主流媒体短视频人格化的传播效果考察——基于《主播说联播》栏目的视觉内容分析

吴 晔, 樊 嘉, 张 伦

(1.北京师范大学 新闻传播学院, 北京 100875; 2.北京师范大学 艺术与传媒学院, 北京 100875)

近年来,随着互联网和新媒体技术的发展,主流媒体政治传播的手段和话语方式经历着创新变革,建设新型主流媒体成为党和政府对我国媒体发展的战略要求。新型主流媒体是指由中央与地方各级媒体构成的、发挥传播主流价值观和舆论引导作用的、具有强大社会影响力的互联网媒体。一方面,新型主流媒体由中央媒体与地方各级媒体共同构成;另一方面,新型主流媒体以传播力、引导力、影响力和公信力为综合评价标准[1],在重视舆论引导和价值引领作用的同时,也将社会公信力和影响力置于极其重要的位置。

移动短视频迅速崛起成为建设新型主流媒体的重要阵地。2019年7月,中央广播电视总台推出《主播说联播》栏目,成为主流媒体短视频平台布局的标志性事件。在主流媒体短视频迅速发展的过程中,人格化传播策略尤为突出。所谓人格化传播,是指真实或虚拟的媒介代言人综合使用人格化的语言和视觉符号,在传播过程中凸显人的情感、个性和魅力的内容呈现策略。该栏目中主播借助接地气的语言、多元的表情体态,将“播”新闻变成了“聊”新闻,地方各级主流媒体也纷纷效仿这种形式,呈现出鲜明的人格化特征,该栏目适用于研究新型主流媒体人格化传播现象。

那么,这种人格化传播策略效果如何?是否有助于新型主流媒体塑造更加广泛的受众认同?其在现实运用中如何优化?这些都是需要回答的问题。目前国内外多数研究集中于对政治人格化现象和特点层面的讨论,缺少对人格化传播策略更进一步的测量与传播效果的量化研究。部分研究虽然探讨了政务微博拟人化和政治家个性化呈现的传播效果,但由于视觉元素测量的复杂性,主要聚焦于对社交媒体平台文本线索的分析,缺少对短视频视觉内容人格化传播效果的实证研究。本文以《主播说联播》栏目为研究对象,借助计算视觉方法进行短视频内容分析,并在此基础上考察主流媒体短视频人格化的传播效果。

一、文献综述

(一)人格化传播与符号生产

人格化是指将人格特性赋予无生命物体、抽象事物和自然界的各种现象[2]16。约翰·斯图尔特[3]363认为,人与人之间的交往关系可以分为人格的(personal)、次人格的(quasi-personal)和非人格的(impersonal)三类,人格的传播是指那些充分表现自我属性的传播,而非人格的传播是一种物性的传播。由此可知,传播中的人格化是一个具有程度区分的概念。

与人际传播不同,在以媒介技术为载体的传播活动中,人格化主要表现为宏观上媒介的人性化和微观上传播符号的人格化两方面。就媒介的人性化而言,媒介技术的发展呈现出一种越来越符合人类需求和便于人类使用它进行信息交流的倾向,这是实现更加有效的人格化传播的客观基础。媒介的人性化趋势从宏观上为人格化传播提供先决条件,而传播符号的人格化则指向微观层面的内容呈现策略,人格化传播微观上是指媒介主体借由对特定人格化符号的取舍和组合来传达意义的传播行为。其中,符号是人格化传播的基本单位,符号的人格化是人格化传播的外在表征。以上分析表明,人格化传播建立在特定媒介技术的基础上,不同媒介主体具体使用的传播符号有所不同,因而体现出的“人格特征”也有所差异[4]。

在传统大众媒体中,人格化的传播效应是指“赋予大众传播以个性、主体化特征”[5]。与报纸抽象的文字符号相比,广播作为声音传播,语气、语调、音量能够传达出讲述者的个性特征和价值、情感倾向;而电视综合声音和影像传播符号,以一种面对面的方式带给观众较强的情绪体验[4]。电视节目中的主持人是这一时期人格化传播的典型代表,主持人不仅可以用文字、声画传递信息,而且还能用语调、表情、手势、眼神等人性化的非语言符号传情达意。传播主体的人格化、传播符号的人格化及传播过程中富有感情被视作主持传播的三个主要特点[6]。总之,主持人作为传播主体赋予了电视传播人格特性,非语言符号在人格化传播过程中发挥了重要作用。

