情感強(qiáng)度對用戶內(nèi)在狀態(tài)和信息行為影響的實(shí)證研究

【摘 要】本文分析用戶之間的情感強(qiáng)度對看到營銷信息后內(nèi)在狀態(tài)的影響，以及用戶內(nèi)在狀態(tài)對信息行為的影響，研究發(fā)現(xiàn)，用戶間的情感強(qiáng)度對看到營銷信息后內(nèi)在狀態(tài)有積極的影響，用戶內(nèi)在狀態(tài)對用戶信息行為有積極的影響，且男女之間還存在一定的差異性。對此，企業(yè)可以通過提供福利等手段強(qiáng)化微信用戶之間的情感強(qiáng)度，讓用戶免費(fèi)為企業(yè)做廣告宣傳。

【關(guān)鍵詞】微信營銷 ?情感強(qiáng)度 ?用戶 ?內(nèi)在狀態(tài) ?信息行為 ?影響

【中圖分類號】G ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

【文章編號】0450-9889（2019）08C-0049-04

微信的快速發(fā)展已使微信營銷成為營銷的重要組成部分，但微信營銷與其他營銷又有著顯著的區(qū)別，其主要原因是微信成員之間有較強(qiáng)的情感關(guān)系。微信上的每一個人并不是獨(dú)立的個體，微信用戶通過情感交流能影響一個人對朋友圈廣告的印象，甚至影響用戶對信息的分享和關(guān)注。因此研究微信用戶的情感強(qiáng)度對其行為的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前已有學(xué)者對微信營銷的影響因素及用戶的信息行為進(jìn)行了研究，但鮮有從用戶的情感強(qiáng)度進(jìn)行研究的，因此文章從情感強(qiáng)度的角度分析其對微信用戶信息行為的影響。

一、相關(guān)研究綜述

（一）情感強(qiáng)度

2012年Reeve提出情感是指人對客觀事物所持有的態(tài)度。邢云菲等人認(rèn)為情感強(qiáng)度是人選擇事物的傾向性。社會關(guān)系理論認(rèn)為情感強(qiáng)度反映了人與人關(guān)系親密和疏遠(yuǎn)的程度。情感強(qiáng)度越高，人與人之間的關(guān)系越親密;情感強(qiáng)度越弱，人與人之間的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。

（二）用戶內(nèi)在狀態(tài)

1974年Mehrabian和Russell提出了PAD情感模型，該模型把情感分為三個維度：愉悅、喚起和支配。PAD模型描繪了情緒的特征，其維度是兩極的。喚起表示個體的神經(jīng)生理激活水平，是個體在環(huán)境中表現(xiàn)出來的困倦與清醒、平靜與幸福、刺激與不刺激等感覺。

1975年Csikszentmihalyi提出當(dāng)人們在日?；顒又袝凶⒁饬M(jìn)入一種沉浸的狀態(tài)。Ghani和Deshpande提出在活動中的專注和活動中產(chǎn)生的心理愉悅情感是沉浸的兩個主要特征。

（三）用戶信息行為

計(jì)劃行為理論認(rèn)為，用戶的行為主要受用戶情感和認(rèn)知影響。用戶的信息行為和微信功能特征有密切的關(guān)系，在微信營銷活動中，微信信息的有用性和易用性會使用戶產(chǎn)生信息關(guān)注和信息分享意愿的形成。信息關(guān)注主要表現(xiàn)為用戶對信息的點(diǎn)評、收藏、點(diǎn)贊和閱讀;信息的分享主要表現(xiàn)為對他人信息及自創(chuàng)信息的分享。出于不同的動機(jī)，消費(fèi)者對信息內(nèi)容的關(guān)注和分享焦點(diǎn)會有所不同。2006年周春雷和李木子分析微信用戶的信息行為時指出微信用戶的信息行為主要包括創(chuàng)建、發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評價及點(diǎn)贊五種行為。

二、模型構(gòu)建與研究假設(shè)

