后喻文化与双重滞后:中国互联网的十年扩散历程(2005～2015)——基于4组CGSS数据的APC模型分析

■ 崔 凯

一、引言

2014年2月25日,人民日报官方微博转载网友的《给父母的微信使用说明手绘本》在社交媒体上广泛传播,引起社会广泛共鸣。这个网络传播案例展示了中国互联网扩散过程中的一个日常图景:父母在子女的帮助下学习如何使用互联网。80后、90后是伴随着互联网成长起来的一代人,被称为“数字原生民”,而他们的父母在青少年时期没有互联网,直到中年、老年时期方才接触到互联网,甚至在子女的带动下才进入“网民”的阵营,成为名副其实的“数字移民”。

图1 1997～2017年我国网民数量与30岁以下网民比例①

中国互联网络信息中心(CNNIC)的数据展示了互联网在年龄变量上的扩散过程。截至1997年10月,我国网民数量为29.9万,其中30岁以下网民的比例为70.9%,到2017年12月底,我国网民数量已达7.72亿,其中30岁以下网民的比例降至49.6%。虽然30岁以上的网民的比例有一定提升,但年轻一代仍旧是网民的主体。

互联网在中国二十余年的扩散历程伴随着我国经济的迅猛发展和社会转型的不断深化。在这期间,当年还要去网吧玩游戏的青少年如今可能已经为人父母。但对个体而言,互联网伴随每个人经历了不同的生命历程,进而形成了不同的价值观与文化效应。互联网的扩散伴随着宏观社会的变迁,同时又将个体生命历程的演变嵌入其中,是一个综合、复杂又重要的过程。在经历过早期的“创新期”之后,互联网在我国的扩散呈现出了什么特点呢？从“数字原生民”到“数字移民”的扩散历程,又在不同时期体现出什么特点？本文通过对2005年到2015年四组CGSS(China General Social Survey,中国综合社会调查)数据的分析,引入APC(Age-Period-Cohort)模型的分析视角后,区分了年龄、时期和世代三种时间效应,展示了从“数字原生民”到“数字移民”的扩散历程,并对相关问题进行了讨论。

二、文献综述与研究问题

1.互联网扩散过程中的时间性问题

罗杰斯的创新与扩散理论指出在新技术的创新与扩散过程中存在时间性的问题。他认为一项新技术在一个社会中的广泛扩散是一个动态的过程,包含认知、信服、采纳和事后确认四个阶段。按照新技术采纳的先后顺序,他将创新与扩散的过程分为创新者、早期采纳者、早期追随者、晚期追随者与滞后者,整体的创新过程呈现一条S型曲线②。

罗杰斯的创新与扩散理论及S曲线在全世界范围内都得到了验证,而扩散过程中的代际差异一直是学者们关心的问题。在我国,祝建华、何舟通过对比北京、广州和香港三地早期的互联网扩散状况,验证了互联网与电视、家庭电话在我国的创新与扩散呈现类似的情况,与罗杰斯提出的“S”型曲线完全相符,同时也提到年轻人在互联网早期扩散中的引领作用③。在美国的相关研究更加聚焦互联网使用中的年龄差异问题④,发现65岁以上的老年人较30岁以下的年轻人更少接触互联网⑤。1977年到1997年出生的美国人是伴随互联网出生和成长的一代,他们也将互联网作为最主要的媒介选择⑥。

图2 罗杰斯的创新与扩散曲线示意图

由于互联网扩散过程中的时间性问题,造成了扩散对象对新技术的采纳具有先后之分,同时造成社会空间上扩散的先后差异。例如发达国家与欠发达国家之间具有先后之分,同时在一个国家内部也体现出地区差异。在我国的相关研究中,区域差异主要在两个维度上进行切分,即基于省份(地域)的划分与基于城乡的划分。2007年的一项研究基于Bass模型参数估计和聚类分析,将我国的省份划分为三个类别,类似东部、中部、西部的分类方法,结果表明我国互联网的扩散状况与整体的经济发达程度类似⑦。也有学者认为,区域性差异不仅体现在发达区域与欠发达区域之间,而且体现在不同区域居民对互联网的使用质量之中⑧。金兼斌等也对互联网早期的创新扩散进行了考察,认为我国的互联网发展早期区域性不平衡中,除经济因素外,生活方式、消费结构等也影响了互联网的扩散⑨。一项针对互联网在农村地区创新扩散的定性研究则表明,在农村互联网革新机构的影响下,对于农村居民来说,互联网最初就是以提高农业经济为出发点,而不是像城市中是以娱乐、网上社交等为主要目的,被称为“特殊的使用模式”⑩。

