环境信息不确定性对信息瀑布中个体决策行为的影响_舒帆.pdf

环境信息不确定性对信息瀑布中个体决策行为的影响舒帆1，朱鹏1，李璐2，王子伟1（1.南京理工大学，江苏 南京 210094；2.山东药品食品职业学院 图书馆，山东 威海 264210）摘要：【目的/意义】信息不确定的情况下信息瀑布现象层出不穷，现有信息瀑布研究主要是针对群体一致性行为。本文基于信息瀑布理论、个体决策理论和调节定向理论，重在探究不同准确度的环境信息对信息瀑布中个人决策行为的影响。为信息瀑布的管控提供理论思路。【方法/过程】本文基于相关理论构建了环境信息对信息瀑布中个人决策的影响模型，通过调查问卷的方法采集个体的样本信息，并通过相关分析、回归分析、方差分析的方法对提出的假设进行了验证。【结果/结论】结果表明，环境信息准确度正向影响信息瀑布中个人决策行为，而私人信息可信度反向影响个人决策行为；私人信息在环境信息与决策行为间具有中介效应；相比预防定向，促进定向在环境信息与决策行为间的调节作用更显著。【创新/局限】本文基于个体层面的研究丰富了信息瀑布和调节定向的相关理论研究，但尚未考虑个体的其他特质因素的影响。关键词：信息瀑布；个人决策；调节定向；环境信息；私人信息中图分类号：G203DOI：10.13833/j.issn.1007-7634.2023.03.016收稿日期：2022-03-18基金项目：国家自然科学基金面上项目“个体调节定向与信息瀑布演进交互作用机制研究”（71874082）；教育部人文社会科学研究一般项目“基于区块链的隐私泄露风险评估与溯源方法研究”（18YJA870021）。作者简介：舒帆（1998-），女，陕西汉中人，硕士研究生，主要从事用户信息行为研究；朱鹏（1981-），男，江苏盐城人，博士，副教授，博士生导师，主要从事用户信息行为、区块链技术与应用、群体智能等研究，通讯作者，；李璐（1991-），女，山东济南人，硕士研究生，主要从事用户行为研究；王子伟（1997-），男，江苏宿迁人，硕士研究生，主要从事用户信息行为研究。1 引言信息瀑布现象是指决策者根据自身特性对信息进行搜集、加工，形成私有信息，然后综合私人信息和公共环境中的前人决策信息得出最优决策，当决策者对前人决策信息赋予高权重时，就会不考虑私人信息，直接跟从前人的决策，这种现象也称为信息级联现象。互联网的发展加快了信息的传播速度，也使得信息瀑布现象出现得更加频繁，如金融领域【1】、IT市场【2】、劳动力市场【3】、旅游管理【4】、消费者决策【5】等领域中都存在着信息瀑布现象，正面的信息瀑布现象有助于企业进行产品的销售；但负面的信息瀑布则会影响社会的和谐稳定。传统的信息瀑布模型将信息瀑布中的个体视为完全理性个体，认为信息瀑布现象的发生与私人信息和前人决策有关。然而根据有限理性理论【6】和前景理论【7】可知，个体是非完全理性的，在决策过程中不会追求最优结果，并且环境信息会对个体自身因素产生影响，从而使个体决策产生差异，李建标等人在有关信息瀑布的实验中也提出个体对私人信息赋予的权重有所差异【8】。据此理论，我们认为环境信息的不确定性会影响信息瀑布中个体对私人信息的可信度，从而影响个体的决策行为。同时调节定向理论根据个体特质的不同分为促进定向个体和预防定向个体，不同个体对信息的感知程度不同，做出的决策也有所差异，但很少有学者将调节定向理论运用到信息瀑布中个体决策行为的研究中。本研究针对信息瀑布中的个人决策行为，结合有限理性理论和前景理论，将环境信息的准确性分为高、中、低三个维度，并结合调节定向理论，探究不同环境信息下：私人信息可信度对个人决策行为的影响；环境信息不确定性对个人决策行为的影响；不同调节定向个体对个人决策行为的影响；为改变信息瀑布现象中个体决策行为提供切入点，为政府和企业能有效调控信息瀑布现象提供理论与实践支持。2 文献综述2 2.1 1 信息瀑布相关研究分析信息瀑布相关研究分析1992年，Bikhchandani、Hirshleife和Welch【9】三位学者首次提出了“信息瀑布”的概念，也称之为“信息联级”，他们认为，在信息不确定时，决策者会受他人决策和私有信息的影响，当他人决策趋于一致时，完全理性的决策者会放弃相悖的私人信息而选择跟随他人决策，这时就产生了信息瀑布现象。Anderson和Holt【10】在Bikhchandani等人的基础上，通过实验室实验，提出了基于贝叶斯法则的信息瀑布的模型和判情报科学20232023年第年第3 3期期（第第4141卷卷）业务研究-136定，该模型的前提是决策者完全理性，并且对于私人信息与前人决策信息赋予相同的权重。