馬帥 王昌 毛鵬樂

摘 要 微信公眾號(hào)推送服務(wù)在高校圖書館的學(xué)習(xí)支持和學(xué)科服務(wù)等方面日益發(fā)揮出重要作用。本文以高校圖書館微信推送服務(wù)的互動(dòng)效果評(píng)價(jià)為研究對(duì)象，爬蟲采集“雙一流”建設(shè)高校圖書館微信公眾號(hào)推送的歷史消息，選取確立評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用客觀賦權(quán)法中的主成分分析法計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建推送服務(wù)互動(dòng)效果評(píng)價(jià)模型。通過實(shí)證驗(yàn)證，該模型評(píng)價(jià)結(jié)果符合實(shí)際，指標(biāo)權(quán)重賦值合理，最后提出相應(yīng)策略，以期提高推送服務(wù)互動(dòng)效果。

關(guān)鍵詞 高校圖書館 微信 推送服務(wù) 互動(dòng)效果評(píng)價(jià)

分類號(hào) G252;G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2020.08.011

Research on the Evaluation of Interactive Effect of University WeChat Library Information Push Service

Ma Shuai， Wang Chang， Mao Pengle

Abstract The WeChat public account push service is increasingly playing an important role in the academic librarys learning support and subject services. In this paper， the interactive effect evaluation of the WeChat push service in college libraries is taken as the research object. The crawler collects the historical information pushed by the WeChat public account of the “double first-class” construction college library， selects and establishes the evaluation index， and adopts the principal component analysis method in objective weighting method. Calculate the weights of various indicators and build an interactive effect evaluation model for push services. Through empirical verification analysis， the evaluation results of the model are in line with reality， and the index weights are reasonably assigned. Finally， corresponding strategies are proposed to improve the interactive effect of the push service.

Keywords University library. WeChat. Push service. Interactive effect evaluation.

Abstract The WeChat public account push service is increasingly playing an important role in the academic librarys learning support and subject services. In this paper， the interactive effect evaluation of the WeChat push service in college libraries is taken as the research object. The crawler collects the historical information pushed by the WeChat public account of the “double first-class” construction college library， selects and establishes the evaluation index， and adopts the principal component analysis method in objective weighting method. Calculate the weights of various indicators and build an interactive effect evaluation model for push services. Through empirical verification analysis， the evaluation results of the model are in line with reality， and the index weights are reasonably assigned. Finally， corresponding strategies are proposed to improve the interactive effect of the push service.

Keywords University library. WeChat. Push service. Interactive effect evaluation.

現(xiàn)如今信息技術(shù)迅猛發(fā)展，衍生出很多諸如微信、微博等新媒體產(chǎn)品。其中微信已成為十億余人使用的社交媒體，除支持發(fā)送語(yǔ)音短信、視頻、圖片和文字外，還提供公眾號(hào)服務(wù)，個(gè)人和組織均可開通公眾平臺(tái)、自定義開發(fā)建設(shè)全方位的服務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)與特定群體的高效溝通和互動(dòng)交流。就高校圖書館而言，移動(dòng)新媒體的出現(xiàn)，為圖書館與用戶互動(dòng)、深入開展信息服務(wù)開辟了新途徑，而微信公眾號(hào)則逐漸成為圖書館創(chuàng)新微服務(wù)的渠道和宣傳陣地。然而，當(dāng)前很多高校圖書館微信公眾號(hào)推送服務(wù)存在服務(wù)質(zhì)量參差不齊，因此本文就用戶互動(dòng)參與度不高等問題，以及如何評(píng)價(jià)推送服務(wù)質(zhì)量、互動(dòng)效果等進(jìn)行討論，以期提高完送服務(wù)效能，增強(qiáng)用戶互動(dòng)參與度。

1 圖書館推送服務(wù)研究文獻(xiàn)回顧

1.1 高校圖書館微信公眾號(hào)服務(wù)研究進(jìn)展

自高校圖書館開展微信公眾號(hào)服務(wù)，對(duì)于這一方面理論研究和實(shí)踐探索引起了國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者的廣泛關(guān)注，其研究熱點(diǎn)主要包括以下幾方面，如表1所示。

