熱詞第4期：長尾理論、破窗效應…傳媒行業常出現的這幾個名詞

隨著複習進度的深入以及考生們的考試需求，我們推出了這個【熱詞精講】欄目，為大家解讀一些學術前沿的新詞熱詞，和核心考點斬詞計劃不同的是，這些知識點都屬於拓展內容，基本來自國內外學術界的研究動態和論文著作中。

本我們期選取5個概念進行解讀，並在文末寫出思考題，這對準研究生們來說是積累專業術語的好機會，大家可以拿出小本本開始了。

01、長尾理論

（四川大學/蘇州大學/廈門大學2019真題）

長尾理論（ The Long Tail Effect） 由美國《連線》雜誌主編克里斯·安德森在2004年10月提出，用來描述諸如亞馬遜Netflix之類網站的商業和經濟模式。他認為，“如果把足夠多的非熱門產品組合到一起，實際上就可以形成一個堪與熱門市場相匹敵的大市場。”

長尾理論中的“頭”（head）和“尾”（tail）是兩個統計學名詞。正態曲線中間的突起部分叫“頭”；右邊相對平緩的部分叫“尾”。

人們通常只能關注重要的人或重要的事，如果用正態分佈曲線來描繪這些人或事，即關注曲線的“頭部”，而忽略曲線的“尾部”，因為這需要更多的精力和成本才能關注到。

但在網路時代，由於關注的成本大大降低，人們有可能以很低的成本關注正態分佈曲線的“尾部”，關注“尾部”產生的總體效益甚至會超過“頭部”。這裡的長尾有兩個特點：一是細，這是因為長尾是份額很少的市場，在以前不被重視的市場；二是長，即市場雖小，但數量眾多。所有非流行的市場累加起來，在網路上可以形成比流行市場還大的市場。

在網際網路資訊傳播中同樣存在著長尾理論——

網際網路傳播中的長尾理論效應，即大眾傳播和小眾群體傳播並存，小眾群體傳播地位日益上升；小眾群體的傳播效應可與大眾傳播相抗衡，甚至超過大眾傳播。

學者將網際網路資訊傳播中的長尾特徵總結如下：

1、位於頭部的是大眾傳播

大眾傳播要吸引足夠多的受眾，就得最大限度地利用寶貴的資訊傳播渠道和有限的傳播資源。傳統的解決辦法就是聚集於“大熱門”，熱門節目和符合公共利益、公共興趣的資訊能聚合和集中受眾群，高效地利用匱乏的傳播資源。大眾傳播聚焦的是共同興趣，因此，大眾傳播產生的傳播效應是如此之大，位於長尾理論曲線的“頭部”。

2、位於尾部的是小眾傳播

網際網路可以高效地把不同型別的大量資訊內容傳送給每一個人，根據選擇性機制，受眾自主選擇滿足自己的獨特興趣的資訊。大眾傳播時代，大多數受眾都在接受著同樣的資訊，這些相對匱乏的資訊是“共同興趣” 的領地。網際網路時代，資訊傳播進入一個百花齊放的小眾群體傳播時代。

3、 大眾傳播和小眾群體傳播同時並存

受眾從共同興趣轉向特殊興趣的趨勢並不意味著傳統力量結構的終結，並不意味著資訊傳播正在全面轉向純業餘性的電腦文化。

事實上，這只是等式的重新平衡，只是“或時代”向“和時代” 的演變：過去我們只能選擇暢銷的或非暢銷的資訊產品，現在我們可以同時選擇暢銷和非暢銷的資訊產品。今天我們的文化越來越像是頭部和尾部的混合。大眾文化並沒有隕落，只是不再那麼大眾化。另一邊，小領域文化也不再那麼默默無聞了。

4、小眾傳播逐漸與大眾傳播相抗衡

在今天，受眾對大熱門的需求似乎不及對非大眾化小領域內容的需求。隨著受眾逐漸紛紛離開傳統大眾媒體，市場需求正在分崩離析，散向不計其數的小資訊傳播者。

網際網路中千千萬萬的網民是新時代的時尚領軍人物，網民們紛紛加入了圍繞某個共同興趣組成的小眾群。小眾群體中的人也許根本不會把自己看成推薦者或嚮導，他們只是在做自己想做的事。

