社交网络感知服务质量测评研究——以新浪微博为例

◆ 杜学美 赵文林 / 文

近年来，伴随着互联网的迅速发展，社交网络也得到迅速的发展，并且已经成为人们进行交友和娱乐等活动的重要渠道。2003年第一家社交网站Friendster在美国问世，但是直到2004年Mark Zuckerberg推出的Facebook才真正让社交网络风靡全球。如今，Facebook的用户数量已经超过了10亿。随后，中国的社交网络产品也相继出现，比较有代表性的有人人网、微博、腾讯朋友等。2018 年1月中国互联网信息中心（CNNIC）发布的《第41次中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国当前网民数量已经达到7.72亿，其中微博用户数量为4.11亿，这说明微博作为一种主流社交应用已经渗入到中国网民的日常生活中。

在快速增长的新兴中国市场，识别评估用户社交网络感知服务质量的内在构成要素，对于社交网络运营商获取市场竞争优势显得尤为重要。目前，有关社交网络的研究主要集中在用户使用意愿、用户接受因素、产品忠诚度以及产品营销领域的应用等，而对于社交网络本身服务质量的研究相对较少。因此，国内的社交网络公司要想在激烈的互联网竞争环境下获取持续竞争优势，不仅要注重营销推广，更重要的是提高社交网络服务质量以吸引更多的活跃用户并保持相应的“黏性”。根据2018年CNNIC发布的数据，微博用户中，使用新浪微博的用户占比高达90%以上，新浪微博一家独大的格局变得更加稳固。本文以新浪微博为例，开发了社交网络服务质量测量量表，根据模糊综合评价方法对新浪微博用户感知服务质量进行测评，并提出改善建议。

1 文献回顾

1.1 社交网络相关研究

社交网络的理论源自哈佛大学教授Stanley Milgram提出的六度分隔理论，即世界上的任何两个陌生人可以通过不超过6个人建立联系。社交网络之所以与传统意义上的虚拟社区（如知乎、百度贴吧、豆瓣）不同，主要在于社交网络能够把用户在现实生活中由于血缘关系、地缘关系、业务关系等依托形成的人际关系转至社交网络中。而传统在线虚拟社区的创建初衷一般是兴趣、爱好、经验分享与情感表达等，往往不受现实生活中人际关系的约束。Rau等将社交网络与虚拟社区的之间的差异总结为用户初始参与动机不同、网络构成不同以及人际关系可见度不同等。

Boyd和Ellison认为社交网络的本质是一种网络服务，这种服务允许用户在有范围的社交系统中建立个人用户界面、个人资料相关的链接或者是相关的联系人列表等。Baker和White通过分析社交网络服务中影响年轻用户参与意愿的因素，发现用户态度和用户感知行为对于年轻用户参与社交网络服务行为有着重要的影响。Oum和Han通过分析网络社区中影响用户行为的因素，发现社交认同感、社交感知易用性、社交感知娱乐性显著影响用户的持续使用意愿和行为。这也给其他研究者研究社交网络服务提供一定的启发。Davis提出了技术接受模型（TAM），用来获取用户对网络服务的感知与接受度，他将TAM理论中的信念要素具体划分为两项：社交感知易用性和社交感知有用性。该模型认为用户的行为倾向直接决定了用户对社交网络服务的使用态度，而感知有用性和感知易用性共同决定了用户对社交网络的使用态度，行为倾向则受到感知有用性和用户使用态度的共同影响。安炫哲提出了不同于传统技术接受模型（TAM）的新框架——通过运用一种延伸隐私计算方法去试图发现、检查用户隐私担心和社交利益间的先行要素，继而了解社交网络的成功和失败因素。

