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user: 3. 数据分析结果与分析 3.1. 案例影评的留言回帖数据汇总及分布 本案例所有的数据采集都采取分层随机抽样法，对于影评内容分类和占比进行统计，总结分布特征以及提出观点进行论据分析。该影评所有留言评论(帖子)总数为1149条，选取留言样本留言评论(帖子)575条进行编码，选取样本中参与评价该影评的人数为487人，36，823字，平均每条回复64字，回复最大值670字，最小值1字，留言内容分布时间为2016年11月~2017年3月。认为该篇影评有用的读者有4571人，认为该影评无用的读者有1159人，给作者打赏57人。这些数据恰恰说明豆瓣作为在影评圈子很有影响力的平台，具有很高的参与度，拿豆瓣作为电影留言回帖领域的研究平台，很有说服力和可信性的。 从表1、图1可以看出，留言内容的篇幅字数在一周内总字数超过50%，在一周后呈明显大幅度下降趋势。用户的留言回帖互动在影评发布之后的2天内是高峰，10天内区间是留言回帖最为活跃的时间段，而在影评发布后的62~78天出现了半个月的第二次相对活跃的留言互动。 在影评发布10天内，留言的占比最大，其中知识构建和相关社会现象/话题谈论占主要比重，针对豆瓣平台和其他豆瓣用户、其他谈论的也有相对的数量。在距离影评发布10天之后的影评留言中，两部分(第3类针对豆瓣平台和其他豆瓣用户、第4类其他)留言呈现“星星点点”的状态，在一周甚至半个月以上才出现一次，而第1类关于电影本身、影评本身的知识构建和第2类电影中相关社会现象/话题的谈论几乎从未间断。 从表2可看出：讨论的内容知识构建53.4%，非知识构建46.6%，相关社会现象/话题讨论32.5%，针对豆瓣平台及其他用户10.1%，其他4%。说明在影评留言评论区豆瓣用户进行知识构建的比例过半，对于电影本身、影评本身的讨论还是较可观的，对于在线评论留言充斥着网络话语暴力、满屏唇枪舌战 图1. 距影评发布时间留言回帖数量分布图 Table 1 The rate of comments and replies from the time when the film reviews were release 距影评发布时间 频率 百分比 累计百分比 0 1 0.2 0.2 1 58 9.7 9.9 2 56 9.7 19.7 3 50 8.7 28.3 4 49 8.5 36.9 5 33 5.7 42.6 6 24 4.2 46.8 7 24 4.2 51 表1. 距离影评发布时间留言回帖频率表 Table 2 The frequency distribution of the classification of comments’ conten 频率 百分比 累积百分比 知识构建 307 53.4 53.4 相关社会现象/话题谈论 187 32.5 85.9 针对豆瓣平台及其它用户 58 10.1 96 其他 23 4 100 合计 575 100 100 表2. 留言内容分类频率分布 的网络舆论是有数据作为辩驳的。留言用户对电影和影评本身的探讨是留言回帖的主要目的。 留言用户针对影评的回帖所涉及的话题广泛。第2类留言内容关于电影的相关社会现象和话题的讨论，与知识构建两者之和占比85.9%。关于这一篇影评讨论的话题涉及：官场体制、制度、计划生育、自私人性、法治和人治、信访制度、政治正确、婚姻制度、法盲、中国农村等等，不仅仅拘泥于对电影知识构建等专业方面的讨论。对于电影导演、编剧等主创团队的评论也不少。例如用户Afool：“冯小刚拍这片子以及刘震云写这小说也不是要讲述李雪莲怎么冤的，本来就是想用底层人物的这种‘无理取闹’来讽刺某些当权者的作为，没有人说李雪莲就是对的吧。”反映了留言用户关注的重点不同，这也给主创团队(导演、编剧)提供了一定的参考价值，不能做到面面俱到，但作为影评生态的构成，这能够给电影创作团队和相关电影从业人员提供有用的信息。 