陽長征

摘 要：[目的/意義]為了探索社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響機制，對社交網(wǎng)絡(luò)中不同情景信息進行分類和定級，實現(xiàn)危機信息的差異化監(jiān)控與治理，并從交互情景體驗視角強化用戶對正面信息的持續(xù)分享意愿。[方法/過程]以用戶知覺流暢性、認(rèn)知專注度和線索依賴度為自變量，危機信息持續(xù)分享意愿為因變量，感知邊際效用及期望確認(rèn)度為中介變量構(gòu)建研究理論模型，通過問卷調(diào)查法對相關(guān)數(shù)據(jù)進行采集，采用結(jié)構(gòu)方程模型方法，并借助AMOS22.0統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行處理和分析。[結(jié)果/結(jié)論]其研究發(fā)現(xiàn)：1）社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度分別通過感知邊際效用及期望確認(rèn)度的中介作用，對危機信息持續(xù)分享意愿產(chǎn)生顯著正向影響。2）用戶認(rèn)識專注度對信息持續(xù)分享意愿的影響效應(yīng)最大，其次為知覺流暢性，最后為線索依賴度。3）用戶知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對用戶持續(xù)分享意愿的影響效應(yīng)，在人口統(tǒng)計學(xué)上均存在顯著性差異。最后，對研究結(jié)果進行分析和討論，并指出了研究價值及未來展望。

關(guān)鍵詞：交互情景體驗;危機信息;持續(xù)分享意愿;社交網(wǎng)絡(luò);用戶

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.01.009

〔中圖分類號〕G206 〔文獻標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）01-0079-12

Research of Effect of Interactive Situational Experience on

Continuous Sharing Intention of Crisis Information in Social Network

Yang Changzheng

（School of Journalism & New Media，Xian Jiaotong University，Xian 710049，China）

Abstract：[Purpose/Significance]With the view to explore the influence mechanism of interactive situational experience on continuous sharing intention of crisis information in social network，classify and grade differently characterized information in the network，monitor and govern crisis information，and enhance the intention of continually sharing positive information from the perspective of interactive situational experience.[Method/Process]With perceptual fluency，cognitive concentration and cue dependency as independent variables，continuous sharing intention as dependent variable，perceived marginal utility and expectation confirmation as mediating variables，the paper constructed influence mechanism model of effect of interactive situational experience on continuous sharing intention of crisis information in social network.And the sample data was obtained through questionnaire survey.The data was analyzed using research methods SEM，and were processed through AMOS22.0.[Result/Conclusion]And it concluded that perceptual fluency，cognitive concentration and cue dependency had significant positive effect on continuous sharing intention through mediating variables perceived marginal utility and expectation confirmation.Among these，the effect of cognitive concentration was the most intensity，perceptual fluency more intensity，and the last was cue dependency.Besides，there was differential effect of interactive situational experience on continuous sharing intention between-and in-gender，age and education.And finally，the paper analyzed and discussed the research results，and indicated the theoretical and practical implication of the research conclusion.

Key words：interactive situational experience;crisis information;continuous sharing intention;social network;user

近年來以互聯(lián)網(wǎng)為代表的各種新媒體的不斷涌現(xiàn)，極大地改變了人們的信息傳播方式，其中，社交網(wǎng)絡(luò)媒體則屬于當(dāng)下人們熱捧不疲的一種重要的網(wǎng)絡(luò)新媒體。第43次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，近年來我國社交網(wǎng)絡(luò)使用率普遍呈上升趨勢，截至2018年12月，微信朋友圈、QQ空間用戶使用率分別為83.4%、58.8%;微博使用率為42.3%，較2017年底上升1.4個百分點。然而，隨著我國社會的轉(zhuǎn)型和改革的不斷深化，我國社會發(fā)展已經(jīng)進入到了所謂“風(fēng)險社會”的發(fā)展時期，如近年來社會的群體性突發(fā)事件發(fā)生的頻率不斷上升，以及社會公共危機事件也在不斷增加。在危機爆發(fā)時，社會危機通過信息網(wǎng)絡(luò)渠道在社會上廣泛擴散，在廣度、速度和深度上都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)媒體環(huán)境下的效果，尤其社交網(wǎng)絡(luò)在其中發(fā)揮著重要作用，從而改變了危機信息傳播的整個結(jié)構(gòu)，對危機傳播管理產(chǎn)生了巨大影響，給社會在信息管控和輿論引導(dǎo)方面提出了全新的挑戰(zhàn)[1]。

然而，針對網(wǎng)絡(luò)輿論，場域理論強調(diào)，場域中的個體行為會被所處的場域所影響[2]。而作為場域中的具體環(huán)境，情景則是事物發(fā)生及個體行為產(chǎn)生的重要影響因素。情景是主體所處狀態(tài)以及其周圍環(huán)境變化的所有信息的集合，是關(guān)于事物、實體以及用戶等所處環(huán)境的相關(guān)信息，且每一行為均對應(yīng)著一組相應(yīng)的情景信息[3]。人作為情景的客體，在社會互動中為情景所驅(qū)使，宏觀環(huán)境只有經(jīng)過具體情景才能對人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響。人與情境互動論指出，一定環(huán)境下，個人行為常取決于情境特征，它是情境與特質(zhì)的統(tǒng)一體。預(yù)測個體的行為，須將情境和特質(zhì)相結(jié)合才能充分揭示行為產(chǎn)生的機理[4]。因此，網(wǎng)絡(luò)場域中，用戶對交互信息情景的體驗結(jié)果會對信息的持續(xù)分享行為產(chǎn)生重要影響。

