微博传播过程实证研究及效果评估
微博是如何进行传播的——揭秘病毒式传播的奥妙
一
、
三、病毒式传播 的效 用
一
病毒 式微 博在于找到炒作的引爆点 ，如何找到能够吸引 大量 的争论 ，关注 ，转发 的内容是关键 ，而传播技 巧的核心 在于如何挑起 网民的情绪 ，无论 是感人 、亦或 者是愤怒 ，让 传播 内容深入受 众心 中，潜 移默化 制造制造 自己的影响力 。 病毒式传播是微博上传播最 快 ，受众 最广 的。而一旦影 响力 形成 ，你将是微博上最有话语权 的人 之一 ，从 而获得 巨大的 经济利益和其他收益 。
排布 。 （ 二 ）树状图。树状结构虽然不能像 帆状结构那样看到故
事发展 的趋势 ，但是 它具有 着简单 、便 于理解 的优点。通过 树状图 ，可 以看到每一次转发带来 的效应以及最终传播方 向。 （ 三 ）圆环结构 图。圆环结构 就像一 圈一 圈的水波一样 ， 中心 的源微博在湖 心投 入了一颗小石子 ，激起 的圈圈涟 漪向 四周荡漾开去 。被转 发的次数越多 ，圆环的直径越大。通过 圆环结构 图 ，可以判 断微博的热点和高潮是 由谁来推动 ，以 及如何推动 的。 五、通过三种典型微博传播发现病毒式传播微博的规律 （ 一） 典 型事件 一。【 教育部 ： 研究生招考作弊案主要嫌 犯 已被抓 获 】 教育部昨 日称 ，研究生招考作弊案主要嫌犯 已 被抓获 ，案件还在 侦查 中 ，要求招生单位和有关部门强化复 试考 核 ，取消作弊考生所有科 目成绩并开除学籍 ，处分记入 诚信档案 和人 事档案 ； 作弊团伙中如有涉及教育系统公职人 员 的，一律依规严处 。 １ 、帆状 图数 据分析 。由下 图初 步可 以看 出，该微 博 的
微博互动机制的实证研究
证 Βιβλιοθήκη 地２ 朋Ｉ 徽博冉论形 成 垃穗 横曩
影响规模 －
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如图 １ 所示 ， 在微波舆论形成 的过程模型中， 随着零碎的 消息逐渐 出现，在一定时间 内聚变演化成受关注的话题。公
众通过意见领袖获取信息， 对其进行转发和评论等行为， 散播 其中， 微博影响规模 由公式 （ １ ） 计算所得 ， 微博主发布微 信息， 引导话题形成舆论热点， 随着传统媒体的跟进， 通过议
微博主的影 响规模，主要 由发布微博的被转发数和被评论数 决定。 体现其对事件的影 响力 ； （ ４ ） 微博主是否为认证用户， 这 可体现其身份的权威性和真实性 ； （ ５ ） 微博主发布微博的频率： 主要是指在舆论事件发生过程 中发布相关微博 的频率，这可 体现其对事件的关注度。
葶 Ｅ ｌ锶 博中怎见领袖的译估标准
研究数据搜集的时间为 ２ ０ １ ３ 年７ 月ｌ ７ 日至 ２ ０ １ ３ 年８ 月
微博已成为重要 的新型舆论场 ， 本文 以新浪微博 为平台， 选取 ２日， 即是事件发生到平 息的时间段。 在此期间共搜集数据样 ２ Ｏ ｌ ３ 年７ 月份的舆论热点事件“ 湖南临武城管当街打死瓜农” 本３ ｌ ５ 条， 其 中有效数据样本 ２ ９ ９条。
关键词 微博 舆论 意见领袖
文献 标 识码 ： Ａ 中 图分 类 号 ： Ｇ ２ ０ ６
人可以发声” 的时代。 根据新浪公布的最新数据 ， 截至 ２ ０ １ ２年 ｌ ２月底， 新浪微博注册用户 已超 ５ 亿， 较上一年增长 了 ７ ４ ％。
微博平台带来信息传播方式 的变革， 世界进入 了一个“ 人 博的频率 由公式（ ２ ） 计算所得 ２数 据 分 析
敏博 数 粉丝触 影响规 ｊ Ｉ ‘ 是罾铁证 发布相关敏博
突发公共事件中微博传播特征的实证分析--以新浪微博温州“7·23”动车事故为例
