虚拟阅读社区用户互动特征与影响因素

◎2023年第8期◎
虚拟阅读社区用户互动特征与影响因素
*
肖雪，李敏，秦馨怡，刘亭孝
*本文系国家社科基金项目“基于读者数据挖掘的图书馆阅读社群构建研究”（项目编号：17BTQ079）研究成果。

摘要在线阅读社区的用户互动对于保持社区活跃度和持续发展具有重要意义。

为了解社区用户群体互动的特征和影响因素，文章选取豆瓣“N 小时读书”小组为对象，采用社会网络分析法，发现用户互动网络密度低，节点分布具有无标度、二八分布和小世界效应特征，存在4种互动角色；采用内容分析法将用户互动内容归纳为9类；采用统计分析法发现发帖数、发帖文本长度和主题会影响回帖数。

虚拟阅读社区用户互动特点可概括为兴趣驱动和自发性、阅读与社交交织、“中心化”与“去中心化”并存、互动促进阅读，也存在互动不充分、深层次互动不足、互动关系不紧密、互动内容的信息组织水平低等问题，最后指出应强化阅读社区管理团队的运营责任、采取多种方式激发社区互动活力、提升信息组织水平、深化社区互动层次、增强社区所在平台的支持和管理职能。

关键词虚拟阅读社区在线社区互动行为互动特征豆瓣阅读小组
引用本文格式肖雪，李敏，秦馨怡，等.虚拟阅读社区用户互动特征与影响因素[J].图书馆论坛，2023，43（8）：109-119.
Users ’Interaction in Virtual Reading Community ：Characteristics and Influencing Factors
XIAO Xue ，LI Min ，QIN Xinyi &LIU Tingxiao
Abstract User interaction in virtual reading community is of great significance to a community ’s level of activity and sustainable development.In the effort to understand the characteristics and influencing factors of users ’interaction in such online communities ，the article examines one of the Douban reading groups.By means of social
network analysis ，the study finds that user interaction network density is low ；the distribution of nodes follows the law of scale-free ，Pareto principle and small world phenomenon ；and there are 4interactive ing the content analysis method ，it organizes user interaction under 9categories.With a statistical analysis ，it suggests that the number of posts ，the length of text and the theme of posts affect the number of ers ’interaction in the online reading group is interest-driven and spontaneous ，where reading is interwoven with social networking ，centralization coexists with decentralization ，and interactions boost reading.There are also some problems such as insufficient interaction ，the inadequacy of deep-level interaction ，weak interaction relationship ，and low level of information organization of interactive content.The paper points out that it is
necessary to strengthen the management team ’s responsibility for operating the reading community ，stimulate the vitality of interaction in a community ，improve the level of information organization ，deepen community interactions ，and enhance the support and management functions of the platform where an online community is implemented.Keywords
virtual reading community ；online community ；interaction behavior ；interaction characteristics ；
Douban reading group
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0引言
在社会化阅读环境中，虚拟阅读社区为人们提供了围绕阅读开展交流的网络空间，社区互动不仅有助于形成阅读文化认同共同体，而且有助于虚拟社区的持续发展。

但目前阅读研究普遍存在“重阅读而轻互动”的问题[1]，因而有必要增进用户互动研究。

豆瓣是当前最主要的阅读交流平台之一，其中的“小组”模块包含了许多由用户自行创建和管理的不同主题、不同名称的小组，一个小组就是一个虚拟社区，其他用户可申请加入小组，并通过发帖和回帖进行互动交流，具有明显的开放性和自组织性。

目前豆瓣“小组”中已有上千个阅读小组，类似阅读社区在其他阅读平台中也存在，如当当云阅读的“书吧”、掌阅的“圈子”等，研究豆瓣阅读小组对了解自组织型阅读社区的用户互动特征具有参考价值。

