张乃丹“卷土重来”?数据复盘这场最出圈的保险舆情事件

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丰富的社交媒介为所有人都提供了发声并且引起关注的机会,相应的,企业的舆情管理压力也越来越大。保险一直以信任为立身之本,舆论对整个行业的影响尤为重要。无论张乃丹举报事件真相如何,对于保险行业来说,这是一次很生动的舆情管理教育。

今年以来,保险行业最“出圈”的事件当属国寿前员工张乃丹举报事件。4月底,国寿公布了事件最后的调查结果。到这一步本来事情就算尘埃落定了,但最近又出了后续。5月15日晚,张乃丹在抖音进行了直播。虽然过程有点小波折——第一次开播很快就被中断了,但重新开播后效果还是很不错的:大约有3万人同时在线收看了她的直播,比当天直播的罗永浩人气还高。随后,张乃丹又连续直播了2天。

张乃丹直播情况

事件进行到这里,舆论也产生了越来越多不同的观点,有骂保险都是骗人的,有为张乃丹加油鼓劲的,还有怀疑她别有用心的。对真相我们还不得而知,但经历了这次事件,相信越来越多的保险机构都意识到了舆情的重要性。

这篇文章,我们和知名舆情分析公司知微数据合作,可以从舆情数据的角度出发,为大家复盘这一重大舆论事件的全过程,挖掘更多隐藏细节。

早有端倪:张乃丹举报事件如何登上热搜?

张乃丹的举报看似是瞬间引爆了舆情,在各大平台广泛传播,但实际上这一事件的起因和传播已经潜伏了很长时间。

张乃丹举报孙小刚等人造假贪污的原因最早还要追溯到2018年12月,彼时张乃丹还是中国人寿嫩江支公司个险员工,她与时任嫩江支公司经理的孙小刚发生争执,而后双方解除劳动关系。

以此为导火索,从2020年6月开始,张乃丹陆续开通了多个社交账号,持续对孙小刚等人的违规行为发声,覆盖的平台包括微博、微信、抖音和知乎。然而,在今年2月23日正式爆发之前,这些发声并没有引起很大的舆论反响。

张乃丹发声情况统计 (数据来源:知微数据)

根据知微数据统计的张乃丹在各平台发声后的互动数据可以看出,抖音的传播效率是最高的,虽然在2021年2月23日之前,张乃丹的视频只在抖音上进行了2次传播,但得到的互动量远高于其他平台。在8个多月的坚持后,2月22日,张乃丹发布在抖音上的举报视频终于受到了广泛关注,并引发微博平台的跟进,在23日带动了热搜话题“员工实名举报中国人寿大量造假”,引爆了事件。

这次举报事件有多出圈呢?从2月24日开始,围绕这一事件先后有#员工实名举报中国人寿大量造假#、#中国人寿回应#、#中国人寿被举报人去年已离职#等话题登上微博热搜榜,每个话题在榜时间基本都达到了十几个小时,排名也较高。其中,热度最高的话题是#员工实名举报中国人寿大量造假#,热搜热度最高超过了250万。

#员工实名举报中国人寿大量造假#话题微博热搜趋势

(数据来源:知微数据)

除了在微博引起广泛关注外,2月24日,在知乎上也出现了这一事件的相关热搜问题:员工实名举报中国人寿大量造假,真实情况可能是怎样的?这一现象在保险行业普遍吗?

知乎上参与这一问题回答的用户涉及领域比较广泛。根据知微数据的整理,首先是汽车类用户“随庸”(粉丝1.3万)的回答获得了1679个赞,法律领域用户“王小扎”(粉丝1.2万)的回答也获得了147个赞,问题也被知乎热榜收录。而后,财经、法律、科技、环保等领域用户也开始涌入讨论这个话题,贡献了一些高质量的回答,出现跨圈现象。

和微博相比,话题热度在知乎上持续的时间更长,2月24日中午被知乎热榜收录后还曾登上热榜第一,直到2月25日中午才跌出热榜。可以看到,知乎属于偏知识性的平台,几乎在各个领域都有有影响力的KOL,对同一个问题可以展开多圈层的讨论,而且问题解答相对专业。虽然存在“行业理解门槛”,但也带来了更大的信息优势和影响力。

