引言
微博以极简的内容、去中介化的沟通形式、即时发布的便捷性使在线信息传播实现了飞跃式的发展，同时也引起了旅游管理部门的广泛关注。各省市旅游局积极响应，纷纷以灵活的形式、丰富的内容在微博平台开展目的地营销推广工作。如今，旅游政务部门通过微博进行营销的行为已经得到了充分认可，随之出现的一些研究成果也在一定程度上奠定了理论基础。微博课题组以北京市东城区旅游局官博的运营为例，探讨了政府旅游部门通过微博进行区域旅游资源营销的有效路径，并提出了多种营销策略[1]。李炳义和王仲迅认为，微博可以较低的成本迅速传播旅游形象，并通过阅读新浪微博上粉丝数量排名最高的5个旅游机构官方微博发布的消息，总结出这些机构在微博上所采取的推广策略[2]。总体来看，针对旅游局官博的研究尚处于探索阶段，多数研究角度较为宏观，缺乏细致化、深入性的分析探讨。
本文以微博转发为切入点，对旅游局官博展开分析研究。微博转发是信息得以扩散的关键，是信息增值的体现，同时也是信息受众与发布主体互动的重要形式，信息的影响力由此形成。博伊德等（Boyd，etal.）认为转发不只是一种信息传播行为，也是一种组织体系，人们可以通过这一组织体系参与到话题中来，且转发行为体现了对原着者的认可，同时也是与他人建立联系的方式，它涉及原着者、信息属性和交际忠诚度，因此是一种值得研究的重要行为[3]。徐等（Suh，etal.）选取了一系列语言无关性变量来分析影响微博转发的因素，发现文本特征和社会关系特征都会对转发形成一定影响[4]。纳卡拉简等（Nagarajan，etal.）以热门事件微博为研究对象，定性分析了不同转发结构与微博内容之间的关系及成因[5]。欧和阮（Oh&Nguyen）在与同类研究进行对比的基础上，构建了基于转发的评价微博影响力的新型标准，该标准重在关注高价值信息的生成[6]。藤木等（Fujiki，etal.）认为能够引起非原着者粉丝，即间接受众产生转发行为的微博更具有价值，并提出了针对微博内容的“无偏评价方法”，通过该方法可以提取对于间接受众具有价值的微博[7]。
阿兹曼等（Azman，etal.）认为微博的转发可以通过隐性的、非正式的方式实现，并提出了基于Twitter平台的7种微博转发方式，发现隐性转发在整体转发中占有很大比重，故应展开深入研究[8]。此外，也有一部分研究侧重于微博转发的预测。扎曼和埃尔布里克（Zaman&Herbrich）利用概率协同算法预测转发行为，发现原着者和转发者属性对于预测具有非常重要的影响[9]。洪等（Hong，etal.）以转发作为衡量热门信息的标准，并采用机器学习技术预测信息在未来得到转发的可能性以及转发程度。彼得洛维奇等（Petrovic，etal.）首先通过人工实验证明了预测转发的可行性，后利用基于passive-aggressive算法的机器学习模型进行预测，发现预测结果受到社交属性特征的控制，但文本特征对模型做出了巨大的推动[11]。
国内关于微博转发的研究尚处于起步阶段，多集中于信息传播模式、形态和热门事件信息传播结构的探讨[12-16]。此外，一些研究探讨了微博转发行为的意愿和动机，如厉钟灵研究了感知信息质量、信任以及感知风险对用户转发意愿的影响[17]，孙会和李丽娜运用内容分析法研究高转发微博的文本特征、来源类型以及用户转发动机[18]。也有一些研究涉及微博信息转发对于他人态度的影响，如蔡希子以不确定性降低理论与详尽可能性模型为基础，研究了消费者态度如何受微博营销信息的评论与转发的影响[19]。另有少量研究涉及转发的预测问题，如张旸等以Twitter为例，在分析微博不同特征的重要性的基础上，使用机器学习中的分类算法对转发行为进行预测[20]。总体而言，相关研究对于微博营销信息的转发涉及较少，而顺应发展趋势、从旅游角度展开的研究更是凤毛麟角。
本文以我国省级旅游局在新浪注册的官方微博为研究对象，根据相关文献和实际情况确定一系列用户特征变量、文本特征变量和内容特征变量，利用多分Logistic回归方法，研究各因素对于转发水平的影响。本研究能够丰富现有理论，对于旅游微博的经营、旅游目的地营销等都具有重要的实践意义。
1 研究内容与方法
1.1数据来源
