社交媒体数据视角下文化品牌形象的用户感知与传播效果评估研究

　　作者：张倩

　　摘要：基于新浪微博平台数据，采用文本挖掘、情感计算、机器学习等技术，对28个文化品牌的13万条微博文本进行分析，从认知、情感、行为三个维度刻画了社交媒体环境下的文化品牌形象特征。研究发现，不同文化品牌的形象定位和用户感知存在显著差异，品牌个性、情感表达、跨界合作等因素对品牌传播效果具有重要影响。实证结果进一步丰富了文化品牌形象和社交媒体传播的相关理论，为文化企业的品牌传播实践提供了新的视角和启示。

　　关键词：社交媒体数据；文化品牌形象；用户感知；传播效果评估；数据挖掘

　　随着互联网和移动互联网的快速发展，社交媒体已成为人们获取信息、表达观点、分享生活的重要平台。在全媒体时代，社交媒体平台汇聚了海量用户生成的真实数据，为品牌形象研究提供了新的视角[1]。文化品牌作为承载民族精神、传播文化价值的重要载体，在社交媒体时代面临着新的机遇与挑战。一方面，社交媒体赋予了文化品牌与用户直接对话、共创互动的机会，为品牌形象的塑造和传播开辟了新的渠道[2]。另一方面，社交媒体也放大了用户的话语权，使得品牌形象面临着失控和碎片化的风险。如何在喧嚣的社交媒体环境中准确把握用户需求，塑造鲜明独特的品牌形象，实现高质量、高影响力的传播，已成为文化企业亟须解决的现实难题。目前，对于文化品牌影响的研究总体上仍处于起步阶段。现有研究样本选择上存在代表性不足的问题，数据分析方法相对单一、情感计算的准确性仍有待提升。此外，对于文化品牌形象感知与社交媒体传播效果之间的关系，以及不同影响因素的作用机制，还缺乏深入、系统的实证研究。

　　1  研究设计

　　1.1   数据来源与研究样本

　　本研究的数据来源于新浪微博平台，选取了在中国范围内具有广泛影响力和代表性的文化品牌作为研究样本。在样本选择过程中，综合考虑了品牌的行业分布、知名度、受众覆盖面等多个因素，以确保样本能够全面涵盖图书出版、影视娱乐、游戏动漫、文创设计等具有代表性的文化细分领域。数据采集过程严格遵循了微博平台的数据使用政策，并确保了学术研究伦理规范的遵守。研究数据主要包括以下三类：一是品牌官方微博账号发布的原创微博内容，这些内容反映了品牌形象的自我呈现；二是网民对品牌相关微博的转发、评论内容，这些内容体现了受众对品牌形象的感知和评价；三是网民自发发布的提及品牌的微博内容，这些内容则揭示了品牌形象在社交媒体上的自然传播效果。数据采集的时间跨度为2024年3月1日至2024年9月30日，共计7个月。为保证数据的准确性和可靠性，笔者对原始数据进行了系统的清洗和预处理，剔除了重复、无关和垃圾信息。经过这一处理过程，最终得到了13万条有效微博文本，这些文本涉及28个文化品牌，具备良好的代表性和分析价值。

　　1.2   变量测量

　　1.2.1 文化品牌形象的用户感知

　　本研究从认知、情感和行为三个维度对文化品牌形象的用户感知进行测量。在认知维度，重点考察用户对品牌知名度、美誉度的认知程度，以及对品牌个性、品牌联想的描述准确性。借鉴Aaker的品牌个性维度理论，采用词典匹配的方法，计算微博文本中与真诚、能力、刺激、经典和粗犷等五个维度相关的情感词频，并以此为衡量品牌个性的指标[3]。在情感维度，重点分析用户在微博中表达的对品牌的情感倾向和情感强度。通过运用情感分析技术，对每条微博文本的情感极性（积极、中性、消极）和情感强度（1—5级）进行量化计算，作为衡量用户情感态度的依据。在行为维度，重点关注用户对品牌微博的点赞、转发、评论等互动行为，以及他们在微博中表达的对品牌的依恋、忠诚和推荐意愿。通过综合运用社交网络分析和语义分析技术，刻画了用户的品牌互动网络结构特征和互动话语特征，并深入挖掘了互动行为背后的品牌认同机制。

