摘要：社交網(wǎng)絡(luò)（SNS）近幾年在中國極受歡迎。本文提出SPV值這一概念（SNS Page Views），即社交網(wǎng)絡(luò)瀏覽量，如新浪微博“粉絲”數(shù)、QQ空間“瀏覽量”、騰訊微博“聽眾”數(shù)、人人網(wǎng)“最近來訪”等等。SPV值是驅(qū)使個體在社交網(wǎng)絡(luò)做出不同行為的決定指標(biāo)。我們將社交網(wǎng)絡(luò)中眾多行為指標(biāo)引入多元線性回歸模型，通過篩選與分析，解釋影響SPV值的因素。最后，根據(jù)得出結(jié)論給出建議并解釋當(dāng)下“讀圖時代”的作用機制。

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)；SPV值；實證分析

一、引言

Social Network Sites（即社交網(wǎng)站）。以人人網(wǎng)（校內(nèi)網(wǎng)）、開心網(wǎng)、QQ、眾眾網(wǎng)SNS平臺為代表。以聚合性、真實性、黏粘性為主要特征，給不同身份的人提供了一個互動交流平臺，提高用戶之間的交流效率，通過提供發(fā)布日志、保存相冊、音樂視頻等站內(nèi)外資源分享等功能搭建了一個功能豐富高效的用戶交流互動平臺。

不同的社交網(wǎng)絡(luò)，對于訪問量的指標(biāo)一直有不同的名稱和衡量標(biāo)準(zhǔn)，如新浪微博“粉絲”數(shù)、QQ空間“瀏覽量”、騰訊微博“聽眾”數(shù)、人人網(wǎng)“最近來訪”等等，其與現(xiàn)實中的客人數(shù)有相同的性質(zhì)，反映了一個人受歡迎的程度。為了提高自己的訪問量，有不少人各出奇招——頻發(fā)狀態(tài)，頻發(fā)照片，頻發(fā)日志等。有的見效顯著，有的卻效果甚微。本文提出SPV值這一概念，即SNS Page Views（社交網(wǎng)絡(luò)瀏覽量），來衡量不同社交網(wǎng)絡(luò)的訪問量指標(biāo)。接下來將以人人網(wǎng)、新浪微博、QQ空間、騰訊微博四個社交網(wǎng)絡(luò)為典型樣本，分析SPV值的影響因素。

二、樣本數(shù)據(jù)與變量的選取

不同SNS的眾多行為指標(biāo)間具有相關(guān)性，比如等級與勛章數(shù)直接反映了活躍程度、上線時間與頻率，而這些都會影響等級的增長。好友數(shù)與收聽數(shù)和關(guān)注數(shù)等反映了該人的交際圈，好友數(shù)量多SPV值自然理論上會多。日志與照片可以被轉(zhuǎn)發(fā)，以獲得等大的關(guān)注。當(dāng)好友點進(jìn)去觀看時，SPV值就會增加。狀態(tài)、廣播、微博數(shù)量反映了一個人的活躍程度，數(shù)量多說明活躍，SPV值可能較多。

三、模型估計

（一）模型建立

我們假設(shè)回歸模型為：

lnY=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+…+βnlnXn+μ

其中，Y代表SPV值，Xj（j=1…n）代表不同行為指標(biāo)，μ是隨機干擾項。

通過描述性統(tǒng)計從均值看出解釋變量量綱相差不是很大，可以直接分析。由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，不同SNS中Y與x，x之間均有一定的相關(guān)性，存在自相關(guān)問題。圖示散點圖檢驗做各指標(biāo)與Y的散點圖，直觀上看，對有較強的相關(guān)性和較弱相關(guān)性變量有大致了解。用Eviews進(jìn)行OLS分析，通過模型優(yōu)化與解釋變量選擇，得到最后通過顯著性檢驗且系數(shù)意義符合常識結(jié)果。

（二）異方差的檢驗與修正

此模型可能存在異方差問題，進(jìn)行White檢驗，證實存在異方差問題，以1/|resid|為權(quán)重進(jìn)行WLS，模型得到了顯著的優(yōu)化。

四、直接結(jié)論

據(jù)此我們可以得出一些共性結(jié)論：好友數(shù)，等級，照片數(shù)對SPV值有很強的關(guān)系。但類似于發(fā)表狀態(tài)，發(fā)微博，留下網(wǎng)絡(luò)言論等則對SPV值影響不大。這與傳統(tǒng)的想法有所出入，我們將在建議部分詳細(xì)闡述。

五、結(jié)論存在的問題

以上結(jié)論可能與常識有一定偏差。大部分SPV值很高的人是因為經(jīng)常傳一些照片所致。但是，他們所傳的受歡迎的照片大多是一些寫真和搞笑圖片。而對于圖片的種類，我們沒有進(jìn)行區(qū)分。但據(jù)常識，寫真和搞笑圖片會對使訪問量劇增，而風(fēng)景圖片則收效甚微。同時，社交網(wǎng)絡(luò)中個體長相因素也應(yīng)考慮在內(nèi)。誠然，帥哥美女擁有很高的SPV值。但長相指標(biāo)很難量化，需要收集數(shù)據(jù)通過綜合評判指數(shù)化后，再引入模型。

