互联网定向广告推送方式对消费者态度的影响研究——基于感知威胁的中介作用

(西南交通大学 经济管理学院, 四川 成都 610031)

一、引 言

互联网定向广告是指基于消费者的个人信息和上网数据,运用数据分析和数据挖掘技术,向消费者提供更满足其需求的广告信息[1]。作为一种新兴的营销方式,互联网定向广告信息只投放给有需要的消费者。这种广告形式不仅减少了资源的浪费,也降低了消费者对广告的厌恶和反感。但近年来,有关商业行为者为广告目的获取和使用个人信息的公平性，或适当性的问题，引起了公众和学术界的高度关注[2]。一系列针对个人信息的收集、使用、流通等个人信息保护方式被提出,其中就包括“Opt-in”与“Opt-out”[3]。对于互联网定向广告而言,究竟采取哪种推送方式能带来更好的广告态度,是值得进一步探讨的话题。

当前学术界对于互联网定向广告的研究，主要集中在互联网定向广告的技术实现领域,即如何定位准确的目标受众并且进行推送;而对互联网定向广告推送效果的研究还存在不足,即如何才是最有效的投放方式。另外,目前研究主要借助传统的技术采纳理论(TAM)、理性行为理论(TRA)和计划行为理论(TPB)等,从接纳角度探讨了互联网定向广告失效的原因[4-5],但是借助技术威胁规避理论(TTAT),从规避角度入手的研究较少。因此,基于技术威胁规避理论(TTAT),探究不同推送方式下消费者规避心理对广告态度的影响和作用机制具有重要的意义。

基于上述的现实需求和理论不足,本文借助技术威胁规避理论(TTAT),引入感知威胁为中介变量,从消费者心理规避动机的角度，探讨推送方式对广告态度的作用机制;同时,以调节聚焦理论为基础,引入调节聚焦为调节变量,构建了一个有调节的中介模型,探究推送方式对消费者广告态度产生影响的边界条件。

二、理论基础及研究假设

(一)推送方式与消费者广告态度的关系

“Opt-in”是指商家或平台在获得了用户肯定同意后,出于推送互联网定向广告的目的使用用户的个人信息。而“Opt-out”是指商家或平台默认用户同意其出于广告目的使用信息,但当消费者选择退出时,商家或平台则不能再继续收集和使用。学术界关于两种推送方式如何影响消费者广告态度的研究较少,其内在的作用机制亟待更多的实证研究。两种推送方式各有利弊,但究竟哪种更好,学术界一直存在争议。“Opt-in”需要获得每位用户的授权,难以应对当下时代的高速发展;“Opt-out”更符合商业市场思维,但是商家或平台擅自使用隐私信息极容易引发消费者反感。另外,社交媒体通常利用明显的广告位置进行互联网定向广告的投放,导致非本人使用PC端时看到消费者不想被他人看到的广告,放大了消费者隐私泄露的尴尬,使得消费者对互联网定向广告的态度更加消极。基于此,本文提出假设1:

H1:互联网定向广告采用“Opt-out”比“Opt-in”能引发消费者更消极的广告态度。

(二)感知威胁的中介作用

感知威胁(Perceived Threat)来源于Liang和Xue[6]提出的技术威胁规避理论(Technology Threat Avoidance Theory,TTAT),是指个体对信息技术所带来威胁或伤害的感知程度。互联网定向广告不同推送方式引起的消费者感知威胁不同。“Opt-in”方式下,商家或平台在得到消费者肯定同意后才能使用隐私信息,消费者对隐私信息的控制程度较高,感知威胁较低;而采用“Opt-out”方式时,消费者的个人信息和上网数据缺乏控制而直接被使用,其隐私信息暴露在不安全环境中,感知威胁较高。基于此,本文提出假设2:

H2:互联网定向广告采用“Opt-out”比“Opt-in”能产生更高的感知威胁。

诸多研究表明，威胁会导致消费者产生规避动机,引发负面情绪。Bulgurcu[7]和Wu等[8]的研究均指出，当消费者面临社交网络的信息安全问题时,会激发规避动机来面对威胁。安宓[9]研究表明，感知威胁正向影响用户隐私忧虑，并且消费者的隐私关注对于互联网定向广告态度有显著负向影响。基于此,本文提出假设3:

H3:对于互联网定向广告而言,感知威胁越高,消费者广告态度越消极。

综上所述,对于互联网定向广告的目标受众来说,不同推送方式能使消费者产生不同感知威胁;并且感知威胁正向影响隐私忧虑,最终表现为对互联网定向广告的消极态度。基于此,本文提出假设4:

