手機應用調查：分析手機應用程式之使用情況

　　香港樹仁大學新聞與傳播學系新傳網設計了手機應用程式SY MediaLab Big Data (SY MLBD)，找來八位學生調查員，於2016年7月18至8月23日﹝共37天﹞一星期七天，一天中24小時不同時段，於香港 (1265)、台灣 (45)、新加坡(565)、及美國 (25) 等不同地區，收集市民大眾使用手機應用共2280數據，作出分析。 結果發現：(一)：手機應用程式中，最多人次使用為遊戲 (505, 22.1%)；星期一至六，天天使用最多；星期天，排第二；(二)：其次為即時通訊 (387, 17.0%)；(三)：第三位為電話 (336, 14.7%)；(四)：以χ² 統計方法評估分析交叉表，發現手機應用，與星期及性別均有明顯關係 (p < .001)。

調查方法

　　本研究採用了一個嶄新的概念以收集數據。調查員於不同的公眾場合中，目測市民大眾正在使用中的應用程式。開啓新傳網專為此研發的手機應用程式 SY MediaLab Big Data (SY MLBD)，調查員從選項當中的八種不同手機應用程式類別中選取，分別為：遊戲、即時通訊、電影、社交媒體、電話、資訊、照相、及聆聽，以記錄面前市民使用中的程式。男市民以藍色的按鈕作記錄，女的以粉紅色按鈕。每次記錄五位市民。然後按遞交鈕。若遞交前要作出更改，只要長按著按鈕，便可刪除，以再次輸入。遞交的一剎那，SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 會記錄當時日期、時間、GPS 全球定位系統位置，一併發出。新傳網伺服器收到數據，會存進資料庫。新傳網頁會自動根據資料庫資料，實時 (Real-time) 製成圖表，於新傳網網站中展示 (http://www.symedialab.org.hk/symlbd/index.php )，讀者當可即時查看。將來，新傳網會製作下載連結，讓公眾免費下載原始資料數據，自行分析，以達到共享數據，知識分享。

 圖一：SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 手機應用程式輸入流程介面：主版面及輸入數據版面

調查方法SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的產生背景

　　以往，我們利用問卷調查收集數據。若收集內容為被訪者的意見，問卷調查還可。但若收集手機使用行為數據，由被訪者回憶記錄，則難免有所偏差。最好能直接記錄。例如，使用者所有行為皆由系統平台記錄則最準確可靠。但考慮到每間公司機構，皆只能從本身機構或平台中收集，所得數據便局限於本身會員。要機構分享這些商業機密作集體分析，不容易。考慮到以上種種，新傳網提出一種嶄新的概念：招收大量調查員，分布各區，於不同時間，以手機應用程式，作調查記錄。

調查方法SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的手機應用分類

　　手機應用程式分為八類：遊戲、即時通訊、影片、社交媒體、電話、資訊、照片、聆聽。

　　手機用來撥打和收聽「電話」，是主要功能。

　　手機加入拍攝功能，可以拍攝「照片」，貯存及瀏覽相片。手機可攝錄短片，可貯存及播放短片或「影片」。手機當作錄音機，可錄製及播放聲音或音樂，使用者「聆聽」。手機提供「遊戲」，讓用戶當作娛樂。這些擴充功能，使手機成為製作、貯存、播放、及發放多媒體內容的重要設備。

　　當進入智能手機年代，手機更成為一台小型電腦，接通互聯網，提供多媒體資訊、即時溝通、建立網絡社群等功能。根據互動程度，由低至高，可分為「資訊」瀏覽；「社交媒體」社群參與讚、回應、分享等互動；及「即時通訊」即時文字或錄音對話溝通。

　　這種分類方法，或許未及細緻；但足以反映手機的主要應用，並將使用者的參與互動程度區分。更重要的是，簡單的輸入，可推廣此計劃至全球，合力協作收集數據。

調查方法SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的特點與限制

　　由於考慮到要以目測方法作記錄，過程必須簡單，快捷。內容不能過多或複雜。人來人往，每次收集人次也有所限制。因此，目前版面設計以簡潔易用為主。將來或加入更多原素，可再研究。收集數據，最重要視乎研究目的。本研究以調查手機應用為主，收集數據雖然單一，卻能準確記錄當時行為。若能長期，並於不同地方，不同時間，收集數據，資料庫則或能提供長期變化、或趨勢預測等有用原始數據。另外，亦有機會某幾位調查員收集數據量比其他調查員多，有機會做成數據偏差，而影響整體結果。那麼，可以隨機方式，從每一調查員當中，只抽取指定數量的數據作分析。只要有了原始數據，研究人員就可根據需要，而設計分析步驟及方法。但是，隨著此計劃推廣，有足夠多的調查員，這些問題便會相對地減輕了。

