郭媛媛 陸珍珍,2 王朝友

(1.大連海事大學(xué)航運經(jīng)濟與管理學(xué)院 大連 116026； 2.大連海事大學(xué)綜合交通運輸協(xié)同創(chuàng)新中心 大連 116026； 3. 東北財經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院 大連 116025)

0 引 言

社會化商務(wù)是一種以社交媒體為中介的在線商務(wù)模式[1]。與傳統(tǒng)電子商務(wù)不同的是，用戶可以在社會化商務(wù)社區(qū)中自由地分享購物體驗，也可以向網(wǎng)友尋求購物建議[2]。社區(qū)中其他用戶分享的信息可以幫助用戶做出更明智的購物決策，也能讓用戶在購物過程中感受到在線同伴支持。因此，用戶分享的信息對于社會化商務(wù)社區(qū)和消費者來說是一種有價值的資源[3]。

然而，社會化商務(wù)社區(qū)中用戶分享的信息是一種公共資源，它可以使每個成員受益，無論該成員是否對社區(qū)做出貢獻[4]。這樣就容易出現(xiàn)個人“搭便車”的現(xiàn)象，即個人只享受別人分享的信息或知識，而對社區(qū)無所貢獻。隨著時間的推移，這種搭便車的行為勢必會破壞社區(qū)財富，降低社區(qū)中有用信息和知識的儲備。因此對于社會化商務(wù)服務(wù)供應(yīng)商來說，了解用戶關(guān)于購物體驗的信息分享即社會化分享的前因?qū)ι鐣虅?wù)平臺的持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要。

已有學(xué)者對用戶信息/知識分享的前因進行了有益探索，他們主要聚焦于用戶自身特征，如信任傾向[5]和知識自我效能[4]，用戶信息分享的感知價值[6]，如功利價值、享樂價值和社交價值等，以及社交因素，如社會資本[7-8]和社交互動[8-9]等。有文獻表明，在線社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶特征和行為傾向于在空間和時間上聚集[10]，信息貢獻者作為社會化商務(wù)社區(qū)的一員，他/她的信息分享行為也會受到其他信息分享者即同伴的影響。然而，之前很少有學(xué)者研究社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的特征，如相似性、專業(yè)性、可信性對用戶信息分享的影響。此外，已有文獻表明社會支持對社會化分享意愿有積極影響[11]。鑒于以上動機，本文將基于刺激-有機體-反應(yīng)(Stimuli-Organism-Response, SOR)框架來探究社會化商務(wù)社區(qū)中同伴特征、社會支持對用戶社會化分享意愿的作用機理。

1 理論基礎(chǔ)及假設(shè)提出

1.1 SOR(Stimulus, Organism, Response)模型SOR模型來自環(huán)境心理學(xué)，該模型認為環(huán)境線索作為刺激因素(S)可以影響個人的內(nèi)部狀態(tài)(O)進而影響個人的行為反應(yīng)(R)[12]。其中刺激(S)是指個人所面臨的環(huán)境因素，本文指同伴特征的相似性、專業(yè)性和可信性。有機體(O)即個人對自己內(nèi)心狀態(tài)的認知和感覺，本文指用戶感受到的社會支持(信息支持和情感支持)。反應(yīng)(R)是指個人基于認知、情感或情緒而做出的最終行為決策，本文指社會化分享意愿。鑒于SOR模型已廣泛應(yīng)用于用戶在線行為研究[13]，因此本文將采用此模型探索社區(qū)中同伴特征是如何通過社會支持來影響用戶的社會化分享意愿的。

1.2同伴特征對信息支持和情感支持的影響(刺激-有機體) 同伴的相似性、專業(yè)性和可信性是用戶社會化分享意愿的刺激因素。相似性即在線網(wǎng)站中用戶在偏好和品味方面對其他成員的自我感知相同的程度[14]。專業(yè)性是指互動對象在產(chǎn)品或服務(wù)方面擁有專業(yè)知識或經(jīng)驗的水平[15]。可信性是指消息接收者對消息源的信任和接受程度[15]。