本研究以豆瓣中最大的阅读小组“每天提前上床N小时我们一起读书”(以下简称“N小时读书”)为例，通过爬取和分析用户的发帖回帖，试图探讨2个问题：(1)虚拟阅读社区的用户互动有哪些特征？对此，拟通过互动行为、互动内容、互动网络和互动角色予以了解；(2)回帖数最能直观反映用户互动效果，那么还有哪些因素会带来高互动？对此，拟从发帖人和发帖文本特征两方面进行探讨。

本文试结合以上两方面的研究发现，为虚拟阅读社区的互动发展提供策略建议。

1相关研究回顾
1.1虚拟社区用户互动的数据挖掘研究
数据科学范式下，以用户互动数据为基础开展的虚拟社区互动研究增多，医疗健康、学术、问答社区成为最主要的研究对象。

研究主题聚焦于4个方面。

(1)互动行为表现研究。

多数用户发帖数量少、互动少[2]，回帖有互惠性和传递性特点，更倾向于接收信息而非发送信息[3-4]，仅有少数用户大量互动，使个别发帖的阅读数和回帖数高，呈现出幂律分布特征[5-7]。

从时间分布看，用户发帖时间相关性明显，但在不同类型社区中高峰期有所不同[6-8]；发帖生命周期服从幂律分布，仅持续1天的占比最高[9]。

(2)互动网络的结构与用户角色分析。

已有研究从整体网角度分析密度、平均聚类系数等指标，发现互动网络密度低，具有幂律分布、小世界效应和无标度特征[2，8，10-11]；从个体网角度分析点度中心性、接近中心性、节点特征向量等指标，发现用户占据了核心、普通和边缘的不同位置[12]，依据知识流动方向[13]、活跃度[14]、社区关联度[15]可将用户分为不同群体，少数意见领袖[16-17]或活跃用户[18]发挥了不同作用。

对网络演化的研究发现，网络密度、节点连接强度随时间变化先降低后升高，整体仍是稀疏网络[19]；用户流动性大，核心用户易随时间推移而消失或被取代[20]。

(3)互动内容分析。

对内容类别的划分主要有三种角度：一是依据互动目的分为经验分享、提问、资源分享、建议等，被多种社区采用[3，21-25]；二是从社会支持角度区分，包括知识分享、情感支持、实物支持等[26]；三是以专业内容来划分，如健康社区主要包括病理知识、诊断和检查、治疗、药物等[11，27]。

分析主题变化发现，健康医疗社区月度主题中，疾病治疗与情感支持变化较大，冷门、热门主题则没有明显变化[20]；学习社区中不同主题的回帖率在时间轴上较为稳定[28]；健康论坛和社会化问答社区两类网络社区中糖尿病主题冷热分布趋于一致[29]。

(4)互动影响因素研究。

用户特征对发帖和回帖均有影响，积分、主页访问量、粉丝量、特征向量中心性与发帖正相关[11，30]，现实身份的权威度、网络中心度、积分、好友数、发帖数、回复数、注册时间对回帖量有不同影响[3，31-33]。

帖子特征带来的影响显现为：发帖的数量和质量显著影响社区的活跃度[34]，发帖主题如经验分享、情感表达和寻求情感支持更易引起其他用户的互动[13，22]，用户参与程度与获得的情感支持与信息支持有关[26，35]。

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1.2虚拟阅读社区用户互动研究
社交成为虚拟阅读社区的双中心之一[36]，用户互动促进了阅读兴趣的分享，有助于形成社区感[37-40]，对书评有用性具有部分中介效应[41]。

但对互动行为的研究却较少，主要涉及：(1)用户互动特征。

在互动策略上，在线文学社区用户采用了与线下互动相似的对话型交流策略[42]。

在互动程度上，大多数用户仅对同城共读活动的话题标签进行了转发而不是参与讨论[43]；用户仅进行了信息浏览和浅层交流[44]；豆瓣阅读小组成员多维持在弱关系的交往状态[45]。

