高校圖書館微信推送服務互動效果評價研究

馬帥 王昌 毛鵬樂

摘 要 微信公眾號推送服務在高校圖書館的學習支持和學科服務等方面日益發揮出重要作用。本文以高校圖書館微信推送服務的互動效果評價為研究對象，爬蟲采集“雙一流”建設高校圖書館微信公眾號推送的歷史消息，選取確立評價指標，采用客觀賦權法中的主成分分析法計算各項指標權重，構建推送服務互動效果評價模型。通過實證驗證，該模型評價結果符合實際，指標權重賦值合理，最后提出相應策略，以期提高推送服務互動效果。

關鍵詞 高校圖書館 微信 推送服務 互動效果評價

分類號 G252;G258.6

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2020.08.011

Research on the Evaluation of Interactive Effect of University WeChat Library Information Push Service

Ma Shuai， Wang Chang， Mao Pengle

Abstract The WeChat public account push service is increasingly playing an important role in the academic librarys learning support and subject services. In this paper， the interactive effect evaluation of the WeChat push service in college libraries is taken as the research object. The crawler collects the historical information pushed by the WeChat public account of the “double first-class” construction college library， selects and establishes the evaluation index， and adopts the principal component analysis method in objective weighting method. Calculate the weights of various indicators and build an interactive effect evaluation model for push services. Through empirical verification analysis， the evaluation results of the model are in line with reality， and the index weights are reasonably assigned. Finally， corresponding strategies are proposed to improve the interactive effect of the push service.

Keywords University library. WeChat. Push service. Interactive effect evaluation.

Abstract The WeChat public account push service is increasingly playing an important role in the academic librarys learning support and subject services. In this paper， the interactive effect evaluation of the WeChat push service in college libraries is taken as the research object. The crawler collects the historical information pushed by the WeChat public account of the “double first-class” construction college library， selects and establishes the evaluation index， and adopts the principal component analysis method in objective weighting method. Calculate the weights of various indicators and build an interactive effect evaluation model for push services. Through empirical verification analysis， the evaluation results of the model are in line with reality， and the index weights are reasonably assigned. Finally， corresponding strategies are proposed to improve the interactive effect of the push service.

Keywords University library. WeChat. Push service. Interactive effect evaluation.

現如今信息技術迅猛發展，衍生出很多諸如微信、微博等新媒體產品。其中微信已成為十億余人使用的社交媒體，除支持發送語音短信、視頻、圖片和文字外，還提供公眾號服務，個人和組織均可開通公眾平臺、自定義開發建設全方位的服務，從而實現與特定群體的高效溝通和互動交流。就高校圖書館而言，移動新媒體的出現，為圖書館與用戶互動、深入開展信息服務開辟了新途徑，而微信公眾號則逐漸成為圖書館創新微服務的渠道和宣傳陣地。然而，當前很多高校圖書館微信公眾號推送服務存在服務質量參差不齊，因此本文就用戶互動參與度不高等問題，以及如何評價推送服務質量、互動效果等進行討論，以期提高完送服務效能，增強用戶互動參與度。

1 圖書館推送服務研究文獻回顧

1.1 高校圖書館微信公眾號服務研究進展

自高校圖書館開展微信公眾號服務，對于這一方面理論研究和實踐探索引起了國內外專家學者的廣泛關注，其研究熱點主要包括以下幾方面，如表1所示。

從表1中可以看出，國內學者對于高校圖書館微信公眾號服務的研究主題是比較完整的，主要集中在服務建設、發展現狀調研、閱讀推廣、相關研究文獻計量分析、用戶需求、接受與使用意愿、行為影響因素研究、用戶滿意度評價研究、服務質量、傳播效果影響因素與服務質量、傳播效果評價體系構建研究等方面，可以說高校圖書館微信研究的體系正在初步形成，其研究內容正在進一步拓展，在一定程度上促進了高校圖書館微信的服務水平和深入發展。

