自我決定感與情緒易感度對社交媒體受眾分享意愿的影響

張曉旭 陳素白

社交媒體重塑了大眾傳播模式的形態(tài),我國電視劇進入了多屏共存、跨屏傳播的媒介融合時代,電視劇的制作、發(fā)行和消費都產(chǎn)生了結構性變革。施托爾富斯(Stollfuss)提出了社交電視3.0(Social TV3.0)的概念,社交媒體不僅是電視的功能補充,二者已實現(xiàn)從內容制作到發(fā)行營銷的深度融合。①截至2021年12月,我國網(wǎng)民規(guī)模達10.32億,網(wǎng)絡視頻(含短視頻)用戶規(guī)模達9.75億,占網(wǎng)民整體的94.5%。②社交媒體因其免費訪問、簡單易用、高關注度、驚人的傳播速度和低成本等特點,為影視劇營銷提供了新的機會。③近年來,《覺醒年代》《人世間》等電視劇在播出期間數(shù)次登上社交媒體熱搜榜,劇迷們頻頻引用劇中金句、討論劇情走向,吸引了更多人觀看和分享。隨著國家提出反對影視作品唯票房、唯收視率、唯點擊量的要求,一些視頻平臺便將受眾討論度作為內容熱度的首要標準來體現(xiàn)受眾對內容的喜愛程度。社交媒體儼然成為了影視劇營銷的必爭之地,受眾在社交媒體平臺上的信息數(shù)據(jù)已成為投資人預測影視劇人氣的重要指標。④

社交媒體改變了人們的觀影習慣,在社交媒體上,個體可以隨時隨地跨越時空與其他人交流同一部電視劇。受眾可以一邊看劇一邊刷彈幕,同時在社交媒體上參與對劇情、演員的討論。社交媒體為受眾創(chuàng)造了一種正在與一群朋友一起看電視的感覺。⑤有學者認為電視肥皂劇中討論的事件正在影響著社交媒體上的話題議程。⑥目前,對于熱播劇的研究主要集中于對某部或某類型影視劇的內容研究,尤其是熱播劇反映的社會問題,如種族歧視、性別歧視、婚姻越軌等。人們?yōu)槭裁聪矚g討論熱播劇？一些研究者討論了社交媒體上受眾分享影視劇的動機,常見的影響因素有自我呈現(xiàn)、社會資本、錯失焦慮、影視內容、年齡、性別等。阿利亞加(Arriaga)通過實證研究發(fā)現(xiàn),社會分享、情感需求和年齡是受眾觀影分享行為的顯著預測因子。⑦

熱播劇是播放量高,視頻平臺彈幕、評論數(shù)多,社交媒體粉絲數(shù)多,話題熱度高的電視劇。本研究基于刺激—有機體—反應(stimulus-organism-response,S-O-R) 經(jīng)典理論框架,整合自我決定理論和情緒感染理論構建熱播劇受眾分享行為形成機制理論模型，嘗試探討受眾對影視劇內容的推薦、轉發(fā)和評論等分享行為的影響因素及其權重和機理的規(guī)律。

一、理論基礎與研究假設

(一)理論依據(jù)

1.自我決定理論(self-determination theory,SDT)

自我決定理論是研究人類行為動機和人格的宏觀理論。從2000年開始,其拓展研究才真正蓬勃發(fā)展,在心理學、教育學、管理學領域表現(xiàn)最為明顯,在傳播學受眾研究中的應用處于起步階段。自我決定理論的子理論——基本心理需要理論(basic needs theory)認為人天生具有自主需要、勝任需要和關系需要,自主需要是指人們需要相信自己可以自主決定自己的行動,勝任需要是指人們需要有探索外部環(huán)境并感到能夠掌控環(huán)境的效能感,關系需要是指人們需要與他人建立良好關系,獲得他人的支持,滿足這三種需要會引起人的主觀幸福感。⑧社交環(huán)境有利于人們實現(xiàn)自主需要、勝任需要和關系需要。⑨

