健身娛樂產品互聯網消費傳染行為機理研究*

韓 晨

（成都大學 體育學院，四川 成都 610106）

一、前言

黨的十九大報告指出，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，推動經濟高質量發展，要把重點放在推動產業結構轉型升級上。2018年全國體育產業發展大會上首次提出了體育產業高質量發展這一論題。①任波、戴俊：《中國體育產業高質量發展：困境、邏輯與路徑——基于“質量和效益為中心”的視角》，《體育與科學》2020年第2期，第61-72頁。2019年國務院辦公廳印發《體育強國建設綱要》，再次強調“體育強國”“健康中國”等理念。《體育強國建設綱要》包含了全民健身、競技體育、體育文化、體育產業、體育交往等方面的內容。②孫文樹：《體育強國：城市體育高質量發展的理論與實踐——“落實十九屆五中全會體育強國精神建言獻策雙向交流會”學術綜述》，《體育與科學》2021年第1期，第.6-11頁。目前，我國體育產業已經形成了以競賽表演業與健身娛樂業為核心，以體育用品業為保障，其他體育產業共同發展的大好局面。健身娛樂業是體育產業的主體核心產業，在體育產業的發展過程中發揮著重要作用。隨著有利政策的不斷推進，國民對于體育健身服務的需求也日漸旺盛，市場上一時間興起了諸多體育健身服務企業，提供大量健身娛樂產品，以滿足消費者日益增長的健身娛樂需求。然而，健身娛樂業的興起也面臨著相關法律不健全、行業規范不明確、從業人員素質良莠不齊等問題。尤其是，大部分健身服務企業需要消費者在入會時一次性繳納會費，而判斷一家健身服務企業是否能夠依據合同履行服務義務，順利完成合同期內的健身服務提供，就成為了消費者關心的問題。基于此，“互聯網+”時代的在線口碑，就成為了消費者進行體育服務企業判斷及選擇的重要依據。①周結友、彭文杰：《“互聯網+健身”消費特征及其形成機理研究》，《西安體育學院學報》2020年第5期，第551-557頁。②曹招蓮：《“互聯網+”時代健身產業運營模式探索及啟示》，《廣州體育學院學報》2016年第4期，第20-22頁。依據體育產業統計數據，2019年健身娛樂領域超過60%的收入都源于會員費，其余各項收入均未超過10%。③OECD，OECD Digital Economy Outlook 2020，2020-11-27，https://www.oecd.org/digital/-oecd-digital-economy-outlook-2020-bb167041-en.htm.換言之，健身娛樂業的主要收入來源即為會員費，因此，如何增加新會員人數并維持原有會員，即為健身娛樂產業持續發展的關鍵問題。

基于此，為了加強健身娛樂行業規范建設、提升健身娛樂企業服務品質，從健身娛樂業特殊的經營形式入手，以探究健身娛樂產品互聯網消費傳染行為背后的機理為目的，通過分析互聯網中信息傳播者與消費者所呈現出的特征，對健身娛樂產品的消費者進行細分；通過構建信息傳播者的BA無標度網絡，發現口碑信息在網絡傳播所呈現出的復雜網絡特性。基于此引入傳播動力學的SIRS模型，對健身娛樂產品互聯網消費傳染行為進行構建，以期發現不同類型的消費者在信息傳播、消費決策過程中所產生的影響，進而挖掘健身娛樂產品在互聯網消費過程中的傳染機理，以指導健身娛樂行業規范制度的建設及服務品質的提升。

二、問題界定與方法選擇

（一）相關研究基礎

社會互動中的消費傳染行為可以有效影響社會的潮流發展和嘗新態度，從而改變消費意愿。由于社會互動中存在示范行為和學習行為，身處其中的消費者會潛移默化地改變消費意愿。這樣的消費意愿改變并不是因消費者收入或產品價格的改變而改變，而是一種自發改變，這樣的改變既培養了新的消費認知和消費習慣，又使得整個社會的消費量增加、消費結構改變。④.Mari.Rege,Kjetil.Telle,Mark.Votruba.，“Social.Interaction.Effects.in.Disability.Pension.Participation:.Evidence.from.Plant.Downsizing，”Journal of Economics，No..4,.2012,.pp..1208-1246..互聯網消費過程中的示范行為和學習行為的載體是在線口碑這一特殊的信息傳播模式，網絡互動中的消費者通過接收在線口碑產生外生消費意愿，在進行消費行為后再次產生在線口碑，繼續影響其他消費者進行消費，從而形成互聯網消費傳染。⑤⑥Sinda,.Agrebi.,.Joel,.Jallais,.“Explain.the.intention.to.use.smartphones.for.mobile.shopping，”.Journal of Retailing and Consumer Services，No..22,.2015,.pp..16.由于信息傳遞和經濟往來與疾病傳染有社會網絡層面的相似性，因而學界以傳染擴散模型模擬信息或經濟的社會互動傳播過程。在互聯網消費過程中，新產品的嘗試者都會通過網絡引導和教育他人，他人使用后再次傳染消費行為，直到新產品不再在消費者中擴散，這樣的過程稱為互聯網消費傳染。消費者通過社會網絡共同活躍在網絡社區中，普遍具有社群意識，積極尋求社群認同感，從而獲取社群歸屬感。⑦Wendner,.R,.“Will.the.consumption.Externalities’.effects.in.the.Ramsey.Model.please.stand.up？,” Economics Letters，No..2,.2011,.pp..210-221.因而，通過分析互聯網消費中的傳染現象，能夠通過網絡分析使消費者的消費行為有效傳染與增長。⑧董曉松：《互聯網消費傳染的時空擴散——基于空間計量的實證研究》，《華東經濟管理》.2017年第3期，第83-89頁。

