基于推文類型分析的高校圖書館微信公眾號(hào)影響力提升實(shí)踐研究

孔哲 龐麗川 廖文頤 柳貝貝

摘要：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，高校圖書館借助微信公眾號(hào)發(fā)布其提供的各種閱讀服務(wù)、資源、學(xué)術(shù)信息已是大勢(shì)所趨?；谕莆念愋鸵暯?，以河北工業(yè)大學(xué)圖書館為例，選取8個(gè)推文評(píng)價(jià)指標(biāo)，運(yùn)用SPSS因子分析法對(duì)不同的推文類型進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得出用戶最感興趣的四種推文類型。經(jīng)過實(shí)踐驗(yàn)證后發(fā)現(xiàn)，微信公眾號(hào)的WCI指數(shù)和粉絲漲幅明顯增加，進(jìn)而提出有助于提升微信公眾號(hào)影響力的推文發(fā)布策略，以期為其他高校圖書館微信公眾號(hào)的發(fā)展與運(yùn)營提供借鑒。

關(guān)鍵詞：推文類型;因子分析法;微信公眾號(hào);影響力

中圖分類號(hào)：G258.6?? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.13897/j.cnki.hbkjty.2021.0063

0 引言

微信公眾號(hào)自2012年推出以來發(fā)展迅速，因其閱讀的便利性、推送的實(shí)時(shí)性、建設(shè)的多元性成為各企事業(yè)單位、社會(huì)組織和個(gè)人非常熱衷的一種信息傳輸模式。其服務(wù)號(hào)、訂閱號(hào)、企業(yè)號(hào)數(shù)量已經(jīng)累計(jì)2 000多萬個(gè)，而且仍處于迅速擴(kuò)展階段[1]。

圖書館作為高校重要的學(xué)術(shù)知識(shí)傳播機(jī)構(gòu)以及文獻(xiàn)資源平臺(tái)，其知識(shí)與信息的傳播力與影響力不言而喻。順應(yīng)時(shí)代的變化，國內(nèi)各大高校圖書館相繼開通微信公眾號(hào)。2012年11月5日，北京第二外國語學(xué)院圖書館率先開通了官方微信公眾號(hào)[2]。微信公眾號(hào)的開通，對(duì)于高校圖書館服務(wù)創(chuàng)新、知識(shí)傳播與宣傳推廣具有非常重要的意義，它以全新的傳播方式提供更加豐富、便捷、多元化的信息與服務(wù)。

然而目前，許多高校圖書館微信公眾號(hào)雖然已開通，但是由于平臺(tái)建設(shè)、宣傳推廣、推文內(nèi)容等種種原因，其傳播效果和影響力呈現(xiàn)出不盡人意的狀況，如，關(guān)注人數(shù)較少、粉絲數(shù)量增長緩慢甚至停滯不前、傳播影響力較弱等，這些因素都導(dǎo)致微信公眾號(hào)無法充分發(fā)揮應(yīng)有的傳播功能。因此，如何正確有效地提升其影響力，仍然是當(dāng)前高校圖書館微信服務(wù)工作需要面對(duì)的難題。

