袁順波

提要：社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的影響因素及路徑需要進(jìn)行全面、系統(tǒng)的探討。本文基于壓力源-應(yīng)變-后果理論框架并結(jié)合社會(huì)化閱讀實(shí)際情況，構(gòu)建了社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿模型。實(shí)證結(jié)果表明，用戶(hù)的使用倦怠和不滿(mǎn)意會(huì)直接導(dǎo)致流失意愿的形成，使用倦怠又受信息超載、社交超載和隱私關(guān)注等因素的影響，期望不一致、隱私關(guān)注、信息超載和社交超載等因素都會(huì)直接影響用戶(hù)的不滿(mǎn)意程度。據(jù)此，防止社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失需要完善社交功能、提供高質(zhì)量閱讀信息資源、改善個(gè)性化服務(wù)和優(yōu)化用戶(hù)隱私保護(hù)。

一、引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和信息技術(shù)的快速發(fā)展，人類(lèi)的閱讀方式正在發(fā)生深刻變革，基于移動(dòng)閱讀平臺(tái)的社會(huì)化閱讀(Social Reading)逐漸成為一種重要的閱讀方式。所謂社會(huì)化閱讀，是指一種以讀者為核心，注重讀者與讀者之間、讀者與內(nèi)容之間的分享、互動(dòng)與傳播的全新閱讀模式。(1)劉艷：《社會(huì)化閱讀：涵義、形態(tài)、功能、缺陷及其啟示》,《圖書(shū)館建設(shè)》2018年第9期。與傳統(tǒng)封閉式的個(gè)體閱讀相比，社會(huì)化閱讀更注重閱讀者和閱讀社交，強(qiáng)調(diào)閱讀互動(dòng)與共享，凸顯用戶(hù)內(nèi)容生成和社交元素在閱讀過(guò)程中價(jià)值再創(chuàng)造的重要作用。截至目前，國(guó)內(nèi)外已涌現(xiàn)不少具有較大影響力的社會(huì)化閱讀平臺(tái)。例如，內(nèi)容信息聚合類(lèi)平臺(tái)Flipboard和Zaker，圖書(shū)閱讀類(lèi)平臺(tái)豆瓣閱讀、網(wǎng)易云閱讀和微信讀書(shū)。

社會(huì)化閱讀的快速發(fā)展既給服務(wù)提供商等企業(yè)提供了難得的機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。一方面，新興閱讀平臺(tái)不斷進(jìn)入市場(chǎng)并積極搶奪用戶(hù)；另一方面，一些主流閱讀平臺(tái)開(kāi)始出現(xiàn)用戶(hù)活躍度下降甚至停止使用等問(wèn)題。如何在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得主動(dòng)成為各參與企業(yè)必須面對(duì)的一道難題，解決此難題的關(guān)鍵在于以用戶(hù)為中心，關(guān)注用戶(hù)的使用行為與體驗(yàn)，減少“沉默用戶(hù)”，防控用戶(hù)流失。

“用戶(hù)流失”概念源于市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，后逐漸擴(kuò)展到信息系統(tǒng)、電子商務(wù)等領(lǐng)域。Keaveney & Parthasarathy首次提出此概念，認(rèn)為用戶(hù)流失是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇所帶來(lái)的結(jié)果，并將其分為兩類(lèi)：一類(lèi)是用戶(hù)仍在使用該類(lèi)服務(wù)，但從原本的服務(wù)商轉(zhuǎn)移到另一服務(wù)商；另一類(lèi)是用戶(hù)不再使用該類(lèi)服務(wù)。對(duì)于原有的服務(wù)商而言，無(wú)論何種情況，用戶(hù)流失的本質(zhì)就是現(xiàn)存用戶(hù)中斷了與其原有的服務(wù)關(guān)系，從而對(duì)其生存與發(fā)展產(chǎn)生嚴(yán)重的威脅。(2)S. M. Keaveney and M. Parthasarathy,“Customer Switching Behavior in Online Services: An Exploratory Study of the Role of Selected Attitudinal, Behavioral, and Demographic Factors,”Academy of Marketing Science Journal, Vol. 29, No. 4, 2001, pp.374-389.就社會(huì)化閱讀而言，現(xiàn)有研究主要關(guān)注的是用戶(hù)采納、持續(xù)使用等積極使用行為，對(duì)于用戶(hù)轉(zhuǎn)移、中輟、流失、不持續(xù)使用等消極行為涉及較少，用戶(hù)流失行為規(guī)律也尚未得到充分厘清。因此，有必要對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的影響因素及路徑進(jìn)行全面、系統(tǒng)的探討。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)社會(huì)化閱讀用戶(hù)行為

用戶(hù)是影響社會(huì)化閱讀平臺(tái)發(fā)展的關(guān)鍵因素之一，相應(yīng)地，用戶(hù)行為也是現(xiàn)有研究較為關(guān)注的話(huà)題。總體而言，現(xiàn)有研究多采用訪談、扎根理論、回歸分析以及結(jié)構(gòu)方程模型等研究方法，從不同視角對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的分享行為、閱讀利用行為、持續(xù)使用、不持續(xù)使用等行為進(jìn)行了分析，技術(shù)接受模型、期望確認(rèn)模型、沉浸理論、心理契約理論等是使用較多的基礎(chǔ)理論與模型。Li將青少年的社會(huì)化閱讀行為分成閱讀行為和社交行為，實(shí)證發(fā)現(xiàn)消磨時(shí)間、自我提升、信息獲取、社交互動(dòng)等是重要的影響因素；(3)W. Li,“Adolescents’ Social Reading: Motivation, Behaviour, and Their Relationship,”The Electronic Library, Vol. 35, No. 2, 2017, pp. 246-262.季丹等人的研究發(fā)現(xiàn)，臨場(chǎng)感、感知控制、交互響應(yīng)性以及沉浸體驗(yàn)是社會(huì)化閱讀行為的重要影響因素；(4)季丹、郭政、李武：《Flow理論視角下的社會(huì)化閱讀行為影響因素》,《圖書(shū)館論壇》2020年第5期。李武和趙星指出，大學(xué)生社會(huì)化閱讀APP持續(xù)使用意愿不僅取決于期望確認(rèn)程度、滿(mǎn)意度、有用性認(rèn)知等因素，同時(shí)也受諸如主觀規(guī)范等變量的影響；(5)李武、趙星：《大學(xué)生社會(huì)化閱讀APP持續(xù)使用意愿及發(fā)生機(jī)理研究》,《中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》2016年第1期。Li等人采用結(jié)構(gòu)方程模型方法，發(fā)現(xiàn)社會(huì)臨場(chǎng)感、閱讀者之間的交互、閱讀者與閱讀內(nèi)容之間的交互對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)滿(mǎn)意度產(chǎn)生顯著影響；(6)W. Li, Y. Y. Mao and L. N. Zhou, “The Impact of Interactivity on User Satisfaction in Digital Social Reading: Social Presence as a Mediator,” International Journal of Human-Computer Interaction, Vol.37, No.17, 2021, pp.1636-1647.劉魯川和李旭對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的退出、建言、忠誠(chéng)和忽略行為的影響因素進(jìn)行調(diào)查與分析，結(jié)果表明交易型心理契約違背與建言和忠誠(chéng)行為呈負(fù)向顯著關(guān)系，關(guān)系型心理契約違背與退出和忽略行為呈正向顯著關(guān)系。(7)劉魯川、李旭：《心理契約視域下社會(huì)化閱讀用戶(hù)的退出、建言、忠誠(chéng)和忽略行為》,《中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)》2018年第4期。