根據(jù)相似吸引理論，人們通常認為與自己相似的人是可信的[15]。此外，已有研究表明專業(yè)性和可信性的相關(guān)性[16]。因此，如果社區(qū)的同伴與自己有著相同的品味和興趣或者對于特定產(chǎn)品或服務(wù)有著較高的專業(yè)水平，用戶會覺得對方是可信的。因此，我們假設(shè)：

H1：社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的相似性正向影響用戶對同伴可信性的感知。

H2：社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的專業(yè)性正向影響用戶對同伴可信性的感知。

研究表明，用戶更傾向于接受與自己相似的人的建議，他們會認為這類建議與自己的需要相關(guān)[17]。另一方面，根據(jù)相似吸引理論，相似的人之間更容易發(fā)生吸引和友誼[14]，在與之互動時，用戶會感受到更多的情感支持。因此，本文假設(shè)：

H3a:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的相似性正向影響用戶的信息支持感知。

H3b:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的相似性正向影響用戶的情感支持感知。

用戶在尋求建議時，可信的信息來源會增加用戶對建議的感知價值[14]。此外，如果用戶認為同伴是可信的，那么對方就不會通過犧牲自己的利益來達到某種目的，會因為真正的關(guān)心而幫助自己。在積極無害的氛圍下，用戶不僅會獲得信息性豐富的建議，也能感受到社區(qū)的溫暖。因此,本文假設(shè)：

H4a:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的可信性正向影響用戶的信息支持感知。

H4b:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的可信性正向影響用戶的情感支持感知。

當信息源是專業(yè)的，用戶對消息有效性的信念就會增加，這意味著人們能夠接受專家同伴提供的信息和建議[18]。此外，具有豐富專業(yè)知識或購物經(jīng)驗的同伴對購買有更好理解[18]，更容易理解自己的感受，使自己在評估產(chǎn)品或做出購物決策時更有信心。因此，我們假設(shè)：

H5a:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的專業(yè)性正向影響用戶的信息支持感知。

H5b:社會化商務(wù)社區(qū)中同伴的專業(yè)性正向影響用戶的情感支持感知。

1.3信息支持和情感支持對社會化分享意愿的影響(有機體-反應(yīng)) 社會支持是指個體在社會群體中得到關(guān)心、回應(yīng)和幫助的體驗[11]，信息支持和情感支持是在線社區(qū)中社交互動的主要支持機制[19]。信息支持是指以建議或知識的形式提供有助于解決問題的建議或推薦，情感支持則是指傾聽、關(guān)心或理解，間接地幫助解決問題[20]。Horng等[21]認為社會化分享意愿是指用戶在社會化商務(wù)社區(qū)中與在線同伴分享購物信息的意愿。根據(jù)社會交換理論，當個人獲得來自他人的幫助時，他會覺得自己有義務(wù)進行回報[11]。因此當用戶在社區(qū)中感受到社會支持時，他會分享自己認為有價值的信息來回報他人的幫助和關(guān)心。因此，我們假設(shè)：

H6：在社會化商務(wù)社區(qū)中，信息支持正向影響用戶的社會化分享意愿。

H7：在社會化商務(wù)社區(qū)中，情感支持正向影響用戶的社會化分享意愿。

1.4隱私擔(dān)憂的調(diào)節(jié)作用隱私擔(dān)憂是指用戶對其在線分享的信息可能受到威脅的擔(dān)憂程度[22]。目前，隱私擔(dān)憂已經(jīng)成為個人信息披露的重要阻礙。人們在社會化商務(wù)社區(qū)中分享自己的購物經(jīng)驗和建議時，不可避免會涉及到自己的隱私。盡管已有研究表明在線用戶對于個人隱私安全的擔(dān)憂[23]，但是不同的用戶對于隱私的擔(dān)憂程度可能有所不同。因此，在相同水平的信息支持和情感支持下，不同隱私擔(dān)憂水平的用戶可能會有不同的社會化分享意愿。鑒于此，我們假設(shè)：

