基于UGC的非遗短视频传播力测度研究
翟姗姗 弓 越 查思羽 张 纯
(华中师范大学信息管理学院，湖北 武汉 430079)
非物质文化遗产(以下简称：非遗)不仅是我国文化的重要瑰宝，也是人类文明与智慧的结晶，传播与保护非遗文化是民族精神传承的重点。而随着非遗传承人数的日益减少以及全球一体化的推进，非遗的生存与发展环境都受到了很大的冲击。因此，为了有效地进行非遗文化的保护与传承，必须探索和寻找与时代发展相匹配的传播途径与策略。
UGC短视频的出现为非遗信息传播注入了新的活力，UGC短视频有着易操作、动态直观以及社交互动性等特点，更加切合非遗动态传播的要求，能够更好地展示非遗文化，传递非遗之美。当前，随着抖音“非遗合伙人”、快手“非遗带头人计划”等非遗短视频合作计划的推出，基于UGC的非遗短视频已经成为非遗信息传播的重要途径。为了更好地进行非遗信息传播，扩大非遗短视频的传播力，本文提出了基于UGC的非遗短视频传播力模型，对非遗短视频的传播力进行度量与评价，针对当前非遗短视频传播力现状以及各特征指标对传播力的影响程度，提出相关建议，促进非遗短视频的传播。
1.1 UGC短视频相关研究
UGC(User-Generated Content)即用户生成内容，于2005年被Mary Meeker首次提出[1]，并随着YouTube等视频分享网站的崛起得以迅速发展[2]，是Web2.0时代将用户由信息受众转为信息主体的一种新兴的信息资源创作与组织模式[3]。近年来，国内外有不少关于用户生成内容的讨论，已形成了一些共识，经济合作与发展组织将“用户生成内容”定义为“通过非专业途径创作的具有一定创造性劳动并被公开于互联网上的内容”[4]，得到了广大学者的认可。
UGC的种类丰富多样，其中UGC短视频更是已经成为当前人们获取与沟通信息的重要途径。UGC短视频作为新媒体之一，与传统媒体相比具有鲜明的特点，如直接冲击性[5]、便捷快速、用户参与性强等特点。随着社交媒体、视频平台的不断发展，以抖音为代表的短视频平台的出现直接对传统视频传播展开冲击，UGC短视频逐渐成为非遗保护的重要手段，因而以短视频为研究对象的UGC传播分析成为学术界的研究重点之一[6-8]。张艳丰等[9]选取10款移动短视频App作为研究对象，从政策表征、信息收集与存储等5个维度构建移动短视频App隐私政策评价指标体系；
王微等[10]基于计划行为理论，提出了信息生态视角下的UGC短视频网络舆情传播行为影响因素模型；
高晓晶等[11]根据“上瘾模型”的4个主要环节，构建图书馆短视频传播及互动效果的影响因素模型；
刘婷艳等[12]利用知识图谱梳理国内外短视频网站用户生成内容的发展特征，并对其展开可视化分析。
在UGC短视频的研究中，学者们大多聚焦于其传播特点、版权保护等方面，但更多停留在理论分析层面，有关短视频传播力及其量化方法方面的研究较少，尚未针对特定应用领域提出系统的测度指标，缺乏有效的实证研究手段。
1.2 非遗信息传播效果研究现状
信息传播是非遗文化保护与传承的重要机制，非遗保护的最终目的是实现其在代际和空间上的传播[13]。当前，数字化已成为非遗保护与传播的重要手段，其传播载体形式主要包括图片、视频、数字影像以及纪录片等形式。伴随着信息技术的不断成熟和平台开放性程度的提升，人们在非遗信息传播中担任的角色开始丰富，社交媒体也成为非遗信息传播的重要阵地。如仝召娟等[14]对目前我国政府非遗保护机构在微博、微信平台的利用程度展开调研，以此来提高非遗保护政府机构对其官微的实践应用水平。其后，随着信息技术的不断创新与突破，非遗信息资源不仅仅只有简单的静态展示，动态展示的模式逐渐兴起，VR/AR、短视频、直播等开始在非遗信息传播中得到应用，Vosinakis S等[15]在文中对基于多主体虚拟世界的非物质文化遗产传播展开研究，创建了一个古雅典广场互动场景，对其进行定性用户评估，提出用户与环境的互动是3D环境中非遗信息传播的一个重要基础。
