■郝永华　訚睿悦
　　【本文提要】在微信场域，用户是重要的新闻分发主体，朋友和熟人之间相互的议程设置、意义协商得以凸显。较之新闻信息的接近性，显著性和重要性可能引发更多的转发行为；较之党政宣传主题、硬新闻，生活服务信息、软新闻具有更强的传播力；较之负面消息，用户更愿意分享正面消息。但是，单一信息特征并非用户转发意愿的决定性因素。移动新闻的可视化、口语化（含网络化）和易读性水平越高，其被分享的可能性就越高，或者说，新闻表达的“移动适配”可有效提升产品的社交媒体传播力。
　　【关键词】移动新闻 社交媒体 新闻分享　
　　【中图分类号】G201
　　移动化、社交化是近年互联网发展的重要趋势。在此背景下，“移动优先”（mobile first）、“社交驱动”（socially-driven）逐渐成为国内外媒体新闻生产与传播的重要战略。新闻媒体正努力创新新闻产品的样态、表达乃至叙事方式，以实现移动终端的“适配”（match），并提升其社交媒体的扩散效力。
　　以智能手机为代表的移动互联网终端具有独特的媒介特性——移动伴随、小屏化、拇指交互、重力感应及社交偏向，并可提供基于地理位置的服务（LBS）。对于移动终端，传统新闻表达范式的适用性有限；在移动优先背景下，“为移动终端定制”（made-for-mobile）的观念开始为许多媒体所接受。①按照互联网思维，与移动终端匹配的新闻不应是报纸、PC端网站新闻的“简单平移”，而是要重新考量其表达方式、用户体验及其社交媒体传播力。②
　　“移动新闻”（mobile journalism）概念2006年就出现在西方学术界和业界，③虽然其独立性不应被过分高估，但媒体融合时代的全媒体采编平台有利于记者与单一媒介编辑的分离和跨媒体作业机制的形成，④从而奠定了新闻媒体为移动终端订制新闻产品的基础。鉴于移动互联网的高速发展，我们有理由相信，移动新闻代表着未来新闻产品之形态变化的重要方向。从当前的媒体创新实践看，移动新闻小屏化、轻量化、可视化、交互性设计等特点已显露端倪。⑤
　　移动互联网用户具有明显的新闻分享偏好。⑥此种社交偏向推动了媒体实践领域“社交新闻”（social news）观念的出现。⑦如今，分享功能已成为移动端乃至PC端新闻服务的标配。在此意义上，移动新闻又是一种社交新闻，其在社交媒体的传播力是衡量其影响力的重要指标。本研究探讨的主要问题是：新闻信息的特征、新闻表达的“移动适配”水平对用户转发意愿的影响，从而为移动新闻的生产与创新实践提供参考。
　　
一、文献综述
　　在互联网产生之前，新闻阅读就是一种社交驱动的行为，无论是面对面的口耳相传，还是邮寄剪报，新闻消费总是伴随着“分享”（sharing）行为；随着社交媒体的普及，人们逐渐认识到，受众是活跃的，是“处于社交网络中的受众”（the networked audience）。⑧对于新闻机构而言，社交媒体正在成为内容推荐、提升到达率和品牌忠诚度的重要渠道，⑨而以往的受众亦成为高效的新闻分发者（distributor）。⑩因此，认识用户喜欢转发的内容与发现用户喜欢阅读的内容同样重要。[11]信息分享是“病毒式传播”（virality）的一部分，而病毒式传播还包括情感反应、争议与协商等现象。[12]实际上，任何形式的信息分享都是复杂的社会现象，包含复杂的心理考量，比如受传者可能的反应。[13]而且，信息分享的动机多样，娱乐、表达吁求（media appeal）、逃避现实，[14]以及增加社会联系、实践利他主义、提升自我形象是人们信息分享的重要动机，[15]而社会参与、自我表达则是人们分享政治领导人言论的动机。[16]从信息流动角度看，人们分享信息时的各种考量和动机又会对其内容的选择产生重要影响。