与传统媒体不同,互联网和新媒体技术的发展为人格化传播创造了新的媒介情境,同时也赋予其新的外延意义,这一阶段的人格化传播更多被视为网络空间的一种内容生产策略。既往研究探究了微博、微信公众号中的人格化传播现象,探讨了政务类、高校类和社会类等主体在新媒体平台的人格化传播策略,发现它们在传播内容中表现出一种“类人属性”,主要通过生动的话语表达、使用网络流行语和表情包等网络符号,塑造传播主体的拟人化形象。而与微信和微博等社交平台相比,短视频则是更为有效的人格化媒介,呈现出一种高度融合的“人格化传播”态势。作为“第二读图时代”产物的短视频兼容了文字、图片和语音等多种符号形式,通过对语言和非语言符号的综合运用,呈现出轻快、碎片化和情绪化的媒介特点,形成一种类人际交流的传播模式。

总体而言,与大众传播时代相比,新媒体时代人格化传播的主体更加丰富,从自然人扩展到符号化的“虚拟代言人”,在内容生产中注重对传播符号全方位的人格化塑造,而短视频的兴起和发展则要求我们以一种更加综合、微观的视角分析人格化传播的规律。因此,本文聚焦于传播符号人格化这一微观维度来探讨短视频中的人格化现象,并将人格化传播定义为:真实或虚拟的媒介代言人综合使用人格化的语言符号和非语言符号,塑造媒介主体形象的一种内容呈现策略,其核心是在传播过程中突出“人格特征”。

(二)政治人格化及其传播效果

互联网媒介技术的发展创造了全新的社会情境,国内外政治传播随之呈现出更加亲近的、个人的和弱化政治的特点,本文称之为政治传播中的“人格化”现象。作为一种政治传播策略,政治人格化(Political Personalization)已被证实能够提升传播效果。国外相关研究主要关注政治家个体通过新媒介平台进行政治传播的行为,如Gerodimos等[7]通过分析美国前总统奥巴马的Facebook内容,发现包含个性化元素的照片能够得到更多点赞。Manon Metz等[8]运用人格化概念对德国政治家Facebook上的帖子进行内容分析,发现情感化和私人化的语言和图像能够带来更积极的受众参与,而且特别强调视觉符号对提升人格化传播效果的重要性。

国内对政治传播人格化的研究还处于起步阶段,尤其缺少对新型主流媒体人格化传播效果的实证探析。目前与之相关的研究中,政务新媒体是常见主体。例如,既往研究发现,短视频空间的政务媒体通过观念创新、主题平衡以及主体视角的转化进行人格化实践,体现出政治传播情感化、对话感的转型趋势[9];以共青团为代表的政务新媒体借助人格化符号呈现平民化的“网红”形象,重塑起人格化的媒介形象,增强了政务媒体的亲和力[10]。

主流媒体作为我国政治传播的重要主体,其数字化转型实践已全面展开,呈现出鲜明的人格化特点。以《新闻联播》为例,作为我国覆盖面最广、影响力最大的官方媒体节目,《新闻联播》在我国政治传播中的作用不可替代。近40年来,《新闻联播》先后经历了五次改版,在语言符号、画面符号和主持人符号等方面进行人格化转向,有意识地与大众文化进行互动。2013年,《新闻联播》引入电视新闻评论员,他们以个人身份评论热点新闻事件,注重语言表达的平实、生动、自然,“把评论员还原为一个有形的、具体的、人格化的我,与受众保持一种平等交流的状态”[11]。而作为《新闻联播》适应新媒体短视频发展的产物,《主播说联播》栏目变革更加彻底,它使用特定媒介符号放大主持人IP,实现人格化传播。

上述分析表明,政治人格化现象广泛存在于国内外政治传播的媒介实践中,并随着新媒体的兴起日益发展成为普遍趋势,不少研究对人格化策略的特点及其提升政治传播效果的可能性进行了探讨。但总体而言,目前对这一现象的讨论流于表象,研究结论大多具有主观推测性质,少有研究通过数据证实该策略在我国新型主流媒体建设中的积极效果。此外,社交媒体平台是当前研究关注的重点,而短视频作为主流媒体政治传播布局的重点平台,缺少应有的关注。与此同时,也有研究指出过度的人格化可能会使主流媒体失去严肃性和权威性[12]。因此,如何把握主流媒体人格化的尺度是需要探讨的问题,而该问题的前提即比较不同人格化策略的效果差异。根据上述分析,本文旨在回答以下研究问题:《主播说联播》短视频栏目的人格化对提升传播效果是否有影响?不同的人格化内容如何影响主流媒体短视频的传播效果?

