基于多分Logistic回歸的旅游局官博轉發影響因素研究

[摘要]微博拓寬了旅游信息的傳播渠道，也為旅游局開展目的地營銷與宣傳提供了優勢平臺與便捷路徑。微博的轉發是信息擴散程度的主要體現，也是檢驗旅游局官博運營價值的標準之一。文章以我國省級旅游局在新浪注冊的官方微博為研究對象，根據相關文獻和長期觀察，提取了影響微博轉發的3類特征變量，即用戶特征變量、文本特征變量和內容特征變量，并利用多分Logistic回歸方法，探究各個因素對微博轉發水平的影響、作用方向和作用程度。研究結果表明：（1）旅游局官博不同轉發水平的影響因素不盡一致，應有針對性地設計信息、開展營銷。（2）用戶特征、文本特征以及內容特征均會對信息轉發產生重要影響，但各因素的影響顯著度和作用方向存在差異。（3）對于轉發水平，影響力度相對更大的因子主要是微博活動信息、粉絲數和圖片。（4）變量篩選過程中剔除的地理分區、鏈接、表情、微欄目和視頻等因子與轉發水平沒有顯著關聯。

[關鍵詞]旅游局官博；轉發水平；影響因素；多分Logistic回歸

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2015）01-0032-10

引言

微博以極簡的內容、去中介化的溝通形式、即時發布的便捷性使在線信息傳播實現了飛躍式的發展，同時也引起了旅游管理部門的廣泛關注。各省市旅游局積極響應，紛紛以靈活的形式、豐富的內容在微博平臺開展目的地營銷推廣工作。如今，旅游政務部門通過微博進行營銷的行為已經得到了充分認可，隨之出現的一些研究成果也在一定程度上奠定了理論基礎。微博課題組以北京市東城區旅游局官博的運營為例，探討了政府旅游部門通過微博進行區域旅游資源營銷的有效路徑，并提出了多種營銷策略。李炳義和王仲迅認為，微博可以較低的成本迅速傳播旅游形象，并通過閱讀新浪微博上粉絲數量排名最高的5個旅游機構官方微博發布的消息，總結出這些機構在微博上所采取的推廣策略。總體來看，針對旅游局官博的研究尚處于探索階段，多數研究角度較為宏觀，缺乏細致化、深人性的分析探討。

本文以微博轉發為切入點，對旅游局官博展開分析研究。微博轉發是信息得以擴散的關鍵，是信息增值的體現，同時也是信息受眾與發布主體互動的重要形式，信息的影響力由此形成。博伊德等（Boyd，et al.）認為轉發不只是一種信息傳播行為，也是一種組織體系，人們可以通過這一組織體系參與到話題中來，且轉發行為體現了對原著者的認可，同時也是與他人建立聯系的方式，它涉及原著者、信息屬性和交際忠誠度，因此是一種值得研究的重要行為。徐等（Suh，et al.）選取了一系列語言無關性變量來分析影響微博轉發的因素，發現文本特征和社會關系特征都會對轉發形成一定影響。納卡拉簡等（Nagarajan，et al.）以熱門事件微博為研究對象，定性分析了不同轉發結構與微博內容之間的關系及成因。歐和阮（OhNguyen）在與同類研究進行對比的基礎上，構建了基于轉發的評價微博影響力的新型標準，該標準重在關注高價值信息的生成。藤木等（Fujiki，et al.）認為能夠引起非原著者粉絲，即間接受眾產生轉發行為的微博更具有價值，并提出了針對微博內容的“無偏評價方法”，通過該方法可以提取對于間接受眾具有價值的微博。阿茲曼等（Azman，et al.）認為微博的轉發可以通過隱性的、非正式的方式實現，并提出了基于Twitter平臺的7種微博轉發方式，發現隱性轉發在整體轉發中占有很大比重，故應展開深入研究。此外，也有一部分研究側重于微博轉發的預測。扎曼和埃爾布里克（ZamanHerbrich）利用概率協同算法預測轉發行為，發現原著者和轉發者屬性對于預測具有非常重要的影響。洪等（Hong，et al.）以轉發作為衡量熱門信息的標準，并采用機器學習技術預測信息在未來得到轉發的可能性以及轉發程度。彼得洛維奇等（Petrovic，et al.）首先通過人工實驗證明了預測轉發的可行性，后利用基于passive-aggressive算法的機器學習模型進行預測，發現預測結果受到社交屬性特征的控制，但文本特征對模型做出了巨大的推動。

