研究设计|明星企业家微博发布策略对个人形象评价的影响

Abstract：传播学研究方法课的大作业——一份研究设计（不包含研究实施和研究结果），研究主题为：明星企业家微博策略对个人形象评价的影响。

摘要：本研究基于戈夫曼的戏剧理论，通过数据挖掘与分析法、实验法、内容分析法、调查法，重点研究明星企业家微博发布时间节点和微博内容的语言风格对其形象评价的交互影响，进而探究明星企业家微博发布策略对其个人形象评价的影响。本研究希望通过对明星企业家微博发布策略的研究，为企业家如何利用微博舆论场合理发声，塑造自身良好的形象，进而推动企业品牌的发展提供一定的借鉴意义。

关键词：明星企业家 微博发布策略 形象评价 印象管理

一、引言

大多数成功的企业背后，都有一个出色而传奇的企业家，他们对于企业品牌的维持和发展发挥着不可替代的作用。随着社会化媒体的流行和发展，企业家作为企业的重要象征符号，对消费者的态度和行为产生着越来越大的影响，他们的个人形象在商业竞争中发挥着越来越明显的作用（何志毅，2005）。明星企业家作为企业家中特殊的群体，在微博和公众视野中更为活跃。微博由于其具有的环境开放、信息传播速度快速、信息辐射极广的优势，近两年的发展势头仍较为强劲，在我国自媒体平台中占有无可替代的重要地位，所以微博对于企业家个人形象的建构起着至关重要的作用。然而当前，对于企业家微博及其形象的相关研究还不尽完善，有关企业家微博发布策略对其形象评价的影响的相关领域研究还是亟待完善的。

本研究基于戈夫曼的戏剧理论，通过数据挖掘与分析法、实验法、内容分析法、调查法重点研究了明星企业家微博发布时间节点和微博内容的语言风格对其形象评价的交互影响，进而探究明星企业家微博发布策略对个人形象评价的影响。即具体探究企业家微博怎样的语言风格更有利于给受众形成积极的印象？什么样的时间节点的微博更有利于给受众留下积极的影响？时间节点和语言风格两者是如何对明星企业家形象产生作用的？对于这些问题的研究，在理论上成为新媒体营销沟通理论的有益补充；在实践上希望通过明星企业家群体微博发布成功或是失败的例子带给社会众多企业家一些有益的启示。

二、文献综述

1.研究概念与范畴的界定

1.1明星企业家

1.1.1企业家

对于“明星企业家”的研究，首先应该明确“企业家”的概念，“企业家”（entrepreneur）一词来源于法文，其原意是指“冒险事业的经营者或组织者”，在现代经济学与企业理论中，多将企业家分为两类，一类是企业所有者企业家，作为所有者他们仍从事企业的经营管理工作；另一类是受雇于所有者的职业企业家。在本研究中，我们所指称的企业家只指第一种类型，而把第二种类型称作职业经理人。

1.1.2明星企业家的概念化定义

那么何谓“明星企业家”？在当下的语境下，狭义的明星多指具有高知名度的影视音乐领域的表演者，而广义的“明星”则泛指各领域类具有高度知名度的人。因此“明星企业家”既指“有高知名度的大中型企业的所有者经营者”。

1.1.3明星企业家的操作化定义

结合本研究的研究方向，我们将“明星企业家”操作化定义为，在中国大陆地区具有高财富净值的企业实际控制人（《财富》杂志“2017·中国500强企业排行榜”中上榜企业的实际控制者，或深圳胡润研究院发布的《36计•胡润百富榜2017》中的上榜企业家），且受到国内各大媒体的较多关注（国内专业媒体对其在过去一年内有3篇以上报道，以“企业家品牌+企业家姓名”作为关键词在百度指数中搜索，选取指数高的企业家），在过去半年内持续使用微博且微博粉丝数在百万以上的的企业家，我们将之定义为“明星企业家”。

1.2微博发布策略

1.2.1微博的定义与特点

微博（Weibo），即微型博客（MicroBlog）的简称，也即是博客的一种，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。微博最早起始于2006的美国Twitter，是一个基于用户关系信息分享、传播以及获取的平台。用户可以通过WEB、WAP等各种客户端组建个人社区，以简短的文字更新信息，并实现即时分享。微博的关注机制分为单向、双向两种。微博在中国一般指新浪微博，本次研究中的研究对象也是指新浪微博。

微博由于自身具有的受众广、成本低、传播迅速的特点，为企业家个人形象及企业品牌的塑造提供了便利的渠道，微博合理使用可以扩大企业家的影响力和提升其个人形象。比尔盖茨到中国举办慈善晚宴前亦开通新浪微博，与Twitter账户同步，短短10小时就有愈10万粉丝报到。可以这么说，对于企业家而言，微博是能够让企业家的个人形象魅力、企业的产品与服务，形成巨大影响并深刻触达用户的重要网络平台。所以研究明星企业家的微博发布策略是很有现实意义的。

