基于數(shù)據(jù)分析的985高校圖書館微博傳播行為研究

基于數(shù)據(jù)分析的985高校圖書館微博傳播行為研究

文/孫敏 張衛(wèi)星 毛琪瑤 張乃敏 強(qiáng)璟藝 余晨晨，南京工程學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

本文以我國“985”高校圖書館微博為研究對象,意在找出高校微博傳播行為的影響因素，為高校圖書館改善其微博服務(wù)提供合理化建議。利用八爪魚采集了其圖書館官方微博的相關(guān)數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)，提出了與微博形式、類型、文本長度有關(guān)的假設(shè)，構(gòu)建理論模型并運(yùn)用R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，驗(yàn)證假設(shè)，最后提出一系列建議。

“985”高校；數(shù)據(jù)分析；微博；傳播行為

1 引言

微博（Weibo），即微型博客（MicroBlog）的簡稱，是一種通過關(guān)注機(jī)制分享簡短實(shí)時(shí)信息的廣播式的社交網(wǎng)絡(luò)平臺。 截至2017年3月底，新浪微博活躍用戶增至3.4億，移動端占比達(dá)到91%。對高校的圖書館而言，微博是宣傳手段，是發(fā)布館情館訊、推薦信息資源、提供參考咨詢的重要工具。 伏琰在對圖書館微博的熱點(diǎn)話題傳播現(xiàn)狀進(jìn)行分析時(shí)，發(fā)現(xiàn)許多高校圖書館雖然有大量粉絲，但微博總體體轉(zhuǎn)發(fā)、留言、點(diǎn)贊數(shù)量及讀者參與度相對不高， 高校圖書館作為所屬高校的信息資源的集中地，它的資源共享程度與利用程度對該高校的人才培養(yǎng)有重要影響，因此，如何更好地利用圖書館微博是一個(gè)值得探討的問題。

目前對高校館微博的研究大多集中在平臺建設(shè)、運(yùn)營現(xiàn)狀、服務(wù)評價(jià)等方面，關(guān)于傳播行為影響因素的研究十分有限。 大多數(shù)采用用問卷調(diào)查、關(guān)鍵詞檢索等方式逐個(gè)收集數(shù)據(jù)。

筆者認(rèn)為微博信息傳播不僅能通過用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為體現(xiàn)， 點(diǎn)贊與評論也可以體現(xiàn)，而用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為與微博內(nèi)容密不可分。本文將從微博的文本屬性出發(fā)研究點(diǎn)贊、評論和轉(zhuǎn)發(fā)這三種傳播行為。為了使本文得出的結(jié)果更具解釋力，筆者利用八爪魚數(shù)據(jù)挖掘軟件采集了兩個(gè)時(shí)間段的“985”高校圖書館的微博數(shù)據(jù)（2015年9月1日—2016年2月29日、2016年9月1日—2017年2月28日）（如表1所示），并運(yùn)用R語言對該數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定影響微博傳播行為的因素并提出合理化建議。

2 文獻(xiàn)綜述

傳播媒介的形態(tài)變化，通常是由于可感知的需要、競爭和政治壓力，以及社會和技術(shù)革新的復(fù)雜相互作用引起的。 當(dāng)博客的冗長和繁瑣已不能滿足人們碎片化生活的表達(dá)需求時(shí)， “Twitter”出現(xiàn)了。目前，“Twitter”已經(jīng)被國外的圖書館作為一個(gè)服務(wù)型平臺廣泛使用，主要用于互動交流、發(fā)布新聞、共享資源等。 C.Ross等人研究了微博在學(xué)術(shù)會議中的應(yīng)用，實(shí)證分析的結(jié)果表明微博作為一個(gè)反饋調(diào)節(jié)媒體能擴(kuò)大參會人員的溝通范圍，增強(qiáng)組織成員間的互動性。 Andera Dickson等人采用文獻(xiàn)綜述法，分析了近年來高校圖書館對社交網(wǎng)絡(luò)平臺運(yùn)用的現(xiàn)狀，研究結(jié)果表明微博作為共享資源的平臺，對提升高校圖書館的服務(wù)具有可行性。