(二) IT/IS用戶(hù)流失

現(xiàn)有的信息技術(shù)/信息系統(tǒng)(Information Technology/Information System, IT/IS)用戶(hù)流失行為研究多是在借鑒市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域、IT/IS用戶(hù)采納及持續(xù)使用行為等相關(guān)理論與方法的基礎(chǔ)上展開(kāi)探討。總體而言，現(xiàn)有研究的重點(diǎn)是用戶(hù)轉(zhuǎn)移行為及影響因素，其中又以用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品/服務(wù)之間、從互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品/服務(wù)向移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品/服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)移等相關(guān)問(wèn)題最受關(guān)注；理論基礎(chǔ)大多來(lái)源于社會(huì)學(xué)、質(zhì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以及IT/IS領(lǐng)域，主要包括技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)、顧客滿(mǎn)意度指數(shù)模型、期望確認(rèn)模型(Expectation Confirmation Moclel of Information System Continuance, ECM-ISC)、刺激-機(jī)體-響應(yīng)理論、推-拉-錨定理論等；客戶(hù)預(yù)期、替代品吸引力、轉(zhuǎn)移成本、個(gè)人創(chuàng)新力、信任以及感知有用性等因素被證實(shí)對(duì)用戶(hù)流失產(chǎn)生影響。如Lin和Wang對(duì)社交網(wǎng)站用戶(hù)轉(zhuǎn)移行為進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn)感知價(jià)值、用戶(hù)信任和感知風(fēng)險(xiǎn)是顯著的影響因素；(8)C. N. Lin and H. Y. Wang, “Understanding Users’ Switching Intentions and Switching Behavior on Social Networking Sites,” ASLIB Journal of Information Management, Vol.69, No.2, 2017, pp.201-214.鄭德俊等以“微信讀書(shū)”平臺(tái)為案例，基于S-O-R理論，采用扎根理論研究和解釋結(jié)構(gòu)模型方法，證實(shí)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)、信息質(zhì)量等因素影響移動(dòng)閱讀服務(wù)平臺(tái)用戶(hù)的流失；(9)鄭德俊等：《移動(dòng)閱讀服務(wù)平臺(tái)的用戶(hù)流失因素分析——以“微信讀書(shū)”平臺(tái)為例》,《情報(bào)理論與實(shí)踐》 2019年第8期。袁順波等以PPM理論框架為基礎(chǔ)構(gòu)建了移動(dòng)政務(wù)APP用戶(hù)流失行為影響因素模型并進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)失望感、替代品吸引力、系統(tǒng)質(zhì)量和沉浸均會(huì)對(duì)用戶(hù)流失產(chǎn)生顯著影響；(10)袁順波、張海、段薈：《PPM視角下移動(dòng)政務(wù)APP用戶(hù)流失行為影響因素研究》,《情報(bào)雜志》2021年第2期。Liu等對(duì)用戶(hù)從免費(fèi)問(wèn)答服務(wù)向付費(fèi)問(wèn)答服務(wù)的轉(zhuǎn)移行為進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)個(gè)人因素、情景因素、對(duì)免費(fèi)問(wèn)答服務(wù)的不滿(mǎn)意等都是重要的原因。(11)Z. Y. Liu, Y. X. Zhao, S. Chen, S. J. Song, P. Hansen and Q. H. Zhu,“Exploring Askers’ Switching from Free to Paid Social Q&A Services: A Perspective on the Push-Pull-Mooring Framework,”Information Processing & Management, Vol.58, No.1, 2021, No.102396.

三、理論與模型

(一)理論基礎(chǔ)

1.壓力源-應(yīng)變-后果(Stressors-Strain-Outcomes, SSO)理論框架。SSO理論框架最早由Koeske等人在研究職業(yè)倦怠現(xiàn)象時(shí)提出，該研究證實(shí)了壓力源與個(gè)體情緒耗竭、情緒耗竭與消極后果之間的顯著關(guān)聯(lián)性，從而為SSO理論框架的合理性提供了支持。(12)G. F. Koeske and R. D. Koeske,“A Preliminary Test of a Stress-Strain-Outcome Model for Reconceptualizing the Burnout Phenomenon,”Journal of Social Service Research, Vol.17, No. 3-4, 1993, pp.107-135.在SSO理論框架中，壓力源(Stressor)指的是個(gè)體在特定狀態(tài)下實(shí)施某項(xiàng)行為時(shí)，受外界因素的影響而形成負(fù)面情緒的困擾和對(duì)潛在負(fù)面結(jié)果的感知；應(yīng)變(Strain)是個(gè)體在壓力源的刺激下而產(chǎn)生的消極的、負(fù)面的反應(yīng)；后果(Outcome)是在消極、負(fù)面意識(shí)的驅(qū)使下所形成的進(jìn)一步動(dòng)作或心理意識(shí)。截至目前，已有不少學(xué)者基于SSO理論框架，對(duì)用戶(hù)使用倦怠、流失、不持續(xù)使用等消極行為進(jìn)行實(shí)證研究，其結(jié)果也大多表明該理論框架用于研究用戶(hù)消極行為時(shí)具有較好的合理性與有效性。如Fu等基于SSO理論框架對(duì)社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用行為進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)信息超載、系統(tǒng)功能超載、社交超載等壓力源會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)產(chǎn)生社交疲勞等方面的應(yīng)變，進(jìn)而導(dǎo)致用戶(hù)不持續(xù)使用的后果；(13)S. X. Fu, H. X. Li, Y. Liu, H. Pirkkalainen and M. Salo, “Social Media Overload, Exhaustion, and Use Discontinuance: Examining the Effects of Information Overload, System Feature Overload, and Social Overload,” Information Processing & Management, Vol.57, No.6, 2020, No. 102307.李順利結(jié)合計(jì)劃行為理論和SSO理論框架，對(duì)政務(wù)微博用戶(hù)使用倦怠的前因與后果進(jìn)行探討，結(jié)果表明知覺(jué)行為控制壓力是造成使用倦怠的主要因素，產(chǎn)生倦怠的用戶(hù)更傾向于產(chǎn)生轉(zhuǎn)移意愿；(14)李順利：《基于壓力源-應(yīng)變-后果框架的政務(wù)微博用戶(hù)使用倦怠研究》, 湘潭大學(xué), 2019年, 第51-52頁(yè)。孫挺和夏立新基于SSO理論框架對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)不持續(xù)使用意愿進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)負(fù)面感知績(jī)效、功能超載等是主要的壓力源；(15)孫挺、夏立新：《社會(huì)化閱讀用戶(hù)不持續(xù)使用意愿實(shí)證研究》,《圖書(shū)館論壇》2021年第5期。Masood等人則將SSO理論框架用于解釋社交媒體過(guò)度使用對(duì)科研人員科研績(jī)效的負(fù)面影響，結(jié)果表明過(guò)度使用會(huì)導(dǎo)致科研人員認(rèn)知分心，進(jìn)而對(duì)其科研績(jī)效產(chǎn)生不利影響。(16)A. Masood, A. Luqman, Y. Feng and A. Ali, “Adverse Consequences of Excessive Social Networking Site Use on Academic Performance: Explaining Underlying Mechanism from Stress Perspective,” Computers in Human Behavior, Vol.113, 2020, No.106476.

