《传媒观察》｜主流媒体新闻海报传播取决于哪

　　《传媒观察》｜主流媒体新闻海报传播取决于哪些变量新闻海报日渐成为我国主流媒体在社交平台上向受众传递新闻信息的重要载体。吴晔教授和博士研究生刘禹希在《传媒观察》2024年第1期刊文，立足于计算图像传播视角，采用视觉框架理论和计算机视觉技术，以人民日报2022年全年新闻海报微博数据为样本（1111条），考察了新闻海报外延层次和风格层次视觉框架的分布特征及其对于传播效果的影响。外延层次框架包括新闻主题、人物呈现和标题句式三个变量；风格层次框架包括图文组合情况、主要色调和信息量三个变量；传播效果聚焦于认同效果和互动效果两个维度。结果表明，外延层次和风格层次框架整体上对认同效果和互动效果产生显著影响。具体而言，政治外交和灾难事故等主题的新闻海报更容易获得认同和引发互动；包含多种媒介形式的新闻海报有助于更广泛传播；感叹句式标题、包含人物元素、暖色调等因素对提高新闻海报传播效果有积极作用。研究不仅深化了对新闻海报在计算图像传播背景下的传播机制的理解，也为媒体从业者提供了实践指导，指出了计算图像传播在新闻传播实践中的应用价值和前景。

　　随着移动互联网体验的不断改善和人工智能技术的发展，用户媒介使用习惯、媒体新闻生产与新闻分发方式均出现了显著变化。为更好满足受众需求，媒体内容从以文本为中心向以视觉为中心的体验转变，新闻生产领域逐渐呈现出“图像转向”的趋势。新闻报道逐渐倾向于以图像与可视化元素来呈现，这些元素不再仅是新闻的附属部分，而是逐渐成为了新闻的核心。在这一时代背景下，新闻海报作为一种新兴的媒介形式应运而生。

　　“框架”是一种经过选择和加工后认知、呈现事物的架构，凸显事物的内涵、反映特定的文化价值。新闻海报的主体——图像是一种强大的框架工具，当文本与图像共存时，视觉框架（Visual Framing）通常会占据优势地位。同时，计算机视觉技术的飞速发展也为图像分析提供了新的机会，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）的发展和应用使研究者能够更深入地了解新闻海报中图像内容、颜色、文字情感等视觉要素。本研究借助计算机视觉技术，旨在从理论和实证分析的角度考察新媒体平台上主流媒体新闻海报的视觉框架特征及其传播效果，并为新闻传播实践提供参考。

　　以视觉框架为理论基础，本研究中对新闻海报的实证分析选取新闻主题、标题句式和人物呈现三个维度作为外延层次框架分析的具体体现，选取图文组合情况、主要色调、信息量三个维度作为风格层次的体现。具体而言：

　　1.新闻主题。微博内容的话题范围是影响力的重要决定因素。根据国家市场监督管理总局发布的最新现行版国家标准《GB/T 20093-2022中文新闻信息分类与代码》，本研究对新闻海报的新闻主题类目设置8项分类，分别是：（1）新冠疫情，由于考察时间段为2022年全年，新冠仍是被广泛讨论的新闻主题；（2）医疗卫生（其他），指除新冠外的其他流行传染病或近期卫生纪念日；（3）社会生活，具体包括社会、劳动、文化、休闲娱乐、环境气象以及三农（农业农村农民）主题；（4）政治外交，具体包括政治、法律、司法、对外关系、国际关系以及军事相关的新闻；（5）科技与教育，即科学技术和教育相关的新闻；（6）文艺体育，即文学、艺术、传媒和体育相关的新闻；（7）灾难和事故，包括突发的安全事故和自然灾害相关的新闻；（8）经济产业，包括经济金融、房产基建、电子信息产业和交通运输、邮政物流相关的新闻。

　　2.人物要素。新闻要素是可以证明事实存在的基本因素，是构成新闻的基因，被归纳为5W1H（Who、What、When、Where、Why、How）。其中，人是社会事务的核心，人物以个体或集合的形式出现在特定环境里，是事实运动的主导者；同时，人物刻画的特性可以揭示新闻海报制作者的深层意识形态，带有人物形象的海报往往引起受众更多的兴趣。因此将新闻海报微博中是否包含人物形象作为考察变量之一。

