社会化商务中同伴特征对用户社会化分享意愿的作用机理研究*

郭媛媛 陆珍珍,2 王朝友

(1.大连海事大学航运经济与管理学院 大连 116026； 2.大连海事大学综合交通运输协同创新中心 大连 116026； 3. 东北财经大学管理科学与工程学院 大连 116025)

0 引 言

社会化商务是一种以社交媒体为中介的在线商务模式[1]。与传统电子商务不同的是，用户可以在社会化商务社区中自由地分享购物体验，也可以向网友寻求购物建议[2]。社区中其他用户分享的信息可以帮助用户做出更明智的购物决策，也能让用户在购物过程中感受到在线同伴支持。因此，用户分享的信息对于社会化商务社区和消费者来说是一种有价值的资源[3]。

然而，社会化商务社区中用户分享的信息是一种公共资源，它可以使每个成员受益，无论该成员是否对社区做出贡献[4]。这样就容易出现个人“搭便车”的现象，即个人只享受别人分享的信息或知识，而对社区无所贡献。随着时间的推移，这种搭便车的行为势必会破坏社区财富，降低社区中有用信息和知识的储备。因此对于社会化商务服务供应商来说，了解用户关于购物体验的信息分享即社会化分享的前因对社会化商务平台的持续发展至关重要。

已有学者对用户信息/知识分享的前因进行了有益探索，他们主要聚焦于用户自身特征，如信任倾向[5]和知识自我效能[4]，用户信息分享的感知价值[6]，如功利价值、享乐价值和社交价值等，以及社交因素，如社会资本[7-8]和社交互动[8-9]等。有文献表明，在线社交网络中的用户特征和行为倾向于在空间和时间上聚集[10]，信息贡献者作为社会化商务社区的一员，他/她的信息分享行为也会受到其他信息分享者即同伴的影响。然而，之前很少有学者研究社会化商务社区中同伴的特征，如相似性、专业性、可信性对用户信息分享的影响。此外，已有文献表明社会支持对社会化分享意愿有积极影响[11]。鉴于以上动机，本文将基于刺激-有机体-反应(Stimuli-Organism-Response, SOR)框架来探究社会化商务社区中同伴特征、社会支持对用户社会化分享意愿的作用机理。

1 理论基础及假设提出

1.1 SOR(Stimulus, Organism, Response)模型SOR模型来自环境心理学，该模型认为环境线索作为刺激因素(S)可以影响个人的内部状态(O)进而影响个人的行为反应(R)[12]。其中刺激(S)是指个人所面临的环境因素，本文指同伴特征的相似性、专业性和可信性。有机体(O)即个人对自己内心状态的认知和感觉，本文指用户感受到的社会支持(信息支持和情感支持)。反应(R)是指个人基于认知、情感或情绪而做出的最终行为决策，本文指社会化分享意愿。鉴于SOR模型已广泛应用于用户在线行为研究[13]，因此本文将采用此模型探索社区中同伴特征是如何通过社会支持来影响用户的社会化分享意愿的。

1.2同伴特征对信息支持和情感支持的影响(刺激-有机体) 同伴的相似性、专业性和可信性是用户社会化分享意愿的刺激因素。相似性即在线网站中用户在偏好和品味方面对其他成员的自我感知相同的程度[14]。专业性是指互动对象在产品或服务方面拥有专业知识或经验的水平[15]。可信性是指消息接收者对消息源的信任和接受程度[15]。

根据相似吸引理论，人们通常认为与自己相似的人是可信的[15]。此外，已有研究表明专业性和可信性的相关性[16]。因此，如果社区的同伴与自己有着相同的品味和兴趣或者对于特定产品或服务有着较高的专业水平，用户会觉得对方是可信的。因此，我们假设：

H1：社会化商务社区中同伴的相似性正向影响用户对同伴可信性的感知。

H2：社会化商务社区中同伴的专业性正向影响用户对同伴可信性的感知。

研究表明，用户更倾向于接受与自己相似的人的建议，他们会认为这类建议与自己的需要相关[17]。另一方面，根据相似吸引理论，相似的人之间更容易发生吸引和友谊[14]，在与之互动时，用户会感受到更多的情感支持。因此，本文假设：