對傳播者來說，這個時代是個鉅變的時代，人們對廣而告之的大眾傳播機構不再那麼信任，對個人的信心卻呈上升之勢。同類人相信同類人。自上而下的宣傳正在失去效力，自下而上的傳言正在贏得力量。

5、長而平滑的長尾曲線

網際網路還提供了資訊“過濾機制”。比如新浪微博上的“熱點話題”會告訴使用者大多數網民都在關注著什麼，“轉發”和“評論”數量可以告訴使用者哪些微博受到了大量的關注。

這種“過濾機制”的主要作用在於一種轉變，幫助人們沿著一條既舒適又符合個人品位的道路從已知世界（大眾傳播提供的內容，共同興趣）走向未知世界（小眾群體傳播內容，特殊興趣）。

“過濾機制”推動需求向尾部移動，“過濾機制”幫助小眾群體發現新的優質資訊產品，這些新事物比傳統大規模傳播渠道中的那些千篇一律的東西更有吸引力。“過濾機制” 還能提高受眾的滿意程度，因為相比頭部的大眾化資訊產品來說，它們能為受眾找到更適合他們的資訊。

02、破窗效應

“破窗效應”是美國斯坦福大學心理學家詹巴斗所提出的一個重要理論。它是這樣描述的：如果有人打爛了一個建築物的窗戶玻璃，而這扇窗戶又得不到及時維修，別人就可能受到某些暗示性的縱容去打爛更多的窗戶玻璃。久而久之，這些破窗戶就給人造成一種無序的感覺。最後，在這種具有強烈暗示性的氛圍中，攻擊性的行為就會逐漸滋生，甚至成為一種值得炫耀的行動。

在開放的網路世界中，普通百姓擁有了自己的話語權，

網路的低門檻、大容量，擴充套件了監督的議題範圍，普通公眾可以隨意表達自己的意見和建議。

當前正處於社會矛盾凸顯期，群眾對一些政府正在著力解決的社會問題往往存有焦慮和不滿情緒，對政府部門持有非常敏感的“習慣性質疑”的偏執，政府部門如措辭不當，就會激發對立情緒，造成事態擴大。

尤其少數人故意把一般個體事件或普通案件引向對國家和社會的反思與批判，群眾就成為被利用的物件。政府有關部門在應對突發事件中要謹慎使用“別有用心、刁民、一小撮、惡勢力、不明企圖人員、部分不明真相的群眾、造謠、惡意炒作”等敏感詞彙，防止和群眾站在對立面，激發逆反心理。

03、避雷針效應

為預防在雷雨天遭受雷擊，高大建築物頂端一般都裝有避雷針。避雷針實際是引雷針，透過金屬棒和金屬線將強大的雲層電流引入大地，從而保護建築物。善疏則通，能導必安，避雷針效應實際就是疏導戰略。

這一理論同樣適用於輿論引導方面。

在遇到公共突發事件時，政府部門一要主動應對，積極疏導。

化解輿論危機就要時刻關注輿情變化，善於依據跟帖強度等指標及時發現輿論焦點、熱點，搞清事實根源，敢於主動接觸矛盾，對症下藥，及時正確引導，理順網民情緒，搭起黨和政府與群眾之間的溝通橋、信任橋，給網路輿論裝上“避雷針”，避免爆發社會危機和突發事件。

二要搶佔先機，強勢引導。

面對突發事件，要迅速核實情況，搞清事件性質、波及範圍、輿論強度、可能造成的影響等；主動應對質疑和猜測，第一時間釋出公告，先講事實慎說原因，先上網後見報，先簡報再細說，邊處置邊釋出，竭力搶佔輿論制高點，牢牢掌握話語權、主動權，擠佔負面輿論傳播空間，不給小道訊息“滿天飛”提供可乘之機，達到“減輕恐懼心理，縮小謠言生衍的空間，確立權威信源形象”的效果。

04、馬太效應

馬太效應（The Matthew effect）指強者愈強、弱者愈弱的現象，廣泛應用於社會心理學、教育、金融以及科學領域。馬太效應，是社會學家和經濟學家們常用的術語，反映的社會現象是兩極分化，富的更富，窮的更窮。

馬太效應，名字來自聖經《新約·馬太福音》一則寓言：“凡有的，還要加倍給他叫他多餘；沒有的，連他所有的也要奪過來”。表面看起來“馬太效應”與“平衡之道”相悖，與“二八定則”類似，但是實則它只不過是“平衡之道”的一極。

