社交媒體時(shí)代張?jiān)Ｆ咸丫破放苽鞑ゲ呗蕴轿?/h1>
2023-09-11 13:40:03相征劉伍穎
今傳媒 2023年9期
相征 劉伍穎
摘 要：隨著社交媒體的普及，以微博為代表的社交媒體平臺(tái)正在改變著信息生產(chǎn)和傳播方式，也為企業(yè)品牌傳播帶來(lái)了新的機(jī)遇。在當(dāng)前社交媒體語(yǔ)境下，品牌傳播研究缺少以社交媒體大數(shù)據(jù)為支撐的內(nèi)容分析和情感傾向分析。本文以葡萄酒行業(yè)頭部企業(yè)“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘槔\(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抓取了微博上的文本數(shù)據(jù)，通過(guò)詞頻分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感分析等方法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究和分析，發(fā)現(xiàn)微博用戶關(guān)注張?jiān)Ｆ咸丫频膫?cè)重點(diǎn)各不相同，情感傾向也有所不同?；诖?，本文提出要利用社交媒體提升品牌傳播影響力的管理建議，旨在為張?jiān)Ｆ咸丫圃谏缃幻襟w時(shí)代加強(qiáng)品牌影響力建設(shè)、提升客戶消費(fèi)體驗(yàn)提供借鑒。
關(guān)鍵詞：社交媒體；張?jiān)Ｆ咸丫?；品牌傳播；微博；?nèi)容分析
中圖分類號(hào)：G202 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-8122（2023）09-0135-05
基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目：“后深度學(xué)習(xí)時(shí)代低資源語(yǔ)言機(jī)器翻譯理論與實(shí)踐研究”（20YJAZH069）；山東省研究生教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目：“新文科背景下語(yǔ)言數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)言學(xué)研究生培養(yǎng)改革研究”（SDYJG21185）。
一、引 言
張?jiān)Ｆ咸丫破放剖怯蓯?ài)國(guó)華僑張弼士于1892年在煙臺(tái)創(chuàng)辦的，是我國(guó)首家生產(chǎn)葡萄酒的企業(yè)。經(jīng)過(guò)130年的發(fā)展，張?jiān)Ｆ咸丫埔呀?jīng)成為亞洲最大的葡萄酒生產(chǎn)商和品牌管理者之一。在2017年《飲料商務(wù)》雜志（DrinksBusiness）發(fā)布的“全球十大暢銷葡萄酒品牌”排行榜中，張?jiān)Ｆ咸丫埔阅赇N售1500萬(wàn)箱的成績(jī)榮登第4位，展現(xiàn)出巨大的市場(chǎng)影響力[1]。
品牌傳播是指品牌所有者通過(guò)各種傳播手段，持續(xù)地與目標(biāo)受眾進(jìn)行交流，以最優(yōu)化的方式傳播品牌信息，增加品牌資產(chǎn)的過(guò)程[2]。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率的提升，社交媒體變革了信息生產(chǎn)和傳播方式，為品牌傳播和企業(yè)發(fā)展帶來(lái)了新的契機(jī)。微博是基于用戶關(guān)系進(jìn)行信息獲取和分享的平臺(tái)，用戶可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)建個(gè)人社區(qū)，更新信息并實(shí)現(xiàn)即時(shí)分享。微博不僅具有傳播品牌信息的功能，還能與消費(fèi)者互動(dòng)，進(jìn)行品牌公關(guān)等活動(dòng)[3]。利用微博進(jìn)行品牌傳播對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)具有重要的戰(zhàn)略意義，通過(guò)微博傳播品牌信息，不僅能夠有效提升消費(fèi)者對(duì)品牌的認(rèn)知度，還能通過(guò)與消費(fèi)者互動(dòng)的方式建立聯(lián)系，滿足他們的精神需求，從而提高消費(fèi)者對(duì)品牌的黏性。
周延風(fēng)、張婷、陳少娜基于大數(shù)據(jù)的社交媒體品牌傳播研究，以網(wǎng)紅品牌“喜茶”為例，通過(guò)收集和分析社交媒體平臺(tái)文本數(shù)據(jù)，為品牌消費(fèi)者繪制了用戶畫像，發(fā)現(xiàn)意見(jiàn)領(lǐng)袖的關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)在社交媒體品牌傳播中發(fā)揮著重要作用，而通過(guò)關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖的帶動(dòng)，可以引發(fā)品牌話題討論的高峰，并對(duì)現(xiàn)有消費(fèi)者和潛在消費(fèi)者的品牌認(rèn)知、購(gòu)買行為帶來(lái)影響[4]。該研究填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)利用社交媒體大數(shù)據(jù)進(jìn)行品牌研究的空白，同時(shí)，也進(jìn)一步證實(shí)了社交媒體中意見(jiàn)領(lǐng)袖在品牌傳播中發(fā)揮的重要作用。
從研究方法來(lái)看，現(xiàn)有針對(duì)社交媒體品牌傳播的研究多采用問(wèn)卷調(diào)查和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析獲取數(shù)據(jù)，例如，蓋宇等人利用問(wèn)卷調(diào)查的方式收集消費(fèi)者對(duì)張?jiān)？ㄋ固鼐魄f的旅游意愿和品牌認(rèn)知等數(shù)據(jù)，并得出社交媒體是獲取品牌信息主要渠道的研究結(jié)論[5]。
