曹雅寧 柯 青

(南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210023)

虛假健康信息(Health Misinformation)指缺乏科學(xué)依據(jù)、不準(zhǔn)確或虛假的健康信息[1]。在傳染病疫情背景下，虛假健康信息容易引發(fā)信息疫情(Infodemic)——大量謠言或小道消息通過手機(jī)、社交媒體及互聯(lián)網(wǎng)等渠道快速傳播，此時(shí)用戶難以發(fā)現(xiàn)可靠信息，容易出現(xiàn)負(fù)面情緒[2]。隨著后真相時(shí)代的來臨，人們傾向選擇那些自己愿意接受的信息，并將其當(dāng)作“真相”[3]。面對特征各異的虛假信息，不同個體的敏感程度不同，呈現(xiàn)出易感性(Susceptibility)的差異。所謂虛假健康信息易感性是一種個體傾向，即認(rèn)為失真健康信息是準(zhǔn)確的，并根據(jù)錯誤信息做出健康決策[4]。易感性的差異引起個體的不同反應(yīng)：低易感性用戶對虛假健康信息持懷疑或批判態(tài)度，會積極地發(fā)表辟謠或質(zhì)疑評論。高易感性用戶則容易相信、采納或傳播失真信息，并陷入焦慮、恐慌、抑郁、疲勞、悲傷等負(fù)面狀態(tài)[5]。探究哪些因素組合致使個體呈現(xiàn)出易感性高低的差異，有助于理解用戶面對虛假健康信息的行為，幫助公眾增強(qiáng)對虛假健康信息的免疫能力。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，學(xué)界廣泛關(guān)注了虛假健康信息對個體認(rèn)知和情緒的影響后果。相較于真實(shí)信息，虛假健康信息的煽動性使其傳播范圍更廣[6]，但分析性思維能抑制這種信任或傳播行為[7]；這類信息容易誘使人們產(chǎn)生認(rèn)知偏差，其中，人口特征和焦慮情緒是偏差產(chǎn)生的重要原因[8]；虛假健康信息會顯著增加個體的負(fù)面情緒[9]。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)忽視了這些不良后果的緣由是人們的易感性不同，故本研究的目的是探究哪些因素的組合影響易感性。由于制造與傳播虛假信息的主要目標(biāo)是“操縱”個體的認(rèn)知或情緒[10]，鑒于此，本文從信息的說服效應(yīng)視角展開研究。Petty R E等于1986年提出的精細(xì)加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model，以下簡稱ELM模型)[11]是一個從信息加工的努力程度來解釋認(rèn)知被影響和改變的雙路徑模型，與易感性這一表征個體態(tài)度被虛假信息操縱的概念十分匹配，由此提出本文第一個研究問題：

RQ1：信息精細(xì)加工路徑組合如何影響個體的虛假健康信息易感性？

在ELM模型中，精細(xì)加工路徑選擇的影響因素包括能力和動機(jī)。但在處理虛假健康信息時(shí)，能力和動機(jī)組合如何影響加工路徑還不清楚。故提出本文的第二個研究問題：

RQ2：在加工虛假健康信息時(shí)，能力和動機(jī)的哪些條件組合影響精細(xì)加工路徑選擇？

目前，鮮少有研究結(jié)合用戶背景因素來全面討論易感性形成機(jī)制[12]。ELM模型僅考慮個體動機(jī)和能力引起信息精細(xì)加工可能性的差異，未關(guān)注個體特征之外的外界觸發(fā)線索。斯坦福大學(xué)的Fogg B于2009年提出的福格行為模型(Fogg Behavior Model，以下簡稱FBM模型)[13]能很好地彌補(bǔ)此不足。該模型認(rèn)為，個體采取行動或形成某種態(tài)度是由動機(jī)、能力與觸發(fā)3個方面共同決定的。FBM模型可解釋人們?yōu)槭裁磿惶摷傩畔⒉倏v：動機(jī)因素包括情感動機(jī)或被社會接受的動機(jī)，能力因素包括處理信息的時(shí)間或習(xí)慣等，觸發(fā)因素包括易于獲取或理解等誘導(dǎo)用戶相信、傳播假信息的信息特征，三類因素都與人們對虛假信息的感知有關(guān)[10]。故提出本研究的第三個問題：

RQ3：動機(jī)、能力與觸發(fā)線索如何共同影響個體對虛假健康信息的易感性？

綜上，本研究從信息加工過程的視角切入，通過一個三因素析因設(shè)計(jì)的在線實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)，利用SPSS和SmartPLS軟件進(jìn)行信效度分析。基于ELM模型、FBM模型等理論構(gòu)建復(fù)雜因果模型，使用模糊集定性比較分析法(fsQCA)探索易感性與精細(xì)加工路徑影響因素的特定前因條件組合，以豐富信息加工過程的理論研究，完善虛假健康信息用戶行為的研究體系。

1 相關(guān)研究

牛津詞典將易感性(Susceptibility)解釋為個體易被影響、傷害或感染的敏感狀態(tài)，這一概念常見于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在心理學(xué)、傳播學(xué)中也有探討。心理學(xué)的差別易感性模型(Differential Susceptibility Model)指出，易感性特質(zhì)體現(xiàn)在個體行為、生理和基因3個層面，該特質(zhì)導(dǎo)致一些人“可塑性”較高，容易被環(huán)境影響[14]。傳播學(xué)的媒介效應(yīng)差異易感性理論(Differential Susceptibility to Media Effects Model)解釋了為什么有些人對媒介效應(yīng)較敏感[15]。綜合各學(xué)科及Scherer L D等[4]的定義，本研究將虛假健康信息易感性定義為個體容易輕信不實(shí)健康信息，并受其影響的敏感狀態(tài)。