然而，大多数非遗保护工作仍停留在专业人士的认知范畴内，尚未引起社会的广泛参与，因此具有广泛传播性的短视频为非遗保护注入了新鲜血液，各类非遗短视频的出现让非遗保护回归大众成为可能。事实上，随着抖音“非遗合伙人”、快手“非遗带头人计划”等非遗短视频合作计划的推出，当前短视频已经成为非遗信息传播的一个重要途径，不少学者也对此展开了研究，如彭聪等[16]以安新芦苇画短视频呈现为例，分析如何利用新媒体实现非遗文化更有效的传播与传承，探索新的非遗传播途径与方式；
薛可等[17]则以皮影短视频为例，基于UTAUT模型探讨皮影戏在青少年中的观看意愿；
朱银霞[18]基于5W提出衡量非遗传播效果的三级指标体系，并通过案例分析探索非遗传播策略。
综上，当前已经有学者对非遗信息传播开展研究，并取得了一定成果，但大多是从宏观的角度出发对其进行分析探讨，集中于对非遗信息传播中媒介创新使用、平台运营以及传播对策等方面的讨论，对于有关微博、短视频等新兴媒体在非遗信息传播中的应用研究涉及较少。而在UGC短视频相关研究中，主要聚焦UGC短视频的应用趋势、生产模式、传播特点以及版权保护等方面，对UGC短视频传播力研究的关注较少，缺乏相关实证研究。同时，在当前研究中只有部分研究对传播力进行了具体量化，现有的传播力指标存在适用度有限、不全面等问题。故有关UGC短视频在非遗信息传播中的应用研究仍处于初步阶段，且均是借助UGC短视频进行非遗信息传播的可行性以及未来应用进行理论分析，对基于UGC的非遗短视频相关实证研究较少，缺少以UGC非遗短视频传播力为考察主体的研究。基于此，本文通过对基于UGC的非遗短视频传播特征展开分析，构建UGC非遗短视频传播力测度模型，探索影响非遗短视频传播力的特征指标，旨在为UGC非遗短视频生产与传播提供实践参考，提升非遗短视频的传播效果与范围。
传播力是衡量信息传播效果的重要方式，通过构建一套完善科学的传播体系，可以有效测量传播效果。本文在拉斯韦尔5W模式的启发下，确定了UGC非遗短视频传播的五类要素，即非遗短视频发布者、非遗短视频内容、非遗短视频传播平台、非遗短视频接收者、非遗短视频交互效果，且各类要素包含不同的具体传播要素。当然，受到诸多因素的影响，非遗短视频传播力是由非遗短视频传播过程中各个节点合力形成的，仅考虑传播要素的传播力模型不足以全方位揭示非遗短视频传播效果，故本文对各要素展开遴选与甄别，确定主要的指标要素，从非遗短视频内容特征、结构特征以及传播效果特征全方面考虑非遗短视频传播力，将传播要素融入多维度的非遗短视频传播力框架，旨在实现传播模型“结构—内容—使用”的融合，如图1所示。
1)非遗短视频的内容特征维度，按照描述粒度从具体到抽象可划分为非遗实例、非遗概念、非遗事件、非遗事理及受众面。非遗实例为非遗短视频标题文本介绍中出现的具体非遗项目实例对象，是对非遗文化内容最细粒度的描述；
非遗概念是对非遗具体实例对象内涵的抽象性与概括性的揭示和描述；
非遗事件则指的是在某一非遗项目的某一具体事件；
非遗事理是对非遗短视频类型的区分，不同非遗短视频所包含的内容以及传播目的性有所不同；
非遗内容受众面是区分用户对不同非遗内容接受度与认可度的关键要素，亦是影响非遗短视频传播效果的重要衡量指标。
2)非遗短视频的结构特征，旨在让信息接收者在短时间对非遗短视频产生印象与认识。该维度中，短视频的时长与标题字数能够体现出视频的完整性与信息丰富程度，短视频时长越长以及标题文本描述越详细，其所包含的内容信息越丰富，取得的传播效果越好。此外，视频所具有的声音与实际视频内容的匹配程度，以及视频是否带有字幕或者弹幕，将会影响用户接收视频信息的效果，从而进一步影响其交互传播行为。
3)非遗短视频的传播效果维度，则是传播力强弱的外在表征，其深度与广度受到了短视频发布者与接收者的影响。一方面，传播主体属性会对传播力产生影响：粉丝数可以表征用户影响传播范围的大小；
总获赞数代表着用户对其所生产内容的喜爱程度，总获赞数越高，则表示其生产创作高质量短视频的能力越强，其传播能力就越强；