　　3.标题形式。新闻海报微博中，海报组图与搭配正文同时出现在用户视野中，构成视觉框架的一部分。在传统新闻撰写中，新闻标题的核心功能是高度概括全文中心思想，主流媒体发表文章的标题通常更加官方、严肃、客观。对于互联网新媒体平台而言，网络语境下如何第一时间快速吸引受众眼球、获得注意则成为第一要义。本研究中将新闻海报微博正文的标题分为正式文体、感叹句式和疑问句式。

　　4.图文组合情况。新浪微博中新闻海报的图文关系丰富多样，有纯文字型海报、摄影照片搭配文字海报、漫画/绘画搭配文字海报等多种形式。因此，本研究将图文组合情况也设置为类目之一，参考已有研究设计类目为纯文字、照片+文字和绘画+文字。

　　5.主要色调。海报的主要色调即海报中占支配性地位的海报色彩。在海报的色调呈现中，明确统一的海报主色调在创造海报特定氛围和意境的方面发挥着主导作用，有利于形成稳定有序的海报风格。本研究将海报主要色调这一类目赋值为三类，分别是暖色调、冷色调和中性色调。

　　6.信息量。除了人物元素、色调等因素外，新闻海报上所呈现的文字也具有重要作用。新闻海报的版面空间有限，需要将复杂的信息浓缩成简明的形式。在信息论中，信息的度量通常使用信息熵来表示，自然对数通常用来计算信息熵。本研究将海报包含字数的自然对数作为信息量的衡量指标。

　　一条微博发布后，用户可对其进行转发、评论、点赞和分享等操作，这是新闻海报传播在受众行为层面可被观测和记录的显性效果，反映用户的态度和行为，均可视为客观且有效的传播效果衡量指标，是一条微博内容质量的风向标。本研究参考刘建明和孙璐关于传播效果评估指标体系的研究，着重考察微博传播效果指标体系中的认同指标和互动指标。前者是内容生产者希望用户在阅读新闻海报内容后形成的基本价值判断，例如觉得看到的内容有道理、有趣、有感触、能学到知识等，基于微博的功能设置引导，用户进一步产生分享、收藏、点赞等行为。在本研究中该指标用每条微博（正态处理后）的点赞量体现。后者指的是用户与传播者、内容本身或其他用户产生的交互行为，例如评论微博内容、评论他人评论、参与微博投票等，是内容生产者最直接了解受众态度的方式，在本研究中这一指标以每条微博（正态处理后）的一级评论量体现。将转发量视为传播效果之一时，结果和结论基本与评论量相同，故不再赘述。

　　对于新闻海报这种全新的媒体实践，其传播效果如何是一个受到广泛关注的问题，以往大多是思辨探讨和媒体实践经验的总结，在传播效果研究方面基于大数据的实证研究尚待补充。因此，我们的研究问题是：新媒体平台上主流媒体新闻海报视觉框架中外延层次和风格层次的特征如何？对传播效果具有怎样的影响？

　　许多研究都表明，内含悲剧视觉框架的新闻图片能引发负面情感，更容易引发新媒体用户的搜索和转发等互动行为；由于人物刻画的特点能揭露新闻海报生产者深层次的意识形态，包含人物形象的海报常常受到特别的关注；近年来，新媒体平台的标题生产也开始摆脱传统规则，大量使用感叹号、问号等带有主观情感倾向的标点符号，达到吸引用户的效果。

　　因此，我们提出研究假设H1：外延层次视觉框架中，灾难事故主题、人物元素呈现和感叹句式标题新闻海报微博的传播效果更好。

　　许多研究都表明，新媒体推送内容的多媒体使用程度影响其传播效果，多媒体使用越丰富传播效果往往越好；图像的颜色选择可以影响信息的传达效果，例如张晗通过眼动实验观察到，用户阅读新闻APP时，对图版率高、色彩饱和度高的新闻阅读时间更长；较高的信息量表明更多的信息被包括在有限的版面中，可以反映出文字内容的丰富性，但这可能需要更多的注意力和时间来理解。

　　因此，我们提出研究假设H2：风格层次视觉框架中，图片配文字、暖色调和信息量偏低的新闻海报微博的传播效果更好。

　　第一步，原始数据的获取。借助开源Python脚本“WeiboSpider”，抓取了新浪微博人民日报官方账号2022年1月1日至2022年12月31日发布的全部配有图片的微博的数据，具体包括：微博ID、微博正文、发布时间、转发数、评论数和点赞数以及相应图片等。原始微博样本量8325条，对应原始图片样本量13494张。