可以看出，當(dāng)前利用大數(shù)據(jù)研究社交媒體品牌傳播的文獻(xiàn)較少，針對(duì)社交媒體葡萄酒品牌的分析研究更少。基于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，提出要利用大數(shù)據(jù)對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫粕缃幻襟w品牌進(jìn)行傳播研究。首先，要利用數(shù)據(jù)采集工具采集微博中以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞的文本數(shù)據(jù)；其次，對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的詞頻進(jìn)行語(yǔ)義分析和情感分析，得出分析結(jié)果；最后，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出利用社交媒體提升品牌傳播影響力的管理建議。
二、數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理
（一）數(shù)據(jù)來(lái)源
用戶生成內(nèi)容指的是由最終用戶創(chuàng)造的各種形式的在線媒體內(nèi)容，包括涉及個(gè)人對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)或品牌的體驗(yàn)性評(píng)價(jià)[6]。社交媒體是用戶生成內(nèi)容的環(huán)境總和，包括多種類型的媒體形式，例如，微博、文字、圖片和視頻等[7]。筆者考慮到微博作為全球最大中文社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，活躍用戶超過(guò)4億，且數(shù)據(jù)開(kāi)放程度較高，用戶生成的內(nèi)容較為豐富，故此次研究采用新浪微博平臺(tái)。
目前獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的方法有兩種：一種是通過(guò)Python等編寫程序進(jìn)行數(shù)據(jù)爬??；另一種是使用商業(yè)數(shù)據(jù)獲取工具進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。本文使用商業(yè)數(shù)據(jù)獲取工具八爪魚采集器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞，截至2023年3月，共抓取數(shù)據(jù)976條，去除無(wú)用和重復(fù)數(shù)據(jù)后，得到有效數(shù)據(jù)804條，數(shù)據(jù)來(lái)源包括微博超話、微博熱搜和微博廣場(chǎng)。
（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)去重：數(shù)據(jù)去重的主要目的是去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)數(shù)據(jù)，以便更好地分析數(shù)據(jù)并提取有用信息。重復(fù)數(shù)據(jù)的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)集增加，加大處理和分析數(shù)據(jù)的難度，降低數(shù)據(jù)分析的效率。因此，在開(kāi)展文本數(shù)據(jù)的處理和分析前，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理是必不可少的。常見(jiàn)的文本去重方法大多以計(jì)算文本之間的相似度為基礎(chǔ)[8]。本研究通過(guò)計(jì)算的方式去除了部分重復(fù)文本數(shù)據(jù)，例如“好喝好喝好喝”等，再通過(guò)人工的方式去除了部分無(wú)效數(shù)據(jù)，例如只有表情、圖片和視頻鏈接的數(shù)據(jù)。
中文分詞：中文分詞是自然語(yǔ)言處理中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，可以幫助機(jī)器理解和分析文本的含義，從而為后續(xù)的文本挖掘和分析提供基礎(chǔ)和支持[9]。不同于英文用空格直接分詞，中文詞組之間的聯(lián)系較為模糊，需要使用專業(yè)的文本分析工具。本研究使用的是由原武漢大學(xué)ROST虛擬學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)成員獨(dú)立開(kāi)發(fā)的ROSTCM6.0軟件進(jìn)行分詞。首先，對(duì)文本的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)進(jìn)行處理，進(jìn)行詞性標(biāo)注，以便于后續(xù)的分析和處理。其次，將句子中的每個(gè)詞語(yǔ)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分割，得到有意義的詞語(yǔ)后再去除停用詞，停用詞指的是一些常用的無(wú)意義詞語(yǔ)，如“的”“是”等。最后，對(duì)一些特殊的詞語(yǔ)，如文言文中的詞語(yǔ)、專業(yè)術(shù)語(yǔ)等進(jìn)行調(diào)整，得到最終的分詞結(jié)果。
三、數(shù)據(jù)分析
（一）詞頻分析
詞頻分析是指對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的詞語(yǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析的方法。在自然語(yǔ)言處理中，詞頻分析是一種非常重要的技術(shù)，可以幫助機(jī)器理解文本的含義和結(jié)構(gòu)。詞頻分析通常包括預(yù)處理、分詞、統(tǒng)計(jì)頻率、排序、可視化等步驟[10]。通過(guò)詞頻分析，機(jī)器可以理解文本的含義和結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的分析和處理提供支持和指導(dǎo)。
