基于蚂蚁森林的我国居民数字化碳减排意愿研究

李 凰,庄 雷,徐 涛,李惠婷

(南京工业大学 经济与管理学院,江苏 南京211816)

全球气候变暖与环境保护已成为全人类共同的议题,新发展阶段 “绿色低碳”逐渐成为我国高质量发展的重点战略。2020年9月第75届联合国大会上,习近平总书记首次提出“碳达峰、碳中和”目标。2021年10月《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和(下简称“双碳”)工作的意见》出台,各省市地方政府、各职能部门也相应出台了一系列支持做好碳达峰碳中和工作的规划、办法、意见,掀起了一场全国“双碳”工作的热潮。然而,如何充分调动广大人民群众节能减碳行动是值得深入探讨的问题。利用各种数字手段推动经济社会绿色发展是当前的重要抓手,比如具有趣味性、公益型、大众化的绿色低碳APP开发。数字化促使人们消费、投资的低碳行为量化,并形成“双碳”行动的有效激励。因此,利用蚂蚁森林等热门社交项目研究互联网时代居民持续性碳减排行为意愿及对策具有重要意义。

绿色低碳相关的应用程序逐渐增多,有广泛影响力及效果的却不多。“蚂蚁森林”是蚂蚁金服在旗下支付宝平台上线的个人碳账户平台。联合国开发计划署(UNDP)在《中国碳市场研究报告2017》中表示,其在推进社会大众参与绿色低碳活动方面具有重要价值。目前通过蚂蚁森林践行绿色低碳生活方式的用户已超过6亿,累计减排超过2 000万吨。当前学者从多角度对蚂蚁森林进行研究,包括碳排放建立机制[1]、社交营销策略[2]、互联网时代公益环保作用和时代效果[3]、未来碳金融账户创新[4]等。胡怡等[5]、宁连举等[6]、杜松华等[7]则从游戏化的角度指出“蚂蚁森林”使用游戏化策略及设计,使低碳宣传与游戏因素相结合,改变了传统宣传引导的传播方式,可以激励消费者的持续参与、价值共创与绿色消费行为。

目前通常采用社会学、管理学中的社会调查、文本分析、扎根理论等方法研究绿色低碳行动践行力。情感意愿分析是指从文字中提取出人们的情感或观点[8]。王春冬等[9]以微博话语为主要研究对象,对情感分析现状进行综述,可知情感分析主要方法为词典分析法;
Park等[10]参考了几个不同的词典,整理了两种对立意义的词,以此丰富词典内容从而更好地给文字分组;
Rao等[11]通过剪枝方法以及较为有用的算法,编制了检测大众情绪的情感词典;
张梦瑶等[12]将受众群体分类,展现受众群体观念情感特质,灵活运用情感词典,最终得出受众群体的文本情感值。现阶段对于各类平台的使用意愿研究多是通过数据进行定量分析,例如周涛等[13]以ECM-ISC模型为基础,提出了移动社交APP共享位置服务长时间使用模型,得出影响满意度的几个重要因子有心流感受、使用者性格等,而满意度又将影响最后的使用意愿。有研究[14]为了探究旅游方面APP的相关性能、新颖度、用户习惯等因素与用户满意度的关系,进行了回归分析;
鲍日勤[15]将UTAUT模型进行统一规划,并以此作为实证分析的一个理论基础,最终发现就使用者学习的结果来看,移动学习的趣味性及其他因素与使用者有很强的相关性。所以,关于用户情感行为的定量研究较多,包括移动游戏使用[16]、创新创业活动[17]、企业投融资关系[18]等。

因此,本文运用灰色预测模型[19]进行定量分析,以居民植树减碳参与为研究对象,探究蚂蚁森林平台的节能减碳发展前景。同时,通过扎根理论方法对文本进行挖掘,构建用户情感构成模型,进而分析影响用户情感的因素,为提高用户粘性提供建议。本文可能的贡献有:①不同于以往实证研究蚂蚁森林对“碳中和”目标的重要影响,本文通过灰色预测模型对蚂蚁森林未来5年的减碳固碳量进行预测,更加直观反映人们碳减排参与效果;
②运用扎根理论进行定性分析,并运用定量方法探究蚂蚁森林参与度,为多角度研究公民节能减碳践行意愿提供借鉴。

2.1 灰色预测模型

构建GM(1,1)预测模型分析蚂蚁森林减碳固碳量。在建立灰色预测模型之前需要对已知的原始数据进行级比检验。构建数据矩阵B及数据向量Y,分别为

(1)

则灰色微分方程的最小二乘估计参数列满足u=[ab]T=(BTB)-1BTY

(2)

其中,a主要控制系统发展态势,被称为发展系数;
b的大小反映数据变化的关系,被称为灰色作用量。其中,生成值与还原值可通过建立模型并求解,将得到的预测模型进行累减,可得到还原预测值。

