大系統(tǒng)視角下“健身+社交體系”的構(gòu)建

摘要：文章從大系統(tǒng)視角出發(fā)，研究了“健身+社交體系”的構(gòu)建，通過對(duì)北京、河北等地普通大眾的調(diào)查和訪談，結(jié)合文獻(xiàn)研究法，分析健身應(yīng)用的現(xiàn)狀及用戶需求。研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)同類系統(tǒng)存在數(shù)據(jù)偏差、信息效率低、用戶留存率低等問題。文章提出了以“積分、獎(jiǎng)勵(lì)、算法”為基礎(chǔ)的健身社交系統(tǒng)框架，通過構(gòu)建積分體系、虛擬獎(jiǎng)勵(lì)、推薦算法等功能，提高用戶健身時(shí)長(zhǎng)。結(jié)果表明，健身社交體系的信息直觀、積分機(jī)制合理、推薦算法表現(xiàn)優(yōu)異，能提供高效、智能化的健身社交服務(wù)。

關(guān)鍵詞：健身社交體系；積分體系；推薦算法；用戶心理需求；靈動(dòng)島

中圖分類號(hào)：TP 311.1" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

0 引言

“健康中國(guó)2030”行動(dòng)計(jì)劃是我國(guó)為推進(jìn)健康中國(guó)建設(shè)而制定的一項(xiàng)重要規(guī)劃，該計(jì)劃以人民健康為中心，以提高人民健康水平為核心目標(biāo)^［1］，推動(dòng)健康服務(wù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。從全球趨勢(shì)來看，眾多國(guó)家都在通過提供健身設(shè)施、鼓勵(lì)體育活動(dòng)和利用技術(shù)手段來促進(jìn)公民的健康和社交互動(dòng)。在健康中國(guó)行動(dòng)倡議中，鼓勵(lì)大眾每周進(jìn)行3次以上、每次30 min以上的中等強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)或者累計(jì)150min中等強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)。大眾日常健身時(shí)間的增加對(duì)健身系統(tǒng)設(shè)計(jì)提出了諸多挑戰(zhàn)。本文計(jì)劃從用戶的角度找出存在的問題，希望為大眾構(gòu)建一個(gè)健身、社交互動(dòng)、智能算法等相結(jié)合的系統(tǒng)。

構(gòu)建融合健身與社交的綜合性體系至關(guān)重要，在國(guó)家健康戰(zhàn)略推動(dòng)下，國(guó)內(nèi)眾多健身應(yīng)用亟須從原始的粗放式增長(zhǎng)向精細(xì)化、個(gè)性化服務(wù)轉(zhuǎn)變。系統(tǒng)迭代不僅是對(duì)現(xiàn)有健身應(yīng)用的優(yōu)化升級(jí)，更是對(duì)健身體系的重構(gòu)。

本文著眼于健身應(yīng)用的社交功能，通過深入了解廣大用戶的實(shí)際需求，打造以社交為核心的健身體驗(yàn)。基于“以人為本”的設(shè)計(jì)理念，該體系以提升社交屬性為核心，為大眾提供更加科學(xué)、個(gè)性化的健身支持。這不僅能夠提升健身運(yùn)動(dòng)的整體水平，還能夠?yàn)楦鼜V泛的受眾群體創(chuàng)造健康、多元的社交環(huán)境。

1 健身社交體系的挑戰(zhàn)

本文使用問卷調(diào)查法、訪談法等，調(diào)研北京、河北等區(qū)域的普通大眾健身社交體系基本現(xiàn)狀。以使用時(shí)長(zhǎng)、心理需求、激勵(lì)機(jī)制、智能體驗(yàn)等作為調(diào)查問卷的具體指標(biāo)，分析當(dāng)前面臨的問題。