　　第二步，新闻海报的筛选。在北京师范大学珠海校区招募了6名本科生作为编码员，经过编码员分组独立筛选以及配合实验员对有分歧图像进行进一步判断，最终待分析新闻海报样本量为3302张，对应微博数共1111条，编码员间总体卡帕系数约为0.75，说明分类结果信度良好。

　　本研究首先对每一张新闻海报进行编码，并将多海报微博的新闻海报各指标进行合并，最终传播效果分析单位为单条微博。

　　本研究中，新闻主题和图文组成情况两个变量采用人工编码方式。招募3位北京师范大学珠海校区本科生（一男两女）作为编码员对清洗后的3302张新闻海报（以及对应的1111条微博）进行编码，预编码检验的编码者间信度如下：新闻主题为0.75，图文组合情况为0.81。标题形式根据标题标点符号直接判断。

　　其余三项自变量的编码利用了计算机视觉技术进行处理。具体来说，（1）在人物元素识别上，借助百度智能云人脸识别API接口对新闻海报图像进行批量识别并记录，本研究中只保留是否存在人脸的结果。（2）就主要色调而言，研究者调用Python的OpenCV库，计算图像中所有像素点的平均色调值hue，设定分类阈值暖色调：0≤hue≤60 or 300≤hue≤360；冷色调：150≤hue≤270；其余分类至中性色调。（3）信息量的考察，利用百度智能云文字识别API接口批量处理，先识别出每张海报中的文字内容，再经过删除冗余符号后计算字数，映射到微博上求得新闻海报微博中图像平均字数，最后取自然对数。

　　新闻主题：2022年全年，人民日报官方微博新闻海报的内容主题以新冠疫情为主（37.9%）。社会生活（18.7%）、政治外交（13.0%）、科技与教育（11.1%）和文艺体育（11.3%）主题的新闻海报合计超过半数，这些内容与日常生活息息相关，说明新闻海报已广泛应用于各种新闻主题。人物海报：在新闻海报微博中，29.3%的样本海报图像中包含人物主体。标题形式：超过63%的新闻海报微博选取了传统的新闻报道的正式文体形式，值得注意的是，以感叹句作为标题的新闻海报微博在研究样本中占据了高达33.2%的比重。

　　图文组成情况：纯文字的“大字报”类型新闻海报微博占比约49.8%，图片搭配文字和绘画搭配文字的新闻海报微博分别为25.6%和24.7%。主要色调：样本新闻海报微博在色调的选择上以冷色调为主，占比55.2%，其次是整体呈现黑白灰的中性色调，占比24.5%，而暖色调新闻海报微博仅占比20.3%。信息量分布情况：新闻海报微博中，图均包含文字数183.74；经过取自然对数的处理后得到信息量衡量指标，直方图近似正态分布，符合回归分析和方差分析前提假设。

　　首先通过方差分析考察新闻海报外延层次和风格层次视觉框架中各类别变量不同水平如何单独影响传播效果。视觉框架中，新闻主题、是否包含人物、标题形式、图文组合情况和主要色调皆为无序分类变量；传播效果的两个指标（认同指标和互动指标）皆为连续型数值变量。因此采用单因素方差分析来依次考察每个自变量的不同水平是否对观测变量带来显著影响。整体来看，所有自变量在每个因变量上的单因素方差分析结果均显著，因此认为，当单独考虑新闻主题、是否包含人物、标题形式、图文组合情况和主要色调这五个视觉框架因素时，当前分组模式整体上都对认同指标和互动指标这两个传播效果评价维度有显著影响。

　　进一步，根据多重比较情况，观察每个自变量的具体分组对每个传播效果指标的影响。

　　新闻主题对传播效果的影响：从全年情况来看，灾难事故主题的新闻海报在认同指标和互动指标维度上均有最强的传播效果，说明此主题引发受众的情绪共鸣最强烈，促使他们产生点赞、评论等行为的动力最强；其次是政治外交主题，这类海报天然具有宣传属性；新冠疫情主题的新闻海报在两个维度上的全年传播效果数据均最低，这与2022年疫情趋于常态化的现实相一致。

