從社群的各個角度來看媒體

最近很喜歡在相關的課程說一個很重要的觀點:

"大數據是一種最準確但也是偏差最大的一種觀察研究方法, 準確是因為資料的取得可以很客觀且巨量, 這樣的資料才能做到誤差最小, 但若是只用一種角度去看或是一種方法去搜集, 這種巨量的資料反倒是造成巨量的偏見"

不要說是社群只是眾多經營媒體的觀點與數字的一種, 單單從臉書社群來看媒體, 也是有各式各樣的觀點與數字, 更不要說我們只用粉絲團來看媒體的經營, 即使是臉書使用者的資料都能搜集到, 若沒有去了解各個面向, 誤會說不定會比正確理解來得機會高, 但若不用這些資料來去觀察, 那又可能是種刻版印像的放大, 只會讓你又犯了一次次的決策錯誤.

在兩年前嘗試著用林克傳說做了一個社群排行榜, 那個系統跟這次用新文易數做基礎的社群排行榜最大的差別是:

林克傳說能夠取樣各種媒體, 但就單一媒體的資料不夠完整, 而新文易數是能夠算到單一媒體的所有資訊, 但不在列表的就無法反應出來.

現在新文易數的確已經收錄超過 70 個媒體的資料, 尤其是前 30 大原創性高的新聞網站都收錄其中, 雖然說 30 名以後的媒體一定有問題, 但相對的前 10 名應該不會在名單之外, 我們來看這樣的社群排行榜會是怎樣的結果:

若是以總數來看, 第一名是東森新聞雲, 幾乎第二名蘋果的兩倍, 而第三名到第五名是自由時報, 壹週刊與雅虎不相上下, 但跟第二名也是差兩倍, 第六七名則是三立新聞網與中時電子報, 而除外在前十名的是東森新聞, 動網與聯合新聞網.

這是以總數來看, 這個總數是這媒體在七天內刊出的新聞, 每則新聞有其按讚, 分享與評論, 將之加總起來, 雖然在取樣與區間或多或少有時間差, 但理論上大家的條件與範圍都是一致不會差太多.

而從讚享評總數來看會讓一些新聞數沒有那麼多的小媒體吃虧, 若是用單一則最高的觀點來看, 擠進前 10 名的媒體是風傳媒 (事實上總量原本是第 11 名), 被擠下去的是動網, 且是跌到第 24 名, 如此可知道動網的社群很強, 但因為是專業媒體, 族群被限制住, 所以最大的數量就沒辦法很高.

雖然綜合新聞媒體總量與最高值是占便宜的, 但在平均就很吃虧, 所以若是以前 10 名的角度, 前面 11 個媒體還能擠進去的只剩東森新聞雲, 壹週刊跟東森新聞, 這三個媒體有甚麼共同點呢? 等一下再說...

中位數指的是所有新聞排序後, 讚享評排中間的那則新聞數字, 此時不只只剩動網與東森新聞雲在前 10 名, 甚至前 30 名也只有這兩個媒體加上風傳媒與三立新聞網, 畢竟要能夠讓有一半的新聞都能動, 不只是靠內容, 記者與編輯自己也要能夠參與社群才能做得到.

眼尖的讀者有看到系統有一個 "嗨文率", 這數字是相當有趣, 計算方式很簡單, 就是 "按讚/(分享+評論)", 這個數字越高代表的是讀者看完之後很喜歡按讚, 但不會想要分享與評論, 這代表的是甚麼呢? 通常代表的是這些文章即使是有趣, 好玩, 新鮮, 但很難對社會, 對生活有所影響, 甚至不會去討論與推薦, 會造成嗨文率高有兩種可能性:

1. 農場文太多
2. 社群帶動強

而剛剛說到同時總數高, 且平均值也高的三個媒體就是東森新聞雲, 壹週刊跟東森新聞, 這三個媒體正巧是總數高且嗨文率也高的三個媒體, 雖然在嗨文率上, 動網是比這三個媒體足足多出一倍, 我們知道動網是個內部社群凝聚力相當夠的專業媒體, 而這三個媒體不完全是這因素, 代表的是另一個因素機會較高了.

若是這嗨文率高是這因素, 那若嗨文率很低的原因又是甚麼, 同時也是有兩種很大的因素:

1. 文章多是乾貨, 很硬
2. 此媒體完全無法帶動社群

所以若是把嗨文率從小排到大的話, 我們很清楚的是立報, 端新聞, 風傳媒等媒體不是很專業, 就是新聞多有份量, 造成大家的分享與討論機會很高, 不然就是像台視或中央社那樣, 社群跟本嗨不起來, 就不用想會有人按讚了.

應該有人有看到表格中有個 "長尾指數", 這代表著這媒體是否有網路媒體可帶動的長尾效應, 還是極度利用炒作議題所造成的結果, 數字越高代表越長尾, 而這部份的計算與意義, 倒是等到畫出一張圖後再來解釋比較方變, 敬待下回分解.......

最後, 媒體的社群表現, 尤其是只看讚享評的數字, 說穿了用再多種的數字來看也只是眾多面相的一種, 跟真正的導流, 或者是所有流量, 甚至是媒體的收益, 往往每一個環結每一個媒體都是u有不一樣的轉換率, 雖然這資料的準確度再高, 也是種有偏差的觀察, 只是對於要去參與社群經營的媒體工作人員, 卻是相當有用的, Have Fun~~~~

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