压力分析框架下移动社交网络用户间歇性中辍的影响因素与形成机理

张敏 薛云霄 罗梅芬

摘 要：[目的/意义]探究诱发移动社交网络用户间歇性中辍行为的关键因素及其相互作用机理，为移动社交网络的设计者、开发者和运营者的社交网络功能优化、信息服务质量提升和精准营销推广等实践工作提供可供参考的意见和建议。[方法/过程]以“压力源—压力—结果”为分析框架，在整合压力应对理论、使用与满足理论和社会支持理论的基础上，从技术压力和使用满足的视角出发提出研究假设构建研究模型。实证研究以微信的深度用户为研究样本，采用“情境实验+问卷访谈”的方式获取404份有效样本数据，利用Smart PLS2.0软件验证假设和模型。[结果/结论]技术压力和使用满足的影响在用户使用社交网络时同时存在，均能显著正向影响用户的产品转换疲劳和使用疲劳，两者的综合作用能诱发用户间歇性中辍行为。其中，技术压力因素中的信息过载、功能过载是产生社交网络使用疲劳的重要前因;使用满足因素中的情感需要满足、社交需要满足和信息需要满足是产生社交网络转换疲劳的重要前因。

关键词：压力分析;移动社交网络;间歇性中辍行为;形成路径

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.07.006

〔中图分类号〕G202 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2019）07-0044-12

Abstract：[Purpose/Significance]The purpose of this paper was to explore the key factors and formation mechanism of users intermittent discontinuance behavior of mobile social network，which had positive significance for designers，developers and operators of mobile social networks on development and improvement of social network function optimization，information service quality improvement and precision marketing promotion.[Method/Process]Taking the“stressor-strain-outcome”model as the framework and integrating Stress-and-Coping Theory，Uses and Gratifications Theory together with Social Support Theory，this paper built hypotheses and constructed the research model from perspectives of technostress and usage satisfaction.Using deep users of WeChat as the research sample，404 valid questionnaires were obtained by“situational experiment”and“questionnaire interview”，and SmartPLS2.0 was applied to test the hypotheses and model.[Result/Conclusion]The results showed that when users used social networks，the impact of technostress and usage satisfaction existed simultaneously，which significantly affected the users product transition fatigue and use fatigue，and further affected the users social network intermittent discontinuance behavior through the combination of two kinds of fatigue.Among them，information overload and system overload in the technostress factors were significant causes of social network use fatigue;the emotion gratification，social gratification and information gratification in the usage satisfaction factors were important antecedents of social network transition fatigue.

Key words：stress analysis;mobile social network;intermittent discontinuance behavior;formation mechanism

移动社交网络用户规模的不断扩张、功能体系的不断完善、信息内容的不断丰富以及移动社交网络运营商对盈利能力日益增长的诉求，均促成了用户主动地“沉溺其中”或被动地“绑架其上”。但随着信息过载、无效社交、社交焦虑等负面效应影响的加剧，用户开始由主动积极地分享、转发、互动交流的使用状态转向被动浏览、被迫溝通、放弃使用和转移平台等消极行为[1-2]。

已有研究将用户降低社交网络使用频率、暂停中断使用、永久停止使用或转移到其他社交平台的现象定义为社交网络不持续使用行为[3-5]。值得注意的是，用户的不持续使用行为包含的现象较多且在本质上存在差别。实际上，使用过程是一个动态连续的过程，中止使用并不代表过程的结束，中止之后可能会有继续的使用行为。学者们对用户停止使用短时间内又重新使用、甚至反复放弃后再使用的行为从用户的不持续使用行为中加以区分，并定义为“间歇性中辍行为”[6]。一项投入不菲的信息技术或者网络平台因各种原因导致使用搁浅，不仅会对购买和应用它们的企业或组织造成极大的财力、物力和人力的浪费与损失，还意味着开发和运营它们的企业未能得到用户的青睐、正在丧失市场竞争力。在移动社交网络的使用情境下，在信息技术、系统特性和平台特征与用户需求之间，找到影响用户间歇性中辍心理和行为的主要因素，对于理解终端用户对移动社交网络的接受过程，实现全面提升用户使用体验、提高用户使用黏性，最终形成和维持用户的忠诚度有重要意义。

