基于信号理论的弹幕用户信息表达实证研究*

张 瑞 姚 童 黄 炜 杨艳妮

(1.湖北工业大学经济与管理学院 武汉 430064，2.三峡大学文学与传媒学院 宜昌 443002)

0 引 言

在全面网络信息时代，人与人之间沟通逐渐依赖于QQ、微信等线上沟通平台，而线下沟通交流日益减少。近年来，网络评论功能作为一种线上沟通方式，大量存在于各类媒体平台中。网络评论凭借其交互性、时效性和形式的多样性[1]，对生活生产中的各个领域产生着深远的影响，同时也是舆论引导的重要环节。2019年12月30日，由社会科学文献出版社发布的《网络评论蓝皮书：中国网络评论发展报告》[2]指出互联网用户下沉为网络评论传播渠道带来了新的发展机遇，网络评论传播渠道将呈现从零散到集中、从单一到复合、从小众到大众的必然趋势。弹幕作为一种新型网络嵌入式评论方式，广泛应用于哔哩哔哩动画、爱奇艺、斗鱼等视频软件中，随着视频显示从右至左滚动呈现。阅读弹幕文字可以起到对视频内容进行解释补充的效果[3]。平台中的弹幕系统会集合不同用户在不同时间发送的相同主题弹幕，呈现在同一时间，带给用户一种“实时互动”的参与感。而且，弹幕的“匿名性”和“即时性”使用户更愿意表达自己的真实观点，在暂时的交流场域中释放自己的压力。Oh等[4]研究发现，社交参与感是用户发表评论信息的关键动机。不同于商业网站的评论，弹幕应用场景复杂，用户需求也在不断变化，弹幕用户的信息表达表现出其独有的特征。刘李姣[5]指出，用户参与弹幕评论时会有与其他观众同时评论的错觉，通过对弹幕文本数据进行挖掘，能够获取研究用户情感动向的基础。甚至在某些情况下，弹幕评论比视频本身更受关注[6]。

弹幕作为一种自发性互动，能够完成信息的传递接收以及传播扩散[7]。过去对于信号理论研究认为，“信号越是昂贵越可靠，越是低成本的信号越没有意义”。对此，人类学家用信号理论解释了一系列现象，如在宴会或葬礼等仪式上的炫耀性消费[8-9]。研究指出，当发送方和接收方的利益一致时，就可能产生低成本但诚实的信号[10]。弹幕作为一种新型的信息传递介质，反映出“低成本的信号”被大众广泛接纳且喜欢。为深入现象背后的原因，在新的信号介质下，探讨用户信息表达行为具有重要意义。过去极少有研究用户对信息传递过程的参与，对用户弹幕传递的实际信息内容和信号意图仍是模糊不清。因此本研究提出基于信号理论，构建弹幕用户信息表达的影响模型，探究用户真实动机，丰富信号理论研究案例，更新信号传递的证据，并对相关平台、弹幕用户提出相应的建议。

1 相关研究现状

随着大数据时代的到来，数据生产方式发生了巨大变革，主动产生与自动产生的数据是大数据时代到来的真正原因[11]。弹幕是用户主动产生的数据，关于弹幕的研究获得了广大研究人员关注。查阅现有相关文献，现阶段基于弹幕用户信息表达研究，主要立足于语言文字或受众用户视角，包括对弹幕语言特点、传播文化、影响方式、受众人群等问题的研究[9-11]。

弹幕具有非常强的共时性、即时性和一定的限制性，不少关于弹幕的研究围绕语言文字展开。例如张晗等[12]讨论了弹幕中的语言特点及影响，认为弹幕语言还具有碎片化、场景化、再赋义的特点，弹幕语言常常让特定使用人群以外的人感到困惑。孟璐等[13]则以认知语言学为基础，分析弹幕语言的生成机制，发现弹幕语言在结构形式上具有形式简短、多用字母词和数字词、组合能力强的特点。Zhang等[14]对弹幕评论进行语境化分析，通过社会符号学和话语分析研究弹幕语言呈现幽默特征的主要原因。