社交媒體的出現(xiàn)引起信息傳播范式發(fā)生變革。有學(xué)者提出，虛假信息在社交媒體中的傳播模式與病毒在宿主中的傳播相似[16]?！掇o?！穼⒁赘姓叨x為對某種疾病缺乏免疫力的人或動物。社交媒體中也有虛假信息的易感人群(Susceptible Populations)[17]。已有研究將傾向于信任或傳播不實(shí)信息的個體識別為易感用戶[4,18-19]，他們更有可能點(diǎn)擊、分享虛假信息[20-22]。特殊群體對傳染病病毒更易感，兒童與接觸社交媒體信息最多的青年群體也可能對虛假信息易感[5,23]。

目前，學(xué)者發(fā)現(xiàn)人口統(tǒng)計(jì)或個體特征、信息特征、認(rèn)知特性等均與虛假信息易感性有關(guān)：首先，年齡、人格特質(zhì)[24]、情緒[25]、信息素養(yǎng)與受教育情況[4]等人口統(tǒng)計(jì)或個體特征顯著影響易感性。例如，年齡與信任假信息正相關(guān)[26]，但在COVID-19背景下，年齡與易感性負(fù)相關(guān)[27]。Scherer L D等[4]發(fā)現(xiàn)高易感性個體受教育程度和健康素養(yǎng)較低。其次，信息渠道[27-28]等信息特征影響易感性，如WHO這一渠道與用戶的低易感性相關(guān)[27]。信息的表征框架、內(nèi)容主題對也顯著影響用戶判斷[29]。最后，思維模式或思考習(xí)慣，如個體的分析性思維、分析推理能力或批判性思維模式等認(rèn)知特征有助于辨別假新聞或降低易感性[27,30-32]。正確評估威脅的能力下降，或應(yīng)對虛假信息威脅的自我效能感減弱都可能致使個體呈現(xiàn)高易感性[33]。

上述研究對初步探究易感性的影響因素起鋪墊作用，也為本文提供理論依據(jù)。然而，現(xiàn)有研究鮮少關(guān)注個體因素、信息特征與認(rèn)知特性如何同時(shí)影響易感性。當(dāng)前大部分相關(guān)研究使用的多元回歸或結(jié)構(gòu)方程模型等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)技術(shù)假定各個變量獨(dú)立地起作用，單獨(dú)地討論要素的“凈效應(yīng)”，忽視多個因素的聯(lián)動作用[34]。由于易感性是一種復(fù)雜的心理現(xiàn)象，受個體和外界多種因素組合的影響，有必要從整體視角探索個體特征、信息特征與認(rèn)知特性之間的相互作用機(jī)制。本文采用模糊集定性比較分析方法，探討多種因素如何組合在一起解釋個體面對虛假健康信息時(shí)產(chǎn)生的認(rèn)知反應(yīng)，致使個體呈現(xiàn)出不同的易感性。

2 研究模型構(gòu)建

本研究主要基于ELM模型與FBM模型，探索虛假健康信息易感性與精細(xì)加工路徑的影響因素組態(tài)。

2.1 理論基礎(chǔ)

2.1.1 精細(xì)加工可能性模型

從認(rèn)知視角出發(fā)，人類是天生的認(rèn)知吝嗇者，使用分析性思維時(shí)需調(diào)動復(fù)雜的認(rèn)知能力，為了減少精力消耗，更傾向于依賴直覺等認(rèn)知捷徑處理信息[35]，這種不仔細(xì)的思考過程會增加個體的易感性[4,36]?；谌祟愓J(rèn)知的這種特征，本研究采用ELM模型探索易感性的前因組態(tài)。

ELM模型描述了個體態(tài)度或行為形成的兩條信息加工路徑。第一條為中心路徑(Central Route)，此時(shí)個體對信息進(jìn)行仔細(xì)深入的考慮，并付出較多認(rèn)知努力。第二條為邊緣路徑(Peripheral Route)，此時(shí)個體主要依據(jù)語境中的來源等外圍線索處理信息，缺乏深入的認(rèn)知或思考。已有研究發(fā)現(xiàn)，仔細(xì)思考的過程能提高個體對虛假信息的判斷能力，進(jìn)而減少易感性[37]。Bago B等[32]認(rèn)為，對虛假信息深思熟慮的認(rèn)知過程能糾正一些靠直覺判斷引起的錯誤。通過中心路徑加工信息時(shí)，個體進(jìn)行深入全面的思考，此時(shí)更可能識別出虛假健康信息，從而呈現(xiàn)低易感性。通過邊緣路徑加工健康信息時(shí)，會較多關(guān)注熱度、來源等外圍線索，識別出虛假健康信息的可能性低，此時(shí)個體可能呈現(xiàn)高易感性。