國內關于微博轉發的研究尚處于起步階段，多集中于信息傳播模式、形態和熱門事件信息傳播結構的探討。此外，一些研究探討了微博轉發行為的意愿和動機，如厲鐘靈研究了感知信息質量、信任以及感知風險對用戶轉發意愿的影響，孫會和李麗娜運用內容分析法研究高轉發微博的文本特征、來源類型以及用戶轉發動機。也有一些研究涉及微博信息轉發對于他人態度的影響，如蔡希子以不確定性降低理論與詳盡可能性模型為基礎，研究了消費者態度如何受微博營銷信息的評論與轉發的影響。另有少量研究涉及轉發的預測問題，如張旸等以Twitter為例，在分析微博不同特征的重要性的基礎上，使用機器學習中的分類算法對轉發行為進行預測。總體而言，相關研究對于微博營銷信息的轉發涉及較少，而順應發展趨勢、從旅游角度展開的研究更是鳳毛麟角。

本文以我國省級旅游局在新浪注冊的官方微博為研究對象，根據相關文獻和實際情況確定一系列用戶特征變量、文本特征變量和內容特征變量，利用多分Logistic回歸方法，研究各因素對于轉發水平的影響。本研究能夠豐富現有理論，對于旅游微博的經營、旅游目的地營銷等都具有重要的實踐意義。

1 研究內容與方法

1.1數據來源

本文依托新浪微博對省級旅游局官方微博展開研究。新浪微博是我國三大微博之一，已發展成為我國的主流微博產品，其用戶每天花費時間約1小時，平均每天發布微博接近1.2億條。其中，政務微博的開通反響強烈，公開化、網絡化的特色逐漸鮮明。2012年，通過新浪認證的各領域政務微博已突破6萬，其中旅游類政務微博較上年增長31.3%。無疑，新浪為我國政務微博的發展提供了優勢平臺，更成為了旅游局實現新型營銷的重要陣地。

截至2012年5月6日，我國大陸31個省級行政區已有24個省級旅游局開通了新浪微博。本研究選取2012年4月20日至5月6日為樣本采集期，時值“五一”前后，是各省級旅游局官博發布信息的集中期與高峰期，具有代表性。期間共有北京、上海、河北、山東、浙江、福建、廣西、吉林、安徽、山西、湖北、湖南、江西、寧夏、陜西、四川、重慶、云南、貴州等19個省級旅游局官博發布原創消息。以省為單位形成19個獨立文檔，總計1657條博文，并按照區域進行編碼。在微博信息的基本類型中，原創微博體現了用戶經營微博的主動性，彰顯了自身特色，更容易形成強勢影響力。本文的研究資料主要來源于原創微博。

1.3變量選擇與處理

根據相關研究和長期對于新浪微博、旅游局官博的觀察分析，確定以用戶特征、文本特征和內容特征為變量類型。用戶特征主要包括粉絲數、關注數、日均發博數和地理分區，文本特征主要包括發博日期和時間、@標識、鏈接、表情、話題、微欄目、圖片、視頻和音頻，內容特征主要包括內容類型，共計15個影響因素。