知乎热搜趋势 (数据来源:知微数据)

从传播路径来看,这次舆情事件体现了很明显的“下沉”特点,是“由下而上”式的,不仅是指由媒体报道推动企业、监管层面的行动,再细分地看,是更草根的自媒体、普通用户首先带动了传播,而且切入的点很能激发公众情绪。

在事件爆发过程中,有几个账号是需要重点关注的。

首先是张乃丹本人的账号。作为举报人,从2020年6月开始,张乃丹在微博、抖音等平台以“兔宝宝1988z”、“张乃丹(兔宝宝)”等账号进行爆料,并在事件爆发后开通了快手账号。

就各平台的传播效果来看,抖音的影响力最大:最高点赞量达到204.2万,评论数量10.2万;张乃丹抖音上的粉丝数量也从当时的75.9万增加到了目前的近154万。

张乃丹社交账号影响力统计 (数据来源:知微数据)

除此之外,第一波引发大量传播的是微博用户@一个越战老兵在2月23日发表内容“中国人寿,是反腐倡廉的写照”,将事件与“反腐”挂钩,在微博获得了大量转发。但这个账号粉丝量并不多,当时只有5768位粉丝。该账号在2月23日14时发布内容后,23时开始被转发扩散,到2月24日早上转发不断增加。

知微数据分析的传播路径中,在@一个越战老兵的带动下,张乃丹举报事件最先在娱乐文化类账号中被广泛传播,@胖出小梨涡儿(娱乐,粉丝1万)、@中只熙_chariot(文化,粉丝7万)、@鸟窝里的猫妖(文化,粉丝372万)、@北村(文化,粉丝107万)等账号纷纷跟进,带动扩散;随后,财经类账号@刘昕RUC(粉丝2万)、侯宁(粉丝401万)等意见领袖参与传播。

而真正引爆话题的是@新浪财经的报道“员工实名举报中国人寿大量造假是反腐倡廉的反照”,@新浪财经是财经类权威账号,有近2400万粉丝,日常关注度高,它也将事件送上了热搜。而后,中新经纬、界面新闻、凤凰财经,以及央媒新华视点等主流媒体也纷纷跟进,张乃丹举报事件引起了社会广泛关注。

微博媒体跟进情况(数据来源:知微数据)

舆论攻防:张乃丹和国寿如何交锋?

对于一场社会舆论事件,重点关注的问题就是各方如何反应、引导舆论。

从张乃丹方面来看,先不论她举报的动机和影响如何,她的表现已经反映出,对于这场舆论战,张乃丹还是做了比较充分的准备的。从头到尾,张乃丹的发声频率都很高,不仅在事件引爆前就在多个媒介平台开设账号,持续不断地爆料长达8个月;在媒体跟进后更是抓住关键节点高频发文,持续追问。例如,2月28日,张乃丹就表示国寿“调查很敷衍”。

此外,张乃丹在一些节日点,包括三八妇女节、315消费者权益日、五四青年节也都有发声。在舆论话题上,张乃丹首先质疑孙小刚等人造假、官官相护等行为,以及国寿公司和执法部门的不作为,这些也是重点“质疑人”。而后,她将矛盾点转向“质疑钱”,追问造假得来的款项的去处,并不断提出要“继续上访”,多方面向国寿施压。

张乃丹发声情况小结 (数据来源:知微数据)

再看国寿方面,虽然张乃丹从2020年就开始爆料,但由于声量太小,而且反映的问题也是行业长期存在的顽疾,业内人士大多见怪不怪,所以在事件爆发前也没有进行控制。

2月24日早上8点左右#员工实名举报中国人寿大量造假#话题登上热搜后,国寿从10点开始回应媒体,表示“正在调查”。随后,国寿高层、孙小刚等被举报的相关方面继续做出回应,推进调查。

总体来说,国寿的回应主要是对调查进展的通告。无论是张乃丹、普通民众还是监管方面,都希望国寿能给出事情的真相。在各方压力下,国寿也明确了处罚态度,开始推行总部调查,并在4月底公布了处罚结果。在这个过程中,对调查进展的披露也是舆论关注的焦点。

