大學生微博用戶信息獲取行為研究
——以重慶某高校學院微博為例

李　爽西南大學新聞傳媒學院，重慶　400715

大學生微博用戶信息獲取行為研究
——以重慶某高校學院微博為例

李爽
西南大學新聞傳媒學院，重慶400715

當代大學生是微博用戶活躍者，以重慶西南大學為例，運用問卷調查法和訪談法搜集實證資料，調查大學生通過學院微博的信息獲取行為，從信息需求、信息獲取行為模式出發(fā)，了解大學生獲取信息的行為特征以及存在的障礙，為新媒體研究提供部分參考。

大學生；微博；信息獲取行為

本文主要采用問卷調查法和訪談法。具體而言，首先采取問卷調查法對西南大學學生進行調查，探求信息獲取的整體現狀，針對問卷中的不足對三位同學進行半結構化訪談，以對他們通過學院微博的信息獲取行為有深層次了解。

1　調查過程及數據分析

對西南大學的學生發(fā)放調查問卷150份，共收回問卷145份，剔除無效問卷11份（未開通微博以及未關注學院微博），剩余有效問卷134份，有效率89.3%。樣本數據分布如下：1）從性別來看，男生64人，女生70人，比例0.91：1；2）從年級來看，低年級段（大一、大二）69份，高年級段（大三、大四）65份，年級段比例0.94：1；3）從使用微博時間來看，不足1小時77人，1～2小時57人，總體使用時間較少。采用SPSS對數據進行統(tǒng)計分析和處理。

通過問卷的基本情況調查得出大學生在選擇信息獲取渠道時，排名前三的分別為：微信、微博和QQ（所占比例分別為84.1%，76.1%，53%），可見微博的用戶粘度較高，本文將微博作為媒介，進行大學生信息獲取行為的研究具有一定的現實基礎。在SPSS內進行可靠性檢驗，結果顯示Cronbach's Alpha=0.880，問卷的可信度很理想。

1.1微博使用現狀分析

由表1可得出，西南大學學生每天使用微博的時間不長，他們通常只是利用一些零碎的閑暇時間登陸微博，充分利用微博的碎片化特性，將其作為空閑時的一種消遣的方式［1］。另外，他們對學院微博的關注頻率也較低，超過90%的學生每周的關注頻率不超過4次。

男、女生的差異表現在每天使用微博的時間和對學院微博關注頻率兩方面，男生都要低于女生，這與中國互聯網絡信息中心的調查結果女性比男性上網次數更頻繁、上網時間更持久［2］是吻合的。通過在SPSS里進行相關性分析，得出性別、使用時間、關注頻率三者呈顯著相關，總體上女生使用微博的時間要長于男生，他們對學院微博的關注頻率也要高于男生。

1.2選擇學院微博作為信息獲取渠道原因分析

真實性和權威性是網絡信息資源價值判斷最主要的因素［3］，由表2可得出，西南大學學生選取學院微博作為其獲取信息的渠道，主要原因在于學院微博所發(fā)布信息是官方發(fā)布的，來源較為可靠。

表1　性別&使用時間、關注頻率的交叉列聯分析

性別差異主要表現在男生注重信息是否能夠方便獲取，女生更關注信息的實效性。男生登陸微博的時間少于女生，且男生較女生而言更理性，傾向于方便地獲取信息，以達到節(jié)約時間的目的；女生多表現為感性，她們相比男生更需要及時地獲取信息，進而快速對信息進行分享。

1.3信息需求分析

問卷題9對西南大學學生的信息需求進行了調查，其KMO值為0.814，此外，Bartlett's球形檢驗的x2值為396.676，自由度為45，顯著性概率值p=0.000＜0.05，適合進行因子分析。（表3）

表2　性別&關注原因的交叉列聯分析

表3　信息需求解釋的總方差

表4　信息需求強烈程度統(tǒng)計表

結果顯示4個因子的聯合解釋變異量為71.805%，大于60%，表示保留的4個因素所構建效度相當理想。內部一致性α系數值為0.791，信度指標相當好。由表4的數據可以看出，重要通知類、生活常識類、校園時訊類和專業(yè)領域類信息的均值在所有選項中最大，標準差均小于1，就西南大學學生總體而言，這四類信息是大學生經常獲取的信息類型。

1.4信息獲取行為模式分析

問卷題10對西南大學學生獲取信息經常采用的方式進行了調查，其KMO值為0.783，此外，Bartlett's球形檢驗的x2值為260.230，自由度為15，顯著性概率值p=0.000＜0.05，適合進行因子分析。（表5）

表5　信息獲取行為模式解釋的總方差

表6　信息獲取行為模式統(tǒng)計表

表7　信息獲取結果滿意度解釋的總方差

結果顯示兩個因子的聯合解釋變異量為70.312%，大于60%，表示保留的兩個因素所構建效度相當理想。內部一致性α系數值為0.790，信度指標想當好。可提取兩個主成分因子，由表6的數據可以看出，瀏覽和偶遇在所有選項中是最常運用的信息獲取方式，且標準差均小于1，即就西南大學學生總體而言，這兩項信息獲取行為模式重要性程度差異較小，可以認為瀏覽和偶遇是大學生獲取信息經常采用的方式。

