社会化阅读用户流失意愿实证研究

袁顺波

提要：社会化阅读用户流失的影响因素及路径需要进行全面、系统的探讨。本文基于压力源-应变-后果理论框架并结合社会化阅读实际情况，构建了社会化阅读用户流失意愿模型。实证结果表明，用户的使用倦怠和不满意会直接导致流失意愿的形成，使用倦怠又受信息超载、社交超载和隐私关注等因素的影响，期望不一致、隐私关注、信息超载和社交超载等因素都会直接影响用户的不满意程度。据此，防止社会化阅读用户流失需要完善社交功能、提供高质量阅读信息资源、改善个性化服务和优化用户隐私保护。

一、引言

随着移动互联网和信息技术的快速发展，人类的阅读方式正在发生深刻变革，基于移动阅读平台的社会化阅读(Social Reading)逐渐成为一种重要的阅读方式。所谓社会化阅读，是指一种以读者为核心，注重读者与读者之间、读者与内容之间的分享、互动与传播的全新阅读模式。(1)刘艳：《社会化阅读：涵义、形态、功能、缺陷及其启示》,《图书馆建设》2018年第9期。与传统封闭式的个体阅读相比，社会化阅读更注重阅读者和阅读社交，强调阅读互动与共享，凸显用户内容生成和社交元素在阅读过程中价值再创造的重要作用。截至目前，国内外已涌现不少具有较大影响力的社会化阅读平台。例如，内容信息聚合类平台Flipboard和Zaker，图书阅读类平台豆瓣阅读、网易云阅读和微信读书。

社会化阅读的快速发展既给服务提供商等企业提供了难得的机遇，同时也带来了严峻的挑战。一方面，新兴阅读平台不断进入市场并积极抢夺用户；另一方面，一些主流阅读平台开始出现用户活跃度下降甚至停止使用等问题。如何在激烈的市场竞争中赢得主动成为各参与企业必须面对的一道难题，解决此难题的关键在于以用户为中心，关注用户的使用行为与体验，减少“沉默用户”，防控用户流失。

“用户流失”概念源于市场营销领域，后逐渐扩展到信息系统、电子商务等领域。Keaveney & Parthasarathy首次提出此概念，认为用户流失是市场竞争不断加剧所带来的结果，并将其分为两类：一类是用户仍在使用该类服务，但从原本的服务商转移到另一服务商；另一类是用户不再使用该类服务。对于原有的服务商而言，无论何种情况，用户流失的本质就是现存用户中断了与其原有的服务关系，从而对其生存与发展产生严重的威胁。(2)S. M. Keaveney and M. Parthasarathy,“Customer Switching Behavior in Online Services: An Exploratory Study of the Role of Selected Attitudinal, Behavioral, and Demographic Factors,”Academy of Marketing Science Journal, Vol. 29, No. 4, 2001, pp.374-389.就社会化阅读而言，现有研究主要关注的是用户采纳、持续使用等积极使用行为，对于用户转移、中辍、流失、不持续使用等消极行为涉及较少，用户流失行为规律也尚未得到充分厘清。因此，有必要对社会化阅读用户流失的影响因素及路径进行全面、系统的探讨。

二、文献回顾

(一)社会化阅读用户行为

用户是影响社会化阅读平台发展的关键因素之一，相应地，用户行为也是现有研究较为关注的话题。总体而言，现有研究多采用访谈、扎根理论、回归分析以及结构方程模型等研究方法，从不同视角对社会化阅读用户的分享行为、阅读利用行为、持续使用、不持续使用等行为进行了分析，技术接受模型、期望确认模型、沉浸理论、心理契约理论等是使用较多的基础理论与模型。Li将青少年的社会化阅读行为分成阅读行为和社交行为，实证发现消磨时间、自我提升、信息获取、社交互动等是重要的影响因素；(3)W. Li,“Adolescents’ Social Reading: Motivation, Behaviour, and Their Relationship,”The Electronic Library, Vol. 35, No. 2, 2017, pp. 246-262.季丹等人的研究发现，临场感、感知控制、交互响应性以及沉浸体验是社会化阅读行为的重要影响因素；(4)季丹、郭政、李武：《Flow理论视角下的社会化阅读行为影响因素》,《图书馆论坛》2020年第5期。李武和赵星指出，大学生社会化阅读APP持续使用意愿不仅取决于期望确认程度、满意度、有用性认知等因素，同时也受诸如主观规范等变量的影响；(5)李武、赵星：《大学生社会化阅读APP持续使用意愿及发生机理研究》,《中国图书馆学报》2016年第1期。Li等人采用结构方程模型方法，发现社会临场感、阅读者之间的交互、阅读者与阅读内容之间的交互对社会化阅读用户满意度产生显著影响；(6)W. Li, Y. Y. Mao and L. N. Zhou, “The Impact of Interactivity on User Satisfaction in Digital Social Reading: Social Presence as a Mediator,” International Journal of Human-Computer Interaction, Vol.37, No.17, 2021, pp.1636-1647.刘鲁川和李旭对社会化阅读用户的退出、建言、忠诚和忽略行为的影响因素进行调查与分析，结果表明交易型心理契约违背与建言和忠诚行为呈负向显著关系，关系型心理契约违背与退出和忽略行为呈正向显著关系。(7)刘鲁川、李旭：《心理契约视域下社会化阅读用户的退出、建言、忠诚和忽略行为》,《中国图书馆学报》2018年第4期。