相关领域的文献主要集中于：1）社交网络用户疲劳情绪和间歇性中辍行为的理论研究。Zhang S等发现感知系统功能过载、感知信息过载和感知社交过载均会导致社交网络疲劳[7]。Bright L F等认为社交媒体自信、自我效能、隐私关注以及有用性会影响用户社交媒体疲劳[8]。Lee A R等利用个体环境压力适配模型发现社交网络的信息特征和系统特征会导致信息、沟通和系统功能过载，使用户产生社交网络疲劳[9]。张艳丰等发现隐私保护、信息过载和心流体验会显著影响社交媒体态度，进而影响倦怠行为[10]。Chance和Turcotte的研究显示，个体时间压力和信息负担是间歇性中辍行为的主要原因[11]。Turel O从促进和抑制两方面探讨影响用户不持续使用行为的因素[12]。Christian Maier等基于使用和转换压力的双重视角发现社交网络压力诱因和疲劳会促进不持续使用行为，而压力转换因素和转换疲劳会抑制不持续使用行为[13];2）社交网络用户间歇性中辍行为的实证研究。此类研究主要集中于产品创新扩散、新闻传播和IS/IT等领域。张明新等基于经典创新扩散论采纳决策的动态观丰富并重新定义了“间歇性中辍”内涵和外延，发现用户间歇性中辍行为差异会产生显著的社会政治后果[6]。沈校亮等基于矛盾态度与情绪波动的视角验证了态度不稳定性和情绪唤起波动对智能硬件间歇性中辍的显著影响和性别差异[14]。Shen X L等又基于修正的期望不确认理论发现矛盾态度和中立满意会共同影响健康可穿戴设备用户的间歇性中辍行为[15]。

上述分析显示，已有研究还可以从以下几个方面予以深入探究：1）移动社交网络情境下的用户间歇性中辍行为的形成机理研究。已有研究主要集中于产品创新扩散、新闻传播和IS/IT等领域，而社交网络作为间歇性中辍行为的高发地并没有得到足够的重视，移动社交网络情境下的间歇性中辍研究就更为缺乏。此外，已有相关主题的探讨仍处于浅层的研究，更多地关注用户社交网络疲劳和由此导致的不持续使用行为没有对不持续使用行为进行细化区分，只是基于单一的感知过载和社交网络疲劳视角。在各影响因素的相关关系以及各自在间歇性中辍行为形成机理中所扮演的角色等均不明确的条件下，单从某一方面进行研究易导致研究视野受限，进而影响对于关键问题的发掘，导致研究结果不能准确地指导面临用户间歇性中辍行为的企业。因此，对此展开研究是对已有知识体系的有益补充;2）基于压力分析框架的用户间歇性中辍行为研究。对于间歇性中辍现象来说，导致“中辍”和“间歇性”这两种行为交替的原因应该是多方面的。根据压力应对理论，当用户体验到消极情绪的时候，他们必然会采取某些策略，以最小化压力的影响[16-17]。一方面，社交网络的技术压力和使用疲劳可能会引起用户的中辍反应;另一方面，社交网络的各种价值和使用满意又会让用户在中辍过程中产生转换疲劳，从而减弱用户的中辍反应。故而用户在面对技术压力带来的使用疲劳和使用满足带来的转换疲劳时，为了减小种种压力带来的负面影响，其中的一种应对策略便是间歇性中辍。鉴于此，采用压力分析框架对移动社交网络用户间歇性中辍行为展开深入探析，不仅能丰富已有研究的知识体系和分析视角，还由于符合用户的实际使用逻辑从而能梳理出更具参考价值的实践指导意见。

鉴于上述分析，本研究从技术压力和使用满足的双重视角出发，以“压力源—压力—结果”为分析框架建立相关的研究模型和研究假设，并通过规范性的实证研究对假设和模型加以验证，以期更加全面地探索移动社交网络用户间歇性中辍行为的形成机理，并基于此提出可供借鉴的意见和建议。