因本研究的各影響因素更適合作為名義變量，故將變量值進行適當處理、轉化，結果見表1。整體研究樣本的平均轉發頻次為28，故以28為界線劃分高級轉發和普通轉發，分別賦值1和2，并將零轉發微博單獨劃分一個水平作為對照組，賦值3。粉絲數、關注數和日均發博數以19個旅游局官博的平均水平為劃分界線；地理分區根據各旅游局的地理區位進行劃分；發博日期根據“五一”小長假情況，分成前、中、后3個階段，計算各階段的平均轉發頻次，其值最小者賦值3，以便在多分Logistic回歸中設置參照組；研究樣本的發博時間均處于7：00至次日1：00間，每2小時劃分一個階段，并計算平均轉發頻次，其值大于等于總體平均水平28者賦值1，小于28者賦值2，其中轉發頻次最高的一條微博處于9：00-11：00間，與其他值落差較大，故去除其影響后，計算平均轉發頻次；@標識、鏈接、表情、話題、微欄目、圖片、視頻以及音頻均以微博是否含有該類特征為劃分標準。

在借鑒旅游六要素理論、相關文獻以及對大量研究樣本閱讀分析的基礎上，將旅游局官博內容劃分為14種類型，即目的地概況（A1）、游覽信息（A2）、娛樂信息（A3）、購物信息（A4）、美食信息（A5）、住宿信息（A6）、交通信息（A7）、節事信息（A8）、旅游線路（A9）、微博活動（A10）、旅游貼士（A11）、旅游新聞（A12）、其他旅游信息（A13）和非旅游信息（A14）。計算各類內容的平均轉發頻次，其中微博活動信息值最高，較為特殊，單獨劃為一組，賦值1，而其余類型平均轉發頻次大于等于28者賦值2，小于28者賦值為3。

2 數據分析與研究結果

2.1模型擬合檢驗

模型整體擬合檢驗是對模型中是否所有自變量偏回歸系數全為0進行似然比檢驗，擬合結果顯示，-2倍的對數似然值從1818.646下降到1405.786，顯著性水平p=0.000。這說明可以拒絕所有自變量系數均為零的零假設，模型擬合效果較好，具有可靠性。

表2包含了所有自變量在最終模型中各自效應的似然比檢驗結果，其檢驗的顯著性水平越小，模型的擬合度越好。本研究采用向前進入的方法對自變量進行篩選，保留了顯著性水平較好的10個變量，其中粉絲數、話題、圖片、音頻和內容變量對于微博轉發的影響最為顯著。篩選過程中剔除的變量包括地理分區、鏈接、表情、微欄目和視頻，表明這5個變量與微博轉發水平沒有顯著關聯。

2.2參數估計結果

表3是最終模型的參數估計結果。估計結果可以表明與零轉發相比，不同因素在各顯著水平上的差異及其對不同轉發水平的作用力度和作用方向。

2.2.1用戶特征研究結果

用戶特征方面，相對于零轉發，粉絲數和關注數對于旅游局官博信息的轉發均會產生一定影響，但日均發布數的影響并不顯著。研究結果顯示，粉絲數量對于轉發具有較強影響，粉絲數量較高的微博更容易促成高級轉發，粉絲數量較低的微博形成普通轉發的概率更高，即普通轉發效果更大程度上是受到低水平粉絲數量影響。這主要是由于粉絲數量相對偏低，活躍粉絲比例也相應減少，造成信息向外擴散力度不足。關注數相對較高的微博更易促成高級轉發，這一點與徐的研究結論較為一致，認為用戶關注的資源越多，就會接觸到更為多樣化的信息與觀點，其微博也會更加豐富有趣，促成轉發的可能性更高。而關注水平對于普通轉發的影響沒有顯著差異。同時，日均發博情況對于轉發水平的影響也沒有顯著差異，表明旅游局官博每天發布信息的多少并不是區別高級轉發、普通轉發與零轉發的關鍵因素。

