手机应用调查:分析手机应用程式之使用情况

2016-11-14

  香港树仁大学新闻与传播学系新传网设计了手机应用程式SY MediaLab Big Data (SY MLBD),找来八位学生调查员,于2016年7月18至8月23日〔共37天〕一星期七天,一天中24小时不同时段,于香港 (1265)、台湾 (45)、新加坡(565)、及美国 (25) 等不同地区,收集市民大众使用手机应用共2280数据,作出分析。 结果发现:(一):手机应用程式中,最多人次使用为游戏 (505, 22.1%);星期一至六,天天使用最多;星期天,排第二;(二):其次为即时通讯 (387, 17.0%);(三):第三位为电话 (336, 14.7%);(四):以χ2 统计方法评估分析交叉表,发现手机应用,与星期及性别均有明显关系 (p < .001)。


调查方法

  本研究采用了一个崭新的概念以收集数据。调查员于不同的公众场合中,目测市民大众正在使用中的应用程式。开啓新传网专为此研发的手机应用程式 SY MediaLab Big Data (SY MLBD),调查员从选项当中的八种不同手机应用程式类别中选取,分别为:游戏、即时通讯、电影、社交媒体、电话、资讯、照相、及聆听,以记录面前市民使用中的程式。男市民以蓝色的按钮作记录,女的以粉红色按钮。每次记录五位市民。然后按递交钮。若递交前要作出更改,只要长按着按钮,便可删除,以再次输入。递交的一刹那,SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 会记录当时日期、时间、GPS 全球定位系统位置,一并发出。新传网伺服器收到数据,会存进资料库。新传网页会自动根据资料库资料,实时 (Real-time) 制成图表,于新传网网站中展示 (http://www.symedialab.org.hk/symlbd/index.php ),读者当可即时查看。将来,新传网会制作下载连结,让公众免费下载原始资料数据,自行分析,以达到共享数据,知识分享。

 图一:SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 手机应用程式输入流程介面:主版面及输入数据版面


SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的产生背景

  以往,我们利用问卷调查收集数据。若收集内容为被访者的意见,问卷调查还可。但若收集手机使用行为数据,由被访者回忆记录,则难免有所偏差。最好能直接记录。例如,使用者所有行为皆由系统平台记录则最准确可靠。但考虑到每间公司机构,皆只能从本身机构或平台中收集,所得数据便局限于本身会员。要机构分享这些商业机密作集体分析,不容易。考虑到以上种种,新传网提出一种崭新的概念:招收大量调查员,分布各区,于不同时间,以手机应用程式,作调查记录。


SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 手机应用分类

  手机应用程式分为八类:游戏、即时通讯、影片、社交媒体、电话、资讯、照片、聆听。

  手机用来拨打和收听「电话」,是主要功能。

  手机加入拍摄功能,可以拍摄「照片」,贮存及浏览相片。手机可摄录短片,可贮存及播放短片或「影片」。手机当作录音机,可录制及播放声音或音乐,使用者「聆听」。手机提供「游戏」,让用户当作娱乐。这些扩充功能,使手机成为制作、贮存、播放、及发放多媒体内容的重要设备。

  当进入智能手机年代,手机更成为一台小型电脑,接通互联网,提供多媒体资讯、即时沟通、建立网络社群等功能。根据互动程度,由低至高,可分为「资讯」浏览;「社交媒体」社群参与赞、回应、分享等互动;及「即时通讯」即时文字或录音对话沟通。

  这种分类方法,或许未及细致;但足以反映手机的主要应用,并将使用者的参与互动程度区分。更重要的是,简单的输入,可推广此计划至全球,合力协作收集数据。


SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的特点与限制

  由于考虑到要以目测方法作记录,过程必须简单,快捷。内容不能过多或复杂。人来人往,每次收集人次也有所限制。因此,目前版面设计以简洁易用为主。将来或加入更多原素,可再研究。收集数据,最重要视乎研究目的。本研究以调查手机应用为主,收集数据虽然单一,却能准确记录当时行为。若能长期,并于不同地方,不同时间,收集数据,资料库则或能提供长期变化、或趋势预测等有用原始数据。另外,亦有机会某几位调查员收集数据量比其他调查员多,有机会做成数据偏差,而影响整体结果。那么,可以随机方式,从每一调查员当中,只抽取指定数量的数据作分析。只要有了原始数据,研究人员就可根据需要,而设计分析步骤及方法。但是,随着此计划推广,有足够多的调查员,这些问题便会相对地减轻了。


