劉榮森，陳 娟，孫衛(wèi)中，李星星

（阿克蘇地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心，新疆 阿克蘇 843000）

1.引言

“阿克蘇農(nóng)技服務(wù)”是阿克蘇地區(qū)農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心采用國(guó)語(yǔ)、維吾爾語(yǔ)雙語(yǔ)同步的模式運(yùn)行的農(nóng)業(yè)科技信息服務(wù)平臺(tái)，在宣傳惠農(nóng)政策信息、傳播農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)、指導(dǎo)農(nóng)事生產(chǎn)中發(fā)揮了較為實(shí)際的作用。本文運(yùn)行SAS軟件，通過挖掘信息間的關(guān)聯(lián)性[1,2]，以期為阿克蘇乃至南疆地區(qū)農(nóng)業(yè)信息化服務(wù)提出合理建議。

2.材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

隨機(jī)選取105篇信息，統(tǒng)計(jì)固定時(shí)間點(diǎn)的閱讀量。信息內(nèi)容一致，分國(guó)語(yǔ)、維吾爾語(yǔ)兩種文字，為同步發(fā)布，共210個(gè)樣本。

2.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)采用SAS軟件分析。按照SAS軟件要求，建立臨時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)“A”，將信息類別、信息排序、語(yǔ)言類別進(jìn)行屬性處理[3]。信息類別：1=技術(shù)類型信息，2=動(dòng)態(tài)類型信息；信息排序：1=首篇，2=非首篇；語(yǔ)言類別：1=國(guó)語(yǔ)，2=維吾爾語(yǔ)。輸入程序如下：

data A ;

input N $ F $ L $ Y@@;

label N='信息類別' F='信息排序' L='語(yǔ)言類別' Y='閱讀量';

cards;

10184 102209 101345 102170 111413 112580 101230 102709 10173 102154 111518 112664 10172 102105 101111 102181 101114 102639 10178 102278 10181 102231 10160 102115 101105 102239 10159 102191 10180 10284 10180 102196 101100 102307 101107 102327 111540 112675 10197 102275 101125 102224 111376 112732 111865 1121594 10177 102225 111456 112766……（省略80個(gè)樣本數(shù)據(jù)）; run;

3.結(jié)果與分析

3.1 GLM模型分析

運(yùn)用GLM模型，以閱讀量為因變量，信息類別、排序、語(yǔ)言為自變量，分析閱讀量與信息類別、排序、語(yǔ)言類別間的關(guān)系，研究各因子間的差異性。

3.1.1 分析程序

proc glm data=A;

class N F L;

model y = N F L N*F N*L F*L N*F*L;

run;

3.1.2 方差、均方與F值

從表1可以看出，變量因素（信息類別、排序、語(yǔ)言）與信息閱讀量呈極顯著水平（F=10.38 Pr<0.001）。

表1 GLM模型顯著性分析

3.1.3 影響信息閱讀量的因素分析

從表2可以看出，信息排序（是否首篇）與信息閱讀量呈極顯著水平（F=44.50 P<0.001）；信息語(yǔ)言（國(guó)語(yǔ)或維吾爾語(yǔ)）與信息閱讀量呈極顯著水平（F=13.98 P=0.002）；信息類別（技術(shù)類型或動(dòng)態(tài)類型）與信息閱讀量呈顯著水平（F=5.12 P=0.0247）。信息類別、信息排序與信息的語(yǔ)言方式間的交互作用與信息閱讀量均達(dá)不到顯著水平（P>0.05）。

由此說(shuō)明，影響信息閱讀量的主要因素是信息排序和信息語(yǔ)言，其次為信息內(nèi)容。排位首篇的信息，無(wú)論采用國(guó)語(yǔ)或者維吾爾語(yǔ)，或是技術(shù)類型與動(dòng)態(tài)類型，閱讀量都明顯高于其他位次的信息；同一篇信息，維吾爾語(yǔ)的閱讀量普遍高于國(guó)語(yǔ)的閱讀量；技術(shù)類型信息的閱讀量高于動(dòng)態(tài)類型信息的閱讀量。

表2 各因素顯著性分析

3.2 FREQ模型分析

為深入了解信息類別、排序、語(yǔ)言三因素互作對(duì)閱讀量的影響情況，運(yùn)用FREQ模型進(jìn)行模擬分析，探究三者在不同水平上的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度[4]。

3.2.1 分析程序

proc freq data=A;

weight Y;

table L*N*F / cmh;

run;

3.2.2 閱讀量與信息類別、排序、語(yǔ)言類別上的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度

從表3可以看出，信息類別、排序、語(yǔ)言類別均與信息閱讀量的關(guān)聯(lián)性均是極顯著的（P<.0001），此與GLM模型分析結(jié)果相同。

從表4可以看出，Value為正，說(shuō)明信息類別、排序、語(yǔ)言類別均對(duì)信息閱讀量均有正向促進(jìn)作用；Col1 Risk下的Logit值為1.357，說(shuō)明在控制信息排序和類別（技術(shù)類型）情況下，維吾爾語(yǔ)閱讀量比國(guó)語(yǔ)閱讀量可能高1.357倍。

表3 CMH檢驗(yàn)分析

表4 控制信息排序和類別下的閱讀量相對(duì)估計(jì)

由此說(shuō)明，“阿克蘇農(nóng)技服務(wù)”的閱讀量與信息類別、排序、語(yǔ)言類有關(guān)，相同情況下，維吾爾語(yǔ)閱讀量比國(guó)語(yǔ)閱讀量可能高1.357倍。

4.結(jié)語(yǔ)

“阿克蘇農(nóng)技服務(wù)”是阿克蘇地區(qū)開展農(nóng)業(yè)科技信息服務(wù)的微信平臺(tái)，主要服務(wù)對(duì)象是基層農(nóng)牧民，通過傳播新技術(shù)、新品種、好舉措，促進(jìn)農(nóng)民群眾學(xué)技術(shù)、長(zhǎng)知識(shí)。分析結(jié)果表明，群眾的信息甄別主要集中在信息是否首篇、是否維吾爾語(yǔ)、是否技術(shù)實(shí)用類型三個(gè)方面，群眾更傾向于閱讀維吾爾語(yǔ)信息。因此，南疆地區(qū)的農(nóng)業(yè)科技信息化建設(shè)應(yīng)堅(jiān)持國(guó)語(yǔ)、維吾爾語(yǔ)同步[4,5]，做到關(guān)鍵農(nóng)事指導(dǎo)和惠農(nóng)惠民政策宣傳同步維吾爾語(yǔ)，并將其放在首篇位置或微信訂閱號(hào)可展示的位置。