基于视知觉理论的社交媒体用户参与行为研究

杨永清,范承昊,张媛媛

(山东工商学院 管理科学与工程学院,山东 烟台 264005)

当前,我国网民规模达10.32亿,互联网普及率达73.0%[1]。社交媒体在互联网普惠效应的持续释放和无障碍信息的建设推进下已成为用户参与网络经济、社会、文化的重要媒介。舆情事件下社交媒体平台中的博文发布会出现大量主流媒体与个体观点信息混杂交互的现象,这实际上搭建了一个具备广泛参与特点的虚拟社区[2],网络用户通过对浏览到的博文进行转发、评论、点赞,参与在线舆情事件讨论。博文包含的不同内容,如话题,表情包,图片等特定信息,在给网络用户带来不同视知觉的同时,影响着用户在线参与行为呈现出差异化的特点。

一、 相关理论与研究回顾

用户社交平台参与行为主要在阅读博文内容时产生,在阅读博文内容时首先会被视觉捕捉的信息所吸引。视觉信息意味着人眼看到内容后会将视觉印象由神经系统传输到人脑中,对视觉感受到的信息进一步理解与记忆的过程。用户根据阅读内容的偏差产生了不同的视知觉体验,这为解释其社交网络平台差异化参与行为的成因提供了有力的支撑。

1.视觉知觉相关理论

视觉知觉理论阐述了人眼观看到如图标型符号、索引型符号、象征型符号时,会将视觉印象由视觉神经传输至人脑中并延续0.1至0.4秒,进而对视觉感受到的信息进行进一步理解与记忆[3]。

视知觉理论表明,当人眼观察客观事物时,并不是简单地将其相加或机械地复制客观事物的每个要素,而是将大脑思考与内心状态结合起来对客观事物形成整体性的把握等视知觉观点[4]。格式塔视觉知觉理论指出,人们总是先看到整体,然后再去关注局部,人们对事物的整体感受不等同于局部感受的加法,视觉系统总是不断地试图在感官上将图形闭合,从而对客观实体产生个体间差异化的解释[4]。总的来说,视知觉原理直观地解释了人们观察和感知事物的过程中在内心机制的影响下所产生的行为反应。当社交媒体用户浏览博文时,会受到所观看博文中丰富的内容信息吸引,产生参与的倾向从而参与到舆情话题事件的讨论中。

2.社交媒体用户在线参与行为研究

社交媒体的出现与蓬勃发展,依托社交媒体平台的交互属性,用户群体从信息的接收者逐渐转变为在社交媒体平台创建大量内容的参与者[5],与其他在线用户展开互动与讨论的过程,体现着用户在社交媒体平台的参与[6]。现有研究大多通过情感存在、认知存在等心理状态来解释社交媒体平台用户的参与行为[7]并通过访谈、问答的方式挖掘用户心理状态中的认同感、信任感和归属感的作用[8]。也有研究将社交媒体平台用户参与定义为“行为过程”,而不是认知或情感状态[5]。用户在社交媒体的参与行为可以分为文字语义型行为表现和符号型行为表现,其中发布动作、转发动作、评论动作属于前者,而@动作、点赞动作属于后者[9]。有关Facebook的研究指出,平台用户的参与在平台类型以及发布时间的影响下主要由点赞行为、评论行为或分享行为来体现[10],在线社交网络用户的社交参与包括基于点击的互动以及简单的内容浏览和阅读行为[11],可见在线社交平台中的用户参与行为是非常活跃的。把认知过程中的情感共鸣和参与过程分离来看,将参与一词的构念明确地指向行为过程本身,可以更清晰地发现社交媒体平台用户参与行为的产生过程和作用机理[12]。

用户的参与行为受到许多客观因素的影响。某些用户倾向于使用图片与文字结合的方式发布状态内容,图文并茂的帖子比纯文字的内容容易得到其他用户的关注和评论。有学者选取对比了三个新闻发布主体所发布的新闻博文中,在数据描述的角度分析了博文表现形式即博文的文字、图片、超链接及其组合下,获取转发、评论、点赞的数量差别。人际关系强度与信任感同样积极影响着消费者用户在产品社交网站的参与程度[13]。

