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    用戶生成內容的“陰暗面”:短視頻平臺用戶消極使用行為意向研究

    2021-11-03 10:34:28張大偉
    關鍵詞:陰暗面心流意向

    ■ 張大偉 王 梓

    一、引言

    網(wǎng)絡用戶的快速增長,帶動社交媒體“大爆炸”式增長,也造成行業(yè)競爭加劇,甚至直接導致社交平臺的消亡,例如曾經(jīng)風光無限的人人網(wǎng)逐漸消失在人們的視野中,臉書(Facebook)的活躍用戶數(shù)量也處于下滑狀態(tài)。①短視頻行業(yè)的“頭部”平臺暫未發(fā)生此類跡象,但是“尾部”平臺已經(jīng)流量不足、奄奄一息。作為社交媒體平臺,短視頻應用允許用戶透過平臺發(fā)表和傳播信息,呈現(xiàn)出用戶生成內容的“光明面”,即吸引用戶注意力的內容特征,如娛樂性等。但由于缺乏行之有效的監(jiān)管機制,信息質量無法得到保障②,短視頻平臺逐漸顯露出其“陰暗面”,即引發(fā)用戶使用倦怠的內容特征,形成消極信息因素(negative information-related incidents),如廣告干擾(advertising interference)、模棱兩可(information equivocality)、謠言泛濫(rumor dissemination)和內容低俗(content vulgarization)等,使得短視頻平臺被負面評價圍繞,極易引發(fā)用戶對社交媒體的倦怠。從龐大的用戶基礎來看,內容的消極特征并未完全阻斷平臺為用戶帶來良好的“心流體驗”③。用戶在社交媒體中獲得心流體驗意味著其沉浸于社交媒體,甚至達到“忽視周邊環(huán)境”的程度,這使得用戶的心理和行為產生悖論(paradox)狀態(tài):既享受社交媒體所帶來的心流體驗,又受困于“陰暗面”所引起的社交媒體倦怠。這要求學者在研究短視頻用戶心理與行為意向時,需要系統(tǒng)地考慮這種悖論狀態(tài)的作用機制及其對行為意向的復雜影響作用。

    本研究使用定量研究方法,嘗試以刺激—機體—反應(SOR)模型為框架,探討短視頻平臺中消極信息因素、社交媒體倦怠(social media fatigue)、心流體驗和用戶不持續(xù)使用行為意向之間的關系。為了達致研究目標,研究主要聚焦于3個問題:

    RQ1:短視頻平臺的用戶是否已經(jīng)產生了消極使用行為意向?程度如何?

    RQ2:消極信息因素是如何影響社交媒體倦怠,從而觸發(fā)用戶的消極使用行為的?

    RQ3:在社交媒體倦怠引發(fā)用戶消極使用行為的過程中,心流體驗扮演了何種角色?

    本文以期發(fā)現(xiàn)消極信息因素對用戶不持續(xù)使用行為意向的作用機制,從而為短視頻平臺的可持續(xù)發(fā)展提供參考依據(jù)。

    二、研究假設及模型構建

    SOR模型是一個較為嚴謹?shù)奶接懮缃幻襟w用戶行為意向的理論框架,主要包含了刺激(stimulus)、機體(organism)和反應(response),用于解釋來自外部環(huán)境的刺激會影響個體內部狀態(tài),從而進一步導致特定的行為反應。④因此,筆者以SOR模型作為基礎,輔以心流體驗理論,用于探討短視頻平臺用戶不持續(xù)使用行為意向的影響因素。根據(jù)文獻綜述的結論,筆者構建了本文的研究模型(如圖1所示)。其中,刺激主要包括廣告干擾、謠言泛濫、模棱兩可和內容低俗等消極信息因素;社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向則分別看作是機體和反應;心流體驗既是社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向間的負向調節(jié)變量,又可以負向影響社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向。

