摘要：县级融媒体中心是执行中央推动传统媒体和新兴媒体融合发展的主体，而针对县级融媒体中心乃至传统媒体传播效果的评估体系一直是学界和业界攻关的重要课题。本文研究梳理了县级融媒体中心传播效果体系构建的现状，综合考察指标体系、数据获取、主客观赋权等因素，建构了三级梯度的指标评价体系，并在主观赋权的层次分析法和客观赋权的熵值法基础上二次加权，最终形成一级指标传播力、引导力、影响力、公信力的权重，各指标与权重相乘，得出最终的传播效果评价。

关键词：县级融媒体中心三级梯度指标体系传播效果主客观二次加权

1引言

舆情传播效果的传播力、引导力、影响力、公信力“四力”建设既是县级融媒体中心必须肩负起的时代使命，也是其在与各类型新媒体的竞争中获得新生的必经之路。各地县级融媒体中心建设过程中必然要向互联网主阵地汇集、向移动端倾斜，因此，及时构建对基层媒体单位传播力、引导力、影响力、公信力传播效果的综合评价，能更加高效地推动传统主流媒体向新型主流媒体的智能化转型。

2研究现状

县级融媒体中心是传统媒体和新兴媒体融合发展的产物，对于传统媒体跨屏或融媒体传播效果的评估，已有不少学者和业内人士进行过研究。例如，央视市场研究公司（CTR）的媒体融合效果评估体系将评估重点聚焦传统媒体的新媒体布局，致力于解决各家机构新媒体产品的互联网传播效果测量问题。官微、官方公众号、自有APP、官网和第三方平台传播力为五大一级指标；粉丝规模、活跃粉丝规模、关注规模、总阅读量、下载量、用户总数、访客规模、总访客数、订阅量、活跃粉丝总量等十个为二级指标，通过两级指标评估策略，经过专家评测，结合CTR专业媒介经验，参考受众调查结果，最终确定了五大指标权重。刘燕南、张雪静对内容力、传播力、互动力拓宽了指标深度，构建了三级指标评估体系，同时采用德尔菲法和层次分析法进行指标权重处理。这样处理旨在改变以往拍脑袋赋权的做法。张宇、任福兵基于AHP-熵权法的智库网络传播力评价研究，构建了智库网络传播力层次结构图，并以民间智库为例，采用AHP-熵权法的指标权重计算进行实证研究，得出我国民间智库网络传播力强弱与其综合影响力基本上呈现正相关，并且网络传播存在被动建设、网络传播力不均衡的情况。以上研究或重视大数据抓取和指标体系的构建，或重视量化客观评估模型，本文则是选择对舆情传播效果指标体系进行深度挖掘，并采用主客观二次加权量化权重，致力于客观评价县级融媒体中心的“四力”指数，同时，也可以对相关作品提供客观的绩效考核依据。

3三级梯度指标体系构建

3.1一级指标

从党的到中央政治局集体学习，新闻舆论的传播力（x1）、引导力（x2）、影响力（x3）、公信力（x4）被多次提及，其重要性不言而喻，用“四力”指数一级指标形成的综合指数对县级融媒体中心传播效果进行评价符合客观实际和社会效益所需。

3.2二级指标

3.2.1传播力指数。归根到底来自传播内容，评价传播力不能忽视传播的力度和广度，因此本文以发稿指数（x11）、转载指数（x12）进行传播力评价。3.2.2引导力指数。在对公众舆论进行引领的过程中体现出来，本文以阅读指数（x21）、评论指数（x22）、点赞指数（x23）来衡量。3.2.3影响力指数。舆论的影响有正面、负面之别，本文中其以情绪指数（x31）和词云指数（x32）构成。3.2.4公信力指数。指公众对舆论报道的信任度，本文中其以质疑指数（x41）和重要公信媒体指数（x42）构成。

3.3三级指标

3.3.1发稿指数。通过量（x111）、频次（x112）、平均篇幅（x113）进行考核。3.3.2转载指数。通过新闻网站（x121）、论坛（x122）、微博（x123）、微信（x124）转载量进行考核。3.3.3阅读指数。通过日均阅读数（x211）、单篇平均阅读数（x212）、最大单篇阅读数（x213）、阅读总数（x214）进行考核。3.3.4评论指数。通过日均评论数（x221）、单篇平均评论数（x222）、最大单篇评论数（x223）、评论总数（x224）进行考核。3.3.5点赞指数。通过日均点赞数（x231）、单篇平均点赞数（x232）、最大单篇点赞数（x233）、点赞总数（x234）进行考核。3.3.6情绪指数。通过日均正面评论数（x311）、日均中性评论数（x312）、日均反面评论数（x313）进行考核。3.3.7词云指数通过日均正面关键词词云数（x321）、日均中性关键词词云数（x322）、日均反面关键词词云数（x323）进行考核。3.3.8质疑指数。通过日均怀疑评论数（x411）和怀疑评论数占总评论数比例（x412）进行考核。3.3.9重要公信媒体指数。通过央媒参与转载数（x421）和省级媒体参与转载数（x422）进行考核。

