自媒體時代用戶使用社交媒體的倦怠行為特征
——基于負(fù)面情緒的非線性模型分析

蔡建峰，任勝楠，高 蕾

(西北工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710129)

一、文獻(xiàn)回顧與問題的提出

互聯(lián)網(wǎng)的勃興為民眾社交帶來了極大的便利，但用戶使用社交媒體具有積極和消極的雙重行為特征，“社交媒體的積極使用行為是指特定用戶深入地使用社交媒體交流的行為,而消極使用行為是指用戶被動地使用甚至退出社交媒體的行為”(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).。近年來，學(xué)界對社交媒體使用行為的研究呈上升趨勢，既有文獻(xiàn)大體從以下視角開展研究：首先，媒介豐富度對用戶社交媒體使用行為的影響。有學(xué)者認(rèn)為，不同的媒介具有不同的信息傳輸能力，主要根據(jù)特定時間內(nèi)信息總量與內(nèi)容質(zhì)量進(jìn)行評定。通常信息接收者根據(jù)接收信息的感知效果進(jìn)行評定，如果感知效果好則媒介豐富度高，反之則媒介豐富度較低(2)易前良：《網(wǎng)絡(luò)中立:媒介架構(gòu)視域下互聯(lián)網(wǎng)規(guī)制的政策淵源與利益協(xié)商》，《湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報》,2020年第1期。。有學(xué)者開始將其引入消費(fèi)行為學(xué)領(lǐng)域，特別是網(wǎng)絡(luò)購物和服務(wù)，但主要圍繞媒介豐富度的積極影響展開研究(3)劉順忠：《在線客服溝通方式和商品特征對顧客網(wǎng)絡(luò)購物意向影響的研究》，《消費(fèi)經(jīng)濟(jì)》,2015第4期。。其次，自我呈現(xiàn)在用戶社交媒體使用行為中的作用。自我呈現(xiàn)是個體將自身相關(guān)的信息展露給他人的動態(tài)行為過程，其是一個自愿的過程，具有自我建構(gòu)的個人功能和人際交往的社交功能(4)Aquino, K., Reed, N. A. The Self-importance of Moral Identity, Journal of Personality and Social Psychology, 2002(6).。一方面，網(wǎng)絡(luò)平臺鼓勵用戶積極發(fā)布信息，分享日常生活(5)董晨宇,段采薏: 《反向自我呈現(xiàn)：分手者在社交媒體中的自我消除行為研究》,《新聞記者》,2020年第5期。。另一方面，用戶也希望通過自我呈現(xiàn)獲取一定的社會認(rèn)同，創(chuàng)造和維護(hù)自我概念(6)楊強(qiáng)等：《產(chǎn)品信息會在朋友圈堅持多久：身份認(rèn)同與經(jīng)濟(jì)獎勵對社交媒體用戶分享意愿及分享時間的影響研究》，《南開管理評論》,2021年第3期。。誠然，媒介豐富度對社交媒體消極使用行為的特征處于“積極-消極”互相轉(zhuǎn)化的過程之中。有學(xué)者認(rèn)為，隱私泄露、過度呈現(xiàn)、心理疲勞等是用戶自我呈現(xiàn)過程中出現(xiàn)最多的問題(7)Abhari, A., Soraya, M. Workload generation for YouTube, Multimed Tools Appl, 2010(15).。然而多數(shù)研究將自我呈現(xiàn)視為積極或消極的因素，社交媒體倦怠產(chǎn)生的一系列消極使用行為是當(dāng)前改善社交媒體用戶體驗和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的重要話題(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).。本研究結(jié)合社交媒體消極使用行為的特征，選取信息內(nèi)容的豐富度和表達(dá)方式的豐富度兩個變量進(jìn)行測量。

二、理論分析與研究假設(shè)