為了深入了解網(wǎng)絡(luò)危機事件用戶信息分享行為的影響機理，學(xué)術(shù)界針對該主題的研究方興未艾，國內(nèi)外學(xué)者一直從不同視角進行研究和探討。國內(nèi)相關(guān)研究主要有，丁松云等研究表明，用戶的情緒刺激對用戶的新穎性、規(guī)范、目標(biāo)、內(nèi)在的舒適度及應(yīng)對能力評級有顯著影響，用戶新穎性、目標(biāo)和內(nèi)部舒適度對用戶信息分享意愿具有重要影響[7]。張大勇等指出，微信用戶高度依賴微信，共享和閱讀之間的間隔時間分布具有強陣發(fā)性，微信內(nèi)容共享的路徑長度要比微博內(nèi)容共享的路徑長度更大[8]。蘭雪等研究發(fā)現(xiàn)一般社交媒體中用戶自適應(yīng)信息共享行為的水平，發(fā)現(xiàn)影響自適應(yīng)信息共享行為的主要因素主要有偏好、動機、益處和強制性[9]。張婷等發(fā)現(xiàn)，用戶一致性對信息共享有積極影響，并受到關(guān)系強度的制約。與自我的現(xiàn)實相比，理想的自我一致性對信息共享具有強烈的影響[10]。金曉玲等研究結(jié)果表明，用戶對外部環(huán)境的看法對情感和微博自身的信息共享有著現(xiàn)在的影響[11]。李晨等研究發(fā)現(xiàn)，依賴性、概括性和方便生活是影響微信用戶信息共享行為的三個重要因素[12]。國外相關(guān)研究主要有，Kwon S等通過對微博數(shù)據(jù)的收集和處理，對信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的特征及影響機制進行了實證研究，構(gòu)建了微博用戶信息轉(zhuǎn)發(fā)行為理論模型，該模型可用于對用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為進行預(yù)測和分析[13]。Wang Y等認(rèn)為那些沒有關(guān)注過信息發(fā)布者的用戶仍然會對信息進行轉(zhuǎn)發(fā)，同時，博文的轉(zhuǎn)發(fā)用戶可能會對相同的信息進行多次轉(zhuǎn)發(fā)。在此基礎(chǔ)上，文獻借助了SIS病毒模型，將上述兩種轉(zhuǎn)發(fā)行為特征作為變量融入模型中，從而構(gòu)成了新的信息傳播模型，該模型可用于對信息轉(zhuǎn)發(fā)行為進行動態(tài)描述[14]。Boyd D等分析微博中各種信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的不同形式，探討了微博用戶對信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的多種可能性動機[15]。Yang J等則通過對Twitter的實證研究，從時間距離、用戶屬性以及博文特征等方面歸納出信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的22個特征，人們可根據(jù)這些特征變量對用戶信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的演化進行預(yù)測[16]。

綜合過去相關(guān)研究，總體而言，在研究內(nèi)容上，過去研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)危機信息分享行為的內(nèi)涵特征、結(jié)構(gòu)模式、影響因素、演化過程及治理策略等方面。在研究方法上，則主要通過定性分析、動力學(xué)模型、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、方差分析等方法探討信息分享行為問題及構(gòu)建傳播模型。雖然這些研究已取得諸多成果，但仍存在可提升之處。一方面，過去研究雖然已有較多文獻對網(wǎng)絡(luò)危機信息分享行為問題進行探討，也對危機信息的持續(xù)分享行為進行研究，然而，從場域交互情景體驗視角對危機信息分享行為的相關(guān)研究依然很少。情景體驗作為交互信息情景對人們行為發(fā)揮作用的重要方式，探明社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響機制具有關(guān)鍵性意義。因此，過去在該視角和主題上研究的缺乏，這給本研理論的構(gòu)建留下了空間。另一方面，就研究方法而言，采用的定性研究主要集中于問題的分析及對策提出，定量研究主要采用動力學(xué)、信息學(xué)、社會仿真進行研究，模型中涉及的變量主要為學(xué)術(shù)性變量，得出的研究結(jié)論難以落實到具體實踐操作上，與現(xiàn)實應(yīng)用的有效對接存在一定難度。因此，在此背景下，針對過去研究存在的不足，本文將結(jié)合心理學(xué)、信息學(xué)及傳播學(xué)，對社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響進行探索研究。其研究問題主要包含：1）社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響路徑及作用機制如何？2）社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響效應(yīng)在不同性別、年齡及學(xué)歷用戶群體中是否存在差異？若存在，則差異性如何？對于上述問題的研究有助于掌握危機信息持續(xù)分享行為的形成機理，為政府部門及媒體機構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)輿情治理提供理論指導(dǎo)和依據(jù)。

基于上述研究問題，本研究的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分根據(jù)現(xiàn)實需求和文獻分析提出研究問題，第二部分提出研究假設(shè)并構(gòu)建研究理論模型，第三部分進行研究方案設(shè)計并收集樣本數(shù)據(jù)，第四部分進行數(shù)據(jù)處理并實現(xiàn)模型驗證及數(shù)據(jù)分析，第五部分對研究結(jié)果進行分析、總結(jié)和討論。

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

情境論（Contextualism）認(rèn)為，行為會受到語境強烈驅(qū)動，語境因素對監(jiān)管行為具有重要影響。在預(yù)測行為時，應(yīng)考慮某些特定可觀察的刺激性環(huán)境，而非僅僅粗略地歸因于個體內(nèi)在特質(zhì)傾向。人們在解釋行為時，易于出現(xiàn)基本歸因錯誤，傾向于夸大人格個性的作用，而忽視情境因素。一定環(huán)境下，個人行為常取決于情境特征，它是情境與特質(zhì)的統(tǒng)一體。預(yù)測個體的行為，須將情境和特質(zhì)相結(jié)合才能充分揭示行為產(chǎn)生的機理[17]。

