○ 謝 瑩 高 鵬 李純青

引言

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)營銷的產(chǎn)生與迭代，在線視聽呈現(xiàn)方式持續(xù)更新豐富，基于新媒體的營銷模式迅速革新，近年來出現(xiàn)的直播營銷模式正是“互聯(lián)網(wǎng)+直播”模式在營銷領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新。由于經(jīng)典的營銷理論在當(dāng)下已經(jīng)難以解釋新營銷模式下洐生的許多問題，近年來有學(xué)者嘗試探索并引入了一些跨學(xué)科的概念和理論以解決新環(huán)境下的營銷問題，社會(huì)臨場感便是其中之一。

社會(huì)臨場感（Social Presence，SP）是隨著互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展逐步自傳統(tǒng)通訊領(lǐng)域延伸到人機(jī)互動(dòng)、遠(yuǎn)程教育及市場營銷等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的，描述了他人在互動(dòng)中的顯著性程度及隨之而來的人際關(guān)系顯著程度的重要概念。[1]一些研究者將社會(huì)臨場感的概念應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)和顧客研究中，積極探討了在線服務(wù)改進(jìn)、網(wǎng)絡(luò)社區(qū)建設(shè)、虛擬購物中心設(shè)計(jì)和網(wǎng)絡(luò)購物決策等問題中社會(huì)臨場感對人機(jī)互動(dòng)、[2]購買意愿、[3,4]感知安全性[5]及線上交易信任[6,7]和享樂價(jià)值[8,9]等的影響。對社會(huì)臨場感研究文獻(xiàn)梳理可以看出，在對社會(huì)臨場感的闡述和操作方面，不同學(xué)者的觀點(diǎn)和做法存在較大差異。例如，最早Short等采用語義差異量表通過不敏感的/敏感的、冷漠的/溫暖的、個(gè)性化的/非個(gè)性化的等問項(xiàng)測量社會(huì)臨場感。[1]其后，遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的Gunawardena等以Short等的研究為依據(jù)，結(jié)合具體的網(wǎng)絡(luò)會(huì)議背景特點(diǎn)，在原量表基礎(chǔ)上將量表問項(xiàng)豐富到14 項(xiàng)并將問卷改成了李克特量表形式。[10]與消費(fèi)相關(guān)的研究中，Gefen等嘗試使用與人接觸的感覺、熱情的感覺、私人的感覺、社交的感覺、敏感的感覺5 個(gè)不同維度對社會(huì)臨場感進(jìn)行測量。[11]

如上所述，社會(huì)臨場感的概念在不同情境下必須被具體解讀才能被轉(zhuǎn)化成各研究背景下的可操作性變量。而目前對于直播營銷環(huán)境下的社會(huì)臨場感操作化與測量的研究還相對欠缺，以往的社會(huì)臨場感研究還沒有考慮到互動(dòng)的實(shí)時(shí)性和立體性，以及溝通成員組成的復(fù)雜性等問題。因此，社會(huì)臨場感在直播營銷中的概念邊界、框架與測量就成為研究的首要任務(wù)。本文研究目標(biāo)即通過實(shí)證方法將直播社會(huì)臨場感概念化，明確直播社會(huì)臨場感的結(jié)構(gòu)、維度及具體測量指標(biāo)。

一、理論基礎(chǔ)

1.社會(huì)臨場感與相關(guān)概念的辨析

社會(huì)臨場感（Social Presence，SP）是誕生于傳統(tǒng)通訊領(lǐng)域的關(guān)鍵概念之一，指對象在交互中的顯著性程度及隨之而來的人際關(guān)系的顯著程度。[1]雖然營銷學(xué)研究使用社會(huì)臨場感概念剛剛起步，但已有學(xué)者利用該概念對消費(fèi)態(tài)度和行為深入研究并取得了卓著成果。一些學(xué)者指出社會(huì)臨場感在兩個(gè)突出領(lǐng)域表現(xiàn)出重要作用：首先是對于消費(fèi)者虛擬購物過程中的安全感提升，其次是對于消費(fèi)者積極消費(fèi)態(tài)度的提升，是消費(fèi)者選擇通過虛擬購物中心購買商品的核心影響要素。[5]另一些學(xué)者在研究中發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站的互動(dòng)特性越強(qiáng)越能促進(jìn)臨場感的對比，而社會(huì)臨場感將進(jìn)一步在享樂感和有用性的中介作用下對個(gè)體行為意圖產(chǎn)生作用。[8]Wang 發(fā)現(xiàn)，B2C（Business to Customer）網(wǎng)站可以通過使用虛擬人物形象顯著增強(qiáng)瀏覽者的社會(huì)臨場感，促進(jìn)享樂價(jià)值的提高并促進(jìn)消費(fèi)者對網(wǎng)站產(chǎn)生積極態(tài)度。[9]Fang 的研究表明，社會(huì)臨場感通過沉浸體驗(yàn)和感知獲益的中介作用影響了消費(fèi)者的線上消費(fèi)忠誠。[12]已有研究還存在著一些同社會(huì)臨場感存在緊密聯(lián)系同時(shí)十分容易混淆的概念，主要包括“純粹臨場感（Mere Presence）”和“虛擬臨場感（Virtual Presence）”。二者與“社會(huì)臨場感”的關(guān)系見圖1。

