張大勇　李超　郭光

[摘要]采用在線問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)信息抽取技術(shù)相結(jié)合的方法，獲取微博用戶線下行為動(dòng)機(jī)和線上使用行為數(shù)據(jù).并依此確定了微博用戶8種線上使用行為與4種線下行為動(dòng)機(jī)。通過對樣本數(shù)據(jù)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)女性微博使用動(dòng)機(jī)要高于男性，并且微博使用動(dòng)機(jī)與用戶年齡具有顯著的負(fù)相關(guān)性；此外研究還表明，不同的行為動(dòng)機(jī)對應(yīng)著相關(guān)的使用行為。上述研究有利于提升對網(wǎng)絡(luò)主體的活動(dòng)規(guī)律的了解。

[關(guān)鍵詞]微博；行為動(dòng)機(jī)；使用行為；相關(guān)性

DOI：10.3969/j.issn 1008-0821.2015.06.002

[中圖分類號]G202 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-0821（2015）0H5-0009-04

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)虛擬社會與現(xiàn)實(shí)社會逐漸交融并互相影響。網(wǎng)絡(luò)社會既成為一種新的社會形態(tài)，也是一種新的社會模式。微博作為一種新型社交網(wǎng)絡(luò)媒介，以其個(gè)性化的服務(wù)和獨(dú)特的傳播優(yōu)勢贏得了眾多用戶的青睞，截至2014年6月全國微博用戶已達(dá)2.75億，微博已經(jīng)成為個(gè)人、機(jī)構(gòu)以及其他媒體的信息發(fā)布交流平臺。用戶使用微博過程中，會留下諸多個(gè)人行為信息，如自我介紹、照片發(fā)布、添加好友等，這些線上行為信息是對于用戶自我個(gè)性的解讀與展示，而借助于心理學(xué)的研究，特別是通過對用戶行為動(dòng)機(jī)和使用行為相關(guān)性的讀解，將有助于提高輿情管理、行為預(yù)測和個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)營銷的精確度和合理性。

1.文獻(xiàn)評述

Barabasi（2012）在《爆發(fā)：大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)見未來的新思維》中否定了Taleb（2009）在《黑天鵝：如何應(yīng)對不可知的未來》一書中闡述的“人類行為是隨機(jī)的，都是小概率事件，是不可以預(yù)測的”的觀點(diǎn)，他提出在大數(shù)據(jù)時(shí)代人類行為是可以預(yù)測的，其比例甚至高達(dá)93%。Barabasi這一觀點(diǎn)隨著大數(shù)據(jù)理論的興起而被更多的人所接受。

網(wǎng)絡(luò)用戶行為千差萬別，很難一概而論，而隨著計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，特別是社交類網(wǎng)站的涌現(xiàn)，使收集和分析海量人類自身的行為數(shù)據(jù)變成了可能。目前針對網(wǎng)絡(luò)用戶行為研究主要是通過分析網(wǎng)絡(luò)用戶的構(gòu)成、特點(diǎn)及其行為活動(dòng)上所表現(xiàn)出來的規(guī)律，以解釋和預(yù)測網(wǎng)絡(luò)用戶的興趣愛好、行為特征以及作用關(guān)系，并將其應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)營銷、輿情監(jiān)控等領(lǐng)域。在網(wǎng)絡(luò)安全方面，趙佐等通過分析僵尸網(wǎng)絡(luò)工作過程中所表現(xiàn)出的行為特征，提出了基于異常行為監(jiān)控的僵尸網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)技術(shù)；林闖等認(rèn)為對用戶的行為可信度的研究，不僅可以提高網(wǎng)絡(luò)的安全性而且也可以提高網(wǎng)絡(luò)整體性能[引。在網(wǎng)絡(luò)營銷方面，葉文比較了網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者購買行為與傳統(tǒng)的消費(fèi)者購買行為之間的差異，并對引起差異存在的影響因素進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。在用戶信息行為方面，Agichtein等對用戶搜索引擎使用行為進(jìn)行分析，為搜索引擎算法優(yōu)化和系統(tǒng)改進(jìn)提供了理論依據(jù)；王曉光系統(tǒng)地研究微博客的基本結(jié)構(gòu)、信息傳播一般模式，并考察了微博客用戶基本行為特征和關(guān)系特征。在輿情監(jiān)控方面，Boutet等分析了Twitter用戶的發(fā)布行為，提出應(yīng)用混合主題模型來分析用戶的發(fā)帖行為，并定量分析了用戶之間的作用關(guān)系；樊鵬翼等首次對國內(nèi)微博的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和用戶行為進(jìn)行了測量，并分析不同的社會關(guān)系對用戶發(fā)帖行為的影響；Ding等通過分析閱讀和回復(fù)數(shù)用戶、觀察到話題討論強(qiáng)度和用戶參與程度遵循冪律分布；張彥超等分析了社交網(wǎng)絡(luò)中話題傳播行為規(guī)律和預(yù)測方法，以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息傳播與輿論演進(jìn)規(guī)律；馬彥結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境下微博輿情的發(fā)展特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了微博輿情熱點(diǎn)挖掘系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型，實(shí)現(xiàn)了熱點(diǎn)博文的聚類和話題抽取。