在ELM模型中，影響個體精細(xì)加工路徑選擇的主要因素是能力(Ability)與動機(jī)(Motivation)。能力越強(qiáng)的個體越傾向使用中心加工路徑。能力因素包括先驗(yàn)知識、分心等[11]。在健康信息的情境下，先驗(yàn)知識體現(xiàn)為豐富的健康知識，即較好的健康信息素養(yǎng)。陳憶金等[38]發(fā)現(xiàn)，電子健康信息素養(yǎng)高的用戶傾向于使用中心路徑加工信息。能力維度的另一個因素是分心，該變量可用來描述個體處理信息集中程度。分心擾亂了個體的認(rèn)知過程，導(dǎo)致需要花費(fèi)更多認(rèn)知努力，此時(shí)個體傾向選擇不需要太多認(rèn)知負(fù)荷和加工深度的邊緣路徑。分心程度較低時(shí)，個體傾向投入更多的認(rèn)知資源來詳細(xì)、謹(jǐn)慎地思考信息內(nèi)容[39]，即通過中心路徑加工信息。動機(jī)因素包括卷入度，該變量描述了個體對事物的感知關(guān)聯(lián)程度。當(dāng)感知關(guān)聯(lián)程度高，即具有高卷入度時(shí)，個體處理信息的動機(jī)更強(qiáng)，此時(shí)傾向于使用中心加工路徑[40-41]。

除以上變量外，已有研究發(fā)現(xiàn)，焦慮也會影響個體精細(xì)加工路徑選擇。高特質(zhì)焦慮個體處理信息時(shí)關(guān)注信息來源等外圍線索，低特質(zhì)焦慮個體會更關(guān)注內(nèi)容質(zhì)量[42]。焦慮使人們?nèi)菀讉鞑ゲ粶?zhǔn)確或未經(jīng)證實(shí)的言論，高度焦慮時(shí)，信任虛假信息可能會緩解焦慮引發(fā)的緊張情緒[43]。因此，焦慮也可視為信息精細(xì)加工的動機(jī)類因素。

2.1.2 福格行為模型

福格行為模型指出，動機(jī)、能力和觸發(fā)3類因素會影響人們形成某種態(tài)度或行為[13]，其中動機(jī)維度包含情感(Feeling)與社會接受或拒絕(Social Acceptance or Rejection)；能力維度包含事件、金錢與體力等；觸發(fā)維度包含誘因(Spark)、促進(jìn)器(Facilitator)與標(biāo)記(Signal)。依據(jù)福格模型的思想，在虛假健康信息情境下，個體的易感性分別與3個維度有關(guān)。

在動機(jī)維度，卷入度影響信息精細(xì)加工的處理過程，因而也影響易感性。情緒與虛假信息易感性之間可能存在因果作用[44]，健康焦慮情緒影響個體對信息的真實(shí)性感知，與虛假健康信息的接受程度呈正相關(guān)關(guān)系[8]，如Seo H等[45]發(fā)現(xiàn)健康焦慮者對COVID-19的虛假信息易感。在能力維度，低信息素養(yǎng)導(dǎo)致個體對虛假信息易感[17]。另外，在社交媒體使用中，分心引起的注意力分散導(dǎo)致用戶易被虛假信息欺騙[12,46]。

在觸發(fā)維度，促進(jìn)器(Facilitator)可降低行為難度以促進(jìn)目標(biāo)行為[13]。個體處理虛假健康信息時(shí)，不僅需要調(diào)動自身認(rèn)知，還會根據(jù)信息特征輔助判斷[47-48]。Gao Q等[49]發(fā)現(xiàn)，低情感化的客觀陳述會增加虛假健康信息的感知可信度?？茖W(xué)化的語言或客觀的描述能提高虛假信息的語言質(zhì)量，增加其感知可信度，因此用戶可能對這類信息易感。信息質(zhì)量較低時(shí)，其感知可信度不高，容易引起用戶的懷疑。在以微博為代表的社交媒體中，用戶對經(jīng)專業(yè)認(rèn)證的博主，即專業(yè)型“意見領(lǐng)袖”持有相當(dāng)高的信任感知[50]。從信息接收者態(tài)度形成的角度出發(fā)，根據(jù)霍夫蘭德說服模型，信息接收者更易被可靠來源的信息說服[51]，但也有研究認(rèn)為這一線索不影響用戶對健康假新聞?wù)鎸?shí)性的感知[52]，因此，有必要探索信源聲譽(yù)對易感性的作用機(jī)制。社交媒體如微博中信息的大量轉(zhuǎn)發(fā)可能導(dǎo)致虛假信息被懷疑，導(dǎo)致其感知可信度降低[49]，說明評論熱度可能負(fù)向影響易感性。

2.2 組態(tài)模型

綜合上述理論及相關(guān)研究，本文形成的研究模型如圖1所示，以下詳細(xì)闡述各個模型。

1)模型A：能力和動機(jī)對精細(xì)加工路徑的影響。能力和動機(jī)是信息精細(xì)加工路徑的主要影響因素。模型A中能力變量包括健康信息素養(yǎng)和分心，健康信息素養(yǎng)指個體獲取、理解、甄別和應(yīng)用健康信息的能力[53]；分心即分散精力、不專心。動機(jī)變量包括卷入度和焦慮，卷入度指個人基于自身的內(nèi)在需求、價(jià)值與興趣而對事物感知到的關(guān)聯(lián)程度[54]。盡管Petty R E等[11]提出ELM模型時(shí)沒有意識到情緒會影響精細(xì)加工，但已有研究證實(shí)焦慮的重要作用[42]。因此，模型A將探討以上因素影響中心加工路徑和邊緣加工路徑的前因組態(tài)，以期發(fā)現(xiàn)能力與動機(jī)變量之間的互動關(guān)系。