圖1 社會(huì)臨場感、純粹臨場感與虛擬臨場感的關(guān)系

純粹臨場感的理論和研究起源于Zajonc對社會(huì)助長效應(yīng)的探索，指他人純粹的物理在場。[13]例如，對于長跑者來說，跑道附近涼椅上坐著的人就是純粹臨場，而意識(shí)到這個(gè)涼椅上人的存在就可以為跑步者帶來純粹臨場感。學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，純粹臨場感可以對個(gè)體產(chǎn)生喚醒作用，對個(gè)體的態(tài)度和行為產(chǎn)生影響。[13,14]Pozharliev 用神經(jīng)生理實(shí)驗(yàn)的方法驗(yàn)證了純粹臨場感對消費(fèi)行為的影響，發(fā)現(xiàn)被試在有人陪伴時(shí)觀看奢侈品圖片產(chǎn)生的喚醒大于無人陪伴時(shí)的喚醒水平。[15]Argo等明確區(qū)別了“純粹臨場感”和“社會(huì)臨場感”的定義，將無交流的社會(huì)臨場感（Noninteractive Social Presence）界定為“純粹臨場感”，即純粹臨場感和社會(huì)臨場感具有“感知他人在場”的共同前提。具體地說，“純粹臨場感”是個(gè)體在與他人無溝通情況下感受到的臨場感，屬于 “社會(huì)臨場感”的一部分。[16]

虛擬臨場感是描述用戶對虛擬環(huán)境直接體驗(yàn)感的概念。[17]消費(fèi)者行為研究發(fā)現(xiàn)，提高虛擬臨場感可以幫助個(gè)體克服網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)環(huán)境數(shù)字化通訊方式的限制，做出更好的消費(fèi)決策。[18-20]Lee等通過研究指出，虛擬臨場包含兩個(gè)不同的維度：遠(yuǎn)程臨場感（Telepresence）和社會(huì)臨場感。線索多樣性可以顯著促進(jìn)個(gè)體產(chǎn)生遠(yuǎn)程臨場感及社會(huì)臨場感，而這兩種臨場感的增強(qiáng)又都對增強(qiáng)顧客的網(wǎng)站信任態(tài)度有顯著影響。在該研究中，遠(yuǎn)程臨場感被定義為個(gè)體對虛擬環(huán)境的空間和物理真實(shí)性的體驗(yàn)；而社會(huì)臨場感則被闡述為個(gè)體對他人臨場和心理臨場的感受。由以上論述可以得出遠(yuǎn)程臨場感與社會(huì)臨場感的關(guān)鍵差異在于：一個(gè)主要強(qiáng)調(diào)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的體驗(yàn)（遠(yuǎn)程臨場感），另一個(gè)主要強(qiáng)調(diào)用戶對他人的體驗(yàn)（社會(huì)臨場感）。[19]也就是說，“社會(huì)臨場感”是“虛擬臨場感”中的一個(gè)維度，即強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中對他人的感知并受線索多樣性的制約。

2.社會(huì)臨場感的傳統(tǒng)量表述評

大多數(shù)傳統(tǒng)領(lǐng)域?qū)ι鐣?huì)臨場感的測量，都沿用了理論開創(chuàng)者Short等開發(fā)的量表，[1]該量表主要測量人們在遠(yuǎn)程通訊中多大程度上感覺到與另一個(gè)人（或一些人）的聯(lián)系和接觸并受到感知人際關(guān)系的影響，量表包括八個(gè)問項(xiàng)。[21-23]Gefen等較早地將社會(huì)臨場感的概念引入消費(fèi)研究，發(fā)現(xiàn)顧客對電子產(chǎn)品及服務(wù)的信任水平強(qiáng)烈地受到社會(huì)臨場感的影響，[11]沿用E-MAIL 感知和適應(yīng)的性別差異研究中曾經(jīng)使用的社會(huì)臨場感5 問項(xiàng)量表，如表1所示。

表1 社會(huì)臨場感量表

由此可見，最初的消費(fèi)社會(huì)臨場感研究量表幾乎完全照搬了通訊領(lǐng)域的概念，測量上仍關(guān)注機(jī)器給人帶來的類似與人接觸的感覺。直到現(xiàn)在，許多電子商務(wù)和在線消費(fèi)者行為決策研究仍然沿用著Gefen等的量表。[8,9,24-26]然而，“人機(jī)接觸體驗(yàn)”完全不同于直播平臺(tái)上“人人接觸體驗(yàn)”為觀眾帶來的社會(huì)臨場感，因此Gefen等所開發(fā)的量表對直播營銷情境下的社會(huì)臨場感測量適用程度非常有限。[11]其后，Lee等的研究圍繞產(chǎn)品描述音頻服務(wù)的主題展開，指出社會(huì)臨場感可被分為共存臨場感和心理投入兩個(gè)維度，[2]這種維度劃分主要基于對通訊媒介的研究。近來有研究認(rèn)為，社會(huì)化電子商務(wù)（Social Commerce）情境下的社會(huì)臨場感在構(gòu)成上包括他人社會(huì)臨場感、交流社會(huì)臨場感及網(wǎng)頁社會(huì)臨場感3 個(gè)獨(dú)立因子，[7]此研究中所使用的社會(huì)臨場感問卷雖然考慮到了顧客與商家文字交流的情況，但仍未涉及直播營銷新環(huán)境下高實(shí)時(shí)性和溝通立體性的特征。

