劉 洋 柳卓心 金 昊陳飛揚(yáng)

(1.武漢大學(xué)信息管理學(xué)院 武漢 430070;2.武漢大學(xué)大數(shù)據(jù)研究院 武漢 430070)

0 引 言

短視頻是一種內(nèi)容元素豐富的創(chuàng)作內(nèi)容。用戶出于自身的信息需求動(dòng)機(jī),會(huì)產(chǎn)生多樣的參與行為。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于短視頻平臺(tái)用戶需求動(dòng)機(jī)的研究主要基于定性分析方法,例如訪談和問卷調(diào)查,導(dǎo)致方法的普適性不足[1-2]。除了用戶的主觀評(píng)價(jià)之外,用戶生產(chǎn)成內(nèi)容(user generated content,UGC)本身也具有深入了解用戶行為的價(jià)值[3-4]。其內(nèi)容一般具有更加豐富和多維的屬性,通過定量分析用戶短視頻內(nèi)含信息,可以得出更為普適性強(qiáng)的結(jié)論。

基于此,本文以國內(nèi)主流短視頻平臺(tái)“抖音”用戶參與生成的標(biāo)題文本與點(diǎn)贊數(shù)量為基礎(chǔ),從內(nèi)容視角出發(fā),深入探索和挖掘短視頻平臺(tái)中所蘊(yùn)含的用戶話題和需求特征,以及當(dāng)今多種多樣的社會(huì)事件在短視頻平臺(tái)中所展現(xiàn)的影響強(qiáng)度。同時(shí),本文結(jié)合不同的需求理論,分析用戶體現(xiàn)出的層次需求和動(dòng)機(jī)。

1 文獻(xiàn)綜述

過去的短視頻用戶需求研究主要是從心理學(xué)和行為動(dòng)機(jī)的角度出發(fā),運(yùn)用問卷調(diào)查、深度訪談和理論模型構(gòu)建等方法來研究短視頻用戶的內(nèi)在需求,方法較為單一。在已有研究中,丁邁等[5]人通過針對(duì)超過5 000份反映國內(nèi)短視頻用戶內(nèi)容偏好和有效內(nèi)容的問卷調(diào)查,直接提煉出“知識(shí)學(xué)習(xí)”等需求,同時(shí)利用內(nèi)容豐富性和深度等指標(biāo)間接揭示了用戶的內(nèi)容需求;Lu Xing等[6]人基于使用和滿足的理論,對(duì)28份訪談結(jié)果進(jìn)行分類編碼,通過內(nèi)容分析得出用戶的娛樂消遣、保持潮流和滿足信息需求等用戶需求;郭新茹等[7]出于行為動(dòng)機(jī)相關(guān)理論,通過推測行為需求來挖掘用戶需求;其基于認(rèn)知盈余理論,對(duì)抖音、美拍和嗶哩嗶哩等平臺(tái)的用戶進(jìn)行問卷和訪談分析,從內(nèi)容生產(chǎn)者和接收者兩方面闡述了用戶需求,包括自我實(shí)現(xiàn)、身份認(rèn)同和表達(dá)欲等。

在社交平臺(tái)中,用戶參與行為主要表現(xiàn)為活躍的互動(dòng)與內(nèi)容創(chuàng)造,如點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、分享等[8]。從形式上來看,短視頻用戶的參與行為具有多種不同的表現(xiàn)方式。戴寶德[9]將短視頻用戶參與行為劃分為三類:瀏覽行為、互動(dòng)行為和創(chuàng)造行為。a.瀏覽行為包括閱讀文字、觀看短視頻以及搜索、保存等行為;b.互動(dòng)行為包括點(diǎn)贊、留言、評(píng)論、回復(fù)、轉(zhuǎn)發(fā)等行為;c.創(chuàng)造行為包括制作并發(fā)布短視頻、參與平臺(tái)活動(dòng)等行為。用戶根據(jù)自身的信息需求,以此形成相應(yīng)的行為動(dòng)機(jī),從而在社交平臺(tái)上產(chǎn)生一系列參與行為。因此,不同的參與行為是用戶需求最為直接的反映。以往學(xué)者在研究社交媒體用戶參與行為時(shí),大部分采用理論模型構(gòu)建和心理學(xué)等研究思想,通過問卷調(diào)查、深度訪談、內(nèi)容分析等方法,分析用戶的行為特征、需求和動(dòng)機(jī)。但上述方法存在著樣本數(shù)量過少或是個(gè)人主觀性過強(qiáng),結(jié)論泛用性較差等一系列問題。因此,另一部分研究使用LDA、Topic2Vec等主題聚類模型,基于社交媒體真實(shí)數(shù)據(jù)做主題抽取,以避免因樣本數(shù)量過少或個(gè)人主觀性過強(qiáng)而出現(xiàn)的結(jié)論客觀性問題。如陳姝等[10]基于LDA模型進(jìn)行微博文本與用戶興趣的概率主題分布的訓(xùn)練,對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素進(jìn)行研究;徐月梅等[11]提出基于Topic2Vec的詞向量表達(dá)方式,引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析新聞主題演變規(guī)律。

