武若瑜 黃津曉虎 武翰濤
摘要:網絡游戲消費兼具群體交際和個人成癮的雙重成癮偏好,在人們對于精神娛樂層面的需求不斷提高的大數(shù)據(jù)時代,其市場規(guī)模亦在不斷擴大,如今已呈現(xiàn)產業(yè)化特點,有著巨大的發(fā)展前景。然而無論是客戶端,還是移動端的用戶規(guī)模均已經達到了瓶頸?;诖?,本文以全國地區(qū)網絡游戲用戶作為調研對象,建立了二值選擇的名義Logistic模型,了解不同群體的消費行為和消費偏好,了解其成癮消費的偏好遷移,并通過深度訪談法獲取更多探索性信息。從而為網絡游戲公司的精準營銷提供相應建議。
關鍵詞:成癮性消費;雙重成癮性;logistic模型;深度訪談法
引言
隨著社會現(xiàn)代化、電子化程度的不斷推進,網絡游戲基于其故事性、社會性和交流特性,已經成為當代人群休閑娛樂的主要方式之一。與普通消費和其他成癮性消費不同,網絡游戲消費具有個體成癮和社交成癮的雙重特性。一方面,網絡游戲能夠為玩家?guī)磔p松愉快的體驗,從而讓玩家產生生理和心理上的依賴。另一方面,網絡游戲能夠在社會交往中扮演交際媒介的角色,玩家在游戲中的社交與互動具有群體消費的特征。
網絡游戲消費的雙重成癮特征,使其既具備收入效應,又存在健康損耗效應?;诖?,本文從微觀方面分析不同變量對游戲玩家選擇網絡游戲時所考慮的個人偏好因素和社交偏好因素的影響,然后通過深度訪談法檢驗定量研究結果的穩(wěn)健性。
1、文獻綜述
1.1網絡游戲本身的特征
網絡游戲是信息技術高度發(fā)展的產物,但就其本質屬性而言,仍是游戲的一種形式。我國學者馬立新(2007)認為:“網絡游戲與傳統(tǒng)游戲表現(xiàn)出共同的本體特征——存在方式上的虛擬現(xiàn)實性、審美訴求上的無功利性、游戲運行的和諧性和情感體驗上的輕松愉悅性?!?/p>
閆宏微(2013)提出網絡游戲具有多向度互動性,提高了游戲者的地位和主動性,增強了游戲者彼此之間的互動性,使網絡游戲的吸引力大大增強。
網絡游戲的敘事性由李穎(2016)提出,網絡游戲為吸引玩家參與并使其長時間保持興趣形成用戶粘性都或多或少使用敘事手段來達到目的。
1.2玩家的個人滿足因素
據(jù)2014年中國網絡協(xié)會統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,網絡游戲用戶的主要游戲動機可分為純粹娛樂、交朋友、鍛煉智力、消遣時間四大類。
在國內外研究的結果中,樂趣與游戲動機的關系比較一致,即樂趣會正向影響個體的游戲意向。Wu等人(2010)的研究發(fā)現(xiàn)樂趣與繼續(xù)游戲的意向呈顯著正相關;Koo(2009)的研究也發(fā)現(xiàn)了樂趣能夠預測個體游戲意向。
黎力在2004年發(fā)現(xiàn)網絡游戲有助于在角色扮演中幫助玩家進行自我的認同與塑造,網絡的虛擬性實質是人改變自己的欲望的體現(xiàn)。
1.3玩家的社交滿足因素
在自我決定理論中,社會交往的需要是人的基本需要之一(Deci&Ryan,1985),而網絡游戲可以滿足這種需要,因此網絡游戲中的社交動機也很有可能會影響玩家的游戲意向。
網絡游戲有助于游戲者學習如何與他人互動,提升游戲者的人際交往技巧,增強游戲者的團隊合作能力。閆宏微(2013)的研究證明了這一點。
黃少華(2009)通過心理學研究認為自我效能感通過影響個體的認知過程、動機過程、情感過程和選擇過程,來影響成癮行為的產生、作用機制和發(fā)展進程。
張錦濤等(2012)的研究則表明同伴壓力的存在,大學生感知到的同伴網絡過度使用行為越多、同伴對網絡過度使用的態(tài)度越積極,在網絡使用過程中感受到的同伴壓力越大,其自身的網絡成癮程度就越高。
2、實證研究
2.1數(shù)據(jù)來源與描述統(tǒng)計
