基于Kano模型的音乐非遗档案用户群体利用偏好研究

　　文/戚麟麟

　　摘 要：基于Kano模型深入分析了音乐非遗档案用户群体的利用偏好，通过Better-Worse满意度指数对用户需求进行了分类和解析。调查结果显示，用户对音乐非遗档案的需求可以分为兴奋型需求、期望型需求、无差异型需求三类，每类需求都揭示了用户在档案利用过程中的不同心理和行为模式。

　　关键词：Kano模型；音乐非遗档案；利用偏好；档案需求

　　音乐类非遗作为非遗的重要组成部分，有其独特的传承规律和文化特质。它以活态载体（人）现场的演唱或演奏为主，同时通过表演者与当地风俗礼仪形成的精神文化场来传递知识、价值、情感。如何有效地管理和利用音乐非遗档案，使之服务于更广泛的用户群体，是当前文化遗产研究的一个关键问题。为了深入理解用户对音乐非遗档案的需求和偏好，本研究引入了Kano模型。Kano模型是日本学者狩野纪昭在 1984 年建立的双维认知模型，主要用于分析产品或服务特性与用户满意度之间的关系[1]。本研究旨在利用Kano模型，基于对音乐非遗档案用户群体利用偏好的类型归纳，进一步探索和分析音乐非遗档案用户群体的利用需求与满意度的关系，以期提出针对性管理和服务策略，从而提高音乐非遗档案的公众可接受度和利用效率，并且为音乐非遗档案的持续保护、传承和创新提供科学的理论支持和实践指导。

　　1  Kano模型及其在档案领域的应用

　　Kano模型是用户通过结构性标准化问卷在事前从正、反向两类题项对问题进行“满意”“理所当然”“无所谓”“勉强接受”“不满意”打分[2]。通过这种评分方式，Kano模型将隐性需求转化为显性需求，并将需求划分为以下五种类型：必备型需求（Must-be  Quality）、兴奋型需求（Attractive  Quality）、期望型需求（One-dimensional  Quality）、无差异型需求（Indifferent Quality）和逆向需求（Reverse Quality）（见图 1）。

图1 Kano模型

　　必备型需求是用户对于产品或服务的基础期待。兴奋型需求是指某些超出用户预期的属性或功能，这类需求的存在能够显著提升用户的满意度，而其缺失并不会对用户的满意度造成直接影响。兴奋型需求具有显著的市场差异化潜力，有助于产品或服务在竞争激烈的市场中脱颖而出。期望型需求的满足程度与用户满意度成正比关系。用户对此类需求有明确的期待，用户的满意度随着需求的表现提升或降低而持续提高或下降。无差异型需求的存在与否以及表现如何对用户的满意度几乎没有影响。逆向需求是指某些特征的存在可能导致特定用户群体的不满，这类需求的特点是它们与用户满意度呈负相关，即用户期望此类特征缺失而不是存在。

　　2023 年 1 月 20 日，本研究初步使用“Kano”和“档案”作为精确关键词在中国知网进行了文献搜索，但是未检索到相关文章；随后，将“档案”关键词设为模糊匹配，共检索到 12 篇相关文献，包括 6 篇学术期刊文章和 6 篇学位论文。目前，Kano模型在档案管理领域的应用尚处于初步探索阶段，现有研究主要集中于探讨该模型在提升档案馆服务能力、评价档案资源平台及档案馆信息服务要素等方面的应用。在具体研究中，邢变变等[3]基于Kano模型提出了档案馆服务的六个基本需求：基本需求、安全需求、社交需求、文化需求、审美需求以及自我实现需求，并且探讨了相应的能力提升路径。单思远等[4]从Kano理论视角出发，采用网络调研、专家咨询和层次分析方法，构建了一套高校档案资源平台的评价指标体系。雷晓庆等[5]通过问卷调查方法构建了 25 项公共档案馆网络信息服务要素，并且运用Kano模型分析、混合类分析、基于Better-Worse指数的分析和重要度分析等方法进行了系统研究。