动态数、总作品数是视频生产者活跃程度的体现，较为活跃以及发布视频质量较高的发布主体更容易获得认可与关注；
另一方面，短视频的传播效果也与该条短视频在一定时间内的互动数据息息相关，用户在接收到信息后，产生的互动行为是非遗短视频传播效果的直观体现之一：点赞数反映了信息接收者对于该段视频内容的认可；
评论是接收者对于该视频的思考与看法，是更深层次上的传播；
转发数则体现接收者进一步传播该视频的意愿；
而情感指数则表现了信息接收者在评论中所表达的情感倾向，一般通过用户在短视频发布后的评论文本中进行数据挖掘与文本情感分析获取。
3.1 基于UGC的非遗短视频传播力测度模型构建方案设计
本文对基于UGC的非遗短视频传播力展开探索研究，构建基于UGC的非遗短视频传播力测度模型，能够探究各传播特征对非遗短视频传播力的贡献程度，从而了解当前UGC非遗短视频传播力得分现状。如图2所示，本文从非遗短视频内容、结构以及非遗短视频传播效果特征3个维度出发，构建基于UGC的非遗短视频传播力测度模型，具体思路如下：
1)基于UGC的非遗短视频传播力测度模型构建。仅考虑单一维度的传播者、受众或者传播媒介的传播力模型不足以全方位揭示非遗短视频传播效果，故本文从非遗短视频资源内容特征、结构特征以及传播效果特征3个维度全方位考虑非遗短视频传播力，构建基于UGC的非遗短视频传播力模型。
2)非遗短视频传播力特征指标的量化。短视频内容特征以及结构特征的完善程度能够在一定程度上确保短视频质量，更容易吸引用户，帮助用户理解短视频内容，非遗短视频的传播力与非遗短视频自身内容特征和结构特征相关。在UGC非遗短视频内容特征指标中的非遗实例、概念、事件以及事理是对非遗内容从具体到抽象的描述，而受众面则是非遗短视频传播模型区别于其他短视频传播模型的重要指标，旨在衡量用户对不同非遗项目内容的接受与认可程度，也在一定程度上说明了某类非遗项目的传播范围，例如，国家级非遗项目“京剧”的受众面将远大于其他地方曲种。
3)基于UGC的非遗短视频传播力计算。通过对基于UGC短视频数据的处理与指标量化，对非遗短视频数据进行标准化归一化处理，利用熵权法计算出各指标的信息熵，在信息熵的基础上计算出非遗短视频传播力模型中各指标的权重值，探究各传播特征对非遗短视频传播力的贡献程度，最后得出UGC非遗短视频传播力数值，并从非遗短视频内容维度、结构维度以及传播效果维度对其传播特征量进行分析，对基于UGC的非遗短视频传播力展开评价。
3.2 非遗UGC短视频传播力的测度指标识别及量化
3.2.1 候选测度指标识别及量化方法
非遗短视频传播效果的衡量需要依据合理科学客观的评估体系，结合当前现有研究中已有的短视频传播效果评价指标以及非遗短视频的传播特点，本文初步选定非遗实例、非遗概念、时长、标题字数、转发数等来自3个维度的21个特征指标。
非遗短视频的内容特征度指标包括非遗实例、非遗概念、非遗事件、非遗事理及非遗内容受众面。本文将对非遗短视频标题介绍进行文本分析，记录文本中非遗实例、非遗概念、非遗事件、非遗事理4个粒度的表示情况，统计非遗实例、概念、事件出现的次数。需要强调的是，非遗事理类型主要分为表演、教学片段、传播与应用示范3类，可用1-表演、2-教学片段、3-传播与应用示范进行表示，但由于非遗事理是类型指标，类型指标是非连续性变量，无法进行具体赋权计算，因此，本文将会对短视频内容类型展开单独讨论。而非遗内容受众面则利用短视频平台中某一非遗项目内容的短视频数量度量，如以“京剧”为主题词的短视频数量。
图2 基于UGC的非遗短视频传播力测度模型整体设计思路
非遗短视频结构特征指标中，非遗短视频的时长、标题字数、简介字数、话题数、弹幕数以及@数可直接进行量化统计。短视频时长一般较短，因此可用秒数(s)来表示；
此外，大多视频标题文本介绍有字数限制，标题字数、简介字数可直接用短视频标题及内容简介字数进行表示；
话题数、弹幕数与@数则可直接按个数进行统计；
