突發(fā)公共事件下公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮的影響因素研究

邱子清

摘要：目的/意義：在信息暢通的今天，身處突發(fā)公共事件中的公眾會(huì)更加擔(dān)心錯(cuò)過(guò)信息，從而產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮。本文旨在探析突發(fā)公共事件下公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮的影響因素，助力相關(guān)方面的社會(huì)治理。方法/過(guò)程：本文基于前期研究成果，結(jié)合結(jié)構(gòu)方程模型，利用SPSS、AMOS軟件進(jìn)行研究。結(jié)果/結(jié)論：最終根據(jù)所建模型對(duì)突發(fā)公共事件下影響公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮的原因進(jìn)行了分析，并提出了相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：信息錯(cuò)失焦慮；突發(fā)公共事件；結(jié)構(gòu)方程模型；影響因素

中圖分類(lèi)號(hào)：G203文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-3315（2021）6-166-002

一、引言

2020年年初，新型冠狀病毒以其極強(qiáng)的傳播性在全球范圍之內(nèi)造成了十分嚴(yán)重的影響，給人們的正常生活或多或少帶來(lái)了沖擊?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代，人們獲取信息的途徑也越來(lái)越多，但是所獲信息并不一定是真實(shí)可信的。因此在突發(fā)公共事件發(fā)生的時(shí)候，公眾就可能產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮（Fearofmissingout，F(xiàn)OMO），即沒(méi)能了解他人正在做的事、知道的事，或者沒(méi)能知曉他人所擁有的更多甚至更好的東西會(huì)感到不安，并且這種不安有時(shí)候非常強(qiáng)烈[1]。

因此公眾會(huì)在行為和心理上產(chǎn)生相應(yīng)的特征，如焦慮、恐慌等，可能對(duì)相關(guān)部門(mén)的社會(huì)治理產(chǎn)生阻礙，對(duì)社會(huì)和諧與穩(wěn)定產(chǎn)生影響，尤其是在突發(fā)公共事件下，這種現(xiàn)象和相應(yīng)的影響會(huì)更為突出。本文基于前期研究結(jié)果，利用結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)突發(fā)公共事件下公眾信息錯(cuò)失焦慮的影響因素進(jìn)行研究，旨在于助力社會(huì)治理體系的完善、相關(guān)部門(mén)社會(huì)治理能力的提升、公眾信息錯(cuò)失焦慮的降低、公眾信息素養(yǎng)的提高等。

二、研究方案與假設(shè)

2.1研究方案

前期，研究人員對(duì)以江蘇、廣東、山西為主的國(guó)內(nèi)公眾進(jìn)行了半結(jié)構(gòu)化訪談以及問(wèn)卷調(diào)查，對(duì)于得到的數(shù)據(jù)，研究人員通過(guò)定性與定量相結(jié)合的方法，將扎根理論與因子分析方法相結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析，提取出各維度的主要因子，前期構(gòu)建的理論模型如圖1。本文將基于上述研究成果，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)國(guó)內(nèi)公眾進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查，以實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的研究。

2.2研究假設(shè)

綜上，本文提出如下研究假設(shè)：

H1：查看疫情相關(guān)信息的場(chǎng)景對(duì)公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮有顯著影響；

H2：查看疫情相關(guān)信息的時(shí)機(jī)對(duì)公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮有顯著影響；

H3：查看疫情相關(guān)信息的動(dòng)因?qū)姰a(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮有顯著影響；

H4：查看疫情相關(guān)信息時(shí)的行為特征可以有效表征公眾信息錯(cuò)失焦慮的情況；

H5：查看疫情相關(guān)信息時(shí)的心理特征可以有效表征公眾信息錯(cuò)失焦慮的情況。

三、數(shù)據(jù)收集與整理

本文數(shù)據(jù)收集采用問(wèn)卷調(diào)查的方式，樣本來(lái)自以江蘇省、廣東省、山西省為主的18個(gè)省級(jí)行政區(qū)，基本覆蓋中國(guó)的各大地理分區(qū)（本次調(diào)查涉及華東地區(qū)、華南地區(qū)、華中地區(qū)、華北地區(qū)、西北地區(qū)、西南地區(qū)以及東北地區(qū)內(nèi)的省級(jí)行政區(qū)）。被調(diào)查者是研究人員所調(diào)研的18個(gè)省級(jí)行政區(qū)的公眾，男女比例均衡，年齡跨度較大，職業(yè)種類(lèi)也較為豐富。

