中国旅游自媒体评价指标的影响特征分析

中国旅游自媒体评价指标的影响特征分析

胡芹婕　金　阳

（）扬州大学，江苏扬州２２５０００

随着网络技术与旅游的发展，旅游自媒体逐渐在发挥影响力，是许多年轻人进行旅游攻略与决策的重要参　　摘要：

（考。通过对自媒体的评价指标进行相关分析，总结出影响自媒体发展的变量，得出结论：旅游自媒体排名受平均１）（）（）阅读数、旅游自媒体粉丝数受平均阅读数、平均点赞数影响；平均点赞数受平均平均转发数、平均点赞数影响；２３阅读数影响。旨为自媒体提高影响力提供一定参考价值。

关键词：旅游自媒体；评价指标；特征分析

（）中图分类号：Ｆ５９２０９６－３１５７２０１９２５－０１１７－０２Ａ　　文章编号：２　　文献识别码：

DOI:10.16834/j.cnki.issn1009-5292.2019.25.050

一、引言

在互联网高速发展的驱动下，人们所处的媒体环境不断发生变化，自媒体时代也随之到来。自媒体本身的兴趣，可以在其不断发展变化的粉丝中进行销售或意向转换，所以，旅游自媒体除了可以引导话题的意见方向以外，也可以帮助目的地更好地向用户展现体验并进行圈层的管理，对自媒体的评价指标也随之确立。

本文主要运用链接分析算法和网络影响因子测度来研究旅游自媒体的发展与影响。通过克劳锐数据研究院和旅游统计年鉴搜集到的数据，对我国旅游自媒体的评价指标影响特征进行相关分析，将中国排名ＴＯＰ１０的旅游自媒体进行比较，探索自媒体排名、粉丝数与各指标间的相关性。目的在于，一方面，通过实证分析，验证链接分析和网络影响因子测度评价自媒体价值方面的效能；另一方面，为我国旅游自媒体的未来建设方向提供一些参考。同时对把握其未来准确的成长方向和推动“旅游＋”和“互联网＋”的更好结合具有重要意义。

链接分析算法最初应用在搜索引擎中，对网页的重要程度进行排名。若把互联网视为一个有向连通图，把网页作为节点，并将网页之间的链接作为节点之间的边，研究网页之间的关系，便可用一个临接矩阵Ｍ表示整个互联网。如果，］为１，表示从网页ｉ到网页ｊ有一条链接，否则它为Ｍ［ｉｊ

［］

０１。链接分析通过网站被链接频率的高低来反映该网站的

２］

，质量［影响力越大。即网站的被链接得越多，其质量越高，

（）账号周期内博文的阅读数、篇均阅读传播力：包括：１（数、点赞量、转发量、评论量综合计算；账号周期２）互动力：（活跃度：账内总互动数和平均互动数及互动率综合计算；３）（号周期内直发微博量；粉丝力：账号周期内粉丝的状况；４）（）：即克劳锐指数，用来评估自媒体在微博、微信、秒拍５ＴＫＩ等平台的综合社交影响力和商业潜力。