2.期望不一致理論(Expectation Disconfirmation Theory, EDT)，也稱(chēng)為期望失驗(yàn)理論。最早由Oliver在用于解釋消費(fèi)者購(gòu)物行為時(shí)提出，該理論認(rèn)為，消費(fèi)者在購(gòu)物之前會(huì)通過(guò)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、產(chǎn)品口碑、廣告或者其他途徑對(duì)產(chǎn)品及服務(wù)產(chǎn)生預(yù)期，而在購(gòu)物中產(chǎn)品及服務(wù)的實(shí)際情況與預(yù)期之間有可能產(chǎn)生差異，從而形成正向不一致(positive disconfirmation)或負(fù)向不一致(negative disconfirmation)，進(jìn)而對(duì)用戶(hù)的滿(mǎn)意度產(chǎn)生影響。(17)R. L. Oliver, “A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions,” Journal of Marketing Research, Vol.17, No.4, 1980, pp.460-469.此后，EDT在解釋用戶(hù)滿(mǎn)意、持續(xù)使用、不持續(xù)使用等采納后行為中得到了較為廣泛的應(yīng)用，研究結(jié)果也大多證實(shí)正向不一致會(huì)對(duì)用戶(hù)的滿(mǎn)意度、忠誠(chéng)度、持續(xù)使用意愿產(chǎn)生積極影響，負(fù)向不一致則有可能導(dǎo)致用戶(hù)的離開(kāi)。如Sinha等人基于EDT理論探討了印度企業(yè)雇主對(duì)應(yīng)聘者滿(mǎn)意度的影響因素，結(jié)果表明，該理論具有良好的適用性，雇主的期望通過(guò)正向不一致對(duì)其滿(mǎn)意度產(chǎn)生顯著影響；(18)S. Sinha, I. M. Jawahar, P. Ghosh and A. Mishra,“Assessing Employers’ Satisfaction with Indian Engineering Graduates Using Expectancy-Disconfirmation-Theory,”International Journal of Manpower, Vol. 41, No. 4, 2020, pp. 473-489.Ryzin 采用實(shí)驗(yàn)方法對(duì)EDT理論應(yīng)用于解釋公共服務(wù)滿(mǎn)意度的可行性進(jìn)行了測(cè)評(píng)，結(jié)果表明模型中各變量之間具有顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性；(19)G. G. V. Ryzin, “An Experimental Test of The Expectancy-Disconfirmation Theory of Citizen Satisfaction,” Journal of Policy Analysis and Management, Vol.32, No.3, 2013, pp.597-611.程慧平等以“認(rèn)知→情感→行為意向”為模型框架，基于EDT和社會(huì)比較理論進(jìn)行模型構(gòu)建與實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)期望不一致、不滿(mǎn)意以及嫉妒、后悔、沮喪等負(fù)面情緒對(duì)社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用行為產(chǎn)生顯著影響。(20)程慧平、蘇超、王建亞：《社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用行為模型構(gòu)建及實(shí)證研究》,《情報(bào)學(xué)報(bào)》2020年第9期。

(二)模型構(gòu)建

以SSO理論框架和EDT為基礎(chǔ)，結(jié)合社會(huì)閱讀的實(shí)際情況，構(gòu)建社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿理論模型(見(jiàn)圖1)。在該模型中，期望不一致、隱私關(guān)注、信息超載和社交超載等四個(gè)變量為“壓力源”，不滿(mǎn)意和使用倦怠為“應(yīng)變”，流失意愿則為“后果”。

圖1 社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿理論模型

社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿(User Churn Intention, UCI)是理論模型中的因變量，指的是社會(huì)化閱讀用戶(hù)在使用后不再繼續(xù)使用意愿的強(qiáng)烈程度。一般而言，行為意愿是實(shí)際行為的直接決定因素，個(gè)人的行為意愿越強(qiáng)，將會(huì)越努力地實(shí)施相應(yīng)行為。

不滿(mǎn)意(Dissatisfaction, DIS)是EDT中的核心變量，是指用戶(hù)在使用后對(duì)某一產(chǎn)品或服務(wù)的總體反應(yīng)，體現(xiàn)了用戶(hù)在使用該產(chǎn)品或服務(wù)后實(shí)際感受與使用前的期望之間的差距。在IT/IS用戶(hù)行為研究中，用戶(hù)的滿(mǎn)意程度是非常重要的影響因素。當(dāng)然，與滿(mǎn)意度相區(qū)別的是，用戶(hù)的不滿(mǎn)意代表的是諸如埋怨、沮喪等負(fù)面的反應(yīng)和評(píng)價(jià)。EDT理論認(rèn)為，用戶(hù)的不滿(mǎn)意是導(dǎo)致用戶(hù)不再繼續(xù)使用某產(chǎn)品或服務(wù)的直接因素，現(xiàn)有研究也大多得出類(lèi)似的結(jié)論。如Zhou對(duì)社交媒體平臺(tái)用戶(hù)轉(zhuǎn)移行為進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)不滿(mǎn)意是重要的直接決定因素；(21)T. Zhou, “Understanding Users’ Switching between Social Media Platforms: A PPM Perspective,” International Journal of Information Systems in the Service Sector, Vol.13, No.1, 2021, pp.54-67.代寶等人指出，社交媒體用戶(hù)的不滿(mǎn)意等消極情緒會(huì)引起他們的不持續(xù)使用、轉(zhuǎn)移行為或信息回避行為；(22)代寶、續(xù)楊曉雪、羅蕊：《社交媒體用戶(hù)信息過(guò)載的影響因素及其后果》,《現(xiàn)代情報(bào)》2020年第1期。徐孝娟等人的研究也發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)站用戶(hù)的滿(mǎn)意度對(duì)其流失意愿產(chǎn)生顯著的影響 。(23)徐孝娟等：《S-O-R理論視角下的社交網(wǎng)站用戶(hù)流失行為實(shí)證研究》,《情報(bào)雜志》2017年第7期。據(jù)此，本文作出如下假設(shè)：

H1：社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意對(duì)其流失意愿產(chǎn)生正向影響。

