公共危机信息来源及叙述方式对公众风险感知和防护行为影响

徐云鹏　上官莉娜　许艳闰

关键词： 精细加工可能性模型； 公共危机； 信息来源； 叙事方式； 公众风险感知； 防护行为

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０４．００９

〔中图分类号〕Ｇ２０６； Ｄ６３０ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２３） ０４－００８８－１３

随着新冠肺炎疫情、埃博拉病毒疫情、猴痘等传染性疾病在全球范围内持续流行， 世界各国（地区）纷纷出台多项措施， 多措并举遏制病毒传播。其中， 非药物干预措施（如， 戴口罩、保持社交距离等）被各国（地区）广泛采用， 用以劝导或要求公众采取适当的防护行为， 阻断疾病传播。但随着时间推移， 公众因认知、情绪和经历等因素的影响，遵从防护行为的动力逐渐消耗， 开始出现流行病疲劳［１］ 。如何说服和动员公众对防护行为政策的遵循，成为危机管理领域亟待解决的紧要问题［２］ 。而在对公众进行说服和动员的过程中， 信息沟通是非常重要的基础工作， 贯穿于危机应对的全过程。及时、有效、权威的信息沟通能够帮助公众形成正确的风险感知， 进而引导公众的防护行为［３］ 。以往的信息沟通研究多是站在政府视角， “自上而下” 地从管理体制、运行机制、政策工具等较为宏观的议题展开， 忽视了信息沟通过程中公众的主观能动性和风险感知， 难以激发公众的情感认同和防护行为遵从， 难以实现政策预期。

互联网时代， 在面对突發公共危机事件时， 公众不仅会被动接受来自政府部门等官方来源的危机信息， 更会根据自己的认知特点和主观偏好， 主动搜集来自其他来源（非官方来源）的危机信息， 通过一致性对比和个性化处理， 形成风险感知， 并做出相应的危机防护行为［４］ 。危机情境下， 公众处理危机信息的能力显著降低［５］ ， 使其会根据信息的外部关联要素， 尤其是信息来源［６］ ， 做出简单的启发式判定， 简化决策流程， 做出行为反应。不同的危机信息来源可能会引发公众不同的行为反应。因此， 站在公众视角， 厘清不同危机信息来源对公众风险感知和防护行为的影响， 并据此提出针对性对策， 对于提升公众防护行为遵循、降低危机损失具有重要的现实意义。

精细加工可能性模型指出， 公众的信息处理包括启发式的边缘路径和分析式的中心路径。除了启发式的边缘路径——信息来源以外， 分析式的中心路径——危机信息叙述方式也是影响危机信息沟通效果和公众信息采纳行为的重要前因条件［７］ 。叙事传输理论指出， 危机信息沟通的本质就是叙述， 公众的危机态度和行为结果受到叙述方式的影响［８］ 。叙述也是人类思维的组织框架， 处在危机中的公众更需要相关组织构建对危机事件的叙述［９］ 。但危机情境下， 信息叙述方式对公众风险感知和防护行为的作用效果， 一直以来为学界所忽视。面对危机事件， 相关组织必须对所发生的事件进行叙述， 危机管理者也被鼓励使用令人信服的叙述方式进行解释和劝导， 来改变公众的风险感知和行为反应［１０］ 。

综上， 为增强危机信息说服效果和公众的行为遵从， 本研究站在公众视角， 基于精细加工可能性模型， 运用行为公共管理随机对照实验的方法， 探究了两条路径， 即代表信息处理中心路径的危机信息叙述方式和代表边缘路径的危机信息来源， 对公众风险感知和防护行为的独立和交互影响。实验结果有助于危机管理人员掌握更全面的危机沟通和应急动员知识， 为其在后续的政策制定和执行过程中提供实验证据支撑。

１理论基础和假设提出

１.１精细加工可能性模型的适用性

精细加工可能性模型（Eｌａｂｏｒａｔｉｏｎ ＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＭｏｄｅｌ， 简称ＥＬＭ）， 主要被应用于传播学、社会心理学、消费行为学等学科领域， 用于解释说服效果、用户态度和行为改变［１１］ 。与以往的只关注一个变化过程的态度变化理论不同， 该模型指出， 公众的信息处理过程可以分为两条路径——中心路径（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ）与边缘路径（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓ）。中心路径指的是公众有意识地搜集信息， 深度加工相关信息， 基于逻辑理性思考， 改变态度倾向和行为方式。边缘路径判断并不需要人们深度思考， 只是根据表面联系、关联度不高的外部信息， 或者参考他人观点， 直觉性地形成态度倾向， 改变自身行为。一般而言， 个体到底采用何种路径来处理相关信息主要取决于其动机和能力。当信息受众没有能力或动机处理相关信息时， 其更愿意采取边缘路径； 反之， 更愿意采取中心路径。但两条路径并非是完全对立的， 无论在何种情境下两条路径都是同时存在的。当公众面对突发危机事件时， 公众理所应当的具备处理危机信息的动机， 但因公众的年纪、个人经历、教育程度、信息素养以及社会环境等主客观条件的限制， 公众的信息处理能力参差不齐， 因此， 中心路径和边缘路径所发挥的实际作用也各不相同。

