品牌微博与浏览者类社会互动对品牌关系的影响研究

◇潘 婷

一、引言

伴随着微博的兴起，企业纷纷建立自己的品牌微博，开展新产品推广、品牌宣传、客户关系维护等网络营销活动。艾瑞咨询整理e-marketer数据发现，美国Twitter用户对自己在社会化媒体所关注的品牌的忠诚度正在逐渐上升。然而，品牌微博拥有众多粉丝，但参与微博评论与转发的用户并不多。例如：Nike新浪官方微博拥有粉丝28万，他2014年9月30日所发微博“带上大家的祝福，你将飞得更远。#做个出头鸟#@李娜”的转发数为3374条、评论数为310条、点赞数为944个。

Ji Hee Song等[1]学者通过研究发现类社会互动关系能够影响受众与角色之间形成积极的关系纽带。台湾学者洪宁[2]以Facebook品牌主页与粉丝为研究对象，认为其属于类社会互动关系的研究范畴。本文中，微博浏览者的角色相当于传统媒体中的受众，而活跃的品牌微博相当于传统媒体中的主持人、传播者等角色。本文的研究以类社会互动理论为基础，探究社会吸引、任务吸引、活跃度和内容相似性通过类社会互动关系影响品牌关系的机制。希望通过实证研究为未来企业通过品牌微博发布产品信息、进行品牌推广、维护客户关系等提供有价值的理论依据和合理化建议。

二、理论基础

1.类社会互动理论

Horton和Wohl最早将类社会互动的概念引入社会学，他们将角色与受众关系描述为“单边的、亲密的关系”[3]。Rubin（1985）将类社会互动定义为,受众通过媒体角色、内容等发生的有目标导向的类社会涉入，受众与媒体角色之间会形成很强的关系纽带[4]。Hoerner率先将类社会互动关系引入网站中的虚拟人物与浏览者互动进行研究，并认为类社会互动的定义更加适用于检验网站中的关系[5]。根据学者对类社会互动的定义,可以得出其三个主要特征：单边性；以媒体为中介；人际关系相似性。

2.品牌关系

品牌关系这一概念最早来自于实践，由学者Blackston（1992）提出。他认为品牌关系是一个双向互动的概念，并创造性将品牌视为关系的主动参与方，得到了较多学者的支持[6]。Susan Fournier（1998）发展了关系理论，提供了一个探讨消费者与品牌情景关系有效性的类型框架[7]。周志民（2004）以人际关系理论为基础，并在中国背景下，研究了广义品牌关系的构成维度[8]。Blackston[6]、Fournier[7]等学者认为相比于品牌个性、品牌忠诚，品牌关系能更好地解释消费者的某些品牌消费行为。

三、研究模型与假设

基于前人的研究，影响类社会互动的前置因素众多。在品牌微博自身特征方面，角色吸引力是浏览者感知类社会互动关系的重要前置因素[10]；角色出现的频率也是影响类社会互动关系的因素[11]。在品牌微博信息特征方面，内容相关性是指观众感知节目与自身需求的相关程度，是影响受众感知角色类社会互动强度的又一前因[12]。因此，本文从品牌微博的社会吸引、任务吸引、活跃度与内容相关性四个方面，分析它们通过类社会互动对品牌关系的影响。

附图 本文研究模型

1.品牌吸引与类社会互动

Rubin&Mc Hugh[13]的研究显示，吸引是类社会互动最关键的要素。而在本研究品牌微博的情境中，品牌吸引指浏览者对品牌如同对人的评价或喜欢的态度。Rubin[4]通过研究发现社会吸引和任务吸引对类社会互动关系有着显著影响。而外表吸引对类社会互动则不必然造成影响。在类社会互动的角色吸引相关研究上，许多实证研究也发现与人际传播研究结果一致，即当角色吸引力越强，类社会互动越高[13]。因此，本文提出以下研究假设：

H1：社会吸引对微博浏览者感知类社会互动关系有显著的正向影响。

H2：任务吸引对微博浏览者感知类社会互动关系有显著的正向影响。

2.活跃度与类社会互动

Hall等学者认为观看角色时间的长度对形成类社会互动的关系具有必要性[11]。Rubin的研究认为电视曝光的量与电视角色的类社会互动呈现正相关。更多时间观看，使得角色的吸引力增强，进而提高观众类社会互动的感知强度[4][13]。在微博平台中，用活跃度代表品牌微博出现的频率，活跃度高的品牌微博能够提高浏览者感知该品牌的类社会互动强度。据此，本文提出如下假设：

H3：品牌微博的活跃程度对微博浏览者感知类社会互动关系有显著的正向影响。

3.内容相关性与类社会互动

Biel等（1990）研究表明电视观众感知节目内容与自己越相关，越容易参与其中[12]；包敦安以虚拟社区发帖者与浏览者为研究对象，研究表明虚拟社区发帖者发布与主题无关的信息会降低浏览者对其类社会互动关系强度的感知[14]。在微博平台上，品牌微博发布与品牌、产品主题无关的信息会削弱浏览者对其类社会互动关系强度的感知，基于此，本文提出如下假设：

H4：微博内容相关性对微博浏览者感知类社会互动关系有显著正向影响。

4.类社会互动与品牌关系

Horton和Wohl通过对角色与受众之间的类社会互动关系研究表明，受众通过多次观看，逐渐对角色感到亲密并强化与角色的关系[3]。Ji Hee Song和George通过对电视购物行为研究后发现，浏览者与主持人形成类社会互动关系，浏览者倾向于购买所倡导的产品[1]。Ballantine和Martin通过虚拟社区成员研究表明类社会互动关系越强，受众通过媒体获取的信息越多，导致更积极的行为[15]。闫常通过企业微博互动策略研究发现微博策略最终影响消费者品牌关系[16]。据此，本文提出了以下假设：