2.情緒感染理論(emotional contagion theory)

20世紀90年代,研究者們開始系統(tǒng)地闡述和研究情緒傳染的概念和理論,該理論現(xiàn)已成為一個解釋個體情緒互動,群體情緒形成和傳遞的重要理論。情緒傳染是個體或群體通過情緒狀態(tài)和行為態(tài)度的誘導對另一個個體或群體產(chǎn)生影響的過程。⑩人際間的情緒傳染過程會導致群體性的情緒匯聚,即身處群體中的個體的情緒對群體情緒具有建構性。弗勒(Fowler)等人通過20年的大型現(xiàn)實社會網(wǎng)絡實驗發(fā)現(xiàn),情緒狀態(tài)(快樂)可以通過情緒傳染傳遞給他人,導致人們在無意識的情況下體驗相同的情緒?？死啄?Kramer)實驗發(fā)現(xiàn),他人在Facebook上表達的情緒會影響個體自己的情緒,為社交網(wǎng)絡上大規(guī)模的情緒傳染提供了實驗證據(jù)。

(二)研究假設與模型建構

雅各比(Jacoby)將投入產(chǎn)出模型加入受眾感知,發(fā)展為刺激—有機體—反應理論模型。該S-O-R理論框架主要用于研究在外部環(huán)境刺激下,個體內部的認知與情感反應,強調外部環(huán)境刺激和個人行為反應之間的互動過程。本研究嘗試應用S-O-R理論模型框架來系統(tǒng)解讀個體受眾在熱播劇觀影行為中產(chǎn)生的認知反應,會如何影響后續(xù)的分享行為。

1.內容卷入度與自我決定感

內容卷入度是指受眾對某個影視劇的主題、劇情、演員與自己的關系或對自己重要程度的主觀體驗,從而對影視劇產(chǎn)生不同的關注程度。在推崇個人主義的互聯(lián)網(wǎng)文化中,受眾享有極大的自主性,他們比以往更容易獲得自己喜歡的信息,拒絕自己不喜歡的信息。在琳瑯滿目的影視劇集中,受眾能夠根據(jù)自己意愿選擇觀看自己心儀的內容和演員,人們喜歡更多選擇的機會,不僅因為首選結果的可得性增加,也因為選擇帶來的自主感,當這種需求被滿足的時候,人們會體驗到個體的自由。在已有的研究中表明,對周圍事情的關注程度能夠帶來自主性的體驗,與個體相關的主題對自我勝任感起到積極作用,興趣可以幫助人們通過共同的身份加強與他人的聯(lián)系。因此,提出研究假設:

H1a:內容卷入度對自主感具有正向影響；

H1b:內容卷入度對勝任感具有正向影響；

H1c:內容卷入度對歸屬感具有正向影響；

H1d:內容卷入度對受眾分享意愿具有正向影響。

2.關系強度與自我決定感

已有研究表明,關系強度與勝任感、歸屬感呈正相關。受眾在網(wǎng)絡社交中能夠自主決定他們與誰、在何種平臺上溝通,越強的關系聯(lián)系賦予了受眾更多的自由。張成(Jang)等人考察了用戶在Facebook上的自我呈現(xiàn),實驗結果表明,分享者與分享對象的關系強度顯著影響分享者自我呈現(xiàn)方式。社會關系的多樣性與自我勝任感之間有直接的正向關系,關系強度起到正向調節(jié)作用。瓜迪亞(Guardia)等人研究表明,個體的歸屬感與人際關系中關系強度密切相關,關系強度越大,在關系中獲得的歸屬感程度越高。因此,提出研究假設:

H2a:關系強度對自主感具有正向影響；

H2b:關系強度對勝任感具有正向影響；

H2c:關系強度對歸屬感具有正向影響；

H2d:關系強度對受眾分享意愿具有正向影響。

3.在線社會支持與自我決定感

在線社會支持是受眾在社交媒體上獲得的信息支持和他人的關注、認可和鼓勵等情感支持。雖然線下社交網(wǎng)絡在情感支持方面發(fā)揮了重要作用,但有時,人們能從在線社交中獲得更多的情感支持,也能保持更舒適的情感距離。已有研究表明,在線社會支持與自主感、勝任感、歸屬感正相關。信息支持和情感支持顯著影響了在線品牌社區(qū)的顧客自主參與行為?？导{(Connor)等人通過質化研究發(fā)現(xiàn),社交游戲的參與者認為自己能夠從團隊其他人那里獲得資源和情感支持,社會支持提高了游戲參與者的歸屬感,讓他們更愿意與他人聯(lián)系。游戲中的在線社交資本會顯著增加線下情感聯(lián)系和歸屬感。因此,提出研究假設:

H3a:在線社會支持對自主感具有正向影響；

H3b:在線社會支持對勝任感具有正向影響；

H3c:在線社會支持對歸屬感具有正向影響；

H3d:在線社會支持對受眾分享意愿具有正向影響。

4.自我決定感與受眾分享意愿

社交媒體受眾的自主感、勝任感、歸屬感與分享意愿正相關。馬丁尼(Martine)等人在研究團隊領導類型對員工知識共享行為影響的實證研究中,發(fā)現(xiàn)滿足自主需要可以促進分享意愿。貝朗格(Belanger)等人通過自然實驗考察了共享單車對共享使用認知的影響,研究發(fā)現(xiàn),共享意愿與勝任感的增加有關。趙玲(Zhao Ling)等人通過研究虛擬社區(qū)歸屬感培養(yǎng)發(fā)現(xiàn),成員的歸屬感與獲取和分享知識的意愿正相關。因此,提出研究假設:

H4a:自主感對受眾分享意愿具有正向影響；

H4b:勝任感對受眾分享意愿具有正向影響；

H4c:歸屬感對受眾分享意愿具有正向影響。

5.自主感、勝任感、歸屬感的中介作用

本文借鑒S-O-R理論框架,綜合梳理個體在網(wǎng)絡熱播劇外部刺激、認知與情感、行為反應三者的邏輯,將內容卷入度、關系強度、在線社會支持代表外部情境因素,受眾的自主感、勝任感、歸屬感代表認知狀態(tài)和情感狀態(tài),分享意愿代表行為反應。基于前述推演分析,本研究認為用戶的自主感、勝任感、歸屬感在內容卷入度、關系強度、在線社會支持等外部情境因素和分享意愿之間充當中間轉化作用。在熱播劇分享中,個體感知內容卷入度、關系強度和在線社會支持,其自主感、勝任感和歸屬感會獲得相應提升,繼而產(chǎn)生其分享意愿。因此,提出研究假設:

H5a:自主感在(內容卷入度/關系強度/在線社會支持)和受眾分享意愿間的中介作用；

H5b:勝任感在(內容卷入度/關系強度/在線社會支持)和受眾分享意愿間的中介作用；

H5c:歸屬感在(內容卷入度/關系強度/在線社會支持)和受眾分享意愿間的中介作用。

6.情緒易感度的調節(jié)效應

研究文獻發(fā)現(xiàn),人與人之間存在情緒聯(lián)系,情緒即信息。在社交媒體上,情緒感染經(jīng)常是瀏覽者在不知情的情況下,將內容中的情緒或他人評論中的情緒轉移到自己身上。社交媒體上的情緒分享會導致情緒傳染,進而形成社會的情緒氛圍。當某件事情引起個體情緒波動時,個體總是需要通過分享行為表達、發(fā)泄情緒,從而找到一個情緒出口將自己調節(jié)到正常狀態(tài)。受眾在觀看某部熱播劇時,常常期望將觀影產(chǎn)生的情緒與其他觀劇者分享,來表達和調節(jié)情緒。一些研究從情緒反應視角解釋了在線內容分享的作用機制,包括對不同情緒類型的具體作用探討。情緒反應也常被認為是營銷刺激與消費者分享行為的中介機制,然而對情緒因素的調節(jié)效應研究目前較少。因此,提出研究假設:

