基于數(shù)字方程模型的短視頻APP使用行為影響因素分析

【摘要】? ? 本文旨在針對在校大學(xué)生對社交類短視頻APP的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行抽樣調(diào)查，掌握大學(xué)生短視頻APP使用行為的基本情況，探究大學(xué)生使用社交類短視頻APP的可能影響因素。利用抽樣調(diào)查采集到的使用社交類短視頻App情況的樣本，建立Logistic回歸數(shù)字模型方程并進(jìn)行修正，從而對樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終得出結(jié)論。

【關(guān)鍵詞】? ? 數(shù)字方程模型? ? 短視頻? ?使用行為分析? ? 影響因素

引言：

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人類的生活狀態(tài)正在發(fā)生翻天覆地的改變，人們的娛樂方式也隨之發(fā)生改變。短視頻APP如雨后春筍般出現(xiàn)，成了人人必備的娛樂方式。在國內(nèi)，關(guān)于短視頻APP對大學(xué)生的影響，部分學(xué)者已經(jīng)做了一些相關(guān)的研究，并取得了相應(yīng)的成果。有學(xué)者在發(fā)表的著作中指出，計(jì)算機(jī)信息時代下網(wǎng)絡(luò)短視頻憑借飛快的速度傳播網(wǎng)絡(luò)時代下的社會文化，而這種迅速擴(kuò)張的移動網(wǎng)絡(luò)文化對大學(xué)的校園文化造成負(fù)面影響，對當(dāng)代大學(xué)生的生活、學(xué)習(xí)產(chǎn)生一定的負(fù)面影響。還有學(xué)者認(rèn)為需要充分利用移動網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)越性進(jìn)一步開展高校思政教育，提升高等教育思政教育質(zhì)量。[2]本文意在通過對在校大學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查，獲得一定數(shù)據(jù)結(jié)果的基礎(chǔ)上，設(shè)定主觀意愿、用戶習(xí)慣等一些調(diào)查參數(shù)建立數(shù)字方程的模型，并對方程的進(jìn)行參數(shù)修正。得出各個參數(shù)對于大學(xué)生的直接、間接效應(yīng)及總評效應(yīng)，并對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析，希望對大學(xué)生思想教育提供一些有意義的結(jié)論。

一、樣本的基本特征

本次對揚(yáng)州職業(yè)大學(xué)，揚(yáng)州大學(xué)，揚(yáng)州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院三所揚(yáng)州高校在校大學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查，對743份有效樣本基本信息進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，本次抽樣設(shè)定的參數(shù)為：主觀意愿、效益期望、社交影響、價(jià)值動力、主觀享樂、知識學(xué)習(xí)、習(xí)慣使然。受訪者基本信息中男生所占比例為50.6%，女生所占比例49.4%;由于高職院校招生農(nóng)村學(xué)生比例偏高，來自農(nóng)村大學(xué)生占比56.8%，來自城鎮(zhèn)大學(xué)生占比43.2%;專業(yè)分類中理工專業(yè)占22.2%，藝術(shù)類占24.5%管理類28.1%，醫(yī)學(xué)25.2%。現(xiàn)階段大學(xué)生的短視頻平消費(fèi)區(qū)間集中在1500-2000。按照樣本抽樣信息分析，此次抽取的樣本包含多所?？?、本科高校，更是涉及到文理科許多專業(yè)，并且樣本分布具有均衡性。

二、初始數(shù)字方程的構(gòu)建

在取得743個有效樣本的基礎(chǔ)上，利用建立的結(jié)構(gòu)方程模型實(shí)證本次抽樣調(diào)查的準(zhǔn)確性。

2.1數(shù)字方程模型的構(gòu)建和參數(shù)假設(shè)

根據(jù)本次調(diào)查的特征和已有的資料分析確定了模型方程潛變量假設(shè)值可以對模型內(nèi)、外變量之間關(guān)聯(lián)度和影響系數(shù)進(jìn)行了假定。同時一如一個輔助變量隨機(jī)誤差項(xiàng)來評價(jià)模型的精確度。在此基礎(chǔ)上得到了初始數(shù)字方程模型。圖1初始數(shù)字方程模型。

2.2數(shù)字方程模型的參數(shù)估計(jì)

三、數(shù)字方程模型的評價(jià)與參數(shù)修正

3.1初始數(shù)字方程模型的評價(jià)

模型估計(jì)完成后就開始對模型擬合情況進(jìn)行評估，表2所示為初始數(shù)字方程模型的評價(jià)結(jié)果，不難看出各項(xiàng)擬合指標(biāo)值均未達(dá)到理想水平，因此還需要對模型予以修正。

