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        基于文本挖掘分析與Logit模型的安徽省中小學(xué)生線上娛樂現(xiàn)狀及娛樂沉迷影響因素的調(diào)查研究

        2021-09-10 20:09:41王思月
        商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2021年4期
        關(guān)鍵詞:Logit模型中小學(xué)生

        摘要:本文以安徽省中小學(xué)生為調(diào)查對象,通過結(jié)合線上問卷與線下走訪的調(diào)查方式,共采集926份學(xué)生有效數(shù)據(jù)來進(jìn)行價值分析。基于描述性分析、相關(guān)性分析與系統(tǒng)聚類法來研究其線上娛樂關(guān)注現(xiàn)狀,基于Logit模型來分析娛樂沉迷影響因素,并結(jié)合文本挖掘技術(shù)來分析對改善學(xué)生在線娛樂沉迷現(xiàn)狀的提議,有針對性提出基于政府、社會、學(xué)校、家庭、及個人五大層面上的建議。通過對中小學(xué)生線上娛樂的區(qū)域性研究,能夠有針對性地解決當(dāng)?shù)刂行W(xué)生娛樂沉迷問題,具有重要的研究價值。

        關(guān)鍵詞:中小學(xué)生;線上娛樂;文本挖掘分析;Logit模型

        受疫情影響,國民對線上娛樂的關(guān)注度再創(chuàng)新高,娛樂和文化的反向消費引起極大關(guān)注。00后群體成為線上娛樂的重要目標(biāo)客戶和消費新主體,而對文化的消費趨勢日益下降,這將不利于家庭、學(xué)校及社會的文教發(fā)展,阻礙文化素養(yǎng)的正確養(yǎng)成,更不利于國之重才的培養(yǎng)[1]。而疫情僅是線上娛樂發(fā)展的助推力而非必然驅(qū)動力。在疫情之前,互聯(lián)網(wǎng)與線上娛樂早已大范圍進(jìn)入家庭、學(xué)校,成為娛樂的主流,深受未成年人的追捧[2];在疫情中,學(xué)生在家上網(wǎng)課,家庭為其提供了上網(wǎng)娛樂設(shè)備的機(jī)會,而學(xué)生的低自制力導(dǎo)致學(xué)生極易在上課期間進(jìn)行線上娛樂[3]??偟膩碚f,由線上娛樂的發(fā)展趨勢和中小學(xué)生的娛樂形勢來說,如果不采取積極的規(guī)避措施,線上娛樂將成為中小學(xué)生走上不正之路的“墊腳石”與“引路者”。

        1.線上娛樂關(guān)注現(xiàn)狀分析

        通過對926份學(xué)生有效數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,分別從描述性分析、相關(guān)性分析、系統(tǒng)聚類法等三個角度對中小學(xué)生線上娛樂關(guān)注現(xiàn)狀進(jìn)行分析,能夠綜合掌握其線上娛樂現(xiàn)狀和娛樂特征,精準(zhǔn)把握中小學(xué)生娛樂的痛點,為深入分析提供準(zhǔn)確切入點。

        1.1 基于描述性分析的關(guān)注現(xiàn)狀總結(jié)

        1.1.1 受訪者基本信息

        通過對受訪者基本信息的分析:首先,采訪的男女性別比例較為均衡,可見線上娛樂在性別上并無偏向性;其次,進(jìn)行線上娛樂的低年級與小學(xué)生比例較高,以5-6年級為主,這表明低年齡的學(xué)生自控力不強(qiáng),更易沉迷網(wǎng)絡(luò);再次,受訪學(xué)生成績分布均衡,與校內(nèi)的成績分布水平基本一致,足見數(shù)據(jù)來源具有真實性。

        1.1.2 受訪者受教育現(xiàn)狀

        通過對受訪者受教育現(xiàn)狀的分析:首先,父母的教育方式輕松與較為嚴(yán)格的居多,而非常嚴(yán)格的占比僅為15%,嚴(yán)格程度與否將間接導(dǎo)致孩子接觸線上娛樂的嚴(yán)重程度;然后,受訪學(xué)生以城鎮(zhèn)居多,隨著城鎮(zhèn)化的推行和家庭教育觀念的轉(zhuǎn)變,城鎮(zhèn)和城郊學(xué)生日益增多;最后,學(xué)校的管理方式以比較嚴(yán)格或輕松為主,這比較符合安徽省的教育氛圍。

        1.1.3 受訪者上網(wǎng)課的基本情況

        通過對受訪者上網(wǎng)課基本情況的分析:首先,學(xué)生的網(wǎng)課參與度極高,這也說明網(wǎng)課將成為新型教育方式,并逐漸成為流行趨勢;然后,中小學(xué)生大多對網(wǎng)課持有積極的態(tài)度,占比達(dá)到53.33%,網(wǎng)課的效果較為理想。

