英雄联盟职业联赛直播观赛体验满意度研究

陈庆斌

英雄联盟职业联赛直播观赛体验满意度研究

陈庆斌

（贵州师范大学 传媒学院，贵州 贵阳 550025）

文章运用问卷调查法、数理统计法，对影响英雄联盟职业联赛观赛体验的四大影响因子进行分析。结果表明，受众对互动因子的满意度最高，按其满意度程度从大到小可分为：互动因子＞视听因子＞平台因子＞主持人因子。根据受众满意度的分析结果对英雄联盟职业联赛的直播发展提出了良性建议。

网络直播；英雄联盟职业联赛；满意度；因子分析

随着互联网信息科技和智能设备的更新换代，电子竞技行业也得到了新的契机得以迅速发展，电子竞技的相关赛事也开展的如火如荼，目前已经形成了颇具规模的产业链。时至今日，电子竞技在中国正经历着巨变，一方面是由于其产社会影响力和经济层面的价值不断增加，获得了大众的普遍认同，逐渐消除了人们对于“游戏”的刻板印象。另一方面，随着电竞产业的发展，其生态产值和社会价值不断提升，开始在社会影响力和社会经济层面产生越来越高的价值，也获得了包括国家及社会层面的认同；国家及地方政府政策的扶持极大的推动了电竞产业的发展速度，2018年7月5日，中共北京市委、市政府印发了《关于推进文化创意产业创新发展的意见》，其中明确指出“支持举办高品质、国际性的电子竞技大赛，促进电竞直播等网络游戏产业健康发展。”2017到2018年，全国多个地方都颁布了支持电子竞技的相关政策，为电子竞技的发展进一步指明了方向。在这其中，英雄联盟作为电子竞技产业的佼佼者，LPL作为国内规模和受众最大的职业联赛，在促使网络竞技游戏与体育运动相互交融，扩大电子竞技影响力方面都产生了重要作用。腾竞体育发布的《2019年英雄联盟中国电竞白皮书》[1]中提到，英雄联盟深度电竞赛事观众已超过7000万，通过网络直播收看比赛的日均独立用户约为2500万，且数字还将随着LPL的持续发展而继续增加下去。

随着时代的发展，受众早已不再是被动接受讯息，而是主动地、有选择地选择视频内容，从中获得满足感。因此也就要求创作者或信息发布者深入了解受众的内心需求，特别是在国家政策大力扶持下的电子竞技产业，要继续完善解决直播中的问题，例如画面模糊、解说不够客观等问题，这些问题不仅会严重影响受众的观赛体验，还不利于电子竞技直播行业的发展。因此，从受众的角度出发，研究LPL直播中影响观众观赛体验满足感的原因很有必要，既能解决旧弊端，带给观众更大满足感，还能促进整个行业的发展。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象

以影响英雄联盟职业联赛观赏体验满意度的因素为研究对象。

1.2 研究方法

1.2.1问卷调查法

问卷主要包含三个部分。第一个部分是问卷调查的目的；第二个部分是关于人口学特征的问题，包括观众的性别、职业、月收入、学历等基础问题；第三个部分是观众对LPL网络转播服务的满意度评价内容。

其中第三部分的内容是基于罗伯特·鲁滨夫（Robert Rubinoff）的四方面用户体验要素和阿哈派恩和塔希提（Arhippainen&Tahti）的五因素模型而做出的指标选择[2]，以及参考了刘俊杰的《网络游戏直播平台用户体验模型构建研究》[3]中对于网络游戏直播平台用户体验评估模型的设计，从产品、功能、可用性、内容、背景因素等角度出发，将LPL观赛体验满意度的指标体系分为5个维度，以此来对其进行评估。指标体系共分为5个维度，分别是：视觉服务、听觉服务、互动服务、主持人服务、平台服务。

1.2.2数理统计法

采用在线SPSS软件SPSSAU对所得数据进行统计分析。

2 结果与分析

因问卷调查内容偏粉丝化，只有看过LPL的观众回答才有意义，故采用了非概率抽样方法中的立意抽样法进行在线问卷调查。为保证被调查者的填写具有代表性，在分发问卷的时候针对粉丝社区进行投放，例如选手的粉丝群、虎扑社区、贴吧等LPL粉丝聚集地。最终共收到409份问卷，其中有效问卷325份，问卷有效率为79.46%。

