國外用戶生成內(nèi)容研究熱點(diǎn)及趨勢分析

楊晶　羅守貴

[摘要]從EBSCOhost數(shù)據(jù)庫中篩選出239篇文獻(xiàn)為源數(shù)據(jù)，在共詞分析法的基礎(chǔ)上，利用SATI 2.5提取高頻關(guān)鍵詞，采用Gephi0.9.1對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析。結(jié)果表明：2008-2016年國外用戶生成內(nèi)容的研究熱點(diǎn)集中在“生成動(dòng)機(jī)”、“傳播效應(yīng)”和“在線社會網(wǎng)絡(luò)”；而以“大數(shù)據(jù)”和“消費(fèi)者態(tài)度”為代表的商業(yè)情報(bào)研究從2013年開始逐漸成為新興的熱點(diǎn)問題。最后，結(jié)合研究趨勢，從生成內(nèi)容特征、生成內(nèi)容動(dòng)因和內(nèi)容邊界管理提出有待探索的問題供后續(xù)研究參考。

[關(guān)鍵詞]用戶生成內(nèi)容；生成動(dòng)機(jī)；傳播效應(yīng)；在線社會網(wǎng)絡(luò)；大數(shù)據(jù)；消費(fèi)者態(tài)度

用戶生成內(nèi)容（User-Generated Content，簡稱UGC）屬于Web2.0環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)信息資源的創(chuàng)作與組織模式，它泛指社交媒體用戶在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己創(chuàng)作的內(nèi)容。隨著社交媒體用戶數(shù)量不斷增長，UGC具備大數(shù)據(jù)特征，例如：2016年在每月6.5億活躍微信用戶中約有57.6%給別人點(diǎn)贊，每天微信朋友圈上傳的圖片約10億張。數(shù)據(jù)如此井噴不僅折射出用戶搜索、傳遞信息的心理需求，也表明他們愿意接受由社交媒體技術(shù)帶來的變革。鑒于這種信息形式的吸引力和影響力，個(gè)別學(xué)者基于學(xué)術(shù)經(jīng)驗(yàn)從概念、種類、特征以及應(yīng)用狀況等方面展開定性分析。然而，由于參考研究文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間均在2012年之前，已有綜述成果既無法反映近4年的最新成果，也無法判斷這些新成果在原有研究基礎(chǔ)上呈現(xiàn)出的變化趨勢。因此，本文以EBSCOhost數(shù)據(jù)庫文獻(xiàn)為源數(shù)據(jù)，采用共詞分析法系統(tǒng)分析2008-2016年國外用戶生成內(nèi)容的研究熱點(diǎn)及趨勢，以期對該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供參考和幫助。

1研究方法和數(shù)據(jù)來源

1.1研究方法

共詞分析法的基本思路是：針對某一學(xué)科領(lǐng)域研究主題的關(guān)鍵詞共同出現(xiàn)在一篇文獻(xiàn)中的現(xiàn)象，通過分析學(xué)科領(lǐng)域中不同主題的關(guān)系展現(xiàn)該學(xué)科的研究結(jié)構(gòu)。具體操作過程：1）分別統(tǒng)計(jì)一組關(guān)鍵詞兩兩出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)中的頻率，并依此構(gòu)建關(guān)鍵詞的共現(xiàn)矩陣。如果兩個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)在同一篇文獻(xiàn)中的頻率越高，說明二者的相似度越大；2）按照相似度對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析以直觀顯示該學(xué)科當(dāng)前的熱點(diǎn)問題，其中聚類分析方法包括：包容系數(shù)、密度、中心度、戰(zhàn)略坐標(biāo)和凝聚子群等。本文利用軟件GephiO.9.1統(tǒng)計(jì)界面中模塊化（Modularity）進(jìn)行聚類，該功能的計(jì)算原理分為兩個(gè)階段。

2.2研究熱點(diǎn)分析

根據(jù)表3結(jié)果，模塊1表明UGC研究所依托的社交媒體有Twitter、虛擬社區(qū)、YouTube、Facebook和Wiki等，研究領(lǐng)域包括電子商務(wù)、市場營銷、新聞與傳播業(yè)、地理信息系統(tǒng)、信息檢索和知識管理等方面，相應(yīng)地生成內(nèi)容有產(chǎn)品評論、知識、技術(shù)、廣告、新聞報(bào)道和競選宣傳等類型；盡管研究范圍寬泛，但根據(jù)模塊2和模塊3中關(guān)鍵詞所涉及實(shí)質(zhì)問題，可將研究熱點(diǎn)分為生成動(dòng)機(jī)、傳播效應(yīng)和在線社會網(wǎng)絡(luò)三部分。