國內(nèi)關(guān)于圖書館微博的研究2009年才起步，李華和趙文偉提出微博作為一個(gè)新工具將會被廣泛應(yīng)用。 郝慧和胡娟將羅杰斯的創(chuàng)新擴(kuò)散理論應(yīng)用在圖書館微博的研究中，指出：“在影響圖書館微接受率的因素匯總，微博在自身屬性、傳播途徑和促進(jìn)能力上有明顯優(yōu)勢。 于沛通過對清華大學(xué)圖書館微博、微信內(nèi)容的實(shí)例分析，指出高校圖書館應(yīng)以用戶需求為導(dǎo)向，制定整體策略，在各平臺間實(shí)現(xiàn)功能互補(bǔ)以提升移動信息服務(wù)營銷效果。 柯赟在借鑒信息傳播四要素和流行三要素的基礎(chǔ)上，總結(jié)出了影響微博信息傳播的16個(gè)要素，他指出：粉絲數(shù)、工作時(shí)間和發(fā)布時(shí)間對微博信息傳遞有促進(jìn)作用，而活躍度、休息時(shí)間和日期對信息傳播有阻礙作用；社交類型對用戶微博轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響最為顯著，微博社交需求顯著高于內(nèi)容需求。張瑩基于“使用與滿足”理論框架，運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查法，得出受眾關(guān)注圖書館微博的動機(jī)主要是社交和拓展需求、休閑娛樂需求和獲取信息需求。（趙楊認(rèn)為高校圖書館重視微博的社交功能，比起資源推介這才是影響傳播的重要因素。

表1

3 提出假設(shè)

3.1 假設(shè)一：圖文型微博會導(dǎo)致微博的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論的數(shù)量上升

筆者把微博的形式劃分為純文字型、圖文型和音頻型。高校圖書館微博的粉絲大多是學(xué)生，有圖片的微博更加符合學(xué)生的閱讀口味，能夠吸引粉絲點(diǎn)贊、評論和轉(zhuǎn)發(fā)。純文字型比較平實(shí)，音頻型需要一定的步驟才能打開，不能直接被粉絲接收到，所以點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量也會受到影響。

圖片型博文的優(yōu)勢大體可以分為以下幾種：

形式：直觀，更震撼，視覺沖擊力強(qiáng)

內(nèi)容：多元，更真實(shí)，展現(xiàn)事件原貌

傳播：便捷，更廣泛，裂變式效果

從技術(shù)、用戶特點(diǎn)和博文傳載信息量也可以用來解釋圖片型微博更容易引起大家的關(guān)注，高校圖書館也更經(jīng)常采用這種博文形式。從技術(shù)上來看，網(wǎng)速的提升、網(wǎng)費(fèi)的下降，使得使用圖片來傳達(dá)信息的過程更加暢通。從用戶特點(diǎn)來看，微博的主要用戶是80、90還有00后，年輕人的躁動獵奇心理使他們更偏向新鮮刺激的內(nèi)容。文字形式的博文已經(jīng)很難引人關(guān)注了，圖片直觀，直接可以得到大量信息，同時(shí)視頻微博精品量太少，使得用戶更偏向關(guān)注圖片類型的博文。從博文傳載信息量來看，圖片直觀，可以傳遞文字無法比擬信息。

3.2 假設(shè)二：微博類型的不同對微博的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論有一定影響

Jensen和Rosengren將受眾研究劃分為五類：研究效果、使用與滿足研究、文學(xué)批評、文化研究和接受分析。 其中“使用與滿足”理論得到了現(xiàn)代傳播學(xué)界的廣泛應(yīng)用。該理論假設(shè)受眾的媒介使用都是主動且有明確目的的。 因此筆者在此假設(shè)微博的使用者都是有特定需求的個(gè)體，他們都期望從高校圖書館的微博中獲取不同的信息。于是筆者假設(shè)用戶的需求存在共性，微博類型的不同會對微博的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論有一定影響某種與個(gè)人微博是不同。在此，筆者參考龐歆的《高校官方微博分析研究》 將微博分為六類（如表2所示）。

表2 “985”高校圖書館微博內(nèi)容分類

3.3 假設(shè)三：微博字?jǐn)?shù)與微博的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論數(shù)量呈負(fù)相關(guān)

目前，新浪微博對于微博字?jǐn)?shù)限制是140個(gè)，網(wǎng)易限定163個(gè)字，搜狐和騰訊分別是200字和500字。 新浪微博博文的平均字?jǐn)?shù)為72.15，整體分布呈M形，30-40和130-140為兩個(gè)高峰。