本文依托新浪微博对省级旅游局官方微博展开研究。新浪微博是我国三大微博之一，已发展成为我国的主流微博产品，其用户每天花费时间约1小时，平均每天发布微博接近1.2亿条[21]。其中，政务微博的开通反响强烈，公开化、网络化的特色逐渐鲜明。2012年，通过新浪认证的各领域政务微博已突破6万，其中旅游类政务微博较上年增长31.3%[22]。
无疑，新浪为我国政务微博的发展提供了优势平台，更成为了旅游局实现新型营销的重要阵地。
截至2012年5月6日，我国大陆31个省级行政区已有24个省级旅游局开通了新浪微博。本研究选取2012年4月20日至5月6日为样本采集期，时值“五一”前后，是各省级旅游局官博发布信息的集中期与高峰期，具有代表性。期间共有北京、上海、河北、山东、浙江、福建、广西、吉林、安徽、山西、湖北、湖南、江西、宁夏、陕西、四川、重庆、云南、贵州等19个省级旅游局官博发布原创消息。以省为单位形成19个独立文档，总计1657条博文，并按照区域进行编码。在微博信息的基本类型中，原创微博体现了用户经营微博的主动性，彰显了自身特色，更容易形成强势影响力。本文的研究资料主要来源于原创微博。
1.2研究方法
本研究的前提假设是认为不同的转发水平，其影响因素可能会不尽一致，因此采用多分Logistic回归方法进行分析。该方法主要应用于因变量具有多种可能、多种取值水平的情况。Logistic回归模型对于变量的假设要求不高，最终以事件发生概率的形式提供结果，据此可以判断某事件相对于参照事件的发生概率，模型参数的估计采用最大似然估计法[23-24]。设旅游局官博转发水平Y=（y1，y2，……，ym），自变量X=（x1，x2，……，xn），P为模型的响应概率，相应的多分Logistic回归模型如下：
式中，pi为事件yi发生的概率（1≤i＜m），pm为参照事件ym发生的概率，且p1+p2+...+pm=1。此外，当xj为非对照时取值1，为对照时取值0[23-25]。本研究采用SPSS19.0进行多分Logistic回归分析。
1.3变量选择与处理根据相关研究
[4,20,26-28]和长期对于新浪微博、旅游局官博的观察分析，确定以用户特征、文本特征和内容特征为变量类型。用户特征主要包括粉丝数、关注数、日均发博数和地理分区，文本特征主要包括发博日期和时间、@标识、链接、表情、话题、微栏目、图片、视频和音频，内容特征主要包括内容类型，共计15个影响因素。
因本研究的各影响因素更适合作为名义变量，故将变量值进行适当处理、转化，结果见表1。整体研究样本的平均转发频次为28，故以28为界线划分高级转发和普通转发，分别赋值1和2，并将零转发微博单独划分一个水平作为对照组，赋值3。粉丝数、关注数和日均发博数以19个旅游局官博的平均水平为划分界线；地理分区根据各旅游局的地理区位进行划分；发博日期根据“五一”小长假情况，分成前、中、后3个阶段，计算各阶段的平均转发频次，其值最小者赋值3，以便在多分Logistic回归中设置参照组；研究样本的发博时间均处于7:00至次日1:00间，每2小时划分一个阶段，并计算平均转发频次，其值大于等于总体平均水平28者赋值1，小于28者赋值2，其中转发频次最高的一条微博处于9:00—11:00间，与其他值落差较大，故去除其影响后，计算平均转发频次；@标识、链接、表情、话题、微栏目、图片、视频以及音频均以微博是否含有该类特征为划分标准。
在借鉴旅游六要素理论、相关文献[29-31]以及对大量研究样本阅读分析的基础上，将旅游局官博内容划分为14种类型，即目的地概况（A1）、游览信息（A2）、娱乐信息（A3）、购物信息（A4）、美食信息（A5）、住宿信息（A6）、交通信息（A7）、节事信息（A8）、旅游线路（A9）、微博活动（A10）、旅游贴士（A11）、旅游新闻（A12）、其他旅游信息（A13）和非旅游信息（A14）。计算各类内容的平均转发频次，其中微博活动信息值最高，较为特殊，单独划为一组，赋值1，而其余类型平均转发频次大于等于28者赋值2，小于28者赋值为3。
2 数据分析与研究结果
2.1模型拟合检验
模型整体拟合检验是对模型中是否所有自变量偏回归系数全为0进行似然比检验[32-33]，拟合结果显示，-2倍的对数似然值从1818.646下降到1405.786，显着性水平p=0.000。这说明可以拒绝所有自变量系数均为零的零假设，模型拟合效果较好，具有可靠性。