1 研究現(xiàn)狀

近幾年，關(guān)于高校圖書館微信公眾號(hào)傳播力和影響力的相關(guān)研究也越來越多。楊明通過結(jié)合微信傳播指數(shù) （ WCI）， 對(duì)江蘇省 46 所公辦本科高校圖書館微信公眾號(hào)信息推送等方面開展調(diào)研，并從組建多層級(jí)工作隊(duì)伍、創(chuàng)新微信傳播形式等方面提供可行性參考建議[3]。相甍甍借鑒拉斯韋爾的 5W 模式分析了高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播的組成要素和過程，采用解釋結(jié)構(gòu)模型分析傳播效果的影響因素，并依據(jù)研究結(jié)論提出促進(jìn)高校圖書館微信公眾號(hào)信息傳播效果的對(duì)策和建議[4]。李玉艷分析圖書館微信公眾號(hào)傳播的特點(diǎn)以及存在的主要問題，并提出公眾號(hào)傳播的主要策略[5]。楊國棟分析了圖書館微信公眾號(hào)的傳播優(yōu)勢(shì)和基本功能，并提出從微信平臺(tái)利用率、品牌營銷、媒體關(guān)聯(lián)等方面入手，加大微信公眾號(hào)傳播力度[6]。朱多剛對(duì)我國31個(gè)公共圖書館官方微信進(jìn)行了調(diào)研，分析微信服務(wù)的開通時(shí)間、認(rèn)證時(shí)間、賬號(hào)類型、信息推送方式、功能內(nèi)容和傳播影響力等，提出了公共圖書館微信的發(fā)展對(duì)策與建議[7]。尹全勤結(jié)合高校圖書館微信公眾號(hào)傳播力現(xiàn)狀，認(rèn)為高校圖書館微信公眾號(hào)要想提高傳播力，應(yīng)從三點(diǎn)做起：一是積極優(yōu)化內(nèi)外部環(huán)境，提高管理員的運(yùn)營推廣能力;二是關(guān)注用戶需求，注重平臺(tái)二次功能開發(fā);三是加強(qiáng)信息質(zhì)量審核，增加信息傳播的趣味性和創(chuàng)意性[8]。

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)對(duì)圖書館微信公眾號(hào)影響力的研究積累了一定的理論研究成果，微信公眾號(hào)的宣傳推廣、平臺(tái)建設(shè)、用戶需求、信息推送方式等都是影響微信公眾號(hào)影響力的常見因素。而在現(xiàn)有研究中，少有從推文類型角度研究提升微信公眾號(hào)的影響力，并以具體的實(shí)踐驗(yàn)證進(jìn)行量化分析。鑒于此，本文將以推文類型為切入點(diǎn)，利用SPSS因子分析法和實(shí)踐驗(yàn)證法，量化研究提升高校圖書館微信公眾號(hào)影響力的策略，以期為國內(nèi)高校圖書館公眾號(hào)未來的運(yùn)營與發(fā)展提供合理建議。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

本文利用SPSS21.0對(duì)收集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。因子分析是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個(gè)假想變量來表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法[9]。該方法能找出同時(shí)影響和支配多個(gè)變量的潛在公共因子，有效地簡化數(shù)據(jù)，相比其他方法，更加簡單易行，實(shí)際應(yīng)用中更為廣泛。本文以河北工業(yè)大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)為例，以2016年4月21日至2019年5月31日期間已發(fā)布的315篇推文作為樣本數(shù)據(jù)來源并進(jìn)行分類。

為了研究不同推文類型對(duì)于微信公眾號(hào)的影響力，首先，要確定推文類型的種類。本文中，推文類型的分類是依據(jù)樣本公眾號(hào)中推文的不同主題內(nèi)容進(jìn)行，可以歸為12種基本類型：館內(nèi)新聞、館內(nèi)通知、學(xué)科服務(wù)、專題信息、文化知識(shí)、科普文化、學(xué)生活動(dòng)、新生入學(xué)、數(shù)據(jù)庫知識(shí)、館藏推薦、知識(shí)競答以及其他。其次，要確定推文類型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。鑒于本文著重研究推文類型的不同對(duì)其公眾號(hào)影響力的大小，本文以WCI指數(shù)為依據(jù)，選取其中部分指標(biāo)作為本文評(píng)價(jià)推文類型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

