摘要: 当前，大数据信息高效的传播方式加速企业网络舆情演化，使其呈现多元化、多样化和情感化特征。在网络技术影响下，消费者之间的互动模式变得更加频繁且复杂，利用数据流量推送，消费者之间不仅交换信息和观点，还借助文字、表情符号、图片及视频等多种形式传达情感。这无形中加剧了企业与消费者之间潜在的对立关系，使得商业主体和消费主体之间的矛盾更加凸显，对企业产生深远影响。因此，研究网络技术影响下消费者传播行为，对制定有效的企业网络舆情应对策略至关重要，这涉及舆情的接收、处理、评价、分享和口碑传播等环节，消费者的每一次互动都影响着企业的声誉和社会认知。
Abstract: At present, the efficient dissemination of big data information accelerates the evolution of enterprise network public opinion, making it diversified, diversified and emotional. Under the influence of network technology, the interaction mode between consumers has become more frequent and complex. Using data traffic push, consumers not only exchange information and opinions, but also convey emotions through text, emojis, pictures and videos. This virtually exacerbates the potential antagonistic relationship between enterprises and consumers, makes the contradiction between commercial subjects and consumer subjects more prominent, and has a far-reaching impact on enterprises. Therefore, it is very important to study consumer communication behavior under the influence of network technology to formulate effective corporate network public opinion response strategies, which involves the reception, processing, evaluation, sharing and word-of-mouth communication of public opinion, and every interaction of consumers affects the reputation and social cognition of enterprises.
1. 引言
当前，全球的数据量正以惊人的速度增长，全球存储体系正经历一场由“Big Data”向“Fast Data”的转变[1]。截至目前，中国互联网普及率已达到78.0% [2]，数据规模日益庞大，数据结构和类型也日趋丰富。网络舆情不再仅由官方传播，更多地由公众率先发布，经过网络技术的放大，吸引更多的公众关注和参与，然后媒体跟进，从而进一步引发热议。在自由、匿名的互联网环境中，极端情感和意见得以无限度地宣泄，企业作为商业主体更容易被消费者置于对立面。在这种背景下，当企业网络舆情爆发时，即便缺乏确凿证据，消费者作为消费主体也往往倾向传播负面口碑，尤其是在涉及消费者利益的情况下，消费者的站队倾向更为明显。若企业网络舆情得不到有效的治理和澄清，将可能引发企业网络舆情危机，对企业造成巨大冲击和伤害。纵观近几年的企业网络舆情热点现象，企业网络舆情在网络技术的“加持”下，呈现出多元化、多样化和情感化的特点[3]。网络技术高效的传播方式极大地缩短了消费者与企业之间的社交距离，使企业能够更精准地捕捉消费者对企业网络舆情的认知、态度、情感和行为倾向[4]。网络技术为企业提供多渠道信息获取途径的同时，也增加了企业网络舆情治理难度[5]。以高洁丝卫生巾虫卵事件为例，最初由消费者在小红书上发帖曝光，经KOL转载后迅速引爆网络舆情，导致企业失去消费者信任。三只松鼠的“眯眯眼”海报事件因涉及文化争议，在微博上引发激烈争议和广泛批评，致使企业股价持续下跌，未能逆转跌势。上述事件表明，随着网络技术的发展，企业网络舆情的破坏力和消费者传播行为的影响力都在增大。因此，研究网络技术影响下的消费者传播行为具有重要意义。
