在线社交网络中服装品牌信息主题挖掘及其指标构建

贾海楠，陈李红

(1.上海工程技术大学 纺织服装学院，上海 201620； 2.东华大学 上海国际时尚科创中心，上海 200051)

在线社交网络上的信息传播迅速且覆盖范围广，用户的浏览、点赞、评论和转发等行为使得信息一经发布便能在短时间内触达在线社交网络中的其他用户[1]，因此许多企业通过在线社交网络来传播品牌信息并与消费者互动。品牌信息是指经过设计的能够深入消费者内心的信息组合结构，任何时候消费者直接或间接地接触到的与品牌相关的信息，都属于品牌信息[2]。若社交网络上的品牌信息更加全面且符合消费者的心理需求，就更容易满足消费者获取信息的目的[3]。研究表明，在线社交网络中的品牌信息会影响消费者的信息搜寻[4]、信息传播[5]、信息共享[6]行为。也有学者论证了在线社交网络中的品牌信息会对消费者的产品购买意愿和购买行为产生显著影响[7]，这使得在线社交网络成为众多品牌争夺信息传播资源的重要战场。

对服装企业而言，在线社交网络中服装品牌信息的传播存在一些问题。首先，在线社交网络上的品牌信息过量过杂，大大分散了消费者的注意力[8]，使有用的信息不能及时触达和吸引目标消费者，降低了品牌信息传播的有效性；其次，服装品牌信息不对称[9]，企业没有把握好目标消费者的心理特征，难以策划出符合消费者需求的信息内容；最后，服装品牌企业设计和传播的品牌信息存在针对性低、传播效果差等问题，降低了在线社交网络中的服装品牌营销效果。因此，如何使服装品牌信息触达目标消费者并深入消费者的内心成为服装品牌企业亟需思考的问题。

为解决这些问题，尝试引入选择性接触理论来探究消费者接触信息时的心理特征，并由此构建服装品牌信息指标体系来精准预测消费者的信息需求，使服装品牌信息得到有效传播。为此，本文拟对在线社交网络中服装品牌的博文、帖子、评论等文本数据展开分析，首先运用数据挖掘和隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，LDA)主题模型来挖掘服装品牌信息主题，再运用扎根分析法构建服装品牌信息指标体系。最后，基于选择性接触理论和服装品牌信息指标体系，提出在线社交网络中设计和传播服装品牌信息的建议，以期帮助服装品牌更好地吸引消费者，提升服装品牌营销效果。

1 选择性接触理论

选择性接触理论起源于1940年，传播学家扎斯菲尔德(Lazarsfeld)等[10]在著名的“伊里调查”中总结出了“选择性接触假说”，即受众在接触信息时是有所选择的，他们更愿意接触与他们现有的立场或态度一致或接近的内容，因此，面对在线社交网络上众多的服装品牌信息时，消费者出于认知和谐和自我确认的需要[11]，会选择性地指向和接触与自己的喜好、兴趣、观点等一致的信息内容，并尽量回避与自己立场不同或不感兴趣的信息[12]。选择性接触理论包括消费者接触信息时的3个心理过程：一是选择性感知，消费者基于自己的需求和兴趣有选择地让信息进入视野，并将感知到的信息依据喜好程度进行理解、分类；二是选择性接触，消费者在社交网络上只接触自己感兴趣的、与自身观点或意愿相符的的信息；三是选择性记忆，消费者有选择地记忆那些符合需要的、与自身观点吻合的品牌信息，同时忽略或抑制那些不符合自己需求的信息[13]。这3种选择心理从外到内构成了消费者接触信息的3个防卫圈，成为影响品牌信息传播效果的重要心理因素[14]，只有与符合消费者兴趣或需求的品牌信息才更可能被消费者感知、接触和记忆。

选择性接触现象在消费、文化和娱乐等众多领域普遍存在[15]，但目前国内外关于选择性接触理论在信息领域的应用研究却并不多。国外主要对政治信息和健康信息的选择性接触进行了探索：Schmuck等[16]通过眼动实验发现受试者在浏览政治信息的相关内容时，注意力会集中在与自身的党派意识形态一致的政治信息上，对不一致的信息关注较少；经常吸烟的人不愿意接触有关吸烟有害健康的信息[17]，而经常饮酒的人比不常饮酒的人更乐于搜索和浏览关于酒类的信息[18]；Wilson等[19]认为选择性接触可以作为自我调节的手段，使经常在社交网络上阅读与健康信息有关内容的消费者增强健康行为和购买健康食品的意愿。国内对于选择性接触的研究主要集中在政治信息、媒介信息和新闻信息上：晏齐宏[20]指出年轻人选择性地接触媒体平台影响了其在网络中的政治观点表达；王莹[21]研究发现消费者对媒介的选择性接触强调了受众的能动性，使其选择了特定的媒介信息；李喜根[22]认为通过选择性的接触，受众获得了对信息的认识和理解，新闻信息才能触达目标受众，发挥积极的建设性作用。