WCI由清華大學(xué)教授提出，WCI（13.0）指標(biāo)更加豐富，從“整體傳播力”“篇均傳播力”“頭條傳播力”“峰值傳播力”四個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)維度更全面[10]。但是，本文的研究重點(diǎn)是不同推文類型對(duì)公眾號(hào)影響力的大小，需要將每一種推文類型單獨(dú)作為一個(gè)變量，而并非整個(gè)公眾號(hào)為一個(gè)變量。因此，本文不考慮頭條傳播力的指數(shù)。微信公眾號(hào)自2019年開始增加文章在看功能，而本文中對(duì)推文類型評(píng)價(jià)所選擇的統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2016年4月21日至2019年5月31日，因此不將文章在看數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)?；谝陨纤?，本文著重選擇6個(gè)指標(biāo)作為推文類型的評(píng)價(jià)指標(biāo)，分別是閱讀總數(shù)、最高閱讀數(shù)、篇均閱讀數(shù)、點(diǎn)贊總數(shù)、最高點(diǎn)贊數(shù)和篇均點(diǎn)贊數(shù)。這6個(gè)指標(biāo)符合WCI（12.0）的版本，重點(diǎn)從整體傳播力和峰值傳播力兩方面評(píng)價(jià)。不同類型的推文發(fā)布總量和公眾號(hào)推文評(píng)價(jià)指數(shù)見表1。

由表1可以看出，截至統(tǒng)計(jì)時(shí)間為止，該圖書館公眾號(hào)已經(jīng)發(fā)布的推文閱讀總量為104 829次，篇均閱讀量為332次，總點(diǎn)贊數(shù)為3 861。

3 確定用戶感興趣的推文類型

3.1 因子適合度檢驗(yàn)

表1中的12種推文類型作為12個(gè)變量，將推文類型評(píng)價(jià)指數(shù)表作為樣本進(jìn)行KMO和Barelett球形檢驗(yàn)，結(jié)果見表2。

由表2可以看出，KMO表示變量之間的偏相關(guān)性，此值為0.595，屬于可接受的范圍;Bartett球形檢驗(yàn)p值為0.000，達(dá)到極其顯著水平。綜合以上兩個(gè)值，說明收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)之間有明顯的結(jié)構(gòu)性和相關(guān)性，由此確定選取的樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

3.2 變量重組

公共因子的提取在因子分析中是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。提取的公共因子要求能夠解釋因子模型中的主要成分信息。以特征值大于1為標(biāo)準(zhǔn)，特征值越大，因子對(duì)原變量的解釋能力就越大，反之，則越小。由主成分分析法得出總方差解釋表，見表3。由表3可看出，前兩個(gè)因子的初始特征值分別為3.885和1.095，全部大于1 ，并且前兩個(gè)因子解釋了所有變量的83.001%，貢獻(xiàn)率達(dá)到80%以上，因此可以考慮提取2個(gè)公共因子。

提取2個(gè)公因子之后，通過因子旋轉(zhuǎn)載荷旋轉(zhuǎn)，載荷大小進(jìn)一步分化，不同變量的因子歸屬會(huì)更加清晰，旋轉(zhuǎn)成分矩陣表見表4。由表4可以看出，第1個(gè)公共因子在欄閱讀總數(shù)、點(diǎn)贊總數(shù)、最高點(diǎn)贊數(shù)和最高閱讀數(shù)上有較高因子載荷，其載荷量分別為0.974、0.932、0.862、0.721，全部大于0.5。第2個(gè)公共因子在篇均點(diǎn)贊數(shù)和篇均閱讀數(shù)上有較高的因子載荷，其載荷量分別為0.863和0.802。

將變量重新分組之后，根據(jù)主成分分析法可以得出因子的得分系數(shù)矩陣，詳見表5?；谛D(zhuǎn)后的因子載荷矩陣中，不同因子的載荷量，對(duì)原始5個(gè)變量進(jìn)行重新分組并重新命名。根據(jù)原因子變量包含的信息，將公共因子1重新命名為閱讀影響，公共因子2重新命名為篇均影響。