綜上所述,針對(duì)短視頻平臺(tái)用戶需求與動(dòng)機(jī)的研究大部分都是在數(shù)據(jù)的小樣本進(jìn)行需求分析,缺乏大量用戶數(shù)據(jù)的支持,且未能從多種用戶參與行為角度完成分析,無法對(duì)短視頻用戶需求的整體層次和演化規(guī)律進(jìn)行概括和總結(jié);部分研究使用LDA、Topic2Vec等主題聚類模型來避免因樣本數(shù)量過少而引發(fā)的結(jié)論客觀性問題,但LDA模型注重挖掘文檔中詞的共現(xiàn)規(guī)律,對(duì)短文本的處理效果不佳[12];Topic2Vec模型對(duì)短文本有一定的處理結(jié)果,但上下文聯(lián)系能力依舊有限,需在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段手動(dòng)對(duì)樣本進(jìn)行特殊處理。

BERTopic模型是基于BERT模型提出的文檔主題聚類方法,對(duì)短文本有良好的處理效果,且能夠加入時(shí)間變量分析主題變化趨勢,使用BERTopic模型方法對(duì)上述反映用戶參與行為的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行主題挖掘,既符合研究需要,也避免了個(gè)人主觀判斷對(duì)行為研究的影響,并拓展了研究角度。 鑒于此,本文收集了一定時(shí)間范圍內(nèi)抖音平臺(tái)真實(shí)的視頻發(fā)布和互動(dòng)數(shù)據(jù),并引入了BERTopic模型,且樣本以短文本為主、覆蓋全面、代表性強(qiáng);研究希望從用戶創(chuàng)造行為與互動(dòng)行為兩個(gè)視角進(jìn)行討論分析,并探究其在時(shí)間維度上的變化規(guī)律。

2 研究設(shè)計(jì)與相關(guān)理論

2.1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

抖音如今已經(jīng)成為全世界最為流行的短視頻社交平臺(tái)之一。因此,本文以抖音短視頻作為研究對(duì)象,時(shí)間選擇2021-2022年歲末年初之際,該時(shí)間段內(nèi)社會(huì)事件數(shù)量較多,內(nèi)容較為豐富;數(shù)據(jù)使用了由抖音公司提供的2021年12月-2022年3月期間每日發(fā)布的全部短視頻信息,包含每一個(gè)短視頻的發(fā)布者ID、標(biāo)題、發(fā)布時(shí)間與點(diǎn)贊數(shù)。在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的清洗去重后,對(duì)記錄中的“標(biāo)題”文本數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理:依照停用詞表去除文本停用詞,并使用JIEBA庫對(duì)標(biāo)題文本進(jìn)行語句分詞;考慮到分類結(jié)果中形容詞、副詞、連詞等一系列無關(guān)詞匯對(duì)分類結(jié)果不會(huì)造成語義理解上的模糊,因此通過使用JIEBA詞性標(biāo)注后,僅篩選保留名詞、專有名詞、時(shí)間詞、名形詞、名副詞與名動(dòng)詞,并將分詞結(jié)果按照原文本順序保存。部分采集數(shù)據(jù)信息與預(yù)處理后結(jié)果如表1所示。

