陽長(zhǎng)征

( 西安交通大學(xué) 新聞與新媒體學(xué)院 西安 710049)

0 引 言

近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)媒體的普遍使用，危機(jī)事件爆發(fā)變得越來越頻繁，并常常形成難以遏制的社會(huì)輿論。信息級(jí)聯(lián)理論指出，人們?cè)谀承┣榫诚?，傾向于認(rèn)為他人所提供的信息比自身獲取的信息更具可信度和合理性，從而選擇從眾性地加入該類人群，并與所參照群體的認(rèn)知、判斷和行為保持一致，進(jìn)而對(duì)事物認(rèn)知產(chǎn)生信息級(jí)聯(lián)現(xiàn)象。在突發(fā)公共事件中，人們由于無法獲得危機(jī)事件的切確信息，易于導(dǎo)致信息級(jí)聯(lián)，并引起人們對(duì)事件的認(rèn)知偏差，從而對(duì)社會(huì)輿情及社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生嚴(yán)重負(fù)面影響。因此，突發(fā)公共事件中的信息級(jí)聯(lián)行為已成為了社會(huì)高度關(guān)注的問題，在此背景下，研究突發(fā)公共事件中受眾信息級(jí)聯(lián)的影響機(jī)制具有重要的意義。

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息行為，場(chǎng)域理論指出，場(chǎng)域中的個(gè)體行為會(huì)被所處的場(chǎng)域所影響。而作為場(chǎng)域中的具體環(huán)境，情景則是事件發(fā)生及個(gè)體行為的重要影響因素。人作為客體，在社會(huì)互動(dòng)中為情景所驅(qū)使，且宏觀環(huán)境只有經(jīng)過具體情景才能對(duì)人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響，該作用過程即為情景嵌入的過程[1]。根據(jù)精細(xì)加工可能性理論，情景信息作為主體所處狀態(tài)的一類重要的線索性信息，場(chǎng)域情景嵌入可使用戶產(chǎn)生耦合性啟發(fā)，并使用戶對(duì)場(chǎng)域產(chǎn)生依賴。其中，耦合性啟發(fā)，是人們?cè)谛畔⒓庸み^程中，對(duì)外部信息進(jìn)行多維度聯(lián)結(jié)和整合，從而直觀、快速地形成自身認(rèn)知的心理過程；場(chǎng)域依存性，是指用戶在處理信息時(shí)，依賴于環(huán)境和外部線索而對(duì)事物進(jìn)行參照和認(rèn)知。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件，在情景嵌入作用下，耦合性啟發(fā)及場(chǎng)域依存性則是輿論場(chǎng)域?qū)κ鼙娬J(rèn)知及行為產(chǎn)生影響的重要信息加工方式[2][3]。然而，過去研究雖然對(duì)網(wǎng)絡(luò)從眾行為進(jìn)行探討，但從場(chǎng)域情景嵌入視角對(duì)用戶信息行為的研究很少，且基于耦合性啟發(fā)與依存性認(rèn)知路徑對(duì)受眾信息級(jí)聯(lián)行為的相關(guān)研究依然缺乏。因此，在此背景下，針對(duì)過去研究的不足，本文將探索如下問題：網(wǎng)絡(luò)突發(fā)事件中，基于耦合性啟發(fā)及場(chǎng)域依存性，場(chǎng)域情景嵌入對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)的影響路徑及作用機(jī)制如何？且各路徑的影響效應(yīng)在不同性別、年齡及學(xué)歷用戶群體中的差異性如何？

