谢荻帆

摘 要：随着互联网不断发展进步，明星在互联网上的影响力逐渐受到关注。本文首先采用变异系数法和等权重法相结合的赋权方法构建明星线上“互动”指数评价体系，用一个量化的指标衡量明星在互联网上对公众的影响力；其次，通过多元线性回归模型发现，明星线上互动指数与年龄、职业、地区等因素有关；同时，本文证明利用明星线上“互动”指数评价体系来评价明星在互联网上的影响力具有合理性与可操作性。

关键词：明星；影响力；指标体系

中图分类号：G206 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2016）03-0016-03

随着中国文化传媒行业近些年不断发展进步，明星对公众的影响潜移默化，“个体从摇篮到坟墓都沉浸在某种媒体与消费者的社会里”[1]。岳璐（2009）指出，明星俨然成为一种超级“媒体奇观”[2]。美国文化研究的著名学者道

格拉斯·凯尔纳也给出媒体奇观的定义，即体现当代社会基本价值观，引导个人适应现代社会生活方式，并将当代社

会中的冲突和解决方式戏剧化的媒体文化现象[3]。可见，明星作为万众瞩目的焦点，明星对社会文化、社会生活有着空前的影响力与渗透力。

关于“明星”这个概念已经有了明确定义，即由于银幕与其他媒介上的公开表演而出名，并被视为各种文化群体之内与之间重要象征的个体[4]。更通俗的说法是，明星是指在某个领域内有一定影响力的人物。现代意义上的“明星”概念实际上是伴随着现代化工业——电影的发展而出现的，电影与随后出现的广播、电视以及新兴媒介——网络，都是明星赖以生存的舞台。

互联网是明星生产与消费的新兴媒介。中国互联网络信息心（CNNIC）于2015年7月发布的《第36次中国互联网发展状况统计报告》指出，中国网民规模达到6.68亿，网络普及率接近50%，其中以10至39岁年龄段网民为主要群体，比例近8成，此外在网络使用方面，收听、下载过网络音乐的用户达到72%，收看、下载影视作品的用户达到69%。互联网为明星服务大众提供了无止境的信息资源和互动空间。

公众对明星的消费是大众传媒生产明星的目的，公众的肯定是明星身份得以确定的最终保证，而公众通常则是通过收视率、发行量以及票房等商业指标对他们所喜爱明星表示支持，从而确立明星在娱乐业中的地位。对此，笔者建议应用一个量化的标准来衡量明星在互联网上对公众的影响力。

笔者认为，明星与公众之间的“互动”是一个很重要的评价标准，明星只有与公众保持经常性的“互动”，才能保证其影响力的持久性，而这种“互动”通常可以由两方面来概括，即活跃度和关注度。具体来看，活跃度就是由明星作为输出对象，公众作为输入对象的互动行为，关注度就是由公众作为输出对象，明星作为输入对象的互动行为。下面的示意图展示了这种关系。

本文以互联网为研究平台，建立明星线上“互动”指数评价体系，计算明星的线上互动指数，并通过统计学中回归分析的方法来研究线上互动指数的明星个人影响因素。

一、研究方法

由于百度贴吧是全球最大的中文社区，而新浪微博推出名人博客战略，拥有各类娱乐明星开通的实名微博，所以本文构建的线上“互动”指标体系以百度贴吧和新浪微博作为研究平台。考虑到数据量化且易于收集，选择以下指标建立线上“互动”指数评价体系。所选指标均属正向指标，明星的“关注度”和“活跃度”越高越意味着他在线上的影响力越大，“互动”值应该越高。直接用z-score的方法将各个指标先进行标准化以便排除量纲的影响。

关于构建指标体系的模型，侯守国（2013）指出加法模型的结果突出权数较大者的作用，可反映指标重要程度的差异，适用于各指标间相互独立的情况，模型对数据要求不高；而乘法模型适用于指标间有较强关联性的情况，要求评价对象的各指标间差异较小，对指标值要求高于加法模型，不能出现零值或负值[5，6]。

考虑到构建的指标体系中的5个指标之间并没有存在很强的相关性，同时标准化后的数据存在负值，本文直接采用线性加权模型构造线上互动指数。将线上“互动”值定义为Interaction Index Online（简记为I.I.O），即线上互动指数，用下式表示：

