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      社會資本對微信用戶參與正能量信息傳播效能研究

      2020-03-22 02:04:52徐斌秀謝榮見尹秀芳
      吉林農業(yè)科技學院學報 2020年5期
      關鍵詞:效能社交資本

      徐斌秀,謝榮見,尹秀芳

      (安徽工程大學管理工程學院,蕪湖 241000)

      正能量信息是網絡傳播的道德基礎,近年來已成為一個活躍的研究領域。正能量可以引導人們有積極向上的“三觀”,進而促使人們?yōu)閷崿F自己的理想而奮斗[1]。正能量信息具有道德性、情緒性、約束性和行為性等特點,為提高社會團體素質,促進社會和諧健康發(fā)展指明方向[2]。微信作為主流網絡社交媒體平臺之一,平均日活躍用戶達到9億,日發(fā)消息達380億條。微信等社交媒體平臺中的正能量信息傳播是思想道德建設的重要組成部分,也是推動個體健康發(fā)展的重要動力。相較于公共部門正能量信息傳播行為而言,微信等社交媒體平臺正能量信息傳播行為表現出“碎片化”“去中心化”和“放大效應”等特征[3]。如何通過微信等社交媒體平臺有效傳播正能量信息,激勵人們向上向善,成為我國文化建設的重要組成部分。

      國外對于正能量的研究并沒有涉及到引申義,主要局限在物理學詞義的運用。國內對于正能量信息的研究始于2012年,如薛可等[4]學者研究突發(fā)危機中非官方正能量信息傳播的影響因素;劉春年等[5]探討網民基數、意見領袖等屬性對正能量信息傳播的影響。但大部分研究為新聞報道類,從學理角度對正能量信息進行解釋的文章較少;研究對象一般為高校、青年學生群體等,很少涉及網絡用戶;研究領域為突發(fā)性公共事件或公共危機等,缺少對運用較廣的社交網絡平臺進行分析;研究方法主要為定性研究,定量分析較少。本文基于社會資本和感知價值理論,利用結構方程模型,構建微信用戶社會資本對正能量信息傳播效能的影響模型,宣傳社會主義核心價值觀,緩解公民因信仰缺失所造成的物質至上精神狀態(tài),營造良好的社會文化氛圍。

      1 研究假設

      1.1 社會資本對正能量傳播效能的影響

      互聯網興起對信息傳播產生了重大而積極的影響,同時也受到網絡用戶社會資本的影響。通過社交媒體平臺,以較低成本管理個人社會資本,獲得情感和社會支持,嵌入非冗余信息,有助于強化個人網絡信息傳播能力[6]。社會資本的測量維度有很多,最常用的是Nahapiet和Ghoshal的結構、關系和認知三個維度[7]。當一個人習慣在社交媒體平臺中與“朋友”保持長時間和頻繁的討論時,該網絡用戶傾向于與他們分享有趣且有價值的信息;信任等關系資本是信息傳播的關鍵前提,決定了信息傳播行為的質量,當信任關系很高時,SNS等社交媒體用戶具有更高可能性參與信息傳播與共享;SNS等社交用戶傾向于與擁有類似消費習慣和興趣的其他成員共享信息,因為信息的評估在很大程度上取決于一個人的消費偏好等認知資本[8]。因此本研究提出假設:H1—社會資本對正能量傳播效能存在直接的正向影響;H1a—結構資本對正能量傳播效能存在直接的正向影響;H1b—關系資本對正能量傳播效能存在直接的正向影響;H1c—認知資本對正能量傳播效能存在直接的正向影響。