2.2.2文本特征研究結果

文本特征方面，相對于零轉發，日期、時間、@標識、話題、圖片和音頻等因子均在一定程度上對轉發產生了影響。就日期因子而言，旅游局官博在“五一”假日前發布的微博比假日期間的微博形成高級和普通轉發的概率均更高；“五一”假日后的微博比假日期間的微博形成高級轉發的概率也更高，但二者對于普通轉發的影響并無顯著差異。由此說明，節前是受眾關注旅游局官博信息的高峰期，是搜集出游信息的集中階段，因此信息得到轉發的概率也較高，而節假日則是出游的高峰，自然對微博信息關注較少，節后又有所恢復。屬于時間階段1的微博比階段2的微博形成高水平轉發的概率更高，但二者對于普通轉發的影響并無顯著差異。按照作息習慣，時間階段1主要是人們的閑暇時間和工作以外的時間，是網民較為活躍的時段，因此形成高級轉發的可能性更高。

是否使用@提及他人對于高級轉發的影響并無顯著差異，但相對于不含@標識的微博，含有@標識對于普通轉發產生負影響的概率更高，即@標識不容易刺激轉發行為。使用@提及他人體現了旅游局官博與他人的聯系，但這一般不是受眾關注的重點。同時通過觀察發現，研究樣本中使用@提及的人物、機構等，知名度與影響力均有限，因此對于受眾的轉發行為不會產生顯著影響。此外，若一條信息中@功能使用過多更說明該信息與大部分受眾無關，因此無法調動轉發行為。通過槲發起話題的微博比無話題的微博形成轉發的概率更高。話題具有聚合信息、提示內容的關鍵作用，可以引導受眾迅速了解信息，因此是形成轉發的重要影響因素。含有圖片的微博比無圖片微博形成高級轉發的概率更高，而對于普通轉發的影響并無顯著差異。圖片因其直觀性和視覺沖擊效果被很多用戶視為構成微博的重要元素，而在旅游局官博中，圖片以展示目的地自然風光和人文風俗為主，更是促成高級轉發不可或缺的因素。此外，形成高級轉發的微博均不含音頻，而含有音頻的微博比無音頻的微博形成零轉發的概率更高。由此可知，微博中加入音頻并不是常見的做法，且不易促成轉發。

2.2.3內容特征研究結果

內容特征方面，相對于零轉發，內容分類1和2比內容3形成高級轉發的概率更高，但不同內容對于普通轉發的影響并不存在顯著差異。由此可知，盡管不同類型的微博有可能形成不同層次的轉發，但微博活動、美食、住宿和非旅游信息促成高級轉發的概率更高。

微博活動信息大多是旅游局官博為了宣傳某項活動或擴大某事物的知名度，通過“轉發贏門票”“有獎轉發”等方式吸引受眾轉發信息。如：

“廣西旅游局與廣西德天旅游聯盟聯合舉辦的‘2012健康歡樂嘉年華’開始了！只要關注@廣西旅游局@廣西德天跨國瀑布@廣西明仕田園景區并轉發三位好友，就能抽獎德天旅游聯盟免費門票！”

微博活動信息通常能夠在短時間內贏得大規模轉發，擴大旅游局官博的影響力，并達到吸納眾多粉絲的效果。很明顯，該類信息引起的轉發是利益驅動下的結果，數量應該適中，而鑒于目前很多旅游局官博還沒有運用這一營銷手段，因此建議旅游局官博積極開展微博活動，提升活動的吸引力。

美食信息是對本土美食的推廣，品嘗異地美食是旅游的重要組成部分。相應地，美食信息本身就具有特殊吸引力與影響力，旅游局官博對該類信息的重視度也較高，因此很容易吸引受眾眼球，引起轉發。研究樣本中，住宿信息多是對特色旅舍的推介，這些特色旅舍擺脫了傳統酒店標準化的設計，與周邊景致完美結合，透露出強烈的藝術氣息，迎合了個性化時代的需求，可以使受眾眼前一亮，引發受眾興趣，故容易促成轉發。如：