独特的传播机 制和重大 的影 响力 吸引 了人们 的 关注 。同时 微 博 也 逐 渐 成 为 学 者 研 究 的热 点 。
国内的研 究 中 ， 吴 文 苑 结合 ２ ０ １ ０年 “ 宜 黄 强拆 事 件” 说 明 了微博 的使 用 和信 息广 泛 传播 对 网络 舆 情 的形 成 和 发 展 产 生 了 重 要 影 响 ； 朱 爱 菊 以
Ｖｏ １ ． ３１ Ｎｏ ． ２ Ａｐ ｒ ． ２ ０１ ３
２ ０ １ ３年 ４月
突发 公 共 事件 中微 博传 播 特征 的实证 分 析
一一
以新浪微博温州 “ ７・ ２ ３ ” 动车事故为例
雷 挺， 何 跃
（ 四川大学 商学院 ， 四川 成都 ６ １ ０ ０ ６ ４ ）
何
跃， 男， 重庆人 ， 教授 ， 博士 ， 研究 方向为信息管理 、 数据挖掘 、 决策支 持系统 。
郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 学 报
第３ １卷
大交 通 事 故 。本 文 采 集 和统 计 事 故 在 新 浪微 博
第３ １卷
第 ２期
郑 州 航 空 工 业 管 理 学 院 学 报
Ｊ ｏ ｕ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ Ｍａ ｎ ａ ｇ ｅ ｍｅ ｎ ｔ
内容和用户等信息进行分析 ， 提 出与主流媒体报 道相 比 ， 突发 事件 中微博 的 自组 织信 息 传 播 更 有 利 于危 机 应 对 Ｊ 。上 述 研 究 更 多 地 进 行 了 定 性
新生代农民工对微博的使用与评价情况——基于珠三角地区的实证研究
睁到瞻簿纛赫新生代农民工对微博的使用与评价情况——基于珠三角地区的实证研究孔晓欣，张晓思(暨南大学新闻与传播学院广东广州510630)摘要：本研究以珠三角地区新生代农民工为主要调查对象，主要采用问卷调查法，从使用率、认知情况、使用行为特征以及评价情况这四个维度对珠三角新生代农民工对微博的认知和使用情况进行实证研究。
研究发现，微博在新生代农民工中十分普及；他们使用微博以获取资讯、社会交往为目的，并且微博为他们提供了一个荻取资讯和社会交往的新途径。
但他们在使用过程中也受到时间少、设备差等因素的阻碍。
研究还就如何制定引导新生代农民工使用微博进行自我赋权的公共政策进行了探讨。
关键词：新生代农民工微博新媒体赋权一、研究概述(一)研究背景与目的近年来，社交平台微博在中国风靡起来，成为了很多人生活不可或缺的部分。
同时也有不少群体利用微博进行维权行动、公益活动甚至打击腐败，例如宜黄拆迁案、免费午餐行动、重庆雷政富事件等。
可以说，微博已经成为中国社会生活和公共舆论中不可或缺的一部分。
新生代农民工这一具有代表性的弱势群体也嗅到了微博对于改善他们自身处境的机会，开始在他们的维权行动中使用微博进行赋权。
那么，新生代农民工是如何使用微博的?他们是如何评价微博给他们带来的作用呢?微博到底能够给新生代农民工改善其自身环境的行动带来哪些可能性?对以上问题的思考和研究，不仅有利于我们理解和解决新生代农民工问题，并更好地进行社会治理，维护社会正义与公平，同时也能为我们理解当代中国社会阶层问题和网络社会提供更为多样化的视角。
不少学者开始从“赋权”的角度研究新媒体技术对农民工的影响并且已经涌现出了多种理论探讨和实证研究。
但总体上来看：第一，学者们的研究对象主要集中在农民工群体，并没有区分开一代农民工与新生代农民工之间的群体差异；[11第二，研究的新媒体主要集中在Q Q、手机等工具，而对于近年来兴起的微博、社交网络等关注较少。
囝基于这些考虑，我们对珠三角新生代农民工微博认知和使用情况进行实证研究，主要采用问卷调查的研究法。
从传播学角度分析微博