      1.2 社會資本對感知價值的影響

      在社會資本方面,社交網絡服務通常被視為吸引新人并與封閉團體保持關系的有用工具。如果親密的朋友使用Twitter,他們可以通過推文和相互關注來分享個人信息或感受,網絡用戶通過信息共享活動的頻率提供建立新關系和增強當前關系的機會,有助于增強功利價值、享樂價值[9]。Zhao等[8]認為結構資本增加了成員之間的熟悉程度,增強自我價值感;關系資本會積極影響成員對虛擬社區(qū)的歸屬感,愿意與社區(qū)成員進行互動,更期望那些值得信賴的人分享優(yōu)惠券,強化功利價值;發(fā)送者與接收者的感知相似性等認知資本有助于確保共享優(yōu)惠券的功利價值,不僅保證了對信息的高度評價,而且提高了溝通的感知效率。因此本研究提出假設:H2—社會資本對感知價值存在直接的正向影響;H2a—結構資本對功利價值存在直接的正向影響;H2b—關系資本對功利價值存在直接的正向影響;H2c—認知資本對功利價值存在直接的正向影響;H2d—結構資本對情感價值存在直接的正向影響;H2e—關系資本對情感價值存在直接的正向影響;H2f—認知資本對情感價值存在直接的正向影響。

      1.3 感知價值對正能量傳播效能的影響

      Sonnenwald[10]認為信息傳播包括對信息的提供者、發(fā)送者和接收者的充分理解,信息傳播的目的在于根據他人的需求提供信息,以便產生影響。充分熟悉和理解網絡用戶個人需求等感知狀態(tài),有助于正能量傳播效能的提升。Lee等[11]指出,功利價值感會對信息傳播和共享產生積極影響。當其他社交媒體成員以較低的價格兌換優(yōu)惠券以購買產品或服務時,具有高功利價值感的用戶愿意在社交媒體平臺中共享優(yōu)惠券[8]。Shang等[12]認為通過使用信息系統(tǒng)或服務,用戶可以提高特定任務的生產率或功利價值,促進信息的有效傳播。因此本研究提出假設:H3—感知價值對正能量傳播效能存在直接的正向影響;H3a—功利價值對正能量傳播效能存在直接的正向影響;H3b—情感價值對正能量傳播效能存在直接的正向影響。

      1.4 用戶感知價值的中介作用

      較高的社會資本可以提高網絡用戶對于正能量信息的感知價值,進而促進微信網絡用戶傳播正能量信息的效能。社會關系、信任和感知相似性等社會資本積極影響自我價值感和社交感,對優(yōu)惠券共享意圖和行為產生顯著的積極影響[8]。Lee等[13]學者的實證調查發(fā)現,社會資本包括社會互動關系、信任和共享愿景等可以在社交網絡服務中創(chuàng)建感知價值,即社交、體驗、信息和交易價值,進而影響社交網絡信息傳播?;诖颂岢黾僭O:H4—社會資本通過感知價值影響正能量傳播效能,感知價值具有中介效應。

      2 研究設計

      2.1 樣本分布

      為驗證本研究提出的理論假設,采用配額抽樣,以微信平臺進行網絡交流的社會人士和學生為調查對象,通過問卷星形式發(fā)放和填寫問卷。本研究共發(fā)放問卷350份,有效問卷333份,有效率為95%。其中男女比例基本一致;15~25歲的人數占樣本總體的61.56%;26~35歲占比15.62%;36~45歲占比15.32%;46~55歲占比 5.11%;55歲占比1.2%;教育程度為??萍耙陨蠈W歷占比85%,成為人群主體調查對象。

      2.2 變量設計

      目前關于正能量的相關成熟量表并沒有,所以本研究一部分量表是在其他相關成熟量表基礎上,進行反復討論和再設計,社會資本量表在Nahapiet和Ghoshal開發(fā)的三維度,即結構維度、關系維度和認知維度量表題項基礎上進行修訂和再設計,最終確定每個維度包含3~4個問題,共10個題項。感知價值量表是根據Mano和Oliver將用戶感知價值分為功利價值和享樂價值的啟發(fā),經過預調研,包括訪談和問卷,問卷中功利價值、情感價值每個維度包括3~4個問題,共7個題項。傳播效能量表是自主設計開發(fā)的,初步設計7個題項,后來根據預調研統(tǒng)計結果刪減3個,保留4個題項,如“傳播正能量使我感受到了自己的責任和價值”“正能量信息給我的學習、工作、生活帶來了積極影響”等。