有研究从媒体视觉的研究视角出发,强调图像在新闻传播中的重要性,并指出新闻机构在线媒体在新闻制作中信息内容的发布形式已有了从文本到动态图像转换的现象[14]。这种现象实际上是通过对技术力量和视觉符号的运用,使时政新闻的内容由“可读转向可视,由静态转向动态,由单向转向互动”[15]。包含积极内容图像的新闻帖子容易引起阅读用户高水平的视觉关注,并导致点击和分享等参与行为的产生,进而影响用户对新闻信息的关注[16]。对YouTube视频的研究分析表明,某些视觉提示,如颜色对比度,文本信号等会不同程度影响用户观看视频过程中的认知参与[17]。用户佩戴智能眼镜时,眼镜中内容信息的不同位置与滚动方式所产生的不同视觉感知同样不同程度地影响着用户参与过程中对内容信息的理解力[18]。

3.文献总结

综上所述,以往研究已在心理、情感等多个方面对社交媒体平台用户参与行为进行了探索,用户的主观期望、情感倾向对用户自身参与行为的不同影响已被许多实证研究证实,但涉及社交媒体平台用户生成内容所带来的视觉知觉对阅读用户群体参与度的影响情况尚不明晰。本研究在前人研究的基础上,立足于视觉知觉理论与用户行为理论,在舆情事件中用户阅读博文的角度聚焦阅读博文用户在舆情事件中参与行为产生的参与度,对舆情事件过程中阅读用户涉及的两个维度进行阐述:(1)视知觉信号,表现为博文中所包含的图片数、话题数、短链接数、表情包数以及博文文本长度等信息给阅读博文用户带来的观感体验;(2)参与度,表现为阅读用户参与舆情事件讨论时,作用在舆情本体,即发文用户发表博文上的转发、评论、点赞三种参与行为所构成的整体参与度。本文将就视知觉信号对参与度的影响情况进行探索,适应视觉观感体验化的社交媒体平台趋势,为社交媒体平台用户参与行为的研究提供新思路。

二、研究设计

1.研究模型

目前,关于在线参与行为影响因素的研究已通过多种形式的量化研究开展。本研究在视觉知觉理论的基础上,将用户阅读博文时浏览到的“视觉知觉信号”作为自变量引入模型中,不仅检验了视觉知觉信号对阅读用户参与度的直接作用,同时还探讨了不同博文发布主体的个人特征对博文视觉知觉信号与阅读参与度间关系的调节作用,并根据既往研究,引入发布主体的平台特征作为控制变量。研究模型见图1。

图1 视觉知觉理论下用户差异化在线参与行为的影响因素模型

2.数据来源与变量定义

微热点研究院是新浪微博旗下上海蜜度信息技术有限公司设立的科创平台,其在新媒体大数据的广泛领域开展了数据智能应用研究,本研究使用的数据由微热点研究院合作提供。

基于用户差异化在线参与行为的影响因素模型,每条博文中所包含的视觉知觉信号作为解释变量,每条博文获得的转发、评论、点赞所构成的用户参与度作为被解释变量,获取了微博平台2022 年“3·15老坛酸菜”舆情事件下的数据作为样本,共涵盖183 001条博文及其相关数据,每条数据包含该博文的文本内容、中图地址、发布日期、信息属性、转发数、评论数、点赞数等,以及该博文发布者的关注数、粉丝数、微博数、注册日期、性别、用户画像会员等级、认证类型等信息。

本研究将阅读博文用户在舆情话题事件中的参与行为定义为作用在该条博文上的转发、评论、点赞三种方式。由于获取到的博文上转发、评论、点赞数据具有右偏分布的特性,故定义本研究中的用户参与度UEL为该条博文的转发数、评论数、点赞数之和的对数[19]。同时,结合前人相关研究的基础,为避免3个加数均为0时导致的对三者之和取对数计算异常情况,需要在取对数之前对和加0.1。因此,推文i的用户参与度为:

UELi=ln(retweet+comment+like+0.1).