(三)基于计算传播方法的视觉符号量化分析

本研究将计算视觉技术引入短视频的内容分析,对其人格化符号的生产特点和效果进行更加综合和客观的测量。从方法类属上来说,计算视觉技术可归为计算传播学范畴,其分析对象是在线海量视觉图像。近年来,计算视觉技术的发展为非语言符号,特别是视觉符号的分析提供了技术保证。彭一郎[13]较早将计算视觉方法与传播学问题结合起来,研究2016年美国大选中特朗普和希拉里在不同党派媒体中的视觉偏见,并通过众包编码的方式评估不同视觉符号下媒介内容的传播效果,发现某些视觉特征能够影响受众的感知。Mario Haim[14]使用计算视觉分析的方式研究了28个国家政客在社交媒体上的自我呈现,发现计算视觉分析具有可靠的工具效度。此外,网络行为数据的留存使得受众行为和传播效果有了更加直接的数据来源,使用计算的方式开展对短视频内容和传播效果的研究已成为可能。

总之,对主流媒体短视频人格化传播特点及其效果的探讨具有现实意义、理论价值和技术可操作性。一方面,既往对人格化传播的研究往往落后于媒体实践,且缺少科学的研究方法,因而属于现象层面的探析,缺少对其传播效果的实证研究;另一方面,随着碎片化、社交化、情感化等新型媒介传播特点出现,人格化传播的研究应该朝着更加综合、微观和受众本位的逻辑和视角转向,以挖掘其内在机理,检验其理论价值,这也是本文力求突破之处。

二、理论框架与研究假设

本文的研究对象为《主播说联播》短视频栏目。本研究将传播效果作为因变量;将“传播符号的人格化”作为自变量(包括语言符号人格化和非语言符号人格化两方面)。具体指标的选择依据与研究假设如下:

(一)语言符号人格化

语言符号是能指和所指的统一体,也是内容与形式的统一体。本文的语言符号包括内容层面的“语体运用”和形式层面的“语言风格”两类:语体指的是为适应不同交际需要而形成的语言变体[2]382-383,新媒体流行语本身就带有语体色彩;语言风格指言语实践中各种特点的综合表现,具体到本文中,是指主播运用语言进行内容报道的综合特点和风格。

已有研究表明,语言符号的人格化能够提升传播效果。媒体运用非正式语体(如网络流行语、俗语)能够引发受众互动行为[15],语言风格是否具有亲和力也与传播效果紧密关联。主流媒体在网络空间进行新型话语实践,创新“内容的形式”和“表达的形式”,有助于消弭官方话语和民间话语之间的鸿沟,增强社会共识。因此,本文将语体和语言风格人格化作为测量语言符号人格化程度的两个指标,并提出第一个研究假设:

H1:主流媒体短视频的语言符号人格化程度越高,传播效果越好。

H1a:主流媒体短视频的语体人格化程度越高,传播效果越好。

H1b:主流媒体短视频的语言风格人格化程度越高,传播效果越好。

(二)非语言符号人格化

与人物相关的非语言符号主要有“体态语”和“空间呈现”两类。前者指的是人们在实际中有意或无意使用的姿势和动作,主要包括身姿语言、手势语言和面部表情三部分。后者指的是媒介对人物主体的空间呈现形式,本文主要包括“镜头距离”和“画面方向”两个指标。

已有研究发现,非语言符号的人格化能够提升传播效果。《主播说联播》栏目“注重对手势动作、头部姿态和面部神情等非语言符号的运用”,打造央视主播亲民化人设,拉近了主播与受众之间的关系[16],因此本文将“体态语的人格化”作为非语言符号人格化的一类指标;与此同时,媒介对传播对象的空间呈现也会影响传播效果,镜头距离的接近性往往能够提升人物的视觉亲和力,竖屏的呈现方式更加符合手机短视频用户浏览习惯,能够显著提升政务类视频的传播广度、认同度和参与度[17],因而把“空间呈现的人格化”作为衡量非语言符号人格化的另一类指标。

综上,本文将包括表情、手势、头部姿态在内的体态语,以及包括镜头距离和画面方向在内的空间呈现作为测量非语言符号人格化程度的指标,并提出第二个研究假设:

H2:主流媒体短视频的非语言符号人格化程度越高,传播效果越好。

H2a:主流媒体短视频的体态语人格化程度越高,传播效果越好。

H2b:主流媒体短视频的空间呈现人格化程度越高,传播效果越好。

此外,不同的主题客观上会影响传播效果,因而本研究将视频主题作为控制变量。而作为可能影响传播效果的变量,主播的年龄、性别和视频时长也被纳入控制变量。

综上所述,本研究构建的理论模型如图1所示。

图1 本研究构建的理论模型

三、研究方法

(一)数据收集

本研究选择“抖音”平台上以“主播说联播”为主要表现形式的媒体原创短视频为研究对象,分析单位是每条短视频。原因如下:第一,抖音平台《主播说联播》栏目主体多元,既包括中央媒体也包括各级地方媒体;第二,作为新兴节目形式,《主播说联播》栏目短视频数量有限,可以保证样本框的有效性;第三,《主播说联播》栏目以单个主持人为视频主要形象,便于运用自动化视觉编码技术进行内容分析。

本研究以“主播说联播”为关键词,借助python代码抓取2019年8月24日到2020年9月11日期间的短视频数据,主要抓取的字段为“作品编号”“标题”“点赞数”“视频地址”。选择案例时保留以“主播说联播”为主要表现形式的账号主体,同时剔除大量重复转载、不相关或不支持下载的短视频数据。根据账号媒体性质,共挑选出5家不同层级粉丝最多的媒体账号,即“新闻联播”“知知贵阳”“郑花路18号”“邵阳新闻综合频道”和“新罗区融媒体中心”,样本视频账号粉丝数从2 960到2 831万不等,视频点赞数从8到1 736万不等。以下378条视频数据(见表1)全部入样。

表1 短视频样本特征描述

(二)变量测量

传播符号人格化是本文的自变量,分为语言符号人格化和非语言符号人格化;因变量为传播效果,通过每条视频的点赞率来测量。抖音平台短视频的传播效果主要表现为受众的点赞、评论和分享,与评论和分享行为相比,点赞行为更多意味着对内容的认同,因而选择点赞数作为判断传播效果的标准。由于不同短视频主体的粉丝数量差异,点赞的绝对数值没有可比性,因此通过点赞数与粉丝数的比值,即点赞率来反映短视频传播效果。变量的操作化定义和测量方法见表2。

表2 主要变量操作化定义及测量方法

(三)编码与信度检验

本研究通过计算视觉技术自动化编码与人工编码结合的方式完成编码。

1.计算视觉自动化编码

采用python图像处理和计算机视觉库opencv,将这378个短视频按照每25帧(约1s)的间隔输出为连续图片,以便后续对其进行视觉内容分析。借助开源人工智能平台Face++和百度AI平台算法对输出的图像集进行面部识别和人体识别,分析结果主要包括脸型大小、头部姿态、人物手势、人物表情及人物性别、年龄等视觉指标,其中,手势分析数据通过百度AI中的手势识别API获取,其余均通过Face++工具实现。最终获得20 011条完整图像数据,将没有识别到人脸的图像数据剔除后,共剩余有效数据18 992条,中央和地方媒体数据量分别为10 025条和8 967条。主要字段的数据类型和取值见表3。

2.人工编码

根据研究假设,主要对语体人格化、语言风格人格化、画面方向和内容主题进行人工编码。语体人格化主要测量视频中是否使用流行词、俗语或口语等语体;语言风格人格化主要测量媒介话语的叙事方式,包括七类(见表2);画面方向分为横向和竖向两类;内容主题测量不同报道所属的主题类别,包括疫情洪水、社会民生、经济脱贫、正能量、个人故事、国家政治和其他七大类。

本研究由两位传播学专业编码员完成视频文本编码任务。借助第三方平台将视频转换成文本,使用人工核查的方式保证文本的准确率。整个编码过程遵循了试编码、一致性检验、编码调整、分歧解决等流程,两位编码员首先分别同时独立地对50条视频文本进行编码,初步确定编码类目,其中一致的编码数为38,后根据实际情况对编码类目进行调整,再次编码后Cohen’s Kappa值显示主要变量的编码员间信度0.86,具有较高一致性。