不同的媒介具有不同的信息傳輸能力，主要根據(jù)特定時間內(nèi)信息總量與內(nèi)容質(zhì)量進(jìn)行評定。媒介豐富度的測量維度主要為以下四個方面：第一，信息內(nèi)容的豐富度。信息在媒介傳播過程中對用戶認(rèn)同感的強(qiáng)化程度。第二，表達(dá)方式的豐富度。該媒介所傳播的信息內(nèi)容準(zhǔn)確無誤且沒有歧義。第三，信息描述豐富度。信息可通過媒介以多樣化的傳遞方式完成接受過程的程度。四是信息質(zhì)量豐富度。媒介所傳播的信息內(nèi)容被接收者完全接受產(chǎn)生信任的程度。媒介豐富度的影響多是積極的，然物極則反，信息的過度豐富會導(dǎo)致信息過載，從而影響用戶體驗，造成社交媒體的消極使用(9)任勝楠：《我國社交媒體消極使用行為的影響因素及實證研究：以微信為例》，《第十五屆中國管理學(xué)年會論文集》,2020年11月。。

本文認(rèn)為，用戶自我呈現(xiàn)帶來的影響并非兩極分化，虛擬社交媒體中繁雜的信息內(nèi)容使用戶在獲取目標(biāo)信息的過程中逐漸產(chǎn)生疲勞。面對他人在虛擬社會上呈現(xiàn)的內(nèi)容，用戶不自覺地將其作為現(xiàn)實生活中的壓力源之一。同時，結(jié)合用戶使用社交媒體消極行為的特征，選取信息內(nèi)容的豐富度和表達(dá)方式的豐富度兩個變量進(jìn)行測量。本文選取社交媒體的用戶特征作為研究對象，測量內(nèi)容更加貼合社交媒體的整體特征。由此提出以下假設(shè)——

H1:社交媒介豐富度與社交媒體消極使用行為呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。

H2：自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為呈現(xiàn)“U”型關(guān)系。

消極使用行為是指用戶的參與度減弱，活躍度不足。社交媒體消極使用行為的具體表現(xiàn)包括頻率和時間的減少，放棄使用或轉(zhuǎn)向其他平臺(10)牛靜，常明芝：《社交媒體使用中的社會交往壓力源與不持續(xù)使用意向研究》， 《新聞與傳播評論》，2018年第6期。。最常見的社交媒體消極使用性行為包括潛水行為，忽略、屏蔽行為，退出與轉(zhuǎn)移行為(11)王文琛，張補(bǔ)宏：《社交媒體用戶倦怠與消極使用行為研究綜述》，《情報探索》，2020年第3期。。從社交媒體的使用過程來看，消極使用行為包括了回避、屏蔽、替代、逃離、退出和卸載等行為。大量研究指出，用戶的社交媒體倦怠是造成社交媒體消極使用行為的重要因素，用戶和平臺因素共同造成了社交媒體倦怠，社交媒體倦怠作為中間變量，中介了用戶和平臺之間的關(guān)系(12)徐穎，于雨禾，張桓森：《何因生倦怠，何素調(diào)節(jié)之?——一項關(guān)于社交媒體倦怠的元分析研究》，《圖書情報工作》，2021年第13期。。由此本研究提出以下假設(shè)——

H3：疲勞情緒中介了媒介豐富度與社交媒體消極使用行為之間的關(guān)系。

H4：焦慮情緒中介了自我呈現(xiàn)與社交媒體的消極使用行為之間的關(guān)系。

既有研究多從靜態(tài)視角出發(fā)，將社交媒體消極使用行為當(dāng)作一個結(jié)果，忽略了其發(fā)展變化的過程，得到的多為線性相關(guān)結(jié)論。事實上，社交媒體用戶的使用行為是不斷變化的，社交媒體消極使用行為也是在經(jīng)過“積極使用—產(chǎn)生疲勞—消極使用”的過程(13)張艷豐：《信息行為嬗變視閾下移動用戶社交媒體倦怠行為機(jī)理研究》，《情報資料工作》,2020年第1期。。在對變量的選取上，既有研究的前因變量多為消極因素，而從積極因素出發(fā)所引起的消極使用行為的研究并未引起學(xué)界的關(guān)注，也沒有形成完整的模型解釋?；谏鲜鰡栴}，本研究結(jié)合傳播學(xué)中媒介豐富度和自我呈現(xiàn)理論，重點研究社交媒體消極使用行為的動態(tài)發(fā)生過程，以媒介豐富度和自我呈現(xiàn)對社交媒體使用行為的動態(tài)變化入手，對從積極到消極這一發(fā)生過程進(jìn)行研究，通過多元回歸分析對實證調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗，建構(gòu)社交媒體消極使用行為的模型。

