社交媒体用户虚假信息识别意向影响机制研究

孟玺

关键词： 社交媒体； 虚假信息识别意向； 影响机制； 计划行为理论； 数字素养；风险感知

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．０４．００５

〔中图分类号〕Ｇ２０３ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１ （２０２３） ０４－００３９－１２

虚假信息是指让信息接收者相信是真实信息而有意传递的错误信息， 具有内容的虚假性、意图的误导性和行动的组织性３ 个特征［１］ 。伴随着社交媒体的繁荣， 虚假信息在互联网上快速传播， 對公共卫生安全乃至国家安全造成了巨大威胁［２］ 。根据“２０２１ 年１０ 月全球数字报告” 调查， 截至２０２１ 年第３ 季度， 全球社交媒体用户已突破４５ 亿［３］ 。而社交媒体平台已被证明是数字虚假信息传播的宿主。研究表明， 社交媒体上虚假信息转发的速度至少是真实信息传播的３ 倍［４］ 。长期暴露于虚假信息的社交媒体用户不仅信念和行为会受到负面影响，其个人财务安全也受到巨大威胁。世界经济论坛将虚假信息列为全球最大风险之一， 根据２０１９ 年的一项经济研究表明， 网络虚假信息每年给全球经济造成７８０ 亿美元的损失， 且呈现增长趋势［５］ 。

鉴于虚假信息的危害性， 世界卫生组织与联合国于２０２０ 年发起了联合声明， 呼吁民众通过分享正确的健康信息以阻止虚假健康信息的传播［６］ 。随着网络信息环境的日益复杂化， 亟待通过社会纠正机制对虚假信息进行公众治理， 以提高信息社会的包容性。研究表明， 通过社交媒体用户的纠正会减少大众对虚假信息的接收与传播［７］ 。作为虚假信息接收的源头， 社交媒体用户在虚假信息识别活动中处于关键位置， 有必要深入探究社交媒体用户虚假信息识别行为意向的影响机制。至今为止， 社交媒体用户的虚假信息识别行为意向包含哪些预测变量、变量间的逻辑关系及其相互作用机理、形成路径是什么等问题没有得到研究层面的回应。已有不少研究在用户网络信息安全行为领域采用计划行为理论（Ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ Ｐｌａｎｎｅｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒ，ＴＰＢ）来揭示各预测变量之间关系［８－９］ 。然而， 计划行为理论原始分析框架不足以充分揭示不同情境下个人行为意向［１０］ ， 因此， 有必要通过整合其他变量对该理论模型进行拓展。一方面基于前景理论， 风险感知是驱动信息行为的重要预测变量［１１］ 。已有学者通过构建“计划行为理论＋风险感知” 的理论分析框架， 使用实证分析验证风险感知变量的加入增强了ＴＰＢ 模型对安全行为的解释力［１２］ ； 另一方面， 数字素养被视为驱动信息安全行为的重要因素［１３］ 。Ｃｅｔｉｎｄａｍａｒ Ｄ等［１４］ 构建了“计划行为理论＋数字素养” 的理论分析框架， 并通过实证验证了数字素养是对ＴＰＢ模型的有效补充。

基于此， 本文以计划行为理论为框架， 在模型中加入了数字素养与风险感知作为前因变量， 并实证分析社交媒体用户虚假信息识别意向的影响因素， 以及这些因素间的作用机理。上述问题的解答将有助于完善我国虚假信息治理的知识体系， 同时为健全虚假信息的社会矫正机制提供参考依据。