　　2  基于Kano模型的问卷设计

　　本研究旨在识别音乐非遗档案用户群体的利用偏好，通过文献调研方法，分析了现有关于音乐非遗档案用户需求、利用偏好以及档案利用途径的文献。研究发现，尚无直接针对音乐非遗档案用户的利用偏好的学术成果研究。因此，本研究结合音乐档案和非遗档案的特殊性，依据外延不重复、交叉性、全面性及典型性的原则，整理出音乐非遗档案用户群体的需求要素，通过小组讨论和专家咨询，最终确定了六项关键要素作为问卷调查的主要内容（见表 1）。

表1 音乐非遗档案用户群体的需求要素及定义

　　基于前期分析整理出的音乐非遗档案用户群体的需求要素，本研究设计了一份调查问卷，旨在识别和理解用户对音乐非遗档案的利用偏好。调查问卷共分为三个部分，以系统地收集相关数据，并促进更深入的分析。第一部分是引言，旨在对问卷的调查原因和目的给出简要说明。第二部分是基本信息，包括对性别、年龄、职业类型、受教育程度以及使用音乐非遗档案的频率等人口统计学信息的调查。第三部分是需求要素，这是问卷的主体部分，通过对每个需求要素的详细描述，增强受访者对概念和相关问题的理解，确保收集数据的准确性。依据Kano模型的形式，问卷针对每个要素设计了正向问题（如果满足此项需求）和负向问题（如果未满足此项需求），通过对比分析，评估各需求的满足与否对用户满意度的具体影响。所有问题均采用五级量表响应，范围包括“满意”“理所当然”“无所谓”“勉强接受”“不满意”，分值从 1 分到 5 分。

　　3  Kano模型调研结果分析

　　本研究通过网络平台成功发放了关于音乐非遗档案用户群体利用偏好的Kano问卷，共回收 127 份问卷。经过仔细审查和数据清洗，剔除 32 份无效问卷，最终得到 95 份有效问卷，问卷的回收有效率达到 75%。在有效问卷中，男性用户和女性用户的比例相对平衡，其中男性占 45%，女性占 55%。在音乐非遗档案利用频率方面，在回收的 95 份有效问卷中，每日至少使用一次的用户有 20 人，占总有效问卷的 21%；每周至少使用一次的用户有 35 人，占 37%；每月至少使用一次的用户有 25 人，占 26%；而偶尔使用的用户有 15 人，占 16%。在年龄方面，用户主要集中在 25 ～ 45 岁，该年龄段的用户占到了总人数的 70%。职业类型则涵盖了教育工作者、研究人员、学生和文化传播专业人士等，其中，教育工作者和研究人员占比较高，分别为 30% 和 25%。在受教育程度上，大多数用户拥有高等教育背景，其中硕士研究生和博士研究生的比例加起来达到 80%。

　　经过信效度检验，问卷的结果显示出良好的可靠性和有效性。具体地，正向问题问卷的Cronbach Alpha值为 0.89，反向问题问卷的Cronbach Alpha值为 0.82，均显著高于通常接受的阈值 0.8，表明问卷具有较高的内部一致性。此外，正向问题问卷的KMO值为 0.843，反向问题问卷的KMO值为 0.817，两者均超过了推荐值 0.7。同时，正向和反向问题问卷的Bartlett球形度检验的显著性均小于 0.001，远低于 0.05 的标准阈值，这进一步证实了问卷的构造效度。根据Kano初始判断和辅助排序标准，并结合Better-Worse，分析结果如表 2 所示。

表2 Kano调查数据计算结果

　　为进一步了解各项服务的分布情况，利用Excel分析并处理表 2 中的数据，将Better系数值作为纵轴，Worse系数绝对值作为横轴，利用四象限分布图对Better-Worse值进行直观展示（见图 2）。

