自媒体时代用户使用社交媒体的倦怠行为特征
——基于负面情绪的非线性模型分析
2022-07-26蔡建峰任胜楠
蔡建峰,任胜楠,高 蕾
(西北工业大学 管理学院,陕西 西安 710129)
一、文献回顾与问题的提出
互联网的勃兴为民众社交带来了极大的便利,但用户使用社交媒体具有积极和消极的双重行为特征,“社交媒体的积极使用行为是指特定用户深入地使用社交媒体交流的行为,而消极使用行为是指用户被动地使用甚至退出社交媒体的行为”(1)Burke M,Marlow C,Lento T. Social Network Activity and Social Well-being, Conference on Human Factors in Computing Systems. New York, 2010(2).。近年来,学界对社交媒体使用行为的研究呈上升趋势,既有文献大体从以下视角开展研究:首先,媒介丰富度对用户社交媒体使用行为的影响。有学者认为,不同的媒介具有不同的信息传输能力,主要根据特定时间内信息总量与内容质量进行评定。通常信息接收者根据接收信息的感知效果进行评定,如果感知效果好则媒介丰富度高,反之则媒介丰富度较低(2)易前良:《网络中立:媒介架构视域下互联网规制的政策渊源与利益协商》,《湖南师范大学社会科学学报》,2020年第1期。。有学者开始将其引入消费行为学领域,特别是网络购物和服务,但主要围绕媒介丰富度的积极影响展开研究(3)刘顺忠:《在线客服沟通方式和商品特征对顾客网络购物意向影响的研究》,《消费经济》,2015第4期。。其次,自我呈现在用户社交媒体使用行为中的作用。自我呈现是个体将自身相关的信息展露给他人的动态行为过程,其是一个自愿的过程,具有自我建构的个人功能和人际交往的社交功能(4)Aquino, K., Reed, N. A. The Self-importance of Moral Identity, Journal of Personality and Social Psychology, 2002(6).。一方面,网络平台鼓励用户积极发布信息,分享日常生活(5)董晨宇,段采薏: 《反向自我呈现:分手者在社交媒体中的自我消除行为研究》,《新闻记者》,2020年第5期。。另一方面,用户也希望通过自我呈现获取一定的社会认同,创造和维护自我概念(6)杨强等:《产品信息会在朋友圈坚持多久:身份认同与经济奖励对社交媒体用户分享意愿及分享时间的影响研究》,《南开管理评论》,2021年第3期。。诚然,媒介丰富度对社交媒体消极使用行为的特征处于“积极-消极”互相转化的过程之中。有学者认为,隐私泄露、过度呈现、心理疲劳等是用户自我呈现过程中出现最多的问题(7)Abhari, A., Soraya, M. Workload generation for YouTube, Multimed Tools Appl, 2010(15).。然而多数研究将自我呈现视为积极或消极的因素,社交媒体倦怠产生的一系列消极使用行为是当前改善社交媒体用户体验和网络环境的重要话题(8)Lee, A.R., S.M. Son, and K.K. Kim. Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue: A Stress Perspective, Computers in Human Behavior, 2016(2).。本研究结合社交媒体消极使用行为的特征,选取信息内容的丰富度和表达方式的丰富度两个变量进行测量。
二、理论分析与研究假设
