趙楊，宋倩，高婷

高校圖書館微博信息傳播影響因素研究*
——基于新浪微博平臺

趙楊，宋倩，高婷

以我國37所高校圖書館新浪官方微博為對象，分別從微博內(nèi)容層面和用戶層面對影響高校圖書館微博信息傳播的主要因素進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)微博信息類型、展現(xiàn)形式、信息來源、粉絲數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)者類型均對微博信息傳播具有顯著影響。高校圖書館應(yīng)切合用戶實(shí)際需求發(fā)布博文，合理應(yīng)用多種展現(xiàn)形式表達(dá)信息內(nèi)容，發(fā)布原創(chuàng)性話題并緊密維系與用戶間的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，以此促進(jìn)微博信息傳播與利用，提高圖書館信息服務(wù)水平。

高校圖書館 微博 信息傳播 信息服務(wù)

0 引言

隨著社會化網(wǎng)絡(luò)時代的來臨，越來越多的高校圖書館(以下簡稱“高校館”)利用微博為讀者提供多元化信息服務(wù)。微博作為基于用戶關(guān)系實(shí)現(xiàn)信息實(shí)時分享與傳播的社會化媒體，具有信息傳播速度快、展現(xiàn)形式豐富、交互性強(qiáng)等特點(diǎn)，是高校館發(fā)布館情館訊、推薦信息資源、提供參考咨詢的重要工具[1]。通過微博信息的有效傳播，能使讀者及時獲取圖書館最新資訊和個性化服務(wù)信息，發(fā)揮圖書館的社會服務(wù)價值。目前對高校館微博的研究大多集中在平臺建設(shè)、運(yùn)營現(xiàn)狀、服務(wù)評價等方面，關(guān)于信息傳播影響因素的研究非常有限[2-3]。由于高校館微博在服務(wù)功能、話題內(nèi)容上具有較強(qiáng)的專業(yè)性，其信息傳播模式有別于一般微博，需要針對其特性進(jìn)行具體分析。鑒于此，筆者以我國37所高校館官方微博為實(shí)證對象，探索影響其信息傳播的具體因素，揭示信息傳播規(guī)律與路徑，在此基礎(chǔ)上提出促進(jìn)高校館微博信息有效傳播與利用的對策建議。

1 高校館微博信息傳播影響因素的提出

由于微博信息傳播主要是通過用戶(粉絲)轉(zhuǎn)發(fā)行為體現(xiàn)，因此，已有研究成果大多是從用戶行為特征出發(fā)探索影響微博信息傳播的主要因素[4]。但本質(zhì)上而言，引發(fā)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的內(nèi)在動因源于用戶對微博內(nèi)容的認(rèn)知、情感和態(tài)度，即只有當(dāng)用戶在充分理解、認(rèn)可和接受這些內(nèi)容的基礎(chǔ)上才會產(chǎn)生轉(zhuǎn)發(fā)意愿[5]。因此，筆者分別從微博內(nèi)容和用戶行為兩個層面對影響高校館微博信息傳播的因素進(jìn)行分析，如表1所示。

表1 高校圖書館微博信息傳播影響因素

(1)內(nèi)容層面的影響因素。從內(nèi)容層面看，高校館主要通過文字(一般不超過140字)、圖片、多媒體等形式以原創(chuàng)或轉(zhuǎn)發(fā)的方式在微博平臺上發(fā)布信息，達(dá)到服務(wù)讀者、營銷推廣和對外宣傳的目的。這些信息內(nèi)容的類別、展現(xiàn)形式、來源和發(fā)布時段往往決定著其吸引用戶關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)的程度[6]。因此，微博內(nèi)容層面的影響因素可以從以上四個方面進(jìn)行分析。

