本篇論文目錄導航：
【題目】網絡媒體議程設置在企業危機公關中的作用研究
【第一章】新媒體下企業危機公關工作探究緒論
【第二章】企業危機公關中網絡媒體議程設置的概念與理論基礎
【3.1 3.2】網絡議程設置對公眾認知第一層“感知”影響分析
【3.3】網絡議程設置對公眾認知第二層“顯著度”影響驗證分析
【3.4】網絡議程設置對公眾認知第三層“優先順序”影響驗證分析
【第四章】農夫山泉危機公關中網絡媒體議程設置特征分析
【第五章】農夫山泉事件對企業危機公關的啟示與建議
【第六章】農夫山泉事件對企業危機公關的總結與研究展望
【致謝/參考文獻】網絡媒體議程設置對企業危機公關的影響致謝及參考文獻
第三章 網絡媒體議程設置對公眾認知的影響--以農夫山泉標準門為例
3.1網絡議程設置對公眾認知影響的分析方法
根據上述分析，本文將結合農夫山泉標準門事件的發展特點，將議程設置對公眾認知影響的三個層次進行邏輯排序，先“感知”然后突出重點，最后排列出議題的重要性順序。
（1）感知層面：網絡媒體對農夫山泉事件的報道，對公眾感知該事件的影響；（2）顯著度層面：網絡媒體對農夫山泉事件報道角度的側重，影響公眾對事件各個角度重要性的感知；（3）優先順序層面：網絡媒體對農夫山泉事件各個角度報道的優先順序，影響公眾對事件各個角度重要性的排序。
根據第一章研究方法所描述，本文是對農夫山泉標準門事件進行內容分析。百度搜索從事件發生初的 3 月到事件結束的 5 月底的關鍵詞“農夫山泉”,統計人民網、新華網、鳳凰網、網易新聞、新浪、騰訊、搜狐這七個網站上的423 條數據，分析了媒體新聞的屬性議題和每條新聞后面公眾的熱門評論，進而來分析企業危機公關中網絡媒體議程設置對公眾認知的三個層次的影響。上述方法進一步轉化為具體的變量，如表格 1:
其中，“感知”層次影響，統計分析農夫山泉標準門事件在發生的初期、中期和后期的網絡媒體關注度（媒體指數）和公眾關注度（搜索指數），從而分析出發生農夫山泉標準門事件時網絡媒體對公眾感知的影響程度。
“顯著度”層次影響，將通過分析每條關于農夫山泉標準門的新聞報道和熱門評論，把每條新聞都歸屬于產品問題、商業競爭、承擔責任、公關安撫、事件發展、問題反思這六個屬性維度之中，同時把熱門評論也歸納到產品問題、商業競爭、承擔責任、類似事件、表明立場、其他這六個屬性維度中。每條新聞只有一個屬性，熱門的評論有一個或多個屬性。統計農夫山泉標準門事件的新聞報道六個屬性的數量和熱門評論的六個屬性數量，進而來分析危機公關中媒體議程對某一屬性的強調程度是否會對公眾重視程度產生影響。
“優先順序”層次影響，將關于農夫山泉標準門新聞報道的各個屬性按照報道數量的高低排列先后順序，并結合相應的熱門評論各個屬性數量高低進行先后順序排列，比較兩者順序是否存在差異，分析結果。
3.2第一層“感知”影響分析
3.2.1媒體指數和搜索指數
在研究模型中出現了媒體指數和搜索指數，這兩個指數是用來描述在農夫山泉危機事件中網絡媒體對事件的報道的數量變化對公眾感知事件的影響程度。媒體指數和搜索指數都是來源于百度指數。百度指數是以百度海量網民行為數據為基礎的數據分享平臺。在百度指數中有專門對搜索指數和媒體指數進行名詞解釋。媒體指數是以各大互聯網媒體報道的新聞中，與關鍵詞相關的，被百度新聞頻道收錄的數量，采用新聞標題包含關鍵詞的統計標準。搜索指數是以網民在百度的搜索量為數據基礎，以關鍵詞為統計對象，科學分析并計算出各個關鍵詞在百度網頁搜索中搜索頻次的加權和[1].