然而，情境社會理論指出，情景作為情境的具體構(gòu)件，宏觀環(huán)境只有經(jīng)過具體情景才能對人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響[18]。同時，技術(shù)接受模型（TAM）認(rèn)為，人們對系統(tǒng)的感知有用性和感知易用性共同決定了他們的使用態(tài)度，而對系統(tǒng)使用的態(tài)度和感知有用性決定了主體的行為意向，主體的行為意向又決定了主體最終對系統(tǒng)的使用行為[19]。因此，針對社交網(wǎng)絡(luò)中用戶交互信息情景體驗，根據(jù)TAM，用戶的行為意愿會受到主體的知覺狀態(tài)、認(rèn)知程度、感知效用及期望確定等方面的影響。

1.1 交互情景體驗與感知邊際效用

知覺流暢性（Perceptual Fluency）是指個體在對信息進行加工時信息表層屬性特征使用戶產(chǎn)生的有關(guān)加工過程難易程度的知覺和體驗，而信息加工難易程度的主觀體驗則又影響用戶在信息加工時對不同線索的權(quán)重賦值以及關(guān)注程度[20]。通常，人們對知覺流暢性高的信息線索賦予的權(quán)重和產(chǎn)生的認(rèn)知程度要高于對知覺流暢性低的信息線索賦予的權(quán)重和產(chǎn)生的認(rèn)知程度[21]。

認(rèn)知（Cognition）是指人們對事物進行分析和識別后形成的印象和觀點，人們對事物認(rèn)知的過程，就是對事物屬性特征進行提煉、獲取以及加工的過程。認(rèn)知專注性（Cognitive Concentration）表明人們在對事物認(rèn)知過程中他們的注意力在特定對象或特征上的指向和集中，當(dāng)人們對某對象或特征產(chǎn)生認(rèn)知專注時，表明他們對該客體進行著感知、思考、記憶、想象及體驗，從而獲得對該對象清晰、深刻及全面的認(rèn)識[22]。

信息線索（Information Scent）的概念首先在信息覓食理論中被提出，并將它定義為人們在信息獲取和接受時，能夠引起用戶注意、引導(dǎo)理解或?qū)τ脩粝乱徊叫袨榫哂邪凳净蛱崾咀饔玫娜魏涡畔23]。用戶在進行網(wǎng)頁瀏覽時，網(wǎng)站頁面上的導(dǎo)航、鏈接，以及鏈接處相關(guān)的說明性文字或圖片等，均可視為信息線索[24]。線索依賴度，是指人們在信息加工和認(rèn)知時，過度依靠于能夠引起用戶注意、引導(dǎo)理解或?qū)τ脩粝乱徊叫袨榫哂邪凳净蛱崾咀饔玫男畔?，從而在情感和認(rèn)知上表現(xiàn)為較強的感性化。

效用（Utility），是指主體通過消費產(chǎn)品或者閑暇享受等行為使自己的需求、欲望等得到滿足的一種度量。感知邊際效用（Marginal Utility）是人們在進行產(chǎn)品消費時，隨著對產(chǎn)品消費的增加，每增加一單位而引起消費者在滿意度上的感知增加量，是自變量每增加一單位數(shù)量而感知到因變量所增加的數(shù)量大小。

“啟發(fā)式—系統(tǒng)式”模型（簡稱HSM）指出，在人們對信息的加工過程中，主要涉及兩種方式：一種為系統(tǒng)式加工，主要通過審慎思考從而對信息進行分析和認(rèn)知;另一種為啟發(fā)式加工，即對信息進行淺層分析和認(rèn)知，其中投入的注意力和認(rèn)知資源相對較少。通常，較高的知覺流暢性和線索依賴度能促使人們更傾向于選擇啟發(fā)式方式對信息進行加工和認(rèn)知，降低了人們對信息加工的努力程度，用戶以較小的努力程度即可對信息內(nèi)容進行快速的整合和進行順暢地理解[25]，從而使得用戶對信息交互行為的效用感知增加。認(rèn)知專注度則能促使人們更傾向于選擇系統(tǒng)式方式對信息進行加工和認(rèn)知，使用戶對危機信息交互行為的價值進行細(xì)致分析[26]，從而增加用戶的感知效用。因此，當(dāng)隨著自變量知覺流暢性、認(rèn)知專注度和線索依賴度體驗效價的提高，用戶對交互行為帶來的效用感知也提高，同時感知邊際效用也增加?；诖?，可以提出如下假設(shè)：

H1a：社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶知覺流暢性對感知邊際效用存在顯著正向影響。

H2a：社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶認(rèn)知專注度對感知邊際效用存在顯著正向影響。

