知識短視頻用戶參與度研究
——以“扇貝每日英語”抖音號為例

叢 挺，魏 林，錢誠凌

(上海理工大學出版印刷與藝術設計學院，上海200093)

近年來，隨著移動短視頻市場規模持續擴張和知識傳播模式的創新變革，知識類短視頻成為當前興起的重要細分領域。根據抖音發布的數據顯示，截至2019年8月底，抖音上粉絲過萬的知識類創作者超過5.4萬個，累計發布超過1280萬條知識類短視頻，累計播放量超過1.3萬億。相比于以娛樂消遣為主要目的的短視頻，知識類短視頻具有較強的知識傳播與學習功能，對其展開針對性研究具有一定的現實意義。當前，有關知識短視頻的研究主要圍繞宏觀發展趨勢[1]、微觀案例分析[2]、短視頻營銷策略[3]等展開，結合用戶視角的研究較為薄弱。在為數不多的短視頻用戶研究中，主要聚焦在一般短視頻[4]、新聞短視頻[5]、圖書推薦短視頻[6]等類別，結合知識細分領域的短視頻傳播效果研究較為缺乏。

本研究選取“扇貝每日英語”抖音號作為知識類短視頻的研究案例。“扇貝”是一個旨在全面、有效提升英語能力的移動互聯網學習平臺，旗下擁有多款英語學習類APP，同時擁有官方微信公眾號“扇貝”、新浪官方微博“扇貝網”、小紅書號“扇貝”、抖音號“扇貝每日英語”等互聯網社交平臺。其中抖音號“扇貝每日英語”作為扇貝面向移動短視頻用戶的重要入口，粉絲數已超過200萬，在英語學習群體中形成較大的社會影響力。本研究通過對該短視頻賬號用戶參與相關指標的測度，分析知識短視頻用戶參與度的影響因素，以揭示知識短視頻內容傳播機制與用戶行為規律。

一、理論框架與研究假設

(一)啟發式—系統式模型線索

認知心理學針對人類心理認知過程提出雙加工理論，即人類擁有兩套不同的信息處理機制：其一是基于“經驗—直覺”的信息加工系統，根據已有的知識、固有的經驗做出判斷；其二是基于“理性—分析”的信息加工系統，依賴于邏輯、推理對信息進行處理。[7]在雙加工理論的指導之下，心理學家雪莉·柴肯(Shelly Chaiken)提出“啟發式—系統式模型”，用于解釋個體信息行為過程的理論模型。他認為，人類社會活動具有啟發式和系統式兩種信息處理模式。

“啟發式線索”指在“經驗—直接系統”內對于信息加工處理的一種模式，信息本身所包含情景式的、非內容的線索[8]，該模式具有較低的認知成本。這一類線索為受眾提供了簡單可得、易于判斷的參考信息。

“系統式線索”則是基于“理性—分析系統”內對于信息加工處理的另一種方式，具有較高的認知成本。該模式側重于用戶對于文本本身進行基于理性、邏輯的判斷，即人們利用足夠多的認知資源對相關信息內容進行系統評估，而不僅僅考察信息源可信度和信息數量等非內容因素。

1.啟發式線索

在網絡平臺中，信息發布者的個人信息是重要的啟發式線索來源，能夠影響受眾的信息使用行為。[9]在以快手、抖音為代表的短視頻平臺之中，知識共享的過程中，用戶往往會通過對信息發布者的“貢獻值”“權威度”進行判斷，進而直接影響用戶的參與行為。[10]針對“扇貝每日英語”抖音號發布的短視頻內容，視頻內容中的“出鏡主體是具有足夠的知名度”“是否為官方認證賬號”等便成為啟發式線索的判斷標準。由于本研究是針對單一賬號的研究，各條視頻之間不存在發布賬號是否認證的區別，因此，提出假設：

H1：知識類短視頻中有名人出鏡，會獲得更好的用戶參與度。

2.系統式線索

系統式線索指信息的話題和信息的論證質量。[11]基于系統式信息處理模式，受眾的認知成本會更高，指人們利用足夠多的認知資源對相關信息內容進行系統性的評估。換言之，用戶評價信息質量主要考慮信息內容本身，而不僅僅考慮信息源可信度和因素。內容質量是影響信息傳播流行度的重要因素，信息量是評估信息質量的關鍵維度。[12]