根據(jù)收回的185份問卷，結(jié)合大量關(guān)于健身的文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)、健身應(yīng)用存在諸多問題：“用戶下載后不繼續(xù)使用”“活動(dòng)信息查看煩瑣”“統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)偏差大”“功能單一”這幾項(xiàng)問題占受訪人數(shù)的80%以上。因此，必須梳理普通大眾的需求，重塑健身社交系統(tǒng)。目前，多數(shù)應(yīng)用設(shè)計(jì)專注于系統(tǒng)的測(cè)量性能，暗示系統(tǒng)的精確性，但普遍存在內(nèi)容同質(zhì)化嚴(yán)重，缺少獨(dú)特性，而且不少系統(tǒng)存在技術(shù)局限，如數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)丟失、登錄自動(dòng)退出等問題^［2］。把動(dòng)作練成專業(yè)水準(zhǔn)，不是真實(shí)的需求，普通大眾更多地關(guān)注系統(tǒng)是否有跨類別的對(duì)比、換算機(jī)制，是否阻隔了交流。用戶的持續(xù)在線率，須要有機(jī)制來保持^［3］。活動(dòng)入口太深、信息層級(jí)復(fù)雜是社交體驗(yàn)的禁忌。普通大眾使用新系統(tǒng)需要社交系統(tǒng)引導(dǎo)與推薦好友，而不是去這些系統(tǒng)的社區(qū)翻閱大量信息。正如姚金平^［4］提出，朋友推薦是社交網(wǎng)絡(luò)和實(shí)際應(yīng)用中的基礎(chǔ)服務(wù)。

2 健身社交系統(tǒng)框架核心設(shè)計(jì)

全民性的大眾健身社交系統(tǒng)，在基于常規(guī)的基礎(chǔ)管理功能上，突出系統(tǒng)的廣泛性、社交性、智能性。本文通過構(gòu)建社交信息層級(jí)、社交積分規(guī)則、推薦算法等，形成新的健身社交體系。

2.1 積分體系是全民健身社交的根基

積分是健身社交體系打通不同類別健身愛好者交流的核心。新系統(tǒng)的積分體系不是單一的記錄分值，而是綜合的算法設(shè)計(jì)。不同類別健身活動(dòng)的共同屬性是健身時(shí)長(zhǎng)，基于時(shí)間長(zhǎng)短的健身積分，解決了健身系統(tǒng)測(cè)量得分的困惑。加上社交互動(dòng)數(shù)值，形成科學(xué)的積分體系。

2.1.1 健身時(shí)長(zhǎng)+社交活躍分值構(gòu)成綜合指標(biāo)

時(shí)長(zhǎng)是健身運(yùn)動(dòng)的特殊數(shù)值。在多數(shù)運(yùn)動(dòng)健身活動(dòng)的測(cè)評(píng)中，健身時(shí)長(zhǎng)不會(huì)因?yàn)轫?xiàng)目、環(huán)境、身體等差異而出現(xiàn)偏差。以時(shí)長(zhǎng)作為分值，符合國(guó)家倡議的保持周期性健身時(shí)間的思想。社交活躍數(shù)值構(gòu)成社交互動(dòng)指標(biāo)，發(fā)表圖文視頻、開通直播、互動(dòng)、點(diǎn)評(píng)、轉(zhuǎn)發(fā)、分享、私信、收藏和關(guān)注他人，會(huì)獲取對(duì)應(yīng)分值，讓不同興趣、不同職業(yè)的人群，有了對(duì)比機(jī)制。

2.1.2 時(shí)間衰減算法平衡積分體系

在積分綜合指標(biāo)里，設(shè)計(jì)行為的時(shí)間衰減算法，增強(qiáng)結(jié)構(gòu)合理性，能激活社交活動(dòng)的及時(shí)性。張瑞典^［5］提出的基于信任關(guān)系和時(shí)間衰減效應(yīng)的協(xié)同過濾推薦算法，采用以評(píng)分相似度為主，以興趣相似度為輔的加權(quán)相似度計(jì)算。本質(zhì)是根據(jù)時(shí)間對(duì)分值進(jìn)行優(yōu)化。這樣既科學(xué)，又能激勵(lì)用戶持續(xù)參與社交積分系統(tǒng)，形成合理的健身+社交系統(tǒng)積分體系。

