任薔 丁振國

〔摘要〕以人人網(wǎng)和新浪微博為例，通過SPSS統(tǒng)計(jì)軟件分析比較實(shí)名SNS社交網(wǎng)絡(luò)與微博的功能特征與用戶行為特點(diǎn)。研究認(rèn)為人人網(wǎng)用戶活躍度與用戶本身隱私保護(hù)意識(shí)有一定聯(lián)系；新浪微博用戶活躍度與用戶的學(xué)歷存在一定聯(lián)系。人人網(wǎng)與新浪微博同時(shí)存在用戶被動(dòng)接收推送廣告信息問題，影響了用戶的體驗(yàn)度。探討了人人網(wǎng)與新浪微博的商業(yè)化運(yùn)營趨勢(shì)，為實(shí)名社交網(wǎng)站和微博的完善與差別化發(fā)展提供了理論依據(jù)。

〔關(guān)鍵詞〕SNS；微博；對(duì)比分析；用戶行為

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.07.022

〔中圖分類號(hào)〕G250.72〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A〔文章編號(hào)〕1008-0821（2013）07-0094-05

The Characteristic Analysis of Named SNS and Micro-blog

——An Example to Renren Web and Sina Micro-blogRen Qiang1Ding Zhenguo2

（1.School of Economy and Management，Xidian University，Xian 710071，China；

2.School of Network and Continuing Education，Xidian University，Xian 710071，China）

〔Abstract〕Taking Renren website and Sina micro-blog as an example，through the SPSS software，the paper analysed the features and user behavior characteristics of named SNS and micro-blog.Studies suggested that Renren website users activity degree and users privacy protection consciousness had certain connection；Sina micro-blog users activity degree and users education have certain connection.Renren website and Sina micro-blog exist，at the same time，the problem that user passive receiving pushed advertising information，and this problem affected the user experience.Discussion on the Renren website and Sina micro-blogs commercialization trends and provided the theoretical basis for improvement and differentiation of real-name social networking sites and micro-blog.

〔Key words〕SNS；micro-blogging；comparative study；user behavior

21世紀(jì)的第一個(gè)十年，3款全球性互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品從根本上改變了我們的生活：Facebook，YouTube和Twitter[1]。與此同時(shí)，以人人網(wǎng)和新浪微博為代表的國內(nèi)同類產(chǎn)品也迅猛發(fā)展。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的《第31次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截止2012年底，我國社交網(wǎng)站用戶總數(shù)為2.75億，同比增長12.6%，網(wǎng)民使用率為48.8%；微博平臺(tái)用戶總數(shù)為3.09億，同比增長23.5%，網(wǎng)民使用率為54.7%[2]。人人網(wǎng)與新浪微博同為社交類網(wǎng)站，部分功能有所重疊，但兩者在用戶組成、傳播方式、用戶需求方面各有特點(diǎn)。

目前國內(nèi)對(duì)SNS實(shí)名社交網(wǎng)站與微博特征對(duì)比分析的文獻(xiàn)較少，多數(shù)學(xué)者研究的主體只針對(duì)SNS社交網(wǎng)站或微博個(gè)體，SNS的研究點(diǎn)多集中在社交網(wǎng)絡(luò)的平臺(tái)結(jié)構(gòu)、信息傳播方式、隱私設(shè)置以及用戶行為等方面。劉耀庭通過對(duì)社交平臺(tái)人際關(guān)系的研究，提出了一種以星狀子圖結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)的社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)識(shí)別算法[3]。丁婉瑩、賀芳分析了SNS中熟人網(wǎng)絡(luò)、生人網(wǎng)絡(luò)與垂直網(wǎng)絡(luò)信息的傳播方式與規(guī)律[4]。邱均平、李艷紅論述了社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的信息安全問題，分析了隱私信息的種類、隱私信息泄露的途徑與保護(hù)方法[5]。微博的研究點(diǎn)多集中在信息的傳播、網(wǎng)絡(luò)輿情、用戶行為方面。較有代表性的有任一奇、王雅蕾等對(duì)微博謠言演化機(jī)理的研究，總結(jié)了微博謠言傳播中造謠、傳謠、極化和辟謠4個(gè)階段的演化方法與形式[6]。王曉光系統(tǒng)地研究了微博的基本結(jié)構(gòu)，信息傳播方式和用戶行為特征關(guān)系，統(tǒng)計(jì)分析了微博內(nèi)容詞頻[7]。高承實(shí)，榮星等構(gòu)建了微博輿情的三維空間并建立了微博輿情監(jiān)測(cè)的指標(biāo)體系[8]。