(二) IT/IS用户流失

现有的信息技术/信息系统(Information Technology/Information System, IT/IS)用户流失行为研究多是在借鉴市场营销领域、IT/IS用户采纳及持续使用行为等相关理论与方法的基础上展开探讨。总体而言，现有研究的重点是用户转移行为及影响因素，其中又以用户在互联网产品/服务之间、从互联网产品/服务向移动网络产品/服务进行转移等相关问题最受关注；理论基础大多来源于社会学、质量经济学以及IT/IS领域，主要包括技术接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)、顾客满意度指数模型、期望确认模型(Expectation Confirmation Moclel of Information System Continuance, ECM-ISC)、刺激-机体-响应理论、推-拉-锚定理论等；客户预期、替代品吸引力、转移成本、个人创新力、信任以及感知有用性等因素被证实对用户流失产生影响。如Lin和Wang对社交网站用户转移行为进行的研究发现感知价值、用户信任和感知风险是显著的影响因素；(8)C. N. Lin and H. Y. Wang, “Understanding Users’ Switching Intentions and Switching Behavior on Social Networking Sites,” ASLIB Journal of Information Management, Vol.69, No.2, 2017, pp.201-214.郑德俊等以“微信读书”平台为案例，基于S-O-R理论，采用扎根理论研究和解释结构模型方法，证实系统功能设计、信息质量等因素影响移动阅读服务平台用户的流失；(9)郑德俊等：《移动阅读服务平台的用户流失因素分析——以“微信读书”平台为例》,《情报理论与实践》 2019年第8期。袁顺波等以PPM理论框架为基础构建了移动政务APP用户流失行为影响因素模型并进行实证研究，发现失望感、替代品吸引力、系统质量和沉浸均会对用户流失产生显著影响；(10)袁顺波、张海、段荟：《PPM视角下移动政务APP用户流失行为影响因素研究》,《情报杂志》2021年第2期。Liu等对用户从免费问答服务向付费问答服务的转移行为进行了分析，发现个人因素、情景因素、对免费问答服务的不满意等都是重要的原因。(11)Z. Y. Liu, Y. X. Zhao, S. Chen, S. J. Song, P. Hansen and Q. H. Zhu,“Exploring Askers’ Switching from Free to Paid Social Q&A Services: A Perspective on the Push-Pull-Mooring Framework,”Information Processing & Management, Vol.58, No.1, 2021, No.102396.

三、理论与模型

(一)理论基础

1.压力源-应变-后果(Stressors-Strain-Outcomes, SSO)理论框架。SSO理论框架最早由Koeske等人在研究职业倦怠现象时提出，该研究证实了压力源与个体情绪耗竭、情绪耗竭与消极后果之间的显著关联性，从而为SSO理论框架的合理性提供了支持。(12)G. F. Koeske and R. D. Koeske,“A Preliminary Test of a Stress-Strain-Outcome Model for Reconceptualizing the Burnout Phenomenon,”Journal of Social Service Research, Vol.17, No. 3-4, 1993, pp.107-135.在SSO理论框架中，压力源(Stressor)指的是个体在特定状态下实施某项行为时，受外界因素的影响而形成负面情绪的困扰和对潜在负面结果的感知；应变(Strain)是个体在压力源的刺激下而产生的消极的、负面的反应；后果(Outcome)是在消极、负面意识的驱使下所形成的进一步动作或心理意识。截至目前，已有不少学者基于SSO理论框架，对用户使用倦怠、流失、不持续使用等消极行为进行实证研究，其结果也大多表明该理论框架用于研究用户消极行为时具有较好的合理性与有效性。如Fu等基于SSO理论框架对社交媒体用户不持续使用行为进行了实证研究，发现信息超载、系统功能超载、社交超载等压力源会导致用户产生社交疲劳等方面的应变，进而导致用户不持续使用的后果；(13)S. X. Fu, H. X. Li, Y. Liu, H. Pirkkalainen and M. Salo, “Social Media Overload, Exhaustion, and Use Discontinuance: Examining the Effects of Information Overload, System Feature Overload, and Social Overload,” Information Processing & Management, Vol.57, No.6, 2020, No. 102307.李顺利结合计划行为理论和SSO理论框架，对政务微博用户使用倦怠的前因与后果进行探讨，结果表明知觉行为控制压力是造成使用倦怠的主要因素，产生倦怠的用户更倾向于产生转移意愿；(14)李顺利：《基于压力源-应变-后果框架的政务微博用户使用倦怠研究》, 湘潭大学, 2019年, 第51-52页。孙挺和夏立新基于SSO理论框架对社会化阅读用户不持续使用意愿进行了实证研究，发现负面感知绩效、功能超载等是主要的压力源；(15)孙挺、夏立新：《社会化阅读用户不持续使用意愿实证研究》,《图书馆论坛》2021年第5期。Masood等人则将SSO理论框架用于解释社交媒体过度使用对科研人员科研绩效的负面影响，结果表明过度使用会导致科研人员认知分心，进而对其科研绩效产生不利影响。(16)A. Masood, A. Luqman, Y. Feng and A. Ali, “Adverse Consequences of Excessive Social Networking Site Use on Academic Performance: Explaining Underlying Mechanism from Stress Perspective,” Computers in Human Behavior, Vol.113, 2020, No.106476.