1.2.2微博发布策略

主要包括微博发布的内容、语言风格、时间节点及频次三个主要方面， 对于不同的微博发布内容、语言风格和时间节点频次，受众的反应和态度有着很大的差别。本文主要通过语言风格和时间节点两个维度划分明星企业家的微博，进而探究其对于企业家形象的影响。这里的语言风格是指一个人通过发布微博的行为表现出来语言的格调；时间节点是指一个人发布微博所选取的时间点。

1.3企业家形象

1.3.1个人形象

个人形象是一个人的外表或容貌以及内在品质的外部反映。

1.3.2企业家形象

企业家形象是指个体或公众对企业家的总体感知。企业家形象维度包括:能力、诚信、可靠、魅力等。企业家个人形象与所在企业及产品有高关联度，企业家是企业品牌的代表和象征（Cravens, Oliver& Ramanmoorti,2003）。企业家通过合理的微博发布策略，不仅可以打造自己的个人品牌，提升个人形象，同时还可以提升企业及产品的品牌形象。而且在此之前已经有相关研究发现:比起企业微博，企业家微博对人们的影响力更大。

1.3.3明星企业家形象

明星企业家由于自身的高财富值、高知名度和在微博上的较高活跃度，更容易被人们熟知并形成对他们从外表到内在的形象总体感知。

2.研究对象的现状综述（研究背景）

2.1微博现状

据CNNIC发布的第33次《中国互联网络发展状况统计报告》，2013年微博的用户规模和使用均有下降；而从2014年下半年起至今，微博焕发第二春，用户规模和活跃度都有所提升。据2017年第40次《中国互联网络发展状况统计报告》，微博的用户规模已达到27,143万，半年增长率达到7.1%。

2.2当前企业家微博发布对于个人形象评价的影响情况

随着微博的流行，越来越多的企业家将微博作为企业家个人品牌和企业品牌塑造的重要工具。企业家通过写微博进行自己展示和呈现,试图建立与消费者之间的联结和关系,以期影响消费者对企业家形象以及品牌形象的认知。然而，当前许多企业家微博的发布仍存在许多问题。有的企业家通过微博这个平台频繁与网友进行交流塑造了良好的个人形象，同时推动了企业的发展，甚至在微博上形成了自己专属的一批死忠粉。如：小米的雷军。而有的企业家并不擅长运营微博，凭借主观想法随意发布微博信息，不但没有达到预期效果，还可能导致自身形象受损，甚至对企业品牌产生了不良的影响。这些企业家们微博发布的语言风格和时间节点迥异，显然这些因素会影响到企业家的个人品牌形象构建，所以本文将重点探究明星企业家微博的语言风格和时间节点对企业家形象的影响以及两者是如何交互产生作用的。

2.3当前明星企业家微博发布对个人形象评价的影响情况

明星企业家频繁出现在公众的视野，通过微博平台发布消息，与网友进行互动，并迅速引发社会话题的发酵。大多数明星企业家通过较为合理的微博发布策略，与网友之间建立了较为和谐的社会互动关系，同时也有的明星企业家由于发布的微博受到了公众的质疑。2014年，联想总裁杨元庆进驻微博，进驻以来,以其自己的风格与微博用户进行互动交流,迅速获得众多粉丝，2016年博文月阅读量超过1000万以上，其与联想众官微、高管等账号之间互动交流形成的社交矩阵，不仅塑造了杨元庆真诚、包容的形象，也对于联想品牌形象有很大的提升作用。

3.研究对象现状的动因

自从2015年起，之前仿佛被用户抛弃的微博逐渐复苏，微博用户活跃程度提升。通过文献梳理发现，近两年对于相关话题的研究还几近空白，之前对于企业家微博发布策略对其形象的影响的相关研究无论是从微博发布策略的角度还是企业家形象视角都不够全面和深入。我们希望通过对明星企业家微博发布策略的研究，为企业家如何利用微博舆论场合理发声，塑造自身良好的形象，进而推动企业品牌的发展提供一定的借鉴意义。

4.关于类似话题研究的综述

4.1有关明星企业家的文献综述

当前学术界相关话题的研究对象一般都是企业家微博，而对于明星企业家这个定义还没有进行研究。

4.2有关微博发布策略的文献综述

对于企业家微博发布策略的研究，学者对于企业家微博发布策略的研究主要是通过对企业家微博内容的划分。在微博情景下, Kwon&Sung(2011)把微博信息分为五类:产品相关、企业相关、资源、网址及品牌名提及；谢庆红等(2011)则把企业家微博信息分为与企业相关的微博，即企业家在微博上主要提及与工作相关的内容，以及与个人相关的内容，这部分主要包括企业家个人兴趣爱好、家庭朋友、生活感悟等内容；魏川(基于微博的企业家个人品牌策论研究 2011)通过专业性和互动性两个维度将基于微博的企业家微博策略进行分类；黄静（企业家微博信息对于其形象评价的影响机制研究2014）则把企业家微博划分为做人和做事两个方面；周飞、沙振权(企业微博信息质量对粉丝品牌态度的影响机理研究 2015)将企业家微博信息质量界定为消费者对企业家在微博平台上发布信息的真实性、有用性、趣味性等方面的评价,并分为准确性、适当性和可读性三个维度测量。可见，学者对于这个话题的研究主要是对企业家微博内容的多维度划分，而且基本集中在2011年—2013年微博在中国刚刚兴起并迅速发展的阶段。而伴随着微信朋友圈对于微博的冲击和微博自身的问题，微博热在中国渐渐消减，业界学者把注意力大多转移到其他新兴媒体的研究，对于企业家微博发布策略这个问题的研究几近空白。自2015年，微博复苏迹象越来越突出，但近两年来对于这方面的研究仍然很是缺乏。由于之前的相关研究已经对企业家微博的内容划分和研究较为深入，以下我们对于企业家微博发布策略的研究主要集中在语言风格和时间节点两个维度。