如今，碎片化的快速閱讀盛行，人們更喜歡看到簡潔明了的表述，若微博字?jǐn)?shù)過長會使人沒有耐心閱讀，相應(yīng)的點(diǎn)贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量也可能會減少。由于現(xiàn)在微博形式以圖片和視頻為主，雖然圖書館微博相比其他社會性博主學(xué)術(shù)性更強(qiáng)，但是還是主要使用圖片形式的微博。文字，主要用來對圖片進(jìn)行描述。如果是圖書館的一般性通知，圖書館微博的粉絲主要會抓取其中有用信息，其微博的互動價(jià)值低。而過多的內(nèi)容則會給粉絲尋找信息造成一定苦難，簡短的信息更容易使得粉絲抓住重點(diǎn)，得到自己想要的信息。

筆者將在R中運(yùn)用nchar函數(shù)對微博字?jǐn)?shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

4 理論模型建設(shè)

筆者此次采用的三個(gè)自變量是：微博的博文形式、微博的博文類型、微博的文本長度，因變量也是有三個(gè)，即微博博文的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論情況。根據(jù)自變量和因變量關(guān)系，建立此模型，研究影響微博傳播行為的因素。

5 假設(shè)驗(yàn)證

筆者用R對各變量與點(diǎn)贊量、評論量、轉(zhuǎn)發(fā)量做logistic回歸分析，其中微博形式分類以

文字型作為基準(zhǔn)組，博文內(nèi)容的分類中以事務(wù)公告類作為基準(zhǔn)組，得到的結(jié)果如表3。

表3 logistic回歸分析結(jié)果

由表3可見，圖片型微博作為自變量，和轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊均有較強(qiáng)的顯著性，顯示的都是***，即表示在1‰水平上通過顯著性檢驗(yàn)。從logistic回歸分析可以驗(yàn)證假設(shè)1的成立，現(xiàn)在越來越多人喜歡通過圖片來表達(dá)心情，傳遞信息。無論是小孩子、年輕人還是中年人，在社交平臺上面斗圖成為了大家的一個(gè)愛好，也讓交流充滿生趣。新浪微博作為中國最火熱的社交網(wǎng)絡(luò)平臺，圖片也是受到大家歡迎，更多的受眾偏向傳播圖片類的圖書館微博。

對微博的六種類型為自變量，評論作為因變量，用箱線圖進(jìn)行表示，如圖四所示：

表四 按微博類型分類的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)箱線圖

由表四分析可以看出：線下活動類、知識類和休閑類的微博的平均轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)較多，接近1，線上活動的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)在0.5上下，事務(wù)公告類微博的平均轉(zhuǎn)發(fā)量最低，接近0。不同微博類型表現(xiàn)出來的轉(zhuǎn)發(fā)的量，差異性較大。由表三的轉(zhuǎn)發(fā)和各因素之間的回歸分析也可以看出，知識類的活動更容易引起轉(zhuǎn)發(fā)行為。知識類活動主要包括：校史校景、校外新聞、好書推薦、數(shù)字資源推薦、線上培訓(xùn)、美文摘抄、生活常識等。知識類微博，可以豐富大家的知識，在圖書館微博粉絲中引起的轉(zhuǎn)發(fā)行為相對較高。

繼續(xù)以微博類型為研究點(diǎn)分析表三，以點(diǎn)贊為因變量，線下活動類、知識類、休閑類的顯著性水平較高。以評論為因變量，線下活動類和休閑類的顯著性水平較高。以轉(zhuǎn)發(fā)為因變量，知識類的顯著性水平較高。由此可以驗(yàn)證假設(shè)二：微博類型的不同對于微博的轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊有一定影響。圖書館微博的粉絲對于不同微博類型的微博，在轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊表現(xiàn)的行為有較大差異。

表五 微博字?jǐn)?shù)與轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊關(guān)系散點(diǎn)圖

分析表五可以看出：微博的字?jǐn)?shù)和轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊沒有呈現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是根據(jù)表三，微博字?jǐn)?shù)和轉(zhuǎn)發(fā)、評論和點(diǎn)贊的顯著性都較高。根據(jù)點(diǎn)贊和字?jǐn)?shù)的散點(diǎn)關(guān)系，可以大體看出，字?jǐn)?shù)少，微博的點(diǎn)贊數(shù)較多，字?jǐn)?shù)多，微博的點(diǎn)贊量較少。但是轉(zhuǎn)發(fā)和評論和字?jǐn)?shù)的關(guān)系從散點(diǎn)圖就不能明顯看出。所以，不能驗(yàn)證假設(shè)三的成立，但是可以得出這樣一個(gè)結(jié)論：微博轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊與微博字?jǐn)?shù)有關(guān)系。