初步調查結果分析

數據收集背景資料

　　是次調查為期37天，由7月18日至8月23日，當中，沒有收到數據的有8天，實有數據為29天。每一天收集數據，載於附錄 (見附錄一)。各調查員不定時在不同地方收集數據。按星期中的日子歸納，由80至675人次不等；男使用者1083人次，女使用者1197人次（見表一）。

表一‧收集數據背景資料（星期、時間及性別）

　　本調查根據全球定位系統記錄，取得各數據的收集位置，倘若系統無法定位，亦可從調查員輸入的地方記錄位置 (此功能將取消，以配合全球統一收集數據)。在2280人次當中，有1265個數據位於香港、565個於新加坡、45個於台灣及25個於美國取得，其餘390個數據（佔17.1%）未能取得全球定位位置資訊，或調查員沒有輸入地方記錄位置。在有全球定位位置的資料中，於 Google Map 中輸入取得的經緯度，找出相應所屬地區位置。是次報告，先分析香港，其他國家地區的細分則略過。

　　在1265個香港的數據與香港18個行政區作配對後，得到：港島東區（220人次）、灣仔區（200人次）、中西區（120人次）、南區（5人次）；九龍油尖旺區（225人次）、九龍城區（115人次）、深水埗區（105人次）、觀塘區（30人次）；新界沙田區（125人次）、元朗區（45人次）、北區（30人次）、荃灣區（30人次）、大埔區（15人次）（見表二）。

表二‧收集數據背景資料（國家地區及香港各行政分區）

手機應用加總結果

　　從所有數據2280人次當中，最多人使用為遊戲 (505人次, 佔22.1%)、其次為使用即時通訊 (387人次, 佔17%)、聽講電話 (336人次, 佔14.7%)、閱讀資訊 (331人次, 佔14.5%)、閱讀社交媒體 (289人次, 佔12.7%)、聆聽 (225人次, 佔9.9%)、看影片 (182人次, 佔8%)、^[1]照相 (包括看照片或拍攝) (25人次, 佔1.1%)（見表三）。

表三‧手機應用人次及百分比排序

手機應用與各變數交叉分析結果

- 手機應用與星期

　　為了瞭解平日，周末、周日，手機應用可會有所分別，我們把星期一至星期日的人次加總，及應用的百分比列於下表作分析。下表顯示，當天人次，及除以當天收集總人次所得的百分比。百分比數值，可比較八種應用於當天的排序。

　　數字顯示，由星期一至星期六，遊戲一項，均排首位；即時通訊，則於星期日排首位，以黃色顯示^[2]。

　　排第二位，以綠色顯示，即時通訊於星期三及五；社交媒體於星期二；電話於星期四；資訊則於星期一、二、及六。

　　排第三位，以藍色顯示，即時通訊於星期一及六；社交媒體於星期四及日；電話於星期二及五；資訊則於星期三。

　　綜合而言，手機應用程式中，遊戲較受歡迎，使用率在星期一至六均處首位，而星期三則達到高峰，佔31.6%。另一方面，影片，聆聽及照片在整個星期中，都是處於低位。值得注意的是，市民戴著耳機，並不一定代表他在聆聽；若邊戴耳機，邊使用其他應用程式，我們會當其他應用來記錄。至於照相，該類別於8月17日才加入並開始記錄。以χ2 統計方法評估分析交叉表，發現手機應用程式與星期有明顯關係 (χ²=200.60, df=42, p < .001) （見附錄二及圖二）。

圖二：手機應用程式與星期

--手機應用與24小時分布

　　為了瞭解一天裏的不同時段，例如日間上班、上學、下班、下課等繁忙時間；日間其他非繁忙時間；或晚間，手機應用可會有所分別，我們把一天24小時中，每個相同時段加總，與手機應用做成交叉表，以分析相互關係。（見附錄三及圖三）。

圖三：手機應用與24小時分布

--手機應用與性別

　　為了瞭解男女之間的使用情況，我們把手機應用程式與性別作交叉表分析。表達男及女使用各手機應用程式人次，及手機應用程式於男或女當中各自的百分比。遊戲於男使用者中排首位，於女使用者中則排第二位。即時通訊於女使用者中則排首位。電話於男使用者中排第二位，於女使用者中則排第四位。資訊於男使用者中排第三位，於女使用者中則同時排第四位。社交媒體於女使用者中則排第三位。