本研究詞頻分析利用ROSTCM6.0軟件對(duì)微博文本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較大的特征詞加以提煉，對(duì)從微博獲取的804條文本數(shù)據(jù)進(jìn)行總體詞頻分析，整理歸納了排名前40的高頻詞。如表1所示，除了關(guān)鍵詞“葡萄酒”和“張?jiān)！碧峒暗拇螖?shù)最多外，“煙臺(tái)”“山東”“寧夏”“北京”等地名也頻繁出現(xiàn)，相關(guān)文本數(shù)據(jù)包括“遇見(jiàn)煙臺(tái)，可以感受到酒莊最獨(dú)特的浪漫”“參觀北京張?jiān)＞魄f的發(fā)展史及其龐大的葡萄種植規(guī)模，沒(méi)忍住購(gòu)買了其中一款酒！”等，可以看出，微博用戶在討論張?jiān)Ｆ咸丫茣r(shí)往往會(huì)伴隨旅游或者參觀行為。從“國(guó)產(chǎn)”“百年”“張弼士”以及“歷史”等詞可以看出，微博用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫破放频奈幕c發(fā)展歷史也比較感興趣。值得注意的是，“股份”“凈利潤(rùn)”“持股”詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率分別為253次、44次和41次，相關(guān)文本數(shù)據(jù)包括“酒類股集體走強(qiáng)張?jiān)漲停”“我兒子、女兒、還有我妹的賬戶都買了張?jiān)！钡龋@表明除了關(guān)注張?jiān)Ｆ咸丫品N類和企業(yè)文化外，社交媒體用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫频墓墒薪灰淄瑯痈信d趣。
（二）語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析
語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析是一種能夠構(gòu)建概念和語(yǔ)義關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)圖，可以直觀地展現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖在結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)出“中心節(jié)點(diǎn)—邊緣節(jié)點(diǎn)”的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，中心節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)形成一級(jí)或者多級(jí)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，某一詞與中心詞的距離越近，則表示該詞語(yǔ)與中心詞的關(guān)系越親密[11]。中心點(diǎn)邊緣節(jié)點(diǎn)連接線條的粗細(xì)代表關(guān)系出現(xiàn)的次數(shù)，線條越粗，表示出現(xiàn)關(guān)系的次數(shù)越多。將文本數(shù)據(jù)導(dǎo)入ROSTCM6.0生成中文詞組語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，如圖1所示。
從圖1可知，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖可以分為四個(gè)層次。第一層是核心層，由“張?jiān)！薄捌咸丫啤薄爸袊?guó)”組成，這些核心詞組構(gòu)成了文本數(shù)據(jù)最核心的特質(zhì)。第二層是次核心層，是對(duì)核心層感知的進(jìn)一步拓展，主要有“故事”“歷史”“股份”“煙臺(tái)”“文化”等詞組成，反映出微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频闹饕J(rèn)知角度。第三層是過(guò)渡層，主要包括“葡萄”“博物館”“歷史”等詞組。第四層是邊緣層，包括“張弼士”“凈利潤(rùn)”“龍頭”“百年”“種植”等詞組。通過(guò)結(jié)合“張?jiān)?釀酒-葡萄-種植”和“張?jiān)?股份-歷史-集團(tuán)”等關(guān)系網(wǎng)，可以直觀地反映出微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频恼w認(rèn)知。
（三）情感傾向分析
情感傾向分析是指對(duì)文本中的情感進(jìn)行分析和評(píng)估的方法，通過(guò)情感傾向分析，可以理解文本的情感傾向。情感分析作為市場(chǎng)營(yíng)銷的一種研究方法，高效、實(shí)時(shí)地反應(yīng)了消費(fèi)者的評(píng)價(jià)[12]。本研究采用ROSTCM6.0軟件的情感數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)該軟件對(duì)每條社會(huì)化媒體文章進(jìn)行情感數(shù)據(jù)分析和賦值，其中，數(shù)字為正代表積極情感；數(shù)字為0代表中性情感；數(shù)字為負(fù)則代表消極情感。為了更加精確地表示推文的文本數(shù)據(jù)總體情感傾向，積極情緒分為一般（0-10），中度（10-20）和高度（20以上）；消極情緒分為一般（-10-0），中度（-20--10）和高度（-20以下）。
利用ROSTCM6.0對(duì)社交媒體文本進(jìn)行情感分析，結(jié)果如表2所示：微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频姆e極情感占據(jù)60.21%，表明大多數(shù)用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫票硎緷M意和支持，這些積極情感詞包括“超美”“奈斯”“最佳”“絕美”等。例如，文本“張?jiān)?guó)際葡萄酒城這里是真正的人少景美，拍起照來(lái)簡(jiǎn)直是太自由了，隨便哪個(gè)角度都能讓你拍過(guò)癮”等，這些頻繁出現(xiàn)的積極情感傾向詞組，反映了微博用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫魄f園旅游的滿意體驗(yàn)和良好心情。消極情感占比12.97%，這些情感傾向詞包括“恐怕”“騷擾”“太難”以及“風(fēng)險(xiǎn)”等，相關(guān)文本數(shù)據(jù)有“張?jiān)Ｆ咸丫苹卦L和銷售電話，兩三年前在張?jiān)９倬W(wǎng)買過(guò)一次酒一直騷擾到如今”“回禮得了一瓶張?jiān)＜t酒，打算把它用來(lái)做飯，可是太難打開(kāi)了，木塞拿不出來(lái)啊”等，這些負(fù)面情感傾向詞反映出微博用戶在購(gòu)買張?jiān)Ｆ咸丫坪筝^為不滿意的消費(fèi)體驗(yàn)。此外，相關(guān)文本也表明了微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫乒墒薪灰椎膿?dān)憂，如“張?jiān)提醒買入風(fēng)險(xiǎn)”等。
四、結(jié)論及建議