      3 實證研究結果

      3.1 變量與模型檢驗

      3.1.1 信效度檢驗 如表1所示,通過Cronbach’s a系數可知,結構資本、關系資本、認知資本、社會文化氛圍、功利價值、情感價值、傳播效能等七個潛變量的系數值在0.666~0.933之間,說明本問卷設計的量表較好;組合信度值除了關系資本值為0.650 9,其余值均值0.7以上,整體模型具有較好的可靠性。本文使用AMOS 21.0構建驗證性因子模型檢驗數據的適配度。AVE除了關系資本值為0.484,其余均大于0.5,表示這些潛變量具有較好的收斂效度,各個潛變量平均方差抽取量平方根值AVE除了關系資本,均大于各潛變量間的相關系數,說明各變量的區(qū)分效度較好。 各個潛變量的卡方自由度χ2/DF均小于3,RMSEA小于0.08,AGFI大于0.9,各個指標數據均在合理的區(qū)域值內,各個變量的驗證性因子模型具有較好的擬合度。

      表1 測量模型指標檢驗

      3.1.2 同源方法偏差檢驗 采用Harman單因素檢驗和不可測量潛在方法因子效應控制法對該問題進行檢驗。通過表2數據可以看出,單因素模型擬合度并不好,側面反映偏差不大,而八因素模型各類數據指標并沒有優(yōu)于七因素模型,因此兩種方法均驗證本量表數據同源方法偏差問題并不嚴重,量表數據具有較好的合理性。

      表2 同源方法偏差檢驗

      3.2 描述性及相關性分析

      采用Pearson相關分析出各變量的均值、標準差和相關系數,結果如表3所示。由表3得出社會資本各維度、感知價值各維度、正能量傳播效能兩兩呈正相關,為進一步驗證本研究提出的假設奠定了良好基礎。

      表3 描述性與相關性分析

      3.3 中介效應結構方程模型分析

      3.3.1 中介效應結構方程模型構建與比較 為了進一步驗證本研究提出的假設,構建多個中介效應結構方程模型,進而選擇最合理的模型。具體步驟如下:建立一個中介效應原始模型1,然后通過逐步刪除不顯著,即P>0.05的系數構建中介效應模型2、模型3、模型4、模型5、模型6和模型7,其中模型6是完全中介效應模型,其余是部分中介效應模型。具體指標如表4所示。由表4得出無論是AFI、RFI還是CV的各個指標值來看,只有模型6適配指標數值最佳,χ2/DF為2.318,小于3,RMSEA值0.068,小于0.08, GFI值0.990,大于0.9,CFI和TLI值均大于0.9,AIC、BCC和ECVI均小于獨立模型和飽和模型。

      表4 中介效應結構方程模型比較

      3.3.2 研究假設驗證與分析 通過表4數據可知,部分中介作用的模型6是最佳結構方程模式。為了進一步驗證研究假設,模型6的具體路徑系數和結構方程模型見表5和圖1。社會資本中只有關系資本對正能量傳播效能具有直接影響作用,路徑系數是0.117,而結構資本和認知資本對正能量傳播效能并沒有直接作用,需要通過感知價值,即功利價值和情感價值間接作用于正能量信息傳播效能,說明假設H1b得到支持,H1a、H1c得不到支持。結構資本、關系資本通過功利價值和情感價值間接作用正能量信息傳播效能的效果值分別為0.110、0.211、0.113、0.230,而認知資本并沒有發(fā)生影響。因此假設H2a、H2c、H2d、H2f得到支持,而H2b 、H2e得不到支持。感知價值中的功利價值和情感價值均對正能量信息傳播效能具有直接正向作用,其系數值分別為0.289、0.546,假設H3得到全部支持??傮w看來,感知價值在社會資本中的結構資本、關系資本和正能量信息傳播效能中起著完全中介作用,在認知資本中沒有中介作用,如圖1所示,故H4部分得到支持。

