王真真 楊 艷

（黑龍江大學(xué)信息管理學(xué)院 黑龍江 哈爾濱 150080）

美國(guó)網(wǎng)站“twitter”于2006年推出了微博客的服務(wù)，并且在推出不久之后，Twitter這種微博客就在美國(guó)盛行開(kāi)來(lái)。在美國(guó)Twitter盛行的刺激下，國(guó)內(nèi)的微博客服務(wù)也悄然興起，但是國(guó)內(nèi)的微博客服務(wù)一直在比較小的范圍內(nèi)流行，甚至逐漸走入了低谷，直到2009年新浪微博的產(chǎn)生，我國(guó)的微博客服務(wù)才進(jìn)了大眾的視線(xiàn)，走上了正常的發(fā)展軌道。微博的產(chǎn)生需要一定的現(xiàn)實(shí)條件，那就是人們生活節(jié)奏的加快，隨之而來(lái)的社會(huì)壓力增加，人們迫切需要一個(gè)公共平臺(tái)去抒發(fā)自己內(nèi)心的意愿和發(fā)泄內(nèi)心波動(dòng)的情緒。微博客迅速、便利以及低門(mén)檻的傳播形態(tài)剛好符合了受眾這種心理訴求，人們通過(guò)微博的信息傳遞和共享服務(wù)可以隨時(shí)隨地表達(dá)自己的思想，用最短的時(shí)間和最便利的方式迅速的完成自己最真實(shí)的思想表達(dá)和思想傾訴。

最開(kāi)始研究文獻(xiàn)老化的是美國(guó)紐約大學(xué)的戈斯內(nèi)爾（C.F.Gosnell）。1943年，戈斯內(nèi)爾就以文獻(xiàn)老化為題作了他的博士論文，并在第二年的3月份發(fā)表在了美國(guó)《大學(xué)與研究機(jī)構(gòu)圖書(shū)館》雜志上，題為“大學(xué)圖書(shū)館中文獻(xiàn)老化問(wèn)題”。自從戈斯內(nèi)爾研究文獻(xiàn)老化現(xiàn)象以來(lái)，人們不斷圍繞文獻(xiàn)老化的屬性特征、測(cè)量指標(biāo)、數(shù)據(jù)模型和影響因子等開(kāi)展了大量的研究。而隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)信息資源逐漸地走入了人們的視野，因此，人們慢慢開(kāi)展了對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息資源老化現(xiàn)象的研究。我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)信息老化研究起步于2003年發(fā)表的《關(guān)于網(wǎng)絡(luò)信息老化研究的若干問(wèn)題》一文，該文從文獻(xiàn)信息老化與信息計(jì)量學(xué)的角度初步探索了網(wǎng)絡(luò)信息老化的研究?jī)?nèi)容、研究思路與方法[1]。

本文以微博為研究對(duì)象，通過(guò)分析微博的使用率和微博文獻(xiàn)的數(shù)量，并使用文獻(xiàn)老化的指標(biāo)來(lái)衡量和分析微博資源的老化規(guī)律，進(jìn)一步驗(yàn)證微博老化是否符合文獻(xiàn)資源老化的規(guī)律。

1 微博在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的現(xiàn)狀

微博是一個(gè)用戶(hù)進(jìn)行信息分享、傳播和獲取的平臺(tái)。用戶(hù)可以借助客戶(hù)端組織和建設(shè)自己的個(gè)人微博，它有一定的字?jǐn)?shù)限制，一般以140字（包括標(biāo)點(diǎn)符號(hào)）的文字為限，并實(shí)現(xiàn)時(shí)時(shí)分享。從定義中可以看出微博的特點(diǎn)：可以在PC和手機(jī)客戶(hù)端上應(yīng)用；可以隨時(shí)隨地的發(fā)布信息和瀏覽信息；以140字以?xún)?nèi)的文字更新信息。當(dāng)然，隨著科技的發(fā)展，微博的客戶(hù)端也在不斷地更新，現(xiàn)在逐漸興起了長(zhǎng)微博，人們也可以發(fā)表超過(guò)140字的信息。這是微博服務(wù)的一大進(jìn)步。

本文采用了定量分析的方法來(lái)探討分析微博在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用特征，主要從微博的使用情況、近年微博研究熱點(diǎn)以及微博研究文獻(xiàn)數(shù)量變化的情況來(lái)進(jìn)行樣本分析。

