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      社交網(wǎng)絡SPV值影響因素的實證分析

      2013-12-29 00:00:00張寧川廖川為
      中國集體經(jīng)濟 2013年4期

      摘要:社交網(wǎng)絡(SNS)近幾年在中國極受歡迎。本文提出SPV值這一概念(SNS Page Views),即社交網(wǎng)絡瀏覽量,如新浪微博“粉絲”數(shù)、QQ空間“瀏覽量”、騰訊微博“聽眾”數(shù)、人人網(wǎng)“最近來訪”等等。SPV值是驅(qū)使個體在社交網(wǎng)絡做出不同行為的決定指標。我們將社交網(wǎng)絡中眾多行為指標引入多元線性回歸模型,通過篩選與分析,解釋影響SPV值的因素。最后,根據(jù)得出結(jié)論給出建議并解釋當下“讀圖時代”的作用機制。

      關鍵詞:社交網(wǎng)絡;SPV值;實證分析

      一、引言

      Social Network Sites(即社交網(wǎng)站)。以人人網(wǎng)(校內(nèi)網(wǎng))、開心網(wǎng)、QQ、眾眾網(wǎng)SNS平臺為代表。以聚合性、真實性、黏粘性為主要特征,給不同身份的人提供了一個互動交流平臺,提高用戶之間的交流效率,通過提供發(fā)布日志、保存相冊、音樂視頻等站內(nèi)外資源分享等功能搭建了一個功能豐富高效的用戶交流互動平臺。

      不同的社交網(wǎng)絡,對于訪問量的指標一直有不同的名稱和衡量標準,如新浪微博“粉絲”數(shù)、QQ空間“瀏覽量”、騰訊微博“聽眾”數(shù)、人人網(wǎng)“最近來訪”等等,其與現(xiàn)實中的客人數(shù)有相同的性質(zhì),反映了一個人受歡迎的程度。為了提高自己的訪問量,有不少人各出奇招——頻發(fā)狀態(tài),頻發(fā)照片,頻發(fā)日志等。有的見效顯著,有的卻效果甚微。本文提出SPV值這一概念,即SNS Page Views(社交網(wǎng)絡瀏覽量),來衡量不同社交網(wǎng)絡的訪問量指標。接下來將以人人網(wǎng)、新浪微博、QQ空間、騰訊微博四個社交網(wǎng)絡為典型樣本,分析SPV值的影響因素。

      二、樣本數(shù)據(jù)與變量的選取

      不同SNS的眾多行為指標間具有相關性,比如等級與勛章數(shù)直接反映了活躍程度、上線時間與頻率,而這些都會影響等級的增長。好友數(shù)與收聽數(shù)和關注數(shù)等反映了該人的交際圈,好友數(shù)量多SPV值自然理論上會多。日志與照片可以被轉(zhuǎn)發(fā),以獲得等大的關注。當好友點進去觀看時,SPV值就會增加。狀態(tài)、廣播、微博數(shù)量反映了一個人的活躍程度,數(shù)量多說明活躍,SPV值可能較多。

      三、模型估計

      (一)模型建立

      我們假設回歸模型為:

      lnY=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+…+βnlnXn+μ

      其中,Y代表SPV值,Xj(j=1…n)代表不同行為指標,μ是隨機干擾項。

      通過描述性統(tǒng)計從均值看出解釋變量量綱相差不是很大,可以直接分析。由相關系數(shù)矩陣可以看出,不同SNS中Y與x,x之間均有一定的相關性,存在自相關問題。圖示散點圖檢驗做各指標與Y的散點圖,直觀上看,對有較強的相關性和較弱相關性變量有大致了解。用Eviews進行OLS分析,通過模型優(yōu)化與解釋變量選擇,得到最后通過顯著性檢驗且系數(shù)意義符合常識結(jié)果。

      (二)異方差的檢驗與修正

      此模型可能存在異方差問題,進行White檢驗,證實存在異方差問題,以1/|resid|為權重進行WLS,模型得到了顯著的優(yōu)化。

      四、直接結(jié)論

      據(jù)此我們可以得出一些共性結(jié)論:好友數(shù),等級,照片數(shù)對SPV值有很強的關系。但類似于發(fā)表狀態(tài),發(fā)微博,留下網(wǎng)絡言論等則對SPV值影響不大。這與傳統(tǒng)的想法有所出入,我們將在建議部分詳細闡述。