在互动内容上，尽管存在很多无关信息，但阅读仍是互动各阶段中的焦点话题[46-47]。

“豆瓣读书”的书评互动网络密度很低，大部分节点与其他节点没有联系，存在大量边缘化成员[48]。

(2)用户互动影响因素研究。

“豆瓣读书”中书评长度、评论者粉丝数和历史评论数正向影响在线互动，评论者关注数负向影响在线互动[41]；人格特质对阅读社区用户的潜水和活跃行为具有不同影响[49]；高校学生参与社会化阅读社区以社交性动机、娱乐动机为主[44]。

从传播游戏视角发现，豆瓣“虚拟读书会”小组成员参与动机为追求趣味、灵感和安慰[50]。

总体而言，健康医疗、学术、问答等虚拟社区的用户互动研究具有鲜明的数据驱动和社会网络分析特色，成果丰富。

与其相比，虚拟阅读社区互动研究多着眼于对个体行为的观察和问卷调查，对群体性互动关系网络和互动内容的关注不足，很少采用数据挖掘和文本分析方法；研究对象局限于熟人阅读社区和书评社区，规模小，对以话题互动为主的网络自组织型阅读社区涉及较少。

这些不足使得目前对虚拟阅读社区用户互动的了解还存在较多空白，因此本研究将以群体互动网络的整体视角，采用数据挖掘和文本分析思路，扩大数据采集规模，创新虚拟阅读社区的相关研究。

2研究设计
2.1研究对象与数据收集
“N小时读书”小组创建于2008年4月21日，至今依然活跃，持续时间超过14年；截至数据爬取时拥有成员913，132人，在阅读类小组中用户数量最多；小组开放透明，申请即可加入，发帖回帖是小组中主要的互动方式。

本文利用“后羿采集器”爬取2020年该小组成员发帖回帖信息，包括发帖人及其注册时间、关注人数和被关注数，发帖时间、发帖标题和正文，回帖人、回帖数量和回帖内容，以截至2020年12月31日的天数为准计算发帖人注册时长，对链接失效、已删除的帖子进行清洗，获得4，987个帖子、32，256个回帖；在全部发帖中，有回帖的帖子共1，832个，占总数的36.74%。

鉴于爬取到的帖子数量多，为了解互动主题和互动影响因素，参考卢恒等[23]提出的原则：与已有文献中的样本数量相当，可进行人工编码；包含帖子较多的大型会话和帖子较少的小型会话；样本选择具有随机性，进行两轮抽取。

首轮对每月帖子分别编号，按20%计算抽取数量，然后利用Excel的RAND函数随机抽取了997个帖子，对其中文本内容已删、不可见、标题无实质内容或正文仅为图片的帖子进行清洗，得到937个帖子，其中有回帖的仅383个；为更好挖掘小组互动特征，在不重复的前提下，对有回帖的帖子进行二轮随机抽取和清洗，获得500个有效帖。

两轮抽取共获得900个发帖人的1，437个发帖，共有14，505个回帖，与已有研究(发帖113-1，868个、回复471-14，396个)[20，23，25-26]相比，数量较多；回帖包含大型会话(836个回帖)和小型会话(1个回帖)，符合抽取原则。

2.2研究方法
(1)社会网络分析法。

利用Gephi软件，以发帖人和回帖人为节点，以互动次数为边，构建用户互动网络(有向权图)，进行阅读社区互动结构和角色分析。

利用网络密度、聚集系数、平均路径长度等指标分析网络整体特征；利用Python 创建一个与现实网络节点和连边概率相同的3个随机网络并比较关键参数进行小世界效应检验；以每个节点的度值为自变量k，以节点度的分布(p(k))为因变量，采用MATLAB软件的线性回归
111
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函数regress进行双对数线性回归拟合，通过判定系数R2进行无标度分布检验；以点度中心性、中介中心性和接近中心性指标进行互动网络中的角色分析，它们分别反映了节点与其他节点的互动情况、节点连接其他节点的中介作用及实现最短路径的能力。

(2)内容分析法。

利用Nvivo软件对互动内容进行编码，归纳形成8大主题(见表1)。

采取“意义单元”(即可以独立表达完整含义的观点单元[51])作为编码分析单位，分别统计发帖和回帖中的意义单元，对相同意义单元只编码和统计1次，不同意义单元分别编码统计。