期望不一致(Expectation Disconfirmation, EDC)是EDT中的另一核心變量，反映的是用戶(hù)使用后的實(shí)際績(jī)效與使用前的期望之間的比較。在EDT理論中，期望不一致包括正向不一致和負(fù)向不一致兩種情況，但考慮到本研究關(guān)注的是用戶(hù)流失意愿的影響因素，因而將其界定為負(fù)向不一致。當(dāng)用戶(hù)在使用社會(huì)化閱讀平臺(tái)后認(rèn)為其產(chǎn)品或服務(wù)沒(méi)有達(dá)到預(yù)期時(shí)，即會(huì)導(dǎo)致期望不一致的出現(xiàn)，而期望不一致則會(huì)使用戶(hù)產(chǎn)生不滿(mǎn)意。如Fan & Suh的研究表明，期望不一致導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)現(xiàn)有信息技術(shù)產(chǎn)生不滿(mǎn)意，進(jìn)而促使其轉(zhuǎn)移至使用新的創(chuàng)新技術(shù)。(24)L. Fan and Y. H. Suh, “Why do Users Switch to a Disruptive Technology? An Empirical Study Based on Expectation-Disconfirmation Theory,” Information & Management, Vol.51, No.2, 2014, pp.240-248.Lankton等人的研究也得出了類(lèi)似的結(jié)論，發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)略信息系統(tǒng)用戶(hù)的期望不一致是導(dǎo)致其產(chǎn)生不滿(mǎn)意的重要原因。(25)N. Lankton, D. H. McKnight and J. B. Thatcher, “Incorporating Trust-in-technology into Expectation Disconfirmation Theory,” Journal of Strategic Information Systems, Vol.23, No.2, 2014, pp.128-145.據(jù)此，本文作出如下假設(shè)：

H2：期望不一致對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意產(chǎn)生正向影響。

倦怠這一概念源自臨床醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，主要表現(xiàn)為身體疲勞或極度消耗，隨著這一概念逐漸擴(kuò)展到社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，其內(nèi)涵也相應(yīng)發(fā)生變化。在社會(huì)化閱讀情景下，使用倦怠(Usage Fatigue, USF)主要反映的是心理倦怠，一般是指由于社會(huì)環(huán)境、信息技術(shù)和用戶(hù)自身等多方面的原因而形成的綜合性負(fù)面情緒反應(yīng)。社交媒體倦怠理論認(rèn)為，用戶(hù)的倦怠是一種包含疲憊、憤怒、失望、厭煩等多種負(fù)面情感的心理感受，用戶(hù)倦怠會(huì)促使用戶(hù)出現(xiàn)減少使用、刻意回避，甚至是注銷(xiāo)賬戶(hù)、卸載應(yīng)用等流失行為。(26)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do you Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour in Social Network Services,” Information & Management, Vol.53, No.7, 2016, pp.904-914.如Ravindran等人的研究發(fā)現(xiàn)，社交媒體倦怠會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)暫停使用社交媒體、降低使用頻率甚至終止使用等后果；(27)T. Ravindran, A. C. Y. Kuan and D. G. H. Lian, “Antecedents and Effects of Social Network Fatigue,” Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol.65, No.11, 2014, pp.2306-2320.劉國(guó)亮等人指出，社交媒體倦怠對(duì)用戶(hù)的不持續(xù)使用意愿有顯著的正向影響。(28)劉國(guó)亮、張匯川、劉子嘉：《移動(dòng)社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用意愿研究——整合錯(cuò)失焦慮與社交媒體倦怠雙重視角》,《情報(bào)科學(xué)》2020年第12期。與數(shù)字化閱讀相比，社會(huì)化閱讀更加強(qiáng)調(diào)社交互動(dòng)，鼓勵(lì)用戶(hù)之間進(jìn)行評(píng)論、交流與互動(dòng)，不過(guò)在使用過(guò)程中，用戶(hù)可能會(huì)受到諸如各類(lèi)信息的持續(xù)推送與更新、來(lái)自陌生用戶(hù)的無(wú)預(yù)兆互動(dòng)、平臺(tái)頻繁增加的附加功能等多方面的干擾，使得用戶(hù)應(yīng)接不暇并產(chǎn)生身心疲憊之感，而這種心理層面的感覺(jué)會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)降低使用頻率、減少使用時(shí)間，甚至退出閱讀平臺(tái)。據(jù)此，本文作出如下假設(shè)：

H3：使用倦怠對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿產(chǎn)生正向影響。

隱私關(guān)注(Privacy Concern, PRC)指的是用戶(hù)擔(dān)心自身的隱私可能處于危險(xiǎn)之中，是用戶(hù)對(duì)共享信息所帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)或負(fù)面后果的認(rèn)知。(29)張霽雯：《社交媒體用戶(hù)隱私關(guān)注、自我表露和隱私管理行為的實(shí)證研究》,《新媒體研究》2021年第4期。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶(hù)的隱私關(guān)注重點(diǎn)為信息隱私關(guān)注，主要包括收集信息、信息錯(cuò)誤、信息未經(jīng)授權(quán)的二次使用和不當(dāng)訪問(wèn)等維度。社會(huì)化閱讀一般以移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為基礎(chǔ)，強(qiáng)調(diào)閱讀互動(dòng)與共享等社交行為，因而不可避免地存在著隱私風(fēng)險(xiǎn)。由于平臺(tái)面向所有網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)開(kāi)放，任何注冊(cè)用戶(hù)均可以在不違反法律和平臺(tái)相關(guān)規(guī)定的前提下根據(jù)自己的意愿發(fā)布信息，從而導(dǎo)致用戶(hù)難以對(duì)他人發(fā)布關(guān)于自己的信息采取有效措施。此外，社會(huì)化閱讀平臺(tái)還可能存在身份驗(yàn)證不夠嚴(yán)謹(jǐn)而導(dǎo)致用戶(hù)群體魚(yú)龍混雜、因信息安全技術(shù)隱患而導(dǎo)致用戶(hù)身份信息可能遭到竊取等風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)有不少研究都表明，用戶(hù)對(duì)隱私風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注會(huì)對(duì)其使用體驗(yàn)和行為產(chǎn)生影響，如Kim等人的研究發(fā)現(xiàn)，隱私關(guān)注對(duì)虛擬社區(qū)感和用戶(hù)滿(mǎn)意度之間的關(guān)系起到調(diào)節(jié)作用；(30)J. Kim, H. M. Kim and M. Kim, “The Impact of a Sense of Virtual Community on Online Community: Does Online Privacy Concern Matter?” Internet Research, Vol.31, No.2, 2021, pp. 519-539.郭佳和曹芬芬也指出，社交媒體用戶(hù)的使用倦怠受其隱私關(guān)注的影響。(31)郭佳、曹芬芬：《倦怠視角下社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用意愿研究》,《情報(bào)科學(xué)》2018年第9期。據(jù)此，本文作出如下假設(shè)：

H4：隱私關(guān)注對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意產(chǎn)生正向影響。

H5：隱私關(guān)注對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的使用倦怠產(chǎn)生正向影響。