H3a：社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶線索依賴度對感知邊際效用存在顯著正向影響。

1.2 交互情景體驗與期望確認(rèn)度

期望（Expectation），是建立在人們對于行為前的經(jīng)驗、他人的陳述以及外界信息或承諾的基礎(chǔ)上，對產(chǎn)品、服務(wù)或行為結(jié)果將會出現(xiàn)的情況所進行的預(yù)測。期望主要包括事物的發(fā)生概率及發(fā)生的內(nèi)容兩個構(gòu)件，主體通過自身對于事物的發(fā)生機率及結(jié)果內(nèi)容進行評估，從而初步形成對某事物的期望。根據(jù)期望可實現(xiàn)的程度差異，期望可分為高度期望與低度期望，高度期望是指意愿出現(xiàn)的情況會出現(xiàn)，不意愿出現(xiàn)的情況不出現(xiàn)。低度期望是指意愿出現(xiàn)的情況不出現(xiàn)，不意愿出現(xiàn)的情況會出現(xiàn)。期望確認(rèn)（Confirmation）則是指主體感知到自身期望得以實現(xiàn)的程度，是通過實際績效結(jié)果與預(yù)期結(jié)果的之間差距大小進行體現(xiàn)，它會對行為后的滿意度產(chǎn)生重要影響[27]。期望確認(rèn)主要借助主體的客觀確認(rèn)、推論確認(rèn)及知覺確認(rèn)3種途徑加以實現(xiàn)。其中，客觀確認(rèn)是行為前的預(yù)期與行為后的結(jié)果績效間的客觀性差異，推論確認(rèn)是根據(jù)已有經(jīng)驗和知識去推測行為前的預(yù)期與行為后的績效之間的差距大小，知覺確認(rèn)是主體通過自身的主觀知覺對績效結(jié)果與給定的參照基準(zhǔn)之間的差異程度進行的評估[28]。

針對社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗，知覺流暢性與線索依賴度是用戶的知覺體驗結(jié)果，對主體的知覺確認(rèn)具有重要影響。認(rèn)知專注度是用戶在認(rèn)知上的體驗結(jié)果，對主體的推論確認(rèn)及客觀確認(rèn)具有重要影響。然而，在主體通過客觀確認(rèn)、推論確認(rèn)及知覺確認(rèn)對行為期望實現(xiàn)程度進行評估時，若其實現(xiàn)程度高，則具有較高的期望確認(rèn)度。基于此，可以提出如下假設(shè)：

H1b：社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶知覺流暢性對期望確認(rèn)度存在顯著正向影響。

2.2 數(shù)據(jù)收集

本研究使用的數(shù)據(jù)來自2018年12月進行的“社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互情景體驗對危機信息持續(xù)分享意愿影響研究”的網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查。為了提高調(diào)查信息的質(zhì)量和信度，在問卷中插入了一些過濾性問題的題項。為了確保調(diào)查時問卷的信度和效度，在進行正式調(diào)查之前，先隨機發(fā)放了問卷130份進行預(yù)調(diào)查，其中回收了89份，剔除回收中不合格的問卷16份，最后有效回收率為56.15%。對此進行信度和效度分析，其統(tǒng)計結(jié)果顯示，預(yù)調(diào)查問卷的KMO值為0.81，Bartletts球形檢驗的p值均小于0.01，累積方差解釋度為88.07%，Cronbachs α值均大于0.70。而在進行CITC分析中，其中Q21的CITC指數(shù)為0.18，其余項均大于0.50，因此需要刪除問卷中的Q21題項，其余題項均保留。刪除Q21題項后，再次對分量表及總體量表進行信度分析，結(jié)果顯示原來Q21題項所屬構(gòu)念的分量表Cronbachs α值存在顯著提升，而其余各分量表Cronbachs α值均大于0.70，總體量表Cronbachs α值也大于0.70，表明刪除題項Q21后的問卷結(jié)構(gòu)優(yōu)度得以提高，說明該題項的刪除具有合理性。

正式調(diào)查時，主要采用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查系統(tǒng)、QQ、微信以及其它各種網(wǎng)絡(luò)通訊工具相結(jié)合。同時，為了提高調(diào)查結(jié)果的準(zhǔn)確性及問卷的回收率，則在每次調(diào)查前，預(yù)先告知參與本調(diào)查的每位受訪者在本次調(diào)查完成后將獲得一定額度的報酬，主要通過手機話費充值、微信紅包、Q幣、支付寶以及其它在線支付等方式完成支付。本研究數(shù)據(jù)收集過程歷時2個月，發(fā)放問卷1 200份，回收問卷數(shù)為879份，剔除其中不合格問卷73份，則有效問卷共803份，問卷有效回收率為66.92%。其中，有效樣本數(shù)據(jù)的人口統(tǒng)計變量分布特征如表1所示。

由表1的人口統(tǒng)計變量分布特征可見，該樣本數(shù)據(jù)涵蓋了不同性別、年齡、學(xué)歷和職業(yè)的用戶群體，且各統(tǒng)計學(xué)變量的樣本分布不存在極端或奇異情況，該樣本數(shù)據(jù)可用于研究分析。

3 數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗

3.1 信度與效度分析

量表信度。對問卷各題項內(nèi)部一致性進行檢驗，對問卷數(shù)據(jù)處理，其結(jié)果如表2所示，其中，知覺流暢性、認(rèn)識專注度、線索依賴度、感知邊際效用、期望確認(rèn)度、持續(xù)分享意愿各分量表的Cronbachs α分別為0.88、0.92、0.93、0.90、0.88、0.94，整個問卷的總Cronbachs α為0.81，所有α值均大于0.70的標(biāo)準(zhǔn)，說明該問卷各分量表和整體問卷設(shè)計信度較佳。

結(jié)構(gòu)效度。對量表中的各變量進行探索性因子分析，其結(jié)果如表2所示，當(dāng)共提取6個因子來表達該量表的所有題型時，所能解釋的累積方差為82.64%。同時，測項Q12的因子負(fù)荷為0.24，其余題項在對應(yīng)的維度上的因子負(fù)荷均大于0.50標(biāo)準(zhǔn)值，因此需要刪除題項Q12，其余項均保留。該結(jié)果表明說明量表在整體設(shè)計上的結(jié)構(gòu)效度良好。

內(nèi)斂及判別效度。對收集的數(shù)據(jù)進行驗證性因子分析（CFA），其結(jié)果如表2所示，各測量題項與所度量的潛在變量間的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷系數(shù)均大于0.70，其對應(yīng)的t值均大于1.96（p=0.05）的臨界值。同時各變量AVE值均大于0.50，復(fù)合信度（CR）均大于0.70，表明觀測變量能有效反映對應(yīng)潛變量的特質(zhì)，各組觀測指標(biāo)間均存在較好的一致性，說明數(shù)據(jù)的收斂性良好。對所有潛變量進行相關(guān)系數(shù)及AVE平方根計算（參見表3），所有潛變量的AVE值的平方根值均大于對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)的絕對值，表明各潛變量間的判別效度較佳。

