基于改進ISM-MICMAC的信息偶遇影響因素及關(guān)聯(lián)路徑研究

李剛　毛俊博

關(guān)鍵詞：信息偶遏；信息搜尋；影響因素；關(guān)聯(lián)路徑

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2023.07.008

[中圖分類號]G252.0 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0821（2023）07-0074-11

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的日益普及，網(wǎng)絡(luò)信息資源以巨量化、碎片化與多樣化等特征使用戶在進行檢索、瀏覽等網(wǎng)絡(luò)信息活動中意外獲得個人認為有用、感興趣的信息，這一現(xiàn)象稱為信息偶遇（Information Encountering）。信息偶遇以無目的性、他目的性、自動獲取及出乎意料等特征在當前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中已成為信息搜尋和信息發(fā)現(xiàn)的一種重要模式。雖然信息偶遇作為一種被動式、低預期的信息資源獲取行為，信息獲取的專一度有限，但信息的意外性獲取不僅可以使個體接觸新的信息，拓展知識領(lǐng)域，還能促進思考問題方式的轉(zhuǎn)變，形成新的解決思路。例如，X射線的意外發(fā)現(xiàn)、生物學領(lǐng)域中青霉素和胰島素的發(fā)現(xiàn)等，皆表示信息偶遇在知識創(chuàng)新中的重要作用。信息的爆炸式增長，使信息偶遇成為人們?nèi)粘Ｉ钪衅毡榇嬖?、十分重要的信息獲取行為，潛移默化地影響著人們信息的獲取、傳遞及分享。近年來關(guān)于信息偶遇的研究逐漸增多，具體研究層面以機理模型、影響因素為主。而信息偶遇影響因素作為研究熱點之一，大多對其進行單因子影響因素研究，以各影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑研究較少。因此，本研究基于改進ISM-MICMAC方法構(gòu)建信息偶遇影響因素結(jié)構(gòu)模型，對影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑進行研究，為信息偶遇相關(guān)研究提供方法參考，并通過明晰影響因素之間的路徑關(guān)系，對相關(guān)信息服務(wù)機構(gòu)進一步了解信息偶遇的影響機理，提高用戶信息獲取效率、促進信息有效利用具有一定理論與實踐意義。

1相關(guān)研究述評

關(guān)于“信息偶遇”的界定，20世紀60年代就存在相關(guān)的泛在研究，但并無統(tǒng)一的學術(shù)表述，例如Bernier C L將“Serendipity”一詞界定為偶然的信息發(fā)現(xiàn).Wilson P稱之為“偶然的信息獲取（Incidental Information Acquisition）”，Krikelas J使用“隨意的信息收集（Casual Information Gather-ing）”的表述等。1995年Erdelez S正式提出“信息偶遇（Information Encountering）”一詞，認為是在網(wǎng)絡(luò)信息活動中，獲得目標之外信息的一種現(xiàn)象，屬于信息行為學的研究分支。隨著信息行為學研究不斷深入，各界學者不再單一關(guān)注主動信息行為或問題導向的信息行為研究，被動性獲取的信息偶遇研究開始逐漸增多。目前，各學界雖并無關(guān)于信息偶遇的統(tǒng)一定義，但已基本達成共識，認為信息偶遇是一種既不在計劃之內(nèi)，也不是預料中的信息獲取行為，當用戶并不是有意地查找時，卻獲得了有用或者有趣的信息。此外，低參與度與低期望值常被用于區(qū)別信息偶遇行為與其他信息行為的主要表現(xiàn)特征。隨著信息行為相關(guān)研究的不斷深入，信息偶遇作為信息搜尋的一種關(guān)鍵形式，研究意義越來越受到學界的認可，關(guān)于信息偶遇影響因素研究也逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點。研究維度上，信息偶遇影響因素研究大多從用戶、信息、環(huán)境3個維度進行分析。用戶維度方面，個人即時心態(tài)、使用習慣、認知風格、偶遇經(jīng)歷、需求狀態(tài)及信息素養(yǎng)等因素深刻影響個體信息偶遇的過程及頻次，其中大多學者認為，信息素養(yǎng)高低與信息偶遇發(fā)生概率成正比關(guān)系，即信息素養(yǎng)越高，偶遇信息概率越大；信息維度方面，用戶接觸信息性質(zhì)的不同導致觸發(fā)信息偶遇的頻次不同，而信息質(zhì)量是觸發(fā)信息偶遇較為直接的因素，信息可信性、時效性、效益性等越高越容易引起用戶注意，信息偶遇觸發(fā)概率也會隨之增高；環(huán)境維度方面，相關(guān)學者大多圍繞信息偶遇觸發(fā)情境展開討論。例如，在信息需求較為明確的情境下，信息搜尋時間較少，則不易發(fā)生信息偶遇，而當用戶信息預期性，相對擁有較為分散的信息源時，信息偶遇發(fā)生概率則較高。近年來，關(guān)于信息偶遇影響因素相關(guān)研究如表1所示。