內容的話題類別是影響信息傳播效果的重要因素，不同類別的信息的傳播模式也不盡相同。[13]就知識短視頻而言，它覆蓋了時尚、健康、科學、體育等各個領域，具體到個體的抖音號，也涵蓋了各種不同的話題。據此，本研究提出假設：

H2：知識短視頻的話題類別，對用戶參與度存在影響。

視頻的長度直接反映每條視頻包含的信息量，然而其對傳播效果的影響積極與否仍存在較大爭議。一方面，部分學者認為，在信息碎片化的當下，用戶的注意力極度匱乏，時長較短的視頻相對而言更易流行。[14]另一方面，在Youtube平臺中視頻長度對視頻流行程度的影響并不顯著。[15]據此，本研究提出假設：

H3：知識短視頻時長，對用戶參與度存在影響。

(二)在場理論

“在場”原本是德國哲學中的一個重要概念，對于不同的哲學家、哲學流派，均存在不同的含義。在傳播學領域中，這種“將有中介的體驗錯當無中介的錯覺”就是“在場”。[16]為了超越人類感官的原始限制，人們發明了各種各樣的媒介技術來拉近自己與外部事物的距離。就知識短視頻而言，是否豎屏視頻具有更好的傳播效果，可結合在場理論進行解釋。

有學者指出，在場感的產生主要原因有生動性和交互性兩個方面。[17]生動性主要指表征的豐富程度。橫向上，是指媒介的豐富程度，例如，從圖文到視頻，引發了受眾多感官的共鳴；縱向上，是指單一感官通道的深度，對于短視頻而言，能引發受眾的感官共鳴是有限的，但可以通過縱向通道的延伸來提高生動性，例如提高畫面質量、拍攝技巧、視野大小等。目前有學者指出，近景特寫能夠產生更高的真實感[18]，主觀視角的拍攝能夠產生更強的喚起[19]，視野寬度[20]會影響在場感等等。而豎屏短視頻大多都以主觀視角進行近景的拍攝，觀眾聚焦在主播之上，建立了一種面對面交流的錯覺，這就是“在場”的一種體現。

交互性是指用戶通過中介能夠影響到媒介的程度，而這種交互是媒介“在場”的主要原因之一。人們在觀看橫屏視頻如電視、電影時，交互性相對較低，我們無法控制視頻的播放進程。相對來說，豎屏視頻的交互性就更強，如果要進行點贊、拖進進度條、播放下一條等操作，人們僅需單手即可完成。因此，本研究提出以下假設：

H4：知識短視頻中豎屏視頻，具有更好的用戶參與度。

二、研究方法

(一)數據收集

本研究選取了“扇貝每日英語”抖音號中所發布的短視頻作為數據來源。自賬號于2018年6月26日發布第一條作品開始，我們共采集了賬號內一年間發布的所有視頻，共計137條。具體采集內容包括視頻配文、視頻時長、點贊量、評論量、轉發量，同時也對視頻類別、視頻描述信息量進行了統計。

(二)變量測量

1.出鏡者權威性

在短視頻中，出鏡者是否為名人或網紅是受眾判斷其權威性的依據。在“扇貝每日英語”抖音號中出鏡者的身份可分為“名人”和“非名人”，分別編碼為“1”和“0”。

2.視頻類別

本研究按照“扇貝每日英語”賬號發布的短視頻內容，結合標題信息，將視頻分為三類：詩歌電影類、紅人剪輯類、網絡段子類。所有信息統計均采取人工編碼。詩歌電影類指視頻內容以分享詩歌、音樂、電影片段為主的視頻，大多以好句分享、單詞解析、連讀分享為核心內容。紅人剪輯類指以娛樂明星、政壇名人、科技大咖等社會名流作為核心人物，分享他們的演講記錄、生活碎片等內容的視頻。網絡段子類指以搞笑、美食、萌寵等類來源于國外平民階層的生活萬象作為核心內容的視頻。