從表1中可以看出，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于高校圖書館微信公眾號(hào)服務(wù)的研究主題是比較完整的，主要集中在服務(wù)建設(shè)、發(fā)展現(xiàn)狀調(diào)研、閱讀推廣、相關(guān)研究文獻(xiàn)計(jì)量分析、用戶需求、接受與使用意愿、行為影響因素研究、用戶滿意度評(píng)價(jià)研究、服務(wù)質(zhì)量、傳播效果影響因素與服務(wù)質(zhì)量、傳播效果評(píng)價(jià)體系構(gòu)建研究等方面，可以說高校圖書館微信研究的體系正在初步形成，其研究?jī)?nèi)容正在進(jìn)一步拓展，在一定程度上促進(jìn)了高校圖書館微信的服務(wù)水平和深入發(fā)展。

關(guān)于通過微信平臺(tái)開展“信息推送服務(wù)”的研究，目前國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者都有了較為深入的研究。釗林真等人以北京師范大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)為例，采用案例分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)調(diào)研等方法對(duì)其推文內(nèi)容進(jìn)行分析[19];李龍等人借助微信傳播指數(shù)WCI等，對(duì)地區(qū)院校圖書館微信公眾號(hào)發(fā)布文章內(nèi)容及讀者留言等進(jìn)行調(diào)研分析，探討讀者關(guān)注熱點(diǎn)[20];王磊采用LDA主題法挖掘分析推文內(nèi)容主題，并設(shè)計(jì)主題傳播指數(shù)量化分析傳播效果[21];郭斌等人從定性角度闡述微信公眾平臺(tái)運(yùn)用到圖書館信息推送服務(wù)中的重要意義[22]。姚鵬[23]、王波[24]、楊明[25]、吳錦輝[26] 、田蓉[27]采用微信傳播指數(shù)WCI分析、內(nèi)容分析、統(tǒng)計(jì)描述等方法，對(duì)特定類別、WCI排行靠前的高校微信圖書館推送服務(wù)的建設(shè)現(xiàn)狀及影響力進(jìn)行案例研究;王永勝等人運(yùn)用方差分析法對(duì)微信圖文轉(zhuǎn)化率進(jìn)行實(shí)證研究[28];陳冬玲對(duì)推文進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)分析，并對(duì)微信平臺(tái)WCI指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，探索影響高校微信圖書館運(yùn)營(yíng)效果的相關(guān)指標(biāo)[29];王康等人構(gòu)建高校圖書館微信公眾號(hào)影響力指數(shù)，并證明影響力指數(shù)與原創(chuàng)率、閱讀總數(shù)、點(diǎn)贊總數(shù)、頭條文章閱讀量、最大閱讀數(shù)和最大點(diǎn)贊數(shù)呈顯著正相關(guān)[30]。前人研究對(duì)于探究推送服務(wù)建設(shè)現(xiàn)狀、推文內(nèi)容、運(yùn)營(yíng)效果的影響因素等問題均有所貢獻(xiàn)，并對(duì)提升微信圖書館公眾號(hào)的影響力提出了具有參考意義的優(yōu)化策略或建議。

綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)及其推送服務(wù)進(jìn)行了不同角度的探析，并提出一些優(yōu)化服務(wù)的可行性策略，旨在為高校圖書館微信公眾號(hào)服務(wù)及推送服務(wù)提供一定的借鑒參考價(jià)值。但鮮有專門針對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)信息推送服務(wù)互動(dòng)效果評(píng)價(jià)體系構(gòu)建方面的研究。前人構(gòu)建高校圖書館微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)效果評(píng)價(jià)體系的研究對(duì)高校圖書館微信推送服務(wù)的互動(dòng)效果評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建雖具有借鑒意義，但多數(shù)是借助于第三方平臺(tái)的WCI指數(shù)來最終確立龐大復(fù)雜的指標(biāo)體系，采用主觀賦權(quán)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型。這種評(píng)價(jià)體系不專指，且復(fù)雜不易操作，對(duì)于推送服務(wù)互動(dòng)效果的評(píng)價(jià)不太適用。因此，本文以高校圖書館微信公眾號(hào)信息推送服務(wù)互動(dòng)效果的評(píng)價(jià)為研究對(duì)象，對(duì)國(guó)內(nèi)“雙一流”建設(shè)高校圖書館微信推送的歷史信息進(jìn)行采集，從用戶與推送服務(wù)間的雙向互動(dòng)角度確立評(píng)價(jià)指標(biāo)，將用戶評(píng)論數(shù)、作者反饋與評(píng)論點(diǎn)贊納入評(píng)價(jià)體系，不僅限于常規(guī)的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)等指標(biāo)，計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，從而構(gòu)建出信息推送服務(wù)互動(dòng)效果的評(píng)價(jià)模型，并對(duì)其進(jìn)行實(shí)證驗(yàn)證分析。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)確立