表1 短視頻采集信息樣本示例

最終數(shù)據(jù)包括了自2021年12月16日至2022年3月14日期間89天內(nèi),共計(jì)2378129條視頻記錄。

2.2 主題模型

2.2.1 主題聚類

傳統(tǒng)的主題聚類方法多使用隱含狄利克雷分布(Latent dirichlet allocation,LDA)主題分類模型[13]。LDA模型雖然在處理文本分類問題中已經(jīng)可以提供具有意義的結(jié)果,但傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法是淺層次的特征提取,對(duì)于文本背后的語義、結(jié)構(gòu)、序列和上下文理解不夠,模型的表征能力有限[14],且該缺陷在短文本分類中體現(xiàn)得更為突出。因此,其不能很好地處理短視頻標(biāo)題文本分類的任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得突破性進(jìn)展,以谷歌公司推出的自然語言處理模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)[15]為代表:該模型使用MLM(Masked Language Model)來對(duì)雙向的 Transformers 編碼器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,生成深層的雙向語言表征,具有強(qiáng)大的語言特征提取能力,從而解決了文本在語義結(jié)構(gòu)與順序上的理解問題。同時(shí),BERT也在多項(xiàng)NLP基準(zhǔn)測試中均取得了驚人成績[16]。

2021年,Maarten Grootendorst基于BERT模型提出了一種完整的文檔主題聚類方法:BERTopic模型[17]。BERTopic模型是一種主題聚類無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)模型,該模型的優(yōu)點(diǎn)在于其為各種語言模型提供使用方案的同時(shí),不需要預(yù)先設(shè)置大部分的模型超參數(shù),模型在訓(xùn)練過程中可以自行動(dòng)態(tài)調(diào)整,同時(shí)給出最優(yōu)聚類結(jié)果。該模型算法過程大致可概括為:通過BERT預(yù)訓(xùn)練模型實(shí)現(xiàn)文本向量嵌入,再使用UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)降維算法[18]降低嵌入向量維數(shù),并對(duì)結(jié)果矩陣使用HDBSCAN算法[19]進(jìn)行聚類,從而得到各個(gè)主題簇。對(duì)于每個(gè)簇,使用C-TF-IDF(Class-TF-IDF)方法評(píng)價(jià)該聚類中各個(gè)候選主題詞的重要性,最終得到每個(gè)聚類結(jié)果的關(guān)鍵主題詞,即主題分類結(jié)果,具體過程見圖1。該模型在與其他相似模型中具有更出色的表現(xiàn)[20]。

圖1 BERTopic模型結(jié)構(gòu)

主題一致性(Topic Coherence)被認(rèn)為是衡量主題模型效果的重要指標(biāo)之一[21]。為衡量不同模型之間的效果,本文使用主題一致性作為不同模型對(duì)文本分類后效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)。本文隨機(jī)從總文本集中抽取了10萬條文本數(shù)據(jù)作為樣本,分別使用LDA模型與BERTopic模型抽取樣本上的主題詞,并計(jì)算在各個(gè)主題數(shù)量下的主題一致性指數(shù),其結(jié)果如圖2所示。在不同的主題數(shù)下,BERTopic模型均表現(xiàn)出了顯著高于LDA模型的一致性指數(shù),證明了BERTopic模型在本文數(shù)據(jù)集上同樣表現(xiàn)出色。因此,本文在主題提取技術(shù)中,最終選擇了BERTopic主題聚類方法來進(jìn)行文本分類處理。

圖2 模型主題一致性對(duì)比

文本的主題分類的具體過程為:首先,以預(yù)處理后文本作為模型輸入,以詞向量形式對(duì)文本表征后,按照BERTopic模型結(jié)構(gòu)對(duì)整體文檔集進(jìn)行詞嵌入、降維、聚類等算法流程,得到總主題分布簇;接下來,為各個(gè)文檔主題簇使用C-TF-IDF算法提取最大概率分類主題詞作為主題標(biāo)簽,得到文檔集主題。