表2包含了所有自变量在最终模型中各自效应的似然比检验结果，其检验的显着性水平越小，模型的拟合度越好。本研究采用向前进入的方法对自变量进行筛选，保留了显着性水平较好的10个变量，其中粉丝数、话题、图片、音频和内容变量对于微博转发的影响最为显着。筛选过程中剔除的变量包括地理分区、链接、表情、微栏目和视频，表明这5个变量与微博转发水平没有显着关联。
2.2参数估计结果
表3是最终模型的参数估计结果。估计结果可以表明与零转发相比，不同因素在各显着水平上的差异及其对不同转发水平的作用力度和作用方向。
2.2.1用户特征研究结果
用户特征方面，相对于零转发，粉丝数和关注数对于旅游局官博信息的转发均会产生一定影响，但日均发布数的影响并不显着。研究结果显示，粉丝数量对于转发具有较强影响，粉丝数量较高的微博更容易促成高级转发，粉丝数量较低的微博形成普通转发的概率更高，即普通转发效果更大程度上是受到低水平粉丝数量影响。这主要是由于粉丝数量相对偏低，活跃粉丝比例也相应减少，造成信息向外扩散力度不足。关注数相对较高的微博更易促成高级转发，这一点与徐的研究结论较为一致[4]，认为用户关注的资源越多，就会接触到更为多样化的信息与观点，其微博也会更加丰富有趣，促成转发的可能性更高。而关注水平对于普通转发的影响没有显着差异。同时，日均发博情况对于转发水平的影响也没有显着差异，表明旅游局官博每天发布信息的多少并不是区别高级转发、普通转发与零转发的关键因素。
2.2.2文本特征研究结果
文本特征方面，相对于零转发，日期、时间、@标识、话题、图片和音频等因子均在一定程度上对转发产生了影响。就日期因子而言，旅游局官博在“五一”假日前发布的微博比假日期间的微博形成高级和普通转发的概率均更高；“五一”假日后的微博比假日期间的微博形成高级转发的概率也更高，但二者对于普通转发的影响并无显着差异。由此说明，节前是受众关注旅游局官博信息的高峰期，是搜集出游信息的集中阶段，因此信息得到转发的概率也较高，而节假日则是出游的高峰，自然对微博信息关注较少，节后又有所恢复。属于时间阶段1的微博比阶段2的微博形成高水平转发的概率更高，但二者对于普通转发的影响并无显着差异。按照作息习惯，时间阶段1主要是人们的闲暇时间和工作以外的时间，是网民较为活跃的时段，因此形成高级转发的可能性更高。
是否使用@提及他人对于高级转发的影响并无显着差异，但相对于不含@标识的微博，含有@标识对于普通转发产生负影响的概率更高，即@标识不容易刺激转发行为。使用@提及他人体现了旅游局官博与他人的联系，但这一般不是受众关注的重点。同时通过观察发现，研究样本中使用@提及的人物、机构等，知名度与影响力均有限，因此对于受众的转发行为不会产生显着影响。此外，若一条信息中@功能使用过多更说明该信息与大部分受众无关，因此无法调动转发行为。通过##发起话题的微博比无话题的微博形成转发的概率更高。话题具有聚合信息、提示内容的关键作用，可以引导受众迅速了解信息，因此是形成转发的重要影响因素。
含有图片的微博比无图片微博形成高级转发的概率更高，而对于普通转发的影响并无显着差异。图片因其直观性和视觉冲击效果被很多用户视为构成微博的重要元素，而在旅游局官博中，图片以展示目的地自然风光和人文风俗为主，更是促成高级转发不可或缺的因素。此外，形成高级转发的微博均不含音频，而含有音频的微博比无音频的微博形成零转发的概率更高。由此可知，微博中加入音频并不是常见的做法，且不易促成转发。
2.2.3内容特征研究结果
内容特征方面，相对于零转发，内容分类1和2比内容3形成高级转发的概率更高，但不同内容对于普通转发的影响并不存在显着差异。由此可知，尽管不同类型的微博有可能形成不同层次的转发，但微博活动、美食、住宿和非旅游信息促成高级转发的概率更高。
微博活动信息大多是旅游局官博为了宣传某项活动或扩大某事物的知名度，通过“转发赢门票”“有奖转发”等方式吸引受众转发信息。如：“广西旅游局与广西德天旅游联盟联合举办的‘2012健康欢乐嘉年华’开始了!只要关注@广西旅游局@广西德天跨国瀑布@广西明仕田园景区并转发三位好友，就能抽奖德天旅游联盟免费门票!”
