影响电影微博互动效果的隐藏主题探究方法及应用

　　摘要：[目的/意义]探究影响电影微博互动效果的隐藏主题能发掘用户关注的热点问题，为企业提供有效的营销策略。[方法/过程]从新浪微博上爬取2017年上映的123部电影的热门微博，采用主题建模方法挖掘电影微博文本中的隐藏主题，利用回归方法分析隐藏主题对电影微博互动效果的影响。 [结果/结论]结果发现6个可解释主题：电影人物、电影宣传、互动营销、电影内容、电影评价和线下活动，其中电影宣传、互动营销、电影内容和电影评价4个主题正向影响电影微博的互动效果;同时发现用户粉丝数和话题讨论热度正向影响电影微博的互动效果。

　　关键词：电影微博 互動效果 主题模型 LDA

　　微博作为新媒体时代的网络社交平台，因具有互动性、公开性、便捷性等优点[1]得到了千万网民的喜爱，发展迅速。同时微博平台因其短小而丰厚、平等而互动、快速而价优等优势[2]也得到众多企业青睐，其中就包括影视企业。《2018年度微博电影白皮书》报告显示，2018年82部票房过亿的电影，100%开通了官方微博，全年累计电影阅读点评总量达568亿[3]。事实数据说明微博平台拥有海量的用户，同样正成为影视企业进行产品营销的重要平台。

　　企业微博营销效果的一个重要衡量指标是微博的互动效果[4]，即微博所引发用户的点赞、转发和评论的数量，故分析电影微博互动效果的影响因素是重要且有意义的。影响微博互动效果的因素有很多，其中，微博主题是一个较难获取和分析的因素，而用户往往对关注度高的主题有更强的互动意愿。鉴于此，本文尝试找出电影微博中的隐藏主题及其对互动效果影响的一种方法。基于研究发现，为各影视企业进行微博营销提供实践指导。

　　1 文献综述

　　关于影响微博互动效果的探究，席林娜等[5]从情感、时间线、粉丝数等方面研究影响微博互动效果的因素，结果表明情感和粉丝数对微博的互动效果影响显著，而时间线对微博的互动效果影响不显著;陈姝等[6]结合“理性行为”原理探究微博中用户参与互动的原因，研究发现微博用户的兴趣、个人影响力、微博活跃程度等显著影响互动效果，而微博文本的表达形式对互动效果影响不明显;谢正霞[7]认为微博用户的粉丝数量正向影响互动效果，并根据这种关系得出使某一微博的互动效果达到一定程度的最佳粉丝数量;周庆山等[8]将微博中的精英用户分为：商业明星、娱乐明星和文化明星，探究他们是否对用户的互动意愿产生不同的影响，结果表明娱乐明星引起用户的互动意愿最强烈，其次是商业明星，最后是文化明星;陈娟等[9]基于政务微博数据，以转发和评论数作为微博互动效果的测量指标，探究影响辟谣微博互动效果的因素，结果发现谣言的方式和类型、微博的原创性、图片的数量、微博的互动意愿等对互动效果有显著影响;魏萌等[10]以点赞数和转发数作为互动效果的测量指标，探究“网红”微博内容的特征及其对互动效果的影响，结果表明不同类型的“网红”的受欢迎程度不同，且微博内容在互动性、丰富性、娱乐性和生动性上明显不同;S. Wu和J. M. Hofman 等[11]研究了Twitter 上不同用户所发布微博的互动程度，将Twitter用户分为2个等级：一般用户与精英用户，研究表明精英用户所发布的微博更容易引起其他用户的互动;M. Cha和F. Benevenuto等[12]在探究Twitter中信息的流行时发现已经认证过的博主所发布的文章更容易引起转发;L. Zhanglun和T. Q. Pengtaiquan 等[13]在探究影响微博互动效果的因素时发现文本长度对互动效果的影响显著，即较长微博文本能够促进传播的广度和速度; J. So和A.Prestin 等[14] 以转发数作为微博的互动效果的评测指标，探究了肥胖在 Twitter中的普遍观念和态度，结果表明贬损内容比非贬损能够更能引起用户的转发与关注，且具有幽默性的微博内容也容易引起用户的转发与关注;A. Soboleva和S. Burton等[15]用转发数作为微博的互动效果的评测指标，分析了影响转发数的关键因素，结果表明账号的使用时长、好友数量以及博主的粉丝数量影响转发数，而微博文本中的标签和URL超链接对转发数的影响不显著。

　　从国内外研究现状上来看，学者们主要以微博的转发、评论等数据作为互动效果的测量指标，围绕信源、信息内容和信息接收者等方面探究微博互动效果的影响因素，而从信息内容维度出发探索微博互动效果的影响因素时，多从内容的组成形式和内容情感等方面进行探究，鲜有人探究微博内容中的隐藏主题对互动效果的影响。对于电影微博领域，更是少有研究探讨主题对微博互动效果的影响。为了弥补上述缺陷，本文尝试找出电影微博中的隐藏主题及其对互动效果影响的一种方法。基于研究发现，为各影视企业进行微博营销提供实践指导。

　　2 影响电影微博互动效果隐藏主题的研究方法

　　本文尝试结合LDA和多层回归模型探究电影微博中的隐藏主题及其对互动效果的影响。LDA模型是一种常见的主题模型，能够有效识别短文本数据中的隐藏主题[16]，而多层回归模型能够分析多个层级的影响因素对互动效果的影响[17]。

　　2.1 LDA

　　LDA是一种词袋模型，假设一篇文档由一组词组成，词和词之间没有先后关系，文档中潜在的主题将词和文档关联起来，即一个文档由一组不同概率的主题组成，一个主题由一组不同概率的词组成。在LDA中，文档中的词是已知的，主题是未知的，根据已知的词和文本的生成规则，LDA通过概率推测来完成参数估计。

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文章名称： 影响电影微博互动效果的隐藏主题探究方法及应用

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