2.2.1生成動(dòng)機(jī)研究

由于源自虛擬社區(qū)中信息分享行為，代表動(dòng)機(jī)理論包括使用與滿足理論、自我決定理論和目標(biāo)設(shè)定理論（見表4）。綜合已有結(jié)論可以將UGC生成動(dòng)機(jī)總結(jié)為理性和感性兩類，其中理性動(dòng)機(jī)包括：分享知識、表達(dá)主張、獲得報(bào)酬、逃避懲罰和收集信息；感性動(dòng)機(jī)包括：建立社會聯(lián)系、表達(dá)自我和自我防衛(wèi)。Heinonen將社會聯(lián)系動(dòng)機(jī)細(xì)分為社會監(jiān)督、經(jīng)驗(yàn)分享、歸屬與聯(lián)結(jié)、社會網(wǎng)絡(luò)管理和關(guān)系維系。在現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，生成動(dòng)機(jī)會因媒體類型而呈現(xiàn)明顯差異。Arakji，Benbunan-Fich和Koufafis發(fā)現(xiàn)社會書簽用戶在相信分享的資源對其他人有價(jià)值，以及感知到其他用戶也在共享資源的情況下，會表現(xiàn)出強(qiáng)烈的分享意圖；Yang和Lai認(rèn)為維基百科貢獻(xiàn)者的內(nèi)在和外在動(dòng)機(jī)分別是編輯內(nèi)容的樂趣、維基授予貢獻(xiàn)者的星章，內(nèi)部和外在的自我動(dòng)機(jī)分別是自我效能感、身份認(rèn)同；Kim，Kim和Nam以Facebook為例，發(fā)現(xiàn)社交網(wǎng)站用戶在自我構(gòu)建的影響下通過社會性動(dòng)機(jī)發(fā)布各類信息；Shah，Kitzie和Choi認(rèn)為參與在線問答服務(wù)并不僅是體驗(yàn)樂趣，約有59.5%的用戶更多出于利他因素考慮，并且這些用戶對在線問答服務(wù)中提供的其他信息具有較高的信任傾向。

除媒體類型外，生成動(dòng)機(jī)與信息內(nèi)容、內(nèi)容形式之間存在密切關(guān)系。首先，關(guān)于信息內(nèi)容，Wilson，Murphy和Fierro認(rèn)為分享旅游信息的主要?jiǎng)訖C(jī)是分享經(jīng)歷和提供參考信息，并且這兩類動(dòng)機(jī)對不同國家用戶的影響各有不同。Pe-Than，Goh和Lee在調(diào)查人力計(jì)算游戲信息分享時(shí)發(fā)現(xiàn)，用戶動(dòng)機(jī)符合自我決定理論的規(guī)律，具體包括：自主性、能力感和歸屬感。Goes，Guo和Lin指出用戶能從分享知識的過程中獲得聲譽(yù)，但這種聲譽(yù)的影響力只能表現(xiàn)為暫時(shí)的累積效應(yīng)，一旦達(dá)到期望目標(biāo)后用戶的貢獻(xiàn)水平會顯著下降。其次，關(guān)于內(nèi)容形式，Mosemghvdlishvili和Jansz認(rèn)為在YouTube發(fā)布視頻的激勵(lì)因素包括自我表達(dá)、社會認(rèn)同和傳播價(jià)值觀，其中傳播價(jià)值觀是主要?jiǎng)訖C(jī)。Oeldorf-Hirseh和Sundar根據(jù)使用與滿足理論，把用戶共享照片的24種動(dòng)機(jī)總結(jié)為4類滿足：尋求和展示經(jīng)歷、技術(shù)的操作可見性、社會聯(lián)系和知識捐贈。