微博活动信息通常能够在短时间内赢得大规模转发，扩大旅游局官博的影响力，并达到吸纳众多粉丝的效果。很明显，该类信息引起的转发是利益驱动下的结果，数量应该适中，而鉴于目前很多旅游局官博还没有运用这一营销手段，因此建议旅游局官博积极开展微博活动，提升活动的吸引力。
美食信息是对本土美食的推广，品尝异地美食是旅游的重要组成部分。相应地，美食信息本身就具有特殊吸引力与影响力，旅游局官博对该类信息的重视度也较高，因此很容易吸引受众眼球，引起转发。研究样本中，住宿信息多是对特色旅舍的推介，这些特色旅舍摆脱了传统酒店标准化的设计，与周边景致完美结合，透露出强烈的艺术气息，迎合了个性化时代的需求，可以使受众眼前一亮，引发受众兴趣，故容易促成转发。如：“#旅舍#【杭州香巴拉青年旅舍】香巴拉青年旅舍是一栋花园式别墅镶嵌在西湖景区的玉皇山南麓。香巴拉，一个没有现代工业和文明的污染，让人们更加返朴归真，归于本性的地方。杭州香巴拉青旅就是这样的一个地方，让你对于‘超越束缚’的想象被证实、被丰富，让你自由、畅想、歌唱和诗意栖居于天地之间。”
经观察发现，在微博中加入一定看似与主要功能无关的信息是各界微博都在采用的一种手段。
非旅游信息主要为人生格言、生活常识、健康知识等软性话题，虽与旅游无直接关系，但一定程度上丰富了旅游局官博的内容。研究表明，受众转发信息的主要动机在于满足情感需要[18]，而非旅游信息则是满足情感需要的重要来源，因此转发频次相对较高。一定量的非旅游信息能够加强官方微博与粉丝的情感联系，从而实现官博的人性化传播，提升了粉丝的粘性，是开展湿营销的重要手段[1]，因此是旅游局官博不可或缺的信息内容。
2.2.4综合分析
总体来看，对于不同转发水平，各因素影响作用的大小有所不同[34-35]，但影响力度相对更大的因子主要是微博活动信息、粉丝数和图片。比较高级转发与零转发，不考虑非显着因子和音频因子，可以发现其余因子对于高级转发均产生正向影响，由参数估计结果可知，影响程度排序依次为：内容1（微博活动信息）＞图片＞粉丝数＞日期1＞关注数＞日期2＞话题＞内容2＞时间。其中，前3者的影响作用相对更大，也就是说，若一条微博属于微博活动信息、含有图片、粉丝量较大，则其形成高级转发的概率更高。同时，笔者以普通转发为对照进行了研究，结果显示显着影响高级转发的因子排序为：内容1（微博活动信息）＞粉丝数＞图片＞日均发博＞内容2＞时间，且均为正向影响。由此进一步说明，促成高级转发的关键因素在于微博活动信息、粉丝数和图片，且日均发布数对于区分高级转发和普通转发也起到了一定作用。每日信息量达到一定程度是旅游局官博重视微博营销和维护粉丝关系的体现，同时避免了微博淹没在信息的海洋中，利于促成高级转发。
比较普通转发与零转发，不考虑非显着因子的情况下，可以发现影响程度排序依次为：音频＞粉丝数＞话题＞日期1＞@标识。其中，音频、粉丝数和@标识影响方向为负，话题和日期阶段1影响方向为正。若旅游局官博处于发展初期，粉丝数量累积不足，且缺少设计微博活动信息的经验，此时可将一些微博的转发目标定位为普通层级，首先突破零转发，则要求微博不包含音频、能够发起话题、属于日期阶段1且不使用@标识提及他人。
此外，笔者将日期因子去除后进行了分析，结果显示，以零转发为参照，显着影响高级转发的因子排序为：内容1（微博活动信息）＞图片＞粉丝数＞日均发博＞话题＞内容2＞时间，且均为正向影响，而影响普通转发的因子与前述结果没有显着不同。同时，以普通转发为参照，影响高级转发的因子也没有显着变化。据此可以判断，对于非节假日期间的微博信息而言，微博活动信息、图片、粉丝数和日均发博数对于高级转发影响较大，但总体而言与上述结果不存在显着差异。
3 结论
