檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素研究*

陳祖芬 林榮鑫

（1. 莆田學(xué)院文化與傳播學(xué)院 莆田 351131；2. 莆田學(xué)院商學(xué)院 莆田 351131）

隨著微信用戶量的增加，檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)趁勢(shì)而上。自2013年5月20日撫順檔案微信公眾訂閱號(hào)發(fā)出第一條信息到今天已有7年。截至2021年11月，全國各級(jí)各類檔案機(jī)構(gòu)已開通微信公眾號(hào)的已超過1000個(gè)。這些微信公眾號(hào)的運(yùn)營主體多為檔案機(jī)構(gòu)工作人員，其運(yùn)營水平參差不齊，大多仍處于摸索前行的階段，亟需質(zhì)量提升方面的指導(dǎo)。因此，本文擬在文獻(xiàn)調(diào)查、訪談?wù){(diào)查基礎(chǔ)上進(jìn)行檔案機(jī)構(gòu)公眾號(hào)微信服務(wù)用戶關(guān)注因素預(yù)設(shè)，再通過問卷調(diào)查、利用IBM SPSS19軟件對(duì)影響因素進(jìn)行驗(yàn)證、修正和重組；接著采用主成分分析法提取影響因素公因子，構(gòu)建規(guī)范的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素，為各級(jí)各類檔案機(jī)構(gòu)的微信公眾號(hào)研究質(zhì)量提升策略和有效質(zhì)量管理提供依據(jù)。

1 基于文獻(xiàn)調(diào)查的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)用戶關(guān)注因素研究進(jìn)展

近年來，涉及檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素的研究一種是直接研究，一種是間接研究。前者主要關(guān)注“因素”本身，是“直接研究”，其研究結(jié)果是本文研究的重要基礎(chǔ)；后者主要關(guān)注“評(píng)價(jià)指標(biāo)”，從某種意義上說，外部評(píng)價(jià)的指標(biāo)可以內(nèi)化為運(yùn)營者的努力方向，在實(shí)際工作中亦可以視為“關(guān)注因素”用于指導(dǎo)工作，因此可視為“間接研究”。宋雪雁、朱立香[1]對(duì)國內(nèi)外公共檔案館服務(wù)質(zhì)量影響因素的研究現(xiàn)狀做過一次梳理，認(rèn)為國外對(duì)檔案館服務(wù)質(zhì)量影響因素的研究多集中于用戶滿意度、公共服務(wù)、檔案信息服務(wù)三方面，國內(nèi)則集中在檔案服務(wù)方式、檔案服務(wù)理念、檔案服務(wù)評(píng)估要素和檔案服務(wù)對(duì)策四個(gè)方面。總體而言，相關(guān)的研究方法主要有SWOT分析法、主成分因子分析法和層次分析法等。

