心理抗拒視角下打破“信息繭房”交互設計策略研究

摘要：大數(shù)據(jù)時代背景之下，為解決用戶長時間接收個性化推薦信息而困于“信息繭房”的問題，優(yōu)化用戶個性化推薦平臺使用體驗，幫助平臺延展功能領域?；谛睦砜咕芾碚?，采用問卷調(diào)查和數(shù)據(jù)分析的方法，分析“信息繭房”效應下影響用戶心理抗拒的因素，構(gòu)建個性化推薦服務平臺用戶持續(xù)獲取信息行為影響因素模型。用戶對個性化推送的心理抗拒明顯阻礙了其對信息的持續(xù)獲取行為，并且主要受到推送信息的質(zhì)量、用戶自身的認知程度以及平臺的交互反饋設計三方面的影響。在模型基礎上提出了3個打破“信息繭房”交互設計優(yōu)化的策略：基于情境感知技術，實現(xiàn)信息分流；調(diào)整平臺與用戶之間的耦合關系，鼓勵用戶參與平臺建設；以及提升平臺交互質(zhì)量，增加用戶滿意度。以此為個性化推薦平臺打破“信息繭房”提供交互設計策略參考。

關鍵詞：心理抗拒；個性化推薦；信息繭房；交互設計；用戶反饋

中圖分類號：TB472 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）21-0137-05

引言

大數(shù)據(jù)時代的社會背景之下，互聯(lián)網(wǎng)平臺廣泛采用個性化推薦的方式向用戶推送信息。平臺通過獲取用戶的行為數(shù)據(jù)，記錄用戶感興趣的內(nèi)容并針對性地推送同類信息。這種方式在短時間內(nèi)確實能夠提高用戶黏性，但同時會導致用戶接收到的信息窄化，形成“信息繭房”。目前，大量關于信息個性化推送的研究，依然集中在改良推送算法，從而提高用戶的使用意愿，而關于如何減少“信息繭房”效應帶給用戶的心理負擔，從而優(yōu)化用戶體驗，目前的相關研究還較少。

本文從用戶心理角度出發(fā)，結(jié)合Brehm 的心理抗拒理論，分析“信息繭房”效應下用戶對個性化信息推送的心理抗拒體驗與行為狀態(tài)，構(gòu)建個性化信息推送用戶體驗影響因素模型，并據(jù)此提出短視頻App 個性化推送用戶體驗設計整體性策略以及相關設計原則，來減弱個性化推送產(chǎn)生的“信息繭房”效應對用戶造成的心理負擔。

一、心理抗拒視角下的個性化信息推送用戶體驗分析

信息繭房，是美國學者凱斯·桑斯坦[1] 提出的概念，在互聯(lián)網(wǎng)信息傳播過程中，由于人們對于信息的篩選是有選擇性的，而平臺會記錄、追蹤用戶的喜好，不斷推送用戶喜歡的信息，導致用戶的視野和目光變得愈發(fā)集中和狹隘，從而將自身桎梏于像蠶繭一般的封閉空間中[2]，如圖1 所示。短視頻平臺“信息繭房”的形成，主要與信息因素、用戶因素以及平臺因素有關：信息流轉(zhuǎn)速率和流轉(zhuǎn)效率下降是“信息繭房”形成的最直接原因；推送信息的準確度影響用戶的價值判斷；平臺交互反饋影響用戶的感知成本和情緒體驗[3]。

當下算法推薦引發(fā)的“信息繭房”問題，其負效應可以總結(jié)為3個方面：信息窄化、信息過載以及信息失真[4]。結(jié)合Zeithaml 的感知價值理論，分析“信息繭房”效應下用戶在使用個性化推薦服務時的收益與成本，正向感知價值包括心理上的良好體驗、清晰實用的信息和及時性的反饋；成本則是由“信息繭房”負效應所引起的一系列感知上的不良體驗。二者長期處于失衡狀態(tài)，則會導致用戶的心理落差，最終減少使用頻率甚至放棄使用。關于個性化推薦服務的用戶不良體驗研究，學者們普遍借鑒心理學家Brehm 關于心理抗拒的研究成果，如圖2。