    圖1 短視頻平臺用戶不持續(xù)使用意向理論模型

    (一)消極信息因素的作用

    學者哈·路易莎(Ha Louisa)將廣告干擾定義成個體對社交媒體中大量廣告造成使用困擾的感知。⑤大數(shù)據(jù)和機器學習的興起為廣告主更為清晰地識別目標客戶、推送定制廣告提供了技術上的支持。⑥研究表明,定制廣告可能因為內容與用戶需求相匹配而產生較強的說服力⑦,亦有可能引發(fā)用戶的隱私顧慮而表現(xiàn)出廣告回避行為⑧。縱然,大量的廣告主為了達到提高廣告效果的目的,采用了原生廣告(native advertising)等形式,將廣告內容融入到短視頻創(chuàng)作,重復地推送至目標用戶。⑨這種方式在初期使用時取得了較好效果,隨著時間的推移,該方式亦有可能顯現(xiàn)出消極效果,對用戶造成廣告干擾。面對廣告干擾,用戶無法專注,甚至影響其與他人的社會互動。此外,以往研究對亞洲地區(qū)的本科生調查發(fā)現(xiàn),廣告干擾與社交媒體倦怠之間存在著正向的間接關系。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H1.廣告干擾是短視頻平臺用戶產生社交媒體倦怠的正向影響因素。

    與傳統(tǒng)媒介相比,社交媒體的主要信息源是用戶,他們可以通過社交媒體表達個人意見和情感。⑩用戶在享受大量優(yōu)質信息的同時,亦會因為泛濫的謠言而困擾。學者王晰巍等認為網(wǎng)絡謠言是通過網(wǎng)絡媒介進行傳播的未經(jīng)確定的話語。社交媒體迅捷的信息傳播速度更是加劇了謠言的傳播,使得謠言難以控制。謠言泛濫涵蓋了謠言的散布、喪失倫理和誤導性或虛假信息的擴散等方面。此種情況會導致用戶耗費大量的時間和精力來評估信息質量,這是社交媒體倦怠的前兆。同時,學者林(Lin)的研究證實了謠言泛濫會影響用戶滿意度,進而觸發(fā)社交媒體倦怠的產生。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H2.謠言泛濫是短視頻用戶產生社交媒體倦怠的正向影響因素。

    同時,社交媒體信息的多樣化和表達的自由化,使得平臺上充斥著大量模棱兩可的信息。模棱兩可主要是指信息含義的多向性和信息來源的不確定性,這也導致了信息意義的模糊性。換言之,高度模棱兩可的信息會導致用戶對內容理解的不一致性,使得用戶產生無法控制社交媒體的感知。同時,信息的模棱兩可會對用戶的決策產生不利影響,主要是因為人們需要通過大量的溝通以減少理解模棱兩可信息的不一致性。在此情況下,溝通超載隨之而來,進而觸發(fā)用戶的社交媒體倦怠。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H3.模棱兩可是短視頻用戶產生社交媒體倦怠的正向影響因素。

    受到經(jīng)濟利益的驅使,一些社交媒體平臺放松了對內容的監(jiān)管,使得大量的低俗化內容出現(xiàn)。內容低俗主要體現(xiàn)在知識和內涵缺乏、涉性涉暴和渲染功利世俗等方面。由于缺乏專業(yè)性、知識性和科學性,低俗化內容在社交媒體用戶群體中極為容易傳播。雖然過往的學者沒有針對低俗化內容與社交媒體倦怠的關系展開討論,但是從低俗化內容的特征不難看出兩者之間存在著一定的關系。低俗化內容表現(xiàn)出較大的同質性,雖然在傳播的初始階段極易吸引用戶的眼球,但是后續(xù)相似內容的推出會降低甚至是阻礙心流體驗的產生。同時,過多低俗化內容使得用戶對平臺的好感度下降,這也在一定程度上引發(fā)用戶社交媒體倦怠。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H4.內容低俗是短視頻用戶產生社交媒體倦怠的正向影響因素。

    (二)社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向

    在過往研究中,大量的學者已經(jīng)證實了社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向之間的關系。在國內,學者郭佳和曹芬芳發(fā)現(xiàn),隱私關注、社交過載、系統(tǒng)功能過載和信息過載引發(fā)的社交媒體使用倦怠,會正向觸發(fā)用戶的不持續(xù)使用意向。李旭等以微信為研究對象,驗證了社交媒體用戶倦怠與實際消極使用行為之間的正向關系。在國外,學者拉文德蘭(Ravindran)等(2014)認為,經(jīng)歷社交媒體倦怠的用戶更容易停止參與社交媒體活動,或完全退出社交媒體。學者麥爾(Maier)等指出較高水平的社交媒體倦怠會導致用戶產生不持續(xù)使用社交媒體的傾向。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H5.社交媒體倦怠是短視頻用戶產生不持續(xù)使用意向的正向影響因素。

