社交媒体的分类范文

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一、引言

20世纪90年代随着互联网和万维网的崛起，人们便对利用网络这进行广告宣传的可能性充满了兴趣（Berthon，Pitt，&Watson，1996）。在过去这些年中，随着互联网功能的不断增加，将其作为媒介工具的可能性也日益明显，这其中也包括社交媒体（Kaplan &Haenlein，2010）。比如微信，最早只是作为朋友、家人和同事沟通的工具。但是，截止到2015年第一季度，微信每月活跃用户达5.49亿，各品牌的微信公众账号总数已经超过800万个。微博是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取信息的平台。截止到2015年9月30日，微博月活跃用户数（MAU）已经达到2.12亿人。除了以上两者外，还有很多像这些社交媒体一样的社交平台在不断地扩大。因此，广告公司和企业对如何利用这些社交媒体以促进营销，产生了浓厚的兴趣。

尼尔森网联媒介数据服务有限公司（Nielsen-CCData）指出，在微博上关注某品牌的消费者更倾向于购买并推荐该品牌的产品。还有很多文章旨在告诉人们利用社交媒体进行品牌互动，然而却很少有理论能支持这些观点，或从统计上证明这两者之间存在着密切的关系。

该研究以帮助大家更好的理解社交媒体和广告效应之间的关系为出发点，旨在检验社交媒体的使用是否影响广告效应，同时着重研究社交媒体对品牌关系建立的重大影响（包括品牌喜好、品牌信任、品牌忠诚三个部分）。

接下来将对本文中的几个主要概念做出解释，如社交媒体、品牌忠诚、品牌信任和品牌喜好。然后提出几个假设，利用统计方法检验这些假设，并最终给出结论。

二、概念综述

社交媒体，是指“一组基于互联网的应用，这些应用建立在Web2.0（内容的创造和交流来自用户产生的内容）的理念和技术基础之上”（Kaplan & Haenlein， 2010，p.61）。2009年，魏武挥认为社会化媒体是一个近来出现的概念，大致上指的是“能互动的”媒体，或者说，缺乏用户的有效参与，平台基本上就毫无内容的媒体。用于社交媒体分类的维度有两个，分别是社会表征和媒体丰富度。从整体上说，因为每个媒介特点的不同决定了其所提供的内容和用户的不同，因此在此研究中对于社交媒体的定义非常重要。而且，还有一些研究表明应将社交媒体归入整合营销中。接下来将对社交媒体对品牌培育的作用进行检测。

Jacoby and Kyner（1973）认为，品牌忠诚是一种偏好态度，会使顾客在某一时间内产生持续重复购买行为。总而言之，笔者认为顾客满意就是顾客所购买的产品或服务达到了他们所期望的水平，让他们在心理上得到满足。而顾客忠诚就是顾客对某一产品或服务的认同和信赖，并希望重复购买的行为。而品牌喜好和品牌信任，其实是提高品牌忠诚度的众多因素中较为重要的两个因素。品牌喜好是指消费者对品牌是否喜好，及消费者对品牌引发的个人情感（Matzler，Grabner-Krauter&Bidmon，2008）。

品牌信任是由Howard和Sheth（1969）首次提出，他们认为信任度是购买意向的决定因素之一。他们假设信任度与购买意向呈正相关。类似的，Bennett和Harrell（1975）认为，信任度在预测购买意向时发挥着主要作用。Elena Delgado-Ballester（2001）等人通过对181个购买者构成的样本进行回归分析和多变量分析后。结果表明，品牌信任的关键作用是产生顾客承诺，尤其是在高沉浸购买情景下，与全面满意相比，信任度具有更强的作用。总体说来，消费者对品牌的喜好度和品牌的信赖度越高，那么对品牌忠诚的潜在可能性越高。

三、假设理论

培养理论的形成始于20世纪六七十年代，美国传播学者格伯纳等人开始进行一系列有关电视暴力内容的研究，除了对电视暴力进行内容分析以外，还测量电视对受众态度的影响，最终创建了“培养理论”。培养理论学派提出“主流效果”和“回响效果”理论。主流效果，是指理应多样化的价值观因接触电视而变得与电视所呈现的意见主流相似。这与沉默的螺旋理论不谋而合。电视作为大众传播媒介，代表并引导社会主流舆论，从而使公众意见趋于一致。这一理论应为新闻媒介所利用，积极引导主流舆论。但随着数字媒体的兴起，越来越多的人开始远离传统媒体。该研究旨在测试社交媒体对品牌喜好、品牌信任和品牌忠诚的培育能力。