2.2.2 主題演化

主題演化DTM(Dynamic Topic Modeling)[22]作用在于觀察文檔內(nèi)不同主題在時(shí)間變化的影響下產(chǎn)生的內(nèi)容演變。本文通過使用每條記錄的主題標(biāo)簽與時(shí)間標(biāo)簽,依據(jù)文檔發(fā)布時(shí)間劃分時(shí)間間隔,并對(duì)相同主題進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì),以主題內(nèi)主題詞作為內(nèi)容代表,從而得以研究各個(gè)時(shí)間段內(nèi)主題內(nèi)容構(gòu)成的演化過程,以及在節(jié)日重大事件影響下的社會(huì)聚焦熱點(diǎn)的遷移過程。通過觀察、分析用戶對(duì)于主題的關(guān)注演化過程,可以反映用戶的需求演化過程,從而分析用戶需求的結(jié)構(gòu)組成與行為趨勢[23]。

2.3 用戶需求層次

馬斯洛需求層次理論[24]是行為科學(xué)領(lǐng)域的重要理論之一,從抽象化的層次角度描述了人的一般需求與行為動(dòng)機(jī)。該理論認(rèn)為人的需求可被描述和概括為5個(gè)層次,由低到高分別為:生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我實(shí)現(xiàn)需求五大層次。對(duì)于短視頻社用戶而言,該理論具有一定的通用性。然而,想要更加準(zhǔn)確描述短視頻用戶的需求層次,需要結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際情況,在該視角下對(duì)理論內(nèi)涵進(jìn)行進(jìn)一步的闡釋,將理論對(duì)于現(xiàn)實(shí)行為的需求描述拓展至對(duì)用戶信息行為的需求描述。因此,各個(gè)層次的具體解釋如下:

生理需求,即人為維持生存所需要的基礎(chǔ)需求,包括衣、食、住、行以及人們?nèi)粘Ｉ钪械牟豢苫蛉钡奈镔|(zhì)需要。在本文主題下,可體現(xiàn)為美食發(fā)現(xiàn)、鞋服衣裝等物質(zhì)相關(guān)內(nèi)容;

安全需求,即人自身為了保證自身安全所產(chǎn)生的一系列需求,是用戶為了提升自身安全感、舒適感而產(chǎn)生的一系列需求,在本文主題下,可體現(xiàn)為身體安全,住房安全,出行安全等。健康運(yùn)動(dòng),游覽出行、好物購買等主題;

在上述的兩層需求中,用戶主要表現(xiàn)為一種通過短視頻平臺(tái)獲取衣食住行方面的物質(zhì)信息的行為。在互聯(lián)網(wǎng)語境下,其可被解釋為一種用戶的信息搜尋行為(Information Seeking Behavior)[25]。因此,對(duì)于短視頻平臺(tái)用戶而言,上述兩層需求可被統(tǒng)一解釋為信息搜尋需求。

社交需求,即人對(duì)于融入團(tuán)體,與社會(huì)中他人交流相處的需求。在本文主題下,可體現(xiàn)為社交問候、家庭職場、旅行、婚姻等主題;社會(huì)認(rèn)同理論認(rèn)為,群體認(rèn)同將為歸屬于群體中的個(gè)體帶去情感與價(jià)值意義,成為交互過程中的“資本”[26]。在互聯(lián)網(wǎng)語境下,雙方互動(dòng)分別表現(xiàn)為個(gè)體發(fā)布面向特定群體的視頻,群體則以點(diǎn)贊等形式做出認(rèn)同反饋。因此,個(gè)體尋求社交需求滿足的過程可被解釋為一種社會(huì)認(rèn)同需求。

尊重需求,包括了對(duì)自我能力認(rèn)可,對(duì)知識(shí)、成就抱有自信的內(nèi)部心理需求以及對(duì)于他人贊同、肯定與尊重的外部心理需求,在本文主題下,可體現(xiàn)為對(duì)于個(gè)人觀念、價(jià)值以及生活方式渴望被他人認(rèn)可的展示欲與表達(dá)欲;在互聯(lián)網(wǎng)語境下,體現(xiàn)為用戶有意識(shí)的對(duì)自身情感的表達(dá),進(jìn)而尋求外界的認(rèn)同與調(diào)節(jié),可以認(rèn)為是一種情感滿足需求[27]。