H8a:隱私擔(dān)憂會削弱信息支持對社會化分享意愿的影響。

H8b:隱私擔(dān)憂會削弱情感支持對社會化分享意愿的影響。

本文提出的理論模型及假設(shè)如圖1所示：

圖1 理論模型及假設(shè)

2 研究設(shè)計與實證分析

2.1問卷設(shè)計及數(shù)據(jù)收集為確保內(nèi)容效度,問卷中所有測度項均來自已有成熟量表，并根據(jù)研究背景進行了調(diào)整。所有測度項均采用Likert7 級量表進行度量，具體測度項及來源見表1。此外，在正式調(diào)查之前，我們進行了45人的問卷預(yù)調(diào)查，結(jié)果表明問卷質(zhì)量是穩(wěn)健的，問卷不需要大的改動。

表1 變量測度項及來源

本文以小紅書用戶為研究對象，通過問卷星發(fā)放問卷。問卷收集在2020年2月持續(xù)了兩周。我們收到272份問卷，剔除回答時間極短和所有答案完全相同的無效回答后，共得到258份有效回答，問卷有效率為94.9%。樣本的人口統(tǒng)計特征如表2所示。

表2 樣本人口統(tǒng)計特征(N=258)

2.2信度和效度檢驗本文通過信度和效度來評估理論模型質(zhì)量。表3顯示，Cronbach'sα系數(shù)和CR的最小值分別為0.783和0.874，均超過建議值0.7，模型有良好的信度。由表3可知，AVE和變量的因子載荷最小值分別為0.699和0.776，均高于基準值；由表4和表5可知，所有AVE的平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，對應(yīng)變量的因子載荷均高于與其他變量的交叉載荷。因此，我們的模型具有良好的聚合效度和區(qū)分效度。

表3 信度和聚合效度數(shù)據(jù)

2.3共同方法偏差檢驗我們使用Harman's 單因素檢驗方法來檢驗共同方法偏差問題，結(jié)果顯示，未旋轉(zhuǎn)時單個因子的最大解釋變異數(shù)為38.69%，共同方法偏差在本研究中不是一個嚴重的威脅。

表4 潛變量相關(guān)系數(shù)和AVE的平方根

2.4假設(shè)檢驗本文使用Smart PLS 2.0來驗證假設(shè)。PLS分析結(jié)果如圖2所示。帶有控制變量的理論模型對可信性的解釋程度(R2)為25.8%，對情感支持的解釋程度(R2)為53.5%，對信息支持解釋程度為(R2)48.5%，對社會分享意愿的解釋程度(R2)為31.5%。圖2顯示，假設(shè)H1、H2、H3a、H3b、H4a、H4b、H5a、H5b、H6和H7均成立。此外，所有控制變量對模型的內(nèi)生變量均無顯著影響。

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001

表5 潛變量因子載荷和交叉載荷

我們通過計算Cohen'sf2來估計調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小，其中Cohen'sf2=[R2(帶交互項模型)-R2(主效應(yīng)模型)]/[1-R2(主效應(yīng)模型)]。情感支持→社會化分享意愿關(guān)系中，△R2= 0.027(從0.288～0.315)，f2=0.038，信息支持→社會化分享意愿關(guān)系中，△R2= 0(從0.315～0.315)，f2=0。因此隱私擔(dān)憂在情感支持→社會化分享意愿關(guān)系中有小的調(diào)節(jié)作用，在信息支持→社會化分享意愿關(guān)系中無調(diào)節(jié)作用。為了進一步驗證調(diào)節(jié)效應(yīng)，我們將情感支持和社會分享意愿在隱私擔(dān)憂平均值上下一個標準差(s.d.)的范圍內(nèi)繪制關(guān)系圖，如圖3所示。高隱私擔(dān)憂水平下，情感支持對用戶社會化分享意愿的影響更弱，因此，隱私關(guān)注顯著削弱了情感支持對社會化分享意愿的影響。