隨著互聯網時代的到來，信息傳播由原來的自上而下逐漸轉變為自下而上的形式，信息的傳播呈現多元化、社會化、網絡化。網絡數字技術的最大影響即是經濟社會各個層面的互聯互通與社會資源的廣泛聚合重組，這尤其對“以生產效率低”著稱的服務業產生了巨大影響。技術進步讓信息的獲取、傳輸、存儲、分析以及運用變得更加便捷，①劉佳昊：《網絡與數字時代的體育產業》，《體育科學》2019年第10期，第56頁。使得消費者由過去的信息被動接收者逐漸成為信息主動搜索者甚至發布者。在這樣的大環境下誕生的在線口碑，對于健身娛樂業而言，成為了促進其互聯網消費傳染的重要載體。在線口碑是指不同消費者之間通過互聯網對公司、商品或服務形成的交互性人際溝通，②李凌：《消費需求、口碑傳播對冰雪體育產業發展的影響研究》，博士學位論文，山東大學，2020年，第28頁。或與產品相關聯的地域分散的消費者分享觀點與經驗的非正式渠道。③姚松伯、劉兵：《體育品牌電子口碑研究：進展與動態》，《沈陽體育學院學報》2021年第2期，第124-132頁。在線口碑具有信息量大、波及范圍廣、傳播速度快、傳播媒介多樣化、傳播效率高、傳播持續性強等特征。在本文中，體育健身娛樂產品在線口碑主要指的是：建立在我國體育健身娛樂業基礎上的健身服務產品相關信息，通過互聯網在消費者之間進行的物化可查的非正式溝通，并在商家引導下，在消費者接受再傳播過程中，以文字或圖片形式在互聯網中對該商品進行非廣告形式的溝通。

（二）研究方法選取

1.復雜網絡理論模型

復雜網絡基于數學圖論，是一種對復雜系統最為具體的描述方式，是介于完全規則網絡與完全隨機網絡之間的一類網絡，主要包括ER隨機網絡模型、WS小世界網絡模型、BA無標度網絡模型等。其中BA無標度網絡模型中存在的擇優機制使得該模型最接近真實網絡。在在線口碑中，大量的口碑信息構成了相互作用的多元素，且這些元素在互聯網空間中相互作用，構成了產品口碑的復合體，使得產品的口碑信息可以被識別和辨認。因此，在構建在線口碑的拓撲結構時，BA無標度模型的構建方法能夠在在線口碑網絡中發揮作用，能夠具象地描述在線口碑的拓撲結構。因此，在構建本研究中信息傳播者對于在線口碑信息傳播的具體傳播過程時，將會采用BA無標度模型的構建方法。

2.傳播動力學理論模型

自然界及人類社會存在的大多數復雜系統都可以通過復雜網絡來描述。網絡中信息、物質等介質的傳播及演化既依賴于網絡的度分布、平均路徑長度等拓撲結構，又依賴于其傳播特性所產生的復雜的動力學現象。因此，基于以上傳播行為，產生了復雜網絡傳播動力學，其中以SI、SIS、SIR、SIRS幾種模型最具代表性。在傳播動力學模型中，用不同的字母代表了傳播者不同的狀態，其中S表示潛在的被感染者、I表示已經被感染的對象、R表示經歷了被感染過程進而出現免疫狀態的對象。