　　较之“坏消息”（negative news），人们更愿意分享“好消息”（positive news），因为好消息可给他人带来好心情，亦可维持分享者的“积极形象”（positive image）；而且，激发“高度兴奋情绪”（high-arousal emotion，如敬畏、愤怒和焦虑）的文章比激发“低兴奋情绪”（low-arousal emotion，如悲伤）的文章更容易被转发。[17]那些具有“实用性”（practically useful）、新奇性、生动性和人情味的新闻，[18]以及被感知为具有重大性、紧迫性和可能产生重要后果的新闻更容易被转发；而且，意见领袖通常能在新闻中发现更多的重大性、紧迫性，进而影响其粉丝或追随者的分享行为。[19]此外，信源的权威性亦是信息分享行为的影响因素，[20]用户更愿意再传播具有权威性的传者发布的信息。[21]一项关于SEOmoz.com博客圈的研究发现长文章（1800至3000个单词）、可视化元素（列表、图片和视频等）[22]及多媒体会激发更多的转发意愿，[23]其主要原因是：如果非常关注某个话题，人们不会向朋友推荐浮光掠影的短文，[24]而可视化元素则可以帮助读者快速地抓住文章的要义。[25]关于文章的长度，此项研究的对象是专业性较强的博客圈，而美国Buzzfeed公司关于提升转发意愿的实践经验却认为，内容“必须短”（keep it short）。[26]可见，表达形式不是孤立的，内容本身、用户群体的特点亦是转发意愿的重要影响因素。
　　
二、研究设计
　　“长江云”是湖北广播电视台（集团）官方微信订阅号，于2014年9月28日正式上线，其采编团队从集团内广播、电视媒体抽调组成，承担集团全媒体新闻采编、移动新闻等媒体融合工作的探索任务。本研究主要基于“长江云”微信订阅号后台数据，在深度访谈基础上，采用量化分析的方法研究新闻信息的特性及其表达方式对用户转发行为的影响。
　　（一）数据采集
　　本研究选取了“长江云”自2014年11月10日至2015年5月21日在打开页发布的全部信息，在剔除栏目宣传等新闻性不强的条目后，共获得698条新闻样本。[27]用户数、样本的阅读量和转发量等数据则来自“长江云”后台系统。此外，本研究还对“长江云”产品运营、内容采编人员进行了深度访谈，以了解其采编观念、生产流程、技术水平等情况。
　　（二）类目建构
　　除了以往的学术研究成果，本研究的类目建构主要参考了Buzzfeed [28]、网易[29]、搜狐[30]以及“长江云”关于移动新闻的采编理念[31]，其中，口语化（含网络化表达）、轻量化（简洁、有趣）、可视化及减少用户信息获取成本具有较高的认可度。
　　1.新闻信息的特征
　　（1）地域类型，即按照地域划分的新闻类型，具体分为3类：湖北新闻、国内新闻和国际新闻。
　　（2）话题类型，即按照话题领域划分为5类：生活服务信息、时政新闻、民生新闻、经济与社会发展新闻及其他类型。其中，生活服务信息为天气、饮食、交通等具有一定新闻性的实用信息；时政新闻是指党政活动、政策宣传方面的新闻。
　　（3）硬新闻与软新闻，前者即关系国际民生及公众切身利益的新闻，后者即富有人情味、知识性、趣味性的新闻。
　　（4）消息性质，按照消息的好坏划分为3类：正面消息，即明确提示或暗示公众可能受益及释放正能量的新闻，如惠民政策出台、便民服务资讯等；负面消息，即明确提示或暗示公众可能遭受不便、损失的新闻及各类负面事件；中性消息，即新闻未明确提示、暗示利好或不利消息的类型。
　　（5）抽象复杂度，即按照话题本身的抽象、复杂程度划分为3个等级，从低到高各等级的赋值为1、2、3。抽象复杂度较低的等级为简单、明确的事实性新闻，较高等级涉及专业性强、宏观、抽象或距离公众日常生活较远的话题，中等的则介于两者之间。
　　2.移动新闻的表达
　　新闻表达分为以下三个类目：口语化、可视化和易读性。这三个变量均为评价性的定序变量，从低到高各等级的赋值为1、2、3。