1 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.1文獻(xiàn)綜述在場(chǎng)域情景嵌入變量上，場(chǎng)域理論指出，場(chǎng)域中的主體認(rèn)知和行為均會(huì)受到所處場(chǎng)域的作用，主體行為是個(gè)體特征和環(huán)境因素共同驅(qū)動(dòng)而形成的結(jié)果。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(duì)人的心理、行為和態(tài)度產(chǎn)生影響。而突發(fā)公共事件，作為突然發(fā)生并造成或可能造成嚴(yán)重社會(huì)危害、且需采取應(yīng)急處置措施予以應(yīng)對(duì)的自然災(zāi)害、事故災(zāi)難、公共衛(wèi)生事件或社會(huì)安全事件，由于其具有突發(fā)性、傷害性和公共性特征，網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)域信息行為中則會(huì)出現(xiàn)明顯的交互性、情感性及關(guān)系性等特征，其場(chǎng)域情景則也相應(yīng)地包含交互性情景、情感性情景及關(guān)系性情景[4]。而社會(huì)嵌入理論強(qiáng)調(diào)，人們所采取的有目的的社會(huì)行為，總被嵌入于某一特定的、持續(xù)的社會(huì)關(guān)系和社會(huì)結(jié)構(gòu)中。因此，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)域情景，處于其中的個(gè)體行為則相應(yīng)地嵌入于交互性情景、情感性情景及關(guān)系性情景三種情景中[5]。其中，交互情景嵌入，是指兩人或多人之間進(jìn)行信息交流，以努力實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)，并在人與人之間或人與產(chǎn)品之間建立起某種特定關(guān)系。情感情景嵌入，是個(gè)人認(rèn)識(shí)到自己情緒和感情的狀況，并感觸到因情緒變化而引起的生理反應(yīng)，導(dǎo)致生理體驗(yàn)和情緒感受同時(shí)產(chǎn)生。關(guān)系情景嵌入，是基于人際信任的雙重交互行為而形成，其行為者會(huì)受到所嵌入的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的影響[6]。

在信息級(jí)聯(lián)變量上，信息級(jí)聯(lián)是指在某些情境下，認(rèn)為他人所提供的信息比自身獲取的信息更具可信度和合理性，并忽略自身所獲得信息的可靠性，從而從眾地加入該類人群，進(jìn)而推斷出自身欲獲取的某特定信息。信息級(jí)聯(lián)的產(chǎn)生具有五個(gè)重要條件：需要做出決策；存在非此即彼的有限決策空間；可依據(jù)前期觀察順序進(jìn)行決策；個(gè)體可獲得自身所需的某些信息，有利于指導(dǎo)自我決策；難以直接獲得他人掌握的外部信息，但可從他人行為中推斷出相關(guān)信息[7]。

在耦合性啟發(fā)變量上，耦合性在信息技術(shù)中是用以對(duì)模塊間聯(lián)系密切程度的度量，模塊間的關(guān)聯(lián)程度越大，之間的依存性也越強(qiáng)，表明模塊間的耦合性則越大。耦合性啟發(fā)，則是指人們?cè)谛畔⒓庸み^程中，對(duì)外部信息進(jìn)行多維度聯(lián)結(jié)和整合，從而直觀、快速地形成認(rèn)知的心理過程。啟發(fā)系統(tǒng)式模型(HSM)指出，根據(jù)人們對(duì)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，而不同方式對(duì)人們具有差異化說服效果。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(duì)信息進(jìn)行加工和處理，人們傾向于通過感性認(rèn)知對(duì)信息內(nèi)容和觀點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別和判斷，其信息加工的精細(xì)程度相對(duì)較低，從而主體會(huì)快速、直觀地形成自身態(tài)度和觀點(diǎn)[8]。

在場(chǎng)域依存性變量上，場(chǎng)獨(dú)立-場(chǎng)依存理論指出，人們對(duì)外部環(huán)境(即“場(chǎng)域”)的依賴性存在差異。在信息處理過程中，信息處理獨(dú)立性較低的人傾向于更少依賴于外部環(huán)境，而更多依賴于內(nèi)部思考。與場(chǎng)獨(dú)立用戶相比，場(chǎng)依存的用戶對(duì)場(chǎng)域中的線索信息感興趣，對(duì)情景因素具有更好的記憶。在處理信息時(shí)，場(chǎng)域依存的個(gè)體在處理問題時(shí)通常依賴于環(huán)境或外部參照[9]。此外，同質(zhì)群體作為在年齡、學(xué)歷、階層、職業(yè)等維度方面具有相似性的群體，其同質(zhì)性通常使得人們?cè)谏鐣?huì)認(rèn)知、行為方式等方面存在彼此識(shí)別并相互吸引，易于在人們內(nèi)部文化結(jié)構(gòu)、生活及意識(shí)形態(tài)上形成共同體。而內(nèi)群體作為一個(gè)人在心理上被識(shí)別為群體成員具有相似特征的社會(huì)群體，這種相似性即為群體的同質(zhì)性，該特征也會(huì)對(duì)群體成員的信息行為產(chǎn)生重要影響[10]。