1.1 基于SWOT分析法的相關(guān)研究進(jìn)展

SWOT分析法中，“S”指優(yōu)勢(shì)(Strength)，“W”指劣勢(shì)(Weakness)，“O”指機(jī)會(huì)(Opportunity)，“T”指威脅(Threat)。近年來，一些學(xué)者開始運(yùn)用SWOT分析法分析檔案微信服務(wù)用戶關(guān)注因素，產(chǎn)生了一些代表性的成果。胡曉慶（2015）[2]運(yùn)用SWOT方法分析了檔案機(jī)構(gòu)利用微信公眾平臺(tái)提供服務(wù)的可能性，張澍雅（2016）[3]以遼寧檔案、江蘇檔案、四川省檔案局、廣西檔案、浙江省檔案局5個(gè)檔案微信公眾號(hào)為例運(yùn)用SWOT分析法展開了分析，馮雨晴（2017）[4]運(yùn)用SWOT分析法分析了湖北省檔案館“讀檔”微信公眾平臺(tái)下檔案宣傳服務(wù)現(xiàn)狀，倪麗娟和陳陽（2017）[5]運(yùn)用SWOT分析法分析了“互聯(lián)網(wǎng)＋”環(huán)境下檔案微信建設(shè)。這些研究中較為一致的看法有：一是微信運(yùn)維成本低，信息傳播不受時(shí)空限制、比較便捷、效果較好等外在優(yōu)勢(shì)；二是因主動(dòng)關(guān)注度不高而影響傳播效果，內(nèi)容重復(fù)、紛雜易造成審美疲勞，互動(dòng)化、個(gè)性化不足等內(nèi)在劣勢(shì)；三是智能手機(jī)的普及，用戶文化需求增長，應(yīng)時(shí)形勢(shì)等外在機(jī)遇；四是人力財(cái)力不足，缺乏競(jìng)爭(zhēng)，信息孤島，內(nèi)容不夠創(chuàng)新不夠有吸引力等威脅或挑戰(zhàn)。這些看法能為分析檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素提供重要依據(jù)。然而，反對(duì)的聲音也長期存在：SWOT分析法靜態(tài)割裂的前提假設(shè)、缺乏客觀的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)以及忽視人類認(rèn)知行為的影響等不完善性已遭到批判；[6]再加上SWOT分析法最初是運(yùn)用于企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境下的戰(zhàn)略分析，有人認(rèn)為它并不適用于作為政府、事業(yè)單位的檔案機(jī)構(gòu)，而且檔案館也不具有明顯的競(jìng)爭(zhēng)性。[7]不可否認(rèn)，反對(duì)者的意見有一定的道理，SWOT分析法的確有其難以克服的局限。因此，運(yùn)用SWOT法分析檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素需謹(jǐn)慎。

1.2 主成分因子分析法的相關(guān)研究

主成分因子分析法是由主成分分析法（Principal Component Analysis）和因子分析法（Factor Analysis）相結(jié)合一種分析方法。主成分因子分析法通過貫徹統(tǒng)汁降維的思想，以科學(xué)的統(tǒng)計(jì)方法篩選出主要影響因子，是將復(fù)雜因子簡(jiǎn)單化的一種分析方法。在檔案機(jī)構(gòu)微信相關(guān)研究中，主成分因子分析法已成為主流研究方法。宋雪雁、朱立香、房夢(mèng)莎（2018）[8]和李宗富（2016）[9]就運(yùn)用這種方法分析了公共檔案館微信公眾平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量的影響因素、構(gòu)建了服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。在檔案學(xué)研究的相關(guān)領(lǐng)域也有學(xué)者運(yùn)用主成分因子分析法。例如，鄧君、王阮、盛盼盼（2018）[10]利用這種方法分析了檔案網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量的影響因素。

1.3 層次分析法的相關(guān)研究

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，簡(jiǎn)稱AHP）是指將一個(gè)復(fù)雜的多目標(biāo)決策問題作為一個(gè)系統(tǒng)，把總目標(biāo)分解為多個(gè)子目標(biāo)或準(zhǔn)則，進(jìn)而分解為多指標(biāo)（或準(zhǔn)則、約束）的若干層次，通過定性指標(biāo)模糊量化方法算出層次單排序（權(quán)數(shù)）和總排序，以作為優(yōu)化決策依據(jù)的系統(tǒng)方法。[11]69層次分析法與主成分因子分析法有聯(lián)系也有區(qū)別：它們都是在系統(tǒng)思維指導(dǎo)下用簡(jiǎn)單的權(quán)重法構(gòu)建服務(wù)性工作質(zhì)量影響因素指標(biāo)體系的方法；因子分析法的優(yōu)勢(shì)是對(duì)客觀權(quán)重的確定，層次分析法的優(yōu)勢(shì)是配合德爾菲法（專家調(diào)查法）對(duì)主觀權(quán)重的確定。近年來，研究人員結(jié)合德爾菲法開始在檔案微信質(zhì)量研究及相關(guān)領(lǐng)域中普遍運(yùn)用層次分析法。張燕子（2018）[12]就運(yùn)用層次分析法構(gòu)建了一個(gè)包括3個(gè)一級(jí)指標(biāo)、9個(gè)二級(jí)指標(biāo)、32個(gè)三級(jí)指標(biāo)的檔案館微信公眾平臺(tái)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。這些指標(biāo)是研究檔案機(jī)構(gòu)微信影響因素的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。董沙沙（2017）[13]則在對(duì)我國省級(jí)檔案網(wǎng)站評(píng)估的研究中結(jié)合德爾菲法運(yùn)用層次分析法確定出檔案網(wǎng)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)。彭華明、孫露月、許南鴻（2016）[14]利用多層次分析法，以用戶體驗(yàn)為中心，研究了使用電子檔案資源過程中影響用戶體驗(yàn)的主要因素。