2013年，滕广青【11】等人改进了该模型对于信息瀑布的判别，据贝叶斯规则类推发现，n位决策者做决策时，只有当n为大于等于3的奇数，且在第n位决策者决策之前的两位决策者做了一样的决策，即前人决策数量的差异度大于等于2，那么第n位决策者会选择也跟随这两位决策者的决策，才会产生信息瀑布。除了以上探讨信息瀑布的形成机理外，还有学者将信息瀑布理论用于实践应用中。如验证一级市场上的信息瀑布现象【12】，解释证券投资市场中的市场崩盘【13】，研究互联网社交平台上的用户群体行为【14】，验证在线购物中的信息瀑布现象【15】，利用Matlab仿真实验探究电子商务评价机制下前人决策、私人信息和环境信息对购买决策的影响【16】，此外还有对管理决策领域的应用研究，如公共危机管理【17】等。从上述研究中可以看出，现存对信息瀑布的研究和应用主要从群体层面展开，且假定决策者对信息都赋予等权重。2 2.2 2 个人决策相关研究分析个人决策相关研究分析个人决策，就是个体为解决某个问题，根据各种渠道所获得的信息，在多个备选方案中选出自认为最优的解决方案。根据个体对决策问题掌握的信息程度不同，决策可分为确定决策、风险决策和不确定决策【18】，风险决策中的个体有能力对多个备选方案的正确率进行计算，信息瀑布中的个人决策即为风险决策。对于个人风险决策的研究是从亚当 斯密的“理性人”假设【19】开始的，认为个体完全理性，总是选择对自己有利的最优方案。然而风险决策中的个体由于客观环境信息的不确定性以及自身认知的不确定性的影响，不可能做出完全理性的决策。于是著名经济学家西蒙【6】提出了有限理性理论，他认为决策者认知能力的有限和获取信息的成本会制约人们的决策结果，从而使决策结果不能达到最优结果；何大安【20】提出了有关决策者有限理性行为的线性模型，他认为决策者的行为与认知能力（X），环境不确定性（Y）和信息不完全（Z）有关；吴玉桐和梁静国【21】认为个体的能力有限和外部环境的不确定性这两方面会影响个体行为的有限理性；范晓屏也从有限理性视角通过实验表明：不同的环境信息负载下，消费者会采用不同的决策【22】。心理学家Kahneman 和 Tversky【7】基于有限性理论提出的前景理论也认为决策者是非理性的，其主观感受会影响决策者的最终判断，且外部信息的客观准确率也会影响个体的判断，决策者会高估小概率事件而低估中、高概率性事件。信息瀑布虽然属于群体现象，但也是由个体决策行为组成的，信息瀑布中的个人决策行为也应是有限理性的，有部分学者从个人决策入手对信息瀑布理论模型做出了改进，比如Alvey、Haigh和List【23】进行的信息瀑布实验研究发现，专业人员比学生能更好地识别公共信息并且对私人信息赋予更高的权重，减小了信息瀑布对个人决策的影响；李建标、赵玉亮、巨龙【8】等人改进了Anderson等人提出的信息瀑布理论模型，引入决策权重系数，区分了信息瀑布中信息的客观概率和主观概率，并且提出信息瀑布中不同个体受到外界客观概率的影响，会对信息产生不同的主观概率认知。此外，还有学者区分了信息瀑布中的个人决策行为和普通的从众行为，关键在于当前者跟随信息瀑布时会忽略私人信息，而后者跟随多数人决策时，不一定会忽略自己的私人信息【24】。因此结合个人决策的相关理论，本文将从环境信息的不确定性入手，探究其对私人信息可信度的影响，从而进一步探究其对信息瀑布中个人决策行为的影响。2 2.3 3 调节定向相关研究分析调节定向相关研究分析个体为达到特定目标而努力地控制、改变自己的思想或反应的过程称为自我调节【25】。调节定向过程中会表现出两种不同的自我调节倾向，即预防定向和促进定向。其中促进定向个体以抱负和完成为期望目标，更关注积极结果；预防定向个体以责任和安全为期望目标，更关注消极结果【26】。不同的自我调节倾向也导致了这两个群体在认知评价、行为策略、决策判断等方面都存在着明显的差异性。在认知评价方面，不同调节定向个体对信息的敏感度不同，Freitas【27】等人的实验发现，促进定向个体对提高需要、收益相关的信息更敏感，而预防定向对于安全需要、损失相关的信息更敏感。在行为策略方面，促进定向个体在制定策略时会更关注收益，具有追求创新和突破的冒险精神，而预防定向占主导的个体在制定策略时则更在乎风险，会为了安全而采取保守措施。