基于ISM-MICMAC的移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素與關(guān)聯(lián)路徑研究

萬 震 鄒 凱 張艷豐 劉亞麗

(湘潭大學(xué)公共管理學(xué)院，湘潭，411105)

1 引言

隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和社交媒體平臺的不斷創(chuàng)新，信息數(shù)據(jù)呈現(xiàn)形式多樣、內(nèi)容豐富等發(fā)展趨勢，社交媒體用戶獲取和傳遞信息變得越來越便捷。數(shù)字化時(shí)代背景下，社交媒體作為用戶分享信息內(nèi)容和表達(dá)個(gè)人觀點(diǎn)的重要平臺，自出現(xiàn)以來即在全球范圍內(nèi)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長[1]。然而，數(shù)字化信息資源與社交通訊技術(shù)的迅速發(fā)展也給用戶心理和行為帶來沉重的負(fù)擔(dān)，信息過載、隱私泄露等現(xiàn)象使社交媒體用戶之間的交流不斷減少，參與熱情也逐漸減退[2]。國內(nèi)外的主流社交媒體(Facebook、Twitter、微信、QQ等)都出現(xiàn)了資深用戶逃離使用趨勢。這種用戶在社交媒體平臺越來越少發(fā)布動(dòng)態(tài)并消極使用的現(xiàn)象被稱為“社交媒體倦怠”(Social Media Fatigue, SMF)[3]。社交媒體倦怠是反映社交媒體用戶消極使用的心理反應(yīng)，是用戶由于個(gè)體感知社會(huì)比較的增加而消極使用社交媒體的行為表現(xiàn)，是社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)的負(fù)面情緒體現(xiàn)，一般表現(xiàn)為疲勞、淡然和冷漠等[4]。新媒體環(huán)境下，移動(dòng)社交媒體倦怠對用戶、企業(yè)和服務(wù)運(yùn)營商都存在重大影響。在用戶層面，導(dǎo)致用戶產(chǎn)生不安、焦慮、抑郁等心理方面的問題，進(jìn)一步出現(xiàn)失眠、酗酒等生理表現(xiàn)，進(jìn)而發(fā)展為回避社交、消極使用等信息倦怠行為[5]；企業(yè)和服務(wù)運(yùn)營商方面，移動(dòng)社交媒體用戶的消極或者退出使用是導(dǎo)致公司和服務(wù)運(yùn)營商利潤降低的重要原因，如人人網(wǎng)、MSN等。在此背景下，探究影響移動(dòng)社交媒體倦怠的因素，通過構(gòu)建相關(guān)模型對其關(guān)聯(lián)路徑進(jìn)行合理的解釋分析并提出管理策略，從而推進(jìn)媒體信息與用戶需求間的“數(shù)據(jù)生態(tài)”平衡，成為用戶行為研究學(xué)者、移動(dòng)社交媒體運(yùn)營商亟需解決的現(xiàn)實(shí)問題。

2 相關(guān)研究述評

當(dāng)前關(guān)于社交媒體倦怠的研究逐漸成熟，本研究通過搜集整理已有的相關(guān)研究，對社交媒體倦怠進(jìn)行概括和總結(jié)，同時(shí)結(jié)合已有研究的相關(guān)特征，從社交媒體倦怠的形成原因、影響因素以及影響結(jié)果展開描述。