1.2 网络服务质量内涵结构

网络时代的到来大大改变了服务行业的发展速度和发展方向，对特定环境下服务质量评价也会产生新的需求。2002年，ZPM（Zeithaml，Parasuramanand Malhotra）正式提出网络服务质量的定义：“企业管理者通过网络直接提供服务给用户，而用户对该服务所体会到的感知与价值，即为网络服务质量。”其界定的网络服务范围包含“网站功能效率，购买以及产品和服务的传递”。随后的许多研究开始探讨网站服务质量的关键维度，Loiacono et al.(2002)以十二个维度组成WebQual，作为衡量网站服务质量的量表。根据在线商店的服务质量重新定义网站服务质量概念并构建出网站效率、可靠性、完成性、隐私性、回应性、补偿性以及接触性这些有别于PZB衡量实体商店的服务质量概念。ZPM(2005)以亚马逊与沃尔玛两个线上购物商店作为实证分析对象，通过三阶段的探究性焦点访谈和两阶段的实证资料收集分析，根据SERVQUAL量表构建出了七个维度的e-SERVQUAL量表来测量网络服务质量，分别是核心服务量表（E-S-QUAL）以及补偿服务量表（E-RecS-QUAL），量表共包含33个题项用于衡量网络服务质量。对于网络虚拟环境下的网络服务质量，除了ZPM所开发的E-SQUAL，E-RecS-QUAL以外，也有许多学者以SERVQUAL量表为基础，根据网络服务的特性与研究对象的特征开发网络服务质量量表，涵盖了B2B、B2C以及C2C。在过去的十多年里，学者们对网络服务质量的认识由早期的一阶多维结构进化到二阶多维结构，对网络服务质量体验的认识也从早期的网站设计扩展到整个服务过程体验。现总结如表1所示。

表1 网络服务质量的概念化模型总结

针对社交网络服务质量的研究也同样向多维度结构展开，如黄婷将社交网络服务质量划分为系统质量、信息质量、服务质量、感知易用性、感知有用性、社交影响、行为意向、个人创新性。Chen 从未授权的二次使用、网页数据错误、不恰当地访问和个人信息收集等四个方面考察了隐私顾虑对于社交网络用户使用动机的影响，其研究结果表明隐私顾虑对于自我呈现、社交关系维持和信息搜寻等动机呈负相关。然而，由于不同学者研究视角和分类依据不同，现有文献对社交网络服务质量的维度和属性还缺乏共同认识。这种情况无疑增加了评价社交网络服务质量的难度。而且，由于中西方文化的较大差异，中国与西方用户对社交网络服务质量的感知也存在很大的差异。新浪微博很好地结合了国内外多种社交媒体的特点，将用户作为传播消息的主体，每个用户可以相对自由地发布、传播消息。微博在权威媒体发布、网络营销等方面也有重要的应用。所以本文以新浪微博作为研究对象，探讨社交网络服务质量的测评与改进。

2 量表开发与数据统计

2.1 测量题项的产生

首先，借鉴国外研究者对各变量的实证研究中已经使用的成熟量表，如表2所示。其次，本研究对经常使用新浪微博的高校学生（20名近一年内具有微博丰富使用体验的用户，包括10名女性和10名男性）进行开放式小组深度访谈，然后，结合已有的文献资料引导受访者讨论并列举他们在微博日常使用体验中的服务质量感知态度以及评价内容。通过记录讨论内容对访谈资料进行编码分析，对存在维度交叉的属性给予删除。

本研究在以往学者对网站服务质量的研究基础之上，根据新浪微博服务质量的特征编码分类出隐私性、系统功能性、娱乐性、效率性、系统可用性、个人化六项社交网络服务质量维度，以及18个分属于这六个维度的二级评价指标，如表3所示。

2.2 问卷设计与发放

本研究参考了以往学者所开发的、具有代表性的网络服务质量量表相关文献，设计了网络用户对新浪微博相关服务质量感知的调查表，问卷设计采用传统Likert5级量表形式。具体的做法，是将调查问卷的每一个问题的评分等级划分为很好、较好、一般、较差和很差5个标准，每个评分等级对应的分值依次为5、4、3、2、1，让被调查者根据每个问题描述做出判断，并记录相应的分值。本研究在网络上采用问卷星的方式发放调查问卷。此次共发放调查问卷120份，有效问卷102份，有效问卷回收率85%。通过对新浪微博网络服务质量进行探测，提出针对性的微博服务质量提升策略，这无疑能在一定程度上提升新浪微博网络服务质量的用户满意度。