国寿回应情况小结 (数据来源:知微数据)

然而,民众对于国寿的回应似乎并不满意。虽然舆论期待真相,但又不相信国寿可以通过自查的形式得到公正的结果,不认可公司对当事人的处罚结果。

根据知微数据的统计,通过舆论引爆、监管介入、调查跟进三个阶段的热门用户评论可以看出,每一轮都是负面评论为主流:要求第三方介入调查的微博评论获得了近3万6千赞;认为国寿存在系统性问题的评论有8000多赞;到调查跟进阶段事件热度下降,但认为处罚结果不痛不痒的评论还是有5000多赞。

微博网友对国寿热门评论 (数据来源:知微数据)

从这些评论可以看到,有些人也在质疑国寿请了水军。从3月17日开始,确实出现了一些对国寿有利的引导性话题,包括“张乃丹事件背后是个人利益诉求吗”,“集中讨论张乃丹维权是因为个人恩怨,目的不纯,并不是正义的”以及“张乃丹事件反映保险科普重要性”等,从行业科普、行业影响的层面出发,认为张乃丹破坏了行业,引导大家不要盲目退保。

由此推测,国寿方面很可能有组织地进行了后续阶段的舆论引导,这对企业公关来说也是很正常的手段。

对国寿有利的话题引导(数据来源:知微数据)

不过,更值得注意的舆论引导发生在2月24日前后,也就是时间热度最高的阶段。这期间,在国寿进行回应后,微博上相关回应话题下面出现了比较多的内容同质的文本,观点集中在担心举报者的人身安全、质疑国寿“自查”、呼吁重视解决举报问题等。而且,发布这些内容的账号有一些粉丝量在1万~2万之间,质量较高,他们推动着话题在不同圈层间扩散。

也就是说,对于国寿的回应出现了较多的高质量、疑似水军的账号,他们带动着舆论风向朝着不利于国寿的方向发展。

事实上,这一点从事件的发酵初期也有一些端倪。首先,这件事件本身并不是由影响力比较大的媒体账号率先引爆。其次,从爆发的突然性、短时间冲上微博热搜等特点来看,这一事件的爆发也并非偶然。结合内容的话术以及自媒体带节奏的特点,可以推断,举报事件的发酵也是有组织的故意引导,是一次有预谋、有专业推手的舆情事件。

对国寿回应的同质化评论 (数据来源:知微数据)

多方参与:媒体和民众都在关注些什么?

媒体和民众对张乃丹举报事件的态度又如何呢?

从媒体的角度看,国寿方面的回应一直是各阶段的传播重点。国寿在2月24日进行了3次回应,分别是“正在调查”、“孙小刚已离职”以及“开展全面调查”。除了报道国寿的回应,各家媒体营业从国寿过往的违规历史、法律权责、孙小刚任职情况等不同角度对这一事件进行了更深入的跟踪和挖掘,例如,新浪财经、蓝鲸财经关注了国寿被处罚的历史,凤凰财经关注了事件可能带来的法律责任。

部分媒体报道内容 (数据来源:知微数据)

随着事件传播的演进,媒体关注的话题也从事件本身延伸到行业:在事件爆发阶段,主要关注国寿方面的回应、问题的严重性及可信度;监管介入后,开始关注现象产生的原因,并进而讨论行业高量低质发展、监管、数字化转型等问题,上升到了行业高度。

媒体观点演变 (数据来源:知微数据)

民众的态度则可以分为几个角度来看,除了在上文提到的对国寿的评论外,还包括对举报人张乃丹以及的保险行业的态度。

对于张乃丹,民众整体以赞赏、支持的态度为主,担心其人身安全问题。但由于张乃丹不断发声,逐渐有一些用户开始质疑其举报动作是否太极端、有其他目的等,出现负面评价,包括对其过度举报的反感、认为其维权态度不合理等。

民众对张乃丹评价演变 (数据来源:知微数据)

虽然处于这场舆论风暴中心的是中国人寿,但这次的出圈对于整个行业来说是又一次的打击。虽然有部分民众认可保险有价值的观点,但总体来说还是负面评论居多。知微数据对微博上相关评论的点赞情况进行了采集,可以看出,很多民众认为其他保险公司也存在这样的问题(最高点赞7919)、保险公司就是靠招人赚钱(最高点赞2306)等。这些评论对保险行业“积怨”比较深,缺乏信任,希望行业能整顿。

