电信运营商官方微博影响力评价研究

2015-12-15 10:41曾剑秋张冉
现代情报 2015年7期
关键词:电信运营商因子分析指标体系

曾剑秋 张冉

〔摘 要〕微博依靠其较强的信息扩散能力成为众多企业进行线上营销的主要渠道。较高的微博影响力水平对企业营销信息的推广传播具有一定的推动作用,而电信运营商的官方微博尚存在影响力较为欠缺的情况。本文首先通过文献研究、因子分析等方法归纳聚合出3个微博影响力的主要因素,据此构建了微博影响力评价指标体系。因子分析的结果表明微博账号的信息传播能力对微博影响力的方差贡献率最高,其次为账号活跃度。最后,本文基于因子得分对30个电信运营商官方微博的影响力进行实证分析,分别计算得出各微博账号的指标因子得分及影响力综合得分。依据得分情况对各电信运营企业提出具体的微博影响力提升策略。

〔关键词〕微博影响力;电信运营商;因子分析;指标体系

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2015.07.012

〔中图分类号〕G2062 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2015)07-0062-06

〔Abstract〕Micro-blog has rapidly gained worldwide popularity and has grown into a major method for commercial promotion for most of the companies in china,An influential micro-blog can spread information more efficiently.However,most of the telecom operators micro-blog accounts lack of such influence.The present study built an influence evaluation system of telecom operators micro-blog based on the data of 200 micro-blog accounts with the method of factor analysis,and applied to 30 telecom operators micro-blog accounts,the results verified the scientific and practical implication of the influence evaluation system,which could be used by the telecom operators to promote their micro-blog influence and eventually propagate their products.This study put forward some specific strategies according to the results.

〔Key words〕influence of micro-blog;influence evaluation system;telecom operators;factor analysis

微博作为一种便捷的社交媒体平台,截至2014年12月底,已拥有超过5亿的注册用户,微博不仅是用户进行信息交流的常用方式,同时也成为企业进行商业推广的重要媒介。用户和用户关系是微博平台关系中信息传播的主要媒介,微博发布和转发是信息传播的主要途径,许多微博信息在发表的初始没有引起关注,而在几个或一些用户转发后备受关注,这些用户即为高影响力用户。因此高影响力的微博账户发布信息更加容易使得信息得到有效的传播。

对于电信运营商而言,电信运营商通过注册企业微博,发布信息对企业实时动态和业务进行宣传与推广,可以有效的促进业务发展和提升企业品牌好感度。由于粉丝作为微博信息传播的基础受众,对衡量信息传播过程中的扩散具有较为直观的影响,本文对中国34个省级行政区的3家电信运营商官方微博的粉丝数量分别进行数据统计,如表1。可以看出,中国移动、中国联通各省市官方微博粉丝数超过100万的占比不足一半,超300万的均只有3个,在所有省市中占比不足10%,其微博影响力尚存在较大的提升空间,因此,有必要研究电信运营商官方微博影响力的提升路径。

基于此,本文通过文献研究和系统分析方法,提炼出电信运营商微博影响力的影响因素,并利用因子分析对这些影响因素进行聚合,据此构建出微博影响力评价指标体系。同时选取30个电信运营商官方微博影响力进行实证分析,利用评价指标体系所得到的微博影响力的评价结果对电信运营商官方微博的影响力提升提出具体策略。

1 文献回顾与指标选取

从研究微博影响力的文献来看,研究主体包含个人用户、政府、高校以及企业等,对微博影响力的研究方法主要是定性研究,从实证分析角度的研究很少,此外,针对电信运营商官方微博影响力的研究几乎没有。因此,通过实证方法研究电信运营商官方微博影响力,为微博影响力研究领域和研究方法提供了一条新的思路。首先,本文对国内外关于微博影响力指标体系和评估方法的文献进行梳理。

Meeyoung Cha等[1]学者运用大量的Twitter数据,研究分析了被跟随(Indegree)、转推(Retweets)和提及(Mentions)3个指标的影响,其研究结果认为粉丝数量(跟随影响)体现了微博账户信息发布的覆盖规模,微博的被转发数量(转推影响)表现微博账户所发布信息的被传播价值微博账号被@的数量(提及影响)显示了微博账户的互动能力。石磊等[2]以微博用户的活动行为为基础,提出微博用户活跃度模型,其研究侧重于通过模型具体指标的测算来评估微博用户的活跃度,缺乏对微博影响力的衡量。Ye等[3]从定量及定性两个角度将用户粉丝数量影响力、回复影响力、转发影响力、粉丝数、微博数、回复和转发数作为微博影响力影响因素的主要因子,并得出回复量的多少对微博用户影响力的影响程度最大,以此将回复量多少作为影响力排序作为标准。所研究的指标较为局限,缺乏对微博账号本身属性如微博更新频率等指标的考虑。赵阿敏[4]等通过对17家慈善组织微博数据进行因子分析,建立了慈善组织微博的影响力评估指标体系,其研究结果表明,留言数、留言转发数和留言评论数等体现微博用户对慈善组织微博反馈情况的指标对慈善组织的微博影响力最大。王宁[5]等运用问卷调查验证假设的方法对微博用户关注和转发企业官方微博的心理进行实证分析,结果表明微博用户受到企业家的吸引而更容易关注其官方微博,在受到物质利益的刺激时更可能转发商业微博。endprint