綜上所述，國外對信息偶遇研究較早，隨著研究層面的不斷深入，目前信息偶遇影響因素相關(guān)研究已引起各界學者廣泛關(guān)注，并取得一定的研究成果。研究方法上，多以問卷調(diào)查、實驗分析及方差分析為主；研究對象上，多集中于高校學生與科研人員；研究維度上，信息偶遇影響因素作為研究熱點，相關(guān)學者多結(jié)合具體情境提取影響因素并進行討論，例如基于需求情境、時間壓力情境或情緒狀態(tài)情境等維度對影響因素顯著性進行分析，但針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息偶遇影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑研究較少。因此，本研究通過文獻調(diào)研法提取影響因素，并基于ISM -MICMAC方法對影響要素之間關(guān)聯(lián)路徑進行分析，為后續(xù)信息偶遇相關(guān)研究提供方法參考，對進一步豐富信息偶遇影響因素研究具有一定的理論與實踐意義。

2信息偶遇影響因素分析

為全面獲取國內(nèi)外信息偶遇影響因素相關(guān)文獻，本研究基于文獻調(diào)研法通過中國知網(wǎng)與Web of Sci-ence核心數(shù)據(jù)庫以“主題”字段進行檢索。其中，在中國知網(wǎng)以“信息偶遇”“偶然獲取信息”進行檢索；在Web of Science數(shù)據(jù)庫中以檢索詞“Infor-mation Encounter”“Information Serendipity”“Inci-dental Information Acquisition”進行主題檢索，具體步驟為：①設(shè)置檢索時間范圍為2010-2022年，文獻類型為期刊論文，并初步剔除與信息偶遇影響因素研究無關(guān)文獻，獲得中文文獻92篇，外文文獻432篇；②在文獻篩選過程中依據(jù)主題契合度高、時間跨度低、被引度高、權(quán)威度高等標準，最終得到有效文獻24篇，其中中文文獻14篇，外文文獻10篇；③邀請6位信息行為研究方向?qū)＜?，?jīng)過兩輪意見征詢初步識別影響因素17個?；谛畔⑴加龅奶卣鳎瑒h除影響模糊因素、合并含義相近因素，最終確定影響因素15個，并參考楊雨琪等提出的信息偶遇影響因素模型，結(jié)合信息偶遇影響因素性質(zhì)內(nèi)涵將15個影響因素按主體維度、信息維度、環(huán)境維度、情境維度進行范疇分類，如表2所示。

用戶維度包括心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷、信息素養(yǎng)與認知風格。用戶即時心理狀態(tài)直接影響用戶的信息行為，例如當用戶處于緊張心理狀態(tài)時，難以辨別信息的有用性，信息偶遇難以觸發(fā)，而處于積極心理狀態(tài)時，大腦對信息的敏感性增強，注意力也隨之增加，信息偶遇行為更易觸發(fā)。此外，個體認知風格的不同使用戶對信息偶遇感受有所差異，對信息偶遇持正面評價的認知會有效增加下次信息偶遇的發(fā)生概率。研究表明，信息素養(yǎng)的高低直接影響用戶的信息檢索能力，信息檢索能力越強，從中獲取的信息量就越大，從而越容易激發(fā)信息偶遇。偶遇經(jīng)歷一般用偶遇頻率進行量化，偶遇頻率越高的用戶與信息的交互聯(lián)結(jié)越復雜，較容易刺激下次信息偶遇的發(fā)生。

