體育短視頻對(duì)于大學(xué)生運(yùn)動(dòng)投入及運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意圖的影響研究

張宇升 田忠新

太原理工大學(xué)，山西 太原 030024

1 研究背景

中共中央、國(guó)務(wù)院《中青年發(fā)展規(guī)劃（2016-2025年）》計(jì)劃中指出,提倡組織青年廣泛參與全民健身運(yùn)動(dòng)，培養(yǎng)體育運(yùn)動(dòng)愛(ài)好，提升身體素質(zhì)、掌握運(yùn)動(dòng)技能，養(yǎng)成終身鍛煉的習(xí)慣。網(wǎng)絡(luò)媒體的日益壯大，自媒體也成為當(dāng)前社會(huì)生活以及時(shí)事熱點(diǎn)的重要傳播渠道。2020年我國(guó)遭遇新冠肺炎疫情，體育課開展了線上課程，這樣的背景更加激發(fā)了大學(xué)生用體育自媒體，尤其體育短視頻來(lái)學(xué)習(xí)和指導(dǎo)日常的健身活動(dòng)。各大自媒體平臺(tái)也針對(duì)學(xué)校推出相應(yīng)的線上網(wǎng)絡(luò)課程以此來(lái)提高大學(xué)生的身體素質(zhì)健康。

2 研究對(duì)象與方法

本研究通過(guò)調(diào)查高校200名隨機(jī)選擇的大學(xué)生使用體育自媒體的情況進(jìn)行人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的分析，檢驗(yàn)使用體育短視頻的大學(xué)生人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征對(duì)于運(yùn)動(dòng)投入和運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意圖的影響研究。探討使用體育類短視頻對(duì)引起大學(xué)生的體育文化興趣或推進(jìn)大學(xué)生素質(zhì)健康教育有無(wú)影響。本文研究模型的多個(gè)變量之間的相互關(guān)系，研究模型如圖，根據(jù)研究模型，本研究提出兩個(gè)假設(shè)：大學(xué)生使用體育類自媒體短視頻對(duì)大學(xué)生的運(yùn)動(dòng)投入有顯著性影響；大學(xué)生使用體育自媒體短視頻對(duì)大學(xué)生的運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿有顯著性影響。

3 分析與研究

3.1 人口基本特征描述分析

本次調(diào)查共選取樣本200人，發(fā)放問(wèn)卷200份，收回有效樣本172份。由數(shù)據(jù)可知，在性別分布上，女性較少，占比31.4%；男性占比68.6%。在年級(jí)分布上，主要為大一和大四年級(jí)，累計(jì)占比86.1%；其他年級(jí)占比相對(duì)較低。在專業(yè)方向分布上，主要為體育學(xué)，占比51.2%；其他專業(yè)占比較低。

3.2 體育短視頻基本情況描述分析

觀看體育短視頻的自媒體平臺(tái)主要為抖音，占比85.5%；其次是微信，占比43.0%；其他平臺(tái)占比均較低。在跟著體育短視頻鍛煉方面，36.0%的樣本表示有時(shí)會(huì)；22.7%的樣本表示偶爾會(huì)；34.9%的樣本表示總是會(huì)或經(jīng)常會(huì)。在觀看短視頻時(shí)長(zhǎng)方面，30分鐘以內(nèi) 位列第一，占比54.1%；其次是30-60分鐘，占比24.4%；其他觀看時(shí)長(zhǎng)占比較低。觀看體育短視頻時(shí)間段的分布上，時(shí)間段不限的占比最高，為45.9%；其次是18:00-22:00時(shí)間段，占比26.2%；其他時(shí)間段占比較低。在體育短視頻使用時(shí)長(zhǎng)上，主要為一年以內(nèi)和1-3個(gè)月，分別占比43.6%和37.2%；其他使用時(shí)長(zhǎng)占比較低。

3.3 體育短視頻使用、運(yùn)動(dòng)投入、運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿的總體狀況