3.3 用戶最感興趣的推文類型

根據(jù)每個(gè)因子的得分系數(shù)、原始變量標(biāo)準(zhǔn)化值計(jì)算每個(gè)變量的因子得分，因子得分表達(dá)公式如下：

F1=0.354*X1+0.382*X2+0.236*X3+0.189*X4-0.281*X5-0.078*X6?? ①

F2=-0.136*X1-0.245*X2+0.088*X3-0.095*X4+0.635*X5+0.506*X6? ②

根據(jù)計(jì)算出的兩個(gè)因子的得分和表3總方差解釋表中的每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，最終計(jì)算出每個(gè)推文類型的綜合得分，推文類型的綜合得分以及排名見表6。綜合得分計(jì)算公式如下：

F綜= （F1*0.647 + F2*0.182）/0.83

根據(jù)表6的最后綜合得分可以得出，館內(nèi)通知、學(xué)生活動(dòng)、館內(nèi)新聞、學(xué)科服務(wù)四種類型的推文位居前4名。該四種類型的推文包含了圖書館的最新動(dòng)態(tài)、新聞、館內(nèi)舉辦的學(xué)生活動(dòng)通知以及學(xué)科服務(wù)等相關(guān)信息，在公共因子上的影響力最大，傳播力最強(qiáng)，相比其他的推文類型，更加受到讀者的關(guān)注與偏愛。因此，適當(dāng)提高該四種類型的文章發(fā)文比例，改善關(guān)注度低的推文發(fā)布形式，將會(huì)在提高微信公眾平臺(tái)影響力上具有積極作用。

4 實(shí)踐驗(yàn)證

通過上述研究，得出館內(nèi)通知、學(xué)生活動(dòng)、館內(nèi)新聞以及學(xué)科服務(wù)這四種類型為傳播力最強(qiáng)、用戶最感興趣的類型。遵循這樣的理論研究結(jié)果，進(jìn)行具體實(shí)踐，調(diào)整公眾號(hào)推文的發(fā)布策略，適當(dāng)?shù)靥岣叽怂姆N類型的推文發(fā)布數(shù)量。

筆者自2019年7月1日開始，基于上述理論研究結(jié)果調(diào)整本館微信公眾號(hào)的推文發(fā)布數(shù)量，經(jīng)統(tǒng)計(jì)自2019年7月1日至2020年6月30日期間，公眾號(hào)共推送90篇推文，其中館內(nèi)通知類為27篇，學(xué)生活動(dòng)類18篇，館內(nèi)新聞?lì)?5篇，學(xué)科服務(wù)類10篇，其他類型共計(jì)20篇。推文類型發(fā)布情況詳見圖1。

為客觀地評(píng)價(jià)在實(shí)踐推文發(fā)布策略調(diào)整之后微信公眾號(hào)的影響力的變化情況，筆者將2016年4月21日至2020年6月30日劃分為四個(gè)時(shí)間段（2016年4月21日至2017年5月31日、2017年6月1日至2018年5月31日、2018年6月1日至2019年5月31日以及2019年7月1日至2020年6月30日），從WCI（微信傳播指數(shù)）和粉絲漲幅量的變化兩個(gè)指標(biāo)分別進(jìn)行定量分析，從而驗(yàn)證研究結(jié)論在提升微信公眾號(hào)影響力方面的實(shí)踐效果。

4.1 WCI指數(shù)變化

鑒于本文在選取推文評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)選取的6個(gè)不同指標(biāo)，因此在計(jì)算微信公眾號(hào)WCI指數(shù)時(shí)，采用的WCI（V12.0）計(jì)算公式[11]，計(jì)算不同時(shí)間段內(nèi)該微信公眾號(hào)的WCI指數(shù)。采集的數(shù)據(jù)樣本包括四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)各發(fā)布的推文的總閱讀量（R）、總點(diǎn)贊數(shù)（Z）、評(píng)估時(shí)間段所含天數(shù)（d）、發(fā)布文章條數(shù)（n）、最高閱讀量（Rmax）與最高點(diǎn)贊量（Zmax）。數(shù)據(jù)樣本統(tǒng)計(jì)表見表7。

