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数据时代高校用户阅读行为M形分层研究结果

2023-11-09 理论教育版权反馈

【摘要】：首日阅读率能够预测次日阅读情况，前两日的阅读情况呈现分层现象。图3-36图文消息阅读人数统计图研究发现，次日首日差与首日阅读率呈现以下形态分布:根据此次选取的240个样本，利用SPSS软件进行聚类分析，分为4个有效区间。首日阅读率与次日首日差所表征的关系类似于地理学中“大气气温垂直分布”，呈“M”形分布。表3-3首日阅读率和次日首日差的相关性分析**:在置信度(双侧)为0.01时，相关性是显著的。

图文消息在推送的首日和次日(如5日推送的消息，5日、6日阅读的人数最多)打开的人数构成阅读人数的主体。首日阅读率能够预测次日阅读情况，前两日的阅读情况呈现分层现象。

在图3-36中，分别提供了图文消息推送的人数、阅读次数、分享人数和图文转化率，折线代表日阅读人数，从图中可明显看出前两日的阅读人数构成图文消息阅读人数的主体。为了便于SPSS软件进行分析，本书将前两日阅读人数进行比较，设立一个比较变量:次日首日差(次日首日差＝首日人数－次日阅读人数)来进行首日阅读人数与次日阅读人数的比较。

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图3-36　图文消息阅读人数统计图

研究发现，次日首日差与首日阅读率呈现以下形态分布:

根据此次选取的240个样本，利用SPSS软件进行聚类分析，分为4个有效区间。首日阅读率与次日首日差所表征的关系类似于地理学中“大气气温垂直分布”，呈“M”形分布(图3-37、图3-38)。

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图3-37　大气垂直气温分层变化图

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图3-38　首日阅读率与次日首日差的区间关系

在地理学中，随着海拔高度的增加，大气的气温也随之发生变化，呈现“M”形变化趋势，在不同的分层中，气温与海拔高度的相关性也不同。借用这个结构，笔者也对首日阅读人数和次日阅读人数的变化进行了区间的划分。

首先对首日阅读率和次日首日差进行了相关性分析(表3-3和图3-39)。(www.chuimin.cn)

表3-3　首日阅读率和次日首日差的相关性分析

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**:在置信度(双侧)为0.01时，相关性是显著的。

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图3-39　首日阅读人数与次日阅读人数的散点图

表3-3的结果显示，首日阅读人数与次日阅读人数的简单相关系数为0.760，P值小于0.001，表明首日阅读人数与次日阅读人数(整体)之间为显著的相关关系。

以“河北大学青年”平台为例，笔者对数据进行了聚类值分析，三个首日阅读率的聚类参考值分别为:1∶3.3%，2∶4.96%，3∶8.8%。

然后我们对不同的区间又进行了相关性的验证，都呈现明显相关的结论。这四个区间里首日阅读人数与次日阅读人数的关系为:

第一、三区间:首日阅读率未达到参考值1(或在参考值2、3之间)，那么次日首日差呈正值，即次日阅读人数超过首日。

第二、四区间:首日阅读率在参考值1与2之间(或超过参考值3)，那么次日首日差呈现负值，次日阅读人数少于首日阅读，并且首日阅读率越接近参考值线，这种趋势越明显。通过分析，我们可以利用第一天的数据来对图文消息的初期传播效果进行预测。