2.期望不一致理论(Expectation Disconfirmation Theory, EDT)，也称为期望失验理论。最早由Oliver在用于解释消费者购物行为时提出，该理论认为，消费者在购物之前会通过个人经验、产品口碑、广告或者其他途径对产品及服务产生预期，而在购物中产品及服务的实际情况与预期之间有可能产生差异，从而形成正向不一致(positive disconfirmation)或负向不一致(negative disconfirmation)，进而对用户的满意度产生影响。(17)R. L. Oliver, “A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions,” Journal of Marketing Research, Vol.17, No.4, 1980, pp.460-469.此后，EDT在解释用户满意、持续使用、不持续使用等采纳后行为中得到了较为广泛的应用，研究结果也大多证实正向不一致会对用户的满意度、忠诚度、持续使用意愿产生积极影响，负向不一致则有可能导致用户的离开。如Sinha等人基于EDT理论探讨了印度企业雇主对应聘者满意度的影响因素，结果表明，该理论具有良好的适用性，雇主的期望通过正向不一致对其满意度产生显著影响；(18)S. Sinha, I. M. Jawahar, P. Ghosh and A. Mishra,“Assessing Employers’ Satisfaction with Indian Engineering Graduates Using Expectancy-Disconfirmation-Theory,”International Journal of Manpower, Vol. 41, No. 4, 2020, pp. 473-489.Ryzin 采用实验方法对EDT理论应用于解释公共服务满意度的可行性进行了测评，结果表明模型中各变量之间具有显著的统计相关性；(19)G. G. V. Ryzin, “An Experimental Test of The Expectancy-Disconfirmation Theory of Citizen Satisfaction,” Journal of Policy Analysis and Management, Vol.32, No.3, 2013, pp.597-611.程慧平等以“认知→情感→行为意向”为模型框架，基于EDT和社会比较理论进行模型构建与实证研究，发现期望不一致、不满意以及嫉妒、后悔、沮丧等负面情绪对社交媒体用户不持续使用行为产生显著影响。(20)程慧平、苏超、王建亚：《社交媒体用户不持续使用行为模型构建及实证研究》,《情报学报》2020年第9期。

(二)模型构建

以SSO理论框架和EDT为基础，结合社会阅读的实际情况，构建社会化阅读用户流失意愿理论模型(见图1)。在该模型中，期望不一致、隐私关注、信息超载和社交超载等四个变量为“压力源”，不满意和使用倦怠为“应变”，流失意愿则为“后果”。

图1 社会化阅读用户流失意愿理论模型

社会化阅读用户流失意愿(User Churn Intention, UCI)是理论模型中的因变量，指的是社会化阅读用户在使用后不再继续使用意愿的强烈程度。一般而言，行为意愿是实际行为的直接决定因素，个人的行为意愿越强，将会越努力地实施相应行为。

不满意(Dissatisfaction, DIS)是EDT中的核心变量，是指用户在使用后对某一产品或服务的总体反应，体现了用户在使用该产品或服务后实际感受与使用前的期望之间的差距。在IT/IS用户行为研究中，用户的满意程度是非常重要的影响因素。当然，与满意度相区别的是，用户的不满意代表的是诸如埋怨、沮丧等负面的反应和评价。EDT理论认为，用户的不满意是导致用户不再继续使用某产品或服务的直接因素，现有研究也大多得出类似的结论。如Zhou对社交媒体平台用户转移行为进行了实证研究，发现不满意是重要的直接决定因素；(21)T. Zhou, “Understanding Users’ Switching between Social Media Platforms: A PPM Perspective,” International Journal of Information Systems in the Service Sector, Vol.13, No.1, 2021, pp.54-67.代宝等人指出，社交媒体用户的不满意等消极情绪会引起他们的不持续使用、转移行为或信息回避行为；(22)代宝、续杨晓雪、罗蕊：《社交媒体用户信息过载的影响因素及其后果》,《现代情报》2020年第1期。徐孝娟等人的研究也发现社交网站用户的满意度对其流失意愿产生显著的影响 。(23)徐孝娟等：《S-O-R理论视角下的社交网站用户流失行为实证研究》,《情报杂志》2017年第7期。据此，本文作出如下假设：