1 研究假设与研究模型

“压力源—壓力—结果”分析框架由Koeske G F等于1993年提出[18]，详细阐述了压力产生和作用过程的3个步骤：1）发现压力源，即导致个体产生反应的刺激、事件和需求;2）压力源产生压力，即外部刺激造成个体生理或情感的变化;3）个体的结果表现，即个体采取相应的行为应对压力。该分析框架广泛应用于信息技术领域的用户行为研究，如工作过载、任务冲突等压力源对个体工作压力、技术压力的刺激，以此来分析技术压力、工作压力和工作结果间的关系[19]。移动社交网络情境下的信息过载、功能过载和社交过载作为典型的压力源，能让用户产生疲劳压力，进而促使其产生不持续使用行为结果。因此，“压力源—压力—结果”分析框架能比较完整地解释社交网络用户消极行为的产生过程。

1.1 压力源假设

感知过载是个体对客观事物数量和内容超出自身处理能力的主观评判[20]。在社交网络情境中，感知过载是较典型的技术压力源，主要包括信息过载、功能过载、社交过载3个方面[15]。使用与满足理论认为，使用满足因素包括情感需要满足、社交需要满足和信息需要满足3个方面[21]。本研究借鉴上述分类方法，并基于此探讨引起用户感知过载和感知满足的各类前因变量。

在移动社交网络情境下，信息过载是指超出用户处理能力的信息[22]。其前因变量主要包含信息不相关性和信息歧义性[15]。大量与自身无关、或者不重要的琐碎的信息会引发用户感知信息供给和处理能力间的不匹配，从而出现信息过载。信息歧义性是指用户感知到的信息表达准确的清晰程度。表达模糊或者容易造成误解的信息需要用户花费更多的精力处理。基于上述分析，提出如下假设：

H1：信息的不相关性会促进信息过载;

H2：信息的歧义性会促进信息过载。

在移动社交网络情境下，功能过载是指平台所提供的功能超过用户需求而造成的过载[23]。系统更迭速度和工作家庭冲突是导致功能过载的重要原因[23]。其中，系统更迭速度是指用户感知的社交网络功能需求变化的程度和系统版本迭代的速度，过快的软件升级和系统更新需要用户花费更多的时间重新学习使用和适应，易引起用户反感[24]。目前，移动社交网络如微信等已成为人们工作的重要辅助工具，其功能的支持和角色的转变在为用户带来便利的同时，也模糊了工作、娱乐、家庭等的界限，诱发用户时间和精力分配上的冲突并进而降低用户的满意度[25]。本研究认为，移动社交网络造成的各类冲突也会让用户感知功能供给和需求的不匹配和过载。基于上述分析，假设如下：

H3：系统更迭速度会促进功能过载;

H4：工作家庭冲突会促进功能过载。

在移动社交网络情境下，社交过载是指个人社交网络的扩大迫使用户必须花费更多的精力去处理社交需求、提供社交支持以及维系社交关系[14]。本研究认为，沟通过载和自我呈现是社交过载的重要前因，其中沟通过载是指用户在社交网络上接收的沟通需求超出了用户的沟通处理能力[26]，从而使用户产生心理压力和苦恼[27]。因此，沟通过载感知越强烈，用户对社交需求和处理能力不匹配感知会增强，社交压力也随之增大。自我呈现表明了用户为了建立、改变和维持在他人心中的形象的努力[28]。本研究认为，用户需要通过社交网络来维系关系和树立积极的形象，其自我呈现意识越强则越重视社交关系，进而花更多的时间精力来管理社交网络，甚至被迫及时回应社交需求。基于上述分析，提出如下假设：

H5：沟通过载会促进社交过载;

H6：自我呈现会促进社交过载。

在移动社交网络情境下，情感需要满足是指用户通过社交网络获得愉悦感、归属感和表达自我的程度。感知愉悦性是指用户感知到的快乐程度[29]。用户通过社交网络获得越多的快乐，则其情感满足的程度就越高。记录需求是指用户可以通过社交网络记录留念自己生活中的一些特殊时刻和心情，通过社交网络记录心情和生活的过程能增强情感归属和自我表达的满足感。基于上述分析，提出如下假设：

H7：感知愉悦性能促进情感需要满足;