表3 主要变量类型和取值范围

(四)分析方法

本研究主要采用多元线性回归分析。点赞率作为因变量,语体人格化、语言风格人格化、体态语人格化、空间呈现人格化作为自变量。视频时长、主播性别、主播年龄和内容主题作为控制变量。由于自变量中存在类别变量,因而首先设置了相应数量的虚拟变量,并对自变量的共线性和模型拟合度进行检验。

四、研究结果

(一)关键变量的描述性分析

1.语言符号人格化

语体人格化方面,使用人格化语体的短视频共110条,未使用的有258条,即30%的短视频使用了更加人格化的语体表达方式。语言风格方面,宣传引导、时政热评和故事化叙事是主要的语言风格,运用人格化语言风格的短视频共128个,占到样本总体的33.9%。

2.非语言符号人格化

根据描述统计结果(表4),《主播说联播》栏目中,不同短视频之间体态语人格化程度差异较大。具体而言,不同短视频表情丰富度差异较大,且情绪化程度总体较高,人物头部姿态的差异很大;平均13%的内容出现特定手势,且每条短视频平均使用1.8种手势类型。空间呈现人格化的两个指标中,主播镜头距离总体较近且有一定差异。画面方向上,竖屏短视频共314个,横屏共64个。

表4 样本短视频人格化非语言符号的描述统计

3.点赞率

样本主流媒体短视频点赞率的均值为0.028,中位数为0.007,数值都比较小,且82.5%的数值小于或等于平均值,说明分布较为离散,该栏目的短视频传播效果具有较大差异,在后续分析时需对因变量进行对数处理。

(二)人格化符号对传播效果的影响分析

由于本文涉及到的自变量数目较多,因此首先对自变量进行共线性分析。初次计算后,发现“主播年龄”变量与“画面方向”变量共线性最大。为保证分析结果的稳定性,本文将“主播年龄”变量删除。再次计算共线性后VIF值均在10以下,自变量之间共线性问题得以解决。将剩余变量放入多元线性回归模型,结果见表5。

表5 人格化符号与点赞率回归分析结果

根据回归分析结果,在《主播说联播》栏目中,人格化符号的使用能够提升短视频的传播效果,其中语言符号人格化和空间呈现人格化的作用非常明显,但体态语的人格化并没有产生预期效果。

首先,语言符号人格化能够显著提升主流媒体的传播效果,H1被证实。语体的人格化和语言风格的人格化均较为显著地提升了视频的点赞率(B语体=0.435,p语体<0.05;B语体=0.344,p语体<0.05)。网络流行词语或俗语的使用对提升传播效果起到正向影响(H1a),主播对话类、故事化叙事类和节日祝福类等人格化的语言风格同样获得更多的点赞(H1b)。

然而,非语言符号人格化对传播效果的影响呈现出差异性。一方面,人格化的空间呈现方式产生良好的传播效果,H2b被证实。其中,镜头距离对点赞率的提升作用非常显著(B距离=6.428,p距离<0.01),竖向的短视频传播效果更好(B方向=-0.527,p方向<0.05)。另一方面,与现有多数研究得出的结论不同的是,主播体态语的人格化呈现(丰富的表情、姿态和手势),并没有对提升传播效果产生显著影响(B体态语=-0.006,p体态语>0.1),H2a假设不成立。除此之外,在控制变量中,短视频的视频时长越短,传播效果越好,不同主题也会对短视频的传播效果产生影响。

五、结论与讨论

本研究的主要目的是探究主流媒体短视频的人格化效果,尤其是人格化策略能否塑造更加广泛的受众认同。全文主要借助人格化传播这一核心概念,从符号生产的角度将其概念化为语言符号人格化和非语言符号人格化两类,在此基础上结合研究对象的特点选择具体的指标进行概念的操作化。通过对《主播说联播》栏目进行视觉内容编码和数据分析后发现,在主流媒体短视频的传播过程中,语言符号的人格化能够显著提升传播效果,产生更多的受众认同,而非语言符号的人格化效应具有不确定性,具体表现为空间呈现形式的人格化能够提升点赞率,但体态语方面的创新或突破却没有带来传播效果的显著提升。

主流媒体短视频具有“人格化效应”是本文最重要的研究发现。人格化策略的运用能够有效提升主流媒体短视频的传播效果。如前所述,人格化传播是一种内容呈现策略,从理论上讲,它所呈现内容属于“作为关系表达的内容”这一价值维度,即一种关于情感表达、关系认同的非理性、非逻辑的内容成分[18]。短视频创造的媒介情境拥有“以人为本”的文化基因,传播主体借助特定的人格化符号,能够在短视频空间引发受众情感共振与关系认同,从而产生积极的传播效果,这是主流短视频人格化之所以能产生显著效果的内在机理。