2.2 “健身社交島”提升信息層級(jí)到首位

多數(shù)健身類應(yīng)用程序，常把社交模塊提高至主頁、排行榜、聊天社區(qū)、用戶中心等相同層級(jí)，但還是不能規(guī)避需要反復(fù)打開應(yīng)用的煩瑣。“健身社交靈動(dòng)島”是以健身社交活動(dòng)優(yōu)先，將通知、提醒和實(shí)時(shí)活動(dòng)提升至信息層級(jí)，構(gòu)建社交信息的全新場(chǎng)景，無須打開應(yīng)用，通過點(diǎn)擊banner即可顯示必要的信息、追蹤 Uber 通話進(jìn)度、運(yùn)動(dòng)成績(jī)、體能訓(xùn)練、外賣進(jìn)度等。

“健身社交島”的“新”在調(diào)研過的健身類系統(tǒng)中還沒實(shí)現(xiàn)應(yīng)用過。但是，“餓了么”外賣早已宣布支持“靈動(dòng)島”，像高德地圖、萬能小組件、印象筆記等知名應(yīng)用也已經(jīng)支持“靈動(dòng)島”和鎖屏通知顯示^［6］程序。“健身社交島”的核心是實(shí)時(shí)活動(dòng)。

應(yīng)用程序是實(shí)時(shí)活動(dòng)的起點(diǎn)，在前臺(tái)發(fā)起Live Activity“靈動(dòng)島”觸發(fā)展示是否有數(shù)據(jù)需要更新應(yīng)用程序回到前臺(tái)或background模式更新應(yīng)用更新靈動(dòng)島數(shù)據(jù)結(jié)束。“靈動(dòng)島”形式已經(jīng)被其他行業(yè)認(rèn)可應(yīng)用。其良好的信息交互體驗(yàn)、社交屬性可以和“健身社交島”完美匹配。

2.3 虛擬獎(jiǎng)勵(lì)解決社交心理需求

建立科學(xué)的激勵(lì)機(jī)制，設(shè)計(jì)等級(jí)標(biāo)簽和激勵(lì)措施來激發(fā)用戶的積極性和持續(xù)性。為用戶設(shè)置健身成就、虛擬勛章獎(jiǎng)勵(lì)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)，賦予用戶等級(jí)標(biāo)簽，設(shè)置排行榜、挑戰(zhàn)賽等方式，讓用戶參與活動(dòng)競(jìng)爭(zhēng)，以獲得成就感。

設(shè)置健身愛好者等級(jí)評(píng)分，初級(jí)0～49分，中級(jí)50～99分，高級(jí)100～199分，頂級(jí)200分及以上。

創(chuàng)建健身社交排行榜，設(shè)周（月）榜冠軍，幫助用戶了解自己的運(yùn)動(dòng)進(jìn)度和成績(jī)，激勵(lì)用戶積極地參與健身活動(dòng)。排行榜設(shè)置周（月）榜的形式，用戶可以在排行榜上看到自己在各個(gè)項(xiàng)目中的排名以及系統(tǒng)中的總排名，從而產(chǎn)生斗志，滿足心理需求。

2.4 推薦算法是社交體系的助推器

為健身用戶推薦愛好相近的用戶，須要設(shè)計(jì)基于用戶行為特征的推薦算法。算法須精準(zhǔn)地挖掘用戶的健身時(shí)長(zhǎng)、社交活動(dòng)、內(nèi)容發(fā)布和互動(dòng)等方面的行為，來計(jì)算用戶之間的相似度并據(jù)此推薦相似用戶，解決健身用戶的社交需求。設(shè)計(jì)階段，本文參考協(xié)同過濾推薦算法和余弦相似度方法，考慮初期數(shù)據(jù)的稀疏性，使用了余弦相似度方法。