在决策判断方面，不同调节定向个体有着不同的决策偏差，从而导致不同的决策结果，Kluger【28】的调节定向实验中发现，相比预防定向个体，促进定向个体会高估高概率事件和连续事件的概率、低估低概率事件和独立事件的概率，并且对于客观概率的变化更敏感。调节定向的两种不同特征使其在思维、行为上都有明显差异，国内外学者利用这一点将调节定向理论应用到各个领域来研究其对个体行为的影响。比如在管理组织中发现调节定向对领导类型和员工创新行为的中介作用显著【29】，在社交网络中探究不同调节定向个体的信息分享行为【30】。营销领域是调节定向理论应用最广泛的领域，有学者研究发现消费者对新产品的购买意向【31】、广告的说服效果【32】、产品口碑评论【33】等均会受到个人调节定向的影响。目前学者们在实验研究中对于两种调节定向的测量一般分为两类：问卷调查法和实验调查法。问卷调查法主要针对长期以来的特质性调节定向，常用的问卷有调节定向问卷（RFQ）【34】、自我问卷（SQ）【35】、一般调节问卷（GRFM）【36】。实验调查法主要针对暂时的情境性调节定向，一般采用外部启动的方法，包括框架启动法【37-38】、双任务启动法【39-40】、情绪启动法【41】等。由上述可知，目前信息瀑布现有的理论研究少有从个体层面展开的，而根据个人决策的有限理性理论可知，个体决策通常会受到环境信息和个人认知的不确定性影响，故本研究将从环境信息不确定性入手，探究其对信息瀑布中的个体决策行为的影响。同时鲜有学者将调节定向理论应用于信息瀑布中个人决策行为的研究中，然而个体的调节定向特质Information ScienceInformation ScienceVol.41,No.3 2023-137会影响个人对信息的认知，从而影响个体最终的决策行为。故本研究将会引入调节定向理论，探究个体的特质性调节定向如何调节环境信息不确定性对信息瀑布中个人决策行为的影响。3 研究假设与模型3 3.1 1 环境信息对个人决策行为的影响环境信息对个人决策行为的影响根据信息瀑布理论和个人决策的相关理论，信息瀑布中的个人决策行为属于有限理性行为，有限理性个体在决策时会受到环境信息等因素的干扰。在信息瀑布的相关研究中，有学者发现，信息瀑布产生的概率与环境信息的准确性有关，信息准确性越大，越易产生信息瀑布现象。当信息不完全的信息瀑布产生时，李建标等人发现，随着事件客观概率的增加，选择该事件的决策个体数量会逐渐增加。还有学者通过仿真实验验证了个人面对某一信息瀑布时，环境信息准确度越大，个人会越容易跟随信息瀑布。此外，在个人决策行为的研究中，多位学者的研究结果也表明，决策过程不会脱离环境信息而单独存在，有限理性个体决策行为会受到环境信息准确性的影响。于云对比了信息不准确与完全准确的两种情况下，出行者的风险决策差异。董俊花【42】将信息准确性分为高、中、低三个水平，结果发现决策者在不同概率水平上的选择有着显著不同。因此，本研究认为信息瀑布中个体决策行为会受到环境信息的影响，故提出以下假设：H1:环境信息准确度正向影响个体跟随信息瀑布的决策行为。3 3.2 2 私人信息对个人决策行为的影响私人信息对个人决策行为的影响Bikhchandani【9】等人的信息瀑布理论认为，理性的个体在制定决策时受到两方面信息的影响，一方面是个体对相关信息的认识程度，即私人信息；另一方面是外界环境中可观测的前人决策，即前人决策信息。假设有A、B两种事件随机出现，即P(A)=P(B)=1/2，m 和n分别为表征事件A和事件B发生的信息个数，那么第i个决策者看到m个表征事件A的信息和n个表征事件B的信息时，令其对获得的私人信息a赋予的权重系数为。现有的信息瀑布实验通常将环境信息设置为q=2/3，根据贝叶斯法则，此时个体认为事件A发生的概率为：P()A|n,m=()2 3()2 3n-1()1 3m()1 2()2 3()2 3n-1()1 3m()1 2+()1 3()1 3n-1()2 3m()1 2=11+2()m-n-(-1)（1）由式（1）可得，此时的个体决策与前人决策数量差异度m-n与私人信息可信度a有关。赵玲【43】、赵超【16】和吴敏【44】等人也通过仿真实验发现，将信息瀑布中的前人决策差异度固定时，若个体对私人信息赋予高权重，那么当私人信息与信息瀑布相悖时，个人会更加偏向跟随私人信息做出决策，从而达到逆转信息瀑布的效果。因此，本研究认为信息瀑布中个体决策行为会受到私人信息的影响，故提出以下假设：H2:私人信息可信度反向影响个体跟随信息瀑布的决策行为。