2.2.2傳播效應(yīng)研究

關(guān)于UGC在電子商務(wù)中的傳播效應(yīng)，普遍接受的觀點(diǎn)是：以網(wǎng)絡(luò)口碑、產(chǎn)品評論為代表的UGC能夠促進(jìn)產(chǎn)品銷售。關(guān)于該觀點(diǎn)的含義，需要從三個(gè)方面理解。首先，系統(tǒng)認(rèn)識UGC和銷售的相關(guān)性，這具體包括：1）銷售量增加更多源于對正面信息的轉(zhuǎn)帖行為；2）相關(guān)關(guān)系具有異質(zhì)性。Duan，Gu和Whinston發(fā)現(xiàn)在線評論對評論低的產(chǎn)品銷售具有積極影響，對評價(jià)最高的暢銷產(chǎn)品反而不構(gòu)成顯著影響；3）刺激產(chǎn)品銷售的UGC不局限于產(chǎn)品信息。Forman，Ghose和Wiesenfeld發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)中的消費(fèi)者會把評論者公開的身份信息、共享地理位置作為產(chǎn)品信息的補(bǔ)充，幫助自己進(jìn)行購買決策和評估在線評論的有用性。endprint

其次，傳播效應(yīng)的前提是信息可信。消費(fèi)者在接觸到UGC后會主動(dòng)對信息進(jìn)行心理評估，而評估的主要內(nèi)容是判斷信息可信度。Diekinger將消費(fèi)者從信息中感知到的信任分為信息資訊、能力、正直和關(guān)懷4個(gè)維度，通過比較營銷內(nèi)容、編輯內(nèi)容和UGC內(nèi)容在各維度中的差異，發(fā)現(xiàn)：UGC相對于營銷內(nèi)容和編輯內(nèi)容的信息資訊度水平較低，但能夠以高的正直水平獲得較高的可信度。不僅如此，F(xiàn)lanagin和Metzger發(fā)現(xiàn)UGC包含的信息數(shù)量和信息來源對可信度具有顯著的交互作用。Porter，Devaraj和Sun根據(jù)歸因理論總結(jié)了導(dǎo)致信任的前置變量：信息一致性、信息連續(xù)性和信息顯著性，其中一致性反映的是消費(fèi)者感知成員之間意見一致程度，連續(xù)性反映的是隨著時(shí)間、情境的變化消費(fèi)者能感知到成員意見的一致程度，顯著性反映的是感知成員意見區(qū)別于一般產(chǎn)品/公司信息的特殊程度。一般情況下，當(dāng)消費(fèi)者感知到的一致性、連續(xù)性和顯著性程度越高，則UGC越可信。Chari等認(rèn)為在社交網(wǎng)絡(luò)中由信息評估到相信UGC內(nèi)容是通過朋友信任的中介變量實(shí)現(xiàn)的，同時(shí)朋友信任對口碑行為的影響還受到廣告懷疑度的調(diào)節(jié)作用。

最后，影響傳播效應(yīng)的重要因素是信息特征。Kronrod和Danziger發(fā)現(xiàn)包含直陳性語言的評論內(nèi)容更易于形成功利性態(tài)度和選擇行為，而包含修辭性語言的評論內(nèi)容更容易導(dǎo)致享樂性態(tài)度和選擇行為。盡管修辭性語言影響顯著，但Ludwig等認(rèn)為不斷增加積極情感內(nèi)容反而會降低在線購買轉(zhuǎn)換率，而要改變這種UGC不對稱影響，需要在情感線索中做出積極變化以及提升與受眾語言風(fēng)格的一致性。Huang等進(jìn)一步指出效應(yīng)水平由評論內(nèi)容和產(chǎn)品類型的匹配程度共同決定，即消費(fèi)者能從搜索型產(chǎn)品的屬性評論以及體驗(yàn)型產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)評論中感知到更高水平的信息有用性。不僅如此，內(nèi)容和產(chǎn)品匹配能幫助消費(fèi)者將更多時(shí)間用于更深層次理解以提升信息評估質(zhì)量。此外，Ma等認(rèn)為后續(xù)評論是否會偏離取決于評論者和他們之前發(fā)布評論的特點(diǎn)，經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)：男性以及缺乏經(jīng)驗(yàn)、地域流動(dòng)性和社會聯(lián)系的人更容易受到先前評論的影響；文字長度較長、較頻繁的評論能減少在線評論偏見。