(3)

2.2 蚂蚁森林减碳效果测算

蚂蚁森林减碳固碳量问题主要集中在累计减碳量和种植树木数量上,本文选取蚂蚁森林2016—2021年年度报告的减碳量和种植树木数量作为样本数据,并基于此数据进行模型预测,完成预测模型检验,得出预测结果。

2.2.1 模型计算及检验

利用灰色系统建模软件7.0.1及MATLAB软件编程计算各模型的模拟数据、残差、相对误差,计算结果如表1所示。

表1 蚂蚁森林减碳量测算

参照灰色GM预测模型精度检验参照标准,由表1可知,GM(1,1)模型的减碳量和种植树木数量平均相对误差分别为15.748%和6.038%,该误差在预测模型接受范围内,反映GM(1,1)预测模型适用于蚂蚁森林减碳固碳量预测。由图1、图2可知,模型的拟合效果较好,且可以进行近10年的预测。

图1 减碳量的拟合预测

图2 种植树木数量的拟合预测

2.2.2 预测结果分析

基于以上分析,根据灰色GM(1,1)预测模型可预测2022—2031年蚂蚁森林减碳固碳量,其预测结果如表2所示。由表2数据可知,未来蚂蚁森林减碳固碳量发展呈平稳上升态势,反映了我国居民积极参与绿色低碳生活方式,通过在线公益实现植树造林聚焦碳汇,激发碳循环内在机制。所以,从减碳固碳等碳汇的可视化看,蚂蚁森林等数字化绿色低碳项目能有效调动大众参与节能减碳,发挥积少成多实现个体或局部体系的碳中和量变到质变,推动蚂蚁森林等碳普惠平台的发展,有助于我国“双碳”目标的实现。

表2 蚂蚁森林减碳量预测结果

3.1 研究方法

本研究旨在探究蚂蚁森林用户情感的构成,从而为增加蚂蚁森林用户群体的数量和粘性提供可行性建议,本文采取程序性扎根理论方法进行质性研究[20]。该方法通过大量的资料来寻找其核心概念,并依据概念之间的逻辑来建构系统的理论模型[21]。

3.2 数据收集与处理

3.2.1 案例选取

案例需要具有典型性,同时伴有极端性案例的出现,从而有助于更加全面地进行模型构建和理论分析。对于蚂蚁森林的使用评价或用户参与感,选择微博和知乎作为爬取评论的对象,主要原因是上述平台用户基数大、活跃度高。根据微博和知乎公布的数据看,微博月活跃用户数达到5.3亿,日活跃用户数达到2.3亿,知乎用户注册数超4亿,月浏览量达540亿,可见微博和知乎成为群众进行公共社交、交流的首要选择。

3.2.2 爬取与数据处理

本文选取八爪鱼工具分别对微博和知乎评论进行爬取,抓取数据时选择评论人、评论时间、评论内容三类信息,分别在微博和知乎上爬取数据634条和420条,共1 054条数据,由于微博中一些评论只陈述了客观事实,没有陈述意愿或感受这类情感,对这类评论进行剔除,最终得到评论1 043条。在后续编码过程中,需要进行理论饱和度检验,因此随机选择80%的评论数据进行编码,用于构建用户的情感构成模型,保留20%数据用于后续检验。

3.3 模型构建与分析

将处理后的834条评论数据导入NVivo 12软件,按照程序化扎根理论的研究方法展开研究,对数据依次进行开放性编码、主轴编码、选择性编码,进而根据获得的“范畴”之间的逻辑关系和联系进行情感构成模型构建,并使用剩余的20%评论进行理论的饱和度检验。

3.3.1 开放性编码

开放性编码为一级编码,是对原始材料进行概念化的过程。研究者需要以开放的心态对资料进行回顾和深度阅读,尽可能摒弃主观成见,保证客观评价。由于爬取的评论数据是零散的,因此需要在编码过程中反复阅读和推敲,找寻反复出现的关键词,并重新打散、组合,赋予概念。编码时,在保持原有语句意义不变的基础上进行合并,例如“为了自己的能量不被偷走,也为了多偷能量,每天早上准时起床”和“每天叫起我的不是闹钟,是蚂蚁森林”这类合并为“早起习惯”这一节点,将“蚂蚁森林激发了用户的活跃度,营造了多种互动方式”和“因为蚂蚁森林入的坑,之后就离不开支付宝了”合并为“促进使用”这一节点,通过反复对比、整理初步获取的关键词,使其抽象化、概念化,最终得出15个概念,其中出现次数较多的有锻炼习惯(10次),早起习惯(10次),低碳环保(8次),影响社交(5次),促进使用(5次),信任关系(4次)。详见表3。