１相关研究评述

近年来， 围绕虚假信息进行研究是情报学、计算机学、传播学等领域关注的热点， 主要关注的问题包括： ①虚假信息概念和类型［１５－１７］ ； ②网络虚假信息传播溯源［１８－１９］ ； ③网络虚假信息检测技术［２０－２１］ ；④虚假信息风险与治理［２２－２７］ ； ⑤虚假信息甄别研究［２８－３１］ ； 等等。而针对社交媒体用户虚假信息识别行为的实证研究， 目前已积累了若干国内外学者的成果。本文从研究对象、影响因素、文献来源３ 个维度归纳总结， 如表１ 所示。根据表１ 显示， 众多研究人员选择一系列变量来解释社交媒体用户的虚假信息识别等相关行为， 如态度、主观规范、感知行为控制、感知组织支持、信任、信息素养、社交媒体素养、验证行为、错失焦虑、风险感知等［３２－４０］ 。在这些变量中， 最常被研究的是计划行为理论包含的态度、主观规范、感知行为控制３ 个变量。众多学者选择计划行为理论及其拓展模型对社交媒体用户的信息行为进行研究， 如Ａｌｗｒｅｉｋａｔ Ａ［３７］ 使用计划行为理论结合感知严重性变量对用户的虚假信息共享行为意向进行了实证研究； Ｐｕｎｄｉｒ Ｖ 等［３５］ 通过加入意识、知识和措施焦虑３个变量对计划行为理论进行拓展， 分析了社交媒体用户验证虚假信息意愿的影响机理。此外， 由表１ 的归纳结果可以看出，有部分学者将用户的信息素养、媒体素养、风险感知纳入研究视角， 强调了社交媒体用户的数字化能力和风险感知变量对识别虚假信息的重要性［３４，４０］ 。当前的研究分别强调了计划行为理论模型、数字素养、风险感知对虚假信息识别行为的影响， 但是尚缺乏四者之间存有联系的直接证据。

因此， 尽管围绕上述问题的探讨取得了一定研究成果， 但针对社交媒体用户虚假信息识别行为意向的研究主要存在以下两个局限性：

１） 研究结论不统一。Ｋｈａｎ Ｍ Ｌ 等［３６］ 研究发现， 社交媒体用户对虚假信息的识别态度对其识别行为有正向影响， 而感知行为控制变量正向影响力不显著； 而Ｃｈｅｎ Ｌ 等［３２］ 针对新冠疫情虚假信息进行实证分析发现， 识别态度、主观规范和感知行为控制均对虚假行为识别意愿有正向影响。虽然造成结论矛盾的原因应与两项研究的变量范围、测量维度有关， 但是这一研究结论的矛盾说明， 关于社交媒体用户虚假信息识别行为的相关研究还有较大空间。

２） 从社交媒体用户自身数字素养和风险感知的角度， 系统分析其虚假信息识别行为意向的影响机制研究比较匮乏。现有研究主要着眼于从组织层面对虚假信息的传播和影响进行揭示， 尚未关注到社交媒体用户自身数字素养和风险感知能力对虚假信息识别意向的作用。本文将两个变量作为前因变量对计划行为理论模型进行拓展， 提出以社交媒体用户为中心的模型来阐释虚假信息识别行为意向的影响因素。

因此， 本文试图基于计划行为理论的理论框架， 通过引入数字素养和风险感知拓宽计划行为理论的研究角度， 探究影响社交媒体用户虚假信息识别行为意向的影响因素和因素间内在机理， 以期丰富相关的理论成果。

２理论基础与研究假设

２.１理论基础

２.１.１计划行为理论

在现有用来理解和预测人类行为的模型中， 计划行为理论（Ｐｌａｎｎｅｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒ Ｔｈｅｏｒｙ， ＴＰＢ）是影响最大、应用最广泛的模型。基于计划行为理论， 个人的行为意向（Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｉｎｔｅｎｔｉｏｎ， ＢＩ） 是特定行为表现的直接原因； 行为意向由３ 个因素驱动， 包括行为态度（Ａｔｔｉｔｕｄｅ Ｔｏｗａｒｄｓ ｔｈｅ Ｂｅｈａｖｉｏｒ， ＢＡ）、主观规范（Ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅ Ｎｏｒｍ， ＳＮ） 和感知行为控制（Ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ Ｂｅｈａｖｉｏｒａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ， ＰＢＣ）［４１］ 。众多研究使用ＴＰＢ 来解释人们的信息验证或纠正行为。例如， 使用ＴＰＢ 预测社交媒体用户拒绝分享虚假信息的意向［４２］ ， 以及在突发公共事件期间社交媒体用户打击虚假信息和谣言的行为意向［４３］ 。综合已有研究， 社交媒体用户虚假信息识别行为意向是指其对社交媒体上的虚假信息进行的识别行为所愿投入努力的程度。