情感關(guān)系的強(qiáng)弱不僅影響到一個人對事物的看法，還影響他對信息的傳播。淑琴等人認(rèn)為消費(fèi)者的產(chǎn)品認(rèn)知和消費(fèi)者決策行為都受情感的影響。2007年，Baumeister等人用模型驗(yàn)證了情感影響消費(fèi)者的認(rèn)知過程，并影響消費(fèi)者的消費(fèi)行為。根據(jù)刺激—反應(yīng)理論，人的行為是受刺激的反應(yīng)，人與人之間的情感關(guān)系作為外部的刺激因素會引起用戶的內(nèi)在反應(yīng)，從而影響用戶的信息行為。性別不同，用戶同樣的內(nèi)在反應(yīng)也會存在一定的差異性。在網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)中，女性對信息處理的獨(dú)立性不如男性，她們更傾向于橫向傳遞信息，有明顯的“羊群效應(yīng)”，因此根據(jù)計(jì)劃行為理論和刺激—反應(yīng)理論構(gòu)建了情感強(qiáng)度對用戶行為影響的理論模型（見圖1），并據(jù)此提出假設(shè)H1～H10。

H1：用戶之間的情感強(qiáng)度對喚起具有正向影響作用。

H2：用戶之間的情感強(qiáng)度對沉浸具有正向影響作用。

H3：喚起對用戶的信息關(guān)注行為具有正向影響作用。

H4：沉浸對用戶的信息關(guān)注行為具有正向影響作用。

H5：喚起對用戶的信息分享行為具有正向影響作用。

H6：沉浸對用戶的信息分享行為具有正向影響作用。

H7：性別在喚起對信息分享行為的影響過程中起調(diào)節(jié)作用。

H8：性別在喚起對信息關(guān)注行為的影響過程中起調(diào)節(jié)作用。

H9：性別在沉浸對信息分享行為的影響過程中起調(diào)節(jié)作用。

H10：性別在沉浸對信息關(guān)注行為的影響過程中起調(diào)節(jié)作用。

三、研究方法

（一）樣本與數(shù)據(jù)收集

為了檢驗(yàn)文章提出的假設(shè)，在問卷星上開展線上調(diào)研，主要通過微信、QQ等方式發(fā)送電子鏈接，本次共收回問卷356份，其中有效問卷342份，有效問卷率達(dá)到96.1%，樣本的基本信息如表1所示。

（二）變量測量及信度檢驗(yàn)

情感強(qiáng)度的高低是由人們對事物所產(chǎn)生的主觀反應(yīng)值，根據(jù)Granovetter和周建利等設(shè)計(jì)的量表（我曾向TA尋求幫助—— 1分;TA曾向我尋求幫助—— 2分;我以后能向TA尋求幫助—— 3分;可以肯定以后我們會互幫互助—— 4分）以四選一的方式讓被訪者選擇，每個選項(xiàng)所對應(yīng)的分值各不相同，分值越高表示關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)。對用戶內(nèi)在狀態(tài)和信息行為的測量是借用薛楊設(shè)計(jì)的量表。采用李克特5級量表形式，對于被試回答“非常不同意”“不同意”“不確定”“同意”“非常同意”的勾選，分別賦予1～5分的分值。

1.信度分析。利用SPSS22.0進(jìn)行分析，量表的整體信度Cronbach's a系數(shù)為0.93，信息關(guān)注4個指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.89，信息分享4個指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.94，喚起4個指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.88，沉浸4個指標(biāo)的Cronbach's a系數(shù)為0.87，如表2所示。從數(shù)據(jù)的可靠性分析結(jié)果來看，各變量的信度系數(shù)都超過了0.7，表明數(shù)據(jù)之間具有較好的內(nèi)部一致性，可靠性較好。

2.效度分析。內(nèi)在狀態(tài)和用戶信息行為經(jīng)KMO檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果為0.88，近似卡方為1409.87，自由度為120，顯著性為0.000，可以做因子分析。采用主成分分析法一共提取4個因子，其數(shù)據(jù)因子解釋總方差累積為77.52%。各變量的因子載荷系數(shù)都大于0.5，表明具有較好的聚合效度，如表2所示。表3顯示了各變量的平均值、平均方差抽取量（AVE）的平方根（對角線）和各變量之間的相關(guān)系數(shù)（對角線下方的數(shù)值），從表中可以看出，AVE大于0.5，CR>0.8，各變量和其他變量相關(guān)系數(shù)都小于AVE的平方根，說明變量之間具有較好的區(qū)分度。

