嵌入数字化商业的多维性关联探究——基于网络直播购物的诠释

朱 逸 ,朱瑞庭

(1.上海建桥学院 科研处,上海 201306;2.上海建桥学院,上海 201306)

一、引言

2020 年7 月15 日,国家发展改革委等13 部门联合印发《关于支持新业态新模式健康发展 激活消费市场带动扩大就业的意见》,明确指出加强数字化协同,进一步提升数字化转型效益。在所提出的15 个数字经济新业态中,网络直播购物也位列其中。

近几年,我国网络零售取得了快速发展,其规模已由2015 年的3.8 万亿元增长至2019 年的10.6万亿元,网络零售在社会零售总额中的占比由2015年12.9%升至2019 年25.8%,消费者传统的线下消费逐步转向线上已经成为趋势。与之相伴随的是网络消费新模式,即网络直播购物的崛起。截至2019 年6 月,我国网络直播用户为4.33 亿,占全体网民的50.7%。类似淘宝直播、快手、抖音等平台得到了快速发展,整个网络直播购物的市场规模约为3 000 亿元。

各界对网络直播购物的关注日益增强,相关的研究主要集中于消费者行为、品牌营销、传播机制等,它们从不同维度阐释了网络直播购物的发生机制。但究其研究本质,都试图探寻同一类要素,即关联。虽各类研究都有所涉及关联主题,但仅局限于单一视角、维度下的观察,例如,公众彼此间的关联、主播与公众的关联等。

真实的网络直播购物情境,不仅受到个体网络间的关联性影响,还受到平台与平台间的互为关联性影响,以及特定空间中不同区域间的关联性影响。本文尝试从多维度剖析关联这一要素对于网络直播购物所产生的各类实质性影响,突破单一的个体维度观察,增添平台、空间维度,使之立足于多元维度上观察经济行为的嵌入性状况,更好地理解与把握网络传播情境下数字化商业的特征与趋势。

二、理论基础与研究回顾

(一)嵌入理论

嵌入是社会经济研究中“令人兴奋的话题”,Polanyi et al.认为,所有的人类行为都潜藏于社会关联网络之中……,各类行为嵌入于社会关系。由此所凸显的是整体嵌入观,这是人类历史的本质和普遍逻辑。作为开启新经济社会学的Granovetter较之于Polanyi 对于嵌入持有不同的看法,在其著名论文《经济行动与社会结构:嵌入性问题》中直接挑战了传统经济学的理性人假设,经济行为并非完全依赖成本-收益的纯粹计算,同时还受到其本身所嵌入网络的关联特质影响,这是关系网络嵌入观。嵌入理论偏向宏观理论演绎,缺乏相关的实证支撑,而Granovetter 则在较大程度上弥补了嵌入理论在实证方面的不足,其运用社会网络分析阐明了弱连接对于求职的促进性作用。由此,社会网络、脱嵌、强弱连接、网络密度、网络异质性、低度/过度社会化等关键要点和分析方法,成为嵌入理论在现实场景下的工具性应用。两位嵌入理论的先导者,从不同维度对嵌入进行了解读,着重突出了经济行为的发生必然嵌入特定的网络之中,并受到来自网络本身的影响,体现在网络结构与关联属性两个重要方面。

在理解与发展嵌入理论内涵的同时,学者提出了更多形式的嵌入,分别隶属不同的逻辑层次与维度,既有宏观,也有微观。对于经济行为的发生,需要考虑跨层次嵌入及不同层次嵌入的互动性问题。有关嵌入维度,当前主流的划分如下:第一,社会维度嵌入。行为者嵌入社会网络关联之中,社会背景(文化、偏好等)对个体与集体产生影响。此维度的嵌入与Polanyi 在《大转型》一书中表述的嵌入思想最为接近。Hess指出,社会嵌入反映了影响和决定行为主体行为的制度和规则框架。第二,组织维度嵌入。行为主体卷入的网络是一系列组织间的关系结构,经济行为受制于嵌入整体网络的结构与演化。Zukin et al.进一步阐明了关系网络层面的认知机制。第三,空间维度嵌入。经济行为不仅嵌入个体或微观层面也发生于宏观结构之中,即处于某一特定区域或位置,使得经济行为被置于更为宽广的范畴内进行关联。