在对编码框架和编码规则达成共识后，由2位合作者分别编码，完成后进行编码比较，采用Cohen’s Kappa系数进行一致性检验，结果为0.89(>0.75)[52]，说明编码一致性较好；引入第3位合作者共同讨论有分歧之处，最终达成一致意见。

(3)统计分析法。

从发帖人和发帖特征两方面分析回帖影响因素。

就前者而言，发帖人注册时长在一定程度上代表着他在网络中的资历；组内身份可能会带来更多的信任和回应；其关注和被关注人数意味着广泛的社会关系；发帖数多的用户更有机会被看到和回复，这些因素都可能影响回帖。

而对于后者，篇幅长的发帖常携带更多的实质内容，对他人会有参考价值；帖子生命周期长意味着发帖会在较长时间范围内被看到；帖子的不同主题可能带来的激发效果不同。

由此，以抽取的样本为基础，采用SPSS进行分析。

采用Pearson相关分析探究发帖人特征、文本长度、生命周期天数与回帖数之间的关系；汇总统计不同主题的发帖和回帖数，采用单样本卡方检验进行主题间差异分析；小组管理员仅有7人，其他人均为组员，因此对组内身份与回帖关系以直接观察为主，不纳入统计分析。

3数据分析
3.1互动行为的分布特征
在数量分布上，全部发帖的帖均回帖数为6.47个，有回帖的发帖则为17.61个，高于其他类型社区[16，48，53]，说明在遇到感兴趣的话题时阅读用户参与水平较高。

发帖人共2，413人，人均发帖2.07个，其中发帖量最高的1人发布了946个帖子，占总发帖量的18.97%；1，975人仅发帖1个，占全部发帖人的81.85%，其发帖量占比为39.60%，说明小组互动主要由少数人发起。

但与百度贴吧的发帖集中于前1%发帖人[14]的情况相比，该小组中前1%发帖人的发帖仅占总数的37.38%，说明尽管有少数头部发帖人，但成员总体保持在低水平发帖的均衡状态。

回帖共有9，729人参与，平均每人回帖3.32个，发帖人自我回复及回复他人的数量和在全部回帖中的比例分别为3，298(10.22%)、1，245 (3.86%)，均高于书评社区“豆瓣读书”[48]，说明在以话题为基础的阅读社区中，用户之间的互动更加积极，发帖人会维护自己的发帖，但也存在自我回复多、与回帖人的双向互动少等问题。

在时间分布上，月度发帖数较稳定，平均每月发帖415.58个，2-4月发帖数量较多，均超过600个，这与当时疫情正值最为严峻时刻、人们居家隔离的背景有关；工作日和周末的日均发帖数分别为753个、611个，比较平稳，月、日分布与学术社区[54]相似。

在发帖时段上(见图1)，工作日发帖高峰在早9时和晚11时，周末为早11时和晚11时，晚8-11时的休息时段发帖均较多，与兴趣驱动型的知乎相似[8]，说明发帖主要出于个人兴趣。

与股票社区互动受股市开闭市影
一级主题一般阅读交流阅读内容
书友拓展
二级主题
阅读经验交流
阅读问题交流
总体阅读感悟
图书介绍
书评感受
原文摘抄
作品创作
建立/加入读书群
阅读组队
找同好
一级
主题
阅读
活动
阅读
平台
二级主题
阅读计划
阅读记录
阅读讲座
投票活动
图书漂流
共读活动
阅读设备
图书馆信息
书店/书房信息
阅读网站/APP
一级
主题
阅读
资源
社区
维护
其他
阅读
话题
无关
话题
二级主题
分享阅读资源
请求阅读资源
买卖阅读资源
求推荐阅读资源
推荐阅读资源
发帖规范
技术指导
关系维护
责任者讨论
编辑出版讨论
—表1阅读小组成员互动主题分析框架
112
响所呈现出的明显时间相关性[3]不同，阅读小组发帖时间相关性较弱，而且不同时段的发帖在回帖数上没有表现出明显差异，也说明成员的行为更多源于自身内在动机，与获得的外部刺激关联不大。