H8：记录需求能促进情感需要满足。

在移动社交网络情境下，社交需要满足是指用户通过社交网络拓展社交圈、维系与他人的关系以及与他人互动的程度。社交氛围通常包含社交支持、社会交互和社交信任3个维度[30]。鉴于移动社交网络通常是基于熟人的社交，普遍具有较高的社交信任，故本研究重点关注社交支持和社会交互。根据社会支持理论，社交支持指用户感知的社交网络成员之间的信息、情感支持程度。社会交互指用户感知的社交网络的关系亲密程度和互动的频繁程度[31]。本研究认为，用户对自身所处的社交网络活跃度的感知越高，对成员间情感沟通和信息帮助的感知程度也越高，其社交需要满足感也会越强。基于上述分析，提出如下假设：

H9：社会交互能促进社交需要满足;

H10：社交支持能促进社交需要满足。

在移动社交网络情境下，可将用户的信息需求类型划分为短期信息需求和长期信息需求两大类。其中，短期信息需求是指用户在某一具体情境下或特殊时间段针对特定问题所需要获取的信息;长期信息需求是用户基于兴趣或长期学习原因需要一直关注和获取的信息。研究指出，社交媒体用户的信息需求会促进其对链接分享工具的满意[32]。本研究认为，当社交网络能提供有效渠道满足用户的长期或短期信息需求时，用户在社交网络情境中的信息需要满足感就会增强。基于上述分析，提出如下假设：

H11：用户的短期信息需求能促进信息需要满足;

H12：用户的长期信息需求能促进信息需要满足。

1.2 压力源与压力假设

在移动社交网络情境下，社交网络疲劳是指社交活动给用户带来的负面情绪和心理反应[33]，属于一类典型的社交网络使用压力因素[15]。信息过载、功能过载和社交过载均会作用于用户的社交网络疲劳感[15]。但同时，用户使用社交网络的过程也获得情感、社交、信息等方面的满足，这些满足使其意识到放弃已使用的社交网络转而去使用新的社交网络会给自己带来转换成本和转换疲劳。转换疲劳是指用户评估社交网络的转换成本和沉没成本后感知到的转换不安、麻烦和疲惫等心理情绪。本研究认为，用户的需要满足程度越高，其社交网络转换疲劳会越强。基于上述分析，提出如下假设：

H13：信息过载对社交网络使用疲劳的形成有促进作用;

H14：功能过载对社交网络使用疲劳的形成有促进作用;

H15：社交过载对社交网络使用疲劳的形成有促进作用;

H16：情感需要满足对社交网络转换疲劳的形成有促进作用;

H17：社交需要满足对社交网络转换疲劳的形成有促进作用;

H18：信息需要满足对社交网络转换疲劳的形成有促进作用。

1.3 压力与结果假设

在移动社交网络情境下，社交网络使用疲劳和社交网络转换疲劳对社交网络不持续使用行为的影响显著[5]。间歇性中辍行为属于一类特殊的不持续使用行为，通常可分为节制中辍、间断中辍和暂停中辍3类[33]。它具有动态性，表现为采纳、中辍、再采纳等行为的循环表现。间歇性中辍行为的产生原因比较复杂，一方面用户的使用过载体验诱发使用疲劳会促使其产生放弃使用的念头或使其产生中辍行为;另一方面由各种需求满足形成的转换疲劳感知会促使其继续坚持使用或在中辍后重新使用。因此，本研究认为使用疲劳和转换疲劳均会对间歇性中辍行为产生影响。基于上述分析，提出如下假设：

H19：社交网络使用疲劳对用户间歇性中辍行为的形成有促进作用;

H20：社交网络转换疲劳对用户间歇性中辍行为的形成有促进作用。

根据上述分析，本研究的理论模型如图1所示。

2 研究方法

2.1 问卷设计

研究问卷分为用户基本信息和主体两大模块，含31个题项。前者有9个题项，主要涉及人口统计情况和用户微信使用情况及其社交网络规模。后者包含22个题项，主要涉及模型中的变量，题项均根据已有文献结合研究情境改编而来，因而具有良好的构建效度，如表1所示。全部题项均采用Likert 7级量表进行测量，“1～7”分别代表从“完全不同意～完全同意”等7个级别的用户判断。