案例：干露露“裸体招亲” 案例：干露露“裸体招亲” 炒作从一个普通广告术语， 炒作从一个普通广告术语，逐渐演变为娱乐界 的独门秘技，我们已经见过了太多卑劣的手段， 的独门秘技，我们已经见过了太多卑劣的手段， 给别人泼污水，甚至给自己泼污水谋炒作。 给别人泼污水，甚至给自己泼污水谋炒作。例 如干露露，就因为一段“裸体招亲”而从一个 如干露露，就因为一段“裸体招亲” 普通女人炒成了网络红人，拍戏、 普通女人炒成了网络红人，拍戏、代言出镜率 增高。其实，如同干露露般自我炒作的人不少， 增高。其实，如同干露露般自我炒作的人不少， 大多是利用网友的好奇心理博关注。 大多是利用网友的好奇心理博关注。
案例：华仔晒募捐发票
自从有了微博，网友一句无聊的牢骚，都可能会 演变成一场惊心动魄的“揭秘”，在网友们的监督下， 造假不再容易。比如神秘的明星学历，就在网友们的 力量下，掀起过一场打假风暴。此外，网友对明星搞 慈善更是敏感，如今包括刘德华、李冰冰、张国立、 陈道明等明星，都需要通过公开方式“晾晒”捐款发 票和捐赠证书，否则必然引来网友们的各种质疑。冯 小刚就曾说道：“我们既然做了好事，就一定要拿发 票。”
最早也是最著名的微 博美国的twitter
门户网站中第一家 提供微博服务的网 站
发展迅猛的腾讯微博
搜狐微博
一、微博用户的草根 化及内容的微小化
二、传播工具的移动化
微博的进入门槛非常低。人人都可以是“ 微博的进入门槛非常低。人人都可以是“博 人人也都可以是“跟随者” 主”，人人也都可以是“跟随者”。
幻灯片演讲：殷琪 幻灯片制作：叶琴 资料搜集：徐雯雯 许飘逸
叶琴 殷琪
微博是一种通过关注机制分享简短实时信息的广播 式的社交网络平台。 其中有五方面的理解： 1、关注机制：可单向可双向 2、简短内容：通常为140字 3、实时信息：最新实时信息 4、广播式：公开的信息，谁都可以浏览 5、社交网络平台：把微博归为社交网络
微博信息传播模式及其应用的实证研究的文献综述
微博信息传播模式及其应用的实证研究的文献综述尝试认真梳理信息传播特征和传播模式以及影响因素、评价效果主要研究文献的基础上，提出关于微博信息传播的新特征和模式。
目前国内对信息传播的研究始于上世纪90年代，晚于西方国家。
研究的具体信息类型从现在的角度看来比较传统，已经不能满足当今的爆炸式的信息传播模式。
一、信息特点信息是物质世界的一种普遍属性，是以物质能量在时空中某一不均匀分布的整体形式所表达的物质运动状态和关于运动状态反映的属性。
信息具有客观性、普遍性、依附性的特点。
微博作为一种新型的信息传播平台，有如下几个特性：①平台开放，每个注册用户都是信息源，可以发布大量信息。
②信息发布及时，其信息发布速度甚至超过传统媒体。
③信息碎片化，较短的文字撰写对信息的完整性产生破坏。
④匿名与实名共存，通过实名认证的名人与无名小卒的草根异同活跃在微博的平台中。
二、信息传播特征在《传播学导论》中，作者认为信息的传播特征可以从一般信息、传统媒体信息（传统媒体指报纸、电台和电视台）以及网络媒体信息3个层面对信息的传播特征阐述。
其中,一般信息的传播特征具有客观性和可识别性，具体表现在存储性和可处理性、转换性和可传递性、时效性和可共享性、价值性和可开发性、可控性和可再生性，除此之外，信息还有依附性、相对性、对立性、长期性、继承性等特征。
作者还认为，在网络信息的传播中，信息是交互式地传播的，信息的接收者与发送者的角色几乎可以在同一时间转换；换句话说，在网络上的个体或组织既是信息的接收者，也是信息的发送者。
因此网络信息独特的传播特征表现在多源性、虚拟性、隐蔽性、开放性、平民性、平等性、不可控制性这七个方面。
当然，网络媒体信息的传播也具有一般信息的传播特征。
作者提炼这些传播特征是在将一般信息和传统媒体信息（传统媒体指报纸、电台和电视台）以及网络媒体信息三者进行对比的基础上的，考虑的因素比较全面。