而对于背景音乐匹配度以及字幕，则需要采用人工标注形式，对短视频中声音与短视频真实内容的匹配程度进行度量，采用李克特量表的形式，将声音匹配程度划分为非常不匹配、不太匹配、一般匹配、比较匹配以及非常匹配五级程度，利用数字1～5进行表示，用0～1来表示字幕的有无，0代表无字幕，1代表有字幕。
在非遗短视频传播效果特征指标中，信息发布者方面的指标主要包括粉丝数、总获赞数以及动态数、作品数，但在抖音平台中，作品数是包含在动态数之中的，作品数是指用户自身原创作品，而许多用户的动态数即为作品数，因此，在下文的指标筛选中将会对这两个指标进行考察。粉丝数、总获赞数以及动态数、作品数可直接进行数据爬取。而对信息接收者而言，指标主要包括点赞数、评论数、转发数及情感指数，这些数据也可通过平台直接获取。此外，由于粉丝数、总获赞数以及点赞数的量级较大，因此在数据收集时，粉丝数、总获赞数以及点赞数以万(w)为单位，动态数、评论数以及转发数则直接统计个数。而情感指数则计算用户评论中正向情感、负向情感和中性情感的条数，再将数据代入情感指数计算模型来计算出某一非遗短视频用户评论情感倾向指数。
3.2.2 测度指标的筛选
科学合理的指标体系构建是非遗短视频传播力模型的重要前提与基础。为了保证非遗短视频传播力模型中指标选取的科学性、合理性以及代表性，本文利用最小均方差法对传播力初选指标进行筛选。最小均方差法是基于区分度的指标分析与筛选方法，区分度表示指标之间的差异大小，区分度越大则表示指标差异越大，指标越具有代表性。均方差代表了组内个体之间的离散程度，在最小均方差法中，如果某特征指标下观测值取值近似相等，即使该指标具备可操作性，其对于整体测度模型并无实际作用与意义，可用最小均方差法筛除，其公式如式(1)、(2)所示。
(1)
(2)
求出最小均方差sj0=min1≤j≤m{sj}，如果最小均方差sj0≈0，则可删除与sj0相对应的特征指标xj0。
通过对非遗短视频传播力模型特征指标的标准化数据进行均方差计算，特征指标中的最小均方差皆不等于0，且大于0.05，各指标皆可保留。但由上文指标分析与识别可知，诸多短视频平台的作品数是包含在动态数之中的，用户的动态数与作品数大致相同，动态数可涵盖用户发布的一切动态，如作品转发等，更能够表征用户在平台中的活跃程度，且在指标的最小均方差指标筛选结果中，动态数与作品数的均方差十分相近，由此可见动态数指标与作品数指标具有重复性，故本文将选择更具有代表性的动态数作为指标。基于上述方法对传播力测度模型的指标展开分析与筛选，去除重复性质的指标，最终从非遗短视频内容、结构以及传播效果特征3个维度确定了19个特征指标。
3.3 非遗UGC短视频传播力的测度指标赋权
本文使用熵权法确定非遗短视频传播力测度模型中各指标的权重。首先，采集非遗短视频原始数据，并对数据进行整理与清洗，共630条有效数据，19个指标，建立起630*19的指标矩阵；
其次，对数据进行标准化处理，并采用极值法对原始矩阵进行标准化处理；
(3)
第三，对各指标进行信息熵计算，如式(4)所示：
(4)
最后，确定各指标的权重，在计算得到信息熵的基础上，根据各指标信息熵的大小，最终确定各指标的权重值。
(5)
通过对收集到的非遗短视频进行数据的清洗与整理，对UGC短视频原始数据进行标准化处理，采用熵值法计算各个特征指标的熵值，并实现指标赋权，计算结果如表1所示。
表1 基于UGC的非遗短视频传播力特征指标权重
由特征指标赋权结果可见，传播效果特征维度的占比最高，为64.48%，结构特征维度占比23.52%，内容特征结构占比12.00%。由此可见，一方面，短视频的传播效果特征代表了短视频生产者内容生产能力、短视频质量以及信息传播中的互动行为对于传播力的影响，表明了活跃度、粉丝数以及高质量的内容生产对于非遗短视频传播力有着较高的贡献程度，较好的互动效果能够提高非遗短视频的传播力；
另一方面，UGC短视频传播力计算不能仅仅关注于点赞、转发、评论3个指标，需要从多个维度、多个指标对短视频传播力进行衡量。