嵌入理论诠释了经济行为在不同层次的嵌入,背后则是所嵌入场域的关联属性在发挥作用。从整体嵌入观到关系网络嵌入观,直至之后的社会维度、组织维度、空间维度等多层次维度嵌入,研究正在由单一的嵌入性维度,逐步转向考察多维的嵌入性关联影响。

(二)网络直播购物

近年来,网络直播购物成为一类新兴的业态,直播平台、主播、消费者、周边机构(MCN)等成为这个生态系统中的重要参与者。对于新生事物的网络直播,现有研究有着特定的聚焦,主要集中于法律规范、消费行为影响、行动参与、媒介传播,并从不同维度对网络直播购物进行分析。在诸多研究中,触及关联的研究局限于影响性要素探索,其更多地是聚焦众多要素间的因果性联系,诸如信息类型与公众行为结果(点赞、评论、转发数)间的关联。

从嵌入理论的视角来看,网络直播购物属于典型的传播与消费行为,其行为嵌入特定领域之中,并形成相应的关联特质。本文尝试选定网络直播购物这一特定的经济行为,综合个体网络关联、平台间关联、空间关联,剖析其背后关联特质的全图景,观察嵌入在不同维度上的发生性,以进一步深化与丰富嵌入理论的关键要义。

三、研究设计

(一)研究框架

对于多维嵌入的观察,需要体现消费行为在不同维度上的嵌入及其相互关联。首先,个体维度即个体网络关联。锚定一定数量的主流网络主播为观察对象,通过其在微博平台上发布的文本信息为基础,分析具体的社会网络关联状况,判断其行为在关联网络中的嵌入性状况,以及对网络直播购物效果的影响。其次,平台维度即平台间关联。选择淘宝直播、微博平台为两大主要平台场景,观察主播在不同平台上特定指标上的关联性效应,例如,GMV(销售额)、互动数、点赞数、转发数、评论数等,发现彼此的影响性作用。最后,空间维度即空间关联。集合在平台上参与互动的公众地理位置信息,分析不同地域公众在具体互动行为(点赞、评论、转发)上的差异,实现区域间的关联性分析,以呈现行为在不同空间中的嵌入及关联状况。

(二)数据来源

此项研究的平台选择,定位于淘宝直播平台和微博平台。淘宝直播在直播购物领域较有代表性与影响力,在交易额方面较为领先,且头部主播较为稳定,便于数据的跟踪与监测。选择微博平台,则基于平台具有较好的开放性,有着较多的文本信息沉淀与用户互动痕迹,这为研究提供了数据支撑。同时,诸多淘宝直播主播均有微博账号,这为观察淘宝直播与微博平台间的关联性提供了便利。

相关数据主要来源于知瓜数据(第三方监测)和微博平台,知瓜数据对于淘宝直播平台有着详细的监测,并对平台上主播进行了排名。在此选择排名前30 位的主播为观察对象(以2018 年6 月的排名为选定主播的依据),采集每位主播2018 年6 月至2020 年6 月每一场直播的监测数据,其中关键性指标为单场直播的销售额、互动数、在线数,最终获取数据为9 127 条。微博平台的数据通过爬虫技术进行获取,主要采集的是排名前30 位主播的微博发文信息,采集时间范围为2018 年6 月至2020 年6月,内容限定于所售商品或服务相关的直播通知、商品评价、体验感受、情感表达等多样性信息,最终采集到的信息数据为9 632 条。

鉴于需要分析微博发文与淘宝直播效果间的关联性,因此文本信息日期需要与直播平台数据(场次日期)相匹配。例如,2020 年4 月27 日主播有一场淘宝直播,由于头部主播基本天天都有直播,所以使用该场直播前24 小时内主播发布在微博中的文本信息与该场直播数据相匹配,以此观察微博文本要素与网络直播效果间的关联性,最终匹配成功数据为5 021 条。