1.1 微博用戶(hù)使用率減少

用戶(hù)使用率是指使用微博的用戶(hù)數(shù)量與微博用戶(hù)的注冊(cè)總數(shù)量之比。微博注冊(cè)用戶(hù)的數(shù)量并不能全面地反映微博的使用情況，因此，本文以注冊(cè)用戶(hù)的使用率來(lái)表示現(xiàn)在人們使用微博的情況。本文中的用戶(hù)數(shù)量和使用率的具體數(shù)據(jù)來(lái)源于第34次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和第33次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。從表1可以看出，微博的用戶(hù)由2012年的30 861萬(wàn)減少到2013年的28 078萬(wàn)再到2014年的24 884萬(wàn)；微博的使用率也在不斷降低，由2012年的54.7%到2014年的38.4%，減少了16.3%。微博的使用率和用戶(hù)數(shù)量連續(xù)3年降低，這說(shuō)明人們?cè)谥饾u地減少對(duì)微博的使用，其主流地位也在逐漸發(fā)生著變化，微博對(duì)用戶(hù)的吸引力和影響也在不斷降低。

表1 微博的使用率

1.2 微博研究文獻(xiàn)數(shù)量的變化

微博研究文獻(xiàn)數(shù)量的變化可以看出目前專(zhuān)家學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)，也可以反映出現(xiàn)在的研究熱點(diǎn)。本文以中國(guó)知網(wǎng)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，以主題詞“微博”進(jìn)行檢索，統(tǒng)計(jì)了“微博”自興起以來(lái)文獻(xiàn)數(shù)量的變化情況，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2，由表2可以很明顯地看出，研究微博的文獻(xiàn)數(shù)量在2011年的增長(zhǎng)幅度很大，而在2012年和2013年增長(zhǎng)速度明顯減緩，在2014年有了明顯地減少，說(shuō)明這隨著時(shí)間的推移該領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者對(duì)微博研究逐漸失去了興趣。

表2 近年對(duì)“微博”的研究文獻(xiàn)的數(shù)量

2 微博資源老化的原因

本文認(rèn)為微博使用情況和研究文獻(xiàn)數(shù)量下降的原因主要可以從以下三個(gè)方面來(lái)闡述：

2.1 微博文獻(xiàn)資源的初期發(fā)展

情報(bào)學(xué)家M.勞恩曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“文獻(xiàn)信息資源總量的增長(zhǎng)的速度越快，相應(yīng)的文獻(xiàn)資源的半衰期也就越短?！蔽⒉┳耘d起以來(lái)，微博用戶(hù)數(shù)量和文獻(xiàn)數(shù)量都有了迅速的增長(zhǎng)。以中國(guó)知網(wǎng)為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，以“微博”為主題的期刊論文數(shù)量為數(shù)據(jù)源。文獻(xiàn)增長(zhǎng)尤其是在2010年到2011年之間，文獻(xiàn)數(shù)量由1 085篇迅速增長(zhǎng)到2011年的4 652篇，增速達(dá)到了328.76%。由此可以看出，在微博興起初期，文獻(xiàn)的增長(zhǎng)速度過(guò)于迅速，這在一定程度上代表著微博文獻(xiàn)的半衰期是比較短的。

2.2 微博的替代方式——騰訊微信的出現(xiàn)

隨著科技的發(fā)展，各種社交網(wǎng)絡(luò)蓬勃發(fā)展，尤其是微信的興起。自從2011年微信產(chǎn)生之后，就和微博產(chǎn)生了很大的競(jìng)爭(zhēng)。截止到2014年上半年，微信總用戶(hù)已經(jīng)達(dá)到了六億。并且每年以超過(guò)10%的速度增長(zhǎng)。微信中朋友圈的應(yīng)用是微博的最大威脅。

在微博剛出現(xiàn)時(shí)，對(duì)人們具有很大的吸引力。主要是由于其可以快速地傳遞各種信息，并且隨著注冊(cè)用戶(hù)的增多，增加了信息的多樣性，并在一定程度上保證了信息的真實(shí)性，比原始的媒介具有更大的優(yōu)勢(shì)。但是，微信比微博具有更大的優(yōu)勢(shì)，一方面，它可以像騰訊的QQ一樣傳遞即時(shí)信息，跟朋友聊天；另一方面是微信公共賬號(hào)的興起，人們?cè)谏厦嬉部梢钥吹礁鞣N各樣的信息，在朋友圈里還可以看到朋友的狀態(tài)，這對(duì)人們的吸引力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于微博的吸引力，以至于隨著微信的發(fā)展，微博對(duì)人們的吸引力在慢慢的降低。微信是在微博的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，它的網(wǎng)絡(luò)信息模式是對(duì)微博的繼承和發(fā)展。