H1：社会化阅读用户的不满意对其流失意愿产生正向影响。

期望不一致(Expectation Disconfirmation, EDC)是EDT中的另一核心变量，反映的是用户使用后的实际绩效与使用前的期望之间的比较。在EDT理论中，期望不一致包括正向不一致和负向不一致两种情况，但考虑到本研究关注的是用户流失意愿的影响因素，因而将其界定为负向不一致。当用户在使用社会化阅读平台后认为其产品或服务没有达到预期时，即会导致期望不一致的出现，而期望不一致则会使用户产生不满意。如Fan & Suh的研究表明，期望不一致导致用户对现有信息技术产生不满意，进而促使其转移至使用新的创新技术。(24)L. Fan and Y. H. Suh, “Why do Users Switch to a Disruptive Technology? An Empirical Study Based on Expectation-Disconfirmation Theory,” Information & Management, Vol.51, No.2, 2014, pp.240-248.Lankton等人的研究也得出了类似的结论，发现战略信息系统用户的期望不一致是导致其产生不满意的重要原因。(25)N. Lankton, D. H. McKnight and J. B. Thatcher, “Incorporating Trust-in-technology into Expectation Disconfirmation Theory,” Journal of Strategic Information Systems, Vol.23, No.2, 2014, pp.128-145.据此，本文作出如下假设：

H2：期望不一致对社会化阅读用户的不满意产生正向影响。

倦怠这一概念源自临床医学领域，主要表现为身体疲劳或极度消耗，随着这一概念逐渐扩展到社会科学领域，其内涵也相应发生变化。在社会化阅读情景下，使用倦怠(Usage Fatigue, USF)主要反映的是心理倦怠，一般是指由于社会环境、信息技术和用户自身等多方面的原因而形成的综合性负面情绪反应。社交媒体倦怠理论认为，用户的倦怠是一种包含疲惫、愤怒、失望、厌烦等多种负面情感的心理感受，用户倦怠会促使用户出现减少使用、刻意回避，甚至是注销账户、卸载应用等流失行为。(26)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do you Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour in Social Network Services,” Information & Management, Vol.53, No.7, 2016, pp.904-914.如Ravindran等人的研究发现，社交媒体倦怠会导致用户暂停使用社交媒体、降低使用频率甚至终止使用等后果；(27)T. Ravindran, A. C. Y. Kuan and D. G. H. Lian, “Antecedents and Effects of Social Network Fatigue,” Journal of the Association for Information Science and Technology, Vol.65, No.11, 2014, pp.2306-2320.刘国亮等人指出，社交媒体倦怠对用户的不持续使用意愿有显著的正向影响。(28)刘国亮、张汇川、刘子嘉：《移动社交媒体用户不持续使用意愿研究——整合错失焦虑与社交媒体倦怠双重视角》,《情报科学》2020年第12期。与数字化阅读相比，社会化阅读更加强调社交互动，鼓励用户之间进行评论、交流与互动，不过在使用过程中，用户可能会受到诸如各类信息的持续推送与更新、来自陌生用户的无预兆互动、平台频繁增加的附加功能等多方面的干扰，使得用户应接不暇并产生身心疲惫之感，而这种心理层面的感觉会导致用户降低使用频率、减少使用时间，甚至退出阅读平台。据此，本文作出如下假设：

H3：使用倦怠对社会化阅读用户流失意愿产生正向影响。

隐私关注(Privacy Concern, PRC)指的是用户担心自身的隐私可能处于危险之中，是用户对共享信息所带来的潜在风险或负面后果的认知。(29)张霁雯：《社交媒体用户隐私关注、自我表露和隐私管理行为的实证研究》,《新媒体研究》2021年第4期。在网络环境下，用户的隐私关注重点为信息隐私关注，主要包括收集信息、信息错误、信息未经授权的二次使用和不当访问等维度。社会化阅读一般以移动网络平台为基础，强调阅读互动与共享等社交行为，因而不可避免地存在着隐私风险。由于平台面向所有网络用户开放，任何注册用户均可以在不违反法律和平台相关规定的前提下根据自己的意愿发布信息，从而导致用户难以对他人发布关于自己的信息采取有效措施。此外，社会化阅读平台还可能存在身份验证不够严谨而导致用户群体鱼龙混杂、因信息安全技术隐患而导致用户身份信息可能遭到窃取等风险。现有不少研究都表明，用户对隐私风险的关注会对其使用体验和行为产生影响，如Kim等人的研究发现，隐私关注对虚拟社区感和用户满意度之间的关系起到调节作用；(30)J. Kim, H. M. Kim and M. Kim, “The Impact of a Sense of Virtual Community on Online Community: Does Online Privacy Concern Matter?” Internet Research, Vol.31, No.2, 2021, pp. 519-539.郭佳和曹芬芬也指出，社交媒体用户的使用倦怠受其隐私关注的影响。(31)郭佳、曹芬芬：《倦怠视角下社交媒体用户不持续使用意愿研究》,《情报科学》2018年第9期。据此，本文作出如下假设：