(三)模型应用与分析策略

个体维度方面,观察个体网络的强弱性关联。通过分析主播每条微博信息的转发路径,运用Gephi、Ucinet 工具构建社会网络图(SNA),计算网络密度(单条信息传播)和中心度(主播),以此观察网络购物这一行为在人际网络中的传播路径,以判断关联的强弱状况。在嵌入理论中,网络的强弱连接状况与最终结果存在显著性影响。在此,借助嵌入理论进行再度检验,观察发生于消费行为中的连接强弱状况。

平台维度方面,分析跨平台间的要素关联。选择微博平台的关键性指标,点赞数、评论数、转发数等,运用机器学习对原文本进行再次编码,形成情感倾向、图文类型、文本分类等变量,综合这些数据指标与直播平台的销售额、互动数、在线人数建立OLS 回归方程,以此辨析彼此的关联,进一步梳理影响平台间关联的核心要素。

空间维度方面,考量行为卷入在空间分布上的关联性。综合微博平台公众的点赞、评价、转发三类行为数据为行动卷入度指标,结合相应地理位置信息,运用Geoda 工具进行自相关、空间聚类、关联图谱分析,旨在发现不同区域的行动卷入程度差异,以及区域间关联的特征。

本文尝试通过空间计量分析、回归分析、文本挖掘、社会网分析(SNA)的组合性运用,对经济行为的嵌入性关联进行多层次、多维度的分析,实现对嵌入理论的丰富与延伸(见图1)。

图1 分析框架

四、结果分析

(一)样本的描述性统计

依照研究主旨、维度和分析策略,对相关平台的数据进行采集,受制平台本身字段信息的公开性、完整性局限,在此仅对参与分析的关键性指标数据信息进行描述性统计(见表1)。

表1 样本的描述性统计

(二)个体维度:个体的网络关联

基于主播在微博平台上的信息发布,运用Gephi 和Ucinet 社会网络分析工具,对主播发布信息的转发传播路径进行逐条可视化及关键性指标的计算(见图2)。

由于涉及主播、信息条目较多,在此仅列举部分主播的典型关联网络做图示,其各类关联结构存在一定的同质性。从图2 可以发现,在个体网络的关联结构中,主播位于整个网络的核心,主播的中心度均值为94.4%,众多公众与主播间建立了直接关联,虽有零星的中间节点,但规模较小,不足以形成显著性影响。在网络密度方面,5 021 个社会网络图的密度均值仅为1.6%,因而整体网络处于弱连接状态。

图2 典型信息(单条微博)网络传播路径

个体网络维度的分析,体现的是数字化社交这一经济行为嵌入由个体所构建的网络结构之中,所凸显出的关联属性。个体关联网络对于网络直播购物而言,起着基础性支撑作用,不同的结构形态与关联属性,决定了网络直播购物不同的发生路径与影响作用。就当前结构及属性来看,弱连接的关联网络是其主要特征。形成弱连接是由于网络群体间的同质性信息所致,即对于特定主播的共同信息知晓。这较之于传统弱连接中的异质性信息有很大的不同,网络直播中的同质性信息促进了公众向特定主播的聚合,强化了主播在传播网络中的核心性,而公众间却未发生普遍性连接,如此形成中心-边缘结构,所呈现的是经济行为嵌入数字化商业场景的信息传播路径。

(三)平台维度:平台间的要素关联

作为个体集合的微博、直播购物平台具备鲜明的组织化特质,这也是经济行为所嵌入的关键场景。有关平台上相关影响要素的研究较为丰富,但主要集中于不同信息类型对于行为结果的观察,其信息类型包括产品服务信息、情感信息、共鸣信息、促销信息等,所对应的行为结果则是转发、评论、点赞数等。

鉴于过往研究基础及变量选择,集合微博平台上的信息类型、行为结果变量等为共同的自变量,其中情绪变量、文本类型变量的判定与赋值,使用了机器学习的贝叶斯分类,预先对文本关键词进行标注,进而建立语料实现训练与测试,最终对原始文本进行分类。与此同时,对原始文本展示类型的赋值,采用了人工编码形式,对所有原始样本进行人工识别与判定,并进行双重复核,以确保信度水平。指向性变量选取的是跨平台(淘宝直播)销售额、在线数、互动数,以此为因变量进行OLS 回归。

