社交媒体叙事如何让NFT交易引发关注？一项基于

　　在数字资产时代，NFT（非同质化代币）市场的兴衰往往不是由资产本身的价值决定，而是被社交媒体上的故事和互动所左右。想象一下，一条推文如何点燃投资热情，又如何让市场瞬间冷却？这正是南京大学王成军研究团队在《Journal of Broadcasting & Electronic Media》上发表的最新论文所探讨的核心问题。该研究通过分析1600万条推文，揭示了在线互动和叙事结构如何影响用户对NFT交易的关注度，为理解社交媒体如何塑造经济行为提供了新视角。

　　本周六，第二期，王成军老师将以“计算叙事传播概览”为主题进行分享，他会结合一系列研究案例介绍计算叙事传播研究的理论、数据、方法，尤其是叙事瀑流模型。邀请你来参与～

　　数字资产市场不同于传统金融，其波动性很大程度上源于叙事的力量。正如诺贝尔经济学奖得主罗伯特·希勒（Robert Shiller）所言，人们的投资决策往往被流行故事驱动，而不是理性计算。在NFT领域，用户关注度和交易行为深受社交媒体叙事的影响——这些叙事将NFT包装成“独特、前沿的投资机会”。

　　然而，以往研究多停留在内容层面，忽略了叙事形状的潜在影响：叙事如何在时间和空间上展开？在线互动（如回复、转发、点赞）又如何重塑这些形态？南京大学王成军团队的研究填补了这一空白。他们基于互动叙事模型（interactive narrative model），提出叙事结构的时间维度（速度）和空间维度（迂回度、体积）直接影响用户关注度。研究问题直指：在数字媒体（如Twitter）中，叙事形态如何影响NFT交易关注的波动？通过构建三波面板数据（覆盖1226名活跃用户从2019年至2021年的推文和注意力），他们量化了这些维度，并揭示了社交媒体叙事对经济注意力的影响。

　　这项研究的突破在于，它不仅扩展了互动叙事模型到社交媒体语境，还整合了叙事经济学理论，用实证分析证明叙事形状塑造注意力和人类行为。这为解释NFT市场的“病毒式”传播提供了新框架。

　　为了严谨解答问题，研究团队采用计算传播学方法，处理海量数据并构建因果模型。首先，他们从Twitter API采集了1600万条包含“NFT”或“non-fungible token”关键词的推文，筛选出1226名每年持续发帖的活跃用户，形成三波面板数据（2019-2021年）。这确保了数据的纵向连续性，避免了横截面研究的偏差。

　　叙事速度：使用Word2Vec模型计算连续推文在300维语义空间中的平均欧几里得距离，反映叙事进展的快慢（M=1.098，SD=0.610，M为平均值，SD为标准差，下同）。

　　叙事迂回度：总距离与最短路径的比率，捕捉叙事是否“迂回”（M=1.337，SD=0.312）。

　　叙事体积：包围所有推文向量的最小椭球体积，衡量主题广度（M=1.15，SD=0.437）。

　　在线互动则通过平均回复（M=0.594）、转发（M=0.741）和点赞（M=1.693）测量。此外，研究根据OpeaSea平台的术语构建交易注意力词典，并基于该词典测量用户的交易注意力（outcome variable）相关术语占用户推文长度的比例（M=0.949，SD=0.52）。通过Granger因果检验，研究证明用户的交易注意力与实际交易量显著相关。

　　分析采用双向固定效应模型（控制用户和年份固定效应），并进行因果中介效应检验（1000次蒙特卡洛模拟）和Tobit稳健性检查。这套方法有效控制了不随时间变化的个体特质和年份层面的共同冲击，减少混杂变量干扰，如用户粉丝数或账户活跃度。

　　研究结果清晰有力：叙事形状显著影响NFT交易关注度。具体来说，双向固定效应模型显示：

　　高叙事速度正向提升关注度（B=0.537，p0.001，B为回归系数，p为统计显著性水平，下同），因为快速语义跳跃符合社交媒体的即时性需求。

　　低迂回度（B=-1.014，p0.001）和低体积（B=-0.457，p0.001）同样增加关注度，高迂回或高体积会导致信息过载，降低用户参与。

　　在线互动起到催化作用：转发和点赞增加叙事速度（分别提升4.7%和9.3%），回复减少体积（-3.3%）。中介分析进一步证实，叙事速度分别占回复、转发和点赞对交易关注度总效应的13.9%、23.5%和17.1%。这些中介效应强调了叙事结构中时间维度的理论重要性。相反，叙事结构的空间维度对在线互动与关注度关系的中介效应相对有限。

　　此外，情感表达强化效果：积极情感（B=0.122，p0.001）和负面情感（B=0.113，p0.05）均提升关注度。但置信维度（从恐慌到置信的谱系）对个体关注无显著影响，这与叙事经济学对市场整体趋势的强调形成对比。

　　这些结论基于3678个观测值，R²达0.497，模型稳健性经多重测试验证，数据支撑了“高速度、低迂回、低体积+情感”的成功叙事模式。

　　这项研究不仅理论上丰富了互动叙事模型，还为叙事经济学注入了微观证据。它证明，在社交媒体时代，叙事形状比单纯内容更能驱动经济行为——这解释了为什么一些NFT项目通过简洁、快速的社交媒体叙事迅速走红。

　　这些研究也带来很多启发，在营销领域，品牌可优化社交策略，避免高迂回叙事以防用户疲劳；NFT平台如OpenSea可设计算法优先推送低体积内容，提升交易活跃度。政策制定者也能借鉴，监控叙事形态以防范市场泡沫（如2021年NFT热潮）。更广义上，它提醒我们，数字经济正从“理性人”假设转向“叙事人”范式，社交媒体已成为经济注意力的放大器。

　　分享嘉宾：王成军（南京大学新闻传播学院教授、博士生导师。近年主要研究兴趣为：一、发展叙事瀑流模型，开展一系列国际传播的计算叙事研究；二、构建计算中心论，提炼计算传播学的理论逻辑。）

　　在AI快速发展的当下，AI不仅深刻影响着信息传播的方式，也为传播学研究带来了全新视角和方法。基于此，集智俱乐部联合北京师范大学许小可教授、浙江大学张子柯教授、南京大学王成军教授、深圳大学廖好副教授共同发起，从计算叙事、智能传播、人机传播与传播仿真四个板块向来共同探索AI与传播的前沿交叉，来深度理解传播机制和传播生态。读书会自8月23日起，每周六10:00-12:00举行，预计持续12周。欢迎扫码加入，共建“AI×传播”社区。