從媒體指數和搜索指數來看，媒體指數以關鍵詞為收錄邏輯，統計的是各大互聯網媒體的新聞，以“農夫山泉”這一關鍵詞為檢索詞，反映了互聯網媒體報道該關鍵詞的新聞報道數量。搜索指數是以網民搜索量為數據基礎，反映了網民對這一關鍵詞所代表事件的關注度。驗證第一層“感知”影響，需要網絡媒體對農夫山泉危機事件的新聞報道數量和公眾搜索數量來體現網絡媒體對公眾感知的影響，媒體指數和搜索指數的定義對應了這兩個要素。因此用媒體指數和搜索指數作為研究“感知”影響最為恰當。
3.2.2“感知”影響驗證分析
“感知”影響主要是指網絡媒體對農夫山泉危機事件的相關報道在數量上的變化是否會影響公眾對該事件關注度的變化。在議程設置中，傳統媒體的報道數量的變化會影響公眾的感知，但是在互聯網環境下，學者們對網絡媒體的議程設置影響有兩種觀點：強化或弱化。本小節運用媒體指數和搜索指數來驗證網絡媒體對某一事件的新聞報道的數量變化對公眾關注該事件的變化，是否是隨著報道的增加公眾的關注度隨之增加？
首先在百度指數中搜索關鍵詞“農夫山泉”,調整時間條為2013年3月至2013 年 5 月底。如圖 2 和圖 3:
根據媒體指數和搜索指數的基本走向，可以粗略地看出基本的對應關系，也就是隨著互聯網媒體對農夫山泉標準門事件報道數量的變化，公眾對該事件的關注度也隨之變化。當趨勢圖接近水平線的時候，搜索指數一般低于 2500,媒體指數一般低于 10,為了讓結論更加科學嚴謹，筆者將進一步以新聞頭條中的（A-J）的值和峰值來比較媒體指數和搜索指數。
其中，時間跨度為 3 月至 5 月底，從事件發展的初期（發現水雜質問題）到事件發展末期（官方處理結果）。峰值是指取媒體指數的峰值和與之對應的搜索指數的峰值，即某一日期下對農夫山泉的新聞報道處于前后兩天中最高的關注度。通過百度指數工具，搜集到新聞頭條和峰值的媒體指數和搜索指數，如下表格 2:
通過上述新聞頭條和峰值的 20 對媒體指數和搜索指數，畫出曲線圖 4,由于媒體指數和搜索指數的數據值相差較大，所以設置次坐標軸更有利于展示媒體指數和搜索指數的趨勢。
從媒體指數和搜索指數的曲線圖 4,可以明顯看出以下三個趨勢：
（1）從曲線圖整體來看，在農夫山泉危機事件發生的高潮時期（4 月中旬至 5 月中旬），網絡媒體新聞報道量和公眾關注度明顯增高，而事件發生后的新聞報道量和公眾關注量又或落到到事件發生前的相似水平。
（2）從搜索指數的新聞頭條和峰值來看，在農夫山泉危機事件發展的初期，新聞報道中新聞頭條引起的搜索指數（也就是公眾關注度）變化并不太明顯；但是在事件發展的高潮時期，在新聞頭條報道農夫山泉后，在第二天，甚至是當天，公眾關注度度急劇上升，如新聞頭條 H 和 I 之后搜索指數明顯提高?？梢娫诨ヂ摼W時代，在網絡媒體報道企業危機事件之后，公眾的反應速度很快。
（3）從整體峰值來看，在農夫山泉危機事件媒體報道量和公眾關注量的最高峰之后，媒體報道量的急劇減少，引起公眾關注度的急劇下降。由此可以看出，在網絡媒體時代，公眾的關注度或者注意力轉移的速度非?？?，很容易被網絡媒體報道的其他事件所代替。
從上述結論可以得出，企業危機公關中網絡媒體對該事件報道數量（媒體議題）對公眾關注度（“感知”作用）具有議程設置作用。
由上面的趨勢圖 4,可以看出農夫山泉危機事件中網絡媒體的新聞報道數量的變化會引起公眾關注度的變化，且兩者之間存在正相關關系。進一步研究網絡媒體的報道數量對公眾關注度的影響程度，需要繼續利用表格 2 中的數據，在 SPSS 軟件中進行分析，建立回歸方程，找出影響程度。
根據表格 2 數據，將媒體指數和搜索指數輸入 SPSS 軟件中，如下圖 5:
首先做數據散點圖，判斷數據是否能夠做一元回歸分析。本章研究的是農夫山泉危機事件中網絡媒體對該事件的報道數量對公眾關注度的影響程度，所以媒體指數為自變量，搜索指數為因變量，作散點圖，觀測因變量搜索指數與自變量媒體指數之間是否存在線性關系。如圖 6 所示：
從圖 6 可以看出媒體指數和搜索指數呈現比較明顯的線性關系，能夠建立線性回歸模型。在 SPSS 中進行回歸分析。
表格 3 是各個變量匯總到模型中的變量，自變量是媒體指數，因變量是搜索指數，所有變量數據已經輸入模型。
表格 4 模型匯總，是對回歸方程擬合情況的匯總，表格反映相關系數 R,相關系數的平方即決定系數（R 方），調整后的決定系數和回歸方程的標準誤差。決定系數 R 方的取值范圍在 0~1,它是指自變量所能解釋的方差在總方差中所占的百分比。所以決定系數越大，那么自變量在回歸模型中起到的作用也就越大，也就是說明這個模型效果越好。這里 R=0.918, R 平=0.842,調整 R 方=0.833,標準數值較大，表明媒體指數與搜索指數的擬合程度非常顯著。
表格 5 表示對模型進行方差分析的結果，也就是對回歸系數作檢驗。表格中列出了平方和、自由度（df）、均方、F 值和 F 值的顯著性檢驗 P 值（Sig），其中最重要的是 F 值和P 值，F 值為 95.92,P 值小于 0.05,所以該回歸模型是有意義的。模型中只有一個自變量媒體指數，也就是說自變量的歸回系數具有統計意義。
表格 6 反映的是歸回系數和常量，前面的三個表格和散點圖都是為了證明該回歸系數的有效性。其中 B 的估計值為 30.253,標準誤差為 3.089,回歸系數 t 檢驗的值為 9.794,顯著性水平小于 0.05,表示這個線性回歸方程的有效性。SPSS 線性回歸方程式為：搜索指數=-6870.426+30.253*媒體指數。
由一元二次方程可以分析出網絡媒體對農夫山泉危機事件的報道量對公眾感知的影響程度為 0.918,媒體報道數量每提升 10%,公眾關注度將提升 41%.
其中常量為負值，說明了網絡媒體的報道量只有達到一定臨界值，才能引起公眾的關注。
根據“感知”影響驗證分析，可以得出以下結論：
（1）根據媒體指數和搜索指數的趨勢圖可以看出，在危機事件發生的高潮時期，網絡媒體新聞報道量和公眾關注度明顯增高，由此可以得出網絡媒體對農夫山泉事件的報道影響了公眾對該事件的感知。
（2）根據回歸方程分析，可以得出網絡媒體對公眾的議程設置的影響程度。網絡媒體對農夫山泉危機事件的報道量對公眾感知的影響程度為 0.918,媒體報道數量提升 10%,公眾關注度將提升 41%.