三、研究方法

(一)問卷設(shè)計

本研究量表中每個潛變量包括至少3個測量題項，共有5個潛變量，18個測量題項，形成初始量表(見表1)。隨后通過對社交媒體用戶的深度訪談，結(jié)合文獻(xiàn)提取出對消極使用行為的影響因素以完善調(diào)查問卷的題項。問卷采用7級里克特(Likert)量表編制，從“1”到“7”代表著從 “非常不同意”到“非常同意”。

表1 測量變量及問項

(二)數(shù)據(jù)收集

本次調(diào)查主要對微信等使用社交媒體軟件的用戶進(jìn)行發(fā)放。第一步，在小范圍內(nèi)發(fā)放50份預(yù)調(diào)研問卷，再基于預(yù)調(diào)研的結(jié)果優(yōu)化初始問卷。第二步，將初始問卷發(fā)放給三名專業(yè)導(dǎo)師并進(jìn)行評審，對問卷進(jìn)行仔細(xì)的研讀修改，確保問卷普適、通順和準(zhǔn)確。然后通過問卷星平臺形成鏈接和二維碼，一方面在微信平臺里以滾雪球的方式發(fā)放問卷，另一方面通過在線平臺尋找社交媒體的用戶對問卷進(jìn)行填寫，在選擇樣本的時候注意控制用戶的性別、年齡、職業(yè)以及所在地區(qū)。本次調(diào)研共收集問卷493份，根據(jù)IP來源，填寫問卷時長等要求剔除不合格問卷后得到427份有效問卷。

四、研究結(jié)果分析

(一)問卷的信效度檢驗

首先，對各變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗，判斷所收集到的數(shù)據(jù)樣本是否適合進(jìn)行因子分析。研究采用Bartlett球形檢驗，KMO值為0.872，符合做因子分析的要求，Barlett球形檢驗在0.001水平上顯著，說明各檢測項之間的相關(guān)性較強(qiáng)，適合做因子分析。

接下來對樣本進(jìn)行信度分析。本次調(diào)研結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)載荷基本大于0.6(個別變量小于但接近0.6)，各變量的Cronbach’s α的系數(shù)在0.7以上(自我呈現(xiàn)接近0.7)，表明量表的信度可以接受。組合信度大于0.6，區(qū)分效度良好，具體結(jié)果如表2所示。

表2 量表的信度與效度

結(jié)構(gòu)方程模型對于適配度指標(biāo)具有一定的標(biāo)準(zhǔn)，理想的CMIN/DF值應(yīng)小于5，嚴(yán)格標(biāo)準(zhǔn)為小于3；CFI、IFI、GFI、TLI、NFI大于0.9為良好，在實務(wù)上大于0.8也可以接受；RMSEA應(yīng)小于0.08，小于0.05時為良好。本模型適配指標(biāo)的各數(shù)值如下：χ2/DF=2.708、CFI=0.925、IFI=0.926、NFI=0.887、TLI=0.907、RMSEA=0.068，因此，本模型具有較為良好的適配度。

根據(jù)Fornell和Larcker的觀點，比較潛變量AVE平方根和變量間的相關(guān)系數(shù)來檢驗區(qū)分效度。所有變量的AVE的平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，說明該量表的區(qū)分效度可以接受。如表4所示，所有變量的AVE平方根大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，表明所選取量表的區(qū)分效度良好。

(二)描述性統(tǒng)計分析與相關(guān)性檢驗

表3報告了本文所涉及的變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果：其中，媒體豐富度(MR)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.003，最小值為1，最大值為7。自我呈現(xiàn)(SD)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.075，最小值為1.3，最大值為7。疲勞情緒(TE)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.231，最小值為1，最大值為7；焦慮情緒(AE)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.413，最小值為1，最大值為7；社交媒體消極使用行為(SMNU)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.098，最小值為1.4，最大值為7。表4顯示了各變量之間的相關(guān)性系數(shù)。