２.１.２风险感知

风险感知是个体对存在于外界的各种客观风险的认知、态度及判断［４４］ 。本文将虚假信息风险感知界定为人们对社交媒体上虚假信息可能会使其面临风险可能性的认知。这些风险包括物理、心理、财务、健康、政治安全等多个方面。风险感知是个体行为态度和行为决策的直接决定因素， 与行为态度、主观规范、感知行为控制之间存在显著相关性， 在计划行为理论模型中一般被作为前置变量。

２.１.３数字素养

数字素养是数字社会个体成员在数字时代需要具备的数字意识、数字知识、数字能力和数字伦理等多方面的综合素养［４５］ 。数字素养包括纯技术技能、认知、情感、社交等多种技能， 涵盖了通用素养、跨学科素养以及道德伦理等多种素养。与信息素养、媒体素养相比， 数字素养更关注微观主体借助数字工具进行自主批判性思考、创造性学习以及在线社交等能力。综合已有研究， 本文所指影响社交媒体用户对虚假信息识别行为意愿的数字素养要比上述界定范围小， 主要指社交媒体用户对虚假信息识别所具备的数字素养， 包括对数字技术的学习能力、更新能力和对自身数字技术掌握情况的认知。

２.２研究假设

２.２.１识别态度对社交媒体用户虚假信息识别意向的影响

在计划行为理论中， 态度是影响行为意向的有效预测变量之一。本文中的态度是指社交媒体用户对虚假信息进行识别产生积极或消极看法的程度。国内外学者对态度与行为意向的关系进行了研究，例如， Ｐｕｎｄｉｒ Ｖ 等［３５］ 通过实证研究发现， 在共享社交媒体信息之前对用户进行验证的态度显著影响其验证信息的意愿； 王馨悦等［４６］ 研究发现， 信息主观规范正向影响公众信息搜寻态度与行为。基于此， 本文提出如下假设：

Ｈ１： 识别态度对社交媒体用户虚假信息识别意向具有正向影响

２. ２.２主观规范与感知行为控制对社交媒体用户虚假信息识别意向的影响

主观规范反映了一个人对其他人期望他或她如何行为的看法［４７］ 。本文中主观规范是指， 社交媒体用户的虚假信息识别意向主要来自于他人的期待（如所在组织希望进行虚假信息识别的行为）或来自对他人行为的观察（如看到好友、同事在社交媒体上进行虚假信息识别）。Ｄｉｎｇ Ｘ 等［４８］ 通过研究发现， 主观规范和新冠病毒谣言验证的意愿之间呈正相关。Ｋａｒｎｏｗｓｋｉ Ｖ 等［４９］ 以德语社交媒体用户为研究对象， 发现这些用户的主观规范正向影响其新闻分享意向。综合已有研究， 提出如下假设：

Ｈ２： 主观规范对社交媒体用户虚假信息识别态度具有正向影响

Ｈ３： 主观规范对社交媒体用户虚假信息识别意向具有正向影响

感知行为控制， 是计划行为理论中的意志因素， 包含了一个人对其能力或行为的控制感知。本文中感知行为控制是指， 社交媒体用户所感知到的对实施虚假信息识别行为的难易程度。已有研究表明， 感知行为控制与信息安全行为意向、态度之间存在关联［５０－５１］ 。鉴于此， 将计划行为理论应用于社交媒体用户虚假信息识别意向的研究中， 提出如下假设：

Ｈ４：感知行为控制对社交媒体用户虚假信息识别态度具有正向影响

Ｈ５：感知行为控制对社交媒体用户虚假信息识别意向具有正向影响

２.２.３风险感知对社交媒体用户虚假信息识别意向的影响

风险感知能够影响行为态度［５２］ 。此外， 风险感知是主观规范和感知行为控制的重要前置变量。

一般情况下， 较低风险会带来积极的行为态度， 个人相信他们的家人或朋友会对其行为表现出积极的态度， 并且强化个人对自己能够执行预期行为的能力的感知［５３］ 。风险感知注重主观的感受和认识，具有不同程度风险感知的社交媒体用户可能会放大或低估虚假信息的潜在风险， 由此导致态度的差异［５４－５５］ 。当公众感知到虚假信息风险存在时， 具有强烈的虚假信息识别态度。鉴于此， 提出如下假设：