3.直播社會(huì)臨場感（Live Broadcast Social Presence，LBSP）

直播社會(huì)臨場感是指在直播環(huán)境中他人在互動(dòng)中的顯著性程度及隨之而來的人際關(guān)系顯著程度。根據(jù)前文對已有研究的梳理可以發(fā)現(xiàn)，前人在研究中所提及的他人純粹臨場,即體驗(yàn)到他人物理在場可能是直播社會(huì)臨場感的前提和一個(gè)重要維度。在本研究中，我們?yōu)榱嗽贚BSP 測量中將虛擬網(wǎng)絡(luò)為媒介的對他人的感知與真實(shí)的面對面的純粹臨場區(qū)分開，將其稱為共存臨場。此外，遵照社會(huì)臨場感的傳統(tǒng)概念，社會(huì)臨場感的概念不僅描述他人在互動(dòng)中的顯著性程度，同時(shí)包括隨互動(dòng)而來的人際關(guān)系顯著程度。而在人際關(guān)系顯著程度方面，溝通親密性的相關(guān)研究指出，人際關(guān)系從疏離到親密包含兩個(gè)不同層次的內(nèi)容：一是事實(shí)性基礎(chǔ)，即與他人的一般接觸與交流；二是情感性基礎(chǔ)，即與他人分享情感層面的體會(huì)、獲得關(guān)注等。[27,28]以往的遠(yuǎn)程通信受到技術(shù)水平的制約，缺乏足夠的能夠用于推測他人情感狀態(tài)的實(shí)時(shí)信息，因而很難體驗(yàn)到他人的情感。但隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展帶來的直播營銷形式的出現(xiàn)，觀眾在虛擬直播間中不僅能與他人處于共同虛擬空間，還可以利用實(shí)時(shí)語言文字交流、點(diǎn)贊、贈(zèng)禮等豐富的形式體驗(yàn)到他人所處的情感狀態(tài)。因此，直播營銷的社會(huì)臨場感可能還包括事實(shí)性交流產(chǎn)生的交流臨場和對他人情感狀態(tài)體驗(yàn)產(chǎn)生的情感臨場兩個(gè)維度。在上述理論基礎(chǔ)之上，我們通過直播社會(huì)臨場感的初始量表編制、LBSP 量表的建構(gòu)及初步檢驗(yàn)、LBSP 量表的法則效度分析LBSP 量表的共時(shí)效度分析，檢驗(yàn)LBSP 量表的維度和有效性。

二、直播社會(huì)臨場感的初始量表編制

本研究的重點(diǎn)是通過文獻(xiàn)梳理和數(shù)據(jù)搜集，明確直播社會(huì)臨場感的獨(dú)特特點(diǎn)，確定評價(jià)和測量LBSP 量表的問項(xiàng)，并在此基礎(chǔ)上分析各個(gè)問項(xiàng)間的聯(lián)系，確定直播社會(huì)臨場感的初測問項(xiàng)。

本研究的探索性數(shù)據(jù)資料收集工作通過文獻(xiàn)調(diào)查、專家訪談和問卷調(diào)查的方法得到。構(gòu)造原始量表的過程包括三個(gè)步驟：

步驟1：收集直播社會(huì)臨場感一手原始資料，主要采用文獻(xiàn)調(diào)查法和專家訪談法。首先針對“社會(huì)臨場感”的既有研究成果進(jìn)行文獻(xiàn)資料收集和梳理，明確社會(huì)臨場感的定義和相關(guān)基礎(chǔ)理論；其次，普遍檢索中文及外文數(shù)據(jù)庫中與社會(huì)臨場感的測量相關(guān)的文獻(xiàn)資料，搜集中文及外文文獻(xiàn)中采用的社會(huì)臨場感問卷及其使用的具體問項(xiàng)。一方面，我們收集了已有文獻(xiàn)當(dāng)中關(guān)于社會(huì)臨場感的測量問項(xiàng)共31 條，其中包括社會(huì)臨場感研究中目前引用量最大的Gefen等的5 問項(xiàng)問卷、[8,11]電子商務(wù)研究中常用的社會(huì)臨場感3 問項(xiàng)問卷、[29,30]遠(yuǎn)程會(huì)議研究中用到的社會(huì)臨場感14 問項(xiàng)問卷、[10]計(jì)算機(jī)為媒介的協(xié)作學(xué)習(xí)環(huán)境中用到的社會(huì)臨場感10 問項(xiàng)問卷、[31,32]品牌融入等消費(fèi)者心理研究中用到的社會(huì)臨場感8 問項(xiàng)問卷。[21-23]由于各問卷中部分問項(xiàng)有重合，如電子商務(wù)研究中常用的社會(huì)臨場感3 問項(xiàng)問卷是Gefen等的5 問項(xiàng)問卷中的一部分，因此在去掉相同意義的問項(xiàng)后共保留了無重復(fù)的31 個(gè)問項(xiàng)。另一方面，我們還深入訪談了“淘寶直播”和“京東直播”的一些使用者，向被調(diào)查者介紹社會(huì)臨場感的概念，并要求被訪談?wù)吒嬷湫哪恐兄辈ド鐣?huì)臨場感的體驗(yàn)或指標(biāo)有哪些。研究個(gè)別訪談了10 位使用者，還進(jìn)行了一次10 人的小組座談。