1.2研究假設(shè)關(guān)于場(chǎng)域情景嵌入對(duì)用戶耦合性啟發(fā)的影響，HSM模型指出，啟發(fā)式加工則主要基于“最小認(rèn)知努力程度”原則而對(duì)信息進(jìn)行加工和處理，該加工路徑主要是由于用戶信息認(rèn)知過程受到外部情境線索因素的影響而形成。針對(duì)突發(fā)公共事件，交互性情景嵌入通過場(chǎng)域中的信息互動(dòng)性景象，可給用戶提供一種人們對(duì)事件存在積極關(guān)注及參與的感性認(rèn)知；情感性情景嵌入通過場(chǎng)域中用戶對(duì)事件呈現(xiàn)的情感特征，可給用戶提供一種人們對(duì)事件存在某種負(fù)面情緒和態(tài)度的感性認(rèn)知；關(guān)系性情景嵌入通過場(chǎng)域中用戶在信息交流中呈現(xiàn)的信任度，從而給用戶提供一種人們認(rèn)為事件信息具有可靠性的感性認(rèn)知。通過上述不同維度感性認(rèn)知，交互性情景、情感性情景及關(guān)系性情景在社會(huì)嵌入功能作用下影響了用戶對(duì)事物的認(rèn)知方式和結(jié)果，增加了人們?cè)谶M(jìn)行信息加工過程中對(duì)外部線索信息的權(quán)重，從而易于形成啟發(fā)式認(rèn)知模式。基于此，可以提出如下假設(shè)：

H1a：突發(fā)公共事件中，交互情景嵌入對(duì)用戶耦合性啟發(fā)存在正向影響；

H1b：突發(fā)公共事件中，情感情景嵌入對(duì)用戶耦合性啟發(fā)存在正向影響；

H1c：突發(fā)公共事件中，關(guān)系情景嵌入對(duì)用戶耦合性啟發(fā)存在正向影響。

關(guān)于用戶耦合性啟發(fā)對(duì)信息級(jí)聯(lián)行為的影響，HSM模型指出，啟發(fā)式加工使人們傾向于通過感性認(rèn)知對(duì)信息內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和判斷，其信息加工的精細(xì)程度相對(duì)較低，從而主體會(huì)快速、直觀地形成自身態(tài)度和觀點(diǎn)，并易于受到從眾性認(rèn)知和思維的影響。針對(duì)突發(fā)公共事件，耦合性啟發(fā)通過對(duì)外部信息進(jìn)行多維度聯(lián)結(jié)和整合，可直觀、快速地對(duì)突發(fā)公共事件性質(zhì)及內(nèi)容形成認(rèn)知，并傾向于形成從眾性思維，進(jìn)而產(chǎn)生信息級(jí)聯(lián)行為?；诖耍梢蕴岢鋈缦录僭O(shè)：

H2：突發(fā)公共事件中，用戶耦合性啟發(fā)對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)傾向存在顯著正向影響。

關(guān)于個(gè)體層面用戶場(chǎng)域依存性對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)的影響，場(chǎng)域依存性是指?jìng)€(gè)體易于受到外部因素的干擾和影響，依賴于對(duì)場(chǎng)域中的線索信息進(jìn)行感性認(rèn)知或知覺，而不是基于自身深入思考和邏輯推演來做出判斷，因而具有場(chǎng)域依存性的個(gè)體常難以對(duì)事物做出獨(dú)立性決策。針對(duì)突發(fā)公共事件，在相同交互性情景嵌入、情感性情景嵌入及關(guān)系性情景嵌入條件下，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)用戶場(chǎng)域依存性越大時(shí)，用戶則越傾向于根據(jù)場(chǎng)域提供的交互性線索、情感性線索及關(guān)系性線索對(duì)事物進(jìn)行認(rèn)知和判斷，從而導(dǎo)致用戶傾向于采用與外界情景形成耦合聯(lián)動(dòng)的啟發(fā)式方式對(duì)信息進(jìn)行加工和處理。基于此，可以提出如下假設(shè)：

H3a：突發(fā)公共事件中，用戶場(chǎng)域依存性在交互情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)傾向影響路徑中存在顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

H3b：突發(fā)公共事件中，用戶場(chǎng)域依存性在情感情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)傾向影響路徑中存在顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

H3c：突發(fā)公共事件中，用戶場(chǎng)域依存性在關(guān)系情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)傾向影響路徑中存在顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