该研究将尝试说明，社会媒体如何通过曝光信息来引导消费者产生品牌偏好，同时明晰社交媒体对品牌培育的影响。该研究将通过以下假设，探寻社交媒体信息与品牌喜好、品牌信任以及品牌忠诚的培养之间的关系。假设如下：

假设1：社交媒体的使用对品牌喜好的形成具有重大的影响

假设2：社交媒体的使用对品牌信任的形成具有重大的影响

假设3：社交媒体的使用对品牌忠诚度的形成具有重大影响

四、研究方法

本次调查的数据，是通过对微博和微信两大社交网站的在线抽样调查所得。共262人参加此次调查，其中106个人既使用微博又使用微信，120人只使用微信，26个人只使用微博，还有10人不使用任何社交媒体（以上类别样本并不互相排斥）。在问卷中，询问了被访者是否通过社交网站关注某一品牌。其中50个人在微博和微信上均有关注，80个人只在微博上关注，14个人只在微信上关注。而该研究的样本为只使用微信关注品牌的被访者，样本量为110个。

根据以上调查得出以下结论：第一，约60%的微信用户为女性，年纪在25～30岁（值域=20-68，SD-8.6）；第二，90%的用户每天都会使用社交网络，其次是电视和其他网络平台；第三，所关注的品牌种类：55%的人关注服饰和化妆品品牌，37%的人关注美食品牌，其余18%的人关注家用电器品牌。

五、数据分析

在该研究中，首先使用了SPSS20对所有所得数据进行了分析。然后，为了描述以上数据，还针对大众社交媒体使用变量和组合媒体使用变量做了相关性分析，将其作为一个综合指数，以衡量人们在微博和微信上花费时间的多少、对品牌的喜好、品牌信任以及品牌忠诚度的影响。

在微信上关注品牌使用者的相关性分析，表明了大众社交媒体的使用、组合媒体的使用，以及个体对品牌喜好、品牌信任、品牌忠诚之间的重大关联。首先，大众社交媒体使用与品牌喜好高度相关r（120）=0.25，p

最后，又用三个回归性分析模型对假设进行了检验。通过回归性分析，能够更好地展现多重变量之间的相互影响以及多变量对每个因变量的依赖。

第一个回归分析是用于测量年龄、性别、一般社交媒体使用、零售品牌分类和复合型社交媒体使用这些变量对品牌信任的影响。该分析在品牌喜好差异的分析方面具有显著性意义，调整R2=0.07。此回归分析模型显示年龄（回归系数=0.22，p0.05）、复合型社交媒体使用（回归系数=-0.03，p>0.05）、一般社交媒体使用（回归系数=0.11，p>0.05）以及零售品牌分类（回归系数=0.09，p>0.05）不是显著因素。因此假设1不能成立。

第二个回归分析是用于测量年龄、性别、一般社交媒体使用、零售品牌分类和复合型社交媒体使用这些变量对品牌信任的影响。该分析在品牌信任差异的分析方面具有显著性意义，调整R^2=0.22.此回归分析模型显示复合型社交媒体使用（回归系数=-0.36，p

第三个回归分析是用于测量年龄、性别、一般社交媒体使用、零售品牌分类和复合型社交媒体使用这些变量对品牌信任的影响。该分析在品牌忠诚差异的分析方面具有显著性意义，调整R^2=0.05.此分析表明：年龄（回归系数=0.18，p0.05）、复合型社交媒体使用（回归系数=-0.07，p>0.05）、一般社交媒体使用（回归系数= 0.15，p>0.05）、零售品牌分类（回归系数=0.05，p>0.05）这四个因素则不是显著因素，因此假设3不成立。

六、主要发现

该研究采用了培养理论对两大社交媒体――微博和微信，以及社交媒体对品牌喜好、品牌信任和品牌忠诚度的影响，做了深入的调查研究。此次研究从品牌建设的角度对培养理论进行了探讨，并将理论应用于社会化媒体。在此情况下，社会媒体被认为是一种潜移默化的手段，用于培养消费者对品牌的认知，尤其是提升品牌信任度。