3.3.2 主轴编码

主轴编码是程序化扎根理论的第二个环节,通过分析从开放性编码中得出的概念之间的逻辑关系,获得更抽象、更高层次的概念,即“范畴”。再对初步获得的15个节点中的内容进一步阅读推敲,探究其内在联系,将同性质的“概念”归为一类,归纳同类“概念”更深层次的内涵,形成“范畴”。通过主轴编码分析,得到6个“范畴”,详见表4。

表3 概念及代表性初始语句

表4 概念与范畴的关系

3.3.3 选择性编码

选择性编码是程序化扎根理论的最后一步,在这部分将会形成最终的理论模型。选择性编码主要是将主轴编码得到的范畴依据逻辑关系,找寻范畴之间的联系,构建最终的理论模型。上述的研究中,已经抽象出6个范畴与用户情感相关,在这一环节,要进一步对上述6个范畴进行归纳与提升,利用范畴之间的逻辑关系,再以用户情感为切入点建立模型。例如“用户体验感”“企业形象”属于外在因素,“社会责任感”属于内在因素,“社会交往”“习惯养成”“负向影响”是因素产生的影响。根据这个思路构建最终的用户情感构成模型(见图3)。

图3 用户情感构成模型

3.3.4 理论饱和度检验

扎根理论在理论构建完成之后,需要检验理论是否饱和,若没有饱和则需进一步扩充研究资料来完善“概念”和“范畴”。在用剩余的20%评论数据进行理论饱和检验后,并未发现新的“概念”和“范畴”,因此可以认为理论模型是饱和的。

3.4 居民碳减排意愿模型分析

用户情感构成由3个维度构成。内在维度即用户情感构成的内核,由社会责任感构成,是用户持续使用蚂蚁森林的内在核心驱动力;
中间维度是用户情感构成的具体内容,由社会交往、习惯养成、负向影响构成,是内在维度对用户产生的具体影响;
外在维度是用户情感构成的高层表现,由用户体验和企业形象两个要素构成,二者相互依存又相互促进,共同构成用户情感的外在表现。

3.4.1 社会责任感是用户情感构成的内在驱动力

随着社会发展及生活质量的不断提高,人们的社会责任感不断增强,越来越多的人投身到公益活动中。其中,对自然环境的保护是重中之重,气候变化成为全人类共同的议题,碳排放管理更是成为世界各国关注的焦点。我国也将“减碳”提升到了新的战略高度,倡导低碳生活节能减排,促进个体生活的碳达峰碳中和。在国家“双碳”战略下,蚂蚁森林依靠自身得天独厚的优势,积极发挥互联网平台作用,打造绿色数字经济平台,倡导公众践行绿色生活方式,共同打造绿色低碳未来,促进碳中和以及净零排放。

蚂蚁森林作为一种线上公益活动小程序,依赖于手机客户端或PC端进行运营,人力物力投入少,准入门槛低,只需花费一些时间,通过累计用户的“微小行动”来实现整片森林的创造。用户只需在蚂蚁森林积攒能量养成一棵虛拟的树,蚂蚁金服就会帮助用户实现拥有一颗真实属于自己的树的愿望,而能够满足用户参加社会公益、节能减排和保护环境的诉求,恰恰是用户持续使用蚂蚁森林的内在核心驱动力。

3.4.2 社会交往、习惯养成、负向影响是用户情感构成的具体内容

社会交往的范畴包括竞争意识、舍友推荐、促进友情,既包括竞争性的方面,又包含朋友之间的相处等方面。蚂蚁森林中有较多的附加功能,互动性较强,好友之间可以进行留言、合种树和相互拜访等互动活动,还会有排名榜来满足用户的荣誉感,用户间有密切的联系和互动。用户通过蚂蚁森林可以与好友互动,促进社交,符合年轻人的社交习惯,有利于实现社交网络的重组扩大。习惯养成的范畴包括早起习惯、锻炼习惯。为了收集能量或者多偷能量,会促进用户每天锻炼身体以及早上准时起床,使用户在不经意间养成了良好的生活习惯。负向影响的范畴包括影响社交、反感行为,包括不想偷能量也不想被偷的逃避型和反感好友收集自己的能量的厌恶型。

3.4.3 用户体验和企业形象是用户情感构成的外在表现

用户体验和企业形象相互依存又相互促进,共同构成用户情感的外在表现。用户体验感包括使用蚂蚁森林带来的成就感、荣誉感、真实感和娱乐放松功能等。企业形象是公众对该企业留下本身的印象,这些印象是通过人体的感官获得的,综合反映了企业生产经营状况,也将对企业在市场中的核心竞争能力与口碑产生直接影响。