步驟2：編制初始問卷。根據(jù)訪問調(diào)查中被訪對象對社會(huì)臨場感的表述，我們共整理并編制了51 條獨(dú)立問項(xiàng)，采集到的內(nèi)容涵蓋了反映直播社會(huì)臨場感區(qū)別于傳統(tǒng)社會(huì)臨場感的實(shí)時(shí)性、立體性等特點(diǎn)，這樣就與已有研究中使用的測量問項(xiàng)一起構(gòu)成了包含82 條測量項(xiàng)的問項(xiàng)庫。之后，初步得到的問項(xiàng)庫經(jīng)過進(jìn)一步的整理、分析，刪除問項(xiàng)庫中意義重復(fù)或?qū)μ厥馇榫秤忻黠@依賴的部分問項(xiàng)（如關(guān)注人機(jī)互動(dòng)而非人人互動(dòng)的“類似于人類交流一樣的感覺”等），形成包含35 個(gè)測量問項(xiàng)的專家問卷。之后，請7 位專家對初始問卷進(jìn)行評定，7位專家的研究領(lǐng)域均為消費(fèi)者行為及電子商務(wù)領(lǐng)域（其中教授1 位，副教授4 位，所有專家均具有博士學(xué)位），專家首先進(jìn)行了兩輪匿名的問卷修改，之后經(jīng)集體討論審核，共確定了由34 個(gè)問項(xiàng)組成的預(yù)測試問卷。

步驟3：預(yù)測試。利用線上調(diào)查平臺(tái)在多地隨機(jī)向直播平臺(tái)消費(fèi)者發(fā)放100 份預(yù)測試問卷，回收到問卷87 份。對獲得的問卷資料展開描述性統(tǒng)計(jì)分析，同時(shí)一一對所有問項(xiàng)展開同質(zhì)性檢驗(yàn)及相關(guān)性檢驗(yàn)。綜合權(quán)衡各項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果，保留了34 個(gè)有效問項(xiàng)，形成初始的正式問卷由34 個(gè)條目組成。問卷中采用李克特5 點(diǎn)計(jì)分量表(Likert 5 Point Scale)，即非常符合記為5 分，比較符合記為4 分，不確定記為3 分，不太符合記為2 分，非常不符合記為1 分。

三、研究一：LBSP 量表的建構(gòu)及初步檢驗(yàn)

1.研究方法

（1）測試對象

本研究用自行開發(fā)的“直播社會(huì)臨場感量表（LBSP）”在陜西、山西、浙江、河南、廣州5 地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，具體的被調(diào)查者包括具有線上直播平臺(tái)觀看和購物經(jīng)歷的各類消費(fèi)者。問卷分別采取紙質(zhì)形式和問卷星平臺(tái)發(fā)放，回收問卷總數(shù)793 套，其中有效問卷682 套，樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)基本特征見表2。

表2 樣本基本特征

（2）統(tǒng)計(jì)處理

研究采取探索性因素分析法選擇測量項(xiàng)目，采取最大正交旋轉(zhuǎn)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)（研究工具為SPSS 22.0）。同時(shí)，對于構(gòu)念效度的分析本研究采用了驗(yàn)證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）和平均變異抽取值（Average Variance Extracted，AVE）（研究工具為AMOS 21.0）。

2.數(shù)據(jù)分析

（1）項(xiàng)目分析

項(xiàng)目分析的目的在于確定每個(gè)項(xiàng)目的獨(dú)立作用，過程中如果發(fā)現(xiàn)項(xiàng)目對整體的作用很小，則剔除該項(xiàng)目。[33]該分析方法通過對所有被調(diào)查對象的個(gè)體得分逐個(gè)求和，并對每個(gè)和值按由高至低的順序排列，針對和值排序前27% 的“高分組”在每項(xiàng)得分平均數(shù)與和值位排序后27% 的“低分組”在每項(xiàng)得分平均數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，根據(jù)顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果保留那些鑒別效果好的項(xiàng)目，刪除鑒別效果差的題項(xiàng)。鑒別度分析的結(jié)果顯示，除了“我在直播間有私人的感覺”和“我可以得到直播間他人的幫助”2 個(gè)題項(xiàng)未達(dá)到顯著水平外，其他32 個(gè)問項(xiàng)均達(dá)到顯著水平，即量表的其余32 個(gè)問項(xiàng)區(qū)分度良好。同時(shí)，每個(gè)分題項(xiàng)、和值均達(dá)到了0.01 的顯著性水平且分題項(xiàng)與和值相關(guān)性較高（相關(guān)系數(shù)>0.3），表明所有題項(xiàng)鑒別力理想，內(nèi)在一致性較高。

（2）確定測量項(xiàng)與因子結(jié)構(gòu)

本研究通過探索性因素分析的方法對測量項(xiàng)目及因子結(jié)構(gòu)展開研究。根據(jù)兩種因素分析的要求，本研究將682 份有效問卷分為探索性分析部分和驗(yàn)證性分析部分，每部分問卷數(shù)量均為341 份，分配過程采用隨機(jī)方式。差異檢驗(yàn)表明，隨機(jī)分配所產(chǎn)生的探索性因素分析樣本及驗(yàn)證性因素分析樣本，在性別、年齡、教育程度的分布上均無顯著差異。

探索性因素分析的關(guān)鍵作用是通過實(shí)證尋求數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)。[34]根據(jù)探索性因素分析方法的數(shù)據(jù)要求，樣本數(shù)據(jù)要通過KMO 測度和巴特利特球形檢驗(yàn)。KMO測度與巴特利特球形檢驗(yàn)中，公認(rèn)的判定規(guī)則為巴特利特球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率不大于0.05 的顯著性水平，同時(shí)KMO 值在0.7 以上。在巴特利特球形檢驗(yàn)中，樣本數(shù)據(jù)的χ2=2247.184，且達(dá)到顯著性水平（p=0.000），同時(shí)樣本數(shù)據(jù)的KMO 值為0.813，即樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因素分析。