在内容特征维度中，非遗具体实例以及相关概念对于传播力的贡献程度相对较小，但包含相关非遗具体事件则对传播力作用较大，这是由于具体事件更容易被用户所接受，且非遗内容受众面广。结构特征维度中，时长权重为3.57%，有无字幕权重为4.16%，@数权重为8.64%，这是由于短视频时长可以体现其内容信息量的大小，内容时长越长，所包含的信息越丰富，有效信息越多，则越容易被用户接受理解，其传播效果也更好。同时，诸如中国传统戏曲，若无字幕则很难听出具体内容，字幕有助于用户获取视频具体信息。@数是用户之间的社交关系的一种体现，能够拓宽传播范围，对于传播力有着较大的作用。标题字数、声音匹配度以及话题数在传播力中的贡献度较少。
4.1 典型非遗项目选择
本文选取京剧作为研究对象。京剧，又被称作京戏、平剧，是我国影响力最大的戏曲剧种之一，传播范围广泛，国民知晓度高，具有“国剧”的称号。以梅兰芳为代表的京剧表演体系被认为是世界三大表演体系之一，京剧在国外也大放异彩，享誉全球，成为中国文化的一张名片。2006年5月，京剧被国务院批准列入我国第一批国家级非物质文化遗产名录。京剧不仅是非物质文化遗产中一颗璀璨的明珠，也是我国传统文化的重要组成部分，保护和传承京剧是每一代人的责任与使命。
本文选择京剧作为研究对象，主要有两个原因，一方面，京剧流播全国，影响甚广，老少皆宜，有“国剧”之称。相对于其他的非遗项目，京剧有更好的群众基础；
另一方面，UGC短视频平台推出了一些京剧的推广活动，例如抖音推出#谁说京剧不抖音、#我要笑出国粹范等话题，这有利于对话题数进行统计分析。本文以抖音短视频平台为数据来源，对该平台中的京剧短视频采用网络爬取与人工标注相结合的方式，对相关数据进行采集。此次数据采集共获取1 246条数据，为保证数据的科学有效性，利用EXCEL、SPSS等工具进行数据整理和清洗，去除其中的缺失值以及重复数据后，最终获得630条有效数据作为分析样本。
4.2 京剧短视频传播特征量分析
京剧短视频对于京剧文化传播有着重要作用，为了解京剧短视频在传播过程中各传播特征量的情况与规律，本文对收集到的京剧短视频数据，从京剧短视频内容特征量、结构特征量以及传播效果特征量3个维度进行分析。
4.2.1 内容特征量分析
通过对京剧短视频数据的分析，当前在京剧短视频内容表示中非遗实例、非遗概念、非遗事件出现的次数结果如表2所示，可以发现，非遗实例出现的次数最多，非遗概念次之，非遗事件最少。事实上，京剧是我国国粹，国民传播度广，因此在描述中梅兰芳、虞姬等京剧实例出现的频率最高，而京剧概念是实例的上位词，在科普以及教学视频中出现的频率较多。因短视频时长较短，对于事件的描述能力有限，因而，在短视频内容描述中非遗事件出现的次数较少。
表2 京剧短视频内容特征量分析
此外，在非遗内容受众面指标中，由于实证研究是针对同一剧种进行数据采集，故不存在不同类型非遗项目的受众面差异。然而在非遗实例指标中，将京剧短视频分为表演、教学片段、传播与应用示范3类，故本文将非遗内容受众面指标与非遗实例指标合并分析，以此区分不同内容的同一非遗项目在用户受众面上的差异性。据统计，京剧的传播与应用示范类视频占比44.10%，京剧表演类视频占40.30%，京剧教学类占比15.60%。在抖音短视频APP中，大多用户为非专业的京剧演员，其生产出来的短视频类型以传播与应用示范为主。此外，抖音还经常性地推出类似于贵妃装、京剧角等特效以及#谁说京剧不抖音等话题，因而传播与应用示范类的视频比重较大。而对于京剧教学片段视频而言，教学对京剧功底与专业性有着较高要求，因此该部分的视频比重较小。
4.2.2 结构特征量分析
表3是对京剧短视频结构特征量的分析，可以发现，京剧短视频时长跨度较大，这是由于在抖音短视频生产中，如果粉丝数超过1 000个即可申请长视频发布权限，但由于当前人们碎片化阅读习惯以及快速获取信息的需求，人们更倾向于较短时间的视频浏览。因此，在短视频样本中，最主要的时间长度是在1分钟以内，其时长的基本单位不再是“分钟”，而是变成了“秒”；