H5：类社会互动对微博浏览者与品牌关系有显著正向的影响。

四、数据收集与结果

1.样本描述

本研究的数据收集主要采取网络问卷和实地问卷形式收集，数据收集时间为2014年9月14日至2014年10月11日，共回收问卷296份，其中有效问卷228份，有效率为77.02%。在受访者性别中，男性占45.18%，女性占54.82%；年龄段中，21～30岁的比例为78.07%，占样本中的大多数；31～40岁的比例为8.33%；在受访者教育程度里，大学（含大专）及以上学历占59.21%；受访者中，每天上网时间2～4小时所占比重为55.26%。

2.信度和效度检验

（1）内部一致性

本研究使用SPSS21.0与AMOS20.0对数据进行分析，内部一致性采用Cronbach’s α系数进行检验。量表总体信度达0.945，如表1所示，各变量Cronbach’s α系数均大于0.8，因此，本量表具有较好的内部信度。

（2）效度分析

本文采用AMOS20.0对各变量量表的效度进行检验，如表1所示，各变量的因子载荷指数在0.678～0.912之间，均超过0.6，且在P〈0.001的条件下显著。各变量的平均变异数抽取量AVE均大于0.5。组合信度CR介于0.781～0.901之间，也达到了可接受水平。综上所述，本量表具有较高的收敛效度。

表1 内部一致性因子检验

在区别效度方面，利用因子分析的结果来评价。如表2所示，平均变异数抽取量AVE值的平方根值均大于该变量与其他变量之间的相关系数，说明这些变量间具有较好的区别效度。

表2 变量间相关系数矩阵

3.结构模型检验

模型的主要拟合指标值分别为，绝对拟合优度指数χ2=395.650，df=210，χ2/df=1.884 小于 2；GFI=0.847 略低于 0.90，AGFI=0.80，CFI=0.915 大于 0.90，RMSEA=0.077 小于 0.08，RMR=0.076小于0.08；增值拟合优度指数IFI=0.916，TLI=0.900，NFI=0.863均接近于0.90的理想值。笔者认为以上的拟合指标均较为理想，该模型拟合效果较好。

4.假设检验

如表3所示，各变量之间的路径系数均达到显著水平，本文假设 H1、H2、H3、H4和 H5均成立。

表3 假设检验的结果

五、研究局限与展望

本研究对类社会互动理论的研究范围进行了延伸；以新社会化媒体微博为平台，有利于比较不同因素对微博浏览者感知类社会互动关系的强度大小，给予企业正确的建议和指导以开展营销实践活动。

本文只考虑了品牌微博自身特征与信息特征的因素，并未研究微博浏览者个体特征对类社会互动关系的影响。未来的研究可进一步拓展相关变量，丰富新媒体平台上类社会互动关系对品牌关系的影响机制。

[1]Ji Hee Song,George M.Zinkhan.Deeterminants of Perceived Web Site Interactivity[J].Journal of Marketing,2008（72）.

[2]洪宁.Facebook上消费者类社会互动对品牌关系的影响[D].国立政治大学硕士论文,2010.

[3]HORTON D.,WOHL R.R..Mass communication and parasocial interaction:Observation on intimacy at a distance[J].Psychiatry,1956(03).

[4]Rubin,A.M.,Perse,E.M.,&Powell,R.A.Loneliness,para -social interaction,and local television news viewing[J].Human Communication Research,1985(02).

[5]Hoerner,John.Scaling the Web:A Para-social Interaction Scale for World Wide Web Sites[J].in Advertising and the World Wide World,ed.David W.Schumann and Esthorson,NJ:Lawrence Erlbaum,1999.

[6]Blackston,M.Observations:Building brand equity by managing the brands relationships[J]1Journal of Advertising Research,1992,(May/Jun1).

[7]Susan Fournier,Consumer and Their Brands:Developing Relationship Theory in Consumer Research[J].Journal of Consumer Research,1998(03).

[8]周志民,卢泰宏.广义品牌关系结构研究[J].中国工业经济,2004(11).

[9]Pankaj Aggarwal.The Effects of Brand Relationship Norms On Consumer Attitudes and Behavior. Journal of Consumer Research.Vol.31 June 2004.

[10]Cohen,J.Para-social break-up from favorite television characters:The role of attachment styles and relationship intensity[J].Journal of Social and Personal Relationships,2004（21）.

[11]Hall,J.,Wilson,K.M.,Wiesner,K.E.&Cho,H.Improving the Understanding of Para-social Interaction:A review of its effects,conceptualizations,and antecedents[J].NCA 93rd Auunal Convention,2007.

[12]Biel,A.L.,C.A.Bridgwater.Attributes of Likable Television Commercials[J].Journal of Advertising Research,1990（30）.

[13]Rubin,A.M.,Perse,E.M.Audience activity and soap opera involvement:A uses and effects investigation[J].Human Communication Research,1987(02).

[14]包敦安,董大海,孟祥华.浏览者感知发帖者类社会互动关系研究[J].管理学报,2011(07).

[15]Paul.W.Baliantine,A.S.Martin.Forming Para-social Relationships in Online Communities[J].Advances in Consumer Research,2005（32）.

[16]闫幸,常亚平.企业微博互动策略对消费者品牌关系的影响——基于新浪微博的扎根分析[J].营销科学学报,2013（01）.