    (三)心流體驗的作用

    李穎和肖珊發(fā)現(xiàn),當個體從事某一事項獲得心流體驗時,其會忘記對時間和周邊環(huán)境的感知,并感到一種持續(xù)的愉悅感。換言之,當人們處于心流狀態(tài)時,注意力主要集中在活動本身而忽略了自己所關注的事項,一些與活動無關的感知和想法都會被過濾。心流體驗可以提高社交媒體用戶對負面刺激的閾值和容忍度,進而阻止這些情緒轉化為逃避行為。便捷的操作和豐富的視頻,使得短視頻用戶不知不覺地沉浸其中,獲得心流體驗。用戶在處于心流體驗狀態(tài)時,亦能對平臺產生較高的滿意度,甚至是忠誠度,進而阻止或降低潛在負面因素所帶來的倦怠感,并且增加對社交媒體的使用頻率。學者林(Lin)等關于微信的研究也已經(jīng)證實了心流體驗對社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向的影響作用。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H6.心流體驗是短視頻用戶產生社交媒體倦怠的負向影響因素。

    H7.心流體驗是短視頻用戶產生不持續(xù)使用意向的負向影響因素。

    過往關于社交媒體用戶行為意向的研究表明,心流體驗既可以扮演中介的角色,也可以成為調節(jié)變量。當處于心流狀態(tài)時,個體會全身心地投入某一社交平臺而忽略其所帶來的負面影響因素,從而使得倦怠之于不持續(xù)使用意向的作用顯著性下降。由此可推斷,用戶因短視頻平臺獲得的心流體驗也可以發(fā)揮調節(jié)的作用,以緩和社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向之間的關系。據(jù)此,本研究提出如下假設:

    H8.心流體驗是短視頻用戶社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向之間的調節(jié)變量。

    三、研究方法

    (一)變量的測量

    在本研究中,一共包含7個研究變量:廣告干擾、謠言泛濫、模棱兩可、內容低俗、社交媒體倦怠、心流體驗和不持續(xù)使用意向。其中,廣告干擾和謠言泛濫的測量均來自于學者林(Lin)的研究,兩個變量分別包含3個題項。學者達夫特和麥金塔(Daft & Macintosh)提出的3個題項可以用于測量本研究中的模棱兩可。學者黃(Huang)等的關于網(wǎng)絡游戲環(huán)境里的低俗內容的描述用于測量內容低俗這一變量。心流體驗這一變量將采用王(Wang)等提出的3個題項進行測量。源自?sberg的6個題項,用于測量社交媒體倦怠。此外,張(Zhang)等學者所提出的4個題項用于測量不持續(xù)使用意向。對來源于英文文獻的題項,本研究采用雙向翻譯法(back-translation method)進行翻譯,以確保能夠準確地表達出題項的本意。上述所有的題項均采用7級李克特量表進行衡量,1代表非常不同意,7代表非常同意。

    (二)數(shù)據(jù)采集

    根據(jù)艾媒數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)計報告顯示,自2013年以來,我國短視頻平臺的用戶數(shù)量逐年上升,截至2020年12月,短視頻平臺用戶的整體規(guī)模達到8.73億,日均使用時長達2小時以上,屬于國內社交媒體行業(yè)中較為活躍的一類。值得指出的是,短視頻平臺用戶數(shù)量的增長速度在2018年后逐漸放緩,甚至有些平臺呈現(xiàn)負增長趨勢。由此可見,選取短視頻平臺作為研究對象具有一定的代表性。

    筆者采用滾雪球抽樣法(snowball sampling),以網(wǎng)絡問卷進行數(shù)據(jù)收集。經(jīng)過篩查,本研究一共剩下有效的正式樣本461份。根據(jù)巴克利(Barclay)等的建議,用于結構方程模型分析的最小樣本數(shù)量應為變量最大題項數(shù)量的10倍或路徑關系數(shù)量的10倍。結合本研究,題項數(shù)量最大的變量是社交媒體倦怠,包含6個題項;結構方程模型中的路徑關系數(shù)量為8。因此,最小樣本數(shù)量應為60或80。由此表明,本研究的前測和正式樣本數(shù)量符合采用偏最小二乘法的樣本建議準則。如表1所示,正式樣本的年齡主要集中在18—25歲和26—35歲,分別占43.7%和47.2%;在性別方面,男、女用戶的數(shù)量基本持平,分別占 49.8%和50.2%;在職業(yè)方面,51.5%的樣本為學生,45.7%的樣本是全職工作者;在學歷方面,大專或本科群體最大,占比為68.6%,高中及以下群體次之,占比為26.2%;在月收入方面,低于2999元的樣本為最大群體,占比為65.6%,3000—4999元群體占比為16.2%。

