基于內(nèi)容挖掘的高校技術(shù)服務(wù)類微信公眾號(hào)運(yùn)營路徑探究

劉洋

摘 要 “嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”作為嘉應(yīng)學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)中心、教育技術(shù)中心2020年9月新上線的微信公眾號(hào)，它主要提供技術(shù)服務(wù)，負(fù)責(zé)學(xué)生宿舍網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)保障及運(yùn)行管理，保障其正常運(yùn)行。同時(shí)發(fā)布相關(guān)通知，普及網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)與使用技巧。文章篩選出總閱讀人數(shù)排在前15位的推文，運(yùn)用ROST Content Mining軟件對(duì)這15篇推文進(jìn)行分析，得出受眾群體與校園、技術(shù)、服務(wù)、操作的閱讀偏好，并分析了文本情感的分布，從而為公眾號(hào)的運(yùn)營提供一定的參考。

關(guān)鍵詞 內(nèi)容挖掘；情感分布；運(yùn)營

中圖分類號(hào) G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 2096-0360（2021）10-0054-03

微信、微博、短視頻等新媒體的蓬勃發(fā)展，為高校各職能部門提供更便捷的校園服務(wù)鋪設(shè)了道路。以微信公眾號(hào)為例，高校的許多職能部門開設(shè)了自己的微信公眾號(hào)，如“財(cái)務(wù)處”“圖書館”“服務(wù)平臺(tái)”等。

“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”作為嘉應(yīng)學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)中心、教育技術(shù)中心2020年9月新上線的微信公眾號(hào)，它主要提供技術(shù)服務(wù)，負(fù)責(zé)學(xué)生宿舍網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)保障及運(yùn)行管理，保障其正常運(yùn)行。同時(shí)發(fā)布相關(guān)通知，普及網(wǎng)絡(luò)安全知識(shí)與使用技巧。截至2021年1月底，微信公眾號(hào)已上線近5個(gè)月，發(fā)表原創(chuàng)類、轉(zhuǎn)載類推文62篇，總用戶已達(dá)1 900余人。填補(bǔ)了嘉應(yīng)學(xué)院新媒體矩陣下技術(shù)服務(wù)類賬號(hào)缺失的空白，為學(xué)生宿舍網(wǎng)絡(luò)的維護(hù)提供了許多技術(shù)方面的支持，有力地配合了嘉應(yīng)學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)中心、教育技術(shù)中心在信息網(wǎng)絡(luò)、教育技術(shù)相關(guān)業(yè)務(wù)的開展，進(jìn)行了一些技術(shù)方面的科普嘗試，為“智慧校園”的建設(shè)貢獻(xiàn)了自己的一份力量。

筆者通過微信、中國知網(wǎng)檢索發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段高校技術(shù)服務(wù)類微信公眾號(hào)及其研究還很少，成果寥寥。另外，筆者在檢索中發(fā)現(xiàn)，使用ROST Content Mining軟件進(jìn)行進(jìn)一步分析[ 1 ]和研究[2]有助于更好地探究。本研究收集了“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”自成立來所發(fā)布的62篇推文，通過壹伴微信編輯器插件、Excel對(duì)所有推文的總閱讀人數(shù)進(jìn)行收集、排序，以此為指標(biāo)， 篩選出了排在前15位的推文，然后，運(yùn)用ROST Content Mining軟件對(duì)這15篇推文進(jìn)行分析，得出受眾群體的閱讀偏好，從而為公眾號(hào)的運(yùn)營提供一定的參考。

1 “嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)推文的總閱讀人數(shù)分析

因網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)性較強(qiáng)，研究選取了2020年9月10日至2021年1月30日期間內(nèi)“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本研究中，筆者在微信App里對(duì)“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)自2020年9月10日開通后至2021年1月30日期間內(nèi)推送的每篇推文的時(shí)間、標(biāo)題進(jìn)行了整理和校對(duì)，并運(yùn)用壹伴微信編輯器插件對(duì)每篇的總閱讀人數(shù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，通過Excel排序，篩選出了62篇推文中總閱讀人數(shù)排在前15位的推文，結(jié)果如表1所示。

可以看出，“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)自2020年9月開通后，每個(gè)月都推送出了閱讀人數(shù)較高的推文，以2020年9月新生開學(xué)季最為集中，出現(xiàn)了6篇，占到排名前15名的40%。總閱讀人數(shù)有已經(jīng)達(dá)到1萬的，也有剛剛突破500的，呈現(xiàn)出相差甚遠(yuǎn)的態(tài)勢(shì)。