3.視頻描述信息量

為了實現對于每條視頻的視頻描述文本信息量的計算，本研究主要利用以下變量進行測量：文本的長度變量，該變量主要體現了視頻文本中信息容量。此外，視頻的畫幅形式也是視頻的重要信息屬性，就抖音平臺上的知識類短視頻而言，橫屏或者豎屏的展現形式也是視頻描述信息量的重要體現之一。

4.視頻傳播熱度值

視頻傳播熱度指視頻獲得了較高的傳播效力，即用戶與視頻之間高頻次、高強度的交互，具體體現在視頻的點贊、評論、轉發的數值上，該指數可以直接反應用戶參與度的高低。本文參考了清博指數平臺上的抖音號傳播力指數DCI對于視頻熱度的衡量方式，[21]主要借鑒了其中中包括點贊、評論、轉發在內的權重占比，即點贊、評論、轉發的比例關系為0.17∶0.37∶0.46。本文將按照該權重比例，計算出每條視頻的傳播熱度值K。

K=點贊量×0.17+評論量×0.37+轉發量×0.46。

三、研究過程

(一)描述性統計分析

1.出鏡者權威度

據數據統計結果，在SPSS軟件中進行統計分析，137條視頻中有65條視頻有名人、網紅出鏡，占比47.4%，無名人出鏡的視頻占比52.6%，具體如圖1所示。

圖1 出鏡者權威度分布

2.視頻話題類型

根據賬號內部標題及封面信息，將所有視頻分為三類，統計信息如下：137條視頻中，詩歌電影類共30條，占比21.9%；紅人剪輯類共43條，占比31.4%；網絡段子類共64條，占比46.7%。

圖2 話題分布

3.視頻時長

據統計結果顯示，視頻長度分布在10秒到5分鐘之間。其中時長在10秒到1分鐘之間的視頻占比最高，達到90%。有12條視頻長度集中表現為62秒，占比高達9%，僅有一條視頻長達5分鐘(如圖3所示)。整體而言，該賬號更傾向于發布1分鐘以內的短視頻，但也不排除超過3分鐘的長視頻在特殊話題下的發布。

圖3 視頻時長分布

4.用戶參與度TOP10視頻分析

本研究通過針對該賬號內一年間發布的137條視頻中所有的“點贊”“評論”“轉發”數量作整體統計，換算成傳播熱度之后發現：賬號內短視頻的用戶參與度整體較好，針對頭部熱度視頻進行分析研究，對于理解該賬號所發布視頻的傳播特點有一定幫助。

從表1中可以看到，熱度靠前的10條視頻中，出現了7條網絡段子類視頻，這充分反映了用戶瀏覽短視頻時的個人偏好，他們更偏好貼近個人生活、內容輕松詼諧的網絡段子類視頻，這類視頻獲得了更高的傳播熱度。其中熱度前三的視頻分別為：“3歲的寶寶學跆拳道看完腦子全是‘啊呀啊呀’”“陪女朋友去迪士尼是什么體驗？看得出這位小哥絲毫沒有求生欲”“奶奶不許爺爺花錢買裝備(仿佛看到老了以后的自己)”。其主題分別涉及：童年的純真、青年的戀愛、老年的溫馨——緊密貼合了大眾日常生活的議題，因而能引起短視頻用戶更強的共鳴，從而產生了較好的傳播熱度。

表1 一年間用戶參與度TOP10分布表

(二)用戶參與度影響因素分析

為了將啟發式線索與系統式線索更好地應用在知識短視頻用戶參與度的研究中，本研究擬通過方差及回歸分析來探索各因素對于知識短視頻傳播熱度的具體影響。

1.名人出鏡對于用戶參與度影響的分析

表2為“名人出鏡”作為因素變量時的單因素方差分析結果。從表中可見，F=3.388，顯著性=0.048<0.05，說明組間存在明顯差異，但還無法斷定名人出鏡是否對視頻傳播熱度存在顯著正向影響，H1還有待后續進一步分析驗證。

2.話題類別對于用戶參與度影響的分析

將話題類別作為因素變量，根據單因素方差分析的結果，其中F=3.671，顯著性=0.058>0.05，說明不同的話題類別之間對于視頻熱度不存在明顯差異。通過計算可知，網絡段子類視頻熱度的均值明顯高于其他兩類視頻熱度的均值，而詩歌電影類與紅人剪輯類的均值差異則不夠明顯，關于話題類別對于視頻熱度存在影響有待進一步驗證。