設计出问卷初稿交由3名学科领域分布在社交网络、信息科学和新闻传播的专家各自独立提出修改意见，并汇总修改意见对问卷初稿进行修订。之后以30名微信的深度用户为访谈对象，根据其反馈结果对部分语句和题项予以校正，以确保问卷的准确性和普适性，形成最终的正式调查问卷。

2.2 数据收集和样本描述

数据收集选择我国目前最活跃的社交网络平台—微信为实证研究对象，采用“情境实验+问卷访谈”的方式在线上线下两种渠道同时收集数据。数据收集主要分为以下步骤：1）情境实验部分。研究小组将实验情景嵌入到问卷中，利用文字加图片描述的方式，对间歇性中辍行为进行细致、形象的解释，并通过设定好的情境将实验人员代入到“压力”情境中来;2）问卷发放与收集。结合线上、线下2条渠道进行问卷发放和收集。其中，线上渠道借助“问卷星”平台生成问卷，将问卷链接扩散至微信朋友圈、微信群以及微信好友，以滚雪球的方式进行大范围地扩散。鉴于社交网络的使用者以中青年为主，线下渠道的问卷扩散主要通过研究小组在商场、医院、餐厅和图书馆等主要人口密集的区域进行有偿扩散;3）数据筛选。线上线下共回收问卷440份，删除掉回答不完整、回答时间过短、问题答案过于集中等无效问卷后，最终获得有效问卷404份。

在人口特征方面，受访者的性别比例均衡且年龄集中在18～25岁（81.9%），学历以大学本科为主（56.2%）、硕士学历人群占31.2%。这与现有微信用户的年龄和受教育分布较为契合。在微信使用情况方面，94.6%的受访者使用微信1年以上，64.6%的受访者每天使用微信累计超过1小时，这表明受访人群大部分为微信的中度或重度用户，符合研究样本要求。另外，82.5%的受访者关注的微信公众号数量在50个以下。在社交网络规模方面，69.1%的受访者的微信联系人数量大于100，93%的受访者拥有的微信群在30个以下。

3 模型验证

结构方程模型方法是行为研究常用的模型验证方法，本研究通过基于偏最小二乘法的Smart PLS2.0软件对数据样本进行测量模型和结构模型检验。采用显著性和路径系数两个指标判定假设成立与否，并利用Bootstrapping算法进行1 000次抽样对各变量间的路径进行显著性检验。

3.1 测量模型验证

测量模型验证以信度和效度检验为主。信度检验一般用Cronbachs Alpha值（α值）和CR值评估。当α的系数大于0.7，CR大于0.7时变量的各题项之间具有较高的一致性。效度检验主要是检验结构效度，它由区别效度和聚合效度组成。聚合效度以AVE值来判断，区别效度则由各变量AVE值的开方和所有变量的相关系数来判断。表2显示了模型的信度和聚合效度相关结果。由表2可知，因子负载全高于0.7，CR全高于0.7，α值全高于0.7，表明模型具有较好的信度。

通过表2可知，所有变量的AVE值在0.751与0.952之间，都在0.7以上，可以判断模型聚合效度处于较高水平。据表3可知，各变量的AVE值的开方均高于该变量与其他变量之间的相关系数，可以判断区别效度良好。

3.2 结构模型验证

模型检验结果如图2所示。除假设H15中社交过载对社交网络使用疲劳的影响不成立，其他所有假设均显著成立。信息过载和功能过载正向影响社交网络使用疲劳，路径系数分别为0.476和0.209;情感需要满足、社交需要满足和信息需要满足均正向影响社交网络转换疲劳，路径系数分别为0.199、0.307和0.479;社交网络使用疲劳和社交网络转换疲劳正向影响间歇性中辍，路径系数分别为0.525和0.1。