自我實(shí)現(xiàn)需求,即為人類需求中最高層次需求,其往往在于實(shí)現(xiàn)自我理想抱負(fù),發(fā)揮個(gè)人價(jià)值等目標(biāo)。在本文主題下,可體現(xiàn)為于文化、藝術(shù)、遠(yuǎn)大理想的追求與對(duì)于文化產(chǎn)品攝取的精神滿足。在互聯(lián)網(wǎng)語境下,短視頻平臺(tái)促進(jìn)了用戶對(duì)于文化作品的接納與創(chuàng)作,因此,這種對(duì)精神滿足的追求可被解釋為一種用戶的文化參與行為[28]。因此,上述需求可被解釋為文化參與需求。

同時(shí),可以將五大層次的前兩層概括為低級(jí)需要,后三層概括為高級(jí)需要[29]。在分析用戶的發(fā)布內(nèi)容時(shí),該理論可用于劃分用戶發(fā)布內(nèi)容所反映的不同需求層次,其具體結(jié)構(gòu)如圖3所示。本文將使用經(jīng)過重新闡釋的馬斯洛需求層次理論對(duì)短視頻標(biāo)題內(nèi)容進(jìn)行剖析,進(jìn)一步解釋不同動(dòng)機(jī)之下用戶的具體創(chuàng)造行為以及所反映的短視頻用戶需求層次。

圖3 互聯(lián)網(wǎng)視角下的馬斯洛層次需求理論

3 結(jié)果與討論

3.1 創(chuàng)造行為需求分析

本文首先對(duì)整體數(shù)據(jù)集進(jìn)行話題檢測。由于所收集的抖音短視頻文本數(shù)據(jù)量較大,因此在實(shí)際過程中,先將數(shù)據(jù)集等量劃分為4個(gè)子數(shù)據(jù)集,每個(gè)子集容量為600 000條記錄;再對(duì)每一個(gè)子集進(jìn)行單獨(dú)分類:對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)集,經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)測試,發(fā)現(xiàn)在確定主題數(shù)為50個(gè)時(shí)可得到主題含義最為明確的分類結(jié)果,子集的分類結(jié)果如表2所示。完成對(duì)4個(gè)子集共計(jì)200個(gè)主題的分類后,再對(duì)所有主題進(jìn)行人工分揀與關(guān)鍵詞合并;對(duì)于合并后主題,分別取出其對(duì)應(yīng)主題下文檔集,人工評(píng)判主題詞是否能夠表征該類文檔主題,并就結(jié)果咨詢相關(guān)專家意見,經(jīng)過多位專家的審閱和討論,得出主題下文檔集有高度一致性,主題表征符合對(duì)信息用戶需求的一般認(rèn)識(shí),能夠代表分類下文檔主旨,證實(shí)了其正確性和可靠性。最終得到總數(shù)據(jù)集的共計(jì)27個(gè)合并主題分類結(jié)果及其占比,其中包含23個(gè)日常主題與8個(gè)社會(huì)事件代表主題。對(duì)分類的主題結(jié)果,去除含義相近與重復(fù)詞語,并使用馬斯洛需求理論來解釋、劃分其背后的用戶需求層次(結(jié)果如表2和表3所示)。

在文檔分類結(jié)果中,用戶的生理需求包含美食、鞋服兩個(gè)主題,共計(jì)占比16.15% ;安全需求包含好物、數(shù)碼、疫情、健身、汽車5個(gè)主題,占比11.24%;社交需求包含社交、出游、婚禮、寵物、職場、詐騙、游戲7個(gè)主題,占比13.49%;尊重需求包含情感、美妝護(hù)理、兩性、鄉(xiāng)村4個(gè)主題,占比30.54%;自我實(shí)現(xiàn)需求包含文娛(視頻類)、文娛(音樂類)、教育、舞蹈、戰(zhàn)爭5個(gè)主題,占比10.14%。同時(shí),社會(huì)事件包含了春節(jié)、北京冬奧會(huì)、情人節(jié)、婦女節(jié)、元宵節(jié)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)日二月二十二日、元旦與臘八節(jié)8個(gè)主題事件,其中多為節(jié)日類主題,共計(jì)占比18.43%。