    表1 樣本基本情況

    在短視頻平臺的使用經(jīng)驗方面,60.8%的用戶具有使用3年以上的經(jīng)歷;64.1%的用戶具有同時使用3個以上平臺的經(jīng)歷,僅有4.5%的用戶只使用1個平臺,據(jù)此可以發(fā)現(xiàn),抖音和快手處于同一手機屏幕是常見現(xiàn)象;在日均平臺使用時長方面,“>1且 ≤ 3小時”群體最大,占比為58.2%;在日均平臺使用頻率方面,“每天多次”的用戶群體最大,占比為61.0%,“每小時至少1次”群體次之,占比為26.6%。由此可知,短視頻平臺是用戶在社交媒體使用方面的主要選項之一。

    四、數(shù)據(jù)分析及討論

    本研究使用軟件Smart PLS 3.0、Interaction 和SPSS 24.0對所收集的數(shù)據(jù)進行分析。首先,Smart PLS 3.0主要用于評估本研究中的測量模型和驗證研究假設。本研究之所以選用偏最小二乘法進行分析,主要基于以下考慮:該種方法適用于較復雜的預測模型,并且在調節(jié)效應的操作方面較為容易。其次,Interaction是學者戴尼爾(Dainiel)開發(fā)的一款分析和繪制變量間交互作用的軟件。在本研究中,Interaction主要用于驗證心流體驗對社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向的關聯(lián)性調節(jié)作用。最后,本研究將根據(jù)心流體驗和社交媒體倦怠的程度將樣本劃分成四個象限,并通過SPSS 24.0的ANOVA功能分析不同象限的樣本不持續(xù)使用意向的差異,以再次檢視心流體驗的調節(jié)作用。

    (一)測量模型評估

    如表2所示,所有題項的因子載荷量處于0.803—0.924,均高于建議值0.6。各變量的Cronbach’sα值處于0.825—0.918,均高于建議值0.7,表明各變量具有良好的內部一致性。各變量的CR值處于0.895—0.936,均高于建議值0.7,表明各變量的題項具有良好的可靠性。各變量的AVE值處于0.709—0.793,表明各變量具有良好的收斂效度。

    表2 信度和收斂效度分析結果

    (續(xù)表)

    如表3所示,各變量的AVE的開根號值均大于變量間的皮爾森相關系數(shù),表明本研究的7個變量之間具有良好的區(qū)別效度。

    表3 區(qū)別效度分析結果

    本研究使用問卷的形式收集數(shù)據(jù),可能會導致研究結果出現(xiàn)共同方法偏差。依循梁(Liang)等的方法,筆者使用Smart PLS 3.0 進行共同方法偏差檢驗。如表4所示,實質因子載荷的平方值(0.753)與方法因子載荷的平方值(0.002)的比例為376。同時,大部分的方法因子載荷作用不顯著。因此,本研究不存在共同方法偏差。

    表4 共同方法偏差分析結果

    (二)測量模型評估

    筆者使用Smart PLS 3.0的自助法(Bootstrapping)抽樣5000次來檢驗本研究所設置的8個研究假設。如圖2所示,在社交媒體倦怠的影響因素方面,廣告干擾(H1:β=0.285,p<0.001)、謠言泛濫(H2:β=0.238,p<0.001)、模棱兩可(H3:β=0.089,p<0.05)和內容低俗(H4:β=0.112,p<0.05)均能夠發(fā)揮正向影響,表明了短視頻內容所存在的負向影響因素是制約其發(fā)展的主要因素,但是內容低俗和模棱兩可對用戶社交媒體倦怠的影響強度較弱,這表明現(xiàn)今短視頻泛娛樂化內容逐漸侵蝕了主流價值觀,通過獵奇、刺激、低俗和暴力等方式抓住受眾的注意力,使得大部分青年群體的短視頻用戶無意區(qū)分內容的優(yōu)劣,不同的用戶群體對同一短視頻的內涵感知也是有一定差異的,甚至短視頻的低俗內容被部分用戶視作娛樂休閑的主要方式之一。社交媒體倦怠(H5:β=0.453,p<0.001)會正向影響用戶的不持續(xù)使用意向。同時,用戶的心流體驗既會負向影響社交媒體倦怠(H6:β=-0.097,p<0.05)的產生,也會對不持續(xù)使用意向(H7:β=-0.205,p<0.001)發(fā)揮負向影響作用。此外,心流體驗(H8:β=-0.153,p<0.001)可以負向調節(jié)社交媒體倦怠對不持續(xù)使用意向的作用。換言之,當用戶的心流體驗程度較高時,社交媒體倦怠對不持續(xù)使用意向的作用會降低;反之,則會升高。因此,本研究的8個研究假設均被驗證通過。