Brehm[5] 的心理抗拒理論指出，當個體面臨喪失自主權(quán)和自由行為的威脅時，他們會激發(fā)出反抗和抵制的情緒，從而采取行動來保護自己，以防止自由的進一步流失。具體表現(xiàn)為更加相信被限制的觀念或更多采取被限制的行為。張曉雪[6] 指出操縱意圖推斷、強迫性感受和侵擾感知會導致用戶拒絕信息推送。范鈞等[7] 認為，個性化推薦更易引發(fā)消費者的感知操縱意圖和感知隱私侵犯。Bélanger J. 等[8] 指出當平臺推薦的商品與用戶需求不符甚至相反時，會激發(fā)用戶的心理抗拒狀態(tài)。將平臺“信息繭房”負效應與用戶的實際體驗之間建立聯(lián)系，如圖3 所示。

二、用戶持續(xù)獲取信息行為影響因素研究假設與模型構(gòu)建

由上文分析可知，“信息繭房”的負效應引發(fā)了用戶的心理抗拒，且二者可以看作正相關，其負效應越明顯，用戶的抗拒程度就越強。由于“信息繭房”的形成受到信息因素、用戶因素和平臺因素影響，嘗試從這三方面與用戶的心理抗拒狀態(tài)建立聯(lián)系。

為了研究用戶產(chǎn)生心理抗拒的影響因素以及采取的行動措施，本研究在其他學者對心理抗拒和“信息繭房”的研究之上，引入信息因素、用戶因素和平臺因素3 個影響因子作為自變量，將感知目標障礙、操縱意圖推斷和強迫性感受作為用戶心理抗拒強度的3 個測量標準[9]。分別與用戶的心理抗拒表現(xiàn)及使用行為相對應，從而構(gòu)建個性化信息推送用戶持續(xù)獲取信息行為影響因素模型（圖4）?；谘芯磕Ｐ?，提出對應的研究假設，如表1 所示：

三、實證研究

（一）問卷設計與數(shù)據(jù)收集

本節(jié)研究基于問卷調(diào)查法。為了收集數(shù)據(jù)，本次調(diào)查問卷采用李克特量表，要求被訪者按“1”到“5”對所給問題進行打分。其中“1”代表“非常不符合”，“5”代表“非常符合”，中間逐級遞加。依據(jù)上文所提到的模型影響因素設置量表問題內(nèi)容，內(nèi)容涵蓋用戶的背景調(diào)研、信息的個性化程度、信息窄化、平臺交互等因素（表2）。本次調(diào)查從2023 年4 月15 日到5 月15 日，共收回問卷196 份。

（二）信度與效度檢驗

首先，使用SPSS 工具，對問卷的效度進行檢驗（表3），結(jié)果顯示，總體KMO 值為0.803，巴特利球形檢驗值為2025，df 值為276，p 值為0.000，表明該問卷具有較好的結(jié)構(gòu)效度。然后，測量Cronbach α系數(shù)來檢測指標間的內(nèi)在一致性，即問卷信度。一般認為，α 系數(shù)大于0.7 時信度較高。最終計算出所有因子的Cronbachα 系數(shù)值為0.867，大于0.8，說明該問卷有良好的信度。另外，各個研究變量的因子載荷系數(shù)均不低于0.4，也表明樣本回答具有較高的真實可靠性，可以進行下一步分析。

（三）模型驗證與分析

利用SPSS 對上圖所示的影響因素模型進行了分析， 利用Pearson 相關計算各項路徑系數(shù)，檢驗結(jié)果如表2 所示。

由表可知，推送信息的質(zhì)量和用戶的相關經(jīng)驗與感知目標障礙之間的路徑系數(shù)分別是 0.619 和0.324，說明其之間的關系不顯著，推送信息的質(zhì)量以及以往的經(jīng)驗判斷并不會直接干擾用戶感知。并且，強迫性感受、操縱意圖推斷、感知目標障礙和持續(xù)獲取信息行為方差解釋率分別為64.1%、61.0% 和65.2%。說明心理抗拒理論對模型有較好的解釋說明程度。