不同的媒介具有不同的信息传输能力,主要根据特定时间内信息总量与内容质量进行评定。媒介丰富度的测量维度主要为以下四个方面:第一,信息内容的丰富度。信息在媒介传播过程中对用户认同感的强化程度。第二,表达方式的丰富度。该媒介所传播的信息内容准确无误且没有歧义。第三,信息描述丰富度。信息可通过媒介以多样化的传递方式完成接受过程的程度。四是信息质量丰富度。媒介所传播的信息内容被接收者完全接受产生信任的程度。媒介丰富度的影响多是积极的,然物极则反,信息的过度丰富会导致信息过载,从而影响用户体验,造成社交媒体的消极使用(9)任胜楠:《我国社交媒体消极使用行为的影响因素及实证研究:以微信为例》,《第十五届中国管理学年会论文集》,2020年11月。。
本文认为,用户自我呈现带来的影响并非两极分化,虚拟社交媒体中繁杂的信息内容使用户在获取目标信息的过程中逐渐产生疲劳。面对他人在虚拟社会上呈现的内容,用户不自觉地将其作为现实生活中的压力源之一。同时,结合用户使用社交媒体消极行为的特征,选取信息内容的丰富度和表达方式的丰富度两个变量进行测量。本文选取社交媒体的用户特征作为研究对象,测量内容更加贴合社交媒体的整体特征。由此提出以下假设——
H1:社交媒介丰富度与社交媒体消极使用行为呈现“U”型关系。
H2:自我呈现与社交媒体消极使用行为呈现“U”型关系。
消极使用行为是指用户的参与度减弱,活跃度不足。社交媒体消极使用行为的具体表现包括频率和时间的减少,放弃使用或转向其他平台(10)牛静,常明芝:《社交媒体使用中的社会交往压力源与不持续使用意向研究》, 《新闻与传播评论》,2018年第6期。。最常见的社交媒体消极使用性行为包括潜水行为,忽略、屏蔽行为,退出与转移行为(11)王文琛,张补宏:《社交媒体用户倦怠与消极使用行为研究综述》,《情报探索》,2020年第3期。。从社交媒体的使用过程来看,消极使用行为包括了回避、屏蔽、替代、逃离、退出和卸载等行为。大量研究指出,用户的社交媒体倦怠是造成社交媒体消极使用行为的重要因素,用户和平台因素共同造成了社交媒体倦怠,社交媒体倦怠作为中间变量,中介了用户和平台之间的关系(12)徐颖,于雨禾,张桓森:《何因生倦怠,何素调节之?——一项关于社交媒体倦怠的元分析研究》,《图书情报工作》,2021年第13期。。由此本研究提出以下假设——
H3:疲劳情绪中介了媒介丰富度与社交媒体消极使用行为之间的关系。
H4:焦虑情绪中介了自我呈现与社交媒体的消极使用行为之间的关系。
既有研究多从静态视角出发,将社交媒体消极使用行为当作一个结果,忽略了其发展变化的过程,得到的多为线性相关结论。事实上,社交媒体用户的使用行为是不断变化的,社交媒体消极使用行为也是在经过“积极使用—产生疲劳—消极使用”的过程(13)张艳丰:《信息行为嬗变视阈下移动用户社交媒体倦怠行为机理研究》,《情报资料工作》,2020年第1期。。在对变量的选取上,既有研究的前因变量多为消极因素,而从积极因素出发所引起的消极使用行为的研究并未引起学界的关注,也没有形成完整的模型解释。基于上述问题,本研究结合传播学中媒介丰富度和自我呈现理论,重点研究社交媒体消极使用行为的动态发生过程,以媒介丰富度和自我呈现对社交媒体使用行为的动态变化入手,对从积极到消极这一发生过程进行研究,通过多元回归分析对实证调查数据进行检验,建构社交媒体消极使用行为的模型。
三、研究方法
(一)问卷设计
本研究量表中每个潜变量包括至少3个测量题项,共有5个潜变量,18个测量题项,形成初始量表(见表1)。随后通过对社交媒体用户的深度访谈,结合文献提取出对消极使用行为的影响因素以完善调查问卷的题项。问卷采用7级里克特(Likert)量表编制,从“1”到“7”代表着从 “非常不同意”到“非常同意”。
表1 测量变量及问项
(二)数据收集
本次调查主要对微信等使用社交媒体软件的用户进行发放。第一步,在小范围内发放50份预调研问卷,再基于预调研的结果优化初始问卷。第二步,将初始问卷发放给三名专业导师并进行评审,对问卷进行仔细的研读修改,确保问卷普适、通顺和准确。然后通过问卷星平台形成链接和二维码,一方面在微信平台里以滚雪球的方式发放问卷,另一方面通过在线平台寻找社交媒体的用户对问卷进行填写,在选择样本的时候注意控制用户的性别、年龄、职业以及所在地区。本次调研共收集问卷493份,根据IP来源,填写问卷时长等要求剔除不合格问卷后得到427份有效问卷。