圖3 隱私擔(dān)憂的調(diào)節(jié)作用

此外，我們采用5000個bootstrap樣本量和95%置信區(qū)間(CIs)進行了bootstrap中介效應(yīng)檢驗。表6顯示了bootstrap分析結(jié)果。在相似性→可信性→情感支持、相似性→可信性→信息支持、專業(yè)性→可信性→情感支持和專業(yè)性→可信性→信息支持的關(guān)系鏈中，可信性起到部分中介作用。在相似性→社會化分享意愿的關(guān)系鏈中，信息支持起到部分中介作用，而情感支持無中介作用。在可信性→社會化分享意愿和專業(yè)性→社會化分享意愿的關(guān)系鏈中，信息支持起到完全中介作用，情感支持無中介作用。

3 結(jié)果討論和意義

3.1 結(jié)果討論

第一，相似性、專業(yè)性和可信性對信息支持和情感支持都有顯著的正向影響，并且相似性和專業(yè)性可以部分地通過可信性正向影響信息支持和情感支持。因此在同伴特征對社會支持的影響中，相似性和專業(yè)性扮演著重要角色。我們還注意到，可信性對情感支持的影響大于對信息支持的影響。這意味著如果用戶覺得社區(qū)中的其他成員是可信的，那么該用戶會在社區(qū)中感受到更多的溫暖和關(guān)心。

第二，研究表明信息支持和情感支持正向影響社會化分享意愿，這與之前的一些研究結(jié)論是一致的[2]。根據(jù)社會交換理論，當用戶在社區(qū)中感受到了來自其他用戶的幫助和關(guān)心時，他/她認為自己有義務(wù)分享知識和經(jīng)驗，以回報同伴的支持來保持與社區(qū)的長期聯(lián)系。因此當用戶收到社區(qū)同伴的支持時，尤其是在中國“禮尚往來”文化的影響下，用戶會傾向于與其他用戶分享信息，幫助他們解決困難，分擔(dān)煩憂。

第三，我們發(fā)現(xiàn)信息支持部分中介同伴的相似性對用戶社會化分享意愿的影響，完全中介同伴的專業(yè)性和可信性對用戶社會化分享意愿的影響，而情感支持無中介作用。社會化商務(wù)中的互動活動本質(zhì)上具有商業(yè)色彩[2]，社會化商務(wù)平臺是一個“弱關(guān)系”平臺，用戶多是關(guān)系不那么親密的陌生人，用戶在沒有更多社交互動的情況下，僅通過同伴的一些特征所產(chǎn)生的情感支持還不足以使用戶產(chǎn)生分享意愿，用戶的社會化分享意愿更多的是被用戶在瀏覽具有相似性、專業(yè)性和可信性同伴發(fā)布的帖子時感受到的商業(yè)決策幫助，即信息支持所觸發(fā)的。

表6 可信性、情感支持和信息支持的中介作用

第四，一方面，高水平的隱私擔(dān)憂會削弱情感支持對用戶社會化分享意愿的影響，這可能是因為隱私擔(dān)憂水平高的用戶會害怕自己的隱私權(quán)利受到威脅，在相同的情感支持下，用戶為了保護自己的隱私而會降低社會化分享意愿。這與之前隱私擔(dān)憂作為調(diào)節(jié)變量會改變用戶行為反應(yīng)的研究是一致的[27]。另一方面，隱私擔(dān)憂沒有削弱信息支持對用戶社會化分享意愿的影響。當用戶在社會化商務(wù)社區(qū)中通過其他用戶分享的內(nèi)容獲得購物決策所需信息時，用戶感受的互惠規(guī)范可能會超過對隱私的擔(dān)憂，因此會產(chǎn)生一些學(xué)者提到的隱私悖論現(xiàn)象，即“高隱私擔(dān)憂低隱私保護”[28]，從而用戶的社會化分享意愿并不會降低。