2.1 社交媒體倦怠的形成原因研究

早期關(guān)于社交媒體倦怠的研究大多集中于西方國家，學(xué)者們通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，引起用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠的主要原因是各種新社交APP推送了大量無用的郵件信息[6]。當(dāng)部分用戶在享受著由社交媒體所帶來的便利時(shí)，另一部分用戶也會(huì)由于過度使用社交軟件而產(chǎn)生倦怠現(xiàn)象[7]，如每下載一個(gè)新的社交軟件時(shí)，需要不停地注冊個(gè)人信息等[8]。與早期的研究不同，后期學(xué)者們大多從用戶視角出發(fā)，進(jìn)一步探討在形成社交媒體倦怠后用戶不同的心理及行為表現(xiàn)。薛靜等[9]結(jié)合SSO理論闡明角色壓力是導(dǎo)致青年群體產(chǎn)生社交媒體倦怠的主要原因；Dhir等[10]則認(rèn)為社交媒體倦怠是由信息過載和服務(wù)過載所導(dǎo)致的一種由積極情緒轉(zhuǎn)變?yōu)橄麡O情緒的過程，而社交媒體用戶精力的有限與信息的超載之間的矛盾是引起用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠的主要原因[3]。同時(shí)研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)比較是導(dǎo)致用戶焦慮心理產(chǎn)生的主要原因[11]，而用戶由于錯(cuò)失焦慮(Fear of Missing Out, FoMO)所出現(xiàn)的強(qiáng)迫使用現(xiàn)象也造成了社交媒體倦怠[12]。對于青年群體而言，由錯(cuò)失焦慮現(xiàn)象所引起的信息過載、服務(wù)過載是產(chǎn)生社交媒體倦怠的主要原因[13]。此外，用戶隱私關(guān)注[14]在社交媒體倦怠形成過程中也起著重要作用。

2.2 社交媒體倦怠的影響因素研究

新媒體環(huán)境下，用戶在使用社交媒體時(shí)，其平臺環(huán)境以及個(gè)人因素影響著用戶倦怠情緒和消極使用行為的產(chǎn)生。在平臺環(huán)境方面，已有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)社交媒體界面增加或者更新部分功能時(shí)，用戶由于無法適應(yīng)新的功能，從而放棄對社交媒體的使用[15]；還有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，社交媒體中的信息內(nèi)容影響著用戶的使用感受，當(dāng)信息內(nèi)容過載時(shí)，用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠的現(xiàn)象也會(huì)更明顯[16]，劉魯川等[17]通過實(shí)證進(jìn)一步驗(yàn)證了信息過載正向影響用戶倦怠情緒。此外，系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量也對用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠具有一定的影響作用[18]。在用戶個(gè)人層面，Lee[19]等探討五大人格特質(zhì)與社交媒體倦怠之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，個(gè)體性格的外向程度對社交媒體倦怠的影響最大。還有研究者發(fā)現(xiàn)，個(gè)體性別以及性格對用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠也具有一定的影響[9]，當(dāng)用戶進(jìn)行社交時(shí)，為維持社交關(guān)系所出現(xiàn)感知過載也是產(chǎn)生倦怠的主要因素[20]。趙啟南[21]從關(guān)系性壓力視角出發(fā)，發(fā)現(xiàn)影響青年產(chǎn)生社交媒體倦怠可能源于自我沉浸與人機(jī)互動(dòng)等方面；而個(gè)體使用效能也會(huì)影響用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠[15]。與此同時(shí)，社交媒體倦怠還受內(nèi)部用戶性格[22]和外部社會(huì)環(huán)境[23]的雙重影響，從而改變用戶的使用行為。

2.3 社交媒體倦怠的后果研究

當(dāng)用戶正在經(jīng)歷社交媒體倦怠時(shí)，會(huì)表現(xiàn)出不同形式的間歇性中輟行為，如暫停使用媒體網(wǎng)絡(luò)或減少使用時(shí)間等[24]，其間歇性中輟行為又與用戶的焦慮情緒有關(guān)[25]，而用戶所產(chǎn)生的不同程度焦慮情緒決定了用戶不同的中輟使用行為[26-27]。此外，李珊珊等[28]結(jié)合主我與客我理論，對社交媒體用戶中輟行為的形成機(jī)理進(jìn)行了闡述與補(bǔ)充；盧新元等[29]基于時(shí)間特性，從用戶使用社交媒體的時(shí)間特征、使用頻次以及使用時(shí)間間隔分析了用戶消極使用行為規(guī)律；李旭等[30]基于認(rèn)知負(fù)荷理論發(fā)現(xiàn)，社交媒體倦怠對用戶消極使用行為產(chǎn)生影響，并將進(jìn)一步出現(xiàn)不持續(xù)使用行為[31]以及轉(zhuǎn)移使用行為[32]。還有學(xué)者結(jié)合SSO模型實(shí)證發(fā)現(xiàn)，社交媒體倦怠的產(chǎn)生會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致用戶產(chǎn)生社交焦慮以及情緒壓力[33]，表現(xiàn)出認(rèn)知失調(diào)、情緒焦慮和生活滿意度下降等[34]，其后果將迫使用戶在使用社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)出現(xiàn)情感、行為和社交等方面的變化[35]。此外，已有部分學(xué)者從情境因素和測量因素兩個(gè)方面探討了影響因素與用戶倦怠行為之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)[36]，并通過構(gòu)建用戶畫像將移動(dòng)社交媒體倦怠分為潛水忽略型、忍耐使用型、平臺轉(zhuǎn)移型和行為替代型四類[37-38]。因此，提高用戶信息素養(yǎng)是避免社交媒體倦怠的有效手段之一[39]。