(2)用戶層面的影響因素。從用戶層面看，微博用戶覆蓋面是決定信息能否被用戶獲取、接受繼而轉(zhuǎn)發(fā)的重要前提，而用戶覆蓋面主要由微博粉絲數(shù)量決定[7]。其次，由于不同用戶在社會網(wǎng)絡(luò)中處于不同節(jié)點(diǎn)，其轉(zhuǎn)發(fā)行為對信息傳播的影響力也存在很大差異。多數(shù)研究者認(rèn)為，處于核心節(jié)點(diǎn)的用戶(加V用戶)其轉(zhuǎn)發(fā)行為往往會引發(fā)“漣漪效應(yīng)”，是推動信息快速傳播的關(guān)鍵因素[8]。因此，用戶層面的影響因素可以從微博粉絲數(shù)量和轉(zhuǎn)發(fā)者類型兩個方面進(jìn)行分析。

2 實(shí)證研究

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)獲取

新浪微博是我國高校館注冊數(shù)量最多的微博平臺。至2013年12月31日，有167所高校館開通新浪微博賬號。因此，筆者基于新浪微博進(jìn)行樣本選擇和數(shù)據(jù)采集。通過檢索和統(tǒng)計(jì)，除去非官方認(rèn)證(沒有加V標(biāo)識)和粉絲數(shù)量低于1000條的高校館微博，最終確定37個樣本(如表2所示)。鑒于微博信息內(nèi)容發(fā)布時段的一致性和時效性，以2012年1月1日0時至2013年12月31日24時為時間段對樣本內(nèi)容進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，共采集到25269條微博，這些微博的平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)為52次。為了有效反映信息傳播動因，筆者選取轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)高于平均數(shù)的微博作為研究樣本并對其進(jìn)行正態(tài)化處理，最終得到245條研究數(shù)據(jù)。

2.2 樣本描述統(tǒng)計(jì)

筆者對微博樣本內(nèi)容進(jìn)行了描述統(tǒng)計(jì)分析。其中對在某項(xiàng)因素上同時含有多個子類別的微博條目進(jìn)行了分類計(jì)數(shù)。從統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，在信息類別方面，以館情館訊類和資源推薦類為主，分別占樣本總量的32.5%和25.7%，而發(fā)表評論和館際互動類型的內(nèi)容則較少，只占樣本總量的6.3%和7.9%；在展現(xiàn)形式方面，多媒體形式的博文數(shù)量最多，占樣本總量的44.4%，純文本類型的最少，占樣本總量的7.1%；而在信息來源和發(fā)布時段方面，原創(chuàng)性微博和工作時段發(fā)布的微博所占比例最大，分別為73.5%和74.3%。

表2 樣本總體情況(按粉絲數(shù)量降序排列)

2.3 內(nèi)容層面的影響效果分析

為了明確微博內(nèi)容層面的各項(xiàng)因素是否對高校館微博的信息傳播具有顯著影響，筆者采用多因素方差分析進(jìn)行檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上通過多重比較檢驗(yàn)和均值分析對具有顯著影響的因素作進(jìn)一步比較，明確其對微博信息傳播的實(shí)際作用效果。

(1)內(nèi)容層面影響因素的方差分析。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究多個控制變量中哪些對觀測變量有顯著影響[9]。筆者以微博內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)為觀測變量，以信息類別、展現(xiàn)形式、信息來源、發(fā)布時段四個因素為控制變量進(jìn)行多因素方差分析，結(jié)果如表3所示。