3.2 研究意義

理論意義：首先，很少有學(xué)者從同伴影響的角度探究同伴特征對于社會化分享意愿的影響。而本研究基于SOR模型提出一個綜合模型，發(fā)現(xiàn)同伴特征可以通過信息支持直接或間接地對社會化分享意愿產(chǎn)生影響，這為我們理解社會化分享的前因做出了新的貢獻。其次，我們加深了對社會支持的理解。在之前的研究中，盡管大多數(shù)學(xué)者承認社會支持是一個多維變量[11, 25]，但是在研究中通常將其作為一個一維變量[29-30]或者一個由信息支持和情感支持度量的反映型變量[11, 25]。而本文直接將社會支持作為兩個變量進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)信息支持和情感支持實際上是兩個差異較大的概念，兩者在模型中起到的作用也有明顯區(qū)別。這一發(fā)現(xiàn)是值得以后的研究者進行深思的。最后，之前的研究大都將可信性作為其他變量的預(yù)測因素[31]，而很少探究可信性的前因。本次研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)性和相似性是影響可信性的重要因素，這對可信性前因的研究也有一定啟示。

實踐意義：第一，同伴的專業(yè)性、相似性以及可信性可以直接或間接影響用戶社會支持感知以及社會化分享意愿。因此，社會化商務(wù)從業(yè)者應(yīng)該邀請各領(lǐng)域的知名專家入駐平臺，同時為專家用戶添加身份識別標簽，讓用戶更快地發(fā)現(xiàn)專家同伴；根據(jù)用戶的興趣和偏好進行模塊分類，讓用戶根據(jù)自己的情況找到相似的人群；通過跟蹤用戶的發(fā)布歷史和發(fā)帖質(zhì)量，建立用戶可信性評級，幫助用戶更好地識別同伴的可信性。第二，從業(yè)者應(yīng)重視社會支持在社會化商務(wù)環(huán)境中的重要作用，積極創(chuàng)建支持性環(huán)境，幫助用戶從社會化商業(yè)社區(qū)獲得信息支持和情感支持。此外，信息支持在同伴特征和用戶社會化分享意愿關(guān)系中起著中介作用，因此，從業(yè)者應(yīng)該建立內(nèi)容獎勵機制，鼓勵用戶分享信息性豐富的帖子，使用戶在社區(qū)中感受到更多的信息支持，從而觸發(fā)更多的信息分享意愿和行為。最后，隱私擔(dān)憂會削弱情感支持對社會分享意愿的影響。從業(yè)者應(yīng)該注意保護用戶在社會化商務(wù)平臺上分享信息時的隱私，出臺透明的隱私政策，降低用戶的隱私擔(dān)憂。

4 研究不足與展望

盡管本文在研究過程中努力做到嚴謹客觀，但仍有些不足需要改進。首先，樣本數(shù)據(jù)僅來自小紅書這一個社會化商務(wù)平臺，未來應(yīng)該選擇多樣的平臺比如蘑菇街、什么值得買等，以提高研究結(jié)果的普遍性。其次，本文調(diào)查對象集中在大學(xué)生群體。盡管他們具有良好的技術(shù)準備，也是社會化商務(wù)平臺的主要使用群體，未來應(yīng)該嘗試獲取年齡跨度更大、性別更均衡以及職業(yè)更豐富的樣本數(shù)據(jù)。此外，本文僅基于SOR模型探究同伴特征對社會化商務(wù)分享意愿的影響，還有一些前因是我們沒有考慮到的，因此未來我們將探索更多用戶社會化分享的影響因素。