2018年11月30日，国家互联网信息办公室网络评论工作局、社会科学文献出版社在北京共同发布了《网络评论蓝皮书：中国网络评论发展报告（2018）》。

　　“网络评论蓝皮书”阐释网络评论发展的11个特点 

　　近年来，随着互联网技术的发展和网民队伍的壮大，网络评论在网络舆论中的地位越发突出，受到了学界和业界的高度关注。蓝皮书从政策、产业、技术和用户角度整体概括了近年来我国网络评论的发展环境、发展现状和特点。

　　（一）网络评论空间生态向好，网络舆论传播力、引导力、影响力、公信力明显提升

　　调查数据显示，91.3%的用户认为十八大以来网络评论空间生态持续向好，其中53.2%的用户认为网络评论空间生态显著变好，38.1%的用户认为网络评论空间生态有所变好。在调查问卷所列举的8类网络评论负面内容类型中，认为“显著减少”或“有所减少”的网络用户比例都超过了六成。

　　（二）网络正能量敢于、善于发声，社会主义核心价值观成为网络评论主旋律

　　很多党政部门积极利用网站、微博、微信公众号等平台传播正能量，主动向错误观点亮剑。据人民日报、新浪微博、新浪网联合发布的《2017政务指数·微博影响力报告》，截至2017年底，经过微博平台认证的政务微博达到173569个，其中政务机构官方微博134827个，公务人员微博38742个，政务微博的规模继续稳定增长，并朝矩阵化、专业化、垂直化的方向发展。广大网民在社会热点事件的公共讨论方面表现得更为理性，网络发帖、跟帖评论更加注重事实、讲究说理，极端情绪化的话语暴力现象大为减少。越来越多的网民主动积极践行社会主义核心价值观，使核心价值观成为网络评论主旋律。

　　（三）全面推进网络空间法治化，依法营造网络清朗空间

　　“十二五”期间，我国制定出台互联网相关法律法规、规范性文件共76部，同比增长262%，特别是2014年中央网络安全和信息化领导小组成立以来，已颁布实施47部与互联网相关的政策法规，网络立法速度明显加快。《中华人民共和国网络安全法》正式启动实施，国家互联网信息办公室出台《互联网新闻信息服务管理规定》《互联网直播服务管理规定》，国家新闻出版广电总局发布《关于加强网络视听节目直播服务管理有关问题的通知》，《最高人民法院、最高人民检察院关于办理利用信息网络实施诽谤等刑事案件适用法律若干问题的解释》对《刑法》规定的“情节严重”进行了量化界定。江苏、浙江、陕西、广东等省大力推动政策落实，结合本地区的发展情况颁布出台实施细则，制订行动纲要方案，治理效果逐步显现。

　　（四）网络评论舆论监督作用有效发挥，成为发扬人民民主、接受人民监督的新渠道

　　“知屋漏者在宇下，知政失者在草野。”在河北男子吐槽医院食堂难吃被拘、红黄蓝幼儿园虐童事件、携程亲子园事件、杭州保姆纵火案、陕西千亿元矿产争夺案等系列网民关注的热点事件中，网络评论成为党政机构了解群众所思所愿、收集好想法好建议的重要渠道。

　　（五）网络评论成为高频基础应用，深度用户占比超六成

　　网络评论经历了早期简单的传统媒体评论“上网”，各类新闻网站和门户网站设立评论栏目、频道，以及微博、微信等社交平台网络评论和移动新闻客户端网络评论快速发展的各个阶段，成为备受用户关注的高频基础应用。调查数据显示，网络评论的深度用户占网民总数的60.2%，其中经常关注网络评论的用户占比为48.0%。近70%的用户每次花费15分钟至1个小时的时间浏览网络评论，其中单次浏览时长为30分钟至1小时的用户占比最高，达到35.4%。

　　（六）从PC过渡到移动时代，微信、新闻客户端、微博成为网络评论三大接触渠道

　　调查数据显示，使用手机接触网络评论的用户比例达到93.1%，只用手机接触网络评论的比例为62.6%，只用台式电脑/笔记本电脑接触网络评论的比例仅有6.9%。用户接触网络评论的终端结构在各类平台中，微信、新闻客户端、微博成为用户接触网络评论比例最高的应用。55.9%用户经常接触网络评论的平台为微信，其次是新闻客户端和微博，后两者的占比均超过40%。

　　（七）内容生产UGC模式转向机构化，PGC与UGC融合向MCN发展

　　随着腾讯、百度、今日头条等互联网企业以及各类投资主体加大对内容创业的扶持力度，网络评论内容生产的UGC(User Generated Content，用户生产内容)模式逐渐朝机构化方向发展，网络评论自媒体开始从初期的个人化、草根化向企业化、团队化发展。同时，由于网络评论独到、深入、专业的天然属性，使得PGC(Professional Generated Content，专业生产内容)仍是网络评论的主流生产模式，PGC与UGC相融合成为网络评论生产的突出特征。