2)模型B：精細(xì)加工路徑、觸發(fā)線索組合對易感性的影響。高易感性用戶明顯表現(xiàn)出輕信虛假健康信息的行為，因此，可利用個體對虛假健康信息的真實(shí)性感知情況衡量易感性[4,27,55]。本研究參考Roozenbeek J等[27]對易感性的測量方法，請參與者對多條健康信息(包含虛假信息和真實(shí)信息)的可靠程度打分。精細(xì)加工路徑包括中心加工路徑與邊緣加工路徑。根據(jù)已有研究，信息特征等外部觸發(fā)線索影響用戶對信息的真實(shí)性感知，本文選取的觸發(fā)線索包括信息質(zhì)量、信源聲譽(yù)與評論熱度。模型B期望考察認(rèn)知過程與信息特征如何共同作用于個體的易感性。

3)模型C：人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征組態(tài)對易感性的影響。人口統(tǒng)計(jì)特征是易感性的重要影響因素。年齡、性別與是否相信虛假信息有關(guān)[56]，職業(yè)背景、受教育程度也會影響個體應(yīng)對虛假信息的行為[4,56-57]。本研究在模型C中探討的人口統(tǒng)計(jì)特征包括年齡、性別、是否有相關(guān)職業(yè)或?qū)I(yè)背景(以下簡稱相關(guān)專業(yè)背景)及受教育程度，旨在發(fā)現(xiàn)哪類人群更可能呈現(xiàn)高易感性或低易感性。

4)模型D：能力、動機(jī)和觸發(fā)線索對易感性的影響。本研究在模型D中選取的能力與動機(jī)變量同模型A，觸發(fā)線索同模型D。既往研究發(fā)現(xiàn)這些變量都與個體的易感性或?qū)μ摷傩畔⒌母兄嘘P(guān)，因此模型D將從整體視角探索3類因素之間的“聯(lián)動效應(yīng)”。

圖1 研究模型

3 研究設(shè)計(jì)

本研究采取2×2×2(信息質(zhì)量高低分組×評論熱度高低分組×信源聲譽(yù)高低分組)的組間在線實(shí)驗(yàn)收集數(shù)據(jù)，使用SPSS和SmartPLS檢驗(yàn)信效度。研究主要采用模糊集定性比較分析法，該方法關(guān)注變量影響的復(fù)雜性與多樣性，探索因果非對稱性關(guān)系，以及條件組合如何共同作用于結(jié)果等[34,58]，適合用于考察易感性、精細(xì)加工路徑的前因組態(tài)。

3.1 實(shí)驗(yàn)材料與問卷設(shè)計(jì)

從中國科協(xié)科學(xué)辟謠平臺官方微博(weibo.com/u/6507165034)中選取9條已被辟謠的虛假健康信息作為實(shí)驗(yàn)原始材料。首先，將材料處理成9組長度相仿(避免長度產(chǎn)生影響)、質(zhì)量分別為高和低的陳述，其中，虛假陳述8組，真實(shí)陳述1組，共18則。根據(jù)虛假陳述的平均得分衡量個體易感性高低，真實(shí)陳述用于平衡實(shí)驗(yàn)材料，以避免參與者猜測出實(shí)驗(yàn)?zāi)康幕蛐纬膳袛鄳T性，其得分不納入本文分析范圍。材料質(zhì)量高低的處理方法參照Park D H等[59]及Gao Q等[49]，盡可能使高質(zhì)量信息表述客觀、邏輯清晰、可理解性強(qiáng)，并使用一些科學(xué)語言或數(shù)據(jù)，低質(zhì)量信息主觀性、情感性強(qiáng)，較少使用科學(xué)化的語言。為了保證信息質(zhì)量具有區(qū)分度，在正式調(diào)查前，請5位被試根據(jù)評論熱度和信息質(zhì)量高低對已隨機(jī)化處理的材料進(jìn)行分類，根據(jù)反饋結(jié)果進(jìn)行初步修改。隨后，請17位被試(包括圖書情報(bào)類博士生4人和碩士生13人，不參與正式調(diào)研)使用7級李克特量表，從語言規(guī)范性、內(nèi)容可理解性、詳實(shí)性、客觀性4個方面對已隨機(jī)化處理的18則材料打分。其中，語言規(guī)范性指用語的科學(xué)程度，可理解性指內(nèi)容是否容易被理解，詳實(shí)性指內(nèi)容是否包含必要的細(xì)節(jié)，客觀性指表述邏輯清晰、情感性弱。最后統(tǒng)計(jì)每人打分總分，9組材料中，低質(zhì)量的文本平均得分均低于高質(zhì)量文本的平均得分，其中7組通過t檢驗(yàn)(p<0.05，包括虛假陳述6組，真實(shí)陳述1組)，表明每組的信息質(zhì)量間存在顯著差異，將用于正式實(shí)驗(yàn)。材料示例如表1所示。