信息維度包括信息質(zhì)量、信息來源、信息明顯度與信息相關(guān)度。信息有用度、易用度等信息質(zhì)量越高，用戶對相關(guān)信息來源就越認可，越容易引起用戶注意，從而導致信息偶遇發(fā)生概率升高。信息明顯度是信息的外在表示方式，例如圖片、位置及顏色等。信息明顯度往往與信息受歡迎的程度有關(guān)，而信息的人氣越高越容易引起用戶注意，更易吸引用戶從眾，從而觸發(fā)信息偶遇行為。此外，所瀏覽的信息是否與用戶興趣或問題相關(guān)，深刻影響著用戶內(nèi)心信息需求與認知狀態(tài)能否被滿足，相關(guān)性越高，信息偶遇發(fā)生概率則越高。

環(huán)境維度包括社會交互聯(lián)接、界面友好性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與主體規(guī)范。大多學者將社會交互聯(lián)接與主體規(guī)范歸于環(huán)境維度中的社會環(huán)境維度。其中，社會交互聯(lián)接越高，用戶與外界信息交互就越頻繁，信息接收量就越多，從而越容易觸發(fā)信息偶遇的發(fā)生。相關(guān)研究通常以社會認知理論解釋主體規(guī)范性對信息偶遇的影響機理，例如周圍朋友或家人都關(guān)注同一信息時，相應用戶會受到影響，當這一類型信息出現(xiàn)在視野里時，會格外注意并獲取該信息，而信息偶遇往往在這一過程中發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與界面友好性一般歸于物理環(huán)境維度，用戶在良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)延時性較低，在一定時間內(nèi)獲取信息量就會增多，從而激發(fā)信息偶遇的出現(xiàn)。而用戶信息搜尋界面設(shè)置越清晰、模塊功能越醒目，越容易對用戶使用心理及體驗感受產(chǎn)生積極影響，信息偶遇也由此產(chǎn)生。

情境維度包括目標清晰度、信息需求度與時間壓力。研究表明，用戶在信息搜尋的目標較為清晰的情境下，由于用戶的目的性較強，獲取信息精確度高，所以信息偶遇情況不易發(fā)生，而當搜尋目標模糊時，信息搜索范圍較為籠統(tǒng)，出現(xiàn)信息偶遇的概率則會增加。同時，當信息搜尋情境處于較強的信息需求時，結(jié)果預期性高，則不宜發(fā)生信息偶遇。此外，當用戶處于時間壓力較大的情境時，心理緊張感會促使用戶瀏覽信息速度加快，對目標范圍外的信息關(guān)注度較低，信息偶遇概率也隨之下降；而當用戶處于時間充裕的情境下，用戶會以注意力分散狀態(tài)擴大信息搜索范圍，發(fā)現(xiàn)潛在信息，觸發(fā)信息偶遇。

3 ISM-MICMAC模型構(gòu)建

Warfield J N教授提出解釋結(jié)構(gòu)模型（Inter-pretative Structural Modeling，ISM），計算原理是將影響因素之間的作用關(guān)系以矩陣方式表示出來，再通過相關(guān)數(shù)學運算對影響關(guān)系進行處理，最終構(gòu)建一個層級遞階的結(jié)構(gòu)模型，常用以解決復雜影響要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系問題。模糊數(shù)學具有將評價結(jié)果精確化、連續(xù)化的特點，改進的ISM模型與模糊數(shù)學進行了有機結(jié)合，實現(xiàn)了影響因素之間的關(guān)系從定性到定量的轉(zhuǎn)變，進一步降低了業(yè)內(nèi)專家的主觀作用，使影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系更加客觀準確。交叉影響矩陣相乘法（Matrices Impacts Croises-multiplication Appliance Classement， MICMAC）主要用于不同影響因素的分類研究，利用因素之間的可達路徑、層次循環(huán)來分析因素互相的影響程度。在本研究中，由于觸發(fā)信息偶遇行為的影響因素較多，且各影響因素之間存在一定的作用關(guān)系，因此在方法選擇時不僅要準確分析各影響因素之間的關(guān)系，還需掌握各個影響因素的重要程度，而改進ISM-MICMAC模型既能準確表示信息偶遇影響因素之間的復雜關(guān)系，解決影響因素之間模糊性問題，還能對信息偶遇影響因素進行有效的屬性辨析與層級分類，從而實現(xiàn)對影響因素的分析評價，因此綜合考慮，引用改進ISM-MICMAC方法較為契合本研究主題。具體計算步驟如下：

