认知负荷视角下社交媒体用户倦怠及消极使用行为研究——以微信为例*

0 引言

如今“社交媒体倦怠”(SocialMediaFatigue，也译为“社交媒体疲劳”)情绪蔓延。美国心理协会调查显示，人们长时间访问社交媒体，不仅没有带来愉悦和快感，反而徒增了更大的心理压力，近一半千禧一代受访者担忧社交媒体会对身心健康造成负面影响[1]。皮尤研究中心指出，49%的18-29岁的智能手机用户正在逃离大众社交媒体，41%的用户使用能够自动删除发送信息的应用程序。Flurry公司针对若干高下载量的社交类APP的分析表明，这些应用在用户手机上30天、60天和90天的平均保留率分别为54%、43%和35%，呈递减趋势，且用户使用频率从平均6.7次/周狂跌至3.7次/周[2]。

微信作为中国移动互联网最具标志意义的社交媒体平台之一，过载的信息和过多的社交，使得用户分享的快乐体验与过度曝光的烦恼相伴而生[3]。面对表示朋友圈更新状态的小红点，当人们由兴奋转为厌烦时，社交媒体倦怠综合症已显现。特别是充斥于微信群和公众号中的“标题党”和“道德绑架”式胁迫转发等信息，更增加用户的厌恶感。

上述事实不同程度地反映了用户的倦怠情绪和消极使用行为。本研究通过借鉴医学、组织行为学的理论成果，构建社交媒体用户的倦怠与消极使用行为模型，基于认知负荷理论，揭示社交媒体用户倦怠的起因及其与用户消极使用之间的关系，以期为社交媒体商业生态中各利益主体的用户维护、系统开发、可持续发展提供参考。

1 文献综述

近十年社会化媒体迅猛发展，得到学者关注[4]。然而文献检索发现，关于社交媒体负面使用的文献较少，特别是中文文献方面，笔者于2017年9月以“社交媒体”“社会化媒体”“微博”“微信”与“信息过载”“社交过载”“服务过载”“负面使用”“消极使用”“负面情绪”“消极行为”等为

关键词在CNKI数据库检索，经过筛选最终得到相近文献19篇，未检索到与“社交媒体倦怠”相关的文献。

1.1 认知负荷理论

认知负荷理论是澳大利亚心理认知学家John Sweller于1988年提出，认为人在学习或解决问题时产生的认知加工活动需要消耗认知资源，但根据资源有限理论和图式理论，人脑的认知结构由一个个存储单元组成，且认知资源的容量有限，一次只能存储5～9条基本信息或信息块，处理信息所调用的存储单元间的交互也需要工作记忆空间，进而减少了能同时处理的信息数量。因而当需要处理的信息过多时，即加工某个信息所需要的认知资源超过了人所具有的认知资源总量时，人们就会产生认知负荷，学习或解决问题的效率反而下降[5]。根据以往关于过度技术使用的研究，过载是导致信息通讯技术(Information Communications Technology，ICT)使用负面影响的主要因素[6]。互联网快速发展使信息量呈指数增长，用户社交范围急剧扩张，与人有限的认知能力产生矛盾，认知负荷随之产生。

1.2 职业倦怠与社交媒体倦怠

一直以来心理学、健康科学、医学和职业领域等学科中对疲劳进行了深入研究。职业倦怠也称工作倦怠、职业枯竭，被定义为组织成员对工作负荷产生的一种不良情绪反应。当工作本身对工作时所需的能力、精力以及资源过度要求，从而导致工作者感到情绪枯竭、精疲力尽时，职业倦怠现象便由此产生[7]。工作倦怠表现在生理、情感和心理三个层面。其中，身体衰竭主要表现为精力不足、长期疲劳、虚弱、身体和心理上的抱怨；情感衰竭涉及到个体的无助感和无望感等；心理衰竭则指对于自身、工作和生活的消极态度的形成[8]。本文关注的社交媒体倦怠与职业倦怠十分类似，不同点在于发生情境由现实组织转变为社交媒体这一虚拟组织。