本文基于社交媒體微博上有關(guān)張?jiān)Ｆ咸丫频挠脩羯蓛?nèi)容，通過(guò)詞頻分析等方式，對(duì)微博中的張?jiān)Ｆ咸丫破放菩蜗蠛推放苽鞑ミM(jìn)行了系統(tǒng)性的研究。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)看，文本數(shù)據(jù)基本反映了微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频恼w認(rèn)知和品牌傳播效果，即張?jiān)Ｆ咸丫剖恰盁熍_(tái)”的行業(yè)“龍頭”企業(yè)，具有“百年”的“歷史”，它的“白蘭地”“干紅”“酒莊”“城堡”等葡萄酒種類和旅游地點(diǎn)引起了較多微博用戶的討論。通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感傾向分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫凭魄f和城堡表現(xiàn)出整體較高的積極情感傾向，認(rèn)為張?jiān)Ｆ咸丫凭魄f是一個(gè)適合拍照打卡、放松心情的旅游地點(diǎn)。然而，通過(guò)對(duì)微博用戶生成內(nèi)容的詞頻分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感傾向分析，并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)較多關(guān)于張?jiān)Ｆ咸丫瓶谖都捌放瓶诒矫娴奈谋緮?shù)據(jù)，涉及口味的文本數(shù)據(jù)僅有詞組“好喝”和“果香”，詞頻分別為15次和14次，未出現(xiàn)在排名前40的詞頻分析統(tǒng)計(jì)表中，用戶討論量較少，可能會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者過(guò)多地關(guān)注于張?jiān)Ｆ咸丫频钠放莆幕吐糜蔚攸c(diǎn)，從而忽視張?jiān)Ｆ咸丫票旧淼钠焚|(zhì)和口碑，影響品牌形象的感知和品牌傳播效果。此外，負(fù)面情感傾向詞組如“恐怕”“騷擾”“太難”等也提示張?jiān)Ｆ咸丫菩枰P(guān)注產(chǎn)品的售后服務(wù)和產(chǎn)品體驗(yàn)問(wèn)題。結(jié)合以上研究成果，本文提出以下幾點(diǎn)建議：
（一）設(shè)計(jì)熱門新穎的微博話題
充分發(fā)揮微博“點(diǎn)對(duì)面”的傳播特點(diǎn)，即每一個(gè)微博用戶都是信息的傳播者，而每一個(gè)傳播者都有若干粉絲，每一個(gè)粉絲又有若干二級(jí)粉絲，因此，信息能夠在微博平臺(tái)以最快的速度傳播。企業(yè)要根據(jù)自身特點(diǎn)，設(shè)計(jì)新穎的微博話題，發(fā)布與企業(yè)品牌相關(guān)的原創(chuàng)性內(nèi)容，通過(guò)大量的轉(zhuǎn)帖和評(píng)論來(lái)引發(fā)用戶討論品牌文化、產(chǎn)品和口碑等；同時(shí)，還要通過(guò)關(guān)注他人、轉(zhuǎn)帖和評(píng)論吸引優(yōu)質(zhì)粉絲和潛在消費(fèi)者。
（二）拓寬渠道，布局社交媒體傳播策略
品牌知名度是品牌形象指標(biāo)之一，它與社交媒體中的互動(dòng)量、口碑、以及品牌媒體影響力密切相關(guān)，這些因素共同構(gòu)成了品牌在社交媒體上的傳播策略。采用良好的社交媒體策略可以彌補(bǔ)商業(yè)導(dǎo)向的不足，從而帶來(lái)成功的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷[13]。以著名葡萄酒品牌Barefoot為例，他們?cè)谏缃幻襟w上采用了不同的傳播策略：在Facebook平臺(tái)上，他們分享參酒搭配視頻，并與粉絲互動(dòng)；在Instagram等平臺(tái)上，則分享葡萄酒產(chǎn)品和酒莊的旅游景觀，這些舉措取得了良好的品牌傳播效果。
（三）挖掘意見(jiàn)領(lǐng)袖，打造精準(zhǔn)營(yíng)銷
意見(jiàn)領(lǐng)袖直接影響著營(yíng)銷效果，可以通過(guò)挖掘微博上意見(jiàn)領(lǐng)袖的作用來(lái)提升企業(yè)品牌影響力。企業(yè)需要選擇粉絲數(shù)量大、與消費(fèi)者連接緊密的意見(jiàn)領(lǐng)袖，通過(guò)他們帶動(dòng)粉絲關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)產(chǎn)品信息，從而促成消費(fèi)行為。此外，通過(guò)選擇關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖同樣可以達(dá)成精準(zhǔn)營(yíng)銷效果，例如，定位中低端白酒品牌的“江小白”，利用社交媒體和意見(jiàn)領(lǐng)袖作為傳播載體，憑借年輕化的精準(zhǔn)定位迅速在市場(chǎng)打響，實(shí)現(xiàn)了品牌口碑的提升。
五、結(jié) 語(yǔ)
本文以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞生成的內(nèi)容文本數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過(guò)詞頻分析等方法對(duì)微博中張?jiān)Ｆ咸丫破放菩蜗蠛推放苽鞑ミM(jìn)行了系統(tǒng)性研究，研究結(jié)果證明了張?jiān)Ｆ咸丫圃谏缃幻襟w品牌傳播中的效果與不足，一方面填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)關(guān)于社交媒體視域下葡萄酒品牌傳播研究的空缺，另一方面與傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查方式相比，使用數(shù)據(jù)挖掘和文本分析彌補(bǔ)了研究方法上的不足。然而，對(duì)于文本數(shù)據(jù)的挖掘與分析仍存一些問(wèn)題，例如，文本分析過(guò)程中存在的主觀意識(shí)影響等。未來(lái)可以采用問(wèn)卷調(diào)查、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)分析等多種方法相結(jié)合的方式，進(jìn)一步探討社交媒體中用戶品牌認(rèn)知和品牌傳播效果之間的關(guān)系，從而幫助更多品牌在社交媒體時(shí)代加強(qiáng)品牌影響力建設(shè)，傳播品牌聲音，提升客戶消費(fèi)體驗(yàn)。
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[責(zé)任編輯：李慕荷]