H4:感知威胁在推送方式与广告态度之间起中介作用。

(三)调节聚焦的调节作用

Higgins[10]提出的调节聚焦理论认为,个体存在着促进聚焦和防御聚焦两种倾向;前者个体具有积极进取属性,以追求获益为目标;后者个体具有谨慎规避属性,以避免损失为目标。调节聚焦理论已经在营销学领域得到了广泛的运用。具有不同调节聚焦的消费者由于关注点的不同[11],对于隐私信息也会产生不同感知威胁。防御聚焦的消费者更关注隐私信息安全问题,因此“Opt-out”会使其产生较高感知威胁;而促进聚焦的消费者更在乎推送方式能否使其享受到更精准的服务,因此感知威胁有所减弱。调节匹配理论(Regulatory Fit Theory)在调节聚焦理论的基础上发展而来,当个体的调节聚焦与外部环境刺激匹配时,个体能产生较高确认度。本研究认为，消费者调节聚焦与推送方式间也存在匹配效应,“Opt-in”与防御聚焦匹配,“Opt-out”与促进聚焦匹配。匹配情形下消费者对推送方式的感知威胁得以降低。基于此,本文提出假设5:

H5:调节聚焦在推送方式和消费者感知威胁之间起调节作用。并且调节聚焦与推送方式存在匹配效应,即调节匹配比调节不匹配条件下,消费者会表现出更低的感知威胁。

H5a:防御聚焦时,“Opt-out”比“Opt-in”引起消费者更高的感知威胁程度;防御聚焦与“Opt-in”匹配时,比与“Opt-out”不匹配时引起更低的感知威胁;

H5b:促进聚焦时,“Opt-out”较“Opt-in”引起消费者的高感知威胁程度有所减弱。促进聚焦与“Opt-out”匹配时,比与“Opt-in”不匹配时引起更低的感知威胁。

(四)调节聚焦对感知威胁中介作用的调节影响

本研究认为，消费者调节聚焦对推送方式、感知威胁和广告态度三者间的关系起调节作用,即这一中介作用受到消费者调节聚焦的影响。H4提到不同推送方式下感知威胁的高低会对广告态度产生不同影响,然而感知威胁高低取决于H5提出的调节聚焦,对防御聚焦个体来说,其保守谨慎使感知威胁被放大,中介效应得到加强;反之,对防御聚焦个体来说,其开放乐观使得感知威胁被缩小,中介效应得到减弱,甚至可能不存在。因此本文提出假设6:

H6:感知威胁在推送方式与广告态度间所起的中介作用受到调节聚焦的调节影响。防御聚焦时,该中介作用得以加强;促进聚焦时,该中介作用得以减弱,甚至可能不存在。

综上,本研究的概念模型如图1所示:

图1 本研究的概念模型

三、研究设计

(一)预实验

预实验旨在检测两种实验素材能否在被试间产生显著差异。“Opt-in”情景为:网页平台希望能获得您的授权,使用您的隐私信息进行互联网定向广告的推送;“Opt-out”设置为:已自动获取您的隐私信息进行互联网定向广告推送,如您不需要此项服务,可选择退出,网页将关闭互联网定向广告推送。预实验招募了20名被试,向其分别呈现两种实验素材,然后判断类别。所有被试均进行了正确选择,因此素材可用于正式实验中。

(二)正式实验

正式实验采用2(推送方式:“Opt-in”、“Opt-out”)×2(调节聚焦:促进聚焦、防御聚焦)的组间实验设计,利用情景实验来获得数据。在大学校园内公开招募的204名被试被随机且均等地指派到两个版本中的一组进行实验。最终回收有效问卷172份,其中男性36.7%,女性63.3%。问卷中所有量表均采用李克特七点法,1～7分别记为“非常不同意”到“非常同意”。另外,本研究还对被试性别、年龄和广告界面美观程度等进行了控制。

四、数据分析及结果

(一)信效度分析及操控检验

信度和效度检验结果如表1所示。各量表的组合信度CR值和平均变异数萃取量AVE值均达到理想值(或可接受值),因此量表具有较高的可靠性和较好的收敛效度。

表1 各变量信度和效度分析结果

操纵检验。本研究中“Opt-in”组和“Opt-out”组被试对于操纵检验回答完全正确,表明本实验对推送方式的操控较为成功。对于干扰变量的控制,不同年龄和性别的消费者在两种推送方式下的广告态度没有显著差异。就广告界面美观程度而言,要求被试回答广告界面是“排版较乱、非常不美观”的(对应1分),还是“排版整洁、非常美观”的(对应7分)。独立样本t检验显示两组得分无显著性差异(M“Opt-in”=3.8116,M“Opt-out”=3.9107,t(170)=-0.591,p>0.05),操控有效。

(二)推送方式对消费者广告态度的影响

独立样本t检验结果显示,推送方式对广告态度的影响显著(M“Opt-in”=4.1628;M“Opt-out”=3.5552;t(170)=3.886,p<0.001),表明“Opt-in”可以激发消费者更好的广告态度,假设H1得到支持。