表3中，信息類別、展現(xiàn)形式、信息來源、發(fā)布時段的概率p值分別為0.000、0.000、0.041、0.938，當(dāng)顯著性水平α為0.05時，前三個因素的概率p值均低于顯著性水平，可以認(rèn)為，不同信息類別、展現(xiàn)形式和信息來源的微博總體均值存在顯著差異，即這三個因素對高校館微博的信息傳播具有顯著影響。而發(fā)布時段的概率p值大于0.05，說明其對微博信息傳播的影響并不顯著。從各因素的交互作用結(jié)果來看，信息類別、展現(xiàn)形式和信息來源這三個因素相互組合的概率p值也都低于顯著性水平，說明它們對高校館微博信息傳播具有顯著的交互作用。而發(fā)布時段與其他因素的共同作用則沒有對微博信息傳播產(chǎn)生顯著影響(p值大于0.05)。由此可見，用戶對高校館發(fā)布的信息類別以及這些信息是通過何種形式展現(xiàn)的、是否原創(chuàng)會產(chǎn)生較明顯的認(rèn)知、情感和態(tài)度差異；而對微博的發(fā)布時段則沒有明顯的反應(yīng)差異。

表3 微博內(nèi)容層面的多因素方差分析結(jié)果

(2)各影響因素的作用效果分析。為進(jìn)一步分析具有顯著影響的因素是如何具體作用于高校館微博信息傳播的，筆者應(yīng)用多重比較檢驗(yàn)，對這些因素在不同水平下的信息傳播效果進(jìn)行了比較。以信息類別因素為例，其中，“發(fā)起互動”類與其他類別均存在顯著差異(概率p值均小于0.05)。結(jié)合信息類別不同水平下的微博轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)均值，可以發(fā)現(xiàn)，“發(fā)起互動”類的博文平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)最多，為186次；其次是“發(fā)表評論”和“資源推薦”類，平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)分別為143次和138次。由此可見，當(dāng)高校館在微博上發(fā)布一些與讀者交流互動的內(nèi)容(如轉(zhuǎn)發(fā)+@好友獲得贈書、發(fā)起采購數(shù)據(jù)庫投票等)時往往會引發(fā)粉絲強(qiáng)烈關(guān)注并積極轉(zhuǎn)發(fā)；而當(dāng)圖書館在微博上推薦一些文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)庫資源或是對某一熱點(diǎn)問題進(jìn)行評論時，也會促使粉絲們主動地將這些實(shí)用的、有價值的信息通過轉(zhuǎn)發(fā)與他人分享。同樣，通過展現(xiàn)形式和信息來源這兩個具有顯著影響因素的各項(xiàng)均值比較也會發(fā)現(xiàn)，“多媒體形式”和帶有“#”字符的“話題形式”博文轉(zhuǎn)發(fā)均值較高，分別為189次和155次；而“純文本”和“擴(kuò)展閱讀”形式的博文平均轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)則較低，只有62次和81次，說明展現(xiàn)形式生動、帶有討論互動性的微博更能引起用戶興趣，促進(jìn)信息傳播。同時高校圖書館的原創(chuàng)類微博也比其轉(zhuǎn)發(fā)的信息更有吸引力。

在影響因素交互作用方面，信息類別、展現(xiàn)形式和信息來源三個因素的相互組合都能對微博信息傳播產(chǎn)生顯著影響(概率p值均小于0.05)。從交互作用均值來看，多媒體形式的互動類博文最能引起用戶關(guān)注，平均轉(zhuǎn)發(fā)271次，即高校館在與讀者進(jìn)行互動時發(fā)布圖文并茂的信息能更好地激發(fā)讀者的轉(zhuǎn)發(fā)意愿。另外，無論是原創(chuàng)還是轉(zhuǎn)發(fā)的內(nèi)容，“多媒體形式”和“話題標(biāo)簽”形式的博文轉(zhuǎn)發(fā)均值都高于“純文本”和“擴(kuò)展閱讀”形式的，說明高校館在發(fā)布微博時添加了一些圖片、視頻，并對發(fā)布內(nèi)容進(jìn)行了分類、總結(jié)，加上了標(biāo)簽和話題，更能引發(fā)用戶關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)。