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相征 劉伍穎
摘 要：隨著社交媒體的普及，以微博為代表的社交媒體平臺(tái)正在改變著信息生產(chǎn)和傳播方式，也為企業(yè)品牌傳播帶來(lái)了新的機(jī)遇。在當(dāng)前社交媒體語(yǔ)境下，品牌傳播研究缺少以社交媒體大數(shù)據(jù)為支撐的內(nèi)容分析和情感傾向分析。本文以葡萄酒行業(yè)頭部企業(yè)“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘槔\(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)抓取了微博上的文本數(shù)據(jù)，通過(guò)詞頻分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感分析等方法對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究和分析，發(fā)現(xiàn)微博用戶關(guān)注張?jiān)Ｆ咸丫频膫?cè)重點(diǎn)各不相同，情感傾向也有所不同?；诖?，本文提出要利用社交媒體提升品牌傳播影響力的管理建議，旨在為張?jiān)Ｆ咸丫圃谏缃幻襟w時(shí)代加強(qiáng)品牌影響力建設(shè)、提升客戶消費(fèi)體驗(yàn)提供借鑒。
關(guān)鍵詞：社交媒體；張?jiān)Ｆ咸丫?；品牌傳播；微博；?nèi)容分析
中圖分類號(hào)：G202 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-8122（2023）09-0135-05
基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究規(guī)劃基金項(xiàng)目：“后深度學(xué)習(xí)時(shí)代低資源語(yǔ)言機(jī)器翻譯理論與實(shí)踐研究”（20YJAZH069）；山東省研究生教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目：“新文科背景下語(yǔ)言數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)言學(xué)研究生培養(yǎng)改革研究”（SDYJG21185）。
一、引 言
張?jiān)Ｆ咸丫破放剖怯蓯?ài)國(guó)華僑張弼士于1892年在煙臺(tái)創(chuàng)辦的，是我國(guó)首家生產(chǎn)葡萄酒的企業(yè)。經(jīng)過(guò)130年的發(fā)展，張?jiān)Ｆ咸丫埔呀?jīng)成為亞洲最大的葡萄酒生產(chǎn)商和品牌管理者之一。在2017年《飲料商務(wù)》雜志（DrinksBusiness）發(fā)布的“全球十大暢銷葡萄酒品牌”排行榜中，張?jiān)Ｆ咸丫埔阅赇N售1500萬(wàn)箱的成績(jī)榮登第4位，展現(xiàn)出巨大的市場(chǎng)影響力[1]。
品牌傳播是指品牌所有者通過(guò)各種傳播手段，持續(xù)地與目標(biāo)受眾進(jìn)行交流，以最優(yōu)化的方式傳播品牌信息，增加品牌資產(chǎn)的過(guò)程[2]。伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)普及率的提升，社交媒體變革了信息生產(chǎn)和傳播方式，為品牌傳播和企業(yè)發(fā)展帶來(lái)了新的契機(jī)。微博是基于用戶關(guān)系進(jìn)行信息獲取和分享的平臺(tái)，用戶可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)應(yīng)用創(chuàng)建個(gè)人社區(qū)，更新信息并實(shí)現(xiàn)即時(shí)分享。微博不僅具有傳播品牌信息的功能，還能與消費(fèi)者互動(dòng)，進(jìn)行品牌公關(guān)等活動(dòng)[3]。利用微博進(jìn)行品牌傳播對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)具有重要的戰(zhàn)略意義，通過(guò)微博傳播品牌信息，不僅能夠有效提升消費(fèi)者對(duì)品牌的認(rèn)知度，還能通過(guò)與消費(fèi)者互動(dòng)的方式建立聯(lián)系，滿足他們的精神需求，從而提高消費(fèi)者對(duì)品牌的黏性。
周延風(fēng)、張婷、陳少娜基于大數(shù)據(jù)的社交媒體品牌傳播研究，以網(wǎng)紅品牌“喜茶”為例，通過(guò)收集和分析社交媒體平臺(tái)文本數(shù)據(jù)，為品牌消費(fèi)者繪制了用戶畫像，發(fā)現(xiàn)意見(jiàn)領(lǐng)袖的關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)在社交媒體品牌傳播中發(fā)揮著重要作用，而通過(guò)關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖的帶動(dòng)，可以引發(fā)品牌話題討論的高峰，并對(duì)現(xiàn)有消費(fèi)者和潛在消費(fèi)者的品牌認(rèn)知、購(gòu)買行為帶來(lái)影響[4]。該研究填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)利用社交媒體大數(shù)據(jù)進(jìn)行品牌研究的空白，同時(shí)，也進(jìn)一步證實(shí)了社交媒體中意見(jiàn)領(lǐng)袖在品牌傳播中發(fā)揮的重要作用。
從研究方法來(lái)看，現(xiàn)有針對(duì)社交媒體品牌傳播的研究多采用問(wèn)卷調(diào)查和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析獲取數(shù)據(jù)，例如，蓋宇等人利用問(wèn)卷調(diào)查的方式收集消費(fèi)者對(duì)張?jiān)？ㄋ固鼐魄f的旅游意愿和品牌認(rèn)知等數(shù)據(jù)，并得出社交媒體是獲取品牌信息主要渠道的研究結(jié)論[5]。