首先，相关性分析表明，使用复合型社交媒体与品牌信任之间的相关性非常显著。而且使用大众社交媒体与品牌信任和品牌忠诚之间的相关性也较为明显。随着社交媒体与品牌信任和品牌忠诚之间关系的呈现，也为将未来研究引发此种相关性的主要因素奠定了基础。其次，通过回归分析，该研究表明年龄可能是影响品牌喜好和品牌忠诚的一个因素。这也告诉我们需要做更多的研究去发现其中的原因。

该研究支持关于“复合型社交媒体上花费的时间与品牌信任有着重要的关系”这一结论，而且该结论在回归分析中也得到了证实。另一方面，该研究也认为复合型社交媒体使用的差异引发了品牌信任的差异，但是该假设在回归分析中被证实为负相关。

七、结语

此次旨在研究一些具有关系特征的媒体是否具有培育消费者认知的能力。本文所研究的主要内容包括品牌喜好、品牌信任和品牌忠诚三个方面。该研究对社交媒体的使用水平进行了测试，并且尝试发现与培养理论的差异性。然而研究结果表明，社交媒体可能对于品牌信任的塑造只有小部分的促进作用。

总体来说，考虑到媒体使用的变化和社交媒体成为塑造品牌培育工具的可能性，我们应该加大研究力度。基于以上分析，建议未来的研究着眼于建立社交媒体和培养理论之间的连接；建议选取更大的样本量和明确某一品牌，以巩固以上结果。

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2关键技术

本文研究了基于社交媒体突发事件应急系统的多个关键技术:情景再现、应急信息提取、趋势分析等。情景再现:可整合社交媒体数据的直接信息，结合时间、空间对突发事件的图片文字等信息进行查询，展示事件发生情景;应急信息提取:利用实时应急信息分类方法，提取、分类出突发事件的状况、救援等应急信息，标注在地图上;趋势分析:通过分析微博的数量变化和空间分布，揭示突发事件趋势和公众关注点。

2．1情景再现

在突发事件中，目击者的照片(尤其是手机拍摄的照片)使得公众报道在灾害应对中越发重要［5］。因为图片给人们最直观的感受，特别是在自然灾害发生时，图片能够描述灾害的发生情景，客观反映灾害造成的破坏场面，为应急决策提供直接的证据。情景再现，是采用“图片+描述”方式，通过图片、文字描述突发事件在空间上的最新发展状况。社交媒体具有很强的时效性，加上人们对突发事件的最新动态较为敏感。所以，最近一段时间的图片适合表现突发事件的发展状况。另外，突发事件可以抽象为地理空间上的地理现象，社交媒体数据具有位置信息，可利用地图的可见范围来约束突发事件情景的范围。由此可见，情景再现实质上是多维信息查询，包括时间、空间、图片信息三个维度。多维度查询也很好地缓解了在浏览器端绘制时的效率问题和压力问题，特别是空间的限制，大大地提升地图交互能力。系统采用AJAX技术实现按需加载图片，加快浏览器的响应速度。

2．2应急信息提取与定位

微博的大部分信息以文本的形式存在。从文本自身特点来看，文本短小且信息杂乱，包括事件状况、求援、救援、评论、商家广告等多种多样信息。从信息流来看，微博文本是实时获取的，具有实时变动性。本文提出了一种从海量、实时的社交媒体数据中提取应急信息的方法，学习过程:系统初始化时，当文本积累一定量后，训练初步模型。取出数据库的所有文本，把每条微博文本看成一个文档，即得到文档集。文本预处理包括去掉重复微博，采用中文分词器Ansj分词、去掉停用词，获得分词后的文档集，作为话题模型LatentDirichletAllocation(LDA)的一个输入。设定好主题个数后，采用随机模拟的GibbsSampling算法，得到各个文档的主题和各个主题的单词分布(即词库)。如此，文档集的大部分文档被标记了。将单词为特征、主题为类别的文档集输入到监督算法SupportVectorMachine(SVM)做训练，调优并得到初步应急信息分类模型。预测过程:模型训练好后，新的微博文本经上文相同的文本预处理，得文本的所有特征(单词)，输入到训练好的应急信息分类模型，输出所属主题;同时结合LDA生成的主题词库，判断文本的主题类型，并标注在地图上。更新过程:主要针对模型和主题词库的更新。考虑到信息采集速率，与上个模型相隔2个小时后，取出所有文本，重复学习过程重新得到模型和词库，以适应微博话题随时间的变化，提取新的应急信息。