2.2.3在線社會網(wǎng)絡(luò)研究

這部分內(nèi)容主要是應(yīng)用關(guān)系強(qiáng)度、結(jié)構(gòu)洞、社會資本等社會網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論（見表5），測量和描述社交媒體用戶之間、用戶與所在虛擬社區(qū)之間的交互作用和關(guān)系，以群體的視角解釋用戶對生成內(nèi)容的參與活動(dòng)，并依據(jù)其具體結(jié)論指導(dǎo)UGC在社交媒體中的擴(kuò)散。

關(guān)系強(qiáng)度對UGC生成行為影響的研究中，Susarla，Oh和Tan依據(jù)關(guān)系強(qiáng)度將YouTube平臺中的用戶網(wǎng)絡(luò)分成兩類：一是以朋友關(guān)系為代表的強(qiáng)關(guān)系組成的無向網(wǎng)絡(luò)，二是以訂閱者關(guān)系為代表的弱關(guān)系組成的有向網(wǎng)絡(luò)。他們認(rèn)為兩類網(wǎng)絡(luò)都與生成內(nèi)容擴(kuò)散有關(guān)，但各自發(fā)揮社會影響力的機(jī)制存在明顯差異，表現(xiàn)為：訂閱者網(wǎng)絡(luò)的度中心性在初始階段對擴(kuò)散速度具有顯著的正向影響，而朋友網(wǎng)絡(luò)的度中心性在后期階段對擴(kuò)散速度具有顯著的正向影響。Shriver，Nair和Hofstetter在肯定社會關(guān)系作用的同時(shí)，將由社會關(guān)系所引起的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)分成短期和長期兩個(gè)階段，其中短期網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)能夠?qū)植烤W(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容生成行為形成正反饋，長期網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)是隨著生成內(nèi)容數(shù)量和關(guān)系密度的增加而導(dǎo)致網(wǎng)站訪問量、瀏覽量的提升。除整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)外，節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的凝聚性分析是結(jié)構(gòu)洞理論在UGC應(yīng)用研究中的主要內(nèi)容。Zhang和Wang采用度中心性刻畫用戶在中文維基百科這類合作網(wǎng)絡(luò)中的位置。由于不同程度的中心性反映了用戶在虛擬社會中的角色與地位，因此用戶對百科編輯工作的貢獻(xiàn)程度也存在明顯差異。Xu等利用中介中心性測量Twitter用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的連通度時(shí)發(fā)現(xiàn)，連通程度越高的用戶對信息流的影響效果越明顯；Susarla，Oh和Tan也發(fā)現(xiàn)，如果朋友網(wǎng)絡(luò)中的某個(gè)節(jié)點(diǎn)和該網(wǎng)絡(luò)外部存在較多聯(lián)系時(shí)，那么該節(jié)點(diǎn)在生成內(nèi)容擴(kuò)散后期對擴(kuò)散速度產(chǎn)生顯著的正向影響。社會關(guān)系和社會結(jié)構(gòu)的結(jié)合能促進(jìn)社會資本的形成，而用戶行為依賴于社會資本的存在。Mcquarrie，Miller和Phillips在研究博客的擴(kuò)散效應(yīng)時(shí)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)通過呈現(xiàn)自我吸引大批粉絲關(guān)注后，博主開始將自己融入一個(gè)特定的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，其原有的文化資本不可避免地轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐣Y本，而受眾獲取隨著多個(gè)正反饋而變成自我強(qiáng)化的過程。

3國外用戶生成內(nèi)容研究趨勢分析

通過比較2008-2012年和2013-2016年的高頻關(guān)鍵詞（見表6）可知，“社交媒體”始終是UGC研究依賴的媒體環(huán)境，不同的是媒體類型由虛擬社區(qū)、YouTube、Wikis轉(zhuǎn)向Twitter和Facebook，這說明UGC的在線社會網(wǎng)絡(luò)屬性不斷強(qiáng)化。同時(shí)，研究內(nèi)容也呈現(xiàn)出一定的變化規(guī)律，具體表現(xiàn)為：1）信息挖掘由“元標(biāo)簽”、“內(nèi)容分析”轉(zhuǎn)向“情感分析”、“大數(shù)據(jù)”方面研究；2）研究性質(zhì)由“網(wǎng)絡(luò)用戶”、“信息共享”、“動(dòng)機(jī)”等一般理論研究轉(zhuǎn)向“網(wǎng)絡(luò)口碑”、“態(tài)度”、“消費(fèi)者行為”、“電子商務(wù)”、“消費(fèi)者偏好”等商業(yè)應(yīng)用研究。結(jié)合變化規(guī)律和具體研究內(nèi)容判斷，用戶生成內(nèi)容研究趨勢可歸納為大數(shù)據(jù)和態(tài)度研究兩部分。