關(guān)于群體層面的群體同質(zhì)性對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)的影響，由于同質(zhì)性特征易于使群體成員形成同理心及移情的氛圍，并產(chǎn)生積極互動(dòng)，從而促使成員更易產(chǎn)生從眾化認(rèn)知和行為。信息級(jí)聯(lián)行為的產(chǎn)生，是用戶通過察覺類似情景中他人的行為結(jié)果來決策自身行為的過程，而其中個(gè)體從眾思維可對(duì)其產(chǎn)生重要影響[11]。針對(duì)突發(fā)公共事件，在相同交互性情景嵌入、情感性情景嵌入及關(guān)系性情景嵌入條件下，當(dāng)場(chǎng)域中的群體同質(zhì)性越大時(shí)，用戶則越易受到群體同質(zhì)化特征的影響，從而產(chǎn)生從眾性認(rèn)知和思維的程度也越高，同時(shí)，產(chǎn)生信息級(jí)聯(lián)行為的傾向也越明顯。基于此，可以提出如下假設(shè)：

H4：突發(fā)公共事件中，群體同質(zhì)性在耦合性啟發(fā)對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)傾向影響路徑中存在顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。

1.3理論框架根據(jù)上述研究假設(shè)，可構(gòu)建突發(fā)公共事件信息級(jí)聯(lián)行為影響機(jī)制理論模型，如圖1所示。

圖1 理論框架圖

2 量表設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

2.1研究方法本研究主路徑分析采用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)，該方法調(diào)用一個(gè)測(cè)量模型，借助一個(gè)或多個(gè)可觀察變量定義潛變量，以及調(diào)用一個(gè)結(jié)構(gòu)模型，用以推算潛變量之間的關(guān)系。其中，類似于因子分析的部分稱為測(cè)量模型，而將一個(gè)或多個(gè)測(cè)量模型中對(duì)應(yīng)的因變量組合在一起的部分則稱為結(jié)構(gòu)模型。SEM同時(shí)將因子分析和回歸方法相結(jié)合，其適用于因果分析，可為建模者提供比這兩種技術(shù)中單獨(dú)任何一種都不具備的靈活性。由于本研究理論框架是由潛變量構(gòu)成，均難以直接觀察或測(cè)量，且變量間具有因果關(guān)系，故在主效應(yīng)路徑分析中適合采用SEM分析方法。

本研究調(diào)節(jié)效應(yīng)分析采用多層線性模型(HLM)，該方法是線性回歸分析的擴(kuò)展，它允許在多個(gè)層級(jí)上分析因變量的方差。當(dāng)數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)、嵌套或聚類結(jié)構(gòu)時(shí)，則意味著需將一個(gè)層級(jí)的觀察嵌套在另一層級(jí)的觀察中。該模型存在一個(gè)特殊特征，即考慮了與每個(gè)層次抽樣相關(guān)的誤差。針對(duì)本研究中個(gè)體及群體層面相結(jié)合的調(diào)節(jié)框架，由于個(gè)體層次是由嵌套在特定群體中的個(gè)體組成，故在分析時(shí)需采用具有跨層結(jié)構(gòu)的HLM方法進(jìn)行處理。

2.2量表設(shè)計(jì)因變量：信息級(jí)聯(lián)，主要根據(jù)劉啟華等(2016)的研究成果[12]，從受眾觀察到前期個(gè)體的決策行為，并在觀點(diǎn)和態(tài)度上形成跟隨他人的行為進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置，共設(shè) 6個(gè)測(cè)項(xiàng)。

自變量：交互情景嵌入，主要參考郭國(guó)慶等(2012)的研究成果[13]，主要從網(wǎng)絡(luò)用戶與用戶之間、用戶與系統(tǒng)之間互動(dòng)程度等維度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置，共設(shè)3個(gè)測(cè)項(xiàng)。情感情景嵌入，主要參考宋振韶等(2009)的研究成果[14]，主要從用戶在信息系統(tǒng)或信息內(nèi)容上體驗(yàn)到的情感程度進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置，如愉悅、舒適絕望或痛苦等，共設(shè)4個(gè)測(cè)項(xiàng)。關(guān)系情景嵌入，主要根據(jù)楊騫(2009)等的研究成果[15]，從人際信任、群體規(guī)范及互惠原則等維度設(shè)置題項(xiàng)，共設(shè)4個(gè)測(cè)項(xiàng)。