中心路径是以公众逻辑性思考为主， 接受者会深入分析信息的内容， 进而产生后续态度和行为改变。信息叙述方式影响着信息内容本身以及公众思考的逻辑性［９］ ， 深刻影响着公众的风险态度和行为改变。因此， 本文将危机情境下少有研究的叙事方式视为中心路径， 研究其对公众风险感知和防护行为的影响。

边缘路径并不重视信息内容的判断处理， 而是根据信息的外部关联因素做出简单的启发式判定。例如， 消费者在以边缘路径处理产品营销信息时，由于个人能力限制， 对于信息所反映的产品性能较少关注， 而可能会将更多的注意力聚焦于代言人魅力、产品生产厂家等方面［１２］ 。与此类似， 由于公共危机本身的特殊性， 需要由专业的、有能力的人员或机构来处理危机事件， 传递危机信息。因此，危机信息来源的专业性和可靠度成为公众以边缘路径处理危机信息的核心要素［１３］ 。在常态情境下的信息传播中， 信息来源的可信度， 即信源被受众认为值得信赖和能够胜任的程度， 被认为是影响说服效果的一个重要构面［１４］ 。而在危机情境下， 信息来源对说服效果的作用效果有待验证， 因此， 本文将危机信息来源视为边缘路径， 研究其对公众风险感知和防护行为的影响， 具体如图１ 所示。

１.２危机信息来源对公众风险感知和防护行为的影响研究

危机事件发生后， 大量带有偏见的、虚假的甚至阴谋论的信息充斥着舆论环境， 这会导致公众对危机产生错误偏见并阻碍公众采取有效的防护措施。因此， 关于危机信息来源的研究引起了学者们的重视。有学者将传统媒体或新（社交）媒体视为公众获取危机信息的主要来源， 进而研究其对公众风险感知和防护行为的影响［１５］ 。但另有学者指出，危机信息来源可靠性与传播媒介无关， 而与信息发布主体有关， 无论是新媒体还是传统媒体， 公众都认为政府机构等官方来源比其他非官方来源更加可信［１６］ 。尽管有研究表明， 危机信息传播所依托的传播媒介对于利益相关者的影响要大于信息本身的内容， 但导致这一现象的原因很大程度上在于相关部门刚开始使用社交媒体， 针对利益相关方的说服性知识不足， 所以才使得传播媒介更能够影响公众行为［１７］ 。为探究信息来源和信息媒介是否有显著差异， Ｌｉｕ Ｂ Ｆ 等［１８］ 学者对二者做了精细区分， 将危机信息来源分为组织内和第三方两种类型， 将信息媒介分为传统媒体、社交媒体和口头转述， 通过实验检验， 证明了危机信息来源和信息媒介会单独或交互影响公众情绪归因和行为反应， 这也直接证明了信息来源和信息媒介并非等同。Ｖｌａｓｃｅａｎｕ Ｍ等［１９］ 将政治领袖、卫生部门、党派人士、疫苗接种经历者以及普通公众作为信息来源， 通过实验方法检验不同来源对于参与者的疫苗接种意愿影响，结果发現， 当普通公众作为信息来源时最能增加参与者的防疫知识； 卫生部门提升了民主党人的疫苗接种意愿， 但没有任何信息来源能够提升共和党人的接种意愿。李明德等［２０］ 通过内容分析发现， 科学家对于疫情信息传播和公众防疫行为具有显著影响。

综上来看， 针对危机信息来源的研究仍有以下不足： 第一， 一些学者将信息的来源划分为传统媒介和新（社交）媒体等， 但是在互联网急速发展及新旧媒介融合发展的大环境下， 二者已经难以做简单区分， 大量传统媒体， 例如各类报纸和电视台也建立了社交媒体账号来发布信息。因此， 相较于新旧媒体间的对比， 媒体背后的信息来源属性（官方或非官方）对于公众风险感知和防护的影响研究应当引起学界重视［１６］ 。第二， 以往的研究多是根据不同内容的信息来对信息来源可靠性做出评价， 评价依据是基于信息内容， 而非信息来源本身。迄今为止， 尚未有研究证明不同来源的相同危机信息是否会对公众的风险感知和行为反应产生差异性影响［２１］ 。据此， 根据中国的信息传播环境， 本文将信息来源属性划分为官方来源和非官方来源两种，并提出本文的第一个研究问题。