四、研究结果分析
(一)问卷的信效度检验
首先,对各变量进行相关性检验,判断所收集到的数据样本是否适合进行因子分析。研究采用Bartlett球形检验,KMO值为0.872,符合做因子分析的要求,Barlett球形检验在0.001水平上显著,说明各检测项之间的相关性较强,适合做因子分析。
接下来对样本进行信度分析。本次调研结果的标准载荷基本大于0.6(个别变量小于但接近0.6),各变量的Cronbach’s α的系数在0.7以上(自我呈现接近0.7),表明量表的信度可以接受。组合信度大于0.6,区分效度良好,具体结果如表2所示。
表2 量表的信度与效度
结构方程模型对于适配度指标具有一定的标准,理想的CMIN/DF值应小于5,严格标准为小于3;CFI、IFI、GFI、TLI、NFI大于0.9为良好,在实务上大于0.8也可以接受;RMSEA应小于0.08,小于0.05时为良好。本模型适配指标的各数值如下:χ2/DF=2.708、CFI=0.925、IFI=0.926、NFI=0.887、TLI=0.907、RMSEA=0.068,因此,本模型具有较为良好的适配度。
根据Fornell和Larcker的观点,比较潜变量AVE平方根和变量间的相关系数来检验区分效度。所有变量的AVE的平方根均大于该变量与其他变量的相关系数,说明该量表的区分效度可以接受。如表4所示,所有变量的AVE平方根大于该变量与其他变量的相关系数,表明所选取量表的区分效度良好。
(二)描述性统计分析与相关性检验
表3报告了本文所涉及的变量的描述性统计结果:其中,媒体丰富度(MR)的标准差为1.003,最小值为1,最大值为7。自我呈现(SD)的标准差为1.075,最小值为1.3,最大值为7。疲劳情绪(TE)的标准差为1.231,最小值为1,最大值为7;焦虑情绪(AE)的标准差为1.413,最小值为1,最大值为7;社交媒体消极使用行为(SMNU)的标准差为1.098,最小值为1.4,最大值为7。表4显示了各变量之间的相关性系数。
表3 变量的描述性统计分析
表4 相关性系数检验
(三)多元回归分析
1.社交媒介丰富度与社交媒体消极使用行为之间的关系。本研究采用多元分析回归方法来分析社交媒介丰富度与社交媒体消极使用行为之间的关系。第一步,分析控制变量,结果表明性别(0, p>0.05)和年龄(0.01, p>0.05)与社交媒体消极使用行为之间无显著相关。第二步,检验社交媒介丰富度与社交媒体消极使用行为的关系。首先将社交媒介丰富度和社交媒介丰富度的平方进行线性回归分析,回归分析结果表明,社交媒介丰富度平方与社交媒体消极使用行为之间呈现近似“U”型关系(0.138,p<0.005)(见表5)。
2.疲劳情绪、焦虑情绪在社交媒介丰富度与消极使用行为关系中起中介作用。首先,检验媒介丰富度与网络疲劳之间的关系,同样对媒介丰富度和社交媒介丰富度的二次项进行线性回归分析,如图1所示,媒介丰富度与疲劳情绪之间呈现近似“U”型关系(0.102,p<0.05)。然后,检验媒介丰富度与焦虑情绪之间的关系,通过对媒介丰富度均值中心化的二次项进行回归分析发现,媒介丰富度与焦虑情绪之间呈现近似“U”型关系(0.098,p<0.05)(见表5)。接下来检验疲劳情绪、焦虑情绪与社交媒体消极使用行为之间的线性关系。对疲劳情绪、焦虑情绪与社交媒体消极使用行为进行线性回归,得出模型拟合度指标为0.430,p<0.005,表示整体模型拟合度达标。其中,网络疲劳与社交媒体消极使用行为之间呈线性正相关(0.430,p<0.05),焦虑情绪与社交媒体消极使用行为之间呈现线性正相关(0.233,p<0.005)。