而人身攻击和谩骂的存在形式则多为“傻逼”、“逗逼”、“弱智”、“脑残”、“无脑”等字眼，谈论楼主社会阅历的则多以“你还太年轻”的字眼出现。值得一提的是，这一部分占比例最小，可见影评下面留言回复的人身攻击、谩骂还是较少的，网络话语暴力的存在是不可否认的，但影评留言的风气还是比较可观的，网络话语暴力不是影评生态的主要现象。 3.2. 知识构建内容分析 在知识构建中，种类一(浅层次知识构建)的留言占比最大：浅层次知识构建即1A简单地表示赞同或反对，没有提出具体的理由阐述共有108条留言。留言用户之间没有提出论证表示自己的立场，即便认为接触到楼主的观点对于自身来说是截然不同的，也并没有直接地开展对于分歧、差异的共同意义构建。例如葱泥发表于2016-11-25 15:53:00：“我觉得你说的对，说到底李雪连就是一个偏执狂、法盲。”例如山田优发表于2016-11-24 23:30:38；“我觉得写的挺好的，看得很难受这电影。也没看出来想表达个什么意思。里面的官员都挺好的。” 而通过留言内容的阅读，发现留言回帖的互动探讨对电影和影评进行深层次解读具有意义：种类二(较种类一层次较深入)的知识构建即1B简单地表示赞同或反对，并提供依据和理由的共有85条留言，在数量上也是相对可观的。留言用户对自己的观点进行相关论据进行阐述，使自己的观点更加丰满，留言用户之间对相关情节或话题进行意义探讨，对彼此的差异或关键点进行声明，提出新的观点或解释方法。这一部分的留言篇幅较长，会用缜密的逻辑思维来论证自己的观点，提出与影评作者相悖的观点与之进行探讨。第四种类(进行探讨的留言)1D，留言用户对于相互之间的观点不明确之处的提问或回答，共有38条留言。此类留言中讨论双方从接触新的不同的观点，较第二种类更加深入，即双方重申出自己的观点，以企图说服对方，证明自己观点的正确。在留言用户双方对于分歧之处进行提问、咨询以及对问题的回答的过程中，或强化或弱化或动摇彼此的一些观点、看法，共同进行意义构建。影评作者金丝猫 2016-11-1914:34:29对某位质疑自己理解能力的留言用户的回帖这样说道：“我觉得我看的不少啊？不过我理解能力确实一般，有相关解读可以贴个链接么？”用户斜晖漫山于2016-11-20 23:52:16回应“https://www.zhihu.com/question/41362172算是另一个角度吧，不确定正确，权当参考吧。”金丝猫于2016-11-23 20:08:00回应：“明白了，我删除这句话。”以上的留言互动可以看出豆瓣电影平台具有良好的社会性观影共享和交流，讨论中他们对于大量的留言内容、对作者的观点发布的不同见解等等都有各自的总结，他们的知识构建是有意义的，能够在分歧的讨论之后达成一致。 3.3. 留言发布渠道的差异化 通过豆瓣APP和豆瓣网页版的留言内容分布对照分析，可以看到：使用豆瓣APP的留言回帖情况分布如下：第1类知识构建共254条，其中1A是97条(21%)、1B是66条(14%)、1C是56条(12%)、1D是35条(7%)；第2类相关社会话题/现象讨论是141条(31%)；第3类关于豆瓣平台和其他用户是39条(8%)；第4类其他是20条(4%)。 使用豆瓣网页版的留言回帖情况分布如下：第1类知识构建共45条，其中1A是8条(7%)；1B是18条(16%)；1C是16条(14%)；1D是3条(2%)；第2类相关社会话题/现象讨论是46条(40%)；第3类关于豆瓣平台和其他用户是19条(17%)；第4类其他是3条(3%)。 以上数据表明：使用豆瓣APP发表留言回帖的用户，种类一(1A)在知识构建中占比最大，说明移动端留言的用户行为更大比例集中在发表简单的赞同或反对，没有具体的理由予以支持自己的观点。而豆瓣网页版则与之相反，种类二(1B)在知识构建中占比最大，说明在电脑网页版的用户行为更大比例集中在发表赞同和反对的同时，用相关的例子和情节来佐证自己的观点以说服其他用户。值得注意的是，在网页版用户群体的留言中，关于电影反映的社会现象和话题的讨论占比要高于知识构建，说明在电脑网页版的用户行为更大比例集中在发表有关于电影反映的相关话题和社会问题。