抖音用户情感依恋问卷编制

杨姗 陈淑娟 弓莎莎 张国雯

摘  要  自抖音App上线以来，在短视频市场就占有一席之地，随着时间的推移，抖音App依旧经久不衰，有了更多的有效的用户群。用户不仅爱上了抖音，还对抖音忠贞不渝。文章通过对理论分析和开放式问卷调查的基础上，编制了抖音用户情感依恋问卷，了解抖音用户情感依恋的维度，并且对抖音平台的发展给予相应的建议。

关键词  抖音App;抖音用户;情感依恋

中图分类号  G2      文献标识码  A      文章编号  2096-0360（2019）13-0056-03

抖音App与其他短视频相互竞争的过程中，能够脱颖而出，是因为其更加人性化的设计。在视频制作过程中有滤镜、美颜、瘦脸、长腿等特效功能，以“爱美之心人皆有之”的心理诉求以及用户对自我印象管理的需求;用户根据本有的音乐背景展现自我，制作视频，既可以接受其他用户的点赞和评论，也可以评论或者点赞其他用户的视频，这种体验式的接触，满足了用户的社交性。最重要的是，随着生活节奏的加快，人们貌似没有时间来整理和安抚自己内心的情绪，抖音短视频以更加短小精悍的呈现方式，帮助个体整理情绪，抒发情绪，满足自身需求，直击用户的心灵。

青蛙设计创始人埃斯林格曾经也说过：“任何一种革命性技术产生之后，除了功能性的满足，人们还会追求更高层次的东西，也就是对情感的诉求。”因此本着“追根求源”的思维方式，着眼与对抖音用户情感依恋维度的探索，基于Mugge提出了四类用于创建产品情感依附的源（自我表达、联结、记忆、乐趣）来探讨用户在使用抖音App过程中形成的情感依恋。

1  研究方法

1.1  被试

1.1.1  开放式问卷的被试

在身边玩抖音的朋友中，随机抽取200名。其中男性98名，女性112名。因为极光大数据显示尽管抖音用户体量日益壮大，年轻用户在抖音短视频中仍旧占据着较大的比重，19岁以下的用户占比为20%，24岁以下为52.8%。所以本次开放式问卷的主要人群为“00后”“90后”。

1.1.2  探索性因素分析的被试

通过微信朋友圈发送问卷链接和个别施测，共收集了565份问卷。根据预测试（N=10）结果：平均每份问卷完成时间为200s，删除用时较少的被试91名。最终样本量为474名。其中男性177名，女性297名。被试都为“00后”和“90后”。

1.1.3  验证性因素分析的被试

通过微信朋友圈发送问卷链接，共收集了291份问卷。删除极端数据和用时低于130s的被试56名，最終样本量为235名。其中男性114名，女性121名。被试都为“00后”和“90后”。

1.2  问卷的编制

1.2.1  初始问卷的结构及其项目的产生

初始问卷项目通过两种途径产生：1）借鉴Mugge提出的形成产品情感依恋的四个源，见表1。2）采用开放性问卷调查，收集“与抖音用户情感依恋”相关联的内容。开放性问卷主要调查三个问题：1）在众多短视频App中，你选择抖音的原因是什么？2）在玩抖音的过程中，抖音App那些功能给你留下了深刻的印象？原因是什么？3）如果让你卸载抖音App，你愿意吗？原因是？开放式问卷结果收回后，结合Mugge的四个源理论对结果进行整理分析，整理出抖音App用户情感依恋问卷项目。具体内容如表2所示。

1.2.2  编制正式问卷

对形成包含的70个项目抖音用户情感依恋初始问卷，邀请4名心理学的硕士研究生（抖音用户）以及2名心理学老师（抖音用户）对题目进行筛选，根据以下三个标准进行初步的筛选：1）项目表述是否明确;2）项目是否能体现了抖音用户的某些特征;3）项目之间是否有重复表述的。最后删除被否定3次以上的4个项目。然后请1名心理学教授对初始问卷项目是否符合情感依恋内容以及问卷项目意义是否明确进行评定，并根据评定结果对初始问卷进行修改，删除语义不清或重复的项目3个，在不改变题目内容的前提下对某些问题进行修改，最后形成了一份包含63个项目的预测问卷。为了避免“中庸”思维的影响，问卷采用Likert6点量表的形式。

1.3  问卷施测

问卷施测有两种途径：1）利用微信、QQ发放问卷;2）研究人员利用课余时间进行问卷发放。在施测中，要确保被试是抖音用户。

2  结果与分析

2.1  项目分析

研究采用极端分组法（Critical Ratio，CR值）对项目进行筛选。独立样本T检验结果显示：高分组和低分组的在各项目上的差异都显著，也即是说项目间区分度比较好。所以问卷题目为63。

2.2  探索性因素分析

首先对调查所获得的数据进行取样适当性检验。由表3可知，取样适当性KMO值为0.92，Bartlett球度检验χ2值为16 467.51，df=1 953，p<0.000，说明各项目之间有共享因素的可能进行因素分析是恰当的。