高校圖書館微信公眾號(hào)推送服務(wù)定期向關(guān)注用戶推送消息，用戶可通過閱讀、分享在看、評(píng)論留言等方式與推文進(jìn)行互動(dòng)。推送服務(wù)方通過對(duì)推文留言區(qū)內(nèi)用戶評(píng)論進(jìn)行反饋、回復(fù)與用戶進(jìn)行互動(dòng)。雙方交互之后，推文便產(chǎn)生一定的量化互動(dòng)結(jié)果，如閱讀數(shù)、在看數(shù)、評(píng)論內(nèi)容與作者反饋等。閱讀瀏覽是用戶淺層次圍觀式互動(dòng)行為;分享在看實(shí)質(zhì)上是用戶對(duì)推文持贊賞與欣賞態(tài)度，愿意將其分享傳播給更多用戶;評(píng)論是用戶產(chǎn)生的較深層次互動(dòng)行為，根據(jù)自身興趣積極主動(dòng)活躍的發(fā)表自身疑惑、見解等;作者反饋是推文作者對(duì)用戶留言進(jìn)行回復(fù)反饋的行為;評(píng)論點(diǎn)贊是用戶對(duì)推文留言區(qū)評(píng)論持認(rèn)可、認(rèn)同的態(tài)度而產(chǎn)生的行為。為保證研究結(jié)果相對(duì)性，本文計(jì)算推送消息的平均閱讀數(shù)、平均在看數(shù)、平均評(píng)論數(shù)、平均作者反饋數(shù)與平均評(píng)論點(diǎn)贊數(shù)，分別將其命名為“圍觀式互動(dòng)值”“傳播互動(dòng)值”“興趣互動(dòng)值”“作者反饋互動(dòng)值”與“點(diǎn)贊式互動(dòng)值”。此外，推送頻率是推送服務(wù)主動(dòng)迎合用戶互動(dòng)的保證、前提，一定程度上影響著互動(dòng)效果，最終將其納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。因此，高校圖書館微信公眾號(hào)信息推送服務(wù)互動(dòng)效果將從“圍觀式互動(dòng)值”“傳播互動(dòng)值”“興趣互動(dòng)值”“作者反饋互動(dòng)值”“點(diǎn)贊式互動(dòng)值”與“推送頻率”六方面進(jìn)行衡量。

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文采集的數(shù)據(jù)源于國(guó)內(nèi)“雙一流”高校圖書館的微信公眾號(hào)。截止到2019年10月16日，42所雙一流高校圖書館均已開通微信公眾號(hào)服務(wù)。同濟(jì)大學(xué)、湖南大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、南京大學(xué)與中國(guó)海洋大學(xué)圖書館同時(shí)開通了訂閱號(hào)和服務(wù)號(hào)。服務(wù)號(hào)側(cè)重與用戶之間的功能性交互，訂閱號(hào)主要面向用戶進(jìn)行信息的傳達(dá)與傳播，凸顯推送服務(wù)價(jià)值。因此，本文研究賬號(hào)屬性為訂閱號(hào)的高校圖書館微信公眾號(hào)推送服務(wù)共計(jì)28個(gè)。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取28個(gè)訂閱號(hào)推送的歷史消息以及用戶評(píng)論等樣本數(shù)據(jù)，采集時(shí)間周期為2018年10月1日至2019年10月16日，最終共采集到8899篇?dú)v史消息。

本文將“圍觀式互動(dòng)值”“傳播互動(dòng)值”“興趣互動(dòng)值”“作者反饋互動(dòng)值”“點(diǎn)贊式互動(dòng)值”與“推送頻率”指標(biāo)分別用“X1”“X2”“X3”“X4”“X5”與“X6”表示。為保證各指標(biāo)數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布，消除指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱的影響，進(jìn)行取對(duì)數(shù)等數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，各評(píng)價(jià)指標(biāo)具體描述定義及數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表2所示。

2.3 互動(dòng)效果評(píng)價(jià)模型構(gòu)建及指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