3 3.3 3 环境信息对私人信息的影响环境信息对私人信息的影响信息瀑布中的个体决策行为是个体对信息加工形成主观信念的过程【8】，李建标等人通过关于信息决策权重的信息瀑布研究，提出了信息的主观概率与客观概率，研究结果发现信息的客观概率会影响个体对于私人信息赋予权重的大小。本文将环境信息的准确度作为客观概率，个体对私人信任度作为主观概率，若私人信息与环境信息不一致，那么改变环境信息的客观概率，那么私人信息的主观概率也会随之改变。在有关信息瀑布的研究中，Goeree，Palfrey 和 Mckelvey【45】发现信息准确性越大，个体越容易忽略私人信息选择跟随前人决策；赵玲和张静【43】也在基于信息瀑布模型下微博用户的行为研究中证实了环境信息会影响个人信息的可信度。个人决策中的前景理论认为，环境信息的客观准确率会影响个体的判断，决策者会高估小概率事件而低估中、高概率性事件【7】。因此，我们认为环境信息的准确度会反向影响私人信息可信度，从而影响个体的决策行为，故提出以下假设：H3:环境信息准确度反向影响私人信息可信度。H4:私人信息可信度在环境信息准确度影响个体跟随信息瀑布的决策行为中具有中介作用。3 3.4 4 调节定向对个人决策行为的影响调节定向对个人决策行为的影响不同的自我调节个体在认知评价、行为策略、决策判断等方面都存在着明显的差异性。在有限理性的个人决策研究中，除了环境信息的影响，个体自身认知能力也影响着个人决策行为。有学者利用损益框架研究了情境性的调节定向对信息瀑布中个体决策意愿的调节作用，发现不同调节定向的调节作用有显著差异【38】。本文研究的特质性调节定向分为两种不同的自我调节倾向：促进定向和预防定向，两者表现为一种长期的不同的人格特征。Kluger，Stephan，Ganzach【28】通过实验发现相对于预防定向个体：促进定向个体会高估高概率事件而低估低概率事件，并且其对客观概率的变化更加敏感。另外，Brockner和Higgins的研究表明，对于连续事件，促进定向个体比预防定向个体更可能高估其发生概率【29】。综上本人认为，在面对某一信息瀑布时，相比预防定向个体，促进定向个体更易跟随信息瀑布，因此，本文提出以下假设：H5：调节定向在环境信息对信息瀑布中个人决策行为影响中有显著的调节作用。综上所述，基于信息瀑布理论、有限理性理论和调节定向理论，本研究提出在信息瀑布已经发生的情况下，构建环舒帆,朱鹏,李璐,等.环境信息不确定性对信息瀑布中个体决策行为的影响J.情报科学,2023,41(3):136-144.-138境信息对个人决策的影响模型，如图1所示。图1 信息瀑布中个人决策模型Figure 1 Individual decision-making model in information cascade4 问卷设计与数据统计4 4.1 1 问卷设计问卷设计根据本文的研究假设，我们将调查问卷分为三部分：第一部分为调查对象的基本信息，并设有甄别选项来筛选有效问卷样本。第二部分为信息瀑布实验，我们将信息瀑布中经典的抽球实验以问卷的形式进行线上模拟。假设有外表看起来无差异的盒子A、B，里面各装有7个小球a或b，需要满足条件q=P(a/A)=P(b/B)1/2，每轮实验开始时，随机选取一个盒子，让被试者依次从该盒中有放回的抽取小球，根据抽到的小球（即私人信息）和前人决策，依次判断该盒子是A或B，并对问卷中的问题进行作答。问卷一共设置了三组实验，这三组实验中的P(a/A)或P(b/B)分别为4/7、5/7、6/7，代表着环境信息准确度的低、中、高，每组实验都设置了两轮正反对照实验，其中前人决策和私人信息相反。一共有6轮实验，每轮实验的被试者都固定在第6位，且前五位的决策数量差异度固定为 3，以保证每轮实验都在信息瀑布发生的情况下进行。为了探究决策者的决策是否属于跟随信息瀑布的行为，每轮实验中的前人决策表征信息与私人信息的设置都相悖。第三部分为调节定向的测量，采用了姚琦等人对 Higgins 的调节定向问卷（RFQ）【34】改编的中文版调节定向问卷【46】，来测量个体长期以来的特质性调节定向，其中个体调节定向类别的划分是根据崔起【47】等人研究中的方法,将被试者在促进定向题项上的平均分减去预防定向题项上的平均分，并以中位数进行二分的方法进行的，划分后的大于中位数的结果为促进定向个体，小于中位数的结果为预防定向个体。