通过表2 回归结果显示,粉丝数量对促进网络直播购物效果具有显著性影响。在具体的行为表现方面,微博上的转发、点赞行为对跨平台的销售额、在线数呈现正向关联,而评论数则在推动网络直播购物互动性方面存有影响,微博平台上的行为类型对跨平台的指向性行为结果产生差异性作用。同时,基于之前个体网络的网络密度和中心度计算,一并纳入回归方程进行分析,网络密度与网络直播购物效果呈现负相关,而主播的中心度则呈现出正相关,这表明弱连接的关联结构对行为结果有着正向促进。

表2 跨平台核心要素的多元线性回归分析(OLS)

除了对量化指标的考量,对文本本身属性进行观察同样重要。在文本情绪方面,积极的文本信息的表达有着促进作用,客观的中立性表达并不能唤起公众的积极参与;在文本类型方面,主播的体验感受较之于其他类型信息,更具正向显著性;在展示形式方面,图片、视频等多元、直接的展现形式,更容易触发公众的行动参与。

(四)空间维度:空间的区域关联

基于微博平台参与公众的信息,包括位置信息、转发数、评论数、点赞数,分析其在空间上的关联性。在此以31 个省份为基本单位,分别统计汇总相对应的转发数、评论数、点赞数,并将其进行累加处理,以此作为衡量参与网络直播购物的行动卷入度,通过Geoda 空间计量工具进行不同区域间的自相关、关联图谱、空间聚类分析。

在自相关程度方面,莫兰指数(Moran's I)显示为0.873,这表明参与网络直播购物的公众在空间分布上有着集聚性,地域间存在一定的关联(见图3)。通过Lisa 显著性水平图(受篇幅所限未列示)进一步观察这类关联性的结构。可以发现,有12 个省份在低-低维度上实现关联,即低卷入度省份与同样低卷入度省份相邻界,虽有高-高区域邻界关联,但是数量较少。这表明,经济行为嵌入空间结构之中,出现了同质性地区的集聚性,这类关联具备低-低或高-高属性,即在同极化方面存在显著关联。与此同时,依然有较多邻界区域间存在不关联,区域化联动态势不明显。

图3 空间自相关分析(Moran's I)

在分析不同区间关联性的基础上,再运用KMean 对31 个省份的行动卷入状况进行程度聚类与划分,从低到高分别为1～5 赋值。可以发现,行动卷入度和区域本身的发展基础有一定的关联。虽然网络直播购物发生于线上,但其并不是独立存在的,与线下的发展基础相同步。将其卷入度纳入回归方程进行分析,在城市级别变量上呈现正向显著性,由此表明特定区域的行动卷入度对网络直播购物效果有促进,空间状况作为基础性要素,对网络直播购物的覆盖性、延伸性起到重要作用。

五、结论与启示

(一)多维化的关联体系及发生机制

对于网络直播购物这一数字化商业形式,进一步透析了经济行为的嵌入性,不仅发生于单一维度,也作用于多个维度之中,且彼此存在着特定的系统性关联。这相对于过往着重强调社会网络结构、强弱连接、人际关系等典型经济社会学研究有了进一步的拓展,使之置于个体、平台、空间三类维度之中,更为立体化场域中进行观察。

通过以上研究发现,直播购物行为的嵌入是以个体网络为基础的,具有低密度、高中心性的网络关联属性,触发了公众的进一步行为,进而将其经济行为卷入跨平台间的嵌入性关联,不同要素间差异性作用机制影响着网络直播购物效果的达成。与此同时,个体网络中的个体信息差异,又将其经济行为牵引至空间范畴之中,接受来自不同地区自身发展状况,以及邻界区域间卷入度的多元性影响。进而可以看到,经济行为的嵌入,是一个系统化的发生过程,既有现存的网络结构,也有动态的反应性调整。