縱觀已有社交媒體倦怠相關(guān)研究，筆者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前學(xué)者主要運(yùn)用單一的方法或模型對社交媒體倦怠的形成原因、影響因素和產(chǎn)生結(jié)果等方面展開討論，鮮有學(xué)者將解釋結(jié)構(gòu)模型和交叉矩陣相乘法結(jié)合起來，對影響移動(dòng)社交媒體用戶產(chǎn)生倦怠的因素進(jìn)行層級劃分，缺乏對影響因素更深層次的分析。基于此，本研究擬在前人研究的基礎(chǔ)上對社交媒體倦怠進(jìn)行補(bǔ)充，構(gòu)建移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素的解釋結(jié)構(gòu)模型(Interpretative Structure Model, ISM)，并運(yùn)用交叉矩陣相乘分析法(Cross-Impact Matrix Multiplication Applied to Classification，MICMAC)對各個(gè)影響因素之間的層級進(jìn)行歸納分析，通過觀察層級圖和解釋結(jié)構(gòu)模型圖更加直觀清晰地了解影響移動(dòng)社交媒體用戶產(chǎn)生倦怠的直接因素和間接因素，并提出相應(yīng)的對策，從而對移動(dòng)社交媒體用戶信息倦怠行為進(jìn)行系統(tǒng)、完整的模型解釋，研究結(jié)果將對探究用戶行為具有重要意義，同時(shí)也可為企業(yè)及服務(wù)運(yùn)營商面對移動(dòng)社交媒體倦怠問題提供切實(shí)可行的管理與服務(wù)參考。

3 移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素分析

3.1 影響因素提取

本研究以信息生態(tài)系統(tǒng)理論的統(tǒng)一術(shù)語表達(dá)為基礎(chǔ)，構(gòu)建移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素模型框架。用戶信息需求作為信息生態(tài)理論的主要目標(biāo)，通過研究信息人-信息-信息環(huán)境以及信息技術(shù)之間的關(guān)聯(lián)，進(jìn)一步促進(jìn)各個(gè)信息生態(tài)因子之間的和諧、共生、平衡發(fā)展[40]。新媒體環(huán)境下，當(dāng)移動(dòng)社交媒體用戶在進(jìn)行信息交互時(shí)，會(huì)將自己置身在一個(gè)完整的信息生態(tài)系統(tǒng)中。因此，在對移動(dòng)社交媒體用戶信息行為進(jìn)行研究時(shí)，可將信息生態(tài)理論作為研究基礎(chǔ)。基于此，本研究基于信息生態(tài)理論對移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素進(jìn)行識別分析。為保證影響因素提取的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，減少由于專家們的主觀意愿對結(jié)果造成的影響，筆者先咨詢兩位在用戶行為研究方面具有資深經(jīng)驗(yàn)的專家，對影響因素的提取進(jìn)行預(yù)調(diào)研；其次，在評分時(shí)通過討論決定按照表1的打分原則進(jìn)行影響因素關(guān)聯(lián)評分；再結(jié)合專家咨詢法，進(jìn)一步邀請六位用戶行為領(lǐng)域研究者(其中四位為具有教授職稱的圖書情報(bào)領(lǐng)域研究學(xué)者、兩位為社交媒體研究方向的博士研究生)對社交媒體用戶健康信息焦慮影響因素進(jìn)行打分和反饋。經(jīng)過三輪對比打分后進(jìn)行結(jié)果統(tǒng)計(jì)，結(jié)合預(yù)調(diào)研，討論達(dá)成一致后，整合專家們的意見，確定提取基于信息生態(tài)理論的17個(gè)影響因素，如表2所示。

表1 影響因素評分標(biāo)準(zhǔn)