1.4 已有研究結(jié)論中的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素歸納

從已研究的研究結(jié)論中，可以梳理出51種檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素結(jié)論，簡(jiǎn)單分類后列舉如表1所示。

表1 已有研究結(jié)論中的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素歸納

(5)認(rèn)證情況(6)定位明確性(7)界面設(shè)計(jì)感（簡(jiǎn)潔性、美觀性、友好性）(8)功能完備性（宣傳、檢索、交互、服務(wù)）服務(wù)主體素養(yǎng)(9)微信服務(wù)意識(shí)與能力(10)微信運(yùn)維能力(11)用戶需求了解度(12)檔案資源開發(fā)能力(13)信息處理能力（搜集、過濾、制作）(14)網(wǎng)絡(luò)溝通能力(15)協(xié)同服務(wù)能力服務(wù)內(nèi)容(16)真實(shí)可靠性(17)有用性(18)廣泛性（綜合信息、信息資源）(19)適度性（量）(20)頻率(21)新穎性(22)時(shí)效性(23)知識(shí)性(24)實(shí)用性(25)趣味性(26)獨(dú)特性(27)完整性(28)針對(duì)性(29)豐富性(30)易獲取性服務(wù)過程(31)主動(dòng)性(32)及時(shí)性(33)守時(shí)性(34)便捷性(35)個(gè)性化(36)人性化(37)交互性(38)友好性(39)愉悅性(40)有效性(41)用戶認(rèn)可與滿意度(42)平臺(tái)影響力（粉絲量、閱讀量、在看量、留言量、傳播指數(shù)等）服務(wù)效果(43)利用意愿(44)檔案意識(shí)(45)微信知識(shí)背景(46)習(xí)慣與偏好(47)信息意識(shí)與能力其他用戶素養(yǎng)(48)創(chuàng)新性(49)特色性(50)服務(wù)成本

2 基于訪談的檔案機(jī)構(gòu)公眾號(hào)微信服務(wù)用戶關(guān)注因素預(yù)設(shè)

從表1可見，前人的研究結(jié)果展現(xiàn)的的主要影響因素多達(dá)51點(diǎn)，其中有相似的，也有影響作用較小的，由于個(gè)人觀點(diǎn)的不同也可能有不夠科學(xué)的。因此，課題組在已有研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，結(jié)合業(yè)界專家、檔案機(jī)構(gòu)微信運(yùn)營者、其他微信運(yùn)營者和用戶訪談結(jié)果，進(jìn)行了篩選，再通過12人的焦點(diǎn)小組對(duì)問題表述進(jìn)行討論，課題組再研討，初步預(yù)設(shè)了檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素和問題描述，分成了4類22個(gè)因素。詳見表2。這22項(xiàng)與以往研究者最大的不同在于：明確針對(duì)的是檔案機(jī)構(gòu)微信公眾平臺(tái)的服務(wù)質(zhì)量，并沒有把“用戶素養(yǎng)”類與微信服務(wù)質(zhì)量沒有直接關(guān)系的因素納入其中，這也是課題組在訪談?wù){(diào)查中多方征求意見后確定的。在后期再次問卷的開放式主觀題“除了以上影響因素以外，您認(rèn)為還有一些因素對(duì)檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量的影響比較大嗎？”中，也沒有任何被調(diào)查者補(bǔ)充“用戶素養(yǎng)類”作為檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量的影響因素。