从研究方法上看，此前的对企业家微博信息和发布策略的研究基本上是采用传统的人工分析数据的方法（如人工对信息进行编码，多个独立裁判对信息进行分类），这些方法具有时间和⼈⼒成本高，数据规模有限，分析结果带有主观性等缺点。而本次研究设计的研究，我们采用计算机领域前沿的数据挖掘技术对大规模数据进行分析，克服了这一研究局限。

4.3有关企业家微博的影响机制的文献综述

在此之前的大多数研究论文把研究焦点放在了企业家微博对于企业产生的影响，只有少部分重点研究了企业家微博对于其个人形象的影响。如：何嫱.企业家微博对企业品牌形象的影响及作用机制。外国关于“明星企业家Twitter发布策略对个人形象建构的影响”的相关研究还比较少。题材比较相似的一篇是Caroly M.Brown:在《6 Twitter Tips for Entrepreneurs》中对企业家提出了六点使用推特的建议，但研究形式和内容比较简单。其他文章要么把研究对象放在了企业身上，要么研究如何利用Twitter进行媒介数据分析。

4.4有关个人形象的文献综述

对于个人形象的研究国内外已经非常充分了。在国内，宋新宇（2002）认为个人品牌就是个人在工作中显示出的个人价值，它就像企业品牌、产品品牌一样拥有知名度、美誉度和忠诚度。周玉波（2003）认为个人品牌是一种名称，有公认的无形价值，有公众肯定倾向的客观依据，代表该人具有优秀的综合素质或者精湛的专业技能，标志着身份，体现着实力。

在国外，麦克纳利（2003）认为个人品牌是在建立某种关系时，他人根据体验所持有的一种印象或情感。希勒（2003）认为个人品牌是你在受众中的首要印象。蒙托亚和梵得荷（2004）认为个人品牌是他人对你的能力、作用以及价值的评价和看法。国内外这些关于个人形象的研究为我们进行明星企业家微博策略对个人形象评价的影响的研究提供了理论基础。

三、研究假设与研究框架

1.研究内容

本研究将以使用微博的知名企业家为案例，选取分属于不同的行业，如电商、科技、房地产、家电等，考虑研究对象的年龄跨度和自身特点，选取具有一定的代表性，较为全面的N位“明星企业家”，保证其研究价值与指导意义。从选取企业家的个人微博使用策略出发，基于戈夫曼的戏剧理论，从印象管理的角度，运用数据挖掘与分析法、实验法、内容分析法、调查法，探究其微博发布时间节点和微博内容的语言风格，分析其对于个人形象评价的作用与影响，延伸到对他们所在企业的影响，试图论证明星企业家的微博使用对其个人形象评价有着关键性的影响，并由此，给企业家群体的微博使用策略提供几点尝试性的参考。

2.理论基础

戏剧理论：戏剧理论是用表演和比喻来说明日常生活中人的互动的理论。它的基本观点是：社会是一个舞台，全体社会成员是在这个舞台上扮演不同角色的演员。他们都在社会互动中“表演”自己，塑造自己的形象并更好地达到自己的目的。
根据戏剧理论的观点，在企业家的微博使用过程中，以个人运用符号的能力为出发点，重视符号在微博互动过程中的作用。在基于微博平台的互动中，表演者要如何管理自己的行动，使其在观众面前呈现出他期望中的角色，即“印象管理”或“自我呈现”，它是戏剧理论的重要特征。在处理别人对自己的印象时，即在进行印象管理时，人们常常会努力运用各种符号，如道具，来布置自己的“舞台”，以便达到“印象管理”的目的，即通过自己努力地表演使自己以符合人们期待的方式出现在人们面前，并且试图与他人保持一定的社会距离以保持他的形象。

3.研究假设

企业家形象在企业品牌形象塑造方面扮演着重要角色，能够显著提升企业的品牌形象和绩效评价（ Gaines-Ross，2000；何志毅、王广富，2005）。它是个体或公众对企业家的总体感知，受企业家言语行为的影响（ Benoit and Brinson， 1999）。微博为网络时代人们获取和传播信息的重要渠道，具有即时性、 辐射范围广、 速度快的特点（ Kaplan and Haenlein，2011）。企业家通过微博平台发布的信息成为公众评价的重要线索，影响其在公众心目中的形象（谢庆红等， 2013）。 然而，企业家的微博信息在不同情境下（如企业家发布微博的时间）可能产生不同的影响。