關于通過微信平臺開展“信息推送服務”的研究，目前國內眾多學者都有了較為深入的研究。釗林真等人以北京師范大學圖書館微信公眾號為例，采用案例分析、網絡數據調研等方法對其推文內容進行分析[19];李龍等人借助微信傳播指數WCI等，對地區院校圖書館微信公眾號發布文章內容及讀者留言等進行調研分析，探討讀者關注熱點[20];王磊采用LDA主題法挖掘分析推文內容主題，并設計主題傳播指數量化分析傳播效果[21];郭斌等人從定性角度闡述微信公眾平臺運用到圖書館信息推送服務中的重要意義[22]。姚鵬[23]、王波[24]、楊明[25]、吳錦輝[26] 、田蓉[27]采用微信傳播指數WCI分析、內容分析、統計描述等方法，對特定類別、WCI排行靠前的高校微信圖書館推送服務的建設現狀及影響力進行案例研究;王永勝等人運用方差分析法對微信圖文轉化率進行實證研究[28];陳冬玲對推文進行非參數檢驗分析，并對微信平臺WCI指數進行相關性分析，探索影響高校微信圖書館運營效果的相關指標[29];王康等人構建高校圖書館微信公眾號影響力指數，并證明影響力指數與原創率、閱讀總數、點贊總數、頭條文章閱讀量、最大閱讀數和最大點贊數呈顯著正相關[30]。前人研究對于探究推送服務建設現狀、推文內容、運營效果的影響因素等問題均有所貢獻，并對提升微信圖書館公眾號的影響力提出了具有參考意義的優化策略或建議。

綜上所述，國內外學者針對高校圖書館微信公眾號及其推送服務進行了不同角度的探析，并提出一些優化服務的可行性策略，旨在為高校圖書館微信公眾號服務及推送服務提供一定的借鑒參考價值。但鮮有專門針對高校圖書館微信公眾號信息推送服務互動效果評價體系構建方面的研究。前人構建高校圖書館微信公眾號服務質量、服務效果評價體系的研究對高校圖書館微信推送服務的互動效果評估指標體系的構建雖具有借鑒意義，但多數是借助于第三方平臺的WCI指數來最終確立龐大復雜的指標體系，采用主觀賦權法計算指標權重，構建評價模型。這種評價體系不專指，且復雜不易操作，對于推送服務互動效果的評價不太適用。因此，本文以高校圖書館微信公眾號信息推送服務互動效果的評價為研究對象，對國內“雙一流”建設高校圖書館微信推送的歷史信息進行采集，從用戶與推送服務間的雙向互動角度確立評價指標，將用戶評論數、作者反饋與評論點贊納入評價體系，不僅限于常規的閱讀數、點贊數等指標，計算指標權重，從而構建出信息推送服務互動效果的評價模型，并對其進行實證驗證分析。

2 研究設計

2.1 評價指標確立

高校圖書館微信公眾號推送服務定期向關注用戶推送消息，用戶可通過閱讀、分享在看、評論留言等方式與推文進行互動。推送服務方通過對推文留言區內用戶評論進行反饋、回復與用戶進行互動。雙方交互之后，推文便產生一定的量化互動結果，如閱讀數、在看數、評論內容與作者反饋等。閱讀瀏覽是用戶淺層次圍觀式互動行為;分享在看實質上是用戶對推文持贊賞與欣賞態度，愿意將其分享傳播給更多用戶;評論是用戶產生的較深層次互動行為，根據自身興趣積極主動活躍的發表自身疑惑、見解等;作者反饋是推文作者對用戶留言進行回復反饋的行為;評論點贊是用戶對推文留言區評論持認可、認同的態度而產生的行為。為保證研究結果相對性，本文計算推送消息的平均閱讀數、平均在看數、平均評論數、平均作者反饋數與平均評論點贊數，分別將其命名為“圍觀式互動值”“傳播互動值”“興趣互動值”“作者反饋互動值”與“點贊式互動值”。此外，推送頻率是推送服務主動迎合用戶互動的保證、前提，一定程度上影響著互動效果，最終將其納入評價指標體系。因此，高校圖書館微信公眾號信息推送服務互動效果將從“圍觀式互動值”“傳播互動值”“興趣互動值”“作者反饋互動值”“點贊式互動值”與“推送頻率”六方面進行衡量。

2.2 數據來源及處理

本文采集的數據源于國內“雙一流”高校圖書館的微信公眾號。截止到2019年10月16日，42所雙一流高校圖書館均已開通微信公眾號服務。同濟大學、湖南大學、哈爾濱工業大學、南京大學與中國海洋大學圖書館同時開通了訂閱號和服務號。服務號側重與用戶之間的功能性交互，訂閱號主要面向用戶進行信息的傳達與傳播，凸顯推送服務價值。因此，本文研究賬號屬性為訂閱號的高校圖書館微信公眾號推送服務共計28個。通過網絡爬蟲獲取28個訂閱號推送的歷史消息以及用戶評論等樣本數據，采集時間周期為2018年10月1日至2019年10月16日，最終共采集到8899篇歷史消息。

本文將“圍觀式互動值”“傳播互動值”“興趣互動值”“作者反饋互動值”“點贊式互動值”與“推送頻率”指標分別用“X1”“X2”“X3”“X4”“X5”與“X6”表示。為保證各指標數據近似服從正態分布，消除指標數據量綱的影響，進行取對數等數據轉換，各評價指標具體描述定義及數據處理結果如表2所示。