79.79%的发帖持续互动时间在“黄金三天”内，与已有研究[47-48]相似，主要原因是大量发帖没有回帖，因而消亡时间快；但有回帖的帖子平均持续时间则长达19.21天，持续时间最长的达355天，除了发帖人自我维护、发帖加精、成员专门搜索回复外，可能也有马太效应和累积效应的作用。

3.2互动网络的结构特征
社会网络分析显示，互动网络密度为0.0002，与虚拟社区平均密度相比[44]，该小组更接近于广场类型的社区；模块度为0.633，小团体数量达245个，前1%小团体的节点占总节点数72.39%，说明网络中节点相对集中和广泛分散并存；平均路径长度为4.625，聚类系数为0.024，表明成员间不到5步即可取得联系，不过与同一节点相连的节点之间也互连的比例仅2.4%。

这些特征与其他论坛型社区[55-56]相似，说明尽管小组成员彼此互动程度低，网络结构松散，但因为有一些关键节点连接其他成员，汇集成小团体，使得网络整体具有较好的连通性。

互惠指数仅0.06，远低于微博
社区[57]，说明成员回帖随机性
强、双向互动少。

小世界效应测度指标S的值
均远大于1(见表2)，说明互动网
络存在小世界效应[58]，拥有关键
节点和快捷链接，推动了成员
间互连。

双对数线性回归拟合
(ln p(k)=7.095-1.488ln k)结果中，判定系数R2(0.843)高于经验值0.6[59]，说明拟合性较好，该网络符合幂律分布，是无标度网络；斜率绝对值(|-1.488|)大于1说明节点分布符合二八定律[59]。

以上数据均表明阅读互动网络中存在少数枢纽节点，对保持社区稳定具有重要价值，应成为社区首先争取保留的成员。

表2阅读小组网络与3个随机网络的关键参数对比网络名称
阅读小组网络
随机网络1
随机网络2
随机网络3
节点
数量
9，729
9，729
9，729
9，729
边数量
17，118
17，257
17，103
17，152
聚集系数
0.024
0.0003
0.0002
0.0001
平均路
径长度
4.625
7.765
7.806
7.925
S测度
—
134.314(>>1)
202.534(>>1)
411.243(>>1)注：S测度值的计算公式为C actual/C random*L random/L actual，其中C actual、C random、L random、L actual分别表示现实网络与随机
网络的聚集系数和平均路径长度。

3.3互动网络中的节点角色特征
互动结构分析表明网络中存在承担不同角色的节点，为了解小组中的节点角色及其规模，以点入度和点出度均值(1.76)为主要划分标准，以中介中心性均值(730.35)、接近中心性均值(0.06)为次要标准进行划分。

结果发现社区中存在4种互动角色(见表3)：“互动主导者”规模最小，但4项指标均高，说明他们是社区互动的核心人员；“互动催化剂”很少发帖，但会积极参加讨
工作日均发帖数工作日平均回帖数周末日均发帖数
周末平均回帖数
总体日均发帖数
总体平均回帖数
90
80
70
60
50
40
30
20
10
图1阅读小组中用户发帖及其回帖的时间分布
节点角色
类型互动主导者互动催化剂互动独白者互动边缘人
在整体网络中的情况
点度中心性情况
入度中心性高&出度中心性高
入度中心性低&出度中心性高
入度中心性高&出度中心性低
入度中心性低&出度中心性低
节点数量
391(4.0%)
608(6.2%)
2448(25.2%)
6282(64.6%)
在该类节点中的情况
中介中心性高的节点数量
391(100%)
11(1.81%)
4(0.16%)
0(0)
接近中心性高的节点数量
218(55.75%)
608(100%)
28(1.14%)
74(1.18%)
两项均高的节点数量
218(55.75%)
11(1.81%)
4(0.16%)
0(0)
表3阅读小组互动网络中的节点角色类型及规模
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论或回复，推动互动持续；“互动独白者”发帖往往是为了寻求答案或记录个人阅读进度，注重切己的实用性、社交需求低，对促进互动的作用有限，但他们还是为社区提供了新话题，尤其因使用习惯和记录不易迁移，会成为社区的常驻者，流失风险低；“互动边缘人”数量众多，但发帖和回帖的频率都非常低，与其他成员的联系少，经常是潜水者，偶尔才会参与互动。