另外，在抖音中，标题与简介一般合并出现，且文本字数不得多于55个，因此视频标题文本字数在0～55之间，大部分的京剧短视频都带有标题介绍；
而在视频有无字幕特征指标中，均值与标准差为0.5，说明有字幕与无字幕的视频各占一半；
弹幕数指标中，由于抖音平台只有直播视频才有弹幕，故不对该指标进行统计；
京剧短视频的声音匹配度均值高达4.02，由此可见，绝大多数的京剧短视频声音与内容匹配度高，使用原声的比例较高。由数据分析结果显示，在样本中话题数主要在3个以内，占比90%，话题数个数比例最高的是单个话题数；
抖音短视频具有一定的社交属性，@数代表了用户之间的互动与交流，如@数分布中，均值为0.32，标准差为0.661，大部分的短视频@数在0～2之间。
表3 京剧短视频结构特征量分析
4.2.3 传播效果特征量分析
京剧短视频的点赞、转发、评论数是用户在传播过程中产生的互动与交流，其统计结果如表4所示。在抖音平台中的点赞数、粉丝数以及总获赞数大部分常以万(w)为单位显示，因而在进行计算时以万(w)作为计算单位。按照均值从高到低排序，点赞数均值高于评论数均值，高于转发数均值。在抖音中，点赞是最容易操作的，也是用户对短视频喜爱与认可的最直观的表现，点赞数的均值是评论数均值的41倍，是转发数均值的近65倍，说明UGC京剧传播中的信息交互水平较低，对短视频信息的深度互动有所不足。而情感指数则直接反映出大部分用户对京剧短视频呈现出的是支持与赞成态度，该指标能够直观反映用户对京剧短视频的接受与喜爱程度。
表4 京剧短视频传播效果特征量分析
4.3 京剧短视频的传播力测度分析
根据熵权法所得权重，利用标准化后的数据进行每条UGC京剧短视频传播力得分计算，其结果如图3所示。从图中可以看出，UGC京剧非遗短视频整体的传播力得分较低，传播力得分在5～15之间分布较为密集，仅有少数京剧短视频的传播力得分超过20，传播力最大值不超过40，强传播力的短视频较少。整体来看，京剧短视频的传播力水平较低，传播现状不容乐观。
图3 京剧短视频传播力得分
为了更加清晰准确地对基于UGC的京剧短视频传播力进行分析，本文利用标准化后的数据计算每条UGC京剧短视频的传播力数值，以及京剧短视频各特征维度的得分，其中TOP10的京剧短视频传播力数值结果如表5所示。
表5 京剧短视频传播力数值TOP10
由表5可知，当前传播力的头部得分偏低，最大值为39.598，这意味着在京剧短视频传播中，整体的传播力得分情况较差，并没有取得很好的传播效果。而在传播力的3个维度中，京剧传播效果维度的得分普遍较高，均值为17.636，说明传播力得分高的京剧短视频都拥有较好的粉丝基础。在京剧短视频结构维度得分中，得分极差较大，说明即使在传播力TOP10的短视频中，其短视频结构也并不完整，仍需要进一步完善短视频结构。而相较于京剧短视频结构特征以及传播效果特征，京剧短视频内容特征维度的得分较低，由此可见，当前京剧短视频中对于京剧实例、概念以及事件的描述并不多，在短视频文本介绍中没有很好地展示出短视频所含有的京剧内涵，没有显示出短视频中的京剧特色。
表6 京剧短视频整体传播力以及各维度得分
表6从整体角度对短视频传播力展开分析，当前京剧短视频传播力最大值为39.598，最小值为0.887，平均值为3.501，标准差为4.836，京剧短视频之间传播力数值的差异较为明显，且均值只有3.501，京剧短视频传播力整体得分较低，并没有取得较好的传播与推广效果，京剧短视频的传播力较弱。
在整体京剧短视频样本数据中，各维度的指标得分也较低。在京剧内容特征维度中，最大值为7.964，最小值0，平均值为1.344，整体得分情况低，甚至有的京剧短视频并没有任何的文本介绍，同时内容维度的最大值得分远小于其他两个维度的得分，说明在当前京剧短视频生产创造中，短视频生产者对于短视频内容凝练与主题揭示工作不够重视，并没有很好地突显出该条短视频中包含的京剧特色文化；