表2 移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素

3.2 建立解釋結(jié)構(gòu)模型

影響因素的解釋結(jié)構(gòu)模型關(guān)系梳理，主要是借鑒Warfield[45]提出的解釋結(jié)構(gòu)方程模型方法。解釋結(jié)構(gòu)方程模型是為分析復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型而開發(fā)的一種系統(tǒng)分析方法，主要用于系統(tǒng)工程分析，是一個(gè)計(jì)算機(jī)輔助學(xué)習(xí)過程，將復(fù)雜的系統(tǒng)分解為各個(gè)子系統(tǒng)，通過構(gòu)建相關(guān)的矩陣進(jìn)行層級分解，進(jìn)一步得出各個(gè)子系統(tǒng)在該模型中的影響程度。通過把握問題的本質(zhì)，找出解決問題的方法。解釋結(jié)構(gòu)方程模型的方法步驟為鄰接矩陣A→可達(dá)矩陣M→建立層級結(jié)構(gòu)模型→建立系統(tǒng)問題的解釋結(jié)構(gòu)模型[45]。

3.2.1 建立鄰接矩陣

本研究基于八位專家對影響因素指標(biāo)的對比打分統(tǒng)計(jì)，根據(jù)最大隸屬度原則確定各因素之間的直接影響關(guān)系，鄰接矩陣A的構(gòu)建規(guī)則為：A=[aij]=1表示Fi要素對Fj要素存在直接影響關(guān)系，A=[aij]=0則表示Fi要素對Fj要素不存在直接影響關(guān)系，建立鄰接矩陣A如表3所示。

表3 鄰接矩陣A

3.2.2 建立可達(dá)矩陣

鄰接矩陣A顯示了各個(gè)因素之間的直接關(guān)系，但是不能體現(xiàn)各個(gè)因素之間的間接關(guān)系，因此，需要通過可達(dá)矩陣M來反映各個(gè)因素之間直接和間接的關(guān)系。利用MATLAB運(yùn)算，根據(jù)公式(A+I)k-1≠(A+I)k=(A+I)k+1=M。其中I表示單位矩陣，K=1、2、3、4等?？蛇_(dá)矩陣M可以表示F1-F17各要素之間的直接和間接影響，以及各個(gè)要素之間的傳遞性，即Fi可達(dá)Fj，F(xiàn)j可達(dá)Fh，則Fi可達(dá)Fh。結(jié)果如表4所示。

表4 可達(dá)矩陣M

3.2.3 可達(dá)矩陣的層級分解

計(jì)算出可達(dá)矩陣M后，需要對可達(dá)矩陣進(jìn)行層級分解，并建立結(jié)構(gòu)模型。將矩陣中影響因素Fi所在的第j行的矩陣元素為1的影響因素集合為R(Fi)，即影響因素Fi的可達(dá)集；將影響因素Fi所在的第i列的矩陣元素為1的影響因素集合為Q(Fi)，即影響因素Fi的前因集，兩者之間的交集R(Fi)∩Q(Fi)用A表示。移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素的可達(dá)集R(Fi)、前因集Q(Fi)和交集A如表5所示。

表5 可達(dá)矩陣的可達(dá)集與前因集

在確定最高等級要素之后，將其從表中劃去，再從新的要素關(guān)系中繼續(xù)尋找新的最高級要素，依次重復(fù)以上步驟，直到最后一級要素被劃分出來。最終得到移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素的分級為：第一層級為F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，F(xiàn)8，F(xiàn)9；第二層級為F10，F(xiàn)11，F(xiàn)12，F(xiàn)15，F(xiàn)16，F(xiàn)17；第三層級為F5；第四層級為F6，F(xiàn)7，F(xiàn)13，F(xiàn)14。

3.3 解釋結(jié)構(gòu)模型分析

根據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的可達(dá)矩陣，將移動(dòng)社交媒體倦怠的影響因素分成四個(gè)層級，再將具有關(guān)聯(lián)關(guān)系的影響因素進(jìn)一步進(jìn)行連接，各個(gè)層級之間的關(guān)系反映了它們的影響路徑。構(gòu)建移動(dòng)社交媒體倦怠的解釋結(jié)構(gòu)模型，具體如圖1所示。