綜上所述,對(duì)于內(nèi)容發(fā)布者而言,用戶在低級(jí)需求上的表達(dá)(生理需求與安全需求)占比為40.88%,而用戶在高級(jí)需求層次上的表達(dá)占比達(dá)到40.68%,二者分布相當(dāng)。在所有需求層次中,尊重需求體現(xiàn)內(nèi)容占比最多,達(dá)到了30.54%,是5種需求中數(shù)量最高的層次表達(dá)。該需求具體內(nèi)容以情感哲理為主要內(nèi)容,視頻多為有關(guān)個(gè)人情感、人生哲理等方面討論,是用戶展現(xiàn)自身生活感悟,表現(xiàn)表達(dá)欲的體現(xiàn)(如表4所示)。該層次內(nèi)容說明了抖音用戶對(duì)于高需求層次內(nèi)容的強(qiáng)烈表現(xiàn)動(dòng)機(jī),另一方面,說明了多數(shù)用戶低層次需求已經(jīng)得到滿足。

表4 情感哲理主題部分視頻標(biāo)題展示

結(jié)合時(shí)間序列分析,在研究時(shí)間段內(nèi),由于2022年3月4-5日為我國“兩會(huì)”召開時(shí)間,導(dǎo)致抖音平臺(tái)加強(qiáng)了內(nèi)部審核,致使視頻數(shù)在當(dāng)天大幅下滑,造成數(shù)據(jù)偏差。除去以上影響之外,在正常時(shí)間段內(nèi),可以觀察到各個(gè)需求層次占比較為穩(wěn)定,較少出現(xiàn)大幅度波動(dòng)。尊重需求層次占比在長時(shí)間內(nèi)一直占據(jù)每日視頻的大部分內(nèi)容,即尊重需求始終為主要需求,分布范圍約在0.3%～0.4%之間,平均每日占比0.38%;其次為安全需求視頻,約在0.2%～0.3%范圍內(nèi)波動(dòng),平均每日占比0.24%;最后,社交需求、生理需求與自我實(shí)現(xiàn)需求三種層次內(nèi)容視頻占比相似,均位于0.1%至0.2%波動(dòng),平均每日占比分別為0.15%、 0.11%～0.12%。綜上,短視頻用戶正在將個(gè)人需求從生理需求、安全需求中轉(zhuǎn)變,將創(chuàng)作動(dòng)機(jī)提升為以尊重為主要需求的內(nèi)容,尊重需求動(dòng)機(jī)是目前抖音短視頻平臺(tái)驅(qū)動(dòng)用戶創(chuàng)造行為的主要需求動(dòng)機(jī)。同時(shí),作為最高層次需求自我實(shí)現(xiàn)需求,目前占比仍舊較少,推測主要用戶群體的創(chuàng)造行為需求目前還未達(dá)到最高層次。

3.2 社會(huì)事件分析

社會(huì)事件指的是在社會(huì)中形成, 并借由各種傳播媒體進(jìn)行傳播, 最終引起廣泛社會(huì)關(guān)注并形成一定效應(yīng)的事件[30]。從文檔主題分類結(jié)果中,識(shí)別出一類特殊的主題分類,其本身不在馬斯洛層次需求的范圍內(nèi),而是針對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的事件、節(jié)日話題進(jìn)行討論的社會(huì)事件主題,分別為春節(jié)、北京冬奧會(huì)、情人節(jié)、婦女節(jié)、元宵節(jié)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)日二月二十二日、元旦與臘八節(jié)。其中,按照話題視頻數(shù)目排序,討論度峰值從高到低分別為春節(jié)(12567)、情人節(jié)(7477)、婦女節(jié)(3742)、元宵節(jié)(3156)、二月二十二日(2808)、冬奧會(huì)(1572)、元旦(1548)與臘八節(jié)(410)。在社會(huì)事件發(fā)生時(shí)間內(nèi),該主題討論顯著地改變了時(shí)段內(nèi)的視頻構(gòu)成,如春節(jié)期間關(guān)于節(jié)日的討論達(dá)到了當(dāng)天總視頻數(shù)的72%。然而,考慮到社會(huì)事件及其儀式習(xí)俗對(duì)現(xiàn)實(shí)生活的特殊影響后,未發(fā)現(xiàn)上述社會(huì)事件下用戶的發(fā)布需求層次分布有顯著變化,僅春節(jié)小幅降低了用戶尊重需求視頻占比,提升了安全需求層次視頻占比。因此認(rèn)為,抖音短視頻用戶的發(fā)布需求較為穩(wěn)定,社會(huì)事件的影響較為有限。另外,在日常時(shí)間內(nèi),可認(rèn)為抖音用戶的發(fā)布需求層次會(huì)維持在一定比例范圍內(nèi),具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