動(dòng)機(jī)理論最初產(chǎn)生于霍桑實(shí)驗(yàn)，是指個(gè)體內(nèi)在驅(qū)使其采取某種行為的理論。該理論從最初以本能論、驅(qū)動(dòng)論為代表的機(jī)械觀對本能反應(yīng)和外在誘因的研究，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐猿删蛣?dòng)機(jī)論、認(rèn)知一致論為代表的認(rèn)知觀對個(gè)體認(rèn)知因素的研究。認(rèn)知觀動(dòng)機(jī)研究將自我情緒、人格特質(zhì)與其他各種認(rèn)知變量相結(jié)合，體現(xiàn)了人類行為動(dòng)機(jī)的復(fù)雜性，它更多的關(guān)注于人的有意義的社會行為動(dòng)機(jī)。隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，動(dòng)機(jī)理論開始逐漸應(yīng)用在新技術(shù)中，Davis等（1989）將動(dòng)機(jī)理論應(yīng)用在解釋個(gè)體對于新系統(tǒng)技術(shù)的接受與使用上，并提出了被廣泛用來解釋和預(yù)測使用者技術(shù)使用行為的技術(shù)接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）。此后，Davis等通過實(shí)驗(yàn)證明了影響個(gè)體實(shí)際行為的原因包括內(nèi)部動(dòng)機(jī)和外部動(dòng)機(jī)，并認(rèn)為個(gè)人注重的是活動(dòng)的執(zhí)行過程，并對其活動(dòng)的過程感興趣、獲得滿足，而不是在強(qiáng)調(diào)得到明顯的成就。針對用戶使用動(dòng)機(jī)對用戶使用媒介的頻率與強(qiáng)度方面的研究，Hringer等使用持續(xù)采納理論來解釋用戶持續(xù)使用Twitter的行為，在研究中將因使用滿意體驗(yàn)而導(dǎo)致的習(xí)慣作為重要?jiǎng)訖C(jī)因素；Agrifoglio等以動(dòng)機(jī)理論和TAM模型為基礎(chǔ)，分析了人們持續(xù)使用Twitter內(nèi)外部動(dòng)機(jī)，認(rèn)為實(shí)用性、易用性、愉悅性和娛樂性4個(gè)因素影響著用戶持續(xù)使用行為；Dumlao等從動(dòng)機(jī)和社會資本兩個(gè)維度擴(kuò)展了信息系統(tǒng)成功模型，認(rèn)為感知信任和用戶滿意度與用戶持續(xù)使用動(dòng)機(jī)緊密相關(guān)。

從以上文獻(xiàn)來看，目前國內(nèi)外研究者從持續(xù)使用、動(dòng)機(jī)理論等許多角度試圖去解釋微博用戶的使用動(dòng)機(jī)，但每個(gè)研究模型都在將微博用戶視為單一整體，沒能考慮到不同個(gè)體間在人格、性別、年齡的差異，以及由這些差異導(dǎo)致特定的行為動(dòng)機(jī)和使用行為。首先，動(dòng)機(jī)與行為是兩個(gè)相對的概念，行為是個(gè)體外的活動(dòng)，動(dòng)機(jī)是行為的源動(dòng)力和內(nèi)在因素，并促使該行動(dòng)朝向某一目標(biāo)進(jìn)行的內(nèi)在過程，人的一切活動(dòng)都是由特定的動(dòng)機(jī)所引起的。然而動(dòng)機(jī)與行為的關(guān)系是非常復(fù)雜的，同一種動(dòng)機(jī)可能會產(chǎn)生不同的行為，如微博用戶擁有的社交動(dòng)機(jī)能夠產(chǎn)生關(guān)注、評論、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等多種行為，而同一種行為也可能具有相異的動(dòng)機(jī)，如轉(zhuǎn)發(fā)行為，有可能是出于對自身情感的表達(dá)，也用可能是一種社交互動(dòng)、也有可能是信息收集的過程。因此在分析動(dòng)機(jī)與行為相關(guān)性時(shí)，不僅要考慮到動(dòng)機(jī)與行為在邏輯上的對應(yīng)關(guān)系，還要善于利用動(dòng)機(jī)強(qiáng)度與行為強(qiáng)度進(jìn)行取舍。此外，僅僅理清動(dòng)機(jī)與行為的關(guān)系仍然不能解釋網(wǎng)絡(luò)行為的成因，由于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，使用程度越來越高，網(wǎng)絡(luò)行為已經(jīng)逐漸變成了人類行為中不可或缺的一部分，研究網(wǎng)絡(luò)用戶行為動(dòng)機(jī)的時(shí)候需要將其網(wǎng)上行為與線下行為有機(jī)地結(jié)合起來，進(jìn)行綜合分析，如圖1所示。endprint