表3 變量的描述性統(tǒng)計分析

表4 相關(guān)性系數(shù)檢驗

(三)多元回歸分析

1.社交媒介豐富度與社交媒體消極使用行為之間的關(guān)系。本研究采用多元分析回歸方法來分析社交媒介豐富度與社交媒體消極使用行為之間的關(guān)系。第一步，分析控制變量，結(jié)果表明性別(0, p>0.05)和年齡(0.01, p>0.05)與社交媒體消極使用行為之間無顯著相關(guān)。第二步，檢驗社交媒介豐富度與社交媒體消極使用行為的關(guān)系。首先將社交媒介豐富度和社交媒介豐富度的平方進(jìn)行線性回歸分析，回歸分析結(jié)果表明，社交媒介豐富度平方與社交媒體消極使用行為之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.138，p<0.005)(見表5)。

2.疲勞情緒、焦慮情緒在社交媒介豐富度與消極使用行為關(guān)系中起中介作用。首先，檢驗媒介豐富度與網(wǎng)絡(luò)疲勞之間的關(guān)系，同樣對媒介豐富度和社交媒介豐富度的二次項進(jìn)行線性回歸分析，如圖1所示，媒介豐富度與疲勞情緒之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.102，p<0.05)。然后，檢驗媒介豐富度與焦慮情緒之間的關(guān)系，通過對媒介豐富度均值中心化的二次項進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)，媒介豐富度與焦慮情緒之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.098，p<0.05)(見表5)。接下來檢驗疲勞情緒、焦慮情緒與社交媒體消極使用行為之間的線性關(guān)系。對疲勞情緒、焦慮情緒與社交媒體消極使用行為進(jìn)行線性回歸，得出模型擬合度指標(biāo)為0.430，p<0.005，表示整體模型擬合度達(dá)標(biāo)。其中，網(wǎng)絡(luò)疲勞與社交媒體消極使用行為之間呈線性正相關(guān)(0.430，p<0.05),焦慮情緒與社交媒體消極使用行為之間呈現(xiàn)線性正相關(guān)(0.233，p<0.005)。

3.自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為關(guān)系。首先檢驗控制變量，結(jié)果表明性別(0,p>0.05)和年齡(0.01,p>0.05)與社交媒體消極使用行為之間無顯著相關(guān)。其次，檢驗自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為的關(guān)系。對自我呈現(xiàn)的一次項和二次項分別進(jìn)行線性回歸分析，如圖2所示，自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.174，p<0.005)(見表5)。

表5 多元回歸結(jié)果

4.社交網(wǎng)絡(luò)疲勞情緒、焦慮情緒在自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為關(guān)系中起中介作用。本研究通過多元回歸分析檢驗疲勞情緒與焦慮情緒在自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用間的中介作用。由模型1可知，自我呈現(xiàn)與消極使用行為之間呈“U”型關(guān)系。通過對自我呈現(xiàn)均值中心化一次項和二次項進(jìn)行檢驗，發(fā)現(xiàn)回歸分析顯示自我呈現(xiàn)與疲勞情緒之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.111，p<0.005)。檢驗自我呈現(xiàn)與焦慮情緒之間的關(guān)系，通過對自我呈現(xiàn)的一次項和二次項進(jìn)行回歸分析發(fā)現(xiàn)，自我呈現(xiàn)與焦慮情緒之間呈現(xiàn)近似“U”型關(guān)系(0.174，p<0.005)(見表5)。接下來檢驗疲勞情緒、焦慮情緒與社交媒體消極使用行為之間的相關(guān)性。由模型2可得，將疲勞情緒、焦慮情緒加入模型進(jìn)行線性回歸后，模型擬合度指標(biāo)為0.430，p<0.005，表示整體模型擬合度較為達(dá)標(biāo)。其中，疲勞情緒與社交媒體消極使用行為之間呈線性正相關(guān)(0.430，p<0.05),焦慮情緒與社交媒體消極使用行為之間呈現(xiàn)線性正相關(guān)(0.233，p<0.005)(見表5)。