ＲＱ１： 公共危机背景下， 不同来源的相同危机信息是否会对公众风险感知和防护行为产生差异性影响？

有研究表明， 相较于非官方来源， 政府机构因其专业性、社会责任和资源配置能力， 发布的灾难信息更能得到公众信任［２２］ ， 更能够降低公众风险感知。但也有研究认为， 与非官方信息源相比， 政府机构等公共部门发布的信息总是具有滞后性， 并且不够精确， 网民更愿意获取非官方来源的信息来降低风险事件的不确定性和自身的风险感知［２３］ 。考虑到中国公民相对较高的政府信任水平以及国家信息化建设水平等因素， 宫贺等［２４］ 通过半结构化访谈发现， 官方来源危机信息比非官方来源的同类信息更能够影响到中国公民的风险态度。公共危机本质属性是不确定性， 这也就决定了公众的防护行为选择本质上是在不确定性情境下的行为决策。根据卡尼曼［２５］ 观点， 面对不确定性危机事件， 公众更容易基于启发式方式作出行为决策。危机信息来源是影响公众防护行为选择重要的启发式因素。不过，不同来源的信息对公众的影响可能会有所不同。有研究表明， 当涉及到遵循防护措施时， 公众更加遵从来自政府的官方信息（如疾病控制中心）， 而不是用户生产的非官方信息（如脸书上的帖子）［２６］ 。据此， 本文提出以下研究假设：

Ｈ１： 危机信息来源能够显著正向影响公众风险感知和防护行为

Ｈ１ａ： 危机信息来源能够显著正向影响公众风险感知

Ｈ１ｂ： 危机信息来源能够显著正向影响公众防护行为

Ｈ１ｃ： 与非官方信息来源相比， 官方信息来源更能够显著正向影响公众风险感知和防护行为

１.３危机信息叙述方式对公众风险感知和防护行为的影响研究

随着危机沟通更加注重双向对话， 危机信息研究向精细化方向发展， 了解公众信息需求、增强信息说服力成为危机沟通的关注重点。因此， 影响公众认知过程的危机信息叙述方式开始引发学者关注。Ｂｒａｄｄｏｃｋ Ｋ 等［２７］ 通过元分析表明， 叙述方式对公众信念、态度和行为具有显著影响， 且媒介种类不会影响叙述方式和说服关系的大小。叙述方式通常可分为“叙事型（Ｎａｒｒａｔｉｖｅ）” 和“数据型（Ｓｔａ?ｔｉｓｔｉｃ）” 两种， 也称“故事型（Ｔｅｌｌ ａ Ｓｔｏｒｙ）” 和“信息型（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－ｏｎｌｙ）”， 但何种方式更为有效， 学界看法不一。Ｂａｅｓｌｅｒ Ｅ Ｊ等［２８］ 学者检验了１９ 项关于叙事型和数据型叙述方式的对比研究，结果发现， 其中有１３ 项研究表明叙事型方式更有说服力， 两项研究表明数据型方式更有说服力， ４项研究显示二者之间没有差异。Ｗｏｊｃｉｅｓｚａｋ Ｍ 等［２９］认为叙事型方式比数据型方式更加有效， 叙事方式中故事的熟悉性、生动性、与现实事件的相似性，使得叙事很容易在受众记忆中编码和检索， 影响信息接受度和感知态度改变。但另有学者认为， 数据型方式因其客观性、可验证性， 使其在诱导公众行为改变时更具有说服力［３０］ 。姜婷婷等［３１］ 通过眼动实验发现， 相较于叙事型健康标题， 数据型健康标题更能引发实验对象的情绪反应和信息行为变化。徐孝婷等［３２］ 通过实验研究表明， 数据型比叙事型方式更能够影响大学生的ＨＰＶ 疫苗接种意愿。总体而言， 国内外关于叙述方式的研究没有一个相对确定的定论， 且已有研究多见常态情境下的健康行为研究， 但忽视了危机情境下的信息叙述方式对公众风险感知和防护行为产生的影响［３３］ ， 据此， 本文提出第二个研究问题。

ＲＱ２： 公共危机情境下不同的危机叙述方式（叙事型和数据型）是否会对公众风险感知和防护行为产生差异性影响？

Ｋｉｍ Ｊ 等［３４］ 指出， 在健康领域， 叙述方式和时间框架的匹配会带给公众更大的参与度， 使其产生更强的健康行为意图， 具体而言， 当信息以叙事型方式呈现时， 更可能增强公众当下的感知疫苗功效和行为态度； 当信息以数据型方式呈现时， 更可能强化公众未来的健康行为意图。叙事理论表明， 叙事是最能打动人的一种方式， 人们从故事中吸取经验和教训， 叙事型方式能够帮助公众理解问题和建构现实， 增强公众带入感， 促进其归因判断， 解决危机所带来的不确定性［３５］ 。叙事型方式在危机沟通中更能够引起公众共鸣， 传递信念， 表达期望，塑造观点认同和行为改变， 增强公众风险感知和防护行为［３６］ 。但另有学者认为， 数据型叙述方式因其直观性、可靠性和可验证性， 在改变公众风险认知和行为方面， 反而更具说服力［３７］ 。例如， 有研究表明， 与叙事型方式相比， 数据型叙述方式更能够显著地改变女性的风险感知和健康行为［３８］ 。据此， 本文提出以下假设：