近几年，有关弹幕的研究视角慢慢转向了受众用户。陈少敏等[15]以使用与满足理论为基础研究“弹幕族”群体，认为弹幕文化具有时代价值，“弹幕族”群体包括以青少年为核心的用户群体、以兴趣爱好为基础的群体和用娱乐化手段抵抗主流文化群体。袁京等[16]从大众视角下，分析受众具有年轻化、匿名化、分散化特点，同时对用户发表弹幕的原因从互动交流、社会认同和素质监督三方面分析，说明了弹幕在大众中传播的意义。弹幕能更好地满足用户互动交流需求，并在无形中增加社会责任感和认同感。

纵观已有相关文献，弹幕相关研究集中在论述弹幕语言特征或弹幕受众用户特点，本研究工作则综合语言和用户视角对弹幕用户不同信息表达产生原因进入深入探究。基于此，本文研究立足于用户，结合分析弹幕语言中用户传递出的情感信号和信息信号，构建影响弹幕用户信息表达模型，依据指标进行问卷调查、实证分析与研究，得出结论，为弹幕领域研究提供新的发展与思路。

2 弹幕用户信息表达影响因素模型

在生活中，信号是人与人、人与物之间沟通的符号，例如静态的语言文字等也能反映出动态的“人”的信号。人类交流的前提就是给予和接受各种信号。在以文本形式进行的弹幕互动中，语言线索或语言特征非常重要。现阶段关于对弹幕中反馈出的信号分析主要针对词汇、语法以及语用[17]。弹幕用户在进行网络评论即发送弹幕文本的过程为发送信号，经历在平台中发布的信号传递过程，再由接收信号者进行甄别，完成一个信号传播过程。

信号理论最初由Spence提出，基本上关注的是减少双方之间的信息不对称，发送者可以向外界发出揭示不可观测属性的信号，并期望接收者获得。考虑到语言是相同信息个体的主要交流信号，信号理论与在线社交媒体环境具有很好的联系[18]。其中，情感信号和信息信号是嵌入社交媒体内容的两种主要性质[19-20]。魏琳璘也将弹幕类型分为情感型弹幕和信息型弹幕两类[21]。根据Ajzen的计划行为理论(TPB)，意图是影响行为的直接决定因素；其他影响行为的因素均通过意图来间接产生影响[22]。本研究结合用户主观认知对行为的影响，将弹幕信号分为情感信号和信息信号，提出当弹幕用户出现情感、信息信号传递意愿时，意味着用户会有意识地通过弹幕来实现信息表达。

2.1情感信号传递意愿影响因素情感是一个非常广泛的经验、行为、社会发展和生物现象类别的简短标签[23]。在《信息与情感》一书中，Nahl和Bilal整合多种研究报告，证明情感在信息行为中的重要作用[24]。视频中的话题容易引发用户情感，而弹幕是一种重要的交流和娱乐媒介，每个用户都能通过弹幕表达自己的情感。本文假设：

H1：情感信号传递意愿影响弹幕用户信息表达。

对情感的分析中，研究者通常会探究三个成分：主观成分、心理成分和表达成分[25]。在主观成分上，首先考虑用户情绪，用户情绪是经验上和身心上的信息，Clore等认为情绪是个体对判断对象的感觉，可以成为情感信号直接影响因素[26]；其次，情感相关研究中经常加入用户性格因素，OCC情感模型[27]就将性格作为非认知因素来考察人类情感的变化。由此，本文假设：

H2：用户情绪会影响情感信号传递意愿；

H3：用户性格会影响情感信号传递意愿。

在心理成分上，视频中营造的共同情境会对深处其中的个体产生影响，使个体产生从众心理并融入共有情感中。从众心理允许自己行为决策受到他人影响，属于一种社交情感[28]。Easley等研究表明，从众的本能限制了一个人根据自己的信息和情感做出决定的能力[29]。从各视频网站的环境现象来看，从众心理也是弹幕文化兴起的重要原因。因此可以认为从众心理对情感信号传递意愿具有一定的影响。此外，弹幕增强了媒体与用户的互动性[30]。而社会互动是具有情感效应的，社会互动对情感的影响随着目标任务完成发生变化[31]。基于此，本文假设：