在整个嵌入的过程中,关联发生于各个层次维度之上,形成了系统化的关联形态,并由此具备各自的特征,即空间维度上的同极化关联、平台维度上的特定化关联、个体维度上的弱关联。由此可见,对于数字化商业的实践,需要从多维度、多层次进行考量,其背后是对整个系统性关联的顺应与调和。

(二)网络消费情境中的弱连接及优化取向

有关嵌入性的研究中,网络关联中的弱连接、结构洞往往能激发较广范围内的合作,这在诸多特定的实证研究中有所证实。但对网络消费行为来说,这类弱链接无法呈现出广泛合作力,对消费的促进作用,未有体现。反观关联网络的中心-边缘结构,这与过往所传递的有关网络直播或消费具有裂变性、广覆盖、高密度论断有着较大的差异。由此可见,网络购物的关联网络,并非是去中心化的多向度传递网络,而是具有鲜明中心性的单向度传递。同质性信息不断强化与树立主播的中心性,成为保障网络直播购物效果的关键,虽然关联网络在参与者数量上显得很多,但成员的互动性依然不足。

过往众多研究中,信任、口碑、体验等一系列关键要素一再被提及,成为影响网络消费的核心,但其要素的传播需要良性的网际互动来加以实现,这将有助于整体网络的传递与连接属性的优化。数字化商业不仅是对传播与互动形式的改造,同时也是对传统关系网络、行为惯习、互动方式的重构,而从当前人际关联结构来看,弱连接形态阻碍了公众间的广泛互动与传播,因而有着进一步强化的空间。各类数字化商业的兴起,关键还在于对公众间弥散性互动的激发,而非强中心化的聚集。

(三)强化跨平台核心要素的选择性应用

过往有关网络文本与参与者行为的研究,主要围绕文本的类型化与参与者行为结果间的影响性展开。本文糅合了文本类型与参与者行动为共同自变量,与跨平台的消费结果、互动量、参与度进行关联性分析。结果发现,跨平台的要素影响有着相应的特定性,各类参与者行为指标(点赞、评论、转发)对直播平台上的指标结果(销售额、互动、参与)存在差异性影响,有着各自的作用域。触发公众在平台上特定的行为指标,会促使其在关联性平台产生所对应指标的变化。因而,对公众行为有针对性的触发与唤起显得尤为重要,在一定程度上决定网络直播购物的效果。

此外,作为传播源的文本信息,也有其自身的关联规则,即强调体验的感知分享、直观的图像展现、积极的态度传递,这一系列的文本类型,对于网络直播购物效果(销售额、互动、参与)均有正向促进作用。而有针对性的策划与安排,将起到积极的作用,有助于文本-行动策略的落实,即通过文本类型设计与设定触发积极经济行为结果产生。数字化商业的运行需要依赖一定的规则与方法,对各类要素及其关联机制的把握,是确保商业具体落地的核心。各类市场主体在进行网络营销、虚拟品牌传播的过程中,不仅需要把握单一平台上的属性特质,还需考虑到不同平台的特定要素间关联性影响,借助整合化思维对众多平台要素加以运用与功能发挥。

(四)促进数字化商业的区域均衡发展

数字化商业促进了地区商业及经济发展,网络直播购物尝试突破空间边界局限,嵌入更广范围内的覆盖,旨在实现区域的平衡性发展。但从研究发现来看,存在同极化关联特质,即局限于高-高、低-低邻界区域的关联。借助2019 年网络零售指数的区域得分分布加以验证,与本文有着高度的区域重叠,商业发展的分化依然有所存在。

网络直播消费的空间嵌入,受限于现有空间本身的基础性影响,并未对空间关联起到平衡与调节作用。类似低-高、高-低的区域带动效果并未显现,这主要受限于地区的零售环境、供应链基础、市场环境等多方面因素。因而,在顺应当前空间发展现状的同时,积极探索其对区域间的平衡与调节作用,发挥数字化商业的辐射与带动功能,显得尤为必要与及时。对于特定区域可进一步增强网络通讯基础,推广与促进数字商业的普及,培养与带动互联网相关产业的发展,使之能够实现地区间的均衡发展,这是数字化商业得以发展的关键。