中介變量：耦合性啟發(fā)，主要參考蔡寧(2008)等的研究成果[16]，以受眾在獲得情景信息后，傾向于將其中某特定線索或構(gòu)件與未知事物認(rèn)知進(jìn)行聯(lián)接的程度、參照的程度及評(píng)判的程度等進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置，共設(shè)3個(gè)題項(xiàng)。

調(diào)節(jié)變量：場(chǎng)域依存性，主要參考曾曉青(2010)等的研究成果[17]，主要從客觀確認(rèn)、推論確認(rèn)及知覺確認(rèn)進(jìn)行題項(xiàng)設(shè)置，個(gè)人易于受到外部因素的干擾與影響，以及依賴于對(duì)場(chǎng)域的感知而不是自己的感覺來做出判斷的程度，共設(shè)3個(gè)題項(xiàng)。群體同質(zhì)性，主要根據(jù)杜秀芳(2006)等的研究成果[18]，主要從群體成員在年齡、學(xué)歷、職業(yè)等維度方面相似程度進(jìn)行測(cè)量，共3個(gè)測(cè)項(xiàng)。

2.3數(shù)據(jù)收集為了確保調(diào)查時(shí)問卷的信度和效度，在進(jìn)行正式調(diào)查之前，先隨機(jī)發(fā)放了問卷80份進(jìn)行預(yù)調(diào)查，其中回收了67份，剔除回收中不合格的問卷11份，有效問卷為56份。對(duì)其進(jìn)行CITC分析中，其中Q6的CITC指數(shù)為0.19，其余項(xiàng)均大于0.50。同時(shí)，量表解釋的累積方差為86.08%，題項(xiàng)Q23的因子負(fù)荷為0.47 ，其余題項(xiàng)因子負(fù)荷均大于0.70。因此需要?jiǎng)h除問卷中的Q3及Q23題項(xiàng)，其余題項(xiàng)均保留。

在具體研究設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)開展上，首先，課題組成員先通過電話、微信等方式就該問卷調(diào)查事宜及調(diào)查訴求與分布于全國(guó)各地域的朋友進(jìn)行聯(lián)系，以此滾雪球方式對(duì)意愿參與本次問卷調(diào)查的個(gè)體信息進(jìn)行收集，并將對(duì)應(yīng)的人員姓名、性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷等信息進(jìn)行記錄整理，最終獲得1792名意愿參與本次調(diào)查的用戶信息，并以此作為正式問卷調(diào)查的抽樣框。其次，依據(jù)CNNIC發(fā)布的第44次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》中截至2019年12月的用戶人口學(xué)統(tǒng)計(jì)變量分布特征，采用分層抽樣與多階段抽樣相結(jié)合的隨機(jī)抽樣方法。第1層按“性別”變量將樣本框分為男性與女性兩個(gè)群組進(jìn)行第一層隨機(jī)抽樣，第2層按“年齡”變量將第一層各群組分為29歲及以下、30～39歲、40～49歲、50歲及以上四個(gè)群組進(jìn)行第二層隨機(jī)抽樣，第3層按“學(xué)歷”變量將第二層各群組分為大學(xué)及以上、高中或中專、初中、小學(xué)及以下四個(gè)群組進(jìn)行第三層隨機(jī)抽樣，最終隨機(jī)抽取700名用戶，并以此作為最終開展正式調(diào)查的受訪用戶。

正式調(diào)查時(shí)，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。本研究數(shù)據(jù)收集過程歷時(shí)2個(gè)月，發(fā)放問卷700份，回收問卷數(shù)為617份，剔除其中不合格問卷91份，則有效問卷共526份，問卷有效率為75.14%。其中，有效樣本數(shù)據(jù)涵蓋了不同用戶群體，且各統(tǒng)計(jì)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(yàn)

3.1信度與效度分析量表信度。交互情景嵌入、情感情景嵌入、關(guān)系情景嵌入、耦合性啟發(fā)、場(chǎng)域依存性、群體同質(zhì)性、信息級(jí)聯(lián)各分量表的Cronbach'sα分別為0.85、0.84、0.89、0.90、0.91、0.92、0.90，所有α值均大于0.70的標(biāo)準(zhǔn)，說明量表設(shè)計(jì)及所獲數(shù)據(jù)信度較佳。

