微言：数据如何获取？数据量过大，分析困难？对于进行传播研究的人来说，这些问题是最常见，也是最棘手的。本文涉及的论文从数据获取和分析两个方面，告诉你大数据传播研究还可以这么做。
2月2日，国家互联网信息办公室会同公安部、文化部等，对热衷炒作、涉嫌违法违规的各类行为主体依法综合整治。娱乐人物通过各种信息传播方式，对自身进行炒作，从而达到提高关注度、集聚流量的目的，这样的手段已常见到需要网信办插手整治。在这个“流量至上”的时代，微博、微信等公共平台的信息传播确实成了部分人的重要获利工具。
在自媒体愈来愈强势的当下，传播学相关学术文章逐渐开始关注微信、微博等渠道的传播，有许多学术文章针对微信、微博以及各大网媒的传播特点、传播方式、用户传播心理、传播失真等进行研究。其中有对“魏则西事件”这样的社会性事件进行传播分析，也有对网络流行语的传播特征进行研究，还有通过对假消息传播分析进而反思媒体形态裂变下的媒介素养的文章。
随着互联网平台及自媒体行业的发展，信息传播呈现数据量极大、信息传播极快、思考及传播方向极多、传播层级可能较多、非KOL观点也可能得到高传播等特点。对这类传播的研究在数据获取、数据分析上存在一定的困难，研究者需要借助相关工具才能得到较为完整的数据，更有效地进行分析。根据中国知网论文数据库，2010年以来有近20篇传播学论文利用知微传播分析工具及知微事见进行数据分析及数据获取，其中有4篇论文在摘要中即提到该论文使用知微数据分析工具进行分析（如：《突发公共事件网络舆情传播路径演变研究》）或通过知微获取相关数据（如：《大学生非正常死亡事件微博传播规律研究》）。
图1 来自知网论文
图2 来自知网论文
传播分析的必经的步骤是：确定研究对象——分析所需数据维度——获取数据——数据分析——总结。知微事见及知微传播分析这两个工具常被用于上述的第三、第四部分，即数据的获取及分析。
知微的这两款产品所覆盖的数据面相对较广，且数据较为全面。其中知微事见所主要针对完整事件，提供的数据维度有：事件的传播趋势、在微信、微博以及网媒各大平台的舆论数据、媒体对事件报道的主要观点、事件高频词汇词云、大V参与程度、人群画像等数据。知微传播分析则主要是针对单条微博数据获取，主要有传播趋势、传播关键节点、转发层级、参与传播用户画像、短链分析、水军分析、内容分析等。这些数据基本覆盖了互联网事件传播的所有数据维度，提供了现象型事件传播发展脉络分析的各大维度数据。
互联网事件传播分析
传播分析研究的对象常常是一个或多个互联网现象级事件，知微事见可以为事件提供较为全面的相关数据，并进行主要维度的描述、分析、可视化。
如《从“蓝瘦香菇”看网络流行语病毒式传播特征》一文，通过知微事见中，对应事件“‘蓝瘦香菇’火遍网络”的传播趋势数据，对该词在互联网整个传播脉络进行分析。
图3 来自知微事见截图
《媒体形态裂变中的媒介素养缺失与提高——基于李光耀去世假消息的传播分析》一文通过录制相关事件后，下载原始数据，获取到该假消息事件用户参与的具体情况，分析出这次信息传播的核心渠道。
图4 来自知微事见截图
关键性微博传播分析
知微传播分析是以单条微博作为数据获取和分析对象，可以帮助研究者分析现象的起源微博或关键性微博的传播链条及传播方式等。
如《突发公共事件网络舆情传播路径演变研究》一文通过知微传播分析工具，对其研究事件相关主要传播节点微博进行分析，得出其所分析的事件中信息传播演化的几种主要模式——“中心”式传播模型演化为“链”式传播模型、“中心”式传播模型演化为“多关键点”式传播模型、“中心”式传播模型演化为“蒲公英”式传播模型、“链”式传播模型演化为“蒲公英”式传播模型。
图5-1 来自知网论文
图5-2 来自知网论文
《基于路径分析的自媒体健康信息扩散模式研究》利用知微传播分析，对舆情类及非舆情类两类健康信息的扩散路径、转发传播时间、传播相关指标等进行刻画、分析、对比，得出自媒体健康信息扩散模式模型。
图6-1 来自知网论文
图6-2 来自知网论文
图6-3 来自知网论文
“流量集中”=“资本集中”这一概念在当下某些领域愈来愈被重视，传播规律不仅是专业研究者，其他相关领域的工作人员也对于互联网信息传播规律越来越重视。如何获取数据、如何从海量数据中获取特定维度数据、如何分析大量数据等问题，成了信息传播规律研究中的需要解决的关键点。知微这两款产品在数据获取及分析方面提供了较为全面的服务，得到了学术界从不同分析方向的不同应用。
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