2 以總閱讀人數(shù)為指標(biāo)的“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)推文內(nèi)容分析

本研究使用ROST Content Mining軟件對(duì)篩選出的15篇推文的標(biāo)題和內(nèi)容進(jìn)行分析。首先得出以總閱讀人數(shù)為指標(biāo)的原始文本，總樣本量達(dá)6 889個(gè)字。然后，通過“分詞”和“詞頻”操作提取出原始文本的高頻詞，得到排在前20位的高頻詞，結(jié)果如表2所示。

根據(jù)這些以總閱讀人數(shù)為指標(biāo)的推文篩選出的高頻詞的內(nèi)容、詞性等屬性，可歸為校園相關(guān)、技術(shù)相關(guān)、服務(wù)相關(guān)和操作相關(guān)四大類。

2.1 校園相關(guān)：關(guān)聯(lián)度最高

在圖2的高頻詞中，涉及到“校園”這一地點(diǎn)范圍的非常多，學(xué)院（詞頻：42）、宿舍（詞頻：25）、學(xué)生（詞頻：23）、校園（詞頻：18）、外出（詞頻：16）、食堂（詞頻：14）、新生（詞頻：14）都屬于這一類別。這說明，“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)的受眾對(duì)校園相關(guān)的信息非常關(guān)注，比較有興趣接受這方面的內(nèi)容，故推送校園相關(guān)的內(nèi)容更易吸引到受眾們的注意力。

2.2 技術(shù)相關(guān)：涉及面廣泛

一卡通（詞頻：38）、系統(tǒng)（詞頻：19）、程序（詞頻：18）、校園網(wǎng)（詞頻：17）、大廳（詞頻：15）、時(shí)間（詞頻：16）、騰訊（詞頻：14）成為高頻詞中非常醒目的一類，即都是與技術(shù)相關(guān)的詞匯。區(qū)別在于，有些是與校內(nèi)學(xué)習(xí)、生活直接相關(guān)（如一卡通、校園網(wǎng)），所占比重較多，有些是與校園生活相關(guān)性較?。ㄈ珧v訊），所占比重較小。這表明技術(shù)性的內(nèi)容是“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)受眾的又一大關(guān)注點(diǎn)。

2.3 服務(wù)相關(guān)：關(guān)聯(lián)度最小

信息網(wǎng)絡(luò)中心、教育技術(shù)中心是教輔部門，為全校師生的學(xué)習(xí)、工作和生活提供技術(shù)服務(wù)，在高頻詞中也得到了體現(xiàn)。審批（詞頻：35）、服務(wù)（詞頻：14）就屬于這一類。雖然數(shù)量較少，但是詞頻較高，仍需得到運(yùn)營者的重視，在內(nèi)容的編排中，需要適當(dāng)加入與服務(wù)相關(guān)的內(nèi)容。

2.4 操作相關(guān)：關(guān)注度較高

受眾對(duì)于如何展開操作也是十分關(guān)注的。高頻詞中，涉及操作的詞匯占據(jù)了較多的篇幅。申請(qǐng)（詞頻：29）、點(diǎn)擊（詞頻：26）、使用（詞頻：15）、辦事（詞頻：14）這些相關(guān)高頻詞說明受眾在“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)的推文中尋求更多的技術(shù)操作支持，對(duì)智慧校園生活中涉及到的一些系統(tǒng)、設(shè)備等的使用有著求知欲。

2.5 情感分布：以中性情緒為主

在研究中，筆者還運(yùn)用了ROST Content Mining軟件的情感分析功能，把篩選出的15篇推文的標(biāo)題和內(nèi)容的原始文本進(jìn)行了情感分析，即對(duì)原始文本中涉及的積極、消極和中性情緒進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。結(jié)果如表3所示。

由表3可知，以15篇推文的標(biāo)題和內(nèi)容為代表的文本中，中性情緒分布占比最多，接近一半，其次是積極情緒的分布，占比36%，消極情緒的分布占比最少，且均為一般消極情緒。由此可見，“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)的推文文本的情感偏中性，消極情緒較少，整體呈現(xiàn)客觀理性的態(tài)度。