    注:*** p<0.001; ** p<0.01; * p<0.05

    為驗證研究結果,筆者使用Interaction軟件繪制社交媒體倦怠、不持續(xù)使用意向與心流體驗之間的交互圖。如圖3所示,所有斜線均為正向且顯著(p<0.001),表明社交媒體倦怠與不支持使用意向之間存在正向關系。同時,心流體驗增強時(+1 Std Dev),斜線的坡度放緩;心流體驗減弱時(-1 Std Dev),斜線的坡度增強;由此驗證了心流體驗可以負向調節(jié)社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向之間的關系。

    注:不持續(xù)使用意向(DI),社交媒體倦怠(JD),心流體驗(FE)。

    (三)不同象限用戶的不持續(xù)使用意向比較

    學者加西亞(Garcia)等指出,中位數(shù)分割法(median split method)被廣泛運用于使用變量數(shù)值對樣本進行分類的研究場景。據(jù)此,筆者采用中位數(shù)分割法將樣本的社交媒體倦怠(中值為4.500)和心流體驗(中值為4.330)進行劃分,從而得出四個象限:第1象限(高心流,高倦怠:101個樣本),第2象限(高心流,低倦怠:140個樣本),第3象限(低心流,高倦怠:137個樣本),第4象限(低心流,低倦怠:84個樣本)。根據(jù)圖4可知,處于第2象限的用戶的不持續(xù)使用意向的平均值為3.536,遠低于第3象限用戶的不持續(xù)使用意向的平均值(5.833);第1象限和第4象限的用戶的不持續(xù)使用意向的平均值接近,分別為4.680和4.155。此外,第1象限用戶的存在,可以表明現(xiàn)實生活中“平時一直抱怨某一社交媒體,但又離不開該社交媒體,甚至比周邊不抱怨的用戶還依賴該社交媒體”這一現(xiàn)象的合理性,可謂“愛之深,責之切”。

    圖4 不同象限用戶的不持續(xù)使用意向

    如表5所示,第1象限用戶與第2象限(平均值差異為1.144,p值為0.000)、第3象限(平均值差異為-1.153,p值為0.000)、第4象限(平均值差異為0.525,p值為0.044)用戶的不持續(xù)使用意向的平均值差異顯著。第2象限用戶與第3象限(平均值差異為-2.297,p值為0.000)、第4象限(平均值差異為-0.619,p值為0.009)用戶的不持續(xù)使用意向的平均值差異顯著。第3象限與第4象限(平均值差異為1.678,p值為0.000)用戶的不持續(xù)使用意向的平均值差異顯著。以上統(tǒng)計結果表明,當用戶產生社交媒體倦怠時,心流體驗在緩和其不持續(xù)使用意向方面發(fā)揮了重要作用,再次驗證了Smart PLS 3.0的分析結果。同時,這一分析結果與林(Lin)等學者的研究結論表現(xiàn)出一定的差異性。在林(Lin)等的關于微信用戶研究中,在低水平社交媒體倦怠的群體中,具有高水平心流體驗和低水平心流體驗的用戶的不持續(xù)使用意向沒有顯著差異。微信作為我國最大的移動社交媒體App,其不但具有社交媒體的屬性,更具有通訊聯(lián)絡的功能,

    表5 不同象限用戶的不持續(xù)使用意向比較結果

    因此,容易造成用戶即使感知到了一定的微信倦怠,但是由于其通訊聯(lián)絡的功能,也不會產生太強烈的不持續(xù)使用意向。只有微信倦怠到達較高的程度時,才有可能觸發(fā)強烈的不持續(xù)使用意向,這也間接地凸顯了微信用戶粘度較強。