“#旅舍#【杭州香巴拉青年旅舍】香巴拉青年旅舍是一棟花園式別墅鑲嵌在西湖景區的玉皇山南麓。香巴拉，一個沒有現代工業和文明的污染，讓人們更加返樸歸真，歸于本性的地方。杭州香巴拉青旅就是這樣的一個地方，讓你對于‘超越束縛’的想象被證實、被豐富，讓你自由、暢想、歌唱和詩意棲居于天地之間。”

經觀察發現，在微博中加入一定看似與主要功能無關的信息是各界微博都在采用的一種手段。非旅游信息主要為人生格言、生活常識、健康知識等軟性話題，雖與旅游無直接關系，但一定程度上豐富了旅游局官博的內容。研究表明，受眾轉發信息的主要動機在于滿足情感需要，而非旅游信息則是滿足情感需要的重要來源，因此轉發頻次相對較高。一定量的非旅游信息能夠加強官方微博與粉絲的情感聯系，從而實現官博的人性化傳播，提升了粉絲的粘性，是開展濕營銷的重要手段，因此是旅游局官博不可或缺的信息內容。

2.2.4綜合分析

總體來看，對于不同轉發水平，各因素影響作用的大小有所不同，但影響力度相對更大的因子主要是微博活動信息、粉絲數和圖片。比較高級轉發與零轉發，不考慮非顯著因子和音頻因子，可以發現其余因子對于高級轉發均產生正向影響，由參數估計結果可知，影響程度排序依次為：內容1（微博活動信息）>圖片>粉絲數>日期1>關注數>日期2>話題>內容2>時間。其中，前3者的影響作用相對更大，也就是說，若一條微博屬于微博活動信息、含有圖片、粉絲量較大，則其形成高級轉發的概率更高。同時，筆者以普通轉發為對照進行了研究，結果顯示顯著影響高級轉發的因子排序為：內容1（微博活動信息）>粉絲數>圖片>日均發博>內容2>時間，且均為正向影響。由此進一步說明，促成高級轉發的關鍵因素在于微博活動信息、粉絲數和圖片，且日均發布數對于區分高級轉發和普通轉發也起到了一定作用。每日信息量達到一定程度是旅游局官博重視微博營銷和維護粉絲關系的體現，同時避免了微博淹沒在信息的海洋中，利于促成高級轉發。

比較普通轉發與零轉發，不考慮非顯著因子的情況下，可以發現影響程度排序依次為：音頻>粉絲數>話題>日期1>@標識。其中，音頻、粉絲數和@標識影響方向為負，話題和日期階段1影響方向為正。若旅游局官博處于發展初期，粉絲數量累積不足，且缺少設計微博活動信息的經驗，此時可將一些微博的轉發目標定位為普通層級，首先突破零轉發，則要求微博不包含音頻、能夠發起話題、屬于日期階段1且不使用@標識提及他人。

此外，筆者將日期因子去除后進行了分析，結果顯示，以零轉發為參照，顯著影響高級轉發的因子排序為：內容1（微博活動信息）>圖片>粉絲數>日均發博>話題>內容2>時間，且均為正向影響，而影響普通轉發的因子與前述結果沒有顯著不同。同時，以普通轉發為參照，影響高級轉發的因子也沒有顯著變化。據此可以判斷，對于非節假日期間的微博信息而言，微博活動信息、圖片、粉絲數和日均發博數對于高級轉發影響較大，但總體而言與上述結果不存在顯著差異。

3 結論

本研究以旅游局官博的轉發水平為研究對象，利用多分Logistic回歸方法，探究其影響因素、方向和程度。根據相關文獻和長期觀察經驗，確定了用戶特征、文本特征和內容特征3類影響因子，包括粉絲數等15個變量。采用向前進入的方法對變量進行篩選，保留了其中10個變量，并分析其對于旅游局官博轉發水平的影響。結論如下：