圖1 移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素模型

第一層(Level1)為直接層，是影響移動(dòng)社交媒體倦怠的直接因素，包括信息過載、社交過載、服務(wù)過載、隱私泄露、感知成本和替代品吸引力。新媒體環(huán)境下，隨著虛假消息不斷增加、營銷號泛濫、微信“僵尸”好友不斷增多所產(chǎn)生的信息過載、服務(wù)過載和社交過載，嚴(yán)重干擾了用戶的正常使用。此外，社交媒體由于缺乏明確的審核機(jī)制，大量垃圾信息的出現(xiàn)導(dǎo)致用戶的感知成本在上升，用戶個(gè)人信息被竊取等隱私泄露現(xiàn)象越來越嚴(yán)重，用戶使用興趣在減少。并且隨著微博、抖音短視頻等弱關(guān)系社交媒體的沖擊，當(dāng)強(qiáng)關(guān)系社交媒體(如微信)無法滿足用戶的需求時(shí)，用戶會(huì)傾向于離開或轉(zhuǎn)移到弱關(guān)系社交媒體[46]，這都是導(dǎo)致用戶產(chǎn)生移動(dòng)社交媒體倦怠最直接的原因。

第二層(Level2)和第三層(Level3)為中間層，在整個(gè)解釋結(jié)構(gòu)模型中起到承上啟下的中介作用，中間層要素既是影響因素也是被影響因素。在信息生態(tài)系統(tǒng)理論中，信息技術(shù)的好壞直接反映了用戶產(chǎn)生移動(dòng)社交媒體倦怠程度的高低，其包括系統(tǒng)質(zhì)量、審核功能和反饋功能。目前由于社交媒體系統(tǒng)的開發(fā)基本達(dá)到了一個(gè)瓶頸階段，網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)存在安全隱患、用戶個(gè)人隱私泄露以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)漏洞等風(fēng)險(xiǎn)降低了用戶的體驗(yàn)感，給用戶帶來了一定的使用顧慮[34]，降低了用戶的使用熱情。此外，由于社交媒體平臺反饋功能的缺失，用戶在體驗(yàn)時(shí)所產(chǎn)生的問題得不到及時(shí)解決，用戶使用滿意度急劇下降，使用情緒也由積極轉(zhuǎn)向消極。

第四層(Level4)為根源層，是影響社交媒體倦怠程度最深的根本要素。包括知音難求、社交顧慮、錯(cuò)失焦慮和強(qiáng)迫使用。隨著強(qiáng)關(guān)系社會(huì)網(wǎng)絡(luò)使用的泛化和深入，好友數(shù)量迅速膨脹，社交圈也變得越來越復(fù)雜，盡管好友在不斷膨脹，但“知音”和“密友”卻寥寥無幾，大多用戶為了維持社交關(guān)系，需要不斷地查看微信消息，刷新朋友圈，給好友點(diǎn)贊和評論，錯(cuò)失焦慮現(xiàn)象越來越明顯。此外，越來越多的“工作群”模糊了工作與生活的界限，“隱形加班”現(xiàn)象也迫使用戶不得不頻繁使用社交媒體[16]，這也是用戶從積極情緒轉(zhuǎn)為消極情緒進(jìn)而產(chǎn)生移動(dòng)社交媒體倦怠的重要原因之一。

3.4 MICMAC分析

交叉影響矩陣相乘法MICMAC，主要用于分析系統(tǒng)中各因素之間影響與依附關(guān)系，其結(jié)果可用坐標(biāo)軸表示出來，其中，依賴性通過橫坐標(biāo)表示，驅(qū)動(dòng)力通過縱坐標(biāo)表示[47]。因素的驅(qū)動(dòng)力可以通過計(jì)算矩陣中影響因素Fi所在的第i行的矩陣元素為1的影響因素的個(gè)數(shù)得到，即驅(qū)動(dòng)力Di=∑fi；因素的依賴性可以通過計(jì)算矩陣中影響因素Fi所在的第i列的矩陣元素為1的影響因素的個(gè)數(shù)得到，即依賴性Rj=∑fj。驅(qū)動(dòng)力越大，則該影響因素對其他因素的影響程度較大；依賴性越大，則該影響因素對其他影響因素的依附性越大。驅(qū)動(dòng)力和依賴性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 影響因素驅(qū)動(dòng)力、依賴性數(shù)值