2.3 互動效果評價模型構建及指標權重計算

選取評價指標之后，需采用一定的賦權方法計算指標權重。為了保證評價指標數據來源的客觀性，避免主觀賦權法過多依賴專家主觀經驗的局限，本文采用客觀賦權法中的主成分分析法來確定各評價指標權重。

表3為是否適用主成分分析法計算權重的檢驗結果。一般而言，KMO值大于0.9，表明非常適用;KMO值大于0.8小于0.9，表明適合;KMO值大于0.7小于0.8，表明一般;KMO值大于0.6小于0.7，表明不太適合;KMO值小于0.6表明不適用。從表3中可以看出，KMO值為0.725，表示可以采用主成分分析法確立各指標權重。

從表4可以看出，最終抽取主成分1來代替所有指標變量。主成分1的特征值為3.673大于1，累積方差貢獻率達到61.218%，基本可以反映原來所有指標變量的信息。

從成分矩陣表5中，可以看出主成分1對原來指標的載荷數。主成分1在指標X1、X2、X3、X4、X5與X6上的載荷數分別為0.896、0.866、0.864、0.830、0.693與0.453。確定指標權重包括計算各指標在主成分線性組合中的系數、主成分方差貢獻率與指標權重歸一化三方面內容。各指標在主成分線性組合中的系數計算見公式1。其中Zi表示特征值大于1的所有主成分在各評價指標上的載荷值;Tm表示特征值大于1的各主成分的具體特征值。

本文僅主成分1的特征值大于1，通過公式（1）計算得出指標X1-X6在主成分1線性組合中的系數分別為0.468、0.452、0.451、0.433、0.362、0.236;其次將各指標系數Ai分別與特征值大于1的主成分的方差貢獻率Sm相乘再除以特征值大于1的主成分的方差貢獻率Sn之和，求出綜合得分模型中的系數。如公式（2）所示：

由于本文最終抽取出一個主成分，為此，綜合得分模型中的系數與各指標在線性組合中的系數通過計算求得結果是相同的。最后對綜合得分模型中的系數進行歸一化處理，求得各指標權重，如公式（3）所示：

通過公式3計算求出指標X1-X6的權重分別為0.1947、0.1882、0.1877、0.1804、0.1506、0.0984。綜合得分模型或互動效果評價模型，如公式（4）所示：

3 互動效果評價實證分析

3.1 互動效果排名分析

采用本文構建的互動效果評價模型對28所高校圖書館微信推送服務進行互動效果評價分析，統計數據及排名，結果如表6所示。

據表6可知，互動效果躍居排行榜前五名的分別為復旦大學、武漢大學、清華大學、廈門大學與鄭州大學圖書館微信公眾號。互動效果位列末位的有華南理工大學圖書館、同濟大學圖書館信息服務、北京理工大學與哈爾濱工業大學圖書館微信公眾號等。進一步分析，復旦大學、武漢大學、清華大學、廈門大學與鄭州大學圖書館微信公眾號推文的平均閱讀數（圍觀式互動值）、平均在看數（傳播互動值）、平均評論數（興趣互動值）、平均評論點贊數（點贊式互動值）與推送頻率均較高，互動效果評價值較高。而華南理工大學圖書館、同濟大學圖書館信息服務、北京理工大學圖書館與哈工大圖書館微信公眾號推送服務各項指標值均最低，互動效果評價值較低。從單一指標值而言，復旦大學圖書館平均評論點贊數最高，武漢大學圖書館平均閱讀數最高，鄭州大學圖書館平均評論數最高。通過調研分析采集數據，發現復旦大學圖書館推送的“旦旦悅讀”圖書免費贈送活動、有獎征集兩類主題消息的評論留言較多，且評論點贊數較高;武漢大學推送的開館通知、比賽投票活動類消息的閱讀數最高;鄭州大學推送的有關征集類——圖書、閉館音樂推薦與小圖調查——收集用戶建議主題類消息的評論留言量最多。在線投票征集活動類的主題消息最能激發用戶互動欲望，促使用戶瀏覽、閱讀、進行評論留言等，會獲得較高的互動量，因此互動效果佳。綜合而言，每所高校圖書館微信公眾號推送服務互動效果評價結果符合實際。