可以看出，當(dāng)前利用大數(shù)據(jù)研究社交媒體品牌傳播的文獻(xiàn)較少，針對(duì)社交媒體葡萄酒品牌的分析研究更少。基于此，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，提出要利用大數(shù)據(jù)對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫粕缃幻襟w品牌進(jìn)行傳播研究。首先，要利用數(shù)據(jù)采集工具采集微博中以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞的文本數(shù)據(jù)；其次，對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的詞頻進(jìn)行語(yǔ)義分析和情感分析，得出分析結(jié)果；最后，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出利用社交媒體提升品牌傳播影響力的管理建議。
二、數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理
（一）數(shù)據(jù)來(lái)源
用戶生成內(nèi)容指的是由最終用戶創(chuàng)造的各種形式的在線媒體內(nèi)容，包括涉及個(gè)人對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)或品牌的體驗(yàn)性評(píng)價(jià)[6]。社交媒體是用戶生成內(nèi)容的環(huán)境總和，包括多種類型的媒體形式，例如，微博、文字、圖片和視頻等[7]。筆者考慮到微博作為全球最大中文社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，活躍用戶超過(guò)4億，且數(shù)據(jù)開(kāi)放程度較高，用戶生成的內(nèi)容較為豐富，故此次研究采用新浪微博平臺(tái)。
目前獲取網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的方法有兩種：一種是通過(guò)Python等編寫程序進(jìn)行數(shù)據(jù)爬??；另一種是使用商業(yè)數(shù)據(jù)獲取工具進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。本文使用商業(yè)數(shù)據(jù)獲取工具八爪魚采集器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞，截至2023年3月，共抓取數(shù)據(jù)976條，去除無(wú)用和重復(fù)數(shù)據(jù)后，得到有效數(shù)據(jù)804條，數(shù)據(jù)來(lái)源包括微博超話、微博熱搜和微博廣場(chǎng)。
（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理
數(shù)據(jù)去重：數(shù)據(jù)去重的主要目的是去除數(shù)據(jù)中的重復(fù)數(shù)據(jù)，以便更好地分析數(shù)據(jù)并提取有用信息。重復(fù)數(shù)據(jù)的存在會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)集增加，加大處理和分析數(shù)據(jù)的難度，降低數(shù)據(jù)分析的效率。因此，在開(kāi)展文本數(shù)據(jù)的處理和分析前，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行去重處理是必不可少的。常見(jiàn)的文本去重方法大多以計(jì)算文本之間的相似度為基礎(chǔ)[8]。本研究通過(guò)計(jì)算的方式去除了部分重復(fù)文本數(shù)據(jù)，例如“好喝好喝好喝”等，再通過(guò)人工的方式去除了部分無(wú)效數(shù)據(jù)，例如只有表情、圖片和視頻鏈接的數(shù)據(jù)。
中文分詞：中文分詞是自然語(yǔ)言處理中一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)，可以幫助機(jī)器理解和分析文本的含義，從而為后續(xù)的文本挖掘和分析提供基礎(chǔ)和支持[9]。不同于英文用空格直接分詞，中文詞組之間的聯(lián)系較為模糊，需要使用專業(yè)的文本分析工具。本研究使用的是由原武漢大學(xué)ROST虛擬學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)成員獨(dú)立開(kāi)發(fā)的ROSTCM6.0軟件進(jìn)行分詞。首先，對(duì)文本的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)進(jìn)行處理，進(jìn)行詞性標(biāo)注，以便于后續(xù)的分析和處理。其次，將句子中的每個(gè)詞語(yǔ)按照一定的規(guī)則進(jìn)行分割，得到有意義的詞語(yǔ)后再去除停用詞，停用詞指的是一些常用的無(wú)意義詞語(yǔ)，如“的”“是”等。最后，對(duì)一些特殊的詞語(yǔ)，如文言文中的詞語(yǔ)、專業(yè)術(shù)語(yǔ)等進(jìn)行調(diào)整，得到最終的分詞結(jié)果。
三、數(shù)據(jù)分析
（一）詞頻分析
詞頻分析是指對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的詞語(yǔ)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析的方法。在自然語(yǔ)言處理中，詞頻分析是一種非常重要的技術(shù)，可以幫助機(jī)器理解文本的含義和結(jié)構(gòu)。詞頻分析通常包括預(yù)處理、分詞、統(tǒng)計(jì)頻率、排序、可視化等步驟[10]。通過(guò)詞頻分析，機(jī)器可以理解文本的含義和結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的分析和處理提供支持和指導(dǎo)。