3.2 路徑分析及假設(shè)檢驗

1）直接效應(yīng)

由于知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對危機信息持續(xù)分享意愿影響路徑模型的成立，須以知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對危機信息持續(xù)分享意愿具有顯著性影響為分析基礎(chǔ)。因此，在對知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對危機信息持續(xù)分享意愿影響路徑模型分析前，需對潛在外生變量與潛在內(nèi)生變量間因果關(guān)系的顯著性進行分析。由于各潛變量均通過李克特五點量表度量，各變量賦值均為介于“1”～“5”間的次序整數(shù)，故選取有序Probit模型對樣本數(shù)據(jù)進行擬合分析。

在表4中，為了保證參數(shù)的可識別性，已對參數(shù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。表4結(jié)果顯示，模型的似然比卡方檢驗的概率p值為0.000，達到0.01顯著水平，拒絕回歸模型無效的原假設(shè)，表明該模型構(gòu)建顯著性有效。模型對應(yīng)的準(zhǔn)R2值為0.849，R2值較大，表明模型具有較佳的擬合優(yōu)度。同時，模型中各系數(shù)Z檢驗的p值均小于0.01，表明模型

中各系數(shù)的估計值在1%的置信水平下均通過顯著性檢驗，且各系數(shù)為正數(shù)，表明知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對危機信息持續(xù)分享意愿具有顯著正向影響，存在顯著因果關(guān)系。

2）路徑分析

對理論模型使用AMOS進行估計，其輸出的p（χ2）值為0.000，小于0.05的顯著水平，拒絕原假設(shè)，表明理論模型與觀察數(shù)據(jù)無法適配，需要對初始模型進行修正，根據(jù)輸出結(jié)果中的修正指標(biāo)（MI），需要在觀察變量Q3與Q8的誤差項間建立共變關(guān)系，從而至少可以減少卡方值36.18。在對模型進行修正后，其相應(yīng)的各擬合度指標(biāo)分別為：p（χ2）為0.38，同時χ2/df、NFI值、GFI值、AGFI值、CN值、RMSE值均達到模型可適配標(biāo)準(zhǔn)，且修正指標(biāo)輸出結(jié)果中未有任何需要修正的參數(shù)，這表明修正后的模型為可接受模型，標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)參見圖2。

3）中介效應(yīng)

根據(jù)Zhao X等提出的中介效應(yīng)分析程序[39]，結(jié)合Bolin J H H等提出的Bootstrap方法進行中介效應(yīng)檢驗[40]。以持續(xù)分享意愿為因變量，以知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度為自變量，以感知邊際效用及期望確認(rèn)度為中介變量進行模型的結(jié)構(gòu)設(shè)置。選用Process程序中的模型1，進行1 000次重復(fù)樣本抽取，并以95%為顯著性置信區(qū)間進行中介效應(yīng)檢驗。其檢驗結(jié)果如表5所示。

3.3 群組分析

信息環(huán)境使用理論指出，用戶的不同職業(yè)和社會角色會對人們的信息行為產(chǎn)生重要影響，這些因素在某種程度上培育了用戶信息行為的不同特征。因此，要對用戶社會認(rèn)同群組間差異有更深入的了解，需在上述理論框架驗證的基礎(chǔ)上對不同性別、年齡及學(xué)歷的用戶群組差異作進一步的比較和分析。

在進行群組模型估計時，年齡組除RMSEA值（0.17）、學(xué)歷值RMR（0.25）未達適配標(biāo)準(zhǔn)外，其余各適配度指標(biāo)均達到標(biāo)準(zhǔn)值，這表明性別、年齡及學(xué)歷的群組數(shù)據(jù)整體上能較好地與理論模型相適配。各標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)均介于0～1范圍內(nèi)，且各對應(yīng)系數(shù)的t檢驗均達到0.05的顯著水平，這表明假設(shè)的理論模型在性別和年齡群組上均具有跨組效度。其分析結(jié)果如表7所示。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié) 論

通過對研究假設(shè)的提出及理論模型的構(gòu)建，采用問卷調(diào)查法收集用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺中的危機信息分享行為數(shù)據(jù)，探索了網(wǎng)絡(luò)空間中用戶期望感知對危機信息持續(xù)分享意愿的影響。其中，量表設(shè)計及所獲數(shù)據(jù)均具有較佳的信度和效度，在此基礎(chǔ)上，并通過結(jié)構(gòu)方程模型對理論模型進行了實證檢驗和數(shù)據(jù)分析，得出如下研究結(jié)論：

首先，社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度分別通過感知邊際效用及期望確認(rèn)度的中介作用，對危機信息持續(xù)分享意愿產(chǎn)生顯著正向影響。其中，知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對期望確認(rèn)度具有顯著正向影響，知覺流暢性及認(rèn)識專注度對感知邊際效用存在顯著正向影響，而線索依賴度對感知邊際效用的影響效應(yīng)不顯著。同時，感知邊際效用及期望確認(rèn)度對危機信息持續(xù)分享意愿具有顯著正向影響。

其次，社交網(wǎng)絡(luò)中，用戶認(rèn)識專注度對信息持續(xù)分享意愿的影響效應(yīng)最大，其次為知覺流暢性，最小為線索依賴度。其中，知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度通過期望確認(rèn)度中介變量較之于通過感知邊際效用中介變量對持續(xù)分享意愿產(chǎn)生較大影響。