健身娛樂產品從消費者的消費行為角度來看，屬于存在一定周期性的消費產品。其主要表現為：消費者在選擇了會員服務后，一般存在一個時間不等的會員周期，如會員年卡、會員月卡等。因此在消費行為產生后，需要一定時間的服務消耗期，這一段時間可以理解為消費者處于免疫狀態。而當服務周期結束后，消費者再次進入潛在感染狀態，會選擇是否繼續健身娛樂產品的消費。基于此，SIRS模型的“潛在—消費—免疫—潛在”模式是最符合健身娛樂產品消費特征的一種模型。因此在本研究中，將采用SIRS模型對健身娛樂產品的互聯網消費傳染行為進行研究。

綜上所述，本研究在數據收集的基礎上，構建健身娛樂產品在線口碑的復雜網絡拓撲結構，并在此拓撲結構基礎上通過系統動力學方法分析健身娛樂業的互聯網消費傳染行為，為高質量發展體育產業提出對策建議。

三、數據獲取及口碑傳播關系網絡構建

（一）數據獲取

互聯網改變了人們的消費習慣，也將社會大眾的消費習慣及消費行為通過移動支付、在線購買等行為形成了量化數據。①王鵬、焦博茹、賀圣楠：《新基建背景下體育健身消費的數字化應用與發展路徑》，《西安體育學院學報》2021年第1期，第70頁。這些數據一方面可以形成正向在線口碑，促進商品的銷售；另一方面也可以幫助商家進一步了解消費者的消費行為及消費心理，進而改進商品或服務，以吸引更多潛在消費者。②鄧澄、黃謙、葛小雨、荀陽：《正向口碑效應對實物型體育消費者購買意愿的影響研究》，《西安財經大學學報》2020年第2期，第119-125頁。

由于體驗經濟的形成，針對健身娛樂產品的體驗性較強等特點，諸多企業推出了免費或價格較低的健身娛樂體驗產品，目的在于通過消費者的體驗，形成正面口碑，對企業進行宣傳，或通過消費者體驗，誘導消費者直接形成消費行為（加入會員、購買課程等）。

本研究的數據來源于在線口碑網站“大眾點評網”，大眾點評網于2003年4月成立于上海，是中國領先的本地生活信息及交易平臺，也是全球最早建立的獨立第三方消費點評網站。大眾點評不僅為用戶提供商戶信息、消費點評及消費優惠等信息服務，同時亦提供團購、餐廳預訂、外賣及電子會員卡等O2O（Online.To.Offline）交易服務。③毛茁嶸：《網絡團購消費因素分析——基于大眾點評網的數據統計分析》，《消費導刊》2018年第18期，第7頁。經過十幾年的市場檢驗，大眾點評網已經成為消費者在進行體驗型消費前頗具參考價值的在線口碑搜集網站。

在一線及新一線城市的大眾點評網搜索引擎中輸入關鍵字“健身”，通過網絡爬蟲在數據庫中共獲取“人氣優先”的體育健身商戶108家，依據大眾點評網的“評論—回復—點贊”機制，對其在線口碑形成、傳播過程及用戶交互行為進行分析。

在大眾點評網的口碑傳播機制中，認為發布在線口碑為傳播口碑行為，點贊與回復者為接收者節點的數量，瀏覽量為該節點影響力進入網絡但未形成實質連接者，三者共同構成了網絡中的總人數。在此假設之下，在108家健身商戶中隨機選擇10家，通過其在線口碑數據獲取，在排除了僅瀏覽未回復或點贊的節點（未產生實質連接的節點）后，共產生了507個網絡節點。其中，發布在線口碑的節點共193個，即共收集有效在線口碑193條，產生瀏覽量共18，356次，參與互動的節點共318個，且有6個節點既參與了口碑傳播，也進行了點贊與回復，具體見表1。

表1 休閑健身俱樂部在線口碑發布情況統計

（二）關系網絡構建

基于復雜網絡的基本思想，本研究主要用到的口碑度量指標有4個。④⑤陳明亮：《在線口碑傳播原理》，浙江：浙江大學出版社，2009年，第78頁。

1.網絡規模：用網絡所包含的節點數和邊數來表示，該指標反映了網絡傳播廣度。

2.平均路徑：對于一個網絡來說，定義節點i與節點j的距離為連接節點(i，j)的最短路徑長度，用來li，j表示。

3.度與平均度：度是指某個節點與網絡中其他節點的連線數；所有結點的度的平均稱為網絡的平均度。

4.關鍵節點：指度超過一定值的節點，代表了口碑傳播中影響力大的傳播者，如意見領袖。

通過節點間的相互關系以及口碑信息傳播的拓撲結構，構建BA無標度網絡,如圖1所示。

圖1 健身娛樂產品在線口碑傳播拓撲結構圖

（三）基于關系網絡的口碑傳播者分類

從在線口碑傳播的拓撲結構圖可以看出，健身俱樂部口碑信息的傳播已經形成一個典型的BA無標度網絡。口碑傳播網絡是一個有向網絡，又有入度與出度之分。令節點i的入度記作kiin，是指相鄰節點指向該節點的邊數；出度記作kiout，是指該節點指向相鄰節點的邊數。具體地，在口碑傳播網絡中，入度表示接收信息的數量，節點通過入度從外界接收信息；出度表示傳播者發布或傳播的信息數量，即口碑傳播者通過出度將信息傳播出去。根據節點度數的不同，可以判斷一個節點的重要程度。