Ｈ６：风险感知对社交媒体用户虚假信息识别态度有正向影响

Ｈ７：风险感知对社交媒体用户虚假信息识别的主观规范有正向影响

Ｈ８： 风险感知对社交媒体用户虚假信息识别的感知行为控制有正向影响

２.２.４数字素养对社会媒体用户虚假信息识别意向的影响

在涉及数字素养的文献中， 已有不少研究证实： 数字素养是影响个体行为意愿的重要预测变量［５６－５７］ 。Ｂｉｎ Ｎ Ｓ 等［５８］指出， 数字健康素养程度低是导致新冠疫情相关虚假信息在社交媒体上传播的直接原因。Ａｌｍａｌｉｋｉ Ｍ［５９］ 指出， 关于社交媒体上虚假信息的研究， 應聚焦于提高用户的批判性数字素养。马捷等［６０］认为， 数字素养培养使人们具备在后疫情时代进行在线学习、线上办公、码上行动等匹配新环境的数字能力， 以及批判性看待网络信息、保护个人数据安全与网络环境的数字意识。综合已有研究可以发现， 使用数字素养来解释和预测社交媒体用户的虚假信息识别意向是适宜的。基于此， 提出如下假设：

Ｈ９：社交媒体用户的数字素养对其虚假信息识别行为意向有正向影响

用户具备数字素养意味着了解各种数字技术、懂得如何使用， 并了解技术对个人和社会的影响。除此之外， 数字素养还包括数字社会责任， 社交媒体用户应遵循数字伦理规范， 主动维护国家安全和民族尊严， 形成数字行为规范。

数字素养能够降低压力并使人们对自己的预期表现更有信心［６１］ 。提升数字素养能有效解决或避免公民的网络失范行为问题［６２］ 。用户在参与虚假信息识别的过程中， 所具备的数字安全知识、技术和数字批判能力决定了他们的感知行为控制能力。

根据以上分析， 本文提出以下假设：

Ｈ１０： 数字素养对社交媒体用户的主观规范有正向影响

Ｈ１１： 数字素养对社交媒体用户的感知行为控制有正向影响

知识被认为是影响风险感知的要素之一［６３］ 。如果个人没有足够的数字安全知识， 他们不能判断数字安全风险。在个体层面， 风险感知依赖于对风险的认知水平和个人数字安全知识。已有研究将数字素养列为影响风险感知的因素之一［６４］ 。因此， 本文提出以下假设：

Ｈ１２：加强数字素养的建设会增加社交媒体用户虚假信息的风险感知水平

２.３理论模型构建

结合上述观察， 本文提出一个概念框架， 通过增加数字素养和风险感知作为理解用户虚假信息识别行为意向的新变量， 扩展了计划行为理论， 如图１ 所示。

３问卷设计与数据收集

３.１问卷设计

调查问卷包括调查主体内容与人口统计变量两部分。主体内容包括数字素养、风险感知、识别态度、主观规范、感知行为控制、识别行为意向６个维度， 每个维度的测量题目均采用李克特７ 级量表； 人口统计变量主要包括性别、年龄段、教育背景、职业、月收入水平、每日使用社交媒体时长、使用社交媒体年数。