選取評(píng)價(jià)指標(biāo)之后，需采用一定的賦權(quán)方法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。為了保證評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)來源的客觀性，避免主觀賦權(quán)法過多依賴專家主觀經(jīng)驗(yàn)的局限，本文采用客觀賦權(quán)法中的主成分分析法來確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。

表3為是否適用主成分分析法計(jì)算權(quán)重的檢驗(yàn)結(jié)果。一般而言，KMO值大于0.9，表明非常適用;KMO值大于0.8小于0.9，表明適合;KMO值大于0.7小于0.8，表明一般;KMO值大于0.6小于0.7，表明不太適合;KMO值小于0.6表明不適用。從表3中可以看出，KMO值為0.725，表示可以采用主成分分析法確立各指標(biāo)權(quán)重。

從表4可以看出，最終抽取主成分1來代替所有指標(biāo)變量。主成分1的特征值為3.673大于1，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到61.218%，基本可以反映原來所有指標(biāo)變量的信息。

從成分矩陣表5中，可以看出主成分1對(duì)原來指標(biāo)的載荷數(shù)。主成分1在指標(biāo)X1、X2、X3、X4、X5與X6上的載荷數(shù)分別為0.896、0.866、0.864、0.830、0.693與0.453。確定指標(biāo)權(quán)重包括計(jì)算各指標(biāo)在主成分線性組合中的系數(shù)、主成分方差貢獻(xiàn)率與指標(biāo)權(quán)重歸一化三方面內(nèi)容。各指標(biāo)在主成分線性組合中的系數(shù)計(jì)算見公式1。其中Zi表示特征值大于1的所有主成分在各評(píng)價(jià)指標(biāo)上的載荷值;Tm表示特征值大于1的各主成分的具體特征值。

本文僅主成分1的特征值大于1，通過公式（1）計(jì)算得出指標(biāo)X1-X6在主成分1線性組合中的系數(shù)分別為0.468、0.452、0.451、0.433、0.362、0.236;其次將各指標(biāo)系數(shù)Ai分別與特征值大于1的主成分的方差貢獻(xiàn)率Sm相乘再除以特征值大于1的主成分的方差貢獻(xiàn)率Sn之和，求出綜合得分模型中的系數(shù)。如公式（2）所示：

由于本文最終抽取出一個(gè)主成分，為此，綜合得分模型中的系數(shù)與各指標(biāo)在線性組合中的系數(shù)通過計(jì)算求得結(jié)果是相同的。最后對(duì)綜合得分模型中的系數(shù)進(jìn)行歸一化處理，求得各指標(biāo)權(quán)重，如公式（3）所示：

通過公式3計(jì)算求出指標(biāo)X1-X6的權(quán)重分別為0.1947、0.1882、0.1877、0.1804、0.1506、0.0984。綜合得分模型或互動(dòng)效果評(píng)價(jià)模型，如公式（4）所示：

3 互動(dòng)效果評(píng)價(jià)實(shí)證分析

3.1 互動(dòng)效果排名分析

采用本文構(gòu)建的互動(dòng)效果評(píng)價(jià)模型對(duì)28所高校圖書館微信推送服務(wù)進(jìn)行互動(dòng)效果評(píng)價(jià)分析，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及排名，結(jié)果如表6所示。