　　（1）“口语化”测量新闻样本采用简洁易懂的日常口语、网络化语言及叙事风格的水平。编码员主要依据口语、网络语言使用的频率和整体风格进行等级评定。
　　（2）“可视化”主要测量新闻样本采用图片、漫画、信息图、数据图表、微视频及H5技术等可视化元素的水平。编码员主要依据可视化元素的多寡及是否发挥主导性表意功能来划分等级。
　　（3）“易读性”测量新闻减少用户信息获取成本的水平。由于易读性的影响因素复杂，本研究主要的测量要素是：以小屏化的方式简短、扼要地呈现最主要“新闻点”；采取加粗关键词、合理分段、以不同颜色标注关键内容等“易读措施”。
　　为确保信度，编码工作由2位编码员完成，对样本随机抽样120条（约17%）进行信度检测，除话题抽象复杂度的信度为0.81外，其他项的信度均在0.83~0.91之间。在编码后，本研究采用SPSS软件进行数据统计。
　　
三、研究发现
　　（一）转发行为与新闻流动
　　统计显示，698条样本平均被转发78.0次，最大转发数为5932次。在用户的转发行为中，存在同一用户多次转发一条新闻样本的情况，即少数用户将一条新闻多次转发到不同平台，如腾讯微博、QQ说说等。总体上看，朋友圈（51.04%）、好友转发（44.48%）所占比重最大，腾讯微博仅为0.02%，其他转发路径为4.46%（图1　图1见本期第43页）。令人意外的是，除了朋友圈，点对点的好友间转发亦是微信新闻流动的重要渠道，此种点对点的“私密性”可能会影响用户转发新闻时的信息选择。
　　在本研究中，698条样本仅有1条未被转发。这说明社交媒体中的新闻转发和分享行为是普遍现象。美国皮尤研究中心的一项研究显示：美国排名前25位的新闻网站忠实用户的比例仅在3%至18%之间，这些网站40%左右的流量来自搜索引擎、社交媒体等应用的导流，而且从发展趋势上看，社交媒体作为新闻分发平台的地位正在上升。[32]在我国，新闻媒体正积极地对接微信平台，从而使其成为重要的新闻分发渠道，而分发的主体则是用户群体本身。
　　由于用户、受众已是重要的新闻分发主体，微信朋友圈就成为一个新闻推荐与过滤的网络；若不考虑其他渠道，只有那些被转发的新闻才能进入微信用户的视野并发生后续的阅读行为（图2　图2见本期第43页）。而且，由于朋友、熟人是“值得信赖的信源”（credible source），[33]其转发和推荐的行为可能影响用户对某一新闻条目或议题重要性的认知。因此，朋友、熟人之间相互的议程设置关系得以凸显。此外，转发亦可能伴随评论和意义的协商，新闻信息可能被“重新架构”（reframing），[34]从而导致新闻消费的社交性得以强化。
　　从逻辑上讲，单个样本被转发的总次数与其被阅读的总次数成正比，因此，“阅读转发率”，即转发总次数与阅读总次数之间的比例，是样本被转发可能性的最直接体现。[35]统计显示，698条样本的平均阅读转发率为5.1%，即平均100次阅读会产生5次转发行为，最大阅读转发率为24.9%，中位数为4.4%。从所有样本阅读转发率的散点图可见，样本间的阅读转发率存在较大差异，分布不均匀（图3 图3见本期第44页）。
　　对新闻媒体而言，只有提升用户的转发意愿，才能提升新闻产品的社交媒体到达率及品牌影响力。而且，由于移动互联网终端具有社交偏向，不仅微信订阅号推送的新闻需要提升阅读转发率，其他移动新闻产品亦是如此。
　　（二）信息特征与阅读转发率
　　在微信场域，朋友、熟人间的新闻分享行为有其特殊性，而信息本身的特征是影响用户转发行为的重要因素。方差分析显示，地域类型（p=0.002）、话题领域（p﹤0.001）、硬/软新闻（p﹤0.001）及消息性质（p﹤0.001）四个变量均与阅读转发率显著相关（表1　表1见本期第44页），而话题的抽象复杂度(p=0.083)与阅读转发率不相关。