本研究以旅游局官博的转发水平为研究对象，利用多分Logistic回归方法，探究其影响因素、方向和程度。根据相关文献和长期观察经验，确定了用户特征、文本特征和内容特征3类影响因子，包括粉丝数等15个变量。采用向前进入的方法对变量进行筛选，保留了其中10个变量，并分析其对于旅游局官博转发水平的影响。结论如下：
（1）对于旅游局官博的不同转发水平，即高级转发、普通转发和零转发，各自影响因素不尽一致，研究的前提假设成立。这一点也是本研究与国内外同类研究之间较大的不同。对于旅游局官博来讲，促成信息转发、扩散的因素源自多个方面，各因素的配合状况不同，其传播效果也会有所差异。而掌握不同转发水平的影响因素，对于旅游局官博的合理运营以及更科学地发布信息、宣传目的地形象、开展微博营销具有重要的指导意义。
（2）用户特征、文本特征以及内容特征均会对信息转发产生重要影响，但各因素的影响显着度和作用方向存在差异。如用户特征方面，粉丝数对于转发影响显着，但对于高级转发其影响方向为正，对于普通转发其影响方向为负。文本特征方面，图片促成高级转发的概率更高，而对于普通转发的影响并无显着差异。内容特征方面，将该项纳入研究是本文的一个重要创新点，内容1和2形成高级转发的概率更高，但不同内容对于普通转发的影响并不存在显着差异，说明微博活动、美食、住宿和非旅游信息对于高级转发的推动作用更强。造成不同结果的原因与各因子的自身特性有关，也与信息受众的偏好有关。因此，对于用户特征、文本特征和内容特征，旅游局官博都应给予相应重视。
（3）对于转发水平，影响力度相对更大的因子主要是微博活动信息、粉丝数和图片。就高级转发而言，微博活动信息、图片和粉丝数的推动作用相对更强。以普通转发为对照的研究结果进一步强调了这点，同时也显示出日均发布数对于区分高级转发和普通转发起到了一定作用。而对于形成普通转发的影响因素的研究结果说明，若旅游局官博处于发展初期，粉丝数量累积不足，且缺少设计微博活动信息的经验，可将一些微博的转发目标定位为普通层级，首先实现零的突破，此时则要求微博不包含音频、能够发起话题、属于日期阶段1且不使用@标识提及他人。而去除日期因子后的研究结果与上述结果差异不大。
（4）变量筛选过程中剔除的地理分区、链接、表情、微栏目和视频等因子与转发水平没有显着关联。对于微博信息的接收和传播，受众对于旅游局官博所处的地理区位并没有区别对待，同时也反映出各地对于受众均具有吸引力，因此，不同地理分区在微博信息的传播和扩散方面地位趋于平等。
相对于微博以文字和图片为主的特点，表情和视频并没有凸显出重要性，因此对转发也没有显着影响。微栏目虽然也是信息梳理与整合的一种方式，对于微博内容具有提示作用或达到命名系列栏目的效果，但它不同于话题具备强势集聚信息的功能，故对于信息转发较难形成显着影响。而链接网址没有产生显着影响主要是由于旅游局官博普遍会在信息编辑过程中展现内容主旨，网址链接更多的是辅助作用。这一结论与徐的研究结果[4]并不一致，其研究结果表明链接对于信息转发具有显着正影响，原因在于国外研究常以Twitter为依托平台，该平台展现的信息以文字和链接为主，图片、视频、音频等也都表示为链接，而本研究所依托的新浪微博，其信息表现形式更为丰富、灵活，故并未产生相同结论。
旅游目的地管理机构利用微博进行目的地营销推广是一种新兴手段，也是一种有效方式，值得深入研究。与同类研究相比，本研究站在旅游局官博运营的角度，依托本土化微博平台，更系统、全面地纳入影响因素，结果的分析更为具体、深入，能够丰富微博营销的理论，可以为旅游局官博的发展提供指导与参考。但旅游局官博的运营时间较短，对其的应用和研究尚处于探索阶段，故可供本研究借鉴的成果相对较少，且研究样本数量有限，研究结果还需要在实践中继续进行检验，并在日后的研究中不断完善。
