網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展因素研究及前景預(yù)測(cè)

許明月　張亞倫　劉聰　吳棣　邵星銘

【摘 要】網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)發(fā)展迅速，文章利用統(tǒng)計(jì)分析方法探尋網(wǎng)絡(luò)直播火爆的原因并進(jìn)行前景預(yù)測(cè)。首先對(duì)性別、年齡、學(xué)歷等影響用戶觀看網(wǎng)絡(luò)直播的因素進(jìn)行相合性檢驗(yàn)，進(jìn)而利用逐步回歸法及LASSO方法改進(jìn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的影響因素進(jìn)行變量選擇，并建立回歸模型。然后基于Markov鏈預(yù)測(cè)直播行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，認(rèn)為“直播最終的市場(chǎng)占有率在63.02%時(shí)達(dá)到平衡狀態(tài)”。

【關(guān)鍵詞】網(wǎng)絡(luò)直播;發(fā)展因素;前景預(yù)測(cè);LASSO

【中圖分類號(hào)】G206 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1674-0688（2019）04-0188-03

0 引言

隨著信息傳播媒介的普及，人們的交往和思維方式發(fā)生了巨大的變化，這使得網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)在近年來(lái)呈現(xiàn)井噴式發(fā)展。全民網(wǎng)絡(luò)直播越來(lái)越趨于普泛化、平民化和自主化[1]?！吨袊?guó)媒體融合發(fā)展報(bào)告》中指出，觀看網(wǎng)絡(luò)直播的用戶已多達(dá)3億人。網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)因何如此火爆？其發(fā)展的現(xiàn)狀、影響其發(fā)展的因素及存在的問(wèn)題、直播行業(yè)的發(fā)展前景將在本文中展開討論。

目前，國(guó)內(nèi)外直播行業(yè)發(fā)展迅速，吸引了眾多學(xué)者進(jìn)行研究，但大多是從心理學(xué)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)學(xué)等方面對(duì)于這一新興事物進(jìn)行定性的研究。方宇榮在《網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的現(xiàn)狀和發(fā)展研究》[2]中提到，巨大的市場(chǎng)吸引了騰訊、樂(lè)視等投資商，這是直播行業(yè)發(fā)展迅速的一個(gè)重要原因。鄭建橋在《網(wǎng)絡(luò)直播背后的心理動(dòng)力探析》[3]中提到，網(wǎng)絡(luò)直播中主播與觀眾的互動(dòng)形式提升了觀眾的心理卷入度，文章中還指出觀眾的卷入度越高，傳播效果就越好。但目前的文獻(xiàn)庫(kù)中鮮有以定量的方式研究網(wǎng)絡(luò)直播火爆因素的論文。

1 網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展因素分析

1.1 調(diào)查問(wèn)卷的信度及效度分析

基于國(guó)內(nèi)外研究結(jié)果及實(shí)地訪談，我們?cè)O(shè)計(jì)并發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，探究網(wǎng)絡(luò)直播發(fā)展的影響因素。此次調(diào)查共回收問(wèn)卷327份，有效問(wèn)卷為290份。對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行信度及效度檢驗(yàn)，信度克龍巴赫系數(shù)為0.7110.7，效度KMO系數(shù)為0.713，滿足問(wèn)卷的信度、效度分析。

1.2 相合性假設(shè)檢驗(yàn)

通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，日均觀看網(wǎng)絡(luò)直播的時(shí)間在一定程度上反映了直播火爆的程度，故將日均觀看網(wǎng)絡(luò)直播的時(shí)間作為因變量，提取性別等需求作為自變量，并研究其與因變量的相關(guān)關(guān)系。

H0：觀眾對(duì)于直播幫助自己獲得歸屬的態(tài)度與每日平均觀看直播時(shí)長(zhǎng)無(wú)關(guān)。

H1：觀眾對(duì)于直播幫助自己獲得歸屬的態(tài)度與每日平均觀看直播時(shí)長(zhǎng)相關(guān)。

由表1數(shù)據(jù)得知，皮爾遜卡方統(tǒng)計(jì)量及似然比統(tǒng)計(jì)量的P值<0.05，所以拒絕原假設(shè)H0，認(rèn)為觀眾獲得歸屬的態(tài)度與每日平均觀看直播時(shí)長(zhǎng)相關(guān)。再進(jìn)行相合檢驗(yàn)，計(jì)算得到相合系數(shù)Somers'd系數(shù)，肯德爾系數(shù)和伽馬系數(shù)均為負(fù)數(shù)，因此可以在很大程度上認(rèn)為越能在直播中獲得歸屬感的觀眾，觀看時(shí)間越長(zhǎng)。