表1 高質(zhì)量/低質(zhì)量材料示例

信源聲譽(yù)分為高聲譽(yù)與低聲譽(yù)來源兩組。參照文獻(xiàn)[60]，將高聲譽(yù)來源設(shè)計(jì)為“認(rèn)證：知名健康博主”，粉絲數(shù)量多；低聲譽(yù)來源設(shè)計(jì)為“無認(rèn)證”，粉絲數(shù)量少。兩組信源使用相同的隨機(jī)字母組合的虛擬昵稱[51]。評論熱度按照轉(zhuǎn)發(fā)、評論與點(diǎn)贊數(shù)量高低分為高熱度與低熱度兩組[51]。

本研究使用在線問卷收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，問卷中的量表設(shè)計(jì)如表2所示，所有題項(xiàng)均來源或改編自現(xiàn)有文獻(xiàn)。除易感性使用7級Likert量表外，其他題項(xiàng)均使用5級Likert量表。

表2 量表題項(xiàng)設(shè)計(jì)及來源

3.2 在線實(shí)驗(yàn)流程及數(shù)據(jù)采集

圖2展示了整個在線實(shí)驗(yàn)的流程。首先，請參與者閱讀測試前說明、確認(rèn)參加研究(第1步)，并回答問題(第2步)。隨后，每位參與者從8組材料中隨機(jī)抽取1組，進(jìn)行正式實(shí)驗(yàn)，根據(jù)抽取的材料回答相關(guān)問題(第3步)。圖3為正式實(shí)驗(yàn)的材料示例，展示了一組材料中的兩條信息。參與者完成全部問題后提交答卷，并閱讀材料信息的辟謠說明(第4步)。

圖2 在線實(shí)驗(yàn)過程

圖3 正式實(shí)驗(yàn)的材料示例(低信息質(zhì)量、低信源聲譽(yù)、低評論熱度組合)

在線實(shí)驗(yàn)問卷使用問卷星制作，并通過網(wǎng)絡(luò)渠道發(fā)放。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2022年5月27日—30日，總計(jì)回收答卷504份，覆蓋全國大部分省市自治區(qū)。剔除作答時(shí)間少于60秒和甄別題錯答的答卷，最終獲得456份有效樣本，樣本回收率為90.47%，有效樣本特征如表3所示?；厥諛颖灸挲g范圍為18～56歲，以30歲左右的青年為主。在教育背景分布上，本科學(xué)歷最多(占39.3%)，大多數(shù)樣本沒有相關(guān)專業(yè)或職業(yè)背景(89.7%)。女性比例高于男性，這與以微博為代表的社交媒體中年輕用戶居多、女性活躍用戶比例高于男性的情況相似[64]。

表3 樣本基本信息的描述性統(tǒng)計(jì)

3.3 量表信度和效度分析

本研究采用SPSS和SmartPLS 3[65]進(jìn)行信效度檢驗(yàn)。首先，使用SPSS初步計(jì)算量表的Cronbach’s α系數(shù)，共有2個題項(xiàng)(LIT3、PER2)被刪除，易感性的Cronbach’s α系數(shù)為0.858，表明該變量一致性較好。使用SmartPLS3軟件進(jìn)行剩余因子的信效度檢驗(yàn)，結(jié)果如表4所示，所有潛變量的Cronbach’s α系數(shù)取值介于0.656～0.923之間，組合信度都大于0.7，表明各測量項(xiàng)之間具有較好的內(nèi)部一致性。

使用平均方差萃取量(Average Variance Extracted，AVE)檢驗(yàn)收斂效度和區(qū)別效度，結(jié)果如表4與表5所示。單個題項(xiàng)的因子載荷均大于0.5，且所有變量的AVE都大于0.5，收斂效度較好。AVE平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，區(qū)分效度較好。

表4 信度分析結(jié)果

表5 區(qū)別效度

3.4 變量校準(zhǔn)

組態(tài)分析前需要校準(zhǔn)(Calibrate)數(shù)據(jù)。首先對連續(xù)變量取平均值，然后按照5%(Fully Out)、95%(Fully In)和交叉點(diǎn)50%(Cross Point)的分位數(shù)錨點(diǎn)校準(zhǔn)連續(xù)變量[66]。由于以微博為代表的社交媒體用戶群體以30歲以下的年輕人為主[64]，將年齡校準(zhǔn)的50%分位數(shù)錨點(diǎn)替換為30，二元變量直接使用1和0進(jìn)行分配，所有變量的校準(zhǔn)錨點(diǎn)如表6和表7所示。校準(zhǔn)后，將包含0.5的連續(xù)變量中所有隸屬度小于1的值全部減少0.001[67]。

表6 連續(xù)變量校準(zhǔn)

表7 非連續(xù)變量校準(zhǔn)

4 定性比較分析結(jié)果

4.1 必要條件分析

分別對變量中心加工路徑、邊緣加工路徑和易感性進(jìn)行必要條件分析，結(jié)果如表8和表9所示。兩條精細(xì)加工路徑的單項(xiàng)前因條件一致性均小于0.9，說明單個變量對精細(xì)加工路徑的解釋力較弱，沒有指標(biāo)可成為中心加工路徑或邊緣加工路徑的必要條件[68]。對易感性的必要條件分析，發(fā)現(xiàn)非相關(guān)專業(yè)背景與高易感性的一致性大于0.9，說明非相關(guān)專業(yè)背景是高易感性的必要條件。