选择接触理论对于服装品牌在社交网络中的信息传播与品牌营销方面起到重要作用。以优衣库为例，2020年4月13日该品牌首次与社交平台“小红书”进行深度合作，为促进消费者充分感知、接触和记忆其品牌信息，优衣库从品牌内部出发，以定时输出笔记、发布话题和跨界联合等方式引起消费者兴趣，打造符合消费者需求的信息；同时从品牌外部出发，以金字塔KOL(关键意见领袖)投放、素人投放和生成关键词等方式使信息精准匹配到有需求的消费者，使品牌信息能够有效地传播。此外，选择性接触不仅受消费者需求偏好影响，还会受消费者情绪和态度影响[23]。以品牌鸿星尔克为例，2021年7月21日，该品牌官方账号在微博上发布向河南灾区捐赠5 000万元物资的博文，迅速引起广大网民的关注，次日鸿星尔克的相关词条登上微博热搜，使更多消费者选择性地接触相关品牌信息并积极地点赞、转发和评论，进而引起消费者家国情绪高涨，通过“野性消费”的方式来表达对其积极践行企业社会责任的支持，由此鸿星尔克迅速爆火更赢得了消费者的关注与好感。

因此，对于在社交网络中传播品牌信息的服装企业来说，应当充分利用选择性接触理论的特点，分析消费者接触在线社交网络中服装品牌信息时的心理过程，提供满足消费者需求和兴趣的品牌信息，使消费者对其充分感知、接触和记忆，进而让品牌信息更深层次地进入消费者的内心，提升服装品牌信息的传播效果。

2 服装品牌信息主题挖掘

2.1 研究方法

在线社交网络中存在大量有关服装品牌的博文、评论等文本数据，难以直接从中挖掘出服装品牌信息主题。LDA主题模型通过建模来描述文本的生成过程，可以更好地挖掘文本数据中的语义信息，实现多领域的主题划分、文本聚类等[24]。因此本文选择LDA主题模型对文本数据进行分析，通过文本数据中的词语抽象模拟出近似文本意义的主题并构建模型，从而获取在线社交网络中服装品牌信息的主题分布。

LDA主题模型是一个关于文档、主题、词语的3层贝叶斯概率生成模型，其核心思想是把文档看成隐含主题的概率分布，将主题视为词语的概率分布[25]。LDA模型的结构及主题词生成过程如图1所示。α为文档主题分布θ的狄利克雷先验参数；β为词语分布φ的狄利克雷先验参数；z为某一文档中的主题，w为某一特定的词语；D表示文档集的文档数，N表示某一文档中的词语数量，K表示文档集的主题数。图中灰色节点表示模型中唯一的可观测变量，其他节点均为隐含变量，i和j表示文档i中第j个词语的主题编号，LDA主题模型中生成某一文档中每个词语的概率的公式[26]可以表示为

图1 LDA模型结构及主题词生成过程Fig.1 LDA model structure and generation process of subject words

2.2 数据获取与预处理

欧盟关于社会计算的研究报告中将在线社交网络分为即时消息类应用、在线社交类应用、微博类应用、共享空间等其他类应用[27]。本文对应选择微信、小红书、新浪微博、淘宝、京东及亚马逊平台，选取各类平台上的女装品牌、男装品牌、童装品牌、快时尚品牌、运动品牌、羽绒服品牌、奢侈品牌和网络品牌8个品类的23个服装品牌作为研究对象。运用爬虫工具将在线社交网络上发布的关于这8类服装品牌的博文、帖子、评论等文本数据进行收集，发布时间在2018年1月1日—2022年1月1日之间，共爬取10 116条初始文本数据。获取的初始文本数据中存在部分不相关或无意义的文本，为保证LDA主题模型构建结果的准确性，需要对数据进行预处理，因此将初始文本数据中出现的与服装品牌无关、表达不充分、过长或过短的文本予以删除，最终得到9 582条文本数据。