    五、研究結論與啟示

    本研究使用網(wǎng)絡問卷的方式收集數(shù)據(jù),以7級李克特量表進行測量,通過定量分析發(fā)現(xiàn),目前短視頻用戶的不持續(xù)使用意向程度達到4.579,說明短視頻用戶具有一定的消極使用意向。造成該現(xiàn)象的原因之一是短視頻平臺內容“陰暗面”,即廣告干擾、模棱兩可、謠言泛濫和內容低俗?!瓣幇得妗睍苯佑绊懹脩舻纳缃幻襟w倦怠,進而觸發(fā)用戶不持續(xù)使用意向的產生。而作為短視頻內容“光明面”的結果,心流體驗在社交媒體倦怠引發(fā)用戶不持續(xù)使用意向的過程中發(fā)揮了三重緩沖的角色:既可以同時負向影響社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向,也能負向調節(jié)這兩者之間的關系。此外,由于短視頻平臺眾多,競爭激烈,平臺定位有差異,大量用戶同時使用著不同短視頻平臺,這既體現(xiàn)了用戶強烈的好奇心,也間接說明單一平臺無法滿足用戶多元化需求。據(jù)此,本文的理論貢獻在于為短視頻平臺研究提供了更為聚焦且整體的研究視角,亦為優(yōu)化社交媒體內容環(huán)境提供了治理方略。

    首先,我們勾勒了短視頻平臺使用的概貌。當前,多平臺并用、多平臺補位的現(xiàn)象已經(jīng)成為短視頻使用的常態(tài),單個平臺已經(jīng)無法滿足用戶的多元化需求,95.5%的用戶下載并使用了2個及以上的短視頻平臺,這從側面反映出不同短視頻平臺在功能定位上存在較大的差異性和互補性,正是這種差異與互補成就了短視頻平臺共生共融的繁榮景象。然而,內容生產高度自主化的背后亦存在“陰暗面”,用戶在享受短視頻平臺帶來快樂的同時,也深受消極信息因素之擾,產生倦怠感,進而萌發(fā)了不持續(xù)使用意向。

    其次,我們聚焦于社交媒體的用戶生成內容,提出“陰暗面”這一概念,整合了廣告干擾、模棱兩可、謠言傳播和內容低俗等當下短視頻內容面臨的較為嚴峻的現(xiàn)實問題。過往關于社交媒體內容研究,更多是分析低質量內容和信息過載,或是以某一具體的消極信息因素作為刺激因素,分析其對社交媒體用戶的消極使用行為意向的作用,而本文則是將四類消極信息因素加以整合,提出了一個更為符合短視頻“信息本質”的研究框架。

    最后,本研究所選取的兩大心理變量集中體現(xiàn)了社交媒體使用的用戶心理。心流體驗和社交媒體倦怠均是存在于短視頻用戶中的心理要素,但現(xiàn)有的研究大多將兩者置于不同的研究模型以分別探討社交媒體用戶積極和消極的使用行為意向。事實上,短視頻信息是具有兩面性的,既會因“光明”的一面為用戶帶來心流體驗,也會由于“陰暗”的一面而使用戶產生社交媒體倦怠。我們的研究結論證實了“兩面”的共存關系,也驗證了林(Lin)等在研究微信用戶行為意向時所發(fā)現(xiàn)的心流體驗的緩沖作用。但是,他們的研究發(fā)現(xiàn),在微信用戶處于較低程度的社交媒體倦怠時,心流體驗無法發(fā)揮調節(jié)作用,這與本研究的結論有所差異。本研究認為,短視頻用戶無論是處于高水平或是低水平的社交媒體倦怠,心流體驗均能發(fā)揮調節(jié)作用。這在一定程度上為后來的研究提供了差異性的理論發(fā)現(xiàn),拓展了研究空間。

    概言之,當前的短視頻平臺在快速發(fā)展的過程中,遇到了一定的阻力。用戶的使用意向決定社交媒體的活躍度,這就要求短視頻平臺應該完善監(jiān)管機制以避免大量消極信息因素的出現(xiàn)。目前,短視頻平臺內容監(jiān)管機制雖然會對用戶舉報或后臺監(jiān)管發(fā)現(xiàn)的一些敏感性內容進行干涉,但是平臺對廣告和謠言的主動鑒別意愿和能力較弱。并且,由于網(wǎng)絡傳播具有較大的隱蔽性,傳播主體往往處于一個極端隱蔽的狀態(tài),僅靠個人手段也無法在網(wǎng)絡世界中尋找到惡意傳播者,這也縱容了“居心不良者”在網(wǎng)絡平臺惡意傳播謠言和低俗內容的可能性。因此,平臺不但需要繼續(xù)加強和完善自身的監(jiān)管機制,更是需要以“價值共創(chuàng)”理念引導用戶參與到“凈”平臺的行動中,形成較好的聯(lián)動機制,從而避免“陰暗面”的大面積出現(xiàn)。