當(dāng)用戶在系統(tǒng)中有健身、參與活動(dòng)、直播、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等社交行為時(shí)，系統(tǒng)將這些行為的數(shù)值進(jìn)行綜合計(jì)算，得出總分A=D+M+L+P+C+S。為用戶尋找相似的朋友時(shí)，系統(tǒng)采用余弦相似度方法評(píng)估2個(gè)向量夾角的相似度，D+M+L+P+C+S這些維度分別代表公式向量的各分量。2個(gè)向量間的余弦值可以通過使用歐幾里得點(diǎn)積公式求出。

3 社交健身體系的構(gòu)建

健身社交體系須要處理大量的數(shù)據(jù)和請(qǐng)求，同時(shí)也需要一個(gè)可擴(kuò)展、高效的架構(gòu)來支持。在系統(tǒng)常規(guī)管理功能的基礎(chǔ)上，通過跨項(xiàng)目積分體系、虛擬獎(jiǎng)勵(lì)、算法體系等實(shí)現(xiàn)健身社交體系的創(chuàng)新。

3.1 健身+社交積分體系的實(shí)現(xiàn)

新系統(tǒng)的積分體系不是單一的記錄分值，而是綜合的算法體系。健身積分以健身時(shí)間長(zhǎng)短來確定，雖然各種健身項(xiàng)目衡量的標(biāo)準(zhǔn)不同，但時(shí)間是健身項(xiàng)目的公共因素。除了健身加上社交的記錄分，社交的時(shí)效性也必須體現(xiàn)出來。該系統(tǒng)以時(shí)間衰減算法來實(shí)現(xiàn)平衡，促使活動(dòng)行為更新。

3.1.1 用戶積分的算法

系統(tǒng)各項(xiàng)行為的積分是將用戶在健身和社交中的行為轉(zhuǎn)化為總積分。以下是詳細(xì)的積分算法。

根據(jù)需求設(shè)計(jì)，把影響健身社交積分的因素設(shè)計(jì)成：運(yùn)動(dòng)的時(shí)長(zhǎng)分值（D）、健身者的聊天互動(dòng)分值（M）、發(fā)表的圖文視頻、獲贊分值（L）、發(fā)起的活動(dòng)分值（P）、評(píng)論他人分值（C）、開通健身直播分值（S）。將各個(gè)得分項(xiàng)梳理后綜合得分A可以表示為：

A=D+M+L+P+C+S=0.0167n（健身者運(yùn)動(dòng)的時(shí)長(zhǎng)分值）。M=M1×2+M2×4（健身者在社區(qū)聊天2種互動(dòng)分值）。L=L1×1+（L2+L3+L4）×2（健身者發(fā)表的圖文視頻及獲贊4種分值）。P=P1×2+P2×5（健身者發(fā)起的活動(dòng)2種分值）。C=（C1+C2+C3+C4）×1（評(píng)論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、私信、收藏和關(guān)注他人分值）。S=S1×2+S2×4（開通健身直播2種分值）

系統(tǒng)積分算法的創(chuàng)新點(diǎn)是把健身時(shí)長(zhǎng)設(shè)計(jì)為分值（D），傳統(tǒng)測(cè)量得分都存在偏差，沒有標(biāo)準(zhǔn)且具有爭(zhēng)議。按健身時(shí)長(zhǎng)計(jì)分后，測(cè)試中沒有測(cè)試用戶對(duì)此提出異議，均獲得認(rèn)可。

3.1.2 時(shí)間指數(shù)衰減算法

根據(jù)健身社交積分系統(tǒng)的時(shí)效性需要，設(shè)計(jì)時(shí)間衰減的算法，合理地模擬積分隨時(shí)間而逐漸減少的邏輯。通常認(rèn)為最新的數(shù)據(jù)具有最大的價(jià)值，系統(tǒng)中社交行為得分隨時(shí)間衰減，而不是增加。得分每天衰減一定比例，設(shè)計(jì)按每天衰減 10%。使用公式來計(jì)算一天后的得分：Anew=Aold×（1-k），其中：Aold為原始得分；k 為每天的衰減比例（0.1 表示每天衰減 10%），經(jīng)過一定時(shí)間衰減后的公式如下：