H4：隐私关注对社会化阅读用户的不满意产生正向影响。

H5：隐私关注对社会化阅读用户的使用倦怠产生正向影响。

信息超载(Information Overload, IOL)一般是指用户在阅读平台中需要处理的信息超出了其处理能力范围。(32)李旭、刘鲁川：《信息过载背景下社会化阅读APP用户的忽略与退出行为——心理契约违背视角》,《图书馆》2018年第2期。不少研究都表明，信息超载是导致社交媒体倦怠和用户不满意的重要原因，如Lee以韩国高校学生中Facebook和Instagram等社交媒体用户为样本，对社交媒体倦怠的前因变量进行实证研究，结果表明信息超载是一个重要的影响因素；(33)A. R. Lee, S. M. Son and K. K. Kim, “Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue: A Stress Perspective,” Computers in Human Behavior, Vol.55, No.2, 2016, pp.51-61.Kim & Park的研究也得出类似的结论；(34)S. Kim and H. Park, “Empirical Study on Antecedents and Consequences of Users’ Fatigue on SNS and the Moderating Effect of Habit,” Journal of Information Technology Services, Vol.14, No.4, 2015, pp.137-157.金永林等人通过问卷调查与分析，发现信息超载会使得大学生用户对在线学习平台产生不满意。(35)金永林、张玉荣、方港华：《大学生在线学习平台不持续使用行为研究——感知过载视角》,《文化创新比较研究》2021年第3期。对于社会化阅读用户而言，虽然平台可提供内容丰富的信息，如好书推荐、公众号文章推荐、其他用户阅读心得等，但这些信息都是碎片化的信息。一旦平台中鱼龙混杂的信息量超过了用户处理能力范围，便会形成信息超载，并有可能使用户产生使用倦怠，降低对社会化阅读平台的满意度。据此，本文作出如下假设：

H6：信息超载对社会化阅读用户的不满意产生正向影响。

H7：信息超载对社会化阅读用户的使用倦怠产生正向影响。

社交超载(Social Overload, SOL)主要是指用户因为过度的自我暴露、在线交互等维系社交关系的行为而承受力了心理和精神压力。(36)C. Maier, S. Laumer, A. Eckhardt and T. Weitzel,“Giving too Much Social Support: Social Overload on Social Networking Sites,”European Journal of Information Systems, Vol. 24, No. 5, 2015, pp.447-464.现有的关于社交媒体用户采纳后行为的研究发现，社交超载是导致用户倦怠和满意度降低的主要因素。Zhang等人基于SSO理论框架对社交媒体用户行为进行了实证研究，发现社交媒体使用倦怠和用户的不满意度均受社交超载的显著影响；(37)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do You Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour In Social Network Services,” Information & Management, Vol. 53, No. 7, 2016, pp.904-914.郭佳和曹芬芬也指出，社交超载是影响社交媒体用户使用倦怠的重要因素。(38)郭佳、曹芬芬：《倦怠视角下社交媒体用户不持续使用意愿研究》,《情报科学》2018年第9期。一般而言，社会化阅读平台通过集赞、答题、读书排行等方法，为用户构建了“阅读+社交”的环境，这在一定程度上可以激发用户的阅读兴趣，但也给用户带来一定的负担，如不同用户的阅读社交需求各不相同，部分用户可能为了维系某种社交关系而在不情愿的情况下参与互动，读书排行榜等也可能给用户带来保持位次的压力等。这些社交负担都有可能对用户的使用带来消极影响，导致用户对社会化阅读平台的满意度降低，并形成使用倦怠。据此，本研究作出如下假设：