综合以上文献分析,在对微博影响力的评价研究中,影响因素指标较为分散,并主要关注于粉丝数、评论及转发等一些较为直观的指标分析,对微博影响力的评估缺乏对微博账户本身属性如原创率、日均发博数等因素的考虑,同时由于僵尸粉(有名无实的微博粉丝,它们通常是由系统自动产生的恶意注册用户)的出现,微博粉丝数已经不能完全反映出其对微博账户的影响力的影响程度,因此需要将活跃粉丝数纳入评估微博影响力的考虑范畴。

基于以上分析,本文确定的微博影响力的影响因素包含微博账号平均发博数、微博原创率、关注率、平均被评论数、平均被转发数、互动率、粉丝数、活跃粉丝率和PR-值9个指标,各指标含义如表2:

2 电信运营商微博影响力指标体系构建与分析

21 样本选取与数据收集

本文根据新浪微博对行业分类,分别选择包括娱乐、体育、传媒、财经、通信服务、互联网、文学、电子商务在内的9个行业共计200个企业及个人微博账户作为样本,其中认证微博数占比约为81%。

根据市场上现有的3家主流电信运营商各省市及集团公司官方微博开通情况,本文在中国移动、中国联通、中国电信3家电信运营商中分别选取10个省市及集团官方微博账号,共计30个电信运营企业认证官方微博,作为实证分析对象。利用数据分析网站微博风云作为搜集工具,收集各个微博账户自注册日到2014年11月30日各指标值作为分析数据[6],运用SPSS210进行因子分析。

22 基于因子分析的评价指标体系构建

因子分析是一种多元降维统计方法,从变量群中提取公共因子,将数据进行简化。因子分析中的公共因子反映了变量之间的内在依赖关系,由公共因子代替原变量,更容易描述原对象的特征,避免变量重复引起失真[7]。本文利用SPSS210对前文确定的9个影响因素指标做因子分析,通过提取公共因子,确定微博影响力的主要指标,并据此构建评价微博影响力的指标体系。

在进行因子分析之前,首先要检验做因子分析的合理性,在SPSS中,主要通过KMO和Bartlett的检验来实现。KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标,检验是否适用因子分析方法。Bartlett球形检验是检验各个变量之间是否独立,结果如表3所示:

根据表3结果所示,KMO检验结果为0854,Bartlett球形检验的Sig取值0000,表示拒绝该假设,说明各个变量之间不是相互独立的,具有较强的相关性,因此适合做因子分析。

方差贡献率是衡量公共因子重要程度的指标,方差贡献率越大,其公共因子越重要,表4显示,根据提取因子的条件——特征根大于1,此次因子分析提取了3个公共因子,其中公共因子1的方差贡献率为36448%,公共因子2的方差贡献率是27624%,公共因子3的方差贡献率是19191%,3个公共因子累计贡献率为82263%,说明提取的3个公共因子可以充分反应原始的信息量,具有较好的代表性。

提取方法:主成份分析。

为了便于对公共因子进行合理解释,因此采用旋转成分矩阵,经Kaiser标准化的正交旋转法提取因子,旋转在4次迭代后收敛,公共因子1(F1)中包含的指标为近200条微博评论数、平均被转发数和互动率,官方微博发布信息后,较高的被评论及转发数容易引发其他非粉丝用户的浏览及传播,从而形成滚雪球式的信息扩散,因此将公共因子1所包含的指标内容归纳为信息传播力;公共因子2(F2)中所包含的指标为微博原创率、关注率和平均微博数,主要体现了微博账号的内容发布频率以及原创内容的占比,因此命名因子2为账号活跃度;公共因子3(F3)包含活跃粉丝率、粉丝数和PR-值(即粉丝质量),主要体现微博账户发布信息时第一时间接触到的受众范围,但由于僵尸粉丝的存在,较大基数的受众并不一定代表较强的信息扩散范围,而活跃粉丝的数量在一定程度上更能反映出信息传播过程中第一时间的覆盖范围。因此命名公共因子3为实际覆盖率。