　　（八）“算法分发”大众化应用，“编辑分发”精品化发展

　　在当前阶段，“算法分发”所实现的精准化仍较为初级，在内容质量、话题广泛性等方面仍有待提升。在精确刻画用户需求偏好的基础上，算法推荐可源源不断地给用户提供所喜欢的信息，但同时也使用户降低了对信息的生产流通以及其中隐藏的利益结构的关注程度。此外，个性化内容推荐与传播在一定程度上削弱了媒体作为培养公民参与公共生活能力和实现公共领域舆论引导的重要价值，忽略了用户信息判断和使用能力方面的多元信息需求。面对算法分发的缺陷，技术“矫正器”也开始出现，比如《华尔街日报》推出的“蓝推送、红推送”（Blue Feed, Red Feed），《卫报》的“吹破你的泡泡”（Burst Your Bubble），健形矫姿器（Lumo Lift）的新应用，都在尝试让信息传播摆脱算法推荐的信息失衡状态。

　　（九）网络评论用户满意度较高，平台接触习惯相对稳定

　　调查数据显示，82.8%的用户对网络评论内容表示“满意”，其中表示“非常满意”和“比较满意”的比例分别为21.0%和61.8%。84.2%的用户通过固定的平台接触网络评论，其中固定使用一个平台的用户占28.4%，同时固定接触多个平台的用户占55.8%，无固定平台的用户比例仅为15.8%。

　　（十）寻找观点赞同者成为主动搜索网络评论首要动机，用户集群效应凸显

　　调查数据显示，寻找赞同自己观点的支持者是用户主动搜索网络评论的首要动机，超过了“参考网络评论做判断”的比例。在网络评论互动中，最受欢迎的模式是对他人评论认同点赞，56.6%的网络评论用户通过对他人评论认同点赞的方式与其他用户互动。用户更容易对与自己的观念相同的观点产生更多认同感，从而表现出更多的互动意愿。

　　（十一）市场配置网络评论资源作用突出，生态创新迭代加速

　　市场在配置网络评论的内容资源、商业资源、渠道资源等诸多方面发挥的作用日益凸显。新兴网络内容平台通过资源置换、版权购买、收益分成或投资收购等方式与传统新闻媒体开展内容合作，并投入巨额资金补贴自媒体内容生产者。如今日头条推出“千人万元”计划，一点资讯推出“创作者独享”政策，腾讯推出“芒种”计划等。巨额资金的投入、内容创业者的激增等因素推动网络评论生态创新加速迭代。微博、微信公众号、短视频、直播等各类形态与网络评论内容不断融合。

　　网络评论传播主体面临过度商业化和娱乐化的挑战

　　公共知识分子型意见领袖、知识型意见领袖及娱乐型网红是三大活跃的意见领袖群体。其中，公共知识分子型意见领袖主要指具有特定专业背景并经常就公共议题展开讨论的意见群体，如资深媒体人、高校知识分子、律师、公司高管等；知识型意见领袖是指以信息分享为主，具有一定的知名度、认同度的群体，主要集中在知乎、豆瓣、在行、分答等问答社区；娱乐型网红指以满足网民娱乐诉求为主要目的，因获得大量关注而走红的人，多见于微博、微信、直播网站等社交媒体。近年来，兴起于问答社区的知识型意见领袖，以及在越来越多的公共事件中以意见领袖面目出现的娱乐型网红开始发挥更大的影响力，进一步加剧了网络空间娱乐化、商业化的趋势，影响着媒介生态和社会舆论，特别是某些网红对公众的审美观、消费观、生活方式等方面也起到示范效应，具有类似意见领袖的传播影响力。关涉社会公共生活的评论议题存活时间较短，高质量的、真正影响现实公共生活的讨论较少，这一现象需引起重视。一些热门话题讨论时间不长、容易被取代，促使公众不停追逐新的热点，停留于碎片化、浅层化的认知，而非进行深度思考。特别是，与传统大众传播自上而下的传播模式不同，互联网的发展促进了各方意见表达，多方意见在舆论场上的交锋容易引导公众不断变换立场，也容易形成对立和矛盾，意见领袖去群落化，呈现散点传播状态，社会共识的形成可能面临更多挑战。

