社交媒體用戶信息過載的影響因素及其后果

　　摘 要：[目的/意義]為了在系統(tǒng)了解國(guó)內(nèi)外關(guān)于社交媒體用戶信息過載研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，為未來(lái)的研究指明方向并為企業(yè)基于社交媒體的營(yíng)銷實(shí)踐提供指導(dǎo)。[方法/過程]本文從社交媒體用戶信息過載的影響因素及其影響后果兩方面對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)予以系統(tǒng)分析。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn)，社交媒體的系統(tǒng)特征因素、信息特征因素和用戶的心理性因素、行為性因素和社會(huì)性因素是導(dǎo)致社交媒體用戶感知信息過載的主要因素;信息過載會(huì)導(dǎo)致用戶出現(xiàn)倦怠、情緒枯竭、不滿意等消極情緒，并引起他們的不持續(xù)使用或轉(zhuǎn)移行為、信息回避行為等。

　　關(guān)鍵詞：社交媒體;信息過載;倦怠;疲勞;不持續(xù)使用;信息回避

　　近年來(lái)，伴隨著SNS、微博、微信等諸多類型的社交媒體的日益普及，社交媒體已成為億萬(wàn)用戶獲取日常生活所需各種信息的重要渠道。然而，與此相伴的是用戶的信息過載(Information Overload)也變得日益嚴(yán)重，目前已成為社交媒體的主要“黑暗面”之一[1-2]。例如，Bontcheva K等[3]對(duì)587名英國(guó)微博(Twitter)用戶的調(diào)查顯示，2/3的被調(diào)查者感到他們接收到太多的信息，超過一半的被調(diào)查者認(rèn)為自己需要一種工具來(lái)過濾不相關(guān)的信息;Sasaki Y等[4]對(duì)778名日本微博用戶的研究發(fā)現(xiàn)，超過半數(shù)(50.6%)的被調(diào)查者認(rèn)為自己被微博或信息的數(shù)量所淹沒，63.7%的用戶認(rèn)為有太多無(wú)意義的微博或太多信息;Gomez-Rodriguez M等[5]通過分析德國(guó)5 704 427個(gè)Twitter活躍用戶的數(shù)據(jù)，證實(shí)了微博用戶的信息過載的普遍性;王娜等[6]對(duì)中國(guó)微信用戶的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，用戶普遍認(rèn)為微信訂閱服務(wù)推送的內(nèi)容存在重復(fù)、低質(zhì)等問題以及存在信息過載現(xiàn)象。

　　鑒于社交媒體用戶信息過載現(xiàn)象的普遍性，本文擬對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)社交媒體用戶信息過載的研究成果予以系統(tǒng)梳理，以便在把握研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上為未來(lái)的進(jìn)一步研究工作發(fā)現(xiàn)可能的研究機(jī)會(huì)。此外，為了使本文的研究結(jié)論能夠?yàn)樯缃幻襟w運(yùn)營(yíng)商和基于社交媒體的營(yíng)銷者的系統(tǒng)開發(fā)、運(yùn)營(yíng)管理和品牌營(yíng)銷實(shí)踐提供理論指導(dǎo)，以幫助他們采取有效措施減少用戶的信息過載從而更好地吸引和保留用戶，本文主要聚焦于揭示社交媒體用戶信息過載的影響因素及其影響后果。

　　本研究的文獻(xiàn)檢索時(shí)間是2018年12月底，具體檢索過程如下：首先，以“社交網(wǎng)站/社交網(wǎng)絡(luò)/社交媒體/社會(huì)化媒體/微博/微信”和“信息過載”的兩兩組合作為檢索詞對(duì)中國(guó)知網(wǎng)和萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，在逐一閱讀檢索結(jié)果的摘要基礎(chǔ)上最終獲得中文相關(guān)文獻(xiàn)15篇(其中，期刊論文11篇，學(xué)位論文4篇)。然后，以“Social Media/Social Network Site/SNS/Facebook/Twitter/”和“Information Overload”的兩兩組合作為檢索詞對(duì)Elsevier Science Direct(SDOL)、Emerald、EBSCO和IEEE/IET Electronic Library(IEL)等外文數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，通過逐一瀏覽檢索結(jié)果摘要的方式排除實(shí)質(zhì)不相關(guān)的研究成果后，最終得到20篇外文文獻(xiàn)(其中，期刊論文15篇，會(huì)議論文5篇)。