本次建模得出的是一個普遍層面上的結(jié)論，對于每個人的特色沒有進(jìn)行區(qū)分，也略去了一些細(xì)節(jié)，例如在SNS中的發(fā)言的內(nèi)容與質(zhì)量。所以實際情況可能與模型估計有偏差，模型只是反映普遍層面上的情況。

最后，本文僅對多重共線性和異方差性進(jìn)行了修正，隨機解釋變量問題并不明顯，所以并未納入考慮，但并不代表其不存在，這方面會造成一定誤差。

六、建議

（一）對通過SNS獲得高關(guān)注度的個體

通過分析我們得出結(jié)論，社交網(wǎng)絡(luò)中“等級”、“照片”、“好友數(shù)量”才是造成高關(guān)注度，提高SPV值的顯著原因，網(wǎng)絡(luò)言論（“狀態(tài)”、“廣播”、“微博”）無法顯著提高SPV。這與一般觀念有所不同，許多通過或新穎或激進(jìn)的言論來獲得網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，想“出名”的行為被認(rèn)為是收效甚微的。不是說你關(guān)注多少人發(fā)多少條微博就可以獲得多少“粉絲”，真正想通過SNS獲得高關(guān)注度的個體應(yīng)該要對癥下藥，比如廣交好友，提高好友數(shù)量，發(fā)一些照片，尤其是高質(zhì)量有吸引力的照片，這將顯著提高SPV值。

（二）對社交網(wǎng)站SNS的建議

概括而言，通過SNS活動來活動關(guān)注度并不代表所以SNS上的行動都可以帶來相同的關(guān)注，好友數(shù)，等級，照片數(shù)對SPV值有很強的關(guān)系。發(fā)表狀態(tài)，發(fā)微博，留下網(wǎng)絡(luò)言論、“足跡”等則對SPV值影響不大。這將對SNS的運營模式和盈利模式都將產(chǎn)生廣泛的影響。

這將啟示眾多SNS努力尋找市場空白點，細(xì)分市場，根據(jù)自身優(yōu)勢，深刻分析理解用戶個體特點，集中資源，在本細(xì)分市場深耕細(xì)作，不斷形成特色，盡力創(chuàng)新改進(jìn)。如人人網(wǎng)面向群體主要是大學(xué)生，就要盡力去為大學(xué)生群體提供符合群體特點的網(wǎng)上個體行為。具體措施如通過在線時長獎勵、提供增值服務(wù)（鼓勵大學(xué)生進(jìn)行更多提高SPV值的個體行動）；搭建移動平臺（移動通信工具的廣泛使用是當(dāng)代大學(xué)生的特點之一），設(shè)置更多類似點“贊”的抽象化行為模式（符合大學(xué)生追求時尚新潮的模式）。又如新浪微博、QQ空間等不再贅言。考慮不同年齡、職業(yè)、學(xué)歷的差異，考慮用戶群體特征，都將使社交網(wǎng)絡(luò)平臺更加人性化，富有創(chuàng)造力。這些舉措將對SNS的發(fā)展產(chǎn)生長遠(yuǎn)的影響。

（三）對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的擔(dān)憂

透過實證分析，我們不難看出，“狀態(tài)”、“廣播”、“微博”等網(wǎng)絡(luò)言論形式無法對以想通過SNS獲得高關(guān)注度的個體產(chǎn)生顯著影響。這進(jìn)一步說明，當(dāng)下社交媒體間人與人聯(lián)系的構(gòu)建不是依靠文字，而是“贊”這樣被抽象化的表達(dá)形式或者“照片”之類的具體形式。其實本質(zhì)上，網(wǎng)絡(luò)時代逐漸變成了抽象的時代，變成了讀圖的時代，文字的力量被削弱。

成喬明在《藝術(shù)市場學(xué)論綱》中提出“讀圖時代”成形具有五大社會原因：圖片、影像要遠(yuǎn)比文字生動、有趣；電子屏幕化的閱讀增強了讀者的視覺和觸覺體驗；讀圖節(jié)省了人們的閱讀時間；明星制的運用加速了文學(xué)的圖像化；個性化的文學(xué)表現(xiàn)催生了多元視覺文學(xué)的泛濫。對于網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)代人為之耗費了大量的時間和精力。同時，與網(wǎng)絡(luò)為伴，恐怕會逐漸被冷冰冰的機器思維所主宰。因為沉溺于網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致的悲劇逐年增多。通過本文實證分析，這樣的擔(dān)心也不無道理。當(dāng)然我們也不要“因噎廢食”。

（作者單位：武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）