高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播影響因素研究
——以武漢大學(xué)圖書館為例

王曉慧 王 康（遼寧師范大學(xué)管理學(xué)院 大連 116029）

微信是騰訊公司于2011年1月21日推出的為智能終端提供即時(shí)通訊服務(wù)的免費(fèi)應(yīng)用程序，其以精準(zhǔn)化傳播、移動(dòng)化服務(wù)、近距離互動(dòng)等特點(diǎn)，突破了傳統(tǒng)媒體的限制，受到了越來越多讀者的關(guān)注。對(duì)于圖書館微信公眾號(hào)而言，其可以及時(shí)有效的向讀者發(fā)布信息、加強(qiáng)與讀者互動(dòng)以及提高讀者的閱讀感受。當(dāng)前，圖書館微信服務(wù)不斷優(yōu)化升級(jí)，如何進(jìn)一步提高圖書館微信公眾號(hào)信息傳播能力是亟待解決的問題。本文試研究高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播的影響因素，揭示各因素之間的關(guān)系及內(nèi)在規(guī)律。

1 文獻(xiàn)綜述

自微信應(yīng)用于圖書館以來，引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注，相關(guān)研究迅速展開。理論研究方面，郭順利、張向先、相甍甍以S-O-R理論和扎根理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建高校圖書館微信公眾平臺(tái)用戶流失行為模型，分析用戶流失的影響因素，并為高校圖書館微信公眾平臺(tái)運(yùn)營(yíng)推廣提供理論依據(jù)和參考建議。秦德洪、楊長(zhǎng)軍分析創(chuàng)新擴(kuò)散理論在中學(xué)圖書館微信公眾平臺(tái)的應(yīng)用情景，并提出中學(xué)圖書館建設(shè)微信公眾平臺(tái)的策略與建議。何曉兵、孫先艷以社會(huì)資本理論為理論基礎(chǔ)，研究影響用戶參與圖書館微信行為的具體因素，并構(gòu)建模型提出相關(guān)建議提升用戶的參與度。顏月明、趙捧未以閱讀量、點(diǎn)贊量和文章篇數(shù)為指標(biāo)，構(gòu)建一種評(píng)估微信公眾號(hào)影響力的模型，為相關(guān)管理者和用戶提供理論依據(jù)。技術(shù)研究方面，張長(zhǎng)恒、黃芳用微信公眾平臺(tái)構(gòu)建圖書館APP的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方法，以期為讀者提供多種移動(dòng)服務(wù),方便讀者使用圖書館。林澤斐基于微信公眾平臺(tái)的圖書館二維碼定位技術(shù)，并構(gòu)建二維碼定位系統(tǒng)。黎邦群研究微信語(yǔ)音找書技術(shù)，提升了找書的效率。沈奎林、邵波、杜瑾研究利用WeiPHP開源框架實(shí)現(xiàn)微信圖書館并取得了良好的效果。應(yīng)用研究方面，王勇、洪斌分析了微信在圖書館中的應(yīng)用模式，并提出改進(jìn)策略。張瑩利用SWOT方法分析微信在圖書館信息服務(wù)中的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)問題并提出優(yōu)化策略。張慧蕊研究了圖書館利用微信公眾平臺(tái)開展信息推送服務(wù)的優(yōu)勢(shì)與不足，并提出廣播式信息推送和個(gè)性化信息推送服務(wù)。

關(guān)于高校圖書館微信公眾號(hào)的研究以量化調(diào)研為主，多針對(duì)某一類別或地區(qū)高校的圖書館微信服務(wù)現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研統(tǒng)計(jì)，多關(guān)注于認(rèn)證、推廣等情況。傅鈺通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)當(dāng)前圖書館微信公眾號(hào)數(shù)量不斷增加，但在信息推送頻率、內(nèi)容規(guī)范、互動(dòng)交流、宣傳推廣等方面的服務(wù)水平良莠不齊。張秋和楊玲等通過調(diào)研發(fā)現(xiàn)高校圖書館微信公眾號(hào)數(shù)量不多，且存在發(fā)帖頻率低、微信服務(wù)宣傳推廣不足、內(nèi)容的表現(xiàn)形式較為單一等問題。周秋霞以陜西省高校圖書館微信公眾平臺(tái)為例，調(diào)查了微信開通時(shí)間、微信公眾賬號(hào)及微信服務(wù)內(nèi)容等。

