高校图书馆微信推送服务互动效果评价研究
2020-09-12马帅王昌毛鹏乐
马帅 王昌 毛鹏乐
摘 要 微信公众号推送服务在高校图书馆的学习支持和学科服务等方面日益发挥出重要作用。本文以高校图书馆微信推送服务的互动效果评价为研究对象,爬虫采集“双一流”建设高校图书館微信公众号推送的历史消息,选取确立评价指标,采用客观赋权法中的主成分分析法计算各项指标权重,构建推送服务互动效果评价模型。通过实证验证,该模型评价结果符合实际,指标权重赋值合理,最后提出相应策略,以期提高推送服务互动效果。
关键词 高校图书馆 微信 推送服务 互动效果评价
分类号 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.
现如今信息技术迅猛发展,衍生出很多诸如微信、微博等新媒体产品。其中微信已成为十亿余人使用的社交媒体,除支持发送语音短信、视频、图片和文字外,还提供公众号服务,个人和组织均可开通公众平台、自定义开发建设全方位的服务,从而实现与特定群体的高效沟通和互动交流。就高校图书馆而言,移动新媒体的出现,为图书馆与用户互动、深入开展信息服务开辟了新途径,而微信公众号则逐渐成为图书馆创新微服务的渠道和宣传阵地。然而,当前很多高校图书馆微信公众号推送服务存在服务质量参差不齐,因此本文就用户互动参与度不高等问题,以及如何评价推送服务质量、互动效果等进行讨论,以期提高完送服务效能,增强用户互动参与度。
1 图书馆推送服务研究文献回顾
1.1 高校图书馆微信公众号服务研究进展
自高校图书馆开展微信公众号服务,对于这一方面理論研究和实践探索引起了国内外专家学者的广泛关注,其研究热点主要包括以下几方面,如表1所示。
从表1中可以看出,国内学者对于高校图书馆微信公众号服务的研究主题是比较完整的,主要集中在服务建设、发展现状调研、阅读推广、相关研究文献计量分析、用户需求、接受与使用意愿、行为影响因素研究、用户满意度评价研究、服务质量、传播效果影响因素与服务质量、传播效果评价体系构建研究等方面,可以说高校图书馆微信研究的体系正在初步形成,其研究内容正在进一步拓展,在一定程度上促进了高校图书馆微信的服务水平和深入发展。
关于通过微信平台开展“信息推送服务”的研究,目前国内众多学者都有了较为深入的研究。钊林真等人以北京师范大学图书馆微信公众号为例,采用案例分析、网络数据调研等方法对其推文内容进行分析[19];李龙等人借助微信传播指数WCI等,对地区院校图书馆微信公众号发布文章内容及读者留言等进行调研分析,探讨读者关注热点[20];王磊采用LDA主题法挖掘分析推文内容主题,并设计主题传播指数量化分析传播效果[21];郭斌等人从定性角度阐述微信公众平台运用到图书馆信息推送服务中的重要意义[22]。姚鹏[23]、王波[24]、杨明[25]、吴锦辉[26] 、田蓉[27]采用微信传播指数WCI分析、内容分析、统计描述等方法,对特定类别、WCI排行靠前的高校微信图书馆推送服务的建设现状及影响力进行案例研究;王永胜等人运用方差分析法对微信图文转化率进行实证研究[28];陈冬玲对推文进行非参数检验分析,并对微信平台WCI指数进行相关性分析,探索影响高校微信图书馆运营效果的相关指标[29];王康等人构建高校图书馆微信公众号影响力指数,并证明影响力指数与原创率、阅读总数、点赞总数、头条文章阅读量、最大阅读数和最大点赞数呈显著正相关[30]。前人研究对于探究推送服务建设现状、推文内容、运营效果的影响因素等问题均有所贡献,并对提升微信图书馆公众号的影响力提出了具有参考意义的优化策略或建议。