檢驗結(jié)果顯示，模型的12 個假設當中，假設H2B（P=0.619）、H3C（P=0.324）沒有通過實證檢驗，其余的10 個假設均通過了實證的檢驗支持，見表4。將檢驗結(jié)果匹配模型，修正后模型見圖5。

根據(jù)上述研究結(jié)果可知，對于“信息繭房”效應下的算法推薦場景，平臺推送信息的內(nèi)容質(zhì)量，即與用戶預期所獲取信息的符合程度，能夠明顯影響用戶對個性化推送信息的強迫性感受；用戶以往相關經(jīng)驗可以幫助識破平臺操縱意圖；改良型交互設計能有效減輕用戶的強迫性感受、操縱意圖推斷和感知目標障礙。

總結(jié)，長期心理抗拒顯著阻礙了用戶對個性化推送信息的持續(xù)獲取行為；推送信息的質(zhì)量、用戶自身的認知水平以及平臺的交互質(zhì)量都會影響用戶的心理抗拒程度，上述所提出的研究假設以及研究模型得到了驗證，也表明心理抗拒理論在研究突破“信息繭房”策略上的適用性。

四、個性化推送App用戶體驗交互設計優(yōu)化策略

基于前文修正后的研究模型，信息質(zhì)量、用戶認知以及平臺交互質(zhì)量作為客觀變量，可以調(diào)節(jié)用戶的感知價值和感知成本，最終導向不同的使用行為。本節(jié)針對感知目標障礙、操縱意圖推斷、強迫性感受3 種心理抗拒不良體驗，從這3 點因素出發(fā)，分別提出3 條平臺動態(tài)交互優(yōu)化建議以期減弱用戶在接觸個性化推送的信息時所產(chǎn)生的心理抗拒，從而提升用戶的交互體驗以及對平臺的持續(xù)使用率。

（一）加強情境感知引導信息分流

根據(jù)王益成[10] 關于網(wǎng)絡信息生態(tài)鏈的分析，“信息繭房”的形成機理與信息流轉(zhuǎn)速率和信息轉(zhuǎn)化效率有關，而提高信息的流轉(zhuǎn)效率是打破“信息繭房”的有力途徑。如何提升所推薦信息的依從度與可信度，減少同一時間內(nèi)用戶接觸的信息密度，是實現(xiàn)“破繭重生”的關鍵。針對信息處理不當所引發(fā)的用戶感知目標障礙，提出兩條相應策略：1. 整合場景數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶所處空間環(huán)境進行個性化推薦，提升信息準確性；2. 安排定制時間，根據(jù)用戶設置的生活作息及行為習慣在一天當中不同時間推送不同相關內(nèi)容，減小信息密度，實現(xiàn)信息分流。

1. 基于空間情境感知的場景數(shù)據(jù)整合——提升推送信息依從度

用戶往往在同一時間面臨大量信息的涌入，這容易引發(fā)信息過載，造成感知目標的混淆和障礙，增加認知負荷，導致用戶出現(xiàn)厭惡和抵觸情緒。清晰準確的信息，不僅是用戶最基礎的使用需求，亦能減弱信息窄化所帶來的指向性彎曲問題，降低感知成本。為此，引入情境感知技術，將目標信息按照當下所處情境進行管理分類，對信息流進行初步梳理與劃分，促進用戶的持續(xù)使用。

以場景化頻道入口為例，結(jié)合空間情境感知技術，使用傳感器獲取用戶所處的空間情境及周圍環(huán)境信息，可以判斷用戶是在行走、跑步或者是乘坐交通工具。平臺需要整合與當下的場景數(shù)據(jù)，生成符合用戶當下所處情境的頻道（如跑步頻道、通勤頻道、助眠頻道等），引導用戶將注意力集中于最符合當下環(huán)境的信息流。也可以點擊切換到其他頻道瀏覽不同內(nèi)容，用戶可以在其中選擇自己感興趣的內(nèi)容，從而提高所推送信息的依從性。