2.3 微博網(wǎng)絡(luò)信息資源的更新

網(wǎng)絡(luò)信息資源的更新是指在網(wǎng)絡(luò)信息資源的基本特征和屬性不發(fā)生變化的情況下，它所含有的知識(shí)和信息在內(nèi)容上的變化更新[2]。1998和1999年，Bar-Ilan和Peritz對(duì)信息計(jì)量學(xué)領(lǐng)域下的網(wǎng)絡(luò)信息資源的生命周期的測(cè)度研究表明，在半年的時(shí)間近一半的網(wǎng)頁(yè)發(fā)生了變化[3]。而 Wallace Koehler的實(shí)證結(jié)果分析則更為明顯，他指出97%的網(wǎng)站資源在半年內(nèi)會(huì)出現(xiàn)變化，而把觀察時(shí)間延長(zhǎng)為1年時(shí)，它的比例會(huì)上升為99%[4]。新浪微博在每時(shí)每刻都有內(nèi)容的更新，其更新速度越快越加劇了微博信息資源的老化速度。

3 微博信息資源老化指標(biāo)的狀況

文獻(xiàn)資源的老化研究從1943年開(kāi)始，至今已經(jīng)比較成熟了。網(wǎng)絡(luò)信息資源的老化規(guī)律借鑒了文獻(xiàn)資源的老化規(guī)律和度量指標(biāo)，并且相關(guān)研究成果指出，網(wǎng)絡(luò)信息資源的老化規(guī)律是和文獻(xiàn)資源的老化規(guī)律基本相一致的，但是這僅從理論上說(shuō)明了這一結(jié)論。本文主要是從實(shí)證研究上來(lái)驗(yàn)證這一結(jié)論，從負(fù)指數(shù)模型來(lái)分析微博信息資源的老化規(guī)律。

1958年貝爾納提出了負(fù)指數(shù)老化模型，這是利用文獻(xiàn)的年限和文獻(xiàn)總數(shù)量的數(shù)據(jù)得到的。在目前的研究階段，一般采用下列負(fù)指數(shù)函數(shù)：C（t）=Ke-at。首先將這一負(fù)指數(shù)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變形：

C（t）=Ke-at

InC（t）=InK＋I(xiàn)ne-at＋b

經(jīng)整理變形得出：Iny=b＋at[10]

本文以新浪微博為基礎(chǔ)研究平臺(tái)，通過(guò)分析熱門(mén)話(huà)題“后會(huì)無(wú)期”和“繡春刀”這兩個(gè)詞匯在上映時(shí)的話(huà)題討論量，以及上映后的15天內(nèi)的微博話(huà)題討論量，來(lái)驗(yàn)證微博資源老化規(guī)律。這兩個(gè)熱門(mén)微博的15天的話(huà)題討論量變化趨勢(shì)如圖1和圖2。

圖1 “后會(huì)無(wú)期”上映15天的微博討論量

圖2 “繡春刀”上映15天的微博的討論量

3.1 對(duì)“后會(huì)無(wú)期”微博話(huà)題進(jìn)行SPSS回歸性分析

表3 “后會(huì)無(wú)期”微博話(huà)題的每天微博討論量的數(shù)據(jù)變化情況

微博的討論量是隨著時(shí)間的變化而變化，下面把微博討論量設(shè)為變量t，Iny是對(duì)微博討論量取對(duì)數(shù)。具體的數(shù)據(jù)情況如表3。由表3的數(shù)據(jù)計(jì)算得出，在前五天的微博討論量占總討論量的44.79%，前六天的微博討論量占總討論量的53.79%，可知，“后會(huì)無(wú)期”微博話(huà)題的半衰期為7天。在SPSS中進(jìn)行線(xiàn)性回歸性檢驗(yàn)，得出的結(jié)果如圖3。

圖3 “后會(huì)無(wú)期”微博話(huà)題的spss的回歸性分析

由SPSS的回歸分析結(jié)果顯示，擬合優(yōu)度R2為0.475，Iny與t的擬合程度一般，但所對(duì)應(yīng)的sig的值為0.005，明顯小于0.05，這說(shuō)明兩者之間的線(xiàn)性關(guān)系較為顯著。所以可以得出Iny與t的關(guān)系符合負(fù)指數(shù)模型，且最終擬合公式為y=e-0.006t＋12.298。

3.2 對(duì)“繡春刀”微博話(huà)題進(jìn)行SPSS回歸性分析

表4 “繡春刀”微博話(huà)題的每天微博討論量的變化情況

由表4的數(shù)據(jù)計(jì)算得出，在前四天的微博討論量占總討論量的47.49%，前五天的微博討論量占總討論量的57.33%，可知，“后會(huì)無(wú)期”微博話(huà)題的半衰期為4-5天。在SPSS中進(jìn)行線(xiàn)性回歸性檢驗(yàn)，得出的結(jié)果如圖4。