本文在以往學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，以人人網(wǎng)與新浪微博為例探討了兩個(gè)平臺(tái)的功能特征與用戶行為特點(diǎn)，通過SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，分析不同人群與不同平臺(tái)之間的聯(lián)系以及影響用戶體驗(yàn)的因素。

1人人網(wǎng)與新浪微博功能對(duì)比

對(duì)人人網(wǎng)和新浪微博的注冊(cè)方式、注冊(cè)用戶、登錄方式、基本功能和應(yīng)用功能5個(gè)方面進(jìn)行對(duì)比。

1.1注冊(cè)方式

人人網(wǎng)與新浪微博都可以通過郵箱進(jìn)行注冊(cè)，但新浪微博支持手機(jī)號(hào)碼注冊(cè)，而人人網(wǎng)則不支持手機(jī)號(hào)碼注冊(cè)。造成這種差異的原因在于人人網(wǎng)成立于2007年，以網(wǎng)頁用戶為基礎(chǔ)[2]，而新浪微博成立于2009年，以移動(dòng)終端用戶為基礎(chǔ)[2]。

1.2注冊(cè)用戶

兩個(gè)平臺(tái)均支持個(gè)人用戶注冊(cè)，但新浪微博支持企業(yè)用戶注冊(cè)，而人人網(wǎng)則不支持企業(yè)用戶注冊(cè)。由于新浪微博自媒體程度較高、信息傳播速度快等特點(diǎn)，使其更適合企業(yè)機(jī)構(gòu)建立快速、高效的發(fā)布信息及交流的平臺(tái)。

1.3登錄方式

人人網(wǎng)與新浪微博均可通過網(wǎng)頁、手機(jī)、桌面應(yīng)用登陸。

1.4基本功能

在基本功能方面，兩者均擁有添加好友、添加分享（微博的轉(zhuǎn)發(fā)功能）以及寫日志功能。不同之處在于，人人網(wǎng)擁有個(gè)人狀態(tài)發(fā)布、個(gè)人相冊(cè)功能，而微博擁有粉絲功能。

1.5應(yīng)用功能

在應(yīng)用功能方面，兩者都可以發(fā)起投票、播放視頻以及分享位置，但人人網(wǎng)的應(yīng)用更為多樣，除音樂電臺(tái)外，人人網(wǎng)還不斷推出人人小站，人人招聘等應(yīng)用并且不斷更新網(wǎng)頁類小游戲。

通過以上對(duì)比分析可見，新浪微博在注冊(cè)方式與注冊(cè)用戶方面更加靈活，體現(xiàn)了微博平臺(tái)的低門檻；人人網(wǎng)在基本功能與應(yīng)用功能方面更加豐富，體現(xiàn)了實(shí)名SNS社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用功能的多元化。

實(shí)名SNS社交網(wǎng)絡(luò)與微博的特征分析2統(tǒng)計(jì)分析

2.1調(diào)查內(nèi)容與抽樣方法

本文選取了北京、上海、深圳、西安4個(gè)具有區(qū)域代表性的城市中年齡在16～50歲之間的網(wǎng)民作為本次調(diào)查研究的對(duì)象，問卷調(diào)查分為網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查與傳統(tǒng)的紙質(zhì)問卷調(diào)查兩種方式，時(shí)限為2012年12月3日至2013年1月11日。本次調(diào)查共發(fā)出問卷268份，回收有效問卷264份。其中網(wǎng)絡(luò)問卷共218份，回收有效問卷215份；紙質(zhì)問卷共50份，回收有效問卷49份。問卷分為用戶基本信息與社交網(wǎng)絡(luò)調(diào)查兩部分，前者調(diào)查被訪者的性別、年齡、學(xué)歷、職業(yè)、婚姻狀況等屬性；后者調(diào)查被訪者人人網(wǎng)與新浪微博的注冊(cè)情況、登陸頻率、影響登陸原因、隱私保護(hù)等信息。

2.2問卷信息統(tǒng)計(jì)

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心研究員分析，社交網(wǎng)站用戶主要以在校大學(xué)生和白領(lǐng)組成的年輕群體為主[9]，因此本次調(diào)查對(duì)象的重點(diǎn)為年齡介于18～35歲的在校大學(xué)生、研究生與白領(lǐng)。受訪者年齡分布如下：18歲以下10.6%，18～25歲33.3%，26～35歲51.5%，36歲以上為4.5%。其中初中或以下學(xué)歷占6.1%，高中或中專學(xué)歷占16.7%，大學(xué)或大專學(xué)歷占56.1%，碩士學(xué)歷占19.4%，博士及以上學(xué)歷占1.5%。如表1、表2所示：表1年齡統(tǒng)計(jì)