H3a:社会化商务社区中同伴的相似性正向影响用户的信息支持感知。

H3b:社会化商务社区中同伴的相似性正向影响用户的情感支持感知。

用户在寻求建议时，可信的信息来源会增加用户对建议的感知价值[14]。此外，如果用户认为同伴是可信的，那么对方就不会通过牺牲自己的利益来达到某种目的，会因为真正的关心而帮助自己。在积极无害的氛围下，用户不仅会获得信息性丰富的建议，也能感受到社区的温暖。因此,本文假设：

H4a:社会化商务社区中同伴的可信性正向影响用户的信息支持感知。

H4b:社会化商务社区中同伴的可信性正向影响用户的情感支持感知。

当信息源是专业的，用户对消息有效性的信念就会增加，这意味着人们能够接受专家同伴提供的信息和建议[18]。此外，具有丰富专业知识或购物经验的同伴对购买有更好理解[18]，更容易理解自己的感受，使自己在评估产品或做出购物决策时更有信心。因此，我们假设：

H5a:社会化商务社区中同伴的专业性正向影响用户的信息支持感知。

H5b:社会化商务社区中同伴的专业性正向影响用户的情感支持感知。

1.3信息支持和情感支持对社会化分享意愿的影响(有机体-反应) 社会支持是指个体在社会群体中得到关心、回应和帮助的体验[11]，信息支持和情感支持是在线社区中社交互动的主要支持机制[19]。信息支持是指以建议或知识的形式提供有助于解决问题的建议或推荐，情感支持则是指倾听、关心或理解，间接地帮助解决问题[20]。Horng等[21]认为社会化分享意愿是指用户在社会化商务社区中与在线同伴分享购物信息的意愿。根据社会交换理论，当个人获得来自他人的帮助时，他会觉得自己有义务进行回报[11]。因此当用户在社区中感受到社会支持时，他会分享自己认为有价值的信息来回报他人的帮助和关心。因此，我们假设：

H6：在社会化商务社区中，信息支持正向影响用户的社会化分享意愿。

H7：在社会化商务社区中，情感支持正向影响用户的社会化分享意愿。

1.4隐私担忧的调节作用隐私担忧是指用户对其在线分享的信息可能受到威胁的担忧程度[22]。目前，隐私担忧已经成为个人信息披露的重要阻碍。人们在社会化商务社区中分享自己的购物经验和建议时，不可避免会涉及到自己的隐私。尽管已有研究表明在线用户对于个人隐私安全的担忧[23]，但是不同的用户对于隐私的担忧程度可能有所不同。因此，在相同水平的信息支持和情感支持下，不同隐私担忧水平的用户可能会有不同的社会化分享意愿。鉴于此，我们假设：

H8a:隐私担忧会削弱信息支持对社会化分享意愿的影响。

H8b:隐私担忧会削弱情感支持对社会化分享意愿的影响。

本文提出的理论模型及假设如图1所示：

图1 理论模型及假设

2 研究设计与实证分析

2.1问卷设计及数据收集为确保内容效度,问卷中所有测度项均来自已有成熟量表，并根据研究背景进行了调整。所有测度项均采用Likert7 级量表进行度量，具体测度项及来源见表1。此外，在正式调查之前，我们进行了45人的问卷预调查，结果表明问卷质量是稳健的，问卷不需要大的改动。

表1 变量测度项及来源

本文以小红书用户为研究对象，通过问卷星发放问卷。问卷收集在2020年2月持续了两周。我们收到272份问卷，剔除回答时间极短和所有答案完全相同的无效回答后，共得到258份有效回答，问卷有效率为94.9%。样本的人口统计特征如表2所示。

表2 样本人口统计特征(N=258)