        1.1.4 受訪者線上娛樂的基本情況

        通過對受訪者線上娛樂基本情況的分析:首先,學(xué)生的娛樂途徑來源廣泛,家長更是為其配備手機(jī)。此外,網(wǎng)吧等娛樂地點也成為學(xué)生娛樂的首要地,這足以說明學(xué)生的娛樂設(shè)備復(fù)雜多樣,不利于孩子的身心發(fā)展;其次,學(xué)生的日均線上娛樂時長最高達(dá)到4小時以上,基本處于2-4小時,進(jìn)一步表明家長的監(jiān)管力度不到位;再次,學(xué)生對線上娛樂的依賴程度增加,較為依賴的高達(dá)42.5%;最后,學(xué)生占用網(wǎng)課時間進(jìn)行線上娛樂達(dá)到56%,網(wǎng)娛成為網(wǎng)課的普遍現(xiàn)象。

        1.2 基于相關(guān)性分析的關(guān)注現(xiàn)狀總結(jié)

        1.2.1 性別與線上娛樂種類的聯(lián)列表分析

        通過對性別與線上娛樂種類的列聯(lián)表分析,卡方p值=0.000<0.05,認(rèn)為性別與線上娛樂種類之間存在顯著相關(guān)關(guān)系,男生偏好游戲,女生偏好小說、漫畫等。

        1.2.2 父母教育方式與占用網(wǎng)課時段玩樂情況的聯(lián)列表分析

        通過對父母教育方式與占用網(wǎng)課時段玩樂情況的聯(lián)列表分析,卡方p值=0.047<0.05,認(rèn)為接受不同家庭教育的中小學(xué)占用網(wǎng)課時段玩樂情況是有明顯差別的,當(dāng)父母的教育方式越嚴(yán)格,中小學(xué)生線上娛樂的沉迷程度越小。

        1.2.3 是否有屬于自己的娛樂設(shè)備與日均線上娛樂時長的聯(lián)列表分析

        通過對是否有屬于自己的娛樂設(shè)備與日均線上娛樂時長的聯(lián)列表分析,卡方p值=0.033<0.05,認(rèn)為中小學(xué)生是否有屬于自己的娛樂設(shè)備與日均線上娛樂時長存在顯著的相關(guān)關(guān)系,擁有屬于自己的娛樂設(shè)備的中小學(xué)生日均線上娛樂時間較長。

        1.3 基于系統(tǒng)聚類法的關(guān)注特征總結(jié)

        通過SPSS和Excel軟件對上課、放假、疫情三階段的學(xué)生在線娛樂群體特征進(jìn)行研究,基于最合理的分類依據(jù),可將上課期間分為4類,而放假和疫情期間分為3類。上課期間的主要區(qū)分特征是家庭教育和學(xué)校管制,以及是否有自己的娛樂設(shè)備,而該類階段的學(xué)校管理方式是決定學(xué)生對娛樂沉迷的重要原因,家庭教育也同樣重要;放假期間的主要區(qū)分特征是家庭教育和是否有自己的娛樂設(shè)備,與上課期間對比突出家庭教育的重要性;疫情期間的主要區(qū)分特征是成績、父母和學(xué)校的管理程度,其中父母教育和學(xué)生成績是主要作用因素。

        2.基于Logit模型的娛樂沉迷影響因素研究

        疫情期間,學(xué)校被迫停課改為線上教學(xué),同時許多社會活動停止,這與中小學(xué)生平時接觸網(wǎng)絡(luò)的狀況十分不同。因此,分析疫情期間和在校期間下中小學(xué)生線上娛樂時間的差異性就顯得尤為重要,由此才能根據(jù)不同時期的狀況給出對應(yīng)的措施建議。

        2.1 模型應(yīng)用的可行性分析

        經(jīng)分析,采集的數(shù)據(jù)樣本具有分布的規(guī)律性且關(guān)系較為簡單,因而采用線性的影響因素分析模型,logistic回歸是最流行的二分?jǐn)?shù)據(jù)模型是適合多樣本的回歸分析。

        2.2 基于Logit模型的娛樂沉迷影響因素研究

        將中小學(xué)生線上娛樂時間是否大于兩小時設(shè)定為因變量,自變量分別為性別、年級、考試成績、家庭居住地區(qū)、父母受教育水平、父母總月收入、父母教育方式、學(xué)校水平、學(xué)校管理方式、是否有屬于自己的娛樂設(shè)備、是否占用網(wǎng)課時段玩樂、網(wǎng)課意愿。