根據在線口碑在互聯網上的信息接收及傳播能力以及復雜網絡度的特性，考察節點度數代表的節點重要性程度。基于以往研究提出的“意見領袖”“意見搜索者”的概念，本研究根據不同節點不同的入度與出度，將網絡中存在的進行口碑傳播的人群進一步細分為“意見領袖”“主動傳播者”“意見搜索者”“普通傳播者”四大類。

1.意見領袖

意見領袖的特點是具有較大的聚類系數，且入度與出度都很大。這樣的特征使得這類節點在網絡中的信息接收以及傳播能力都很強，除主動生成口碑信息并大力傳播之外，也會主動在網絡中尋找相關的口碑信息，充實并完善自身的信息，在網絡中具有相當的影響力，屬于網絡中的重要節點。根據復雜網絡的無標度特性，新增加的節點在進入網絡時也會更傾向于與意見領袖相連。

2.主動傳播者

主動傳播者通常對產品十分熱衷，雖然只從少數節點處收到關于產品的信息，甚至不愿意過分關注他人所發布的產品信息，但愿意竭盡所能將產品信息傳播出去。這一部分人或者是消費過該產品從而對產品熱衷，或者是品牌的狂熱擁護者，當喜愛的品牌推出新產品后，就愿意對該產品進行大力宣傳，或是企業采取激勵或雇傭手段所獲得的對于企業的積極擁護者。這一類人群通常占比很小，這是由于企業培養一個主動傳播者需要花費大量的時間、精力甚至是金錢。主動傳播者一旦形成，其他節點的傳播行為很少影響到這些節點，但是這些節點傳播的信息卻很容易影響其他節點。因此根據無標度特性，新增加的節點很少與這些節點相連，而這些節點卻很容易與其他節點尤其是意見領袖相連接。

3.意見搜索者

根據多階段傳播模型，網絡中搜集口碑信息的多為意見搜索者。這一類人的特性是接收到信息多，卻很少主動傳播信息，或者由于本身影響力有限，傳播的信息不受到關注。這類人群為了購買或關注某一種產品而需要在網絡中大量搜索信息，從而產生較大的入度，又由于這一類人對于產品并不十分了解，因此也很難產生巨大的影響，故而出度一般來說較小。意見搜索者是網絡中最為活躍的一類人群，不斷地搜索和完善信息，使得網絡能夠最大限度地獲得連通。根據網絡的無標度特性，新進入網絡的人群很少與他們產生連接，而意見領袖比較傾向于與這些節點連接，從而產生大的入度和小的出度。

4.普通傳播者

普通傳播者是網絡中規模最大的人群且最不活躍的人群，既很少搜索信息也很少傳播信息。普通傳播者一般來說屬于網絡的初級用戶，對網絡規則不甚了解，缺乏獨立檢索信息的能力，消費行為大多屬于從眾或跟風，對于在線口碑信息缺乏獨立判斷的能力。

四、復雜網絡SIRS模型構建

（一）復雜網絡分析

按照度分布，復雜網絡可以分為均勻網絡以及非均勻網絡，它們的傳播規律是不一樣的。所謂均勻網絡是指，一個網絡的度分布在某一平均值附近且度分布指數衰減，則度分布范圍不大，可看作均勻的。如隨機網絡與小世界網絡。當網絡的度滿足冪律分布或度分布的范圍很大時，應看作是不均勻的，即所謂的非均勻網絡，無標度網絡就是典型的非均勻網絡。

在無標度網絡中，由于度分布滿足冪律分布，一個隨機選取的節點傾向于連接關鍵節點或度大的節點，因此度大的節點就容易被感染，同樣也容易作為“種子”去感染別人，從而導致疾病或信息在非均勻網絡上以快于均勻網絡的速度進行傳播。①孫仁誠：《復雜網絡性質及傳播動力學行為研究》，博士學位論文，青島大學，2010年，第49頁。在處理非均勻網絡時，比較常用的方法是將節點劃分為不同的分組，每一分組的節點擁有相同或相近的度，或者具有相同的特征。由此就可以將復雜的非均勻網絡近似為均勻網絡進行處理。②周杰：《復雜系統中的信息傳播研究》，博士學位論文，華東師范大學，2008年，第38頁。在處理非線性問題時，筆者也經常將非線性問題近似為線性問題進行處理，是一種行之有效的方法。