3.2初始數(shù)字方程模型的修正

結(jié)合計(jì)算結(jié)果可以看出初始化數(shù)字方程模型的路徑并不顯著，所以要對方程的模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)整，刪除不顯著條件。參數(shù)調(diào)整的方法如下：1. IE參數(shù)對BI的計(jì)算結(jié)果影響不顯著，所以刪除IE的影響因素，調(diào)整模型，重新計(jì)算影響因素，其他參數(shù)調(diào)整方法相同。2.增加新的關(guān)系系數(shù)，進(jìn)行方程模型參數(shù)計(jì)算。3.根據(jù)上一步參數(shù)修正模型計(jì)算結(jié)果，GE對BI路徑系數(shù)不顯著，剔除變量GE，對模型進(jìn)行重新估計(jì)。4.如此反復(fù)修正，使得模型所有系數(shù)都顯著，方程模型修正結(jié)束。5.用戶使用行為的影響因素分析將各個變量輸入修正后的結(jié)構(gòu)方程模型，可以計(jì)算出各變量對行為的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以及總評，結(jié)果見表3。

歸納總結(jié)表3最終得出結(jié)論，短視頻用戶無論是主觀意愿還是習(xí)慣都會對短視頻用戶使用平臺的行為直接效應(yīng)最大，間接效應(yīng)則幾乎沒有影響。充分說明短視頻APP的流行中用戶使用習(xí)慣具有絕對的優(yōu)勢。知識學(xué)習(xí)直接效應(yīng)影響很小，間接效應(yīng)幾乎沒有。間接效應(yīng)影響因素主要體現(xiàn)在價(jià)值動力、社交影響、主觀享樂、知識學(xué)習(xí)的影響上，其中主觀享樂起到了絕對的主導(dǎo)作用。

四、結(jié)束語

本次研究是在對在校大學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查獲得一定數(shù)據(jù)結(jié)果的基礎(chǔ)上，設(shè)定主觀意愿、用戶習(xí)慣等一些調(diào)查參數(shù)建立數(shù)字方程的模型，并對方程進(jìn)行參數(shù)修正。得出各參數(shù)對于大學(xué)生的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總評效應(yīng)的計(jì)算結(jié)果，并對結(jié)果進(jìn)行分析，得出以下結(jié)論。綜合考慮直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩種因素的影響，大學(xué)生在短視頻APP的使用過程中，影響最大的是習(xí)慣使然;其次是主觀意愿和主觀享樂，這也是短視頻有針對性的推送、投其所好，使得學(xué)生在使用過程中欲罷不能的主要原因。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]高健，康毓佳.淺析網(wǎng)絡(luò)短視頻文化影響下的大學(xué)生價(jià)值觀教育[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技，2018（21）：302-304.

[2]童晗，黎宇.淺談“抖音”對當(dāng)代青年思想政治教育的挑戰(zhàn)及對策[J].現(xiàn)代交際，2018（18）：95-96.

[3]王麗麗.淺析抖音對高校思政教育工作的影響及對策[J].新聞研究導(dǎo)刊，2018（15）：245.

[4]朱杰，崔永鵬.短視頻：移動視覺場景下的新媒介形態(tài)——技術(shù)、社交、內(nèi)容與反思[J].新聞界，2018（07）：69-75.

[5]周彥榜，李強(qiáng)，暴卿，孟祥寒.短視頻對民族地區(qū)大學(xué)生國家認(rèn)同的影響[J].心理技術(shù)與應(yīng)用，2021，9（06）：321-329.

[6]苗江超.使用與滿足視野下“00后”大學(xué)生短視頻App使用狀況及引導(dǎo)策略研究[J].佳木斯職業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào)，2021，37（06）：47-48.

基金項(xiàng)目：

1.短視頻傳播環(huán)境下高校突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的防控管理探究（揚(yáng)州市2021年市級社科重點(diǎn)課題（網(wǎng)信專項(xiàng)），主持人殷紅花;

2.短視頻傳播背景下大學(xué)生思想政治教育工作創(chuàng)新發(fā)展路徑研究（2020年揚(yáng)州市職業(yè)大學(xué)思想政治工作研究課題sz20200104），主持人殷紅花。

殷紅花（1979.02-），女，漢族，江蘇泰興，碩士，揚(yáng)州市職業(yè)大學(xué)現(xiàn)教中心，講師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、高職教育。