提取方法:主成份。 旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。

其中F1、F2、F3分别代表信息传播力、账号活跃度和实际覆盖率,根据以上因子得分系数公式,可以计算出特定微博账户的信息传播力、账号活跃度及实际覆盖率的具体数值。

3 电信运营商官方微博影响力实证分析

31 基于因子得分的电信运营商微博影响力评估

由于3家电信运营商不同省市官方微博开通及经营情况差别较大,为保证评估结果的公平性,本文分别选取中国移动、中国联通、中国电信3家运营商中粉丝数量排名前十位的官方微博作为样本,通过上节得到的3个公共因子得分系数公式,对选取的30个电信运营企业官方微博分别计算出其传播力(F1)、活跃度(F2)和覆盖率(F3)的实际得分,并将公共因子的方差贡献率作为计算微博影响力的权重系数,如式(1),最终计算出微博影响力的综合得分,进行最终得分排名[8]后得到结果如表7:

根据表7的结果显示:(1)从选取的30家电信运营商企业的影响力综合得分排名总体来看,中国电信各省微博账户影响力排名均比较靠前,其中排名前十位的微博账户中,共有6个中国电信微博账号,3个中国移动微博账号及1个中国联通微博账号,而排名后十位的微博账号中,共有5个中国移动账号,4个中国联通账号及1个中国电信账号,可以看出,中国电信公司在微博影响力上具有比较明显的优势,其次为中国联通公司,而中国移动各省公司的微博账号则普遍存在影响力较为欠缺的情况。(2)3家电信运营企业中,影响力综合评分前三位的企业官方微博中,分别是中国电信客服、中国移动和中国电信湖北客服,中国联通官方微博由于在活跃度和覆盖率两个指标上与中国电信客服和中国移动官博均存在较大差距,因此在3家运营商集团公司的官方微博上排名最后,微博影响力存在较大提升空间。(3)30个认证官方微博账号中,排名后三位的为山西移动、中国移动广西公司和湖南移动,其共同存在的问题为活跃度和覆盖率指标得分较低,即其微博更新频率较低,内容吸引度不强,粉丝基数小同时粉丝中的活跃用户数又比较少,微博影响力亟待提升。endprint

32 电信运营商官方微博影响力提升策略

根据以上对电信运营商官方微博影响力评价结果的分析,本文针对电信运营商官方微博传播力、活跃度、覆盖率以及微博综合影响力,提出切实可行的提升策略。

321 电信运营商微博传播力提升的策略

信息传播力因素(F1)对电信运营商官方微博影响力的方差贡献率达36448%,对微博影响力的贡献度最大。信息传播力包含平均被评论数、转发数和互动率3个指标,反映的是电信运营商官方微博内容传播的效果。从表7信息传播力指标排名来看,前三名分别为中国电信湖北客服、浙江移动10086热线和中国电信,总结其发送微博内容来看,涉及的方面除了业务介绍和产品推广宣传之外,还包括推送较多的免费送流量、送话费等直接惠及用户电信业务体验的活动,所以获得大部分微博用户的关注、评论和转发。反观最后三名:中国移动、中国联通和中国电信网厅,其微博内容单一,推送内容多数为新业务介绍、手机促销等,缺乏用户进行转发扩散行为的诱发因素,因此,在针对信息传播力提升策略中,电信运营商可推送更多以用户利益为主要关注点的业务活动,加入转发抽奖等内容以激励用户自愿进行信息扩散。

322 电信运营商微博活跃度提升的策略

账号活跃度因素(F2)对电信运营商官方微博影响力的方差贡献率达到27624%,对微博影响力的贡献度次于信息传播力因素。账号活跃度因素包含微博原创率、关注率和平均微博数3个指标,反映的是电信运营商官方微博发博频率、内容原创性等账号本身的经营情况及活跃程度。从表7活跃度指标排名来看,前三名分别为中国电信客服、中国移动和中国联通,根据微博风云的数据显示,其微博内容原创率分别为87%、74%和89%,发送的平均微博数分别为9 374、6 373和5 768,关注率分别为5%、33%和22%,可以分析得出3个电信运营商官方微博原创率和平均微博数均处于较高水平。同样从其微博传播力排名为26、29和27名也可以分析得出,其推送内容更新频率低,趣味性话题性不足,进而导致活跃粉丝数较低;因此,在提升电信运营商官方微博活跃度方面,应该注重电信运营商官方微博内容的原创性,保持一定更新频率的同时发送更多用户能够直接参与的活动微博,并结合当前实事,使推送内容更具有话题性。