1）專家模糊評分。邀請領(lǐng)域?qū)＜覍τ绊懸蛩貎蓛芍g進行模糊評分。評分分數(shù)在0～1之間，分數(shù)越大代表關(guān)聯(lián)程度越深，分數(shù)越小代表關(guān)聯(lián)程度越小，進而確定模糊鄰接矩陣F，影響因素模糊評價標準如表3所示。

10）綜合可視化分析?；谝陨系贸龅尿?qū)動力與依賴性結(jié)果，則可繪制驅(qū)動力與依賴性的二維關(guān)系圖。

4 ISM-MICMAC模型分析

4.1鄰接矩陣建立

基于步驟1，邀請8位圖情領(lǐng)域研究方向?qū)＜遥ㄆ渲?位信息行為研究方向教授，2位信息資源管理方向教授），依據(jù)表3對各因素的影響關(guān)系進行模糊評分。評分方式采取線上方法問卷的方式進行數(shù)據(jù)回收，然后計算平均數(shù)作為模糊鄰接矩陣F的元素?；谀：徑泳仃嘑，通過式（1）計算得到關(guān)聯(lián)強度矩陣B。為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，本研究A取值0.5，最后按照式（2）得到鄰接矩陣A。鄰接矩陣A如表4所示。

4.2可達矩陣建立

為進一步顯示各個因素之間的間接關(guān)系，需在鄰接矩陣的基礎(chǔ)上構(gòu)建可達矩陣。根據(jù)式（3）與式（4），運用MATLAB工具計算得出可達矩陣M，如表5所示。

4.3層級結(jié)構(gòu)確定

層級分解是基于可達矩陣M并依據(jù)式（5）、式（6）計算出影響因素的可達集R（P_i）和前因集S（P_i），結(jié)果如表6所示。

L₁為表象層因素，是影響信息偶遇的直接因素，包括F₁心理狀態(tài)、F₄認知風格、F₆信息來源和F₁₅時間壓力。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于信息傳播速度快、不確定性強、交互性高等特點造成虛假信息不斷增加、信息來源不明現(xiàn)象逐漸增多，用戶不得不根據(jù)自身的認知選擇所需信息，而用戶的認知風格幫助用戶識別信息偶遇所得的收獲時，會對信息偶遇行為產(chǎn)生一定評價，正面的評價往往使用戶以更開放的心理狀態(tài)接受信息偶遇，并更容易有意識主動提高下次信息偶遇的發(fā)生。此外，信息搜尋過程中，當用戶內(nèi)心受到一定的時間壓力影響時，內(nèi)心的緊迫感往往會影響情緒狀態(tài)，目的之外的信息不易察覺，進而對信息偶遇造成一定影響。

L₃與L₄為中間層因素，間接影響信息偶遇行為的觸發(fā)，包括F2偶遇經(jīng)歷、F3信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度和F₉社會交互聯(lián)接。用戶通過獲取信息與外界進行社會交互，而信息素養(yǎng)的差異使所獲信息的質(zhì)量、明顯度、相關(guān)度有一定不同，間接或直接影響用戶的偶遇經(jīng)歷，進而產(chǎn)生不同認知風格，最終對信息偶遇產(chǎn)生影響。此外，用戶不同的社會交互頻次導致信息接觸的范圍與內(nèi)容不同，社會交互聯(lián)結(jié)高的人群信息交互次數(shù)多、范圍廣，因此發(fā)生信息偶遇概率較高。