基于在線口碑的傳播人群劃分，網絡中存在著4類口碑傳播人群，其中每一類口碑傳播者的度分布非常接近，因此可以把BA無標度模型近似為4個均勻網絡，然后研究其動力學特性。

在均勻網絡中，每個節點的度近似等于網絡節點的平均度，即k≈<.k>。考慮一個易感節點S，在每一個時間步，如果與一個或多個感染節點接觸，就會以λ的概率被感染，進而成為I態。而處于I態的節點同時以概率γ痊愈，并且暫時獲得免疫能力，于是成為R態。在經過了一段時間之后，免疫能力以δ的概率失效，節點再次回到S態。

（二）模型構建

在健身娛樂產品的消費者人群中，對SIRS模型做如下定義：S態是現實存在的大量未曾消費、或者已經長時間未產生消費行為的人群，因此他們的狀態顯示為未被傳染狀態。I態是指網絡中受到影響而產生消費行為的人群，從某種意義上來說，只有進入了I態才是真正進入了網絡結構，其拓撲結構的構成也主要是由I態人群構成。R態是指在形成消費后，由于其服務消耗期的存在，或者由于消費者不再需要健身娛樂產品而產生的暫時性的免疫狀態，節點同樣有一定的幾率向S態進行轉化。

基于上述SIRS模型分析，得到代表基于均勻網絡的SIRS傳播動力學模型如下：

在模型中，s,.i,.r代表S態、I態以及R態人群的密度，<.k>指的是網絡中節點的平均度，在口碑網絡中，度越大意味著該節點與其他節點有更多的連邊，即該節點發出口碑的影響力越大，因此從S態轉化為I態的可能性也就越大。表示在模型當中，度會正向影響轉化概率λ，表達為λ<.k>i(t)s(t)。

（三）帶有非線性感染率的改進復雜網絡SIRS模型

在應用李雅普諾夫穩定性分析方法研究信息傳播的臨界閾值、動態以及靜態的演變規律并引入SIRS模型后發現：對于均勻網絡存在非零傳播閾值，在小于閾值的情況下傳播過程會最終結束，當大于閾值且滿足相應條件時，信息傳播的比例將最終穩定在一個非零值。③曹宇：《傳染病動力學模型研究》，博士學位論文，東北大學，2014年，第84頁。

事實上，在口碑的傳播過程中，個人對于口碑的接受能力以及所處環境中信息傳播者的數量都會直接影響該個體接收信息的概率。隨著信息的傳播，周圍受信息影響的人數也會發生變化，在以往的研究中，學者大多認為信息傳播人群對非傳播人群的影響是線性的，即普通人群加入到信息傳播行列中的概率在一段時間內線性上升。然而實際上個體受信息影響的幾率并不是簡單的線性增長，因此這里引入一種帶有非線性感染率的改進SIRS模型。

改進SIRS模型中同樣存在3個離散狀態，潛在消費者S態、正式消費者I態以及免疫消費者R態。信息傳播的規則：潛在消費者與一位正式消費者接觸后(此處發生的接觸均為網絡環境下通過在線口碑進行)以概率λ轉化為正式消費者，正式消費者會以概率γ進入免疫狀態，并且在一段時間后以概率δ重回潛在消費者狀態。

假設在信息傳播過程中消費者對信息的接受能力恒定不變且信息的傳播能力無變化，則潛在消費者與正式消費者接觸后感染的概率是恒定不變的。設此概率為β，得到潛在消費者轉化為正式消費者的幾率為：由于互聯網消費行為中只有入度能夠影響消費者的決策，在本文的模型中，僅考慮入度，在構建SIRS模型時，節點度能夠影響消費者轉化率β。因此，潛在消費者的感染率為：

由于網絡中時刻有節點進入網絡，并且伴隨節點退出網絡。假設節點進入網絡后均成為潛在消費者，以S態存在于網絡中，但退出網絡的節點則可能于任意時間退出。設潛在消費者進入網絡人數為常數X，退出系數為b。基于此，可得帶有非線性感染率的SIRS傳播動力學方程如下：

由于被劃分為相同類型的消費者節點度非常接近，因此可以將BA無標度網絡中的不同消費者類型挑選出來作為均勻網絡進行處理，降低處理難度，使用SIRS模型對其進行模擬。

（四）SIRS模型有效性分析① 劉曉東、魏海平、曹宇：《考慮網絡拓撲結構變化的SIRS模型的建立與穩定性分析》，《計算機科學》2019年第6期，第375-379頁。