4 结果分析

在压力源与压力部分，假设H13和H14成立，即技术压力因素中的信息过载和功能过载均能显著促成社交网络使用疲劳的形成。同时，前者受到信息歧义性和信息不相关性的正向影响（假设H1、H2成立），后者受到系统更迭速度和工作家庭冲突的正向影响（假设H3、H4成立）。也就是说，花费过多精力解读信息且长期接收大量冗余信息，会使用户对信息产生疲惫感;花费较大精力去适应不断更新的社交网络系统或功能、忍受家庭被工作过分入侵的排斥感，会引起用户对社交网络功能的反感。以上种种最终都会加重用户对社交网络使用疲劳感的感知。其中，虽然假设H5、H6成立，表明用户面临大量低质量的沟通需求、花费更多精力维持自我形象时，社交疲劳感会加重。但与以往结论有差别的是，社交过载对社交网络使用疲劳没有显著作用（假设H15不成立），原因可能是本研究的实证研究样本主要以青年群体为主，他们正处于喜欢且热衷于社交的年龄，且具有较多的时间和精力来处理社交关系，故社交过载的影响不显著。

假设H16、H17、H18成立，即使用满足因素中的情感需要满足、社交需要满足和信息需要满足均能显著促成社交网络转换疲劳的形成。其中，情感需要满足受到感知愉悅性和记录需求的正向影响（假设H7、H8成立），社交需要满足受到社会交互和社会支持的正向影响（假设H9、H10成立），信息需要满足受到短期信息需求和长期信息需求的正向影响（假设H11、H12成立）。也就是说，社交网络带来的愉悦感、记录生活中的美好事物的功能，能显著增加用户的情感需求满足感。用户的社交网络环境越活跃、感知到的社交网络帮助关怀越多时，其社交满足感越强。而能够通过社交网络获取感兴趣的或有帮助的信息会增强用户的信息需求满足感。

在压力与结果部分，假设H19、H20成立，说明社交网络使用疲劳和社交网络转换疲劳均对间歇性中辍行为的形成具有显著的促成作用。即在社交网络使用疲劳和社交网络转换疲劳共同作用下，用户容易产生社交网络间歇性中辍行为。间歇性中辍行为是一类非常特殊的用户行为，其外在行为表象为“使用—停止—再次使用—再次停止”，以此不断周而复始的过程。其中，社交网络使用疲劳促成用户的消极使用行为，而社交网络转换疲劳促使用户的积极使用行为。积极与消极心理并存，使得用户不会彻底放弃目前的社交网络，而是间歇性地使用。

5 结 语

本文的研究成果，对社交网络的产品设计、运营和管理等方面的实践工作具有如下启示。

首先，社交網络产品的设计过程中应重视用户的使用倦怠，并将用户的负面使用效能降低到最低程度。用户通过与社交网络产品的长期接触能形成对产品使用利弊的理性感知，并在不断地权衡中决定是否继续使用相关产品。当感知使用社交网络产品弊利接近甚至是弊大于利时，间歇性中辍或完全终止使用等行为应运而生。研究显示，社交网络使用倦怠是造成用户中辍行为的促进性压力，信息过载和功能过载是引发其产生的重要前因。因此，为避免用户在社交网络规模扩大过程中的信息过载和功能过载诱发社交网络使用倦怠，产品设计者可依托用户的历史行为及社交关系数据，建立个性化的信息协同过滤机制，解决信息歧义性和不相关性产生的信息过载问题。此外，要特别注意优化产品的迭代管理，一方面避免过度不必要的产品版本迭代给用户带来的学习负担，一方面要针对用户的使用体验完善产品设计和迭代流程。

其次，社交网络产品的运营过程中应强调全方位、多元化的用户体验管理，提高产品转化成本从而增强用户粘性。间歇性中辍行为通常表现为“停止—重启—再停止—再重启”不断循环的过程。产生这一现象的根本原因在于用户虽然因各种原因想要放弃该产品，但由于产品的不可替代性而难以放弃。因此，这种不可替代性通过产生转换疲劳形成用户中辍行为的抑制性压力。本文的研究结果显示，情感需求、社交需求和信息需求是产生这种不可替代性的主要来源。所以，从以上3个方面提高用户的满足感，能强化其转换成本和转换疲劳的影响力，从而提升用户的使用忠诚。其中，在情感方面应该重视UI设计和社交网络记录功能，给予用户情感性支持。在社交方面可通过简化分组功能、标识好友亲密度等，保持社交环境的简洁性和亲密性。在信息方面需要增强社交网络的检索和推荐功能，减少信息获取成本、提升用户获取效率。