2. 文献综述
数字化时代，企业通过平台进行网络舆情检索已成为常态，针对企业各类网络舆情的研究也日益增多。王凤姣等以“货拉拉跳车”事件为例，从性别差异角度出发，结合主题和情感特征，为企业提供更准确预测、监测和引导网络舆情的宝贵借鉴[6]。曲佳筠以“山姆蓝环章鱼”事件为例，进行跨平台热点趋势分析，揭示企业面对食品安全热点时的网络舆情引导原则和方法[7]。姜雪以“东航空难”事件为例，科学研判网络舆情发展趋势，提出精准回应负面舆情的策略[8]。杨沁蓉等以“钟薛高雪糕”事件为例，引入SnowNLP模型，对微博文本进行情感分析，精准划分网络舆情演化周期，帮助企业有效应对因定价过高引发的“雪糕刺客”负面舆情，提供管控与治理的具体方法[9]。谢珍珍等以“3·15晚会点名英菲尼迪”事件为例，从时间、人群(意见领袖)、主题和情感四个维度揭示消费者维权网络舆情演化规律，帮助企业理解网络舆情背后的社会问题[10]。廉莹等以“高铁餐饮服务”事件为例，综合运用社交网络分析、情感计算和舆情聚类等方法，从网络舆情传播态势、网民情感变化、网络舆情内容解析三个层面进行深入分析，提出切实改善中国高铁餐饮服务的具体策略建议[11]。
网络技术实现网络信息代码化、数据化，使包括情感在内的任何网络信息都具备量化的可能性。研究网络技术影响下的消费者传播行为，能为企业网络舆情管理提供多种途径[5]，使企业能更精准地把握消费者传播行为。李金海等通过分析消费者线上评论数据的观点倾向，利用大数据处理手段评判消费者在线口碑对企业的具体影响[12]。陈梅梅等研究表明，网友评价、朋友推荐和排行榜热销名单是影响消费者购买决策的关键因素，而这些信息的获取都依赖网络技术[13]。王洪伟等研究不同情感类型的在线评论，对消费者传播行为的影响作用[14]。袁青峰等以海天“双标门”事件为例，研究企业网络舆情的四个阶段，从多学科视角分析企业网络舆情表征、新闻媒体、企业、消费者之间的关系[15]。钟敏娟等全面探讨虚假评论对消费者购买决策的影响，结果表明，在不同感知判断下，虚假评论的情感、深度和店铺卖家特征与购买意愿呈正相关，并且虚假情感强度比、信用等级和评论数量比，与购买意愿存在门限效应[16]。白世贞等基于演化博弈方法，分析企业“杀熟”行为，构建电商平台企业、消费者和政府三方博弈模型，通过数值模拟仿真揭示各参与方的策略演化路径及其影响因素[17]。
综上所述，尽管当前学者对企业网络舆情传播和群体行为的研究已十分深入，但多数研究仍集中在企业网络舆情，较少研究消费者传播行为。网络技术影响下消费者传播行为展现出多层次的特点，涉及对企业网络舆情的接收、处理、评价、分享及由此引发的口碑传播等多个环节。消费者的每一次点击、点赞、评论、收藏和转发，不仅反映消费者个人的态度和偏好，更对企业声誉和社会舆情产生不可忽视的影响。这些传播行为汇聚成强大的信息流，塑造消费者对企业的认知和评价。因此，本文在现有研究基础上，重点研究网络技术影响下的消费者传播行为。需要注意的是，实际的消费者传播行为是多种类型交织的结果，并随外部环境和个人经历不断演变。本文重点研究消费者传播行为中的大众传播，揭示其特点和影响机制，为企业提供更全面的理解和应对策略。
3. 消费者传播行为特征
目前，企业网络舆情呈现出前所未有的复杂性。许多情况下，企业网络舆情中的个人既是消费者也是用户，比如个人为自己购买并使用手机。但某些场景下，两者可能不同。消费者通常是产品或服务的直接购买者，是经济行为中的买方，通过支付货币来获取产品或服务。但在某些情况下，消费者并不一定直接使用产品或服务，比如父母为孩子购买玩具或婴儿用品，父母属于消费者，孩子属于用户。消费者购买行为直接影响企业销售业绩和市场份额，用户虽是产品或服务的实际使用者，但并一定是直接购买决策者，更多可能是间接购买者。大众普遍认为真消费才敢讲实话，消费者反馈往往被认为是最真实的，因此，消费者行为在企业网络舆情中具有较大影响力。尽管消费者和用户在某些情况下可能是同一个人，但通过区分消费者和用户，能帮助企业了解更准确的舆情趋势，提供更聚焦的市场洞察。大数据时代，消费者不仅仅是被动的企业网络舆情接收者，更是积极的企业网络舆情创造者和传播者，为更准确地描述消费者行为，可将其细分为多个类别：如心理行为(包括但不限于消费者认知过程和情感反应)、购买行为(消费者因企业网络舆情而产生的消费决策变化)、支付行为(涉及消费者对产品或服务的实际付款意愿)、交互行为(包括消费者与消费者之间的互动，以及消费者与企业之间的互动)和传播行为(消费者如何扩散企业网络舆情)等。