关于指标的赋权，杨宇（2006）指出客观赋权法是直接根据指标的原始信息通过统计方法处理后直接得到权数的一种方法，但权数的分配会受到样本随机性的影响，其中的变异系数法的基本原理在于变异程度越大的指标对综合评价的影响越大，在指标独立性较强的项目中可用[6]。由于本文只针对2015年福布斯中国名人榜的数据提供一种关于明星线上影响力的评价方法，并不是为了给出绝对的评价标准，因此在这里选用客观赋权法中变异系数法对二级指标赋权。计算公式如下：

考虑到指数计算的可操作性，同时明星与公众之间存在的相互作用关系，选用主观赋权法中的等权重法对一级指标赋权，即活跃度和关注度指标各赋0.5的权重。

二、实例分析

（一）数据收集

《福布斯》杂志自2004年以来，每年都会根据调研和系统评估结果发布“福布斯中国名人榜”，该榜单名人选择范围涵盖娱乐、体育等，根据名人收入和曝光率计算综合排名，其中曝光率由网络搜索、报纸、杂志和电视等单项组成。由于福布斯中国名人榜是以收入和曝光率为量化标准，反映上榜名人在某领域的影响力，其中的“名人”符合本文“明星”的定义，因此根据2015年5月11日发布的福布斯中国名人榜，考虑到样品间的可比较性，从百名上榜名人中剔除体育界名人李娜和林丹以及组合TFBOYS、五月天、苏打绿和羽泉，最终选取94名中国文娱类艺人作为入样明星。

（二）基本信息分析

个人的超凡魅力、特殊才能等品质以及幸运是普通个体成为明星的决定因素[2]。由于网上公开发布的明星个人信息有限，因此为了研究影响明星线上互动指数的个人因素，本文关于明星基本信息的统计包含从网上可收集的明星全部公开指标，即地区、性别、出生年代、星座、血型、婚姻状况等（如表2所示）。

男性占63%，女性占37%；近80%的人出生在20世纪70至80年代，明星的男女比会随年龄的增加而上升，可见中国明星排行榜中，男性占多数，且随着年龄的增长，女性在明星排行中逐渐处于弱势。由不同星座的明星分布情况可以看出，白羊、处女、天秤和射手座的明星占多数（46%），入样明星关于星座存在明显差异，同时入样明星的出生月份也存在差异，春秋两季出生的明星较多，而夏季出生的明星明显较少，这可能是由于人口出生率本身存在的季节性差异导致的。此外，大陆明星占绝大多数（64%），香港和台湾地区的明星分别占19%和17%。根据统计学中卡方检验的结果，入样明星与全国平均水平相比关于血型分布不存在显著性差异。关于入样明星的婚姻状况，20%的人至少离过一次婚，51%的人在排行榜公布前处于已婚状态。关于入样明星的职业情况，有26人是歌手，71人是演员，12人是导演，还有7人是其他职业，其中存在部分明星同时具备多种职业，可见演员在福布斯中国名人榜中占多数。

（三）影响因素预分析

本文以2015年某天的数据为基础进行数据采集。剔除未开通实名新浪微博的部分明星（谢霆锋、刘德华、姜文、李宗盛、周星驰和汪涵），样本量为88。相关分析结果显示指标体系中的各个指标之间相关性不强，可以考虑用变异系数法对指标赋权。由于明星之间存在差异，不同明星的粉丝群之间也存在差异，于是分别以线上“互动”指标体系中的指标作为响应变量Y，明星的基本信息指标作为自变量X建立一元回归模型，根据上模型输出结果，可以得到如下结论：

1.若将明星的出生年份以1980年为界，1980年以后出生的明星在百度贴吧上有显著的线上影响力，与之前出生的明星相比，在百度贴吧粉丝数平均增加23万人，帖子数平均增加810万条。如果将明星的出生年份以1970年为界，1970年以后出生的明星在新浪微博上有显著的线上影响力，与之前出生的明星相比，在新浪微博粉丝数平均增加1430万人，关注人数平均增加180人，微博更新数增加1248条。以上关系均通过统计学检验，由此，明星在线上的影响力明显受到年龄的影响，年龄越小的明星在线上的影响力越大，百度贴吧和新浪微博作为明星与公众沟通的两大线上平台所针对的年龄群体存在差异，1970～1979年出生明星在新浪微博的影响力更大。

2.歌手在百度贴吧的线上影响力更明显，比非歌手平均增加52万粉丝人数和2210万帖子数。演员在百度贴吧的帖子数与非演员相比平均减少1080万条，可见演员的舆论关注度要弱于非演员。