信度分析。本研究選擇通過(guò)觀察Cronbach’α系數(shù)和校正后的總體相關(guān)系數(shù)CITC來(lái)確定量表的信度。（1）體育短視頻使用信度分析。由數(shù)據(jù)可知，體育短視頻使用量表的整體信度為0.894，變量使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果的信度分別為0.889、0.859、0.875，均大于0.7，各變量的信度良好，達(dá)到研究要求。（2）運(yùn)動(dòng)投入信度分析。運(yùn)動(dòng)投入量表的整體信度為0.947，變量認(rèn)知投入、行為投入的信度分別為0.962、0.920，均大于0.7，都大于0.5的臨界標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)表中的數(shù)據(jù)顯示各變量的信度良好，達(dá)到研究要求。（3）運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿信度分析。運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿量表的整體信度為0.925，變量使傾向性、可能性、感染性的信度分別為0.937、0.920、0.889，均大于0.7。同樣的分析顯示各變量的信度良好，達(dá)到研究要求。效度分析。本次研究的效度檢驗(yàn)使用KMO和Bartlett's Test去檢驗(yàn)。（1）體育短視頻使用效度分析。問(wèn)卷變量的測(cè)量題項(xiàng)對(duì)應(yīng)的KMO值為0.879，顯著性水平高，說(shuō)明體育短視頻使用的原始數(shù)據(jù)具有很好的結(jié)構(gòu)效度，適合后續(xù)的統(tǒng)計(jì)分析。本研究利用最大方差法，提取3個(gè)公因子。最大因子載荷均大于0.5，總解釋方差為69.448%，大于60%，提取的3個(gè)維度具有較強(qiáng)的解釋力度，本研究提取的維度與源量表維度劃分一致。（2）運(yùn)動(dòng)投入效度分析.從數(shù)據(jù)中KMO和Bartlett的檢驗(yàn)可以看出，問(wèn)卷變量的測(cè)量題項(xiàng)對(duì)應(yīng)的KMO值為0.921，顯著性水平為0.05的巴特利球形檢驗(yàn)，說(shuō)明運(yùn)動(dòng)投入的原始數(shù)據(jù)具有很好的結(jié)構(gòu)效度，適合進(jìn)行后續(xù)的因子分析。本研究利用用最大方差法，由數(shù)據(jù)可知，各個(gè)測(cè)量項(xiàng)的最大因子載荷均大于0.5，總解釋方差為79.692%，大于60%，提取的2個(gè)維度對(duì)認(rèn)知投入和行為投入與本研究的維度一致，具有良好的結(jié)構(gòu)效度，達(dá)到理想標(biāo)準(zhǔn)。（3）運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿效度分析。從數(shù)據(jù)中KMO和Bartlett的檢驗(yàn)可以看出運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿的原始數(shù)據(jù)具有很好的結(jié)構(gòu)效度，適合進(jìn)行后續(xù)分析。總解釋方差為75.888%，大于60%，提取的3個(gè)維度中傾向性，可能性，感染性與本研究的維度劃分一致，因此具有良好的結(jié)構(gòu)效度。總體來(lái)看，效度檢驗(yàn)通過(guò)，說(shuō)明這些變量的結(jié)構(gòu)效度達(dá)到了理想效果。相關(guān)分析：相關(guān)分析采用Hu, Bentler(1995)提出相關(guān)系數(shù)的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)：∣r∣=1，完全相關(guān)； 0.70≤∣r∣＜0.99，高度相關(guān)；0.40 ≤∣r∣＜0.69，中度相關(guān)；0.10≤∣r∣＜0.39，低度相關(guān)；∣r∣＜0.10，微弱或無(wú)相關(guān)。區(qū)別效度分析是檢驗(yàn)不同的兩個(gè)變量在統(tǒng)計(jì)上是否有差異，不同變量之間應(yīng)該不具有高度相關(guān)；如果高度相關(guān)，就說(shuō)明變量的定義重疊現(xiàn)象。本文選擇Pearson等級(jí)相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量變量間的相關(guān)關(guān)系。經(jīng)Pearson相關(guān)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，體育短視頻使用的3個(gè)維度（使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果）與運(yùn)動(dòng)投入間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，通過(guò)了0.01顯著性水平檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)分別為0.537、0.470、0.538；與運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，通過(guò)了0.01顯著性水平檢驗(yàn)，相關(guān)系數(shù)分別為0.540、0.393、0.482。

回歸分析：為了進(jìn)一步分析體育短視頻使用對(duì)運(yùn)動(dòng)投入和運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿的影響，應(yīng)用多元回歸法進(jìn)行分析。（1）體育短視頻使用對(duì)運(yùn)動(dòng)投入的回歸。.將體育短視頻使用的3個(gè)維度（使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果）作為自變量，運(yùn)動(dòng)投入作為因變量，進(jìn)行多元回歸。由數(shù)據(jù)可知，模型中的R為0.661，R方為0.437，調(diào)整R方為0.427，說(shuō)明自變量一共可以解釋因變量43.7%的變異。回歸方程檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為43.550，，說(shuō)明模型中被解釋變量與解釋變量之間的線性關(guān)系在總體上是顯著的。容差均小于1，VIF均低于10，說(shuō)明回歸方程的自變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。自變量使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)應(yīng)的顯著性值均小于0.05，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；說(shuō)明使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)運(yùn)動(dòng)投入有顯著影響，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.328、0.238、0.210，說(shuō)明使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)運(yùn)動(dòng)投入有顯著正向影響。（2）體育短視頻使用對(duì)運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿的回歸。將體育短視頻使用的3個(gè)維度（使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果）作為自變量，運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿作為因變量，進(jìn)行多元回歸。回歸方程檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為34.407，通過(guò)了0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，回歸方程的自變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。自變量使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)應(yīng)的顯著性值均小于0.05，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；說(shuō)明使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿有顯著影響，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.377、0.166、0.231，說(shuō)明使用偏好、使用互動(dòng)、使用效果對(duì)運(yùn)動(dòng)持續(xù)參與意愿有顯著正向影響。