Ｈ２： 危机信息叙述方式能够显著正向影响公众风险感知和防护行为

Ｈ２ａ： 危机信息叙述方式能够显著正向影响公众风险感知

Ｈ２ｂ： 危机信息叙述方式能够显著正向影响公众防护行为

Ｈ２ｃ： 与叙事型叙述方式相比， 数据型叙述方式更能够显著正向影响公众风险感知和防护行为

１.４危机信息来源与叙述方式的交互作用

信息来源和叙述方式除了对公众风险感知和防护行为具有单独影响外， 有研究表明， 信息来源还会对叙述方式及其传播效果造成影响。具体而言，信息来源、公众对信息来源在说服主题上的专业性和可信度的感知以及公众对叙述故事的感知相似性， 能够促进叙述方式的说服效果［３９］ 。根据精细加工可能性模型可知， 中心路径和边缘路径两条路径是同时存在的， 也即， 危机信息叙述方式和信息来源也是同时存在的， 并可能相互影响。据此， 本文提出以下假设：

Ｈ３： 危机信息叙述方式和信息来源的交互作用能够显著正向影响公众风险感知和防护行为

Ｈ３ａ： 危机信息叙述方式和信息来源的交互作用能够显著正向影响公众风险感知

Ｈ３ｂ： 危机信息叙述方式和信息来源的交互作用能够显著正向影响公众防护行为

１.５公众风险感知的中介作用

公众风险感知被认为是一种极其复杂的心理和生理反应过程， 受到个体特质和社会环境等多种因素的影响［４０］ 。许多研究表明， 公众风险感知和防护行为之间呈现正相关关系［４１］ 。具有较高的风险感知的个体， 会更加注意个人卫生、家庭消毒、戴口罩以及其他风险防护行为［４２］ 。基于研究问题１和研究问题２ 的理论论证， 以及风险感知和防护行为的逻辑关系， 本文提出以下假设：

Ｈ４ａ： 公众风险感知在危机信息来源对公众防护行为的影响中起正向中介作用

Ｈ４ｂ： 公众风险感知在危机信息叙事方式对公众防护行为的影响中起正向中介作用

据此， 综合ＥＬＭ 理论模型和本文研究假设，绘制出框架图， 如图２所示。

２实验设计与程序

２.１实验对象

本研究使用Ｇ?ｐｏｗｅｒ３.１ 软件［４３］ 计算出研究所需要的样本量， 效应值设为０.２５，显著性水平α设为０.０５，预测达到８０％统计力水平的总样本量至少为１２８ 名。本研究通過线上线下发布实验招募信息， 在多所学校实际招募了２０２名学生样本（男性＝１００ 名， 女性＝１０２ 名）， 受教育程度均在大学及以上， 年龄在１８～３０岁之间， 均在知情且同意后， 参加了本次试验。

２.２实验流程

２.２.１核心变量测量

本研究采用李克特７级量表对公众风险感知和公众防护行为进行测量， .具体如下：

公众风险感知： 结合Ｓｌｏｖｉｃ Ｐ［４４］ 对风险感知的理论研究， 并结合本实验研究场景， 从认知层面和情感层面编制形成了７ 个条目的风险感知量表。认知层面包括风险的严重性、易感性、可控性和相关性。具体问题如“我认为埃博拉病毒疫情对我和家人身体健康的威胁程度” 等。情感层面包括恐惧、担忧、焦虑。具体问题如“我对埃博拉病毒疫情感到恐惧”。回答从１＝非常不同意到７＝非常同意， 问卷的内部一致性系数为０.８５３。

公众防护行为： 主要参考了Ｏｈ Ｓ Ｈ 等［４５］ 开发的防护行为量表， 结合本实验场景对内容进行修订， 形成了６ 个条目的疫情防护行为量表， 例如“当埃博拉疫情暴发时， 我会戴口罩、保持社交距离、接种疫苗等”。回答从１＝非常不同意到７＝非常同意， 问卷的内部一致性系数为０ ７７７。

另外， 值得注意的是， 本文的风险感知和防护行为在数据分析过程中所用到的数据， 是后测数据—前测数据的差值。

２.２.２实验准备

１） 为尽量减少外部环境干扰， 本文将实验对象人员安排在相同的实验室， 并安排同样的实验人员对实验流程和有关问题进行解答。

２） 本文的实验干预为４ 组关于埃博拉病毒起源、危害和防护的动画短视频（均在４分３０秒左右）。视频１为非官方来源?叙事型视频； 视频２为官方来源?叙事型视频； 视频３为非官方来源?数据型视频； 视频４ 为官方来源?数据型视频。视频的开头和结尾各有几秒显示视频信息来源， 增强实验对象对信息来源的认知。其中， 官方来源的信息设置为“Ｈ 省卫健委” 发布， 非官方来源设置为“猎奇视频自媒体”。叙事型视频主要讲述的是主人公“苏西” 的一家人感染埃博拉病毒的原因、症状（危害）、采取的防护措施以及家人和同村人死亡和治愈情况等方面。数据型视频则是通过说教性的论据和统计数据对埃博拉病毒的起源、危害、和防护行为加以解释。