最后，社交网络产品的管理过程中应建立、健全用户间歇性中辍识别机制，强化个性化用户关系管理。“压力源—压力—结果”的分析框架揭示了用户间歇性中辍行为的形成机理，此种规律特征经常体现在用户的日常行为数据中。因此，建立完善的用户分类评价机制，定期监测和分析用户的使用行为和活跃程度，提前锁定潜在的间歇性中辍行为用户并实施相应的补救措施十分关键。值得注意的是，间歇性中辍行为有节制中辍、间断中辍、暂停中辍等不同类型之分，针对不同行为进行个性化关系管理可以进一步提升用户管理的效率和效果。如对于节制中辍的用户，应减少产品推送的营销信息、更新提醒等，减弱其过载感。对于间断中辍的用户，应发掘其核心需求、加重转换成本，从而重新锁定用户。而对于暂停中辍的用户，则应当分析其历史行为数据，利用营销手段刺激其使用欲望，达到重新唤起用户的目的。

参考文献

[1]凯度.2017中国社交媒体影响报告[EB/OL].https：//cn.kantar.com/媒体动态/社交/2017/2017凯度中国社交媒体影响报告/，2017-06-06.

[2]凯度.2016中国社交媒体影响报告[EB/OL].http：//www.cn.kantar.com/媒体动态/社交/2016/凯度2016中国社交媒体影响报告/，2016-01-28.

[3]Furneaux B，Wade M.An Exploration of Organizational Level Information Systems Discontinuance Intentions[J].MIS Quarterly，2011，35（3）：573-598.

[4]Recker J.Towards a Theory of Individual-level Discontinuance of Information Systems use[C]//Thirty Fifth International Conference on Information Systems，Auckland，2014.

[5]Maier C，Laumer S，Weinert C，et al.The Effects of Technostress and Switching Stress on Discontinued Use of Social Networking Services：A Study of Facebook Use[J].Information Systems Journal，2015，25（3）：275-308.

[6]张明新，叶银娇.传播新技术采纳的“间歇性中辍”现象研究：来自东西方社会的经验证据[J].新闻与传播研究，2014，（6）：78-98.

[7]Zhang S，Zhao L，Lu Y，et al.Do You Get Tired of Socializing？An Empirical Explanation of Discontinuous Usage Behaviour in Social Network Services[J].Information & Management，2016，53（7）：904-914.

[8]Bright L F，Kleiser S B，Grau S L.Too Much Facebook？An Exploratory Examination of Social Media Fatigue[J].Computers in Human Behavior，2015，44：148-155.

[9]Lee A R，Son S M，Kim K K.Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue：A Stress Perspective[J].Computers in Human Behavior，2016，55：51-61.

[10]张艳丰，李贺，彭丽徽.移动社交媒体倦怠行为的影响因素模型及实证研究[J].现代情报，2017，37（10）：36-41.

[11]Maier C，Laumer S，Weinert C，et al.The Effects of Technostress and Switching Stress on Discontinued Use of Social Networking Services：A Study of Facebook Use[J].Information Systems Journal，2015，25（3）：275-308.

[12]Turel O.Untangling the Complex Role of Guilt in Rational Decisions to Discontinue the Use of a Hedonic Information System[J].European Journal of Information Systems，2016，25（5）：1-16.

[13]York C，Turcotte J.Vacationing from Facebook：Adoption，Temporary Discontinuance，and Readoption of an Innovation[J].Communication Research Reports，2015，32（1）：54-62.

[14]沈校亮，厲洋军.智能健康硬件用户间歇性中止行为影响因素研究[J].管理科学，2017，30（1）：31-42.

[15]Shen X L，Li Y J，Sun Y.Wearable Health Information Systems Intermittent Discontinuance：A Revised Expectation-disconfirmation Model[J].Industrial Management & Data Systems，2018，118（3）：506-523.

[16]Duhachek A.Coping：A Multidimensional，Hierarchical Framework of Responses to Stressful Consumption Episodes[J]，Journal of Consumer Research，2005，32（1）：41-53.

[17]Yi S，Baumgartner H.Coping with Negative Emotions in Purchase-Related Situations[J].Journal of Consumer Psychology，2004，14（3）：303-317.