據(jù)表6可知，互動(dòng)效果躍居排行榜前五名的分別為復(fù)旦大學(xué)、武漢大學(xué)、清華大學(xué)、廈門大學(xué)與鄭州大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)?；?dòng)效果位列末位的有華南理工大學(xué)圖書館、同濟(jì)大學(xué)圖書館信息服務(wù)、北京理工大學(xué)與哈爾濱工業(yè)大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)等。進(jìn)一步分析，復(fù)旦大學(xué)、武漢大學(xué)、清華大學(xué)、廈門大學(xué)與鄭州大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)推文的平均閱讀數(shù)（圍觀式互動(dòng)值）、平均在看數(shù)（傳播互動(dòng)值）、平均評(píng)論數(shù)（興趣互動(dòng)值）、平均評(píng)論點(diǎn)贊數(shù)（點(diǎn)贊式互動(dòng)值）與推送頻率均較高，互動(dòng)效果評(píng)價(jià)值較高。而華南理工大學(xué)圖書館、同濟(jì)大學(xué)圖書館信息服務(wù)、北京理工大學(xué)圖書館與哈工大圖書館微信公眾號(hào)推送服務(wù)各項(xiàng)指標(biāo)值均最低，互動(dòng)效果評(píng)價(jià)值較低。從單一指標(biāo)值而言，復(fù)旦大學(xué)圖書館平均評(píng)論點(diǎn)贊數(shù)最高，武漢大學(xué)圖書館平均閱讀數(shù)最高，鄭州大學(xué)圖書館平均評(píng)論數(shù)最高。通過調(diào)研分析采集數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)復(fù)旦大學(xué)圖書館推送的“旦旦悅讀”圖書免費(fèi)贈(zèng)送活動(dòng)、有獎(jiǎng)?wù)骷瘍深愔黝}消息的評(píng)論留言較多，且評(píng)論點(diǎn)贊數(shù)較高;武漢大學(xué)推送的開館通知、比賽投票活動(dòng)類消息的閱讀數(shù)最高;鄭州大學(xué)推送的有關(guān)征集類——圖書、閉館音樂推薦與小圖調(diào)查——收集用戶建議主題類消息的評(píng)論留言量最多。在線投票征集活動(dòng)類的主題消息最能激發(fā)用戶互動(dòng)欲望，促使用戶瀏覽、閱讀、進(jìn)行評(píng)論留言等，會(huì)獲得較高的互動(dòng)量，因此互動(dòng)效果佳。綜合而言，每所高校圖書館微信公眾號(hào)推送服務(wù)互動(dòng)效果評(píng)價(jià)結(jié)果符合實(shí)際。

但從表6中還可直觀看出存在的問題：（1）高校圖書館微信公眾號(hào)推文留言區(qū)作者對(duì)用戶評(píng)論的反饋均很低，不重視與用戶間的雙向互動(dòng);（2）大部分高校圖書館微信公眾號(hào)推文留言區(qū)用戶評(píng)論量、分享在看數(shù)普遍較低，用戶傳播互動(dòng)、興趣互動(dòng)意愿不強(qiáng)烈，僅停留在較淺的圍觀式互動(dòng)行為層面;（3）高校圖書館微信公眾號(hào)推送消息頻率普遍一致，甚至有些高校圖書館微信公眾號(hào)推送消息頻率最高，但是綜合互動(dòng)效果值很低，反映出“重推送信息，輕互動(dòng)交流”的問題。

3.2 指標(biāo)權(quán)重賦值分析

用戶產(chǎn)生的閱讀、瀏覽圍觀式互動(dòng)行為是用戶與推送服務(wù)最先開啟互動(dòng)接觸的始點(diǎn)，只有當(dāng)用戶閱讀完推文，才會(huì)開始選擇下一步的互動(dòng)行為，因此對(duì)互動(dòng)效果的貢獻(xiàn)最大;分享在看傳播互動(dòng)行為能夠提高原推文的覆蓋面與傳播廣度，會(huì)增加更多用戶對(duì)推送消息的點(diǎn)擊接觸量，因此，對(duì)互動(dòng)效果的貢獻(xiàn)較大;留言評(píng)論是用戶根據(jù)自身興趣針對(duì)推文主題發(fā)表自身見解、疑惑等，同時(shí)也很可能會(huì)激發(fā)其他用戶參與評(píng)論留言，增加評(píng)論量，但是相對(duì)于分享在看行為，不能夠提高原推文的傳播度，因此，對(duì)互動(dòng)效果的貢獻(xiàn)次于傳播互動(dòng)行為;點(diǎn)贊式互動(dòng)是用戶對(duì)推文留言區(qū)評(píng)論的點(diǎn)贊，表示對(duì)其看法或者疑惑問題的贊同與認(rèn)同，但無進(jìn)一步的互動(dòng)行為，因此對(duì)互動(dòng)效果的貢獻(xiàn)較小;推送頻率對(duì)互動(dòng)效果的貢獻(xiàn)最小，客觀反映了推送頻率是推文服務(wù)作為保證公眾號(hào)服務(wù)在場(chǎng)主動(dòng)迎合用戶互動(dòng)的最基本前提。綜上，各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重賦值均與客觀實(shí)際規(guī)律相符合。

4 研究結(jié)論

本文通過對(duì)28所“雙一流”高校圖書館的微信公眾號(hào)的互動(dòng)效果評(píng)價(jià)分析，其各項(xiàng)指標(biāo)與客觀實(shí)際較符合，認(rèn)為高校圖書館所開展的微信服務(wù)在未來應(yīng)該進(jìn)一步拓展互動(dòng)空間，豐富互動(dòng)手段，提升圖書館微信服務(wù)水平。