H8：社交超载对社会化阅读用户的不满意产生正向影响；

H9：社交超载对社会化阅读用户的使用倦怠产生正向影响。

四、研究过程

(一)问卷设计

以理论模型和研究假设为基础设计的调查问卷包括三个部分，第一部分为研究介绍部分，主要介绍研究目的、意义及调查数据用途。第二部分为测量量表部分，这是调查问卷的主体部分，七个变量对应的测度项均来自国内外已有研究，并根据社会化阅读的实际情况进行适当调整与优化。期望不一致的测度项借鉴了Xu et al.和Shen et al.的研究，包含3个题项；(39)F. Xu, M. Tian, G. Xu, B. R. Ayala and W. Shen, “Understanding Chinese Users’ Switching Behaviour of Cloud Storage Services,” The Electronic Library, Vol.35, No.2, 2017, pp.214-232. X. L. Shen, Y. J. Li and Y. Q. Sun, “Wearable Health Information Systems Intermittent Discontinuance: A Revised Expectation-Disconfirmation Model,”Industrial Management & Data Systems, Vol.118, No.3, 2018, pp.506-523.隐私关注的测度项改编自Xu et al.和徐芳，包含3个题项；(40)H. Xu, T. Dinev, H. J. Smith and P. J. Hart, “Examining the Formation of Individual’s Privacy Concerns: Toward an Integrative View,” Proceedings of the International Conference on Information Systems, Vol.34, No.12, 2008, pp.1322-1334. 徐芳：《虚拟社区中社群交互对成员隐私关注的影响研究——隐私体验的调节效应》, 浙江工商大学, 2017年, 第54-55页。信息超载、社交超载的测度项改编自Karr-Wisniewski & Lu、Chen et al.和Maier et al.的研究，各包含4个题项；(41)P. Karr-Wisniewski and Y. Lu, “When More is too Much: Operationalizing Technology Overload and Exploring its Impact on Knowledge Worker Productivity,” Computers in Human Behavior, Vol.26, No.5, 2010, pp.1061-1072. Y. C. Chen, R. A. Shang and C. Y. Kao, “The Effects of Information Overload on Consumers’ Subjective State Towards Buying Decision in the Internet Shopping Environment,” Electronic Commerce Research & Applications, Vol.8, No.1, 2009, pp. 48-58. C. Maier, S. Laumer, A. Eckhardt and T. Weitzel, “Giving too Much Social Support: Social Overload on Social Networking Sites,” European Journal of Information Systems, Vol.24, No.5, 2015, pp.447-464.不满意的测度项借鉴了Chang et al.和张淑伟的研究，包含4个题项；(42)T.-M. Chang, H.-Y. Kao, J.-H. Wu and Y.-F. Su,“Improving Physicians' Performance with a Stroke CDSS: A Cognitive Fit Design Approach,”Computers in Human Behavior, Vol.54, 2016, pp.577-586. 张淑玮：《社交网络用户不持续使用行为的实证研究——基于感知过载视角》, 华中科技大学, 2016年, 第31-32页。使用倦怠的测度项改编自Zhang et al.的研究，包含4个题项；(43)S. Zhang, L. Zhao, Y. Lu and J. Yang, “Do You Get Tired of Socializing? An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour in Social Network Services,” Information & Management, Vol.53, No.7, 2016, pp.904-914.流失意愿的测度项参考了张淑伟和刘蕾等的研究，包含3个题项。(44)张淑玮：《社交网络用户不持续使用行为的实证研究——基于感知过载视角》, 华中科技大学, 2016年, 第31-32页。刘蕾、袁顺波、张海：《网络视频付费用户流失意愿的实证研究》,《嘉兴学院学报》2020年第3期。该部分的调查内容采用李克特7分量表，从“1”至“7”分别代表非常不同意、不同意、基本不同意、不确定、基本同意、同意和非常同意。第三部分为人口特征部分，主要调查用户的性别、年龄、学历和使用年限等信息。

(二)样本收集

作为国内阅读行业的翘楚，“微信读书”定位于垂直细分领域中的阅读社交化，在提供多种电子读物的同时，还倡导用户之间进行交流与互动，如查看微信好友的读书动态、与好友交流阅读体会等。自2015年问世以来，“微信读书”用户数量不断增长，现已发展成为国内主要的社会化阅读平台之一。与此同时，从用户活跃度来看，活跃用户数明显少于下载用户数，这表明该阅读平台存在用户流失现象。为此，考虑到用户群体规模和代表性，本文选择“微信读书”用户作为调查对象。

本次调查采用线上调查方式，通过问卷星(www.wjx.cn)发布调查问卷，并通过微信群、QQ群等网络途径邀请用户参与调查。调查共持续30天，回收问卷307份，经过数据整理，剔除明显没有认真填写的问卷后，得到有效问卷294份。

294名受调查者中，男性131人(44.6%)，女性163人(55.4%)；在年龄分布上，31-40岁的用户数量最多(127，43.2%)，其次是21-30年龄段的用户(96，32.7%)；在学历分布上，本科占比最高(129，43.9%)，其次是硕士研究生(78，26.5%)；在使用年限方面，大多数人选择“1-3年”(188，63.9%)，选择“1年以下”的用户数量也较多(62，21.1%)。

(三)研究结果

1.信度与效度

信度主要用于测度调查结果的稳定性、一致性和可靠性。本研究通过SPSS软件得到各变量的Cronbach’s α系数，以此反映调查问卷的信度。结果表明，所有变量的Cronbach’s α系数值均大于0.7，最高值为0.879，这表明调查问卷具有良好的信度水平。

收敛效度和区别效度是衡量问卷效度的主要指标，收敛效度一般通过因子载荷、组合信度(Composite Reliability, CR)和平均方差萃取量(Average Variance Extracted, AVE)进行测度，区别效度则通过比较变量的AVE值和该变量与其他变量相关系数的平方值进行衡量。通过AMOS软件进行验证性因子分析(Confirmatory Factor Analysis, CFA)，发现各测度项的因子载荷均大于0.6且在p<0.001的水平下显著，各变量的CR值大于0.7，AVE值大于0.5，表明问卷的收敛效度符合要求(见表1)。与此同时，每个变量的AVE值均大于该变量与其他变量相关系数的平方值，表明问卷的区别效度符合要求(见表2)。

表1 测度项、测量量表的信度及收敛效度指标值

续表1

表2 测量量表的区分效度指标值

2.模型检验

采用AMOS软件对社会化阅读用户流失意愿理论模型进行检验。结果表明，模型拟合指标值符合要求。其中，卡方值χ2为456.957，自由度df为260，χ2/df为1.758，渐进残差均方和平方根RMSEA值为0.051，比较拟合指数CFI值为0.949，非正态拟合指数TLI值为0.942，修正拟合指数IFI值为0.950，表明模型与实际数据反映的变量关系之间有着良好的一致性。在此基础之上，进行路径系数计算和假设验证，得到结果如表3所示。