研究人員共發(fā)放問(wèn)卷210份，回收問(wèn)卷204份，其中信息不完整或相關(guān)項(xiàng)目沒(méi)有回答的問(wèn)卷4份，最后得到200份有效問(wèn)卷，有效回收率為98.04%。除個(gè)人基本信息之外，調(diào)查問(wèn)卷設(shè)置了20個(gè)題項(xiàng)，采用5級(jí)李克特量表（Likertscale），表述為：完全符合、比較符合、一般符合、比較不符合和完全不符合，分別對(duì)應(yīng)5、4、3、2、1分，每個(gè)被調(diào)查者的態(tài)度總分就是他對(duì)各道題的回答所得分?jǐn)?shù)的加總，這一總分可說(shuō)明他的態(tài)度強(qiáng)弱或他在這一量表上的不同狀態(tài)，即可反映如前所述11個(gè)因素對(duì)信息錯(cuò)失焦慮的影響程度。

四、計(jì)量檢驗(yàn)

4.1模型設(shè)定

結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）是基于變量的協(xié)方差矩陣來(lái)分析變量之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法，是多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。在數(shù)據(jù)的計(jì)量領(lǐng)域中，結(jié)構(gòu)方程模型（structuralequation modeling，SEM）已經(jīng)成為具有指標(biāo)性的分析技術(shù)。在SEM分析的路徑圖（模型）中，包括了測(cè)量模型與結(jié)構(gòu)模型兩部分。測(cè)量模型是指潛在變量與觀察變量之間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型是指潛在變量之間的關(guān)系。其模型方程式如下所示。

結(jié)構(gòu)方程式：η=γζ+βη+ζ

內(nèi)衍變量（因變量）的測(cè)量方程式：Y=λη+ε

外衍變量（自變量）的測(cè)量方程式：X=λζ+δ

在結(jié)構(gòu)方程式中，η（Eta）是向量類(lèi)型，γ（Gamma）是回歸類(lèi)型，ζ（Xi）是向量類(lèi)型，β（Beta）是回歸類(lèi)型。在內(nèi)衍、外衍變量的測(cè)量方程式中，λ（Lamda）是回歸類(lèi)型，ε（Epsilon）及δ（Delta）是方差/協(xié)方差類(lèi)型。此外，ζ代表外衍變量，η代表內(nèi)衍變量，γ代表外衍變量對(duì)內(nèi)衍變量的作用，β代表內(nèi)衍變量對(duì)內(nèi)衍變量的作用[2]。

本文利用結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)突發(fā)公共事件下公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮的影響因素進(jìn)行進(jìn)一步的探究。

4.2信度檢驗(yàn)和探索性因子分析

本研究的數(shù)據(jù)分析主要采用軟件SPSS19.0，模型運(yùn)行采用Amos22.0。

4.2.1缺失值置換。在Amos進(jìn)行分析之前，會(huì)將輸入原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成協(xié)方差矩陣。如果我們對(duì)資料的缺失值（missing values）不做適當(dāng)?shù)奶幚?，就可能產(chǎn)生“非正定矩陣”的問(wèn)題。為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性，要對(duì)缺失值做適當(dāng)?shù)奶幚?。在SPSS中，一般的做法是用數(shù)列平均數(shù)（這一題項(xiàng)所有已填答者數(shù)值的平均值）來(lái)取代缺失值（本文即選擇此做法），SPSS會(huì)產(chǎn)生新的變量[2]。

結(jié)果顯示，原始數(shù)據(jù)中沒(méi)有缺失值，數(shù)據(jù)完整性很好。

4.2.2信度檢驗(yàn)。信度（Reliability）即可靠性，它是指采用同樣的方法對(duì)同一對(duì)象重復(fù)測(cè)量時(shí)所得結(jié)果的一致性程度[3]。本文采用Alpha信度系數(shù)法，通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0中的可靠性分析功能，得到本次調(diào)查的Cronbach′sAlpha系數(shù)為0.920，信度高。

4.2.3效度檢驗(yàn)。效度（Validity）即有效性，它是指測(cè)量工具或手段能夠準(zhǔn)確測(cè)出所需測(cè)量的事物的程度[4]。本文主要通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0中的因子分析功能，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了KMO樣本測(cè)度及巴特立特球體檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，KMO值為0.893，效度高。