初步调查结果分析

数据收集背景资料

  是次调查为期37天,由7月18日至8月23日,当中,没有收到数据的有8天,实有数据为29天。每一天收集数据,载于附录 (见附录一)。各调查员不定时在不同地方收集数据。按星期中的日子归纳,由80至675人次不等;男使用者1083人次,女使用者1197人次(见表一)。


表一‧收集数据背景资料(星期、时间及性别)


  本调查根据全球定位系统记录,取得各数据的收集位置,倘若系统无法定位,亦可从调查员输入的地方记录位置 (此功能将取消,以配合全球统一收集数据)。在2280人次当中,有1265个数据位于香港、565个于新加坡、45个于台湾及25个于美国取得,其余390个数据(占17.1%)未能取得全球定位位置资讯,或调查员没有输入地方记录位置。在有全球定位位置的资料中,于 Google Map 中输入取得的经纬度,找出相应所属地区位置。是次报告,先分析香港,其他国家地区的细分则略过。

  在1265个香港的数据与香港18个行政区作配对后,得到:港岛东区(220人次)、湾仔区(200人次)、中西区(120人次)、南区(5人次);九龙油尖旺区(225人次)、九龙城区(115人次)、深水埗区(105人次)、观塘区(30人次);新界沙田区(125人次)、元朗区(45人次)、北区(30人次)、荃湾区(30人次)、大埔区(15人次)(见表二)。


表二‧收集数据背景资料(国家地区及香港各行政分区)


手机应用加总结果

  从所有数据2280人次当中,最多人使用为游戏 (505人次, 占22.1%)、其次为使用即时通讯 (387人次, 占17%)、听讲电话 (336人次, 占14.7%)、阅读资讯 (331人次, 占14.5%)、阅读社交媒体 (289人次, 占12.7%)、聆听 (225人次, 占9.9%)、看影片 (182人次, 占8%)、[1]照相 (包括看照片或拍摄) (25人次, 占1.1%)(见表三)。

表三‧手机应用人次及百分比排序


手机应用与各变数交叉分析结果

- 手机应用与星期

  为了了解平日,周末、周日,手机应用可会有所分别,我们把星期一至星期日的人次加总,及应用的百分比列于下表作分析。下表显示,当天人次,及除以当天收集总人次所得的百分比。百分比数值,可比较八种应用于当天的排序。

  数字显示,由星期一至星期六,游戏一项,均排首位;即时通讯,则于星期日排首位,以黄色显示[2]

  排第二位,以绿色显示,即时通讯于星期三及五;社交媒体于星期二;电话于星期四;资讯则于星期一、二、及六。

  排第三位,以蓝色显示,即时通讯于星期一及六;社交媒体于星期四及日;电话于星期二及五;资讯则于星期三。

  综合而言,手机应用程式中,游戏较受欢迎,使用率在星期一至六均处首位,而星期三则达到高峰,占31.6%。另一方面,影片,聆听及照片在整个星期中,都是处于低位。值得注意的是,市民戴着耳机,并不一定代表他在聆听;若边戴耳机,边使用其他应用程式,我们会当其他应用来记录。至于照相,该类别于8月17日才加入并开始记录。以χ2 统计方法评估分析交叉表,发现手机应用程式与星期有明显关系 (χ2=200.60, df=42, p < .001) (见附录二及图二)。



图二:手机应用程式与星期


--手机应用与24小时分布

  为了了解一天里的不同时段,例如日间上班、上学、下班、下课等繁忙时间;日间其他非繁忙时间;或晚间,手机应用可会有所分别,我们把一天24小时中,每个相同时段加总,与手机应用做成交叉表,以分析相互关系。(见附录三及图三)。



图三:手机应用与24小时分布


--手机应用与性别

  为了了解男女之间的使用情况,我们把手机应用程式与性别作交叉表分析。表达男及女使用各手机应用程式人次,及手机应用程式于男或女当中各自的百分比。游戏于男使用者中排首位,于女使用者中则排第二位。即时通讯于女使用者中则排首位。电话于男使用者中排第二位,于女使用者中则排第四位。资讯于男使用者中排第三位,于女使用者中则同时排第四位。社交媒体于女使用者中则排第三位。