H6a:情緒敏感度在內容卷入度和受眾分享意愿之間的調節(jié)作用；

H6b:情緒敏感度在關系強度和受眾分享意愿之間的調節(jié)作用；

H6c:情緒敏感度在在線社會支持和受眾分享意愿之間的調節(jié)作用。

綜上所述,本研究建構了網(wǎng)絡熱播劇受眾分享意愿形成機制模型(如圖1所示),探討解釋外部情境(內容卷入度、關系強度、在線社會支持)、自我決定感(自主感、勝任感、歸屬感)、分享意愿、情緒感染之間的轉化關系與影響作用。

圖1 熱播劇受眾分享意愿的影響機制研究模型

二、研究方法和變量測試

(一)數(shù)據(jù)收集

本研究問卷主要通過問卷星完成設計和調查回收工作。調研初期,通過網(wǎng)絡收集30份有效初始問卷,根據(jù)問卷結果對內容和形式修訂后形成正式問卷。正式問卷回收507份數(shù)據(jù),剔除不觀看熱播劇、作答時間不合格的樣本,最終獲得467份有效問卷,有效回收率為92.11%。調查對象的人口特征如表1所示。

表1 樣本人口統(tǒng)計特征(N=467)

對467個有效樣本用戶的特征采用 SPSS 進行數(shù)據(jù)分析。有效樣本中,從性別比例來看,調查樣本的性別比例不平衡,女性占64.88%,男性為35.12%,女性比例大于男性,反映出熱播劇的主要受眾是女性群體；從年齡分布來看,18～25歲的人群占比最大(34.05%),其次是26～30歲的人群(31.48%)；從受教育程度來看,大部分樣本為大學本科(61.03%)和大學?？?17.56%)；從職業(yè)來看,42.83%的樣本是公司職員,22.06%是學生。從年收入?yún)^(qū)間來看,年收入“3～10W”的樣本相對較多,比例為38.33%。

(二)變量測試

本研究的八個變量均基于國內外相關學者已有研究提出,并結合熱播劇情境進行修訂。測量題項均采用Likert量表量化,分值1—5,分別代表非常不同意、比較不同意、一般、比較同意、非常同意。各測量題項的具體描述如表2所示。其中,內容卷入度、關系強度、在線社會支持是外界情境因素,自我決定感作為中介變量,分享意愿作為分享行為反應的表征；情緒敏感度是調節(jié)變量,分別考察高情緒敏感度和低情緒敏感度對分享意愿的不同影響。

表2 熱播劇受眾分享意愿各研究變量測量題項

三、數(shù)據(jù)分析

在描述性統(tǒng)計的基礎上,本文應用Smart PLS軟件對前文的研究假設進行數(shù)據(jù)分析與模型驗證。Smart PLS軟件基于結構方程模型算法,能夠用于檢驗某一理論模型或假設模型適切性與否,它可以同時處理因果模型中的多個變量。

(一)信度效度檢驗

對結構方程中的潛變量進行信度和效度檢驗。本研究采用Cronbach′s α系數(shù)來檢驗量表的可靠性,大多數(shù)潛變量的α系數(shù)均大于0.7,其中AF的α系數(shù)為0.681,處于最小可接受范圍。整體來看,該量表的指標是可靠的。

本研究測量量表均建立在以往學者的研究基礎上,結合網(wǎng)絡熱播劇特征所調整的,并邀請3位專家對問卷進行評估,因此量表可以通過內容效度檢驗。表3中各觀察變量上的外部載荷均大于等于標準值0.7,同時,組合信度(CR)大于0.8(標準:CR≥ 0.6),平均方差抽取量(AVE)大于0.572(標準:AVE≥ 0.5),說明問卷具有內在一致性,聚合效果好。并且,表4中AVE值的平方根大于與其他潛在變量的相關系數(shù),說明該量表的區(qū)分效度非常好。