在京剧短视频结构特征维度中，最大值为16.916，最小值0.157，说明各短视频在结构完整度上差异明显，短视频结构维度的得分均值为2.569，表明当前京剧短视频中短视频结构仍有很大的完善空间，时长、字幕、@数以及话题数对于传播力的贡献程度较大，说明完整清晰的结构能够帮助用户获取内容信息，强化短视频传播力；
京剧短视频传播效果维度得分最大值为28.698，最小值为0.014，均值为1.927，标准差为3.682，数据显示，当前京剧短视频传播效果特征维度的普遍得分并不高，取得的效果有限。
此外，在京剧短视频中，通过对视频内容的划分，可以将非遗实例分为京剧表演、京剧教学以及京剧传播与应用示范3类。由表7数据分析显示，3类短视频传播力得分之间的差异并不太明显。而在均值上，3类短视频传播力相近。京剧表演与传播应用示范类视频的面向群体更广泛，有着更高的传播力均值，而京剧教学的视频内容针对性更强，表演类视频主要是京剧表演展示为主，没有教学类视频的强针对性，也没有传播与应用示范类视频的娱乐性强，因此整体得分介于两类短视频之间。京剧传播与应用示范类视频的标准差较大，最小值与最大值之间的差异更大，表示该类短视频传播力之间差距更为明显。
表7 京剧短视频不同类型传播力分析
4.4 提升非遗短视频传播力的建议与对策
本文通过对当前非遗短视频传播现状以及影响短视频传播力大小的因素进行研究与探索，对非遗短视频传播力以及短视频传播特征量展开度量与分析，为了更加有效地进行非遗文化的保护与传承，提高非遗短视频传播力，依据数据分析结果，提出以下相关建议与对策：
1)提高自身创造优质内容的能力。以往的非遗信息传播主要以人际传播以及静态展示为主，传播范围有限，并不能很好地传播与传承非遗文化，而UGC短视频能够在一定程度上解决该难题。分析发现，UGC京剧短视频传播效果特征对于传播力的影响最大，因此在UGC内容生产模式的短视频平台上，用户对于内容的质量更为看重。事实上，短视频平台之间的竞争是优质内容的竞争，优质的非遗短视频是传播力的核心组成部分，优质的内容更容易脱颖而出，获得大众的认可与关注。
2)重视视频内容与结构的完整性。相对于广为人知的常识以及娱乐性新闻等，非遗文化对于大众而言较为陌生，非遗文化在传播中需要考虑到用户对其认识与接受能力。在京剧非遗短视频内容特征与结构指标权重计算中，非遗事件、有无字幕等指标对短视频传播力都有着一定的贡献程度。因此，在非遗短视频内容生产时，需要全面考虑短视频内容与结构的完整性，短视频的完整性越强，所包含与传递的非遗信息越丰富、越具体，越能够被受众接受与理解，从而扩大短视频传播的深度与广度，增加短视频传播力。
3)增加娱乐与科普性非遗短视频的发布。通过对京剧非遗短视频类型的分析可以看出，相较于专业性较强的教学视频，京剧表演以及京剧传播与示范应用类视频有着较高的传播力。因此，在短视频平台中，非遗信息传播需要重视泛传播，通过娱乐性与科普性的非遗短视频让越来越多的人看到、关注到非遗文化，才会有更多的人对其产生兴趣，增加对于非遗文化保护与传承的认同感与使命感，从而促进非遗短视频的传播。
为了更加有效地对非遗文化进行保护与传承，本文对当前非遗信息传播现状以及UGC短视频应用现状进行分析，将UGC短视频平台上的非遗短视频作为研究对象，对UGC非遗短视频传播要素展开分析，从非遗短视频内容特征、结构特征以及传播效果特征3个维度出发，构建基于UGC的非遗短视频传播力测度模型，探究各传播特征对非遗短视频传播力的影响程度，对非遗短视频传播力进行具体量化。在未来的研究中将会加大视频数据的获取数量，探索与使用更加有效的文本标注方法，减少由于数据随机性带来的不确定性，继续完善非遗短视频传播力测度模型的构建，更加科学合理、客观地对其传播力与传播效果进行评价，为非遗文化的传承与保护提供更加有效的建议。
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