3.視頻長度對于用戶參與度影響的分析

將視頻時長作為影響因素，根據單因素方差分析的結果，其中F=1.271，顯著性=0.164>0.05，說明各組之間均值不存在明顯差異，即不同的視頻時長所對應的視頻熱度之間差異不大，從而可以初步證明H3：視頻長度對用戶參與度存在影響不成立。本文認為，這是由于“扇貝每日英語”賬號中所發布的絕大部分視頻長度都集中分布在1分鐘以內，這對于用戶觀看體驗來說，區別并不明顯，大部分用戶都能在將視頻內容瀏覽結束后給出自己的評價及互動行為。

4.視頻畫幅對于用戶參與度影響的分析

將視頻畫幅即橫豎屏列為影響因素時，根據單因素方差分析的結果，其中F=10.453，顯著性=0.002<0.05，說明兩組之間存在明顯差異，即視頻畫幅的橫豎對于視頻用戶參與度的影響存在顯著差異，從而可以初步證明H4：知識短視頻中視頻畫幅，對于用戶參與度存在影響。根據均值比較結果，豎屏畫幅的視頻用戶參與度均值明顯高于橫屏畫幅，兩者之間差異明顯。

5.名人出鏡、視頻畫幅與話題類別的回歸分析

將名人出鏡、視頻畫幅、話題類別作為自變量，將視頻熱度作為因變量進行線性回歸分析，得到如表2所示的分析結果，可以看到調整后的R2為0.56，表明視頻畫幅、名人出鏡、話題類別可以解釋視頻熱度56%的變化原因。視頻畫幅的回歸系數為0.272(T=3.32，顯著性=0.001<0.05)，表明視頻畫幅對視頻熱度產生顯著的正向影響，即豎屏視頻對視頻用戶參與度有顯著的正向影響；名人出鏡的回歸系數為-0.164(T=-1.994，顯著性=0.048<0.05)，表明名人出鏡對于視頻熱度產生了顯著的負向影響；話題類別的回歸系數為0.16(T=1.948，顯著性=0.166>0.05)，表明話題類別對于視頻用戶參與度的影響不顯著。

根據數據分析結果，名人出鏡對于知識短視頻用戶參與度存在負向顯著影響，H1成立；視頻畫幅對于用戶參與度存在正向顯著影響，H4成立；話題類別對于用戶參與度的影響不顯著，H2不成立。

表2 名人出鏡、視頻畫幅、話題類別線性回歸分析結果

四、結論與反思

本研究借助了雙系統理論下的啟發式—系統式模型式(HSM)，分別驗證了啟發式和系統式線索對于相較于知識短視頻的用戶參與度的影響。主要通過對啟發式線索(名人出鏡)與系統式線索(話題類別、視頻時長、視頻畫幅等)的分析，描述了“扇貝每日英語”抖音號中短視頻用戶參與度的情況。研究發現，啟發式線索即名人出鏡對于用戶參與存在顯著的負向影響；系統式線索中，視頻畫幅對于視頻的用戶參與度存在顯著的正向影響，即豎屏視頻具有更高的傳播熱度；此外，特定的話題類別、具體的視頻時長等系統式線索對于短視頻的用戶參與度均不存在顯著影響。

由結論可知，名人出鏡給用戶參與度帶來了顯著的負向影響。視頻創作者在發布名人出鏡的視頻時，大多想借名人的暈輪效應來提高傳播熱度。暈輪效應的概念由美國著名心理學家愛德華·桑代克(Edward Thorndike)提出，指人們對自己的認知和判斷因為思考往往由局部出發，從而會忽略整體。就知識類短視頻而言，用戶在觀看名人出鏡類短視頻時，受到名人本身的影響力的感染，從而忽略了視頻本身的內容質量，盲目地點贊、評論、轉發視頻，發布者希望以此提高用戶參與度。但通過本研究發現，在知識短視頻的傳播過程中，名人暈輪效應的負面作用卻凸顯出來。本研究認為，這是由于名人出鏡給觀眾帶來的疏離感超過了名人本身具有的暈輪效應。此處可以類比廣告營銷的案例，DIOR洗發水本來產品定位于平民階層，卻請來韓國演員金喜善為其做廣告，有誰會相信這個在韓國有“喜善公主”之稱的明星會用這么平民的洗發水呢？顯然金喜善和這個洗發水的“氣質”是格格不入的。