社交网站(Social Networking Services，SNS，社交网络服务，本文SNS与社交媒体同义)为人们线下已有的人际关系提供了更加便捷的交流平台，也在无形之中增加压力、失落感和孤独感等负面情绪[9]。与面对面的现实社交相比，非面对面的网络社交有较小的社交压力，存在较低的社交焦虑水平。根据社会补偿假说，社会关系中的高焦虑人群为弥补面对面互动中经历的不适而更多地使用Facebook等社交平台。然而，Bethany等调查发现，高频率使用Facebook的这类高焦虑人群并没有比低焦虑低频率使用的人群感觉更舒适，相反，他们更容易表现出使用Facebook后的社交媒体倦怠等负面情绪[10]。

社交网络用户需要持续关注来自SNS的大量信息以满足其社会需求，这些增加的需求会造成SNS的过度使用，给其生理和心理上造成不良影响。Turel等研究发现，信息系统的享乐功能在理想状态下会促使用户积极地、持续地使用，但长时间的使用会造成“技术成瘾”，会进一步推动用户由积极的使用状态向消极的使用状态转变[11]。也就是说，社交媒体的过度使用会消耗用户大量的时间和精力，使其产生焦虑、失望、孤独等不良情绪，进而影响个人的现实生活[12]。在Gartner一项调查中，31%受访者表示社交网络使其产生倦怠的情绪，其中24%用户因此而减少SNS的使用[13]。

通过文献梳理发现，过去相关学者对倦怠的研究主要集中于实体组织的工作情境中，而对社交媒体等虚拟组织情境少有涉及；现有社交媒体文献更多地停留在揭示用户过度使用会唤起倦怠等负面情绪的层面，未就社交媒体倦怠的影响因素进行细致探究和深入剖析。Moore等[14]指出工作负荷过载是影响职业倦怠的重要因素之一。因此，本研究基于认知负荷理论，从过载的视角探究触发社交媒体用户倦怠情绪的影响因素。

1.3 员工的组织行为与社交媒体用户消极使用行为

对社交媒体用户使用行为的研究遵循由浅入深、由泛至细的探究逻辑。Mehrabian等[15]基于S-O-R(Stimulus-Organism-Response，刺激—有机体—反应)模型，将用户行为划分为亲近和规避两类，其中，亲近行为(approach)指正向刺激，规避行为(avoidance)则代表背向刺激。亲近行为主要指一些积极的应对行为，如停留、情景归属、探索；规避行为则包括一系列反作用力的行动，如抵触、放弃或逃离。Burke等针对SNS用户，根据使用行为的性质将其区分为积极使用行为和消极使用行为。积极使用行为指用户间“定向、深入交流”(Directed Communication)，表现为评论、发消息、留言、点赞等行为，消极使用行为指“被动消费内容”(Passive Consumption)，表现为用户仅浏览和点击其他用户发布的状态、查看公告文件、公开群聊等行为[9]。

值得注意的是，学者这方面的研究更多地关注用户正面的、积极的、主动的使用行为，如用户分享行为[16]、知识共享行为[17]、持续使用行为[18]等，对于负面的、消极的、被动的使用行为则涉及较少。

在相关组织中，环境等客观因素影响着员工的工作态度及行为，特别是员工消极、被动的工作行为对组织绩效和个人职业发展有着严重的阻力和破坏力，引起了相关学者的关注。Farrell等[19]针对员工对组织变革的不同反应行为提出了EVLN(Exit，Voice，Loyalty 和 Neglect)模型，即通过建设性—破坏性、积极性—消极性两个维度将组织成员的行为划分为四个类型：退出行为、建言行为、忠诚行为和忽略行为。其中，忽略行为(Neglect)是指员工通过减少努力、玩忽职守、迟到、早退、办事效率低下等方式任由状况恶化的行为。退出行为(Exit)则是指通过辞职、调换部门、寻找新工作等方式离开组织的行为。Milliken等[20]研究发现，在组织中，很多员工在有能力改进组织状况时考虑到经理的反应和他人对自己的评价等因素，会选择保留对组织环境在行为、认知或情感上的评价，不会将真实感受和想法报告给能改善不良状况的人，即员工会对组织中潜在的问题保留个人观点。