前两种与后两种角色的规模比例接近1∶9，意味着绝大多数成员互动水平低，前两种角色是网络中的关键节点，一旦流失，小组互动活跃度和连通度都会受到影响。

3.4互动内容的主题特征
成员的发帖回帖内容反映了他们在社区中的需求和偏好，抽取样本中用户互动内容共有4，205个意义单元，包括发帖中的2，412个及回帖中的1，793个，分布情况见图2。

“阅读活动”集中于阅读记录和阅读计划2种形式，带来的结果表现为“阅读内容”主题下的图书介绍、原文摘抄和书评感受，因而两大主题联系紧密，占比形态趋同，均在发帖中占比高，且显著高于回帖占比。

原因之一在于计划和记录阅读内容主要是个体行为，从“奇观/展演范式”(spectacle/performance paradigm)视角来看[60]，发帖人是以该小组为展演舞台，通过自我披露，建构个体阅读形象、实现自我满足，对他人并不在意，因而用户参与互动少、自我回复
多，往往形成个人记录和计划阅读内容的专贴，导致出现互动假象；原因之二在于其他活动形式缺乏，个人记录缺少共鸣，说明小组管理者的活动组织和调动能力不足。

“一般阅读交流”和“社区维护”在回帖中的占比均高于发帖，前者主要是对阅读认知、方法和经验的交流，这类话题的交流门槛低，易激发参与；后者的高占比主要由“关系维护”带来，多数回复以“up”“顶”“赞”等形式表达友善。

与其他阅读社区[47]相似，成员都倾向于表达积极正面的情感，有利于满足发帖人的认同需求、声誉需求，激发他们更多发言，也有利于营造和谐的小组氛围。

“阅读资源”主题下请求推荐和推荐阅读资源分别在发帖和回帖中占比最高，说明用户对阅读资源选择的需求更大，他们更关注能带来某种感觉或适合特定情境的选书问题，如寻求“治愈感情的”“有趣的”“最爱的”书发帖都获得了超过100次的回帖。

而请求分享和分享阅读资源的占比都不高，可能是网络中存在的大量免费阅读资源降低了用户获取难度，而且分享和获取阅读资源需要提供个人邮箱、“豆邮”、加群等，存在个人信息安全风险，因此，除了精品资源分享会获得很多回帖外，一般资源带来的互动就较少。

“书友拓展”既让阅读不孤单，体现了参与者对社会认同和社会支持的需求；又以外部力量督促自己，这与阅读计划和记录比例高有相似之
注：比例=各类意义单元频次/发帖或回帖的意义单元总数*100%，一级主题下方括号中分别是发帖和回帖中意义单
元比例的合计。

图2阅读小组中的互动主题分布
发帖比例(%)回帖比例(%)
其他阅读话题(2.57/3.29)无关话题
(4.10/5.14)
阅读平台(2.16/3.63)
社区维护(2.82/21.03)一般阅读交流(7.13/11.10)书友拓展(12.94/10.54)阅读资源(13.64/15.23)阅读活动(24.34/11.43)阅读内容
(30.31/18.63)比例(%)25.0020.0015.0010.005.000.00
114
处，说明阅读作为一种深度休闲活动，需要持之以恒的毅力、长久的努力和坚定的自我认同[61]，小组成员即使是出于阅读文化认同而来，也需要借助团体力量和旁观者效应来实现督促、自律和认同。

值得注意的是，“书友拓展”多数会转向加微信、加群，显示出明显的从公共向私人领域转移的行为倾向，小组成为引流的渠道，这对小组而言显然会使其承担一定的信任背书风险和自身用户流失风险，而小组依托的豆瓣平台并没有提供便捷的、适合两种领域互相转换的工具，更使这种流失难以避免。