2.2信度和效度检验本文通过信度和效度来评估理论模型质量。表3显示，Cronbach'sα系数和CR的最小值分别为0.783和0.874，均超过建议值0.7，模型有良好的信度。由表3可知，AVE和变量的因子载荷最小值分别为0.699和0.776，均高于基准值；由表4和表5可知，所有AVE的平方根均大于该变量与其他变量的相关系数，对应变量的因子载荷均高于与其他变量的交叉载荷。因此，我们的模型具有良好的聚合效度和区分效度。

表3 信度和聚合效度数据

2.3共同方法偏差检验我们使用Harman's 单因素检验方法来检验共同方法偏差问题，结果显示，未旋转时单个因子的最大解释变异数为38.69%，共同方法偏差在本研究中不是一个严重的威胁。

表4 潜变量相关系数和AVE的平方根

2.4假设检验本文使用Smart PLS 2.0来验证假设。PLS分析结果如图2所示。带有控制变量的理论模型对可信性的解释程度(R2)为25.8%，对情感支持的解释程度(R2)为53.5%，对信息支持解释程度为(R2)48.5%，对社会分享意愿的解释程度(R2)为31.5%。图2显示，假设H1、H2、H3a、H3b、H4a、H4b、H5a、H5b、H6和H7均成立。此外，所有控制变量对模型的内生变量均无显著影响。

注：*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001

表5 潜变量因子载荷和交叉载荷

我们通过计算Cohen'sf2来估计调节效应的大小，其中Cohen'sf2=[R2(带交互项模型)-R2(主效应模型)]/[1-R2(主效应模型)]。情感支持→社会化分享意愿关系中，△R2= 0.027(从0.288～0.315)，f2=0.038，信息支持→社会化分享意愿关系中，△R2= 0(从0.315～0.315)，f2=0。因此隐私担忧在情感支持→社会化分享意愿关系中有小的调节作用，在信息支持→社会化分享意愿关系中无调节作用。为了进一步验证调节效应，我们将情感支持和社会分享意愿在隐私担忧平均值上下一个标准差(s.d.)的范围内绘制关系图，如图3所示。高隐私担忧水平下，情感支持对用户社会化分享意愿的影响更弱，因此，隐私关注显著削弱了情感支持对社会化分享意愿的影响。

图3 隐私担忧的调节作用

此外，我们采用5000个bootstrap样本量和95%置信区间(CIs)进行了bootstrap中介效应检验。表6显示了bootstrap分析结果。在相似性→可信性→情感支持、相似性→可信性→信息支持、专业性→可信性→情感支持和专业性→可信性→信息支持的关系链中，可信性起到部分中介作用。在相似性→社会化分享意愿的关系链中，信息支持起到部分中介作用，而情感支持无中介作用。在可信性→社会化分享意愿和专业性→社会化分享意愿的关系链中，信息支持起到完全中介作用，情感支持无中介作用。

3 结果讨论和意义

3.1 结果讨论

第一，相似性、专业性和可信性对信息支持和情感支持都有显著的正向影响，并且相似性和专业性可以部分地通过可信性正向影响信息支持和情感支持。因此在同伴特征对社会支持的影响中，相似性和专业性扮演着重要角色。我们还注意到，可信性对情感支持的影响大于对信息支持的影响。这意味着如果用户觉得社区中的其他成员是可信的，那么该用户会在社区中感受到更多的温暖和关心。

第二，研究表明信息支持和情感支持正向影响社会化分享意愿，这与之前的一些研究结论是一致的[2]。根据社会交换理论，当用户在社区中感受到了来自其他用户的帮助和关心时，他/她认为自己有义务分享知识和经验，以回报同伴的支持来保持与社区的长期联系。因此当用户收到社区同伴的支持时，尤其是在中国“礼尚往来”文化的影响下，用户会倾向于与其他用户分享信息，帮助他们解决困难，分担烦忧。