变量的测量主要采用李克特五级量表，具体测量题项如表1所示。4 4.2 2 数据收集及描述性样本统计数据收集及描述性样本统计参照已有信息瀑布实验，Shachar等【48】与 Goeree【45】等均采用大学生作为被试，考虑到调查成本、实验难度等方面因素，本次问卷也主要针对身边的大学生发放，利用“问卷星”平台（https:/ 描述性统计表Table 2 Descriptive statistics变量名称性别学历选项名称男女大专及以下本科硕士博士频数1281201916165326%1%百分比52%48%8%65%表1 变量设置表Table 1 Variable settings变量私人信息决策行为促进定向预防定向序号PIDBRF_O1RF_O2RF_O3RF_O4RF_O5RF_O6RF_E1RF_E2RF_E3RF_E4题项我更愿意相信自己的私人信息我更愿意做出与前面大多数人的决策一致的判断与大多数人相比，你通常无法获得自己想要的东西你曾经完成一些事情，这些事情的成功让你更加努力当我做一些我认为重要的事情时，我发现我做得并不像我理想的那样好对于你想做的各种事情，你经常做得很好我感觉我已经朝着成功迈进了在生活中，我几乎没有能让自己感兴趣或让自己全身心地投入的爱好或活动在你成长过程中，你经常做出一些让你父母无法忍受的事情在你成长过程中，你经常会让父母很烦心在你成长过程中，你经常会做一些你父母认为不对的事情你经常遵守你父母定下的规矩参考来源李建标等（2011）和李璐（2020）Higgins等(2001)和姚琦等(2008)SHU Fan,ZHU Peng,LI Lu,et al.The Influence of Uncertainty of Environmental Information on Individual Decision-Making in Information CascadeJ.Information Science,2023,41(3):136-144.-1395 数据分析5 5.1 1 信度与效度检验信度与效度检验5.1.1 信度检验本研究采用Alpha系数作为信度指标，信度分析用于检验问卷的可靠性，在一般研究中，Alpha系数大于0.7，则代表此问卷可靠【51】。根据表3的数据，可以发现变量的a系数均大于0.7，说明此调问卷问题设计合理，可信度较好。表3 信度分析Table 3 Reliability analysis研究变量私人信息可信度PI决策行为DB调节定向RF变量维度私人信息可信度PI决策行为DB促进定向RF_O预防定向RF_E克隆巴赫Alpha0.7480.7930.7130.8560.7945.1.2 效度检验在进行信度分析后，还需进行效度分析，效度分析是检验问卷题项的设置是否合理。首先利用KMO和巴特利特球形检验进行探索性因子系数分析，需要满足 KMO 值大于0.5，Sig小于0.001的要求【30】。从表4中可以看到所有变量的KMO系数均0.6，sig都为00.001，说明效度较好，我们对调节定向量表进一步做因子分析。表4 效度分析Table 4 Validity analysis量表私人信息可信度PI决策行为DB调节定向KMO值0.6160.6720.767巴特利特球形度检验显著性0.0000.0000.000因子分析中主要利用旋转后的成分矩阵对各因子进行分析，要求因子负荷值超过0.5。结果如表5，私人信息可信度及决策行为所对应因子载荷值均大于0.6，且在其他因子上的载荷值均小于0.1，说明这些因子具有很好的代表性，题项设置合理。表5 旋转后的因子载荷矩阵Table 5 Factor load matrix after rotation变量PI_OPI_E测量题项RF_O1RF_O2RF_O3RF_O4RF_O5RF_O6RF_E2RF_E3RF_E4RF_O1PI_O0.6210.7580.6820.7130.6050.646-0.0270.0130.0690.083DB_E0.075-0.0470.054-0.0120.0960.0780.8600.8150.7040.6215 5.2 2 相关分析相关分析为了检验环境信息准确度、私人信息可信度与决策行为之间的关系，我们对其进行了相关分析。