口碑網絡系統中總人數為S(t)+I(t)+R(t)=N(t)，其中S(t)、I(t)、R(t)≥0，將公式(2)中的三個公式相加可得

因此，當變量在有效范圍內時，方程(2)的解是有效的，即本模型建立有效。

（五）潛在消費者進入模型分析

由于企業營銷行為的存在，新的潛在消費者會通過營銷手段不斷進入網絡中，因此不能將健身娛樂產品的消費傳染行為界定為一個封閉網絡。且公式(2)建立的模型考慮了網絡中潛在消費者的增長是一個常數，而真實的消費者的增長方式并非以常數方法增長，還和網絡中現有的人數、商家的宣傳以及口碑信息的傳播相關。邏輯斯蒂自然增長模型是產生于生態學的一類能夠很好地描述種群自然增長的模型，在大多數情境下，如無外力進行干擾，種群增長將按照邏輯斯蒂方程自然增長，這一增長過程在消費行為中同樣適用。因此，在潛在消費者進入網絡時，假設其增長方式為自然增長，引入邏輯斯蒂方程。②周苗、劉茂省：《考慮信息變量呈Logistic自然增長的SIRS傳染病模型》，《河北師范大學學報(自然科學版)》2020年第3期，第193-199頁。與消費傳染就是本研究模型中的自變量與因變量，這一系統行為表現在復雜網絡SIRS模型中的度分布以及正式消費者I數量的增長。除此之外，模型中還涉及潛在消費者S、免疫消費者R以及其他變量。基于此，本部分將刻畫因果回路圖，建立系統動力學模型，描述出模型中各變量的相關關系。

依據式(2)和(4)，得到模型的因果關系圖如圖2所示，存量流量圖如圖3所示。圖3中第1部分為意見領袖的存量流量，第2部分為積極宣傳者的存量流量，第3部分為意見搜索者的存量流量，第4部分為普通傳播者的存量流量。由此構建互聯網消費傳染的系統動力學模型。

式中Xn+1的代表第n+1代的人口數，Xn代表第n代的人口數，σ=(Xn+1－Xn)/Xn是人口增長率，k=1+σ通常是一個大于1的數，因而，人口數便以k的冪級數增長。這是一個典型的迭代差分方程，基于上一代的種群數量，根據增長率就可以計算出下一代的人口數量。該方程即為網絡中潛在消費者進入模型，即潛在消費者人數增長模型。

五、健身娛樂產品的互聯網消費傳染行為分析

（一）系統動力學模型構建

系統動力學是系統科學理論與計算機仿真緊密結合，研究系統反饋結構與行為的一門科學。所謂反饋是指自變量影響因變量，而因變量通過一系列的因果鏈再次影響自變量。不能孤立分析自變量和因變量的聯系而分析系統行為，只有把整個系統作為一個反饋系統，才能得出正確的結論。

已知在線口碑的傳播在一定程度上能夠影響互聯網的消費行為，產生消費傳染現象，因此口碑傳播

圖2 互聯網消費傳染行為因果關系圖

圖3 互聯網消費傳染行為存量流量圖

（二）數值模擬結果分析

1.相關系數賦值

依據第2部分收集的數據，結合數據來源的健身俱樂部的銷售情況，采用Vensim和STELLA軟件對健身娛樂產品互聯網消費傳染行為進行數值模擬。

通過對圖1的拓撲結構網絡中的507條口碑數據及傳播者的分析，得到網絡中意見領袖數量為2，占比0.4%；主動傳播者數量為64，占比12.6%；意見搜索者數量為48，占比9.5%；普通傳播者數量為393，占比77.5%。并且獲得4類口碑傳播者的入度平均值為根據互聯網消費傳染的種群增長的一般規律，結合健身俱樂部的口碑與消費數據，以月為單位，考查互聯網消費網絡中的增長現象，發現在健身俱樂部消費過程中，潛在消費者進入率k=1.8時，銷量增長最快，因此令k=1.8進行數值模擬。

根據健身俱樂部收藏與消費的比率，再結合接收口碑消費者的消費轉化，計算出從關注到正式消費，有46.4%的消費者從潛在消費者轉化為正式消費者。因此令β=0.464進行數值模擬。

由于健身俱樂部網絡銷售的健身產品屬于體驗型產品，在體驗后，若消費者滿意則會繼續保持正式消費狀態，若消費者不滿意則不會選擇繼續消費，從而轉換為免疫消費者。從健身俱樂部體驗產品購買數量與近期辦理會員卡的人數對比可知，有58.5%的消費者選擇繼續消費，41.5%的消費者轉化為免疫消費者。因此令μ=0.415進行數值模擬。

