招生量與網絡關注度時空分布特征及相關分析

陳文妍 滕謙謙 黃轉苦

[摘? ? ? ? ? ?要]? 系統地收集學校2011—2018年的招生量和網絡關注度數據，分析兩者的時空演變規律，并構建兩者時空相關模型。研究結果顯示：（1）學校網絡關注度數據的月度變化與學校的招生季大致相符，年度網絡關注度整體變化強度較大，網絡關注度不穩定;但網絡關注度空間分布較為分散，具有良好的穩定性。（2）學校在各生源地的招生量年際變化強度較大，且招生量不穩定;但在空間分布上無顯著差異，相對穩定。（3）學校網絡關注度與招生量在時間上具有一定的相關性，生源地對學校的網絡關注度每變化1%，招生量將增加或減少0.0036%;在空間分布上具有較高的相關性，生源地對學校的網絡關注度每增加或減少1次，招生量將增加或減少0.0221人次。

[關? ? 鍵? ?詞]? 網絡關注度;國內招生量;時空分布;相關分析

[中圖分類號]? G712? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2021）01-0088-02

一、引言

隨著經濟發展和科學技術的進步，我國互聯網普及率逐年升高。截至2018年12月，我國網民規模已達8.29億，網絡普及率達59.6%[1]，互聯網時代的數字技術迅猛發展，正加速同社會各領域深度融合，網絡也因此成為輔助人們進行決策的重要工具。百度公司推出的百度指數分析功能，使我們能在大數據背景下及時發現、挖掘和共享互聯網最有價值的信息與資訊，可直接反映社會熱點、研究互聯網用戶的行為偏好和需求。研究高校網絡關注度與實際招生量的空間分布特征及關聯性，為學校招生工作提供了科學的決策依據，對促進學校的可持續發展具有重要的現實意義。

通過梳理相關研究文獻可知，網絡關注度與實際流量存在一定的相關性?；诖?，本文嘗試將網絡關注度引入教育學領域，從時空尺度分析學校網絡關注度與招生量的時空分布特征及相關性。

二、數據來源

招生量數據主要來源于學校2011—2018年的統計資料，而網絡關注度數據主要是借助百度指數平臺進行收集的。百度搜索是全球最大的中文搜索引擎，在眾多搜索引擎中排名第一，且其知名度最高，能在一定程度上反映網民搜索的信息流[2]。由于數據的可得性，故本文將研究時間段設定為2011年1月—2018年12月，且將搜集到有關“海南職業技術學院”的用戶關注度數據作為網絡關注度指數，為分析學校網絡關注度的時空分布特征及其與招生量的相關性提供數據來源。

三、網絡關注度的時空演變規律

（一）評價指標

1.年際集中指數

公式（1）中：YA為關注度的年際集中指數;Xi為生源地第i年對學校關注度數量占2011—2018年關注度總量百分比的分子值;X為2011—2018年生源地對學校關注度數量的平均值占2011—2018年生源地關注度總量百分比的分子值;n為時間段中包含的年度數，其中Y值越小，表明生源地對學校的關注度變化不大，且會隨時間變化趨于穩定;反之，關注度變化強度越大，且會隨時間變化而不穩定。

2.地理集中指數

公式（2）中：G為地理集中指數;Xi為某年第i個生源地對學校的關注度數量;T為某年學校關注度總量;n為學校生源地數量。其中G值越接近100，說明學校關注度空間分布越集中，其穩定性越差;反之，G值越趨近于0，說明學校關注度空間分布越分散，穩定性越好。

（二）網絡關注度的時序變化特征

1.月時段變化特征

各生源地對學校的網絡關注度時間變化差異明顯。主要表現在，1～7月，學校網絡關注度逐漸增加，并于8月達到頂峰;9～12月，網絡關注度逐漸減少，且趨于穩定。

2.年度變化特征

以我國34個行政區域2011—2018年對學校的網絡關注度數據為基礎，根據公式（1）計算其Y值?？芍?，河南和海南對學校網絡關注度的Y值排名最低，分別為Y=0.77和Y=0.78，說明兩地對學校的網絡關注度年際變化幅度較小，且會隨時間變化趨于穩定;Y值介于1～10之間的生源地分別為貴州、浙江、江蘇、湖南、陜西等地;Y值大于10的有西藏、安徽和澳門，說明這三個生源地對學校的網絡關注度年際變化強度較大，且網絡關注度不穩定。

