“互联网+”背景下运动类APP用户特征与使用情况分析

□ 刘智琛孟瀚卿（.山东体育学院 山东 济南 50000 .滨州学院体育学院 山东 滨州 56600）

1、引言

随着科学信息技术的迅速发展，数据信息量的持续性的增长，不断积累下来的数据存在着不同的潜在价值。2011年麦肯锡公司提出“互联网+”时代已经到来，数据已经成为每一个行业必不可缺的东西，互联网+的挖掘将能为各行业和企业带来不同成效的收益。[维克托.迈尔-舍恩伯格在《互联网+时代》书中列举许多互联网+的应用实例并且阐述互联网+应用的现状以及预测未来的发展趋势，互联网+技术是对传统技术的颠覆，其中存在的价值不可估计，已经成为了各界媒体的重点关注。

2、研究对象与方法

2.1、研究对象

运动类APP用户。

2.2、研究方法

（1）数据分析方法。

①基本统计分析方法

统计学是一门收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计提供的数据分析方法可分为描述统计和推断统计两大类。描述性分析是对调查总体所有单位的有关数据做搜集、整理和计算综合指标等加工出来用以描述总体的基本统计特征，而在本文中运用了以下3种基本统计分析方法。

②频数分析

③交叉列联表分析

根据收集的样本数据，产生二维或多维交叉列联表，在此基础上，对两两变量间是否存在一定的相关性进行分析。如：运动用户运动APP使用行为差异性分析。

④多选项分析

针对调查问卷的多选项问题而设置的统计分析方法，在对多选项问题的各个答案分析出总的频次，再对定义好的多选项变量集进行频次分析（单变量）、交叉汇总分析（多变量）。如：选择运动APP的原因、选择运动APP的平台等等。

a.卡方检验

卡方检验属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其主要思想就在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。

b.对应分析

对应分析是在研究中对分类变量进行分析，研究两个或多个分类变量之间的相关关系。其基本思想是以两个变量的交叉列联表为研究对象，利用“降维”的方法，通过图形方式，直观揭示变量不同类别之间的联系。

目前关于课堂教学管理的管理系统，市面上已经有很多比较成熟的产品，产品的种类繁多、功能不一、系统类型也有所不同。下面主要通过对基于智能手机的微信公众号类和APP类两类产品的典型案例进行分析。

c.多项Logistic回归分析

Logistic回归又称logistic回归分析。logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同。当被解释变量为多分类变量时，则应采用多项回归分析方法。多项Logistic回归模型的基本思路类似二项Logistic回归，其研究目的是分析被解释变量各类别与参照类别的对比情况。

（2）问卷调查法。

本文采用的调查方法是以网络问卷为主，通过问卷型网站和邮件等方式对此进行调查，通过网络调查对收集大范围的样本较于方便，并且速度较快，减低调查的成本。对运动类APP用户的特征与使用情况以随机抽样的方法进行问卷发放。本次问卷调研从问卷设计到问卷收集以及数据的录入历时一个月，问卷一共发放210份，回收200份，回收的有效率为百分之95.2以上。

3 运动类APP的现状与使用情况分析

3.1、用户使用运动APP现状分析

图1 用户运动类APP使用频率百分比

表1 用户运动APP使用目的和对应频数百分比(多选题)

通过图1可知，用户大多数平均每月使用运动类APP进行运动 15-25次，占比达到了 65%，5-15次的占比有 27%，只有8%的用户每月运动且使用运动类APP的次数不足5次，由此可见运动者使用运动类APP进行运动方面处于比较健康的状态，大多数用户能够较好的使用运动APP进行辅助运动。

面对生活压力加大，学习和工作强度的提升，多数人开始注重身体运动调节，本调查选择了三种常见运动类APP用户使用目的和频数。从表2可见，用户都开始注重自己的身体素质和生活情绪的调节，所以运动类APP用户的使用目的上强身健体和生活休闲所占的比重最大，为90.5%和62%。只有相对比较少数用户是和通过运动类APP和朋友一起相约散步或者跑步运动。

3.2、运动类APP用户特征与使用情况分析

（1）不同性别的用户使用运动APP的用户特征与使用情况差异。

本次调查以运动类APP用户为调查对象，在有效回收的200份问卷中，有11人填写“无使用运动APP经历”选项，占总数的5.5%。有使用运动APP经历的用户有194人，占94.5%。

表2 用户有无使用运动APP类经历状况

表3 不同性别使用运动APP情况列联表

如表所示，在本次调查中使用运动APP情况的男性有57人，占总数的28.5%；女性有132人，占调查总数的66%。其中有7名男性是无使用运动APP经历。通过本次调查可以发现女性用户在运动中使用运动类APP中所占的比重是大于男性用户的。另外在调查中发现，针对女性健康、塑形减脂的运动类APP远多于男性，女性健身教学、减肥操、等应用充斥着运动类APP的下载榜单。在下表所示的卡方检验结果中，P值为0.04小于显著性水平0.05。即拒绝原假设，认为不同性别的用户在运动APP经历上有显著差异。