323 电信运营商微博覆盖率提升的策略

实际覆盖率因素(F3)对电信运营商官方微博影响力的贡献率达到19191%,实际覆盖率因素包含活跃粉丝率、粉丝总数和粉丝质量(PR-值)3个指标,反映的是电信运营商官方微博在发布的第一时间所接触到的实际受众范围。从表7实际覆盖率指标排名来看,前三名仍然为中国电信客服、中国移动和中国联通,根据微博风云的数据显示,其活跃粉丝率分别为47%、52%和62%,粉丝总数分别为1 700万、790万和499万,粉丝质量(PR-值)分别为097、14和15,对比覆盖率排名后三位的山西移动、湖南移动和中国移动广西公司,在活跃粉丝率平均高出16%、在粉丝总数方面平均高出100万,在粉丝质量(PR-值)方面平均低于05,可以看出,较大的粉丝基数和粉丝质量是微博推送的信息覆盖率的重要保证,因此在提升微博账号的实际覆盖率方面,电信运营商应在保证较大粉丝基数的同时注重粉丝质量,定期清理僵尸粉,并与粉丝进行一定的互动,以提高活跃粉丝的占比。

324 电信运营商官方微博综合影响力提升的策略

从综合排名来看,电信运营商官方微博影响力前五名分别是中国电信客服、中国移动、中国电信湖北客服、中国联通和浙江移动10086热线,在信息传播力因素方面,这5家电信运营商官方微博得到的微博转发、回复和留言,内容主要包括服务评价、需求和咨询等。在活跃度因素方面,5个电信运营商官方的微博原创率、粉丝关注率和平均微博数都处于较高的水平,其所推送的主要内容包括新业务宣传、赠送话费活动和业务咨询微博等和用户业务使用相关的内容。在覆盖率方面,5家电信运营商官方微博从粉丝数、粉丝活跃度上均以较大差距领先于其他电信运营商官方微博,因而能够为自身业务和产品宣传提供广泛的宣传途径。

4 结论与建议

本文在对国内外关于微博影响力评价指标体系和评价方法相关的文献梳理的基础上,采用因子分析构建了电信运营商官方微博影响力评价指标体系,并对30个电信运营商官方微博影响力进行了实证分析,主要结论如下:(1)本文将包括微博原创率、日均发博数等衡量微博账号自身属性的指标整合为活跃度指标纳入了电信运营商官方微博评价指标体系当中来,丰富了指标体系的内容,使其更加全面完整;(2)本文所构建的电信运营商微博影响力评价指标体系中,微博账号的信息传播能力对微博影响力的方差贡献率最高,其次为账号活跃度和实际覆盖率;(3)本文在对30个电信运营商官方微博的影响力实证分析结果基础上,分别对信息传播力、账号活跃度和实际覆盖率3个指标提出了相应的提升策略。

本文研究电信运营商官方微博影响力评价不足之处:(1)本文由于数据收集渠道的局限,为进行因子分析而采集的样本量较少,受到偶然因素的影响,因子分析的结论说服力尚显不足。(2)本文所提炼的指标中,粉丝质量(PR-值)的测算过程较为复杂,且微博风云并未给出详细的测算方法,因而粉丝质量数据的科学性有待验证。

参考文献

[1]Meeyoung Cha,Hamed Haddadi,Fabricio Benevenuto,et al.Measuring User Influence in Twitter:The Million Follower Fallacy[C].The Association for the Advancement of Artificial Intelligence,2010:11-13.

[2]石磊,张聪,卫琳.引入活跃指数的微博用户排名机制[J].小型微型计算机系统,2012,(1):110-114.

[3]Ye S Z,Wu S F.Measuring Message Propagation and Social Influence on Twitter.com[C].In:Proceedings of the 2nd International Conference on Social Informatics(SocInfo10).Heidelberg:Springer-Verlag,2010:216-231.

[4]赵阿敏,曹桂全.慈善组织微博影响力评价研究——基于17家全国公募基金会官方微博的实证研究[J].情报杂志,2013,(10):36-40.

[5]王宁,胡小阳,杨学成.微博用户关注和转发企业官方微博行为的心理研究[J].北京邮电大学学报:社会科学版,2013,(5):17-21.

[6]微博风云[EB/OL].http:∥www.tfengyun.com,2014-11-30.

[7]张文彤.SPSS11统计分析教程——高级篇[M].北京:北京希望电子出版社,2002.

[8]郝晓玲,陈轶杰.企业微博影响力指数研究[J].情报杂志,2013,(7):64-68.

(本文责任编辑:郭沫含)endprint

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