基于体验场景指标阈值的网络评价指数研究

2019-07-20 08:21张吉皓陈圣仰
数字通信世界 2019年6期
关键词:在线视频满意率阈值

张吉皓,陈圣仰

(中国电信集团客服运营支撑中心,上海 200040)

随着互联网技术的普及,我们的生活也发生了巨大的变化。微信聊天、视频直播、手机支付等新模式的涌现极大程度上丰富和改变了传统的交流、娱乐及消费模式。越来越多的人开始接受并适应场景式的体验模式。根据宽带发展联盟发布的数据显示:我国的固网宽带家庭用户数累计已经超过3.8亿户,固定宽带家庭普及率达到85.4%,移动网络(含3G和4G)用户数累计超过12.9亿户,移动网络用户普及率达到93.1%。[1]庞大的用户规模以及普及率说明互联网已经成为我们日常工作和生活中不可分割的重要组成部分。因此,如何基于用户体验场景,对移动以及固网宽带网络质量进行评价,有助于运营商的服务管理部门更好地贯彻和落实“以用户为中心”的服务理念,具有很强的现实意义。

本文从用户体验视角出发,梳理出移动以及固网宽带下典型的用户体验场景,构建用户体验模型,并在此基础上选取4G移动网络下的在线视频场景的用户体验模型,确定其权重以及指标阈值,最终通过加权平均的方式,计算出网络评价指数。

1 用户体验场景及模型

结合前期工作,对用户特定网络使用条件下的重要使用场景进行梳理,得到了13个基本体验场景,其中移动网络体验场景7个;固网宽带体验场景6个,详见下表。

表1 用户体验场景表

引用TMF发布的“用户体验质量(QoE)”概念[3]-[4],从用户感知的角度出发,对不同的体验场景下的重要感知点、影响因素以及核心感知指标进行分解,从而得到分场景的用户体验模型,移动网络下用户观看在线视频场景的体验模型如下表所示。

表2 移动网络下观看在线视频场景的体验模型

2 体验模型下的各权重测算

基于上述构建的体验模型,可以进一步确定并计算出模型中不同组成部分的权重,从而为网络评价指数的计算提供输入。

以移动网络下观看在线视频场景的体验模型为例,通过线上问卷调研的方式,搜集到469份样本数据,利用层次分析法,最终计算得到的重要感知点、影响因素的权重如下表所示。

表3 权重分配表

3 阈值确定优化及满意率测算

指标阈值是不同的用户体验感知评分下所对应的核心感知指标的下限值。基于用户体验场景,通过问卷调研的方式,可得到13个体验模型的核心感知指标的阈值。同样地,以移动网络下观看在线视频场景的体验模型为例,得到体验指标阈值结果如下表所示。

表4 移动网络下观看在线视频场景的指标阈值及满意率

如上表所示,由于调研结果是离散的,无法给出给定指标阈值下的满意率。因此引入S型函数进行拟合。选择S型函数的原因是其拟合结果具备很强的可解释性。一般而言,用户感知是存在一个临界点,当指标数值优于临界值时,指标数值进一步提升,带来的用户满意率的提升往往不显著;当指标数值差于临界值时,指标数值进一步下降,会带来用户满意率的急速下降。对上述7个指标进行函数拟合的结果如下图所示。

图1 S型函数拟合曲线

利用上述拟合曲线,不仅可以近似推算出不同满意率分位数下的对应指标阈值,以移动网络下观看在线视频场景的体验模型为例,其90%以及50%满意率下的不同指标阈值对应关系如下表所示。

表5 指标阈值对应关系表

同时,还可以测算出给定阈值指标下的满意率,为最终网络评价指数计算提供计算因子。

4 网络评价指数

综上,利用加权平均算法可计算得到网络评价指数(即综合客户满意率)。具体计算公式如下所示:

网络评价指数(综合客户满意率)=

具体操作方式如下:

(1)阈值指标数据采集:以数据分析、实测、调研等方式,获取各项阈值指标数据。

(2)满意率测算:将阈值指标数据带入S型函数,获得对应的满意率数值。

(3)质量评价指数计算:将满意率数值代入到网络评价指数计算公式中,计算得到最终的网络评价指数。

依据上述步骤,对现有某运营商的移动网络以及固网宽带网络进行测算,得到移动网络和固网宽带网络质量评价指数(即综合用户满意率)分别为34.29%和38.39%。

5 总结与展望

本文基于QoE体系,构建了分场景的用户体验模型,同时提出了一种量化的网络评价方法,为以用户视角出发评价网络质量提供了一种思路和参考,与传统的基于网运侧的网络评价有所不同。

在指数测算及应用过程中,仍有一些问题值得研究与探讨:

(1)关于S型函数的构建。由于受制于样本获取渠道的限制,目前构建S型函数的基础数据样本,绝大多数来自于电信用户。未来,如果要增加S型函数的通用性,在构建过程中,样本应当尽可能覆盖三大运营商。

(2)关于模型分项权重的调整。由于5G的快速发展以及光宽带宽的不断提高,用户的感知体验也会发生变化,因此,为确保评价指数的准确性,需要不定期的对于分项权重进行维护和调整。

(3)关于评价指数的应用。网络评价结果可以与传统网运的网络评价结果进行关联,将用户感知端(用户侧)与企业内部运营端(网运侧)建立起串联,从而达到更为全面的评价企业网络质量的目的。

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