由表6可以看出，环境信息准确度与决策行为间存在正相关关系，私人信息可信度与决策行为间存在负相关关系，而环境信息与私人信息也存在着负相关关系，且相关变量的显著性均在0.01的显著相关，初步验证了本文所做出的假设 H1、H2，这也符合赵玲【43】和吴敏【44】等人的实验结果，环境信息准确度越大，个体越容易跟随信息瀑布；私人信息可信度越大，个体越不会跟随信息瀑布。但由于私人信息可信度属于环境信息准确度和个人决策之间的中介变量，将进一步进行回归分析。表6 相关分析Table 6 Correlation analysis环境信息准确度私人信息可信度决策行为环境信息1-0.311*0.152*私人信息可信度1-0.264*决策行为1注：指在0.01水平（双侧）上显著相关。5 5.3 3 回归分析回归分析本文采用回归分析的方法进一步探究三种不同准确度的环境信息下，私人信息可信度对决策行为的影响程度。由表7可以看到，标准化系数为负，说明私人信息与决策行为之间呈现负相关；而由sig的值可以看出，只有在低准确度和高准确度的环境信息下，sig小于0.05，即此时私人信息可信度对个人决策行为的影响才显著；而在环境信息准确度中等的情况下，私人信息对决策行为的影响不显著。说明信息瀑布中的个体处于越低或越高的环境信息准确度，私人信念对决策行为的影响程度越大，此时的个体更易相信私人信息而不选择跟随信息瀑布或抛弃私人信息而跟随信息瀑布。故只有在低准确度和高准确度的环境信息下，假设H2成立，这也符合赵玲【43】等人的研究发现，环境信息与私人信息存在着博弈关系，当环境信息准确度较低或较高时，私人信息可信度也会较高或较低，从而影响个体是否跟随信息瀑布的决策行为；当环境信息准确度中等时，私人信息可信度的也为中等，决策者很难据此做出决策，故中准确度的环境信息下，私人信息可信度对个体决策行为的影响不显著。表7 私人信息对决策行为的影响回归分析Table 7 Regression analysis of the influence of private information on decision-making behavior控制变量低环境信息中环境信息高环境信息自变量私人信息因变量决策行为Sig.0.0380.3480.000标准化系数B-0.093-0.042-0.4815 5.4 4 中介效应检验中介效应检验为了检验私人信息可信度在环境信息准确度对决策行舒帆,朱鹏,李璐,等.环境信息不确定性对信息瀑布中个体决策行为的影响J.情报科学,2023,41(3):136-144.-140为影响间的中介作用，我们采用了温忠麟【52】等人所提出的中介效应检验程序构建了三个方程：以环境准确度为自变量，决策行为为因变量进行回归分析，若影响显著则进行下一步；以环境准确度为自变量，私人信息可信度为因变量进行回归分析，若影响显著则进行下一步；以环境准确度和私人信息可信度为自变量，决策行为为因变量进行回归分析，若影响都显著则中介效应显著。具体结果如表8所示。构建的三个方程系数显著性均小于0.05，即私人信息可信度在环境信息准确度影响决策行为中的中介作用显著；且中环境信息可信度影响决策行为影响的标准系数B的绝对值小于，说明私人信息可信度属于部分中介效应，即环境信息准确度既可直接对决策行为产生影响，也可通过私人信息可信度对决策行为产生影响。故假设H3成立，也进一步验证了假设H1。这也符合李建标【8】等人的发现，信息瀑布中环境信息准确度这一客观概率可以通过影响个体的私人信息可信度这一主观概率来影响个体是否跟随信息瀑布的决策行为。表8 私人信息对决策行为的影响回归分析Table 8 Regression analysis of the influence of private information on decision-making behavior自变量环境信息准确度环境信息准确度环境信息可信度私人信息可信度因变量决策行为私人信息可信度决策行为标准化系数B0.152-0.3110.076-0.245显著性0.0000.0000.0040.0005 5.5 5 调节定向的作用调节定向的作用为了调节定向这一变量在环境信息对个人决策行为影响中的调节作用，我们对其进行了方差分析检验，结果如表9所示。环境信息的P值小于0,05，说明其主效应显著，这与上文所验证的假设H1一致。调节定向与环境信息的交互作用的P值也小于0.05，说明其交互作用的效果显著，即调节定向在环境信息对个人决策行为影响中具有调节作用，假设H5成立。