(1)

本研究使用用户参与度作为被解释变量,将博文中包含的图片数(PN)、话题数(TN)、链接数(SLN)、表情包个数(EmN)、文本长度(TL)作为解释变量,其中图片数(PN)表示发文用户每条发表博文中包含图片的个数,话题数(TN)表示发文用户每条发表博文中包含##话题的个数,链接数(SLN)表示发文用户每条发表博文中包含http短链接的个数, 表情包个数(EmN)表示发文用户每条发表博文中包含emoji表情包的个数,文本长度(TL)表示发文用户每条发表博文的总字符数。同时将用户认证类型(UAT)和用户画像会员等级(UPML)作为调节变量,分析不同用户的个人特征的调节作用,其中用户认证类型(UAT)表示发文用户认证类型,1表示普通用户,2表示达人用户,3表示金V用户,4表示橙V用户,5表示蓝V用户,用户画像会员等级(UPML)表示发文用户个人页面显示的用户画像会员等级,1—7表示不同等级,0表示无等级。此外,将关注数(CN)、粉丝数(FN)、微博数(BN)作为控制变量,分别表示发文用户个人页面显示的关注数、粉丝数及其自注册日期至数据获取日期时间段内发表微博的数量,保证模型的完整性。

3.数据分析

(1)描述性统计分析

数据集包括54 080条原创博文信息和78 316条转发博文信息。由表1、表2可知,原创博文图片数平均水平低于转发博文,但话题数、短链接数、表情包数以及文本长度都高于转发博文。此外,原创博文发布者的关注数平均水平略低于转发博文发布者,粉丝数及博文数的平均水平略高于转发博文发布者。在日均发文量方面,转发博文发布者明显高于原创博文发布者,说明转发用户群体在舆情话题事件中的表现更积极,参与意愿更强烈。

表1 数据描述性统计(原创博文)

表2 数据描述性统计(转发博文)

(2)相关性分析

经过方差膨胀因子(VIF)检验,原创博文下的数据和转发博文下的数据的VIF值分别均介于1—10之间,这意味着两类样本其变量之间不存在共线性问题[20],VIF值见表3。

表3 主要变量的 VIF 值

本研究中样本空间内所包含的基于原创博文和转发博文的主要变量间相关系数见表4和表5。在参与度与其他变量的相关系数方面,除表情包数的检验系数为0.010 9,其他变量均十分显著,说明参与度与选取变量间联系较为紧密,有较强的相关关系。

表4 主要变量的相关系数(原创博文)

表5 主要变量的相关系数(转发博文)

(3)多元回归分析

本部分使用三阶段最小二乘法进行回归分析[21],计算主要分 3 步,第 1 步(M1),只保留控制变量,检验控制变量与因变量的关系:

M1:UELi=α0+α1(CN+FN+BN)+σ1.

(2)

第2步(M2),在控制变量基础上,加入自变量博文中的视觉知觉信号,即图片数、话题数、短链接数、表情包数以及文本长度,和调节变量发文用户认证属性及用户画像会员等级,均作为主效应,检验视知觉信号对阅读用户参与度的影响:

M2:UELi=α0+α1(CN+FN+BN)+α2PN+α3TN+α4SLN+α5EmN+α6TL+α7UAT+α8UPML+σ2.

(3)

第3步(M3),在第 2 步的基础上,加入自变量与调节变量的交互项,验证发文用户认证属性及其用户画像会员等级在阅读用户参与度影响因素关系中的调节作用:

M3:UELli=α0+α1(CN+FN+BN)+α2PN+α3TN+α4SLN+α5EmN+α6TL+α7UAT+α8UPML+β1UAT·PN+β2UAT·TN+β3UAT·SLN+β4UAT·EmN+β5UAT·TL+β6UPML·PN+β7UPML·TN+β8UPML·SLN+β9UPML·EmN+β10UPML·TL+σ3.

(4)

其中,ɑ0是截距项,ɑ1—ɑ8是相应变量的估计参数,β1—β10是交互项的估计参数,σ1,σ2,σ3是随机误差。

本研究使用多元回归分析方法检验了知觉信号对阅读用户参与度的影响,验证了发文用户认证属性及其用户画像会员等级在阅读用户参与度影响因素关系中的调节作用,具体结果见表6。