基于历时性研究的视角,有学者从宏观上将我国互联网的发展分为引入期(1994年以前)、商业价值发展期(1994年至今)、社会价值凸显期(2006年至今)三个发展阶段。柯惠新等对2000～2005年的互联网使用与网民形态的变迁做了分析,刘德寰对2005年之前我国互联网的创新扩散过程进行了研究,提出应当采用“过程”的视角来对互联网的创新扩散进行把握,并指出互联网在我国创新扩散的早期过程是以年轻人和高学历人群为主导的。对我国1997～2009年移动电话发展状况的分析表明,不同省份之间确实存在较大差异,手机在我国不同省份的创新扩散并不是线性的匀速、单一的加速或减速,而是呈现类似“波浪式”扩散,而经济发达程度则成为扩散速度的重要影响变量,经济越发达其扩散速度更快。

2.互联网扩散中个体生命历程的时间性问题

在媒介使用和数字鸿沟的相关研究中,生命历程是重要的研究视角。一项国内的定性研究采用了该研究视角,刻画了三代人的媒介接触和使用历史,例如60后在青年甚至中年时期才能接触到互联网,而90后则在青少年时代就接触到,因此对个体而言,接触和使用媒体是社会变迁与个体性因素的综合效应。

从用户层面来看,个体在互联网创新扩散的不同阶段中所处的生命历程不同,导致他们对互联网的采用状况产生差异,从而体现出个体层面的时间性问题。埃尔德在其重要著作《大萧条的孩子们》中提出生命历程理论:“个体的生命历程嵌入了历史的时间和他们在生命岁月中所经历的岁月之中,同时也被这些时间和事件所塑造着……一系列的生活转变或生命事件对于某个个体发展的影响,取决于他们什么时候发生于这个人的生活中。”由于互联网是在某一个社会的特定时期进行创新扩散,而这个过程嵌入了不同世代的人的生命历程中,因而对不同世代的人产生着不同的影响；同时由于互联网创新扩散本身就是一个具备先后顺序的过程,两种时间性的交叉作用导致产生互联网扩散过程中的“世代效应”(Cohort Effect)。

西方传播学引入“世代效应”来阐释不同世代受众的媒介选择与使用。由于不同世代在成长时期伴随的媒介不同,他们的媒介使用习惯也各具差异。例如美国婴儿潮一代一般被认为是“电视人”,被称作是“沙发土豆”,而70后、80后则是伴随互联网成长的,他们被称作“X世代”。通过对1970～1995年德国“电视一代”和“报纸一代”的媒介使用的分析,有学者发现电视一代的德国人更加热衷于收看电视,这和他们的父母辈热衷于看报纸截然不同。该文的作者之后又对美国受众的世代效应进行了分析。他认为,由于在美国电视开始流行比德国早大约十年时间,加上美国人对于大众媒介的热爱,因而体现出更强的“世代效应”,比起德国,美国年轻人更不喜欢看报纸,同时对电视更加依赖。在对我国互联网早期创新扩散的研究中,祝建华与刘德寰都提到,年轻人在互联网早期的扩散中起了相当重要的作用。一项2004年的研究认为,在我国互联网扩散的早期阶段,学生群体的作用不可忽视,但学生群体的扩散也存在差异,其中大学生的扩散程度最为饱和,中学生、小学生等相对落后。