３.２变量测试

本文问卷在借鉴国内外相关研究的成熟量表基础上， 结合实际调查情况进行了若干修改， 保证了信效度和可信性［３３，６５－６８］ 。数字素养（ＤＬ）包括“我能轻松学习新技术（ＤＬ_１）” “我紧跟重要的新技术（ＤＬ_２）” “我知道如何解决自己的技术问题（ＤＬ_３）”３ 个题项； 风险感知（ＲＰ）包括“我认为虚假信息会带来个人信息安全风险（ＲＰ_１）” “我认为虚假信息会带来个人财务安全风险（ＲＰ_２）” “我认为虚假信息对我个人接收真实信息造成影响（ＲＰ_３）” ３ 个题项； 识别行为意向（ＩＮＴ）、识别态度（ＡＴＴ）、主观规范（ＳＮ）和感知行为控制（ＰＢＣ）主要参考Ａｊｚｅｎ和Ｆｉｓｈｂｅｉｎ 设计的计划行为理论模型量表， 其中识别行为意向（ＩＮＴ）包括“我愿意在自己的社交媒体账户上发布准确的信息， 以纠正虚假信息（ＩＮＴ_１）”“我会私下给发布虚假信息的账号发送信息， 要求对方纠正（ＩＮＴ_２）” “我会通过发表公众评论或回复的方式纠正虚假信息（ＩＮＴ_３）” ３ 个题项； 识别态度（ＡＴＴ）包括“我认为虚假信息识别是一种有意义的行为（ＡＴＴ_１）” “我认为虚假信息识别是一种有必要的行为（ＡＴＴ_２）” “我认为进行虚假信息识别有助于改善网络信息安全环境（ＡＴＴ_３）” ３ 个题项； 主观规范（ＳＮ）包括“我的亲人朋友认同我进行虚假信息识别的行为（ＳＮ_１）” “我所在的团体或组织倡导识别虚假信息的理念（ＳＮ_２）” “若我的同事有虚假信息识别意向， 那么我可能也会有这种意愿（ＳＮ３）”３ 个题项； 感知行为控制（ＰＢＣ）包括“在社交媒体上识别虚假信息对我来说很容易（ＰＢＣ_１）” “识别社交媒体上的虚假信息完全取决于我自己（ＰＢＣ_２）”“在识别社交媒体上的虚假信息方面， 我感觉自己完全掌握了控制权（ＰＢＣ_３）” ３ 个题项。

３.３数据收集

本文的研究对象是社交媒体用户，采用了网络问卷调查的方式。共回收问卷３７５份， 剔除回答时长低于４０秒的问卷， 得到有效问卷３７１份， 有效回收率为９９％。样本统计信息显示， 本次调查的受访者男性多于女性， 分别占比５６.３％和４３.７％；受访者年龄多分布在１８～２９岁， 符合社交媒体用户年龄分布特征； 具有本科教育背景的受访者占总受访人数的６５.２％； 受访人员的职业主要集中在政府或事业单位人员（３８.３％）、企业人员（２５.６％）和学生（２１.０％）； 受访者中每日使用社交媒体时长超过３ 小时的人群占比５９.６％， 使用社交媒体总年数高于１０年的人群占比５０.７％。由此可见， 本研究的受访人群具有丰富的社交媒体使用经历， 能够较好地代表社交媒体用户。本研究样本统计学特征如表２ 所示。

３.４共同方法偏差检验

由于本文采用问卷调查法获取调研数据， 尽管是匿名填写调查问卷， 但考虑到所有测量题项均来源于同一份问卷， 所以有必要对调研数据进行共同方法偏差检验。通过共同方法偏差检验可以保证研究的科学性， 避免单一样本来源对维度间相关性增大或减小的影响。本文采用Ｈａｒｍａｎ单因子检验法，即对全部测量题项進行因子分析。通过对问卷所有题项的探索性因子分析， 未旋转前得到了首个因子的解释方差为４３.０６％， 小于５０.０％的标准。未旋转得到的单因子解释变异不超过５０％， 则样本数据的共同方法偏误不严重， 可以进一步进行相关的实证验证［６９］ 。

４数据分析

４.１信度与效度检验

本文运用ＳＰＳＳ２４.０测量量表的信度和效度。根据特征值法提取６ 个公因子， 各因子载荷量均在０.７ 以上， 表示６ 个维度均可有效地被各测量指标反映。其中， 各维度的Ｃｒａｎａｃｈ.ｓα 系数值均高于标准值０.７，说明单个维度内各题项的内部一致性较好。组合效度（ＣＲ）与平均方差抽取量（ＡＶＥ）的值大于标准值０.７ 和０.５， 表明模型的收敛效度较好， 如表３ 所示。当构面ＡＶＥ 的开平方值均大于与其余构面之间的相关系数， 构面间具有区别效度［７０］ 。本研究中各潜变量ＡＶＥ 的开平方值均大于其他潜变量之间的相关系数， 因此各潜变量之间具有较好的区别效度， 如表４ 所示。