1.5信息獲取結果滿意度分析

問卷題11對西南大學學生獲取信息結果的滿意度進行了調查，其KMO值為0.825，此外，Bartlett's球形檢驗的x2值為301.106，自由度為36，顯著性概率值p=0.000＜0.05，適合進行因子分析。（表7）

表8　信息獲取結果滿意度統(tǒng)計表

3個因子的聯合解釋變異量為64.054%，大于60%，表示保留的三個因素所構建效度相當理想。內部一致性α系數值為0.801，信度指標相當好。可提取三個主成分因子，由表8的數據可以看出，學院各項通知、活動開展情況以及生活常識類信息的滿意程度最高，且標準差均小于1，即就西南大學學生總體而言，這三項滿意度評價在獲取信息中的重要性程度差異較小，因此，可以認為西南大學學生對獲取這三種信息類型最滿意。

表9　性別&信息獲取障礙的交叉列聯分析

1.6信息獲取障礙分析

從表9得出，在信息獲取障礙方面，總體結果顯示各項選擇的差異不明顯，且頻次均較高，從側面反映出這些障礙是大多數同學共同面臨的，障礙較為集中，男、女生在信息獲取障礙方面的差異表現也不明顯。

2　訪談數據分析

本次研究中的3名訪談對象年級分布在大一、大二和大三，院系分別為美術學院、計算機與信息科學學院和食品科學學院。

信息需求方面，結果與調查問卷基本吻合，需求多與日常學習、生活和工作相關，以與學校有關的信息為主，以學科專業(yè)知識和勵志話語為輔。

針對問卷調查中發(fā)現西南大學學生對通過討論的方式來獲取信息利用很少的問題，訪談發(fā)現，限制原因為：微博雖很多以話題的形式發(fā)布，但是涉及的內容都是普及式的，不適合展開討論；博主未能引導學生圍繞主題進行討論，討論后期內容與主題無關，對于信息的獲取沒有實際的用處。所以他們通常也只是采取傳統(tǒng)的瀏覽方式來獲取信息。針對問卷中對專業(yè)領域類信息的滿意程度不高，通過訪談發(fā)現學院微博缺少對這類信息的發(fā)布以及所發(fā)布的信息深度不夠，不能滿足需求。

3位受訪者通過學院微博獲取信息的共同障礙在于：1）學院在發(fā)布微博雜亂，沒有形成一個良好的體系與歸類，為查找增加了難度；2）學院微博發(fā)布的內容對需求的滿足度較低，沒有突出自身的特色；3）轉發(fā)無實質性微博和重復微博太多，造成了信息冗余。

3　結束語

大學生通過學院微博信息獲取的行為特征主要包括信息獲取渠道選擇的原因、信息需求、信息獲取行為模式、信息獲取障礙以及獲取結果的滿意度等方面。

前面的數據分析已經得出，超過半數的同學獲取的信息是與他們的生活學習相關的，西南大學學生通過學院微博關注最多的是學院的通知類信息、專業(yè)領域的信息以及一些生活常識類信息，表明通過這個渠道獲取的信息有一定的局限性。對信息獲取結果的滿意度較低，學院微博需改善的地方還很多。同時，他們也表示時事新聞等信息他們更愿意通過專門的新聞類微博獲取，那樣更快捷，學院微博不能滿足他們對專業(yè)類和學術類信息深度要求，通常也不會通過學院微博來獲取上述信息。大學生在獲取信息的過程中面臨的障礙相對集中，主要表現在有用信息難以獲取方面。

微博的出現、普及引起了很多學者對它的研究，作為微博用戶的主力軍，對大學生群體的行為研究具有現實和理論的雙重意義。學院微博作為溝通學院和學生的橋梁，應發(fā)揮出它的服務性功能，改進其發(fā)布策略，提高大學生群體的滿意度，以服務學生為最終目標。

［1］錢穎，汪守金，金曉玲.基于用戶年齡的微博信息分享行為研究［J］.情報雜志，2012（11）：14-18.

［2］李長江.誰更喜歡上網？男性VS女性［EB/OL］.（2012-02-16）［2014-05-16］.http：//www.cnnic.cn/hlwfzyj/ fxszl/fxswz/201202/t20120216_33436.htm.

［3］譚峰，李娜，胡進軍.網絡環(huán)境下信息價值判斷與選擇［C］//第二十六屆全國計算機信息管理學術交流會論文集，2012：239-242.

［4］靖鳴，王瑞.微博“意見領袖”在微博輿論監(jiān)督中的作用與問題［J］.新聞與寫作，2011（9）：36-38.

［5］靖鳴，李姍姍.微博輿論監(jiān)督表達方式與手段的多樣化呈現［J］.新聞愛好者（下半月），2012（9）：11-13.

［6］喻國明.微博價值：核心功能、延伸功能與附加功能［J］.新聞與寫作，2010（3）：60-63.

［7］金玲娟，劉泉鳳，朱松挺.大學生微博信息利用行為實證研究——基于杭州下沙6所高校的調查分析［J］.情報探索，2014（1）：46-49.

［8］Ting I H，Chang P S，Wang S L. Understanding Microblog Users for Social Recommendation Based on Social Networks Analysis［J］.JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE，2012，18（4）：554-576.

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