3.3 互動(dòng)行為需求分析

除了每日發(fā)布視頻以外,用戶同時(shí)也會(huì)在短視頻平臺(tái)進(jìn)行瀏覽與互動(dòng),展現(xiàn)用戶的低層次參與行為?？紤]到用戶的觀看量并不能準(zhǔn)確反映用戶自身對(duì)于特定話題的參與意向與需求,因此使用用戶對(duì)視頻點(diǎn)贊數(shù)作為用戶對(duì)某話題主動(dòng)參與程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。用戶的發(fā)布視頻占比、話題點(diǎn)贊的占比如表5和6所示。

表5 用戶發(fā)布視頻數(shù)量占比分布

表6 用戶主題點(diǎn)贊數(shù)占比分布

對(duì)比視頻發(fā)布行為和點(diǎn)贊行為的需求層次占比,可以發(fā)現(xiàn)關(guān)注程度的差異。在發(fā)布視頻中,用戶表現(xiàn)出了對(duì)于尊重層次的高比例關(guān)注度,達(dá)到了30.5%,而對(duì)于更高層次的自我實(shí)現(xiàn)需求類視頻關(guān)注較少(10.1%)。而在用點(diǎn)贊數(shù)量中,用戶除了關(guān)注尊重層次視頻之外(23.7%),同時(shí)提高了對(duì)于自我實(shí)現(xiàn)層次的關(guān)注程度(23.2%)。在關(guān)注度差異化最為明顯的自我實(shí)現(xiàn)層次視頻中,文娛類視頻是該層次中的主要部分(7.5%),是用戶在非創(chuàng)作行為下的主要關(guān)注對(duì)象。該類視頻標(biāo)題如表7所示。

表7 文娛主題部分視頻標(biāo)題展示

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié) 論

用戶在短視頻平臺(tái)的創(chuàng)造行為具有豐富的話題范圍與層次分類。研究發(fā)現(xiàn)用戶的短視頻創(chuàng)造行為主要聚焦于22個(gè)日常主題與8個(gè)社會(huì)節(jié)日主題,在互聯(lián)網(wǎng)視角下,基于馬斯洛需求層次理論劃分為5個(gè)層次。

a.在創(chuàng)作過程中,用戶在尊重需求層次上的關(guān)注程度最高,以該層次中的情感哲理話題類視頻為代表,展現(xiàn)了以抖音平臺(tái)為代表的用戶已經(jīng)大部分脫離生理、安全等低層次需求,向高層次需求邁進(jìn)。同時(shí),用戶體現(xiàn)的差異化層次需求在長時(shí)間具有較為穩(wěn)定的分布,即能夠穩(wěn)定地保持由高到低的尊重需求、安全需求、社交需求、自我實(shí)現(xiàn)需求、生理需求的關(guān)注順序;生理需求作為需求層次的底層需求,已成為短視頻平臺(tái)討論關(guān)注度的最低點(diǎn)。

b.用戶對(duì)于社會(huì)事件有著較高的討論度。在事件發(fā)生當(dāng)日與其臨近時(shí)間范圍內(nèi),用戶對(duì)于事件本身的討論具有較高的熱度,事件的發(fā)生顯著地改變相關(guān)時(shí)段內(nèi)的發(fā)布視頻內(nèi)容構(gòu)成。然而,社會(huì)事件對(duì)于用戶不同需求層次的關(guān)注程度影響十分有限,日常發(fā)布視頻所體現(xiàn)的需求層次在社會(huì)事件發(fā)生的同時(shí)依舊保持穩(wěn)定比例分布。

