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世事洞明皆学问,传统谣言传播很有学问。最近笔者唐兴通一直在琢磨：如何标准化,程序化的设计”谣言”? 谣言传播过程中如何进行把控,做到节奏可控,效果可预估?如果我们可以标准化地执行口碑传播,并且可把控节奏,那将会是很酷的事情.其实网络传播和之前的人际传播有其相通之处.差异性在于传播的环境和工具不同.其内涵本质是相通的.正如笔者之前《学习SARS制造病毒营销》一文由描述。

笔者对网络营销，网络传播等方面一直崇尚数据驱动的营销效果，传播力度，深度。目前国内众多的传播尤其是线下传播都走的是公关，宏观数据的口径，没有深入的分析到每一步给我们带来的不同影响，网络传播的过程往往以整合打包形式兜售，内部深入的数据大家心照不宣的过去。

笔者唐兴通认为：未来的网络营销，网络传播将走向以数据驱动为基础，结合创意，软影响为辅助的格局。在国外圈内的朋友已经开始尝试建立众多的网络传播模型，网络营销的数据深入分析，商务智能，网络传播数据清洗，建模等。国内的网络传播效果评估刚起步，还有一段相当长的路走。

《网络传播统计学》，这个笔者杜撰的一门学科，我想未来如果网络传播作为一门独立的学科，那么《网络传播统计学》势必将成为一门核心点。作为一门学科，那内容肯定会很有体系，在此笔者结合国外的研究近况和我自己的思考，先诠释一下学科中几个传播过程中的几个参数，以后我们再深入探讨网络传播学中的数据统计。

    1．覆盖因子

       覆盖因子是指某个品牌在网络传播渠道（例如：博客，评论，微博，视频，新闻，论坛等）中被提及或者讨论占竞争品牌系列的份额。覆盖因子是一个竞争性的参数，我们需要从策略层面把握如竞争对手的战略，市场花费，品牌影响因素等。该因子是基于一段特定的时间来进行统计，对比，分析的，比如一个月，一个季度。

科学的评估覆盖因子需要进行“切割”，针对不同的网络平台可以单独进行分析处理。例如在新浪微博平台的影响因子，或者在BBS，论坛领域的影响因子。需要注意一点是：结合企业的产品特性，你的用户活跃在那个平台之上，就优先进行切割研究。

覆盖因子在某个阶段会呈现稳定性。如果发现市场的比重发生较大变化，需要我们来分析传播中发生什么变动因子，是竞争对手策划一个大的campaign，还是说传播中的信息呈现衰退期，针对不同的市场环境，作相关策略。

2．话题流行参数

如何挖掘网络传播中的价值，是摆在企业面前一个很大的挑战。面临着的挑战是如何对网络留言，网络传播信息做数据清洗，挖掘；如何从互联网的留言中发现产品，服务的机会，不仅仅是品牌层面的机会，还有新产品设计，竞争策略，未来趋势等。  

话题流行参数利用关键词（keywords），可能涉及到key brand/product/service 等话题，在网络传播过程中只有通过截取相关的词语来检验网民关注的点。

我们要解读这个参数，需要我们不仅懂数据处理技能，还需要懂产品，懂服务，懂网民对话的内容。我们需要倾听网民的声音，只有结合网民传播的平台，地点+话题的内容才可以得出科学的情报。

特定的话题需要进行适当的扩充，匹配，为此我们可以建立企业的关键词库，或者说是关键词字典，企业需要对话题趋势做时刻的监控分析，通过与消费者的亲密接触，发现许多潜在的创新机会或行业问题点。

3．情感指数

在网络传播中，时刻把控网民的情感指数趋势是大家一直梦寐以求。大家都喜欢看到正面的评价，网民的鼓励。对待负面的评价和反馈，众多企业如临大敌，慌乱了手脚。专业的人士会理性的看待不同的反馈，正面，负面，中立面，并且区别对待不同的反馈，采取行动，这个情况在新产品上市，新的活动推出，新的服务或者相关变化时候尤其重要。

正面，负面等情感的判断需要结合情形，上下文和话题，目前大家都在探索使用计算机智能判断处理，不过从效果来看中文的智能处理技术还非常薄弱，很难获得大家认可的一个语义识别。正如笔者唐兴通之前的文章《品牌监测软件评析》中叙述的，中国的品牌监测软件技术和商业化还有一段距离。

情感倾向可能很快改变的！通过笔者之前的观察来看，只要企业参与到网民的对话传播中去，行为可能影响网民对品牌在情感层面的变化。

管理策略：

1。正面的传播行为，我们发现后要立即抓住通过赞助，推荐等方式来加强企业和网民的关系；把他们发展成为活动中拥护自己的活跃分子；一般说来许多忠实的粉丝都处于潜水，不表达状态。许多软件会将它们拉入中立面的统计中，这个存在比较大的统计误差。

2。负面的情感发泄，通过监听，发现问题后交付给售后服务，技术支持，销售部等部门。将负面的情感解决在萌芽中。负面的信息爆发后要做相关的处理，可以通过忠实的粉丝或者动用“水军”来发表正面的消息，这是两种声音的PK，高低和覆盖度都很重要。

3．中立面的情感，通过在传播中解释，和其私人对话，活动助推来催进其向正面情感靠拢。中立面一般来说在统计中占有相当大的份额，需要制定完善的策略向正面转化。

4．参与指数

在网络传播中，Engagement这个词语很有”内涵”，一般指的是网民在浏览中和网页，和企业传播者发生的互动，参与情况。参与的定义分为好多种，如网民评论算一次参与；分享到微博，分享到博客等行为算参与；下载企业的PDF报告，资料或者其他算一次参与。

笔者唐兴通认为所谓参与指数考虑的是：网民在浏览信息中是否有兴趣，或者说是传播是否有明显的触动效果。是不是仅仅看，没参与，效果呢？参与指数会和曝光度，到达率，转化率等众多参数纠结，我们需要理清这些数据之间的逻辑，关联情况。参与指数需要根据不同的市场活动情况作不同的设置。

参与指数高，说明传播的内容，机制设计的优秀，网民有高参与的愿望。在传播过程中我们需要关注参与指数，可以在以下几个点进行努力：

1，              传播情节有趣，界面友好；

2，              网民参与方式简单；

3，              引诱网民参与（类似电商中的call to action 按钮）

小结：上面的4个参数是网络传播学中的涉及面较多的部分，传播统计学中针对不同的活动，不同的企业会有不同的参数和评估体系。其中有关到曝光度，到达率，转化率，信息衰退周期律，体系的影响因子等众多统计，评估参数，我们可以展开交流，欢迎讨论。

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