本文選取玩網絡游戲的人群作為研究對象,并采用分層抽樣的抽樣方法,2018年4-6月對全國5個省份網絡游戲玩家的成癮偏好及影響因素進行問卷調查。該調查共發(fā)放問卷613份,回收問卷601份,經過整理得到有效問卷557份,問卷的有效回收率為90.86%,有效樣本信息如表1所示。
從表1可以看出東部地區(qū)有65.02%的網絡游戲玩家在玩網絡游戲時偏好個人成癮,中部地區(qū)有54.82%的網絡游戲玩家在玩網絡游戲時偏好個人成癮,西部地區(qū)則有60.71%的網絡游戲玩家在玩網絡游戲時偏好個人成癮,三個區(qū)域中個人成癮偏好比例均超過了50%,且相差較少。男性玩家中有80.40%在玩網絡游戲時偏好個人成癮,而女性玩家中只有19.60%在玩網絡游戲時偏好個人成癮,相差約60%,差異很大。
2.2 Logistic=值選擇模型正式回歸
在對文獻進行梳理后,我們選取了性別、教育程度、健康狀況、收入、游戲交際行為、游戲質量、游戲成本、游戲口碑作為解釋變量,將“通過網絡游戲傾向于獲得個人滿足或社交滿足”的二值選擇問題作為被解釋變量,從而建立基于二值選擇的名義Logistic模型:
其中β為各解釋變量幾率比,其指數(shù)值表示解釋變量X增加一單位引起幾率比的變化倍數(shù),ε為隨機誤差項。
首先我們對數(shù)據(jù)分別進行Logit模型回歸以及Probit模型回歸,來選取擬合優(yōu)度更高的模型,兩者模型估計結果如下:
其中,Logit模型的準確預測的百分比,即模型的擬合優(yōu)度為68.04%,ROC面積為0.6894。而Probit模型的擬合優(yōu)度為66.22%,ROC面積為0.6888。由于Logit模型擬合優(yōu)度和ROC曲線面積略優(yōu)于Probit模型,我們選擇Logit模型的回歸估計為我們所求的最終模型。
3、深度訪談
為了檢驗問卷定量研究結果的穩(wěn)健性,非實證研究獲取更多探索性信息以及非結構性信息,采用深度訪談的形式來進行研究。為了使樣本更具代表性,我們抽取了20名屬于不同年齡、不同性別的網絡游戲玩家,進行網絡游戲成癮偏好及理性成癮情況的研究調查。得到結果如下:
一方面,深度訪談結果與Logistic_值選擇模型分析結果一致:
(1)在玩游戲的原因上,女性受訪者更多地偏好社交滿足,主要表現(xiàn)在追星、與朋友聊天聯(lián)絡感情、提升社交技能上;男性受訪者更多地表現(xiàn)出對個人滿足的偏好,主要表現(xiàn)在休閑娛樂、消磨時間、尋找成就感上。
(2)在游戲交際行為與玩家選擇社交成癮的關系上,經常與朋友一起玩游戲的受訪者會更多地選擇社交成癮,而喜歡獨自打游戲的受訪者則會更多地選擇個人成癮。
另一方面,通過深度訪談,我們還了解到一些有關網絡游戲成癮消費的探索性信息以及非結構性信息,拓展了研究的完整性:
(1)在對自己理性程度的判別上,受訪者均表示自己是在花費金錢上理性,而在花費時間上不理性。在成癮程度的判別上,大部分受訪者表示自己并沒有成癮,而少部分成癮者表示這種成癮并非理性成癮。
(2)受訪者均對網絡游戲的存在及發(fā)展抱有積極的態(tài)度,認為網游存在的價值表現(xiàn)在對經濟價值、休閑娛樂、社交平衡、競技精神幾個方面。
(3)在對盈利模式的建議上,受訪者主要從以下幾個方面提出建議:1)廣告投放,邀請明星代言,與火爆綜藝節(jié)目合作,增加用戶群體。2)對游戲的裝飾性道具與功能性道具的開發(fā)。
(4)在對網絡游戲的發(fā)展建議上,受訪者主要從以下幾個方面提出建議:1)根據(jù)游戲內容,設置游戲分級,使不同年齡階段的網游用戶能夠玩適合自己的網絡游戲。2)游戲模式及內容的創(chuàng)新。3)建立防沉迷系統(tǒng)。
4、結論與建議