再次，用戶知覺流暢性、認(rèn)識專注度及線索依賴度對用戶持續(xù)分享意愿的影響效應(yīng)，在人口統(tǒng)計學(xué)上均存在顯著性差異。在性別上，各路徑系數(shù)女性大于男性;在年齡上，各路徑系數(shù)大小順序依次為：30～50歲最大、30歲以下較大、50歲以上最小;在學(xué)歷上，各路徑系數(shù)大小順序依次為：小學(xué)及以下最大、初中～高中較大、大學(xué)及以上最小。

4.2 討 論

針對所有研究假設(shè)，其中H3a未獲支持，即線索依賴度對用戶感知邊際效用的影響不顯著。出現(xiàn)該情況可能的原因在于，根據(jù)人們對信息加工努力程度的差異可將信息認(rèn)知分為啟發(fā)式及系統(tǒng)式，不同方式將對人們具有不同的說服效果。其中，啟發(fā)式加工則主要基于“最小認(rèn)知努力程度”原則而對信息進行加工和處理，人們傾向于通過感性認(rèn)知對信息內(nèi)容和觀點進行識別和判斷，信息加工的精細(xì)程度相對較低，從而主體會快速、直觀地形成態(tài)度和觀點[41]。而線索依賴度是用戶過度依靠于能夠引起用戶注意、引導(dǎo)理解或?qū)τ脩粝乱徊叫袨榫哂邪凳净蛱崾咀饔玫男畔?，在對信息進行加工和認(rèn)知時，用戶易于快速、直觀地形成認(rèn)知態(tài)度和行為，該快速、便捷的認(rèn)知方式能給用戶在信息加工的內(nèi)容參照上產(chǎn)生偏向，但對該行為形成的感知價值則仍然主要取決于線索的性質(zhì)，不同信息線索則會引起用戶不同的效價感知。因此，交互情景中的線索依賴度與感知邊際效用不存必然的因果關(guān)系，故在檢驗時呈現(xiàn)不顯著性。

在用戶群組分析中，感知流暢性、認(rèn)知專注度及線索依賴度對用戶持續(xù)分享意愿的影響存在人口統(tǒng)計學(xué)變量的差異性，產(chǎn)生該情況的主要原因可能是由于不同群體的社會特征及社會角色的差異性所導(dǎo)致。一般性信息行為理論指出，用戶的不同職業(yè)和社會角色會對人們的信息行為產(chǎn)生重要影響，這些因素在某種程度上培育了用戶信息行為的不同特征。同時，用戶在獲取信息和利用信息中，存在多種中介變量對信息行為及動力機制產(chǎn)生重要影響，其中主要包括心理特征、人口統(tǒng)計特征、社會角色等[42]。針對本研究結(jié)論，在性別上，兩性除了受到生理差異的影響外，更大程度上受到社會文化性別差異的影響。由于男性與女性在社會地位、社會角色上的差異，以及社會對不同性別也具有不同的角色期待和評價，在總體上表現(xiàn)出了一系列行為規(guī)范、性別分層等方面的差異特征。因此，群體在性別上的生理差異經(jīng)由社會規(guī)范以及社會制度力量的作用，以及歷代積淀的性別文化潛移默化的影響，從而形成了男女兩性在信息加工模式和信息行為上的差異性[43]。其次，在用戶年齡方面，年齡的大小通常與一個人的生理發(fā)育和智力發(fā)展密切相關(guān)，也代表著他們社會閱歷的豐富程度，體現(xiàn)了他們在思維成熟度的差異。同時，也受到社會規(guī)范、社會文化以及風(fēng)俗習(xí)慣的影響，不同年齡階段的群體則扮演著不同的社會角色，承擔(dān)著不同的社會責(zé)任，從而對不同年齡段個體的信息思維模式、認(rèn)知方式以及行為特征產(chǎn)生重要影響。最后，在用戶文化程度方面，由于教育學(xué)習(xí)是人們通過后天努力來改變和重塑自己思維和認(rèn)知方式的重要途徑，學(xué)歷的高低反映了一個人在社會中接受教育程度的差異，高學(xué)歷者通過對更多科學(xué)知識的學(xué)習(xí)和更多正式的訓(xùn)練從而提高自己對事物的認(rèn)知和態(tài)度，相對于低學(xué)歷者他們對事物有著更審慎、更科學(xué)的思考和認(rèn)知，從而使得不同學(xué)歷的個體在對事物的認(rèn)知、態(tài)度以及行為上通常具有不同程度的差異性[44]。

在交互情景體驗通過感知邊際效用和期望確認(rèn)度的中介作用對持續(xù)分享意愿的影響機制中，體現(xiàn)了社交網(wǎng)絡(luò)用戶對信息認(rèn)知的形成到行為產(chǎn)生的整個動力過程。雖然過去尚未有與該研究結(jié)論完全一致的研究文獻，但該研究結(jié)論與過去相關(guān)研究的推演結(jié)果相吻合。針對期望確認(rèn)度對信息持續(xù)分享意愿的影響，劉勍勍等認(rèn)為用戶對服務(wù)的再次使用意愿受到如下認(rèn)知路徑的影響：在用戶對服務(wù)使用前，先形成一個預(yù)先期望。在使用后，顧客會根據(jù)實際使用體驗，對行為結(jié)果形成認(rèn)知。若對結(jié)果的績效大于預(yù)期時，則形成正面確認(rèn);若預(yù)期大于績效時，則形成負(fù)面確認(rèn)。用戶對行為結(jié)果的期望確認(rèn)度將影響顧客的滿意度，從而用戶的滿意度會對服務(wù)再次使用意愿產(chǎn)生影響，當(dāng)顧客滿意度越高，后期對其繼續(xù)使用的意愿亦會越高[45]。針對交互情景體驗通過感知邊際效用對信息持續(xù)分享意愿的影響，陳渝等指出，人們的行為會受到主體對該行為的感知有用性和感知易用性的影響，感知有用性和感知易用性共同決定了他們的行為態(tài)度，而對行為意愿的態(tài)度和感知有用性決定了主體的行為意向，主體的行為意向決定了最終的行為結(jié)果[46]。