采用SPSS 22.0 軟件對問卷采集的32 個(gè)測量項(xiàng)目通過模型生成的方法進(jìn)行測量項(xiàng)目優(yōu)選，分析過程中提取信息量等于1 個(gè)典型項(xiàng)目所含信息量的因子（特征值>1）,并通過最大正交旋轉(zhuǎn)處理因素分析結(jié)果。因素旋轉(zhuǎn)主要通過找出主要由一個(gè)潛變量所解釋的項(xiàng)目聚團(tuán)的方式增加因素的可解釋性。結(jié)合分析結(jié)果和碎石圖，根據(jù)特征值—因素圖像，保留碎石圖像中特征值大、信息負(fù)荷量大的陡峭部分，而去除碎石陡坡后特征值小的平緩部分，共保留了10 個(gè)有效測量項(xiàng)目，抽取出累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為75.754% 的三個(gè)公因子。各項(xiàng)目的因子載荷均超過0.5（具體因子結(jié)構(gòu)及因子負(fù)荷見表3），證明在相應(yīng)的因子維度上各項(xiàng)目有較理想的負(fù)荷。綜合各因素項(xiàng)目所表達(dá)的含義，我們分別將三個(gè)因素命名為“共存臨場感”“交流臨場感”和“情感臨場感”。

表3 因子分析結(jié)果

“共存臨場感”指的是個(gè)體感受到的他人在直播互動(dòng)中的物理存在與伴隨的程度。這一維度主要由下面這些條目組成：我感到與直播間他人存在跨時(shí)空聯(lián)系（GCLC1），我感到與他人同時(shí)存在于線上（GCLC2），我感到仿佛置身于直播之中（GCLC3）。

“交流臨場感”指的是個(gè)體感受到他人在直播互動(dòng)中的實(shí)時(shí)交流順暢程度。這一維度主要由下面這些條目組成：我在直播間有社交的感覺（JLLC1），我可以與直播間的他人持續(xù)的交流看法（JLLC2），我可以與直播間的他人順利地交換觀點(diǎn)（JLLC3），我的疑問可以得到直播間他人的回應(yīng)（JLLC4）。

“情感臨場感”指的是個(gè)體與他人在直播互動(dòng)中情感關(guān)系的顯著程度。這一維度主要有下面這些條目組成：直播間他人給我?guī)頍崆榈母杏X（QGLC1），直播間他人使我變得敏感（QGLC2），直播間他人的喜怒一定程度影響到我的情緒（QGLC3）。

（3）構(gòu)念效度分析

構(gòu)念效度（Construct Validity）是指問卷能準(zhǔn)確測量構(gòu)造概念的程度，包括兩個(gè)關(guān)鍵層面：收斂效度和區(qū)分效度。本研究分別通過驗(yàn)證性因素分析（CFA）和平均變異數(shù)萃取量（AVE）兩種方法檢驗(yàn)LBSP量表的構(gòu)念效度。

研究采用驗(yàn)證性因素分析（CFA），對檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否支持探索性因素分析所得到的理論模型進(jìn)行檢驗(yàn)。如前所述，本研究用于驗(yàn)證性因素分析的問卷樣本數(shù)為341 份隨機(jī)樣本，通過分析得到的適配度指標(biāo)數(shù)值對模型進(jìn)行評價(jià)。其中，理論模型同問卷樣本的擬合程度評估采用擬合優(yōu)度χ2/df、RMSEA、GFI、AGFI等絕對適配指標(biāo)判斷；而理論模型相對虛無模型的擬合改進(jìn)程度采用NFI、IFI、CFI等增值適配度指標(biāo)來判斷，模型的簡約程度用主要通過PNFI 和PGFI 來判斷。若χ2/df<3 表示模型擬合較好；GFI、AGFI 大于0 小于1，越接近1 表明模型擬合效果越好，0.05

表4 測量模型擬合優(yōu)度

模型的因子載荷水平如圖2所示，可以發(fā)現(xiàn)潛變量的測量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷全部滿足0.6<β<1，通過t 檢驗(yàn)，并達(dá)到了0.001 的顯著性水平，即測量模型結(jié)果達(dá)到了因子載荷大于0.5 且通過t 檢驗(yàn)的收斂效度判斷標(biāo)準(zhǔn)，初步顯示本研究各因子的收斂效度理想。

圖2 測量模型因子載荷

我們還采用通過平均變異數(shù)萃取量（AVE）、AVE與φ2的比較檢驗(yàn)收斂效度與區(qū)分效度。當(dāng)AVE大于0.50 時(shí)證明測量項(xiàng)中，提取出因子部分的解釋力度超過了測量誤差帶來的變異，表明此時(shí)具有良好的收斂效度。φ2為兩個(gè)因子間標(biāo)準(zhǔn)化相關(guān)系數(shù)的平方，代表了因子間的共同變異。當(dāng)AVE的值大于φ2的值，表明因子與測量項(xiàng)目間的共同變異大于不同因子之間的共同變異，證明量表具有理想的區(qū)分效度。本研究使用AVE方法得到的檢驗(yàn)數(shù)值如表5所示，研究結(jié)果顯示各維度的AVE值在0.51-0.60。即AVE值均高于0.5 的判斷標(biāo)準(zhǔn)，證明模型有理想的收斂效度。比較AVE和φ2可得出三個(gè)維度的AVE值均大于該維度與其他兩維度間的φ2，證明LBSP 量表總體具有較理想的區(qū)分效度。