从这些早期的研究结论中可以看出,互联网创新扩散的早期历程中“世代效应”是创新扩散的时间性与个体生命历程的时间性交互作用的结果。从互联网创新扩散过程的先后来看,年轻人是先导,其他世代则靠后,同时这种时间性还包含社会空间性,创新扩散的先后中还有发达地区的年轻人要先于欠发达地区的年轻人；从个体生命历程的时间性来看,不同世代的人之间有时间性,经由扩散的先后和个体生命历程所处的阶段,互联网的扩散得以不断深入。

APC模型提供了一种动态的对社会事件进行历时性研究的分析思路。APC模型区分了年龄效应(Age Effect)、时期效应(Period Effect)和世代效应(Cohort Effect)。其中年龄效应是指不同年龄的人由于其精力、能力等的不同,造成的媒介使用差异,横截面数据能得到年龄所显现出的差异,但却无法反映世代之间的差异；时期效应是指一个特定时期,某个社会中发生的大事件对所有人(包括所有年龄段)的共同影响,例如互联网的发明、宽带的提速等,对整个社会都形成一定的影响；世代效应则是指对同一个时期出生的人,某些特定的社会事件对他们有特定的影响,例如知青、独生子女一代。在社会变迁的研究中,多种时间效应都可以通过年龄、时期和世代进行分解。

3.数字原生民与数字移民

国内学者也非常关注媒介使用的代际差异,例如大学生和家长的媒介使用,尤其在手机媒体崛起之后,对微信等新媒体使用中代际差异的研究,对于这种代际鸿沟弥合的过程被称作“文化反哺”。

“数字原生民”(Digital Natives)和数字移民(Digital Immigrants)是由Prensky于2001年首先提出的,用来描述不同世代的互联网用户在接受、采纳和管理数字化产品方面的诸多差异。赵宇翔对国内外文献总结的基础上认为,目前对数字原住民与数字移民的切分主要依据三种维度:第一种以年龄为主要切分的依据；第二种是以年龄为主,接入性、地域及性别等为辅；第三种则通过建构概念的方式,其中包含的因素有数字流畅度(Digital Fluency)、数字智慧(Digital Wisdom)等因素,他还用数字悟性(Digital Savvy)理论来对数字原生民与数字移民进行阐释。为了缩小不同世代之间的数字鸿沟,有学者发展出“代际学习”的相关理论。

从教育学与情报学的视角出发,相关研究主要聚焦于如何弥合代际差异和减少不平等。这些研究虽然对两者的概念做了区分,却未对形成的原因做解释。相关探讨中提出,不能将年龄作为两者的唯一区分变量,而应回归用户生活方式的情境,从是否具备信息环境及用户对信息资源的使用效度等层面来进行定义。从数字原生民与数字移民来看,两者本身即具备时间性的特点,有先后之分。通过前文的梳理,本文认为互联网的扩散是一个动态的过程,其中又体现了不同世代之间的相互影响与带动。

现有对国内互联网创新扩散的研究,主要集中于互联网早期“创新”阶段特征的讨论,对于互联网大规模扩散时期,尤其是移动互联网崛起之后的扩散过程则鲜有涉及。此外,对于数字原生民与数字移民的讨论更多集中于在概念上的讨论,缺乏基于实证研究的过程性解释。基于以上分析,本文提出以下几个研究问题。

RQ1:2005～2015年我国互联网的扩散是一个怎么样的过程,体现出什么样的特点？

RQ2:2005～2015年我国互联网的扩散历程中是否体现出世代效应？世代效应与哪些因素共同作用,推进互联网在我国的扩散？

RQ3:数字原生民与数字移民是以年龄作为区分变量的概念吗？互联网在两者之间的流动与转化是一个怎么样的过程？

三、研究方法

1.研究数据

本文采用中国人民大学中国调查与数据中心负责的中国综合社会调查(CGSS)的数据。CGSS系统而全面地收集社会、社区、家庭、个人等多个层次的数据,在我国社会科学研究中具有较高的权威性。CGSS数据包含不同年份我国城镇居民互联网使用情况的数据。在已经公开的数据中,由于2010年之前的数据中仅有2005年提及互联网的使用情况,因此本文选用的数据按照年度依次为2005年、2010年、2013年与2015年四年的数据,这四年数据的样本量如表1所示。