頻率百分比有效百分比累積百分比有效18歲以下2810.410.610.618歲到25歲8832.833.343.926歲到35歲13650.751.595.536歲以上124.54.5100.0合計(jì)26498.5100.0缺失系統(tǒng)41.5合計(jì)268100.0

表2學(xué)歷統(tǒng)計(jì)

頻率百分比有效百分比累積百分比有效初中或以下166.06.16.1高中或中專4416.416.722.7大學(xué)或大專14855.256.178.8碩士5219.419.798.5博士41.51.5100.0合計(jì)26498.5100.0缺失系統(tǒng)41.5合計(jì)268100.0

2.3用戶行為特征分析

如圖1所示，受訪者中同時(shí)注冊(cè)人人網(wǎng)及新浪微博的用戶數(shù)最多，為164人，占總?cè)藬?shù)的62.1%。注冊(cè)單一平臺(tái)的用戶數(shù)為84人，占總?cè)藬?shù)的31.8%?？梢娪脩糇?cè)兩種平臺(tái)的行為存在一定一致性。人人網(wǎng)用戶活躍度較低，1周登陸1次以下的用戶數(shù)占總用戶數(shù)的39.7%。而活躍用戶的登陸頻率分布相對(duì)比較均勻。新浪微博用戶登陸頻率分布呈現(xiàn)出兩極分化，每天登陸1次以上的用戶占總用戶數(shù)的43.5%。每周登陸少于1次的用戶占用戶總數(shù)的30.4%。在被訪者中59.1%的用戶表示擔(dān)心自己的隱私暴漏，40.9%的用戶不擔(dān)心隱私暴漏。圖1分布分析統(tǒng)計(jì)

2.4用戶關(guān)系特征分析

相關(guān)分析是一種研究隨機(jī)變量之間是否存在某種聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)分析方法。相關(guān)系數(shù)顯著性P判定兩個(gè)變量之間的相關(guān)顯著性。一般認(rèn)為，P>0.05表示兩個(gè)變量之間未達(dá)顯著性；P<0.05表示兩個(gè)變量之間相關(guān)達(dá)到顯著。相關(guān)系數(shù)R表示兩個(gè)變量之間的相關(guān)程度。一般認(rèn)為，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值1>R≥0.8為高度相關(guān)；0.8>R≥0.5為中度相關(guān)；0.5>R≥0.3為低度相關(guān)。通過SPSS分析軟件并采用K.Pearson創(chuàng)建的積差相關(guān)（product-moment correlation）分析 “用戶年齡”、“用戶學(xué)歷”、“人人網(wǎng)注冊(cè)情況”、“新浪微博注冊(cè)情況”4個(gè)變量之間的相關(guān)性，結(jié)果如表3所示：

2.5用戶滿意度調(diào)查

通過對(duì)被訪問用戶的調(diào)查統(tǒng)計(jì)出人人網(wǎng)用戶登錄的主要目的前三位分別為：聯(lián)系朋友、關(guān)注朋友動(dòng)態(tài)、以及游戲娛樂活動(dòng)；新浪微博用戶登錄的主要目的前三位為：了解熱點(diǎn)新聞、討論熱門話題、關(guān)注名人（如圖2所示）。由此可以看出人人網(wǎng)與新浪微博有各自的特點(diǎn)和生存空間，用戶把人人網(wǎng)作為維護(hù)人際關(guān)系的平臺(tái)，而新浪微博則主要是獲取信息的平臺(tái)。圖2登錄原因分布統(tǒng)計(jì)

通過對(duì)用戶認(rèn)為需要改進(jìn)的功能的調(diào)查顯示，人人網(wǎng)用戶反映需要改進(jìn)的功能前三位分別為：最近訪客功能、好友推薦功能以及地理位置分享功能。而新浪微博用戶反映需要改進(jìn)的功能較為分散，以地理位置分享功能為主（如圖3所示）。