　　1 社交媒體信息過載的影響因素

　　1.1 社交媒體相關(guān)因素

　　1.1.1信息特征

　　Koroleva K等[7]基于對(duì)12名Facebook用戶訪談數(shù)據(jù)的分析表明，導(dǎo)致SNS過載的信息特征因素包括數(shù)量(細(xì)節(jié)、頻率)、價(jià)值(新穎、有趣)和可理解性三方面。Cherubini M[8]指出，社交媒體中的信息傳播存在“劣幣驅(qū)逐良幣”(即低質(zhì)量信息對(duì)高質(zhì)量的擠出效應(yīng))，結(jié)果導(dǎo)致社交媒體信息過載(這是一種“逆向選擇”)。Sasaki Y等[9]對(duì)1277名日本微博用戶的實(shí)證研究表明，用戶接收到的微博數(shù)量對(duì)感知過載并不產(chǎn)生顯著影響。劉雪琪等[10]對(duì)中國(guó)大陸地區(qū)新浪微博用戶信息過載的實(shí)證研究表明，發(fā)現(xiàn)微博用戶接收的信息量與用戶的信息過載感知程度之間的關(guān)系不顯著，但信息難度越大用戶的信息過載感知程度越深。Lee A R等[11]對(duì)韓國(guó)SNS用戶的實(shí)證研究顯示，SNS信息特征的信息相關(guān)性(Information Relevance)對(duì)信息過載的影響不顯著，但信息模糊性(Information Equivocality)對(duì)信息過載有顯著正向影響。綜上，相比信息的“數(shù)量”特征，信息的“質(zhì)量”特征更可能影響社交媒體信息過載。

　　1.1.2 系統(tǒng)特征

　　王娜等[12]認(rèn)為，信息過載是社交網(wǎng)站(SNS)自身屬性導(dǎo)致的。因?yàn)镾NS龐大的用戶群必然生產(chǎn)海量的信息集合，而SNS的信息無(wú)組織和“分享”特色等系統(tǒng)屬性自然會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)大量無(wú)規(guī)則的重復(fù)信息。Gao W等[1]的研究顯示，基于智能手機(jī)的SNS的泛在連接性(Ubiquitous Connectivity)是導(dǎo)致用戶信息過載的前因之一。成吉[13]的研究表明，微信的低水平社交效能、享樂效能和信息分享效能會(huì)顯著正向影響用戶高水平的信息過載體驗(yàn);李旭等[14]以微信為例展開研究，實(shí)證結(jié)果顯示社交媒體的服務(wù)過載顯著正向影響信息過載。綜上可見，社交媒體的系統(tǒng)特征也是影響信息過載的重要原因。

　　1.2 用戶相關(guān)因素

　　1.2.1 個(gè)體特征

　　Lutz C等[15]對(duì)瑞士青少年SNS用戶的研究顯示，年齡、性別和語(yǔ)言背景等個(gè)體因素影響用戶的過載傾向，即年齡更大一些的、說(shuō)法語(yǔ)的、男性青少年有更大的信息過載風(fēng)險(xiǎn)。王娜等[12]認(rèn)為，用戶信息素養(yǎng)較低是造成SNS信息過載的原因之一。因?yàn)楫?dāng)用戶信息素養(yǎng)不高時(shí)，一方面用戶在獲取信息后處理與吸收信息的能力有限，大量信息無(wú)法及時(shí)消化從而導(dǎo)致信息過載;另一方面用戶會(huì)無(wú)鑒別地轉(zhuǎn)載信息或主動(dòng)上傳虛假的、不可靠的信息，造成社交網(wǎng)站中重復(fù)信息與垃圾信息增長(zhǎng)，繼而導(dǎo)致了信息過載。然而，劉雪琪等[10]的實(shí)證研究并不支持這一觀點(diǎn)，他們發(fā)現(xiàn)微博用戶的信息素養(yǎng)與信息過載感知程度之間的關(guān)系并不顯著。