　　从地域类型看，国际新闻、国内新闻和湖北新闻的阅读转发率依次降低，其均值分别为7.3%、5.1%和4.9%。作为地方媒体订阅号，“长江云”发布国际新闻的数量较少（仅占3.6%），但通过阅读这些国际新闻样本，本研究发现，其在重要性、显著性上非常突出。可见，较之湖北新闻具有的“接近性”优势，新闻信息的重要性、显著性可能引发用户更多的转发行为。
　　在话题领域方面，生活服务信息的阅读转发率均值最高，为6.0%，即平均100次阅读会发生6次转发行为，而时政新闻的平均阅读转发率最低，仅为4.4%。可见，在微信朋友圈，为他人提供实用信息、实践利他意愿是用户转发行为的重要动机。由于样本中的时政新闻主要涉及党政宣传主题，如领导动态、会议报道，采编人员发挥创造性的空间不足，常常显得不接地气、缺乏实用性和趣味性。这是我国时政新闻报道的弊病之一，即党、政和媒体一头“热”，公众、受众一头“冷”。[36]关于软/硬新闻，两者的阅读转发率均值有明显差异，软新闻为6.9%，硬新闻为4.8%。这说明，新闻信息的趣味性、人情味对用户转发行为有正面影响。可见，在不过分地“娱乐化”、“花边化”前提下，硬新闻的软化处理应会提升新闻条目的阅读转发率。
　　与国外近年的研究发现相似，本研究的统计结果显示，正面消息的阅读转发率（均值为5.0%）要高于负面消息的阅读转发率（均值为4.2%），但两者均低于中性消息的阅读转发率（均值为5.7%）。可见，在微信朋友圈这种基于强关系的社交媒体平台，人们更愿意转发正面的消息从而给朋友或熟人带来好的心情，并维持自身的“积极形象”（positive image）。与此同时，消息的正负性质并非人们转发新闻的唯一或最重要的影响因素，重要性、实用性、趣味性等亦是重要的影响因素，此亦可能是本研究样本中中性消息平均阅读转发率较高的原因。
　　按照常识性观点，受众是懒的，因此抽象、复杂的信息难以引起受众的兴趣和深入理解，因此亦不会与朋友分享。但本研究的数据却显示，话题的抽象复杂度与阅读转发率不相关，这至少能够说明：当人们能够理解新闻的基本信息时，信息特征方面的其他变量会影响人们的分享、转发行为，前提是新闻信息具有可理解性。
　　（三）新闻表达与阅读转发率
　　方差分析显示，样本的阅读转发率与新闻表达的三个变量均显著相关（P值均小于0.001，表2　表2见本期第45页））。此研究发现说明：不仅新闻信息的特征，而且新闻产品的表达形态亦是用户转发意愿的重要影响因素。
　　具体而言，所有样本可视化水平从低到高三个层次的平均阅读转发率依次为4.1%、5.1%、6.2%，即可视化水平越高，被转发的可能性越高；口语化水平从低到高三个层次的平均阅读转发率依次为4.7%、5.5%、6.4%，即口语化水平越高，被转发的可能性越高；同样，易读性水平越高，被转发的可能性越高，其从低到高三个层次的阅读转发率依次为4.1%、4.9%、6.2%。因此，对于移动新闻的生产而言，提升可视化、口语化和易读性水平是提升阅读转发率的重要路径。或者说，新闻表达的移动适配可有效提升产品的社交媒体传播力。
　　另一方面，Spearman相关性分析显示，新闻话题的抽象复杂度与口语化（p﹤0.001）显著负相关，而与可视化、易读性变量不相关（表3　表3见本期第45页）。可见，新闻话题的抽象复杂度对口语化水平的影响较大，且抽象复杂度越高，口语化水平就越低，但抽象复杂度并不是可视化和易读性的直接决定因素。
　　此发现符合新闻生产的一般经验。因为，从信息传达的角度看，新闻话题越抽象、越复杂，信息量就越大，涉及的专业术语、概念就越多，采用口语化、网络化表达的难度就越大。然而，作为一种信息表达或呈现方式，可视化、易读性手段主要与采编人员的新闻表达观念及其技能相关，或者说，在“长江云”团队的编辑作业中，话题的抽象复杂度对新闻产品可视化、易读性水平的影响不显著。
