微信头条文章究竟有多重要?──

省级卫视微信公众号头条文章对非头条文章影响初探

2016年02月01日15:50  来源:人民网-传媒频道
 

在微信公众号的传播过程中,头条文章内容多为精心策划,为当日主推的重要信息,传播效果好,被重视程度高。通过对微信公众号推送文章阅读量观察发现,头条文章阅读数较高的发布日其非头条的阅读量相应较高。笔者在此假设:用户对头条文章阅读体验良好,就会相应提高当日非头条文章的阅读量。那么头条文章的阅读量是否会影响当日非头条文章、尤其是相邻的第二条文章的阅读量,相应的贡献度是多少?笔者以省级卫视官方微信文章阅读量为研究对象,通过数据分析,来探究它们之间的内在关系。

研究发现,省级卫视官方微信公众号头条文章阅读量对当日非头条文章整体阅读量的贡献率为31.2%,表明头条文章的阅读数增加1000个,当日非头条文章整体阅读量就会增加312个;头条文章阅读量对第二条文章的贡献率为21%,表明头条文章阅读量增1000个,当天第二篇文章的阅读量将增加210个。头条文章阅读量分别与非头条文章整体阅读量、第二篇文章阅读量呈现正相关性,印证了本文开始所提出的假设。下文为具体研究过程及详细结论。

一、 数据来源及描述性统计

本报告选取2015年泽传媒微信传播力指数(ZCI)前十的省级卫视频道官方微信公众号进行研究(图表1),数据范围为2015年7月-12月,共8365篇文章,其中头条2345篇,数据获取方式为泽传媒通过自有知识产权的大数据抓取软件对各官方公众号发布文章第三天的阅读量数据进行抓取,通过R软件进行数据处理及建模分析。描述性统计结果见图表2。

图表 1 省级上星频道微信传播力指数(ZCI)

二、 研究模型的建立

(一)头条和非头条文章阅读量关系模型的建立

由于所采用的阅读量数据为面板数据,处理面板数据常用的有三个模型,①为混合模型②固定效应模型③随机效应模型,此处无法直接判定选取模型的种类,因此需要根据统计检验量来确定具体研究模型。本部分研究以非头条阅读数为因变量,头条文章阅读数为自变量建立一元线性回归模型。

1) 混合模型建立

将面板数据按照混合模型所需要的数据格式处理然后,对数据进行平稳性检验,在5%的置信水平下通过检验,表明数据是平稳的,可进行回归分析。应用R软件进行回归建模,得到如下结果:

图表 3 头条与非头条文章阅读量混合模型结果

根据结果所示,F统计量的p<0.05,说明回归方程具有显著性,一次项系数和截距项系数的p值均小于0.05,说明各项系数均显著不为0。

2) 固定效应模型建立

因各卫视传播实力存在差异,因此反应在微信文章阅读量上也会有所差异,所以将卫视的传播实力作为固定效应因子,建立模型如下:

根据结果所示,F统计量的p<0.05,说明回归方程具有显著性,一次项系数和各截距项系数的p值均小于0.05,说明各项系数均显著不为0。

3) 两个回归模型的判别选择

根据计量经济学所用的F检验法来决定选择上述两个模型之一,得出如下结果:

F = 48.134, df1 = 9, df2 = 1727, p-value < 2.2e-16

由于p<0.05,拒绝原假设,因此选择固定效应模型来进行下面的分析。

4) 固定效应和随机效应的判定

由于各卫视微信公众号文章阅读量之间可能存在个体随机效应,因此需要进一步判定是固定效应还是随机效应。结合数据利用R软件建立随机效应模型,得出如下结果:

根据结果所示,F统计量的p<0.05,说明回归方程具有显著性,一次项系数和截距项系数的p值均小于0.05,说明各项系数均显著不为0。

以上所建立的固定效应模型和随机效应模型均具有显著性,并且各项系数均通过检验,因此需用Hausman检验来确定最终模型。经过计算,统计量chisq = 20.76,服从自由度为1的卡方分布,且p-value = 5.205e-06,拒绝原假设,因此我们选择固定效应模型进行分析。

(二)头条和第二条文章阅读量关系模型的建立

考虑到省级卫视微信公众号在实际发布文章过程中,会出现每日只发布1篇文章的情况,此种情况下会影响模型建立,因此需要剔除掉此类发布日的数据。此部分模型建立和检验过程与(一)部分相同,此处不再赘述,详细结果见下列图标。

根据计量经济学所用的F检验法得出如下结果:

F = 58.602, df1 = 9, df2 = 1664, p-value < 2.2e-16

由于p<0.05,拒绝原假设,因此选择固定效应模型来进行分析。由于此部分研究所建立的固定效应模型和随机效应模型均具有显著性,并且各项系数均通过检验,通过Hausman检验得到统计量chisq = 38.19,服从自由度为1的卡方分布,且p-value = 6.406e-10,拒绝原假设,因此选择固定效应模型进行分析。

三、 研究结论

(一)头条对非头条文章阅读量的影响

根据本文第二部分的模型建立与选定,确定了选择固定效应模型进行分析,具体公式如下:

从公式中可以看出,模型的一次项系数0.21,表明了头条阅读量增1000个,第二篇文章的阅读量将增加210个,结合图表8的结果,发现隶属于山东卫视、浙江卫视、东方卫视、优漫卡通的截距项系数未通过检验,通过观察散点图发现这个4个频道数据均过于集中,影响了模型的建立的效果,但其他6个省级卫视的数据表明头条文章的阅读量与第二篇文章阅读量呈现正相关,并且提供约21%的贡献率。

结合上述分析,可发现头条文章阅读量对整体阅读量有促进作用,二者呈现正相关。然在现实传播中,影响微信文章阅读量的因素还有文章标题、内容、推送时间方式等因素,此研究意在抛砖引玉,不足之处有待继续研究探讨。(本文为泽传媒研究院研究成果)

(责编:赵光霞、宋心蕊)

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