表2 檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素預(yù)設(shè)

19 形式 篇幅的適當(dāng)性 推文的長短適當(dāng)，能考慮到多數(shù)人的微信閱讀耐心20 平臺(tái) 平臺(tái)的權(quán)威性 該檔案機(jī)構(gòu)微信公眾平臺(tái)賬號(hào)主體的認(rèn)證情況21 平臺(tái) 信息的安全性 該檔案機(jī)構(gòu)微信公眾平臺(tái)保護(hù)內(nèi)容與用戶信息安全的能力22 平臺(tái) 界面的完整性 界面設(shè)置完整，菜單、欄目等清楚明了，能滿足用戶需求

3 基于問卷調(diào)查的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素提取

由于預(yù)設(shè)的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素已經(jīng)面向了各種不同的相關(guān)者，課題組開展了進(jìn)一步的工作，即：基于問卷調(diào)查嘗試對(duì)預(yù)設(shè)的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素進(jìn)行修正和重組。

3.1 數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)理解

課題組主要是通過在問卷星網(wǎng)站、微信和騰訊QQ上發(fā)放問卷來收集數(shù)據(jù)，共收集到 190份問卷，其中有效問卷182份，符合預(yù)定樣本規(guī)模。觀測(cè)變量采用李克特5分量表，1分代表影響非常小，2分代表影響比較小，3分代表影響一般，4分代表影響比較大，5分代表影響非常大。

數(shù)據(jù)理解主要是對(duì)數(shù)據(jù)資源的初步認(rèn)識(shí)和清理，本研究采用李克特5分量表進(jìn)行測(cè)量，經(jīng)過檢查數(shù)據(jù)中沒有存在錯(cuò)誤，采用兩兩相關(guān)系數(shù)矩陣來考察變量之間的關(guān)聯(lián)性。收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過檢查，不存在錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。

3.1.1 變量關(guān)聯(lián)分析

通過對(duì)原始變量相關(guān)性分析，可以初步考察變量間的相關(guān)性，本研究采用兩兩相關(guān)系數(shù)矩陣來考察檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素原始變量之間的相關(guān)性。原始變量相關(guān)系數(shù)矩陣如表3。