表3 社会化阅读用户流失意愿模型的路径系数及假设验证

根据上述统计分析结果，本研究最终确定了社会化阅读用户流失意愿模型(见图2)。模型中各前因变量对流失意愿的解释量为46.7%，说明模型对社会化阅读用户流失意愿具有良好的解释力。

图2 社会化阅读用户流失意愿模型的结构方程分析结果

五、结论与对策

(一)研究结论

第一，基于SSO理论框架和EDT理论对社会化阅读用户流失行为进行探讨是可行的。双因素理论指出，用户停止使用及离开的原因和采纳及持续使用的原因来自不同的维度，激励类因素促进用户的采纳与持续使用，保健类因素则导致用户的流失。(45)F. Herzberg and B. Mausner, The motivation to work, New Brunswick: Transaction Publishers, 2011, pp.54-56.因而TAM、ECM-ISC等信息系统用户采纳及持续使用的理论模型难以有效解释用户的流失行为。研究结果表明，SSO理论框架和EDT理论对于解释社会化阅读用户流失是有价值的，期望不一致(γ=0.436, p<0.001)和不满意度(β=0.491, p<0.001)等变量是重要变量。当然，导致社会化阅读用户流失的因素既包括技术因素，也包括诸如社交、内容等非技术因素，因此需要在现有理论与模型的基础之上，根据社会化阅读的实际情况进行适当的调整与修改。

第二，使用倦怠是导致社会化阅读用户流失的重要因素。一般而言，当用户在使用社会化阅读平台过程中产生不良情绪时，会采取退出产生疲惫情景的应对策略，以降低不适感并恢复到稳定的情绪状态。研究结果显示，使用倦怠对用户流失意愿产生显著的直接影响(β=0.305, p<0.001)。事实上，使用倦怠作为一种综合性的多维度负面情绪，会引发用户的消极使用行为，这一现象在社交媒体等领域更为明显。因此，对于带有社交属性的社会化阅读平台而言，用户的使用倦怠必然会成为影响流失意愿的重要因素。

第三，信息和社交等方面的超负荷对社会化阅读用户流失产生推动作用。研究结果显示，信息超载和社交超载是导致社会化阅读用户产生不满意(γ=0.251, p<0.001；γ=0.172, p<0.05)和使用倦怠(γ=0.181, p<0.05；γ=0.276, p<0.01)的直接因素。这表明，社会化阅读平台里庞大的信息量以及超负荷社交会对用户的时间和精力造成明显损耗，并对其使用行为产生消极影响。一方面，社会化阅读平台上不断产生新的信息，庞大的信息量有可能会超过用户的需求和可应付的范围，同时由于用户内容生成使得不少发布的信息存在着夸张、虚假等问题，造成信息质量的下降，用户越来越难以准确高效地识别自己所需的信息，从而导致失望、焦虑、谨慎、倦怠等消极情绪的产生；另一方面，在日常生活中，个体的社交状态存在着一定的阈值，当社交活动接近或超过这一阈值时，个体往往倾向于选择放弃相应的社交关系网。研究结果证实，这一现象在社会化阅读领域也同样存在，过量的社交会导致用户流失。

第四，社会化阅读用户的隐私保护应引起更多的重视。近年来，信息技术和移动网络的快速发展与普及，使得各类移动端应用在人们工作和日常生活中的渗透率和重要性不断提高。但与此同时，信息泄露、被不正当使用等问题也屡见不鲜，隐私信息安全问题日益凸显。(46)王家玮、梅莉、胡丰：《消费者个性化推荐感知价值对采纳意愿的影响——产品涉入与隐私关注的调节作用》,《企业经济》2021年第5期。保护动机理论认为，个体在受到威胁之后会根据自身的感知和评估作出相应的选择。(47)R. W. Rogers, “A Protection Motivation Theory of Fear Appeals and Attitude Change,” Journal of Psychology, Vol.91, No.1, 1975, pp.93-114.结果表明，隐私关注对社会化阅读用户的不满意(γ=0.178, p<0.01)和使用倦怠(γ=0.322, p<0.001)产生正向影响，对信息泄露等风险的关注会导致用户满意度的降低和消极情绪的形成，如何为用户提供安全的使用环境应引起服务提供商更多的重视。

(二)应对策略

第一，完善社交功能，提升用户的使用体验。与传统阅读方式相比，社会化阅读更加注重社交功能，强调以阅读者为中心，通过丰富多样的社交互动提升阅读价值。与此同时，社会化阅读平台的社交互动功能有时也会成为用户的负担，评论区无意义的争论与刷屏、各类虚假及错误信息的传播导致用户在阅读交流中的收益显著降低。研究结果表明，社交超载、使用倦怠和不满意等变量是用户流失的重要前因。因此，社会化阅读平台有必要进一步完善社交功能，优化社交互动机制，以便于为用户提供更好的使用体验。具体来说，一是优化内容审查和管理机制，综合采用诸如技术识别与过滤、人工过滤、冻结违规账户等措施，强化平台中社交信息的审查、过滤与管理；二是增强社交管理功能，在现有社交功能的基础之上，增加对社交对象添加标签、分组、限制部分交流权限等功能，以便于用户能对其社交对象进行更细致的管理，缓解社交超载引起的负面反应；三是丰富奖励措施，鼓励用户在深层次阅读的基础之上，产出高质量的阅读体会、心得等信息，提升社交为用户阅读赋能的能力，更有效地激发用户阅读兴趣，形成良性循环。