　　人物要素对传播效果的影响：人物要素的分组为“是否包含人物”的二分类变量，故在人物元素对新闻海报传播效果的分析中采用独立样本t检验。结果表明，组间差异均显著，且包含人物的新闻海报在认同指标和互动指标上的传播效果都显著高于不包含人物的新闻海报。

　　标题形式对传播效果的影响：从全年情况来看，以感叹句式作为标题的新闻海报在认同指标和互动指标维度上均有最强的传播效果均值，疑问句式次之，二者均显著高于正式文体的传播效果，说明在标题中使用带有惊叹情感倾向的符号能有效吸引用户。传统新闻学要求在标题的表述上要强调最重要的新闻价值，同时保持客观性，这样的原则在社交媒体平台上的新闻信息传播实践中受到挑战。适当展现情感色彩的“标题党”很大程度上达到了吸引受众注意力的目的，这与许多前人研究的结论较为一致。

　　图文组合情况对传播效果的影响：包含多种媒介形式（图片、绘画）的新闻海报的传播效果在两个维度上都显著高于纯文本形式，其中图片配文字形式的新闻海报在微博中的两个传播效果维度上都表现最佳，不过在互动指标上与绘画配文字的新闻海报差距不显著。

　　色调选择对传播效果的影响：在两个维度的传播效果上，暖色调和中性色调均显著高于冷色调，暖色调新闻海报微博的认同和互动效果均显著高于中性色调。一个可能的原因是，相比于倾向于使人心绪平静的冷色调，红橙黄等暖色调的海报设计更有助于激发愉悦、兴奋等情绪，进而更倾向于采取转、评、赞等具体行为；而中性色调新闻海报的微博主题多为自然环境、灾难场景、英烈牺牲的讣告等，能够在用户阅读时引发情绪共鸣。

　　经过对新闻海报外延层次和风格层次视觉框架中每个类别变量各水平如何单独影响认同和互动传播效果进行考察后，本小节进一步采用多元线性回归分析，将多个视觉框架变量同时纳入模型中进行考察。通过逐步回归法筛选变量，整体来看，假设1和假设2均得到了验证。

　　首先，回归分析结果强调了主题的重要性。虽然与新冠疫情主题相比，其他各个主题对认同效果和互动效果都有显著的正向影响，但不同主题的影响程度有所不同。灾难事故、政治外交和社会生活等主题回归系数更大，更容易引发受众的认同和互动，应优先考虑以海报形式呈现这些主题的新闻。这与上一小节方差分析结果基本一致。

　　与上一小节方差分析中的结果不同，新闻海报中是否包含人物元素在本回归中对认同效果和互动效果均无显著影响。

　　图文组成的多样性对认同效果和互动效果也产生了积极影响。使用“摄影+文字”图文组成（与纯文字相比）有助于吸引更多的关注和互动。通过视觉元素（如照片）和文本元素的结合可以增强信息的呈现，从而更好地吸引受众。这意味着在新闻海报中应该更加注重图文的搭配，确保图片和文字相互补充，以产生更优的传播效果。然而，与方差分析结果不一致的是，绘画+文字的组合形式新闻海报微博传播效果与纯文字相比对因变量的影响并不显著。

　　标题形式的选择需要根据传播目标进行权衡。相比于正式文体的标题形式，回归分析中，疑问句式对认同效果产生显著负向影响，对互动效果的影响在10%的显著性水平上显著；感叹句式标题在10%的水平上相比于正式文体亦呈显著负面影响。结果似乎意味着在标题中使用疑问句和感叹句均可能会降低认同效果和互动效果。也有实证研究表明，对于政务信息而言，非正式文体标题由于削弱了其发布主体的权威性和严肃性，传播效果明显逊色于正式文体。从回归分析结果来看，传统、严谨的正式文体标题对于主流媒体新闻海报微博传播效果更佳。这与方差分析中“标题党”类型感叹句式单独作用时的微博传播效果更佳的结论不同，一个可能的解释是出现了“辛普森悖论”。

　　主要色调的使用也影响了认同效果和互动效果。相比于冷色调而言，暖色调在新闻海报中的使用有助于提高认同效果和互动效果，意味着新闻编辑和设计师可以考虑在新闻海报中更多使用温暖的颜色，以吸引更多的关注和互动。这与方差分析中的结论一致。整体来看，中性色调新闻海报微博的传播效果相比于冷色调对因变量的影响不显著。