WCI計(jì)算公式如下：

WCI={80%*[40%*In（R/d+1）+45%*In（R/n+1）+15%* In（Rmax+1）]+20%*[40%*In（10*Z/d+1）+45%*In （10*Z/n+1）+15%*In（10*Zmax+1）]}2 *10

經(jīng)過計(jì)算，河北工業(yè)大學(xué)圖書館2016年4月21日至2020年6月30日WCI指數(shù)變化趨勢(shì)見圖2。由圖2可以看出，前三個(gè)柱狀所表示的前三個(gè)時(shí)間段內(nèi)WCI指數(shù)，雖然有所增長，但是在2018年6月1日至2019年5月31日期間，又略微下降，在實(shí)踐推文發(fā)布策略調(diào)整之后，2019年7月1日至2020年6月30日期間，WCI指數(shù)呈現(xiàn)出較為明顯的增長，增長至387.61。

4.2 粉絲數(shù)量漲幅

筆者登錄微信公眾號(hào)后臺(tái)，通過用戶統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)，得出不同時(shí)間段內(nèi)累計(jì)的粉絲數(shù)量，并計(jì)算出不同時(shí)間段內(nèi)粉絲的漲幅量，見圖3。

由圖3可以看出，前三個(gè)時(shí)間段皆為調(diào)整推文發(fā)布數(shù)量之前，雖然粉絲數(shù)量有所增長，但是漲幅緩慢。在第四個(gè)時(shí)間段內(nèi)，推文發(fā)布策略調(diào)整之后，相比前三個(gè)時(shí)間段，粉絲漲幅量明顯升高，漲幅量由2 996人上升至3 883人，漲幅量明顯高于前三年的平均值。

通過上述兩個(gè)指標(biāo)的量化對(duì)比，發(fā)現(xiàn)在實(shí)踐推文發(fā)布策略調(diào)整之后，微信公眾號(hào)的WCI和粉絲漲幅量明顯增大。因此可以看出提升用戶最感興趣的四種推文類型發(fā)布數(shù)量，在提升微信公眾號(hào)的影響力方面起到了積極的作用。

5 高校圖書館微信公眾號(hào)推文發(fā)布建議

5.1 找準(zhǔn)推文定位，及時(shí)推送館內(nèi)動(dòng)態(tài)

高校圖書館微信公眾號(hào)的用戶群體主要為在校師生，想讓更多的師生通過公眾號(hào)來了解圖書館提供的各種學(xué)術(shù)信息與服務(wù)，就必須廣泛調(diào)研用戶群體的需求，了解其關(guān)注點(diǎn)與興趣點(diǎn)，了解他們最想知道的信息是什么，有的放矢，找準(zhǔn)定位，準(zhǔn)確把握頭條內(nèi)容，及時(shí)地、恰當(dāng)?shù)匕l(fā)布館內(nèi)最新動(dòng)態(tài)，以便于為高校師生提供更具有實(shí)用性的信息，這對(duì)于提升公眾號(hào)的粉絲數(shù)量與傳播力是十分有利的。

5.2 注重學(xué)生活動(dòng)，加強(qiáng)微信平臺(tái)互動(dòng)

由研究結(jié)果可以看出，“學(xué)生活動(dòng)”這個(gè)推文類型的綜合排名為第2位，這說明公眾號(hào)的用戶群體對(duì)于圖書館舉辦的系列活動(dòng)的興趣度較高。例如，該公眾號(hào)中《三行詩優(yōu)秀作品投票》一文，截至統(tǒng)計(jì)時(shí)間，閱讀量為5 454，閱讀量較高。這說明用戶群體不僅對(duì)此類活動(dòng)的關(guān)注度較高，也說明其對(duì)在微信平臺(tái)上的互動(dòng)交流有較強(qiáng)的意愿。因此，圖書館應(yīng)該增加讀者在平臺(tái)上互動(dòng)交流的機(jī)會(huì)，令讀者體驗(yàn)到可時(shí)時(shí)參與到圖書館的活動(dòng)中。除此之外，應(yīng)提倡學(xué)生多組織開展趣味性強(qiáng)、品質(zhì)高的讀書活動(dòng)，借助圖書館自身的特色和優(yōu)勢(shì)，打造系列品牌活動(dòng)，提高圖書館活動(dòng)知名度，從而吸引更多的用戶群體。