综上所述,国内外学者针对高校图书馆微信公众号及其推送服务进行了不同角度的探析,并提出一些优化服务的可行性策略,旨在为高校图书馆微信公众号服务及推送服务提供一定的借鉴参考价值。但鲜有专门针对高校图书馆微信公众号信息推送服务互动效果评价体系构建方面的研究。前人构建高校图书馆微信公众号服务质量、服务效果评价体系的研究对高校图书馆微信推送服务的互动效果评估指标体系的构建虽具有借鉴意义,但多数是借助于第三方平台的WCI指数来最终确立庞大复杂的指标体系,采用主观赋权法计算指标权重,构建评价模型。这种评价体系不专指,且复杂不易操作,对于推送服务互动效果的评价不太适用。因此,本文以高校图书馆微信公众号信息推送服务互动效果的评价为研究对象,对国内“双一流”建设高校图书馆微信推送的历史信息进行采集,从用户与推送服务间的双向互动角度确立评价指标,将用户评论数、作者反馈与评论点赞纳入评价体系,不仅限于常规的阅读数、点赞数等指标,计算指标权重,从而构建出信息推送服务互动效果的评价模型,并对其进行实证验证分析。
2 研究设计
2.1 评价指标确立
高校图书馆微信公众号推送服务定期向关注用户推送消息,用户可通过阅读、分享在看、评论留言等方式与推文进行互动。推送服务方通过对推文留言区内用户评论进行反馈、回复与用户进行互动。双方交互之后,推文便产生一定的量化互动结果,如阅读数、在看数、评论内容与作者反馈等。阅读浏览是用户浅层次围观式互动行为;分享在看实质上是用户对推文持赞赏与欣赏态度,愿意将其分享传播给更多用户;评论是用户产生的较深层次互动行为,根据自身兴趣积极主动活跃的发表自身疑惑、见解等;作者反馈是推文作者对用户留言进行回复反馈的行为;评论点赞是用户对推文留言区评论持认可、认同的态度而产生的行为。为保证研究结果相对性,本文计算推送消息的平均阅读数、平均在看数、平均评论数、平均作者反馈数与平均评论点赞数,分别将其命名为“围观式互动值”“传播互动值”“兴趣互动值”“作者反馈互动值”与“点赞式互动值”。此外,推送频率是推送服务主动迎合用户互动的保证、前提,一定程度上影响着互动效果,最终将其纳入评价指标体系。因此,高校图书馆微信公众号信息推送服务互动效果将从“围观式互动值”“传播互动值”“兴趣互动值”“作者反馈互动值”“点赞式互动值”与“推送频率”六方面进行衡量。
2.2 数据来源及处理
本文采集的数据源于国内“双一流”高校图书馆的微信公众号。截止到2019年10月16日,42所双一流高校图书馆均已开通微信公众号服务。同济大学、湖南大学、哈尔滨工业大学、南京大学与中国海洋大学图书馆同时开通了订阅号和服务号。服务号侧重与用户之间的功能性交互,订阅号主要面向用户进行信息的传达与传播,凸显推送服务价值。因此,本文研究账号属性为订阅号的高校图书馆微信公众号推送服务共计28个。通过网络爬虫获取28个订阅号推送的历史消息以及用户评论等样本数据,采集时间周期为2018年10月1日至2019年10月16日,最终共采集到8899篇历史消息。
本文将“围观式互动值”“传播互动值”“兴趣互动值”“作者反馈互动值”“点赞式互动值”与“推送频率”指标分别用“X1”“X2”“X3”“X4”“X5”与“X6”表示。为保证各指标数据近似服从正态分布,消除指标数据量纲的影响,进行取对数等数据转换,各评价指标具体描述定义及数据处理结果如表2所示。
2.3 互动效果评价模型构建及指标权重计算
选取评价指标之后,需采用一定的赋权方法计算指标权重。为了保证评价指标数据来源的客观性,避免主观赋权法过多依赖专家主观经验的局限,本文采用客观赋权法中的主成分分析法来确定各评价指标权重。
表3为是否适用主成分分析法计算权重的检验结果。一般而言,KMO值大于0.9,表明非常适用;KMO值大于0.8小于0.9,表明适合;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表明不适用。从表3中可以看出,KMO值为0.725,表示可以采用主成分分析法确立各指标权重。
