这个基础上，海量信息通过网络技术、多媒体技术等全景式、立体式的传播，形成一大批受众，在人脑中加工、归纳后形成“象征现实”，通过信息广覆盖、群体多互动，在群体中逐步“培养”，形成群体意识，这种意识通过新一轮再传播，形成网络流行语，在信息云平台上很容易被捕捉、统计。本文使用的是偏技术的中科院云平台，导致“互联网”、“创新驱动”词汇频率很高，但涉及综合性词汇，如“全面小康”、“质量安全”、“放管服”等，虽然总数不多，但因年度间的快速增长与经济社会发展存在较大相关性，也使我们推测，一些综合性的云平台会在总数和增速上更直接、更客观地反映现实，这种运用大数据分析统计流行语来判断宏观形势是传统方法无法比拟的。正因这种方法的信息量大、技术性高、精准性强、计算速度快，将会成为未来新闻传媒服务经济社会的最新、最快手段。

（三）政府要及时借助网络流行语等新闻传媒手段指导宏观经济

表3计算出的35个相关系数中，0.92是最接近1的数字，说明网络经济对地区经济的强大推动作用。首先要从产业的细胞——企业入手，把信息化与产业相融合，大力推进互联网、物联网向产业的渗透，发展中国制造2025、现代服务业、现代农业，让实体经济插上信息的翅膀，这也是互联网+的核心内容，也是网络经济的基础。网络流行语是否客观反映真实情况，取决于词汇数量的足够多以及词汇获取渠道的多样性，这就要求我们拥有多个海量数据的采集平台，新闻传媒界可以分类组成若干联盟，将多个下属信息平台（特别是搜索引擎）在联盟内共享，这样获取的信息量更大，反映的经济社会现象更准确，为政府提供的参谋作用更明显。政府在了解宏观经济动向、调整经济结构和进行宏观决策时要把新闻传媒作为新生的重要参谋助手，善于利用网络词汇出现频度，观察宏观走向，提前做好预案，同时，利用网络流行语与宏观形势的内在联系，主动发声，引导经济形势向着我们希望的方向发展，履行好宏观调控职能。要依法保护和治理网络，畅通是网络的基石，多一些畅通、少一些禁止是对网络发展的基本要求，保护畅通，通则对称，以确保网络的真实性和全面性。加强监管，建立屏蔽和防火系统，保持网络健康持续发展，否则，流言和错词的频繁增加无疑导致源头的信息失真，最后给政府决策提供错误参考。网络时代已经来临，网络词汇随着新一代群体的社会化特征表现出阶段变异，从而产生的群体传播、群体主张和群体规范也会产生新的变化，网络流行语会更敏锐更直接地反映经济社会活动，传统传媒业将面临新的挑战。网络经济渗透到多次产业，也将给经济和产业管理带来新的挑战。但无论如何，传媒与经济社会的跨界融合是大势所趋。

［1］方珍平.网络语汇的构成方式谈略［J］.修辞学习，2005（6）：39-40.

［2］范春艳.从传播学角度分析网络语言的特点及形成原因［J］.新闻爱好者，2009（6）：57-58.

［3］徐建华.现代地理学中的数学方法［M］.北京：高等教育出版社，1997：10-22.

［4］费尔迪南·德·索绪尔.普通语言学教程［M］.高名凯，译.北京：商务印书馆，1982：101-112.

［5］王炎龙.网络语言的传播范式［J］.新闻界，2008（5）：9-12.

［6］方毅华，罗鹏.“年度十大网络流行语”编码规律解析［J］.现代传播，2011（12）：77-80.

The Local Econom y in the Network Buzzword—A Caseof Anhui Province

LIU Yan-qiu1,JIANG Hong2
（1.School of Environment,Education and Development,University of Manchester,Manchester M13 9PY,Britain;2.School of Journalism and Communication,Anhui University,Hefei 230001,China）

McLuhan believes that the media is the message.With the development of network technology,the scope of network communication is more and more extensive and the number of audiences is increasing.The network buzzword is a language that is derived from the characteristics of the spread of online media,many of which are generated by the hot events of social and economic events.It expresses the true state of society and reflects the audience’s opinions on economic and social events.The paper uses the basic theories of journalism,communication,applied linguistics,econometrics and macroeconomics.Three methods of empirical research,comparative research and literature research are also used in this paper.Taking the frequency of Internet buzzword and the economic performance data of Anhui province in recent years as the data source,correlation anal⁃ysis is established between the frequency of popular words on Internet and the economic situation in Anhui province.Based on the objective data,the law of economic development,existing problems and development trend are analyzed and summa⁃rized.This paper also analyzes the opportunities and influences of the economic environment on the emergence and dissemina⁃tion of Internet buzzwords.Accordingly,relevant suggestions are put forward about how the news media supports the develop⁃ment of local economy.

network buzzword;big data;economic situation;Anhui province

F127

A

1007-5097（2017）10-0021-06

［责任编辑：余志虎］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.10.004

2017-07-14

教育部人文社会科学重点研究基地项目（16JJD86003）

刘艳秋（1990-），女，安徽合肥人，南方报业传媒集团经济新闻记者，曼彻斯特大学数字传媒专业硕士研究生，研究方向：数字传媒，金融;

姜 红（1970-），女，安徽合肥人，教授，博士生导师，院长，研究方向：媒介批评，新闻传播观念。