　　深度访谈发现，长江云采编团队非常重视可视化、易读性水平的提升，“能用图片说清楚的就不用大段文字，图片上也不放置冗余信息”，并且“在一次次试错和借鉴中确定了从标题到图片尺寸以及创意体系等符合移动端的标准”。[37]可见，有效适配移动端媒介特性，提升可视化、易读性，有效减少受众信息获取成本，已成为“长江云”团队的编辑理念。但数据显示，新闻表达高水平作品的比例总体偏低，可视化、口语化和易读性水平较高的样本仅占总体样本的23.9%、8.7%和19.9%（表3　表3见本期第45页）。
　　在访谈中，本研究发现，新闻表达高水平作品比例偏低的最主要原因是：全媒体采编平台和跨媒体工作机制尚未建立。由于长江云团队尚没有自己的记者队伍，其素材主要来自集团内其他部门的广播电视新闻，而部门间的壁垒使其难以获得第一手、真正符合移动端需求的素材。[38]作为一个实验项目，“长江云”的境况是我国媒体融合当前阶段许多新闻机构的缩影，而全媒体采编平台和工作机制的建立，可有效促进记者与单一媒体平台之编辑人员的适度分离，更好地实现新闻生产的跨媒体运作、各终端适配。
　　
四、结论与讨论
　　在互联网发展移动化、社交化大背景下，国内外媒体正在创新新闻产品的形态和表达方式，移动新闻、社交新闻的采编理念应运而生。本研究初步揭示了微信场域中移动新闻的信息特征及其表达方式对用户分享意愿的影响。
　　总体来看，为他人提供实用信息、实践利他主义、维护自我形象是微信用户新闻分享行为的显著动机。但是，新闻信息社交媒体传播力的影响因素非常复杂，不仅信息特征及其表达方式诸因素会影响用户的转发意愿，而且特定的社会情境、话题热度等亦会对用户的分享意愿产生影响。因此，任何单一信息特征都难以保证新闻产品在社交媒体中产生话题效应。然而，从媒体实践的角度看，提供更多的实用信息、凸显信息的重要性和显著性以及提升新闻的趣味性和人情味应可提升移动新闻产品的社交媒体传播力。
　　以小屏叙事、轻量化、可视化方式实现“移动适配”，减少用户获取信息的成本，提升信息获取的轻松度、愉悦性，是当前新闻媒体移动新闻采编理念的核心内容。本研究采用可视化、口语化(含网络化)、易读性三个变量对以上理念进行操作化分析，发现移动新闻的可视化、口语化和易读性水平越高，其被分享的可能性就越高。我们可从理论上将此发现表述为:移动互联网终端具有显著的社交偏向，而新闻产品实现移动适配的水平越高，此种社交偏向的实现程度就越高。
　　近年来，移动互联网正在重塑公众的新闻消费方式和行为习惯。而且，随着社交媒体的发展，公众新闻消费行为的“社交驱动性”日益凸显。对于新闻媒体而言，只有以互联网产品思维打造真正意义上的“移动新闻”，才能在提升用户体验的基础上满足其新闻消费的社交需求。然而，当前我国正处于媒体融合的摸索阶段，新闻生产的全媒体采编平台、跨媒体作业机制尚未真正建立，许多媒体机构的新闻产品都未能实现跨终端适配。但是，媒体融合是大势所趋，我们相信，媒体实践中移动新闻产品的创新会层出不穷，移动新闻的独立性、特殊性亦会日益凸显。■
　　
　　郝永华　訚睿悦/郝永华系中南民族大学文学与新闻传播学院副教授，硕士生导师;訚睿悦系香港浸会大学传播学专业硕士研究生。本文为湖北省委宣传部2014年度新闻宣传重大调研项目“新形势下新闻宣传表达创新研究”（编号：XWXC1407）和2013年教育部人文社科研究青年项目“我国网民集体行动框架的实证研究”（批准号：13YJC860009）的阶段性成果）。
　　
　　
注释：
①Wolf ,C. &Hohlfeld ,R. (2012).Revolution in journalism ? Mobile devices as a new means of　publishingIn C.Martin&T.vonPape(eds.).Images in Mobile CommunicationWiesbaden:VSVerlag für Sozialwissenschaften, 81-99.