圖4 “繡春刀”微博話(huà)題的spss回歸性分析

由SPSS的回歸分析結(jié)果顯示，擬合優(yōu)度R2為0.788，Iny與t的擬合程度較高，并且它所對(duì)應(yīng)的sig的值為0.000顯著小于0.05，這說(shuō)明兩者之間的線(xiàn)性關(guān)系較為顯著。所以可以得出Iny與t的關(guān)系符合負(fù)指數(shù)模型，且最終擬合公式為y=e-0.011t＋11.000。

在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較時(shí)，作者發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)當(dāng)中有些異常上下波動(dòng)的情況，根據(jù)文獻(xiàn)資源和網(wǎng)絡(luò)信息老化規(guī)律的研究，一般來(lái)說(shuō)信息的數(shù)據(jù)總量應(yīng)該是在不斷衰減的，但是在本文收集到的數(shù)據(jù)資料中，經(jīng)常會(huì)有數(shù)據(jù)總量突然增長(zhǎng)的情況。但基于在不同的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上所公布的數(shù)據(jù)和分布趨勢(shì)并沒(méi)有完全一致，雖然其中不可避免的會(huì)有誤差，但卻不僅限于誤差的影響。所以在這里本文無(wú)法進(jìn)行完全準(zhǔn)確的分析。但是還是可以進(jìn)行粗略分析得知一些影響因素，就是一些新的事件的出現(xiàn)，例如演員新的作品的出現(xiàn)或是劇組新的宣傳方式的出現(xiàn)以及某些參演人員緋聞或是丑聞出現(xiàn)等等因素，這些都會(huì)引起熱點(diǎn)關(guān)注話(huà)題的再次回升，進(jìn)而造成了這些異常的波動(dòng)。

綜上所述，雖然本文只統(tǒng)計(jì)計(jì)算了新浪微博中兩個(gè)熱門(mén)話(huà)題的老化規(guī)律，但是還是可以表明微博的老化規(guī)律是符合負(fù)指數(shù)模型的，是符合文獻(xiàn)的老化規(guī)律的。

4 總結(jié)

本文的數(shù)據(jù)分析和研究雖然得到了一些結(jié)論，例如微博的半衰期是符合文獻(xiàn)老化規(guī)律的衡量指標(biāo)的，但是還是具有一定的缺陷。一是微博的研究文獻(xiàn)是在2014年迅速減少的，之前年度并沒(méi)有減少而是增長(zhǎng)的趨勢(shì)，這在一定程度影響了對(duì)研究微博的半衰期和老化規(guī)律的準(zhǔn)確性。二是在負(fù)指數(shù)模型的研究中，本文只是隨機(jī)地抽取了新浪微博中兩個(gè)熱門(mén)話(huà)題進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證，雖然具有一定代表性，但是并不能精確地反映微博的老化規(guī)律。

微博在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的老化，不是微博這種網(wǎng)絡(luò)模式的老化，而是微博使用率和研究文獻(xiàn)的慢慢減少。微博的網(wǎng)絡(luò)模式在微信中是繼續(xù)存在的，微信本來(lái)就是在對(duì)微博的繼承和創(chuàng)新的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。

微博信息是網(wǎng)絡(luò)信息的一部分，因此，網(wǎng)絡(luò)信息資源老化自然而然會(huì)包含了微博信息資源的老化，同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)信息資源老化規(guī)律研究將是在文獻(xiàn)信息老化的基礎(chǔ)上，在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代新的發(fā)展和挑戰(zhàn)[6]。網(wǎng)絡(luò)信息老化規(guī)律研究基本沿用了文獻(xiàn)信息老化規(guī)律中多半的測(cè)量指標(biāo)和規(guī)律，如半衰期概念、普賴(lài)斯指數(shù)以及負(fù)指數(shù)模型等；然而基于網(wǎng)絡(luò)這種新媒體自身的特殊性，比如網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容的可及時(shí)修改、網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)量的增長(zhǎng)速度過(guò)于迅猛以及與文獻(xiàn)信息內(nèi)容的增長(zhǎng)方式的差異性等等，這些給網(wǎng)絡(luò)信息老化規(guī)律的研究帶來(lái)許多新的困難，因此，引起了人們的研究興趣。目前國(guó)內(nèi)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息老化規(guī)律的研究相對(duì)來(lái)說(shuō)是比較少的，但是在借鑒了文獻(xiàn)老化規(guī)律和網(wǎng)絡(luò)信息資源計(jì)量學(xué)等研究成果的基礎(chǔ)上，網(wǎng)絡(luò)信息資源老化規(guī)律研究也已經(jīng)具備了基本的框架結(jié)構(gòu)[7]。

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