c.用戶在發(fā)布視頻時(shí)和點(diǎn)贊互動(dòng)的關(guān)注熱點(diǎn)存在差異。用戶在自身進(jìn)行發(fā)布視頻時(shí),更關(guān)注尊重層次需求,然而在瀏覽視頻并進(jìn)行點(diǎn)贊互動(dòng)時(shí),對(duì)于自我實(shí)現(xiàn)需求的關(guān)注程度顯著提升。二者雖然存在關(guān)注方面的差異,卻均展現(xiàn)了對(duì)于高層次需求的關(guān)注,即尊重與自我實(shí)現(xiàn),這一點(diǎn)與馬斯洛認(rèn)為高層次的需求比低層次的需求具有更大的激勵(lì)價(jià)值,即人的積極性和熱情是由高層次的需求激發(fā)的結(jié)論相符[29]。

同時(shí),本文仍存在不足之處:

第一,本文雖然結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際情況,對(duì)馬斯洛需求層次理論進(jìn)行了進(jìn)一步闡釋,但其理論本身具有局限性:未來研究應(yīng)聚焦于總結(jié)提出新一代的需求理論框架,以更加充分地契合當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)用戶需求研究。

第二,本文分析以抖音平臺(tái)短視頻作為研究對(duì)象載體,使用數(shù)據(jù)來源較少,將來可將研究拓展至快手、火山、好看視頻、微視等其他短視頻平臺(tái),增強(qiáng)理論適用性。

第三,本文分析方法亦存在局限,分析主要使用BERTopic模型提取主題,并結(jié)合馬斯洛需求層次理論分析數(shù)據(jù)的數(shù)量、特征。未來可以通過結(jié)合調(diào)查問卷、訪談等方法來獲取用戶主觀意愿,嘗試結(jié)合多種數(shù)據(jù)源,對(duì)研究結(jié)論進(jìn)行多重驗(yàn)證。

4.2 建 議

基于本次研究發(fā)現(xiàn),現(xiàn)對(duì)短視頻平臺(tái)提出以下兩個(gè)方面的建議:

對(duì)于平臺(tái)用戶而言,首先,相比生理、安全層次的需求,用戶對(duì)尊重、社交層次的需求及創(chuàng)作量更大,具體地,用戶展現(xiàn)了對(duì)于情感、心理、人情世故、文化的高關(guān)注度與表達(dá)欲望,因此,針對(duì)用戶的特殊情感需求的產(chǎn)品、視頻、文化創(chuàng)作具有廣泛的潛在市場,在未來面向大眾的心理情感視頻創(chuàng)作、針對(duì)個(gè)體用戶的心理輔助與咨詢服務(wù)可能成為下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)增長風(fēng)口。此外,用戶對(duì)實(shí)時(shí)社會(huì)事件有著高討論度,在事件發(fā)生臨近時(shí)間范圍相關(guān)視頻數(shù)量與點(diǎn)贊總數(shù)有著較大的增長,因此創(chuàng)作者可以捕捉這一變化,針對(duì)特定節(jié)日調(diào)整創(chuàng)作重心,滿足用戶對(duì)社會(huì)事件相關(guān)討論的需求。

對(duì)于平臺(tái)自身而言,用戶對(duì)不同需求層次的差異化關(guān)注具有不均等的特點(diǎn),關(guān)注度主要集中于較高層次的需求,且這一需求比例在長時(shí)間內(nèi)較為穩(wěn)定,因此可以綜合考慮用戶的需求層次比例,通過提供視頻推薦,優(yōu)化用戶的短視頻需求滿足過程,引導(dǎo)用戶向高層次需求推進(jìn)。同時(shí),用戶對(duì)不同需求層次的視頻點(diǎn)贊數(shù)與發(fā)布數(shù)比例有所差異,即不同需求層次視頻的需求與創(chuàng)造不平衡,因此,平臺(tái)可以根據(jù)不同需求層次視頻的供求差異動(dòng)態(tài)調(diào)整視頻推送機(jī)制,以滿足用戶關(guān)注而未受滿足的需求,或探索可以進(jìn)一步開發(fā)的需求層次。最后,平臺(tái)同樣可以根據(jù)特定社會(huì)事件鄰近時(shí)間范圍的需求、發(fā)布量變化優(yōu)化推送、審核等的機(jī)制,以適應(yīng)變化的視頻分布。