6 研究結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

（1）圖片形式的微博更容易引起傳播行為

圖片形式的微博是985高校圖書館微博使用最多的形式，圖文型微博相比純文字和音視頻的

微博更容易引起傳播行為。圖片在形式上比文字更為生動，而且對于流量不多的粉絲而言，相比視頻也更易接受。從采集到的微博可以可以看出，有50%以上的微博類型都是圖片型微博。

（2）微博類型的不同對微博的點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論有一定影響

不同形式的微博內(nèi)容對于轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點(diǎn)贊有影響。事務(wù)公共、知識類和休閑類占比較重，高校圖書館微博，和知識類相關(guān)是理所應(yīng)當(dāng)，用戶群體需要借助這個(gè)平臺學(xué)習(xí)。事務(wù)公告則可以得知圖書館開館閉關(guān)講座等通知，休閑類是最多的，現(xiàn)在社會偏向娛樂化，增多休閑類的微博可以增加粉絲的關(guān)注度。

微博內(nèi)容的六種類型為自變量，評論為因變量時(shí)的顯著性較高。將自己的看法、觀點(diǎn)傳遞給其他人，微博評論相對于微博的點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)，需要花費(fèi)的時(shí)間精力更長。對于微博內(nèi)容的六種分類，粉絲會有偏好對不同類型微博內(nèi)容進(jìn)行評論。

（3）985高校圖書館發(fā)展差異較大

不同985高校圖書館微博表現(xiàn)形式差異性比較大，中國人民大學(xué)圖書館微博成為事務(wù)公告發(fā)布的一個(gè)平臺，重慶大學(xué)圖書館把“好書推薦”作為自己的特色。關(guān)于微博的原創(chuàng)性也有很大差異，大多數(shù)圖書館主要是自己編輯微博，但是湖南大學(xué)和蘭州大學(xué)的圖書館微博被轉(zhuǎn)發(fā)微博覆蓋。好的高校圖書館微博在一定時(shí)期內(nèi)同樣保持較好的運(yùn)行，例如同濟(jì)大學(xué)、重慶大學(xué)，15-16已經(jīng)有比較好的傳播性的高校圖書館微博，16-17年微博的傳播性同樣很好。

（4）情感性強(qiáng)的微博的傳播效果比較好

對于轉(zhuǎn)發(fā)量超過20的微博進(jìn)行小批量分析，可以看出微博內(nèi)容偏情感性，對粉絲影響較大的通知，渲染鼓動性較強(qiáng)的微博可以引起很好的傳播行為。

6.2 建議

（1）高校圖書館微博應(yīng)當(dāng)多使用圖片形式的微博

圖片形式的微博是適用性很廣的一種微博，可以傳遞更多的信息。同時(shí)圖片形式的微博更直觀，視頻則需要花一定的時(shí)間去看事情的過程，文字形式的微博略顯枯燥。

（2）在微博的類型上面，以知識類為基礎(chǔ)，同時(shí)保證一定量的線下活動和休閑類微博

高校圖書館，主要就是給學(xué)生或者其他關(guān)注學(xué)習(xí)的人提供知識上的幫助，知識類微博是高校圖書館微博的基礎(chǔ)。同時(shí)為了保持粉絲對于微博質(zhì)量要求，保持一定量的休閑類微博，還有線下活動微博，提高微博的參與性。

（3）微博字?jǐn)?shù)不要太過冗長

雖然微博傳播和字?jǐn)?shù)長短并沒有明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是精簡的微博更方便粉絲的閱讀，從中得到有用信息。

（4）在微博撰寫上注重情感的注入

情感性強(qiáng)的微博，更能夠引起粉絲的互動，人類有別于很多動物就是因?yàn)槿祟惥哂星楦小Ｔ谖⒉┥媳磉_(dá)出情感，使得微博的吸引力更強(qiáng)。

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Analysis of the influence factors of the "98 5" University Library'sResearch on the mic ro-blog’s communication behavior of 985 University library based on data analysis

Sun Min Zhang Weixing Mao Qiyao Zhang Naimin
(College of Economics&Management, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, Jiangsu, China)

This article takes the "985" University library micro-blog as the research object, intends to find out the influ ence factors of the university's micro-blog dissemination behavior, and provides rationalization proposals for the Univers ity library to improve its micro-blog’s service. Using eight claw fish to collect the relevant data of its library official micro-blog, based on it, this paper puts forward some hypotheses about the form, type and length of the micro-blog, co nstructs the theoretical model and uses r language to analyze the data, validates the hypothesis, and finally puts forwar d a series of suggestions.

："985" Universities, data analysis, micro-blog, communication behavior