本研究詞頻分析利用ROSTCM6.0軟件對(duì)微博文本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻率較大的特征詞加以提煉，對(duì)從微博獲取的804條文本數(shù)據(jù)進(jìn)行總體詞頻分析，整理歸納了排名前40的高頻詞。如表1所示，除了關(guān)鍵詞“葡萄酒”和“張?jiān)！碧峒暗拇螖?shù)最多外，“煙臺(tái)”“山東”“寧夏”“北京”等地名也頻繁出現(xiàn)，相關(guān)文本數(shù)據(jù)包括“遇見(jiàn)煙臺(tái)，可以感受到酒莊最獨(dú)特的浪漫”“參觀北京張?jiān)＞魄f的發(fā)展史及其龐大的葡萄種植規(guī)模，沒(méi)忍住購(gòu)買了其中一款酒！”等，可以看出，微博用戶在討論張?jiān)Ｆ咸丫茣r(shí)往往會(huì)伴隨旅游或者參觀行為。從“國(guó)產(chǎn)”“百年”“張弼士”以及“歷史”等詞可以看出，微博用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫破放频奈幕c發(fā)展歷史也比較感興趣。值得注意的是，“股份”“凈利潤(rùn)”“持股”詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率分別為253次、44次和41次，相關(guān)文本數(shù)據(jù)包括“酒類股集體走強(qiáng)張?jiān)漲停”“我兒子、女兒、還有我妹的賬戶都買了張?jiān)！钡龋@表明除了關(guān)注張?jiān)Ｆ咸丫品N類和企業(yè)文化外，社交媒體用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫频墓墒薪灰淄瑯痈信d趣。
（二）語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析
語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析是一種能夠構(gòu)建概念和語(yǔ)義關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)圖，可以直觀地展現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖在結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)出“中心節(jié)點(diǎn)—邊緣節(jié)點(diǎn)”的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，中心節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)形成一級(jí)或者多級(jí)的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，某一詞與中心詞的距離越近，則表示該詞語(yǔ)與中心詞的關(guān)系越親密[11]。中心點(diǎn)邊緣節(jié)點(diǎn)連接線條的粗細(xì)代表關(guān)系出現(xiàn)的次數(shù)，線條越粗，表示出現(xiàn)關(guān)系的次數(shù)越多。將文本數(shù)據(jù)導(dǎo)入ROSTCM6.0生成中文詞組語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，如圖1所示。
從圖1可知，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)圖可以分為四個(gè)層次。第一層是核心層，由“張?jiān)！薄捌咸丫啤薄爸袊?guó)”組成，這些核心詞組構(gòu)成了文本數(shù)據(jù)最核心的特質(zhì)。第二層是次核心層，是對(duì)核心層感知的進(jìn)一步拓展，主要有“故事”“歷史”“股份”“煙臺(tái)”“文化”等詞組成，反映出微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频闹饕J(rèn)知角度。第三層是過(guò)渡層，主要包括“葡萄”“博物館”“歷史”等詞組。第四層是邊緣層，包括“張弼士”“凈利潤(rùn)”“龍頭”“百年”“種植”等詞組。通過(guò)結(jié)合“張?jiān)?釀酒-葡萄-種植”和“張?jiān)?股份-歷史-集團(tuán)”等關(guān)系網(wǎng)，可以直觀地反映出微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频恼w認(rèn)知。
（三）情感傾向分析
情感傾向分析是指對(duì)文本中的情感進(jìn)行分析和評(píng)估的方法，通過(guò)情感傾向分析，可以理解文本的情感傾向。情感分析作為市場(chǎng)營(yíng)銷的一種研究方法，高效、實(shí)時(shí)地反應(yīng)了消費(fèi)者的評(píng)價(jià)[12]。本研究采用ROSTCM6.0軟件的情感數(shù)據(jù)分析方法，通過(guò)該軟件對(duì)每條社會(huì)化媒體文章進(jìn)行情感數(shù)據(jù)分析和賦值，其中，數(shù)字為正代表積極情感；數(shù)字為0代表中性情感；數(shù)字為負(fù)則代表消極情感。為了更加精確地表示推文的文本數(shù)據(jù)總體情感傾向，積極情緒分為一般（0-10），中度（10-20）和高度（20以上）；消極情緒分為一般（-10-0），中度（-20--10）和高度（-20以下）。
利用ROSTCM6.0對(duì)社交媒體文本進(jìn)行情感分析，結(jié)果如表2所示：微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频姆e極情感占據(jù)60.21%，表明大多數(shù)用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫票硎緷M意和支持，這些積極情感詞包括“超美”“奈斯”“最佳”“絕美”等。例如，文本“張?jiān)?guó)際葡萄酒城這里是真正的人少景美，拍起照來(lái)簡(jiǎn)直是太自由了，隨便哪個(gè)角度都能讓你拍過(guò)癮”等，這些頻繁出現(xiàn)的積極情感傾向詞組，反映了微博用戶對(duì)張?jiān)Ｆ咸丫魄f園旅游的滿意體驗(yàn)和良好心情。消極情感占比12.97%，這些情感傾向詞包括“恐怕”“騷擾”“太難”以及“風(fēng)險(xiǎn)”等，相關(guān)文本數(shù)據(jù)有“張?jiān)Ｆ咸丫苹卦L和銷售電話，兩三年前在張?jiān)９倬W(wǎng)買過(guò)一次酒一直騷擾到如今”“回禮得了一瓶張?jiān)＜t酒，打算把它用來(lái)做飯，可是太難打開(kāi)了，木塞拿不出來(lái)啊”等，這些負(fù)面情感傾向詞反映出微博用戶在購(gòu)買張?jiān)Ｆ咸丫坪筝^為不滿意的消費(fèi)體驗(yàn)。此外，相關(guān)文本也表明了微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫乒墒薪灰椎膿?dān)憂，如“張?jiān)提醒買入風(fēng)險(xiǎn)”等。
四、結(jié)論及建議