2.4 用戶層面的影響效果

在驗(yàn)證微博粉絲數(shù)量和轉(zhuǎn)發(fā)者類型是否對高校圖書館微博信息傳播具有顯著影響時，筆者同樣采用了多因素方差分析。與此同時，考慮到在已有研究中多數(shù)學(xué)者曾提出基于微博的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中處于核心節(jié)點(diǎn)的用戶(加V用戶)其轉(zhuǎn)發(fā)行為會引發(fā)信息傳播的層級擴(kuò)散效應(yīng)[10]，因此，筆者進(jìn)一步對微博轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)層級、粉絲數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)者類型進(jìn)行了相關(guān)分析，并通過可視化工具研究了高校圖書館微博信息傳播路徑。

2.4.1 用戶層面影響因素的方差分析

筆者以高校館微博內(nèi)容轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)為觀測變量，以微博粉絲數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)為控制變量進(jìn)行多因素方差分析，結(jié)果如表4所示。從檢驗(yàn)結(jié)果看，微博粉絲數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)及兩者交互作用的概率p值均低于顯著性水平0.05。可以認(rèn)為，在控制變量不同水平下，微博信息轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)的均值具有顯著差異，即微博粉絲數(shù)和轉(zhuǎn)發(fā)者中的V用戶數(shù)對高校館微博信息傳播效果均具有顯著影響，且兩者同時對信息傳播產(chǎn)生顯著的交互作用。

表4 用戶層面的多因素方差分析結(jié)果

2.4.2 用戶層面影響因素的相關(guān)分析

為了進(jìn)一步明確高校館微博粉絲數(shù)與轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)對微博信息傳播效果的具體作用，筆者應(yīng)用相關(guān)分析進(jìn)行檢驗(yàn)。相關(guān)分析是一種基于假設(shè)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析方法，用來描述兩個變量之間的線性關(guān)系程度[11]。在進(jìn)行相關(guān)分析時，考慮到微博信息的傳播效果除轉(zhuǎn)發(fā)量上的遞增，還表現(xiàn)為轉(zhuǎn)發(fā)層級的擴(kuò)展，即某一用戶轉(zhuǎn)發(fā)該條微博后，該用戶的粉絲又再次進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，產(chǎn)生層層傳播擴(kuò)展效應(yīng)。因此，筆者將轉(zhuǎn)發(fā)層級也納入相關(guān)分析，結(jié)果如表5所示。其中轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)與轉(zhuǎn)發(fā)層級、微博粉絲數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)的相關(guān)系數(shù)概率p值都低于顯著性水平α(此處α值為0.01)，說明四者之間存在顯著相關(guān)性；其Pearson簡單相關(guān)系數(shù)分別為0.488、0.721和0.626，說明微博轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)與轉(zhuǎn)發(fā)層級、粉絲數(shù)、V用戶數(shù)均成正相關(guān)關(guān)系，即隨著轉(zhuǎn)發(fā)層級、粉絲數(shù)和V用戶數(shù)的遞增，微博轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)也隨之遞增，且轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)與微博粉絲數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng)。此外，轉(zhuǎn)發(fā)層級與粉絲數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)間也存在顯著相關(guān)性，特別是與V用戶數(shù)的相關(guān)系數(shù)值達(dá)到0.709，說明轉(zhuǎn)發(fā)層級會隨著轉(zhuǎn)發(fā)者中V用戶數(shù)增加而顯著遞增。