②“传播力”是一个尚未被详尽阐述的概念。在本研究中，移动新闻的社交媒体“传播力”是指移动新闻产品被用户在社交媒体中转发和分享的潜力。
③顾洁、田维钢：《移动新闻的新闻形态特征：情境、平台与生产方式》，《现代传播》2013年第10期
④Meier,K.(2007).Innovations in central europeannewsrooms:Overview and case studyJournalism Practice,1(1) ,4-19.
⑤文敏：《美国移动新闻的热门应用种种》，《传媒评论》2014年第9期；李天亮：《轻量化：移动时代网媒专题策划新趋势》[EB/OL].http://www.xmtnews.com/p/711.2015-7-15.
⑥Villi ,M.&Matikainen ,J.(2015).Mobile UDC:Online media content distribution among Finnish mobile internet usersMobile Media & Communication3(2)1-16.
⑦美国的BuzzFeed公司是实践移动新闻、社交新闻理念的代表性媒体之一，其秉承“移动优先”（mobile first）、“分享比搜索更重要”的传播理念，致力于通过社交媒体向用户提供“最具分享价值的”（the most sharble）突发新闻、原创报道等。参见： http://www.buzzfeed.com/about. 2015-4-17.
⑧Hermida,A.Fletcher,F.Korell,D.&Logan,D. (2012).Share,likerecommend:Decoding the social media news consumer, Journalism Studies13(5) ,815-824.
⑨Hermida,A.(2012).Social journalism:Exploring how social media is shaping journalism,InE.Siapera&A.Veglis(eds.).The handbook of global online journalism.WestSussex:Willey-Blackwell Publishing, 309-328.
⑩Weeks,B.E.&Holbert,R.L.(2013).Predicting dissemination of news content in social media:A focus on receptionfriendingand partisanship,Journalism& Mass Communication Quarterly90(2)212-232.
[11]OlmsteadK.etal.Navigating news online[EB/OL]. http://www.journalism.org /files/legacy/NIEL SEN%2520STUDY%2520-%2520Copy.pdf，2015-4-20.
[12]Strapparava,C.GueriniM.&?zbalG.(2011).Persuasive language and virality in social networks,In S.D’Mello,et al.(eds.).Affective computing and intelligent interaction.Heidelberg: Springer.357-366.
[13]BergerJ.(2014).Word of mouth and interpersoncommunication:A review and directions for future research,Journal of Consumer Psychology,24586-607.
[14]AlhabashS.&McAlister,A.R.(2015).Redefingvirality in less broad strokes:Predicting viral behavior intentions from motivations and uses of Facebook and TwitterNew Media & Society17(8)1317-1339.
[15]HoJ.Y.C.&Dempsey,M.(2010).Viral marketing:Motivations to forward online contentJournal of Business Research, 63(9)1000-1006.
[16]ParmeleeJ.H.&Bichard,S.L.(2012).Politics and the twitter revolution:How tweets influnce the relationship between political leaders and the public.LanhamMD:Lexington Books35-40.
[17]BergerJ.&Milkman,K.L.(2012).What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49192-205.
[18]Kim,H.S.(2015).Attracting views and going viral:How message features and news-sharing channel affect health news diffusionJournal of Communication65512-524.