第三，我们发现信息支持部分中介同伴的相似性对用户社会化分享意愿的影响，完全中介同伴的专业性和可信性对用户社会化分享意愿的影响，而情感支持无中介作用。社会化商务中的互动活动本质上具有商业色彩[2]，社会化商务平台是一个“弱关系”平台，用户多是关系不那么亲密的陌生人，用户在没有更多社交互动的情况下，仅通过同伴的一些特征所产生的情感支持还不足以使用户产生分享意愿，用户的社会化分享意愿更多的是被用户在浏览具有相似性、专业性和可信性同伴发布的帖子时感受到的商业决策帮助，即信息支持所触发的。

表6 可信性、情感支持和信息支持的中介作用

第四，一方面，高水平的隐私担忧会削弱情感支持对用户社会化分享意愿的影响，这可能是因为隐私担忧水平高的用户会害怕自己的隐私权利受到威胁，在相同的情感支持下，用户为了保护自己的隐私而会降低社会化分享意愿。这与之前隐私担忧作为调节变量会改变用户行为反应的研究是一致的[27]。另一方面，隐私担忧没有削弱信息支持对用户社会化分享意愿的影响。当用户在社会化商务社区中通过其他用户分享的内容获得购物决策所需信息时，用户感受的互惠规范可能会超过对隐私的担忧，因此会产生一些学者提到的隐私悖论现象，即“高隐私担忧低隐私保护”[28]，从而用户的社会化分享意愿并不会降低。

3.2 研究意义

理论意义：首先，很少有学者从同伴影响的角度探究同伴特征对于社会化分享意愿的影响。而本研究基于SOR模型提出一个综合模型，发现同伴特征可以通过信息支持直接或间接地对社会化分享意愿产生影响，这为我们理解社会化分享的前因做出了新的贡献。其次，我们加深了对社会支持的理解。在之前的研究中，尽管大多数学者承认社会支持是一个多维变量[11, 25]，但是在研究中通常将其作为一个一维变量[29-30]或者一个由信息支持和情感支持度量的反映型变量[11, 25]。而本文直接将社会支持作为两个变量进行研究，结果发现信息支持和情感支持实际上是两个差异较大的概念，两者在模型中起到的作用也有明显区别。这一发现是值得以后的研究者进行深思的。最后，之前的研究大都将可信性作为其他变量的预测因素[31]，而很少探究可信性的前因。本次研究发现专业性和相似性是影响可信性的重要因素，这对可信性前因的研究也有一定启示。

实践意义：第一，同伴的专业性、相似性以及可信性可以直接或间接影响用户社会支持感知以及社会化分享意愿。因此，社会化商务从业者应该邀请各领域的知名专家入驻平台，同时为专家用户添加身份识别标签，让用户更快地发现专家同伴；根据用户的兴趣和偏好进行模块分类，让用户根据自己的情况找到相似的人群；通过跟踪用户的发布历史和发帖质量，建立用户可信性评级，帮助用户更好地识别同伴的可信性。第二，从业者应重视社会支持在社会化商务环境中的重要作用，积极创建支持性环境，帮助用户从社会化商业社区获得信息支持和情感支持。此外，信息支持在同伴特征和用户社会化分享意愿关系中起着中介作用，因此，从业者应该建立内容奖励机制，鼓励用户分享信息性丰富的帖子，使用户在社区中感受到更多的信息支持，从而触发更多的信息分享意愿和行为。最后，隐私担忧会削弱情感支持对社会分享意愿的影响。从业者应该注意保护用户在社会化商务平台上分享信息时的隐私，出台透明的隐私政策，降低用户的隐私担忧。

4 研究不足与展望

尽管本文在研究过程中努力做到严谨客观，但仍有些不足需要改进。首先，样本数据仅来自小红书这一个社会化商务平台，未来应该选择多样的平台比如蘑菇街、什么值得买等，以提高研究结果的普遍性。其次，本文调查对象集中在大学生群体。尽管他们具有良好的技术准备，也是社会化商务平台的主要使用群体，未来应该尝试获取年龄跨度更大、性别更均衡以及职业更丰富的样本数据。此外，本文仅基于SOR模型探究同伴特征对社会化商务分享意愿的影响，还有一些前因是我们没有考虑到的，因此未来我们将探索更多用户社会化分享的影响因素。