非物質文化遺產微信公眾平臺關注度影響因素分析

文 / 秦祖明

騰訊公司于2012年8月推出了面向名人、政府、媒體和企業等機構進行合作推廣業務的微信公眾平臺[1]。非物質文化遺產類微信公眾平臺作為微信公眾平臺中的一類，主要提供非物質文化遺產領域的資訊傳播、政策宣傳、知識普及、資源展示、學術交流等服務，為業界、學界和公眾搭建交流、互動、分享平臺。檢索數據庫發現，關于非物質文化遺產類微信公眾平臺的研究不足，相關研究僅僅局限于微信在非物質文化遺產傳播[2]、保護[3]、創新[4]方面。因此，本文通過問卷調查法利用SPSS22.0對有效問卷進行因子分析、相關分析，擬從用戶感知的角度研究影響用戶持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺因素之間的量化指標關系和相互聯系的緊密程度，旨在加強非物質文化遺產類微信公眾平臺建設。

一、研究方法

（一）問卷設計

本研究采用問卷調查法調研非物質文化遺產類微信公眾平臺用戶滿意度及持續關注意愿影響因素。問卷分為基礎信息和變量信息兩部分。基礎信息包含4個問題，變量信息分為7個維度（5個自變量維度、2個因變量維度），包含27個問題。問卷采用李克特7級標度量表形式，用1—7分別表示“非常不同意”“不同意”“比較不同意”“一般”“比較同意”“同意”和“非常同意”。首先，通過紙質問卷進行小范圍預調研，與調查者當面溝通問卷中不合理或難以理解的題目，根據反饋意見修正、增補、刪除相關變量。然后，發送200份問卷，剔除全部選項均選擇相同數字和其它無效問卷，得到有效問卷143份，有效率為71.5%。

（二）描述性統計

對收集到的有效問卷進行樣本特征描述性統計。其中針對調查對象的基本特征描述包括性別、年齡、教育程度和使用非物質文化遺產類微信公眾平臺的頻率4方面。獲取的有效樣本中，男性和女性比例分別為45.5%和54.5%。年齡分布方面調查對象集中于19—30歲和31—40歲兩個區間，占樣本總數的95.8%，與第39次《中國互聯網網絡發展狀況統計報告》中我國網絡用戶年齡主要分布在20—39歲統計結果基本一致，說明研究對象的年齡結構具有較強的代表性。被調查對象的教育程度主要集中于大學本科和碩士、博士研究生，占調查對象的98.6%，說明被調查者具有較高的信息素養。經常使用和偶爾使用的調查對象占調查總數的75.8%，說明用戶對非物質文化遺產類微信公眾號具有濃厚的興趣，亦說明本研究是基于用戶真實使用感受進行的調研，能較好反映影響用戶持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺的因素，可以為促進非物質文化遺產類微信公眾平臺更好地服務用戶提供參考。

二、用戶持續關注行為影響因素分析

（一）信度和效度檢驗

利用Cronach’s Alpha系數對量表的信度和內在一致性進行檢驗，其值越大表示信度越高，數據內在一致性越好。利用Kaiser-Meyer-Olkin度和Bartlett的球形度兩個指標對效度進行檢驗。KMO值越大、Bartlett的球形度越小表示效度越好，即測量結果與考察內容吻合度越高。本研究利用SPSS22.0進行探索性因子分析，首先對影響用戶持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺的因素進行檢驗，然后根據檢驗結果對其進行修正，以獲得更符合影響用戶持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺的因素集合。

經測定，非物質文化遺產類微信公眾平臺用戶持續關注意愿影響因素量表包含的各個自變量和因變量維度的Cronach’s Alpha系數均在0.7以上，且所有自變量的Cronach’s Alpha系數為0.896。因此，該量表信度很好，具有較高的內在一致性。

因子分析是研究多個變量之間相關性的一種多元統計方法，要求KOM＞0.5且值越大效果越好，Bartlett球形檢驗單側 p＜0.01。經測定，樣本數據的KMO值為0.850，遠大于0.5。Bartlett的球形度檢驗p=0＜0.01，達到顯著性水平，樣本數據適合進行因子分析。

（二）主成分分析

本文采用因子分析中的主成分算法和最大方差法進行公因子提取。首先對21項影響用戶持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺的變量降維，根據公因子提取準則，按照特征值大于1的原則最終萃取5個公因子，此時主成分的累積方差貢獻率為63.872%。這表明，5個公因子代表了原始21個變量的大部分信息，具有較好的代表性。

利用方差最大正交旋轉對因子進行旋轉，將因子載荷系數小于0.5的變量進行刪除。整理旋轉后的成分矩陣。由表1可見，旋轉后仍分為5個公因子，但每個公因子包含的變量與原始每個維度包含變量略有不同。因此需要根據實際情況對維度分類進行修正。