民众对保险行业观点演变 (数据来源:知微数据)

虽然一些观点有偏颇,但舆论本来就很容易被煽动情绪。我们不能期望所有民众都能做到理性、客观,但是企业在面对舆论危机时,还是要进行适当的引导。

舆情重要性凸显:张乃丹事件的舆情启示

张乃丹举报事件对于保险行业来说是一次很好的教育,它比较充分地体现了企业面临的新的舆论环境。

从事件的引爆路径来看,它经历了多平台举报(微博、微信、知乎、抖音)→单平台受关注(抖音)→多平台引爆(微博、知乎)的过程。在这个过程中,涉及的媒体平台较多,而且平台之间出现了传导。

过去,企业的舆情监测更多集中在网页端、微博、微信这样的大流量平台。近年来,随着抖音、知乎等新内容渠道的崛起,每个人发声的途径越来越多,意味着一件事情可以爆发的点也越来越多。以抖音为例,很多人的印象中抖音还只是个娱乐类的APP,但它的功能已经大大丰富了,越来越多的用户将抖音作为主要的资讯来源,也就是说,抖音的社会功能越来越强。张乃丹最先在抖音上获得关注就说明了这一点。

这次事件中的另一个重要平台--知乎也很有特点。虽然知乎流量比不上抖音、微博,但内容质量较高,涉及的专业领域广泛,事件的热度在知乎上延续时间也较长,有独特的信息优势

知乎上扩散情况 (数据来源:知微数据)

另外一个很明显的特点是,除了张乃丹自己爆料外,事件得以广泛传播首先是@一个越战老兵等自媒体、个人用户的带动,之后才是@新浪财经等权威媒体的跟进,圈层上也是从看似不相关的娱乐文化领域出圈,发展到聚焦财经金融领域。

这些特点都说明,企业进行舆情监控、管理的难度越大了,无论是平台还是“媒体”数量都大大增加,事件的爆发很可能是在企业从来没有想到的地方。

张乃丹举报事件的舆论关注路径经历了从事件关注到行业关注的转化,媒体和民众都逐渐将批评国寿本身上升到保险行业,并且引发了监管的介入。大众对媒介、话题传播越来越熟悉,对同一事件评论的角度更丰富,所以舆情引导的挑战也加大了。

面对不断加大的舆情难度,保险机构可以采取哪些方法降低负面影响呢?

首先,企业要全网跟进与自身品牌相关的舆情动态,尤其是对新的流量平台和在传播中影响较大的平台要保持敏感,扩大跟踪的范围。这有利于及时发现潜在的、会产生重大影响的舆论事件,以更早地介入并控制。舆情事件发生后,企业更是要全网跟进热度变化情况,并对各个平台间的扩散传播行为作出及时的洞察和切断。

传播账号方面,虽然无法做到管理所有参与传播的账号,但一定要梳理清楚事件中的关键自媒体和KOL,通过舆情监控的技术手段及时检测到其对事件的异常“加热”行为,加强沟通、引导。很多情况下会出现异常账号、水军等情况,这也需要企业通过各种方法进行挖掘,及时控制。

当然,企业也需要对舆论进行引导。一方面,对于已经是高热度的话题,需要进行及时的观点引导,并且要制造新的有利或者中立的话题,对冲不利观点,分流关注度;另一方面,在“讲道理”之外,也要加强和有影响力的媒体合作,从情绪方面对舆论进行疏导。做好这两项工作的关键在于,需要对事件热度变化、舆论走向及时掌握,做出预判。

张乃丹的发声一定还会持续一段时间,我们不想去揣测和评价她的最终目的,但通过这次事件大家应该可以体会到,保险业是一个整体,看似是一家公司的事故,最终受影响的还是整个行业。无论是从业务的层面还是舆情管理的层面,我们能改进的地方还有很多,希望大家可以共同努力,让保险也能有更好的口碑,受到更多尊重。

(感谢知微数据对本文的数据支持!)

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