在對Logistic模型擬合完成后,我們需要對其各解釋變量的系數(shù)進行分析。對所有系數(shù)進行指數(shù)化處理,我們得到以下結論:
(1)男性更偏好個人成癮,女性更偏好社交成癮,即男性更容易因為從游戲中獲得自我滿足感,而女性則會更偏好從游戲中獲得交際滿足感。
(2)受教育程度越低越偏好個人成癮,受教育程度越高越偏好社交成癮。即年齡越大就越不容易對游戲產生個體依賴性,而注重從游戲中獲取交集滿足感;而年齡越小則越有可能產生個人成癮。
(3)受教育程度越低越偏好個人成癮,受教育程度越高越偏好社交成癮。即受教育程度越高,越不容易對游戲產生個體依賴性,而注重從游戲中獲取交集滿足感;而受教育程度越低則越有可能產生個人成癮。
(4)健康程度越低越偏好個人成癮,健康程度越高越偏好社交成癮。即健康程度越好,越不容易對游戲產生個人成癮。也反映對游戲越容易產生個人成癮的人,更容易疏忽鍛煉、以及視力下降等健康問題多發(fā)從而導致健康程度較差。
(5)收入水平越低越偏好個人成癮,收入水平越高越偏好社交成癮。即收入水平越高,就越看重網絡游戲帶來社交滿足。
(6)游戲交際行為程度越低越偏好個人成癮,游戲交際行為程度越高越偏好社交成癮。這與現(xiàn)實吻合,越偏好于與朋友一起游戲,越容易從游戲中獲得交際滿足。
(7)對游戲質量越不敏感越偏好個人成癮,對游戲質量越敏感越偏好社交成癮,即注重從游戲中獲得社交滿足的人更注重于游戲質量的好壞,一定程度反映出個體或許并不看重游戲質量的差異,而群體則因為共同獲得游戲的滿足感需要,對游戲質量更為挑剔。
(8)對游戲成本越不敏感越偏好個人成癮,對游戲成本越敏感越偏好社交成癮。即游戲成本越低,與朋友一起游戲的共同成本就越低,則越有可能共同游戲。而個體因為單獨游戲時在游戲中投入更多金錢會為自己帶來更多愉悅與滿足感,并且無需考慮他人想法,導致對游戲價格敏感度較低。
(9)對游戲口碑越不敏感越偏好個人成癮,對游戲口碑越敏感越偏好社交成癮。由于口碑是具有傳播性的,會導致團體接受游戲程度比個人接受游戲更高。若一個游戲經過社交媒體的傳播,那么處于一個朋友圈的人共同游戲的可能比個人更好。但是概率發(fā)生比并不顯著,這有可能與上文所述的口碑系數(shù)預測并不穩(wěn)定有關。
(10)最后,我們根據(jù)模型預測每個個體選擇個人成癮或社交成癮的概率,并顯示對前20個觀測值的預測結果。對發(fā)生概率進行加權平均處理,得到樣本外20個預測值更偏好從網絡游戲中獲得個人成癮概率為:0.748,而偏好獲得社交成癮的概率為0.565。這與樣本數(shù)據(jù)基本吻合,表明當下更多人還是會選擇從游戲中獲得自我滿足感、愉悅感,而為了社交進行網絡游戲的人數(shù)相較而言少。
基于上述結論,本文給出網絡游戲公司兩方面營銷建議:
一方面,加強個體交互模式,重視游戲體驗感的設計:針對偏好從網絡游戲中獲得個人滿足感的消費者,如男性、受教育程度較低、收入水平較低、偏好于獨自游戲、對游戲質量無所謂的、對游戲口碑無感的這幾類消費者,他們更偏好通過消費來獲得愉悅滿足。游戲公司可以加強游戲個體交互模式,著重于消費者的個人成就感、游戲體驗感的設計,使得消費對象樂于消費,從而獲得主要利潤。
另一方面,著重媒體的游戲分發(fā)效果,加強游戲社交性。針對偏好從網絡游戲中獲得社交滿足感的消費者,如女性、受教育程度較高、收入水平較高、偏好于共同游戲、更看重游戲質量的、更喜愛游戲口碑好的這幾類消費者,他們更偏好于低成本的游戲。游戲公司可以通過降低收費水平,加強游戲社交聯(lián)系,建立游戲社區(qū),打造與社交媒體的聯(lián)系,加強媒體、地鐵廣告等媒介進行宣傳,著重于消費者群體聯(lián)系,從而形成消費者群體自發(fā)的宣傳。
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