免疫消費者再次向潛在消費者轉化的過程無法通過數據獲知，根據以往研究，潛在消費者再轉化率δ要達到0.7以上才能發揮作用,而通常δ的值只能達到0.2～0.3。因此在數值模擬部分令δ=0.22進行模擬。

在互聯網消費傳染的每一個過程中，都會有消費者因各種原因而退出網絡。在消費者進入網絡和由潛在消費者向正式消費者轉化的過程中，消費者可能因為負面口碑的出現或對健身場地、服務等因素不滿意而退出網絡，故而退出率相對較高。而成為正式消費者后，相對而言消費狀態會比較穩定，退出率會減小很多。在本案例中，潛在消費者階段退出率為52.9%，正式消費者的退出率為11.2%，免疫消費者退出率無法衡量，則假設與潛在消費者退出率相同。因此，令b1=0.529，b2=0.112，b3=0.529。

2.數值模擬結果

根據統計結果進行數值模擬，收集正式消費者人數的變化趨勢、消費者總人數的變化趨勢以及免疫消費者的形成行為。經數值模擬發現，在在線口碑的推動作用下，消費者總人數呈現上升趨勢，且每一類信息傳播者的消費規律均符合其消費行為特征。本文中的模型符合在線口碑傳播規律以及互聯網消費行為。具體分析如下：

（1）在在線口碑的推動作用下，4類信息傳播者的正式消費者人數均呈現上升趨勢，在12個模擬時間步后，正式消費者開始呈現指數增長，如圖4所示。由此可知，在此網絡環境下，正式消費者的人數都能在一定程度上得到增長，這說明在此環境下健身休閑俱樂部呈現出良性發展。因此，保持此網絡環境下的入度、潛在消費者進入率、正式消費者轉化率等系數，就能夠保證組織中正式消費者的良性增長與系統的可持續發展狀態。

圖4 在線口碑與消費者相關關系圖

（2）圖5顯示了在沒有在線口碑的促進作用時，正式消費者的增長趨勢。由圖5可以看出，當在線口碑不發生作用時，在12個時間步以后，4類傳播者的正式消費人數都趨于平衡，不再呈現增長狀態。其中，意見領袖的正式消費者在經歷了初期的增長后迅速下降，最后趨于0。意見搜索者與普通傳播者經歷上升后緩慢下降，最終趨于平衡。主動傳播者的正式消費者上升后平緩下降。發生這一現象是由于在沒有在線口碑的作用下，潛在消費者不再進入網絡，意見領袖無法傳播信息，其價值無法體現而逐漸退出網絡；意見搜索者與普通傳播者在沒有口碑信息作為參考的情況下，免疫消費者逐漸增多，正式消費者逐漸減少；主動傳播者是產品的忠實用戶，并且主要傳播口碑而很少接收口碑，因此并未受到太大影響。由圖4、圖5模擬結果可知，在線口碑在互聯網消費傳染行為中起到了重要的推動作用。

圖5 無在線口碑狀態下正式消費者變化

（3）由圖6可以看出，在4類信息傳播者人群中，普通傳播者在在線口碑作用下呈現出的增長趨勢相較另外3類人群而言不算明顯，這是由于普通傳播者與網絡中各節點的連結并不像其他3類節點那樣緊密。作為出入度都很小的普通傳播者，雖然數量巨大，卻增長相對緩慢。盡管增長趨勢不如另外3類節點明顯，但仍然是網絡中數量最為巨大的一類節點。

圖6 在線口碑與正式消費者相關關系圖

（4）除了正式消費者外，由圖7與圖8可以看出，潛在消費者與免疫消費者的數量在受到在線口碑的影響后也開始迅速上升。在潛在消費者隨在線口碑變化的過程中，意見領袖上升趨勢最為緩慢，這是由于意見領袖在觀察并進入網絡時最為謹慎，會綜合搜索各方意見做出決策。其次是普通傳播者，這是由于普通傳播者與網絡中其他類型的節點聯系不緊密所導致的。而免疫消費者的數量之所以會上升，是由于網絡中退出率b的存在，使得每個階段都有消費者退出網絡，故而免疫消費者的數量會有所上升。其中，主動傳播者的上升趨勢最為緩慢，這是由于主動傳播者一般是品牌的忠實用戶，在退出網絡時比較謹慎。

圖7 在線口碑與潛在消費者相關關系圖

圖8 在線口碑與免疫消費者相關關系圖

六、結論與建議

（一）結論

本研究針對健身娛樂產品的服務特性，結合其消費過程的特點，對其互聯網消費傳染行為進行研究。通過數據收集、拓撲結構構建、傳播動力學模型構建、數值模擬及分析等研究環節，根據研究結果與分析，得出結論如下：