根據(jù)驅(qū)動(dòng)力和依賴性的大小將影響因素分為四個(gè)集群，即聯(lián)系群(第Ⅰ象限)、獨(dú)立群(第Ⅱ象限)、自發(fā)群(第Ⅲ象限)、依賴群(第Ⅳ象限)，并繪制出移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素“驅(qū)動(dòng)力-依賴性”分類圖，如圖2所示。

圖2 影響因素“驅(qū)動(dòng)力-依賴性”分類

通過圖2的影響因素“驅(qū)動(dòng)力-依賴性”分類結(jié)果可知：

(1)沒有屬于聯(lián)系群(第Ⅰ象限)的影響因素，說明本研究移動(dòng)社交媒體倦怠影響因素獨(dú)立性強(qiáng)，不存在屬于模糊關(guān)聯(lián)概念的聯(lián)系群因素。

(2)屬于獨(dú)立群(第Ⅱ 象限)的影響因素有F6、F7、F13、F14。在解釋結(jié)構(gòu)模型中，獨(dú)立群通常處于最底層，不容易受到其他因素的影響，具有高驅(qū)動(dòng)力和低依賴性的特征，也是影響因素最深的層次。表明一旦這些要素發(fā)生變化，則其他要素也會(huì)發(fā)生相應(yīng)質(zhì)變。

(3)屬于自發(fā)群(第Ⅲ象限)的影響因素有F1、F2、F3、F4、F5、F8、F9、F10、F11、F12。自發(fā)群具有低依賴性和低驅(qū)動(dòng)力的特征，在自發(fā)群要素中要重點(diǎn)關(guān)注中間層要素。本研究中雖然F10(系統(tǒng)質(zhì)量)、F11(審核功能)、F12(反饋功能)的依賴性和驅(qū)動(dòng)力不高，但處于中間層，起到中介與關(guān)聯(lián)作用，既能夠?qū)μ幱谒蠈拥囊蛩禺a(chǎn)生影響，同時(shí)又受到下層因素的制約。

(4)屬于依賴群(第Ⅳ象限)的影響因素有F15、F16、F17。其主要特征包括高依賴性和低驅(qū)動(dòng)力，屬于依賴群的因素容易受到其他因素的影響。結(jié)合圖1和圖2可以看出，F(xiàn)15(成就感低)、F16(興趣減少)、F17(情緒耗盡)雖處于模型的中間層，但依賴于影響因素F5(關(guān)注度低)的變化而產(chǎn)生變化。

4 對策及建議

4.1 探索用戶需求，提高用戶滿意度

信息因素主要包含信息過載、社交過載、服務(wù)過載、隱私泄露。結(jié)合ISM和MICMAC分析可以看出，信息因素大部分處于中上層，屬于移動(dòng)社交媒體倦怠的直接因素，對用戶產(chǎn)生移動(dòng)社交媒體倦怠影響最大。針對當(dāng)前信息透明化和公開化現(xiàn)象越來越明顯，用戶在使用時(shí)隱私得不到保障，部分社交軟件需要個(gè)人位置信息被授權(quán)才予以使用的現(xiàn)象也成為常態(tài)。因此，各大社交平臺應(yīng)當(dāng)建立調(diào)研團(tuán)隊(duì)，定期采訪社交媒體不同的受眾人群，了解用戶需求以及目前所存在的問題并及時(shí)解決。同時(shí)增加信息處理和審核機(jī)制，過濾、刪除低質(zhì)量的信息推送，降低用戶由于隱私泄露所產(chǎn)生的消極使用情緒。

4.2 挖掘平臺使用功能，提升用戶吸引力

知音難求、社交顧慮、感知成本和替代品吸引力作為信息生態(tài)系統(tǒng)理論中的信息環(huán)境因素，同時(shí)又是影響移動(dòng)社交媒體倦怠的深層因素，是減少移動(dòng)社交媒體倦怠行為最不容忽視的內(nèi)容。隨著新媒體時(shí)代的到來，各大社交平臺開發(fā)商需要對移動(dòng)社交媒體用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)警，不斷發(fā)現(xiàn)用戶的新偏好以及平臺使用新模式，為社交媒體平臺的功能創(chuàng)新提供新機(jī)會(huì)。因此，作為平臺開發(fā)商不僅要滿足用戶的需求，還要關(guān)注由于其他社交平臺的出現(xiàn)所帶來的競爭，并在社交媒體競爭中挖掘產(chǎn)品新的功能與服務(wù)，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)感，減少由于信息環(huán)境因素所帶來的倦怠情緒。