類似的方法可得到以下結(jié)論：觀眾的學(xué)歷越低、觀眾年齡越大日均觀看網(wǎng)絡(luò)直播的時(shí)間越長(zhǎng)，觀看網(wǎng)絡(luò)直播能夠幫助觀眾釋放壓力，觀看網(wǎng)絡(luò)直播能夠滿足觀眾的好奇心，觀看網(wǎng)絡(luò)直播能夠消磨時(shí)間，觀看網(wǎng)絡(luò)直播能夠幫助提升某方面的水平，觀看網(wǎng)絡(luò)直播能幫助了解潮流輿論方面的信息。

1.3 多元回歸分析及改進(jìn)

接下來(lái)進(jìn)一步建立線性回歸模型定量分析網(wǎng)絡(luò)直播火爆的原因。由于各影響因素量綱不同，文中數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。分析結(jié)果見(jiàn)表2。

由回歸分析結(jié)果表我們得到以下回歸方程：

y=-0.231x1-0.153x2

通過(guò)對(duì)方程的分析可知：熱衷于跟隨潮流、了解輿論的觀眾日均觀看網(wǎng)絡(luò)直播的時(shí)間越長(zhǎng);學(xué)歷較低的觀眾觀看網(wǎng)絡(luò)直播的時(shí)間往往較長(zhǎng)。但此模型R2比較小，整體擬合效果不好，且引入變量較少，因此我們嘗試使用其他方法進(jìn)行變量選擇。

變量選擇方法，一般分為最優(yōu)子集變量選擇和基于系數(shù)壓縮的方法，而向前、向后回歸和逐步回歸法是最優(yōu)子集選擇方法的代表。Breiman指出，此方法穩(wěn)定性較差，即運(yùn)用不同的準(zhǔn)則會(huì)得出不同的最優(yōu)子集，且此結(jié)果與現(xiàn)有相關(guān)研究結(jié)果中提取出的多個(gè)影響因素尚有差異，未能凸顯其他影響因素的作用。因此，本文將選擇基于系數(shù)壓縮的方法對(duì)變量選擇方法予以改進(jìn)。特別的，本文使用Tibshirani提出的LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法[4-5]。

LASSO利用拉格朗日乘子法思想，在回歸系數(shù)的絕對(duì)值小于一個(gè)常數(shù)的約束條件下，使殘差平方和與一個(gè)懲罰項(xiàng)之和最小，從而能夠產(chǎn)生某些嚴(yán)格等于的回歸系數(shù)，得到解釋力較強(qiáng)的模型。對(duì)于LASSO系數(shù)壓縮方法的估計(jì)，已有越來(lái)越多優(yōu)秀的運(yùn)算方法，本文在實(shí)證中采用了Efron、Hastie與Tibshirani提出的LARS算法[6]。

由結(jié)果可知，R2（LASSO）>R2（逐步回歸），AIC（LASSO）

y=-0.101x1-0.038x2-0.053x3-0.073x4-0.035x5-0.052x6+0.009x7

由方程可知，除了“觀看網(wǎng)絡(luò)直播能夠獲得歸屬感”這一因素不顯著之外，其余結(jié)論與相合性檢驗(yàn)所得結(jié)論近乎相同。

2 基于Markov鏈預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)直播市場(chǎng)發(fā)展

市場(chǎng)占有率常用的預(yù)測(cè)方法有指數(shù)平滑法、移動(dòng)平均法等。但這些方法都需要掌握一定時(shí)期內(nèi)，預(yù)測(cè)目標(biāo)過(guò)去及現(xiàn)在的數(shù)據(jù)資料。而Markov鏈具有“無(wú)后效性”的特點(diǎn)，即只需知道預(yù)測(cè)目標(biāo)當(dāng)前的狀態(tài)即可預(yù)測(cè)目標(biāo)未來(lái)的狀態(tài)，因此我們選擇Markov鏈進(jìn)行市場(chǎng)份額的預(yù)測(cè)[7-9]。