具体而言,研究发现语体人格化的传播效果立竿见影,能够带来良好的受众反馈。这一发现补充与丰富了“双重话语空间”理论。该理论认为多元传播环境中存在官方话语空间和民间话语空间,两种空间的不协调会导致官方话语与民间话语在各种信息平台上形成冲突与碰撞[17]。先前研究发现党报媒体话语表达呈现出主动融合和吸纳民间话语的趋向[19],本文则在此基础上进一步证实,主流媒体通过打破双重话语空间隔阂的转型实践,促进了主导性言论在官方话语和民间话语之间流动,最终有助于提升其受众认同。

此外,镜头距离接近、竖向视频的呈现方式对提升主流媒体短视频传播效果作用最为显著。霍尔的“空间关系学”[20]认为,人际传播中人们在交往和传播中采取的相对位置和距离,决定着传播的方式和效果,而无论是空间距离,还是社会或叙事距离,最终都会落实到“心理距离”之上[21]。与人际传播类似,短视频中较短的镜头距离带给受众心理上的接近性,从而有助于提升传播效果。竖向的视频画面呈现符合媒介进化的“人性化趋势”,通过对手机屏幕的最大化利用生动地展现更多细节信息,让受众产生一种“社交在场感”[22],因而也更容易受到受众青睐,带来更好的传播效果。由此可见,空间呈现的人格化同样诉诸于受众的感知,成为短视频空间塑造关系认同的一种有效传播手段。

最后,与以往研究不同,本文发现体态语人格化程度的提升并没有显著影响到传播效果。相较于语体的人格化和空间呈现的人格化,体态语是一种更加微妙的、辅助性的身体语言,往往难以直接产生实际效果,表情、手势等作为对情境化互动、分享、感知至关重要的非理性内容,只有置于特定的情境中才能发挥作用。在短视频这种媒介情境中,往往需要更加“不拘一格”的体态语表达,才能够更加有效地将情感信息转化为影响受众决策的重要力量。

以上结论表明,在以短视频为代表的新媒体空间中,主流媒体在重视以理性、逻辑性为特征的信息内容生产的同时,也需要将“作为关系表达的内容”的呈现作为传播的关键环节,实现话语方式和传播手段的人格化转向。具体在实践层面有以下三点启发:第一,主流媒体在短视频空间吸纳民间话语的转型实践具有必要性。网络流行化的表达和接地气的语言风格确实有助于消弭官方和网络空间的话语鸿沟,实现传统主流媒体形象在新媒体空间的重塑,增强网络空间主流媒体的社会认同。第二,新型主流媒体在数字化实践中需顺应媒介演化规律,在短视频平台中通过缩短镜头距离突出人的主体性,塑造一种视觉亲和力,缩短与受众之间的心理距离,同时尽可能采用竖向的呈现方式,提升传播主体的立体感和受众的在场感。第三,主流媒体在人格化实践过程中需警惕“接地气”流于表面,需重视符号生产过程中的整体意义和情境塑造,进一步改进视觉符号的生产方式,借助非语言符号的设计提升主流媒体的传播力和影响力。

本文的贡献体现在理论和方法两个层面。其一,从理论意义而言,本研究明确了人格化传播概念,提出传播符号是构成人格化传播的基本单位,同时证实了短视频空间主流媒体信息传播的“人格化效应”,一定程度上补充丰富了双重话语空间理论、空间关系理论和媒介的人性化趋势理论。其二,从方法论意义上而言,本研究创新使用内容分析法,对主流媒体短视频内容进行微观分析。采用计算视觉分析技术完成视频图像帧的自动化编码,实现对视频数据的细粒度分析。同时注重将人工与计算方法的有机结合,是国内较早采用计算方法对视频进行内容分析的研究,展现了用计算方法分析大规模视频数据的可行性。

最后,本研究作为一项探索性研究,也存在一定的局限性。本研究仅仅考察单一平台的传播效果,缺乏对跨平台人格化传播现象的考察。因此,本研究结论的外在效度仍有待进一步的实证检验。此外,本研究对受众反馈的测量仅基于点赞数这一指标,后续可对受众评论内容进行深入分析,从受众视角进一步深入挖掘人格化传播的效果。