第二，提供高质量阅读信息资源，匹配用户阅读需求。获取高质量的阅读资源是用户选择社会化阅读平台最核心的动因，提供阅读服务则是社会化阅读平台的核心功能。在数字化时代，社会化阅读平台鼓励用户生成内容，为社会大众开展创作提供了良好的条件与平台。与此同时，社会化阅读平台还具有强大的信息聚合能力，可为用户提供浩瀚的阅读信息资源。但信息资源质量参差不齐、难以获取所需信息、信息超载等问题对用户阅读造成了不小的困扰。研究结果表明，信息超载、期望不一致、使用倦怠和不满意等用户的认知和情感因素均会导致其流失意愿的形成。因此，有必要进一步提高阅读信息资源的质量，更好地匹配用户阅读需求。一方面，进一步优化信息筛查与推荐机制，根据用户需求优化平台中信息检索、分类和推荐功能，简化信息检索功能、减轻用户负担，优化信息分类体系、避免分类不够明确和相互交叉，提高信息推荐的针对性与合理性。另一方面，优化信息聚合机制，在保证信息聚合全面性的基础上，进一步强化信息聚合的选择性、准确性，强调聚合阅读信息资源的质量，切实减轻海量信息资源给用户阅读带来的负面影响。

第三，强化以用户为中心，改善个性化服务。用户在使用过程中的主观感受是影响其后续是否继续使用的重要因素，期望不一致、不满意等变量对用户流失意愿的影响得到了证实。事实上，由于个人特点以及主观偏好等原因，用户形成了多样化的阅读需求，因此社会化阅读平台应强化以用户为中心的服务意识，提供更具针对性的个性化服务。具体而言，一是开通用户反馈意见渠道，收集用户对阅读平台的建议和意见，并定期进行分析与整理，以便及时掌握用户的个性化阅读需求，进而持续改进平台功能和服务质量；二是利用数据挖掘、大数据分析等技术，对用户阅读、检索、评论等数据进行系统、深入的挖掘与分析，发现隐藏其中的潜在需求，并适时地开发新的功能，提供新的服务，激活用户潜在需求，增强用户粘性；三是提供阅读时间提醒、强制关闭等可选项服务，协助有需要的用户有效控制阅读时间，预防沉迷娱乐性阅读或过量社交互动带来的副作用，促进用户健康、持续的使用。

第四，优化用户隐私保护措施，消除用户戒备心理。虽然各类应用程序极大地便利了人们的日常生活，社会大众的使用率和使用频率也相当可观，但包括社会化阅读在内的我国移动商务还处在发展阶段，相应的安全技术还不够成熟，用户个人信息泄露等现象时有发生。研究结果证实，用户的隐私关注会显著地影响其使用体验，导致使用倦怠和不满意的产生，并最终影响其使用意愿。因此，社会化阅读服务提供商需优化用户隐私保护措施，提供安全的使用环境，打消用户的戒备心理和使用顾虑。一是成立信息安全部门，从技术、管理等方面构建全面的信息安全防御机制，对用户信息的访问、使用进行严格限定与管理，定期发布隐私安全公告，严防信息泄露隐患，更好地保护用户隐私；二是相关管理部门应完善法律法规，加强对阅读平台的管理与约束，对泄露用户行为的相关方依法进行惩处；三是赋予用户充分的知情权，允许用户查询、删除平台中的个人信息，降低用户的风险感知和负面认知，提升其使用意愿。

六、结束语

基于SSO理论框架，以EDT等理论为基础，本文构建了社会化阅读用户流失意愿模型并进行了实证研究。结果表明，使用倦怠和不满意会直接导致用户流失意愿的形成，使用倦怠又受信息超载、社交超载和隐私关注等因素的影响，期望不一致、隐私关注、信息超载和社交超载等因素都会直接影响用户的不满意程度。研究结果有助于进一步厘清社会化阅读用户流失的形成机理，拓展国内移动商务研究的新视角，促进移动商务用户行为理论研究的丰富与发展。同时，本文构建的模型具有良好的解释力，确定的测量量表具有较好的信度和效度，能为今后相关研究提供可借鉴和参考的理论模型和测量量表。

由于研究者知识积累、研究条件等方面的限制，研究还存在着一定的局限，如模型中没有考虑性别、年龄、使用年限等因素的调节作用，用流失意愿代替实际流失行为作为因变量，采用截面数据进行分析。后续可在此基础之上，综合认知、情感等因素，更加全面地考察影响社会化阅读用户流失的动因，通过颗粒度更细的数据客观反映用户的流失行为，从而更科学、全面地揭示社会化阅读用户行为规律。