H4：从众心理会影响情感信号传递意愿；

H5：互动心理会影响情感信号传递意愿。

用户对弹幕的行为态度体现了对用户的偏好程度，偏好是人格特质中表现出来的稳定特征。在表达成分上，偏好程度能够反映用户做决策的犹豫性和模糊性。社会偏好理论指出，人们受到情感、理智、知识和认知水平等影响可能产生不同的偏好[32]。而在不确定条件下决策者的决策行为将受到个人习惯偏好的影响[33]。因此，本文提出用户偏好程度将直接影响用户的情感信号传递意愿。

H6：偏好程度会影响情感信号传递意愿。

2.2信息信号传递意愿影响因素尽管情感信号能够有效地引发情感共鸣并增强同质性，但用户似乎同样需要弹幕中提供的信息信号，这些信号能够对其他个体认知活动产生决定性作用。从认识论角度，信息为主体表述的事物存在的方式和运动状态[34]。弹幕正是用户主动生产信息、处理信息的有效场所之一。仝冲等[35]在弹幕内容分析中发现，弹幕动机多出于信息需求。本文假设：

H7：信息信号传递意愿影响弹幕用户信息表达。

弹幕提供了一个释放内心的场地，不少用户甚至觉得弹幕吐槽比视频内容本身更加精彩。陈志娟[36]指出弹幕的核心功能不在于高效地传递信息，多数青年使用弹幕并不是进行社交，而是期望在虚拟空间中获得一种自我存在感。同时，根据计划行为理论，外界压力对个体行为决策具有显著影响。弹幕中的“刷屏行为”正是用户进入群体行为的一种典型现象[37]。由此，本文假设：

H8：外界压力会影响信息信号传递意愿。

信息型弹幕与视频内容相关，而且更容易被用户拿来评估、理解视频内容[21]。视频受欢迎程度取决于视频内容，而弹幕量的多少能够侧面反映视频热度[38]。用户对不同类型视频的表达意向并不相同，张玲玲在研究中表明弹幕评论的密度与视频内容的重要程度、趣味程度显著相关[39]。基于此，本文提出以下假设：

H9：视频内容会影响信息信号传递意愿。

2.3年龄的调节作用用户在不同年龄阶段表现出的思维模式具有差异性。首先，弹幕受众存在明显的年龄分层，接受弹幕文化的群体更偏年轻化，因此对于弹幕研究经常与青年群体结合在一起[36]。其次，不同年龄段的用户关注点不同，对弹幕“风向”引导存在差异性[40]。不同的年龄用户，其信号传递意愿对信息表达的影响可能有所差异。由此，本文提出以下假设：

H10：年龄在情感信号传递意愿与弹幕用户信息表达间起调节作用；

H11：年龄在信息信号传递意愿与弹幕用户信息表达间起调节作用。

以上分析中，情感信号偏向于动态变化的信号特征，受到主观对象的情绪、性格、从众心理、互动心理和偏好程度的影响；信息信号属于静态特征，取决于客观存在的外界压力和视频种类。弹幕用户信息表达影响因素分析模型如图1所示。

图1 弹幕用户信息表达影响因素分析模型

3 研究方法

3.1调查问卷设计本研究采用问卷调查的方法获取数据，针对模型中影响因素，设计关于用户弹幕信息表达的调查问卷，调查问卷选项设计采取Likert表(1表示非常不符合，5表示非常符合)。同时为提高问卷的信度和效度，问卷正式形成前，选取10名参与者进行预测试和信息反馈，对问卷部分进行调整。调查内容由表1所示。

