社交媒体环境下用户转发行为对信息质量影响的调查与分析

金　燕，翟丽辉（郑州大学信息管理学院）

社交媒体环境下用户转发行为对信息质量影响的调查与分析

金燕，翟丽辉
（郑州大学信息管理学院）

采用问卷调查法，对用户转发行为进行研究，调查当前社交媒体环境下用户转发行为的意识、动机和习惯等，分析转发行为对社交媒体信息质量的影响。在此基础上，从用户转发行为的角度，提出改进社交媒体信息质量的措施。

社交媒体；转发行为；信息质量

1　前言

社交媒体是大众用以实现自我创作和与人分享的虚拟社区或网络平台，它改变了人们信息分享的方式，发挥出传统媒体所不具备的新型媒体效应。［1］由于其具有使用方便、互动性强和内容可选择等优势而被广泛接受和使用，颠覆了以媒介作为中心的权威,重新构建了人与人之间直接进行信息分享和交流沟通的渠道，［2］成为信息传播的重要途径。社交媒体上的信息内容涉及日常生活、时事新闻、学习技能、八卦娱乐等各种类型，由于这些信息多是由普通用户创建和发布，信息质量良莠不齐，影响了用户对社交媒体的信任和利用。

转发行为是用户对自己感兴趣的内容进行二次传播的过程，意味着对该信息的关注和认可。据CNNIC发布的《2014年中国社交类应用用户行为研究报告》显示，用户在社交网站上使用的十大功能中，分享、转发信息占据了66.6%的高比例。［3］因此，基于用户转发行为的角度分析其对社交媒体环境下信息质量的影响有一定的必要性。

文献调研发现，国内不少学者关注社交媒体环境下信息质量的评价、［4,5］信息质量的控制，［6,7］也对社交网络中用户的转发行为进行研究，但甚少把用户转发行为和社交媒体信息质量联系起来。孙婷、张晓忆总结了用户对微博不当转发的四种类型，虽未直接提及转发行为对信息质量的影响，但包含了公众通过转发行为传播低质量信息的思想。［8］本文主要通过问卷调查研究用户转发行为及其对社交媒体信息质量的影响，在分析二者关系的基础上提出改进社交媒体内容质量的措施。

2　研究方法

2.1调查问卷的设计

问卷由三部分组成：第一部分是用户基本信息，包括性别、年龄、学历、职业；第二部分是对用户使用社交媒体的基本情况以及用户转发行为现状的调查，包括用户使用社交媒体的频率、时长及偏好的社交平台和用户转发的频率、内容、形式；第三部分是转发行为对社交媒体信息质量影响的调查。其中，对用户转发动机的调查采用了5度李克特量表的形式。为方便填写，问卷由10道单选题、9道多选题和1道李克特量表题组成，没有设置开放性问题。

2.2调查问卷的发放与回收

本次调查通过“问卷星”平台对网络用户进行在线调查，调查面向所有网民，覆盖广东、山东、北京等多个地区。共回收问卷503份，其中有效答卷503份，占问卷总数的100%。在参与调查的人群中，男性占55.27%，女性占44.73%。问卷调查对象范围广，所采集的数据广泛性和普适性较好。

2.3信度效度分析

本文使用SPSS21.0对调查问卷的关于用户转发动机的量表的测定进行了分析，Cronbach α系数为0.829，KMO值为0.837，说明信效度良好。

3　调查结果与分析

3.1当前社交媒体环境下用户转发行为的现状

3.1.1社交平台

由于信息时代的快速发展，为满足用户不断追求个性化、彰显差异的信息需求，［9］各类社交平台基于不同的特性逐渐兴起。用户经常使用的转发平台如表1所示。据《2014年中国社交类应用用户行为研究报告》显示，QQ、微信的联系人更倾向于强关系，朋友、同学、亲人/亲戚、同事出现在联系人名单中的比例都在70%以上。［3］本文的调查结果表明，用户在这类强关系的社交平台发生转发行为的比例也是最高的，为84.10%，这说明当前社交媒体环境下，用户更倾向在信任度和亲密度更高的社交平台发生转发行为；其次，微博、博客类平台以其互动性强、参与人数多、覆盖面广、传播速度快等优势占据了56.86%的转发比例。

表1　经常发生转发行为的社交平台

将用户经常使用的社交平台（如表2）与经常发生转发行为的社交平台进行比较发现，京东、淘宝等电商是用户经常使用的社交平台，但仅有18.09%的用户在此平台上发生转发行为，Wiki、百度百科类也具有同样的现象。这是因为，电商类平台的基本功能是购物，主要的用户生成内容是用户评价，因此转发并不具有实际意义，过多的转发反而会让消费者在查看用户评价时阅读大量的无用信息，影响购物体验。