表9 调节定向调节作用的方差分析Table 9 Analysis of variance of moderating effect ofregulatory focus自变量修正模型环境信息调节定向环境信息*调节变量因变量决策行为自由度5212F14.84219.44423.7387.214P0.0000.0000.0000.001通过调节定向与环境信息对个人决策行为的交互作用折线图（图2），我们可以看出，在三种准确度的环境信息下，促进定向的决策行为的估算边际平均值都大于预防定向的决策行为的估算边际平均值，说明相比预防定向个体，促进定向个体更愿意跟随前人决策而做出决策；且随着环境信息准确度的提高，促进定向与预防定向的决策行为估算边际平均值的差值越大，说明环境信息准确度越高，调节定向的调节作用越显著。这也验证了Kluger【28】等人的实验结果，促进定向个体对客观概率变化更加敏感，通常会高估高概率事件，所以当信息瀑布中环境信息的准确度提高时，促进定向个体更容易察觉并选择跟随信息瀑布。图2 环境信息与调节定向交互影响Figure 2 Interaction between environmental information and regulatory focus5 5.6 6 结果分析与讨论结果分析与讨论本文从环境信息的不确定性入手，针对信息瀑布中的个人决策行为，结合信息瀑布理论、个人决策中有限性理论和调节定向理论进行了实证研究与分析，得出一系列结论。首先，信息瀑布中环境信息的准确度和私人信息可信度都会对个体决策行为产生显著影响，环境信息准确度越高，信息瀑布中个体更易忽略私人信息而跟随前人决策；私人信息可信度越高，信息瀑布中个体更易相信私人信息而不跟随前人决策。而私人信息可信度也在环境信息准确度影响决策行为中起到了部分中介作用，私人信息可信度会受到环境信息准确度的反向影响，从而对个人决策行为产生影响，但只有在低准确度或高准确度的环境信息下，私人信息可信度对决策行为的影响才显著。其次，个人调节定向特质会在环境信息准确度对信息瀑布中个人决策行为影响中具有显著的调节作用，信息准确度越高，促进定向的个体越容易忽略私人信息选择跟随信息瀑布。信息瀑布作为一种从众信息行为，在图书情报领域的信息行为研究中受到了不少学者的关注。本文从个人层面研究环境信息和私人信息瀑布中决策者的影响，同时基于经典的信息瀑布模型创新性的引入调节定向这一变量，为达到逆转信息瀑布的效果提供可能性，也为信息瀑布的研究提供新思路。未来研究可结合不同研究环境以及研究理论进行更为深入的研究，考察信息瀑布中用户跟随或逆转信息瀑布的影响因素和内在机理。6 结语本文构建的环境信息不确定性对信息瀑布中个人决策SHU Fan,ZHU Peng,LI Lu,et al.The Influence of Uncertainty of Environmental Information on Individual Decision-Making in Information CascadeJ.Information Science,2023,41(3):136-144.-141的影响模型，从个体层面入手，探究环境信息准确度对私人信息可信度的影响以及私人信息可信对个人决策行为的影响，同时根据个体差异引入调节定向这一变量。经上述实验验证，本文研究结论对于深入理解信息瀑布中的个人决策行为以及信息瀑布现象的管理有一定理论意义与实践启示。在理论意义方面，本文从个体层面探究了环境信息对信息瀑布中个人决策行为的影响，丰富了信息瀑布的相关理论研究模型，未来研究可基于不同领域，继续深入研究信息瀑布中的个人决策行为。此外，本文根据个体不同特征引入调节定向变量，拓宽了调节定向理论的应用范围，深化了对个体决策行为的理解，有助于未来开拓个体决策行为影响因素以及调节定向的相关研究方向。在实践启示方面，首先政府可以有效地控制或逆转负面的信息瀑布。信息瀑布多依存于信息不确定的环境中，如疫情爆发时，互联网上的消息真假难辨，很容易引起群众恐慌【53】，若被别有用心的人进行引导，形成负面的信息瀑布，将会有害社会的和谐稳定。因此政府在面对某一负面信息瀑布时，可以通过一些手段使正确信息公开透明化【54】，降低负面环境信息的准确度，使人们更加相信自己正确的私人信息，而不是跟随负面的信息瀑布做出错误决策，从而实现对负面的信息瀑布现象的遏制，有效的控制管理大众舆论。其次，企业也可利用正面的信息瀑布来促进产品的销售。企业通过广告营销提高某一产品正向信息瀑布中环境信息准确度，使更多的购买者抛弃私人信息跟随信息瀑布做出购买决策。