2.3 数据分析

2.3.1 最佳主题个数

利用Python软件通过吉布斯(Gibbs)抽样法对在线社交网络中服装品牌信息进行主题建模。由于主题个数会对建模效果产生一定的影响，在正式构建LDA主题模型之前需要确定最佳主题数目。困惑度(Perplexity)是评估模型表示能力的重要指标，模型表示能力会随着困惑度的降低而增加[28]，因此选择困惑度法来确定主题数目。

LDA模型的提出者Blei等[29]使用“困惑度-主题数目曲线”来衡量模型表示能力，当曲线趋于平缓时说明主题数目增加的边际效应很小，主题个数即为拐点处的数目。因此将文本数据输入LDA主题模型中，得到困惑度-主题数目，如图2所示，随着主题数目的不断增多，困惑度逐渐降低并在主题数目为8时开始趋于平缓，因此确定最佳主题个数为8。

图2 困惑度-主题数目Tab.2 Confusion-number of topics

图3 主题-词分布可视化图Fig.3 Theme-visual diagram of word distribution.(a)Topic distance distribution;(b)Top-30 most prominent words

2.3.2 主题词分布可视化分析

主题个数可以表示在线社交网络中服装品牌信息的构成主题数目，而特征词能够表征每个主题的内涵。为了解主题词分布情况，在确定最佳主题个数后，利用Python工具中的pyLDAvis来生成主题词分布可视化结果，取主题数K=8，设置狄利克雷分布中的参数α和β值分别0.1和0.02，获得主题词可视化分布图，如图3所示。其中8个圆圈代表8个主题，圆圈越大则主题出现频率越高，圆圈间距离越近则主题越相似。每个圆圈包含多个该主题的特征词，从这些特征词中选取占比和排名靠前的9个词作为主题特征词。

2.4 主题归纳

表1为服装品牌信息中对应的前8个主题及其前9个特征词。基于主题-词语分布结果进行主题归纳，根据特征词属性将主题归纳为若干具有代表性的服装品牌信息构成维度。采用人工标识法[28]，根据主题词分布可视化图及特征词分布表，与专家讨论并归纳出能够概括大多数特征词的表述，具体为：1#中“质量”“服务”“客服”“发货”“速度”等词可归纳为“服务信息”；2#和5#在可视化分析图中2个圆圈重叠部分较多，说明2#个主题的相似性较强，因此可归为1个维度，其中“代言人”“大使”“抽奖”“直播”“广告”“活动”等词可归纳为“营销信息”；3#中“企业”“公司”“创始人”“旗舰店”“集团”等词可归纳为“企业信息”；4#和7#中特征词共性较强，如4#中“裤子”“衬衫”与7#中“设计”“白色”“风格”“尺码”“面料”“品类”等词均可表示与服装产品相关的信息，因此可以归为1个维度“产品信息”；6#中“好看”“喜欢”“很漂亮”“不好”“不喜欢”等词可归纳为“口碑信息”；8#中“疫情”“股票”“科技”“问题”“曝光”等可归纳为“环境信息”。最终形成“产品信息”“服务信息”“营销信息”“口碑信息”“企业信息”“环境信息”作为在线社交网络中服装品牌信息的6个维度。

表1 主题特征词Tab.1 Thematic feature words

3 服装品牌信息扎根分析

LDA主题模型可以归纳出服装品牌信息的主题维度，但无法系统全面地提炼出服装品牌信息的指标体系。扎根理论(Grounded Theory)是一种严谨、科学且灵活的理论开发工具，通过规范的质性研究方式来由下往上地建立理论，其实质是将原始的经验资料进行归纳概括，然后总结为系统的理论[30]。因此，本文采用扎根分析法收集相关文献资料，从中归纳出新的概念，通过这些概念之间的联系系统性地构建出在线社交网络中服装品牌信息指标体系。扎根分析的编码结果如表2所示。

表2 扎根理论编码结果Tab.2 Rooted theoretical coding results

根据主题归纳结果，在中国知网、Web of Science等学术平台检索关于“服务信息”“营销信息”“企业信息”“产品信息”和“环境信息”的国内外文献，经过筛选后选择其中121篇作为研究文献。随机选择其中2/3的文献(81篇)用于扎根理论的概念分析，剩下1/3的文献(40篇)用于核心范畴的饱和度检验。