信息超載(Information Overload, IOL)一般是指用戶(hù)在閱讀平臺(tái)中需要處理的信息超出了其處理能力范圍。(32)李旭、劉魯川：《信息過(guò)載背景下社會(huì)化閱讀APP用戶(hù)的忽略與退出行為——心理契約違背視角》,《圖書(shū)館》2018年第2期。不少研究都表明，信息超載是導(dǎo)致社交媒體倦怠和用戶(hù)不滿(mǎn)意的重要原因，如Lee以韓國(guó)高校學(xué)生中Facebook和Instagram等社交媒體用戶(hù)為樣本，對(duì)社交媒體倦怠的前因變量進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明信息超載是一個(gè)重要的影響因素；(33)A. R. Lee, S. M. Son and K. K. Kim, “Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue: A Stress Perspective,” Computers in Human Behavior, Vol.55, No.2, 2016, pp.51-61.Kim & Park的研究也得出類(lèi)似的結(jié)論；(34)S. Kim and H. Park, “Empirical Study on Antecedents and Consequences of Users’ Fatigue on SNS and the Moderating Effect of Habit,” Journal of Information Technology Services, Vol.14, No.4, 2015, pp.137-157.金永林等人通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查與分析，發(fā)現(xiàn)信息超載會(huì)使得大學(xué)生用戶(hù)對(duì)在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)產(chǎn)生不滿(mǎn)意。(35)金永林、張玉榮、方港華：《大學(xué)生在線(xiàn)學(xué)習(xí)平臺(tái)不持續(xù)使用行為研究——感知過(guò)載視角》,《文化創(chuàng)新比較研究》2021年第3期。對(duì)于社會(huì)化閱讀用戶(hù)而言，雖然平臺(tái)可提供內(nèi)容豐富的信息，如好書(shū)推薦、公眾號(hào)文章推薦、其他用戶(hù)閱讀心得等，但這些信息都是碎片化的信息。一旦平臺(tái)中魚(yú)龍混雜的信息量超過(guò)了用戶(hù)處理能力范圍，便會(huì)形成信息超載，并有可能使用戶(hù)產(chǎn)生使用倦怠，降低對(duì)社會(huì)化閱讀平臺(tái)的滿(mǎn)意度。據(jù)此，本文作出如下假設(shè)：

H6：信息超載對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意產(chǎn)生正向影響。

H7：信息超載對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的使用倦怠產(chǎn)生正向影響。

社交超載(Social Overload, SOL)主要是指用戶(hù)因?yàn)檫^(guò)度的自我暴露、在線(xiàn)交互等維系社交關(guān)系的行為而承受力了心理和精神壓力。(36)C. Maier, S. Laumer, A. Eckhardt and T. Weitzel,“Giving too Much Social Support: Social Overload on Social Networking Sites,”European Journal of Information Systems, Vol. 24, No. 5, 2015, pp.447-464.現(xiàn)有的關(guān)于社交媒體用戶(hù)采納后行為的研究發(fā)現(xiàn)，社交超載是導(dǎo)致用戶(hù)倦怠和滿(mǎn)意度降低的主要因素。Zhang等人基于SSO理論框架對(duì)社交媒體用戶(hù)行為進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)社交媒體使用倦怠和用戶(hù)的不滿(mǎn)意度均受社交超載的顯著影響；(37)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do You Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour In Social Network Services,” Information & Management, Vol. 53, No. 7, 2016, pp.904-914.郭佳和曹芬芬也指出，社交超載是影響社交媒體用戶(hù)使用倦怠的重要因素。(38)郭佳、曹芬芬：《倦怠視角下社交媒體用戶(hù)不持續(xù)使用意愿研究》,《情報(bào)科學(xué)》2018年第9期。一般而言，社會(huì)化閱讀平臺(tái)通過(guò)集贊、答題、讀書(shū)排行等方法，為用戶(hù)構(gòu)建了“閱讀+社交”的環(huán)境，這在一定程度上可以激發(fā)用戶(hù)的閱讀興趣，但也給用戶(hù)帶來(lái)一定的負(fù)擔(dān)，如不同用戶(hù)的閱讀社交需求各不相同，部分用戶(hù)可能為了維系某種社交關(guān)系而在不情愿的情況下參與互動(dòng)，讀書(shū)排行榜等也可能給用戶(hù)帶來(lái)保持位次的壓力等。這些社交負(fù)擔(dān)都有可能對(duì)用戶(hù)的使用帶來(lái)消極影響，導(dǎo)致用戶(hù)對(duì)社會(huì)化閱讀平臺(tái)的滿(mǎn)意度降低，并形成使用倦怠。據(jù)此，本研究作出如下假設(shè)：

H8：社交超載對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意產(chǎn)生正向影響；

H9：社交超載對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的使用倦怠產(chǎn)生正向影響。

四、研究過(guò)程

(一)問(wèn)卷設(shè)計(jì)

以理論模型和研究假設(shè)為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)的調(diào)查問(wèn)卷包括三個(gè)部分，第一部分為研究介紹部分，主要介紹研究目的、意義及調(diào)查數(shù)據(jù)用途。第二部分為測(cè)量量表部分，這是調(diào)查問(wèn)卷的主體部分，七個(gè)變量對(duì)應(yīng)的測(cè)度項(xiàng)均來(lái)自國(guó)內(nèi)外已有研究，并根據(jù)社會(huì)化閱讀的實(shí)際情況進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整與優(yōu)化。期望不一致的測(cè)度項(xiàng)借鑒了Xu et al.和Shen et al.的研究，包含3個(gè)題項(xiàng)；(39)F. Xu, M. Tian, G. Xu, B. R. Ayala and W. Shen, “Understanding Chinese Users’ Switching Behaviour of Cloud Storage Services,” The Electronic Library, Vol.35, No.2, 2017, pp.214-232. X. L. Shen, Y. J. Li and Y. Q. Sun, “Wearable Health Information Systems Intermittent Discontinuance: A Revised Expectation-Disconfirmation Model,”Industrial Management & Data Systems, Vol.118, No.3, 2018, pp.506-523.隱私關(guān)注的測(cè)度項(xiàng)改編自Xu et al.和徐芳，包含3個(gè)題項(xiàng)；(40)H. Xu, T. Dinev, H. J. Smith and P. J. Hart, “Examining the Formation of Individual’s Privacy Concerns: Toward an Integrative View,” Proceedings of the International Conference on Information Systems, Vol.34, No.12, 2008, pp.1322-1334. 徐芳：《虛擬社區(qū)中社群交互對(duì)成員隱私關(guān)注的影響研究——隱私體驗(yàn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)》, 浙江工商大學(xué), 2017年, 第54-55頁(yè)。信息超載、社交超載的測(cè)度項(xiàng)改編自Karr-Wisniewski & Lu、Chen et al.和Maier et al.的研究，各包含4個(gè)題項(xiàng)；(41)P. Karr-Wisniewski and Y. Lu, “When More is too Much: Operationalizing Technology Overload and Exploring its Impact on Knowledge Worker Productivity,” Computers in Human Behavior, Vol.26, No.5, 2010, pp.1061-1072. Y. C. Chen, R. A. Shang and C. Y. Kao, “The Effects of Information Overload on Consumers’ Subjective State Towards Buying Decision in the Internet Shopping Environment,” Electronic Commerce Research & Applications, Vol.8, No.1, 2009, pp. 48-58. C. Maier, S. Laumer, A. Eckhardt and T. Weitzel, “Giving too Much Social Support: Social Overload on Social Networking Sites,” European Journal of Information Systems, Vol.24, No.5, 2015, pp.447-464.不滿(mǎn)意的測(cè)度項(xiàng)借鑒了Chang et al.和張淑偉的研究，包含4個(gè)題項(xiàng)；(42)T.-M. Chang, H.-Y. Kao, J.-H. Wu and Y.-F. Su,“Improving Physicians' Performance with a Stroke CDSS: A Cognitive Fit Design Approach,”Computers in Human Behavior, Vol.54, 2016, pp.577-586. 張淑瑋：《社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)不持續(xù)使用行為的實(shí)證研究——基于感知過(guò)載視角》, 華中科技大學(xué), 2016年, 第31-32頁(yè)。使用倦怠的測(cè)度項(xiàng)改編自Zhang et al.的研究，包含4個(gè)題項(xiàng)；(43)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do You Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour in Social Network Services,” Information & Management, Vol.53, No.7, 2016, pp.904-914.流失意愿的測(cè)度項(xiàng)參考了張淑偉和劉蕾等的研究，包含3個(gè)題項(xiàng)。(44)張淑瑋：《社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)不持續(xù)使用行為的實(shí)證研究——基于感知過(guò)載視角》, 華中科技大學(xué), 2016年, 第31-32頁(yè)。劉蕾、袁順波、張海：《網(wǎng)絡(luò)視頻付費(fèi)用戶(hù)流失意愿的實(shí)證研究》,《嘉興學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第3期。該部分的調(diào)查內(nèi)容采用李克特7分量表，從“1”至“7”分別代表非常不同意、不同意、基本不同意、不確定、基本同意、同意和非常同意。第三部分為人口特征部分，主要調(diào)查用戶(hù)的性別、年齡、學(xué)歷和使用年限等信息。