　　1.2.2 社交媒体传播效果

　　社交媒体传播效果的评估离不开传播过程和传播影响力这两个核心维度。在传播过程方面，本研究重点分析文化品牌相关微博的发布数量、频次、时间分布等特征，刻画品牌传播的数量规模和时序韵律。通过运用时间序列分析和异常检测等方法，捕捉文化品牌传播的爆发节点和常态阈值，评估重大事件、营销活动等因素对品牌曝光的影响。在传播影响力方面，本研究综合考察了品牌微博的关注度、互动量、转发层级、辐射范围等指标，以对品牌信息的扩散广度和深度进行测度分析。运用社交网络分析方法，对品牌传播的拓扑结构和中心节点进行可视化呈现，并采用社会影响力模型对关键意见领袖的影响力进行定量评估。

　　1.3   数据分析方法

　　本研究采用多元化的数据分析方法，综合运用文本挖掘、情感计算、机器学习等技术手段，对文化品牌形象感知和社交媒体传播效果展开深入分析。

　　在文本挖掘方面，主要采用了词频统计、关键词提取、语义网络分析等方法。通过统计品牌相关微博文本中的高频词，并运用TF-IDF、TextRank等算法提取关键词，揭示了不同品牌形象在用户讨论中的主题差异。在此基础上，进一步利用共现词分析、语义依存分析等技术，提取文本中蕴含的品牌关联特征，构建品牌语义网络图谱，直观呈现出品牌形象的核心构面[4]。此外，本研究还尝试引入主题模型、深度学习等前沿方法，借助LDA、Word2Vec等模型，从海量微博文本中自动抽取品牌话题，从而刻画了品牌形象的多维语义空间。

　　在情感计算方面，本研究采用基于词典和机器学习相结合的混合策略，对微博文本的情感倾向进行判别和量化。首先，借助知网情感词典，对每条微博文本进行情感词标注和极性加权，以初步判断情感倾向。然后，运用支持向量机、卷积神经网络等机器学习模型，在大规模人工标注语料的训练下，对情感分类结果进行优化，提高了情感分析的准确率。同时，本研究还关注到微博文本中存在的语义歧义、反讽修辞等复杂语言现象，因此采用基于规则和语境的多层次情感分析策略，力求全面、客观地刻画用户的情感态度。

　　在机器学习方面，本研究主要应用聚类、分类和回归等算法，以探索影响文化品牌形象感知和传播效果的关键因素。通过K-means聚类等算法，根据品牌个性标签、情感极性等指标，对不同文化品牌的形象特征进行分群，并采用决策树、逻辑回归等分类模型，探索了品牌形象感知的影响因素。在品牌传播效果分析中，本研究还尝试引入生存分析、Cox回归等高级计量模型，以考察微博转发链的时间特征和影响机制，从而为品牌信息扩散路径的优化提供决策支持。

　　2  研究结果

　　2.1   描述性统计分析

　　本研究对28个文化品牌的13万条微博文本数据进行了系统梳理和描述性统计分析，初步揭示了文化品牌形象感知和社交媒体传播效果的基本特征。结果显示，各品牌的微博数量分布不均，最高达到3万条，而最低仅有百余条，这充分表明不同文化品牌在社交媒体上的关注度存在显著差异。从时间趋势来看，多数文化品牌的微博发布量在重大节日和活动期间呈现出显著的峰值，显示出一定的周期性和季节性特点。在微博文本的情感极性分布方面，总体以中性情感为主。各品牌的积极情感率平均值为32%，最高达到48%；而消极情感率平均值为8%，最高为15%。这一结果初步验证了文化品牌形象感知总体上以中性和积极为主，但不同品牌间的情感分布存在显著差异。

　　从微博互动数据来看，样本品牌的单条微博平均点赞量为525个，转发量为186个，评论量为72个。进一步比较发现，点赞量和转发量在不同品牌间的差异系数分别高达1.52和1.87，远高于评论量的0.96。这表明，不同文化品牌在触达广度上的差距更大，而在互动深度上的差异相对较小。从微博话题特征分析方面，与文化品牌相关的高频主题词包括“非遗”“文创”“国潮”等，这些词汇体现了文化自信和民族品牌的崛起趋势。话题传播呈现出明显的“马太效应”，即TOP  10的热门话题占据了70%以上的曝光量，而长尾话题的关注度则普遍较低。这进一步说明，打造爆款话题对于提升文化品牌形象的关注度和美誉度至关重要。

　　2.2   文化品牌形象的用户感知分析

　　通过对微博文本的语义挖掘和情感分析，本研究对28个文化品牌的用户形象感知进行了系统刻画。结果表明，不同文化品牌在认知、情感、行为三个层面的形象感知存在显著差异。在认知层面，以敦煌文创、故宫文创为代表的博物馆文创品牌，以“国潮”“非遗”等民族元素为特色，其形象个性凸显出“经典”特质；而以喜马拉雅、得到等APP为代表的知识服务品牌，则在“能力”“真诚”等维度上得分较高；此外，哔哩哔哩、网易云音乐等泛娱乐品牌，则在“刺激”等标签上占据优势。这些结果验证了不同文化品牌通过差异化的品牌定位和产品设计，在用户心中建构了鲜明的品牌联想和个性形象。