3.4数据采集和处理

通过互联网爬虫技术对全网数据源进行数据采集，可采集APP、微博、微信、论坛贴吧、电子报等全网数据。同时，还支持用户自有数据的转换和导入，通过数据转换、脱敏、加载以及开发接口等，形成具有强采集能力的采集支持平台。数据处理层包括对数据的清洗、对数据过滤机制的制定、数据URL去重处理、数据高效降噪处理以及其他清洗处理配置。

4指标权重计算

4.1主观赋权法

层次分析法（AHP）可以将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序。具体到本文来看，三级梯度指标体系首先要计算出一级指标对综合指数（总目标）相对重要性的权值，并依次计算二级指标对一级指标、三级指标对二级指标各因素的层次单排序，限于篇幅，本文仅介绍层次分析法简要过程。首先，建立一级指标体系单层结构模型，通过专家打分，构建第一层判断矩阵。判断矩阵的标度方法采用Santy的1~9标度方法给出，如表1所示，计算矩阵特征值和特征向量，并引入一致性指标（简称CI）和随机一致性指标（简称RI）进行一致性检验，将通过检验的特征向量归一化作为权向量，记为w1，w2，w3，w4。其次，按照上述步骤，依次计算通过一致性检验的二级指标权向量，记为w11，w12，w21，w22，w23，w31，w32，w41，w42，第二层对目标的权值如图1中的公式（1）所示。其中，i代表第i个一级目标，j代表某个二级指标中第j个二级指标，m为对应的二级指标总数量。同样计算第三层指标通过第二层指标传递到目标的权值，具体如图1中的公式（2）所示。其中，i代表一级指标体系第i个指标，j代表二级指标体系中第j个二级指标，m为对应的二级指标总数量，k代表三级指标体系中第k个三级指标，l为对应的三级指标总数量。利用层次分析法得到的舆情传播效果指数S如图1中的公式（3）所示。

4.2客观赋权法

熵值法是根据指标变异性的大小来确定客观权重，其可完全跟指标挂钩，从指标计算权重，基本不涵盖主观因素。一般来说，若某个指标的信息熵越小，表明指标值的变异程度越大，提供的信息量越多，在综合评价中所能起到的作用也越大，其权重也就越大。相反，某个指标的信息熵越大，表明指标值的变异程度越小，提供的信息量也越少，在综合评价中所起到的作用也越小，其权重也就越小。直接选取第三级指标体系，因为表1判断矩阵的标度方法标度含义1表示两个指标相比，同等重要3表示两个指标相比，一个因素比另一个因素稍微重要5表示两个指标相比，一个因素比另一个因素明显重要7表示两个指标相比，一个因素比另一个因素强烈重要9表示两个指标相比，一个因素比另一个因素极端重要2、4、6、8上述两相邻判断的中间值各指标计量单位不一，所以先进行如图1中的公式（4）所示的标准化处理。为便于后续计算，将得到标准化后的指标值依旧记为xijk，如图1中的公式（5）所示。计算第一级指标体系对应的第三级指标占该指标的比值，如图1中的公式（6）所示。计算第i项指标的熵值，如图1中的公式（7）所示。计算信息熵冗余度，如图1中的公式（8）所示。计算第一级指标的权重，如图1中的公式（9）所示。利用熵值法得到的舆情传播效果指数S如图1中的公式（10）所示。

4.3组合权重法

主观赋权法（AHP）在根据决策者意图确定权重方面比客观赋权法（熵值法）具有更大的优势，其客观性相对较差，主观性相对较强；采用客观赋权法尽管有着客观优势，但是不能反映出参与决策者对不同指标的重视程度，并且客观赋值法计算得到的权重会存在与实际情况相反的结果。针对主客观赋权方法的优缺点，我们采用主观赋权法（AHP）和客观赋权法（熵值法）相结合的组合赋权方法，以弥补单一赋权带来的不足。将两种赋权方法相结合的加权方法称为组合赋权法，我们将其用在县级融媒体中心微信公众号上进行舆情传播效果综合指数计算，前十名如表2所示。用两种方法计算得到第一级指标的权重，分别记为，。利用组合权重法得到的舆情传播效果指数S如图1中的公式（11）所示。

5创新与意义

与以往采用单一指标体系或单一权重衡量计算舆情传播效果指数不同，本研究通过构建三级指标体系量化评估县级融媒体中心舆情传播效果，采用主客观赋权后二次加权法构建组合权重计算得到舆情传播效果的综合指数。指标体系的丰富以及计算得到的影响力、传播力、引导力和公信力“四力”指数对县级融媒体中心舆情传播效果具有指导意义，有助于县级融媒体中心针对自身不足分项查漏补缺。另外，双重加权计算得出的综合指数可以从整体评价县级融媒体中心及其相关作品的传播情况，并根据计算结果进行排序。对于主流媒体来说，新闻舆论的“四力”建设既是他们必须肩负起的时代使命，也是其在与各类型新媒体的竞争中获得新生的必经之路，而本项目独创的“四力”指数综合评价，可以定量对各县级融媒体中心的传播力进行分析，为县域融媒体中心绩效考核提供依据，进而智能化推动传统主流媒体向新型主流媒体的转型。

作者:宋峰 翟应斌 单位:安徽皖云传媒科技股份有限公司