表1 测度项目及来源

3.2样本情况本研究问卷调查于2021年3月5日至3月20日进行，调查对象包括学生、政府机关/事业单位员工等职业，问卷通过问卷星平台设计制作，研究人员借助社交平台(如微信群、微信朋友圈、QQ群)发布问卷网络链接填写。共回收363份问卷，剔除填写不完整、作答时间一分钟不到、前后矛盾和极端选项过多的无效问卷，共获取有效问卷320份，问卷有效率为88.15%。本研究收集男性样本170个(53.13%)，女性样本150个(46.87%)。按照少年(16岁以下)、青年(16～30岁)、中年(31～45岁)以及中老年(46岁以上)划分[55]，16～30岁用户占总数的48.75%，见表2。受试者大部分(96.25%)有使用弹幕的经历，且文化程度中等偏上。在我国弹幕从传入到快速发展经历了3个阶段，2014年底被各大视频网站平台所推广[56]。从弹幕使用时间来看，受试者中新用户(1年及以下)较少，老用户(1～5年、5年及以上)较多。

表2 样本基本统计特征(N=320)

4 研究结果

4.1模型有效性检验模型有效性检验包括信度检验和效度检验。信度检验使用Cronbach'sα值并结合纠正项目的总相关系数(CICT)对量表进行检验，结果如表3所示，测量变量Cronbach'sα结果大于0.70，CICT值均大于0.50，表明变量题项之间内部一致性可以接受，具有较好测量信度。

表3 信度和效度检验结果

效度检验采用KMO检验和Barlett's球形检验。KMO检验是检测变量间的偏向关系，取值在0～1之间，KMO数值越接近1，变量间的偏向关系越强。Barlett's球形检验用于判断相关矩阵是否是单位阵，即各变量之间是否具有较强的相关性。在对本研究中问卷数据效度检验结果进行分析，KMO值为0.98，Barlett's球形检验值为7169.44，在自由度为276的条件下达到显著性水平；各潜变量KMO统计量的值均大于或等于0.5，各潜变量的Barlett's球形检验值均达到显著性水平，说明各指标的相关系数矩阵间存在显著差异。此外，进行因子分析时，萃取主成分，计算各变量共同解释的方差变异(R2)达67.61%，表示保留的因素相当理想。对各分量表计算其R2，显示各分量表的测度项的共同度在75.66%～84.87%之间，说明量表建构效度良好。

4.2数据分析与解释回归分析是可以探讨单个因变量与多个自变量之间关系，建立能反映他们之间关系的模型。本研究采用逐步回归分析法对本研究提出的假设进行验证。

4.2.1 自变量对情感信号传递意愿的回归 将用户情绪、用户性格、从众心理、互动心理、偏好程度5个变量作为自变量，情感信号传递意愿作为因变量，建立多元线性回归方程模型，运行该模型，对假设关系进行验证，分析结果见表4。

表4 自变量对情感信号传递意愿的回归结果

为确保回归分析模型的有效性，应避免出现多重共线性问题。若容忍度(Tolerance)小于0.1或方差膨胀因子(VIF)大于10，则表明变量之间存在多重共线性问题。研究中多重共线性进行统计，结果显示Tolerance值在0.200～0.267之间，VIF值在3.745～5.200之间，表明回归分析模型不存在多重共线性问题。同时DW值越接近2，表明模型越无自相关；结果显示DW值为1.885，说明没有显著的自相关问题。模型变异量检验的F值为292.513，显著性检验为0.000，说明回归模型整体解释变异量达到显著性水平，回归方程模型具有统计学意义。另外，回归结果表明，用户情绪对情感信号传递意愿(β=0.277，p<0.001)具有显著正向影响，用户性格、从众心理、互动心理和偏好程度对情感信号传递意愿的正向作用显著，假设H2-H6得到验证。此外，本研究发现用户情绪、偏好程度对情感信号传递意愿的影响超过用户性格、从众心理和互动心理，由此说明，用户对弹幕的态度体验在情感信号传递意愿中发挥作用。

4.2.2 自变量对信息信号传递意愿的回归 将外界压力、视频种类作为自变量，将信息信号传递意愿作为因变量进行回归分析，结果见表5。

表5 自变量对信息信号传递意愿的回归结果

可以发现，外界压力和视频种类的多元共线性问题不明显，且模型没有显著自相关问题，解释变异量达到显著性水平，回归模型具有统计学意义。最终，外界压力(β=0.453，p<0.001)、视频内容(β=0.429，p<0.001)对信息信号传递意愿有正向影响，该结果与假设H8、H9相一致。