表3 檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素原始變量相關(guān)系數(shù)矩陣表

內(nèi)容的生動(dòng)通俗性0.428 0.424 0.535 0.425 0.53 0.548 0.618 0.374 0.609 0.384 0.688 1 0.64 0.598 0.491 0.46 0.566 0.566 0.577 0.414 0.46 0.553內(nèi)容的時(shí)效性0.385 0.314 0.475 0.358 0.549 0.487 0.49 0.372 0.603 0.463 0.571 0.64 1 0.602 0.457 0.457 0.534 0.57 0.498 0.518 0.538 0.583內(nèi)容的知識(shí)性0.353 0.281 0.354 0.389 0.528 0.509 0.48 0.413 0.531 0.397 0.589 0.598 0.602 1 0.601 0.435 0.544 0.518 0.478 0.483 0.5 0.484內(nèi)容的歷史文化性0.285 0.168 0.286 0.392 0.434 0.335 0.469 0.457 0.418 0.54 0.491 0.491 0.457 0.601 1 0.485 0.529 0.444 0.503 0.464 0.518 0.497熱文的轉(zhuǎn)載水平0.343 0.302 0.352 0.404 0.416 0.293 0.341 0.456 0.422 0.383 0.493 0.46 0.457 0.435 0.485 1 0.433 0.429 0.451 0.349 0.322 0.398形式的多樣性0.314 0.299 0.401 0.348 0.438 0.355 0.535 0.443 0.545 0.405 0.517 0.566 0.534 0.544 0.529 0.433 1 0.813 0.606 0.496 0.569 0.582多媒體的匹配度0.344 0.318 0.373 0.378 0.39 0.359 0.522 0.452 0.508 0.473 0.515 0.566 0.57 0.518 0.444 0.429 0.813 1 0.6 0.548 0.605 0.629篇幅的適當(dāng)性0.354 0.237 0.324 0.382 0.427 0.35 0.461 0.416 0.421 0.45 0.471 0.577 0.498 0.478 0.503 0.451 0.606 0.6 1 0.519 0.454 0.536平臺(tái)的權(quán)威性0.402 0.303 0.246 0.328 0.423 0.288 0.456 0.48 0.458 0.385 0.436 0.414 0.518 0.483 0.464 0.349 0.496 0.548 0.519 1 0.653 0.637信息的安全性0.332 0.317 0.408 0.45 0.428 0.452 0.601 0.429 0.581 0.397 0.539 0.46 0.538 0.5 0.518 0.322 0.569 0.605 0.454 0.653 1 0.616界面的完整性0.434 0.391 0.385 0.303 0.44 0.432 0.451 0.421 0.504 0.412 0.567 0.553 0.583 0.484 0.497 0.398 0.582 0.629 0.536 0.637 0.616 1

表3展示的相關(guān)系數(shù)表明這些變量之間存在相關(guān)關(guān)系，相關(guān)變量之間有重疊信息，適合進(jìn)行因子分析來降維。

3.1.2 變量均值分析

因?yàn)橐蜃臃治鲋饕从车氖莻€(gè)體間的差異，當(dāng)個(gè)體之間出現(xiàn)高一致性時(shí)，因子分析不能很好地把這些影響因素體現(xiàn)出來，所以因子分析結(jié)合均值分析能更好地得到正確分析結(jié)論。

對(duì)變量均值分析主要是計(jì)算出各個(gè)原始變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差、均值大小來判斷各個(gè)變量影響檔案機(jī)構(gòu)微信公眾平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量的認(rèn)可程度。均值越大說明認(rèn)可度越高；標(biāo)準(zhǔn)差判斷對(duì)影響因素認(rèn)可的一致性程度，標(biāo)準(zhǔn)差越大，表示意見不一致程度較高。通常標(biāo)準(zhǔn)差小于 1 時(shí)，認(rèn)為一致性較高，波動(dòng)較小。

由表4可見，22 個(gè)原始變量的均值最大值為4.56，最小值為3.8，表明對(duì)于提取的影響因素認(rèn)可度較高；有三個(gè)原始變量的標(biāo)準(zhǔn)差1，分別是“服務(wù)的針對(duì)性”“服務(wù)的互動(dòng)性”和“服務(wù)的有效性”，不過這三個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差都僅比1大一點(diǎn)點(diǎn)，說明對(duì)這三個(gè)變量的認(rèn)可程度存在一定的波動(dòng)，但是還是可以接受的。

表4 檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素原始變量均值表

內(nèi)容的知識(shí)性 4.07 0.892內(nèi)容的歷史文化性 4.07 0.929熱文的轉(zhuǎn)載水平 3.85 0.968形式的多樣性 4.16 0.864多媒體的匹配度 4.11 0.879篇幅的適當(dāng)性 4.16 0.816平臺(tái)的權(quán)威性 4.08 0.922信息的安全性 4.19 0.947界面的完整性 4.13 0.913

3.2 因子分析適用條件分析

因子分析適用條件分析主要是通過KMO和Bartlett檢驗(yàn)來分析，為了保證問卷的信度，本研究也增加對(duì)原始變量的信度分析。

3.2.1 信度分析

用IBM SPSS19軟件中分析菜單下的可靠性分析，用Cronbach α系數(shù)對(duì)問卷的可靠性與有效性進(jìn)行檢驗(yàn)， 結(jié)果如表5所示。