　　在情感层面，绝大多数文化品牌的积极情感表达显著高于消极情感，品牌美誉度整体呈现向好趋势。然而，也有近15%的负面情绪聚焦于服务体验、品控质量等问题，个别品牌甚至因公关事件引发舆论危机。这表明，在社交媒体时代，文化品牌面临着更加敏感和苛刻的用户评价，需要通过积极互动、快速响应等方式来加强口碑管理。从情感强度来看，国民级IP品牌和现象级网红品牌的情感表达更加极端化，如故宫口红等现象级IP所掀起的热潮，既收获了大量粉丝的狂热追捧，也招致不少理性批评，呈现出明显的两极分化态势。这也对高关注度品牌的口碑管控提出了更高要求。

　　在行为层面，本研究通过对用户—品牌互动网络的社会网络分析，发现优质IP的引入能够显著提升用户的品牌互动量和黏性。例如，敦煌文创与民生银行、李宁等知名IP联名推出的跨界产品，其微博互动量和用户黏性显著高于常规文创产品。而“出圈”营销也被证明是提升文化品牌形象感知的有效途径。这些跨界合作不仅为文化品牌带来了大量流量，还通过互动传播提升了品牌形象感知的广度和深度。

　　2.3   社交媒体传播效果影响因素分析

　　为深入探究影响文化品牌社交媒体传播效果的关键因素及其作用机制，本研究在描述性分析的基础上，进一步运用相关分析、回归分析等统计方法，对品牌认知、情感和行为三个维度的感知指标与品牌社交媒体关注度、互动量、传播量之间的关联进行定量研究。

　　第一，相关分析的结果显示，品牌个性标签与社交媒体关注度之间存在显著的正相关关系（γ＝0.62，P＜0.01），这表明在社交媒体时代，具有鲜明个性的品牌更容易吸引用户关注。进一步采用多元回归模型分析发现，“刺激”等现代元素对品牌关注度具有更为显著的正向影响（β＝0.58，P＜0.01），而“经典”等传统元素虽然能够在一定程度上提升品牌好感度，但对关注度的影响则相对有限（β＝0.21，P＜0.05）。这一结果揭示了，在新生代消费者日益壮大的背景下，传统文化品牌若要实现“出圈”传播，就必须在坚守文化内核的同时，积极拥抱创新变革、引领时代风潮。此外，品牌与知名IP的跨界合作也被证实对提升关注度具有显著促进作用（β＝0.42，P＜0.01），这值得品牌传播实践者积极尝试和探索。第二，相关分析还发现，积极情感表达与品牌互动量之间存在显著正相关关系（γ＝0.55，P＜0.01），而消极情感则与互动量呈显著负相关关系（γ＝-0.48，P＜0.01）。这表明情感因素是影响用户互动行为的重要变量之一。通过构建Logistic回归模型进一步研究发现，情感表达的两极化程度与互动行为的发生概率呈倒U型关系，即过于平淡的情感表达和过于极端的情感表达都不利于提升互动质量，而情感适度、兼具理性与感性的品牌形象则更能激发用户的互动热情。这一研究结果对于如何通过“情感化”策略来赢得用户“共情”具有现实指导意义。

　　参考文献

　　[1]田鸽,陈楠,任丹.全媒体时代档案文化品牌构建与创新路径研究[J].兰台世界,2024(5):88-91.

　　[2]丁越,陈建.共建与共享:档案众包完善社会记忆的方式与路径[J].山西档案,2023(1):14-19.

　　[3]何佳讯,丛俊滋.“仁和”与“时新”:中国市场中品牌个性评价的关键维度及差异分析:以一个低涉入品类为例[J].华东师范大学学报(哲学社会科学版),2008(5):82-89,102.

　　[4]刘爱琴,郭舒淇.基于关联数据的社交媒体档案信息的挖掘与揭示[J].山西档案,2023(1):51-62.

　　【基金项目】河南省教育厅人文社会科学一般项目“广告导向的理论阐释与河南案例库建设”（项目编号：2021-ZZJH-287）。

　　【作者简介】张倩（1985—），女，汉族，河南商丘人，商丘师范学院传媒学院讲师，硕士，研究方向：文化传播 ，品牌传播。