但從表6中還可直觀看出存在的問題：（1）高校圖書館微信公眾號推文留言區作者對用戶評論的反饋均很低，不重視與用戶間的雙向互動;（2）大部分高校圖書館微信公眾號推文留言區用戶評論量、分享在看數普遍較低，用戶傳播互動、興趣互動意愿不強烈，僅停留在較淺的圍觀式互動行為層面;（3）高校圖書館微信公眾號推送消息頻率普遍一致，甚至有些高校圖書館微信公眾號推送消息頻率最高，但是綜合互動效果值很低，反映出“重推送信息，輕互動交流”的問題。

3.2 指標權重賦值分析

用戶產生的閱讀、瀏覽圍觀式互動行為是用戶與推送服務最先開啟互動接觸的始點，只有當用戶閱讀完推文，才會開始選擇下一步的互動行為，因此對互動效果的貢獻最大;分享在看傳播互動行為能夠提高原推文的覆蓋面與傳播廣度，會增加更多用戶對推送消息的點擊接觸量，因此，對互動效果的貢獻較大;留言評論是用戶根據自身興趣針對推文主題發表自身見解、疑惑等，同時也很可能會激發其他用戶參與評論留言，增加評論量，但是相對于分享在看行為，不能夠提高原推文的傳播度，因此，對互動效果的貢獻次于傳播互動行為;點贊式互動是用戶對推文留言區評論的點贊，表示對其看法或者疑惑問題的贊同與認同，但無進一步的互動行為，因此對互動效果的貢獻較小;推送頻率對互動效果的貢獻最小，客觀反映了推送頻率是推文服務作為保證公眾號服務在場主動迎合用戶互動的最基本前提。綜上，各項評價指標權重賦值均與客觀實際規律相符合。

4 研究結論

本文通過對28所“雙一流”高校圖書館的微信公眾號的互動效果評價分析，其各項指標與客觀實際較符合，認為高校圖書館所開展的微信服務在未來應該進一步拓展互動空間，豐富互動手段，提升圖書館微信服務水平。

4.1 提升與用戶雙向互動交流頻率

高校圖書館微信公眾號信息推送服務應重視反饋用戶留言評論。用戶在與推送服務交互過程中實質上構筑形成一個個互動儀式。借助互動儀式理論，當用戶在某一互動情境中收獲一定情感能量和符號資本之后，便會產生進一步互動動機[31]。用戶圍繞推文主題在留言區發表自身見解、建議及疑惑等，作者及時反饋留言，雙方就用戶留言話題形成共同關注焦點，當用戶留言得到反饋或疑惑得到解決，便會產生積極情感，下一次仍會積極評論留言。因此，高校圖書館微信推送服務要重視對用戶留言的反饋，提升與用戶之間的雙向互動頻率，提高互動效果。

4.2 實施激勵機制，激發用戶互動意愿

推送服務應重視用戶作為外部資源所帶來的價值，秉持開放、共享、創新的理念，激勵用戶參與到微信圖書館信息服務建設工作中。深層專注式互動用戶群體（傳播互動、興趣互動）屬于高價值群體，愿意積極主動分享原推文或發表見解、貢獻自身智慧資源等，擁有較強的積極主動性，活躍度高，能夠激喚起其他用戶參與互動，推送服務應激勵其參與服務建設。此外，推送服務管理運營團隊，應專門建設“用戶互動表彰”特色模塊，定期統計發布用戶互動數據排行榜（閱讀數、分享在看數、評論數等），以發放禮品的方式獎勵分享在看數、評論入選精選留言次數多的用戶，以激勵其他用戶積極參與互動。最后，定期安排專人采用線下與線上相結合的方式就創新和完善推送服務征集用戶建議，精準把握用戶需求。以用戶至上為原則，雙方共同助力完善推送服務效能，提升互動效果。

4.3 優化推送消息主題

受關注的推文內容是有效聚集公眾號人氣，培養粉絲忠誠度，提升用戶閱讀量、在看量和評論量的根本驅動力。推文服務應遵循“內容為王”原則，多推送真正迎合高校用戶需求及最能激發讀者參與互動、互動性較強的主題類消息。另外，擬定消息主題時應采用風趣、新穎的語言風格，使推送消息標題更具吸引力，從而提升推文的點擊量。對于推送消息主題熱點的捕捉，可以通過挖掘分析用戶的閱讀、在看、評論等行為數據，發現隱藏于其中的潛在需求，實現對用戶需求的精準把握。

4.4 提高信息推送頻率

推文服務應保證合理的推送節奏，維持公眾號的虛擬在場時間，增加自身曝光率，這是吸引用戶與其進行互動的引擎，若推文服務長期不推送消息，將會被用戶遺忘，甚至面臨被用戶取消關注的風險，削弱其在用戶學習（工作）生活中的重要性，不利于推送服務的可持續發展。

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