表5 問卷可靠性統(tǒng)計(jì)量表

由表可見，整個(gè)量表 Cronbach α 系數(shù)為0.946，大于0.7，說明問卷有較高的可信度，可以作進(jìn)一步分析。

3.2.2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)

對(duì)樣本數(shù)據(jù)是否可以采用因子分析需進(jìn)行相關(guān)的檢驗(yàn)，本研究使用Bartlett球形檢驗(yàn)和KMO來檢驗(yàn)，用IBM SPSS19做相應(yīng)檢驗(yàn)如表6所示。

表6 樣本數(shù)據(jù)KMO 和 Bartlett球形檢驗(yàn)表

表6可見，數(shù)據(jù)取樣適當(dāng)性的KMO檢驗(yàn)值為0.923，大于0.5，說明這些數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析的效果比較好，Bartlett檢驗(yàn)的數(shù)值p遠(yuǎn)小于0.01，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說明變量間存在相關(guān)性，適合提取公因子。

3.3 因子分析

因子分析是在確定適合采用因子分析的基礎(chǔ)上，通過相關(guān)統(tǒng)計(jì)方法達(dá)到降維的目的，并且使提取出來的公因子能合理解釋相關(guān)業(yè)務(wù)問題。

3.3.1 選擇提取因子個(gè)數(shù)

本研究采用主成分分析方法提取公因子。通過主成分方法分析得到解釋的總方差表7。

表7 因子分析提取出來的因子的方差解釋比例表

表7中的“方差的%”列的數(shù)據(jù)為提取出來的因子的方差解釋比例，由表可見，前3個(gè)因子的特征根大于1，合計(jì)方差解釋度為61.22%，說明3個(gè)因子可以較好的代表原始信息。第4個(gè)因子的特征根為0.96，雖然小于1，但跟1很接近，所以將結(jié)合碎石圖進(jìn)一步判斷要選取幾個(gè)因子。

從圖1碎石圖可見，前2個(gè)因子的信息量比較充分，第3和第4兩個(gè)因子的信息量比較接近，第5個(gè)因子開始形成了平臺(tái)，因此可考慮分別提取3個(gè)和4個(gè)因子來分別分析。結(jié)合碎石圖和提取出來的特征根的值，本研究將分別考察提取3個(gè)和4個(gè)因子的解釋結(jié)果，根據(jù)提取出的因子解釋實(shí)際業(yè)務(wù)問題的合理程度來選取更合理的因子個(gè)數(shù)。

圖1 因子分析輸出的碎石圖

3.3.2 提取3個(gè)因子的結(jié)果解釋

因子分析中的成分矩陣表用于解釋各原始變量和公因子之間的關(guān)系，通過對(duì)公因子的原始變量系數(shù)的分析，可以更好提煉出具有實(shí)際意義的公因子名稱。分析過程中為了使成分矩陣更容易閱讀，對(duì)成分按照大小排序，取消小系數(shù)，分析時(shí)重點(diǎn)看0.5以上的系數(shù)，參考0.3到0.5之間的系數(shù)，忽略0.3以下得系數(shù)。表8 是提取3個(gè)因子的成分矩陣表。

表8 提取3個(gè)因子的成分矩陣表

服務(wù)的有效性 0.658 0.439服務(wù)的針對(duì)性 0.634 0.515服務(wù)的功能性 0.616 0.477熱文的轉(zhuǎn)載水平 0.615 0.452內(nèi)容的檔案行業(yè)性 0.610 0.305服務(wù)的適度性 0.606 0.392內(nèi)容的原創(chuàng)性 0.559 0.420 0.337服務(wù)的互動(dòng)性 0.544 0.597提取方法 :主成分分析。a. 已提取了 3 個(gè)成分