綜合已有研究成果發(fā)現(xiàn)，關(guān)于高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播影響因素的探討略顯不足。目前，何曉兵、涂霞、楊甜、尹明章等人進(jìn)行過相關(guān)研究，但尚未見有學(xué)者利用相關(guān)分析和回歸分析研究高校圖書館微信公眾號(hào)推文標(biāo)題的外部特征與文章反映的具體主題等因素對(duì)信息傳播能力的影響。因此，本文試以武漢大學(xué)圖書館為例，以其微信公眾號(hào)2017年1月至6月之間發(fā)布的文章為基礎(chǔ)，對(duì)推文標(biāo)題的外部特征與文章反映的具體主題進(jìn)行編碼，并進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析，揭示推文標(biāo)題、推文主題與閱讀數(shù)的關(guān)系，以及閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)的數(shù)量關(guān)系，發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的結(jié)論，并在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的優(yōu)化策略。

2 研究方法

2.1 變量測(cè)量

本文對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)推文標(biāo)題的外部特征與文章反映的主題進(jìn)行編碼。推文標(biāo)題的外部特征從標(biāo)題長(zhǎng)度和引導(dǎo)詞句式兩方面進(jìn)行考察。其中，標(biāo)題長(zhǎng)度是指推文標(biāo)題包含的字?jǐn)?shù)，包含標(biāo)點(diǎn)符號(hào)；引導(dǎo)詞句式是指標(biāo)題中是否含有否定詞、程度副詞；是否含有比喻、擬人和夸張等修辭手法；是否含有感嘆號(hào)和問號(hào)等特殊句式；是否故意留有懸念等。為分析方便，將上述“是”編碼為“1”，“否”編碼為“0”。文章內(nèi)容按館情館訊、活動(dòng)策劃和校園生活三個(gè)主題進(jìn)行分類，其中館情館訊類文章包括開閉館通知，館內(nèi)日常通報(bào)、培訓(xùn)講座預(yù)告、書籍推薦和數(shù)據(jù)庫(kù)資源通知等；活動(dòng)策劃類文章包括節(jié)日活動(dòng)、征文、投票和抽獎(jiǎng)等；校園生活類文章包括學(xué)習(xí)方法、招聘、美文和趣文等。按文章具體內(nèi)容將其歸類到相應(yīng)的類目下，屬于某一類目編碼“1”，否則編碼“0”。

2.2 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)以上推文標(biāo)題外部特征指標(biāo)和內(nèi)容分類指標(biāo)構(gòu)建的說明，本文以第三方數(shù)據(jù)平臺(tái)“清博指數(shù)”為數(shù)據(jù)來源，以武漢大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)為收集對(duì)象，搜集2017年1月1日至2017年6月30日之間武漢大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)的相關(guān)數(shù)據(jù)，共得195篇文章以及每篇推文的文章標(biāo)題、閱讀數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)。對(duì)每篇文章按標(biāo)題的外部特征與文章反映的具體內(nèi)容進(jìn)行編碼量化，然后利用SPSS22.0進(jìn)行相關(guān)分析和回歸分析。

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 閱讀數(shù)與推文標(biāo)題量化指標(biāo)的相關(guān)分析

將閱讀數(shù)作為因變量，標(biāo)題長(zhǎng)度作為自變量，利用Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表1。其中，相關(guān)系數(shù)r代表變量間的相關(guān)強(qiáng)度，正負(fù)代表變量之間呈正負(fù)關(guān)系，絕對(duì)值越大，表示變量之間的關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，反之亦然；p代表變量間的相關(guān)性，一般認(rèn)為p＜0.05即存在相關(guān)性；N代表樣本數(shù)量。

根據(jù)表1得：閱讀數(shù)與標(biāo)題長(zhǎng)度不存在相關(guān)性（p=0.54＞0.01），即讀者并不會(huì)因?yàn)橥莆臉?biāo)題的長(zhǎng)短去決定是否閱讀?？紤]到一臺(tái)5.5英寸的手機(jī)一行大約可容納15個(gè)字，同時(shí)調(diào)查發(fā)現(xiàn)閱讀數(shù)排名前5的文章有4篇文章標(biāo)題數(shù)小于15，因此建議推文標(biāo)題盡量控制在15字左右，方便讀者閱讀。