基于此做出以下假设：

H1：明星企业家的微博发布时间节点和微博内容的语言风格对其形象评价有交互影响：

H1a：发布StyleT(j)语言风格的微博对明星企业家的形象评价有积极影响。

H1b：发布Tnode(j)时间节点下发布微博对明星企业家的形象评价有积极影响。

H1c：在Tnode(i)时间节点下，StyleT(j)语言风格对明星企业家的形象评价有积极影响。

4.研究框架

四、研究⼀： 基于数据挖掘技术研究明星企业家微博发布时间节点与语言风格对其形象评价的交互影响

1.样本来源

为验证假设 H1、 H1a 、 H1b和H1c， 我们在新浪微博网站中利用数据挖掘技术采集企业家微博的客观数据，采用面板数据分析方法进行假设检验。

1.1 样本选择

样本说明:选取明星企业家，以 [财富值高 + 知名度高+ 微博活跃企业家] 作为样本的选择标准。

样本选取方法: 层级筛选法（R-M-N），下面是具体说明：

（1）样本初步选取(财富值):在《财富》杂志“2017·中国500强企业排行榜”或深圳胡润研究院发布的《36计·胡润百富榜2017》中搜集上榜企业家。

（2）样本第二次筛选(知名度):在第一次样本选取出的企业家中选取出知名度高的企业家。

以关键词为“企业家品牌+企业家姓名”作为关键词在百度指数中搜索，将指数⾼的企业家界定为明星企业家。

（3）样本第三次筛选(微博活跃企业家):在上一次筛选出的样本中选取出N个为微博活跃用户的明星企业家。

微博活跃企业家：在过去半年内持续使用微博且微博粉丝数在百万以上的企业家。

样本基本情况如表1所示：
表1 样本基本情况

注：第一行是表头信息，第二行是示例。

1.2 数据采集

本实验采⽤数据挖掘技术对选取的明星企业家的微博进行数据爬取，以采集研究所需样本。

1.2.1 数据抓取

采⽤python爬虫技术，通过新浪微博API (Application Programming Interface) 接口对选取的N个明星企业家的微博进行数据爬取，限定时间段为2012年1⽉1⽇——2017年12月31日。爬取数据包含四组信息，分别为：明星企业家微博个⼈信息、限定时间段内每条微博具体信息、每条微博的用户评论信息、每条微博的转发信息。

1.2.2 数据集说明

下面是对所有所需爬取数据的信息的具体说明。

爬取数据以csv格式存放。每一条数据都有独一无二的 id 字段，相关数据之间通过外键关联在一起，以保持数据之间的关联结构。

表2 明星企业家微博数据分类及条数

注：上表统计使用数据挖掘技术爬取的每一个被选取的明星企业家的微博数据分类及条数。
明星企业家（Star Entrepreneur）简称SE，N个明星企业家样本分别为SE1, SE2, … , SEn.

表3 明星企业家微博信息表

字段	说明
id	用户id
url	用户主页url
name	用户昵称
gender	用户性别，1~男，0~女，-1~未知
description	用户简介
verified_reason	认证信息，为空代表没有认证
follow_count	关注人数
follower_count	粉丝数
status_count	发表的微博数

表4 明星企业家微博内容信息表

字段	说明
id	微博 id
url	微博 url
content	微博内容
time	微博发布时间，用 UTC 时间戳表示
author	发表这篇微博的用户的 id
comments_count	微博评论数
reposts_count	微博转发
likes_count	微博点赞数

表5 明星企业家微博评论信息表

字段	说明
id	评论 id
content	评论内容
user	发表评论的用户的 id
time	评论发表时间，用 UTC 时间戳表示
like	点赞数
target_type	评论对象的类型，一种是 “weibo_post”，表示针对原微博的评论，一种是 “weibo_comment”，表示回复某一个评论的评论
target_id	如果 target_type 是 “weibo_post”，则表示微博 id，如果 target_type 是 “weibo_comment”，则表示评论 id

表6 明星企业家微博转发信息表

字段	说明
id	转发 id
content	转发时发表的内容
like	点赞数
user	转发微博的用户的 id
time	转发时间，用 UTC 时间戳表示
origin_post	原微博的 id

2.模型设定与变量定义

2.1 模型设定

我们将模型设定为:

ImageE{FanN(2x),ForwardN(1x),CommentN(1x),SentimentJ(4x)} = α + β1 StyleT+ β2 Tnode + β3 StyleT Tnode + β4 Cont*

2.2 变量定义

表7 变量定义表

本研究模型中定义了1个因变量，为ImageE，包含4个指标；2个变量，分别为StyleT和Tnode。以下为对各变量及指标的详细解释：

ImageE：

表示用户对明星企业家形象的评价，明星企业家个人形象的衡量标准如下，包含有四个指标。为了更好地量化明星企业家的个人形象(ImageE)，我们依据4个指标的重要性差异为它们设定不同的权重：
ImageE{FanN(2x),ForwardN(1x),CommentN(1x),SentimentJ(4x)}, 其中FanN、ForwardN、CommentN、SentimentJ四个指标的权重分别为2x, 1x, 1x, 4x, 加权结果以百分制表示。四个指标的具体定义如下：