公因子1和22個(gè)題目的系數(shù)大于0.6，此共因子命名為“整體效果”因子；

公因子2和服務(wù)的有效性、服務(wù)的針對(duì)性、服務(wù)的功能性和服務(wù)的互動(dòng)性正相關(guān)，和內(nèi)容的原創(chuàng)性、內(nèi)容的歷史文化性負(fù)相關(guān)，可命名為“服務(wù)能力”因子；

公因子3和熱文的轉(zhuǎn)載水平、內(nèi)容的檔案行業(yè)性、服務(wù)的適度性及內(nèi)容的原創(chuàng)性正相關(guān)，信息不集中，無法命名。

以上分析未能得到理想的因子含義解釋，原因是提取公因子時(shí)選取主成分方法，該方法提取公因子時(shí)都力求提取的公因子盡量多地?cái)y帶剩余的信息，沒有考慮每個(gè)公因子合理解釋。因此為了更合理地解釋公因子，需要對(duì)公因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，本研究選用方差最大化方法來進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)。旋轉(zhuǎn)后解釋的總方差如表9 所示。

表9 提取3個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的因子的方差解釋比例表

19 0.223 1.014 97.776 20 0.188 0.854 98.630 21 0.169 0.768 99.399 22 0.132 0.601 100.000提取方法：主成分分析。

從表9可見，旋轉(zhuǎn)后前3個(gè)因子的“方差的%”跟旋轉(zhuǎn)前比發(fā)生變化，但前3個(gè)因子合計(jì)的方差解釋度仍為61.218%，和旋轉(zhuǎn)前比沒有發(fā)生變化。表10是提取3個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)成分矩陣表。

表10 提取3個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)成分矩陣表

公因子1與內(nèi)容和平臺(tái)相關(guān)變量正相關(guān)，內(nèi)容和平臺(tái)兩個(gè)信息不易合并，該因子不好命名；公因子2與服務(wù)的有效性、服務(wù)的針對(duì)性、服務(wù)的功能性和服務(wù)的互動(dòng)性等服務(wù)相關(guān)變量正相關(guān)，可命名為“服務(wù)能力”因子；公因子3與熱文的轉(zhuǎn)載水平、內(nèi)容的檔案行業(yè)性、內(nèi)容的歷史文化性及內(nèi)容的原創(chuàng)性正相關(guān)，可命名“專業(yè)性內(nèi)容”因子。

3.3.3 提取4個(gè)因子的結(jié)果解釋

提取4個(gè)因子做初步解釋，仍然采用主成分方法和最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)提取因子，同樣為了使成分矩陣更容易閱讀，對(duì)成分按照大小排序，取消小系數(shù)，分析時(shí)重點(diǎn)看0.5以上的系數(shù)，參考0.3到0.5之間的系數(shù)，忽略0.3以下得系數(shù)。提取4個(gè)因子的解釋的總方差表如表11。

表11 提取4個(gè)因子旋轉(zhuǎn)后的因子的方差解釋比例表

由表11可見，提取前4個(gè)因子合計(jì)方差解釋度為65.58%，比提取3個(gè)因子的合計(jì)方差解釋度提升4.3%，可以更好的代表原始信息。提取4個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)成分矩陣表如表12。

表12 提取4個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)成分矩陣表

公因子1與平臺(tái)的權(quán)威性、多媒體的匹配度、信息的安全性、界面的完整性、形式的多樣性及篇幅的適當(dāng)性正相關(guān)，該因子可命名為“平臺(tái)與形式”因子；公因子2與服務(wù)的有效性、內(nèi)容的生動(dòng)通俗性、內(nèi)容的新穎性、內(nèi)容的知識(shí)性、內(nèi)容的時(shí)效性、內(nèi)容的實(shí)用性及內(nèi)容的可靠性正相關(guān)，可命名為“通用性內(nèi)容”因子；公因子3與服務(wù)的互動(dòng)性、服務(wù)的針對(duì)性、服務(wù)的功能性、服務(wù)的適度性及服務(wù)的延續(xù)性正相關(guān)，可命名為“服務(wù)能力”因子；公因子4與內(nèi)容的原創(chuàng)性、熱文的轉(zhuǎn)載水平、內(nèi)容的檔案行業(yè)性及內(nèi)容的歷史文化性正相關(guān)，可命名“專業(yè)性內(nèi)容”因子。