(二)樣本收集

作為國(guó)內(nèi)閱讀行業(yè)的翹楚，“微信讀書(shū)”定位于垂直細(xì)分領(lǐng)域中的閱讀社交化，在提供多種電子讀物的同時(shí)，還倡導(dǎo)用戶(hù)之間進(jìn)行交流與互動(dòng)，如查看微信好友的讀書(shū)動(dòng)態(tài)、與好友交流閱讀體會(huì)等。自2015年問(wèn)世以來(lái)，“微信讀書(shū)”用戶(hù)數(shù)量不斷增長(zhǎng)，現(xiàn)已發(fā)展成為國(guó)內(nèi)主要的社會(huì)化閱讀平臺(tái)之一。與此同時(shí)，從用戶(hù)活躍度來(lái)看，活躍用戶(hù)數(shù)明顯少于下載用戶(hù)數(shù)，這表明該閱讀平臺(tái)存在用戶(hù)流失現(xiàn)象。為此，考慮到用戶(hù)群體規(guī)模和代表性，本文選擇“微信讀書(shū)”用戶(hù)作為調(diào)查對(duì)象。

本次調(diào)查采用線(xiàn)上調(diào)查方式，通過(guò)問(wèn)卷星(www.wjx.cn)發(fā)布調(diào)查問(wèn)卷，并通過(guò)微信群、QQ群等網(wǎng)絡(luò)途徑邀請(qǐng)用戶(hù)參與調(diào)查。調(diào)查共持續(xù)30天，回收問(wèn)卷307份，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)整理，剔除明顯沒(méi)有認(rèn)真填寫(xiě)的問(wèn)卷后，得到有效問(wèn)卷294份。

294名受調(diào)查者中，男性131人(44.6%)，女性163人(55.4%)；在年齡分布上，31-40歲的用戶(hù)數(shù)量最多(127，43.2%)，其次是21-30年齡段的用戶(hù)(96，32.7%)；在學(xué)歷分布上，本科占比最高(129，43.9%)，其次是碩士研究生(78，26.5%)；在使用年限方面，大多數(shù)人選擇“1-3年”(188，63.9%)，選擇“1年以下”的用戶(hù)數(shù)量也較多(62，21.1%)。

(三)研究結(jié)果

1.信度與效度

信度主要用于測(cè)度調(diào)查結(jié)果的穩(wěn)定性、一致性和可靠性。本研究通過(guò)SPSS軟件得到各變量的Cronbach’s α系數(shù)，以此反映調(diào)查問(wèn)卷的信度。結(jié)果表明，所有變量的Cronbach’s α系數(shù)值均大于0.7，最高值為0.879，這表明調(diào)查問(wèn)卷具有良好的信度水平。

收斂效度和區(qū)別效度是衡量問(wèn)卷效度的主要指標(biāo)，收斂效度一般通過(guò)因子載荷、組合信度(Composite Reliability, CR)和平均方差萃取量(Average Variance Extracted, AVE)進(jìn)行測(cè)度，區(qū)別效度則通過(guò)比較變量的AVE值和該變量與其他變量相關(guān)系數(shù)的平方值進(jìn)行衡量。通過(guò)AMOS軟件進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)，發(fā)現(xiàn)各測(cè)度項(xiàng)的因子載荷均大于0.6且在p<0.001的水平下顯著，各變量的CR值大于0.7，AVE值大于0.5，表明問(wèn)卷的收斂效度符合要求(見(jiàn)表1)。與此同時(shí)，每個(gè)變量的AVE值均大于該變量與其他變量相關(guān)系數(shù)的平方值，表明問(wèn)卷的區(qū)別效度符合要求(見(jiàn)表2)。

表1 測(cè)度項(xiàng)、測(cè)量量表的信度及收斂效度指標(biāo)值

續(xù)表1

表2 測(cè)量量表的區(qū)分效度指標(biāo)值

2.模型檢驗(yàn)

采用AMOS軟件對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿理論模型進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，模型擬合指標(biāo)值符合要求。其中，卡方值χ2為456.957，自由度df為260，χ2/df為1.758，漸進(jìn)殘差均方和平方根RMSEA值為0.051，比較擬合指數(shù)CFI值為0.949，非正態(tài)擬合指數(shù)TLI值為0.942，修正擬合指數(shù)IFI值為0.950，表明模型與實(shí)際數(shù)據(jù)反映的變量關(guān)系之間有著良好的一致性。在此基礎(chǔ)之上，進(jìn)行路徑系數(shù)計(jì)算和假設(shè)驗(yàn)證，得到結(jié)果如表3所示。

表3 社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿模型的路徑系數(shù)及假設(shè)驗(yàn)證

根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，本研究最終確定了社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿模型(見(jiàn)圖2)。模型中各前因變量對(duì)流失意愿的解釋量為46.7%，說(shuō)明模型對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿具有良好的解釋力。

圖2 社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿模型的結(jié)構(gòu)方程分析結(jié)果

五、結(jié)論與對(duì)策

(一)研究結(jié)論

第一，基于SSO理論框架和EDT理論對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失行為進(jìn)行探討是可行的。雙因素理論指出，用戶(hù)停止使用及離開(kāi)的原因和采納及持續(xù)使用的原因來(lái)自不同的維度，激勵(lì)類(lèi)因素促進(jìn)用戶(hù)的采納與持續(xù)使用，保健類(lèi)因素則導(dǎo)致用戶(hù)的流失。(45)F. Herzberg and B. Mausner, The motivation to work, New Brunswick: Transaction Publishers, 2011, pp.54-56.因而TAM、ECM-ISC等信息系統(tǒng)用戶(hù)采納及持續(xù)使用的理論模型難以有效解釋用戶(hù)的流失行為。研究結(jié)果表明，SSO理論框架和EDT理論對(duì)于解釋社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失是有價(jià)值的，期望不一致(γ=0.436, p<0.001)和不滿(mǎn)意度(β=0.491, p<0.001)等變量是重要變量。當(dāng)然，導(dǎo)致社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的因素既包括技術(shù)因素，也包括諸如社交、內(nèi)容等非技術(shù)因素，因此需要在現(xiàn)有理論與模型的基礎(chǔ)之上，根據(jù)社會(huì)化閱讀的實(shí)際情況進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整與修改。

