企业传播定量分析与算法模型——以平衡计分卡为例

侯向平

公关与传播资深从业者

公关领域进行多学科的运用和实践，源自于公关本身不断发展以及所面临的现实挑战，比如公共关系与算法产生的交集，这种现象体现了政治、技术及人类社会发展对公关行业发展的影响、机会和压力。

在早期的公共关系研究中，剪报技术通常被用来评估某一特定传播活动产生的媒体报道量，或衡量媒体对特定关键信息的反应的方式。对新闻剪报的简单分析经常用于对某一特定传播活动的评价。其细分领域有：

话语分析：公关进行的舆情分析优先考虑将语言作为人们所通过的媒介世界的感觉的载体。而当新媒体及其技术得到广泛的运用，公关实践中面对的统计对象发生了重大变化；

媒体内容分析：企业的媒体报道内容可以被系统地分析，以发现主题、问题、关键信息和目标公众。内容分析可以通过开发类别并将其中的相关内容放入这些类别来进行定量分析。

网络分析：公共关系人员可以跟踪和分析（定性或定量）聊天室、讨论组、博客和论坛等内容，这些内容与组织的利益以及这些网站上可能提到的问题和议题有关。

在日常运用并积累的MBO、KPI管理方法及实践经验，其实质是一种模型，是一种程序，也是一种算法。目前行业通用的评估方法主要有：市场调研、媒体报道分析、形象调查、成本投入回报效益。在以往实践层面上，主要目的是提高MBO有效性和对KPI进行量化评估，评估依据就是预先设定的衡量指标，而衡量指标主要围绕着企业形象传播效果进行检查、评价，并以此判断传播、活动战役的绩效，但有效衡量指标需要超越文本及视频剪辑、点击率等等简单衡量标准，有专家指出：“需要设计与业务绩效和组织使命相关的指标，而指标的有用性取决于专业人员明确表达他们对衡量指标的定义。”

算法的有效利用将加速数据从低水平计算到高水平价值的转换，实现深层比较、提升数据分析的可靠性和对现状的真正洞察。

一直以来，文本数据是内容分析的目标对象，如今，数据信息方法越来越频繁地用于图形、图像、视频、音频数据信号等。但目前的媒体内容分析存在缺乏多方数据的验证、定性分析多于定量分析及调查数据等一系列互补研究的支持等现象，传播效果评估方法也存在滞后性、局限性及缺乏说服性等缺点。数十年前，这些工作都由公关从业人员手工完成。而如今的大数据时代环境下，每天产生的数据就达数百万兆字节，各行各业都纷纷探索采用算法和计算机系统从数据中提取、处理及加工信息，这将扩展科学分析方式，使人们更好地理解不断增加的大数据。企业传播文本数据的算法会涉及大量数据，在企业传播管理中引入算法工具的实际意义在于更好地选择关键的、有限的及有效的数据。

以社交媒体为例，其衡量关键数据有：哪些是你网站上浏览最多的页面、人们在哪里进入和离开网站、人们在你的网站上花了多长时间、他们平均浏览了多少页面；您的网站是如何被移动设备使用的以及用于什么、人们使用什么搜索词找到你的网站。

根据多年的企业公共关系的亲身实践，其传播效果定量分析数据有:信息或故事被创造（创意方面）和传播的数量——反映生产和传播信息产出程度的指标；传播内容通过第三方/中介（如记者、网红或博主）传播的情况——反映第三方信息转载和再次传播的指标；内容被目标受众消化情况，传播前后导致行为和业务结果发生哪些变化?——显示目标受众接收到信息以及由此产生的行动驱动结果的指标。

在美国国家标准与技术协会颁布的《算法与数据结构词典》里将算法的定义为：“算法是一组可实现预期结果的计算步骤”，对于算法结果可以参考驾驶室仪表盘的方式进行呈现。仪表盘是一种越来越多地被用于衡量和评估公共关系活动的工具，特别是在与企业传播战略有关的方面。这个术语源于汽车的仪表盘，仪表盘上有多种性能指标，如速度、转速、燃料、发动机温度和电池电量等。公共关系引入该工具起源于企业信息系统，该系统将各种绩效数据汇集成单一的、便于高级管理人员阅读的文档。可以提醒并督促管理者设定绩效目标，并持续管理这些目标。

（技能提升管理模型图）

根据各个企业的不同情况，在算法运用时需要确立相应的工作流程或者工作模块。比如，涵盖企业传播流程主要几个环节：企业、产品传播信息的获取------整合----提炼----传播策略规划---传播战役实施---效果评估。

（平衡计分卡在企业内外传播环节描述）

企业传播绩效算法环节主要聚焦在：企业战略实现对于企业形象传播的要求；企业愿景、战略、目标如何转化为企业形象传播核心及关键指标；绩效优化方案、连续的改进措施管理；企业形象、产品及服务品牌等方面提升情况，如美誉度、知晓度、传播的有效性、效率等问题（见表一）。

因此，在企业实践中应用记分卡，既可以在宏观层面（企业战略-战略传播方案）使用，也可以在微观层面（战略传播方案-媒体组合中的运营措施）使用。在战略传播过程控制方面，它揭示了沟通对公司盈利能力的贡献，有助于优化沟通战略。需要强调的是，将算法孤立地优化传播活动是没有意义的，而整体考虑是必要，如：涵盖沟通过程的管理以及管理过程本身的管理等。运用算法开展多维度的传播控制，既可以激发传播的战略潜力（“做正确的事情”），也可以促进传播计划的有效实施（“正确地做事情”）。

作为算法在企业公关实践运用实例---平衡计分卡，表明算法工具已具有的实践性意义。但需结合各种不同企业的实际情况（包括：行业情况、企业战略、产品、竞品、外部环境情况等等），该模型包括事后效果测量以及预测和中期评价的多种方法。

表一：企业传播运用算法模式举例

算法的研究有助公共关系部门能够了解和预测可能出现的趋势和议题/问题，有助于与这些公众建立成功关系的策略，并在以下传播策略的四个运用步骤进行全过程覆盖：

1.制定短期目标作为沟通效果，制定长期目标作为关系指标；

2.制定一个沟通计划来实现这些目标；

3.执行程序；

4.通过测量目标已经完成的程度来评估计划。

为了使定量分析及其算法模型易于使用，可将企业公共关系的实践分为三个阶段:1.信息或故事被创造和讲述；2.故事通过第三方/媒介（如记者、网红或博主）传播；3.故事被目标受众消费，这（希望）会导致行为和业务结果的变化。因此，这三个阶段在每个算法矩阵的垂直轴上反映如下:公共关系活动——反映生产和传播信息努力程度的指标；中介效果——反映第三方信息传播的指标。目标受众；目标受众效应——显示目标受众已经接收到信息以及由此产生的行动驱动结果的指标。

本文中所概述和讨论的算法和模型仅是提供了如何将算法更好地嵌入公共关系实践领域的一个框架。从方法层面来看，信息加工范式将计算作为建模和理解企业传播评估的重要工具性手段，但是依靠计算机实现提升效率的同时，更多需要充分结合企业传播工作的实际工作模式及其经验；另外，算法设计与开发也必定依赖于田野调查、统计与分析、市场调研、媒体报道分析、形象调查、成本投入回报效益等传统量化工具，当然，所描述的概念如何进行算法及其优化需要进一步探讨。无论是数字化+公共关系，还是公共关系+数字化，只有在实践中不断地进行碰撞和融合，才能数字化大环境下的公共关系专业新的突破，应对不断变化所产生的新的挑战。