以往的研究者通常将情绪视作工作外的“副产品”而忽视，然而，很多时候情境影响因素正是通过情绪和情感的桥梁而对员工行为和态度乃至工作绩效发生作用[21]。这使得越来越多的学者开始关注员工的个体特征，从主观能动性等心理、情感角度探究情绪与行为间的关系。李晓艳、周二华基于积极心理学的视角，发现心理资本对工作倦怠有显著的负向影响[22]。Larson和Luthans等研究发现，员工的心理资本对他们的工作态度有积极影响，心理资本与组织中的犬儒主义、反生产行为和离职倾向呈负相关[23-24]。

与现实中的组织类似，社交媒体平台作为一个虚拟组织，用户在使用过程中同样会因为各类因素的干扰刺激其倦怠等负面情绪的产生进而导致其消极行为的发生[25]。学者们已开始关注到用户的非持续使用行为与使用社交软件所产生的疲劳等负面情绪有关。Ravindran等[26]发现疲劳强度会从轻度或短暂体验到更深度的体验连续性地变化，最终将导致用户退出具有压力的社交环境。Zhang等[27]人针对社交媒体倦怠采用实证研究的方法，从过载的视角分析了用户疲劳和不满意情绪的产生过程，并发现了疲劳等负面情绪与用户的不持续使用行为之间呈正相关关系，但未对不同强度的倦怠情绪与不同使用行为间的关系进行细分和探讨。本文将以微信为例，分析用户倦怠情绪和消极行为发生的途径和影响因素及二者之间的关系。

2 研究假设与研究模型

根据认知负荷理论，用户在社交媒体中查阅信息、社交互动、与服务商交涉时都会产生认知加工活动，当这些需要处理和加工的资源超过了个体本身所具有的认知资源总量时，就会因这些过载的信息、社交、服务与人有限的认知资源间的矛盾影响自身的情绪，进而触发不同的应对行为。

2.1 信息过载与社交媒体倦怠

大数据在给人类社会带来巨大利益的同时，也加剧了信息过载，给人们的生活平添了困扰和烦恼。信息过载主要产生于信息数量之大与人类接受、处理信息能力有限的矛盾之中[28]，当人们接受过多的信息时，无法将这些信息有效地整合、吸收和利用，从而对工作、生活以及人际关系等造成影响。

占南[29]从信息存储角度，指出个人信息管理的核心操作是输入—存储—输出，并将个人信息管理行为划分为三个层次，即信息发现行为、信息保存行为(也包括信息渠道的保存，如信息订阅)和元层次行为(信息的维护、组织、测量评估等行为)。微信作为以用户享乐、休闲为主要需求的社交媒体平台，在信息过载的背景下，用户的信息使用行为更多地停留在前两个层次，即接收即时消息和收藏信息、订阅信息等，这就导致用户碎片化信息的过多摄取，进而使得用户思维方式发生转变，思考和独立判断能力不断减弱。长时间地置身于这种网络社交环境中，将增加其对社交媒体的厌倦情绪。

处理过载的信息容易产生“信息疲劳综合征”，表现为分析能力丧失、不断搜索更多信息、焦虑和失眠症状加剧，以及决策时自我怀疑、倦怠等[30]。Yang等[31]研究表明，信息过载给用户带来压力和负担，通过思维抑制的中介作用，间接影响不情愿使用意向。因此，提出如下假设：

H1：信息过载正向影响社交媒体倦怠

2.2 社交过载与社交媒体倦怠

社交是用户使用社交媒体最为重要的动机因素，因而社交网站的核心功能之一便是维系用户已有的人际关系并建立新的人际关系，这使得用户可通过社交媒体平台数倍地扩展自己的人际关系网络[32]。同时，用户也可通过自我展示，发布个人状态来塑造自己的个人形象，增加与好友互动的频率，获得情感支持，进而增加自己的社会资本[33]。

