“985工程”高校图书馆微信公众号研究

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1、“985工程”高校图书馆微信公众号研究摘要从“985工程，，高校图书馆微信公众号推送文章及其相关数据出发，采用基于Python语言的爬虫程序获取36所高校推文数据作为样本数据，使用Tableau绘制有关图表，并结合微信传播指数，分析“985工程”高校图书馆微信公众号推送文章的特征及规律，由此提出改进建议。关键词高校图书馆微信爬虫程序PythonWCI1我国高校图书馆微信服务研究综述微信服务在高校图书馆中的重要性逐渐上升，有关其应用情况的研究逐渐被专家学者所重视。其中包含大量对高校图书馆微信服务现状的分析研究。2014年，张秋等从

2、微信号开通情况、开通时间、发帖量以及发布内容等几个角度，分析发展现状，提出对策。叶佩珍则从平台建设、运营状况、服务内容及宣传推广等方面对我国高校图书馆微信服务状况进行调查，分析其发展状况及存在问题，并提出相应对策。张骏毅等选取“211工程”高校图书馆作为研究对象，分析微信在图书馆中的应用率、服务内容的深度与广度以及关键词与互动咨询模式等存在的不足，在此基础上提出微信服务发展建议。陈雨雪则对“985工程，，高校图书馆微信公众号的名称、类型、是否认证、首条推送消息等细节进行记录，并统计微信号提供的服务情况。同时，也有部分针对实践经验

3、、营销策略等方面的研究。2013年，王静等从新媒体环境下对高校图书馆如何开展微博、微信相结合的微营销展开论述，作者指出，高校图书馆可以通过整合运营模式设立营销团队、细分粉丝群体来将二者进行整合，提高传播效率。史梅以南京大学图书馆作为研究对象，分析经营策略，总结成功经验：如积极运用微信OpenAPI接口,嵌入馆藏查询、书刊续借等实用功能。徐彩霞等提出加强高校图书馆间的合作交流，跳出微博思维，分配专职运营人员等建议。然而，上述研究多围绕应用现状、实践经验、营销策略等展开，鲜有对高校图书馆微信服务效果的定量分析研究，特别是采集长期、海

4、量微信推送文章作为研究对象的成果更是少见。万慕晨等通过对“985工程”高校图书馆微信数据中阅读推广相关信息的提取，结合微信传播指数WCI进行实证研究。刘晓莉等则将互动性引入图书馆学研究领域，构建出高校图书馆微信公众平台的用户满意度影响机制模型。文章通过构建基于Python的爬虫程序系统，从新媒体指数平台——清博指数中收集2015年8月1日至2016年7月31日“985工程”高校图书馆微信号所发布的推送文章、阅读量、点赞数等相关信息作为原始数据，结合微信传播指数WCI与数据可视化分析软件Tableau分析，找出当前“985工程”高

5、校图书馆微信服务存在的优缺点,并据此提出实质性改进建议。2研究过程2.1数据来源清博指数拥有目前国内最大的第三方“两微一端”数据库，旗下的微信传播指数WCI、微博传播指数BCI因其独特权威的算法公式已成为行业领域标杆。目前已有超过1.9万家单位使用该平台来制作榜单。选择该平台作为研究数据来源的原因如下：①来源领域权威专家；②收录完整推送文章;③独创量化分析标准。微信传播指数WCI通过微信公众号推送文章的传播度、覆盖度及账号的影响力，来反映微信整体热度发展趋势。2.2数据采集为了使得数据釆集过程更为清晰，同时获得更为规范、结构化的

6、原始信息。文章以Python语言为基础构建出一套针对性的网络爬虫。整体采集流程可以分为五个步骤。第一步，查找39所“985工程”高校图书馆微信公众号,手工收集开通微信公众号且有推送文章的ID。经过筛选，排除电子科技大学、国防科技大学、中国农业大学，共获得36个高校图书馆微信IDo第二步，将36个ID放入爬虫列表内，启动推文链接爬虫,爬虫便会依照程序遍历所有ID,并爬取每个ID下2015年8月1日至2016年7月31日内的所有推文标题、阅读量、点赞数、摘要、链接、发布时间、发布者名称，以字典形式插入到非关系型数据库MongoDB中

7、的URL-list集合中储存。第三步，从URL-list集合中抽取所有推文链接地址，得到推文链接列表。第四步，启动推文详情爬虫，遍历所有推文链接并抓取公众号推文中的文本、标题、链接等。第五步，以字典形式插入到MongoDB中的In-fo_list集合，完成采集、以待调用。在数据处理前，需先将MongoDB数据库中的数据导出为CSV格式文件，分别命名为wechat-url.CSV与wechatinfo.CSVo2.3数据处理与分析使用Excel进行数据去重、字段格式规范化等功能进行数据处理。如利用文章URL是否相同作为筛选标准，剔

8、除重复的数据记录，得到wechaturl.CSV含5782条记录，且最终得到wechatinfo.CSV含5681条记录。其中记录缺失的主要原因为：①推文因抄袭被举报或涉及敏感内容而无法查看；②推文被删除，无法采集。数据分析阶段，首先利用Tableau以所有数据