表1 2005～2015年CGSS数据的样本量

CGSS 2005数据中,问卷的选项设置与其他的年份有所差异。为了数据分析的统一性,本文将互联网的使用频率进行重新编码,其中选项“差不多每天”赋值为5,“一周几次”赋值为4,“一周一次”和“一月一次”赋值为3,“一年几次”赋值为2,“从不”赋值为1。在将CGSS 2005数据进行重新编码后,本文选用的四组数据的互联网使用频率情况统一为最小值为1,最大值为5的5级量表。

考察我国居民使用互联网(包含手机上网)的总体情况时,历年的CGSS数据未对桌面互联网与移动互联网的接入进行拆分,因而本文在分析时指的互联网使用情况,均指使用互联网的总体情况。

2.研究方法与变量选择

基于世代分析的基本思路,被访者出生世代由其出生年份计算所得。按照较为常规的方法,本文以10年为间距来设定“世代”(Cohort),根据样本出生年份的基本分布,我们得到1930年组(含1940年以前出生的所有样本)、1940年组、1950年组、1960年组、1970年组、1980年组、1990年组(含1990年及以后出生的所有样本)七个世代组。根据调查执行时间与被访者的出生年份,计算得到被访者在调查实施时的年龄。本文使用R软件处理数据,版本为3.5.1。

本文主要通过互联网使用的三个层次来进行测量。第一个层次为是否使用互联网。通过对互联网使用频率进行重新编码,将使用频率为“从不”(对应分值为1)重新编码为“不使用”(对应分值为0),其余(对应分值为2～5)重新编码为“使用”(对应分值为1)；第二个层次是互联网的使用频率,此变量直接采用CGSS的相关数据；第三个层次为将互联网作为最重要的媒介渠道的比例,从2010年起,问卷设置了“以下媒体中,哪个是您最主要的信息渠道”。三个层次变量的基本情况如表2所示。

表2 CGSS四组数据中三个层次变量的基本情况

四、模型的建立与解释

APC模型中,年龄、时期与世代是三个相互关联的变量,因此具有先天的共线性。杨扬和兰德提出了分层APC交叉分类随机效应模型(Hierarchical APC-Cross-Classified Random Effects Models,HAPC-CCREM)有效解决了该问题。该模型假设在年龄、时期与世代三元素中,年龄为固定效应,时期和世代为随机效应,从而打破了三者之间的共线性问题。通过建立两层模型(个体层面模型、时期与世代模型)可以有效的检验三者之间的关系。因此本文在对不同层次的互联网使用进行考察时,采用在不同年份分别建立模型的思路,并且在每个年份均建立两层模型。

本文分别对互联网使用的三个层次进行建模,并根据因变量的不同属性选取不同的回归方程。第一个层次反映的是我国互联网的接入情况,以是否使用互联网(是=1)为因变量来建立Logistic回归模型,结果见表3；第二个层次是互联网的使用频率。互联网使用频率是一个分值由1到5的5级量表,以互联网使用频率为因变量,建立多元线性回归方程,结果见表4；第三个层次使用是否将互联网作为最重要的信息渠道(是=1)为因变量建立Logistic回归方程,结果见表5。

表3 互联网接入的Logistic回归方程

注:1.表内数字为所有变量均输入回归方程后,最终的标准化回归系数。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

表4 互联网使用频率的多元线性回归方程

注:1.表内数字为所有变量均输入回归方程后,最终的标准化回归系数。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

表5 是否将互联网作为最重要信息渠道的Logistic回归方程

(续表)

注:1.表内数字为所有变量均输入回归方程后,最终的标准化回归系数。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

在建立方程时,本文着重探索年龄及世代变量与城乡的交互效应。在第一层模型中,探讨年龄与农村的交互项,同时加入个体层面的其余变量,包括年龄(调查实施时被访者的年龄)、性别、年收入、学历(参照组为低教育程度)、城乡(调查实施时被访者的居住地,农村=1)。第二层模型中,探索世代变量与城乡的交互作用,以探讨互联网使用不同层次的世代效应。通过对不同时期出生世代的检验,可以看到不同时期互联网在不同世代组人群中的扩散历程。