Putnam[34]将社会资本分为桥接型社会资本(bridging socialcapital)和粘结型社会资本(bonding socialcapital)，其中，桥接型社会资本主要产生于较为松散的弱关系(weak ties)，如同事、同学、邻居等个体间互相提供有用的信息，但通常缺乏情感的支持；黏合型社会资本则来自家庭和密友组成的强关系(strong ties)。

随着社交网络拓展，社交过载渐渐凸显，主要表现为用户好友数量过度膨胀，社交网络关系趋于复杂化。微信朋友圈关系是一种“形聚神散”的关系，这种联系很脆弱，“真诚”的互动交流更是稀少[35]。Burke等[9]研究发现，在社交媒体中被动地浏览好友的动态而未积极参与互动的用户，其孤独感更强烈，且拥有更少的社会资本。

社交媒体作为一个用户生成内容(Usergenerated Content，UGC)平台，其内容具有多样性、多态性、非结构化、动态性的特点[36]，用户过度的社交给信息的传播和接收开辟了更多途径，“旁观者效应”使很多用户认为转发一下微信就等于尽到责任，并不对事件本身作出努力，进而不经思考和验证就随意转发分享，成为传播流言的助推者，加剧了信息过载，进而影响着平台用户的健康使用[37]。基于此，提出如下假设：

H2：社交过载正向影响社交媒体倦怠

H3：社交过载正向影响信息过载

2.3 服务过载与社交媒体倦怠

本文将服务过载分为两个维度，一是平台运营商提供的服务，二是第三方企业运营商提供的服务。平台运营商服务过载主要为系统特征过载(system features overload)，即用户对一个信息产品拥有过多功能，系统使用复杂度增大的感知[6]。移动端相较PC端来说，便携式、移动性的特点使可展现的界面和内容受限，可承载的用户交互较少[38]。这些新增的功能增加了用户操作的复杂性，特别是对信息产品接受能力差的老年群体，更易产生焦虑、倦怠的不良情绪反应。

在微信中，第三方运营商主要包括拥有公共号、服务号的服务商家。服务号和订阅号会不定时发送社会热点、新闻资讯、健康养生、优惠促销、投票、分享获积分、拉新点赞等信息，以求得用户的关注和订阅，更有甚者每天推送多条消息，并采用“博取眼球”或“强迫点击”的标题，竭其所能拉新引流。这种过度的服务方式使用户对微信产生依赖，被迫地延长使用微信的时间。Sagioglou等[39]研究发现，用户在社交媒体上花费的时间越多，越会产生情绪上的低落。

微信公共号和服务号申请权限的进一步开放，信息发布门槛降低，以及微信营销热兴起，运营商和服务商为浏览量、转发量、点赞量等指标表现出的过度热情使各类推荐信息、营销信息过度供应，加剧了网络信息的冗余、泛滥和质量分化。网络社区中超过70%的信息是重复的，使用简单的“复制＋粘贴”就能创造出形式上的“新内容”，造成服务商所谓原创内容的“虚假繁荣”[40]。服务过载加剧了信息的过度传播，是信息过载的主要来源之一。由此，提出如下假设：

H4：服务过载正向影响社交媒体倦怠

H5：服务过载正向影响信息过载

2.4 社交媒体倦怠与消极使用行为

齐炳金等[16]发现，移动社会化媒体用户的情感体验与移动社会化媒体的参与水平有显著正相关，而用户的使用行为恰恰反映了用户的参与水平。Fox等认为虽然社交网络会给用户带来许多负面影响，但因用户害怕错过(fear of missing out，FoMO，也称作“错失焦虑症”“信息强迫症”“社交控”)[41]，所以即使他们已经感到焦虑、倦怠、无聊等不良情绪，依然会经常登录这些社交网站[42]。在笔者前期研究中发现，这种“活跃用户”看似积极主动的持续使用而实际上往往是不情愿、被动、消极地使用社交媒体，即高频率地使用并非是其主动积极态度的体现，而更多的是出于工作、社交的压力无奈地持续使用。其中，潜水、屏蔽、忽略和退出等行为是调查过程中用户表现较为突出的四种消极使用行为[43]。

