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微信红包的故事

作者: 袁源

时间: 2019-06-12 11:35

微信将红包这一传统习俗推广到了虚拟平台上,并赋予了其新的涵义。微信红包让用户从其绑定的银行卡中提取存款,通过微信单聊窗又或者群聊窗又赠与好友或者共群者。其中聊群窗口的红包(简称“群红包”)最为特别。

举个例子,2015 年春节期间,微信红包功能在中国地区被迅速引爆。据微信官方报导, 2015年春节一天,微信红包参与的人数就达到了近 4000万,之后其走势十分迅猛,2015 年中秋节参与发红包的人数就超过了一亿。根据我们的数据观察,自 2015 年 10 月,微信红包的周流量就超过了 200 亿,2016 年 2 月 8 日至 14 日(即春节期间),微信上的红包更是流量到了650 亿。今年就更不用说了。

我们研究了一个很有意思的事情,就是跟发红包,对于群内红包发送者,我们区分主动发送者和跟进发送者。主动者发送红包的动机更多的是内生的,也就是出于自己的目的(加强与群内成员交流、亦或是需要求助群内用户等),而跟进者发送红包的行为可能是因为受到近期发红包的其他群员的影响,是社会影响力驱动的。下图描述了一个群内发送红包行为。时间轴上的红色信封表示一个在该时间戳的发送红包行为。图中一共有 10 个红包,8 个至少发过一个红包的群员。第 5、6 个红包之间,以及第 9、10 个红包之间的间隔超过一定阈值,所以 10 个红包被切成 3 个时间段,每段的第一个红包发送者叫做主动者,第二发送者叫做跟进者。不管是主动者还是跟进者都可以在一个时间段内发多个红包(如时间段 1 的第 1、5 个红包和时间段 2 的第 2、3 个红包),也有可能一个时间段内只有一个红包(如时间段 3)。

在宏观层面,即群的红包活跃度的分析层面,我们从微信数据全集中随机采样了 100 万个群样本,以及这些群的在2016 年 2 月 29 日还留在群内的15,169,509 个群员和他们的基本信息。群员数的分布图如下图所示。约50% 的群人数在 50 人以下,100 人以上的群较少(只有约 1%)。

如下图所示,当切分时间选取为7200 秒时,平均每个时间段影响到(被影响着跟进发红包)的群员比例为1/4,斜率在 10−5 左右,说明继续产生影响的概率已经衰减到比较微小了,所以我们将 7200 秒,即 2小时定义为我们的切分时间。若两个红包发送时间戳差距大于7200 秒(两个小时),则以此点为界将前后切成两个时间段。为了进一步说明切分方法的合理性,我们选择了如表3.1所示的几个切分时间。我们从表的最后一栏也可以看出,在切分间隔为 0.5-12 小时的时候,“无响应时间段主动者平均发钱数”、“主动者发红包显著性”等指标变化都不明显,说明在此区间,绝大多数变量对切分时间这一参数并不敏感,这也印证了我们切分时间取值的合理性。

重点来了,红包活跃群分析

性别vs. 红包: 男生更大方

群平均发红包数量(蓝线所示)在性别比例相对均衡(男性 比在 0.5 左右)之时达到峰值,性别比越失衡,该指标越低。有趣的是,当群体为纯男性或纯女性时,这一指标又有所回升。红包平均金额(绿线所示)整体趋势与蓝线相似,但是极值出现在 0.6-0.8 左右。

为了进一步分析蓝线峰值偏移 0.5 的原因,我们如图 (b)(c) 所示,我们画出男性和女性分别在不同性别比下的红包行为。我们发现,除了极端群(纯男性或纯女性群),男女在不同性别比下的发红包的意愿相似。然而,男性的平均金额和数量都会比女性稍高,从而图 (a) 中的蓝色的峰值会比 0.5 稍高。

从图中我们有如下结论:(1) 性别均衡有助于群红包这种经济行为的流行, 这与传统观念中“男女搭配,干活不累”以及社会学中的“异性效应”相吻合。(2) 单一性别群体,尤其是纯男性群体,会促使男性风险偏好性格的充分显现,导致群内有更强的发红包的倾向。这与[69] 等文献发现相一致。(3) 男女在不同的性别比下的发红包倾向变化是一致的,也就是说群体性别比并不会造成群内男女红包行为的显著差异。