根據(jù)對(duì)人人網(wǎng)用戶的走訪調(diào)查顯示，人人網(wǎng)主頁設(shè)計(jì)相對(duì)復(fù)雜，部分受訪者表示希望刪除自己不喜歡的網(wǎng)頁游戲與應(yīng)用功能，使用戶界面更為簡(jiǎn)單。部分受訪者表示隱私設(shè)置功能不夠完善，好友推薦等功能可能暴露用戶的社交圈信息。以推廣廣告信息為目的的好友添加與關(guān)注過多，導(dǎo)致用戶被動(dòng)接收大量推送的分享信息，使用戶無法有效取得自己關(guān)注好友的信息，影響了用戶的體驗(yàn)度，導(dǎo)致用戶活躍度降低；根據(jù)對(duì)新浪微博用戶的走訪調(diào)查顯示，新浪微博也存在被動(dòng)接收大量推送廣告信息的問題。一些基于地理位置分享功能的應(yīng)用可能導(dǎo)致用戶隱私暴露。

如圖4所示，受訪者認(rèn)為導(dǎo)致自己登陸頻率降低的主要原因集中在“學(xué)習(xí)工作繁忙”、“失去新鮮感”與“用戶體驗(yàn)差”3項(xiàng)。這表明，用戶登陸頻率降低的主要原因不是平臺(tái)功能無法滿足用戶的需要，而是用戶自身客觀的生活壓力或者失去新鮮感所致。因此，快速、高效、靈活地為用戶提供所需信息并且不斷推陳出新，是提高用戶好感度與忠誠度的關(guān)鍵。圖3改進(jìn)功能分布統(tǒng)計(jì)

圖4登錄頻率影響原因分布統(tǒng)計(jì)

3結(jié)論

鑒于上述分析表明，以人人網(wǎng)為代表的實(shí)名SNS社交網(wǎng)站與以新浪微博為代表的微博平臺(tái)在部分功能上有所重疊，但平臺(tái)特征與用戶特點(diǎn)有所差異。人人網(wǎng)用戶主要通過人人網(wǎng)來維護(hù)自身的社交圈；新浪微博用戶主要通過微博平臺(tái)來獲取新聞與熱點(diǎn)信息。由此可見，SNS社交網(wǎng)站是個(gè)人社交圈，是以“個(gè)人”為核心的真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)；微博是自媒體與資訊來源，是以“話題”為核心的信息平臺(tái)。通過對(duì)人人網(wǎng)與新浪微博用戶行為的調(diào)查研究，本文認(rèn)為人人網(wǎng)用戶活躍度與用戶本身隱私保護(hù)意識(shí)有一定聯(lián)系。實(shí)名SNS網(wǎng)站可以通過對(duì)“最近訪客功能”、“好友推薦功能”以及“地理位置分享功能”的優(yōu)化提高用戶的活躍度與忠誠度。對(duì)于新浪微博而言，用戶活躍度與用戶的學(xué)歷存在一定聯(lián)系，這可能是新浪微博娛樂性與八卦性的特點(diǎn)所致，具體原因有待深入的研究與證實(shí)。人人網(wǎng)與新浪微博同時(shí)存在以推廣廣告信息為目的的好友添加與關(guān)注問題，導(dǎo)致用戶被動(dòng)接收大量推送的分享信息，使用戶無法有效取得自己關(guān)注的信息，影響了用戶的體驗(yàn)度，導(dǎo)致用戶活躍度降低。

4展望

SNS社交網(wǎng)站與微博的商業(yè)化已經(jīng)成為一種發(fā)展趨勢(shì)，如何在商業(yè)化運(yùn)營、廣告推廣與用戶體驗(yàn)之間獲取一個(gè)有效的平衡是SNS社交網(wǎng)絡(luò)與微博共同面臨的問題。本文通過對(duì)人人網(wǎng)與新浪微博的研究進(jìn)一步挖掘了兩種平臺(tái)的特征與用戶行為特點(diǎn)，對(duì)兩種平臺(tái)的功能完善與差別化發(fā)展提供相應(yīng)的理論依據(jù)。本文的局限性在于調(diào)查數(shù)據(jù)樣本多集中在大城市且以高學(xué)歷被訪者居多，不能全面反映人人網(wǎng)與新浪微博的用戶行為特點(diǎn)，相關(guān)結(jié)論還需要在后續(xù)研究中進(jìn)一步論證。

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（本文責(zé)任編輯：馬卓）中小型公共圖書館面向讀者的“家庭館員式”服務(wù)體系構(gòu)建研究

收稿日期：2013-03-24

作者簡(jiǎn)介：蔣桂香（1968-），女，流通部主任，館員，研究方向：圖書館管理、服務(wù)研究，發(fā)表論文數(shù)篇。