　　最后，信息量对认同效果和互动效果都产生了负向影响。尽管对认同效果影响在5%的显著性水平上均不显著，不过在10%的显著性水平上显著，亦纳入回归模型。这意味着新闻海报上过多的文字信息可能降低认同效果和互动效果。这可能因为过多的文字信息可能导致信息过载，使受众产生抵抗情绪。因此新闻工作者应在新闻海报制作中更好地平衡信息的传达和受众的参与，确保信息的呈现是简洁而有力的，以提高新闻海报的传播效果。

　　本研究主要讨论了基于人民日报官方微博账号发布的新闻海报的传播效果，重点聚焦于传播效果中的两大维度：认同效果和互动效果。传播效果的影响因素着眼于新闻海报外延层次（内容主题、人物元素、标题句式）和风格层次（图文组合情况、主要色调以及信息量）的视觉框架。

　　考虑单因素影响时，整体来看，选取的所有自变量都对两个传播效果指标有显著影响（除信息量为连续变量，不适用于方差分析）。具体而言：灾难事故和政治外交主题的新闻海报更易获得用户的认同和引发用户互动；包含人物的新闻海报在认同效果和互动效果上均显著高于不包含人物的新闻海报；在图文组合情况上，包含多种媒介形式（图片、绘画）的新闻海报有助于在社交媒体平台上更好地传播；在标题形式上，以感叹句式作为标题的新闻海报在认同效果和互动效果上均有最强的传播效果；在色调选择上，中性色彩和暖色调的新闻海报的传播效果相对较好。

　　将所有影响因素综合考虑时，对参与新闻海报创作的编辑和记者有如下指导：首先，选择引人注目且能引发广泛共鸣的新闻主题至关重要，如灾难、政治外交或社会生活等。这些主题不仅能够吸引受众的注意，还能激发他们的情感共鸣和参与。其次，图文组合的优化是提升传播效果的关键。高质量的图片和恰当的文字搭配可以显著提高海报的吸引力，记者和编辑还应不断探索新的视觉表达方式，如动态图像、交互元素，以及增强现实技术的应用，从而使新闻内容更加生动、吸引人。此外，色彩的选择也应受到重视、更加注重心理学原理，例如，使用暖色调激发积极情绪，冷色调则可用于更严肃的主题。值得注意的是，对于新闻海报中的文本内容，建议采用更加精炼、有力的语言，避免冗长和晦涩，以提高信息的可读性和易懂性。

　　展望未来，随着技术的进步，计算图像和人工智能技术在新闻海报制作中的应用将更加广泛。利用AI进行图像识别和内容推荐，可以帮助记者和编辑更快地识别新闻趋势，制作更加符合受众口味的新闻海报。这不仅能提高制作效率，还能帮助记者和编辑们更准确地分析受众数据，优化内容创作。

　　同时，随着社交媒体和数字平台的不断发展，新闻海报的传播策略也需不断创新，以适应不断变化的媒体环境和受众需求。例如，随着5G和其他高速网络技术的普及，未来的新闻海报可能会更多地采用视频和交互式内容，提供更加丰富的用户体验。最后，期待未来的研究能够更深入地探讨新闻海报在数字传播中的角色，为新闻行业提供更多洞见和指导。

　　在未来对于新闻海报这一全新新闻表现形式的研究上，我们期待从“向外探索”取向，考察其与传统的文本式新闻相比，不同的传播效果是由哪些不同因素所导致；从“向内探索”取向，宏观层面对本研究的变量和模型进一步优化，微观层面采用调查问卷与眼动实验相结合的方法，基于小样本，将受众个人性格特征和社会属性差异纳入考量，进一步探究个体层面上新闻海报传播所具有的特征和效果。

　　（载《传媒观察》2024年第1期“在场计算视觉传播”专题，原文约15000字，标题为《认同与互动：主流媒体新闻海报的传播效果影响因素与框架分析》，此为节选，注释和图表等从略。学术引用请参考原文。“传媒观察杂志”公号链接：。）

　　【作者简介】吴晔，北京师范大学新闻传播学院、北京师范大学计算传播学研究中心教授，博士生导师