表5 LBSP量表區(qū)分效度的檢驗(yàn)結(jié)果

（4）信度分析

為了驗(yàn)證LBSP量表的可信程度我們進(jìn)一步對量表展開了內(nèi)部一致性信度檢驗(yàn)，結(jié)果見表6。有研究指出，量表信度系數(shù)的理想值為0.80 以上，0.70-0.80 是較理想的信度范圍，0.60-0.70 可以接受。分量表的內(nèi)部一致性系數(shù)低于0.60 或者總量表的信度系數(shù)低于0.80 的情況下，需要調(diào)整或增刪量表的部分題項(xiàng)。對直播社會(huì)臨場感量表的內(nèi)部一致性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示LBSP總量表的Cronbach's Alpha系數(shù)為0.815；交流臨場、共存臨場和情感臨場感三個(gè)因子的Cronbach's Alpha 系數(shù)分別是0.881、0.926、0.792；均達(dá)到并超過了內(nèi)部一致性信度的最低可接受范圍，說明量表的信度較佳，不需要更改或增刪量表的題項(xiàng)。

表6 LBSP總量表及各分量表的內(nèi)部一致性信度表

四、研究二：LBSP 量表的法則效度分析

本階段研究的目是在法則網(wǎng)絡(luò)中檢驗(yàn)LBSP 量表的法則效度。Cronbach等指出一個(gè)構(gòu)念被認(rèn)可的必要條件是該構(gòu)念存在于一個(gè)法則網(wǎng)絡(luò)中，并且與這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)概念之間存在合乎邏輯的關(guān)系。[35]對法則效度的驗(yàn)證是量表開發(fā)過程中進(jìn)行量表有效性驗(yàn)證的至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。

為了對LBSP 量表的法則效度進(jìn)行檢驗(yàn)，本研究經(jīng)過理論梳理，依據(jù)已有研究中指出的構(gòu)念間的相關(guān)關(guān)系構(gòu)建了一個(gè)包括群體凝聚力、電子交易信任和感知享樂的法則網(wǎng)絡(luò)。研究選用群體凝聚力、感知享樂和電子交易信任作為法則網(wǎng)絡(luò)中的校標(biāo)變量，因?yàn)檩^多研究證明，群體凝聚力對于遠(yuǎn)程通訊的社會(huì)臨場感具有積極作用，而社會(huì)臨場感的提高能夠增加個(gè)體的感知享樂性和電子交易信任。[7,11]

1.方法

（1）數(shù)據(jù)來源及結(jié)構(gòu)

本研究的數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)問卷，回收有效問卷300份，在全部調(diào)查者當(dāng)中男性49%，女性51%；初中及以下學(xué)歷占3.3%，高中學(xué)歷占7.7%，大學(xué)?？萍氨究普?4.7%，研究生及以上占4.3%；年齡18-25 歲占25.3%，26-30 歲占32.7%，31-40 歲占32.3%，41-50歲占8%，51-60 歲占1.7%。

（2）測量

群體凝聚力采用Lawler等在研究中采用的語義差異量表，[36]共測量4 個(gè)問項(xiàng)，ALPHA 系數(shù)為0.754；直播社會(huì)臨場感采用本研究開發(fā)的LBSP 量表，包括10個(gè)問項(xiàng)構(gòu)成的3 個(gè)維度，ALPHA系數(shù)分別為0.875、0.720、0.739；感知享樂采用Hassanein等在研究中采用的4 問項(xiàng)李克特量表，[30]ALPHA系數(shù)為0.859；電子交易信任采用Hassanein等在研究中采用的4 問項(xiàng)李克特量表，[30]ALPHA 系數(shù)為0.870。

（3）數(shù)據(jù)分析

本研究使用SEM 方法檢驗(yàn)法則效度，使用SPSS 22.0 整理數(shù)據(jù)并使用AMOS 21.0 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ??；谝延械奈墨I(xiàn)和推論，我們構(gòu)建SEM 模型，見圖3。根據(jù)已有理論，群體凝聚力影響社會(huì)臨場感；[36]另一方面臨場感同時(shí)影響用戶的感知享樂及電子交易信任。[7,11]若這一模型擬合程度良好且模型中變量與變量之間呈現(xiàn)顯著相關(guān)，則證明這一概念網(wǎng)絡(luò)是合理的、被實(shí)證數(shù)據(jù)驗(yàn)證的，即LBSP 量表的法則效度良好。

圖3 LBSP量表法則網(wǎng)絡(luò)模型及法則效度檢驗(yàn)結(jié)果

2.結(jié)果

研究通過模型比較方法檢驗(yàn)法則效度并得到了模型擬合結(jié)果，可以看出基準(zhǔn)模型的擬合度不太理想（χ2/df=2.17，RMSEA=0.0 64，GFI=0.864，CFI=0.893，IFI=0.894），RMSEA 大于0.05，其他擬合指數(shù)均小于0.9。檢查AMOS 給出的修正建議，如果添加直播社會(huì)臨場感中第2 個(gè)與第3 個(gè)測量變量之間、第2 個(gè)與第4 個(gè)測量變量之間的誤差相關(guān)，可以顯著提升模型擬合度。在直播臨場感構(gòu)念中第2、3 個(gè)測量變量恰好同屬于情感臨場一個(gè)維度，第4 個(gè)測量變量數(shù)據(jù)共存臨場維度，而很多研究表明情感臨場與共存臨場之間存在著密切關(guān)聯(lián)。同時(shí)研究一中情感臨場與共存臨場之間的相關(guān)系數(shù)也表明二者存在一定的相關(guān)性。因此，我們添加這兩個(gè)誤差相關(guān)，形成修正模型2（χ2/dxf=1.748，RMSEA=0.050，GFI=0.912，CFI=0.936，IFI=0.937），RMSEA小于臨界值0.05，同時(shí)其余各擬合指數(shù)均大于0.9，模型擬合結(jié)果得到顯著改善。