３） 实验材料选择。本研究使用埃博拉病毒疫情的理由： 第一， 本文想测量的是危机信息对公众行为反应的影响， 而突发公共卫生事件是公共危机的一种典型代表， 并且与公众利益密切相关， 因此， 本文以埃博拉病毒疫情作为实验材料。第二，很少有流行病一开始就收集公众的风险感知和行为反应数据。然而， 在疫情暴发的最初阶段， 阻止其大规模暴发的可能性最高， 在此期间的行为反应数据能为公共卫生政策研究提供有价值的信息［４６］ 。基于此， 本实验以尚未在中国暴发， 但具有暴发可能性的埃博拉病毒为实验素材， 设定它在中国境内暴发初期的实验情境， 收集了实验数据。第三， 考虑到公众的普遍了解程度对实验结果有所影响， 例如， 若选用新冠疫情作为实验对象， 因为公众都普遍了解和有所经历， 并受到现实的外部政策环境影响， 可能大大减弱实验干预变量对公众防护行为的影响效果， 因此， 选用普遍了解程度不高的埃博拉病毒（实验对象了解程度的前测平均值为２.９０， 总分为７， 处于较低水平）作为实验对象。

本研究使用视频形式进行实验的理由： 第一，从学理角度， 媒介丰富度理论指出， 在面对不确定性的情境下交流， 应使用高度丰富的形式， 可以加速信息双方的沟通磨合， 从而更快地采取保护行动［４７］ 。相较于文字、图片等形式， 视频无疑是内容更为丰富的沟通形式。第二， 从实践角度， 截至２０２２年３月， 中国网络视频用户规模达９.４７５亿，占总体网民的９４.５％［４８］ ， 观看各类视频成为人们日常获取信息的重要途径。

实验视频制作内容的依据： 突发公共卫生事件之所以让人产生恐惧和焦虑， 主要是因为事件发生初期， 公众缺乏关于疫情的传播途径、临床症状和防护措施等方面的科学知识和准确信息［４９］ ， 鉴于此， 此次实验视频的内容主要限定为埃博拉病毒的起源、传播途径和防护措施三部分内容。

２.２.３实验操作

本实验采用２（危机信息叙述方式：叙事型ｖｓ.数据型）×２（信息来源：官方来源ｖｓ.非官方来源）的实验对象间实验， 结果变量为公众风险感知和公众防护行为。为准确评估叙述方式和信息来源对公众风险感知和防护行为的作用效果， 本研究采用了随机对照组前后测实验设计， 该设计兼有实验组和对照组， 且在实验干预前后（观看一段有关埃博拉疫情的短视频）对实验对象进行了两次测量。相较于观察性研究和双重差分法等准实验设计， 随机对照前后测实验将实验对象随机分配到实验组和对照组， 可以不受选择性偏差的影响， 减少其他因素对实验结果的影响。

具体而言， 首先让实验对象到实验室填写前测问卷， 然后让其随机观看４ 种实验视频中的一种，在视频观看完毕后， 填写后测问卷， 根据实验问卷填写内容， 对实验对象进行５～ １０分钟左右的访谈， 以保证填写质量以及了解实验对象想法， 实验结束后给与实验对象酬劳。整个实验过程每人平均２５分钟。最终， 有４８人观看了视频１，５１人观看了视频２， ５３人观看了视频３， ５０人观看了视频４，共收集到２０２份有效问卷。

３数据分析

３.１共同方法偏差检验

为了避免同种测试环境、同样的问卷调查方法以及学生群体所造成的共同方法偏差问题。本实验采取一对一的方式进行测试， 期间没有更换过实验人员， 实验时间长达两个月， 避免实验时间过于集中造成的偏差。实验对象虽为学生群体， 但是专业背景多样， 且涉及到多所大学学生。本文还采用匿名测量、部分反向题目设置等方式从程序上控制共同方法偏差。此外， 通过Ｈａｒｍａｎ 的单因子检验发现， 未旋轉的探索性因子分析结果的特征根大于１的因子总计１２ 个， 最大因子方差解释度为９.０３３％（＜４０％）， 因而本研究不存在严重的共同方法偏差［５０］ 。

３.２实验结果分析

３.２.１实验检验

首先， 使用单因素方差分析， 检验各组之间在个体特征（控制变量）上是否存在显著差异， 以确保实验对象分组的随机性。结果显示， 性别、年龄、教育程度、家庭收入、患病经历、风险态度等主客观变量不存在显著的组间差异（Ｐ＞０.０５）， 说明实验的随机性得到了保证。其次， 为检测实验对象在观看视频前后是否发生显著变化， 采用配对样本Ｔ 检验进行检验。结果显示， 了解程度均值从２.９０上升至５.８３（Ｐ＜０.０１）、风险感知均值从４.２４上升到４.８４（Ｐ＜０.０１）、防护行为均值从６.４４ 上升到６.７２（Ｐ＜０.０１）， 均显著提升。这说明实验干预前后公众的风险感知和防护行为发生了显著性变化， 实验干预有效。

