顏慧琴 高詩苒 高子嵐
華北理工大學
受新冠疫情影響,線下體育健身服務項目遭受停滯,但是我國線上健身行業迎來新的發展機遇。徐曉立(2022)[1]指出在疫情的沖擊下,相較于2019年線下健身俱樂部數量下滑11.1%,但健身人口卻增長了3.19%,增長至7029萬,在一定程度上可以看出大眾線上健身活躍度開始迎來加速發展。伴隨著國家出臺的多項政策,舉辦的多項活動,我國國民體育意識不斷提高,刺激了大眾的體育消費需求,推動了“互聯網+健身”成為我國經濟發展的新形態。
而在后疫情時代,線上健身的發展也面臨著困境。從用戶需求角度分析,低質量的平臺使用體驗極大地限制了線上健身的發展。例如線上平臺內容缺乏針對性、同質化高、頻繁出現廣告、不合理收費等等因素會使得用戶與平臺之間的黏性降低,松散的情感黏性使得用戶的社交需求得不到滿足,貧乏的創新產品也會阻礙線上健身的發展。因此,本文研究注重對促進線上健身發展的因素分析,為更好幫助線上健身發展擺脫困境提出應對策略,為后疫情時代下線上健身的發展提供借鑒思路。
通過文獻資料法,很多學者提出了關于人們偏好線上健身的原因分析。田懿(2020)[2]使用了PEST模型分析了后疫情時代健身發展態勢,指出全民健身意識的轉變:隨著人們可支配收入的增加和基本物質生活得到滿足,人們開始側重于精神文明的追求。戴鈺馨(2020)[3]指出網絡社交關系對居民適能健身消費決策有促進影響,消費意愿在網絡社交關系和適能運動中充當中介作用。此外,徐曉立(2022)[1]指出線上健身產業是“互聯網+”時代的必然產物,科技產品正在與線上健身相融合,逐步實現線上健身的高質量發展。
本文的研究理論結合了E·卡茨提出的“使用與滿足”理論與馬斯洛的“需求層次理論”。“使用與滿足理論” 認為受眾是基于一定的需求與動機接觸媒介,進而使自己的需求得到滿足。[4]周進等人[5](2021)在研究用戶對居家線上健身的需求細分為認知需求、情感需求、個人整合需求、社會整合需求以及緩解壓力需求五大類。同時,馬斯洛在《動機與人格》書中將人的需求按照從低到高分為生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實現需求。我們參考這兩大理論,對問卷題項進行設計,在文中提出了影響線上健身的四大主要因素。
為探究后疫情時代人們對線上健身因素的關注度和影響因素,我們以京津冀地區人群作為文章的調查對象,使用問卷調查法的方式,利用AHP法對京津冀地區13個城市進行分層抽樣,再通過三階段抽樣方法進行抽樣框的編制,最后累計發放問卷505份。其中,借助SPSS軟件,預調查數據通過了信效度檢驗,正式調查數據通過了信效度檢驗與游程檢驗,表明調查的結果真實有效,結論具有一定說服力。
1.模型選擇
我們想要研究“居民對于線上健身關注的影響因素”,因此我們選用Logistic回歸模型來進行分析。我們將非常不關注記為“1”,不關注記為“2”,一般記為“3”,關注記為“4”.非常關注記為“5”。
2.變量設定
因變量:居民對于線上健身是否關注的各個選項。
自變量:我們從“性別”、“年齡”“城市屬于”“城鄉屬于”“受教育程度”“月收入水平”、“健康狀況”“健身習慣時長”“平均健身時長”“線上健身方式”“是否了解線上健身運動”“是否做過線上健身運動”“在線上健身運動上有過花費”等測量指標中提出13個變量,對這13個變量建立多元Logistic回歸模型。
3.模型的求解結果及模型檢驗
(1)顯著性檢驗
利用 SPSS對模型進行求解,得到了檢驗結果。采用的是極大似然估計法,因此使用的檢驗是似然比檢驗,似然比統計量近似地服從于分布,我們對回歸模型進行檢驗,得到結果表1:

表1 模型擬合信息
顯著性p值遠小于0.05,拒絕原假設,認為模型的建立是有效的。
(2)模型的結果分析
對 Logistic回歸模型的結果進行觀察和分析,由表2可知“年齡”“城市屬于”“城鄉屬于”“受教育程度”“月收入水平”、“自身健康狀況”“有多久的健身習慣”“每次的健身時長”“是否了解健身運動”共9項會對居民對于線上健身的關注度產生顯著影響,“性別”“疫情防控期間的健身方式”“平時是否做過線上健身運動”“是否在線上健身運動上有過花費”共4項對居民對于線上健身的關注度的影響不顯著。具體分析如下:

表2 參數估計值
1)年齡越大對線上健身的關注度越小:“年齡”與居民對線上健身的關注度呈現負相關關系,相關系數為-0.680,即年齡每增長一個單位,居民的關注度就會減少0.680個單位。
2)所處經濟水平越發達,居民對線上健身的關注度越高:“城市屬于”與居民對線上健身的關注度呈現負相關關系,相關系數為-0.184,負相關性較小。即所處城市的經濟越發達,居民對線上健身的關注度越高。
3)城市居民對線上健身的關注度較高:“城鄉所屬”與居民對線上健身的關注度呈現正相關關系,相關系數為0.7,但隨著經濟水平的提高與網絡技術的發展,越來越多的人看重健康水平,城鄉居民對健康關注度的差距也會不斷縮小。
4)學歷為本科的人群更關注線上健身運動:“受教育程度”與居民對線上健身的關注度呈現正相關關系,相關系數為1.631,即學歷越高的人群,越關注線上健身運動。
5)月收入水平低的人群更關注線上健身運動:“月收入水平”與居民對于線上健身運動的關注度呈負向相關關系,相關系數為-0.233,月收入水平越高,對線上健身運動的關注度越小。
6)“健康狀況”越好,“健身習慣”越久,“健身時間”越長的人群更加關注線上健身運動:“健康狀況”“健身習慣時長”“平均健身時長”與居民對于線上健身運動的關注度均呈現正向相關關系,相關系數分別為0.175、0.505、0.754,其中“健身時間”的相關性更顯著。
7)越了解健身運動的人群對線上健身運動的關注度越小:“是否了解健身運動”與居民對線上健身的關注度呈現負相關關系,相關系數為-0.636。
利用主成分分析法對每個層次進行探索性分析前,應考察收集到的原有變量之間是否存在一定的線性關系,是否適合采用主成分分析方法提取因子。本文借助巴特里特球度檢驗和 KMO 檢驗方法進行分析,得到總體KMO 為0.917(>0.6)滿足主成分分析的前提要求,且各個層次的KMO都滿足要求,意味著數據可用于主成分分析研究。以及數據通過 Bartlett 球形度檢驗(p<0.05),說明研究數據適合進行主成分分析。
通過對題項進行探索性因子分析,最終提取總結出了4個公因子。如表3可知,累積方差解釋率為71.132%,代表所提取的因子可以解釋70%的總體信息。

表3 總方差解釋
本文在研究數據時使用最大方差旋轉方法(varimax)進行旋轉。在進行探索性因子分析時候,根據特征值大于1的原則,我們剔除了一些題項,最后選定了15個變量,如下表4所示。旋轉在 17 次迭代后已收斂得到成分矩陣,這15個因子載荷量均大于0.5,意味著研究項和因子之間有著較強的關聯性,因子可以有效地提取出信息。
根據因子載荷量較高的題目所涉及的公共因子賦予合理的經濟含義[6]。因子1包含了5個問題,主要涉及用戶的個人基本特征;因子2包括四個問題,主要涉及人們對線上健身平臺是使用體驗;因子3包括三個問題,主要涉及人們對自我實現的認知;因子4包括三個問題,主要涉及社會環境因素的影響。

我們 結合logistics回歸模型的顯著性結論,對探索性因子分析得到的四個主成分進行調整,將民眾的個人基本特征、平臺使用體驗、自我實現認知和社會環境促使作為原因,分析對結果變量線上健身的發展的顯著影響。我們將這15個變量含義進行調整,劃分范圍。其中民眾的個人基本特征包括地區經濟發展水平、個人收入水平、受教育程度、日常健身習慣、身體素質水平;民眾的平臺使用體驗包括平臺資源豐富、平臺規范監督、平臺分享功能以及平臺方便快捷的功能;自我實現認知包括生理需求、情緒需求和社交需求;社會環境促使包括互聯網效應、疫情居家和知識付費時代。由于個人基本特征和自我認知實現這兩個影響因素具有較強的內因,因此我們可以從剩余兩個社會因素層面進行建議:
在新冠疫情的影響下,居家人群通過線上媒介進行健身,線上健身平臺的體驗感直接影響了人們對線上的看法與選擇。從調查問卷分析的結論可以看出,用戶在使用平臺時更多關注的是平臺是否具有豐富的資源,平臺是否有方便快捷的設計,平臺是否能起到規范和監督自身的作用,平臺是否可以滿足用戶的社交分享需求。
因此,為促進線上健身的發展,平臺商家應該關注產品開發和運營的升級,保障產品內容和服務多元化。尤其在課程上開發上,了解用戶對運動的認知水平,挖掘用戶愿意接受的課程模式,找到打動用戶的點子,做出真正的好內容[7]。在功能上,線上平臺亟需加強對用戶的分析,平臺應該充分發揮獎勵促進監督機制,提高用戶的情感依賴,增強用戶健身的積極性。在設計上,既要開發信息聚類板塊,為用戶提供豐富的信息,又要注重軟件設計界面的清晰明了。
從問卷結果分析中可以看出,在社會環境促使層面,對線上健身的選擇起主要因素的是互聯網效應、疫情居家隔離以及知識付費時代。健身科技產品是否具有創新性、網絡健身是否是流行趨勢、居家生活狀態是否可持續性以及用戶是否愿意為知識買單等等都影響了人們對健身方式的選擇。
疫情的暴發刺激了民眾的體育消費,社會的逐步發展為體育企業融資提供了多樣式選擇,大數據、人工智能、區塊鏈等高新技術為數字化健身培育了新形態,國家政策為產業鏈上下游激發新活力。因此,在疫情的沖擊過后,線上健身產業未來呈現良好的發展趨勢最重要的是把握產業跨領域創新,提高線上健身的核心競爭力。同時,政府也應該出臺相關法律法規,明確行業底線,規范行業行為,打造良好的行業氛圍。線上健身平臺的巨大潛力也將吸引一大批投資者,國家應該拓寬融資渠道,加大對線上健身的扶持力度[8]。