表2　用户经常使用的社交平台

3.1.2转发频率

转发频率是用户在社交平台活跃度的一个表现。本文为用户转发的频率设置了5个梯度，根据调查结果显示，在参与调查的人中，45.13%的用户偶尔在社交媒体上转发内容；44.14%的用户经常在社交媒体上转发内容；而总是转发（比例为4.97%）、几乎不转发（比例为4.37%）和从不转发（比例为1.39%）的用户甚微。说明当前用户在社交媒体环境下的转发行为比较活跃，使得信息很容易在短时间内跨群体传播，形成不可估计的影响力。

3.1.3转发内容

调查结果（见表3）显示，当前社交媒体环境下，新闻时事、社会热点类信息的转发频率最高，其次为学习、技能类信息。用户转发内容的排行情况显示出当前社交媒体已然成为公众参与社会事务、进行舆论传播的一个主要场地。龙雪飞的研究也提到，互联网广泛的民间性和传播性使得社交媒体承载着一部分社会事务的重任。［10］另一方面也说明，用户更加注重满足自我需求，提升能力。在问及倾向于在社交平台上转发具有什么特征的信息时，74.16%的用户选择了自己感兴趣的信息，62.43%的用户选择了对自己有帮助的信息。

表3　转发内容的类型

调查也显示，26.44%的用户选择大V用户发表的信息进行转发，35.39%的用户选择好友转发过的信息进行转发，40.56%的用户选择转发点赞、评论、转发等数量多的信息。可以看出，大V用户发表的信息本身并不天然具有更强的转发号召力，甚至没有好友转发过的信息更具转发优势。同时，被点赞、评论、转发数量多的信息意味着得到普遍认可，这类信息比普通信息有更多的被转发机会，与信息创建者的身份无必然联系。

3.1.4转发的信息形式

社交媒体环境下的信息形式多种多样，被调查者所喜欢所转发的信息形式如表4所示。显然，图片型和文字型信息更具转发优势。计算机技术的发展使得当前的社交媒体生成的信息形式早已不受限制，但是从浏览的方便性来看，直观的图片、简短的文字比需要点进链接的视频、音频等更受用户青睐。统计还发现，长篇大论型信息并未体现出最强的转发影响力，零散的闲言碎语更具转发优势。

表4　转发的信息的形式

3.2社交媒体环境下用户转发行为对信息质量的影响

用户转发行为是社交媒体环境下重要的用户信息行为之一。以新浪微博为例，在信息的爆发力和传播速度上，转发功能使得微博信息很容易在短时间内跨群体传播，让信息通过几何级的传播而形成广泛的影响力。［11］社交媒体环境下，信息的创建是源头，信息的转发是加速器。若转发的内容是优质的，则能够引起更多用户的共鸣和传播，形成良好的社区氛围。相反，若是低质量的信息被大量转发，不仅给单个用户造成了信息困扰，也污染了整个社区环境。

3.2.1用户转发意识影响信息质量

调查显示，用户普遍对转发行为缺少重视，没有深刻意识到转发行为对信息质量的影响。53.48%的用户认为不必对别人转发的内容太在意，20.68%的用户对转发行为持无所谓态度。用户普遍没有认识到转发的重要性，将其视为随手之举的认知必然会加剧因转发行为而造成的社交媒体环境下的信息质量下降的现象。

3.2.2用户转发动机影响信息质量

为了分析社交媒体环境下用户转发行为的动机，问卷将用户转发动机的强度设置了1～5分的数值，强度从1至5依次升高。本文对转发动机的调查结果进行了统计，计算出转发动机总分的平均值，并按照均值所属范围将动机归为很弱（<2.7）、较弱（2.7-3.0）、中等（3.0-3.3）、较强（3.3-3.6）、很强（>3.6）五个等级，具体统计结果如表5所示。

表5　社交媒体环境下用户转发动机排名

表5说明社交媒体环境下用户转发行为的动机是多种多样的，存在与他人分享、因关注某人而转发其信息、塑造个人形象、提高知名度以及随意、无目的和从众心理等多种动机。没有明确目的、看到即转发的状况，表明此时用户在社交媒体环境下的转发行为只是消磨时间、与人交流的一种方式；从众心理则会导致用户降低自身对信息质量的感知度。这样的动机导致的转发行为都可能为低质量信息的传播起到推波助澜的作用。

3.2.3用户转发习惯影响信息质量

调查结果显示，部分用户在转发前会对信息进行真实性、准确性、可靠性等方面的求证，考虑转发的后果并且斟酌语言，附加自己的观点后进行转发。也有部分用户在看到想转发的内容时不假思索地转发（如表6所示）。信息的可靠性、正确性在某种程度上可以作为衡量社交媒体环境下的信息质量的标准，［12］若用户转发的信息在转发后被证明为虚假、错误甚至对社会有不良影响，说明未经求证就对此类信息进行转发会对社交媒体环境的总体信息质量产生负面影响。