同时也可以利用个性化推荐等手段针对不同的调节定向个体进行不同的营销力度【55】，从个体层面引导其决策行为。本文的研究虽然通过实证验证了相关的理论假设，但仍存在着不足。首先，个体心理活动十分复杂，影响因素众多，未来可能需要结合实质性研究方法进一步探索信息瀑布中的个体决策行为。其次，本研究只针对特质性的调节定向个体，情境性调节定向对于信息瀑布中个人决策的影响还有待研究。最后，基于大学生群体调查所得的研究结论在实际中是否适用于大众，这有待进一步验证。参考文献1 唐勇,栾天虹.我国新股发行市场中“信息瀑布”效应的实证检验兼论我国新股发行制度的选择J.价格理论与实践,2009(3):63-64.2 Xiaotong L.Informational cascades in IT adoptionJ.Communications of the ACM,2004,47(4):93-97.3Dorothea K,Georg W.Information Cascades in theLabor MarketJ.Journal of Economics,2003,80(3).4 李建标,巨龙,任广乾,等.旅游体验研究的行为分析范式J.旅游学刊,2009,24(8):12-16.5 胡倩.C2C 电子商务中羊群效应的研究J.价值工程,2012,31(2):170-171.6 Herbert A S.A Behavioral Model of Rational ChoiceJ.The Quarterly Journal of Economics,1955,69(1):99-118.7 Kahneman D,Tversky A.Prospect Theory:An Analysis of Decision under RiskJ.Econometrica,1979,47(2):263-291.8 李建标,赵玉亮,巨龙.信息的决策权重研究3以信息瀑布实验为例C.大连:第六届公司治理国际研讨会,20119 Sushil B,David H,Ivo W.A Theory of Fads,Fashion,Custom,and Cultural Change as Informational CascadesJ.Sushil Bikhchandani;David Hirshleifer;IvoWelch,1992,100(5):992-1026.10 Lisa R A,Charles A H.Classroom Games:Information CascadesJ.Journal of Economic Perspectives,1996,10(4):187-193.11 滕广青,姜航.社群用户信息决策中级联效应判识的修正J.情报科学,2013,31(1):106-110.12 Yakov A,Shmuel H,Amir K.Allocations,adverse selection,and cascades in IPOs:Evidence from the Tel Aviv StockExchangeJ.Journal of Financial Economics,2003,68(1):137-158.13 Liu Q,Zhang B,Wang L,et al.Information Cascades andOnline Shopping:A Cross-Cultural Comparative Study inChina and the United StatesJ.Journal of Global Information Management(JGIM),2021,29(3):26-45.14 Jukka-Pekka O,Felix R,H.E S.Spontaneous emergence ofsocial influence in online systemsJ.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2010,107(43):18375-18380.15 刘启华,张李义.基于信息级联的网购用户羊群行为研究J.情报科学,2016,34(5):134-141.16 赵超,刘璨.电子商务评价机制下的从众行为研究基于信息瀑布理论J.科技创业月刊,2015,28(10):47-49.17 李可.公共危机中的群体行为分析与