表3 變量信度與效度檢驗結果

表4 區(qū)別效度分析結果

(二)結構方程模型與研究假設檢驗

本研究應用結構方差模型進行研究假設驗證。本研究采用標準化的均方根殘差來評估觀察的和預期相關矩陣差異的平均大小,屬于絕對擬合優(yōu)度指數(shù),SRMR<0.1即可接受,而更嚴格的標準為SRMR<0.8,本研究為0.066,符合SRMR標準；RMS Theta<0.12被認為是較好的適配模式,本研究的RMS Theta值為0.121,說明模型適配性較好。

通過 Smart PLS3.0 軟件中的 bootstrapping 運算,得出表 5 所示數(shù)據(jù)。

表5 模型假設驗證結果

由表5可知，H1a/b/c、H2a/b/c/d、H3a/b/c/d、H4b/c的T統(tǒng)計量均大于1.96,P值均小于0.05。因此,研究假設H1a/b/c成立,內容卷入度對自主感、勝任感、歸屬感分別具有正向影響,研究假設H1d不成立,內容卷入度對受眾分享意愿不具有正向影響；研究假設H2a/b/c/d成立,關系強度對自主感、勝任感、歸屬感分別具有正向影響,關系強度對受眾分享意愿具有正向影響；研究假設H3a/b/c/d成立,在線社會支持對自主感、勝任感、歸屬感分別具有正向影響,在線社會支持對受眾分享意愿具有正向影響；研究假設H4b/c成立,勝任感、歸屬感分別對受眾分享意愿具有正向影響,自主感對受眾分享意愿沒有顯著影響。

(三)中介作用和調節(jié)作用檢驗

為了探索受眾在熱播劇分享意愿感知機制,本研究采用Bootstrap方法進行中介效應分析,將Bootstrap樣本量設置為2000,采用估計值序列的第2.5百分位數(shù)和第97.5百分位數(shù)來估計95%的置信區(qū)間。VAF(中介效應占比)≥80%時,為完全中介作用,20%≤VAF<80%時,為部分中介作用,VAF<20%時,中介效應不成立。表6結果顯示:勝任感在內容卷入度與受眾分享意愿之間發(fā)揮完全中介作用(T=2.196,P<0.01),中介效應占比為34%,當直接效應不顯著,間接效應與主效應顯著時,說明中介效應為完全中介,H5b(勝任感在內容卷入度和受眾分享意愿間的中介作用)研究假設成立；勝任感在在線社會支持與受眾分享意愿之間發(fā)揮部分中介作用(T=2.197,P<0.05),中介效應占比為22%,且偏差矯正區(qū)間不包含0,H5b(勝任感在在線社會支持和受眾分享意愿間的中介作用)研究假設成立；歸屬感在在線社會支持與受眾分享意愿之間發(fā)揮部分中介作用(T=3.386,P<0.05),中介效應占比為36%,且偏差矯正區(qū)間不包含0,H5c(歸屬感在在線社會支持和受眾分享意愿間的中介作用)研究假設成立；歸屬感在關系強度與受眾分享意愿之間發(fā)揮部分中介作用(T=3.231,P<0.05),中介效應占比為23%,且偏差矯正區(qū)間不包含0,H5c(歸屬感在關系強度和受眾分享意愿間的中介作用)研究假設成立；歸屬感在內容卷入度與受眾分享意愿之間發(fā)揮完全中介作用(T=3.829,P<0.05),中介效應占比為54%,且偏差矯正區(qū)間不包含0,H5c(歸屬感在內容卷入度和受眾分享意愿間的中介作用)研究假設成立。

表6 中介效應檢驗結果

為了了解情緒易感度在內容卷入度、關系強度、在線社會支持與受眾分享意愿之間是否存在調節(jié)效應,本研究采用Bootstrapping運算,將乘積項設置為均值中心化,將計算方法設置為乘積指標,如果交互項系數(shù)顯著,則表示調節(jié)效應存在。如表7和圖2所示,情緒易感度在關系強度與受眾分享意愿的調節(jié)作用是負向的,研究假設H6b成立,這說明,情緒易感度越低的個體,其分享意愿受到關系強度的影響越大,情緒易感度越高的個體,其分享意愿受到關系強度的影響越?。磺榫w易感度在在線社會支持與受眾分享意愿的調節(jié)作用是正向的,研究假設H6c成立,這說明,情緒易感度越高的人,受眾分享意愿受到在線社會支持的影響越大。