      表5 模型6路徑系數

      圖1微信網絡用戶參與正能量信息傳播效能模型的變量關系

      4 結論與討論

      4.1 結論

      微信用戶社會資本是正能量信息傳播效能的重要驅動因素,但不同維度具有差異性的影響路徑。經過研究發(fā)現,社會資本中的關系資本對正能量傳播效能具有直接的正向影響,而結構資本和認知資本需要通過感知價值對正能量傳播效能發(fā)揮間接作用。反映微信網絡用戶通過信任、互惠、認同、承諾、義務、社會規(guī)范等形式建立起來的深層次關系資本已經深入個人價值觀,對正能量信息不需要經過感知價值的判斷,直接內化為自身的思想信念,正能量傳播效能最佳;而通過互動頻率等建立的結構資本和通過共同愿景、共同語言、共同興趣等建立的認知資本無法與深層次的關系資本相比,網絡用戶需要對這些傳播的正能量信息進行分析,進而影響感知價值,間接作用于正能量傳播效能。但無論是直接還是間接,都對正能量傳播效能發(fā)揮著重要的驅動作用。該結論對中國社會主義核心價值觀等正能量傳播具有一定的啟示作用,政府、社交媒體平臺傳播正能量需要從個體出發(fā),引導網絡用戶豐富自身的關系、結構和認知等社會資本,提升傳播效能。

      感知價值在網絡用戶社會資本和正能量傳播效能之間具有重要的中介作用。根據新行為主義心理學派的S-O-R,即“刺激-機體-反應”模式理論,任何外界的刺激都會引起個體生理、心理等變化,進而導致一系列行為反應。網絡用戶個體面對正能量信息的傳播,也會存在心理的變化,也就是對正能量信息本身的感知價值,進而影響個體吸收和消化正能量信息。研究發(fā)現,結構資本和認知資本通過情感價值作用于正能量傳播能效要大于通過功利價值這條中介路線,說明傳播社會主義核心價值觀等正能量行為,感性的感知價值要大于理性的感知價值。因此政府和社交媒體平臺需要利用這些特點,從感性角度進行文化宣傳和引導,將社會主義核心價值觀等正能量內化為網絡用戶個人信仰,同時確保個體傳播的正能量信息具有一定的有用性或者情感性,才能最大程度發(fā)揮正能量信息作用,強化中國民族文化之魂[14]。

      4.2 研究價值與局限性

      當前正能量信息傳播效果不佳,并非僅僅由于微信等社交媒體平臺的傳播特點造成的,而是由于正能量信息本身特點、受眾的心理等多種原因共同造成的。本課題通過以用戶感知價值、社會資本等理論為基礎,研究影響微信平臺網絡用戶正能量信息傳播效能的驅動因素。主要理論貢獻有:(1)首次將社會資本和網絡用戶感知價值理論相結合來分析正能量信息傳播。結果表明,社會資本刺激網絡用戶在微信等社交媒體平臺中傳播正能量信息的動機,進而影響正能量信息傳播效能。(2)解決了部分研究中社會資本與信息傳播負相關,但對虛擬社區(qū)中的信息共享和傳播產生了積極影響。

      本研究從實證角度研究正能量信息,彌補了正能量定性研究的不足,但仍然存在一些問題。首先,樣本代表性問題。樣本的選取無法做到概率性抽樣,而是采用方便原則的非概率性抽樣,因此,樣本無法代表所有微信平臺網絡用戶的意志。其次,影響網絡用戶參與正能量傳播的影響因素不僅僅是社會資本,還有其他影響因素,諸如社會文化氛圍、網絡用戶個人心理因素等變量,今后將繼續(xù)研究這些變量,取得更有價值的研究成果。最后,本研究的調查方法采用的是自評方法,其調查結果可能與實際情況存在偏差,未來將采用其他調查方法,如Python等方法直接獲取網絡用戶的真實行為結果,研究結果更具有信度和效度。

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