2．3趋势分析

人们除了关注突发事件的最新情况、应急信息，还想了解事件的发展趋势。系统从时间趋势和空间分布两个方面来表现突发事件的趋势。研究表明［6］:社交媒体数据可以被用来甄别事件在时间上的发展趋势，甚至做出预测。为揭示突发事件时间发展趋势，我们统计每小时的微博总数、用户参与数、转发数，通过观察趋势线的最高点和拐点来发现趋势。另外，词云图利用中文分词技术处理一定时间内的微博内容并统计高频词汇，找出人们讨论的热点话题以及其随时间的变化。微博数据携带位置信息，反映了突发事件的空间分布。系统使用了聚类分析和核密度估计来发现事件空间分布规律。聚类分析通过对微博点在空间距离上做聚类，以便寻找事件在空间的分布状态，分配应急资源;核密度估计很好地反映了事件在空间上的热点区域，有利于发现问题区域所在。

3系统的主要功能

3．1查看、浏览图片功能

1)采用“图片+描述”形式，通过缩略图、大图与地图联动来展示突发事件的情景。当点击图片时，地图中心会移动到图片对应的坐标点，并弹出信息框，包括者、微博内容、时间和经纬度等;当点击地图上的点时，该点对应的图片出现在图片框中央。2)添加按时间、热度排序的功能，便于查看最新、最热的图片。图3展示了2012年“7．21北京特大暴雨”中某条微博的图片、文字、地点等情景。

3．2定位应急信息功能

1)利用实时应急信息分类方法，提取并分类好微博文本的应急信息。采用表格形式展现应急信息，每个表格与一个主题关联，主题以标签的形式表现在网页中。当点击相应标签，表格内容随之发生改变。2)每条文本与地图联动。当点击表格中文本时，地图中心会移动到文本对应的坐标点，方便定位应急信息，展开救援。图4展示的是“7．21北京特大暴雨”微博经过应急信息提取后得到“救援信息、天气预报、损失与影响”等主题，及“救援信息”主题下的救援信息。

3．3时空趋势分析功能

1)利用Echart图表，统计每小时的微博总数、用户参与数、转发数，以及趋势线(微博总数减去转发数)，使用放大窗口查看曲线的局部细节，如图5所示。在A点和B点前一个小时，北京市气象台分别了暴雨橙色预警和暴雨黄色预警。2)当点击曲线上的拐点时，利用AJAX技术，在地图上动态加载每个小时的点数据。通过切换不同图层(热点图和聚类图)，可查看暴雨微博的空间分布情况。图6左上部分为“7．21北京特大暴雨”微博的热点图，暴雨微博在地铁1号线和首都机场附近出现聚集现象，反映了暴雨事件空间热点分布。

3．4发现热点话题功能

另外，系统采用词云图和柱状图来展现最新微博的高频词汇，反映最近时间内突发事件的话题变化。图6右、下部分展示了截至7月22日10时“7．21北京特大暴雨”的词云图和高频词汇柱状图，直观地展现人们的讨论热点话题，如“大暴雨、回家、平安、积水”等。除了多种的表现形式，数据可视化还要考虑多图层绘制效率问题、大数据量的渲染压力问题。为了解决这些问题，我们可以采用图层控制、矢量绘制点、使用JSON包装处理结果等方法。

篇3

不过，这要求你的公司够壕，市场部也都精力旺盛，否则这种遍地撒网式的推广是很难有可喜的成效的，因为你违背了一个很重要的原则――市场聚焦。

同一个产品，在不同的渠道投放，成本与收益的比例都是不一样的。因为不同的渠道对用户来说就意味着不同的心理和生理环境，而不同的环境就会对用户的行为产生影响。

为了简化信息，我们暂且将网络上的投放渠道分为两种：

1.搜索型：用户主动来找你，比如百度和淘宝等；

2.社交媒体型：你主动找用户，比如公众号和微博等；

如：用百度指数和FOOADS这两个工具（前者主要做搜索数据分析，而后者主要做社交媒体的数据分析），输入“王思聪”和“王健林”两个关键词。在搜索平台上，王思聪的搜索量明显高于王健林，而在社交媒体上，王健林被提及的次数又反超了王思聪。