4.2.3 信号传递意愿对弹幕用户信息表达的回归 将情感信号传递意愿、信息信号传递意愿作为自变量，将弹幕用户信息表达作为因变量进行回归分析，结果见表6。

表6 信号传递意愿对弹幕用户信息表达的回归

可以发现，回归分析模型不存在多重共线性问题；DW值为2.031，没有明显的自相关问题；解释变异量达到显著性水平，具有统计学意义。弹幕用户信息表达和情感、信息信号传递意愿的非标准化回归方程中，情感信号传递意愿(β=0.446，p<0.001)、信息信号传递意愿(β=0.474，p<0.001)正向影响显著，与假设H1、H7相一致。

4.2.4 年龄的调节作用分析 将用户年龄以30岁为界限划分为低龄组和高龄组(分别为0和1)，然后使用分层回归分析的方法，明确因变量(弹幕用户信息表达)，并将自变量(情感信号传递意愿、信息信号传递意愿)和控制变量(年龄)放在第一层，自变量与控制变量的交互项放在第二层，纳入回归方程，分别考察年龄的调节作用。

结果显示，情感、信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达的回归系数显著(β=0.416，p<0.001；β=0.490，p<0.001)，年龄对弹幕用户信息表达(β=1.753，p<0.001)的回归系数显著；交互项情感信号传递意愿×年龄的回归系数显著(β=-0.952，p<0.001)，信息信号传递意愿×年龄的回归系数显著(β=-0.770，p<0.001)。为进一步探索交互作用(即年龄的调节效应)，测量不同年龄分组下弹幕用户信息表达的斜率，简单斜率检验结果见图2。

图2 年龄的调节效应图

在低龄组条件下，情感信号传递意愿的斜率是正向显著(β=0.847，p<0.001)；高龄组条件下，情感信号传递意愿对弹幕用户信息表达的影响负向不显著(β=-0.081，p>0.05)，如图2(a)所示。在低龄组条件下，信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达的作用正向显著(β=0.900，p<0.001)；高龄组条件下，表现为正向但不显著(β=0.122，p>0.05)，如图2(b)所示。可见，年龄从低龄组转换到高龄组，能显著弱化情感信号传递意愿、信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达的影响，综上，假设H10、H11得到支持。

5 研究结论与讨论

本文基于信号理论构建了弹幕用户信息表达的分析模型，通过实证分析验证模型假设，探讨了不同因素对弹幕用户信息表达影响作用机制，研究表明：情感信号传递意愿受用户情绪、用户性格、从众心理、互动心理和偏好程度的正向影响；信息信号传递意愿受外界压力和视频内容的正向影响；情感信号传递意愿和信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达的正向影响作用，且年龄发挥调节作用。以上结论对信息表达理论研究和视频网站平台管理建设均有重要的意义。

5.1理论意义首先，以往对用户信息表达的研究大多直接探究其影响因素，忽略了用户背后的特定动机，为了清晰地解释用户行为的出现，本研究从信号理论视角对用户信息表达作出合理的解释，构建概念模型，这对用户信息表达研究也是一种有力补充。针对情感信号传递意愿和信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达的回归分析结果，信息信号传递意愿的回归系数要高于情感信号传递意愿，证明了用户发送弹幕的原因更多地是表达自身想法而非发泄情绪。弹幕是一种碎片化信息交流，也是用户自主创作而成，在此环境中，信息接受的对象并不明确，而用户愿意分享有价值的“信息”，也间接反映了弹幕能被广大用户所接纳的原因一部分也来自于用户自身。

其次，情感和信息是连接自我和他人的两大重要因素，本研究验证了用户情绪等因素通过情感、信息信号传递意愿对弹幕用户信息表达产生间接影响，拓宽了对用户信息表达的认识，为用户信息行为提供了一个关键解释路径。王贇芝[37]提出弹幕视频网站用户发表弹幕评论的从众行为是依据从众信息评论行为的一种表现形态，本研究中结果显示从众心理是影响用户情感信号传递意愿的关键因素，说明弹幕视频用户很容易受到他人行为的影响。此外，用户情绪和偏好程度在弹幕用户情绪信号传递意愿中发挥重要作用，弹幕用户信息表达也是用户自我折射的一种方式。在用户信息信号传递意愿的影响因素中，外界压力的回归系数高于视频内容的回归系数，说明用户信息信号传递意愿更倾向于不可控。从此角度来看，弹幕语言环境的维护也是一项必要工作。