表8 精細(xì)加工路徑的必要條件分析

表9 易感性的必要條件分析

4.2 前因變量組態(tài)分析

對精細(xì)加工路徑的前因組態(tài)(模型A)分析，結(jié)果如表10所示。參照文獻(xiàn)[69-70]將一致性閾值設(shè)置為0.8，可接受的最小個案閾值設(shè)置為3，PRI高于0.5。計(jì)算結(jié)果包括復(fù)雜解、中間解和簡約解，表10中呈現(xiàn)中間解。

表10 模型A分析結(jié)果

模型B探索精細(xì)加工路徑與觸發(fā)線索影響高低易感性的組態(tài)，一致性、案例數(shù)和PRI閾值同上，結(jié)果如表11所示。高易感性的前因變量組合有5種組態(tài)，其中SE2a、SE2b具有相同的核心條件，構(gòu)成二階等價(jià)組態(tài)[71]。

表11 模型B分析結(jié)果

模型C探索個體的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量組態(tài)對易感性的影響機(jī)制，閾值選取同上，分析結(jié)果如表12所示。

表12 模型C的分析結(jié)果

最后，模型D根據(jù)FBM模型探索動機(jī)、能力與觸發(fā)線索構(gòu)成易感性的前因組態(tài)。由于該模型的條件變量較多，將頻數(shù)閾值提高至5，其他閾值不變。模型D報(bào)告內(nèi)容選取簡約解[72]，產(chǎn)生路徑如表13所示。

表13 模型D的分析結(jié)果

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本研究選擇模型B與模型D進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，參考文獻(xiàn)[73]的檢驗(yàn)方法，將最小案例閾值增加1。模型B的結(jié)果沒有發(fā)生變化，模型D中的6條路徑均屬于穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果的子集，因此，認(rèn)為結(jié)果具有穩(wěn)健性[67]。

5 討 論

5.1 精細(xì)加工路徑的前因組態(tài)

5.1.1 中心加工路徑的前因組態(tài)

促進(jìn)個體通過中心路徑加工信息的組態(tài)有兩條(E1、E2)，可歸納為能力強(qiáng)—動機(jī)強(qiáng)模式：①分心程度低*高卷入度：此時(shí)個體認(rèn)為信息與自己有較強(qiáng)的相關(guān)性，無論是否處于焦慮狀態(tài)、是否具有較好的健康信息素養(yǎng)，比較專注的習(xí)慣能促使其深入處理健康信息；②高健康信息素養(yǎng)*高卷入度：如果個體處理信息時(shí)并不高度專注，但由于動機(jī)強(qiáng)、健康信息素養(yǎng)較好，此時(shí)也愿意付出一定的認(rèn)知努力全面思考。

組態(tài)NE1表明弱中心加工程度的前因路徑僅有低卷入度這一條件。一旦個體認(rèn)為這些信息與自己不相關(guān)，就不愿付出認(rèn)知努力。

綜合3條路徑，發(fā)現(xiàn)卷入度對中心加工路徑選擇具有重要作用，卷入度受人們感知客體遠(yuǎn)離自己的程度影響，即心理距離(Psychological Distance)。心理距離較近時(shí)，個體具有高卷入度，傾向關(guān)注事物具體、客觀、目標(biāo)無關(guān)、背景化的特征，即詳細(xì)、清晰的信息內(nèi)容；心理距離較遠(yuǎn)時(shí)，卷入度較低，個體傾向于關(guān)注信息簡單、抽象的特征[74-75]。不過，模型A的結(jié)果也表明，僅有高卷入度不能促進(jìn)個體通過中心路徑處理信息，個體還需要具備一定的處理能力。

5.1.2 邊緣加工路徑的前因組合

促進(jìn)個體通過邊緣路徑加工信息的組態(tài)有3條，其中前兩條均僅有一個核心變量，分別為焦慮與分心。無論能力與卷入度如何，強(qiáng)烈的焦慮情緒易促使個體通過邊緣路徑處理健康信息(組態(tài)P1)。這一現(xiàn)象可用注意力控制理論(Attentional Control Theory)解釋。焦慮減少了個體對注意力的控制，導(dǎo)致認(rèn)知資源分配到其他心理活動[76]，為了減少認(rèn)知努力，此時(shí)個體傾向于使用邊緣路徑。這一結(jié)果印證了DeBono K G等[42]認(rèn)為高特質(zhì)焦慮個體在精細(xì)加工中傾向于關(guān)注外圍線索的觀點(diǎn)。與Petty R E等[11]在ELM模型的觀點(diǎn)相同，習(xí)慣分心的個體傾向于使用邊緣加工路徑處理健康信息(組態(tài)P2)，分心擾亂了個體的思考過程，降低處理信息的能力。本研究采用了自我報(bào)告的方式測量，因此，產(chǎn)生組態(tài)P3的原因可能是達(dá)克效應(yīng)(Dunning-Kruger Effect)。達(dá)克效應(yīng)指部分能力欠缺的個體由于“過度自信”而錯誤地高估自己的知識水平[77]，在本研究中一些參與者可能錯誤地評估了自己的健康信息素養(yǎng)。當(dāng)個體不分心也不焦慮時(shí)，即便卷入度較低，也很少通過邊緣路徑處理信息(組態(tài)NP1)。

5.2 高易感性與低易感性的前因組態(tài)