消费者传播行为指消费者在获取、处理、分享和传播企业网络舆情过程中所表现出的各种行为，通常表现为评论、点赞和转发等形式。这些行为不仅体现消费者对企业的态度，同时也会影响其他潜在消费者的选择。根据信息传播方式，消费者传播行为可分为个人内部思想、感受和认知过程的自身传播，两人或少数几人之间直接交流的人际传播，组织内部信息流通的组织传播和通过大众媒介(如电视、广播、报纸、互联网)向广大受众传播信息的大众传播。消费者传播行为分类可帮助企业更好地理解消费者行为模式，并据此制定相应策略。需要注意的是，实际的消费者传播行为往往是多种类型的混合体，并随着环境和个人经历而发生变化。本文主要研究消费者传播行为类型中的大众传播，涵盖接收、处理、评价、分享及由此产生的口碑传播等多个层面，具体如图1所示。
Figure 1. Chart of the main characteristics of consumer communication behavior
图1. 消费者传播行为主要特征图
4. 网络技术影响下情感驱动的消费者传播行为模型构建
大数据时代，消费者传播行为受多因素影响，即便面对同一企业网络舆情，都可能表现出不同的传播行为。这些因素包括个人情感、价值观、知识水平、兴趣度，信息来源可信度，信息浏览次数以及网络算法技术等，它们共同作用决定消费者在企业网络舆情传播中的多样化行为模式。由于企业网络舆情中的情感互动常导致消费者情感极端化，形成“后真相”现象，此时消费者个人情感比客观事实更具影响力。因此，情感作为核心因素，附着在企业网络舆情上借助文字、表情符号、图片和视频等形式进行传播。
当前，企业网络舆情的传播速度已完全超越传统媒体，新媒体特有的网络技术，利用数据流量推送，根据浏览记录、搜索习惯和兴趣爱好等数据，实时推送与消费者相匹配的舆情内容。使消费者关注企业网络舆情的同时，有着更强的情感表达诉求。因此，本文构建网络技术影响下情感驱动的消费者传播行为模型如图2所示，其中，参数λa、λc、λt为感性情感传播率、保守情感传播率、理性情感传播率，βe为极端情感转化率，θe为情感消退率，且均在(0, 1)间取值。定义模型中的六类消费者分别为：1) 关注企业网络舆情的消费者Se：处于关注状态的消费者已接收企业网络舆情，但未进行传播。2) 感性消费者Ae：接收到企业网络舆情中感性情感并进行传播的消费者，往往容易依靠直觉做出主观判断。3) 保守消费者Ce：接收到企业网络舆情中保守情感并进行传播的消费者，一般不具备明显的观点表达。4) 理性消费者Te：接收到企业网络舆情中理性情感并进行传播的消费者，通常基于事实做出判断，注重客观表达。5) 情感极化消费者Ie：接收到企业网络舆情中极端情感且极度认同该情感，并公开发表极端情感言论的消费者。6) 情感稳定消费者Re：处于稳定状态且不再进行任何情感传播的消费者。消费者总人数为N，则：
(1)
根据图2模型中不同消费者间的相互转化关系，得到动力学方程：
(2)
Figure 2. Diagram of emotion-driven consumer communication behavior model under the influence of network technology
图2. 网络技术影响下情感驱动的消费者传播行为模型图
5. “土坑酸菜”案例数据处理与分析
“3·15”晚会作为一个多渠道、全方位的全民媒体事件，在传达官方市场监管意志的同时，也集中体现当下消费者的关注焦点，为验证模型的有效性，对2022年3·15晚会曝光名单中企业网络舆情热度位居第一的“土坑酸菜”事件进行具体分析。全网有关该企业网络舆情的数据共计145.4万余条，主要集中分布在社交平台、视频以及新闻APP平台，选取哔哩哔哩平台，借助八爪鱼采集器对账户名为“央视新闻”(央视新闻哔哩哔哩官方账号，1582.5万粉丝)中标题为“【315曝光】触目惊心！部分方便面老坛酸菜包竟是土坑腌制”视频作品评论进行爬取。数据预处理后，共获得8716条有效评论，对其进行情感分类，获得感性情感评论7082条，理性情感评论494条，保守情感评论94条，极端情感评论1046条。其中，极端情感评论包括平台通过机器直接屏蔽或人工举报审核的高危劣质敏感词评论，根据平台规定：如果评论“包含不合法信息或违反平台规定的内容，例如侮辱词汇、极端言论等会被平台直接屏蔽，因此爬取的极端情感评论数量远少于真实的极端情感评论数量。