区域vs. 红包:南方人更大方

若一个群内超过半数(不含)群员属于某一个省份,则认为该群属于这一省份。我们发现,样本中 45.63% 的群属于可以被标注为属于某个省。我们分别统计总金额、平均金额、总红包数量、平均红包数量、平均红包大小的平均值。

我们统计了全国除港澳台外的31个省市自治区的相关指标,将每个指标的前10名列在下表中。

我们发现如下规律:(1) 从样本数来看,南方省和部分北方人又大省的红包群数比较多,这也说明微信群、微信红包在南方的普及程度高于北方。(2) 经济发达地区(北上广江浙)所创建的群较多,总金额、平均金额、平均红包大小都较多,而欠发达地区(如西北部、西南部)的这些指标都排名较低。(3)华南地区的省份(如湖南、江西、重庆、四川、贵州)和东北地区(吉林、黑龙江等) 会比华北地区有更积极的发红包倾向。这与[76] 对集体主义和个人主义的分析相对应。也就是说,更重视集体主义的南方省份,由于性格原因,会更喜欢在同省份群内发更多的红包。

群名 vs. 红包:班级群很大方

我们也从群名中发现了一些有趣的现象,“家”、“班”、“红包”等字眼会常出现在群名中。尽管会有一定偏差,我们把出现过“红包”、“抢”、“发”、“元”、“赌” 的群称为“红包群”,把含有常见的群名中会出现“家”字的命名为“家庭群”,把含 有“班”字的命名为“同学群”。

我们将这三类群单独列出与平均值进行分析,如下表所示。我们发现,红包群占所总抽样样本的 18.0%,且其平均红包数、平均红包金额均接近总体样本平均值的 3 倍,说明微信红包功能反过来促进用户对红包、微信群产生黏性。

家庭群占比为 13.0%,平均红包数和平均红包金额稍高于平均值。家庭群既可能是真正的一个家庭内部的微信群组,也可能是关系密切的自称“一家人”的 群体,这样的群体的内部亲密度高,人们也更愿意投入精力和金钱来维系群内 关系。金钱在家庭内部成员的流动,实际上在家庭整体来看,不存在任何经济上的代价,而红包反而促进家庭成员之间的感情。

含有“班”字的班级群占总样本数的 2.8%,其平均群员数要超过所有样本的平均群员数的两倍,这直觉上符合同学群的人数的预期。且同学群中,红包数、 红包金额会比家庭群更高,也说明人们愿意在同学关系上进行很多经济上的投 入。这说明,同学关系是一种能够让人以钱为代价进行感情培养的群体。

网络结构 vs. 红包:来个复杂的

我们由群内好友关系建立群内好友网络。网络的每个点为每个群员,两个用户存在好友关系,则对应的两个点会在图上回存在一条边。则说明我们考虑群密度(density) 、群平均聚类系数(clustering coefficient)、群直径(diameter)对群红包活跃度的影响。群密度越大,表示群内成员更倾向于互加微信好友;群聚集系数越大,表示群内好友网络更倾向于聚集更紧密,群直径越大,说明群内人员疏远程度大。

如下图所示,我们发现,与直觉相反,群红包的活跃程度与几个指标呈负相关关系。我们猜测,这些好友关系松散的群内,只要有人发过红包,就说明这样的群对群内部成员有比较大的重要性,因而红包数会反直觉地更加活跃。

总结一下,划重点:

• 性别均衡会显著激励群内红包的活跃程度。不过,纯男性或女性的群体,红包活跃程度有所回升。

• 不同省份的经济和文化都会影响红包的活跃程度。总的来说,南方省份、东北省份的红包活跃度要大于华北、西北、西南。

• 群内地域组成的越丰富,群内平均每个红包金额的越大。

• 群内较丰富年龄层次,能促进群内红包活跃度。

• 群内成员相似的地位、微信黏性,能促进群内红包活跃度。

• “家”、“班”、“红包”等关键字是群红包活跃的显著影响指标。

• 较稀疏的群网络结构是群红包活跃的一个指示。

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