（1）FanN：表示单条微博发表后48h的时间区间内，明星企业家微博粉丝的变化量。在微博背景下，粉丝数量反映了其影响⼒、受欢迎程度以及受众的总体态度(Chaetal.，2010)，与营销的影响⼒效果正相关(金永生等，2011)。本文通过微博开放平台的粉丝变化趋势API获取到粉丝数量的历史变化趋势的数据，来衡量特定时段⽤户对企业家的评价和态度。粉丝增长量越大，则说明该时段内用户对企业家的态度和评价越好。

（2）ForwardN：表示单条微博的用户转发量。单条微博的转发量反映该微博引起的关注度⼤⼩。

（3）CommentN：表示单条微博的用户评论量。单条微博的评论量也反映该微博引起的关注度⼤⼩。

（4）SentimentJ：表示单条微博的用户转发和评论内容的情感极性值，分为正面(= 1),负面(= -1),中性(= 0)。情感极性包括正面、负面、中性三种；通过分析单条微博的用户转发和评论内容的情感极性，可获知用户对该条微博的情感态度。我们通过腾讯AI开放平台的情感分析API接⼝对每条微博的用户转发和评论内容的情感极性进行分析，分析结果表示为：正面情感为数值1，负面情感为数值-1，中性情感为数值0。

StyleT：

表示明星企业家微博的语言风格类型，共划分为W个语言风格, 分别为StyleT(1), StyleT(2),…,StyleT(w)。我们采用深度学习技术，基于大规模数据训练，使⽤LSTM深度神经网络模型对微博样本进行自动化分类，并采用使用测试集检验模型的准确率。LSTM神经网络模型如图1所示；信息分类编码表见附录(人工编码样例)。

图1 LSTM(⻓短期记忆神经⽹络)模型

LSTM(⻓短期记忆神经⽹络)是RNN网络(递归神经网络)的拓展，具有时序建模的作用，是目前最适合做语言建模的神经⽹络。LSTM通过输入门，遗忘门，输出门保持和更新细胞状态，可以判断哪些信息是有用的，哪些是没用的，并把有用的信息在LSTM中保存。

文本是人类文化的产物，即人是唯一准确的判别标准，机器分类难免有所偏差，且LSTM模型现在还无法达到很高的准确率。故我们在实验二中使用人工测试实验法对研究假设进行进一步验证。

Tnode：

表示明星企业家微博的发布时间节点，共划分P个不同的时间节点，分别为Tnode(1), Tnode(2),…,Tnode(p)。划分方法采用简单统计方法，按P个时间节点将所有微博样本划分为P类。

Cont：

表示我们设置的控制变量。在已有文献的基础上(金永生等，2011;Chaetal .，2010)，我们主要考虑以下影响指标FanN(微博粉丝数变化量)的因素:明星企业家每个时段的微博信息总量(Total)，⽤该时段发布的信息总条⽬数来衡量;期初的粉丝数量(PreE)，用各时段期初的粉丝数量来衡量。此外，我们还在相应的检验中控制企业家所在⾏业(Ind)和微博使用的时间(Time，用企业家⾃开始使用微博截至样本期间的时间衡量)因素。

3.样本数据分析

针对获取到的样本数据，我们通过描述性和诊断性统计来进行数据分析，以验证研究假设。

3．1描述性统计

表8 因变量及其指标的描述性统计特征

表8分别统计在总体样本数据中，因变量ImageE的4个指标的4项统计指标：Min(最⼩值)，Max(最⼤值)，Average(平均值)和σ(标准差)。

3．2诊断型统计

表9 明星企业家微博语言风格对其形象评价的影响

表9分别统计在总体样本数据中，⾃变量StyleT的每⼀个值所对应的ImageE及其四指标值的值，以此分析哪种语言风格的微博能积极地塑造明星企业家的个⼈形象。

表10 明星企业家微博发布时间节点对其形象评价的影响

表10分别统计在总体样本数据中，自变量Tnode的每一个值所对应的ImageE及其四指标值的值，以此分析发布于什么时间节点的微博能积极地塑造明星企业家的个⼈形象。

表11 明星企业家微博发布时间节点和语言风格对其形象评价的交互影响

表11是展示自变量StyleT与Tnode对ImageE的交互影响的正交关系矩阵。分别统计在总体样本数据中，当⾃变量StyleT取值StyleT(i)且⾃变量Tnode取值Tnode(i)时，所对应的每⼀个ImageE(i)的值。以此分析发布于什么时间节点的哪种语言风格的微博能积极地塑造明星企业家的个⼈形象。

3．3 回归模型检验

采用多元回归⽅法，将⾃变量、调节变量、⾃变量和调节变量的交互项、 控制变量逐步放⼊多元回归分析模型。为了检验交互项，我们对所有的连续变量进⾏均值中⼼化处理，以降低多重共线性的问题(Aiken & West，1991)。若经过处理后的变量样本均值为零，则说明样本分布与处理前相同。若多 重共线性诊断结果显示所有的VIF值均⼩于5，则说明多重共线性问题并不严重，未对假设检验结果构成影响。

五、研究二：实验法进⼀步验证明星企业家微博发布时间节点与语言风格对其形象评价的交互影响

研究二的目的在于通过实验法验证企业家发布微博的时间节点与微博信息的语言风格对其形象评价的交互影响，即验证假设H1、H1c，排除可能的混淆因素，提高研究结论的内部效度。