4.3 加強(qiáng)審核管理機(jī)制，完善系統(tǒng)質(zhì)量

在信息生態(tài)理論核心要素中，技術(shù)因素作為系統(tǒng)層面要素，包括系統(tǒng)質(zhì)量、審核功能、反饋功能，結(jié)合ISM和MICMAC分析可以看出，這些處于中間層，不僅受到最底層的影響，也能影響上層的因素，對用戶的移動(dòng)社交媒體倦怠產(chǎn)生顯著的影響。隨著信息越來越便捷化，移動(dòng)社交媒體的更新和替換速度也在發(fā)生著變化，社交媒體開發(fā)商需要對用戶行為數(shù)據(jù)和資源需求進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，同時(shí)采用差異化管理模式對不同的用戶表現(xiàn)行為進(jìn)行區(qū)分和管理，以此建立移動(dòng)社交媒體信息資源管理機(jī)制，制訂具有可操作性的管理方案。此外，社交媒體運(yùn)營商應(yīng)當(dāng)增加審核部門和反饋部門，加強(qiáng)對各個(gè)操作環(huán)節(jié)的監(jiān)督和審核，減少由于審核不過關(guān)而導(dǎo)致用戶產(chǎn)生社交媒體倦怠行為。

4.4 設(shè)計(jì)用戶畫像，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化管理制度

信息人因素作為生態(tài)理論核心要素的最基本要素，其中錯(cuò)失焦慮和強(qiáng)迫使用處于解釋結(jié)構(gòu)模型的最底層，具有較強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)力，也是影響移動(dòng)社交媒體倦怠最根本的因素。因此，當(dāng)錯(cuò)失焦慮用戶花費(fèi)更多的時(shí)間在社交媒體網(wǎng)絡(luò)上，強(qiáng)迫使用現(xiàn)象也越來越大眾化，會(huì)產(chǎn)生潛水、回避、替代和轉(zhuǎn)移等不同類型的社交媒體倦怠行為。針對以上情況，社交平臺可以通過數(shù)據(jù)融合進(jìn)行細(xì)致化分析，設(shè)計(jì)個(gè)性化的管理制度，并進(jìn)行用戶畫像分析。大數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)社交媒體倦怠用戶信息行為會(huì)產(chǎn)生不同類型的標(biāo)簽[46]。因此，通過對用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄和分析，加強(qiáng)用戶行為管理，對不同行為表現(xiàn)類型用戶進(jìn)行畫像分類，從而建立個(gè)性化的移動(dòng)社交媒體信息資源管理機(jī)制。

5 結(jié)語

本研究透過社交媒體用戶消極使用和負(fù)面情感變化的典型社會(huì)現(xiàn)象，對引起移動(dòng)社交媒體倦怠的主要影響因素進(jìn)行深入挖掘，利用解釋結(jié)構(gòu)模型，得出引起移動(dòng)社交媒體倦怠的直接因素、過渡因素和最深層次的因素，結(jié)合MICMAC分析法，對各個(gè)影響因素進(jìn)行依賴性和驅(qū)動(dòng)力的整合，分別找出了獨(dú)立群、依賴群和自發(fā)群的影響因素，進(jìn)而提出相應(yīng)的管理策略，為相關(guān)企業(yè)和服務(wù)運(yùn)營商面對及預(yù)防移動(dòng)社交媒體倦怠危機(jī)提供管理決策參考。同時(shí)本研究也存在一定的局限性：一方面，專家評估打分存在一定的主觀性；另一方面，基于信息生態(tài)理論的影響因素指標(biāo)具有一定的可拓展性。后續(xù)研究將針對移動(dòng)社交媒體倦怠現(xiàn)象進(jìn)行基于影響因素模型框架的實(shí)證分析，為社交媒體用戶信息行為研究提供更為豐富的理論與實(shí)踐指導(dǎo)。