表1 閱讀數(shù)與標(biāo)題長(zhǎng)度的相關(guān)性分析

將閱讀數(shù)作為因變量，引導(dǎo)詞句式作為自變量，利用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表2。閱讀數(shù)與引導(dǎo)詞句式相關(guān)系數(shù)r為0.379，在p=0.01水平下呈顯著正相關(guān)，即文章標(biāo)題含有的否定詞、程度副詞，比喻、擬人、夸張等修辭手法，感嘆號(hào)、問號(hào)和留有懸念等句式會(huì)吸引讀者閱讀興趣，提高文章點(diǎn)擊率。直觀看，在閱讀數(shù)排名前十的文章中，運(yùn)用上述句式的有7個(gè)標(biāo)題，故高校圖書館微信公眾號(hào)推送文章時(shí)應(yīng)注重文章標(biāo)題的編輯。

表2 閱讀數(shù)與引導(dǎo)詞句式的相關(guān)性分析

3.2 閱讀數(shù)與推文主題量化指標(biāo)的相關(guān)分析

將閱讀數(shù)作為因變量，館情館訊類、活動(dòng)策劃類和校園生活類文章作為自變量，利用Spearman相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。

根據(jù)表3得：閱讀數(shù)與館情館訊類文章相關(guān)系數(shù)r為-0.406，在p=0.01水平下呈顯著負(fù)相關(guān)，即表明讀者對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)發(fā)布的開閉館通知，館內(nèi)日常通報(bào)、培訓(xùn)講座預(yù)告、書籍推薦和數(shù)據(jù)庫(kù)資源通知等館情館訊類文章并不感興趣，過多的發(fā)布此類文章會(huì)降低讀者的興趣度和關(guān)注度。閱讀數(shù)與活動(dòng)策劃類文章相關(guān)系數(shù)r為0.235，在p=0.01水平下呈顯著正相關(guān)，即讀者對(duì)節(jié)日活動(dòng)、征文、投票和抽獎(jiǎng)等活動(dòng)策劃類文章感興趣?；顒?dòng)策劃類文章可提升讀者參與度和活躍度，促進(jìn)圖書館與讀者的互動(dòng)交流，提升高校圖書館微信公眾號(hào)傳播信息的能力。閱讀數(shù)與校園生活類文章相關(guān)系數(shù)r為0.252，在p=0.01水平下呈顯著正相關(guān)，即表明讀者對(duì)學(xué)習(xí)方法、招聘、美文和趣文等校園生活類文章也感興趣。直觀看，在閱讀數(shù)排名前十的文章中，內(nèi)容主題關(guān)于活動(dòng)策劃類文章和校園生活類文章有9篇。因此，高校圖書館微信公眾號(hào)應(yīng)合理安排推文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)，適當(dāng)提升活動(dòng)策劃類文章和校園生活類文章的比重，進(jìn)而提高閱讀數(shù)，提升信息傳播能力。

此外，館情館訊類文章、活動(dòng)策劃類文章、校園生活類文章三者均在p=0.01水平下呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)r分別為-0.583、-0.63和-0.299，這符合三者間的邏輯關(guān)系，即某一類別文章比例的上升會(huì)導(dǎo)致其它兩類文章比例的下降。

表3 閱讀數(shù)與推文內(nèi)容量化指標(biāo)的相關(guān)分析

3.3 閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)的回歸分析

為研究閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)之間的具體數(shù)量關(guān)系，將閱讀數(shù)作為自變量x，點(diǎn)贊數(shù)作為因變量y，繪制兩者的散點(diǎn)圖，見圖1。根據(jù)圖1得閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)之間存在顯著的線性關(guān)系，構(gòu)建一元回歸模型為：y=β0+β1x+?。

圖1 閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)的散點(diǎn)圖

利用SPSS對(duì)閱讀數(shù)和點(diǎn)贊數(shù)進(jìn)行回歸分析，根據(jù)F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)結(jié)果得模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。閱讀數(shù)對(duì)點(diǎn)贊數(shù)解釋程度較高，決定系數(shù)R2=0.577，且通過p=0.01的顯著性水平的檢驗(yàn)，說明閱讀數(shù)對(duì)點(diǎn)贊數(shù)有顯著性貢獻(xiàn)，回歸系數(shù)為0.012。根據(jù)表4給出的回歸方程中的常數(shù)項(xiàng)和回歸系數(shù)的估計(jì)值可得該模型具體的一元回歸方程：點(diǎn)贊數(shù)（y）=10.538+0.012*閱讀數(shù)（x）。由此回歸方程得點(diǎn)贊數(shù)與閱讀數(shù)成正相關(guān)，即高校圖書館微信公眾號(hào)推送文章的閱讀數(shù)越高其點(diǎn)贊數(shù)越高。