L₅為根源層因素，是影響信息偶遇行為的根本因素，包括F₁₀界面友好性、F₁₁網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃目標清晰度與F₁₄信息需求度。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展與強關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)的泛化深入，用戶與外界交互的內(nèi)容受周圍社會關(guān)系的硬性影響，對信息偶遇認知也有所不同。此外，移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶所接觸的信息交互界面基礎(chǔ)功能越全面、模塊組合越簡潔、使用方式越迎合用戶習慣越容易激發(fā)用戶積極使用傾向，而良好的積極使用心理易使用戶以更開放的心理看待信息偶遇現(xiàn)象，且移動網(wǎng)絡(luò)的便利性使用戶“無目的”的碎片化信息行為頻率大大增加，信息偶遇現(xiàn)象也容易因此出現(xiàn)。此外，用戶信息搜尋的情境不同，導致個人心理狀態(tài)有一定差異，用戶目標清晰度、信息需求度越高，信息預期性越高，容易忽略搜索范圍外的信息，導致信息偶遇現(xiàn)象不易觸發(fā)。

4.4 MICMAC分析

基于ISM模型，通過式（8）、式（9）可計算影響因素的驅(qū)動力和依賴性，進而明確影響因素之間的關(guān)聯(lián)及分類關(guān)系。驅(qū)動力和依賴性計算結(jié)果如表7所示。

根據(jù)各因素驅(qū)動力和依賴性大小可將影響因素分為4個集群：聯(lián)系群（第1象限）、獨立群（第Ⅱ象限）、自發(fā)群（第Ⅲ象限）、依賴群（第Ⅳ象限），并繪制出信息偶遇影響因素分類圖，如圖2所示。

基于圖2分析可知：

1）沒有屬于聯(lián)系群（第1象限）的影響因素，說明本系統(tǒng)穩(wěn)定性較好，不存在對整個系統(tǒng)產(chǎn)生影響的因素。

2）屬于獨立群（第Ⅱ象限）的影響因素為F₁₁網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，獨立群具有高驅(qū)動值、低依賴性的特點，說明該類集群的影響因素影響程度廣且不易受其他因素影響，若此象限影響因素得到良好的解決方式，將會對其他因素的解決產(chǎn)生積極的促進作用。在層級結(jié)構(gòu)圖中F₁₁位于根源層，其直接或間接通過中介效用影響其他因素，是引發(fā)信息偶遇行為的根源因素。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展與日益普及，用戶通過網(wǎng)絡(luò)渠道滿足自身信息需求已成為信息時代的常態(tài)化現(xiàn)象，而不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息質(zhì)量高低、數(shù)據(jù)延時大小與用戶不同心理誘因下的復雜化、多樣化信息需求相交織，促使信息偶遇行為在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下頻繁發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已成為影響信息偶遇發(fā)生概率高低的根本性原因，因此網(wǎng)絡(luò)環(huán)境因素獨立性較強，處于獨立群因素。

3）屬于自發(fā)群（第Ⅲ象限）的影響因素包括F₃信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₆信息來源、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度、F₉社會交互聯(lián)接、F₁₀界面友好性、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃目標清晰度、F₁₄信息需求度和F₁₅時間壓力，自發(fā)群因素由于自身驅(qū)動力依賴性較為平衡，因此在系統(tǒng)中起一定過渡作用，在層級結(jié)構(gòu)圖中皆有分布。其中，F(xiàn)₆信息來源于F₁₅時間壓力屬于自發(fā)群又位于表象層，原因在于信息來源與時間壓力受個體與外界交互頻率、所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響，從而觸發(fā)以情緒為中心的信息偶遇行為，影響與被影響程度較為均衡，因此具備兩種屬性；F₃信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度、F₉社會交互聯(lián)接屬于中間層因素，屬性特征符合所處層級。個體信息素養(yǎng)的高低、與其他用戶互動交流的頻率大小深刻影響用戶接觸目標之外信息源的概率，而用戶對目標之外的信息質(zhì)量感知度越高，越容易觸發(fā)信息偶遇行為；F₁₀界面友好性、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃3F11目標清晰度、F₁₄信息需求度位于根源層因素又處于自發(fā)群因素類，原因在于不同個體進行信息搜尋時雖然界面感知度、主體規(guī)范、信息需求度、時間壓力間接影響信息偶遇的觸發(fā)，但對用戶信息相關(guān)性、信息質(zhì)量、偶遇經(jīng)歷等感知影響程度較低，導致信息偶遇發(fā)生不確定性較高，因此，此四類因素位于根源層又處于自發(fā)群，兼具兩種特性。