表6 用户在线参与行为影响因素多元回归结果

三、结果讨论

用户参与度与视知觉信号的回归结果如表6所示。在对三阶段回归模型分别进行估计之前,首先对原创博文数据样本和转发博文数据样本做异方差检验,White检验中p<0.001,拒绝同方差原假设。考虑到使模型在异方差存在的情况下仍能有效地估计系数的显著性,在对回归模型进行估计时采用了稳健标准误。回归结果表明,基于原创博文和基于转发博文的回归模型均显著(p<0.001),调整R2的值均在0.1上下,表明回归模型对于阅读用户参与度的解释能力有限,但无论是基于原创博文还是转发博文的回归模型,其M1、M2、M3阶段的调整R2逐渐增加,说明本研究对于控制变量和调节变量与解释变量主效应的区分是合理的。

1.基于原创博文的回归结果

通过观察基于原创博文的回归结果可以发现,M1阶段控制变量均显著正向影响阅读用户参与度(p<0.001)。M2阶段加入因变量和调节变量均作为主效应后,除微博数显著性不强(p<0.05),以及话题数显著负向影响阅读用户参与度外(p<0.001),其余变量均显著正向影响阅读用户参与度(p<0.001)。M3阶段加入因变量与调节变量的交互项,回归结果显示模型的显著性上升,认证类型对于图片数的影响显著性不强(p<0.05),对话题数、短链接数和文本长度影响显著(p<0.001),且使得回归系数的符号发生了改变,话题数、短链接数从负向影响参与度转变为正向影响,文本长度从正向影响参与度转变为负向影响,说明发文用户证类型得分越高,其发布内容的真实性与可信度越高,阅读用户也就越容易受到其发布内容中话题和短链接的积极影响,同时阅读用户往往对于高认证类型的发文用户发布内容文本长度较低时,会产生较高的参与水平。用户画像会员等级对图片数、表情包数和文本长度的影响不显著(p>0.1),对话题数和短链接数的影响显著(p<0.001)且使得短链接数对阅读用户参与度的影响由正向转变为负向,说明用户画像会员等级越高的用户发布内容中所含短链接数越少时,阅读用户越倾向于参与到其内容的讨论中,参与度越高。与认证类型相同,用户画像会员等级与自变量交互项的回归系数相较于自变量的回归系数也无显著增强,其对于自变量的调节作用也并不明显。

2.基于转发博文的回归结果

基于转发博文的回归结果中, M1阶段控制变量大多显著正向影响阅读用户参与度(p<0.001),但关注数负向影响阅读用户参与度,且回归系数也显著(p<0.001)。M2阶段加入因变量和调节变量均作为主效应后,短链接数对阅读用户参与度的影响并不显著(p>0.1),除控制变量外其他变量影响性和显著性未发生改变,均显著正向影响阅读用户参与度(p<0.001)。M3阶段加入因变量与调节变量的交互项,回归结果显示模型的显著性上升,认证类型对于图片数和短链接数的影响显著性一般(p<0.05),对表情包数的影响不显著(p>0.1),对话题数和文本长度的影响显著(p<0.001)且使得话题数对阅读参与度的影响由正向转变为负向,这一点与基于原创文本的结果是相似的。用户画像会员等级与图片数、短链接数、表情包数以及文本长度的交互项对阅读参与度的影响均不显著(p>0.1),但与话题数的交互项对阅读参与度有显著正向影响(p<0.001),说明在发文用户博文中的话题数受到了其用户画像会员等级的调节作用。但由于用户画像会员等级与话题数交互项的系数相较于话题数的系数而言无明显增强,故调节作用并不明显。

3.稳健性检验

为了剔除极端值对研究结果的影响,对连续变量在1% 和 99% 分位数上进行双向缩尾处理。运用缩尾后的数据重新进行回归分析(数据略去备索)。结果发现,各变量回归系数的符号及显著性方面的表现与前文所得研究结论基本一致,结果稳健。

四、结论与展望

1.研究结论

本研究基于视知觉理论,通过构造三阶段回归模型挖掘了微博平台发文用户所发布的帖子中含有的视知觉信号,如图片、话题、短链接、表情包以及文本长度对阅读用户参与行为的影响情况,揭示了阅读博文用户在参与舆情话题事件讨论时产生参与的行为机制,并考虑了发文用户间个体效应的差异,选取发文用户认证类型和用户画像会员等级作为调节变量,同时由于用户阅读博文时对于原创博文和转发博文的主观倾向不同[22],本研究将数据样本分为基于原创博文和基于转发博文进行了分组回归。研究结论如下:

第一,视知觉信号构念的引入,促进了人们在客观上对舆情话题事件下用户参与度的理解。理论上,本研究认为视知觉信号在用户所浏览到的原创博文和转发博文中产生的影响力是不同的,基于原创博文的回归模型除表情包数以外,其他视知觉信号变量在回归模型中系数均大于基于转发博文的回归模型,说明原创博文中的图片、话题、短链接相对于转发博文而言更能使阅读博文用户信服,更能够使用户的注意力停留在其帖子上,但转发博文中由于其本体已带有原微博中的内容,转发博文更多通过表情包等非文字内容传递用户想表达的内容,无论从包含的数量还是重要程度方面,转发博文中的表情包数都是显著影响阅读博文用户参与度的因素。用户参与舆情话题事件时,首先接受到所观看内容中蕴含的视知觉信号,人脑分析消化后进而使用户在主观层面产生情感或内容上的相同或相反认知,参与行为便在这个过程中悄然产生。视知觉信号作为客观因素使用户的注意被吸引,其在影响用户参与行为的偏好时,也进一步影响着舆情话题事件的演化。另一方面,对发文用户而言,根据本研究的结论,其发布内容中包含的视知觉信号种类几比例,对能否吸引用户参与来说将是重要考虑环节。当原创博文中图片数、表情包数较高,文本长度较长时,博文表达的内容将会更生动形象,图片可以将文字内容直观地呈现在用户眼前,而文字内容又可以解释图片内容包含的信息,表情包又是用户主观情感的表达方式之一,阅读用户在阅读这样的博文时,很容易被其吸引目光并抓住眼球,进而仔细阅读这篇博文,并在过程中自然地产生主观认知,最终参与到话题的讨论中。但博文中所包含不同的话题数、短链接数过多时,容易造成信息主题不明确,信息冗杂等情况,反而不利于吸引用户的视知觉,不会受到用户的转发、评论及点赞,这篇博文会在舆情话题事件中销声匿迹。

第二,发文用户的关注数、粉丝数、微博数代表了其在微博平台的活跃程度,一定程度上也反映了其发布内容的真实性和可靠性。毫无疑问,阅读博文用户更倾向于花时间浏览更可靠发布者所发布的内容,对阅读博文用户了解话题事件的内容、主题等都有着关键作用。由此可见,不仅仅是发布者在平台的活跃程度,其认证类型与用户画像会员等级更能真实的反应发布者所代表的群体类型。本研究将发布者的关注数、粉丝数、微博数作为控制变量,认证类型、用户画像会员等级作为调节变量,不仅避免了对视知觉信号在影响用户参与过程中由博文带来的个体差异的忽视,还摒除了一些高关注数、粉丝数、博文数发布者中存在网络水军群体的情况,认证类型能比较全面地将发布者个体间的差异结合其关注数、粉丝数、博文数展现到研究模型中,从而减少了虚假信息在研究过程中对阅读博文用户参与的误导。实际上,对不同发布群体而言,其原创或转发时内容中所包含视知觉信号的数量及比例,对其是否能获得用户参与有着更重要的参考价值。认证类型得分高的用户往往不需要发布冗长的内容就可以获得高水平的用户参与度,这类群体代表着政府、官微等高信度组织群体,阅读博文用户总是花费更多精力阅读其发布的内容并产生参与行为。同样,作为高信度用户群体而言,发布内容中视知觉信号越丰富,内容越生动,意味着越能促进阅读博文用户参与行为在其博文的产生。但这一现象在转发博文中并不明显,一方面由于高信度用户极少通过转发的方式表达观点,另一方面用户在转发时主要以原博文内容为核心,绝大多数仅通过转发时所附表情包等非文字内容表达对原博文内容的认知及情感倾向,从而使得表情包在转发博文中,对用户认证类型的敏感程度不高。

2.理论意义

当前研究对于社交媒体用户参与舆情传播的探讨已有一定的广度与深度,但没有涉及在阅读博文用户视角关于其在参与过程中所感受到的视知觉方面的讨论,用户参与影响因素方面仍存在着一定的研究空间。首先,本研究采用实证分析的方法探讨阅读博文用户感受到的视知觉对其在线参与行为的作用机理,在视知觉理论的角度完善并丰富了用户在线参与行为的相关研究。其次,本研究采用实际数据验证了实验模型中视知觉与用户在线参与行为的关系,突破了既往研究的局限性。同时,发文用户个体差异,如认证类型、用户画像会员等级在模型中的调节作用得到了检验,用户阅读博文时的视知觉与其在线参与行为的关系得到了相对全面的解释。