2.4.1 潜水行为与屏蔽行为

有学者发现超过90%的参与者在互联网环境下保持着一种缄默的状态[44]。社交媒体用户只阅读对自己有用的信息，极少发布自己的见解，也不创作内容，Takahashi等[45]将此定义为潜水行为。潜水者不仅展现出了崇尚自由的个性，更是间接表达了对社会网络的消极态度[46]。

信息过载会使社区参与者感到厌烦和累赘，进而产生潜水现象，部分潜水者认为只浏览社交媒体中的信息而不表达自己的观点是较为安全的[47]。当用户焦虑不安、情绪低落时更不愿在社交媒体中分享和表达自己的观点[48]。Lampe等[49]发现社会懈怠因素是导致用户潜水的重要因素之一，即当虚拟社区的参与者认为自己的贡献不是必须的，同时其他用户也表达了类似的想法时，用户则会选择沉默，不再积极地参与讨论，从而导致潜水行为。郭佳杭[50]基于角色压力的三维度认知因素研究，发现用户在微信等社交媒体的互动中，如果因角色压力而产生了情感疲惫则会倾向于减少互动、降低活跃频率，转向进行一种能减小和缓解压力的潜水行为。即情感疲惫感越强烈，人们的潜水意愿越强烈。

屏蔽行为是比潜水行为消极程度更高的一种行为，主要表现为用户由于时间、精力、知识背景及个人的兴趣与偏好等原因有意识地对某些信息进行忽视、回避，以达到提高信息活动效率、增强自我效能感目的。邱佳青等[51]以信息系统成功模型、社会交易理论为理论基础，通过实证研究，发现不良情绪避免是用户信息屏蔽意向的主要决定因素。Donald指出，选择、拒绝或回避信息的潜在原因与信息过载及太多输入导致的负面情绪有着密切关系[52]。基于此，提出如下假设：

H6：社交媒体倦怠正向影响用户潜水行为

H7：社交媒体倦怠正向影响用户屏蔽行为

2.4.2 忽略行为与退出行为

笔者前期曾基于心理契约违背视角对社会化阅读APP用户的忽略行为和退出行为进行了探究，结果表明用户的心理契约遭到破坏后会触发用户的忽略和退出行为[53]。微信等社交媒体与社会化阅读社区有着共同之处，用户情感情绪的变化对使用行为有着不可忽视的作用，特别是负面情绪对消极行为的产生作用更为直接。

凯度公司发布的《2017中国社交媒体影响报告》显示，超过39%的90后已经关闭了社交媒体的推送提醒[54]。可见，过载的信息、过热的服务、过度的社交消耗了用户大量精力，使用户身心疲惫而不能无时无刻地查看微信中所有即时的聊天消息、更新的朋友圈、订阅号的各类推送，进而使个人未读消息不断堆积，许多参与的群聊、关注的服务号以及订阅的公共号被闲置。这种忽略消息、点击率下降、闲置功能是忽略行为的重要表现形式[43]。

Ravindran等[26]发现，疲劳经验强度的增加最终会导致用户决定退出具有压力的社交环境。退出行为主要指取消关注、退出群聊、关闭朋友圈等[43]。由于不同强度的情绪所引发的行为也会有所差异，当用户感觉使用社交媒体会让自己分心或有不安全感等负面情感产生时，就会立即退出社交媒体，以减少损失[46]。因此，当用户感受到的压力、倦怠感十分强烈时，会直接导致退出行为的发生。为此，提出如下假设：

H8：社交媒体倦怠正向影响用户忽略行为

H9：社交媒体倦怠正向影响用户退出行为

综上所述，构建研究模型，如图1所示。

图1 研究模型

3 研究方法

3.1 变量测量与问卷设计

为提高问卷的有效性，对于潜变量观测指标的选取主要从国内外相关研究已使用过的问项中提炼得到，并结合笔者前期基于扎根理论对社交媒体倦怠和消极使用行为进行探索性研究得到的范畴内涵[43]，对测量项进行修改和完善。各变量的测量项如表1所示。潜在变量的观测指标所涉及的问项均采用5级里克特(Likert)量表形式，选取的社交媒体平台为微信。