[19]Bobkowski,P.S.(2015).Sharing the news:Effects of informational utility and opinion leadership on online news sharingJournalism & Mass Communication Quarterly92(2)320-345.
[20]Henry,C.What makes a link worthy post :Part1[EB/OL]. https://moz.com /blog/ what -makes -a-link-worthy-post-part-12015-7-20.
[21]童清艳、茅中元：《社会化媒体之涟漪效应研究——基于2013年〈中国好声音〉的微博口碑数据分析》，《新闻与传播研究》2015年第1期
[22]Henry,C. What makes a link worthy post :Part1[EB/OL].https://moz.com /blog/ what- makes-a-link -worthy-post-part-12015-7-20.
[23]Henry,C.What makes a link worthy post :Part2[EB/OL].https://moz.com/blog/what- makes-a- link-worthy-post-part-12015-7-20.
[24]WardC. Why Content Goes Viral: the Theory and Proof[EB/OL].https://moz.com /blog/ why-content- goes-viral-the-scientific-theory-and-proof,2015-7-18.
[25]Henry,C.What makes a link worthy post :Part2[EB/OL].https://moz.com/blog/what- makes-a- link-worthy-post-part-12015-7-20.
[26]Rowan,D.HowBuzzFeed mastered social sharing to become a media giant for a new era [EB/OL].http:// www.wired.co.uk/magazine/archive/2014/02/features/buzzfeed2015-8-15.
[27]在采集样本的时间段内，“长江云”订阅用户数从5055人增长至9628人，其中，4983人可确定为湖北省本地用户，占总用户数的50%以上。关于微信订阅号用户的地理位置，微信后台提供的数据有一定的缺陷。“长江云”后台数据显示，在所有用户中，4983人确定为湖北省用户，其中武汉市用户3354人，无法确定其所属省份、城市的用户2330人。
[28]李嘉卓：《社交化新闻聚合网站的未来发展趋势——以美国BuzzFeed新闻网站的新变化为例》，《中国记者》2014年第10期
[29]龙志、许秋里、王丹宁：《网易新媒体实验室：新闻可以更好玩》，《传媒评论》2015年第1期
[30]吴晨光：《超越门户：搜狐新媒体操作手册》第125页，中国人民大学出版社2015年版
[31]本研究对“长江云”首席编辑、湖北广播电视台首席记者曹曦晴等人进行了多次深度访谈，发现“长江云”团队对小屏化、可视化、轻量化、交互设计及多媒体表达的移动新闻采编理念认可度较高，且较为自觉地借鉴Buzzfeed、网易、财新网等媒体的移动新闻创新经验。
[32]OlmsteadK.etal.Navigating news online:Where people go,How they get there and what lures them away[EB/OL].http://www.journalism.org/2011/05/09/navigating-news-online2015-5-3.
[33]PorterL.&Golan,G.J.(2006).From subservient chickens to brawny men:A comparison of viral advertising to television advertisingJournal of Interactive Advertising6(2) ,30-38.
[34]Hermida,A.Fletcher,F.Korell,D.&Logan,D.(2012).Share,likerecommend:Decoding the social media news consumer,Journalism Studies13(5)815-824.
[35]本研究“阅读转发率”的计算公式如下：
　　 单个新闻条目被转发的总次数
　　阅读转发率＝——————————————————
　　　　　　　　　单个新闻条目被阅读的总次数
　　
[36]丁柏铨、李卫红：《论时政新闻的改革创新（一）》，《采·写·编》2006年第4期
[37]本研究对湖北广播电视台首席记者、“长江云”首席编辑曹曦晴等人进行了多次深度访谈，此处引文摘自对曹曦晴2015年8月的邮件访谈。
[38]在本研究进行的过程中，湖北广播电视台正在搭建各媒体终端采编资源统一调度、共融共享的全媒体采编平台，并设计了相应的工作机制。我们认为，此举是高效利用采编资源、实现跨媒体作业和各终端适配的有益探索。