４.２模型拟合优度检验

使用ＡＭＯＳ２4.０软件对模型拟合度进行检验。当χ^２／ｄｆ在０～３之间时表示模型适配度理想， 在３～５ 之间时表示模型适配度是可以接受的； 相似度指标（ＧＦＩ、ＡＧＦＩ、ＴＬＩ、ＣＦＩ）大于０.９００且越接近１时， 表明数据与模型的适配度越好； 差异性指标（ＲＭＳＥＡ、ＳＲＭＲ）小于０.０８０时， 模型具有较好的拟合优度。经检验， χ^２／ｄｆ ＝ ２.９９３、ＧＦＩ ＝ ０.９０２、ＡＧＦＩ＝０.８６４、ＴＬＩ＝０.９４６、ＣＦＩ＝０.９５６、ＲＭＳＥＡ＝０.０７３、ＳＲＭＲ＝ ０.０５０。因此， 样本模型具有较好的拟合优度， 如表５所示。

４.３模型假设检验

本研究采用ＡＭＯＳ２４.０ 软件进行结构方程建模，并验证了变量间的作用关系， 路径分析结果如表６、图２ 所示。假设Ｈ２、Ｈ５、Ｈ７、Ｈ８、Ｈ９、Ｈ１０、Ｈ１１、Ｈ１２ 所对应的标准化路径系数分别为０.６１３、０.２９３、０.５２１、０.２６０、０.３９９、０.２０９、０.４８０、０.４２８， Ｐ 值均＜０.０５， 假设显著成立。其中， 感知行为控制（β ＝０.２９３， Ｐ ＜ ０.００１） 和数字素养（ β ＝ ０.３９９， Ｐ ＜０.００１）对用户的虚假信息识别意向有显著的正向影响； 主观规范对其识别态度有显著的正向影响作用（β ＝０.６１３， Ｐ＜０.００１）； 社交媒体用户的数字素养对其风险感知（β ＝ ０.４２８， Ｐ＜０.００１）、感知行为控制（β ＝０.４８０， Ｐ＜０.００１）、主观规范（β ＝ ０.２０９，Ｐ＜０.００１）均呈現显著的正向影响作用， 用户的风险感知能力对其主观规范（β ＝０.５２１， Ｐ＜０.００１）和感知行为控制（β ＝０.２６０， Ｐ＜０.００１）呈正向影响作用。相对于以上这些假设路径， 感知行为控制（β ＝－０.１１３， Ｐ＜０.０１） 和风险感知（ β ＝０.１５６， Ｐ ＜０.０１）对识别态度有正向影响作用， 但并非高度支持。而识别态度（β ＝－０.０６９，Ｐ＝ ０.２９０）和主观规范（β ＝０.１２４，Ｐ ＝０.０８９）对识别意向呈正向影响的假设不成立。

４.４中介效应检验

采用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ方法对数字素养和虚假信息识别意向的中介效应进行显著性验证。根据Ｐｒｅａｃｈ?ｅｒ Ｋ Ｊ 等［７１］ 的建议， 将Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ样本数设为１０００，置信水平设置为９５％。各个置信区间内均不包含０，说明存在中介效应。根据中介效应检验结果显示如表７ 所示， 数字素养与虚假信息识别意向之间的总效应为０.３６８，多重中介效应中存在通过风险感知、感知行为控制逐级传递的中介效应为０.０２６，占总效应的７.１％； 通过感知行为控制传递的简单中介效应为０.１１２， 占总效应的３０. ４％。存在显著的两条中介路径分别为数字素养→风险感知→感知行为控制→识别意向、数字素养→感知行为控制→识别意向。

５结论与启示

５.１结论

本研究以社交媒体用户为调查对象， 通过构建结构方程模型， 验证社交媒体用户的数字素养、风险感知、识别态度、主观规范和感知行为控制与其虚假信息识别意向之间的作用关系， 变量间的影响机制结论如下：