5.3 深化學(xué)科服務(wù)，創(chuàng)新推文形式

新信息環(huán)境下，高校圖書館的讀者對(duì)信息的需求日益多樣化，對(duì)提供個(gè)性化的信息服務(wù)的需求日益加深，而學(xué)科服務(wù)恰好可以滿足讀者的個(gè)性化需求。以讀者的需求為出發(fā)點(diǎn)，提供具有針對(duì)性的學(xué)科服務(wù)，更加有助于促進(jìn)高校圖書館的轉(zhuǎn)型發(fā)展。從目前統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)可以看出，在調(diào)整微信推文發(fā)布策略之前，該公眾號(hào)中學(xué)科服務(wù)類型的推文的最高閱讀量為1 098，閱讀量有待提升。因此需結(jié)合圖書館的工作特點(diǎn)與讀者需求，加深學(xué)科服務(wù)工作，創(chuàng)新其推文的發(fā)布形式，提高此種類型的總體閱讀量。

5.4 加強(qiáng)與學(xué)校內(nèi)各官微的合作，擴(kuò)大用戶群體

微信公眾號(hào)已經(jīng)成為高校校園各種自媒體中最活躍、使用度最高的平臺(tái)之一，各個(gè)二級(jí)單位以及學(xué)生團(tuán)體紛紛開通其官方微信公眾號(hào)，各個(gè)微信公眾號(hào)的定位、發(fā)布內(nèi)容以及用戶群體都有所不同，圖書館應(yīng)根據(jù)自身的服務(wù)特點(diǎn)，加深與學(xué)校內(nèi)各部門的官微的合作，選擇合適的官微對(duì)圖書館微信公眾號(hào)內(nèi)發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行轉(zhuǎn)載。例如，圖書館微信公眾號(hào)中的“圖書館終于要投入使用了，這些內(nèi)容需要你的建議”一文，經(jīng)過學(xué)校官微轉(zhuǎn)載后，閱讀量達(dá)到4 178，相比原公眾號(hào)，高出近一倍的閱讀量。因此，加強(qiáng)與校內(nèi)其他官微的合作，可以有效擴(kuò)大公眾號(hào)的用戶群體數(shù)量，提高公眾號(hào)在校內(nèi)的影響力。

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作者簡介：孔哲（1989），女，碩士，河北工業(yè)大學(xué)圖書館館員。研究方向：圖書館管理、數(shù)據(jù)分析。

龐麗川（1971），女，碩士，河北工業(yè)大學(xué)圖書館副研究館員。研究方向：讀者服務(wù)。

廖文頤（1989），女，碩士，河北工業(yè)大學(xué)圖書館館員。研究方向：學(xué)科服務(wù)。

（收稿日期：2021-05-21 責(zé)任編輯：張靜茹）

A Study on the Influence improvement of WeChat Official Account

of University Library Based on Tweets Type Analysis

—Taking the Library of Hebei University of Technology as an Example

Kong Zhe Pang Li-chuan Liao Wen-yi Liu Bei-bei

Abstract：With the rapid development of Internet，University library publishes its reading service、resources and academic information by Wechat official account has been an irresistible trend. Based on tweets type and taking the Library of Hebei University of Technology as an example， choosing 8 indexes of tweets evaluation， using factor analysis of SPSS to evaluate the different tweets types， the four types of tweets that users are most interested in are identified. Through the analysis of practice， the increase of Wechat official accounts WCI index and followers were found. At last， the tweets release strategy which is helpful to improve the influence of WeChat official account was put forward， so as to help the development and operation of WeChat official account of other university libraries.

Keywords：Tweets Type; Factor Analysis; WeChat Official Account; Influence