3.5互动影响因素分析
从发帖人特征看，抽取样本中发帖人的合计发帖数与回帖数显著正相关(r(900)=0.131，p<0.05)，说明积极发帖会获得更多被查看和回复的机会。

发帖人的关注人
数、被关注人数、注册时长与
累计回帖数间均无显著相关关
系，这与学术社区相似[62]，而
与问答[8]、股票[3]等社区不同。

原因首先可能与豆瓣小组的设
计有关，在知乎、股票等社区
中，打开帖子就能看到回答者
的个人介绍和行为信息，并可一键“关注”，突出了对话题和个人的双重培育；而豆瓣小组则需要专门点击个人昵称才能转到个人主页并“关注”，也不提供个人在小组中的参与情况，不便于建立人际关系和形成意见领袖。

其次，问答型社区中发帖人的动态多是提问或回答，“关注”更容易带来参与；而豆瓣个人主页中主要是个人动态和记录，“关注”促进得更多是了解而非讨论，因此发帖人个体特征并未对回帖数产生影响。

小组管理团队中，组长发帖数位居第一(229个)，不过回帖仅81个，说明组长的发帖贡献大，但并未因此获得高回帖；其他管理员仅1人有发帖，但数量少，可见回帖数与组内身份无关。

从发帖特征来看，抽取样本的回帖数与发帖文本长度之间呈正相关(r(1437)=0.333，p<0.05)，与已有研究[41，63]相似，说明文本长度有助于阐述思想内容，带来有用信息；与周期天数之间无显著相关关系，说明未显示出累积效应。

不同主题发帖的回帖数、帖均回帖数之间均存在显著差异(p=0.000<0.05)；从表4可见，“阅读资源”“一般阅读交流”的帖均回帖多、无回帖比例低，说明它们是容易带来互动的主题，“阅读内容”“阅读活动”的帖均回帖数少、无回帖比例高，这与前述分析一致，说明这两类主题的发帖多是自我展现，并没有带来实质互动。

“无关话题”的帖均回帖数较高，内容包括人生思考、学习考研、电影音乐等，有些是单独发帖，有些则是在回帖中涉及，它们与阅读共有自我提升的内涵，往往获得较多回复，说明这些无关话题与阅读有潜在关联，对增进成员关系、营造讨论氛围有一定积极作用，因此对其不宜进行过于严格地删帖。

4结果与讨论
4.1研究结果
本研究通过对豆瓣“N小时读书”小组1年的互动数据挖掘和文本分析，发现虚拟阅读社区用户互动具有如下特点：(1)兴趣驱动和自发性，用户源于热爱阅读的内在动机自主发起或参与互动。

表现为发帖数在工作日和周末均保持稳定，且在休息时段达到高峰；发帖回帖数在没有任何激励的情况下仍保持在一个较好的水平；发帖与回帖各有不同的主题偏好，主题对回帖数具有显著影响；对于感兴趣的主题，回帖周期天数长。

(2)以话题互动为主，阅读与社交交织。

阅读是社区互动的核心话题，“阅读资源”和“一般阅读交流”易促成互动；在此过程中，用户以书会友，建立关注与被关注、寻找书友的社交关系，表4不同主题的发帖与回帖情况
发帖主题
阅读资源
一般阅读交流社区维护
书友拓展
阅读平台
发帖数
有回帖
219
126
53
213
31
无回帖
86
30
16
54
19
合计
305
156
69
267
50
回帖数
5521
2283
936
3112
531
帖均
回帖数
18.10
14.63
13.57
11.66
10.62
发帖主题
无关话题
其他阅读话题
阅读活动
阅读内容
发帖数
有回帖
60
30
252
196
无回帖
39
29
301
356
合计
99
59
553
552
回帖数
795
286
2676
2439
帖均
回帖数
8.03
4.85
4.84
4.42
注：依据意义单元编码对应的发帖和回帖进行统计。

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◎2023年第8期◎。