表4 卡方检验

（2）针对不同年龄段使用运动APP的用户特征与使用情况分析。

表5 不同年龄段的运动APP使用情况百分比

从上表中可见，在被调查的200名用户中，40-50岁这个年龄段的用户使用运动类APP的人数最多，占总人数的36%。其次是20-30岁的用户，比例为29%。相对比较之下，10-20岁年龄段的用户使用运动APP比例最低，为10.5%。通过调查与分析，发现40-50岁的用户会经常健身运动，这部分群体每天有一定的休闲时间，能够安排时间出来进行一定量的运动，并且在运动中使用运动类APP的频率比较频繁。而在30-40岁年龄段的人，他们年轻，虽然比年龄偏大的人群更乐意接受和探索新鲜事物，但由于工作压力大生活事项繁忙等原因，这部分人群运动健身时间与使用运动类APP的时间都较少，所以占比为13%，他们的年龄段特点降低了运动类APP的使用需求。

表6 年龄段使用运动类APP频率列联表

从上表可以看出，将年龄段和月使用运动APP的频率进行交叉分析后得到的频数分布结果。检验结果可知，20-30岁与30-40岁年龄段的P值为0.153大于显著性水平0.05，说明该两组在月使用APP频率的分布上没有差异。从该结果也可以看出10-20岁及50岁以上的人群并不经常使用运动类APP。

3.3、互联网背景下运动者使用运动APP的心理特征

（1）崇尚个性，冲动跟风。

大多数会使用运动类APP的运动者都是属于喜欢表达自我，想要与众不同。与过去传统的运动模式相比之下，网络的便利和科学性分析带来了运动的数据分析和结合自身的身体素质去科学定制。只要在运动类APP的平台输入自己的身高、体重，运动类APP就会有许许多多的运动信息提供给自己浏览选择，同时在进行互联网分析的APP运动时时都会注重数据分析，突出运动者自己的个性，运动类APP极大的满足“互联网+”时代背景下运动者的心理需求。

在调查的运动者当中，有超过50%的运动者在互联网时代下，看见别人、朋友都在使用运动类APP去分析运动情况，自身也会冲动盲目的下载运动类APP去使用。由此可见，相当多的运动者对于新奇的事物经不住诱惑而出现可能不符合自身锻炼需求的冲动跟风下载。

（2）运动数据的攀比心理。

被调查的运动者在每天使用完运动类APP后都会看到朋友或者其他人今天运动量是多少，自己和他人的排名分别为多少，自身会产生羡慕并且想要进入榜单的心理。每个人使用APP虽然是个体的行为，但是个人的行为很容易受到他人的影响。现在的运动者都是过群体生活。彼此的数据在互联网+时代下都会被分析，行为都会互相产生影响，无形的会出现羡慕甚至嫉妒的心理，喜欢跟别人作比较而忽略其自身实际的锻炼需求，甚至盲目的进行超负荷的运动，以求心理上的满足。

（3）追求方便快捷心理。

从前面的资料显示，用户愿意使用运动类APP的原因是出于运动类APP方便快捷。只要将手机或者其它可穿戴设备带在身上，运动类APP就可以随时记录运动与身体数据，并将运动数据转化成为具体的运动距离和消耗量，给用户最直观的感受。根据调查90%以上的运动类APP带有图片、语音、视频的功能，很大程度上优化了人机之间的交互关系，为各类运动者通过运动类APP学习和进行各种运动训练提供了极大的便利。如今的运动地区基本坐落在城市的各个角落。在过去传统的运动模式中，地理位置受限制路途遥远，在路上花费的时间较多。而在运动类APP上进行运动量和路线的规划，只需要动动手指，24小时全天候都能随时随地的获得自己所需要的运动地段。这种新型的运动模式顺应了互联网+时代背景下用户追求方便快捷的运动心理。

4、小结

在互联网+时代背景下使用运动APP对于运动者来说是生活中必不可缺的一种新型运动方式。因此，在运动类APP开发方面，在设计时应寻求专业的体育团队，经过正确的设计，科学专业合理的提供运动方式。同时还应提高服务和扩展功能，让健身人群在使用运动类APP在使用中更为流畅和便捷，开发商不断接受运动人群的意见，不断创新、更新功能，形成良性的产业循环。尝试利用体育健身的特性，可以将运动类APP与游戏和音乐类APP结合起来，满足不同年龄段和不同运动方式的运动人群的需求。另外，加强对运动者网络操作能力的提高，提高个群体对网络运动的自信心。