2. 基于時間情境感知的個性化時間定制——降低推送信息密度

除針對場景化精準推送外，利用時間情境感知技術來對短視頻平臺的內(nèi)容進行分時段推送，也是一種有效減少認知負荷、改善感知目標障礙的策略。

時間情境感知技術包含了日、月、季節(jié)、年等時間元素，通過對用戶行為、喜好以及活躍時間的深度分析，短視頻平臺可以巧妙地運用分時段推送技術，精確地將內(nèi)容在不同時間段進行定制化推送[11]。例如，在用戶的休息時間推送輕松幽默的內(nèi)容，在工作間隙推送知識性或啟發(fā)性的視頻，這樣的細致差別旨在降低同一時間用戶接觸到的信息密度，避免信息過載帶來的干擾，提高用戶對內(nèi)容的專注度。如圖6 所示，改良后的低保真原型在“我”的版塊中增加了“安排”版塊，通過用戶主動設置工作和娛樂的時間項目計劃表，表明用戶在不同時間段對“工作”活動和“娛樂”活動的不同傾向性，并給出可視化信息圖。下拉是具體的實踐活動安排，點擊“增加”按鈕進入活動的“添加管理”界面：包括時間選擇、該事件的緊急程度、具體的活動描述，以及已有安排，避免沖突。

（二）改良耦合關系，促進意識自覺

自由舒適是用戶的理想使用環(huán)境，但是平臺過度跟蹤與猜測，一步步蠶食了用戶的主動權(quán)，由此會激發(fā)出強迫性感受。Frederik J.[12]在對過濾氣泡對民主性侵害的研究中指出，缺乏透明度的個性化推薦功能會影響人們對其的反饋，最終損害用戶的民主性和可選擇性。為了促進用戶意識行為自覺，改善用戶與平臺間的耦合關系，提出相應策略：1. 增加信息透明度設置，加強用戶對平臺信息的把控；2. 設置管理推薦內(nèi)容，減弱個性化平臺對用戶的操控。

1. 信息透明度公開——實現(xiàn)用戶對個性化平臺的緊密耦合

信息透明度的公開意味著用戶有權(quán)知道平臺使用其數(shù)據(jù)的具體方式，并有權(quán)選擇是否分享特定類型的信息，這有助于創(chuàng)造一種更加友好的使用體驗。平臺可以通過向用戶提供推薦算法的基本信息，允許用戶訪問推薦記錄，以及向用戶展示推薦內(nèi)容的來源等操作來實現(xiàn)。例如，根據(jù)用戶瀏覽和搜索歷史推薦、基于評分系統(tǒng)推薦等。用戶也可以自主設置推薦根據(jù)的優(yōu)先性，例如優(yōu)先反饋推薦（點贊、收藏、評論）、優(yōu)先情境推薦、優(yōu)先本地推薦和優(yōu)先熱搜推薦等。這種參與感和控制感使用戶感到個性化推送并非完全是平臺對其強制的產(chǎn)物，而是一種用戶與平臺共同塑造的體驗。

2. 定制管理推薦內(nèi)容——實現(xiàn)個性化平臺對用戶的松散耦合

除去向用戶公開信息透明度以外，還應提供用戶更多的個性化設置選項，讓用戶有權(quán)選擇個性化推薦的程度。給予用戶對推薦算法的一定控制權(quán)，例如允許用戶定制他們的推薦偏好：用戶可以滑動拖動條，調(diào)整各種喜好內(nèi)容出現(xiàn)在首頁的頻率，優(yōu)化“信息繭房”的信息構(gòu)成，避免陷入算法的局限之中，如圖7。

3. 制定邏輯靶向錨點——加強用戶觸點語言訓練

調(diào)整平臺與用戶之間的耦合關系，幫助用戶重新獲取主動權(quán)，可以有效擺脫平臺的操縱意圖。然而在實際使用過程中，我們還需考慮到用戶在使用主動權(quán)時指令的有效性。不同的認知水平、受教育程度都影響著用戶的反饋水平與表達能力，如何高效地行使對平臺的控制，如何向平臺下達方便雙方理解的指令，也是促進用戶意識自覺的一個優(yōu)化方向。