图2 四象限分布图

　　3.1  兴奋型需求

　　据调查分析发现，经过Better-Worse满意度指数分析后，统计图表呈现休闲娱乐体验和决策信息供给落在图 2 中的第一象限，表明休闲娱乐体验和决策信息供给被归类为兴奋型需求，这些元素在提供时能显著增加用户的满意度，而在缺失时则会大幅降低用户的满意度。这表明用户在利用音乐非遗档案时，不仅寻求知识和信息，同时还期待有趣、新奇的体验。为了提升用户对于音乐非遗档案的参与度和满意度，建议开发丰富的媒体内容和互动功能。例如，通过虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR)、混合实境（MR）、人工智能等现代技术手段，创造沉浸式音乐非遗档案体验空间，这种沉浸式的体验能够显著增强用户的感知价值。同时，引入以用户需求为原则的动态决策支持系统，通过实时数据和历史数据对用户的期望进行预测，为用户提供个性化的信息服务，进一步提升其决策的效率。

　　3.2  期望型需求

　　据调查分析发现，经过Better-Worse满意度指数分析后，统计图表呈现学术研究支持落在图 2 中的第二象限，表明学术研究支持被视为期望型需求，意味着虽然其不会对用户满意度产生直接的负面影响，但是其存在能显著提升用户满意度。这表明用户对音乐非遗档案的学术价值有一定的期待。因此，加强音乐非遗档案的学术功能对于用户的满意度提升至关重要。例如，扩展存档资料的深度和广度，提供更为详尽的元数据，以及增加与历史背景和文化语境相关的解析材料。此外，建立专门的学术交流平台，如在线研讨会和专题讨论组，可以促进学者之间的交流和合作，为学术研究提供更强的支持和更广阔的视角。

　　3.3  无差异型需求

　　调查分析发现，经过Better-Worse满意度指数分析后，统计图表呈现学术知识获取和法律凭证功能落在图 2 中的第三象限，表明学术知识获取和法律凭证功能被认为是无差异型需求，这些功能的存在或缺失对用户满意度的影响较小。这表明用户可能已经在其他平台充分获取了相关信息，或者或许这些信息不是用户利用音乐非遗档案的主要因素。尽管学术知识获取和法律凭证功能对用户满意度的影响较小，但对这些服务进行持续性维护和优化有利于维持用户的良好体验。例如，优化音乐非遗档案网站的检索功能，提高关键词搜索的多样化和准确性，使用户能够更加便利地获取所需信息。同时，确保非遗音乐档案相关描述信息和演绎内容的准确性和权威性，促进音乐版权和知识产权相关领域用户需求的满足。学术知识获取和法律凭证功能的维护和优化，可能无法直接显著提升用户的满意度，但是改善这些功能将有助于提升整体的用户体验，维护档案机构的专业形象。

　　参考文献

　　[1]Kano.Attractive  quality  and  must-be  quality[J].Journal  of  The  Japanese  Society  for  Quality  Control,1984 14(2):147-156.

　　[2] 易明 , 宋进之 , 李梓奇 . 基于Kano模型的高校智慧图书馆功能需求研究[J]. 图书情报工作 ,2020(14):45-53.

　　[3] 邢变变 , 鲁妍 . 基于Kano模型的综合档案馆智慧服务能力提升路径研究[J]. 兰台世界 ,2023(2):32-36.

　　[4] 单思远 , 杨雪 . 高校档案资源平台评价指标体系的构建与实证研究[J]. 山西档案 ,2022(6):118-125,107.

　　[5]雷晓庆,刘荣芳,景娴.基于Kano模型的公共档案馆网络信息服务要素分类研究[J].档案学研究 ,2018(5):112-118.

　　【作者简介】戚麟麟（1986—），男，汉族，河南周口人，河南科技职业大学讲师，学士，研究方向：声乐演唱。