结论是：大部分人对王思聪更感兴趣，但王健林身上的素材更多。

二者是有差异的，那么，什么情况下更应该投搜索广告？什么情况下更应该投社交媒体广告？

缺乏关注的新产品，应该侧重于社交

什么是缺乏关注的新产品？

举个例子，活性炭雕花。顾名思义，它就是将活性炭作为装饰品，可以放在家里，即美观又能吸甲醛，非常适合刚装修完的土老板。但是，生产商只是把它默默地挂在淘宝上，除了公司自己的产品宣传册，几乎没有在任何渠道进行推广。

问题出在哪儿？最大的问题就是：这个世界有多少人会突然脑洞大开，想到活性炭能做成装饰品并且去搜索呢？

淘宝属于搜索型平台，是用户主动来找你。但如果用户根本不知道有这种东西，请问他该找什么？所以，对于这种缺乏关注的新产品，更好的选择是投社交型广告，比如与家居、健康有关的公众号。毕竟，搜索是按照品类进行分类，而社交是按照场景来进行分类的。

消费升级的产品，应该侧重于社交

什么是消费升级的产品？

20年前的消费升级，主要是指奢侈品，而这一次的消费升级，主要是指高端品。奢侈品是用来体现身份的，而高端品是用来奖励自己享受更好生活的。

无论是奢侈品还是高端品，都应该把营销重点放在社交上面。奢侈品本身就是为了在朋友面前显摆，当然要基于社交来做；而高端品，比如Swell bottle水杯，它就强调要把普通的水杯定义成“装饰品”，让人们享受身边的美好事物。

这种情况下，如果把它放在搜索平台，一是大部分人不知道它的存在，二是相比于其他水杯，几百块的Swell bottle实在是太贵了，我为什么要买一个这么贵的水杯？

所以，更好的策略是走社交路线，让一位热爱生活的网红来展现它的美感，营造出一种热爱生活的氛围，消费者才更容易接受。

搜索是按照品类进行分类，而社交除了可以按照场景分类，还可以按照人格来分类。

高频次购买的产品，应该侧重于社交

所谓的社会化营销，无外乎三个字――套近乎。其实很好理解，人们天生会对熟悉的事物产生感情。

对于高频次购买的产品，一般都有一个特点：用户往往习惯于重复购买同一款产品，比如饮料，大部分人都是长期购买固定的品牌。

所以，如果你的用户正长期购买别人家的产品，一般情况下，他很少会去主动搜索第二套购买方案，这时候更需要你自己主动出击去影响他们。

而对于低频次购买的产品或服务，则更应该走搜索路线，比如饮料和装修：

在百度搜索指数上，饮料/装修=1280/12793=0.1；

而在FOOADS上，饮料/装修=19664/24707=0.8，

高频次的饮料明显在社交媒w中的表现更好，而低频次的装修则在搜索指数上更好。

有些产品可能同时属于缺乏关注的新产品，但又属于低频次消费的中低端产品，这时候该怎么选？难道是“少数服从多数”，选搜索广告？

显然这不合理。

因为除了上述产品本身的因素，还应该综合考虑产品的推广阶段（初期还是成熟期？）、推广的内容（外周信息还是中心信息？）、整个品类的现状（没有竞争还是竞争激烈？）等很多因素。

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2009年1月20日，美国有线电视新闻网（CNN）通过脸谱（Facebook）社交网络直播美国总统奥巴马的就职典礼，这是社交媒体发展历史上的里程碑，也是社交电视的开端。此后，越来越多的人开始通过社交媒体网络观看电视节目。

“近3年来，全球有超过1000家公司在从事与社交电视相关的业务，包括平台建设、运营、数据分析、广告、技术提供等。到目前为止，全球已经有20多家初创公司获得了总计超过3亿美元的风险投资，预计在5年内会形成超过12亿美元的收入规模。” ①