（三）網絡關注度的空間變化特征

以我國34個行政區域2011—2018年關于對學校的網絡關注度數據為基礎，根據公式（2）計算其G值。

1.2011—2013年，各生源地對學校網絡關注度的G值分別為25.02、26.87和25.22，平均指數為25.70，這三年期間的G值均圍繞平均指數上下波動，說明這三年間生源地對學校的網絡關注度比較穩定。

2.2014年學校的G值由2013年的25.22上升為31.34，說明其空間分布趨于集中，生源地對學校的網絡關注度的穩定性變弱。

3.2011—2018年學校的網絡關注度空間分布較為分散，具有良好的穩定性，但這在一定程度上阻礙了生源地的對外拓展。

四、國內招生量的時空演變規律

（一）評價指標

年際集中指數

式中：YB為學校招生量的年際集中指數;Xi為生源地第i年的招生量占2011—2018年招生總量百分比的分子值;X為2011—2018年生源地的招生量的平均值占2011—2018年生源地招生總量百分比的分子值;n為時間段中包含的年度數，其中Y值越小，表明生源地市場變化不大，生源會隨時間變化而趨于穩定;反之，生源市場變化強度越大，生源會隨時間變化而不穩定。

（二）時序變化特征

學校在澳門、北京、寧夏、上海、天津、臺灣、香港等地招生量的Y值在所有生源地中排名最低，均為Y=0，說明學校在這些地區的招生量變化不大，且招生量均為0;Y值介于1～10之間的生源地主要有10個，分別為四川、貴州、黑龍江、湖南等地;Y值介于10～20之間的生源地有湖北、甘肅、吉林等地;Y值介于20～35之間的生源地有江蘇、西藏、青海、山東，說明學校在這四個生源地的招生量年際變化強度較大，且招生量不穩定。

（三）空間變化特征

1.學校招生主要集中在華南、西南、部分華東和東北地區，在空間上存在近鄰效應。

2.學校在各地的招生量于8年期間雖有所變化，但在空間分布上具有相對穩定性。2011—2018年學校在海南的招生量均位居第一，廣東、廣西、云南等省份均名列前茅。

3.學校招生量的空間分布與距離遞減規律不相吻合。通過分析可知，緊鄰海南的澳門、香港和臺灣等的招生量尚未進入前10位。且于2011—2018年間，其招生量低于黑龍江、吉林、遼寧、內蒙古、新疆、青海和西藏等地。

五、招生量與網絡關注度相關性分析

（一）時間變化相關分析

本文以年度為單位，將網絡關注度指數和招生量指數進行線性回歸分析，方程如下：

Yt=1428+0.0036Xt （4）

式中：Yt為年招生量，Xt為年網絡關注度。計算可知，相關系數r=0.5010，方程正相關?？梢姡猩颗c網絡關注度在時間上具有一定的相關性。生源地對學校的網絡關注度每變化1%，招生量將增加或減少0.0036%。

（二）空間分布相關分析

以我國各行政區域對學校的網絡關注度為自變量，招生量為因變量，對其進行線性回歸分析，方程如下：

Ys=1974.9+0.0221Xs （5）

式中：Ys為各生源地的招生量，Xs為各生源地對學校的網絡關注度。計算可知，相關系數r=0.8437，方程顯著相關。可見，招生量與網絡關注度在空間分布上具有較高的相關性。生源地對學校的網絡關注度每增加或減少1次，招生量將增加或減少0.0221人次。

六、結論

1.學校網絡關注度數據的月度變化與學校的招生季大致相符，呈近“N”字形波動分布，年度網絡關注度整體變化強度較大，網絡關注度不穩定;2011—2018年學校的網絡關注度空間分布較為分散，具有良好的穩定性。

2.學校在各生源地的招生量年際變化強度較大，且招生量不穩定;學校在各生源地的招生量在空間分布上無顯著差異，相對穩定。

3.學校網絡關注度與招生量在時間上具有一定的相關性，生源地對學校的網絡關注度每變化1%，招生量將增加或減少0.0036%;在空間分布上具有較高的相關性，生源地對學校的網絡關注度每增加或減少1次，招生量將增加或減少0.0221人次。由此可為高職院校穩定學校生源、擺脫學校招生困境提供相關依據。

參考文獻：

[1]中國互聯網絡信息中心.第43次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》[EB/OL].（2019-02-28）[2019-03-10].http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201902/t20190228_70645.htm.

[2]百度指數[EB/OL].（2013-03-18）[2019-03-10].http：//baike.haosou.com/doc/5347819-5583266.html.

編輯 原琳娜