数据处理３．

通过对研究样本的各评价指标进行相关分析，得出自媒体排名、粉丝数、平均阅读数等变量间的相关性，从而得出结论。

三、结果分析

，表１）进根据我国旅游自媒体的排名与各项指标数据（行相关分析。　表１　

排名

我国旅游自媒体排名与各项指标数据

ＵＩＤ

粉丝数

平均发博数

平均阅读数

平均转发数

平均评论数

平均点赞数

名称貓力

１

ｏｌｌｍｙ一只蹦蹦跳

．１７３６６９３３８２５２６８５９．４８５９４３４．６０４３．６０７０３３３５７．２７　３　０　６　４　２　２

２

跳的尤物穷游旅

２８５８２１８４０４８３５６２　　３８５．２９３６８７８．９８０６．６４５３．２０８．１３　２　５　１　８

３

行家钢小侠北京小

３８３３０７００７３８８３２７３２．１０１１３９４．３３９１４．３３７３．６７０１．００　１　０　４　３　１　８

４２６２１６７８４１１０６８１９０．６５２４１９０．４６６．３５　１　５　１　７　６９８．０６１．４１　２

５

风子

．４２３１４７０．３１４．１５０４．０４１１．４６０２７０２５９５３６７０８９２４６　２　８　６　１　１　０

随着社交网络的网站，人们分析用户影响力时也会借鉴这类算法。

６旅游科长１１４１７７６７２３４５２２４　　５２．１０　８３４１２．９８５５．５４　１　２６．１５　１．８５９

７黑米粒２１５２４１２７０１０４０７２　　４８０．３２５０４０４．９０１４．１０１０．０１６．６０　２　１　１　４

二、研究方法

研究样本１．

根据克劳锐数据盒子公布的自媒体价值排行，选取２０１７年８月排名ＴＯＰ１０的旅游自媒体作为研究对象。

评价指标２．

８凯德印象１．９４９１８６１１５５１６６２３７４　　１　０小小莎

１２１０５．３４５３．４８４４．８８１．３８４　２　１　１

９

老师另维

１２３４３１９１６８４９７１５　　７１．７７　３０１２７．７８４．８２３０．４４３．５１　２　２　５

１０１２４３７７１３２１３７９７１　２　０．７１　３１９６７．０９．６８　３　２１３４．５５８．８２　１

全国流通经济１７１　

产业经济

　　１．

排名与各指标的相关性将自媒体排名与各指标进行相关分析（表２），得到排名与平均阅读数、平均转发数、平均点赞数显著负相关（负相关表示指标变量越大则排名越靠前）

。表明旅游自媒体排名受平均阅读数、平均转发数、平均点赞数影响。平均阅读数、平均转发数、平均点赞数越多，排名越高。

同时数据也表明，粉丝数、平均发博数、平均评论数与旅游自媒体的排名并无显著相关性。　表２　

自媒体排名与各指标的相关系数

粉丝数

平均发博数平均阅读数

平均转发数平均评论数平均点赞数

排名－０．４６７　０．００６

－０．７９４＊

＊－０

．７２１＊－０．３５８

－０．７９４＊

＊　　２．

粉丝数与各指标的相关性将自媒体粉丝数与各指标进行相关分析。　表３　

自媒体粉丝数与各指标相关系数

平均发博数

平均阅读数平均转发数平均评论数平均点赞数

粉丝数

－０．３２５　

０．７５６＊

０．３２１　

０．３２８　

０．７５５＊

＊　　数据显示，

粉丝数与平均阅读数、平均点赞数显著相关。即平均阅读数、平均点赞数越多，粉丝数越多。

３．

平均阅读数与平均点赞数的相关性对平均阅读数与平均点赞数进行相关分析，得出平均阅读数与平均点赞数显著正相关。即平均阅读数越高，点赞数越多。　表４　

平均阅读数与平均点赞数的相关系数

平均点赞数

平均阅读数０

．８９３＊＊四、结论与建议

１．

结论（１

）旅游自媒体排名受平均阅读数、平均转发数、平均点赞数影响。表现为：平均阅读数、平均转发数、平均点赞数越高，排名越高。（２）旅游自媒体粉丝数受平均阅读数、平均点赞数影响。表现为：平均阅读数、平均点赞数越高，粉丝数越多。（３）平均点赞数受平均阅读数影响。表现为平均阅读数越高，点赞数越多。

２．

建议（１

）自媒体提升排名应注重博文质量而非数量。数据显示，旅游自媒体的排名与平均发博数无显著相关性，而是受平均阅读数、平均转发数、平均点赞数影响。这些变量均属于博文质量方面。因此旅游自媒体的发展应关注博文质量而非一味追求博文数量，频繁地发博对提升排名并无实质性作用，甚至还会适得其反。（２）

自媒体排名不应以粉丝数为　

１８全国流通经济主要标准。数据显示自媒体排名与粉丝数无显著相关性，因此在进行自媒体排名时，不应把粉丝数作为主要评价标准。同时也表明自媒体购买粉丝的行为对排名并无实质性作用。（３

）自媒体提升粉丝数应关注平均阅读数和平均点赞数。旅游自媒体的粉丝数受平均阅读数和平均点赞数影响。因此提升粉丝数应关注该两个变量，提高博文质量，吸引粉丝阅读。（４）自媒体可以通过提高平均阅读数来获得高赞。自媒体的平均点赞数和平均阅读数显著相关。因此，自媒体要提高博文点赞数，应通过宣传或广告提高博文阅读量，以此获得高赞，从而加大自身影响力。

五、局限

由于时间和精力的原因，本文对旅游自媒体发展现状的研究还有许多有待完善之处，主要包括以下方面：

首先，本文统计数据的获取过程经历了较长的时间，距今已有几个月的间隔时间，在高速发达的网络时代，自媒体

的成长速度十分快，几个月也会发生各种可能的变化，许多信息也会有更新，因此如果日后有时间可以进一步采取更好的数据获取方面，收集到最新最精确的原始数据。

其次，有关数据的说明性也还不十分明确，因为网络大数据统计起来很难达到真正意义上的准确，特别是微博等数据也存在着一些虚假，例如僵尸粉、水军等，这些数据都会影响到研究结果的准确性，也在一定程度上影响到对网络影响

因子的计算。所以在日后的研究中应该设法排除这些因素的影响。

参考文献：

［１］顾万利．基于微博数据的社会影响力分析［Ｄ］．

大连理工大学，２０１５．

［２］

沙勇忠，牛春华．中国信息化优秀企业网站链接分析与网络影响因子测度［Ｊ］．兰州大学学报（社会科学版），２００４，（９）：９９～１

００．［３］薛薇．统计分析与ＳＰＳＳ的应用［

Ｍ］．北京：中国人民大学出报社，２００１．

［４］

曹青．中国旅游企业电子商务网站评价研究———基于网络链接与网络影响因子测度的分析［Ｊ］．广东广播电视大学学报，２００９，１８（２）：１０８～１１２．

作者简介：

．

胡芹婕，扬州大学学生。．

金阳，扬州大学学生。１２１