表4 閱讀數(shù)與點(diǎn)贊數(shù)一元回歸分析

4 結(jié)論與建議

本文以武漢大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)2017年1月1日至2017年6月30日之間推送的195篇文章為研究對(duì)象，對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)推文標(biāo)題外部特征與文章反映的具體主題進(jìn)行編碼，進(jìn)而利用相關(guān)分析和回歸分析研究相關(guān)指標(biāo)的量化關(guān)系和相互聯(lián)系的緊密程度，得出以下結(jié)論：（1）閱讀數(shù)與標(biāo)題長(zhǎng)度不存在相關(guān)性，與引導(dǎo)詞句式呈顯著正相關(guān)，即標(biāo)題的導(dǎo)向性詞和句式是吸引讀者閱讀的重要因素；（2）閱讀數(shù)與館情館訊類文章呈顯著負(fù)相關(guān)，而與活動(dòng)策劃類文章和校園生活類文章呈顯著正相關(guān)，即活動(dòng)策劃類文章和校園生活類文章是影響微信閱讀量的重要因素；（3）館情館訊類文章、活動(dòng)策劃類文章、校園生活類文章三者間均呈顯著負(fù)相關(guān)；（4）點(diǎn)贊數(shù)與閱讀數(shù)成正相關(guān)，具體一元回歸數(shù)學(xué)模型為點(diǎn)贊數(shù)=10.538+0.012*閱讀數(shù)。針對(duì)以上分析結(jié)果，為進(jìn)一步提高高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播能力，加強(qiáng)圖書館微信公眾號(hào)建設(shè)，提出以下3點(diǎn)優(yōu)化策略。

（1）善于利用引導(dǎo)性句式

根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果可知：引導(dǎo)性句式是影響高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播的重要影響因素之一，合理運(yùn)用引導(dǎo)性句式會(huì)提高微信公眾號(hào)的傳播能力，研究結(jié)論與實(shí)際閱讀情況相吻合。根據(jù)閱讀習(xí)慣，和一般陳述語(yǔ)句相比，語(yǔ)句中含有否定詞、程度副詞，比喻、擬人、夸張等修辭手法，感嘆號(hào)、問號(hào)與留有懸念等句式更容易吸引讀者閱讀興趣，激發(fā)其好奇心，提高文章點(diǎn)擊率。標(biāo)題作為捕捉讀者眼球的“第一工具”，對(duì)吸引讀者的點(diǎn)擊率具有重要作用。因此應(yīng)著重加強(qiáng)文章標(biāo)題建設(shè)，合理運(yùn)用各種引導(dǎo)性句式，同時(shí)注重標(biāo)題的創(chuàng)新性，比如運(yùn)用詼諧幽默的語(yǔ)言或網(wǎng)絡(luò)流行語(yǔ)吸引讀者眼球，拉近與讀者之間的關(guān)系，提高閱讀量。

（2）增強(qiáng)互動(dòng)性，注重受眾需求反饋

根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果可知：活動(dòng)策劃類文章也是影響高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播的重要影響因素之一，讀者對(duì)該類文章表現(xiàn)出閱讀積極性。究其原因：活動(dòng)策劃類文章更加重視與讀者互動(dòng)，注重受眾的需求反饋。對(duì)于節(jié)日活動(dòng)、征文、投票和抽獎(jiǎng)等活動(dòng)，讀者可切身參加，體驗(yàn)各種活動(dòng)的趣味性和微信公眾號(hào)帶來的便利性，進(jìn)而增加文章閱讀數(shù)，提升微信公眾號(hào)信息傳播能力。

（3）挖掘受眾情感痛點(diǎn)

根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果可知：校園生活文章亦是影響高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播的重要影響因素之一，讀者對(duì)該類文章也表現(xiàn)出閱讀積極性。高校圖書館微信公眾號(hào)服務(wù)對(duì)象主要是學(xué)生，抓住學(xué)生的情感需求往往會(huì)取得良好效果。如武漢大學(xué)圖書館推送的關(guān)于畢業(yè)和愛情兩個(gè)校園生活主題的文章引起了學(xué)生的廣泛關(guān)注，閱讀數(shù)遙遙領(lǐng)先。