視頻中出現的可能是對于知識短視頻受眾來說并不熟悉的影視明星，視頻中的名人與知識短視頻的調性也是相互沖突的，當名人對受眾來說變為“路人”時，這種用戶定位偏差使得名人暈輪效應失去了應有的效果，最終導致對用戶參與度產生負向作用。相比之下，記錄普羅大眾生活的視頻內容具有更高的用戶參與度，贏得了更高的視頻傳播熱度。例如，獲得了最多轉發次數的是一條標題為“奶奶不許爺爺花錢買裝備”的視頻，視頻的拍攝者和被攝者共處客廳中，奶奶因為爺爺在手游中花錢購買裝備而產生抱怨，簡單的家庭對話內容給用戶帶來溫馨且和睦的感覺。這一類視頻中沒有名人出鏡，但具有更好的親民性、接近性，因此擁有更好的用戶參與度。

此外，經分析證明，豎屏視頻對于用戶參與度存在顯著的正向影響。本文認為：當下絕大多數用戶都在使用手機作為終端來觀看短視頻，相較于橫屏視頻，豎屏視頻在生動性和交互性上有著明顯的優勢。在生動性上，移動媒介消費的載體——智能手機這樣的移動設備絕大多數采用寬小于高的豎屏設計，豎屏視頻對手機屏幕有了最大化的利用，與手機屏幕匹配的豎屏呈現形式能給用戶更強的參與感、臨場感，豎屏視頻更好地激發了用戶的交互熱情。此外，豎屏條件下，可以進行分屏操作以達到雙屏使用或復合參與的效果。例如，豎屏直播時的互動評論一般出現在屏幕下方，如此布局可以在兼顧交互的同時不對畫面主體的呈現造成影響[22]。在交互性上，豎屏視頻主要體現在觀影的同步性與操作的便捷性，這種交互性進而會導致在場感的進一步提升。例如，我們在橫屏觀看視頻作品時，觀眾一般在影片剛剛開始時，設置好各項參數，隨后便安靜地觀看影片，交互和觀看具有一前一后的割裂性。而觀看豎屏視頻時，視頻時長一般限定在幾分鐘以內，而且觀眾可以隨時基于自己的興趣跳過、調整當前視頻或發送彈幕，因此豎屏視頻的觀看和交互具有共時性。此外，業界數據顯示用戶在94%的時間內都是豎直持握手機[23]，豎屏視頻更加符合受眾豎直持握手機的習慣。因此，知識短視頻在社交媒體平臺上傳播時，應盡量以豎屏的畫幅形式進行拍攝剪輯，以提高用戶的參與熱度。

在研究方法上，本文在“啟發式—系統式線索”模型的指導下進行研究，變量選取時，相較于“系統式線索”，針對“啟發式線索”僅選取了“名人出鏡”這一條，內容較為單薄，存在一定的理論缺陷。此外，賬號內部的短視頻時長集中在1分鐘以內，對于用戶而言，視頻時長對其觀看體驗的影響較小。

此外，本研究針對知識短視頻本文只選取了“扇貝每日英語”的單個案例，并且僅收集了一年間發布的百余條視頻，數據量相對有限。最后，研究采取了人工采集數據的形式，鑒于抖音短視頻平臺的開放性，數據可能在人工采集后發生小范圍的浮動。社會化媒體正在大量地記錄信息傳播的“數字足跡(digital trace)”，這使得大規模地獲取并分析數據成為可能。[24]本研究的數據采集范圍、采集方式都還有待提高。

在研究內容上，知識類短視頻存在著眾多的細分領域，如科普類短視頻、職場類短視頻、教育類短視頻等等，每一類型的短視頻都對應著不同的用戶人群，他們對于視頻的偏好需求也不盡相同。需要強調的是，本文僅著眼于學習類知識短視頻這一細分領域，而針對其他類別的知識類短視頻，本研究結果的適用性還有待檢驗。