用户对新闻客户端的偏好和满意度的实证研究

  1.1 新闻客户端定义及类型

  新闻客户端是基于移动互联网通信技术，借助数字媒体技术安装在移动终端上，并在移动终端运行的新闻服务类平台，通过实时的新闻信息推送能够为用户提供新闻资讯、满足用户的信息需求，并且能够实现用户与用户之间的互动。随着媒体融合时代的到来，同时伴随着新闻客户端的迅猛崛起，新闻客户端以绝对的后起优势开拓了新闻传播市场的价值空间。随着移动通信技术的飞速发展以及移动终端的深度普及，各大移动客户端应运而生，并迎来前所未有的发展契机。新闻客户端的产生是媒介技术发展到一定阶段的产物，同时也是大众传播媒介的一次创新，在移动通信网络的基础上，通过移动新闻客户端，受众能够随时随地获悉正在发生的新闻事件及相关资讯。2018 年 2 月 26 日，中华人民共和国工业和信息化部电子科学技术情报研究所网络舆情研究中心发布的《2017 年中国网络媒体公信力调查报告》显示，以人民日报、腾讯新闻等为主的网络媒体在综合影响力方面位居前列。在传统媒体队列中，以人民网和人民日报客户端为代表的“媒体集团”在用户信任度、社会责任感、影响力、媒体满意度等多种维度均排在前列，腾讯网和腾讯新闻客户端是商业类媒体平台中的佼佼者。根据中国新闻出版研究院发布的《第十六次全国国民阅读调查》结果显示，2018 年我国民众对书刊及数字化出版物的阅读率为 80.8%，已经连续两年有所提升。另外，民众对数字化阅读方式的接触率为 76.2%。调查结果显示，民众在日常生活中主要接触的媒介包括两类：手机和互联网。根据各大应用商店呈现出的新闻客户端的产品特点和产品类型，目前我国新闻客户端主要有三大类型：第一类是聚合类新闻客户端，也可以称之为 AAC 类新闻客户端，即算法生产内容的新闻客户端，这一类新闻客户端以今日头条为主要代表，一般情况下聚合类新闻客户端几乎很少做，甚至不做原创内容，最主要的“内容生产方式”就是通过技术手段抓取其他线上平台的内容，通过用户个性化订阅服务，将抓取的信息推送到用户的手机，以此来满足用户的多样性和个性化的需求，简单来说这一类新闻客户端里的内容，以“广”和“杂”为主要代表。第二类是以传统媒体（如报纸、广播、电视）等为主的新闻客户端，这一类新闻客户端以人民日报、央视新闻为主要代表，其中也包含省市一级党媒的新闻客户端，如新京报等，此类新闻客户端通常原创新闻内容，由于媒体自身的权威性和可靠性，这一类新闻客户端自带庞大的受众基础。第三类是以门户网站为主体的新闻客户端，例如腾讯新闻、网易新闻等一些为代表的新闻客户端。

  1.2 目前我国新闻客户端的发展现状

  2008 年新浪推出“掌中新浪”移动客户端，这一移动客户端开启了我国移动新闻客户端新纪元。以技术为主导，以网络基础设施为载体，现代传播的效率突飞猛进，所传播的内容类型更加多样，信息服务也更加便捷，随着媒介融合和传统媒体转型发展的不断深入，新闻客户端成为新闻业乃至各大门户网站聚合受众的重要平台，新闻客户端逐渐发展壮大。随着互联网在受众群体的日常生活中不断渗透和普及，从网上获取信息已经成为受众的日常习惯。根据艾媒咨询发布的数据，从 2016 年至 2019 年我国手机新闻客户端的用户规模逐年上升，但每年的增长率呈递减趋势，但手机新闻客户端的总体规模依旧呈现缓慢增长趋势，这充分说明在移动互联网时代，用户的信息需求依然十分旺盛，我国手机新闻客户端市场仍然存在一定的发展空间。随着4G 技术的更新迭代和 5G 技术的迅速发展，同时手机设备的价格不断下降，基于种种媒介接触的外部可能性，使得新闻客户端成为炙手可热的“山芋”。同时随着媒体融合的持续推进，手机新闻客户端吸引了各大门户网站与传统媒体的关注，随着传统媒体转型发展，势必进军新闻客户端领域。目前，各新闻客户端之间的定位与发展策略存在显著差异。从整体上看，新闻客户端的自我定位实现了延续，另外发展差异主要体现在发展策略的偏重上，比如腾讯新闻主打“事实派”、网易新闻主打“有态度”、今日头条主打“信息创造价值”等；其次各新闻客户端在发展策略的差异主要是基于自身资源优势以及能力优势，比如今日头条的能力资源优势为“精准的分发体系以及完善的自媒体生态”、腾讯新闻的能力资源优势为“丰富的媒体渠道和能力以及产品矩阵联动”、网易新闻的能力资源优势为“自由团队资源、合作媒体资源以及丰富的媒体制作经验”等；再次，随着以今日头条为代表的 AAC 类新闻客户端崛起，个性化推荐已经成为各新闻客户端争相效仿的重点，基于大数据和算法的个性推荐功能模式已经成为

新闻客户端关注的重点。

  4.1 新闻客户端满意度影响因素的选取

  4.2 新闻客户端满意度的定量判断

  4.3 新闻客户端满意程度影响因素的假设

  4.4 问卷设计与发放回收

  5.1 用户使用行为偏好的描述性统计

  5.2 样本信度检验

  5.3 主成分分析

  5.4 相关性检验

  5.5 用户对新闻客户端满意度的回归分析

  5.6 结论