表1 旋轉后的成分矩陣

由表1可知，公因子1共有7個變量的載荷系數較大，主要包括原始信息質量維度的所有變量（信息真實可靠、信息全面性、信息新穎性、信息獨特性、信息易理解性）和系統質量維度的系統安全性和系統平穩性兩個變量，與原始分類存在一定的差異。但這些變量是用戶對信息質量和系統內部運行狀況的綜合反映，因此將其命名為“信息質量與系統運行”。

公因子2共有2個變量的載荷系數較大，主要包括原始系統質量維度的系統界面方面的描述，包括界面友好性和界面簡潔性（界面美觀性載荷系數小于0.5，故將其刪除）。因此將其命名為“系統界面設計”。

公因子3、公因子4和公因子5包含的變量與原始分類一致，因此仍按原始命名規則。公因子3為“服務質量”，公因子4為“信息有用性”，公因子5為“平臺易用性”。

（三）相關分析

為研究上述各變量與用戶滿意度和持續關注非物質文化遺產類微信公眾平臺意愿之間的量化指標關系和相互聯系的緊密程度，本研究擬采用相關分析對其進行準確度量。為方便進行分析，本研究對滿意度和持續關注意愿兩個因變量進行公因子提取。根據公因子提取準則，按照特征值大于1的原則，在滿意度維度上萃取一個公因子，累積方差貢獻率為78.469%，在持續使用意愿維度上萃取一個公因子，累積方差貢獻率為70.322%，均可以較好地代表原始變量信息。

利用SPSS22.0對各影響因素與滿意度、持續關注意愿之間做Pearson相關分析，見表2。其中，** 表示在置信度（雙測）為0.01時，相關性是顯著的；*表示在置信度（雙測）為0.05時，相關性是顯著的。相關系數r的正負值分別代表變量之間呈正負關系，絕對值距離0的水平線越遠，表示變量之間的關聯越強，反之亦然。

表2 各影響因素與滿意度、持續使用意愿之間的相關分析

三、結論

根據表2相關變量的分析數據，得出如下結論：

1.信息有用性與用戶滿意度和用戶持續關注意愿相關系數r分別為0.522和0.492，在p=0.01水平下呈顯著正相關。同時，根據表2可知，所有因變量中，信息有用性與滿意度和持續關注意愿相關系數r值最大，說明相比于信息質量與系統運行、服務質量、平臺易用性，非物質文化遺產類微信公眾平臺推送的信息對用戶自身是否有用是影響用戶滿意度和持續關注意愿的最重要因素。因此，非物質文化遺產類微信公眾平臺應著重推送對用戶有價值的信息。

2.信息質量和系統運行與用戶滿意度相關系數r為0.252，在p=0.01水平下呈顯著正相關；與用戶持續使用意愿相關系數r為0.173，在p=0.05水平下呈顯著正相關。這說明，信息質量、系統運行安全性和平穩性均影響用戶滿意度和持續關注意愿。同時，根據相關系數r可知，信息質量和系統運行與用戶滿意度相關系數大于其與用戶持續關注意愿之間的相關系數，說明信息質量和系統運行對用戶滿意度的影響程度大于對持續關注意愿的影響程度。因此，非物質文化遺產類微信公眾平臺運營方應重視信息質量和系統性能。

3.服務質量與用戶滿意度相關系數r為0.167，在p=0.05水平下呈顯著正相關；與用戶持續使用意愿不存在相關關系，p值為0.121大于0.01。這說明，服務質量會正向影響用戶滿意度，但服務質量與用戶持續關注意愿并沒有太大關系。上述分析表明，信息有用性是影響用戶持續關注意愿的最重要因素，當用戶對微信平臺持續推送的信息感知無用時，并不會因為其服務質量好而持續關注此公眾平臺。

4.p值分別為0.891和0.81大于0.01，說明非物質文化遺產類微信公眾平臺的界面設計并不會影響用戶滿意度或決定用戶是否持續關注該公眾平臺。究其原因，在于非物質文化遺產類微信公眾平臺界面設計相對簡單，且不同平臺界面設計相差不大，相似性使其無法成為影響用戶滿意度和持續關注意愿的影響因素。

5.平臺易用性與用戶滿意度和用戶持續關注意愿相關系數r分別為0.345和0.386，在p=0.01水平下呈顯著正相關。平臺易用性能夠較大程度節省用戶時間，因此成為影響用戶滿意度和持續使用意愿的重要因素。

6.對滿意度和持續關注意愿兩個因變量進行分析發現，滿意度和持續關注意愿相關系數r為0.811，在p=0.01水平下呈顯著正相關。這說明，用戶對非物質文化遺產類微信公眾平臺越滿意，越容易持續關注此平臺，與實際情況相符。因此，與滿意度成正相關的服務質量因素應加強建設，進而間接加強用戶持續關注意愿。