(三)调节效应分析

首先,分析推送方式对感知威胁的影响。独立样本t检验的结果显示,“Opt-out”推送方式可以激发更高的感知威胁(M“Opt-in”=4.7233;M“Opt-out”=5.2465;t(170)=-3.593,p<0.001),假设H2得到支持。其次,验证调节聚焦在推送方式与感知威胁之间的调节作用。双因素被试间方差分析结果表明,防御聚焦下,相比于“Opt-out”,“Opt-in”能使消费者产生更低的感知威胁(M“Opt-in”=4.4140;M“Opt-out”=5.2977);促进聚焦下,虽然“Opt-out”仍能产生更高的感知威胁,但感知威胁差异有所减小(M“Opt-in”=5.0326;M“Opt-out”=5.1953)。另外,推送方式和调节聚焦的乘积项(F(1,172)=6.404,p<0.05)显著。因此,调节聚焦对推送方式与感知威胁之间的调节作用显著,假设H5前半部分得到支持。再次,验证推送方式和调节聚焦之间的调节匹配作用。独立样本t检验的结果显示,推送方式和调节聚焦之间存在匹配作用:M不匹配=4.8047,M匹配=5.1651(t(170)=-2.427,p<0.5)。推送方式和调节聚焦匹配时比不匹配时能产生更低的感知威胁。因此,H5后半部分得到支持,假设H5得到支持。最后,对感知威胁影响消费者广告态度进行回归,标准化回归系数β=-0.446(t(171)=-6.505,p<0.001),调整R2=0.195,即感知威胁对广告态度存在显著的负向影响,假设H3得到支持。

(四)有调节的中介效应检验

采用Bootstrapping对模型进行有调节的中介效应检验[14]。根据Zhao等[15]提出的中介效应检验程序,感知威胁的中介效应显著(LLCI=-0.3935,ULCI=-0.0930,不包含0),效应值为-0.2231;并且推送方式对广告态度的直接效应也显著(LLCI=-0.6550,ULCI=-0.0513,不包含0),效应值为-0.3532。因此感知威胁为部分中介效应,假设H4得到支持。同时,由表2可知:防御聚焦下,感知威胁的中介效应显著(LLCI=-0.5066,ULCI=-0.0506,不包含0),效应值为-0.2518;并且直接效应不显著(LLCI=-0.7650,ULCI=0.0280,包含0),效应值为-0.3685。因此防御聚焦下,感知威胁在两者关系间起完全中介作用。而促进聚焦下,感知威胁的中介效应不显著(LLCI=-0.3417,ULCI=0.1475,包含0),接近于0;且直接效应显著(LLCI=-0.8985,ULCI=-0.0045,不包含0),效应值为-0.4515。

表2 PROCESS分析中介效应及有调节的中介效应结果

因此促进聚焦下,感知威胁的中介作用不存在。即感知威胁只在防御聚焦下发挥完全中介作用,而在促进聚焦下该中介作用不再显著。假设H6得到验证。

五、结论、启示与展望

本文以技术威胁规避理论(TTAT)和调节聚焦理论为基础,采用情景实验对推送方式和广告态度间的作用机制进行研究。结果发现:(1)“Opt-in”能够提高消费者态度。(2)调节聚焦调节推送方式与感知威胁的关系,且调节聚焦和推送方式间存在调节匹配效应,匹配时更能降低消费者感知威胁。(3)感知威胁中介推送方式与广告态度的关系,且该中介作用也会被调节聚焦调节。

本文的理论启示有:(1)对于互联网定向广告的研究,国内学者大多从采纳角度入手,而从规避角度入手的研究较少。本文基于技术威胁规避理论(TTAT),探究了消费者规避动机如何作用于广告态度,一定程度上拓展了国内学术界对该理论的研究和应用。(2)本文探究了推送方式与消费者广告态度间的中介机制,明晰了推送方式向广告态度的转化路径。(3)基于调节聚焦和调节匹配理论,指出消费者调节聚焦类型对推送方式的影响,并深入探讨了调节聚焦与推送方式间存在的调节匹配效应,拓展了调节聚焦和调节匹配理论在营销领域的应用。

本文同样具有重要的实践意义。(1)帮助商家和平台选择合适的推送方式。采取“Opt-in”能使消费者更加愉悦有效地接受互联网定向广告。(2)商家或平台可以借助调节聚焦与推送方式的匹配作用积极寻找最有效的推送方式组合,丰富了广告推送形式。(3)商家或平台应积极寻找消费者感知威胁的诱发原因和解决措施,使消费者享受互联网定向广告优质服务的同时,不必遭受隐私威胁,进而提高广告态度。

本文仍存在一些局限和不足。(1)“Opt-in”在当今快速发展的时代还是受到了一定的局限,因此构建一套“Opt-in”与“Opt-out”结合的双轨制互联网定向广告推送体系具有非常重要的意义。(2)本文仅发现了感知威胁在推送方式与广告态度间的部分中介作用,未来有待进一步探究其他中介作用机制。(3)本文主要选择了学生样本,结论是否可推广到更广的消费者群体还需要进一步验证。□