3 建議

3.1 內(nèi)容運(yùn)營

首先，“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)有必要進(jìn)一步做好受眾畫像，細(xì)化受眾特征，深入挖掘受眾的喜好，使推文與受眾的喜好更加貼合，并能夠起到更好的正向引導(dǎo)作用。

其次，提高推文內(nèi)容總體質(zhì)量。內(nèi)容方面可從校園、技術(shù)、協(xié)助等方面多加組合和開拓，形成更符合學(xué)校師生實(shí)際的選題。在撰寫推文時(shí)，可對(duì)推文總體的視角、情感進(jìn)行更加合適的安排，提升積極情緒的表達(dá)，穩(wěn)定中性情緒的表達(dá)，降低消極情緒的表達(dá)，向受眾傳達(dá)客觀理性的態(tài)度，用客觀理性的角度來介紹、分析相關(guān)的信息。形式方面可豐富推文的表現(xiàn)形式，從文字、圖片、視頻等多角度展現(xiàn)創(chuàng)意，吸引受眾的注意力。

最后，把握好推送的時(shí)間和頻率。運(yùn)營者需要根據(jù)最佳推送時(shí)間安排推送的具體時(shí)間，達(dá)到漲粉、固粉的目的。

3.2 服務(wù)運(yùn)營

線上方面，“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)應(yīng)在后臺(tái)及時(shí)地、高質(zhì)量地回復(fù)業(yè)務(wù)相關(guān)咨詢，增強(qiáng)與受眾地互動(dòng)和交流。

線下方面，公眾號(hào)可根據(jù)實(shí)際需要開展一些咨詢、回訪性質(zhì)的活動(dòng)。從兩個(gè)方面同時(shí)入手，形成聯(lián)動(dòng)之勢(shì)，打造更好的形象，也有助于公眾號(hào)的運(yùn)營，進(jìn)一步擴(kuò)大影響力范圍。

3.3 熱點(diǎn)運(yùn)營

“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)需要根據(jù)自身實(shí)際，適度跟進(jìn)校園熱點(diǎn)事件和校外熱門話題，與技術(shù)類內(nèi)容進(jìn)行整合，推出更有自身特色的內(nèi)容。

由表1可知，9月開學(xué)季是校園一大熱點(diǎn)，作為提供技術(shù)服務(wù)的“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)，應(yīng)配合主管部門一起，對(duì)新生報(bào)到、學(xué)習(xí)和生活方面涉及到的技術(shù)操作，做好相關(guān)通知、科普等工作。另外，公眾號(hào)的運(yùn)營者應(yīng)注意尋找校園的其他熱點(diǎn)事件，如校園歌手大賽，借助這些熱點(diǎn)事件的熱度進(jìn)行相關(guān)推文的制作。

同時(shí)，公眾號(hào)可拓展選題范圍，對(duì)校外熱點(diǎn)話題進(jìn)行有選擇的跟進(jìn)，以更好地拓寬公眾號(hào)的內(nèi)容輻射范圍，向受眾傳播技術(shù)類的內(nèi)容。

4 結(jié)語

“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”微信公眾號(hào)的運(yùn)營為學(xué)校技術(shù)服務(wù)的開展提供了許多幫助，為同學(xué)們得到技術(shù)支持提供了更加便捷的方式，有助于智慧校園的建設(shè)和發(fā)展。目前，像“嘉應(yīng)學(xué)院網(wǎng)小管”這樣的校園技術(shù)服務(wù)類微信公眾號(hào)還有很多，運(yùn)營上還處于探索階段，尚未成熟。本研究通過ROST Content Mining軟件對(duì)基于總閱讀人數(shù)抽取出的文本進(jìn)行了高頻詞和情緒分布的分析，再提出了運(yùn)營方面的建議，是一次有益的嘗試。后續(xù)的研究可收集更長的時(shí)間段的數(shù)據(jù)或?qū)τ脩魯?shù)據(jù)進(jìn)行抓取，進(jìn)一步探索公眾號(hào)運(yùn)營的方法。

參考文獻(xiàn)

[1] 方芳，許正松.基于ROST-CM文本分析的景區(qū)旅游形象游客感知研究：以六安天堂寨景區(qū)為例.南寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2020（9）：76-82.

[2] 武傳表，劉慧蒙.基于WCI的旅游景區(qū)微信公眾號(hào)影響力與受眾偏好研究：以河南省5A景區(qū)為例[J].遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2020（12）：543-551.