三、信息传播模型1948年美国学者拉斯韦尔提出了5W模型，这是传播学史上第一个科学、详细、完整的传播模型，但是，拉斯韦尔的模型及其以后的改进模型都遵循直线传播的原则，忽略了其他因素对传播的影响。
调查报告的PPT汇报版
本次调查涉及各地区的使用微博的受众，共发放问卷 30份，回收问卷30份，最终确定有效问 在此录入上述图表的综合分析结论 卷30份，有效回收率为 100% 。复核结果表明，全部调查访问工作符合调查程序规范和质量要求。 在此录入上述图表的综合分析结论
在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论
三、调查设计与 方法
本次调查以统一问卷的方式进行，调查对象总体上界定为微博的受众群体。 调查结论对微博新闻传播的效果的总体情况判断的设计误差控制在科学研究的标准差之内。 调查对象：微博的受众群体 调查周期：2016年5-6月间 调查方式：发放问卷 样本量：30份 置信度：99.9%
本次调查的背景、内容与方法
1.微博上浏览新闻的频率，关注微博新闻来源 在微博上浏览新闻的频率由下图可以看出，大部分人 还是经常在微博上浏览新闻，对于浏览新闻的频率还 是较高的。 从中我们可以看出受众关注的更多为官方消息或者是 具有一定权威信任度
微博新闻话题的传播效果调查分析
二、受众对微博新闻的阅读频率， 操作，态度
2.微博新闻浏览后的操作
复旦投毒案优衣库事件假疫苗事件?微博新闻话题的传播效果调查分析四四对微博真实性的分析由此可以看出受众对微博上的新闻话题的真实性更多的还是认为具有一定的信任度的微博的新闻话题真实性很高这样微博为传统媒介发布信息提供了一种新的形式使得许多媒体从微博新闻传播中吸取成功的经验少数人分别为转发次数很多的很多评论都表示赞同的和自己原本的想法相符合的同时看到好几个微博好友转发等都占有一定的比例
在此输入标题
在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论 在此录入上述图表的综合分析结论
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基于CNKI的我国微博论文的计量与评价
科技信息0.引言微博(micro —blogging)又称微博客，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过Web 、Wap 以及各种客户端组件个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享，其代表有Twitter 和新浪微博等[1]。
它的出现，极大地改变了网络时代人们的生活与资讯获取方式。
以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的数据分析服务——百度指数显示，2009年年末以来，“微博”一词的用户与媒体关注度呈现级数增长趋势。
中国互联网络信息中心（CNNIC ）发布的《第30次中国互联网络发展状况统计报告》也指出，至2012年6月底，中国网民使用微博的比例已经过半，尤其在手机端的增长幅度十分明显，手机微博用户数量由2011年底的1.37亿增至1.70亿，增速达24.2%[2]。
与此同时，国内学者对微博的研究也随之增长。
本文借助CNKI 以及EXCEL 的统计分析功能，从微博相关文献的年代分布、学科类别分组、关键词频次、作者分布、基金项目资助情况以及网络传播情况等多个角度探讨微博研究的现状及特点，并提出了自己的看法。