5.2.1 觸發(fā)線索與思考模式組合

模型B的結(jié)果表明，高易感性的五條路徑呈現(xiàn)為同一模式——強(qiáng)觸發(fā)線索下的非深度思考。這些路徑的觸發(fā)線索均可認(rèn)定為強(qiáng)觸發(fā)線索：由于科學(xué)化的表達(dá)方式、統(tǒng)計(jì)信息會提高信息的感知可信度與感知清晰度[78]，具有這類特征的虛假健康信息的認(rèn)知難度更高，導(dǎo)致個體易感。不可靠信息的高評論熱度容易被認(rèn)為是“水軍”操縱所致，“佐證”用戶的推測，但低評論熱度無法起到這種輔助作用[49,52]。根據(jù)霍夫蘭德說服模型，信源聲譽(yù)能增加感知可靠性，提高說服效果，但模型B的結(jié)果與Gao Q等[49]的研究結(jié)果相似，個體判斷信息準(zhǔn)確性時(shí)可能并不特別關(guān)注信源聲譽(yù)(博主認(rèn)證信息)。在強(qiáng)觸發(fā)線索條件下，如果用戶中心加工程度較低，無論是否從邊緣路徑加工信息，個體都會呈現(xiàn)高易感性。如果個體主要通過邊緣加工路徑處理健康信息，在強(qiáng)觸發(fā)線索作用下容易呈現(xiàn)高易感性。類似地，低易感性組態(tài)可視為弱觸發(fā)線索下的深度思考模式。與分析性思維相似，雖然從中心路徑加工信息有利于辨別可疑的內(nèi)容，但面對相對復(fù)雜、識別難度高的虛假健康信息，僅憑分析可能仍不足以準(zhǔn)確地感知其真實(shí)性[30]。

5.2.2 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

模型C的結(jié)果表明，不具備相關(guān)專業(yè)背景的中年女性屬于易感人群(SP1)，相關(guān)專業(yè)背景的中年群體(NSP1)屬于非易感人群。必要條件分析(表9)也表明，非相關(guān)專業(yè)背景是高易感性的必要但不充分條件。高易感人群往往沒有相關(guān)專業(yè)背景，但沒有專業(yè)背景并不代表用戶易感。專業(yè)背景使用戶擁有豐富的醫(yī)學(xué)和健康專業(yè)知識，會認(rèn)為虛假健康信息的認(rèn)知難度較低，不會被迷惑也不容易輕信。同時(shí)，本研究發(fā)現(xiàn)，年齡、性別、受教育程度和專業(yè)背景對虛假健康信息易感性的影響具有聯(lián)合效應(yīng)，低教育程度、不具備相關(guān)專業(yè)背景的青年女性(NSP2)是非易感人群。與文獻(xiàn)[4]認(rèn)為受教育程度低的個體易感性較高不同，在組態(tài)NSP2中，這類用戶反而呈現(xiàn)低易感性。這或許與年齡因素有關(guān)，年齡越小，對虛假信息的辨別能力越強(qiáng)[26,79]。本研究劃分的青年均在30歲以下，屬于“數(shù)字原住民”[80]，他們更擅長接受或處理數(shù)字化信息，作為“數(shù)字原住民”的青年女性可能有更好的信息素養(yǎng)，所以不易被迷惑(NSP1)。從性別角度來看，女性比男性更關(guān)注健康信息[81]。組態(tài)SP1中的中年女性大多屬于“數(shù)字移民”，對數(shù)字信息的接受或?qū)W習(xí)能力稍弱于青年群體，而性別又使其對健康話題更關(guān)注，可能對健康信息更敏感，因而呈現(xiàn)高易感性。不過，模型C的總體覆蓋率不高(0.313和0.285)，低于0.5[67]，說明人口統(tǒng)計(jì)特征對易感性的解釋能力不強(qiáng)。

5.2.3 觸發(fā)線索與動機(jī)、能力組合

模型D的結(jié)果表明，高易感性前因組態(tài)可分為兩類：第一類組態(tài)為高信息質(zhì)量—強(qiáng)觸發(fā)線索模式與強(qiáng)焦慮—強(qiáng)觸發(fā)線索模式，認(rèn)知難度較高的虛假健康信息導(dǎo)致個體易感(SF1)；第二類組態(tài)(SF2、SF3)為強(qiáng)焦慮—強(qiáng)觸發(fā)線索模式，個體處于強(qiáng)焦慮狀態(tài)下，如果缺乏深入處理信息的動機(jī)，在強(qiáng)觸發(fā)線索下最終呈現(xiàn)高易感性(SF2)。在強(qiáng)焦慮狀態(tài)下，即便個體并不分心，但面對強(qiáng)觸發(fā)線索的虛假健康信息仍可能呈現(xiàn)為高易感性(SF3)，如Li M H等[82]發(fā)現(xiàn)強(qiáng)烈的情緒與對信息不加批判地接受有關(guān)。在模型D中，焦慮導(dǎo)致用戶的認(rèn)知資源被占用，減少了認(rèn)知投入，因而較易感。

