2019年4月10日下午两点，营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2018-2019年第二学期第8次研讨会(以下简称“Seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师、朱华伟老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由李婷研读文章《Cutting through Content Clutter- How Speech and Image Acts Drive Consumer Sharing of Social Media Brand Messages》。

　　如今，越来越多的品牌加入社交媒体对话，但对消费者的影响仍然很低，平均只有0.1%的追随者看到了品牌发帖，而且很可能淹没在大量的大数据中。品牌不和谐的行动呼吁(如“看看今天的交易!”)反而导致参与率下降，因为用户只需排除与这些告诉他们该做什么的消息相关的噪音。因此，品牌如何有效地使用可用的语言和图像元素来撰写鼓励消费者在社交媒体上分享的动态消息是至关重要的。

　　本文运用了语言行为理论(Speech act theory)，该理论基于任何一种语言都代表一种行为的前提，语言旨在唤起接受者的某些行为。作者提出并研究了三种语言行为，即断言性行为(Assertive acts)、表达性行为( Expressive acts)和指导性行为( Directive acts)。本文通过对Twitter和Facebook上多类别品牌帖子的文本分析，证明了不同的信息意图对消费者信息共享的影响。

　　断言性行为(Assertive acts)是指真实或虚假的信息短语，没有情感或价值(“我们推出了新产品”)。表达性行为(Expressive acts)是指由发言者通过情感短语传达，例如表示赞赏、发表意见(“我们爱星期五”)或唤起对情境、产品或服务的渴望(“多么伟大的产品”)。指导性行为(Directive acts)是指发出行动呼吁的短语(“周一进行最终销售”)或需求信息(“你认为我们的最新产品怎么样”)。文中同时还提到一些语音修辞手段，头韵(Alliteration)是英语语音修辞手段之一(Big Beefy Bliss)。单词重复(Word Repetition)是英语语音修辞手段之一(Have a Break, Have a Kit-Kat)。

　　图片和文字的关系分为两种，一种是互补性(Complementary)，即连续的互补信息传达不同的意图。一种是一致性(Consistent)，即一致的信息重复相同的意图。

　　图一 李婷分享文章

　　文章数据来自于Twitter上8个主要消费品牌发布的29000条推特和Facebook上7个主要消费品牌发布的12000条帖子。运用自动文本分析、机器学习和自然语言处理工具对数据进行处理。

　　研究表明，消费者分享表达性或断言性品牌信息的频率高于指导性品牌信息。言语行为和修辞对信息共享的共同影响因言语行为(断言、表达、指示)、修辞风格(头韵、重复)或社交媒体平台(Twitter、Facebook)而异。与一致性消息序列相比，消费者更经常分享带有互补消息序列的品牌消息。社交媒体信息中的图像越能指导消费者的行为，信息分享就越少。表现出更大行动程度的图像与断言性或表达性(而不是指导性)的言语行为相结合时，更容易被分享。

　　通常而言，语言行为可以分为五类，但是文中值选择了三类，分别是断言性行为、表达性行为、指导性行为。这三类语言行为是与消费者相关的。另外两个语言行为是承诺行为(Commissive acts)和声明行为(Declarational acts)，更多是代表企业与供应商之间的关系，如企业对供应商做出几天内到货的承诺或是不再合作的声明。文中不研究承诺性行为和声明性行为的原因在于，承诺性行为是对未来的责任和担当，而这种承诺是无法分享的，声明性行为带有强制性，企业不能如此命令消费者。这两种行为都反映了一种明确的关系，不适合消费者。

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　之后，两位博士分别汇报了自己的研究，重要的，另外两位参加会议的博士分别分享了自己参加学术会议的感悟。

　　王薇提到，做研究有两种方法，即理论驱动和数据驱动。理论驱动指的是，如果你想做哪方面的研究，首先要尽可能把想到的构念列出来，找出构念之间的联系;数据驱动则是对数据进行挖掘，看看有没有反直觉的结论，并尝试用理论来解释。其次，有趣的文章的ideal是怎么产生的呢，有以下几个方面。第一，从企业的实践角度出发，即企业关心什么;第二，从消费者的角度出发，消费者认为哪些营销策略不够吸引他们，要如何改进;第三，从文献出发，看文献研究有哪些不一致，找出来并解释;第四，通过文本分析来实现，现在社会媒体和口碑在文本分析方面有做的不是特别深入，有较大研究潜力。

　　龚璇提到了如何提炼漂亮的ideal。首先，可以用矩阵法来形成ideal。一般而言，我们是先想一个问题，再想理论，再想方法，是竖着想;而矩阵法则是横着想的，同时想很多问题，这样就能产生比较多的ideal。其次，提炼好的ideal是建立在比较深的理论基础之上的，如果现阶段文献阅读量不够，吸收能力不够，把现实转换成有意思的ideal是很困难的。

　　至此，本学期第八次Seminar圆满结束。

　　文字/陈晶晶

　　供图/苏  羽

　　审核/郑仕勇

　　网站编辑 / 苏  羽