1、数据来源及处理方法1.1数据来源本文所有数据基于中国学术期刊网络出版总库(CAJD)，选取“篇名”为检索项，微博、微博客、微型博客、Micro-Blog 、Micro-Blogging 、Twitter 为逻辑或检索词，检索得到文献5437篇（检索日期截止到2012年10月10日）。
1.2数据处理方法通过初步阅读、人工筛选，剔除了极少数不相关文献。
采用CNKI 平台提供的分组统计功能，对检索得到的结果做进一步评价研究。
2、微博研究论文情况统计分析2.1论文分年度统计分析按年度对CNKI 刊载的有关微博方面的论文数量进行统计（表1），发现这方面的研究始于2008年，论文数量一直呈上升趋势，并在2012年达到峰值，为975篇。
对比观察微博的发展态势，我们不难发现原因及规律。
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微博传播过程实证研究及效果评估南京大学王晓亮、王婷婷、杨宣华摘要：微博即微型博客，是一个基于用户关系的信息分享，交流及传播的平台，是一种互联网社交服务。
本文围绕微博传播过程，通过抽样，内容分析，甚至问卷调查方法对传播主体，传播内容进行统计分析（统计量描述，非参数检验，相关性检验，聚类分析等），并用聚类分析方法对较活跃传播主体样本进行分类，再利用层次分析法对不同类别进行定量的传播效果评估。
研究发现：（1）对微博用户对自发话题和转发议题的文本内容使用较多；（2）对于社会的一些热点，公益，公共新闻，粉丝们会更多地去参与转发，而对于博主原创的内容，粉丝们会更多的去交流即回复；（3）用户（主要指人）发微博内容属性是随机的，而对于那些有针对性机构，所发内容呈现一定聚集性。
（4）微博中名人效应依然明显，传播效果和诸多因素有关，按聚类分析分出类中，按照本文定量评估方法D(小s，蔡永康，何炅)传播效果最好。
最后基于这些研究提出些微博发展和建1设展望。
关键字：微博；统计分析；层次分析；效果评估一、引言1.微博概况作为最近几年兴起的一种媒介工具，微博以其片碎化内容，及时性，跨平台特征风靡全球。
2006年3月，博客技术先驱blogger创始人埃文·威廉姆斯(Evan Williams)创建的新兴公司Obvious推出了大围脖服务。
在最初阶段，这项服务只是用于向好友的手机发送文本信息。
后来Twitter被Alexa网页流量统计评定为最受欢迎的50个网络应用之一，成为比较流行的社交网站。
国外Twitter的“大红大紫”，令国内有些人终于坐不住了，校内，腾讯微博，新浪微博纷纷起来。
2010年国内微博迎来来春天，微博像雨后春笋般崛起，2009年诞生的新浪微博，由于具有大量公众人物用户这一优势，自推出之日起借助名人效应，轻松突破百万用户量。
据东方早报3月25日的消息称，新浪微博已成为目前中国用户数最大的微博产品。
所以本文就选取国内新浪微博作为实证研究对象。
2.文献综述我们对国内学术期刊中关于微博客的文献查找。
选取维普数据库作为数据来源（/），截止2011年6月29日，得结果来自《中文科技期刊数据库》1939篇，来自《仓储式在线出版平台》39409篇。
查看历史，截止2010年4月时，只有77篇研究“微博”的论文，可见伴随着微博的爆发性发展，国内对其研究也同步进行着。
添加关键字“新浪”我们得到来自《中文科技期刊数据库》116篇，本文研究的重点在于微博效果的评估，搜索关键“微博效果”紧得到《中文科技期刊数据库》2篇,分别是《微博营销效果评估的两个支点》，《媒体融合时代下微博的传播效果》，而这两篇文章的评估方法主要还是在定性上进行研究。
实际上微博评估体系目前尚不成熟，效累评估模式目前的争议也还比较大，目前人们初步较认可的评估手段主要从微博本身价值评估和微博传播活动两个方面进行考核。
而定性分析中由人民大学李齐写的《微博客传播效果研究——以新浪微博为例》（人民网，2010），通过对影响传播效果的各个因素分析，构造出一种效果评估体系。