3.自我呈现与社交媒体消极使用行为关系。首先检验控制变量,结果表明性别(0,p>0.05)和年龄(0.01,p>0.05)与社交媒体消极使用行为之间无显著相关。其次,检验自我呈现与社交媒体消极使用行为的关系。对自我呈现的一次项和二次项分别进行线性回归分析,如图2所示,自我呈现与社交媒体消极使用行为之间呈现近似“U”型关系(0.174,p<0.005)(见表5)。
表5 多元回归结果
4.社交网络疲劳情绪、焦虑情绪在自我呈现与社交媒体消极使用行为关系中起中介作用。本研究通过多元回归分析检验疲劳情绪与焦虑情绪在自我呈现与社交媒体消极使用间的中介作用。由模型1可知,自我呈现与消极使用行为之间呈“U”型关系。通过对自我呈现均值中心化一次项和二次项进行检验,发现回归分析显示自我呈现与疲劳情绪之间呈现近似“U”型关系(0.111,p<0.005)。检验自我呈现与焦虑情绪之间的关系,通过对自我呈现的一次项和二次项进行回归分析发现,自我呈现与焦虑情绪之间呈现近似“U”型关系(0.174,p<0.005)(见表5)。接下来检验疲劳情绪、焦虑情绪与社交媒体消极使用行为之间的相关性。由模型2可得,将疲劳情绪、焦虑情绪加入模型进行线性回归后,模型拟合度指标为0.430,p<0.005,表示整体模型拟合度较为达标。其中,疲劳情绪与社交媒体消极使用行为之间呈线性正相关(0.430,p<0.05),焦虑情绪与社交媒体消极使用行为之间呈现线性正相关(0.233,p<0.005)(见表5)。
5. 最后,研究对“U”型拐点进行了测算,发现媒体丰富度的拐点值为 4.26,自我呈现的拐点值在4.20。根据七级Likert测量标准,两个拐点均处于中间略偏右位置。
五、结论与启示
媒介丰富度、用户自我呈现与社交媒体消极使用行为之间呈“U”型关系,其中,用户的疲劳情绪和焦虑情绪在媒介丰富度与社交媒体消极使用行为之间、用户自我呈现与社交媒体消极使用行为之间起到了中介作用,证实了社交媒体用户的使用习惯呈现为由“积极使用—产生疲劳—消极使用”这一动态发生过程。
第一,本研究证实了社交媒体媒介丰富度与社交媒体消极使用行为之间的“U”型关系,并发现了“U”型关系的拐点。本研究发现媒介丰富度负向影响社交媒体消极使用行为的发生过程,这与前人关于媒介丰富度正向影响社交媒体积极使用行为的结果一致。本研究发现,当媒介丰富度达到拐点时,社交媒体消极使用行为也达到了峰值,而越过拐点后的媒介丰富度出现过度现象,此时社交媒体消极使用行为也呈上升趋势。第二,用户的自我呈现与社交媒体消极使用行为之间也呈现出“U”型关系,并发现了“U”型关系的拐点。在拐点前,自我呈现对社交媒体消极使用行为产生消极影响,越过拐点后,出现自我呈现过度,并引发消极行为的产生。第三,本研究也验证了包括疲劳情绪和焦虑情绪在内的社交媒体疲劳情绪的中介作用。媒介丰富度和自我呈现分别与疲劳情绪、焦虑情绪呈现“U”型关系,而疲劳情绪和焦虑情绪与社交媒体消极使用行为之间呈现线性相关。第四,本研究对拐点的位置进行了测算,得知媒介丰富度与自我呈现的两个拐点均处于较为中间偏右的位置,尽管拐点略低于中间值表明用户对丰富的媒介和自我呈现有一定的承受能力,但用户对于自身隐私暴露的敏感性要高于媒介丰富度带来的倦怠感。
因此,社交媒体平台应该尽可能地结合自身特点,为用户提供丰富的信息、完善多样的功能,以满足用户日益增长的信息功能需求。同时,平台也应该根据大数据合理量化平台信息数量和质量,找到用户持续使用与消极使用之间的临界点,从而对社交媒体平台的媒介丰富程度实现高效的控制,达到用户的持续使用最优化。当然,社交媒体平台运营者应尽可能地加强对用户隐私的管理,合理适当地控制用户个人信息呈现的界限,既满足用户在分享个人信息时的乐趣,又能尽可能地降低用户数据被随意窃取的风险。比如,降低用户数据被随意读取滥用的风险,提高内部员工对用户隐私信息的访问权限,在第三方平台要对用户填写的隐私信息时给予风险提示等。同时,在功能的设置以及话题的引导上,减少浮夸和虚荣的内容,减少由于不同社会阶层互相攀比带来的倦怠情绪。