    本研究證實了心流體驗在社交媒體倦怠與不持續(xù)使用意向之間發(fā)揮的三重緩沖作用,短視頻平臺可以通過為用戶打造一個沉浸場景,提升用戶心流體驗以緩解用戶不持續(xù)使用意向的產生。社交媒體發(fā)展至今,已經(jīng)成為人們生活中的必需品,甚至是“數(shù)智義肢”(homo prostheticus)。目前,從短視頻平臺用戶的使用頻率和使用時長來看,他們的狀態(tài)趨近于法蘭克福學派提出的“人類成為技術的工具”。黃旦認為,法蘭克福學派的這一觀點具有局限性,因為“無論是媒介意義構成、文化生產中媒介與受眾的互動(包括符號互動論),還是眾所周知的編碼和譯碼理論,都在證明作為受眾的人遠遠不是被動的接受者”,但是這也要求個體應該發(fā)揮主觀能動性,提升媒介素養(yǎng)、科學素養(yǎng)和信息素養(yǎng)等個人素養(yǎng),在信息海量但泥沙俱下的社交媒體中,學會獨立思考,保持主體性,學會對抗“陰暗面”對于心智的影響,避免陷入消極信息泛濫的陷阱之中。

    本研究透過定量研究方法對研究問題進行探索,并得到了一定的解答,但是仍然存在局限性:(1)本研究僅僅討論了“陰暗面”對社交媒體倦怠的推動作用,并未能考慮“光明面”所能產生的影響;同時,也未能考慮年齡、性別和學歷等人口統(tǒng)計學因素對社交媒體倦怠和不持續(xù)使用意向所發(fā)揮的作用。建議未來的研究可以同時納入人口統(tǒng)計學變量與消極和積極的信息因素,構建更為全面的研究模型,挖掘社交媒體信息對不持續(xù)使用意向的作用機制。(2)本研究僅針對短視頻平臺用戶進行研究,未能將更多社交媒體平臺用戶納入樣本范圍,這也導致研究的發(fā)現(xiàn)具有一定的局限性,建議未來的研究可以擴展至更多的社交媒體平臺,以發(fā)現(xiàn)不同類社交媒體用戶不持續(xù)使用意向的相似點,也能挖掘出不同類社交媒體平臺用戶之間的差異點。

    注釋:

    ① Facebook declines for the first time in infinite dial history.EdisonResearch.https://www.edisonresearch.com/facebook-declines-first-time-infinite-dial-history/.2018.

    ② Kim K S,Sin S C J.Selecting Quality Sources:Bridging the Gap between the Perception and Use of Information Sources.Journal of Information Science,vol.37,no.2,2011.pp.178-188.

    ③ Hsu C L.How Vloggers Embrace Their Viewers:Focusing on the Roles of Para-social Interactions and Flow Experience.Telematics and Informatics,vol.49,2020.pp.101-364.

    ⑤ Ha L.Observations:Advertising Clutter in Consumer Magazines:Dimensions and Effects.Journal of Advertising Research,vol.36,no.4,1996.pp.76-84.

    ⑥ 楊莉明、徐智:《社交媒體廣告效果研究綜述:個性化、互動性和廣告回避》,《新聞界》,2016年第21期,第3頁。

    ⑦ Chen H,Chiang R H L,Storey V C.Business intelligence and analytics:from big data to big impact.MIS Quarterly,vol.36,no.4,2012.pp.1165-1188.

    ⑧ Chinchanachokchai S,de Gregorio F.A Consumer Socialization Approach to Understanding Advertising Avoidance on Social Media.Journal of Business Research,vol.110,2020.pp.474-483.

    ⑨ 劉燕南、吳浚誠:《互聯(lián)網(wǎng)原生廣告中隱私悖論的嬗變與規(guī)制》,《當代傳播》,2019年第6期,第86頁。

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