4.1 提升與用戶雙向互動(dòng)交流頻率

高校圖書館微信公眾號(hào)信息推送服務(wù)應(yīng)重視反饋用戶留言評(píng)論。用戶在與推送服務(wù)交互過程中實(shí)質(zhì)上構(gòu)筑形成一個(gè)個(gè)互動(dòng)儀式。借助互動(dòng)儀式理論，當(dāng)用戶在某一互動(dòng)情境中收獲一定情感能量和符號(hào)資本之后，便會(huì)產(chǎn)生進(jìn)一步互動(dòng)動(dòng)機(jī)[31]。用戶圍繞推文主題在留言區(qū)發(fā)表自身見解、建議及疑惑等，作者及時(shí)反饋留言，雙方就用戶留言話題形成共同關(guān)注焦點(diǎn)，當(dāng)用戶留言得到反饋或疑惑得到解決，便會(huì)產(chǎn)生積極情感，下一次仍會(huì)積極評(píng)論留言。因此，高校圖書館微信推送服務(wù)要重視對(duì)用戶留言的反饋，提升與用戶之間的雙向互動(dòng)頻率，提高互動(dòng)效果。

4.2 實(shí)施激勵(lì)機(jī)制，激發(fā)用戶互動(dòng)意愿

推送服務(wù)應(yīng)重視用戶作為外部資源所帶來的價(jià)值，秉持開放、共享、創(chuàng)新的理念，激勵(lì)用戶參與到微信圖書館信息服務(wù)建設(shè)工作中。深層專注式互動(dòng)用戶群體（傳播互動(dòng)、興趣互動(dòng)）屬于高價(jià)值群體，愿意積極主動(dòng)分享原推文或發(fā)表見解、貢獻(xiàn)自身智慧資源等，擁有較強(qiáng)的積極主動(dòng)性，活躍度高，能夠激喚起其他用戶參與互動(dòng)，推送服務(wù)應(yīng)激勵(lì)其參與服務(wù)建設(shè)。此外，推送服務(wù)管理運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)，應(yīng)專門建設(shè)“用戶互動(dòng)表彰”特色模塊，定期統(tǒng)計(jì)發(fā)布用戶互動(dòng)數(shù)據(jù)排行榜（閱讀數(shù)、分享在看數(shù)、評(píng)論數(shù)等），以發(fā)放禮品的方式獎(jiǎng)勵(lì)分享在看數(shù)、評(píng)論入選精選留言次數(shù)多的用戶，以激勵(lì)其他用戶積極參與互動(dòng)。最后，定期安排專人采用線下與線上相結(jié)合的方式就創(chuàng)新和完善推送服務(wù)征集用戶建議，精準(zhǔn)把握用戶需求。以用戶至上為原則，雙方共同助力完善推送服務(wù)效能，提升互動(dòng)效果。

4.3 優(yōu)化推送消息主題

受關(guān)注的推文內(nèi)容是有效聚集公眾號(hào)人氣，培養(yǎng)粉絲忠誠(chéng)度，提升用戶閱讀量、在看量和評(píng)論量的根本驅(qū)動(dòng)力。推文服務(wù)應(yīng)遵循“內(nèi)容為王”原則，多推送真正迎合高校用戶需求及最能激發(fā)讀者參與互動(dòng)、互動(dòng)性較強(qiáng)的主題類消息。另外，擬定消息主題時(shí)應(yīng)采用風(fēng)趣、新穎的語(yǔ)言風(fēng)格，使推送消息標(biāo)題更具吸引力，從而提升推文的點(diǎn)擊量。對(duì)于推送消息主題熱點(diǎn)的捕捉，可以通過挖掘分析用戶的閱讀、在看、評(píng)論等行為數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏于其中的潛在需求，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶需求的精準(zhǔn)把握。

4.4 提高信息推送頻率

推文服務(wù)應(yīng)保證合理的推送節(jié)奏，維持公眾號(hào)的虛擬在場(chǎng)時(shí)間，增加自身曝光率，這是吸引用戶與其進(jìn)行互動(dòng)的引擎，若推文服務(wù)長(zhǎng)期不推送消息，將會(huì)被用戶遺忘，甚至面臨被用戶取消關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)，削弱其在用戶學(xué)習(xí)（工作）生活中的重要性，不利于推送服務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。

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