3.2 数据收集

本研究采用问卷调查法获取数据，通过问卷星平台形成链接在微信平台里以滚雪球方式发放问卷。为避免问项结构或语义问题，保证测试问卷的聚合效度和区分效度，在正式发放问卷前进行了两轮试测。第一轮测试中，要求被试将打乱顺序的测试问题进行分类，先为每类问项进行命名，请5名硕士研究生和两位专家对所有问项审阅并作答，对问卷中歧义和模棱两可的地方经小组讨论后进行修改，最终形成可测量的问卷。第二轮发放了50份问卷进行预调查，并根据回收结果对前测问卷进行修改之后确定最终问卷。

表1 各变量的测量项

4 研究结果分析

4.1 描述性统计

经过两个月调查，共回收问卷451份，其中有效问卷410份。样本基本情况如表2所示。

4.2 探索性因子分析

经SPSS检验，KMO值为0.879，大于0.8，因子显著性概率为0.000，小于0.001，结果表明，样本数据适合作因子分析。通过对数据进行探索性因子分析(EFA)，删除在多个因子上载荷大于0.5以及理论上不属于任何维度的题项(SerO2和NB3)，最终萃取8个因子，因子旋转后的累计解释方差为65.46%。

表2 样本基本情况统计表

4.3 信度效度检验

运用SPPS22.0和AMOS24.0对所构建模型中的潜变量和观测变量进行验证性因子分析。

首先，通过 Cronbach’s α、组合信度(Composite Reliability，CR)和平均变异抽取量(Average Variance Extracted，AVE)三个指标来检验问卷结果的一致性、稳定性和可靠性[56]54。学者给出的临界值为0.7、0.6和0.5。如表3所示，所有变量的 Cronbach’s α介于 0.797～0.907，CR值均大于0.7，变量的AVE值除社交媒体倦怠(0.483)略小于0.5以外，其他变量的AVE值均大于0.5。因此，总体看量表可靠性较高。

其次，通过因子载荷、CR和AVE三个指标来衡量测量结果与要考察的内容吻合程度[57]。表3所示的检验结果显示，所有测量项的标准化载荷都大于0.5；除社交媒体倦怠(0.483)以外，其余变量的平均变异抽取量AVE值都达到了大于0.5的标准；组合信度(CR)介于0.771～0.869，均大于0.60的标准。因此，该量表具有较好的收敛效度。

根据Fornell等[58]的建议，通过比较潜变量AVE平方根与相关潜变量的相关系数检验区分效度。结果如表4所示，全部变量AVE值的平方根都大于该变量与其他潜变量之间相关系数，具有良好的区分效度。

表3 验证性因子分析结果

表4 区分效度检验结果

4.4 结构模型与假设检验

图2展示了模型的标准化路径系数、显著性水平(T值)和假设检验结果，8个假设均得到支持。

为确保数据与假设模型相符，模型适配度指标须符合相关的规定。根据学者建议，理想的χ2/DF值应小于5，严格时应小于3；CFI、GFI、IFI、TLI大于0.9为良好，0.8以上在实务上也视为合理；RMSEA小于0.08为可接受，小于0.05为良好[56]52。该模型适配度的各评价指标及数值如下 ： χ2/DF=4.690、 CFI=0.820、 GFI=0.800、IFI=0.828、TLI=0.810、RMSEA=0.079，因此，该模型具有较为良好的适配度。

图2 假设检验结果

5 讨论

研究发现，与现实组织中的职业倦怠和员工离职等行为的交互关系[22]类似，虚拟组织中的用户在享受社交媒体带来的便利的同时也会产生倦怠情绪，进而消极地持续使用。即用户在使用社交媒体中表现出的倦怠情绪和潜水、屏蔽、忽略、退出等消极行为已成为新常态，过载的信息、社交和服务是造成这一状态的主要影响因素。

