信息疫情下农村地区社交媒体...户信息规避行为影响因素研究_李超.pdf

收稿日期:20220906*本文系安徽省人文社科重点项目“健康中国 背景下安徽省农村地区老年居民健康信息需求现状、问题及信息精准服务实施路径研究”(项目编号:SK2021A0437)成果。作者简介:李超(1979)，男，硕士，副教授，研究方向为信息服务、信息管理;潘玮(1985)，男，博士，副教授，研究方向为信息服务。信息疫情下农村地区社交媒体老年用户信息规避行为影响因素研究*李超潘玮(蚌埠医学院卫生管理学院安徽蚌埠233000)摘要:目的/意义 探索信息疫情下农村地区社交媒体老年用户信息规避行为影响因素，为深入理解社交媒体老年用户信息回避行为，减轻信息疫情造成的不良体验，避免不必要的信息损失，提供一定的理论参考。方法/过程通过文献研究结合专家咨询，提取环境、信息、认知及情感 4 个影响维度建立影响因素理论模型。采用随机抽样法，选取农村地区有过疫情信息规避经历的 260 名社交媒体老年用户为研究对象，并采用自制量表收集数据，利用结构方程模型进行验证。结果/结论认知、情感是信息疫情环境下，影响社交媒体老年用户信息规避行为的内驱因素和直接因素，正向影响老年用户信息回避行为。信息、环境属于外部驱动因素，信息因素可通过认知因素和情感因素的中介作用，间接对老年用户造成影响;环境因素仅通过认知因素间接影响老年用户信息回避行为。关键词:社交媒体;老年用户;信息疫情;信息规避中图分类号:G201文献标识码:Adoi:103969/jissn10058095202304005esearch on the Influencing Factors of Information Avoidance Behavior ofElderly Social Media Users in ural Areas under the Information EpidemicLi ChaoPan Wei(School of Health Management Bengbu Medical College Bengbu Anhui 233000)Abstract:Purpose/significanceThe paper is to explore the influencing factors of information avoidance behavior of elderly so-cial media users in rural areas under the information epidemic and provide theoretical reference for further understanding the informationavoidance behavior of elderly social media users reducing the adverse experience caused by the information epidemic and avoiding un-necessary information loss Method/processThrough literature research and expert consultation the paper extracts four dimensions ofenvironment information cognition and emotion to establish a theoretical model of influencing factors It uses the random sampling meth-od selects 260 elderly social media users in rural areas who had experienced the epidemic information avoidance as the research ob-jects collects data by a selfmade scale and verifies by structural equation model esult/conclusionCognition and emotion are theinternal driving factors and direct factors that affect the information avoidance behavior of elderly users of social media in the informationepidemic environment and positively affect the information avoidance behavior of elderly users Information and environment are externaldriving factors and information factors can indirectly affect the elderly users through the intermediary of cognitive factors and emotionalfactors Environmental factors only indirectly affect the information avoidance behavior of elderly users through cognitive factorsKeywords:social media;elderly user;infodemic;information avoidance0引言随着新型冠状病毒疫情的爆发，以各种谣言、虚假信息为代表的“信息疫情”正通过网络社交媒体平台在全球范围不断蔓延。