Anew=Aolde^-kt

其中，e為自然對(duì)數(shù)的底數(shù)，約等于2.71828；Aold為原始得分；k 為衰減常數(shù)；t為時(shí)間。

通過測(cè)試，健身愛好者得分經(jīng)過一天衰減后，系統(tǒng)確保用戶得分隨時(shí)間進(jìn)行正確衰減，時(shí)間衰減算法控制得分實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化，從而激勵(lì)用戶持續(xù)更新活動(dòng)。

3.2 健身社交“靈動(dòng)島”實(shí)現(xiàn)活動(dòng)的及時(shí)性

社交健身的“靈動(dòng)島”是要實(shí)現(xiàn)健身社交活動(dòng)在客戶端的實(shí)時(shí)播報(bào)。開發(fā)中，iOS通過“靈動(dòng)島”適配框架ActivityKit，實(shí)現(xiàn)緊湊、最小、擴(kuò)展的形態(tài)。安卓系統(tǒng)使用Activity 棧管理活動(dòng)。

iOS通過“靈動(dòng)島”適配框架ActivityKit實(shí)現(xiàn)，使用ActivityKit配置、啟動(dòng)、更新和結(jié)束Live Activity，使用SwiftUI和WidgetKit的小部件擴(kuò)展創(chuàng)建Live Activities的用戶界面。健身社交系統(tǒng)可以使用ActivityKit完成“靈動(dòng)島”適配工作。“靈動(dòng)島”使用WidgetKit和SwiftUI完成UI開發(fā)工作，ActivityKit在其中扮演創(chuàng)建Activity，請(qǐng)求數(shù)據(jù)，更新數(shù)據(jù)，結(jié)束Activity的角色^［7］。通過開發(fā)者文檔活動(dòng)工具包ActivityKit實(shí)現(xiàn)“靈動(dòng)島”的最小、緊湊、擴(kuò)展3種形式。而Android 上的“靈動(dòng)島”以《dynamicSpot》^［8］、小米Civi 2、三星的 Galaxy S10為代表，在Android上的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)比較早，比如華為和紅米。不過在“靈動(dòng)島”的位置上各不相同，用途也不一樣，蘋果是為了面容 ID，而華為和紅米則是為了前置雙攝。安卓系統(tǒng)中的Activity 被 Activity 棧所管理。當(dāng)一個(gè)新的 Activity 啟動(dòng)時(shí)，將被放置到棧頂，成為運(yùn)行中的 Activity。前一個(gè)Activity保留在棧中，不再放到前臺(tái)，直到新的 Activity 退出為止^［9-10］。

3.3 周榜、月榜的排序?qū)崿F(xiàn)

健身社交系統(tǒng)計(jì)算每周（月）的排行榜積分時(shí)，是統(tǒng)計(jì)當(dāng)下最新的周、月的分?jǐn)?shù)。每周（月）的積分是獨(dú)立的，每周（月）的積分不會(huì)影響到其他每周（月）的積分。與用戶的總分算法不同，為提高用戶的積極性，周榜、月榜排行榜的分?jǐn)?shù)不引入時(shí)間衰減算法，每周（月）的積分計(jì)算公式定義如下：

Aweek=∑7i=1AiAmonth=∑di=1Ai

其中，Ai 為第 i 天的總得分。對(duì)于每周、每月的積分，須要將每天的積分累加起來。假設(shè)一個(gè)月有d天，每月的積分參考公式（1）。

每周（月）排行榜是在每個(gè)周期結(jié)束時(shí)，計(jì)算用戶一周（月）內(nèi)的總積分，從高到低排序，生成每周（月）排行榜。系統(tǒng)真實(shí)地展示出每個(gè)用戶在不同時(shí)間周期內(nèi)的活躍度和參與度，激勵(lì)用戶更積極地參與健身活動(dòng)和社區(qū)互動(dòng)。

