毋世曉 張立兵

Abstract： This paper discusssed linear correlations between video hits and video comment， using linear Regression of One-variable as our mathematic model. independent variable is video hits， dependent variable is video hits.we take least square method to make the equation. Our experiment tool is SPSS， the final result points out we pass the F test and T test， the experiment value illustrates that changes from comments can reflect video hits as far as 76.9 percent. This paper is useful to people who bulid the video website easily.

Keywords： Video hits； Comments； SPSS； Linear Regression； least square method

摘要：本文研究了視頻點(diǎn)擊量與視頻評(píng)論數(shù)之間的數(shù)量變動(dòng)關(guān)系，使用的模型是一元線性回歸模型，以評(píng)論數(shù)為自變量，點(diǎn)擊量為因變量，用最小二乘法確定線性回歸方程。以SPSS作為實(shí)驗(yàn)工具，F(xiàn)檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)均通過。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，評(píng)論數(shù)的變化能夠在76.9%的程度上解釋點(diǎn)擊量的變化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)于更好的建設(shè)視頻點(diǎn)播網(wǎng)站有重要意義。

關(guān)鍵詞：視頻點(diǎn)擊量 評(píng)論數(shù) SPSS 線性回歸 最小二乘法

1、 引言

相對(duì)于文字和圖片來(lái)說，視頻以其動(dòng)態(tài)的、生動(dòng)的、互動(dòng)的方式吸引著越來(lái)越多人的目光。以視頻點(diǎn)擊量來(lái)考察視頻的熱度和受歡迎程度成了大眾喜愛的一種方式，很多觀眾習(xí)慣于觀看視頻的以后寫下自己的評(píng)論，視頻網(wǎng)站的BBS使得網(wǎng)絡(luò)建設(shè)者、演員、導(dǎo)演和觀眾緊密結(jié)合起來(lái)，大家的溝通變得更加的容易、便捷、高效。

很多人以為點(diǎn)擊量大的視頻必然評(píng)論者多，然而經(jīng)過作者的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，評(píng)論的多少還跟視頻的內(nèi)容有關(guān)，比如公開課視頻《一切只需十分鐘的專注》，點(diǎn)擊量23.1萬(wàn)，評(píng)論數(shù)有324條，而公開課視頻《VR的誕生--新藝術(shù)形式的崛起》點(diǎn)擊量比前者多，有25.7萬(wàn)，評(píng)論數(shù)只有68條。后一個(gè)視頻門檻較高，很多人對(duì)這一主題不甚了解，因此上不敢妄加評(píng)論。還有，公開課視頻《口才概述》里，點(diǎn)擊量只有6.6萬(wàn)，評(píng)論數(shù)達(dá)到了348條，起因是有網(wǎng)友提出了有爭(zhēng)議的問題，其他網(wǎng)友隨之跟帖展開了熱烈的討論。因此上，本文從數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的角度出發(fā)，以線性回歸模型的建立來(lái)討論評(píng)論數(shù)和點(diǎn)擊量的關(guān)聯(lián)和影響程度。

本文以優(yōu)酷網(wǎng)站的21個(gè)熱播視頻和網(wǎng)易公開課的排名靠前的30個(gè)公開課視頻為例，統(tǒng)計(jì)了51個(gè)視頻的點(diǎn)擊量和評(píng)論數(shù)（跟帖數(shù)），以評(píng)論數(shù)為自變量，點(diǎn)擊量為因變量，用最小二乘法確定線性回歸方程，使用的統(tǒng)計(jì)工具是SPSS。

在本文的第二部分將會(huì)介紹一元線性回歸方程，第三部分用SPSS工具進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，第四部分是實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析。

2、 一元線性回歸模型

2.1 最小二乘法

回歸分析是研究某一隨機(jī)變量（因變量）與另外一個(gè)或幾個(gè)普通變量（自變量）之間的數(shù)量變動(dòng)的關(guān)系。由回歸分析給出的關(guān)系式，稱為回歸模型。一元線性回歸模型可以采用最小二乘法估計(jì)。最小二乘法的中心思想，是通過數(shù)學(xué)模型，配合一條較為理想的趨勢(shì)線。這條趨勢(shì)線必須滿足下列兩點(diǎn)要求：

（1） 原數(shù)列的觀測(cè)值與模型估計(jì)值的離差平方和為最小。

（2） 原數(shù)列的觀測(cè)值與模型估計(jì)值的離差總和為0。

3 、實(shí)驗(yàn)工具

實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求：針對(duì)21個(gè)優(yōu)酷熱播視頻的點(diǎn)擊量和評(píng)論數(shù)，以及30個(gè)公開課視頻的點(diǎn)擊量和評(píng)論數(shù)，考察點(diǎn)擊量和評(píng)論數(shù)之間的關(guān)系。以點(diǎn)擊數(shù)為自變量，評(píng)論數(shù)為因變量，用最小二乘法確定現(xiàn)行回歸方程，顯著性水平為0.05。

3.1 實(shí)驗(yàn)過程

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析

①將數(shù)據(jù)錄入到spss工作表中。

References （參考文獻(xiàn)）

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武漢，華中科技大學(xué)出版社，2013

作者簡(jiǎn)介：毋世曉，女，武漢商學(xué)院教師， 430054。