1.非线性的扩散历程

从本文测量的互联网使用的三个层次来看,互联网在2005～2015年的扩散历程中,均体现出非线性的特点。

表3展示了从对2005～2015年互联网接入的检验结果。结果显示,教育程度对互联网扩散的作用逐步显现。2005年时参照低学历者,未受过教育者未显著,表明2005年时未受过教育的人群还未进入扩散的过程；与此同时,受过高等教育变量显著,且系数为正,表明相对于低学历人群而言,受过高等教育的人群率先进入互联网的扩散中。在之后三个时期的模型中,相对于低学历人群,未受过教育人群与受过高等教育人群均显著,所不同的是,未受过教育人群的系数为负,受过高等教育人群则系数为正,受教育程度从无到有、从低到高,互联网接入情况不断提升。

从不同世代与城乡的交互情况来看,相对于1940年以前出生的世代组,其余世代组与城乡(农村=1)的交互项系数均为负数,这表明城市居民的互联网接入情况总是优于农村。基于不同的世代来看,“90后”2010年首次出现在模型中,并在三次模型中均未显著。这表明尽管在其他世代体现出了城乡接入互联网的显著差异,但在90后群体中却无差别。这从另一个角度佐证了在“是否使用互联网”这一维度上,90后确实是天生的数字原生民。

表4是对2005到2015年间互联网使用频率的检验。在这个维度上,性别(男性=1)变量的变化趋势值得分析。2005年时,男性系数为正,表明男性使用互联网的频率更高,而到了2010年以后,系数均为负,表明女性使用互联网的频率更高。我国互联网的发展如果以2010年作为分割的话,2010年以前是以桌面互联网为主要网络使用方式的时代,随着2009年年底新浪微博的推出及一系列智能手机的普及,2010年以后是移动互联网为主的时代。有研究指出女性在移动互联网扩散中所起到的关键作用,这也表明在2010年以后互联网相对普及后,女性对互联网的依赖要强于男性。

从不同世代与城乡变量的交互作用来看,互联网的使用频率也体现出了一定的规律。以1940年以前的世代作为参照,其他世代与城乡的相乘项均显著且系数为负,表明城市居民的互联网使用频率要高于农村。同时从系数的绝对值来看,2005年城乡变量随着世代的推移逐渐增大,在之后的年份里系数则呈现中间大、两头小的特征。

表5展示了2010年、2013年和2015年三年中将互联网作为最重要的信息渠道的情况。性别变量只有在2010年显著,表明女性更多将互联网作为获取信息的最重要渠道,而在之后的模型中,性别变量不再显著。从世代与城乡的交互来看,随着时间的推移,年老的世代不断加入到扩散的浪潮中,并且与城乡变量的交互项显著。而到了2015年,城乡与90后世代组的交互效应消失了。也就是说,2015年时,互联网在90后世代中充分扩散,城乡之间的差异消除了。

综上分析,2005到2015年间,互联网在我国的扩散并非线性的或匀速变化的,而是在不同的时期与性别、收入、文化程度交互作用,体现为动态的、过程式的非线性扩散。这部分的讨论是对RQ1和RQ2的回答。

2.同辈影响与“后喻文化”

为了更好地呈现年龄变量的变化,本文采用可视化的方法呈现年龄与城乡的交互项在是否使用互联网、互联网使用频率以及是否将互联网作为最主要信息渠道三个层次的变化过程。

图3 是否使用互联网的年龄与城乡的交互效应

图4 互联网使用频率的年龄与城乡的交互效应

图5 互联网作为最重要信息渠道的年龄与城乡的交互效应

罗杰斯的创新与扩散理论尤其强调大众媒体与人际传播的作用。有学者指出,2005年以前互联网在我国的创新扩散至少包含两个过程,一个是同代群体之间的相互影响(表现为青少年群体在某一段时间内的井喷式增长),另一个是代际之间的相互影响(表现为中年稍微滞后于青少年的扩散)。以年龄和城乡做切割后看到,在2005年以后互联网的扩散也体现了这两种影响,可以归纳为以下三个过程:

第一个过程是年轻世代对同辈群体的影响。同辈群体的相互影响体现了人际传播的重要性,在不同时期也表现出了不同的特征。早期,互联网在城市年轻世代中的扩散远远领先于农村的速度,而到近几年,农村年轻世代的互联网使用情况甚至超越了城市。从近年来快手、抖音及直播在农村地区的火爆可以看出,农村年轻世代在接入互联网之后表现出了更加繁荣的互联网文化。2005～2015年,互联网在年轻世代中不断深入扩散。基于同辈群体的影响,在2015年的年轻世代中,互联网的扩散在三个层次上都接近于饱和。

第二个过程是年轻世代对中老年人的带动。有研究指出,农村居民对互联网的使用决策中,子女是农村居民考量的决定性因素,父母担心子女网络依赖或沉迷网络游戏,这也反映了父母、子女之间对互联网的不同代际观点。随着互联网扩散的深入,很多父母开始向子女学习互联网的使用。子女替换的旧智能手机或旧电脑带领父母进入互联网,如果有子女在外求学、工作,跟子女联系的动力使他们更快学习微信等社交软件的使用,体现出类似米德描述的“后喻文化”的特点,也有学者将这个过程比作“文化反哺”。

第三个过程是中老年世代对同辈群体的带动。经由年轻世代的带动,大规模中老年世代进入到互联网的扩散历程中,继而先进入的中老年世代再经由同辈群体的影响带动其他中老年人群。2005～2015的互联网扩散,是同辈群体相互带动与“后喻文化”综合作用的复杂历程。

3.“数字移民”双重滞后:城乡数字鸿沟与世代差异

由于地域发展不平衡等因素,创新扩散的先后体现出城乡之间的数字鸿沟。由前文论述可知,在四个时期的方程中,不同年龄的城市居民在互联网使用的三个层次上都要高于农村居民。虽然城乡的互联网使用均有不同程度的增长,但城乡之间的鸿沟并没有消失。对比不同时期,2015年农村居民的互联网使用水平大致与2010年城市居民持平,甚至在中老年阶段还要更加落后。从年龄与城乡的交互效应来看,我国城乡之间的数字鸿沟仍旧存在,农村居民互联网的使用比城市居民落后至少五年。

互联网采纳过程中的世代传递效应与互联网扩散之中的城乡差异使得互联网在我国的发展具有“双重滞后”的特点,对农村中老年群体来说更为突出。经由发达地区的广泛扩散之后,互联网才得以在农村地区扩散；经由年轻世代的影响,农村地区的中老世代得以进入互联网的扩散历程之中。

不论是农村地区的互联网普及,还是中老年的互联网使用,都还有很大的发展空间。如何解决农村地区的数字贫困是我们今天仍旧面对的难题,但可以看到的是,不论对于欠发达地区,还是中老年人群,互联网的扩散过程仍旧在进行中。

五、结论与讨论

本文通过对2005年、2010年、2013年和2015年四组CGSS中互联网使用状况进行年龄、时期、世代效应的分解,考察了不同年龄、不同世代组的人在不同时期的互联网使用状况,历时性、过程式的展现了我国互联网的扩散状况。孙立平提出“过程—事件分析”的研究视角,但这种研究视角一般运用于定性研究中。本文尝试对2005～2015年互联网的扩散做定量的、“过程—事件”视角的探讨。尽管本文所分析的城乡、性别、文化程度等变量并不能完全还原互联网扩散的完整样貌,但经由本文的分析可以帮助理解这一过程的复杂性。