本文将在这些文献参考的基础上运用一些统计方法，从量的角度出发分析数据，利用层次分析的方法得出传播效果的具体值。
现在微博传播方式也多种，主要是工具的多样，wap网站，手机短信，手机微博客户端等，甚至听周围人转述也是一种传播方式。
这里我们并没有把传播方式纳入到效果评估的因素中，实际上传播方式也影响着传播效果，但是影响的主要是宏观效果，而本文研究是微观方面的，所以不将传播方式考虑进去。
二、内容分析微博的内容由于传播主体的独立性和个性而丰富多彩，运用传播学理论的一些基本知识我们按照以下两个标准分类：1.是博主自己原创还是转述。
2.涉及的领域是公共领域，即公众议题，还是只是私人领域的小话题。
按照这样两个标准我们分成四类：1.自发话题：即自己原创的私人一些事情，如生活见闻，心情，私人愿望等。
2.转发话题：不是原创，通过转述别人的一些私人话题，如转发私人图片，评论某个人的博客，分享的一些小段子名言等。
3.自发议题：博主自己写的对社会的事情，热点的点评感想，或者对一些公益事业的宣传，一些行为的倡导。
4.转发议题：转述别人的公共话题，转发新闻，或转发别人对公共事件的点评等。
不同的内容反映不同人的动机和需求，这和不同人的职业，兴趣，生活习惯相关，而不同的内容引起的转发数和回复数必然也有差异，这和粉丝的兴趣有关。
现在我们研究一般微博用户议论内容的形式，以新浪微博为例通过微博广场随便看看一栏，我们知道每时每刻大家讨论的话题，现在我们抽取6月25日10:00,17:00,21:00时刻前100条微博内容形式进行观察，共300个样本。
得到如下结果：从图中看出微博用户自发话题较多，说明很多人喜欢通过微博对自己的生活感想或者自己的平常事用微博表达出来，64%的人都是原创微博，出自用户自己。
而37%的用户参与公共的议题，这也说明有不少人通过微博对自己周围或者社会热点事件议论，关注这些事情。
事实上，本次抽样只抽取6月25日的数据，样本相对较少，因此具体数据的说服力不强，但对用户的讨论聚集范围还是有一定的参考价值。
为了直观地研究各类微博的传播效果，对其进行评估，我们研究内容属性和回复量和转发量的关系，为此我们选取样本需要做到控制变量，对此进行有目的的抽样，必须微博的内容要尽量丰富，而且用户的粉丝数尽量不要相差太多，对此我们选择粉丝数在600万——700万的名人，并且来自不同的领域：何炅（知名主持人，粉丝670万），李开复（著名企业家，粉丝590万），黄健翔（体育评论员，粉丝600万），李冰冰（著名演员，粉丝）。
对他们6月份的微博进行抽样，得到310个样本，导入excel中用spss进行统计量描述，对内容类别用数字标号：自发话题=1，自发议题=2，转发话题=3，转发议题=4，1,2,3,4类分别得到描述结果如下：统计量1转发回复N 有效79 79缺失0 0均值1652.89 1291.06中值711.00 711.00众数293a98a标准差2370.407 1742.508偏度 2.948 2.615偏度的标准误.271 .271峰度10.095 6.900峰度的标准误.535 .535极大值13622 8602a. 存在多个众数。
显示最小值统计量2转发回复N 有效57 57缺失0 0均值2176.58 1125.68中值1531.00 770.00众数3214 620标准差2574.018 1460.923偏度 3.530 4.162偏度的标准误.316 .316峰度14.576 21.048峰度的标准误.623 .623极大值15010 9569统计量3转发回复N 有效94 94 缺失0 0 均值1630.67 612.99 中值970.00 453.00 众数3222a456 标准差1678.204 519.584 偏度 1.534 1.757 偏度的标准误.249 .249 峰度 1.889 2.741 峰度的标准误.493 .493 极大值7308 2459 a. 存在多个众数。