表2 网站服务质量的测量

2.3 信度与效度检验

2.3.1 信度检验

本次调查采用SPSS20计算信度系数，分析了新浪微博网络服务所有用户感知指标和总量表的信度，计算结果如表4所示，其中每个维度的a信度系数都大于0.7，说明该量表信度较好。

2.3.2 效度检验

本次调查问卷中题项的设计充分参考了目前国内外已有的相关文献，同时得到了质量管理领域专家与学者的认可，所以可以认为本问卷量表具有较好的内容效度。采用探索性因子分析(EFA)方法对量表的18个新浪微博服务要素进行单一维度检验。使用SPSS20.0进行Varimax回转主成分分析。KMO测定值(0.862;＞0.5)显示抽取样本比较充分;Bartlett sphericity 检验值(p=0.000;≤0.05)显示变量间的相关关系矩阵具有统计学意义。前三项提取的平方和大于70%，表明本量表结构效度较好。

3 新浪微博感知服务质量测评

3.1 确定评价因素和权重

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法。该方法能够根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。它具有结果清晰、系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决。以下是该方法的计算过程。

表3 新浪微博服务质量要素测量量表

表4 新浪微博网络服务感知指标a信度系数表

建立评价对象的m个影响因素集合即因素集：

建立n个评价结果组成的评价集合即评价集：

对每个影响因素分配权值，建立权重集合，表示为权向量：

ai为对第i个因素的加权值，一般规定:

第i个因素的单因素模糊评价为V上的模糊评价子集:

于是单因素上评价矩阵Y为：

则该评测对象的模糊综合评价Z是V上的模糊子集:

根据表3建立的评价指标体系，采用上述模糊综合评价方法分析新浪微博的用户感知服务质量，对各项质量维度和测量题项的重要度进行排序，进而测得用户感知服务质量。可以得知，一级评价指标集合为U={U1，U2，U3，U4，U5，U6}，二级评价指标集合为 Vi={Vi1，Vi2，…，Vij}，如隐私性设计的测评指标集合为 U1={V11，V12，V13}。根据专家打分结果获得判断矩阵，利用层次分析法(AHP)计算出各级指标权重。计算得到一级指标的权重为α= {0.4488，0.2477，0.1528，0.0799，0.0458，0.0280}，每一个一级指标所包含的二级指标的权重为β1={0.5493，0.1896，0.2611}，β2={0.5499，0.0834，0.1347，0.2321}，β3={0.1172，0.6144，0.2684}，β4={0.1784，0.2758，0.1123，0.4334}，β5={0.6667，0.3333}，β6={0.2507，0.7513}。结果展示如图1所示。

3.2单因素模糊评价集与模糊综合评价矩阵

图1 新浪微博网络感知服务质量各级指标及其权重树状图

将评价的等级分为很好、较好、一般、较差和很差5个标准，每个评分等级对应的分值依次为5、4、3、2、1。研究中对102名长期使用新浪微博的用户进行调查，让调查对象对表3中的各个评价指标按照不同的评价等级依次打分。每个服务指标在相应的等级中所出现的频数占调查人数的比例构成一个单因素模糊评价集，根据数据计算得到Vij的模糊评价集ri，如表5所示。

为了对Ui（i=1，2， …，6）进行评价，引入公式Ri=βi×ri表示Ui因素在评价等级中的隶属度。如R1=β1×r1={0.5695，0.1648，0.1875，0.0366，0.0417}。设R={R1，R2，…，R6}，则R为新浪微博用户感知服务质量测评矩阵，如表6所示。

公式Z=α×R表示用户微博感知服务质量在5个评价等级中的隶属度。根据矩阵计算得到Z={0.1045，0.2794，0.3234，0.1513，0.0831}。设F={100，80，60，40，20}T，F为一个五维线性空间列向量，是由评语等级到闭区间[0，100]的5个对应的映射点组成。将模糊评价计算所得结果Z进行去模糊化处理，得到用户对新浪微博感知服务质量的一个综合得分S=Z×FT={0.5062，0.2029，0.1887，0.0448，0.0605}×{100，80，60，40，20}=59.92。由此可以得出用户对新浪微博的总体感知服务质量一般。