2.4.3 微博傳播路徑的可視化分析

通過可視化工具PKUVIS可以具體展現(xiàn)高校館微博中某條博文被用戶轉(zhuǎn)發(fā)后的傳播路徑。以樣本中轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)最多的一條微博為例，該微博由中國科技大學(xué)圖書館在2013年4月26日11∶15發(fā)布，博文內(nèi)容是該圖書館2012年全年圖書借閱情況排名(原文見http：//e.weibo.com/ 2433828702/ztUF0zVut)，其信息傳播路徑如圖1所示。截至統(tǒng)計(jì)時止，該條微博共被轉(zhuǎn)發(fā)1008次，轉(zhuǎn)發(fā)層級7層。圖1中右邊的環(huán)狀圖為圖書館官方微博粉絲轉(zhuǎn)發(fā)該條博文的信息傳播路徑。隨著該條微博不斷被粉絲和加V用戶轉(zhuǎn)發(fā)，信息不斷擴(kuò)散，形成層層擴(kuò)大的環(huán)狀路徑。左邊的環(huán)狀圖則是該博文被另一官方微博“果殼網(wǎng)”二次轉(zhuǎn)發(fā)后，產(chǎn)生的“發(fā)酵”效應(yīng)?！肮麣ぞW(wǎng)”是面向都市科技青年的社交網(wǎng)站，匯集了大量對科學(xué)研究感興趣的用戶，粉絲數(shù)量超過140萬，經(jīng)過其對該博文進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)推廣后，甚至產(chǎn)生比原微博更強(qiáng)的信息傳播效應(yīng)。由此可見，在微博信息傳播過程中，每遇到一個大的傳播節(jié)點(diǎn)(加V用戶)就會帶來大量轉(zhuǎn)發(fā)，使得信息不斷向更廣的范圍傳播，并且大節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)得越早對信息傳播的影響力越大。

表5 用戶層面影響因素相關(guān)分析結(jié)果

圖1 高校圖書館微博信息傳播路徑可視化圖

3 結(jié)論與建議

隨著微博應(yīng)用的日益廣泛，通過微博平臺開展各類信息服務(wù)已成為我國高校館的趨勢。如何基于微博平臺促進(jìn)信息有效傳播、分享和利用是高校圖書館實(shí)現(xiàn)社會化知識服務(wù)與文化傳播的關(guān)鍵課題。從現(xiàn)狀看，我國高校館微博的信息轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)普遍不高，傳播效果并不理想。實(shí)證結(jié)果顯示，高校館微博信息傳播受到信息類別、展現(xiàn)形式、信息來源、粉絲數(shù)量和轉(zhuǎn)發(fā)者類型多方面因素的影響，筆者認(rèn)為，我國高校館應(yīng)在以下方面加以改進(jìn)，提高微博信息服務(wù)績效。

一是發(fā)布切合用戶需求的信息內(nèi)容。在筆者調(diào)研的37個高校館微博中，盡管轉(zhuǎn)發(fā)量高于平均次數(shù)的博文內(nèi)容主要為“館情館訊”和“資源推薦”，但研究結(jié)果顯示，真正對轉(zhuǎn)發(fā)量有顯著影響的信息類別卻是“發(fā)起互動”和“發(fā)表評論”，其次才是“資源推薦”。因此，高校圖應(yīng)充分發(fā)揮微博平臺的社交功能，積極開展有針對性的在線調(diào)查和讀者交流活動，根據(jù)讀者評論意見及時更新微博內(nèi)容，提升用戶滿意度。此外，還應(yīng)積極關(guān)注校園內(nèi)外的熱點(diǎn)新聞，通過發(fā)表知識含量較高的評論引發(fā)讀者關(guān)注，獲得讀者認(rèn)同感。同時，還要經(jīng)常推薦有價值的信息資源，普及新知識，使微博平臺成為讀者的“微知識庫”，提升圖書館微博的社會服務(wù)價值[12]。