       43. 9%用户非常感兴趣图片评论，其次是文字短评和音视频评论数据

　　网络评论蓝皮书调查数据显示：

　　在包括文字长评、文字短评、图片、音频、视频、直播、动画、弹幕等网络评论题材中，43.9%的用户非常感兴趣的网络评论题材是图片评论，其次是文字短评和音视频评论。

　　从网络评论类型的角度分析，40.9%的用户非常感兴趣的网络评论类型是网络媒体评论，其次是传统媒体评论和评论员专栏。

　　从用户网络评论对不同议题的接触程度来看，网络用户对娱乐领域、社会领域以及文化领域的议题接触度最高，尤其是娱乐领域议题达到45%。用户对国内各领域议题接触度较高，相比而言，对外交领域、国际领域议题的接触度较低。

　　用性别与关注领域做交叉分析显示，男性相较女性更关注政治领域和军事领域的话题，女性相较男性更关注娱乐领域的话题。

　　用年龄与关注领域做交叉分析显示，相比于总用户群体，50岁以上的人群对社会领域、政治领域话题的感兴趣程度较高，而对娱乐领域的感兴趣程度较低。30岁以下的人群对娱乐领域感兴趣程度较高，对社会领域、政治领域感兴趣程度较低。

　　用学历与关注领域做交叉分析显示，大专和本科及以上学历的人群对政治领域和国际领域网络评论的感兴趣程度远高于总用户群体。

　　三成以上网民表示经常参与网络评论互动

　　蓝皮书对网络评论用户进行线上抽样调查，结果显示，用户在网络评论的互动参与方面态度较为积极，经常参与网络评论互动的用户比例为36.9%，58.7%的用户偶尔参与互动，只有4.5%的用户基本不转发评论点赞。

　　卫生、教育、文化领域的转发参与度更高。卫生领域的转发参与度最高，达到54.3%，其次为教育领域（52.7%）、文化领域（49.7%）。而社会领域（36.3%）、军事领域（35.7%）、外交领域（32.6%）的用户转发参与度相对较低。从调查数据可以看到，在与自身切身利益密切相关的话题领域方面，转发人数占比更高，对事件的主动扩散传播意愿更强。

　　外交、政治、科技领域的评论参与度更高。外交领域的评论参与度最高，达到45.7%，其次为政治领域（45%）、科技领域（44.7%）。而国际领域（36.1%）、社会领域（33.5%）、军事领域（27.4%）的用户评论参与度相对较低。从调查数据可以看到，用户的经济领域、国际领域、军事领域等信源渠道相对较窄，在专业知识储备要求较高的话题领域，评论人数占比更低，对事件的主动评论意愿也更弱。需要注意的是，用户对于专业知识储备要求较低的社会领域，其主动评论意愿也相对较弱，这可能与社会领域信源庞杂、舆论环境不佳和事件发展经常反转有较大关系。

　　军事、政治、经济领域的点赞参与度更高。军事领域的点赞参与度最高，达到39.3%，其次为政治领域（38.7%）、经济领域（37.3%）。而娱乐领域（27.1%）、外交领域（19.6%）、国际领域（19.4%）的用户点赞参与度相对较低。从调查数据可以看到，用户对军事、政治和经济领域的正向互动参与意愿更强，这与我国近年来在这些领域持续发展的社会现实状况有密切关系。相对而言，外交领域、国际领域与用户日常生活距离较远，正向互动参与度则相对较低。

　　我国网络评论用户画像的五个维度特征

　　根据调查数据，蓝皮书将网络评论用户的使用动机和行为概括提炼为如下五个维度的特征，以作为用户细分的基础。

　　一是社交互动活跃度。高社交互动活跃度主要表现为经常与好友进行互动，如评论好友的日志/状态、发布信息时@好友等；低社交互动活跃度则主要表现为很少与好友进行互动，以浏览好友动态为主。

　　二是兴趣享乐评论关注取向。取向的一端是偏集体取向的兴趣享乐评论关注，即倾向于关注与好友共同感兴趣的领域/偶像的信息；取向的另一端是偏个人取向的兴趣享乐评论关注，即倾向于关注个人感兴趣的领域/公众人物的评论。

　　三是行业评论关注取向。取向的一端是碎片化的行业评论关注，即在使用社会化媒体的同时会去浏览行业评论；取向的另一端是集中化的行业动态关注，即不仅关注行业评论信息，还试图基于社会化媒体建构起自己的行业小圈子，结识同行业人士并进行互动。

　　四是新闻评论关注取向。一类是偏轻松的新闻评论关注，如娱乐评论、体育评论等；一类是偏严肃的新闻评论关注，如时政评论、经济评论等；一类是偏社会热点的新闻评论关注，主要通过社会化媒体关注当前的社会热点事件评论。

　　五是自我表达积极性。积极的自我表达主要表现为愿意在社会化媒体上表达自己的观点，消极的自我表达表现为很少在社会化媒体上表达对社会事件/见闻的观点。