        首先,中第一類“不感興趣”存在多重共線性,將其對應(yīng)的虛擬變量剔除;然后對模型整體進(jìn)行顯著性檢驗,得到P值為0.00<0.05,認(rèn)為模型顯著。而在非疫情期間中的放假期間,需將自變量中與網(wǎng)課相關(guān)的變量剔除進(jìn)行再擬合,因而將、剔除;再次,對中小學(xué)生放假期間的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)ogit回歸和顯著性檢驗,得到p值為0.00<0.05,認(rèn)為模型顯著;最后,受訪學(xué)生中極少出現(xiàn)上課期間線上娛樂時間在2小時以上的情況,可認(rèn)為在上學(xué)期間沉迷線上娛樂的狀況幾乎不存在。

        3.基于文本挖掘技術(shù)的娛樂現(xiàn)狀改善研究

        文本挖掘技術(shù)從受訪者自身娛樂現(xiàn)狀出發(fā),結(jié)合自身實際情況,提出關(guān)于在線娛樂沉迷狀況改善的建議,并結(jié)合數(shù)據(jù)分析的客觀建議,提供正確性、能被接受的改善中小學(xué)生對娛樂現(xiàn)狀的對策。

        借助Python的Word Cloud模塊以及其他數(shù)據(jù)分析模塊實現(xiàn)文本挖掘過程,將文本并導(dǎo)入到Python軟件中進(jìn)行分析。

        由文字云的結(jié)果可知,學(xué)生本身對學(xué)習(xí)的態(tài)度是積極的,只是缺乏家庭、社會、學(xué)校的正確引導(dǎo)。圖中顯示,通過控制不同沉迷程度學(xué)生的娛樂時長;青少年在玩游戲和短視頻軟件時,商家提供實名認(rèn)證和人臉識別;家長要以身作則,提高學(xué)生對外界誘惑的抵抗力和自控力等主要的建議群可降低娛樂沉迷風(fēng)險[4]。

        4.結(jié)論與建議

        4.1 結(jié)論

        從總體情況來看,上學(xué)期間、放假期間、網(wǎng)課期間的網(wǎng)絡(luò)沉迷患者分別占到總樣本的7.5%、56.67%、33.33%,而在線教育意愿者達(dá)到83.33%,由此推斷網(wǎng)絡(luò)沉迷是影響學(xué)生自主學(xué)習(xí)的重要因素。中小學(xué)生作為網(wǎng)絡(luò)的直接施用者,其身心智不成熟,自控能力較差,加強(qiáng)對長時間參與在線娛樂危害的認(rèn)知以及減少對其的依賴,對提高國家人才后備力量具有重要的推動作用[5]。

        4.2 建議

        政府應(yīng)統(tǒng)籌規(guī)劃,引領(lǐng)中小學(xué)生適度娛樂,主動干預(yù),政策扶持“線下”娛樂發(fā)展;社會應(yīng)進(jìn)行以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容管理,制定以網(wǎng)絡(luò)游戲管理為代表的行業(yè)自律標(biāo)準(zhǔn),健全法制法規(guī)為導(dǎo)向的法規(guī)建設(shè);學(xué)校應(yīng)使管理具有針對性和特色化,重點加強(qiáng)在線教學(xué)管理;家長應(yīng)以身作則,展開互動,重點關(guān)注低齡學(xué)生,且城市家庭更需限制學(xué)生線上娛樂。

        參考文獻(xiàn):

        [1]線下娛樂成為00、90后新消費趨勢![J].經(jīng)理人,2019(02):20-21.

        [2]賀蕭.線上娛樂,一時之選?[J].產(chǎn)城,2020(03):78-79.

        [3]張爽.多輪驅(qū)動“線上”娛樂經(jīng)濟(jì)[J].互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì),2016(05):46-51.

        [4]后疫情時代中國線上泛娛樂市場展望[J].現(xiàn)代商業(yè)銀行,2020(09):42-47.

        [5]張奧平.娛樂+電商:線上“宅經(jīng)濟(jì)”的歷史機(jī)遇[J].現(xiàn)代商業(yè)銀行,2020(06):49-51.

        基金項目:本文屬2020年國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目:“基于文本挖掘分析與Logit模型的安徽省中小學(xué)生線上娛樂現(xiàn)狀及娛樂沉迷影響因素的調(diào)查研究”(編號:202010378197)研究成果。

        作者簡介:王思月(1999-)女,漢族,安徽淮北人,單位:安徽財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院,2017級本科生,會計學(xué)專業(yè)。

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