2.數(shù)據(jù)獲取與處理

本文研究主要涉及微博用戶行為動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)和使用行為數(shù)據(jù)，獲取方法分為在線問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)信息抽取技術(shù)。調(diào)查對象參照CNNIC、百度指數(shù)和新浪微博數(shù)據(jù)中心發(fā)布的《2013年新浪用戶發(fā)展報(bào)告》所提供的微博用戶分布情況。在用戶性別方面，男約占50.1%，女約占49.9%，比例基本持平；在用戶年齡構(gòu)成方面，80后和90后約占用戶總體的90%；在用戶接受教育水平方面，?？埔陨蠈W(xué)歷用戶約占總數(shù)的70.8%。為了更為準(zhǔn)確地反映微博用戶行為動(dòng)機(jī)，本文通過在線問卷調(diào)查方式，并參照新浪微博用戶基本構(gòu)成情況，抽取了227份有效問卷；為獲取微博用戶使用行為數(shù)據(jù)，本文則采用結(jié)構(gòu)化網(wǎng)頁信息抽取技術(shù)，對參與該項(xiàng)問卷調(diào)查的微博用戶線上信息按照需求進(jìn)行了抽取。具體樣本基本構(gòu)成情況如表1所示。

在調(diào)查問卷設(shè)計(jì)中，對使用動(dòng)機(jī)量表的24項(xiàng)問題進(jìn)行了項(xiàng)目分類，并采用因素分析法提取出行為動(dòng)機(jī)的構(gòu)成因素，共提取出包括人際交往、信息獲取、休閑娛樂、自我表達(dá)在內(nèi)的四項(xiàng)基本信息。而進(jìn)行信度分析顯示，四項(xiàng)理本行為動(dòng)機(jī)因素系數(shù)分別為0.702，0.815，0.672，0.589.總信度為0.881，可認(rèn)為該量表有效，且總體信度較高。對微博用戶使用行為數(shù)據(jù)的抽取，主要包括微博用戶主頁所展示如下信息：關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、微博數(shù)、標(biāo)簽、點(diǎn)贊數(shù)，原創(chuàng)微博、照片數(shù)、參與話題數(shù)、注冊日期、個(gè)人資料、是否會員、活躍等級等，并根據(jù)研究需要進(jìn)行了篩選，同時(shí)在問卷調(diào)查中還添加了兩個(gè)用戶基本行為的選項(xiàng)，分別為用戶使用頻率和每日使用時(shí)長，用戶使用頻率從O～7次以上劃分為4個(gè)等級，日使用時(shí)長從15分鐘以下到2小時(shí)以上，劃分為5個(gè)等級。

3.實(shí)驗(yàn)分析

3.1人口變量與微博使用動(dòng)機(jī)的相關(guān)性

通過計(jì)算性別對使用動(dòng)機(jī)的影響，發(fā)現(xiàn)其相關(guān)性如表2所示?？傮w微博使用動(dòng)機(jī)上，男性略低于女性，且男性的各方面動(dòng)機(jī)標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明男性在微博使用動(dòng)機(jī)方面的差異相對于女性更大；在人際交往動(dòng)機(jī)方面男性與女性的平均值基本持平；在休閑娛樂動(dòng)機(jī)、信息獲取動(dòng)機(jī)和自我表達(dá)動(dòng)機(jī)中，女性的平均值較高。

用戶年齡與微博使用動(dòng)機(jī)的相關(guān)性如表3所示。其中，用戶年齡與人際交往動(dòng)機(jī)之間不具備顯著的相關(guān)性，而用戶年齡與信息獲取、休閑娛樂、自我表達(dá)和總使用動(dòng)機(jī)卻具有顯著的負(fù)相關(guān)性，表明隨著用戶年齡的增長，對微博的使用動(dòng)機(jī)越來越薄弱。