2.1 问卷人口学特征

调查结果显示（表1），参与本次调研的观众54.15%为男性，45.85%为女性。LPL的受众18岁以下的占比18.15%，18到25岁的占比60.92%，26到30岁的占比14.15%，31到40岁占比6.15%，40岁以上的占比仅为0.62%。说明年轻人更加热衷于观看LPL赛事。高中及中专和大学及高专的占比最多，分别是20%和62.15%，其次是研究生及以上的学历，占比为12%，初中及以下的占比最少，仅为5.85%。高学历人群占比较多，这个群体需要精神上的满足和休息，观看LPL比赛则成了最主要的形式。

表1 人口基本特征分析

项目样本特征频数频率 性别男17654.15% 女14945.85% 年龄18岁以下5918.15% 18～25岁19860.92% 26～30岁4614.15% 31～40岁206.15% 40岁以上20.62% 职业学生14544.62% 公务员175.23% 企业员工14143.38% 个体商户82.46% 其他144.31% 受教育程度初中及以下195.85% 高中及中专6520.00% 大学及高专20262.15% 研究生及以上3912.00% 月收入情况无10331.69% 1-3500元8927.38% 3501-8000 元9428.92% 8001元以上3912.00%

从职业上看，学生的占比最多，为44.62%，将近一半，这与学生的作息有着密不可分的关系。从收入水平情况可以看出，8001元以下的占87.99%，也符合年龄和职业的占比。学生群体是主流，基本属于无收入群体，即便有略微收入也不会太多，而且企业职员收入也不太多。

2.2 问卷满意度分析

2.2.1检验因子分析的可行性

要进行因子分析之前要对数据进行KMO和Bartleet（巴特利球形检验）检验，检验数据通过才说明该数据适合运用因子分析法。KMO值在0和1之间，值越接近1意味着变量之间的相关性越高，0.9以上表示非常适合，0.8～0.9表示适合，0.7～0.8表示比较适合0.6～0.7表示一般，0.5～0.6表示不适合，0.5以下表示极不适合[4]。

表2 KMO和Bartlett的检验表

KMO 和 Bartlett 的检验  KMO值0.991 Bartlett 球形度检验近似卡方32577.522 df325 p 值0

根据表2可以得知，KMO值为0.991，非常适合做因子分析。Bartlett球形度检验，如果P＜0.05说明数据适合做因子分析，通过表14可以看出P值为0＜0.05，说明数据适合做因子分析。通过KMO和Bartlett检验都说明数据适合做因子分析。

2.2.2公因子提取

在公因子提取中设置因子个数为4，因子分析结果显示一共提取出4个因子，此4个因子旋转后的方差解释率分别29.084%，27.550%，23.299%，17.440%，根据表3可以看出旋转后累积方差解释率为97.373%，说明对原指标的信息提取率极高。

表3 因子提取结果（总方差解释）

因子编号特征根旋转前方差解释率旋转后方差解释率 特征根方差解释率%累积%特征根方差解释率%累积%特征根方差解释率%累积% 125.04596.32696.32625.04596.32696.3267.56229.08429.084 20.1070.4196.7360.1070.4196.7367.16327.5556.634 30.0910.35297.0880.0910.35297.0886.05823.29979.933 40.0740.28597.3730.0740.28597.3734.53417.4497.373

表4 旋转后的因子载荷矩阵表

公因子二级指标旋转后因子载荷 F1视听因子X10.直播赛事提供多个选手视角0.62 X6.直播过程中提供OP选手0.604 X12.直播赛事提供立体环绕声0.602 X8.直播赛事的清晰度0.587 X4.直播中赛事BP界面0.555 X1.演播厅设置的满意度0.537 X9.直播赛事场次的丰富度0.537 X11.直播赛事现场声音和解说声音协调性0.532 X7.直播中提供精彩镜头回放0.525 X13.直播赛事中游戏声音0.515 X2.直播中广告时间控制0.488 X5.直播中赞助商（例如肯德基KI上校）镜头0.466 X3.直播过程中广告内容0.415 F2互动因子X17.邀请明星或者明星客串解说0.597 X15.直播中弹幕0.486 X18.提供线上粉丝互动社区0.457 X14.互动环节粉丝上墙的（粉丝贡献榜）0.455 X16.直播中礼物特效0.449 F3主持人因子X20.解说员提供赛事前瞻0.466 X21.解说员或主持人幽默风趣0.461 X22.解说员或的语言感染力0.45 X23.解说员解说客观0.444 X19.解说员解说专业水平0.432 F4平台因子X24.平台页面的简洁性0.485 X25.平台预告提醒0.44 X26.平台操作的方便性0.429

跟四个公因子与26个二级指标方差最大正交旋转后得到因子载荷矩阵，由此可得出4个主因子的影响变量，将其整理排序后将F1命名为视听因子，F2为互动因子，F3为主持人因子，F4为平台因子。具体见表4。