1．预实验:微博样本选取

1．1 样本预选取

从新浪、腾讯、搜狐、⽹易等微博门户⽹站上，用数据挖掘的方法挖掘 2017 年 1 月~4 月期间实名制企业家的微博信息，经过讨论后从中保留约Pre-N 条微博信息样本(15<pre-N<40)。

信息样本的要求：

1.每种微博信息组合数量约为 10条，即共需收集10wp 条初样本。
2.不同类型的信息的字符⻓度基本⼀致。
3.脚本内容完全参照新浪微博的格式设计，包括字体、颜色、排版等

3．2样本再选取

将这些微博信息进行初次简单的修改:删去企业家的名字和职位、企业名称、帖⼦的转发数、发布时间等, 交给 5wp 位随机选择的普通消费者。⾸先询问被试，是否使用过微博。没有使用过微博的被试不再进⾏下一步的调查。 然后要求他们根据⾃⼰的认知对不同时间节点的这些微博信息进行语言风格分类，得出 fin-N 条微博样本。并根据分类将这些样本设置在不同实验组中，组成企业明星微博认知调查测试卷。

2．被试选取

随机抽取200名在华中科技⼤学就读的本科学生作为被试，排除不经常使用微博的学生，将男⼥比例控制为 1：1。为保证实验的严谨性，在被试的选取过程中，排除本院系内成员，避免被试对实验有提前了解。

3．实验方法

3．1实验设计方法选取

本次实验选取正交实验设计⽅法，正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多⽔平的又⼀种设计⽅法，它是根据 正交性从全⾯试验中挑选出部分有代表性的点进⾏试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，⻬整可⽐”的特点。在本次研究中，实验设计中的两个因变量时间节点、语言风格，且均有两种或者两种以上水平方向上的因素(如语言风格水平方向上的因素可划分为⼝语化和非口语化两种)。此次研究为探究多因素多⽔平对因变量的影响，宜采用正交实验设计。变量为问卷中不同的微博信息，因变量为被试对企业家的好感度、被试对企业的好感度。

3．2研究方法设计

使⽤正交实验设计的⽅法，得到正交矩阵矩阵(表12)，设置 wp 个实验组，将两个⾃变量的⽔平因素分别安排到正交表⾏与列，组成交互矩阵，得出 wp 个组合，每个组合形成⼀个实验组 Aij，使得每一变量的水平分量都有与另⼀变量⽔平分量碰撞的机会。再设置⼀个对照组 A00，不含因变量，与实验组形成对⽐。
在以往对企业家形象的测量中，企业家的诚实、可靠性在所有维度中较为突出。(Milleretal.，1986)，且由于诚实、可靠、支持等维度都有着较强的联系与交叉性，于是我们将这些评价维度结合为⼀个维度”好感度”，将评价指标单⼀化，既避免可以多维度之间的交叉影响，⼜可以⽅便研究数据的分析。
“好感度”评估分为对企业家的好感度 S1 和对企业的好感度 S2。

表12

注:实验中的量表均采用李克特7分量表。

4．实验材料与过程

4．1实验材料

企业明星微博认知调查测试卷

4．2实验过程

(1)实验组

在问卷中，不同实验组给被试者提供一个的虚拟明星企业家的相同企业家 的简介材料，如 A先生是一家手机软件公司的CEO，微博粉丝500万，具有⾼知名度。然后在不同的实验组中为被试者提供改企业家在Tnode (i)节点下发表的 Style(j)风格的微博信息，即让不同实验组的被试接触到不同的信息刺激。

在阅读完测试卷中的企业家的简介及微博后，要求被试对该企业家的好感 度打分，将好感度划分为 1，2，3，4，5，6，7 个梯度，分数越高代表对企业家的好感度越高，反之，分数越低表明对企业家的好感度越低。对照组中只提供该企业家的简介，不提供微博信息，在被试浏览完企业家简介后，给企业家的好感度打分。每组对企业家的好感度终值取组内所有被试的平均值。

为了进⼀步探究企业家微博对企业品牌形象的影响，增加一个对企业形象的好感度的维度。即在对企业家好感度打分后，再对企业的好感度进行打分，仍然将好感度划分为 1，2，3，4，5，6，7 个梯度，每组终值为所有被试的平均值。

(2)对照组
在对照组中向被试提供与实验组相同的企业家简介，但不提供微博信息，在阅读简介后直接让被试对企业家和企业的好感度进行评分。

表13评分表

4．3操控检验

我们提出两个问项测试测试 Tnode(i)styleT(j)信息的认可程度: 我认为以上微博信息展示了企业家 A先生的语言风格侧重的是 styleT (x)，发布的时间节点为 Tnode(y)，对于同一实验组，如果对于被试选择的分类与实验设置的分类有明显差异，即可对微博信息进行重新的分类调整。为了排除被试由于阅读过部分微博信息而产生熟悉感对结果造成影响，我们让被试对微博信息的熟悉感以及可信度进行评价。实验最后，为了保证实验的严谨性，拍出被试此前有接触过需再次测量被试参与实验的卷入度和人口统计学信息，并询问被试是否了解本次实验 的目的、是否相信所有材料的描述等。