世卫组织在慕尼黑安全会议上指出，抗击新冠信息疫情同样应受到充分重视。社交网络上大量不实信息指数级地迅速传播1，虚假夸大的谣传会扰乱人们对新冠病毒的认知，对人们身心健康造成危害，对公共卫生造成威胁。同时，032023 年 4 月Apr 2023情报探索Information esearch第 4 期(总 306 期)No 4(Serial No 306)虚假信息也会造成民众恐慌情绪，严重干扰社会经济和政治秩序稳定。相比城市而言，农村地区老年居民文化水平及信息素养整体偏低，虚假信息甄别能力相对较弱，随着认知能力减退，更易受到外在环境、自身认知、情绪等众多因素综合影响，产生回避信息的行为。本研究通过文献分析结合问卷调研，探索信息疫情下农村地区社交媒体老年用户信息规避行为影响因素及作用路径，有利于构建信息疫情下健康有序的社交媒体信息环境，减少老年用户群体的风险认知和负面情绪，更好地满足其信息需求。1相关研究与研究假设11信息疫情研究111信息疫情的定义“信息疫情”通常用来描述突发公共事件环境下，出现虚假信息快速增长和迅速蔓延的状况。Im-picciatore、KDavison 最早发现网络中存在大量准确性较低的医疗信息。之后，Gunther Eysenbach 进行了网络真实信息和虚假信息分布规律的探索，引导公共卫生领域人员及患者获得高质量的健康信息2，并提出“信息疫情学”的概念。2003 年 SAS 疫情期间，Dothkopf 指出“信息疫情”(infodemic)是大量混杂恐惧、谣传、虚假内容的信息，伴随着疫情等突发事件，通过现代信息和通讯技术快速传播和扩散的现象3。2009 年甲型流感病毒(H1N1)、2012 年中东呼吸综合征(MES)等疫情期间同样存在信息疫情的现象。2020 年 2 月，世界卫生组织再次提及 infodemic 的概念，要求各国要充分重视信息疫情的治理4。112信息疫情的特点(1)数量巨大难以甄别。信息疫情与传统虚假信息不同，包含正确信息、失效信息、误传信息等，借助现代通讯技术和移动互联网络迅速传播。伴随着公共危机事件的产生和公众对疫情信息的迫切需求，专家学者、政府部门、医疗机构、甚至公众对疫情的主观臆测等海量信息交织传播，指数级地增长，使用户处于“难辨真假”的困境中5。(2)内容涉及面广，传播速度快。信息疫情伴随着新冠肺炎疫情的爆发而传播，话题围绕新冠肺炎疫情的来源、防治、发展趋势等展开，但内容并不局限于公共卫生领域。疫情期间，各种相关话题已经涉及医学、心理、实事、政治、经济等多个方面。有别于以往口耳相传的人际传播方式，社交媒体时代，不实信息可以在一两天之内扩散到全球各个网络，传播速度远超过疫情发展本身6。人们处在全球性社交网络中，认知与互动几乎同步，完全暴露于信息的汪洋之中。多主体传播的模式，更加速了虚假、有害信息的裂变式传播和泛滥。(3)传播效果疫情化。信息疫情借助疫情本身，迅速引起社会强烈关注，并与现实疫情的发展相联系，易引起公众恐惧、焦虑，滋生负面情绪，甚至做出过激行为，影响社会稳定7。12社交媒体信息规避行为研究121信息规避行为的定义目前 K sweeny 等8 有关信息规避行为的定义被学术界引用较多，受到普遍认可。该定义将信息规避行为解释为:一种信息搜索最不活跃的状态，是用户针对不愿获得的信息，采取延迟获取或拒绝接收的行为。T Neben 等9 认为信息规避行为是个体对决策相关信息限制搜索、终止使用等行为。信息规避的形式主要有:个体主动型或被动防御的规避行为10;物理规避、控制注意力、遗忘、有偏性解释、自我妨碍等11;从过程上可以分为:暴露规避、吸收规避和使用规避三种12。本文综合以上研究，将信息规避行为定义为:个体用户主动通过忽略或屏蔽方式，限制或终止通过社交网络获取、吸收和使用非自愿接收信息的任何行为。122社交媒体用户信息规避行为影响因素学术界有关社交媒体环境下用户规避行为的研究，主要集中在形成机理、影响因素方面。是影响用户信息回避行为发生的重要原因。信息因素是个体产生回避信息行为的重要原因。Y Guo 等13、DAI等14 研究证明信息过载、信息无关性等因素会导致用户产生负面情绪，进而产生规避行为。相关研究表明1517，社交媒体的信息的相关性、精准性或个性化负向影响用户的回避行为。MSkovsgaard 等18 通过新闻回避行为的研究，证明信息可信度或怀疑度会影响用户广告回避。邱佳青等19、王琳等20，对社交媒体用户的调研分析，表明低信息质量会通过引起用户抗拒心理，继而正向影响屏蔽、忽略等信息消极使用行为。疫情期间，随着大量虚假信息在社交媒体快速传播，易使用户产生抑郁、焦虑、苦恼等负面情绪。认知因素也是社交媒体用户信息回避的原因之一。研究2023 表明，感知威胁、感知欺骗、感知严重性和易感性会直接或间接影响社交媒体用户回避行为。风险感知、信息不充分感知、消极体验等感知均会造成信息回避24。除信息因素、认知因素外，信息回避行为还受到情感因素、环境因素的影132023 年 4 月李超等:信息疫情下农村地区社交媒体老年用户信息规避行为影响因素研究第 4 期(总 306 期)响。巢乃鹏等研究发现感知干扰、消极体验会正向影响用户抗拒心理，引起信息规避。社交媒体强制推送各类信息的做法2526，易使用户产生心理抗拒，采用回避行为来进行反抗。MMSkoric 等27，SHSxroya 等28 认为信息焦虑和错失焦虑与信息规避间存在显著关系。