3.3 测评分析与对策建议

3.3.1研究结果分析

服务质量测评分析根据最大隶属度原则，从Vij的模糊评价集ri中可以得知用户对V21、V31、V42、V43、V44、V51、V52这七项服务质量要素感知结果较好，其他的服务要素带给用户的感知质量结果一般。同时，从新浪微博感知服务质量测评矩阵R中可知，用户对新浪微博感知服务质量总体一般，其中用户对U1隐私性、U5系统可用性，U6个人化感知服务质量一般，对U3娱乐性和U4效率性感知服务质量较好，对U2系统功能性感知服务质量较好，与一般人数比例相近。

表5 Vij(i=1，2，3，4，5，6)单因素模糊评价矩阵

表6 Ui （i=1，2， …，6）单因素模糊评价矩阵

3.3.2研究对策与建议

本文分析了影响新浪微博用户参与意愿的因素，对改善新浪微博用户服务质量、增加新浪微博的用户黏性有一定帮助。通过研究测评分析，可以得知用户对隐私性、系统可用性、个人化感知服务质量一般，所以新浪微博运营商需要在这三个服务指标上加强改善力度，完善用户隐私保障功能，加强系统可用性指标，提升微博的个性化服务水平。2018年2月12日，柏林法院在“德国消费者组织联合会诉Facebook”案中，裁定其收集和利用个人信息并未实现取得数据主体的同意而默认开启等。数据泄漏事件中，Facebook虽然要求Kogan和剑桥分析删除所有不当获取的数据，却并未认真核实调查。可见，Facebook在数据的生命周期管理中，并未对个人信息保护引起重视、履行责任。Facebook官方发布的预防泄漏门举措，不仅是对自身教训的深刻反思，更为中国互联网企业上了生动的一课。如若再不修复用户对平台的基本信任，企业未来发展恐难以为继。

因此，微博的经营者应该将运营微博的重点放在提升“服务技术”和“信息质量”这两项上，尽量满足用户对“隐私性”、“系统可用性”和“个人化”的服务需求。改善这三项服务质量可以让微博的内容更真实、可信度更高。微博运营商应该对微博上所发出的内容进行全面监管，并且要对内容进行审核，尽量保证发布消息的真实性。当然，在这个过程中需要重视社会民众的力量。在信息的传播过程中，用户也会对相关不实信息进行辟谣的。此外，也要重视新浪微博的服务技术和媒体丰富度。这两方面的提升有利于增进用户交互体验，同样也能让用户之间的交流更加人性化和方便。微博运营商可以重新设计用户使用界面，让界面更加简洁美观。同时，要严格监管用户账户和密码，提升信息安全管理水平；根据用户的反馈，及时地调整新浪微博的用户使用界面以及各个功能区的设置，尤其是要注重手机移动客户端的用户使用界面。除了重视“系统可用性”，“隐私性”和“个人化”，微博运营商还需重视其他几个影响因素对用户参与使用意愿的影响。

4 研究不足与展望

本文采用深度访谈和实证检验的方法对中国的社交网络新浪微博服务质量的内涵结构和测量量表进行了开发，获得了具有参考价值的结论。本研究开发的新浪微博感知服务质量量表的每个质量维度都有相应的测量题项加以具体化，让微博用户可以根据自己体验对这些质量维度进行明确的感知评价，体现了社交网络服务质量的内涵丰富性和评价可能性。但受限于时间限制，本研究仅能收集固定时间内使用者对于新浪微博的使用感受，未来研究者可在不同时间点，收集使用者对新浪微博的使用感受，探讨新浪微博服务质量项目的质量属性是否会随着时间而有所改变。多次搜集资料并且长时间的研究观察，将有助于新浪微博经营者与管理者更了解用户对新浪微博服务质量的变化，从而更好地改善微博服务质量。其次，新的社交产品不断出现，所以不同社交网络的用户服务质量体验是否有区别，还有待进一步研究。

参考文献（略）