３.２.２主效应检验

为了检验研究问题１和研究问题２， 本研究分别对叙述方式、信息来源与公众风险感知和防护行为进行方差分析， 如表１ 所示。首先， 以公众风险感知为因变量， 公共危机信息来源和叙述方式为自变量时， 信息来源显著正向影响公众风险感知， 并且相比于非官方来源的信息， 官方来源信息更能够提升公众风险感知； 叙述方式也能显著正向影响公众风险感知， 并且相较于叙事型方式， 数据型方式更能提升公众风险感知。其次， 以公众防护行为为因变量， 公共危机信息来源和叙述方式为自变量时，信息来源并不能显著影响公众防护行为， 但是叙述方式能够正向影响公众防护行为， 同样数据型方式更能够提升公众的防护行为。综上， 假设Ｈ１ａ、Ｈ２、Ｈ２ａ、Ｈ２ｂ、Ｈ２ｃ 通过验证， Ｈ１、Ｈ１ｂ、Ｈ１ｃ则未通过验证。

３.２.３交互作用检验

本研究对叙述方式和信息来源的交互作用是否对公众风险感知和防护行为具有显著影响进行了检验， 结果如表２所示。具体而言， 无论因变量是公众风险感知还是公众防护行为， 在官方来源的信息中， 采用数据型叙述方式的信息更能够显著影响公众风险感知（９５％的置信区间不包含０）； 而在非官方来源信息中， 叙事方式的不同不会影响到公众的风险感知和防护行为。由此， 假设Ｈ３、Ｈ３ａ、Ｈ３ｂ仅得到了部分验证。

３.２.４中介作用检验

最后， 为进一步加强实验结果可靠性， 本文加入性别、年龄、受教育程度、家庭收入等人口统计学变量， 以及亲朋好友或自身患传染病经历、风险态度作为控制变量， 分别以叙述方式、信息来源为自变量， 公众风险感知为中介变量， 公众防护行为为因变量， 采用线性回归模型ＯＬＳ 建模， 结果如表３、表４ 所示。表３显示， 叙述方式能够显著正向影响公众风险感知和防护行为， 公众风险感知在叙述方式和公众防护行为的关系中起到正向中介作用。表４ 显示， 信息来源能够显著正向影响公众风险感知， 但不能显著影响公众防护行为， 这与方差分析方法所得结果相一致。

此外， 鉴于信息来源不能直接显著影响公众防护行为， 但信息来源显著正向影响公众风险感知以及公众风险感知显著正向影响公众防护行为， 参照温忠麟等［５１］ 推荐中介效应的检验路径， 采用Ｂｏｏｓ?ｔｒａｐ方法（抽取次数设置为５ ０００）， 对风险感知的中介效应是否存在进行验证。结果显示， 风险感知的间接效应值为０.０４７， ＢｏｏｔＳＥ 为０.０2１，ＢｏｏｔＬＬＣＩ为０.０１１， ＢｏｏｔＵＬＣＩ 为０.０９４， Ｂｏｏｔ置信区间不包含０， 公众风险感知具有中介作用。综上，假设Ｈ４ａ、Ｈ４ｂ成立。

３.３稳健性检验

除了上文用ＯＬＳ回归分析检验方差分析结果以验证稳健性以外， 考虑到实验对象对实验材料——“埃博拉病毒” 的事先了解程度可能会干扰本研究的实验结论， 因此， 加入“了解程度” 分别作控制变量和调节变量进行稳健性检验。首先应明确，本文研究聚焦点是公共危机信息来源和叙述方式对公众风险感知和防护行为的影响， 对于公众了解程度对自、因变量的调节作用不是本文的关注点。但是， 基于现实考量， 实验对象对实验材料——“埃博拉病毒” 的了解程度会影响实验结果。尤其是越了解埃博拉病毒疫情的公众， 其行为的动机和能力也就越强， 也就更会影响其信息处理的中心和边缘路径， 即危机信息叙述方式对公众风险感知和防护行为的影响。因此， 本文将“了解程度” 作为检验性变量纳入到模型中进行稳健性检验。结果显示： 一方面， 作为控制变量的了解程度， 本身对公众风险感知（β ＝ ０.３０５，Ｐ＞０.０５）和防护行为（β ＝０.０１１， Ｐ＞０.０５）没有显著影响， 并且不能调节叙述方式对公众防护行为的影响（β ＝０.０５２， Ｐ＞０.０５）。但另一方面， 作为调节变量的了解程度虽然不能调节叙述方式对公众防护行为的影响（β ＝－０.４６６， Ｐ＞０.０５）， 也不能调节信息来源对公众风险感知（β ＝－１８８，Ｐ＞０.０５）和防护行为（β ＝－０.８７０， Ｐ＞０.０５）的影響， 但能够负向调节叙述方式对公众风险感知的影响（β ＝－０.２７５， Ｐ＜０.０５）。

这表明越了解埃博拉病毒疫情的公众， 危机信息叙述方式对其风险感知的影响越小， 若作极端化解释， 也可以说非常了解埃博拉病毒疫情的公众，危机叙述方式并不会影响其风险感知， 这显然与上文实验结论（即危机叙事方式会影响公众风险感知）相矛盾。