最后，年龄的加入一定程度上提高了弹幕信息表达模型的解释力。研究中也发现，无论是情感信号传递意愿还是信息信号传递意愿对用户信息表达的影响，年龄都发挥着重要的调节作用，越年轻的用户越会借助弹幕释放情感和信息信号，对高龄组用户分析中，情感信号传递意愿对弹幕用户信息表达的影响甚至呈现为负向作用。从目前经验现象来看，不同的年龄具有不同的信息表达方式，本研究在弹幕环境中充分证明了该结论的合理性。

5.2实践意义实践意义主要有以下几点：a.建立平台监管系统，正确引导用户从众心理。网络视频平台开放弹幕功能为用户提供可进行线上交流场所，应当提供具有稳定环境和社会秩序的平台，建立完善平台监管系统是视频网站重要责任。实证结果显示，用户发送弹幕对视频内容的评价、情感宣泄、观点争执等从情感信号角度大多基于从众心理，从归因角度分析其属于内部、不稳定、可控因素。用户面对内部、可控因素时，会表现出更为积极的应对状态，平台在监管中，可识别跟风发送现象，对跟风发送内容进行核实，对跟风发送不文明弹幕语言的用户进行短期禁言等措施。制定并落实言论不当弹幕用户的处罚措施，以及对举报不文明现象用户的奖励措施。对平台用户进行一定的督促，正确引导用户从众心理是净化网络环境的关键。

b.采取个性化管理措施，依据年龄阶段分层管理。青年网络不文明的教育与引导研究一文中的观点，青少年是我国网络社会的主体，青少年在使用网络过程出现了诸多问题，不文明语言为其中重要一项。在现实生活中，大量网络评论平台中发表不文明语言的用户都具有显著年龄特征。通过本研究中对信息表达回归分析模型的分析，证实了年龄在情感、信息信号传递意愿表达对用户弹幕信息表达的影响中发挥着重要的调节作用。依此，建议相关网络评论平台建立依据用户年龄阶段的监管措施，例如限制未成年人的平台浏览时间，对低龄人群采取部分功能禁用，开放未成年人模式，与监护人进行绑定等等。从年龄层面进行控制和改善，能够有效避免弹幕环境恶化问题。

c.完善视频审核流程，依据视频种类特殊监管。弹幕视频中出现的不文明现象大多是对于视频中的内容引起的争议，不同的视频种类影响弹幕用户信息表达的程度不同，分析结果显示视频种类是影响用户信息信号传递意愿的重要因素，平台应当重点关注内容观点容易引起争议的视频，对此类视频采取特殊监管措施。在视频发布的前期对内容进行严格审核，视频上架过程中严格监管，对内容引起严重争议的视频下架处理，同时采取针对一些传达负面情绪的关键词采取隐藏等措施，来缓解弹幕用户针对视频内容中的某项问题引发的争议。

6 结 语

随着技术不断发展，社交媒体内容和形式也逐渐丰富。弹幕反映用户在消费视频内容的同时还能进行多任务处理和社交互动。作为一种用户生成数据，弹幕提供了足够的信息来帮助计算机自动理解用户的想法。本研究基于信号理论，构建了弹幕用户信息表达模型，包含情感信号和信息信号两类影响因素。作为探索性研究，本研究结合相关研究解析出影响因素多维度结构。根据研究结果，可以使弹幕用户、信息生产、平台服务问题在同一空间下进行对话，进一步完善用户信息表达和网络平台监管机制，对提高平台服务质量、推动视频产业健康发展提供有价值的商业和技术启示。本研究也存在一定的局限性，如未对研究样本地域、类型进行区分，忽视了不同类型研究对象信息表达的差异性。因此，在后续研究中需要关注用户自身特征，进一步验证弹幕用户信息表达模型的实践价值。