从表4可以看出,最终抽取主成分1来代替所有指标变量。主成分1的特征值为3.673大于1,累积方差贡献率达到61.218%,基本可以反映原来所有指标变量的信息。
从成分矩阵表5中,可以看出主成分1对原来指标的载荷数。主成分1在指标X1、X2、X3、X4、X5与X6上的载荷数分别为0.896、0.866、0.864、0.830、0.693与0.453。确定指标权重包括计算各指标在主成分线性组合中的系数、主成分方差贡献率与指标权重归一化三方面内容。各指标在主成分线性组合中的系数计算见公式1。其中Zi表示特征值大于1的所有主成分在各评价指标上的载荷值;Tm表示特征值大于1的各主成分的具体特征值。
本文仅主成分1的特征值大于1,通过公式(1)计算得出指标X1-X6在主成分1线性组合中的系数分别为0.468、0.452、0.451、0.433、0.362、0.236;其次将各指标系数Ai分别与特征值大于1的主成分的方差贡献率Sm相乘再除以特征值大于1的主成分的方差贡献率Sn之和,求出综合得分模型中的系数。如公式(2)所示:
由于本文最终抽取出一个主成分,为此,综合得分模型中的系数与各指标在线性组合中的系数通过计算求得结果是相同的。最后对综合得分模型中的系数进行归一化处理,求得各指标权重,如公式(3)所示:
通过公式3计算求出指标X1-X6的权重分别为0.1947、0.1882、0.1877、0.1804、0.1506、0.0984。综合得分模型或互动效果评价模型,如公式(4)所示:
3 互动效果评价实证分析
3.1 互动效果排名分析
采用本文构建的互动效果评价模型对28所高校图书馆微信推送服务进行互动效果评价分析,统计数据及排名,结果如表6所示。
据表6可知,互动效果跃居排行榜前五名的分别为复旦大学、武汉大学、清华大学、厦门大学与郑州大学图书馆微信公众号。互动效果位列末位的有华南理工大学图书馆、同济大学图书馆信息服务、北京理工大学与哈尔滨工业大学图书馆微信公众号等。进一步分析,复旦大学、武汉大学、清华大学、厦门大学与郑州大学图书馆微信公众号推文的平均阅读数(围观式互动值)、平均在看数(传播互动值)、平均评论数(兴趣互动值)、平均评论点赞数(点赞式互动值)与推送频率均较高,互动效果评价值较高。而华南理工大学图书馆、同济大学图书馆信息服务、北京理工大学图书馆与哈工大图书馆微信公众号推送服务各项指标值均最低,互动效果评价值较低。从单一指标值而言,复旦大学图书馆平均评论点赞数最高,武汉大学图书馆平均阅读数最高,郑州大学图书馆平均评论数最高。通过调研分析采集数据,发现复旦大学图书馆推送的“旦旦悦读”图书免费赠送活动、有奖征集两类主题消息的评论留言较多,且评论点赞数较高;武汉大学推送的开馆通知、比赛投票活动类消息的阅读数最高;郑州大学推送的有关征集类——图书、闭馆音乐推荐与小图调查——收集用户建议主题类消息的评论留言量最多。在线投票征集活动类的主题消息最能激发用户互动欲望,促使用户浏览、阅读、进行评论留言等,会获得较高的互动量,因此互动效果佳。综合而言,每所高校图书馆微信公众号推送服务互动效果评价结果符合实际。
但从表6中还可直观看出存在的问题:(1)高校图书馆微信公众号推文留言区作者对用户评论的反馈均很低,不重视与用户间的双向互动;(2)大部分高校图书馆微信公众号推文留言区用户评论量、分享在看数普遍较低,用户传播互动、兴趣互动意愿不强烈,仅停留在较浅的围观式互动行为层面;(3)高校图书馆微信公众号推送消息频率普遍一致,甚至有些高校图书馆微信公众号推送消息频率最高,但是综合互动效果值很低,反映出“重推送信息,轻互动交流”的问题。