四、數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

為減少誤差，把數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化。首先以情感強(qiáng)度為自變量，喚起和沉浸分別為因變量做回歸分析，如表4所示。從表中可以看出，在模型1中，情感強(qiáng)度的系數(shù)顯著為正（b=0.226，p<0.01）），假設(shè)H1成立;在模型2中，情感強(qiáng)度的系數(shù)顯著為正（b=0.199，p<0.01）），假設(shè)H2成立。

分別以喚起、沉浸為自變量，信息分享和信息關(guān)注為因變量做回歸分析，回歸結(jié)果顯示，喚起對信息分享（b=0.543，p<0.001）和信息關(guān)注（b=0.392，p<0.001）均有顯著影響，沉浸對信息分享（b=0.564，p<0.001）和信息關(guān)注（b=0.604，p<0.001）也均有顯著影響，如表5所示。假設(shè)H3、H4、H5、H6成立。

以喚起為自變量，信息分享為因變量，按男女分組進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6所示。從表6可以看出，分組后的回歸系數(shù)均顯著不為0（p<0.001），說明性別在喚起對信息分享的影響中有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)H7成立。同理按性別分組回歸分析喚起對信息關(guān)注的影響，如表7所示，回歸系數(shù)顯著不為0（p<0.05），假設(shè)H8成立。按性別分組回歸分析沉浸對信息分享和對信息關(guān)注的影響，結(jié)果顯示回歸系數(shù)顯著均不為0，如表8、表9所示，假設(shè)H9、H10成立

五、研究結(jié)論與建議

（一）實(shí)證結(jié)論

隨著網(wǎng)絡(luò)社交媒體的快速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)深入人們的生活。網(wǎng)絡(luò)社交關(guān)系的強(qiáng)度影響人們對企業(yè)信息的關(guān)注和傳遞。文章通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)微信用戶之間的情感強(qiáng)度直接影響用戶看到信息后內(nèi)在的情感狀態(tài)，用戶內(nèi)在的情感狀態(tài)對用戶的信息關(guān)注和信息分享行為都有積極的影響，這種影響在男女性別之間存在顯著的差異。在喚起對用戶信息行為的影響中，男性的相關(guān)系數(shù)要大于女性的相關(guān)系數(shù)，說明喚起更能引發(fā)男性的信息關(guān)注和信息分享行為。在沉浸對信息分享的影響中，女性的相關(guān)系數(shù)要大于男性的相關(guān)系數(shù)，說明沉浸更能引發(fā)女性的信息分享。在沉浸對信息關(guān)注的影響中，男性的相關(guān)系數(shù)要大于女性的相關(guān)系數(shù)，說明沉浸更能引發(fā)男性對信息的關(guān)注。

（二）營銷建議

1.企業(yè)應(yīng)認(rèn)識到網(wǎng)絡(luò)社交中潛在的商業(yè)價值，可以通過提供一些福利給社交平臺用戶（如免費(fèi)領(lǐng)禮品活動），強(qiáng)化用戶之間的社交關(guān)系強(qiáng)度。然后利用用戶之間的社交關(guān)系，讓用戶更加關(guān)注企業(yè)信息，甚至為企業(yè)免費(fèi)做宣傳。

2.在社交平臺上，企業(yè)應(yīng)注重營銷信息的質(zhì)量。在營銷信息的設(shè)計(jì)上，既要讓用戶感到好玩、新奇又要給用戶提供有用的信息，引發(fā)用戶內(nèi)在情感狀態(tài)的變化，促進(jìn)人們對營銷信息的分享和關(guān)注，同時在營銷信息的設(shè)計(jì)上也應(yīng)考慮男女在信息處理上的差異性。

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【基金項(xiàng)目】2016年度廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目“網(wǎng)絡(luò)自媒體下消費(fèi)者品牌感知價值與品牌認(rèn)同的關(guān)系研究”（KY2016YB724）

【作者簡介】張亞玲（1979— ），女，河南人，廣西電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院副教授，碩士，研究方向：網(wǎng)絡(luò)營銷、市場營銷專業(yè)。

（責(zé)編 蘇 洋）