  以χ2 统计方法评估分析交叉表,发现手机应用程式与性别有明显关系 (χ2=52.86, df=7, p < .001) (见附录四及图四)。



图四:手机应用程式与性别


--手机应用与地区

  是次报告,分析比较各地区情况。但其实今次主要于香港收集数据,其他地区收集只有有限数据,只作参考,不能作具体结论。作为测试,这些数据帮助我们了解时区,位置,等以作改善流程。但亦证明此数据收集模式过程大致顺利,技术上可行,为将来推广此计划至不同地区奠定基础(见附录五及图五)。



图五:手机应用程式与地区

 

--手机应用与香港各行政分区

  是次报告,进一步分析香港各区情况,香港18个行政区,独立分析各手机应用情况,以交叉表格显示(见附录六及图六)。游戏及即时通讯普遍,各分区占首位,唯个别地区则有异。再者,分析时须留意个别地区人数太少,或须留待收集更多数据后,方可比较。


讨论

计划目的:研究手机现象

  本研究计划,旨在解释一个社会现象,人们使用手机应用程式的现象。研究人们使用手机应用程式:用什么?何时用?何处用?谁人用?为什么用?如何用?利用收集得来的手机应用程式数据:(1) 找出应用之手机程式;(2) 与周日交叉分析,找出平日与周末之别; (3) 与时间交叉分析,找出不同时间之别;(4) 与国家/地区交叉分析,找出不同地方之别;(5) 与性别交叉分析,找出男女使用之别。有了这些不同角度的比较,立体地分析使用过程,从不同角度,解释手机应用程式之使用情况。这研究计划刚开始,收集到的数据量有限,部分地区,及部分独立日的数据量少。以上分析报告,希望提出各种分析方法,起一示范作用。随着计划推广,收集数据累积一定数量,分析结果便更有意义了。


数据结果手机应用趋势

  另外,这研究结果非常有限,单一,就是手机的应用,只此而矣。可以分地区,时间、性别等作进一步分析,以了解使用过程。但其实就只有手机的应用次数或百分比。这类似电视节目收视、选举调查,或特首民望,就只有一个百分点数。参考美国统计总统选举的网站,综合了不同纸媒,电台,电视,大学,等每天进行的调查,每天公布总统候选人的支持度,没有其他。我们的调查,亦然。每天一列,分别报告每一类手机应用的次数或百分点,每天更新。可以分地区,或性别作比较。可造成图表,看到起跌趋势。但主要就是每天报告每一类手机应用的次数或百分点。


共享数据:共同分享分析

  另外,为了收集手机应用程式数据,本研究计划拟定了一个能让大量调查员同时收集数据的机制,并设计成手机应用程式。有了这个设计,就能同时让世界各地调查员协作,收集数据,并共享数据,共同分析。


总结:将来发展

  目前,新传网已经开发了SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的iOS 及Android 两个手机 App,并于 App Store 及 Google Play 中以供下载。

  新传网及网络传播研究中心现公开邀请世界各地大学,参与这项全球协作计划。下载程式,并向新传网申请成为调查员,共同收集数据,共享数据,分享研究成果。详细报告同时刊于:香港树仁大学新闻与传播学系新传网 (http://www.symedialab.org.hk/) 及网络传播研究中心 (http://www.hksyu.edu/ocrc)

 


马伟杰

香港树仁大学 新闻与传播学系 网络传播研究中心

 

(SY MediaLab Big Data Project Team调查组成员:

黄子健 侯家豪 叶诗颖 伍淑冰 梁俊仁 周展梁 韩佩衡 张雅琳

香港树仁大学 新闻与传播学系 新传网 及 网络传播研究中心)

 


附录一‧手机应用程式与每天记录交叉表



附录二:手机应用与星期交叉表



附录三:手机应用与24小时记录交叉表



附录四‧手机应用程式与性别交叉表

 


附录五‧手机应用与地区交叉表

 

附录六‧手机应用与香港18行政区交叉表

 


[1] 照相 (包括看照片或拍摄) 一项,该类别于8月17日才开始记录。

[2] 以下各交叉分析表,均以黄色显示排序首位、绿色显示第二位,及蓝色显示第三位。

[3] 研究分析前,可考虑设定最少数据量;少于预设数值的,删除不作分析,以免大误差,影响结论。

[4] 由于暂时此地区收集人数太少,不宜作结论,只作参考用。于正式分析时,调查员可定一标准,少于该标准数目,则省略该天数据,不纳入分析。

[5] 由于暂时此地区收集人数太少,不宜作结论,只作参考用。于正式分析时,调查员可定一标准,少于该标准数目,则省略该天数据,不纳入分析。

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