二是合理應(yīng)用多種展現(xiàn)形式傳遞圖書館信息。由于微博內(nèi)容受字?jǐn)?shù)限制，純文本信息往往難以詳盡地表達(dá)發(fā)布者的準(zhǔn)確意圖，而且許多圖書館用戶是通過手機(jī)訪問微博的，閱讀純文字內(nèi)容容易疲勞。從分析結(jié)果看，“多媒體”和“話題標(biāo)簽”形式的博文對微博信息傳播具有顯著影響，因此，高校館可選擇合適的圖片(表情)、音頻、視頻等穿插在發(fā)布的博文中，提高用戶閱讀體驗(yàn)。此外，高校館微博的管理人員可以根據(jù)圖書館的服務(wù)定位，設(shè)定恰當(dāng)?shù)膬?nèi)容分類，添加雙“#”號話題標(biāo)簽，便于讀者通過微博話題搜索功能，迅速找到感興趣的內(nèi)容。例如武漢大學(xué)圖書館就將其官方微博劃分為“通知公告”“培訓(xùn)活動”“珞珈閱讀廣場”“音樂隨身聽”等版塊，每種類型的博文都有統(tǒng)一的內(nèi)容和格式，信息展現(xiàn)形式更為規(guī)范、醒目，因此更容易吸引用戶關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)。

三是積極創(chuàng)造用戶感興趣的原創(chuàng)話題。由于原創(chuàng)性微博對信息傳播具有顯著影響，因此，高校館在充實(shí)微博內(nèi)容的基礎(chǔ)上，應(yīng)協(xié)調(diào)好每天的原創(chuàng)、轉(zhuǎn)發(fā)微博數(shù)量，盡量做到權(quán)威信息原創(chuàng)發(fā)布、大眾話題轉(zhuǎn)發(fā)評論，形成自己獨(dú)特的運(yùn)營風(fēng)格，提高微博的公信力與影響力[13]。譬如，圖書館可以結(jié)合本館的發(fā)展背景與特色資源開創(chuàng)一些具有創(chuàng)意性的微博欄目，如廈門大學(xué)圖書館就在其官方微博中推出了“圖·發(fā)現(xiàn)”“圖·探索”“圖·時光”等一系列反映圖書館發(fā)展歷程與資源建設(shè)的欄目，打造了圖書館的“品牌效應(yīng)”，每條與這些欄目相關(guān)的博文都引發(fā)了大量的粉絲討論和轉(zhuǎn)發(fā)。

四是緊密維系與用戶的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。微博粉絲數(shù)量是決定微博信息覆蓋面與傳播面的重要基礎(chǔ)，而處于社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的加V用戶又是決定信息傳播速度與廣度的重要因素。高校館應(yīng)充分利用微博這一社會化媒體與讀者建立良好的互動關(guān)系，通過深入挖掘粉絲評論信息，分析讀者潛在需求，提供更加智能化、個性化的信息服務(wù)，從而強(qiáng)化與用戶的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。而在發(fā)布一些重要信息時，可以“@”一些加V用戶，通過這些“意見領(lǐng)袖”的二次傳播提升高校館微博知名度，塑造高校館良好的社會形象。

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Information Dissemination Factors of Academic Libraries’Micro-blogs——A Study Based on Sina Micro-blog

ZHAO Yang，SONG Qian，GAO Ting

Studying on 37 Chinese academic libraries’Sina micro-blogs，this paper makes a quantitative analysis of the main factors that impact micro-blog information dissemination from the perspectives of micro-blog’s contents and users.The results show that information types，formats，information sources，number of followers and types of users who reposted have significant impacts on micro-blog information dissemination.It is suggested that academic libraries should post micro-blogs to meet users’actual needs，write micro-blogs in various forms，launch original topics and maintain the close social network relationships with their users to promote the dissemination and use of libraries’micro-blog and improve the information service level.

academic library；micro-blog；information dissemination；information services

格式 趙楊，宋倩，高婷.高校圖書館微博信息傳播影響因素研究——基于新浪微博平臺[J].圖書館論壇，2015（1）：93-99.

趙楊（1982-），女，博士，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院副教授；宋倩（1990-），女，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生；高婷（1990-），女，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生。

2014-05-09

*本文系國家社科基金青年項(xiàng)目“數(shù)字圖書館移動服務(wù)質(zhì)量控制研究”（項(xiàng)目編號：12CTQ005）和國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和演化博弈的社會化媒體信息傳播建模和模擬”（項(xiàng)目編號：71101059）研究成果之一