4）屬于依賴群（第Ⅳ象限）的影響因素包括F₁心理狀態(tài)、F，偶遇經(jīng)歷和F，認知風格，具有依賴性高、驅(qū)動力較低的特點，易受其他因素的影響，因此其他因素的解決對該因素群的解決有積極促進作用。在層級結(jié)構(gòu)圖中，F(xiàn)₁心理狀態(tài)、F₄認知風格位于表象層因素，因素特征符合其所處層級。個體認知風格的差異性，直接導致不同用戶對偶遇信息的心理狀態(tài)有所差異，用戶對信息偶遇正面認知越高，越容易觸發(fā)以積極心理狀態(tài)為中心的信息偶遇行為。F₂偶遇經(jīng)歷位于中間層因素又屬于依賴群因素，原因在于個體之間信息需求度的不同，導致用戶對目標清晰度、信息相關(guān)度感知有所差異，從而對偶遇經(jīng)歷產(chǎn)生影響，且由圖1可知，偶遇經(jīng)歷因素處于中間層與表象層交界處，表現(xiàn)出驅(qū)動力小、依賴性較大的特點，因此位于中間層又屬于依賴群因素，兼具兩種屬性特征。

5引導策略與管理啟示

5.1降低信息獲取成本，提高感知收益

用戶維度主要包括心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷、信息素養(yǎng)與認知風格。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可得，用戶維度因素受其他影響程度較大，屬于觸發(fā)信息偶遇的直接因素。其中，心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷與認知風格因素位于表象層且處于依賴群象限，作用路徑為偶遇經(jīng)歷→認知風格→心理狀態(tài)，此3類因素在所有因素中依賴性排名前3，較高的依賴性使其易受其他因素影響，進而影響信息偶遇行為。用戶之間對信息有用性、相關(guān)性的感知差異使不同個體對偶遇經(jīng)歷持不同感受，從而進一步對認知風格產(chǎn)生影響，由此產(chǎn)生的不同情緒體驗，增強或降低信息偶遇觸發(fā)概率。因此，提高用戶對信息的感知收益，是優(yōu)化用戶的偶遇經(jīng)歷，從而提高下次偶遇概率的有效方法。相關(guān)平臺可對信息目標進行邊緣化推送，增加信息卷入度，在保證信息有用性、相關(guān)性較高的同時，優(yōu)化信息搜尋流程，降低信息獲取成本，由此帶來的感知價值收益使用戶對信息偶遇持積極態(tài)度，從而增加下次信息偶遇概率。

5.2完善信息審核機制，提高信息質(zhì)量

信息維度包括信息質(zhì)量、信息來源、信息明顯度與信息相關(guān)度。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可看出，信息維度因素大多處于層級結(jié)構(gòu)中層，皆位于自發(fā)群象限，其中中間層因素信息質(zhì)量、信息明顯度與信息相關(guān)度因素在所有因素驅(qū)動力、依賴性排名中處于居中位置，作用路徑承上啟下，說明此類因素需各部門協(xié)同控制。研究發(fā)現(xiàn)，信息明顯度、信息質(zhì)量與信息相關(guān)度可影響偶遇經(jīng)歷，從而觸發(fā)以心理狀態(tài)為中心信息偶遇行為。信息更新與替換速度的不斷提高，使網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的虛假信息、冗余信息逐漸增多，影響用戶信息感知，從而易降低偶遇概率。一方面，相關(guān)信息服務(wù)平臺應結(jié)合相關(guān)法律建立信息審核標準，提高信息審核效率，刪除質(zhì)量差、時效低的信息；另一方面，可通過綜合用戶習慣偏好，對某些信息的形態(tài)、位置、呈現(xiàn)方式進行特殊處理，增加信息明顯度與相關(guān)度，以此來吸引用戶注意力，從而增加信息偶遇的觸發(fā)概率。5.3優(yōu)化平臺環(huán)境建設(shè)，提高用戶吸引力