为更直观地展示不同情感类型消费者对企业网络舆情的评论内容，利用词云可视化工具对感性、理性、保守三类情感评论内容进行可视化处理，结果如图3所示。由图3(a)可知，感性情感评论主要聚焦方便面口味涉及“老坛酸菜”的企业，并对其进行负面言论抨击，高频词汇包括“老痰”、“酸菜”、“恶心”、“离谱”、“下架”等，反映该类消费者对涉事企业产品安全性的强烈不满和情感化反应。由图3(b)可知，理性情感评论主要聚焦食品安全问题、食品安全标准和国家处罚规定的客观内容讨论，高频词汇包括“食品问题”、“食品安全”、“提高标准”、“惩罚”、“加大力度”等，反映该类消费者注重事实和逻辑，无明显情感化表达，有更为客观的认知。由图3(c)可知，保守情感评论主要聚焦不受“土坑酸菜”舆情影响的情感态度，高频词汇包括“很多这样”、“自己知道”、“正常”、“不是新鲜事”、“没事”等，反映该类消费者尽管已知企业存在负面网络舆情，但依然保持原有的消费习惯和品牌忠诚度，不会轻易改变自己的观点或行为。
(a)
(b) (c)
Figure 3. 3·15 “Tukeng Sauerkraut” public opinion word cloud map. (a) Perceptual emotion word cloud illustration; (b) Rational emotional word cloud illustration; (c) Conservative emotion word cloud illustration
图3. 3·15“土坑酸菜”舆情词云图。(a) 感性情感词云图；(b) 理性情感词云图；(c) 保守情感词云图
现有研究表明，不同情感倾向会影响消费者传播行为。利用Matlab软件对“土坑酸菜”舆情相关数据进行仿真，参考相关数据，令初始数值Se = 0.74，Ae = 0.1，Te = 0.01，Ce = 0.03，Ie = 0.02，Re = 0.1，对图2中网络技术影响下情感驱动的消费者传播行为模型进行数值仿真，相关概率参数：βe = 0.07，λa = 0.4，λc = 0.2，λt = 0.3，θe = 0.05，得到该舆情传播时感性、理性、保守、情感极化四类消费者密度，结果如图4所示。同时，对爬取到的真实舆情数据进行模拟，结果如图5所示。由图4和图5可知，模型仿真数据与真实舆情数据相比，除感性消费者和情感极化消费者的密度数值由于平台规定出现一定差异外，其余消费者密度变化趋势基本相符。
Figure 4. Simulation diagram of four types of consumer density change model
图4. 四类消费者密度变化模型仿真图
Figure 5. Actual changes in density of four types of consumers
图5. 四类消费者密度实际变化图
在“土坑酸菜”舆情中，现实存在企业和政府干预的两种情况。2022年3月15日晚，企业网络舆情曝光后，统一企业和康师傅企业相继做出回应并进行道歉。但该舆情对消费者食品安全信心方面的影响不容小觑，消费者仍骂声一片，“恶心”“下架”“没有良心”“离谱”等成为高频热词，酸菜口味方便面也在一夜之间从受欢迎的“经典口味”变为消费者避之不及的“黑心食品”代名词。与统一企业、康师傅企业的低气压不同，白象企业意外借此出圈。该舆情曝光后，白象企业便火速声明与涉事企业无关，并与“土坑酸菜”撇清关系，结合白象企业前期积累的正面口碑，白象方便面的销量不但没有受到“土坑酸菜”的负面影响，反而迎来了一波井喷式的报复性销售增长。与此同时，湖南岳阳市委市政府也第一时间调度处置，涉事地党政主要领导率领由市场监管、公安等部门组成的联合执法组，连夜赶赴涉事企业，对所有产品全部就地封存，对企业相关人员予以控制，对外销产品立即启动追溯召回措施，并全面停止农户土坑腌制行为。
6. 结论
消费者传播行为受多因素影响，情感为核心因素，影响消费者口碑传播。在网络技术影响下，消费者之间的互动模式变得更加频繁且复杂，利用数据流量推送，消费者之间不仅交换信息和观点，还借助文字、表情符号、图片及视频等多种形式传达情感，而这些情感因素成为推动其传播行为的核心驱动力，进而形成不同类型的消费者口碑，不同类型的消费者口碑展现出各自独特的特性和相互作用模式。深入研究网络技术影响下的消费者传播行为，包括其对舆情的接收、处理、评价和分享等，对于企业制定有效的网络舆情应对策略至关重要。这些策略有助于企业更好地管理声誉，缓解与消费者之间的潜在矛盾，并响应快速变化的市场环境。理解消费者的态度偏好和行为模式，使企业能够更有效地引导口碑传播，塑造积极的品牌形象，并在竞争激烈的市场中保持优势。