故此， 本研究利用Ｊｏｈｎｓｏｎ－Ｎｅｙｍａｎ 法［５２］ 对了解程度的调节效果做了更深入地分析， 探测出了解程度调节作用显著与不显著的分界点， Ｍ０＝３.４４９，如图４ 所示。由图４ 可知， 只有了解程度低于Ｍ０＝３.４４９ 的时候， 了解程度才存在调节作用（９５％置信区间不包含０）， 当大于Ｍ０ 时， 了解程度不存在调节作用。须知本实验是采用李克特７ 级量表， 了解程度的平均值为３.５， 与Ｍ０ 近似（为做视觉区分，表示Ｍ０ 的虚线在图中偏左）。因此， 更严谨地说，在公众处于完全不了解到一般了解（０～３.４４９）的情况下， 随着了解程度的增加， 能够降低危机信息叙述方式对公众风险感知的正向影响， 但并不是消除叙述方式的影响。在公众的了解程度大于３.４４９时， 了解程度对二者关系起不到负向调节作用， 叙述方式仍然能显著正向影响公众风险感知。因此，即便加入了解程度这一干扰变量， 本实验研究结论仍旧稳健。

４研究讨论与实践启示

４.１研究讨论

本研究通过随机对照实验的方法， 检验了危机信息叙述方式和信息来源是否能够影响公众风险感知和防护行为， 得到以下结果：

１） 危机信息叙述方式对公众风险感知和防护行为具有显著影响， 且数据型叙述方式的影响效果要显著大于叙事型叙述方式。这可能是因为叙事型叙述方式在呈现危机时， 需要公众对故事中人物进行角色认同， 或者进行角色代入， 这就要求公众需要具有较为相似的社会经验或者准社会关系， 以便于公众理解吸收相关信息。但在现实情境下， 由于地理距离、社会距离、情感距离以及个人特征等因素限制， 公众虽然能在一定程度上感同身受， 但也很难实现角色代入和情感共通［３６］ ， 因此相较于更为直观的数据型叙述方式， 叙事型叙述方式的劝说效果就大打折扣了。在对部分实验对象进行访谈后发现， 因为叙事型实验视频的故事情境是设定在非洲的一个真实案例， 所以实验对象认为地理距离较远， 且中国与非洲地区在疫情防控上的处置能力存在明显差异， 因此， 实验对象的角色代入程度较低， 感知相似性的程度低， 虽然风险感知和防护行为意愿明显提升， 但总体看来比不上数据型叙述方式的改变程度。

２） 危机信息来源对公众风险感知具有显著影响， 且官方来源危机信息的影响效果要显著大于非官方来源的危机信息。这与Ｃｏｎｚｏｌａ Ｖ Ｃ 等［１６］ 的研究相一致， 鉴于政府部门等官方机构的专业性、危机处理能力和社会责任， 在危机发生后， 官方来源的信息更能够影响到公众的风险感知。令人意外的是， 信息来源对公众防护行为没有显著影响， 这与前人研究相悖［２６］ 。出现这一结果可能的原因是，疫情的流行所引发的社会压力、虚假信息和不确定性等因素降低了单一信息来源的说服力［１９］ ， 公众会受到不同来源的危机信息的影响， 在增强其风险感知的同时， 也不再仅仅依靠一种信息来源就采取相应的防护行为， 而是会对比整合不同来源的信息， 以验证有效的方式来进行风险规避和个人防护。

３） 危机信息叙述方式和信息来源对公众风险感知和防护行为具有交互影响。具体来说， 同样是官方来源的危机信息， 采用数据型叙述方式的信息比采用叙事型叙述方式的信息更能增强公众的风险感知和防护行为。但如果是非官方来源的危机信息， 叙述方式的影响效果并没有显著差异。从政策角度来看， 这一发现非常具有实践价值， 鉴于官方来源的危机信息叙述方式相对固化， 因此， 在未来官方发布危机信息时可以考虑更多的用数据型叙述方式， 以提升信息的劝说力度和公众遵从度。

４） 公众风险感知对危机信息叙述方式、信息来源与公众防护行为的影响关系起正向中介作用。保护动机理论指出， 公众风险感知对其采取防护行为具有显著正向影响［５３］ 。叙事方式和信息来源的不同， 不但会影响公众信息处理的能力和动机， 还会影响公众的感知易感性、感知严重性以及自我效能感， 进而影响到其防护行为的选择。

４.２实践启示

本文研究验证了ＥＬＭ 理论模型所指出的公众信息处理具有中心和边缘两条路径， 因此， 发布危机信息时， 在保证信息真实的基础上， 应当对公众的信息偏好加以考量， 以增强危机信息的传播和宣教效能， 据此提出以下建议。