3.实践意义

本研究结论阐述了博文中蕴含的视知觉信号影响阅读博文用户参与行为的内在机理,将转发、评论、点赞视为博文获得的整体参与度,有利于进一步明晰发表博文时添加视知觉信号在刺激用户参与方面的应用价值,帮助发布者制定更有效的文案组合,进而提高其博文在舆情事件下的影响力与关注度,这对舆情事件传播时各参与群体以及在线社交平台都有重要的参考意义。

对发布者而言,根据自身认证类型不同及所属群体的差异,为提高自身发表博文在舆情事件中的影响力,有效吸引阅读用户对博文的关注及参与,建议采取以下措施:(1)高认证类型发文群体,如政府、官微用户在舆情事件中发布相关内容信息时,可以在博文中添加与文字内容相关的图片,一方面图片能够吸引阅读用户的视觉关注,在视知觉的作用下产生对观看内容的主观判断,无论阅读用户对内容有着相同或相反的认知,此时用户已经被观看内容吸引,并有极大可能表达自己的认知,这种认知表达的过程即是用户在线参与行为;另一方面,图片中所包含的信息对于文字内容本事是一种具象化的生动解释,一部分用户在短时间内阅读文字的过程中不能完全获取其中表达的信息,当附着图片时,图片对文字内容的解释作用不仅可以节约用户阅读内容的时间,还可以加强用户对阅读内容的理解力并产生主观知觉,进而参与舆情话题的讨论当中。(2)普通用户群体发布内容不具有较强影响力,往往无法对舆情话题事件做出客观、理性的判断,不能代表官方对舆情事件的态度。因此,建议普通用户群体转发高认证类型用户博文的同时,附带表达自身观点的非文本内容,阅读博文用户不仅会被原帖中的内容信息吸引,还会受到转发内容中视知觉信号的影响,从而倾向于在这类博文中产生共鸣或评判,并参与到舆情话题事件的讨论中。

对在线社交平台而言,为有效吸引更广大用户群体在平台的活跃度,采取以下措施是有利的:(1)采取激励发文用户发文时添加更多视知觉信号的措施,当发布者发布含图片、话题、短链接、表情包的内容时,可以为其提供虚拟徽章、积分、金币等形式的奖励,并可以通过积累奖励换取更高价值的物品。(2)发布者往往为了博人眼球,吸引阅读用户更多参与,其发布内容的真伪对阅读用户来说第一时间往往很难判断。这不仅有损平台信誉,更重要的是有可能将舆情事件引向不积极的发展方向,产生不良的社会影响。因此平台应设置发布内容审核机制,即时检测发布内容中包含的敏感信息、词语,建立能够追根溯源、及时响应的舆论环境。(3)为更好地引导阅读博文用户对舆情事件的认知,不仅可以在其主页主动推送高信度群体发布的内容,还可以为阅读用户提供参与积分等激励措施,使用户从被动、主动两方面参与到更广泛的舆情话题讨论中,以提高其在线社交平台的活跃程度。

4.研究不足与展望

虽然在视知觉理论的视角下探讨了博文中的视知觉信号对阅读博文用户参与行为的影响效应,并考虑的过程中发布者的差异化个体效应,本研究仍存在着不足之处。首先,本研究仅针对微博平台的舆情话题事件下发布者博文中所包含的视知觉信号,研究结论是否适用于短视频平台或其他平台仍有待验证。本研究采取应用截面数据的静态计量模型,忽视了舆情话题事件发展下,阅读博文用户接收视知觉信号的动态过程。最后,控制变量中存在与预期不一致的实证结果,值得进一步探究。在未来的研究中,不仅可以将研究对象扩展到更多的在线社交平台,探究短视频中包含的视知觉信号对用户参与行为的作用机理,还可以使用机器学习的方法,探究图片、视频中包含的发布者主观情感、认知与其文本内容的关系以及对吸引阅读博文用户参与的影响情况,以及将时间变量纳入模型考量范围内,以反映在舆情事件发展过程中用户参与的动态过程。