針對本研究意義，在當(dāng)下，由于網(wǎng)絡(luò)及信息技術(shù)的快速發(fā)展，人們在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息行為特征與傳統(tǒng)媒體環(huán)境下的受眾認(rèn)知特征已存在很大差異，在形成機理上變得更為復(fù)雜，從而使得過去的研究或理論在變量構(gòu)造及結(jié)構(gòu)分析上需要得以不斷更新和完善。該研究獲得了網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件場域情景啟發(fā)對受眾認(rèn)知偏差的影響的一些新的發(fā)現(xiàn)和研究結(jié)論，在理論上，可為今后人們對網(wǎng)絡(luò)用戶認(rèn)知特征、行為規(guī)律的進一步探索及理論的構(gòu)建提供一定的參考和借鑒，亦可為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息行為理論、信息場理論及信息情境理論的進一步深化和發(fā)展添磚加瓦。在實踐上，通過對社交網(wǎng)絡(luò)中不同特征的情景進行甄辨和分類，從而實現(xiàn)對用戶危機信息行為的進行差異化監(jiān)控和引導(dǎo)。根據(jù)認(rèn)知專注度對用戶持續(xù)分享意愿影響效應(yīng)最大，在危機信息行為監(jiān)控和引導(dǎo)中，可將能引起用戶認(rèn)知專注的交互情景作為監(jiān)管及引導(dǎo)的重點，從而通過弱化人們的感知邊際效用和期望確認(rèn)度，以此降低人們對危機信息的持續(xù)分享意愿。其次為可產(chǎn)生知覺流暢性的交互情景，最后為能產(chǎn)生線索依賴性的交互情景。據(jù)此制定有針對性的危機信息行為防范策略及引導(dǎo)措施，實現(xiàn)危機信息行為的分級監(jiān)控和管理，使危機信息的治理與引導(dǎo)達到事半功倍。

本研究雖然已盡量做到使研究設(shè)計完善，但由于客觀條件限制，仍存在一定局限性。在數(shù)據(jù)采集上，雖已盡量完善抽樣設(shè)計及數(shù)據(jù)采集的各個流程和細(xì)節(jié)，也已最大可能地擴展數(shù)據(jù)獲取的范圍，但因數(shù)據(jù)采集需要耗費大量的人力和物力，然后由于課題組人力、物力的限制，使得本研究仍存在有待提升之處。在網(wǎng)絡(luò)抽樣調(diào)查過程中，受訪者存在擔(dān)心調(diào)查者可能是出于某種惡意或探測自己隱私而致使受訪率低。因此，在后續(xù)的相關(guān)研究中，可以考慮在現(xiàn)實人群中進行抽樣調(diào)查，以提高問卷的回收率和合格率。

參考文獻

[1]陳經(jīng)超，吳倩.社交媒體“類危機”溝通策略效果研究[J].新聞與傳播研究，2017，（12）：62-78.

[2]Koffka K.Principles of Gestalt Psychology[M].Routledge，2013：156-159.

[3]Dey A K.Understanding and Using Context[J].Personal and Ubiquitous Computing，2001，5（1）：4-7.

[4]劉德海，蘇燁.群體性突發(fā)事件調(diào)解、預(yù)警和防御的情景優(yōu)化模型[J].系統(tǒng)工程理論與實踐，2014，34（10）：2609-2618.

[5]Kitchen P J，Kerr G，Schultz D E，et al.The Elaboration Likelihood Model：Review，Critique and Research Agenda[J].European Journal of Marketing，2014，48（11/12）：2033-2050.

[6]Eimer M，Schlaghecken F.Response Facilitation and Inhibition in Subliminal Priming[J].Biological Psychology，2003，64（1-2）：7-26.

[7]丁松云，王勇，柯青.情緒刺激對微博信息分享意愿的影響實證研究[J].現(xiàn)代情報，2019，39（3）：35-45.

[8]張大勇，景東，卜巍.融合多源數(shù)據(jù)的微信用戶信息分享行為特征研究[J].情報科學(xué)，2019，37（2）：83-88.

[9]蘭雪，曹錦丹，王柏森，等.基于社會化媒體的適應(yīng)性信息分享影響因素研究[J].圖書館學(xué)研究，2018，（24）：79-82，91.

[10]張婷，吉峰.用戶自我一致性對在線信息分享意愿的影響研究[J].管理現(xiàn)代化，2017，37（2）：87-89.

[11]金曉玲，房園，周中允.探究微博用戶原創(chuàng)信息分享行為——基于沖動行為視角[J].情報學(xué)報，2016，35（7）：739-748.

[12]李晨，黃燦.微信用戶信息分享行為動機研究[J].現(xiàn)代情報，2015，35（5）：57-62.

[13]Kwon S，Cha M，Jung K，et al.Aspects of Rumor Spreading on a Microblog Network[M].Springer International Publishing，2013：299-308.

[14]Wang Y，Jin Z，Yang Z，et al.Global Analysis of an SIS Model with an Infective Vector on Complex Networks[J].Nonlinear Analysis：Real World Applications，2012，13（2）：543-557.