通過以上分析說明本研究提取4個(gè)公因子更能合理解釋檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素的實(shí)際意義，提取出來的因子是“平臺(tái)與形式”“通用性內(nèi)容”“服務(wù)能力”和“專業(yè)性內(nèi)容”這4個(gè)因子。結(jié)合上文原始變量均值分析的結(jié)論，可以認(rèn)為本研究提取出的4個(gè)因子中“通用性內(nèi)容”因子普遍得到受試者的較高認(rèn)同，也就是說檔案機(jī)構(gòu)在進(jìn)行微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量管理中應(yīng)該更加重視“通用性內(nèi)容”這個(gè)因子。

4 模型構(gòu)建

通過主成分分析法，本研究提取了檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素的4個(gè)公因子：“平臺(tái)與形式”“通用性內(nèi)容”“服務(wù)能力”和“專業(yè)性內(nèi)容”，結(jié)合其載荷的變量就可以構(gòu)建出檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素模型。具體如圖2。

圖2 檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素環(huán)狀模型

在圖2這個(gè)環(huán)狀模型中，檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素位于中心，正方形四邊是4個(gè)公因子，它們共同作用構(gòu)成影響檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量的總體因素，因此，用一個(gè)環(huán)形將四者串聯(lián)起來；4個(gè)公因子又分別受不同的變量影響，這些變量構(gòu)成影響檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量的具體因素，因此，再用一個(gè)環(huán)形將它們串聯(lián)起來。這樣就構(gòu)成了一個(gè)環(huán)狀的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)用戶關(guān)注因素模型，這個(gè)模型區(qū)別于常見的樹狀模型，能更直觀地體現(xiàn)各種因素對(duì)作用對(duì)象關(guān)聯(lián)性影響。與最初的“服務(wù)”“內(nèi)容”“形式”“平臺(tái)”4個(gè)公因子假設(shè)不太一樣，變化較大的“服務(wù)的有效性”經(jīng)過因子分析后沒有列入“服務(wù)能力”公因子中，而列入“通用性內(nèi)容”公因子中。

5 結(jié)論

綜上所述，最終形成的檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量受“平臺(tái)與形式”“通用性內(nèi)容”“服務(wù)能力”和“專業(yè)性內(nèi)容”影響，具體由22個(gè)影響因素構(gòu)成。在這些因素中，“平臺(tái)與形式”是最重要的影響因素，主要包括：平臺(tái)的權(quán)威性、多媒體的匹配度、信息的安全性、界面的完整性、形式的多樣性和篇幅的適當(dāng)性；其次重要的是“通用性內(nèi)容”，主要包括服務(wù)的有效性、內(nèi)容的生動(dòng)通俗性、內(nèi)容的新穎性、內(nèi)容的知識(shí)性、內(nèi)容的時(shí)效性、內(nèi)容的實(shí)用性和內(nèi)容的可靠性；再次是“服務(wù)能力”，主要包括服務(wù)的互動(dòng)性、服務(wù)的功能性、服務(wù)的針對(duì)性、服務(wù)的適度性和服務(wù)的延續(xù)性；最后是“專業(yè)性內(nèi)容”，主要包括內(nèi)容的原創(chuàng)性、熱文的轉(zhuǎn)載水平、內(nèi)容的歷史文化性和內(nèi)容的檔案行業(yè)性。本研究得出的這些因素可以為檔案機(jī)構(gòu)微信公眾號(hào)服務(wù)質(zhì)量策略研究奠定良好的基礎(chǔ)。