5.1 过载因素与社交媒体倦怠

信息过载、社交过载、服务过载与社交媒体倦怠均呈现正向显著关系，且社交过载和服务过载是造成信息过载的直接原因之一，即二者通过信息过载的中介作用进一步影响社交媒体用户的倦怠情绪，但不同类型的过载对用户倦怠情绪的影响强度有所差异。

具体来说，信息过载(M=3.34)、社交过载(M=3.44)服务过载(M=3.29)、社交媒体倦怠(M=3.18)的均值均大于中等水平(5级李克特量表计分法)，说明用户感受和认知到社交媒体所带来的信息过载、服务过载和社交过载现状，并产生了较为强烈的倦怠情绪。这一结果证实了Turel等[11]所指出的信息系统的享乐功能在过度使用状态下会造成“技术成瘾”，从而对用户情绪产生负面影响。

结合对问卷填写者的后续访谈得知，造成这一结果的主要原因有：(1)互联网的快速发展，使得信息发布者一味追求信息数量而忽视了内容的质量。标题党及冗余和虚假信息的泛滥使得阅读流于浅薄和低俗，优质内容难受青睐[59]。对于手机用户来说，由于手机屏幕所限，信息过载问题严重影响了用户阅读内容的效率，而且用户容易迷失在信息熵中，不易找到自己真正需要的内容[36]，进而增加了用户的倦怠情绪。(2)社交圈的不断扩大使用户的“好友”标准逐渐降低，尤其是家庭群、工作群、营销群、娱乐群等群聊给用户的心理和生活带来了负担。服务商的过度热情也使得各类推送信息不定时地打扰用户，从而破坏了用户的正常生活节奏，加剧了用户的烦躁情绪。因此，长时间地被这些利用率低的社交、服务和信息包围，用户倦怠情绪愈发强烈。

对结果进行分析和对比，发现信息过载对社交媒体倦怠的影响最大(β=0.464，p＜0.001)，然后是服务过载(β=0.373，p＜0.001)，社交过载的影响力度相对较小(β=0.261，p＜0.001)，可能的原因有：用户在社交时更多的动机来源于自身对于广交朋友持积极的态度；同时，多数朋友的结交来自于特定的环境，在添加好友后虽联系不密切，但又不好意思删除，因而就社交本身来说，对用户倦怠情绪的影响较小，更多地是通过扩大了信息源而造成信息过载，影响着用户的使用。相较于社交过载，服务过载更多地是来自被动的外界因素，如“关注公众号领取优惠券”“先关注再投票”等，因而服务过载比社交过载对用户倦怠情绪的影响刺激更强烈。信息获取和交流是社交媒体用户使用的最大动机，信息过载打破了用户的使用节奏，使得信息使用效率大大降低，因而对用户造成的负面冲击是最直接的，倦怠情绪油然而生。

5.2 社交媒体倦怠与消极使用行为

社交媒体倦怠对用户四种不同的消极使用行为均有显著正向影响作用，对屏蔽行为的影响最大(β=0.791，p＜0.001)，然后是潜水行为(β=0.748，p＜0.001)、退出行为(β=0.711，p＜0.001)和忽略行为(β=0.597，p＜0.001)。这一结论证实负面情绪确实会引发用户的消极使用行为，且对不同行为的影响强弱存在一定的差异，对Zhang等[27]学者研究发现的“疲劳与用户的不持续使用行为之间的正相关关系”这一结论进行了有效扩展和补充。

具体来说，用户使用过程中的倦怠感越强烈，越容易使其产生屏蔽好友、屏蔽信息等消极程度较高的行为，而潜水行为属于消极程度较低的行为，用户在疲倦后更偏向保持沉默，但同时迫于工作、学习压力，不得不及时关注群组和好友的信息，值得注意的是此时的用户是被动地消费信息，长期对用户的影响是负面的。