3.4 推薦算法實(shí)現(xiàn)智能社交

實(shí)現(xiàn)推薦過程中，健身社交系統(tǒng)使用余弦相似度方法，通過測(cè)量2個(gè)向量間夾角的余弦值，來確定它們的相似度的數(shù)值。夾角越小，表示2個(gè)向量越相似。余弦相似度的原理與健身社交積分體系的初級(jí)版契合，計(jì)算用戶的行為特征向量：DH、MH、LH、PH、CH、SH，數(shù)據(jù)對(duì)比直接精確，能快速測(cè)算用戶的分值和相似度。

用戶的總得分值A(chǔ)=D+M+L+P+C+S

計(jì)算H用戶行為特征向量包括：［DH，MH，LH，PH，CH，SH］，使用余弦相似度來計(jì)算用戶H 和 Z 之間的相似度，如式（2）所示，公式中的 · 表示向量的點(diǎn)積，‖H‖表示向量的歐幾里得范數(shù)。余弦相似度是點(diǎn)乘和叉乘的商，相似度的值范圍是 ［0， 1］，值越接近 1 表示越相似^［10］。

sim（H，Z）=H·Z‖H‖‖Z‖（2）

推薦實(shí)現(xiàn)實(shí)例，對(duì)于目標(biāo)用戶H，找出所有其他用戶 Z（H ≠Z），計(jì)算 sim（H，Z）。將用戶H按照sim（H，Z） 從高到低排序，推薦相似度最高的前n個(gè)用戶，供用戶選擇。

4 驗(yàn)證與反饋

為了檢驗(yàn)健身社交體系是否符合用戶需求，須要驗(yàn)證積分規(guī)則是否合理、積分計(jì)算是否準(zhǔn)確、積分衰減算法是否有效以及獲得等級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)后的效果。反饋認(rèn)為：積分規(guī)則公平、合理；積分衰減算法能夠激勵(lì)用戶參與新活動(dòng)；健身社交信息島清晰明確；通過系統(tǒng)推薦能夠結(jié)識(shí)興趣相投的健身伙伴；新的健身社交體系能夠有效提升用戶的健身時(shí)長(zhǎng)和社交互動(dòng)。

5 結(jié)語

本文從大系統(tǒng)視角出發(fā)，關(guān)注心理需求、信息層級(jí)、積分規(guī)則、推薦好友等重要屬性，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了以“積分、獎(jiǎng)勵(lì)、算法”為基礎(chǔ)的健身社交系統(tǒng)框架。

結(jié)果表明，新體系在滿足用戶心理需求、增強(qiáng)社交互動(dòng)、提高使用時(shí)長(zhǎng)等方面可實(shí)現(xiàn)預(yù)期，用戶對(duì)積分體系、社交功能和推薦算法表示認(rèn)可。未來在系統(tǒng)迭代時(shí)，期望對(duì)協(xié)同過濾算法進(jìn)行升級(jí)，增加個(gè)性化服務(wù)，以滿足用戶不斷變化的需求。

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（編輯 王雪芬編輯）

Construction of “fitness+social system” from the perspective of large system

PU" Weisheng， YAOnbsp; Hao*， WEI" Xiurong， JI" Tingting

（Yanching Institute of Technology， Sanhe 065201， China）

Abstract： The project focuses on the construction of a “fitness+social system” from the perspective of a large-scale system. After conducting surveys and interviews with the general public in Beijing， Hebei， and other areas， combined with literature research methods， this study analyzes the current situation and user needs of fitness applications. Research has found that similar systems in China suffer from issues such as data bias， low information efficiency， and low user retention rates. A fitness social system framework based on “points， rewards， and algorithms” has been proposed. By building a points system， designing virtual rewards， recommendation algorithms， and other functions， the aim is to increase users’ fitness time. The results indicate that the information activities of the fitness social system are intuitive， the point mechanism is reasonable， and the recommendation algorithm performs well， providing efficient and intelligent fitness social services.

Key words： fitness social system; points system; recommendation algorithm; user psychological needs; dynamic island