3.1大數(shù)據(jù)研究

社交媒體中的UGC大數(shù)據(jù)存在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化兩種類型，其中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是用于描述事實(shí)的以高度規(guī)則方式組織的數(shù)字信息，比如：采用李克特量表形式的總體評價(jià)、分項(xiàng)等級；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是用于解釋事實(shí)而采用的非格式化信息，比如：文本（博客、產(chǎn)品評論、論壇）、圖片、視頻。Zhang等指出結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)之間模糊性、異質(zhì)性和沖突性需要以認(rèn)知心理的視角理解，具體地講：兩類數(shù)據(jù)在極為不滿或持有不同意見消費(fèi)者的認(rèn)知過程中呈現(xiàn)較為緊密的聯(lián)系，而在滿意或持中性態(tài)度消費(fèi)者的認(rèn)知過程中表現(xiàn)出混淆的情緒信號。關(guān)于UGC大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究主要是利用文本挖掘、情感分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段獲取消費(fèi)者行為信息并用做商業(yè)情報(bào)分析。Netzer等從汽車論壇中提取了2001-2007年間76587位用戶對30種汽車品牌（共169種汽車型號）發(fā)表的近600百萬條評論語句，通過構(gòu)建汽車型號的共現(xiàn)矩陣，在描述消費(fèi)者感知空間距離基礎(chǔ)上形成直覺圖以反映市場結(jié)構(gòu)和市場競爭狀況。Singh，Sahoo和Mukhopadhyay[361將博客文本分為情感和質(zhì)量兩類，通過比較1000家IT服務(wù)公司的時(shí)間序列數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)：帶有情感特征的文本更容易引起受眾的關(guān)注和保留，而單反映質(zhì)量的文本只能影響受眾的保留。Tirunillai和Tellis利用5類市場15家公司的35萬份客戶評論數(shù)據(jù)，在文檔主題生成模型的基礎(chǔ)上提取消費(fèi)者品牌滿意度的關(guān)鍵維度，其中易用性、性能和視覺吸引力的重要性具有跨市場特點(diǎn)；安全性、接受性和物質(zhì)支持只在特定市場比較重要。Liu，Singh和Srinivasan通過20億條Twitter和4000億頁維基頁面分別預(yù)測電視節(jié)目需求，發(fā)現(xiàn)維基百科數(shù)據(jù)的預(yù)測效果較弱，因?yàn)門witter用戶可以在電視節(jié)目播放前、中、后即時(shí)發(fā)布信息，而維基數(shù)據(jù)具有明顯的滯后性。endprint

3.2消費(fèi)者態(tài)度研究

在可信度判斷后，消費(fèi)者會對UGC信息中的產(chǎn)品、品牌、事件等主題形成自己的態(tài)度，因此該部分研究屬于傳播效應(yīng)的擴(kuò)展研究。Thompson和Malaviya指出消費(fèi)者對用戶生成廣告同時(shí)存在認(rèn)同和懷疑兩種截然相反的態(tài)度，其中認(rèn)同是UGC因消費(fèi)者對發(fā)布者相似性感知而產(chǎn)生的說服效果，而懷疑是消費(fèi)者對發(fā)布者專業(yè)性的歸因。這意味著，消費(fèi)者對UGC的感知存在積極和消極兩種態(tài)度。關(guān)于積極態(tài)度，Kim和Canina認(rèn)為這與消費(fèi)者滿意有關(guān)，滿意度取決于UGC內(nèi)容和實(shí)際感知質(zhì)量之間的差異；Ho-Dac，Carson和Moore從品牌資產(chǎn)的視角進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，正面評論（負(fù)面評論）只會增加（減少）弱勢品牌的銷售，并且銷售和正面評論之間形成的正反饋能促進(jìn)弱勢品牌向強(qiáng)勢品牌的轉(zhuǎn)換；Kim和Johnson根據(jù)“S-O-R”模型認(rèn)為正面UGC能刺激消費(fèi)者同時(shí)產(chǎn)生情緒（如：激勵(lì)、愉悅）和認(rèn)知反應(yīng)（感知信息質(zhì)量），并分別形成直接行為反應(yīng)（信息分享、直接購買）和潛在行為反應(yīng)（未來購買意愿、品牌承諾）；關(guān)于消極態(tài)度，Yin，Bond和Zhang在情緒和認(rèn)知加工理論的基礎(chǔ)上比較焦慮和憤怒對感知有用性的效果，研究發(fā)現(xiàn)：消費(fèi)者能從帶有焦慮的UGC中感知到更強(qiáng)的有用性，并且感知過程受認(rèn)知努力的調(diào)節(jié)。