退出行为相比其他三种行为来说，消极程度是最高的，而结果表明，用户的倦怠程度很高时仍旧会选择退出群聊、删除好友、取消订阅等方式以缓解自己的不良情绪，这也从侧面反映了社交媒体的过度发展对用户心理造成的负担是巨大的。同时，与屏蔽行为相比，退出行为的“隐蔽性”较差、成本高，即退出群聊、删除好友、取消订阅等行为会直接被对方用户发现，因而用户更加谨慎地使用这一“权利”，即使倦怠感很高，也会由于“面子”“不好意思”而默默地“持续使用”。而屏蔽行为消极强度虽大但成本低且最有效，用户可以悄无声息地切断信息源，从而有效地减少使用过程中倦怠情绪的发生和带来的消极影响。

最后，对于忽略消息、闲置公众号等忽略行为，用户的表现并不十分明显，这与现实组织中的员工心理契约遭到违背后而表现出十分明显的忽略行为[19]不同，可能的原因有现实组织更加透明化，员工表现出越明显的消极行为越能引起组织的注意，从而更有利于自身权益的保障，而社交媒体作为虚拟组织，用户的忽略行为反馈成本相对较高，且作为享乐型信息系统，用户的“害怕错过”心理暗示会迫使其在已经身心疲惫的情况下仍保持继续关注信息更新动态、与好友互动的热情，或是由于强迫症、自我控制能力较差等原因造成不忽略、积极使用的假象。

可见，用户在产生社交媒体倦怠后不一定完全遵循Ravindran等[26]研究发现的“短暂休息－调整改变社交活动－放弃使用”行为规律，而是可能采取多种消极使用行为应对，以避免或减少社交媒体造成的不良情绪。

6 研究贡献

理论方面，本研究聚焦社交媒体用户倦怠情绪和消极使用行为，借鉴组织学中关于职业倦怠及心理学、医学关于疲劳等研究，基于认知负荷理论，从过载视角探究影响用户使用的因素，弥补了以往研究中将不同行为混为一谈而未进行细分的不足，探究用户在信息过载、社交过载、服务过载压迫下的情绪和行为变化机制，丰富了移动社交媒体用户行为的相关研究。同时，本研究借鉴多个学科的研究成果，结合社交媒体这一研究情景的发展现状，构建了社交媒体倦怠及消极使用行为模型，为信息系统领域后续的研究提供了新的研究思路和方向。

实践方面，本研究发现，社交媒体用户在使用过程中深受信息过载、社交过载、服务过载的负面影响，倦怠情绪日益加重，越来越多的用户从积极、主动地使用转向被动、消极地使用，屏蔽、潜水、忽略、退出等行为的出现是用户对社交媒体平台忠诚度下降的重要预警信号，应当引起软件开发商、运营商的高度重视。例如，开发商在功能设定方面可针对用户的信息、社交、服务需求量增加权限设置，满足用户的个性化需要。服务商在运营、推送消息时应考虑信息的质量、数量及密度，尽可能减少对用户的打扰。

7 研究不足与后续研究

本研究存在一定局限，这也是未来研究进一步探讨的方向：(1)笔者前期对社交媒体用户的负面情绪和消极行为进行了总结和分类[60]，本文所关注的四种消极使用行为只是其中的一部分，后续研究中可对其进一步划分和分类，分析不同行为间的相关性以及它们之间是否存在转化关系。(2)国内外对社交媒体用户负面和消极使用的研究还不够深入，可参考的成熟量表也是有限的，这可能也是造成本文中所涉及的个别变量测量结果不够理想的原因之一，因此关于社交媒体倦怠和消极行为量表的测量开发还有待于进一步完善，以便更好地测量社交媒体等信息系统用户的心理和行为变化。(3)本研究只关注了过载等环境因素对用户倦怠和消极使用行为的影响，根据笔者前期的访谈研究发现，社会比较、自我效能等个人因素也是造成用户倦怠和消极使用的重要原因之一[43]，后续可对其深入研究，以更全面地揭示用户情绪和行为转化的内在机理。(4)在社交媒体平台选取方面，只选择了微信作为研究平台，没有考虑不同平台的用户使用心理和行为差异，在后续研究中可选取更多具有代表性的社交媒体平台，比较不同平台间用户使用状态差异，分析其背后的原因，以更好地完善社交媒体倦怠及消极使用模型，为学术研究者和平台运营商提供更多的理论和实践参考。