3.2 指标权重赋值分析
用户产生的阅读、浏览围观式互动行为是用户与推送服务最先开启互动接触的始点,只有当用户阅读完推文,才会开始选择下一步的互动行为,因此对互动效果的贡献最大;分享在看传播互动行为能够提高原推文的覆盖面与传播广度,会增加更多用户对推送消息的点击接触量,因此,对互动效果的贡献较大;留言评论是用户根据自身兴趣针对推文主题发表自身见解、疑惑等,同时也很可能会激发其他用户参与评论留言,增加评论量,但是相对于分享在看行为,不能够提高原推文的传播度,因此,对互动效果的贡献次于传播互动行为;点赞式互动是用户对推文留言区评论的点赞,表示对其看法或者疑惑问题的赞同与认同,但无进一步的互动行为,因此对互动效果的贡献较小;推送频率对互动效果的贡献最小,客观反映了推送频率是推文服务作为保证公众号服务在场主动迎合用户互动的最基本前提。综上,各项评价指标权重赋值均与客观实际规律相符合。
4 研究结论
本文通过对28所“双一流”高校图书馆的微信公众号的互动效果评价分析,其各项指标与客观实际较符合,认为高校图书馆所开展的微信服务在未来应该进一步拓展互动空间,丰富互动手段,提升图书馆微信服务水平。
4.1 提升与用户双向互动交流频率
高校图书馆微信公众号信息推送服务应重视反馈用户留言评论。用户在与推送服务交互过程中实质上构筑形成一个个互动仪式。借助互动仪式理论,当用户在某一互动情境中收获一定情感能量和符号资本之后,便会产生进一步互动动机[31]。用户围绕推文主题在留言区发表自身见解、建议及疑惑等,作者及时反馈留言,双方就用户留言话题形成共同关注焦点,当用户留言得到反馈或疑惑得到解决,便会产生积极情感,下一次仍会积极评论留言。因此,高校图书馆微信推送服务要重视对用户留言的反馈,提升与用户之间的双向互动频率,提高互动效果。
4.2 实施激励机制,激发用户互动意愿
推送服务应重视用户作为外部资源所带来的价值,秉持开放、共享、创新的理念,激励用户参与到微信图书馆信息服务建设工作中。深层专注式互动用户群体(传播互动、兴趣互动)属于高价值群体,愿意积极主动分享原推文或发表见解、贡献自身智慧资源等,拥有较强的积极主动性,活跃度高,能够激唤起其他用户参与互动,推送服务应激励其参与服务建设。此外,推送服务管理运营团队,应专门建设“用户互动表彰”特色模块,定期统计发布用户互动数据排行榜(阅读数、分享在看数、评论数等),以发放礼品的方式奖励分享在看数、评论入选精选留言次数多的用户,以激励其他用户积极参与互动。最后,定期安排专人采用线下与线上相结合的方式就创新和完善推送服务征集用户建议,精准把握用户需求。以用户至上为原则,双方共同助力完善推送服务效能,提升互动效果。
4.3 优化推送消息主题
受关注的推文内容是有效聚集公众号人气,培养粉丝忠诚度,提升用户阅读量、在看量和评论量的根本驱动力。推文服务应遵循“内容为王”原则,多推送真正迎合高校用户需求及最能激发读者参与互动、互动性较强的主题类消息。另外,拟定消息主题时应采用风趣、新颖的语言风格,使推送消息标题更具吸引力,从而提升推文的点击量。对于推送消息主题热点的捕捉,可以通过挖掘分析用户的阅读、在看、评论等行为数据,发现隐藏于其中的潜在需求,实现对用户需求的精准把握。
4.4 提高信息推送频率
推文服务应保证合理的推送节奏,维持公众号的虚拟在场时间,增加自身曝光率,这是吸引用户与其进行互动的引擎,若推文服务长期不推送消息,将会被用户遗忘,甚至面临被用户取消关注的风险,削弱其在用户学习(工作)生活中的重要性,不利于推送服务的可持续发展。
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