5．数据的处理和分析

在实验中完成数据收集后，对每组数据取均值填⼊下表，进行极差分析。

表14

极差分析法说明:

（1）在试验范围内，各列对试验的影响从大到小的排队。
某列的极差最大，表示该列的数值在试验范围内变化时，使试验指标数值 的变化最大。所以各列对试验指标的影响从⼤到⼩的排队，就是各列极差 D 的数值从⼤到小的排队。
（2）试验指标随各因素的变化趋势。
（3）使试验指标最好的适宜的操作条件(适宜的因素水平搭配)。
（4）对所得结论和进一步研究方向的讨论。

六、研究意义与研究局限

1.研究意义

1.1 理论意义

（1）丰富和发展有关企业家的社交网络印象管理的理论

本文将探究明星企业家这个群体的微博发布策略，及其基于微博的形象建构策略，从戈夫曼的戏剧理论出发，分析基于微博的印象管理理论，扩展戏剧理论，印象管理的应用范畴，特别是在微博这样一个开放式的，有一定的公共话语性的社交平台上，进行印象管理的新特点。

（2）拓宽企业家微博发布研究范畴

本文在探究明星企业家微博发布策略之时，除了探究其微博发布的内容特点之外，还延展到了企业家微博发布的时间节点选择，语言风格运用等层面，使得对企业家微博使用的研究，从内容分析，拓展到了策略分析，发布内容、语言风格、时间节点，三者共同构成了企业家的微博发布策略，从策略着眼探究该现象，可以拓展研究的广度与深度，为相关研究提供一个新的视角。

1.2 模型意义

（1）构建了基于微博数据的明星企业家形象评价的衡量标准

此前对企业家形象评价的衡量标准局限在较单⼀的维度，如粉丝量变化，这实际上无法全面客观地反映⽤户对企业家的形象评价。而在本研究设计的研究⼀的模型中，设定ImageE为因变量，表示用户对明星企业家的形象评价，并设定4个多维度指标（FanN,ForwardN,CommentN,SentimentJ）作为其衡量标准，如此则构建起了较为全面的基于微博数据的明星企业家形象评价的衡量标准，以提高研究的科学性和准确性。

（2）拓宽明星企业家微博发布策略对其形象评价影响的理论边界

本研究在企业家微博发布策略中选取微博发布时间节点与语⾔⻛格这两个维度，研究其对明星企业家形象评价的交互影响，得出“在Tnode(i)时间节点下，明星企业家使用StyleT(j)语言⻛格写微博可积极地影响用户对其形象的评价”的结论，可拓宽明星企业家微博发布策略对其形象评价影响的理论边界。

1.3现实意义

微博作为当下社交媒体的重要组成部分，具有公开性强，范围广，互动性强等特点，已经成为了公共舆论的重要阵地。基于微博的公众人物形象已经成为了人物媒体形象的重要组成部分，本研究将聚焦明星企业家这个群体的微博发布策略，探究其特点，特别是优点与不足，联系其基于微博的个人形象，为企业家群体的微博发布使用，提供一些可能的参考，在微博这一平台上做好个人的形象建构管理。

对于一些企业而言，企业的创立者、管理者的形象，与企业品牌的形象关联极为紧密，就如一个硬币的两面，特别是对于明星企业家而言，就如受众会把马云和阿里巴巴划上等号，明星企业家几乎就是企业品牌的个人化再现。因此个人形象管理同企业的品牌形象管理同样重要，两者不可偏废。本研究聚焦于明星企业家的个人形象，目的在于从个人的形象管理出发，为如何在微博这一平台上塑造良好的个人形象提出几点行之有效的建议。

1.4 操作意义

（1）替代人工搜集数据的方法，使用数据挖掘技术进行数据采集

此前的对企业家微博信息的研究基本上是采用传统的人工搜集数据的⽅法（如问卷法，焦点访谈法，二手数据采集法），这些方法具有的共同缺点是：时间和精力消耗大，而搜集的样本数量有限，样本时间区间有限，且样本数据不可避免地带有⼀定的主观性。而本研究设计的研究一采用数据挖掘技术爬取明星企业家微博历史数据，以作为研究所需的样本。通过数据挖掘获取的数据具有强客观性，样本数量⼤且维度全面，有助于提高研究分析的内部和外部效度。

（2）替代人工进行内容分析和分类编码的方法，使用深度学习技术进行数据分析，包括微博内容情感极性分析和语言风格分类

此前的对企业家微博信息的研究基本上是采用传统的人工分析数据的方法（如人工对信息进行编码，多个独立裁判对信息进行分类），这些方法具有的共同缺点是：消耗大量时间和⼈⼒，只能对⼩规模数据进⾏处理，且数据分析的结果不可避免地带有⼀定的主观性。而本研究设计的研究一采用计算机领域前沿的深度学习技术对大规模数据进⾏分析，主要使用LSTM深度学习模型对微博内容的语言风格进行分类预测，以及使用腾讯AI开放平台的情感分析API接口对所有微博样本的用户转发和评论内容的情感极性进⾏分析。这种分析方法相比传统人工分析具有更高的分析效率、更大规模数据处理能力和更高的准确性，有助于提高研究分析的内部和外部效度。