用戶觸點語言訓練是一種系統(tǒng)性的培訓方法，旨在幫助用戶更好地利用平臺功能，清晰地表達他們的意愿和需求。在用戶輸入指令或反饋時，平臺根據(jù)用戶行為習慣，利用自然語言處理技術，分析用戶輸入，形成智能提示和建議詞條，對人機交互進行引導與補充，幫助用戶更準確地表達意圖。通過這種訓練，用戶能夠更直接地表達自己的意圖，提高平臺正確理解的概率；平臺對用戶反饋的準確理解能夠為用戶提供更符合邏輯的服務，形成邏輯自洽。

（三）增進以人為本的交互反饋

反饋是基于用戶行為給出的回應，用于及時指導用戶下一步行動。良好的人機對話環(huán)境不僅有助于提高人機系統(tǒng)的協(xié)同度，也能提供用戶更好的使用體驗。為此，針對現(xiàn)有推送類內(nèi)容，提出以下優(yōu)化建議。

1. 優(yōu)化通識內(nèi)容與結(jié)構(gòu)，降低學習和思維聯(lián)結(jié)成本

用戶在進行交互時，會表現(xiàn)出一定的思維慣性，即在他們的思考和行為中形成的一種穩(wěn)定的傾向。然而，不同使用者的認知水平和操作習慣不同，為了使界面交互更為易用和通用，應優(yōu)化通識內(nèi)容與結(jié)構(gòu)，讓大部分用戶盡量降低初始階段的學習和思維鏈接成本。例如，在對封面的視覺符號改良上，可以增加信息標簽，以文字的方式歸納與整理信息流內(nèi)容；設置操作提示icon，以圖形的方式引導用戶反饋。另外，不少平臺向用戶提供視覺評論、星級或類似評級系統(tǒng)，使其可以快速知道其他用戶的感受，方便他們更輕松地做出決策，節(jié)省用戶的反饋時長。在短視頻內(nèi)容反饋時，需要全面考慮用戶反饋的流暢性與完整性，首頁內(nèi)容標簽的完整性越強，所包含與傳遞的信息越豐富與具體，越能夠避免用戶額外點擊，降低心理抗拒。

2. 增加情感溝通，引導用戶的心流體驗

用戶體驗格式塔中，審美體驗、功能體驗最終導向情感體驗，用戶的情感層次才是用戶體驗的核心。目前，許多平臺關于用戶對個性化推送服務的滿意度調(diào)查依然集中于推送信息的質(zhì)量，且只有“有幫助”或“不感興趣”兩類選項，而對個性化推薦服務本身帶來的情緒體驗關注度不足。引入情感反饋助手既可以豐富反饋的通道，提供額外的情感數(shù)據(jù)，用來更精準地調(diào)整個性化推薦算法；也有助于平臺更好地理解用戶在接受信息推送時的心理狀態(tài)，避免觸及用戶的敏感點。“情感反饋助手”可以是一個即時彈窗或陪伴式AI 寵物，用戶可以利用其完成情緒自測，并進行反饋。除去傳統(tǒng)的“感興趣”與“不感興趣”外，還應提供多樣化、個性化的情感表達方式。用戶可以使用手勢、表情符號、顏色或其他圖形元素傳達他們的情感。平臺通過分析用戶的行為和情感數(shù)據(jù)，時刻讓用戶意識到平臺在乎他們的情感狀態(tài)，關注他們的心理感受，識別出用戶對特定類型推送的心理抗拒程度，將用戶情感作為新的反饋通道，完善自身算法。

結(jié)語

信息數(shù)據(jù)處理技術的高速發(fā)展使得人們對于信息的獲取從主動變?yōu)楸粍?，雖然大大增加了用戶獲取信息的體量和途徑，但“信息繭房”的出現(xiàn)也將其困于其中。針對長時間使用個性化推薦的用戶所產(chǎn)生的心理抗拒現(xiàn)象進行研究，本文通過一系列的交互行為和影響因素研究，將加強情境感知引導信息分流；改良耦合關系，促進用戶意識自覺；增進以人為本的交互反饋作為平臺交互層面突破“信息繭房”的優(yōu)化手段，在打破“信息繭房”，減輕用戶心理負擔，延長平臺壽命做出了一定努力?？偟膩碚f，針對當下個性化推薦算法所帶來的用戶心理問題和“信息繭房”困境，如何利用設計心理學以及交互設計去解決，還有足夠廣闊的探索空間。

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