国外的社交电视应用正如火如荼地稳步发展着，国内社交电视也开始初现端倪。国内社交电视应用主要有： “新浪看点”、“火花电视剧”、“微看电视”、“卫士通”、 “蜗牛电视”、“电视粉”、“TV-time”、“电视E族”、“Tazai-电视互动”、“Dopool”手机电视等。

社交电视的定义和传播特性

（一）社交电视的定义

何谓社交电视？百度百科的定义是：所谓社交电视（Social TV），就是将社交媒体（例如Twitter和Facebook等）同电视进行无缝地结合，让电视成为社交媒体的重要终端。

维基百科的定义是：社交电视泛指能够在看电视（或电视内容）情境下支持传播及社交互动的任何技术，并包含能够研究电视相关的社交行为、装置及网络。社交电视系统在电视内容的基础上，直接透过屏幕或其他额外装置，可整合语音传播、文字聊天、情境感知（Context Awareness）、电视推荐、收视率调查或视讯聚会等服务。

根据社交电视的传播特性、发展现状和趋势，笔者认为：首先，在电视和社交两个元素中，社交电视的核心是电视，即以社交工具挖掘和提高电视的媒介价值，从而实现商业价值。其次，社交电视应从电视的娱乐效应出发，解决电视信息的延伸、深度交互及其分享和实现突破时空的个人频道三大问题。

社交电视的传播特性和效果，可以为这一定义提供理论和现实依据。

（二）社交电视的传播特性和受众需求

根据加拿大传播学者马歇尔·麦克卢汉关于媒介分类提出的“热媒介”和“冷媒介”概念：“‘热媒介’传递的信息比较清晰明确，接收者不需要动用更多的感官和思维活动就能理解。‘冷媒介’传递的信息少而模糊，在理解之际需要更多的感官和思维活动的配合。”②

电视节目提供的信息的特点是零碎、模糊、空间大，这些特性使受众可以形成潜在或者实在的互动的话题增多。微博等社交媒体附加的碎片化信息更需要观众填补信息，形成互动，从而使受众获得自我实现。因此，就媒介分类而言，电视和社交媒体同属“冷媒介”范畴，这为社交媒体和电视的结合提供了理论基础。而就提供的服务功能而言，“娱乐性”则是电视媒体和社交媒体的“共同语言”。

值得一提的是，电视媒体和社交媒体间还有超强的互补性。由于新兴媒体的发展，包括电视媒体在内的传统媒体的受众流失是一个不争的事实。其中一个重要原因就是，在传统媒体时代，受限于技术手段，人往往是适应和改造技术；而进入新媒体时代，人需要以规则设计制造需要的媒体。简而言之，进入新媒体时代，人们越来越需要个性化的媒体。这就需要电视媒体解决电视信息的延伸、深度交互及其分享和实现突破时空的个人频道三大问题。

社交媒体或许可以解决这三大问题，并正在“不自觉”地介入。伦敦奥运会即是一个典型案例。北京时间比格林尼治时间早8小时，多数人不可能守在电视机前看直播，这时社交电视往往可以解决这一问题。而且，社交网络不仅是公众了解奥运信息的手段，更是公众评论奥运事件的平台。西方媒体质疑中国泳将叶诗文优异表现、亚洲羽毛球运动员“让球事件”、澳大利亚赛艇运动员醉酒等话题，都会有大量的民众通过社交网络来传播、讨论。

伦敦奥运会期间，国际奥委会发言人呼吁，现场观众比赛期间不要发送非紧急短信和Twitter消息，因为这类消息的发送导致通信网络不堪重负，影响电视转播。这一方面是“社交奥运”对通信网络质量提出考验，另一方面又何尝不是社交电视的机遇？

以下调查显示：在日常生活中，社交电视也有着广大的受众或潜在受众。

英国的被访者中：72%的观众在看电视时使用Twitter，56%使用Facebook，34%使用移动应用（Mobile Applications）；62%的被访者同时使用三者。③

美国的被访者中：70%的平板电脑用户和68%的智能手机用户在观看电视节目时使用手中的移动设备。④

中国的互联网使用者中：87%的用户会同时使用互联网和电视；77%的用户相信社交媒体会增强品牌吸引力。⑤

问题与展望