3.2行為動(dòng)機(jī)與使用行為的相關(guān)性

通過對微博用戶網(wǎng)絡(luò)頁面信息的抽取，可將用戶使用行為劃分為關(guān)注數(shù)、粉絲數(shù)、微博數(shù)、原創(chuàng)微博數(shù)、注冊時(shí)長、微博等級、原創(chuàng)圖片數(shù)，點(diǎn)贊數(shù)等8種，樣本中對用戶行為數(shù)據(jù)具體描述如表4所示。

由于這8種行為數(shù)據(jù)的離散程度較大，本文首先采用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后對包括人際交往、信息獲取、休閑娛樂、自我表達(dá)在內(nèi)的4種行為動(dòng)機(jī)與使用行為分別進(jìn)行相關(guān)性分析，所得結(jié)果如表5～8所示，其結(jié)果參照8種行為與4種使用動(dòng)機(jī)的對應(yīng)關(guān)系按照相關(guān)性顯著水平從大到小進(jìn)行排列。從表5可以看出，與人際交往動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的行為是原創(chuàng)微博數(shù)，在T檢驗(yàn)下，其P=0.002，遠(yuǎn)小于0.05；從表6可以看出，與信息獲取動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的使用行為是微博等級，在T檢驗(yàn)下，其P=0.008，遠(yuǎn)小于0.05；從表7可以看出，與休閑娛樂動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的使用行為是微博等級，在T檢驗(yàn)下，其P=0.01<0.05；從表8以看出，與自我表達(dá)動(dòng)機(jī)相關(guān)行較強(qiáng)的使用行為是原創(chuàng)微博數(shù)，在T檢驗(yàn)下，其P=0.023<0.05。

4.結(jié)論

本文通過在線問卷調(diào)查和網(wǎng)絡(luò)信息抽取技術(shù)相結(jié)合的方法，以獲取微博用戶線下行為動(dòng)機(jī)和線上使用行為數(shù)據(jù)。通過人口變量對微博用戶名變量的影響，本文發(fā)現(xiàn)：男性在總體微博使用動(dòng)機(jī)上得分較低，女性在休閑娛樂動(dòng)機(jī)、信息獲取動(dòng)機(jī)和自我表達(dá)動(dòng)機(jī)均高于男性，這與性別的特質(zhì)和社會化角色基本相一致。因?yàn)槎鄶?shù)女性具有追逐名人、探究他人私隱和喜歡傾訴的傾向。研究還表明，微博使用動(dòng)機(jī)與用戶年齡具有顯著的負(fù)相關(guān)性，年齡越大的用戶，使用微博的偏好越低。研究結(jié)構(gòu)與現(xiàn)實(shí)情況是基本一致，因?yàn)槲⒉┳鳛橐环N新興網(wǎng)絡(luò)交互媒介，其用戶主體多為年輕人。

通過對微博用戶8種使用行為與4種行為動(dòng)機(jī)的相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)：與人際交往動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的行為是原創(chuàng)微博數(shù)，表明人際交往動(dòng)機(jī)強(qiáng)的用戶出于人際交往中展現(xiàn)自我的目的，樂于發(fā)布原創(chuàng)微博和圖片，向粉絲展示自己的思想、感悟，以達(dá)到更多的交流；與信息獲取動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的使用行為是微博等級，微博作為自媒體，其快速性和便捷性成了信息發(fā)布的最佳平臺，微博等級代表了用戶享有的權(quán)利，跟用戶獲取信息行為緊密相關(guān)；影響休閑娛樂動(dòng)機(jī)的主要行為是微博等級，出于休閑娛樂動(dòng)機(jī)的用戶仍會花費(fèi)較長時(shí)間在微博上；與自我表達(dá)動(dòng)機(jī)相關(guān)性較強(qiáng)的使用行為是原創(chuàng)微博數(shù)，自我表達(dá)動(dòng)機(jī)較強(qiáng)的用戶將微博看作自我展示和宣泄的平臺，而不太關(guān)注其他功能。

本文的研究有助于探索網(wǎng)絡(luò)社會中個(gè)體和群體的行為及心理成因，使人們更全面地了解作為網(wǎng)絡(luò)主體的活動(dòng)規(guī)律，以達(dá)到提高互聯(lián)網(wǎng)的信息資源利用效率和加強(qiáng)對網(wǎng)絡(luò)行為有效引導(dǎo)的目的。

本文責(zé)任編輯：馬卓endprint