１） 巧用叙述方式， 助推公众遵循。助推能够显著改变公民态度和行为。面对危机事件， 通过合理的设计和调整危机信息叙述方式， 能够增强信息的易达性和说服力度， 增强公众对信息的理解和自觉行动。这既培育了公众的危机防控意识和能力，也无形中降低了应急动员成本。根据实验结果可知， 无论是政府部门等官方信息来源， 还是自媒体等非官方信息来源， 在其他因素相同的情况下， 应多发布数据型叙述方式的危机信息， 以增强公众风险感知和防护行为遵从。如果要采用叙事型叙述方式， 应当因地制宜、因时制宜， 增强危机信息情境与受众的联系， 增强故事认同和角色代入感， 甚至可以在危机信息制作过程中， 增加公众参与力度，协作共同生产， 以增强危机信息说服力， 助推防控效果实现。

２） 克服信源孤证， 搭建合作矩阵。孤证不立是逻辑学的一个重要原则， 运用到信息传播领域，可以解释为单一来源的信息可能是失真甚至是虚假的。网络时代， 当危机事件发生后， 公众搜集信息不再局限于单一信息来源， 即便政府机构等官方来源具有高度的权威性和证明力， 但面对高度不确定的危机情境， 受到网络谣言、舆情反转以及信息泛滥等因素的影响， 公众会多方收集信息并比较， 最终做出行为决策。因此， 一方面， 在危机沟通和应急宣传方面， 官方机构应当与社会媒体、自媒体等非官方机构或个人合作， 形成危机信息沟通和社会动员的合作矩阵， 克服单一信息源的局限性， 降低公眾获取信息的难度， 多元化呈现信息内容， 协同放大宣传效果， 增强说服力； 另一方面， 政府机构等官方部门还肩负着对非官方来源信息的更正、补充甚至拨乱反正的社会责任。在全媒体时代， 当危机事件发生后， 一些自媒体、商业新闻媒体， 为了“独占头条”， 获取社会关注和经济利益， 未加证实就随意发布危机信息， 或制造假新闻， 引发社会恐慌， 因此， 应当加强对危机信息发布的审查机制和问责机制， 加大对虚假信息的惩处力度， 保证信息传播环境的风清气正。

３） 结合现实情景， 引导风险感知。在本研究中， 公众风险感知被证实是影响公众防护行为的关键因素， 它不仅可以直接影响公众防护行为， 也在公共危机信息来源、叙述方式和防护行为之间发挥中介作用。因此， 即便单一信息来源不能直接影响公众防护行为， 但是可以通过增强公众风险感知进而增强公众防护行为。同理， 危机信息叙述方式也可以通过提升风险感知来增强公众防护行为。但值得注意的是， 合理提升公众风险感知能够促进公众的个人防护和政策遵循， 但是过度提升公众风险感知， 可能会引发公众的非理性情绪和行为， 出现网络舆情危机［５４］ 。因此， 政府部门和其他组织应当结合危机防控的具体情境、危机信息特征和公众偏好， 构建起多维立体、层次分明的公众风险感知引导策略。

５结语

当前， 政策的制定和执行越发重视公众的态度和行为的改变。但不少研究仍将互联网背景下的危机沟通视作一个自上而下的单向过程， 单纯以信息发送者为中心的观点， 难以满足复杂情境下的公众需求， 以接受者为中心的研究应当得到补充。因此， 本研究通过随机对照前后测实验， 依据ＥＬＭ 理论模型， 预测了危机信息叙述方式和信息来源如何影响公众风险感知和防护行为， 减少了描述性， 增强了实证性。研究发现： 第一， 危机信息叙述方式能显著正向影响公众风险感知和防护行为， 且数据型叙述方式更加具有说服力。第二， 危机信息来源能够显著正向影响公众风险感知， 且官方信息来源更能增强公众风险感知； 但是信息来源并不能直接影响公众防护行为。第三， 公众风险感知在危机信息叙述方式、信息来源与公众防护行为中起到正向中介作用。因此， 应当通过巧用叙述方式、搭建信源合作矩阵、合理引导风险感知等方式， 助推公众采取防护行为。

然而， 本研究在以下几个方面仍受到限制。首先， 实验室实验经常因为其所选取的“学生样本”而被一些政治学科研究者视为缺少外部有效性。就本研究而言， 从实践角度， 由于疫情防控等外在因素限制， 以及实验流程需要实验对象在半个小时内保持专注， 因此选取了容易获取且能保持专注的学生样本。从理论角度， 有多项研究发现学生样本和其他样本在很多研究主题上， 例如， 媒体总体使用情况、社会信任等并没有显著差异［５５］ 。考虑到媒体总体使用情况会影响到公共危机信息沟通， 以及风险感知、主观防护行为与社会信任同属于主观心态变量， 因此， 本文假定学生群体和公众在本文研究主题上无显著差异。当然二者也可能存在差异，未来在排除外在因素干扰后， 会纳入非学生群体参与到实验中， 以检验二者之间是否存在差异。其次， 本研究测量的是实验对象观看视频前后、即时的防护行为态度、意愿， 虽然能够一定程度上反映行为， 但是行为的研究还需要结合时间序列开展持续性的观察。最后， 本研究着眼于个体的风险感知和防护行为， 但每个个体也身处群体之中， 受到复杂情境的影响。因此， 未来可以考虑构建更为系统的理论模型。