低易感性組態(tài)均可歸納為弱觸發(fā)線索模式。如果虛假健康信息的質(zhì)量較低，偽健康信息特征相對明顯，則感知可信度較低[81]，而且這些信息的高評論熱度能支持用戶的懷疑[49]，所以，無論動機(jī)、能力高低，面對這類信息時(shí)用戶都不易感(NSF1)。焦慮的個體容易相信那些誘發(fā)恐慌情緒的不實(shí)信息，將自己的恐懼情感強(qiáng)化[43]，如果個體不焦慮，認(rèn)知資源不會被情緒占用，而且也沒有焦慮所導(dǎo)致的緊張情緒，在偽健康信息特征明顯的情況下不易感(NSF2)。如果個體認(rèn)為這些健康信息與自己相關(guān)性強(qiáng)，認(rèn)知動機(jī)較強(qiáng)，在弱觸發(fā)線索的作用下，即便自己的健康信息素養(yǎng)不高也不易感(NSF3)。

綜合模型D中高低易感性的組態(tài)，發(fā)現(xiàn)觸發(fā)線索中的信息質(zhì)量至關(guān)重要。低質(zhì)量虛假健康信息的偽信息特征明顯，其感知可信度較低且迷惑性不強(qiáng)，因此用戶對低質(zhì)量信息不易感，這與5.2.1節(jié)模型B的結(jié)果相互印證。易感性雖然是一種個體特質(zhì)，但受信息特征影響較大，將虛假健康信息與傳染病病毒類比，個體對傳染病病毒的易感性受到病毒特征的影響，用戶對不同特征的虛假健康信息也呈現(xiàn)不同的易感性。

6 結(jié)論與建議

本文采用模糊集定性比較分析方法，基于ELM模型探索用戶的動機(jī)與能力影響精細(xì)加工路徑的組態(tài)，發(fā)現(xiàn)能力強(qiáng)—動機(jī)強(qiáng)模式促進(jìn)個體通過中心路徑加工信息，缺乏卷入度抑制個體通過中心路徑加工信息。個體分心程度高或強(qiáng)焦慮情緒下，易使用邊緣加工路徑處理信息。在能力強(qiáng)、低卷入度、弱焦慮情緒組合下，邊緣加工路徑受到抑制。隨后，探索精細(xì)加工的認(rèn)知過程與觸發(fā)線索的組合對虛假健康信息易感性的影響機(jī)理，發(fā)現(xiàn)認(rèn)知過程與觸發(fā)線索強(qiáng)度同樣重要，強(qiáng)觸發(fā)線索下的非深度思考使個體呈現(xiàn)高易感性，弱觸發(fā)線索下的深度思考使個體呈現(xiàn)低易感性。另外，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征組態(tài)也能對虛假健康信息易感性做少量解釋。最后，基于FBM模型探索動機(jī)、能力和信息觸發(fā)線索影響易感性的前因組合，發(fā)現(xiàn)高易感性組態(tài)為高信息質(zhì)量—強(qiáng)觸發(fā)線索模式和強(qiáng)焦慮—強(qiáng)觸發(fā)線索模式，低易感性的前因組態(tài)為弱觸發(fā)線索模式，觸發(fā)線索成為影響易感性的重要因素。

在理論方面，本研究從整體視角探索了多種因素組合影響認(rèn)知過程，以及個體虛假健康信息易感性的作用機(jī)制，豐富了ELM模型和易感性的相關(guān)研究；在實(shí)踐方面，本研究結(jié)果有利于提高用戶對虛假信息的甄別能力，幫助相關(guān)部門采取措施降低公眾的易感性。

本研究目前也存在一定不足。首先，給參與者呈現(xiàn)的是文本材料，沒有探索圖像、直播、視頻等更能吸引用戶的傳播方式對易感性的影響[6]，與真實(shí)的社交媒體不夠相似。此外，本研究使用自我報(bào)告方法測量，未來可以考慮使用更客觀的心理生理測量方法。盡管以上局限性存在，根據(jù)研究結(jié)果仍可提出以下建議：

1)倡導(dǎo)用戶養(yǎng)成良好的健康信息使用習(xí)慣。Ozturk P等[83]研究發(fā)現(xiàn)，類似于“這條推文可能包含錯誤信息”的提示，可降低謠言分享行為發(fā)生的可能性。只要進(jìn)行簡單干預(yù)，引導(dǎo)用戶考慮新聞內(nèi)容準(zhǔn)確性，就可以減少虛假信息的傷害[36]。組態(tài)分析結(jié)果也表明，如果用戶愿意付出一定的認(rèn)知努力，避免分心，就更可能識別出虛假健康信息。因此，平臺可以通過簡單引導(dǎo)，促使用戶認(rèn)真處理健康信息。此外，一旦虛假信息被“科學(xué)化”包裝處理，會產(chǎn)生一定的“蒙蔽”作用。所以，倡導(dǎo)用戶從權(quán)威官方渠道獲取、使用健康信息，在處理信息時(shí)多關(guān)注信息的內(nèi)在邏輯而非淺顯的表述內(nèi)容。

2)提高用戶健康知識水平和健康信息素養(yǎng)。相關(guān)部門可通過多種權(quán)威、可信渠道進(jìn)行公益性健康科普，以增進(jìn)民眾健康知識水平。對于易感群體，應(yīng)有針對性地宣傳健康知識。注重培育用戶的健康信息素養(yǎng)，使用戶了解自身的健康信息需求，知曉獲取準(zhǔn)確健康信息的渠道，評價(jià)健康信息的質(zhì)量并對其可靠程度做出正確判斷，以減少虛假健康信息易感性。