正是用户情感构成的具体内容的不断影响,逐渐形成了用户对蚂蚁森林的使用体验感和企业形象定位。在本研究中,用户的体验感是促进社交的、真实的、环保的和易操作的。用户可自由选择要种植什么树木,蚂蚁森林高度尊重用户的个人偏好;
用户在线上成功兑换一棵树,蚂蚁森林金服将会保证在线下种下一棵真实的树;
用户可以与好友同种一棵树,加入学校保护林等,与好友互相偷能量,在主页留言。蚂蚁森林的企业形象是守信、环保和有社会责任感。

4.1 研究结论

基于灰色预测模型和扎根理论,本文研究了蚂蚁森林实际的减碳固碳效益,并对未来10年的减碳固碳量进行了预测,同时探讨了用户情感的具体构成因素,研究结论如下:

(1)蚂蚁森林发展呈现稳定向上的趋势,具有广阔的前景。根据灰色预测模型的预测结果来看,蚂蚁森林未来10年的减碳固碳量和种植树木量预测曲线均为开口向上的曲线,可以说明减碳固碳量和种植树木量呈现加速上涨的趋势。

(2)蚂蚁森林用户情感由多维度构成,可为提高用户粘性提供抓手。3个维度中,社会责任感是核心驱动力,是由用户自发形成的,这与用户的受教育程度等因素有关,因此企业不能通过自身的改进获得明显的效果。中间维度影响用户,3个因素通过影响用户情感进而反射到用户的使用意愿上。对平台来说,减少对用户的负向影响是亟需解决的问题,社会交往和习惯养成是维系用户粘性的重要手段。外在维度的作用不仅体现在增大用户粘性,也体现在树立良好的企业形象和增强体验感从而吸引潜在用户,增加平台的用户数量上。

4.2 对策建议

基于上述研究结果,本文对蚂蚁森林平台提出如下6个建议:

4.2.1 完善交互体系,构建有效的反馈机制

由于蚂蚁森林能量积累需要时间,“种树并看到收获”同样消耗时间,用户在短时间内很难收到蚂蚁森林正反馈,难以形成有效的激励机制。如果将蚂蚁森林的每日能量积攒量化为一定的环境数据变化,或者进行创新,每日能量积攒相当于多少“防疫口罩”“树”等用户较为熟悉的事物,更能直观地感知其有用性;
也可以通过推送用户已经种植的树木或者保护地,增强用户使用感受,实现有效及时的正反馈机制,加强用户的情感认同,从而提高用户粘性。

4.2.2 优化界面设计,设计便捷的操作流程

用户情感的外在维度中,用户体验感表明简单的界面和操作会更加吸引用户使用,简单的界面和流程可以满足用户在碎片化时间的使用需求,带给用户乐趣的同时,也满足了用户的社会责任感。另一方面,为新用户提供简便的操作,目的在于使其快速上手。

4.2.3 突出游戏元素,增强用户的使用乐趣

在现阶段的使用过程中,用户更多的是通过树苗的动态效果和弹跳出的对话框来参与树木成长,这一动态效果的优劣将直接影响用户的使用乐趣感。一个完整的故事情节需要有效结合游戏化元素,这要求蚂蚁森林平台需要不断美化应用界面,完善其卡通形象或故事情节,从沉浸体验入手进一步促进用户形成长期依赖使用习惯。

4.2.4 提升平台信度,构建稳定的信任机制

用户情感的外在维度中,企业形象不可忽视,近年来互联网平台负面事件层出不穷,使用户产生了警惕心理。蚂蚁森林需要引以为戒。平台可以通过加大技术和人力两方面的投入,努力创造公开化、透明化、人性化的使用环境。并随时报告整个种树的流程和进度,增加树苗监控环节,以良好的可视度和透明度打消用户疑虑。蚂蚁森林平台积极将过程透明化,才能提升平台的公信力。

4.2.5 降低使用风险,保障用户的隐私安全

使用蚂蚁森林的过程中,好友可以根据获得的能量数判断前一天的用户行为,存在隐私泄露的风险。平台可以设计两种模式供用户自由选择:一是私密模式,在这种模式下,用户的好友无法看见获得能量的数值,但是依旧可以偷能量,由于偷取的能量数是随机的,因此好友无法知晓用户的行为;
二是公开模式,用户的好友可以看见好友的能量数值。

4.2.6 承担社会责任,助力“双碳”目标实现

世界正在经历百年未有之大变局,全球的金融体系已经在引导金融投资向更利于自然资产的经济活动倾斜,与此同时鼓励可持续性的消费和生产。在国家“双碳”战略加持下,蚂蚁森林可凭借自身得天独厚的优势,实现碳中和以及净零排放,并不断披露碳中和进程。作为国内互联网金融科技的重点企业,蚂蚁森林应该积极承担社会责任,促进数字经济助力环境和社会的高质量发展。

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