1.健身娛樂產品存在互聯網消費傳染行為，其主要實現手段為在線口碑的傳播，且在線口碑的傳播符合復雜網絡中BA無標度網絡的傳播規律。由于健身娛樂產品消費后存在服務消耗周期，因此傳播動力學的SIRS模型最符合其互聯網消費傳染行為。

2.研究發現，健身娛樂產品網絡中的消費者總人數會受到在線口碑的強烈影響，這是由健身娛樂產品本身的服務屬性所決定的。當互聯網消費行為中不存在在線口碑傳播時，4類信息傳播者中的正式消費者（I態）的消費行為都將在一定周期出現下降，當在線口碑存在時，網絡中消費者總人數會隨著在線口碑數量的增長而出現正增長。尤其是，當網絡中正向作用的系數越大、負向作用的系數越小時，消費者總人數開始呈現指數增長。

3.在健身娛樂產品的互聯網消費傳染過程中，3類消費者（S態、I態、R態）的數量在在線口碑影響下均呈現出正增長。出現這一現象主要是由于健身娛樂經營組織的營銷行為（k系數的變化），使得更多的消費者參與到健身娛樂產品的消費中，網絡中節點數量劇烈增加，從而導致了在特定網絡環境下，每一類消費者人數都得到劇烈的增長。

4..在本研究中，將信息傳播者劃分為意見領袖、主動傳播者、意見搜索者及普通傳播者4個類型，把消費者劃分為潛在、正式及免疫3個階段，在此細分的基礎上進行研究與模擬。結果發現不同類型的消費者對于相同的網絡環境會產生不同的消費行為，在健身娛樂產品互聯網消費傳染的正式消費者（I態）中，普通傳播者數量最大但受在線口碑影響最小，這說明普通傳播者進行消費決策時對在線口碑的依賴程度有限；潛在消費者中，意見領袖受在線口碑影響最小，這是由于意見領袖一般是健身娛樂行業的“專家”或影響力較為廣泛的一類人群，其作出消費決策時更多依賴于自己的經驗且較為謹慎；免疫消費者中，主動傳播者受在線口碑影響最小，這是由于主動傳播者一般是健身娛樂產品的忠實消費者，即使其處于免疫狀態，退出網絡的幾率也比其他類型的消費者小得多。

（二）建議

1.健身娛樂產品由于自身的服務性及體驗性，其在線口碑傳播過程是一個典型的互聯網消費傳染過程。由于其符合BA無標度模型的擇優機制，健身娛樂企業應當提升其服務質量的同時，積極培養網絡中的關鍵傳播節點，提升網絡總結點數與意見領袖、主動傳播者的節點數量。

2.健身娛樂商家應充分發揮在線口碑的正向作用，增加口碑數量。由研究結果可知，網絡中口碑數量對于消費者人數的增長起到決定性作用。當失去口碑這一影響條件時，網絡中消費者人數不再出現增長。基于此，商家應當充分發揮在線口碑的正向作用，引導在線口碑的產生及傳播，注重網絡中總人數的增加，通過一系列的營銷手段盡量增加網絡中潛在消費者。

3.由于健身娛樂產品服務消耗期的存在，其網絡中的免疫消費者存在時間相對較長，因此需要注重與免疫期消費者的關系維持與關系營銷。針對免疫階段的消費者，應不斷提升服務質量并與其維持長期關系，注重免疫消費者由普通傳播者向意見領袖轉化，增加口碑數量，提升口碑質量。

4.健身娛樂產品消費者的消費動機是多樣性的，不同類型的消費者對于相同刺激會產生不同反應，應完善消費者細分方法。基于本研究發現的各類信息傳播者在不同消費階段所呈現出的消費特質，商家應完善市場細分手段，結合不同類型的健身俱樂部而制定不同的細分方法。具體而言，對于普通傳播者，應注重其消費體驗。普通傳播者在正式消費時受在線口碑影響最小，因此應當注重其消費時的真實體驗，在真實情境下增長普通傳播者的數量，如提升服務質量等。對于意見領袖，應增加消費刺激。意見領袖在從潛在消費者向正式消費者轉化時受口碑影響最小，應在此過程中加大對其刺激，使其轉化為正式消費者，如加大促銷力度等。對于主動傳播者，應積極發揮其引領作用。主動傳播者是網絡中最忠誠、最積極的消費者，應充分發揮其引領作用，帶動其他消費者，如刺激其進行口碑傳播等。最后，意見搜索者是網絡中最易受到口碑影響的群體，應對其加大口碑的接觸次數與接觸程度。