　　以χ² 統計方法評估分析交叉表，發現手機應用程式與性別有明顯關係 (χ²=52.86, df=7, p < .001) （見附錄四及圖四）。

圖四：手機應用程式與性別

--手機應用與地區

　　是次報告，分析比較各地區情況。但其實今次主要於香港收集數據，其他地區收集只有有限數據，只作參考，不能作具體結論。作為測試，這些數據幫助我們瞭解時區，位置，等以作改善流程。但亦證明此數據收集模式過程大致順利，技術上可行，為將來推廣此計劃至不同地區奠定基礎（見附錄五及圖五）。

圖五：手機應用程式與地區

 

--手機應用與香港各行政分區

　　是次報告，進一步分析香港各區情況，香港18個行政區，獨立分析各手機應用情況，以交叉表格顯示（見附錄六及圖六）。遊戲及即時通訊普遍，各分區佔首位，唯個別地區則有異。再者，分析時須留意個別地區人數太少，或須留待收集更多數據後，方可比較。

討論

計劃目的：研究手機現象

　　本研究計劃，旨在解釋一個社會現象，人們使用手機應用程式的現象。研究人們使用手機應用程式：用甚麼？何時用？何處用？誰人用？為甚麼用？如何用？利用收集得來的手機應用程式數據：(1) 找出應用之手機程式；(2) 與周日交叉分析，找出平日與周末之別； (3) 與時間交叉分析，找出不同時間之別；(4) 與國家/地區交叉分析，找出不同地方之別；(5) 與性別交叉分析，找出男女使用之別。有了這些不同角度的比較，立體地分析使用過程，從不同角度，解釋手機應用程式之使用情況。這研究計劃剛開始，收集到的數據量有限，部分地區，及部分獨立日的數據量少。以上分析報告，希望提出各種分析方法，起一示範作用。隨著計劃推廣，收集數據累積一定數量，分析結果便更有意義了。

數據結果：手機應用趨勢

　　另外，這研究結果非常有限，單一，就是手機的應用，只此而矣。可以分地區，時間、性別等作進一步分析，以瞭解使用過程。但其實就只有手機的應用次數或百分比。這類似電視節目收視、選舉調查，或特首民望，就只有一個百分點數。參考美國統計總統選舉的網站，綜合了不同紙媒，電台，電視，大學，等每天進行的調查，每天公布總統候選人的支持度，沒有其他。我們的調查，亦然。每天一列，分別報告每一類手機應用的次數或百分點，每天更新。可以分地區，或性別作比較。可造成圖表，看到起跌趨勢。但主要就是每天報告每一類手機應用的次數或百分點。

共享數據：共同分享分析

　　另外，為了收集手機應用程式數據，本研究計劃擬定了一個能讓大量調查員同時收集數據的機制，並設計成手機應用程式。有了這個設計，就能同時讓世界各地調查員協作，收集數據，並共享數據，共同分析。

總結：將來發展

　　目前，新傳網已經開發了SY MediaLab Big Data (SY MLBD) 的iOS 及Android 兩個手機 App，並於 App Store 及 Google Play 中以供下載。

　　新傳網及網絡傳播研究中心現公開邀請世界各地大學，參與這項全球協作計劃。下載程式，並向新傳網申請成為調查員，共同收集數據，共享數據，分享研究成果。詳細報告同時刊於：香港樹仁大學新聞與傳播學系新傳網 (http://www.symedialab.org.hk/) 及網絡傳播研究中心 (http://www.hksyu.edu/ocrc)

 

馬偉傑

香港樹仁大學 新聞與傳播學系 網絡傳播研究中心

 

(SY MediaLab Big Data Project Team調查組成員:

黃子健 侯家豪 葉詩穎 伍淑冰 梁俊仁 周展樑 韓佩衡 張雅琳

香港樹仁大學 新聞與傳播學系 新傳網 及 網絡傳播研究中心)

 

附錄一‧手機應用程式與每天記錄交叉表

附錄二：手機應用與星期交叉表

附錄三：手機應用與24小時記錄交叉表

附錄四‧手機應用程式與性別交叉表

 

附錄五‧手機應用與地區交叉表

 

附錄六‧手機應用與香港18行政區交叉表