如果把“数字原生民”定义为从出生起就生活在互联网环境中的人,通过本文的分析即可知,简单用年龄对数字原生民与数字移民做切分是不科学的,年轻世代的内部也存在扩散的过程,这一过程是动态的；如果把“数字原生民”定义为纳入互联网创新与扩散历程的第一批人,鉴于电脑和互联网在20世纪90年代的昂贵特征,事实上最初使用互联网的恰恰是科研机构与商业机构,在普通人群中的扩散,则是以高收入、高学历及年轻世代为核心的扩散。因此,虽不能以年龄为界限做切分,但出生世代仍旧具有一定的解释力。在2005年的分析中,90后没有纳入分析之中,2010年的分析中90后作为重要的群体粉墨登场,但其内部的互联网普及率、使用频率等各方面存在差异。虽然年轻世代在互联网的使用上存在一定的优势,但不管是80后还是90后,在2005～2015年互联网的扩散历程中,因为数字资源的不均衡等原因,年轻世代也仍处于“同辈影响”的扩散历程中,这些又与性别、居住地、经济状况及文化程度等多个因素相关。从这个意义上而言,数字移民是那些较为滞后纳入互联网扩散过程中的人。在这个过程中,同辈群体的影响和代际之间的带动是重要的两种力量,决定着互联网扩散的整个过程。

图6 互联网扩散历程中的同辈影响与代际影响

由数字原生民为核心,向其同辈产生影响进而促进互联网的扩散；同时,他们带动其他世代的人进入这个历程中；其他世代的人再在同辈群体之间互相影响,进而带动扩散的不断深化。像费孝通指出的中国人的关系是“差序格局”那样,不论是同辈群体影响,还是代际之间的带动,都是以数字原生民为圆心如波纹般向外辐射影响的过程。数字移民,也是一个随时间不断变化的概念。以上讨论是对RQ3的回答。

由于区域发展的不平衡和世代效应的共同作用,我国互联网扩散的过程中存在“双重滞后”的现象,具体表现在农村区域的扩散严重落后于城市,中老年世代的扩散严重落后于年轻世代。但是我们也要注意到这两种“时间性”中的主动与被动问题。互联网作为现代生活方式中关键的代表,人们选择使用互联网是“全球化背景下的主动选择”,但由于个体无法选择其出生世代和生长地域,因此对“双重滞后”的数字移民来说,这是一种无可选择的“被动”后果。在互联网普及的问题上,地域发展不平衡是更为深刻的结构性因素。

米德区分了“三喻”文化,其中“后喻文化”是人们经常提及的“青年文化”,是年轻人将文化传递给前辈的过程,在社会学中这是一种“反向社会化”,“在这种文化中,代表着未来的是晚辈,而不再是他们的父辈和祖辈”。美国著名政治学家罗纳德·英格尔哈特(Ronald Inglehart)将当今世界范围内的这种由青年人主导的社会趋势称之为“静悄悄的革命”。互联网在我国的扩散过程体现了“后喻文化”的特点,这样的“静悄悄的革命”不仅能在宏观上弥合因为互联网扩散的时间性问题和个人生命历程综合作用所导致的“数字鸿沟”,而且从微观角度而言,还能促进不同代际家庭成员之间的关系。因此,“后喻文化”是一种自发形成的对结构性不平等的弥合机制。

基于对不同世代的考察,本文发现互联网扩散过程中具有明显的世代效应。年轻世代是更主动使用互联网的世代,随着时间的推进,互联网不断地向中老年世代扩散。年轻世代中,90后与80后虽然都被认为是伴随互联网成长的一代,但90后与互联网的关系更加亲密。在本文分析的互联网使用的不同层次中,在90后群体内部,城乡差异不仅在2015年消失,同时农村90后的互联网使用情况甚至高于城市。由此也可见互联网对未来农村的新闻资讯、娱乐、社交等诸多方面,均具有深远的意义。

本文也存在一些不足。首先,由于CGSS数据在互联网使用上没有将桌面互联网与移动互联网进行区分,因而无法对两种不同形式的互联网在我国的扩散历程做刻画。移动互联网对于农村地区互联网扩散的影响更大；其次,本文没有将互联网使用的其他变量放入分析中,例如新闻获取、社交行为、政治关注与参与、网络效能等。互联网在我国的扩散仍在继续,希望后续研究可以还原用户使用的日常情境,以过程的视角来进一步研究互联网在我国的扩散历程。