深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是机器学习中⼀种基于对数据进行表征学习的算法, 试图使⽤包含复杂结构或由多重⾮线性变换构成的多个处理层对数据进⾏高层抽象。

（3）双实验强化对研究假设的验证

本研究设计了2个研究实验，分别为研究⼀与研究二。研究⼀使⽤数据挖掘与分析技术进行自动化数据采集和分析，而文本是⼈类⽂化的产物（即⼈是唯⼀准确的判别标准），机器对数据进⾏分类的结果难免有所偏差。故我们设置实验二，使用人工测试实验法对研究假设进行进⼀步验证。双重实验可强化对研究假设H1、H1a、H1b、H1c的验证，以提高研究结果的内外部效度。

2.研究局限与展望

本研究的局限性与未来的研究方向主要展现在以下4个方面：

（1）研究范围上，本研究设计基于中国微博用户，验证明星企业家微博发布策略对其形象评价的影响。那么这个研究结果是否具有对于全世界的普适性意义呢？未来可收集国外（如Twitter）的样本数据进行跨文化的实证检验。

（2）研究对象上，对于明星企业家的微博发布策略，本研究设计仅选取2个维度：微博发布时间节点、微博内容的语言风格。未来可扩展到对更多维度微博发布策略的研究。

（3）本研究设计基于微博数据选取4个重要指标来衡量明星企业家的形象评价（因变量），而实际上其影响因⼦还有很多，未来的研究可进⼀步探索更多维度的调节因素，例如企业所处⽣命周期、危机事件情景等等，以提⾼对明星企业家形象评价衡量的科学性和准确性。

（4）设定因变量ImageE的衡量指标时，我们本想将微博内容语义挖掘囊括进来（即通过自然语言处理技术对微博内容进行语义分析），但考虑到目前语义分析技术尚不成熟，可能会影响整体准确率，故未引⼊这一指标。未来可尝试引⼊微博语义分析这一指标，以完善对明星企业家形象评价的衡量标准。

七、研究实施时间安排

八、伦理道德说明

关于“明星企业家的微博发布策略及其微博形象的建构”的研究，必要的伦理道德必须做一下说明：首先，本研究不追求涵盖所有研究对象，仅就选取的案例进行分析研究，其结果具有一定的普遍性，但不能完全代表全体；其次，本研究将基于研究对象的微博发布策略进行分析探究，不涉及研究对象其他无关方面的信息，对于研究信息的获取全部基于公开资料，不涉及研究对象的隐私；再次，本研究将公开承认无法完全避免研究者的个人价值观以及文化观，因此研究得出的结论将或多或少带有个人研究特质，并不是唯一的、所有人的研究结果；最后，在本研究开始之前，我们将基于对研究对象完全客观中立的态度进行，不涉及其他平台上对于研究对象的任何评价，排除个人因素对于研究过程的影响。

九、参考文献

[1]黄静.企业家微博信息对于其形象评价的影响机制研究［J ].管理世界，2014，（9）
[2]魏川.基于微博的个人品牌策略研究［D].武汉：华中科技大学，2011
[3]周飞、沙振权.企业家微博信息质量对粉丝品牌态度的影响机理研究［J].北京工商大学学报(社会科学版),2015,30（5）
[4]何嫱.企业家微博对企业品牌形象的影响及作用机制［D].成都，西南财经大学，2013
[5]朱丽娅.企业家微博信息对其形象评价的影响研究［D ].武汉，武汉大学，2014
[6]黄静.企业家微博写什么［J ].商业经济与管理，2014（2）
[7]莫可道.如何打造企业家领导人博客［J ].销售与市场:管理版，2009
[8]李秀杰.微博在企业形象管理中的应用及效应分析［J].企业技术开发月刊，2011
[9]潘明.现代企业领导人的魅力价值对企业的影响［J ].办公室业务，2015
[10]蔡晓燕.微博舆论场中企业家意见领袖的形象［J ].湖北函授大学学报，2014（6）
[11]付晓萌、郭佳佳.新浪微博八年兴衰史
[12]微博2017年用户研究报道
[13]2016微博企业白皮书
[14]微博开放平台 http://open.weibo.com/wiki/首页
[15]Azkara;Tania Arriaga;Croasdell;David.NASF in Twitter: An Entrepreneur’s Community of Practice Using Electronic Networks of Practice
[16]Caroly M.Brown:.6 Twitter Tips for Entrepreneurs
[17]Alexandra loanid, Cezar Scarlat.Factors Influencing Social Networks Use For Business: Twitter and YouTube Analysis

附录

微博信息编码表（示例）

1、社会重大事件：引起公众广泛关注的事件；
社会非重大事件：未引起公众广泛关注或公众关注性较低的事件；
划分依据：被百度指数收录的事件为社会重大事件。
2、此内容编码表仅为一个示例，实际对时间节点和语言风格的分类需按研究设计中的操作步骤、基于对采集的海量样本数据的分析才能得出。