      五、結(jié)論存在的問題

      以上結(jié)論可能與常識有一定偏差。大部分SPV值很高的人是因為經(jīng)常傳一些照片所致。但是,他們所傳的受歡迎的照片大多是一些寫真和搞笑圖片。而對于圖片的種類,我們沒有進行區(qū)分。但據(jù)常識,寫真和搞笑圖片會對使訪問量劇增,而風景圖片則收效甚微。同時,社交網(wǎng)絡中個體長相因素也應考慮在內(nèi)。誠然,帥哥美女擁有很高的SPV值。但長相指標很難量化,需要收集數(shù)據(jù)通過綜合評判指數(shù)化后,再引入模型。

      本次建模得出的是一個普遍層面上的結(jié)論,對于每個人的特色沒有進行區(qū)分,也略去了一些細節(jié),例如在SNS中的發(fā)言的內(nèi)容與質(zhì)量。所以實際情況可能與模型估計有偏差,模型只是反映普遍層面上的情況。

      最后,本文僅對多重共線性和異方差性進行了修正,隨機解釋變量問題并不明顯,所以并未納入考慮,但并不代表其不存在,這方面會造成一定誤差。

      六、建議

      (一)對通過SNS獲得高關注度的個體

      通過分析我們得出結(jié)論,社交網(wǎng)絡中“等級”、“照片”、“好友數(shù)量”才是造成高關注度,提高SPV值的顯著原因,網(wǎng)絡言論(“狀態(tài)”、“廣播”、“微博”)無法顯著提高SPV。這與一般觀念有所不同,許多通過或新穎或激進的言論來獲得網(wǎng)絡關注度,想“出名”的行為被認為是收效甚微的。不是說你關注多少人發(fā)多少條微博就可以獲得多少“粉絲”,真正想通過SNS獲得高關注度的個體應該要對癥下藥,比如廣交好友,提高好友數(shù)量,發(fā)一些照片,尤其是高質(zhì)量有吸引力的照片,這將顯著提高SPV值。

      (二)對社交網(wǎng)站SNS的建議

      概括而言,通過SNS活動來活動關注度并不代表所以SNS上的行動都可以帶來相同的關注,好友數(shù),等級,照片數(shù)對SPV值有很強的關系。發(fā)表狀態(tài),發(fā)微博,留下網(wǎng)絡言論、“足跡”等則對SPV值影響不大。這將對SNS的運營模式和盈利模式都將產(chǎn)生廣泛的影響。

      這將啟示眾多SNS努力尋找市場空白點,細分市場,根據(jù)自身優(yōu)勢,深刻分析理解用戶個體特點,集中資源,在本細分市場深耕細作,不斷形成特色,盡力創(chuàng)新改進。如人人網(wǎng)面向群體主要是大學生,就要盡力去為大學生群體提供符合群體特點的網(wǎng)上個體行為。具體措施如通過在線時長獎勵、提供增值服務(鼓勵大學生進行更多提高SPV值的個體行動);搭建移動平臺(移動通信工具的廣泛使用是當代大學生的特點之一),設置更多類似點“贊”的抽象化行為模式(符合大學生追求時尚新潮的模式)。又如新浪微博、QQ空間等不再贅言。考慮不同年齡、職業(yè)、學歷的差異,考慮用戶群體特征,都將使社交網(wǎng)絡平臺更加人性化,富有創(chuàng)造力。這些舉措將對SNS的發(fā)展產(chǎn)生長遠的影響。

      (三)對當前網(wǎng)絡環(huán)境的擔憂

      透過實證分析,我們不難看出,“狀態(tài)”、“廣播”、“微博”等網(wǎng)絡言論形式無法對以想通過SNS獲得高關注度的個體產(chǎn)生顯著影響。這進一步說明,當下社交媒體間人與人聯(lián)系的構(gòu)建不是依靠文字,而是“贊”這樣被抽象化的表達形式或者“照片”之類的具體形式。其實本質(zhì)上,網(wǎng)絡時代逐漸變成了抽象的時代,變成了讀圖的時代,文字的力量被削弱。

      成喬明在《藝術市場學論綱》中提出“讀圖時代”成形具有五大社會原因:圖片、影像要遠比文字生動、有趣;電子屏幕化的閱讀增強了讀者的視覺和觸覺體驗;讀圖節(jié)省了人們的閱讀時間;明星制的運用加速了文學的圖像化;個性化的文學表現(xiàn)催生了多元視覺文學的泛濫。對于網(wǎng)絡,現(xiàn)代人為之耗費了大量的時間和精力。同時,與網(wǎng)絡為伴,恐怕會逐漸被冷冰冰的機器思維所主宰。因為沉溺于網(wǎng)絡導致的悲劇逐年增多。通過本文實證分析,這樣的擔心也不無道理。當然我們也不要“因噎廢食”。

      (作者單位:武漢大學經(jīng)濟與管理學院)

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