內(nèi)斂及區(qū)別效度。量表各因子的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)荷均大于0.70，其對(duì)應(yīng)的t值均大于1.96的臨界值。同時(shí)各變量AVE值均大于0.50，復(fù)合信度均大于0.70，表明觀測(cè)變量能有效反映對(duì)應(yīng)潛變量的特質(zhì)，各組觀測(cè)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。且各AVE平方根均大于對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，表明量表具有較佳區(qū)別效度。

3.2路徑分析及假設(shè)檢驗(yàn)

3.2.1 路徑分析 對(duì)理論模型使用AMOS進(jìn)行估計(jì)，擬合結(jié)果顯示，模型的擬合指標(biāo)p(χ2)值為0.006，小于0.05的顯著水平，則拒絕原假設(shè)。表明理論模型與數(shù)據(jù)無法匹配，需對(duì)此進(jìn)行修正。根據(jù)輸出結(jié)果中的修正指標(biāo)(M.I.)，需要在觀察變量Q3與Q8的誤差項(xiàng)間建立共變關(guān)系，從而至少可以減少卡方值54.62。故在測(cè)量指標(biāo)Q3與Q8的誤差變量間建立共變關(guān)系，并對(duì)修正模型進(jìn)行估計(jì)。其擬合結(jié)果顯示，p(χ2)為0.11>0.05，且各適配度指標(biāo)除CFI值=0.87未達(dá)標(biāo)準(zhǔn)外，其余指標(biāo)χ2/df=1.98、GFI值=0.93、RMR值=0.02、AGFI值=0.91、CN值=297、RMSE值=0.01、NFI值=0.96均達(dá)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)，表明修正后的模型設(shè)置可接受。其結(jié)果見表1。

表1 修正模型擬合結(jié)果

根據(jù)表1擬合結(jié)果，理論模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如圖2所示。

注：*數(shù)值表示p<0.05，**數(shù)值表示p<0.01。

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)(圖2)可知，所有路徑系數(shù)值均介于0至1之間，各假設(shè)對(duì)應(yīng)的t檢驗(yàn)均達(dá)到0.05的顯著水平。根據(jù)各標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)的正負(fù)性及系數(shù)的t檢驗(yàn)，所有假設(shè)均獲得支持，表明上述路徑中所有假設(shè)均獲得支持。

3.2.2 中介效應(yīng) 采用中介效應(yīng)Bootstrap分析方法，以場(chǎng)域情景嵌入為自變量，信息級(jí)聯(lián)為因變量，以耦合性啟發(fā)為中介變量進(jìn)行模型的結(jié)構(gòu)設(shè)置。進(jìn)行1000次重復(fù)樣本抽取，并以95%為顯著性置信區(qū)間進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。其檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2計(jì)算結(jié)果顯示，所有的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)路徑95%的置信水平上限與下限之間均不包含0值，即所有路徑的直接效應(yīng)及中介效應(yīng)均顯著，表明耦合性啟發(fā)中介變量在場(chǎng)域情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)的影響路徑中僅為部分中介。

根據(jù)表2的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，在三類場(chǎng)域情景嵌入中，交互情景嵌入對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)的中介效應(yīng)最大，效應(yīng)系數(shù)為0.0685；其次為情感情景嵌入，效應(yīng)系數(shù)為0.0401；最后為關(guān)系情景嵌入，效應(yīng)系數(shù)為0.0172。情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)的總體影響效應(yīng)為0.2146，其中通過感知效用中介效應(yīng)產(chǎn)生的中介效用為0.1258，則中介效應(yīng)的解釋度為58.62%。

表2 中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

3.2.3 調(diào)節(jié)效應(yīng) 由于調(diào)節(jié)變量“場(chǎng)域依存性”屬于個(gè)體內(nèi)層面，但“群體同質(zhì)性”屬于群體層面，故采取變量多層模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析。同時(shí)，為了限制“控制變量”的影響，故需將控制變量加入方程進(jìn)行分析。

