《PLOS One》：A study on the dissemination effectiveness and influencing factors of short videos in scientific journals: An empirical analysis based on the ELM model
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本文基于精细加工可能性模型（ELM），通过对4,422条科技期刊抖音短视频的实证分析，构建了包含点赞、评论、收藏和转发的传播效果指数（Dissemination Effectiveness Index），系统揭示了中心路径（信息质量、视觉呈现）与边缘路径（背景音乐、封面设计等启发式线索）对传播效能的差异化影响，并创新性地引入粉丝规模、内容存量等先验结构因素作为调节变量，为算法分发场景下学术内容的可视化传播提供了量化策略依据。
基于ELM模型的科技期刊短视频传播机制解析
引言：算法生态下的科学传播新挑战
随着短视频成为科学传播的关键渠道，高复杂性信息在快节奏环境中的传播面临新的认知挑战。科技类内容在娱乐化平台普遍表现不佳，限制了专业知识的公共可见度。尽管科普类短视频应用逐渐普及，但其传播效果及影响机制的学术研究仍显匮乏。现有研究存在样本局限性强、指标单一化以及层次碎片化三大瓶颈。为突破这些局限，本研究以精细加工可能性模型（ELM）为理论框架，通过对18本科技期刊的4,422条抖音短视频进行多维度分析，构建了适应算法生态的整合分析框架。
理论框架与假设：双路径模型的算法化重构
传统ELM模型认为态度形成由中心路径（深度内容加工）和边缘路径（启发式线索判断）共同驱动。但在算法主导的短视频生态中，这一经典双路径机制受到平台化传播系统的深刻重塑。机器启发式理论表明，用户越来越依赖系统生成的推荐排名和热度指标，而非单纯基于质量判断内容。平台算法通过"黑箱化"的分发机制重构信息可见性逻辑，使得历史账号表现成为流量分配的前提条件。
本研究创新性地将粉丝规模和内容存量定义为"先验结构因素"，区别于传统边缘线索。这些结构性资产通过改变分发权重，显著调节双路径的有效性，为传播设定了基础阈值。基于此，研究构建了包含中心路径、边缘路径和结构调节层的三维分析框架。
中心路径因素：信息质量与呈现格式的深度影响
在中心路径维度，内容主题和视频格式直接决定信息论证质量和解码难度。实证结果显示：
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内容主题方面，科普内容（43.31%）和研究成果展示（10.97%）传播效果显著优于学术会议记录等行政类内容，证实高价值密度的知识型内容更能激发深度认知加工。
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视频格式上，访谈类（45.32%）和录屏解说类形式通过具象化呈现降低认知负荷，传播效果显著优于简单的图文转视频格式。
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视觉质量被重新定义为中央路径变量，高清视频（67.66%）的传播效果显著优于低质量视频，但其作用更接近"卫生阈值"而非流量爆发核心驱动力。
边缘路径因素：启发式线索的功能性重构
在算法分发场景下，边缘线索的功能发生适应性突变：
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背景音乐（83.24%）通过情感诱导机制调节受众唤醒水平，作为"听觉润滑剂"显著提升传播效果。
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视频时长呈现区间效应，30秒至1分钟的视频在信息密度与注意力阈值间达到最佳平衡，显著优于超短（<15秒）和超长（>5分钟）内容。
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封面设计（63.95%）和字幕使用（61.87%）作为视觉包装线索，通过提升信息可及性产生稳定正向影响。
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话题标签的功能从"认知冗余"转变为"算法索引"，其显著正向效应颠覆了传统假设。
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账号认证（蓝V标识）则因"线索饱和"失去判别力，静态身份标签与动态行为指标出现脱钩。
先验结构因素的调节效应：流量分配的底层逻辑
账号层级的分析揭示了结构性资产的杠杆作用：
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粉丝规模是传播效果的最强预测因子（β=0.88），呈现出典型的马太效应。大粉丝量账号通过算法权重优势获得更大初始流量池。
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内容存量通过"积累效应"产生信任背书，对行业动态等时效性内容尤其显著。
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交互作用分析显示，粉丝规模显著调节科普内容比例的效果：大账号增加科普内容产生指数级增长，而小账号同样策略收效相对有限。
方法论创新：数据驱动的分层统计策略
为解决原始交互数据的非正态分布问题，研究采用熵权法构建传播效果指数，使因变量近似正态分布。针对视频数据嵌套于账号的层次结构，创新性地采用"非参数检验+账户聚合分析"的双层策略：在视频层级（N=4,422）使用Mann-Whitney U检验和Kruskal-Wallis H检验分析主效应；在账号层级（N=18）通过Bootstrap重抽样（n=1,000）验证小样本下的调节机制，确保统计推断的严谨性。
实践启示：从形式认证到实质积累的运营转型
基于实证发现，科技期刊短视频运营应实现三大转变：
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内容重构：实施知识翻译，将学术论文转化为以"现实问题引入-实验可视化-结论升华"为结构的科普视频，发挥专家IP的降维传播优势。
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格式标准化：建立基于认知负荷的视听标准，严格将单点科学概念解说控制在30秒-1分钟的黄金时长，同时确保视觉卫生底线。
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运营转型：超越官方认证依赖，通过高频更新触发内容积累效应，利用热点标签撬动公域流量，构建粉丝与内容互促的良性闭环。
研究局限与展望
虽然通过聚合分析验证了结果的稳健性，但横截面数据和小样本量限制了视频与账号嵌套效应的完全解耦。未来研究可采用分层线性模型（HLM）或纵向数据实现更精确的因果推断，同时在听觉线索编码等变量测量粒度上进一步细化。
本研究通过算法生态视角重构了ELM模型的理论边界，揭示了先验结构因素对双路径处理的系统性重塑，为科技期刊在短视频时代的可视化传播提供了实证基础和策略指引。