2.2.3因子得分

为更准确的反映观众对直播观赛的满意度水平，根据因子得分系数矩阵，如表5所示，得出因子表达式：F1=0.064X1-0.179X2-1.072X3+0.288X4-0.678X5+0.799X6-0.123X7+0.583X8+0.011X9+0.945X10-0.084X11+0.72X12-0.235X13+0.539X14-0.907X15-0.167X16-0.917X17+0.58X18-0.249X19+0.361X20-0.588X21+0.698X22-0.154X23+0.098X24-0.085X25+0.274X26，同理可得出F2,F3,F4的因子得分表达式，其中X1～X26为原始数据标准化后的满意度均值[5]。因此计算出的结果为视听因子F1=2.51181，互动因子F2=2.54646，支持人因子F3=0.94616，平台因子F4=1.5935。

以各主因子的方差贡献率占总方差贡献率的比重作为权重进行加权平均，从而出观众的总体满意度[6]，总体满意度计算公式：

F=0.298F1+0.282F2+0.239F3+0.179F4

计算结果F=1.977。

表5 因子得分系数矩阵

名称成分 成分1成分2成分3成分4 X1.演播厅设置0.0640.4850.129-0.749 X2.直播中广告时间控制-0.179-0.9141.932-0.76 X3.直播过程中广告内容-1.072-0.1771.553-0.095 X4.直播中赛事BP界面0.288-0.0970.394-0.613 X5.直播中赞助商（例如肯德基KI上校）镜头-0.6780.9210.292-0.528 X6.直播过程中提供OP选手0.799-0.2340.125-0.792 X7.直播中提供精彩镜头回放-0.1230.643-0.191-0.336 X8.直播赛事的清晰度0.583-0.0250.002-0.633 X9.直播赛事场次丰富度0.0110.589-0.228-0.4 X10.直播赛事提供多个选手视角0.945-0.122-0.195-0.751 X11.直播赛事现场声音和解说声音协调性-0.0840.423-0.286-0.001 X12.直播赛事提供立体环绕声0.72-0.235-0.152-0.367 X13.直播赛事中游戏声音-0.2350.972-0.263-0.523 X14.互动环节粉丝上墙（粉丝贡献榜）0.539-0.738-0.2650.632 X15.直播中弹幕-0.907-0.345-0.1981.93 X16.直播中礼物特效-0.167-0.780.0331.254 X17.邀请明星或者明星客串解说-0.9170.84-0.1830.432 X18.提供线上粉丝互动社区0.58-0.707-0.1540.41 X19.解说员解说专业水平-0.2490.554-0.4780.27 X20.解说员提供赛事前瞻的0.361-0.353-0.120.21 X21.解说员或主持人幽默风趣-0.5880.636-0.2250.314 X22.解说员或的语言感染力0.698-0.443-0.2540.041 X23.解说员解说客观性-0.1540.191-0.3730.482 X24.平台页面的简洁性0.098-0.4460.0360.486 X25.平台预告提醒-0.0850.087-0.2250.353 X26.平台操作的方便性0.274-0.2-0.150.164

2.2.4指标重要性排序

根据因子得分矩阵和因子分析法数学模型的意义，可以用同样的方法对这些数据(相当于数学模型中的载荷) 进行归一化处理，得出每个评价指标在相应的主因子上的权重[7]。表6是根据熵值法计算出的二级指标的权重，并依据这些权重数据对观众满意度的影响大小进行排序，这样使指标更加细化，以便更能看清每个指标对观众满意度的重要程度。

表6 二级评价指标在主因子上的权重结果

主因子权重熵值法计算权重结果汇总  F1视听因子0.298评价指标权重系数w排序 X2.直播中广告时间控制0.07801 X3.直播过程中广告内容0.07782 X5.直播中赞助商（例如肯德基KI上校）镜头0.07703 X10.直播赛事提供多个选手视角0.07704 X7.直播中提供精彩镜头回放0.07695 X6.直播过程中提供OP选手0.07696 X4.直播中赛事BP界面0.07687 X13.直播赛事中游戏声音0.07688 X11.直播赛事现场声音和解说声音协调性0.07689 X8.直播赛事的清晰度0.076710 X12.直播赛事提供立体环绕声0.076611 X9.直播赛事场次丰富度0.076412 X1.演播厅设置0.076413 F2互动因子0.282X15.直播中弹幕0.20181 X17.邀请明星或者明星客串解说0.19992 X16.直播中礼物特效0.19953 X14.互动环节粉丝上墙（粉丝贡献榜）0.19944 X18.提供线上粉丝互动社区0.19945 F3主持人因子0.239X20.解说员提供赛事前瞻0.20051 X19.解说员解说专业水平0.20032 X23.解说员解说客观性0.20003 X22.解说员或的语言感染力0.19974 X21.解说员或主持人幽默风趣0.19945 F4平台因子0.179X24.平台页面的简洁性0.33491 X25.平台预告提醒0.33282 X26.平台操作的方便性0.33243