完整模型分為以下兩個(gè)層次：

a.個(gè)體層次：

信息級(jí)聯(lián)1=β10+β11·性別+β12·年齡+β13·學(xué)歷+β14·職業(yè)+β15·耦合啟發(fā)性+γ

信息級(jí)聯(lián)2=β20+β21·性別+β22·年齡+β23·+β24·職業(yè)+β25·場(chǎng)域依存性+β26·交互情景嵌入+β27·情感情景嵌入+β28·系情景嵌入+β29·域依存性·交互情景嵌入+β210·域依存性·情感情景嵌入+β211·域依存性·系情景嵌入+γ

b.群體層次：

β10=γ100+γ101×群體同性+μ10,β11=γ110+μ11,β12=γ120+μ12,β13=γ130+μ13

β14=γ140+μ14,β15=γ150+γ151×群體同性+μ15

使用STATA軟件對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，模型的具體參數(shù)估計(jì)如表3所示。

表3 多層模型估計(jì)結(jié)果

表3顯示，各參數(shù)對(duì)應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)p(z)值均達(dá)到0.05的顯著水平，則各參數(shù)估計(jì)結(jié)果滿足標(biāo)準(zhǔn)。模型1中的交互情景嵌入、情感情景嵌入、關(guān)系情景嵌入、耦合性啟發(fā)及其之間的交互性系數(shù)均達(dá)到0.05顯著水平，表明場(chǎng)域依存性在交互情景嵌入、情感情景嵌入與關(guān)系情景嵌入、對(duì)耦合性啟發(fā)影響路徑中的調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著，即H3a、H3b與H3c研究假設(shè)獲得支持。模型2中，群體同質(zhì)性的變異能解釋信息級(jí)聯(lián)變異的56.94%，場(chǎng)域依存性的變異能解釋持續(xù)共享變異的43.06%。同時(shí)，群體層次“耦合性啟發(fā)*群體同質(zhì)性”交互項(xiàng)系數(shù)為0.2989，p(z)值為0.0000小于0.001顯著水平，表明群體同質(zhì)性在耦合性啟發(fā)對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)影響路徑中具有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)，則假設(shè)H4獲得支持。

3.3群組分析對(duì)其進(jìn)行群組模型估計(jì)，除性別AGFI=0.87、學(xué)歷NFI=0.76未達(dá)適配標(biāo)準(zhǔn)外，其余各適配度指標(biāo)均達(dá)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。其分析結(jié)果見表4。

表4 群組分析結(jié)果

由表4可知，對(duì)于性別群組，女性各路徑系數(shù)大于男性。對(duì)于年齡段群組，“30歲以下”群組路徑系數(shù)最大，其次為“30～50歲”群組，最后為“50歲及以上”群組。對(duì)于學(xué)歷群組，“小學(xué)及以下”群組路徑系數(shù)最大，其次為“初中-高中”群組，最后為“大學(xué)及以上”群組。

4 討論與結(jié)論

4.1討論突發(fā)公共事件中，因?yàn)樾袨檎呤窃趯?duì)初始真相具有有限理性和概率知識(shí)的情況下做出決策，不正確的行為可能會(huì)在整個(gè)系統(tǒng)中級(jí)聯(lián)，且級(jí)聯(lián)發(fā)生的可能性會(huì)隨著決策者數(shù)量的增加而增加。級(jí)聯(lián)可基于較少的信息而形成，從數(shù)理模型角度，一小部分有限理性的人可以迅速影響更大范圍人群的級(jí)聯(lián)行為。同時(shí)，社會(huì)學(xué)觀點(diǎn)認(rèn)為，當(dāng)社會(huì)壓力很大時(shí)，行為者可能會(huì)采取不合理的行動(dòng)，違背他們認(rèn)為的最佳選擇，從而形成信息級(jí)聯(lián)行為[19]。

關(guān)于場(chǎng)域情景嵌入通過耦合性啟發(fā)的中介效應(yīng)對(duì)信息級(jí)聯(lián)產(chǎn)生顯著影響，場(chǎng)域情景作為主體所處狀態(tài)以及周圍環(huán)境變化的所有信息的集合，主要包括主體、行為及環(huán)境三方面，且每個(gè)主體均對(duì)應(yīng)著一組相關(guān)的情景特征信息。在突發(fā)公共事件中，人們的信息行為總會(huì)受到多種因素的干擾，這些干擾因素的組合便構(gòu)成了一類特殊信息，即情景信息。關(guān)于耦合性啟發(fā)的中介效應(yīng)，說服的細(xì)化可能性模型描述了態(tài)度形成及變化的雙路徑過程，其中，在外圍路徑下，說服是由于一個(gè)人與刺激中的正面或負(fù)面暗示相關(guān)聯(lián)，或是對(duì)所主張立場(chǎng)的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)單推斷。場(chǎng)域情景作為線索性信息，可為用戶提供一種正面或負(fù)面暗示，從而易于使用戶采用啟發(fā)式信息加工方式，并形成缺乏深入思考的從眾性信息級(jí)聯(lián)行為[20]。