本文基于社交媒體微博上有關(guān)張?jiān)Ｆ咸丫频挠脩羯蓛?nèi)容，通過(guò)詞頻分析等方式，對(duì)微博中的張?jiān)Ｆ咸丫破放菩蜗蠛推放苽鞑ミM(jìn)行了系統(tǒng)性的研究。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)看，文本數(shù)據(jù)基本反映了微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫频恼w認(rèn)知和品牌傳播效果，即張?jiān)Ｆ咸丫剖恰盁熍_(tái)”的行業(yè)“龍頭”企業(yè)，具有“百年”的“歷史”，它的“白蘭地”“干紅”“酒莊”“城堡”等葡萄酒種類和旅游地點(diǎn)引起了較多微博用戶的討論。通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感傾向分析進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，微博用戶對(duì)于張?jiān)Ｆ咸丫凭魄f和城堡表現(xiàn)出整體較高的積極情感傾向，認(rèn)為張?jiān)Ｆ咸丫凭魄f是一個(gè)適合拍照打卡、放松心情的旅游地點(diǎn)。然而，通過(guò)對(duì)微博用戶生成內(nèi)容的詞頻分析、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)分析和情感傾向分析，并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)較多關(guān)于張?jiān)Ｆ咸丫瓶谖都捌放瓶诒矫娴奈谋緮?shù)據(jù)，涉及口味的文本數(shù)據(jù)僅有詞組“好喝”和“果香”，詞頻分別為15次和14次，未出現(xiàn)在排名前40的詞頻分析統(tǒng)計(jì)表中，用戶討論量較少，可能會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者過(guò)多地關(guān)注于張?jiān)Ｆ咸丫频钠放莆幕吐糜蔚攸c(diǎn)，從而忽視張?jiān)Ｆ咸丫票旧淼钠焚|(zhì)和口碑，影響品牌形象的感知和品牌傳播效果。此外，負(fù)面情感傾向詞組如“恐怕”“騷擾”“太難”等也提示張?jiān)Ｆ咸丫菩枰P(guān)注產(chǎn)品的售后服務(wù)和產(chǎn)品體驗(yàn)問(wèn)題。結(jié)合以上研究成果，本文提出以下幾點(diǎn)建議：
（一）設(shè)計(jì)熱門新穎的微博話題
充分發(fā)揮微博“點(diǎn)對(duì)面”的傳播特點(diǎn)，即每一個(gè)微博用戶都是信息的傳播者，而每一個(gè)傳播者都有若干粉絲，每一個(gè)粉絲又有若干二級(jí)粉絲，因此，信息能夠在微博平臺(tái)以最快的速度傳播。企業(yè)要根據(jù)自身特點(diǎn)，設(shè)計(jì)新穎的微博話題，發(fā)布與企業(yè)品牌相關(guān)的原創(chuàng)性內(nèi)容，通過(guò)大量的轉(zhuǎn)帖和評(píng)論來(lái)引發(fā)用戶討論品牌文化、產(chǎn)品和口碑等；同時(shí)，還要通過(guò)關(guān)注他人、轉(zhuǎn)帖和評(píng)論吸引優(yōu)質(zhì)粉絲和潛在消費(fèi)者。
（二）拓寬渠道，布局社交媒體傳播策略
品牌知名度是品牌形象指標(biāo)之一，它與社交媒體中的互動(dòng)量、口碑、以及品牌媒體影響力密切相關(guān)，這些因素共同構(gòu)成了品牌在社交媒體上的傳播策略。采用良好的社交媒體策略可以彌補(bǔ)商業(yè)導(dǎo)向的不足，從而帶來(lái)成功的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷[13]。以著名葡萄酒品牌Barefoot為例，他們?cè)谏缃幻襟w上采用了不同的傳播策略：在Facebook平臺(tái)上，他們分享參酒搭配視頻，并與粉絲互動(dòng)；在Instagram等平臺(tái)上，則分享葡萄酒產(chǎn)品和酒莊的旅游景觀，這些舉措取得了良好的品牌傳播效果。
（三）挖掘意見(jiàn)領(lǐng)袖，打造精準(zhǔn)營(yíng)銷
意見(jiàn)領(lǐng)袖直接影響著營(yíng)銷效果，可以通過(guò)挖掘微博上意見(jiàn)領(lǐng)袖的作用來(lái)提升企業(yè)品牌影響力。企業(yè)需要選擇粉絲數(shù)量大、與消費(fèi)者連接緊密的意見(jiàn)領(lǐng)袖，通過(guò)他們帶動(dòng)粉絲關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)產(chǎn)品信息，從而促成消費(fèi)行為。此外，通過(guò)選擇關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖同樣可以達(dá)成精準(zhǔn)營(yíng)銷效果，例如，定位中低端白酒品牌的“江小白”，利用社交媒體和意見(jiàn)領(lǐng)袖作為傳播載體，憑借年輕化的精準(zhǔn)定位迅速在市場(chǎng)打響，實(shí)現(xiàn)了品牌口碑的提升。
五、結(jié) 語(yǔ)
本文以“張?jiān)Ｆ咸丫啤睘殛P(guān)鍵詞生成的內(nèi)容文本數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過(guò)詞頻分析等方法對(duì)微博中張?jiān)Ｆ咸丫破放菩蜗蠛推放苽鞑ミM(jìn)行了系統(tǒng)性研究，研究結(jié)果證明了張?jiān)Ｆ咸丫圃谏缃幻襟w品牌傳播中的效果與不足，一方面填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)關(guān)于社交媒體視域下葡萄酒品牌傳播研究的空缺，另一方面與傳統(tǒng)的問(wèn)卷調(diào)查方式相比，使用數(shù)據(jù)挖掘和文本分析彌補(bǔ)了研究方法上的不足。然而，對(duì)于文本數(shù)據(jù)的挖掘與分析仍存一些問(wèn)題，例如，文本分析過(guò)程中存在的主觀意識(shí)影響等。未來(lái)可以采用問(wèn)卷調(diào)查、數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)分析等多種方法相結(jié)合的方式，進(jìn)一步探討社交媒體中用戶品牌認(rèn)知和品牌傳播效果之間的關(guān)系，從而幫助更多品牌在社交媒體時(shí)代加強(qiáng)品牌影響力建設(shè)，傳播品牌聲音，提升客戶消費(fèi)體驗(yàn)。
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[責(zé)任編輯：李慕荷]
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