在網際網路的資訊環境中，馬太效應也成為話語權兩極分化的表現之一。

比如，微博空間中的話語流通類似於國際傳播領域中的資訊流動，都呈現不平衡的狀態。在國際傳播中，資訊總是從富國流向窮國，在微博空間中，話語總是從“富微博”流向“窮微博”，即從精英流向草根。

其實，微博與傳統媒體的話語權分配在深層是同構的，在傳統媒體中，“把關人”機制賦予少數社會精英壟斷的話語權，草根的聲音往往“被把關”或“被代表”，他們的話語權遭到相對剝奪。在微博中，“把關人”雖然已經弱化，但草根階層得到的僅僅是一種免於“被把關”的滋有，由於缺乏符號資本，其傳播力仍然有限。

之所以會出現話語流向不平衡主要是源於“馬太效應”的存在。首先，網民在微博中選擇關注物件時，大V標識的KOL更引人注目；其次，這種不均衡選擇結果反過來又成為二度選擇的依據，名人微博由於粉絲多容易被再度關注，草根微博由於粉絲少容易被忽略、過濾，如此迴圈往復，話語權分配中呈現出一種貧富分化現象。

05、髒資料

（南開大學2020年真題）

寫在前面：

我們常說“大資料”時代，但對於文科背景的新傳學子，都很少去學習理解其背後的技術邏輯和統計公式，一些常用常見的基礎概念，不管考不考，我們都該知道。現在已經是講究“學科交叉”、“融合培養”的研究生培養階段了，不要再抱著僥倖心理覺得某些知識不是我們的知識涉獵範圍內了。

資料質量分析是資料探勘中資料準備過程的重要一環，是資料預處理的前提，也是資料探勘分析結論有效性和準確性的基礎。沒有可信的資料，資料探勘構建的模型將是空中樓閣。

資料質量分析的主要任務是檢查原始資料中是否存在髒資料。

髒資料一般是指不符合要求以及不能直接進行相應分析的資料。

在常見的資料探勘工作中，髒資料包括：缺失值、異常值、不一致的值、重複資料及含有特殊符號（如#、￥、*）的資料。

1、缺失值

缺失值產生的原因主要有以下3點：

有些資訊暫時無法獲取，或者獲取資訊的代價太大。

有些資訊是被遺漏的。可能是因為輸入時認為該資訊不重要、忘記填寫或對資料理解錯誤等一些人為因素而遺漏，也可能是由於資料採集裝置故障、儲存介質故障、傳輸媒體故障等非人為原因而丟失。

屬性值不存在。在某些情況下，缺失值並不意味著資料有錯誤。對一些物件來說某些屬性值是不存在的，如一個未婚者的配偶姓名、一個兒童的固定收入等。

2、異常值分析

異常值分析是檢驗資料是否有錄入錯誤，是否含有不合常理的資料。忽視異常值的存在是十分危險的，不加剔除地將異常值放入資料的計算分析過程中，會對結果造成不良影響；重視異常值的出現，分析其產生的原因，常常成為發現問題進而改進決策的契機。

3、資料不一致性

資料不一致性是指資料的矛盾性、不相容性。直接對不一致的資料進行挖掘，可能會產生與實際相違背的挖掘結果。在資料探勘過程中，不一致資料的產生主要發生在資料整合的過程中，可能是由於被挖掘資料來自於不同的資料來源、對於重複存放的資料未能進行一致性更新造成的。

本期的熱詞精講就到這裡了，如果同學們在平時的閱讀和學習中還有不理解不明白的概念或詞彙，可以在下方評論留言給我們，有機會我們會出專題為大家講解的哦~

【參考文獻】

［1］陳力丹，霍仟。網際網路傳播中的長尾理論與小眾傳播［J］。西南民族大學學報（人文社會科學版），2013，34（04）：148-152+246。

［2］趙丹。網路輿論危機與“六種效應”化解［J］。中州學刊，2010（05）：243-246。

［3］張治中。微博時代的草根話語權保障［J］。新聞知識，2011（06）：6-8。

［34］張良均，譚立雲，劉名軍，江建明。《Python資料分析與挖掘實戰》

本期思考題

結合例項，談談主流媒體如何切實提⾼輿論的“傳播糾偏”能力。（40分，北京師範大學2020年真題）

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