環(huán)境維度包括社會交互聯(lián)接、界面友好性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與主體規(guī)范。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可得，環(huán)境維度因素大多處于層級結(jié)構(gòu)中下層，且處于自發(fā)群象限居多。其中，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是所有因素中唯一處于獨立群象限的因素，較強的驅(qū)動力，使其通過多個途徑對信息偶遇產(chǎn)生影響，影響信息偶遇顯著性較高。研究表明，用戶在WiFi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于無流量限制，會以輕松的心理特征進行廣泛性信息搜尋和信息瀏覽，信息偶遇更易發(fā)生‘32]。因此，相關(guān)平臺征得用戶許可后，可根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整信息源推薦范圍，根據(jù)檢索詞的模糊度，擴大或縮小信息推薦，在合適的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下提高信息偶遇發(fā)生概率。此外，信息服務(wù)平臺可基于用戶社交關(guān)系來促進信息偶遇的發(fā)生，例如，完善用戶網(wǎng)絡(luò)上的社交關(guān)系、顯示社交好友關(guān)注的信息類型、鼓勵用戶之間的信息共享，在搜索結(jié)果中適當引入隨機元素，增加注釋和說明，吸引用戶注意力，進而促進信息偶遇的發(fā)生。

5.4挖掘用戶潛在需求，匹配任務(wù)情境

情境維度因素包括目標清晰度、信息需求度和時間壓力。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)果可得，情境維度因素多處于層級結(jié)構(gòu)的根源層，皆位于自發(fā)群象限。其中，根源層因素目標清晰度與信息需求度以驅(qū)動力值5，在情境維度中驅(qū)動力排名第1，其作用路徑多通過信息相關(guān)度影響偶遇經(jīng)歷，進而觸發(fā)以心理狀態(tài)為中心的信息偶遇行為，說明對信息偶遇影響程度較大。信息偶遇主要是為了解決當下、過去、未來的問題，滿足個體潛在信息需求的過程，因此，挖掘用戶潛在需求，可在一定程度上提高信息偶遇概率。相關(guān)信息服務(wù)平臺可通過收集用戶習慣偏好，挖掘用戶興趣相關(guān)性、知識相關(guān)性、主題相關(guān)性等潛在需求特征，確保提供核心內(nèi)容的同時，利用界面、窗口等剩余空間展示交叉的信息，從根本上保證用戶發(fā)生信息偶遇的環(huán)境和機會。此外，可在信息搜尋頁面中設(shè)置不同情境模塊選項，或基于用戶數(shù)據(jù)通過算法匹配用戶任務(wù)情境，在不同情境下合理推送不同信息，以達到優(yōu)化偶遇經(jīng)歷，提高信息偶遇概率的目的。

6結(jié)語

為了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶信息偶遇行為影響因素之間的邏輯關(guān)系和影響程度，提高用戶信息獲取的廣度與深度，本研究通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻和專家調(diào)研確定影響因素，利用改進ISM模型對影響因素進行關(guān)聯(lián)分析和層級劃分，得出信息偶遇的表象層、中間層和根源層因素，結(jié)合MICMAC分析法，對信息偶遇影響因素進行驅(qū)動力和依賴性分析，繪制了“驅(qū)動力一依賴性”象限圖，最后結(jié)合研究結(jié)果，提出了相應的策略與啟示。理論層面上，本研究從用戶、信息、環(huán)境與情境4個維度抽取信息偶遇影響因素，基于改進ISM-MICMAC模型構(gòu)建信息偶遇影響因素層級結(jié)構(gòu)模型與因素分類圖，有助于更深層次地了解信息偶遇影響因素之間的影響關(guān)系與屬性特征，豐富了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息偶遇行為相關(guān)研究。實踐層面上，通過分析信息偶遇行為影響因素之間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)特點，為相關(guān)信息服務(wù)平臺深入了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶觸發(fā)信息偶遇的影響機制與作用路徑，構(gòu)建多元信息偶遇觸發(fā)機制、保障用戶獲取信息的平衡性提供一定管理啟示與實踐指導。同時，本研究也存在一定局限性，首先，改進ISM方法無法表現(xiàn)影響因素層級之間的反饋回路；其次，專家評估打分存在一定主觀性。后續(xù)研究擬用更客觀具體的研究方法，為信息偶遇相關(guān)研究提供更為豐富的理論研究與方法參考。