[18]Koeske G F，Koeske R D.A Preliminary Test of a Stress-strain-outcome Model for Reconceptualizing the Burnout Phenomenon.[J].Journal of Social Service Research，1993，17（3-4）：107-135.

[19]杨睿娟，元浩然，杨静怡.信息技术压力对工作结果的影响：工作疲劳的中介作用[J].中国人力资源开发，2016，（22）：37-47.

[20]Saegert S.Crowding：Cognitive Overload and Behavioral Constraint[J].Environmental Design Research，1973，（2）：254-260.

[21]申利净.传播学视阈下在线社交网络用户跨平台迁移行为研究[D].锦州：渤海大学，2017.

[22]Jacoby J，Speller D E，Berning C K.Brand Choice Behavior as a Function of Information Load：Replication and Extension.[J].Journal of Marketing Research，1974，1（1）：33-42.

[23]Thompson D V，Hamilton R W，Rust R T.Feature Fatigue：When Product Capabilities Become Too Much of a Good Thing.[J].Journal of Marketing Research，2005，42（4）：431-442.

[24]oklar A N，

瘙 塁 ahin Y L.Technostress Levels of Social Network Users Based on ICTS in Turkey[J].European Journal of Social Sciences，2011，23（2）：171-182.

[25]Lee S B，Sang C L，Suh Y H.Technostress from Mobile Communication and Its Impact on Quality of Life and Productivity[J].Total Quality Management & Business Excellence，2016，27（7）：1-16.

[26]Jaehee Cho，Dina Inman Ramgolam，Kimberly Mary Schaefer，et al.The Rate and Delay in Overload：An Investigation of Communication Overload and Channel Synchronicity on Identification and Job Satisfaction[J].Journal of Applied Communication Research，2011，39（1）：38-54.

[27]Chen W，Lee K H.Sharing，Liking，Commenting，and Distressed？The Pathway Between Facebook Interaction and Psychological Distress[J].Cyberpsychology Behavior & Social Networking，2013，16（10）：728-734.

[28]Chou S W，Hung I H.Understanding Knowledge Outcome Improvement at the Post-adoption Stage in a Virtual Community[J].Information Technology & People，2016，29（4）：774-806.

[29]Gan C，Li H，Gan C，et al.Understanding the Effects of Gratifications on the Continuance Intention to Use WeChat in China：A Perspective on Uses and Gratifications[J].Computers in Human Behavior，2018，78：306-315.

[30]孫怡，鲁耀斌，魏国基.社交氛围对朋友群组成员的购买意愿和行为的影响[J].管理学报，2016，13（9）：1392-1399.

[31]Hajli N，Sims J.Social Commerce：The Transfer of Power from Sellers to Buyers[J].Technological Forecasting and Social Change，2015，94：350-358.

[32]Sun J，Sheng D，Gu D，et al.Understanding Link Sharing Tools Continuance Behavior in Social Media[J].Online Information Review，2017，41（1）：119-133.

[33]Ravindran T，Kuan A C Y，Lian D G H.Antecedents and Effects of Social Network Fatigue[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2014，65（11）：2306-2320.

[34]Ayyagari R，Grover V，Purvis R.Technostress：Technological Antecedents and Implications[J].MIS Quarterly，2011，35（4）：831-858.

[35]Yang C C，Bradford B B.Online Self-presentation on Facebook and Self-development During the College Transition.[J].J Youth Adolesc，2016，45（2）：402-416.

[36]Moghavvemi S，Sharabati M，Paramanathan T，et al.The Impact of Perceived Enjoyment，Perceived Reciprocal Benefits and Knowledge Power on Students Knowledge Sharing Through Facebook[J].The International Journal of Management Education，2017，15（1）：1-12.

[37]Chen Y，Liang C，Cai D.Understanding WeChat Users Behavior of Sharing Social Crisis Information[J].International Journal of Human-Computer Interaction，2018，34（4）：356-366.

[38]Sung Y，Lee J A，Kim E，et al.Why we Post Selfies：Understanding Motivations for Posting Pictures of Oneself[J].Personality & Individual Differences，2016，97：260-265.

[39]Lu C J.Accidental Discovery of Information on the User-defined Social Web：A Mixed-method Study[D].Pennsylvania：University of Pittsburgh，2012.

（责任编辑：孙国雷）