[15]Boyd D，Golder S，Lotan G.Tweet，Tweet，Retweet：Conversational Aspects of Retweeting on Twitter[C]//43rd Hawaii International Conference on System Sciences（HICSS）.IEEE，2010：1-10.

[16]Yang J，Counts S.Predicting the Speed，Scale，and Range of Information Diffusion in Twitter[J].ICWSM，2010，（10）：355-358.

[17]Owe E，Vignoles V L，Becker M，et al.Contextualism as an Important Facet of Individualism-collectivism：Personhood Beliefs Across 37 National Groups[J].Journal of Cross-Cultural Psychology，2013，44（1）：24-45.

[18]張斌.場域理論與媒介研究——一個新研究范式的學(xué)術(shù)史考察[J].新聞與傳播研究，2016，（12）：38-52.

[19]Marangunic' N，Granic' A.Technology Acceptance Model：A Literature Review from 1986 to 2013[J].Universal Access in the Information Society，2015，14（1）：81-95.

[20]Claypool H M，Mackie D M，Garcia-Marques T.Fluency and Attitudes[J].Social and Personality Psychology Compass，2015，9（7）：370-382.

[21]Shah A K，Oppenheimer D M.Easy Does It：The Role of Fluency in Cue Weighting[J].Judgment and Decision Making，2007，2（6）：371-379.

[22]莊錦英.情緒、邊框影響決策認(rèn)知過程的實驗研究[J].心理科學(xué)，2004，27（6）：1340-1343.

[23]Pirolli P，Card S.Information Foraging[J].Psychological Review，1999，106（4）：643.

[24]楊陽，張新民.基于信息線索的認(rèn)知分析模型[J].情報理論與實踐，2009，32（5）：9-12.

[25]Storme M，Myszkowski N，Davila A，et al.How Subjective Processing Fluency Predicts Attitudes Toward Visual Advertisements and Purchase Intention[J].Journal of Consumer Marketing，2015，32（6）：432-440.

[26]Petty R E，Cacioppo J T，Kasmer J A.The Role of Affect in the Elaboration Likelihood Model of Persuasion[J].Communication，Social Cognition，and Affect，2015：117-147.

[27]Brown S A，Venkatesh V，Goyal S.Expectation Confirmation in Technology Use[J].Information Systems Research，2012，23（2）：474-487.

[28]顧東曉，張悅，顧佐佐，等.基于期望確認(rèn)理論的社交網(wǎng)絡(luò)正向輿情信息傳播模型研究[J].情報科學(xué)，2016，34（4）：29-34.

[29]Quiggin J.A Theory of Anticipated Utility[J].Journal of Economic Behavior & Organization，1982，3（4）：323-343.

[30]Job V，Walton G M，Bernecker K，et al.Implicit Theories About Willpower Predict Self-regulation and Grades in Everyday Life[J].Journal of Personality and Social Psychology，2015，108（4）：637.

[31]Brown S A，Venkatesh V，Goyal S.Expectation Confirmation in Technology Use[J].Information Systems Research，2012，23（2）：474-487.

[32]Bhattacherjee A.Understanding Information Systems Continuance：An Expectation-confirmation Model[J].MIS Quarterly，2001：351-370.

[33]陳明紅，孫順，漆賢軍.移動社交媒體位置信息分享持續(xù)意愿研究——隱私保護視角[J].圖書館論壇，2017，37（4）：58-67.

[34]Oppenheimer D M.The Secret Life of Fluency[J].Trends in Cognitive Sciences，2008，12（6）：237-241.

[35]Rouis S.Impact of Cognitive Absorption on Facebook on Students Achievement[J].Cyberpsychology，Behavior，and Social Networking，2012，15（6）：296-303.

[36]Bristow D N，Schneider K C，Schuler D K.The Brand Dependence Scale：Measuring Consumers Use of Brand Name to Differentiate Among Product Alternatives[J].Journal of Product & Brand Management，2002，11（6）：343-356.

[37]王欣，胡正明.價格促銷中的消費者效用感知研究[J].山東社會科學(xué)，2010，（3）：141-143.

[38]劉虹，裴雷，孫建軍.基于期望確認(rèn)模型的視頻網(wǎng)站用戶持續(xù)使用的實證分析[J].圖書情報知識，2014，（3）：94-103.

[39]Zhao X，Lynch J J G，Chen Q.Reconsidering Baron and Kenny：Myths and Truths About Mediation Analysis[J].Journal of Consumer Research，2010，37（2）：197-206.

[40]Bolin J H H，Andrew F.Introduction to Mediation，Moderation，and Conditional Process Analysis：A Regression-Based Approach.New York，NY：The Guilford Press[J].Journal of Educational Measurement，2014，51（3）：335-337.

[41]孫彥，李紓，殷曉莉.決策與推理的雙系統(tǒng)——啟發(fā)式系統(tǒng)和分析系統(tǒng)[J].心理科學(xué)進展，2007，15（5）：721-726.

[42]Khoo C S G.Issues in Information Behaviour on Social Media[J].LIBRES：Library and Information Science Research Electronic Journal，2014，24（2）：75.

[43]Oakley A.Sex，Gender and Society[M].Routledge，2016：67-69.

[44]Nicolas L C，Sylviane L，Luc L，et al.The Effect of Education on Cognitive Performances and Its Implication for the Constitution of the Cognitive Reserve[J].Developmental Neuropsychology，2003，23（3）：317-337.

[45]劉勍勍，左美云，劉滿成.基于期望確認(rèn)理論的老年人互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用持續(xù)使用實證分析[J].管理評論，2012，24（5）：89-101.

[46]陳渝，楊保建.技術(shù)接受模型理論發(fā)展研究綜述[J].科技進步與對策，2009，26（6）：168-171.

（責(zé)任編輯：孫國雷）