（1）對于旅游局官博的不同轉發水平，即高級轉發、普通轉發和零轉發，各自影響因素不盡一致，研究的前提假設成立。這一點也是本研究與國內外同類研究之間較大的不同。對于旅游局官博來講，促成信息轉發、擴散的因素源自多個方面，各因素的配合狀況不同，其傳播效果也會有所差異。而掌握不同轉發水平的影響因素，對于旅游局官博的合理運營以及更科學地發布信息、宣傳目的地形象、開展微博營銷具有重要的指導意義。

（2）用戶特征、文本特征以及內容特征均會對信息轉發產生重要影響，但各因素的影響顯著度和作用方向存在差異。如用戶特征方面，粉絲數對于轉發影響顯著，但對于高級轉發其影響方向為正，對于普通轉發其影響方向為負。文本特征方面，圖片促成高級轉發的概率更高，而對于普通轉發的影響并無顯著差異。內容特征方面，將該項納入研究是本文的一個重要創新點，內容1和2形成高級轉發的概率更高，但不同內容對于普通轉發的影響并不存在顯著差異，說明微博活動、美食、住宿和非旅游信息對于高級轉發的推動作用更強。造成不同結果的原因與各因子的自身特性有關，也與信息受眾的偏好有關。因此，對于用戶特征、文本特征和內容特征，旅游局官博都應給予相應重視。

（3）對于轉發水平，影響力度相對更大的因子主要是微博活動信息、粉絲數和圖片。就高級轉發而言，微博活動信息、圖片和粉絲數的推動作用相對更強。以普通轉發為對照的研究結果進一步強調了這點，同時也顯示出日均發布數對于區分高級轉發和普通轉發起到了一定作用。而對于形成普通轉發的影響因素的研究結果說明，若旅游局官博處于發展初期，粉絲數量累積不足，且缺少設計微博活動信息的經驗，可將一些微博的轉發目標定位為普通層級，首先實現零的突破，此時則要求微博不包含音頻、能夠發起話題、屬于日期階段1且不使用@標識提及他人。而去除日期因子后的研究結果與上述結果差異不大。

（4）變量篩選過程中剔除的地理分區、鏈接、表情、微欄目和視頻等因子與轉發水平沒有顯著關聯。對于微博信息的接收和傳播，受眾對于旅游局官博所處的地理區位并沒有區別對待，同時也反映出各地對于受眾均具有吸引力，因此，不同地理分區在微博信息的傳播和擴散方面地位趨于平等。相對于微博以文字和圖片為主的特點，表情和視頻并沒有凸顯出重要性，因此對轉發也沒有顯著影響。微欄目雖然也是信息梳理與整合的一種方式，對于微博內容具有提示作用或達到命名系列欄目的效果，但它不同于話題具備強勢集聚信息的功能，故對于信息轉發較難形成顯著影響。而鏈接網址沒有產生顯著影響主要是由于旅游局官博普遍會在信息編輯過程中展現內容主旨，網址鏈接更多的是輔助作用。這一結論與徐的研究結果并不一致，其研究結果表明鏈接對于信息轉發具有顯著正影響，原因在于國外研究常以Twitter為依托平臺，該平臺展現的信息以文字和鏈接為主，圖片、視頻、音頻等也都表示為鏈接，而本研究所依托的新浪微博，其信息表現形式更為豐富、靈活，故并未產生相同結論。

旅游目的地管理機構利用微博進行目的地營銷推廣是一種新興手段，也是一種有效方式，值得深入研究。與同類研究相比，本研究站在旅游局官博運營的角度，依托本土化微博平臺，更系統、全面地納入影響因素，結果的分析更為具體、深入，能夠豐富微博營銷的理論，可以為旅游局官博的發展提供指導與參考。但旅游局官博的運營時間較短，對其的應用和研究尚處于探索階段，故可供本研究借鑒的成果相對較少，且研究樣本數量有限，研究結果還需要在實踐中繼續進行檢驗，并在日后的研究中不斷完善。

[責任編輯：吳巧紅；責任校對：劉魯]