对63个项目进行探索性因素分析，采用主成分法（Prinpical Components，PC），方差最大正交旋转（varimax），抽取5个因子，能解释47.01%的变异。对各个项目进行筛检，逐个删除不符合标准的项目，经过几次探索，最终保留41个项目，5个显著的因子，一共能够解释54.35%的变异。5个因子结构清晰，各因子的符合和贡献率见表4。

由表可知，问卷保留的41个项目因子负荷值在0.46～0.80之间。根据各因素所包含的内容将因素1命名为联结，包含8个项目;因素2命名为有趣，包含10个项目;因素3命名为易得性，包含7个项目;因素4命名为自我表达，包含8个项目;因素5命名为回忆，包含8个项目。通过以上研究，初步确定抖音用户情感依恋问卷由联结，乐趣，自我表达，回忆，易得性5个因子共41个项目构成。

2.3  信度分析

信度分析结果则显示，抖音用户情感依恋总问卷的克隆巴赫α系数为0.94，各维度的克隆巴赫α系数分别为0.89、0.88、0.89、0.86、0.84。说明本研究问卷是可信的测量工具。

2.4  验证性因素分析

根据探索性因素分析的发现，设定研究模型包含5个因子。对各项目的偏态和峰态进行統计，结果发现：偏态在-0.52～0.58之间，峰态在-1.11～0.79之间，所以采用ML法（Maximum Likelihood）对模型参数进行估计。

验证分析结果显示，各主要的拟合指标尚可，根据MPLUS 7.0报告的修正指数（Modification Indices，MI），y18（抖音偶尔推送的一些小视频，让我感觉过去很快乐）在因子3和因子5上的MI值都大于10（分别是13.51和14.82），而在以理论为基础归类为因子2上的MI值小于10。仔细分析发现，该题表述不当，题意模棱两可。因此将此题删除。结果显示删除18题后，模型拟合度显著改善。修正模型对数据的拟合指标见表5。

如表5所示，修正后的χ2/df=1.513<2，RMSEA<0.05，SRMR<0.08，GFI、NFI大于 0.9，SRMR<0.08，说明抖音用户情感依恋问卷理论结构拟合程度较好。从验证性因素分析的结果来看，分析得到的一阶五因子模型。而且每个项目在相应因子的负荷值均在0.45以上。说明各因子的项目可以很好的作为测量指标。

3  结论与建议

3.1  结论

从数据分析的各个指标出发，抖音用户情感依恋由联结、自我表达、有趣性、回忆和易得性5个维度构成。并且本研究编制的抖音用户情感依恋问卷具有较好的信效度，可作为抖音用户情感依恋测量的工具。

3.2  建议

3.2.1  “感人心者，莫乎于情”，注重情感留人

情感留人，即用户在于平台的交互过程中，增加相关的知识与资源，以便日后的使用和解决问题，提高用户使用的长期性，在用户与平台的交互过程中，不断建立联系和关系，调节自身，产生依恋，不舍离开。抖音平台在以后的发展过程和创新过程中，对个体的情感需求给予关注和支持，有许多的研究表明情感因素在用户与品牌的联结中有着重要的作用（Agrifoglio，2012）。关注用户的情感，会使用户花费时间和精力去探索和学习平台的相关知识，并且对平台更加忠诚。不仅可以留下用户，更重要的是可以留住用户。例如，著名的情感咨询师抖音用户涂磊，会在抖音上分享一些情侣相处，亲子相处的作品，每一条视频都获得了大量的赞和评论。他简简单单的说话录，却能直击其他用户的内心，道出很多用户的现状和需求。

3.2.2  注重社会责任，构建健康短视频平台

在开放式问卷的调查中，大部分的受访者都反应抖音平台有一个相对健康干净的环境，比如有一个受访者说到“相对与其他短视频App，抖音中有很多正能量视频是我比较喜欢的”。在“快餐化”的大环境下，这种碎片化的政策，积极能量更能吸引用户的眼球。抖音平台也应该利用强大的影响力，去传播正能量，宣传国家政策，为构建和谐美好的社会奉献一份力量。就在后期的采访和访谈中，用户对于抖音现在推出的“青少年模式”赞声不断，因为这一模式有利于青少年的学习和成长。这即反映出用户的需求，也反映抖音用户对抖音平台承担社会责任的认可。

参考文献

[1]王孟成.潜变量建模与Mplus应用·基础篇[M].重庆：重庆大学出版社，2017.

[2]R.Mugge， H. N. Schifferstein， and J. P. Schoormans. Product attachment and satisfaction： understanding consumers post-purchase behavior. Journal of consumer Marketing，2007，27（3）：271-282.

[3]Agrifoglio R，Black S Metallo Cetal.. Extrinsic versus intrinsic motivation incontinued witter usage. Joural of Computer Information Systems，2012，53（1）：33-41.

[4]毛玉骄.虚拟社区的情感依恋形成因素研究[D].南昌：江西师范大学，2016.