显示最小值统计量4转发回复N 有效74 74 缺失0 0 均值1895.74 741.07 中值1065.50 586.00 众数890 96a 标准差1703.922 722.650 偏度 1.607 3.350 偏度的标准误.279 .279 峰度 3.179 14.389 峰度的标准误.552 .552 极大值8761 4536 a. 存在多个众数。
显示最小值整理得到如下表：回复数我们选择了四个变量指标，实际上我们从统计结果中可以看出众数的意义不大，甚至对我们的结果会有误导作用。
结果显示，不同内容类型无论转发数还是说以数据的波动很大，而众数反映的是一组数据中出现次数最多的特征值，但是因为数据值大而且波动也大，出现相同数值的可能性很小，所以众数会有多个数，而结果显示确实有很多众数，所以用众数作为评判指标不好。
于是我们只选择均值，中位数，极大值。
平均值表示各类型转发（回复）量的平均水平;中位数表示各类型中转发（回复）量在最中间的数值，而极大值则表示最受关注的微博对应的转发（回复）数。
为了更直观看数据关系，我们处理结果如下：转发量从上图中我们可以看出，三个指标的变化趋于一致，而且我们看出类型2和类型4的转发量明显高于类型1和类型2，而1，3类型有个共同的就是都是议题，无论是自发的还是转发的，对于议题即社会的一些热点，公益，公共新闻，粉丝们更多地去参与转发，并且自发的议题转发量高于转发别人发出的议题，这也很容易解释，对于转发别的用户的议题，本身已经是属于次级传播，对于该议题的原始用户本身就有一定的转发量，所以对其进行再转发就要少一些了。
由此我们推出对于社会一些公共新闻，热点，公益等议题其转发程度很高，粉丝们更多地参与这些内容的转发，因此议题的的传播潜力和传播寿命更长，影响力更广。
而话题无论原创还是转发，其传播力都比较有限。
回复数上图中我们也可以看到三个指标变化基本一致，而且类型1和类型2的回复量明显高于3和4，也就是说粉丝更多地会参与到博主原创微博的交流中来，因为回复更多的是对微博评论或者自己的感想，就好比与博主进行交流，因此博主自己原创的微博有更多的回复。
转发的话题则回复最少，结合前面转发量我们可以看到转发话题的转发量都是最少的，此类微博潜力小，不容易引起粉丝的交流。
此外我们从极大值曲线看出，无论转发量还是回复量，都在比较高的水平，可见在微博转播过程中关注热度最高的还是社会热点、焦点，公共新闻等公众议题。
我们知道，转发数和回复量不是独立的，因为有部分粉丝不仅转发而且也回复，为了对此研究我们仍然用上述样本，在不同内容属性下对转发量和回复量相关性进行分析得到结果：从上表我们看出，对于博主（主要指人物）原创的微博，转发数和回复量相关性比较高，而非原创的微博则相关性低，说明对于博主原创微博，既转发也回复的粉丝相对而言比例要高一些。
三、传播主体研究据悉，截至４月底新浪微博注册用户数已超过１．４亿，预计年底前超过２亿用户，在社交网络里已经处于较领先的地位，并且任然以较快速度增长这。
如此多的用户我们更多的还是研究其活跃度互动。
对此我们可以将用户归类如下图：对于非活跃用户，他们尽管注册了账号，但是并不怎么使用，对于他们的研究就无意义，我们研究对象主要在活跃的用户。
我们将活跃用户分成主关注者（这类用户主要通过关注自己感兴趣人或者机构企业来了解信息，他们自己发微博数则很少。
），主被关注者（他们主要发微博，他们拥有大量的粉丝，通过微博进行互动交流。
）以及二者的交互部分。
主被关注者大部分为各行业名人，企业，机构等。
现我们用统计的一些分析方法对活跃用户进行研究。