在此問(wèn)題假設(shè)市場(chǎng)的發(fā)展變化只與當(dāng)前條件有關(guān)，且沒(méi)有新的競(jìng)爭(zhēng)者加入，也沒(méi)有舊的競(jìng)爭(zhēng)者退出。

由調(diào)查問(wèn)卷中的問(wèn)題“是否觀看網(wǎng)絡(luò)直播”及“未來(lái)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播的態(tài)度”得到轉(zhuǎn)移矩陣表（見(jiàn)表4）。

由調(diào)查問(wèn)卷中設(shè)置的“是否觀看網(wǎng)絡(luò)直播”這一問(wèn)題，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，得到目前觀看網(wǎng)絡(luò)直播的市場(chǎng)占有率為50.39%，用向量u=（0.503 9，0.496 1）表示當(dāng)前是否觀看網(wǎng)絡(luò)直播的市場(chǎng)占有率。首先進(jìn)行短期預(yù)測(cè)分析網(wǎng)絡(luò)直播未來(lái)市場(chǎng)占有率，構(gòu)建轉(zhuǎn)移概率矩陣P=0.240 3 0.255 80.445 7 0.058 2，對(duì)第k期進(jìn)行預(yù)測(cè)結(jié)果為uP k-1。接著進(jìn)行長(zhǎng)期穩(wěn)定預(yù)測(cè)，計(jì)算平衡狀態(tài)預(yù)測(cè)值，當(dāng)n→∞時(shí)，有P n成為平衡概率矩陣，由uP k=（z1，z2），得μP n-1×P=（z1，z2），當(dāng)n足夠大時(shí)，有μP n-1=（z1，z2），即

解此線性方程組，可得z1=0.369 8、z2=0.630 2。由此我們得出，網(wǎng)絡(luò)直播市場(chǎng)最終占有率在63.02%時(shí)達(dá)到平衡狀態(tài)，而目前網(wǎng)絡(luò)直播市場(chǎng)的占有率已達(dá)半數(shù)，而這六成的市場(chǎng)占有率意味著網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)在今后還將進(jìn)一步發(fā)展。

3 結(jié)論和建議

通過(guò)相合性分析、LASSO方法進(jìn)行變量選擇及Markov鏈預(yù)測(cè)的結(jié)果，我們得出以下結(jié)論。

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播的面向人群而言，學(xué)歷低、年齡較大的觀眾日均觀看時(shí)間較長(zhǎng);對(duì)于網(wǎng)絡(luò)直播帶來(lái)的效果而言，觀眾更多的是為了釋放壓力、滿足自己好奇心、跟進(jìn)潮流輿論和消磨時(shí)間等娛樂(lè)化需求。

如今，網(wǎng)絡(luò)直播已經(jīng)成為許多人賴以生存的職業(yè)，也是用戶獲取信息、滿足需求、互動(dòng)娛樂(lè)、社交的重要途徑，所以其發(fā)展是可預(yù)見(jiàn)的。我們運(yùn)用Markov鏈預(yù)測(cè)得出在未來(lái)的一段時(shí)間內(nèi)觀看網(wǎng)絡(luò)直播的比例會(huì)有小幅上漲，但是這是建立在各方面因素保持現(xiàn)狀的基礎(chǔ)之上的預(yù)測(cè)。近年來(lái)，國(guó)家加強(qiáng)了對(duì)娛樂(lè)產(chǎn)業(yè)的監(jiān)管，新型的娛樂(lè)方式（如抖音、快手短視頻等）層出不窮，我們很難保證網(wǎng)絡(luò)直播會(huì)像預(yù)測(cè)的那樣持續(xù)火爆，所以各大網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)應(yīng)做到居安思危，在滿足現(xiàn)有用戶心理需求的基礎(chǔ)之上不斷擴(kuò)展新的發(fā)展方向。

參 考 文 獻(xiàn)

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[責(zé)任編輯：高海明]