結(jié)果顯示，本文開發(fā)的LBSP 量表具有較理想的法則效度。此外，通過模型結(jié)果（圖3）可以得到，群體凝聚力對直播社會(huì)臨場感的效應(yīng)為0.24；直播社會(huì)臨場感同時(shí)對感知享樂和電子交易信任具有顯著作用，其中直播社會(huì)臨場感對感知享樂的效應(yīng)（0.67）大于對電子交易信任的影響（0.56）?？傮w來說，直播社會(huì)臨場感對相關(guān)變量的影響顯著且十分重要，LBSP 量表法則效度良好。

五、研究三：LBSP 量表的共時(shí)效度分析

本研究的目的在于通過考察LBSP 量表與已有的臨場感量表的相關(guān)程度，來驗(yàn)證LBSP 量表的共時(shí)效度。在驗(yàn)證中我們選取了Hassanein等及Bulu 使用的感知社會(huì)臨場感（Perceived Social Presence，PSP）量表和場所臨場感（Place Presence，PP）量表。[30,32]

感知社會(huì)臨場感（Perceived Social Presence，PSP）指個(gè)體感知到的媒介使得用戶在心理上體驗(yàn)他人的程度。[30]由于在理論上，心理層面體驗(yàn)他人的程度與個(gè)體間的語言和情感互動(dòng)相關(guān)，而與物理上體驗(yàn)他人的程度即共存臨場感相關(guān)低（物理上陪伴不一定造成心理上的陪伴），因此我們推論感知社會(huì)臨場感與LBSP 量表中的交流臨場感分量表和情感臨場感分量表具有顯著相關(guān)關(guān)系。場所臨場感（Place Presence，PP）指的是個(gè)體感到身處某個(gè)特定虛擬環(huán)境的程度。[32]根據(jù)其定義，場所臨場感與LBSP 量表中的共存臨場感同樣表示個(gè)體對虛擬環(huán)境物理屬性的感知，因此我們推論它與LBSP 量表中的共存臨場感量表顯著相關(guān)。

1.方法

（1）數(shù)據(jù)來源及構(gòu)成

本研究的數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)問卷，共收集到有效問卷243 份，在全部調(diào)查者中男性45.7%，女性54.3%；初中及以下學(xué)歷占3.7%，高中學(xué)歷占6.2%，大學(xué)?？萍氨究普?5.6%，研究生及以上占4.5%；年齡18-25 歲占25.9%，26-30 歲占32.9%，31-40 歲占31.3%，41-50歲占8.2%，51-60 歲占1.6%。

（2）測量

感知社會(huì)臨場感（Perceived Social Presence,PSP）采用Hassanein等在網(wǎng)頁呈現(xiàn)及對線上消費(fèi)態(tài)度的作用研究中使用的三問項(xiàng)PSP 量表，包括與人接觸的感覺、社交的感覺及人性溫暖的感覺。[30]場所臨場感（Place Presence,PP）采用Bulu 在虛擬網(wǎng)絡(luò)的滿意度和沉浸度研究中使用的三問項(xiàng)PP 量表，包括感到自己在虛擬空間中、感到虛擬空間是真實(shí)的及虛擬空間被當(dāng)做真實(shí)場所一樣被記憶。[32]

2.分析與結(jié)果

研究使用SPSS 22.0 軟件對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究結(jié)果見表7。結(jié)果數(shù)據(jù)顯示，各量表的ALPHA系數(shù)均大于0.7，表明量表測項(xiàng)的信度良好。LBSP各子量表的ALPHA系數(shù)均大于0.7 且各維度相關(guān)系數(shù)在0.453-0.619，再次印證了LBSP量表的心理測量學(xué)屬性良好。在相關(guān)系數(shù)方面，感知社會(huì)臨場感PSP 與交流臨場感和情感臨場感呈現(xiàn)了較高的相關(guān)系數(shù)，而與共存臨場感相關(guān)系數(shù)較低；場所臨場感PP 與共存臨場感相關(guān)系數(shù)較高，而與交流臨場感和情感臨場感相關(guān)系數(shù)較低。測量到的相關(guān)模式與研究的理論推演吻合，證明LBSP量表具有理想的共時(shí)效度。

表7 LBSP量表的共時(shí)效度檢驗(yàn)結(jié)果

六、結(jié)論與討論

直播社會(huì)臨場感（LBSP）量表編制和修訂是嚴(yán)格按照心理測量的原則展開的，本文得到的共存臨場感、交流臨場感和情感臨場感三個(gè)維度為核心內(nèi)容的直播社會(huì)臨場感正式量表，在研究的預(yù)測試及正式測試中均表現(xiàn)出了理想的效度和信度，通過因素分析取出的三個(gè)公共因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到75.754%。以檢驗(yàn)LBSP量表的效度為目的，本研究采用隨機(jī)篩選出的另外一半數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證性因素分析。分析結(jié)果表明，本研究所開發(fā)量表的理論結(jié)構(gòu)較理想地?cái)M合了通過問卷調(diào)查采集到的實(shí)際數(shù)據(jù)。我們通過多種方法驗(yàn)證了量表具有良好的區(qū)分效度和收斂效度，說明量表測量的直播社會(huì)臨場感三個(gè)維度之間在測量上具有一致性，而具體內(nèi)容和結(jié)構(gòu)方面是有區(qū)別的，分別反映了直播社會(huì)臨場感的不同方面。對直播社會(huì)臨場感量表的信度檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，各分量表的內(nèi)部一致信度、折半信度均高于0.7，說明量表的測量是穩(wěn)定可靠的。我們進(jìn)一步通過建構(gòu)法則網(wǎng)絡(luò)，驗(yàn)證了量表具有良好的法則效度，與相關(guān)變量存在可預(yù)期的變化關(guān)系。最后，對比已有量表檢驗(yàn)LBSP 量表的共時(shí)效度，結(jié)果證實(shí)LBSP 量表的3 個(gè)維度分別與已有的PSP 量表和PP 量表具有可預(yù)測的相關(guān)性，證明了LBSP 量表具有理想的共時(shí)效度。