表7 調節(jié)效應的結構方程模型估計結果

圖2 調節(jié)效應2、3的簡單斜率分析

四、研究結論與討論

(一)內容退位而社交媒體渠道作用增強

研究發(fā)現(xiàn),盡管內容卷入度正向影響受眾的自主感、勝任感、歸屬感,但影視劇內容卷入度對受眾分享意愿的直接正向影響不顯著,也即劇情的相關性、重要性、趣味性、吸引力不會引起受眾分享意愿,受眾不會因為自己與某影視劇的關聯(lián)程度高和自己對某部影視劇的關注度高而主動分享。但勝任感和歸屬感在內容卷入度與受眾分享意愿之間發(fā)揮了完全中介作用,只有內容卷入度使受眾產(chǎn)生勝任感和歸屬感時,他們才會主動分享。媒介融合形態(tài)的出現(xiàn)伴隨著對內容問題的擔憂,“內容為王”面臨社會互動性增強、對內容生產(chǎn)的控制力減弱的挑戰(zhàn)。本研究在影視劇內容特性方面選擇受眾內容卷入度作為變量,并不能以偏概全指證“內容不再為王”,影視劇內容質量、主題設定、審美體驗對分享意愿的影響有待進一步研究。

研究發(fā)現(xiàn),社交媒體的渠道重要性凸顯,關系強度和在線社會支持正向影響受眾分享意愿。人天生具有與他人建立相互尊重和聯(lián)系的關系需求,人們更愿意與關系親密的人分享,熱播劇也為人們提供了加深友誼的話題。熱播劇是娛樂貨幣,更是社交貨幣。在社交媒體上,出于維持社交關系和獲得社會支持的需求,人們有時會為了分享而分享,分享行為本身的意義已超越了所分享的內容。

(二)勝任感和歸屬感的中介作用

研究發(fā)現(xiàn),自我勝任感和自我歸屬感能夠預測受眾分享意愿,當受眾感知分享熱播劇相關信息的勝任感和歸屬感越強時,越有可能分享信息。其中,自我勝任感是最具影響力的變量,廖秉宜指出無論個人真實的技術和能力如何,只要個體判斷自己具備達成一項任務的能力,就會積極影響行為的發(fā)生。當受眾對自己分享的知識、信息和經(jīng)驗有一定的掌控感,分享行為本身就會帶來快樂。

在外部情境因素到分享意愿產(chǎn)生的過程之間存在內在轉化路徑,中介效應顯示:(1)勝任感和歸屬感在內容卷入度與受眾分享意愿之間發(fā)揮完全中介作用。當受眾感覺自己非常擅長某影視劇話題或者掌握相關信息很自豪,就會產(chǎn)生分享欲；當受眾感覺分享某部影視劇內容可以引起他人的關注和認可,就會產(chǎn)生分享欲。(2)勝任感和歸屬感在在線社會支持與受眾分享意愿之間發(fā)揮部分中介作用。人們在線分享熱播劇信息,獲得精神意義上的共振與共情,個體的勝任感從這些積極支持中得到提升,繼而會更主動分享信息。受眾在社交媒體上獲得的社會支持使他們對某部劇產(chǎn)生情感,并可能對其他觀看某部劇的朋友產(chǎn)生親切感,繼而產(chǎn)生分享欲。(3)歸屬感在關系強度與受眾分享意愿之間發(fā)揮部分中介作用。關系強度高,反映用戶之間具有相似的社會背景、興趣喜好、價值觀念,雙方信任度較高,同質性較強,能夠更好地理解對方。關系親密的社會交往會產(chǎn)生歸屬感,從而促進分享意愿。