表6　用户转发时的习惯

用户对所转信息处理的调查显示，35.79%的用户经常查阅转发过的信息，表明对该信息的持续关注，49.7%的用户选择定期删除无用、过时的信息，以保证社交媒体环境下信息的有用性和时效性，17.69%的用户对转发过的信息置之不理，导致社交媒体大量无用信息堆积，形成信息过载。因此，良好的转发习惯能够避免低质量信息的二次传播，提高社交媒体信息质量。

4　从用户转发角度提高社交媒体信息质量的建议

针对此次调查和分析，从用户转发行为角度，笔者认为，可从动机、习惯和意识三个方面来提高社交媒体环境下的信息质量。

4.1树立良好的转发动机

当前社交媒体环境下，用户信息行为带有一定的娱乐性和趣味性。很多用户一时兴起，没有明确目的地对信息进行转发，而且事后也很少关注转发过的信息，这样的行为阻碍了社交媒体环境的总体信息质量的提高。甚至有些用户出于个人目的，肆意转发虚假的、错误的、有可能引发不良后果的信息，加速低质量信息在社交媒体上的扩散和传播。因此，用户应当从自身出发，确立良好的转发动机，关注转发信息的质量，避免因个人转发行为所引起的低质量信息在社交媒体中的扩散和传播。

4.2规范转发习惯

良好的转发习惯能够提高社交媒体环境下的信息质量，用户作为信息传播的主体，可以从以下两个方面来规范自身转发习惯。

（1）转发前对信息进行评估。社交媒体的开放性与自由性为网络信息资源的发展提供了前所未有的机遇，同时也不可避免地加剧了信息质量的分化，用户由于自身知识体系和信息素质等方面的限制一时之间难以鉴别信息质量的高低，看到想转发的内容不假思索地进行转发很容易成为低质量信息传播的加速器。因此，用户在转发前对信息质量进行科学、规范的评估是必要的。

（2）妥善处理转发过的信息。用户可从自身实际需要出发，对转发过的信息经常查阅、定期删除等，这是对社交媒体信息质量的一种有效控制，以减少信息过载，提高信息资源利用率。

4.3加强自律意识

通过对社交媒体环境下用户转发意识的研究表明，低质量信息的传播是由于大部分用户对转发行为的不重视、抱着无所谓的态度造成的。不过，用户虽未意识到转发行为对信息质量影响的重要性，但在转发时仍会出现对信息进行评估、考虑后果等能够改善信息质量的一些行为。因此，提高用户对转发行为影响信息质量的重视，增强对转发行为认知的广度和深度，树立转发高质量信息的意识，加强自律，用法律法规约束自己的行为，将会对社交媒体环境下的信息质量的提高有更大的促进作用。

5　结束语

社交媒体是互联网技术高速发展的产物，在转发行为普遍化和多样化的情况下，要尽量避免因转发行为而带来的低质量社交媒体信息加速传播和扩散的现象。本文通过问卷调查的方式对转发行为影响信息质量的相关问题进行了调研，分析了用户转发意识、动机和习惯对信息质量的影响，提出了改善建议，旨在引导用户树立正确的转发意识和理性地实施转发行为，希望对社交媒体信息质量的提高有一定的借鉴意义。然而，影响社交媒体环境下信息质量的用户行为因素是多方面的，转发行为只是其中之一，其他行为对其产生的影响还需进一步研究。

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［2］薛雯乔.浅析SNS网络社交平台的发展对网络传播的影响——以人人网为例［J］.新西部（下旬.理论版），2011（5）：120－121.

［3］中国互联网络信息中心．2014年中国社交类应用用户行为研究报告［EB/OL］.［2016－01－14］．http: //www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/sqbg/201408/t2014 0822_47860.htm.

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［12］沈旺，等．网络社区信息质量及可靠性评价研究——基于用户视角［J］.现代图书情报技术, 2013（1）：69－74.

An Investigation and Analysis of the Impact of User's Forwarding Behavior on the Quality of Information in Social Media Environment

Jin Yan，Zhai Li-hui

Applying the method of questionnaire,this article makes a research on user’s forwarding behavior,and makes an investigation on the awareness,motivation and habits of user’s forwarding behavior.Meanwhile,it analyzes the impact of user’s forwarding behavior on social media information quality.On this basis,the measures of improving social media information quality are put forward from the point of view of the user's forwarding behavior.

Social Media;Forwarding Behavior;Information Quality

G250.76

B

1005－8214（2016）09－0091－04

金燕（1977－），女，博士，郑州大学信息管理学院副教授，研究方向：信息检索、网络信息资源管理；翟丽辉（1996－），女，郑州大学信息管理学院本科生。

2016－01－14［责任编辑］阎秋娟

本文系国家社会科学基金项目“基于用户行为挖掘的UGC质量实时预判与控制机制研究”（项目编号：15BTQ064）的研究成果之一。