　　1.2.2 使用行為特征

　　Bontcheva K等[3]的研究發(fā)現(xiàn)，體驗(yàn)到信息過載的人是那些對(duì)5類社交媒體(綜合性SNS、職業(yè)SNS、微博、博客、社會(huì)化新聞)參與頻率更低的人;劉雪琪等[10]的研究也發(fā)現(xiàn)，微博用戶使用時(shí)間與信息過載感知存在負(fù)向關(guān)系。但是，Gomez-Rodriguez M等[5]基于社會(huì)網(wǎng)分析方法對(duì)大樣本數(shù)據(jù)的分析表明，那些最活躍(出度大)和受歡迎(入度大)的Twitter用戶通常是信息過載者;李旭等[14]的實(shí)證研究證實(shí)微信用戶的社交過載顯著正向影響信息過載;Yu L等[16]的實(shí)證研究則表明，社交媒體在工作中的過度使用會(huì)導(dǎo)致信息過載。綜上，社交媒體用戶的使用強(qiáng)度對(duì)信息過載有顯著影響。

　　1.2.3 在線關(guān)系特征

　　Koroleva K等[7]的質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn)，SNS用戶的在線關(guān)系網(wǎng)絡(luò)特征(規(guī)模、結(jié)構(gòu))和與好友的關(guān)系質(zhì)量(親密水平、吸引力和強(qiáng)度)是導(dǎo)致信息過載的重要前因。王又然[17]在利用“加權(quán)小世界網(wǎng)絡(luò)”模型研究SNS社群的結(jié)構(gòu)特征對(duì)信息傳播的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)社群成員的特征關(guān)系長(zhǎng)度過小、網(wǎng)絡(luò)社群的聚類系數(shù)過大時(shí)，易導(dǎo)致社群信息過載。Sasaki Y等[9]對(duì)日本微博用戶的實(shí)證研究證實(shí)了好友數(shù)顯著正向影響用戶的感知微博過載，但未能證實(shí)用戶的自我中心網(wǎng)的密度(是反映在線關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的一個(gè)指標(biāo))對(duì)感知微博過載的影響作用。此外，王娜等[18]的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，中國(guó)微博用戶的信息過載是其他用戶的微博刷屏行為的后果之一。因?yàn)槲⒉┧⑵潦沟么罅繜o(wú)關(guān)的沒用的冗余的數(shù)據(jù)信息嚴(yán)重干擾了受眾對(duì)相關(guān)有用信息的準(zhǔn)確性的選擇，并且導(dǎo)致信息量大大高于受眾所能消費(fèi)、承受或需要的信息量。

　　2 社交媒體信息過載的影響后果

　　2.1 心理性后果

　　2.1.1 導(dǎo)致消極感情

　　已有研究表明，信息過載會(huì)導(dǎo)致社交媒體用戶體驗(yàn)到多種消極情感。其中，社交媒體倦怠(Social Media Fatigue)是最突出的情感后果。社交媒體倦怠是一種主觀的、多維度的用戶體驗(yàn)，由疲勞、厭煩、失望、興趣喪失等多種感覺組成[19]。徐春雨[20]的研究表明，社交媒體用戶的感知信息過載對(duì)社交媒體倦怠有顯著正向影響;張艷豐等[21]的研究證實(shí)，信息過載可通過影響移動(dòng)社交媒體用戶的態(tài)度間接影響倦怠體驗(yàn);Kim S等[22]、Lee A R等[11]對(duì)韓國(guó)SNS用戶的實(shí)證研究均表明信息過載顯著正向影響用戶的倦怠體驗(yàn);Zhang S等[23]和張淑瑋[24]對(duì)中國(guó)SNS的代表QQ空間用戶的實(shí)證研究同樣表明，信息過載顯著影響倦怠;李旭等[14]和王佳楠[25]針對(duì)國(guó)內(nèi)用戶數(shù)量最多的社交媒體微信展開實(shí)證研究，均發(fā)現(xiàn)信息過載對(duì)微信用戶的倦怠有正向影響;郭佳等[26]、牛靜等[27]分別對(duì)圖書館微信公眾號(hào)和微信朋友圈的研究同樣表明，信息過載是導(dǎo)致倦怠的重要因素。

　　信息過載也可能導(dǎo)致社交媒體用戶的情緒枯竭(Emotional Exhaustion)。Gao W等[1]和Chaouali W[28]的研究表明信息過載顯著影響SNS用戶的情緒枯竭;成吉[13]的研究顯示，高水平的信息過載顯著正向影響微信用戶的情緒枯竭;Yu L等[16]、Cao X等[29]的實(shí)證研究也都證實(shí)了信息過載對(duì)中國(guó)社交媒體用戶情緒枯竭的顯著影響作用。

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