１）社交媒体用户的数字素养显著正向影响其虚假信息识别意向。蒋敏娟等［７２］ 提出数字素养吸纳力的概念， 指能够运用批判性思维或理性思维，甄别判断信息真伪及可靠性、有效选择信息并处理和应用数字信息的能力。联合国教科文组织发起了一项社交媒体数字素养培育项目， 旨在培养受众多模态识读能力的同时， 帮助他们提升识别虚假信息的能力［７３］ 。本文进一步为这些研究提供了实证论据。数字素养对于社交媒体用户的风险感知也有显著的正向影响。苏岚岚等［７４］ 指出， 农民数字化安全素养越高， 其风险规避意识越强。危红波［７５］在针对数字社会风险治理的策略建议中倡导提升公民数字素养。因此， 本研究结论印证了数字素养和风险感知紧密联系的论点。数字素养对社交媒体用户对虚假信息识别的主观规范、感知行为控制具有显著正向影响， 且相较于主观规范， 对感知行为控制的影响力更大。数字素养、感知行为控制、主观规范对识别意向均具有显著的正向影响作用， 按影响力大小排序为数字素养＞感知行为控制＞主观规范。可见， 社交媒体用户的数字素养越得到提升， 他们对虚假信息的识别意向越强烈。

２）风险感知显著正向影响社交媒体用户的识别态度、主观规范和感知行为控制， 其中对主观规范影响最大， 其次是感知行为控制、识别态度。此外， 还发现在风险感知的构成维度下， 用户认为信息安全风险的影响最大， 其次是财务安全风险。风险感知和感知行为控制在数字素养对识别意向的影响路径中发挥中介作用， 即社交媒体用户具备的数字素养部分地通过其对虚假信息的风险感知和对自身识别能力的感知控制， 最终影响其识别意向。

３） 计划行为理论框架内的３个潜变量中， 识别态度和主观规范对识别意向的假设路径不成立，感知行为控制对识别意向呈正向影响作用。这说明大多数社交媒体用户认为， 自己有能力对虚假信息进行识别的情况下更具有强烈的识别意向。此外，社交媒体用户的主观规范正向影响识别态度。感知行为控制在数字素养和识别意向之间有中介作用，风险感知与感知行为控制在数字素养和识别意向之间有链式多重中介作用。

５.２启示

激发社交媒体用户对虚假信息的识别意向， 应聚焦全民数字素养， 培养公民的数字道德规范与隐私防护意识， 加强政府对数智环境的安全治理； 预防社交媒体用户陷入由于认知偏见而自我构建的信息过滤泡沫。通过提高数字素养， 培养社交媒体用户具备打破“回音室” 的数字意识。

其次， 提升用户针对网络安全环境的风险感知能力， 帮助社交媒体用户形成良好的风险意识和风险警惕性。可通过虚假信息危害性的科普宣传， 加强虚假信息风险教育， 提升社交媒体用户的风险感知水平。建立社交媒体用户对虚假信息风险感知与数字素养共建共促机制， 通过专题教育加强社会矫正机制的落实， 提高社交媒体用户对虚假信息内容的虚假性、意图的误导性和行动的组织性的深刻认识。

第三， 由于主观规范和感知行为控制能够塑造社交媒体用户对虚假信息识别的态度， 可通过增加宣传工作切实让社交媒体用户充分认识到虚假信息识别的价值与意义所在， 从而有效引导其自觉识别的行为； 结合感知行为控制变量对识别意向的显著正向影响作用， 表明“有能力做” 对虚假信息识别意向至关重要， 因此， 应通过制定激励机制、提升网络信息环境安全性， 激发社交媒体用户实施虚假信息识别行为的积极性。

５.３研究局限

本研究结果还存在一定的局限性。第一， 受限于样本数量， 在一定程度上研究样本可能不能代表总体， 造成一定偏误。第二， 为进一步完善虚假信息识别意向影响机制研究， 后续应采用质性研究方法， 挖掘提炼虚假信息识别行为的测量维度， 更加全面深入地展开研究。第三， 样本数量中老年人很少， 没有将年龄作为控制变量进一步分析， 而随着人口老龄化问题加剧， 应针对老年人对虚假信息风险感知能力不足、数字素养需进行数字反哺、公共参与受限等问题， 围绕老年人虚假信息识别影响机制展开深入研究。