LBSP 量表的“共存臨場感”維度描述的是個(gè)體感受到的他人在直播互動(dòng)中的物理存在與伴隨的程度。個(gè)體感受到他人的物理存在是產(chǎn)生社會(huì)人際互動(dòng)及產(chǎn)生人際互動(dòng)關(guān)系的基本前提。本研究結(jié)果對共存臨場感維度的開發(fā)和證實(shí)，印證了Argo等在研究中對“純粹臨場感”和“社會(huì)臨場感”的簡單區(qū)分，[16]證明了他人的純粹物理臨場是社會(huì)臨場感的前提。

LBSP 量表的“交流臨場感”描述的是個(gè)體感受到他人在直播互動(dòng)中的實(shí)時(shí)交流順暢程度。這一維度的三個(gè)觀察變量反映了直播觀眾在直播平臺(tái)與他人互動(dòng)的和交流的即時(shí)性與立體性，區(qū)別于以往以網(wǎng)頁為基礎(chǔ)的臨場感量表的重要層面，體現(xiàn)了直播觀眾在直播平臺(tái)上所獲得的充分的、深入可控的人際互動(dòng)。

LBSP 量表的“情感臨場感”維度描述的是個(gè)體與他人在直播互動(dòng)中情感關(guān)系的顯著程度。當(dāng)個(gè)體感受到直播間他人的熱情、被他人情緒感染并在互動(dòng)中變得敏感時(shí)，個(gè)體與他人在互動(dòng)中的人際關(guān)系顯著程度越高。直播平臺(tái)開發(fā)的包括發(fā)言、贈(zèng)禮、點(diǎn)贊等豐富的互動(dòng)形式，使個(gè)體比面對傳統(tǒng)網(wǎng)頁時(shí)更容易與他人產(chǎn)生高情感關(guān)聯(lián)，進(jìn)而提升社會(huì)臨場感體驗(yàn)。

綜合以上研究結(jié)果，隨著直播營銷形式的出現(xiàn)，消費(fèi)者在直播營銷情境下的社會(huì)臨場感體驗(yàn)與傳統(tǒng)網(wǎng)頁下的社會(huì)臨場感體驗(yàn)產(chǎn)生了一定的變化，主要體現(xiàn)在三方面：第一，直播營銷的社會(huì)臨場感不再與“私人的感覺”相緊密聯(lián)系。在以往簡單網(wǎng)頁環(huán)境的社會(huì)臨場感體驗(yàn)中，消費(fèi)者關(guān)注的是頁面及提示的個(gè)體針對性，越趨近于私人定制的互動(dòng)內(nèi)容和語言越能為消費(fèi)者帶來高的社會(huì)臨場感。而直播營銷情境下，消費(fèi)者與成百上千甚至數(shù)以萬計(jì)的消費(fèi)者共同觀看直播，復(fù)雜的信息源環(huán)境使消費(fèi)者的臨場感體驗(yàn)不再強(qiáng)調(diào)私人的、一對一的感覺。第二，直播營銷的社會(huì)臨場感在溝通層面十分強(qiáng)調(diào)交流的及時(shí)性和順暢性。隨著技術(shù)的進(jìn)步，直播營銷形式的產(chǎn)生，消費(fèi)者產(chǎn)生社會(huì)臨場感的體驗(yàn)渠道不斷豐富，試聽信息愈加多樣。因此，在直播營銷情境中消費(fèi)者不僅要與他人有所交流，更需要強(qiáng)調(diào)與他人的實(shí)時(shí)和順暢互動(dòng)才能更好提升社會(huì)臨場感。第三，直播營銷的社會(huì)臨場感在情感層面與情緒的感染相關(guān)聯(lián)。以往的網(wǎng)頁交流形式的單一和交流對象的單一特點(diǎn)難以使體驗(yàn)者產(chǎn)生情緒上的傳遞與調(diào)節(jié)。而隨著直播營銷環(huán)境的改變，消費(fèi)者不斷接收到直播間人數(shù)變化、文字評論、點(diǎn)贊、贈(zèng)禮等豐富多樣的環(huán)境刺激，使消費(fèi)者具備感受到他人情緒的條件同時(shí)可能因之誘發(fā)與他人情緒相匹配的情緒體驗(yàn)。例如，觀眾頻繁的點(diǎn)贊、贈(zèng)禮和評論贊美使直播間的其他觀眾們產(chǎn)生興奮愉快的體驗(yàn)。本研究通過訪談和問卷證明，這種情緒感染增加了消費(fèi)者對他人及與他人關(guān)系顯著程度的體驗(yàn)，即情緒感染是直播社會(huì)臨場的感情層面的重要因素之一。