张 岚，王雁君，张 蓉

（江苏省气象服务中心，江苏 南京 210008）

微博是基于用户关系的信息分享、传播和获取平台[1]。近年来，党政机构纷纷通过政务微博发布政务信息，开展公共服务。“微博问政”已经成为官民沟通的主要路径。微博影响力也成为政务微博运营人员绩效考核的重要指标。但微博提供的数据比较有限，且诸多指标之间存在相关性，仅用基础数据来评价微博运营情况意义不大[2]，需要挖掘数据后的特征，掌握构成微博影响力的主要因素，进而辅助管理工作，优化服务模式，提升账号影响力。

1.数据方法

本文以江苏省气象局及下属13 个地市级气象部门官方微博为研究对象，包括@江苏气象、@南京气象、@无锡气象、@连云港气象、@苏州气象、@徐州气象、@常州气象官方微博、@淮安气象、@宿迁气象、@南通气象、@镇江气象、@扬州气象、@泰州气象、@盐城气象。通过新浪U 媒平台采集2020 年以上14 个账号的全年运营数据，包含关注数、粉丝数、微博数、视频数、阅读量、被转发、被评论、点赞数、互动次数、主动转发、主动评论11 个指标。

本文通过因子分析法将气象微博的11 项指标进行降维处理，使存在相关关系的指标归为一类，提取公因子，得出气象微博影响力的关键影响因素，并进行综合评价。用F 表示公因子，则F=b1X1+b2X2+b3X3+……+biXi+U。其 中，X1、X2……Xi表示不同的公因子，b1、b2……bi表示公因子系数，U 为常数。

2.气象微博影响力评价与比较

2.1 因子分析

2.1.1 指标相关性及适用性检验

开展因子分析前需要用KMO 检验法检验样本数据是否适用因子分析，用Bartlett 球形检验法检验指标间是否独立[1]。