扎根分析过程如下：首先对81篇文献进行开放性编码，得到概念类属34个；然后根据开放性编码之间的相关性合并概念类属，得到关联性编码概念13个，再根据关联性性编码之间的相关性进一步合并总结，最终得到选择性编码概念6个；最后将预留的40篇文献进行饱和度检验，结果显示在编码的过程中没有出现新的概念和范畴，证明上述编码体系达到饱和。为避免主观臆断反复验证各级编码，以上扎根分析过程由3位研究生同时且独立地进行操作。

4 服装品牌信息指标体系构建

基于LDA主题特征词归纳以及扎根分析编码结果，提出服装品牌信息指标体系由产品信息、服务信息、营销信息、口碑信息、企业信息和环境信息6个一级指标与产品属性、售前服务、广告营销、企业形象等13个二级指标构成。同时，结合相关资料和扎根分析中文献的概念表述，对一、二级指标的内涵进行了界定。6个一级指标的内涵为：服装品牌产品信息是指能触达消费者并满足其需要的有关服装产品属性和功能方面的信息；服装品牌服务信息是指品牌为消费者提供的关于服装产品购买或体验等一系列售前、售后服务信息；服装品牌营销信息是指与品牌产品或服务相关的能使消费者产生购买意愿的信息；服装品牌口碑信息是指消费者之间交换和沟通的关于服装产品穿戴或服务体验等信息；服装品牌企业信息是指服装品牌企业内部产生的给消费者深刻印象的各种企业信息；服装品牌环境信息是指服装产业的政治、经济和技术等与产业生存环境状况有关的信息。二级指标的具体内涵如表3所示。

表3 服装品牌信息二级指标及内涵Tab.3 Secondary indicators and connotations of clothing brand information

5 在线社交网络中服装品牌营销建议

服装企业通过品牌信息设计与传播进行品牌营销时，应充分把握消费者的选择性接触的心理特征，打造出符合消费者需求的品牌信息，并在社交网络中有针对性地传播服装品牌信息。基于以上研究结果，提出以下具体建议：

①在服装品牌信息设计方面，服装企业应当对品牌信息进行有效编排，信息内容应紧紧围绕品牌并以科学、合理的形式呈现，各类品牌信息内容应突出重点以精准地触达消费者。如产品价格、品类、色彩等产品信息的设计应适当突出以匹配到有需求的消费者；服务信息的设计应当全面、系统，如提供产品选购、优惠推荐、退换货服务、尺寸修改等服务保障，从而吸引更多的消费者。

②在服装品牌信息传播方面，服装企业借助在线社交网络进行传播品牌信息时要有选择性地传播精简的信息，并运用多种方式使消费者充分感知和接触，从而对品牌信息产生的深刻记忆。如在口碑信息的传播过程中，服装品牌应当积极引导舆论趋势，传播消费者的正面评价信息，同时对负面评价做出正确回应，以自身行动引导消费者传递积极正面的评价信息，打造良好的品牌口碑；在企业信息的传播过程中，品牌企业应当向消费者传递积极的企业形象信息，坚定地践行社会责任，塑造良好的企业形象。

③在服装品牌营销方面，服装企业需要不断充实品牌信息内容，增强内容的价值性和趣味性，从而提高消费者对品牌营销的接受程度。如服装品牌在社交网络中可以采用广告、活动和话题形式来进行品牌营销，除了以文字、视频的形式外，还可以通过红人推广、品牌联名、热点话题来吸引消费者，增加品牌的知名度；同时，服装企业还应当充分了解服装产业内外部经济条件和政策形势，响应行业方针政策，提升和创新工艺技术，改善消费者的产品和服务体验，实现品牌有效营销的目的。

6 结束语

通过隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，LDA)主题模型归纳出产品信息、服务信息、营销信息、口碑信息、企业信息和环境信息6个维度，再通过扎根分析法进一步归纳出产品属性、售前服务、广告营销、企业形象等13个指标，系统构建了服装品牌信息指标体系。深入剖析了在线社交网络中传播的服装品牌信息并提供了服装品牌营销建议，服装品牌信息指标体系可为服装企业设计和传播符合消费者需求的服装品牌信息提供参考，从品牌信息设计、传播及营销3个方面考虑，有效编排清晰精简的品牌信息，并有选择性地传播重点信息，使在线社交网络中的服装品牌信息精准触达目标消费者，达到有针对性地进行服装品牌营销的目的。本文未对服装品牌信息指标体系进行评估，未来可以进行定量化分析，深化在线社交网络中服装品牌信息的相关研究。