第二，使用倦怠是導(dǎo)致社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的重要因素。一般而言，當(dāng)用戶(hù)在使用社會(huì)化閱讀平臺(tái)過(guò)程中產(chǎn)生不良情緒時(shí)，會(huì)采取退出產(chǎn)生疲憊情景的應(yīng)對(duì)策略，以降低不適感并恢復(fù)到穩(wěn)定的情緒狀態(tài)。研究結(jié)果顯示，使用倦怠對(duì)用戶(hù)流失意愿產(chǎn)生顯著的直接影響(β=0.305, p<0.001)。事實(shí)上，使用倦怠作為一種綜合性的多維度負(fù)面情緒，會(huì)引發(fā)用戶(hù)的消極使用行為，這一現(xiàn)象在社交媒體等領(lǐng)域更為明顯。因此，對(duì)于帶有社交屬性的社會(huì)化閱讀平臺(tái)而言，用戶(hù)的使用倦怠必然會(huì)成為影響流失意愿的重要因素。

第三，信息和社交等方面的超負(fù)荷對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失產(chǎn)生推動(dòng)作用。研究結(jié)果顯示，信息超載和社交超載是導(dǎo)致社會(huì)化閱讀用戶(hù)產(chǎn)生不滿(mǎn)意(γ=0.251, p<0.001；γ=0.172, p<0.05)和使用倦怠(γ=0.181, p<0.05；γ=0.276, p<0.01)的直接因素。這表明，社會(huì)化閱讀平臺(tái)里龐大的信息量以及超負(fù)荷社交會(huì)對(duì)用戶(hù)的時(shí)間和精力造成明顯損耗，并對(duì)其使用行為產(chǎn)生消極影響。一方面，社會(huì)化閱讀平臺(tái)上不斷產(chǎn)生新的信息，龐大的信息量有可能會(huì)超過(guò)用戶(hù)的需求和可應(yīng)付的范圍，同時(shí)由于用戶(hù)內(nèi)容生成使得不少發(fā)布的信息存在著夸張、虛假等問(wèn)題，造成信息質(zhì)量的下降，用戶(hù)越來(lái)越難以準(zhǔn)確高效地識(shí)別自己所需的信息，從而導(dǎo)致失望、焦慮、謹(jǐn)慎、倦怠等消極情緒的產(chǎn)生；另一方面，在日常生活中，個(gè)體的社交狀態(tài)存在著一定的閾值，當(dāng)社交活動(dòng)接近或超過(guò)這一閾值時(shí)，個(gè)體往往傾向于選擇放棄相應(yīng)的社交關(guān)系網(wǎng)。研究結(jié)果證實(shí)，這一現(xiàn)象在社會(huì)化閱讀領(lǐng)域也同樣存在，過(guò)量的社交會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)流失。

第四，社會(huì)化閱讀用戶(hù)的隱私保護(hù)應(yīng)引起更多的重視。近年來(lái)，信息技術(shù)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展與普及，使得各類(lèi)移動(dòng)端應(yīng)用在人們工作和日常生活中的滲透率和重要性不斷提高。但與此同時(shí)，信息泄露、被不正當(dāng)使用等問(wèn)題也屢見(jiàn)不鮮，隱私信息安全問(wèn)題日益凸顯。(46)王家瑋、梅莉、胡豐：《消費(fèi)者個(gè)性化推薦感知價(jià)值對(duì)采納意愿的影響——產(chǎn)品涉入與隱私關(guān)注的調(diào)節(jié)作用》,《企業(yè)經(jīng)濟(jì)》2021年第5期。保護(hù)動(dòng)機(jī)理論認(rèn)為，個(gè)體在受到威脅之后會(huì)根據(jù)自身的感知和評(píng)估作出相應(yīng)的選擇。(47)R. W. Rogers, “A Protection Motivation Theory of Fear Appeals and Attitude Change,” Journal of Psychology, Vol.91, No.1, 1975, pp.93-114.結(jié)果表明，隱私關(guān)注對(duì)社會(huì)化閱讀用戶(hù)的不滿(mǎn)意(γ=0.178, p<0.01)和使用倦怠(γ=0.322, p<0.001)產(chǎn)生正向影響，對(duì)信息泄露等風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)滿(mǎn)意度的降低和消極情緒的形成，如何為用戶(hù)提供安全的使用環(huán)境應(yīng)引起服務(wù)提供商更多的重視。

(二)應(yīng)對(duì)策略

第一，完善社交功能，提升用戶(hù)的使用體驗(yàn)。與傳統(tǒng)閱讀方式相比，社會(huì)化閱讀更加注重社交功能，強(qiáng)調(diào)以閱讀者為中心，通過(guò)豐富多樣的社交互動(dòng)提升閱讀價(jià)值。與此同時(shí)，社會(huì)化閱讀平臺(tái)的社交互動(dòng)功能有時(shí)也會(huì)成為用戶(hù)的負(fù)擔(dān)，評(píng)論區(qū)無(wú)意義的爭(zhēng)論與刷屏、各類(lèi)虛假及錯(cuò)誤信息的傳播導(dǎo)致用戶(hù)在閱讀交流中的收益顯著降低。研究結(jié)果表明，社交超載、使用倦怠和不滿(mǎn)意等變量是用戶(hù)流失的重要前因。因此，社會(huì)化閱讀平臺(tái)有必要進(jìn)一步完善社交功能，優(yōu)化社交互動(dòng)機(jī)制，以便于為用戶(hù)提供更好的使用體驗(yàn)。具體來(lái)說(shuō)，一是優(yōu)化內(nèi)容審查和管理機(jī)制，綜合采用諸如技術(shù)識(shí)別與過(guò)濾、人工過(guò)濾、凍結(jié)違規(guī)賬戶(hù)等措施，強(qiáng)化平臺(tái)中社交信息的審查、過(guò)濾與管理；二是增強(qiáng)社交管理功能，在現(xiàn)有社交功能的基礎(chǔ)之上，增加對(duì)社交對(duì)象添加標(biāo)簽、分組、限制部分交流權(quán)限等功能，以便于用戶(hù)能對(duì)其社交對(duì)象進(jìn)行更細(xì)致的管理，緩解社交超載引起的負(fù)面反應(yīng)；三是豐富獎(jiǎng)勵(lì)措施，鼓勵(lì)用戶(hù)在深層次閱讀的基礎(chǔ)之上，產(chǎn)出高質(zhì)量的閱讀體會(huì)、心得等信息，提升社交為用戶(hù)閱讀賦能的能力，更有效地激發(fā)用戶(hù)閱讀興趣，形成良性循環(huán)。