4.2.4模型適配度檢驗(yàn)與修正。

（1）異常值處理。將數(shù)據(jù)載入所構(gòu)建的模型并進(jìn)行運(yùn)算、輸出。在Amos計(jì)算每一個(gè)觀察值遠(yuǎn)離群體重心的Mahalanobisdsquared距離，并按大小排序。其輸出的結(jié)果中p2的值可以反映出非正態(tài)分布的個(gè)案，當(dāng)p2的值很小時(shí)（例如小于0.05），可推測(cè)該觀察值可能為異常值。本文共剔除了10個(gè)異常值，剔除完異常值后，研究人員對(duì)剩下的190個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信度與效度分析，得到Cronbach′sAlpha系數(shù)為0.927，信度高，KMO值為0.905，效度高。

（2）假設(shè)模型適配度檢驗(yàn)。在模型擬合度（goodness-of-fit）評(píng)估方面，若模型擬合度越高，則代表模型可用性越高，參數(shù)的估計(jì)越具有其涵義[2]。表2列出學(xué)者較多參考的指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)，以及假設(shè)模型的適配值，總的來(lái)說(shuō)，假設(shè)模型的適配度不佳。

（3）模型修正。由于假設(shè)模型擬合效果不佳，所以需要提高所構(gòu)建模型的擬合度，根據(jù)ModificationIndices（Group number1-Defaultmodel）中的數(shù)據(jù)，優(yōu)先對(duì)MI值最大的部分進(jìn)行修正，增加相關(guān)路徑，可使模型擬合更優(yōu)。

（4）優(yōu)化模型適配度檢驗(yàn)及最終模型。在進(jìn)行多次修正之后得到優(yōu)化模型，表3列出學(xué)者較多參考的指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)，以及優(yōu)化模型的適配值，總的來(lái)說(shuō)，優(yōu)化模型的適配度良好。

經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的一系列處理，得到最終的結(jié)構(gòu)方程模型如圖2所示。

五、研究結(jié)論與啟示

5.1研究結(jié)論

通過(guò)路徑分析對(duì)各個(gè)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：查看疫情相關(guān)信息的動(dòng)因?qū)姰a(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮有顯著影響，并且查看疫情相關(guān)信息時(shí)的行為特征可以有效表征公眾信息錯(cuò)失焦慮的情況，即假設(shè)H3-H4都是成立的。其他假設(shè)雖未達(dá)到所預(yù)期的情況，不過(guò)相關(guān)因素的影響程度也基本上均在0.3以上，對(duì)信息錯(cuò)失焦慮有著一定的影響。

5.2研究啟示

通過(guò)本文研究可以得到如下啟示：

5.2.1政府、媒體等方面應(yīng)當(dāng)注重在突發(fā)公共事件中對(duì)公眾的正確引導(dǎo)。根據(jù)結(jié)果可知，動(dòng)因潛變量對(duì)公眾產(chǎn)生信息錯(cuò)失焦慮有著最大的正向影響，且在動(dòng)因潛變量的觀測(cè)變量中，動(dòng)因5，即公眾查看疫情相關(guān)信息的原因?yàn)橥饨缫龑?dǎo)貢獻(xiàn)最大，由此可得，若外界對(duì)公眾的引導(dǎo)是積極的，公眾的信息錯(cuò)失焦慮將得到有效控制，有利于突發(fā)公共事件中的社會(huì)治理。而政府、媒體等相關(guān)方面在引導(dǎo)公眾方面較有發(fā)言權(quán)，因此，政府、媒體等方面應(yīng)當(dāng)注重在突發(fā)公共事件中對(duì)公眾的正確引導(dǎo)。

5.2.2后續(xù)有關(guān)信息錯(cuò)失焦慮測(cè)度的研究可加大行為特征的占比，相關(guān)信息發(fā)布平臺(tái)注意所發(fā)布信息的真實(shí)性。在信息錯(cuò)失焦慮潛變量的觀測(cè)變量中，特征1-3貢獻(xiàn)較大，而特征1-3屬于公眾信息錯(cuò)失焦慮的行為特征，特征4-8屬于心理特征，由此可知，若后續(xù)學(xué)者有意向進(jìn)行突發(fā)公共事件中公眾信息錯(cuò)失焦慮的測(cè)度研究，可以將公眾在行為特征方面的占比加大一些。此外，由特征1-3的內(nèi)容可得，公眾很關(guān)注相關(guān)信息，因此相關(guān)信息發(fā)布平臺(tái)應(yīng)當(dāng)注意所發(fā)布信息的真實(shí)性，否則可能會(huì)使公眾產(chǎn)生消極影響。

本論文掛靠2020年江蘇省大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“突發(fā)公共事件中公眾信息錯(cuò)失焦慮現(xiàn)象探析及應(yīng)對(duì)策略研究”（202010304077Y）

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