3.O型血明星在互联网上的关注度明显超过其他明星，在百度贴吧上平均增加21万粉丝数和816万帖子数，在新浪微博上平均增加813万粉丝数，可见O型血明星关注度显著偏高，而活跃度与其他明星相比没有体现差异。

4.通过将部分星座的明星进行组合发现，不同星座明星在线上的影响力存在显著差异。特别地，处女座明星在百度贴吧上的帖子数明显较多，在新浪微博上关注的人数较多，更新的微博数较少。

5.关于明星的婚姻状况，模型结果显示没有离过婚的已婚女明星在新浪微博上的粉丝数量显著偏多，平均超过其他明星1022万人。与之相比，其他关于婚姻状况和性别的组合均未发现明显差异，特别地，已婚明星和未婚明星在线上的影响力无显著差异，至少离过一次婚和没离过婚的明星在线上影响力无显著差异。明星公众形象的塑造依旧是一个值得关注的问题。

（四）指标体系构建

本文对一级指标采用主观赋权法，由于关注度和活跃度是分别度量明星与公众相互作用的指标，因此采用等权重赋权。对二级指标采用客观赋权法中的变异系数法计算权重。

根据表3的指标赋权计算入样明星的线上互动指数并得到88个明星的线上互动指数排名。由于福布斯中国名人榜中也给出明星网络曝光率的排名，于是计算线上互动指数排名与网络曝光率排名的Spearman秩相关系数，rho值为0.3267，p值小于0.05，通过显著性检验，认为利用本文构建的明星线上“互动”指数评价体系评价明星在互联网上的影响力，具有合理性与可操作性。

多元线性回归模型的结果显示年龄越大，线上互动指数越小；职业为导演和歌手的明星线上互动指数较大，且二者中导演对线上互动指数影响更大；O型血明星线上互动指数较大；台湾地区明星线上互动指数较大；处女座、金牛座、摩羯座或双鱼座明星线上互动指数较大。以上关系均通过统计学检验，且模型的拟合优度达到0.36（如表4所示）。

以收入作为响应变量，反映明星线上互动指数的五个指标作为自变量进行回归分析，通过逐步回归筛选变量，结果显示新浪微博上关注人数越多的明星，其收入会显著较低，但这部分差额相对于全部明星的平均收入来说很小。不难看出明星收入和他的线上互动情况没有显著关系。

三、结 论

本文采用变异系数法和等权重法相结合的赋权方法构建明星线上“互动”指数评价体系，用线上互动指数来衡量明星在互联网上对公众的影响力。以福布斯中国名人榜公布的百位明星艺人作为样本进行实例分析。

根据建立多元线性回归模型发现，明星线上互动指数与年龄、职业、地区、血型和星座等因素有关，其中年龄越大，线上互动指数越小；职业为导演和歌手的明星线上互动指数较大，且二者中职业为导演对线上互动指数影响更大；O型血明星线上互动指数较大；台湾地区明星线上互动指数较大；处女座、金牛座、摩羯座或双鱼座明星线上互动指数较大。以上关系均通过统计学检验，且这些影响因素可以解释36%的明星线上互动情况。此外，本文所构建的明星线上互动指数与明星收入不存在显著性关系。

本文中的明星线上互动指数排名与福布斯中国名人榜给出的网络曝光率排名的Spearman秩相关系数通过显著性检验，认为利用本文构建的明星线上“互动”指数评价体系来评价明星在互联网上的影响力具有合理性与可操作性。

随着互联网日益成为娱乐内容供应者，关注明星在线上市场的影响力将对明星的生产以及其形象的维持提供帮助。

参考文献：

[1] （美）道格拉斯·凯尔纳著.丁宁译.媒体文化：介于现代与后现代之间的文化研究、认同性与政治性[M].北京：商务印书馆，2004.

[2] 岳璐.当代中国大众传媒的明星生产与消费[M].长沙：岳麓书社，2009.

[3] （美）道格拉斯·凯尔纳著.史安斌译.媒体奇观：当代美国社会文化透视[M].北京：清华大学出版社，2003.

[4] （美）约翰费斯克等著.李彬译.关键概念：传播与文化研究词典（第二版）[M].北京：新华出版社，2004.

[5] 侯守国，杜子芳.现代服务业的发展评价研究[J].调研世界，2013（11）.

[6] 杨宇.多指标综合评价中赋权方法评析[J].统计与决策，2006（7）.

[责任编辑：思涵]