針對(duì)用戶場(chǎng)域依存性及群體同質(zhì)性在情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)的影響路徑中具有顯著調(diào)節(jié)作用，經(jīng)濟(jì)學(xué)理論指出，在信息不對(duì)稱條件下，用戶信息行為一開始可能具有理性期望特征，但隨著時(shí)間的推移，則會(huì)演化為一種非理性的羊群效應(yīng)行為，而其中個(gè)體認(rèn)知風(fēng)格及群體情感等因素可發(fā)揮重用催化作用。針對(duì)突發(fā)公共事件，由于事件的突發(fā)性特征，用戶一時(shí)則難以獲取有關(guān)事件的切確信息，從而使得網(wǎng)絡(luò)空間信息存在明顯不對(duì)稱性，在該條件下，個(gè)體認(rèn)知風(fēng)格及群體特征因素均可促進(jìn)和加快信息的級(jí)聯(lián)流動(dòng)[21]。

4.2結(jié)論突發(fā)公共事件中，交互情景嵌入、情感情景嵌入及關(guān)系情景嵌入對(duì)耦合性啟發(fā)具有顯著正向影響，耦合性啟發(fā)對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)具有顯著正向影響。交互情景嵌入、情感情景嵌入及關(guān)系情景嵌入通過耦合性啟發(fā)中介作用對(duì)信息級(jí)聯(lián)產(chǎn)生顯著正向影響。在三類情景嵌入中，交互情景嵌入對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)的影響效應(yīng)最大，其次為情感情景嵌入，最后為關(guān)系情景嵌入。耦合性啟發(fā)中介變量在場(chǎng)域情景嵌入對(duì)信息級(jí)聯(lián)的影響路徑中僅為部分中介，其中介效應(yīng)的解釋度為58.62%。

場(chǎng)域依存性在交互情景嵌入、情感情景嵌入及關(guān)系情景嵌入對(duì)耦合性啟發(fā)影響路徑中的調(diào)節(jié)效應(yīng)均顯著，群體同質(zhì)性在耦合性啟發(fā)對(duì)用戶信息級(jí)聯(lián)影響路徑中具有顯著正向調(diào)節(jié)效應(yīng)。群體同質(zhì)性的變異能解釋信息級(jí)聯(lián)變異的56.94%，場(chǎng)域依存性的變異能解釋信息級(jí)聯(lián)變異的43.06%。

針對(duì)本研究意義，突發(fā)公共事件信息級(jí)聯(lián)模型說明了突發(fā)公共事件中信息級(jí)聯(lián)情況如何發(fā)生，如何級(jí)聯(lián)錯(cuò)誤的信息或行為，此類行為如何迅速的出現(xiàn)和被制止，以及在不同條件下如何有效嘗試發(fā)起級(jí)聯(lián)。在實(shí)踐上，該研究結(jié)論可應(yīng)用于危機(jī)信息級(jí)聯(lián)的監(jiān)控與引導(dǎo)，通過對(duì)輿論場(chǎng)域中不同特征的情景進(jìn)行甄辨和分類，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)危機(jī)信息的傳播進(jìn)行差異化監(jiān)控和引導(dǎo)。交互情景嵌入對(duì)受眾信息級(jí)聯(lián)影響效應(yīng)最大，在危機(jī)信息治理中，可將具有交互屬性的情景作為監(jiān)管及引導(dǎo)的重點(diǎn)，從而通過弱化人們的耦合性啟發(fā)來降低人們對(duì)危機(jī)事件的信息級(jí)聯(lián)。其次為情感性情景，最后為關(guān)系性情景。據(jù)此制定有針對(duì)性的危機(jī)事件信息級(jí)聯(lián)防范策略及引導(dǎo)措施，實(shí)現(xiàn)危機(jī)信息傳播的分級(jí)管理，使危機(jī)信息的治理與引導(dǎo)事半功倍。