5. 最后，研究對“U”型拐點進(jìn)行了測算，發(fā)現(xiàn)媒體豐富度的拐點值為 4.26，自我呈現(xiàn)的拐點值在4.20。根據(jù)七級Likert測量標(biāo)準(zhǔn)，兩個拐點均處于中間略偏右位置。

五、結(jié)論與啟示

媒介豐富度、用戶自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為之間呈“U”型關(guān)系，其中，用戶的疲勞情緒和焦慮情緒在媒介豐富度與社交媒體消極使用行為之間、用戶自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為之間起到了中介作用，證實了社交媒體用戶的使用習(xí)慣呈現(xiàn)為由“積極使用—產(chǎn)生疲勞—消極使用”這一動態(tài)發(fā)生過程。

第一，本研究證實了社交媒體媒介豐富度與社交媒體消極使用行為之間的“U”型關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)了“U”型關(guān)系的拐點。本研究發(fā)現(xiàn)媒介豐富度負(fù)向影響社交媒體消極使用行為的發(fā)生過程，這與前人關(guān)于媒介豐富度正向影響社交媒體積極使用行為的結(jié)果一致。本研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)媒介豐富度達(dá)到拐點時，社交媒體消極使用行為也達(dá)到了峰值，而越過拐點后的媒介豐富度出現(xiàn)過度現(xiàn)象，此時社交媒體消極使用行為也呈上升趨勢。第二，用戶的自我呈現(xiàn)與社交媒體消極使用行為之間也呈現(xiàn)出“U”型關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)了“U”型關(guān)系的拐點。在拐點前，自我呈現(xiàn)對社交媒體消極使用行為產(chǎn)生消極影響，越過拐點后，出現(xiàn)自我呈現(xiàn)過度，并引發(fā)消極行為的產(chǎn)生。第三，本研究也驗證了包括疲勞情緒和焦慮情緒在內(nèi)的社交媒體疲勞情緒的中介作用。媒介豐富度和自我呈現(xiàn)分別與疲勞情緒、焦慮情緒呈現(xiàn)“U”型關(guān)系，而疲勞情緒和焦慮情緒與社交媒體消極使用行為之間呈現(xiàn)線性相關(guān)。第四，本研究對拐點的位置進(jìn)行了測算，得知媒介豐富度與自我呈現(xiàn)的兩個拐點均處于較為中間偏右的位置，盡管拐點略低于中間值表明用戶對豐富的媒介和自我呈現(xiàn)有一定的承受能力，但用戶對于自身隱私暴露的敏感性要高于媒介豐富度帶來的倦怠感。

因此，社交媒體平臺應(yīng)該盡可能地結(jié)合自身特點，為用戶提供豐富的信息、完善多樣的功能，以滿足用戶日益增長的信息功能需求。同時，平臺也應(yīng)該根據(jù)大數(shù)據(jù)合理量化平臺信息數(shù)量和質(zhì)量，找到用戶持續(xù)使用與消極使用之間的臨界點，從而對社交媒體平臺的媒介豐富程度實現(xiàn)高效的控制，達(dá)到用戶的持續(xù)使用最優(yōu)化。當(dāng)然，社交媒體平臺運(yùn)營者應(yīng)盡可能地加強(qiáng)對用戶隱私的管理，合理適當(dāng)?shù)乜刂朴脩魝€人信息呈現(xiàn)的界限，既滿足用戶在分享個人信息時的樂趣，又能盡可能地降低用戶數(shù)據(jù)被隨意竊取的風(fēng)險。比如，降低用戶數(shù)據(jù)被隨意讀取濫用的風(fēng)險，提高內(nèi)部員工對用戶隱私信息的訪問權(quán)限，在第三方平臺要對用戶填寫的隱私信息時給予風(fēng)險提示等。同時，在功能的設(shè)置以及話題的引導(dǎo)上，減少浮夸和虛榮的內(nèi)容，減少由于不同社會階層互相攀比帶來的倦怠情緒。