3 结论及建议

3.1 结论

3.1.1从年龄层次来看，LPL的直播观众以30岁以下的年轻人居多；从学历上看高中和大学的比例最多；职业上看，学生和普通职员的占比最多，其中学生占近半比例；从收入程度看，以中低收入者居多。

3.1.2根据对因子分析法对观众满意度的分析，按照主因子对观众观赛体验满意度影响程度的排序从大到小为互动因子、视听因子、平台因子、主持人因子。互动因子中观众更在意弹幕的质量，视听因子中观众更在乎广告的时间和内容，主持人因子中观众更在意主持人的专业水平和客观性，平台因子中观众更关注平台的简洁性。

3.1.3观众对LPL观赛的总体满意度不高，因子得分结果显示总满意度为1.977，满意度相当低，说明LPL的观赛服务还有很大的提升空间，任重而道远。观众对主持人服务最为不满意，得分仅为0.946。说明观众对主持人服务的满意度过低是导致总体满意度低的重要原因。对于主持人服务方面官方需要更进一步的提高。

3.1.4视听因子是最重要的影响因子，根据满意度评价指标权重及排序分析，视听因子的方差贡献率达29.084%，因此，视听因子是影响LPL直播观赛体验满意度最重要的因素。但是视听因子的因子得分却不是很高，仅有2.511。说明视听服务仍需要进一步地改进。而在视听因子中，观众更为在意的是直播中广告的控制时间和内容，说明广告是影响视听服务的重要因素。

3.2 建议

3.2.1 LPL官方可以在征得用户同意的前提下，利用用户的学历，收入等信息对用户进行差异化处理，例如针对学历较低的用户可以在直播界面中增加比赛规则的介绍。

3.2.2改善视听体验，尤其是要减少广告时间，提高广告质量。调查结果表明，观众比较在意广告的时间和内容。LPL目前的广告的确存在创新性低，且重复率高的特点，可以尝试广告内容和游戏或者选手相结合，这样也能增加趣味性。

3.2.3增加互动方式，改善弹幕质量。互动因子是满意度得分的因子，说明观众对互动环节还是比较满意，其中对于弹幕质量的关注度最高，因此各个平台要提高弹幕的质量，可以增加弹幕关键字的屏蔽数量。增加明星或明星选手解说的次数，同时解说或者选手采访可以增加回应弹幕问题的环节，加强与观众的互动。

3.2.4提高主持人专业水平。当前主持人解说水平的确参差不齐，有备受好评的“海尔兄弟”、记得和cat，但同时也有业务水平遭到质疑的周淑怡和rita。建议LPL可以安排对主持人们进行集中培训或者提高解说的选拔标准，提高对游戏的理解水平。

3.2.5平台界面简洁化，赛事预告更加醒目。由于LPL直播有多个平台可以观看，每个平台的页面也不相同，但页面都比较繁琐，太过于花里胡哨。建议各个平台在直播界面中尽量简化页面，消除审美疲劳。同时各个平台要做好赛事预告的提醒，有热门战队或热门选手的比赛时要积极的进行推广，在网站首页宣传或者官博发博提醒。

[1]腾竞体育.2019年英雄联盟中国电竞白皮书[EB/OL].(2019-6-28)[2020-8-25]http://www.199it.com/archives/898700.html.

[2]张云松.腾讯NBA网络转播服务满意度研究[D].北京体育大学,2019.

[3]刘俊杰.网络游戏直播平台用户体验模型构建研究[D].武汉理工大学,2016.

[4]祁国鹰.体育多元统计分析［M］.北京:北京体育大学出版社,2015.

[5]李旭,陈德广,周伟伟.基于因子分析法的开封市菊展游客满意度研究[J].地域研究与开发,2012,31(5):166-170.

[6]林龙飞,黄光辉,王艳.基于因子分析的民族文化旅游产品真实性评价体系研究[J].人文地理,2010,25(1):39-43.

[7]楚金华,刘冉昕.基于因子分析法的企业电子商务绩效评价[J].沈阳工业大学学报,2007(2):223-226.

Research on the Satisfaction Rate of the League of Legends Professional League Live Watching Experience

CHEN Qingbin

(School of Media, Guizhou Normal University, Guiyang 550025, Guizhou, China)

陈庆斌（1997—），硕士生，研究方向：广播电视策划与制作。