第二，提供高質(zhì)量閱讀信息資源，匹配用戶(hù)閱讀需求。獲取高質(zhì)量的閱讀資源是用戶(hù)選擇社會(huì)化閱讀平臺(tái)最核心的動(dòng)因，提供閱讀服務(wù)則是社會(huì)化閱讀平臺(tái)的核心功能。在數(shù)字化時(shí)代，社會(huì)化閱讀平臺(tái)鼓勵(lì)用戶(hù)生成內(nèi)容，為社會(huì)大眾開(kāi)展創(chuàng)作提供了良好的條件與平臺(tái)。與此同時(shí)，社會(huì)化閱讀平臺(tái)還具有強(qiáng)大的信息聚合能力，可為用戶(hù)提供浩瀚的閱讀信息資源。但信息資源質(zhì)量參差不齊、難以獲取所需信息、信息超載等問(wèn)題對(duì)用戶(hù)閱讀造成了不小的困擾。研究結(jié)果表明，信息超載、期望不一致、使用倦怠和不滿(mǎn)意等用戶(hù)的認(rèn)知和情感因素均會(huì)導(dǎo)致其流失意愿的形成。因此，有必要進(jìn)一步提高閱讀信息資源的質(zhì)量，更好地匹配用戶(hù)閱讀需求。一方面，進(jìn)一步優(yōu)化信息篩查與推薦機(jī)制，根據(jù)用戶(hù)需求優(yōu)化平臺(tái)中信息檢索、分類(lèi)和推薦功能，簡(jiǎn)化信息檢索功能、減輕用戶(hù)負(fù)擔(dān)，優(yōu)化信息分類(lèi)體系、避免分類(lèi)不夠明確和相互交叉，提高信息推薦的針對(duì)性與合理性。另一方面，優(yōu)化信息聚合機(jī)制，在保證信息聚合全面性的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步強(qiáng)化信息聚合的選擇性、準(zhǔn)確性，強(qiáng)調(diào)聚合閱讀信息資源的質(zhì)量，切實(shí)減輕海量信息資源給用戶(hù)閱讀帶來(lái)的負(fù)面影響。

第三，強(qiáng)化以用戶(hù)為中心，改善個(gè)性化服務(wù)。用戶(hù)在使用過(guò)程中的主觀感受是影響其后續(xù)是否繼續(xù)使用的重要因素，期望不一致、不滿(mǎn)意等變量對(duì)用戶(hù)流失意愿的影響得到了證實(shí)。事實(shí)上，由于個(gè)人特點(diǎn)以及主觀偏好等原因，用戶(hù)形成了多樣化的閱讀需求，因此社會(huì)化閱讀平臺(tái)應(yīng)強(qiáng)化以用戶(hù)為中心的服務(wù)意識(shí)，提供更具針對(duì)性的個(gè)性化服務(wù)。具體而言，一是開(kāi)通用戶(hù)反饋意見(jiàn)渠道，收集用戶(hù)對(duì)閱讀平臺(tái)的建議和意見(jiàn)，并定期進(jìn)行分析與整理，以便及時(shí)掌握用戶(hù)的個(gè)性化閱讀需求，進(jìn)而持續(xù)改進(jìn)平臺(tái)功能和服務(wù)質(zhì)量；二是利用數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，對(duì)用戶(hù)閱讀、檢索、評(píng)論等數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)、深入的挖掘與分析，發(fā)現(xiàn)隱藏其中的潛在需求，并適時(shí)地開(kāi)發(fā)新的功能，提供新的服務(wù)，激活用戶(hù)潛在需求，增強(qiáng)用戶(hù)粘性；三是提供閱讀時(shí)間提醒、強(qiáng)制關(guān)閉等可選項(xiàng)服務(wù)，協(xié)助有需要的用戶(hù)有效控制閱讀時(shí)間，預(yù)防沉迷?shī)蕵?lè)性閱讀或過(guò)量社交互動(dòng)帶來(lái)的副作用，促進(jìn)用戶(hù)健康、持續(xù)的使用。

第四，優(yōu)化用戶(hù)隱私保護(hù)措施，消除用戶(hù)戒備心理。雖然各類(lèi)應(yīng)用程序極大地便利了人們的日常生活，社會(huì)大眾的使用率和使用頻率也相當(dāng)可觀，但包括社會(huì)化閱讀在內(nèi)的我國(guó)移動(dòng)商務(wù)還處在發(fā)展階段，相應(yīng)的安全技術(shù)還不夠成熟，用戶(hù)個(gè)人信息泄露等現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。研究結(jié)果證實(shí)，用戶(hù)的隱私關(guān)注會(huì)顯著地影響其使用體驗(yàn)，導(dǎo)致使用倦怠和不滿(mǎn)意的產(chǎn)生，并最終影響其使用意愿。因此，社會(huì)化閱讀服務(wù)提供商需優(yōu)化用戶(hù)隱私保護(hù)措施，提供安全的使用環(huán)境，打消用戶(hù)的戒備心理和使用顧慮。一是成立信息安全部門(mén)，從技術(shù)、管理等方面構(gòu)建全面的信息安全防御機(jī)制，對(duì)用戶(hù)信息的訪問(wèn)、使用進(jìn)行嚴(yán)格限定與管理，定期發(fā)布隱私安全公告，嚴(yán)防信息泄露隱患，更好地保護(hù)用戶(hù)隱私；二是相關(guān)管理部門(mén)應(yīng)完善法律法規(guī)，加強(qiáng)對(duì)閱讀平臺(tái)的管理與約束，對(duì)泄露用戶(hù)行為的相關(guān)方依法進(jìn)行懲處；三是賦予用戶(hù)充分的知情權(quán)，允許用戶(hù)查詢(xún)、刪除平臺(tái)中的個(gè)人信息，降低用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)感知和負(fù)面認(rèn)知，提升其使用意愿。

六、結(jié)束語(yǔ)

基于SSO理論框架，以EDT等理論為基礎(chǔ)，本文構(gòu)建了社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失意愿模型并進(jìn)行了實(shí)證研究。結(jié)果表明，使用倦怠和不滿(mǎn)意會(huì)直接導(dǎo)致用戶(hù)流失意愿的形成，使用倦怠又受信息超載、社交超載和隱私關(guān)注等因素的影響，期望不一致、隱私關(guān)注、信息超載和社交超載等因素都會(huì)直接影響用戶(hù)的不滿(mǎn)意程度。研究結(jié)果有助于進(jìn)一步厘清社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的形成機(jī)理，拓展國(guó)內(nèi)移動(dòng)商務(wù)研究的新視角，促進(jìn)移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)行為理論研究的豐富與發(fā)展。同時(shí)，本文構(gòu)建的模型具有良好的解釋力，確定的測(cè)量量表具有較好的信度和效度，能為今后相關(guān)研究提供可借鑒和參考的理論模型和測(cè)量量表。

由于研究者知識(shí)積累、研究條件等方面的限制，研究還存在著一定的局限，如模型中沒(méi)有考慮性別、年齡、使用年限等因素的調(diào)節(jié)作用，用流失意愿代替實(shí)際流失行為作為因變量，采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。后續(xù)可在此基礎(chǔ)之上，綜合認(rèn)知、情感等因素，更加全面地考察影響社會(huì)化閱讀用戶(hù)流失的動(dòng)因，通過(guò)顆粒度更細(xì)的數(shù)據(jù)客觀反映用戶(hù)的流失行為，從而更科學(xué)、全面地揭示社會(huì)化閱讀用戶(hù)行為規(guī)律。