(三)情緒易感度的調節(jié)作用

情緒易感度的調節(jié)作用在研究中得到了驗證,敏感的人在分享時更需要掌聲,鼓掌人是誰并不重要。換言之,敏感的人在分享時不依賴關系強度,但他們更需要社會支持。情緒易感度在關系強度與受眾分享意愿的調節(jié)作用是負向的。高情緒易感度的人,關系強度對其分享意愿的影響就越小。那些容易被情緒感染的受眾,關系是否親密對分享意愿的影響較小,他們愿意與社交媒體上關系強度低的人分享熱播劇的信息。社交媒體使人們更容易向真實社交圈以外的人表達和交流情感,例如彈幕分享者與其他觀影者的關系強度極弱,他們很有可能是高情緒易感性人格。那些不容易被情緒感染的受眾更愿意與關系親密的人分享信息。

情緒易感度在在線社會支持與受眾分享意愿的調節(jié)作用是正向的。高情緒易感度的人,在線社會支持對其分享意愿的影響就越大,情緒感染增強了在線社會支持對受眾分享意愿的正向影響。高情緒易感度的受眾在社交媒體上獲得支持后會強化分享意愿,進入再次傳播,正如希爾(Hill)所說:“社交媒體加速了人與人之間情緒反饋循環(huán)和情緒傳染”。

(四)女性是積極的內容分享者

在本研究中,性別是人口統(tǒng)計學變量中最有價值的影響因子。赫爾(Hall)指出女性人際交往中的情緒易感度高于男性,本研究也證實,相比于男性,女性更容易受到信息情緒影響。影視劇營銷需重視女性消費市場訴求,凸顯女性視角,積極引導女性受眾的情緒,使她們成為自發(fā)、自主的內容分享者。

注釋:

① Stollfuss S.IsThisSocialTV3.0?OnFunkandSocialMediaPolicyinGermanPublicPost-televisionContentProduction.Television & New Media,vol.20,no.5,2019.p.520.

② 中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心(CNNIC):《第49次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展現(xiàn)狀統(tǒng)計報告》,2022年2月,第1頁。

③ Jihye,Ahn,Byung-Hyun,et al.PotentialofSocialMediaasaChannelforFilmMarketing:FocusingontheCaseoftheDocumentaryFilm.Journal of the Korea Contents Association,vol.11,no.6,2011.p.228.

④ Lehrer S,Xie T.BoxOfficeBuzz:DoesSocialMediaDataStealtheShowFromModelUncertaintyWhenForecastingforHollywood?Review of Economics and Statistics,vol.99,no.5,2017.p.749.

⑤ Chorianopoulos K,Lekakos G.IntroductiontoSocialTV:EnhancingtheSharedExperiencewithInteractiveTV.International Journal of Human-Computer Interaction,vol.24,no.2,2008.p.116.

⑥ Scourfield J,Colombo G,Evans R,et al.TheResponseinTwittertoanAssistedSuicideinaTelevisionSoapOpera.Crisis:The Journal of Crisis Intervention and Suicide Prevention,vol.37,no.5,2016.p.394.

⑦ Arriaga P,Alexandre J,Postolache O,et al.WhyDoWeWatch?TheRoleofEmotionGratificationsandIndividualDifferencesinPredictingRewatchabilityandMovieRecommendation.Behavioral Sciences,vol.10,no.1,2019.p.8.

⑧ Ryan R.,Deci E.Self-determinationTheoryandtheFacilitationofIntrinsicMotivation,SocialDevelopment,andWell-being.The American Psychologist,vol.55,no.1,2000.p.76.

⑨ Deci E L,Ryan R M.FacilitatingOptimalMotivationandPsychologicalWell-beingAcrossLife′sDomains.Canadian Psychology,vol.49,no.1,2008.p.14.

⑩ Schoenewolf G.EmotionalContagion:BehavioralInductioninIndividualsandGroup.Modern Psychoanalysis,vol.15,no.1,1990.p.50.