4研究展望

在共詞分析法的基礎(chǔ)上，通過統(tǒng)計(jì)高頻關(guān)鍵詞的分布和變化規(guī)律發(fā)現(xiàn)，國外用戶生成內(nèi)容的研究熱點(diǎn)分為生成動(dòng)機(jī)、傳播效應(yīng)和在線社會網(wǎng)絡(luò)，而以大數(shù)據(jù)和消費(fèi)者態(tài)度為代表的商業(yè)情報(bào)研究逐漸成為該領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。從UGC中獲取商業(yè)情報(bào)的趨勢表明，相關(guān)研究不僅需要討論生成行為的原因、影響和網(wǎng)絡(luò)特征，更需要挖掘生成內(nèi)容的價(jià)值。因此，后續(xù)研究可從生成內(nèi)容角度探索以下問題。

1）明確用戶生成內(nèi)容特征。盡管網(wǎng)絡(luò)口碑已成為UGC研究的重要分支，但這并不意味著可以簡單將二者等同對待。它們的區(qū)別在于：①信息形式和范圍不同。網(wǎng)絡(luò)口碑是以文字為主的產(chǎn)品信息，而UGC是以文字、圖片和視頻為主的多樣化信息；②內(nèi)容特征不同。相較于網(wǎng)絡(luò)口碑，UGC表現(xiàn)出更鮮明的原創(chuàng)性、趣味性和價(jià)值觀。由于信息超越了產(chǎn)品范圍，UGC傳播行為在分享信息的同時(shí)也是主動(dòng)展示自我，因而在內(nèi)容上會突顯個(gè)性化的心理訴求。這意味著，只有原創(chuàng)性、趣味性強(qiáng)的內(nèi)容才有可能被他人認(rèn)同。但需要注意的是，原創(chuàng)性和趣味性屬于表現(xiàn)形式，內(nèi)容能否被認(rèn)同關(guān)鍵取決于蘊(yùn)含在個(gè)性化信息中的價(jià)值觀能否被受眾所接受。

2）探索生成內(nèi)容動(dòng)機(jī)。部分研究肯定了語言風(fēng)格、評價(jià)屬性等一般信息特征與生成動(dòng)機(jī)的關(guān)系，但內(nèi)容特征在UGC傳播中的作用未做深入討論。事實(shí)上，內(nèi)容不僅與傳播效果密切相關(guān)，并且生成具有獨(dú)特的動(dòng)機(jī)。由內(nèi)容特征可知，UGC是為了展示自我而具有鮮明的原創(chuàng)性、趣味性和價(jià)值觀，相應(yīng)地產(chǎn)生內(nèi)容的動(dòng)機(jī)有可能是在人前塑造一個(gè)與眾不同、幽默以及思想積極的正面形象。因此，需要借助印象管理、社會交換等社會學(xué)理論進(jìn)一步認(rèn)識UGC傳播行為的社會動(dòng)機(jī)。

3）討論生成內(nèi)容的邊界管理。UGC是用戶把私人信息發(fā)布在公共平臺上，其內(nèi)容傳播研究需要明確“私人領(lǐng)域”和“公共領(lǐng)域”之間的邊界管理問題。所謂邊界是用戶決定傳播私人信息的相對臨界范圍，它具有兩個(gè)層次：一是用戶是否使用社交媒體發(fā)布私人信息；二是用戶在社交媒體中何時(shí)、何地、如何向哪些人傳播哪些私人信息。參照邊界層次，相應(yīng)的管理問題包括：用戶在傳播私人信息過程中的人格特質(zhì)、心理動(dòng)機(jī)和傳播機(jī)制；私人信息的主要類型，以及用戶對不同類型私人信息的敏感度；傳播渠道、受眾特征、傳播方式和私人信息披露之間的作用關(guān)系。endprint