JLHowell 等29 的研究证明，低社会支持的人群，更易产生信息规避动机。13研究假设研究表明30，社交媒体用户会因风险感知而规避信息。信息疫情环境下，社交媒体老年用户可能会因感知自身、家人，面临感染“新冠”病毒风险的风险，直接切断“疫情”信息的获取渠道;或由于不断受到重复、虚假、无关信息干扰，产生恐惧失望、厌烦、抗拒等负面情感，选择规避全部或部分信息。因此，本文提出假设:信息疫情环境下，社交媒体老年用户认知因素与信息忽略行为正向相关(H1)，认知因素与信息屏蔽行为正向相关(H2);认知因素与情感因素正向相关(H3)。情感因素是引起用户规避信息的另一直接因素31，信息疫情环境下，老年用户易产生焦虑、倦怠等消极情绪，失去获取信息的动机、兴趣;甚至因过度紧张、愤怒等原因产生抗拒心理，选择规避与疫情相关的信息。本文提出假设:情感因素与用户信息忽略行为正向相关(H4)，情感因素与屏蔽行为正向相关(H5)。过量疫情信息推送，内容虚假且相关度低，难以阅读、理解、获取成本高等因素32，不但过度消耗老年用户认知资源，造成对疫情危害性和不确定性的错误认知，也极易引起负面情绪。因此，提出如下假设:信息疫情环境下，信息因素与社交媒体老年用户认知因素正向相关(H6)，信息因素与情感因素正向相关(H7)。信息疫情环境下，家人、朋友对社交媒体信息的认知，社交媒体依赖程度以及对疫情信息的甄别，会影响到老年用户对疫情的认知和心理状态。本文假设:环境因素与社交媒体老年用户认知因素正向相关(H8)，环境因素与老年用户情感因素正向相关(H9)。2研究设计与数据收集21量表设计信息回避量表的研究最早开始于心理学领域。认知回避问卷用来评估个人信息回避策略，该量表包含5 个维度，25 个测量项，主要关注闯入性思维对个人负面情绪的影响及回避程度，而对其它因素导致的信息回避关注不够。经验性回避量表，包含 7个测量项目，能够客观反映个人避免与负面情感接触的意愿，但未对个人行为和认知进行评估。图书情报领域包含 8 个测量指标的信息规避量表，仅对信息回避行为进行了粗粒度的衡量。本研究采用专家咨询法，选择情报学领域从事信息管理、科研工作的 6 位副高以上职称，工作年限 10 年以上的专家进行问卷咨询，在参考相关文献的基础上，进行整理、分析、删减和归并，形成包含 21 个条目的量表。采用李克特五级量表法和选择题结合的方式，调查信息疫情下研究对象对相关测度项的认同程度。采用偶遇抽样法，选取某高校 40 名本科生和 20 名研究生，对量表进行小范围预调查，剔除因子负荷较低的条目，共 1 项;再将条目得分与总分进行相关分析，删除1 项相关系数低于 03 的条目，并对部分题项描述进行修正后，最终形成包含 19 个条目的正式量表，如表 1 所示。表 1社交媒体老年用户信息规避量表主范畴测度项测量题项来源信息因素(IF)IF1过量“疫情”信息推送超过了我的处理能力文献 33、文献 34IF2社交媒体上关于“疫情”的文字或图片不准确而且可靠性不高IF3我觉得社交媒体上有些“疫情”信息很难理解环境因素(EF)EF1家人和朋友告诉我社交媒体上有很多虚假的“疫情”信息文献 35EF2我认为社交媒体上有关“疫情”信息的网友评论是真实可信的EF3除了社交媒体我还会从家人或朋友那里获取“疫情”信息认知因素(CF)CF1阅读“疫情”信息后，我觉得自己和家人有感染新冠病毒的危险文献 36CF2我觉得感染新冠病毒后果会很严重CF3大量有关“疫情”的信息干扰我的正常生活情感因素(AF)AF1我担心自己和家人的健康，感到紧张、烦躁文献 37AF2有时阅读完“疫情”相关信息后，我感到恐慌AF3浏览大量“疫情”信息后，我感到很疲惫AF4大量强制推送的“疫情”信息使我产生厌烦情绪忽略行为(IB)IB1社交媒体推送给我的疫情信息，我会选择暂时不阅读文献 38IB2我会尽量不去关注朋友圈有关疫情的点赞或投票IB3我倾向于不去想让我感到忧虑的“疫情”信息屏蔽行为(SB)SB1我会不再关注经常发“疫情”相关信息的订阅号和群文献 39SB2我只阅读医院或卫生部门推送的“疫情”相关信息SB3我避免谈论或关注“疫情”相关信息232023 年 4 月情报探索第 4 期(总 306 期)22数据收集2022 年 1 月至 2022 年 6 月，采用随机抽样方法从皖北地区抽取 2 个县，结合地理环境和经济水平各抽取 2 个乡镇，再随机抽取 2 个下辖村。选取年龄超过 60 岁，在社交网络平台有过“疫情”信息规避经历，排除听力、视力或意识障碍及无法配合等因素的老年居民，共获得 260 名调研对象。剔除填写时间少于 60 秒、缺失项过多、回答完全相同或矛盾的14 份问卷，共获得 246 份有效问卷。其中:60 至 69岁人数占 74%，70 岁及以上为 26%;女性为 52%，男性 48%;小学及以下文化程度占 58%，初中占 30%，高中及以上 12%。3数据分析与假设检验31数据分析311信度分析Cronbachs 系数用以解释测量工具的可靠性，是最常用的量表信度测量指标。本研究 Cronbachs 系数均超过 09，说明量表信度较好(见表 2)。表 2可靠性分析变量最终题项数克隆巴赫 Alpha 系数信息因素(IF)30914环境因素(EF)30945认知因素(CF)30952情感因素(AF)40955忽略行为(IB)30951屏蔽行为(SB)30915312共同方法偏差检验本研究采用匿名作答、多地区样本来源、平衡题项顺序等方式在空间、心理和方法上对共同方法偏差进行控制，同时选用 Harman 单因素检验进行分析判定。KMO 值0806，Bartlett 球形度检验在 0001 水平上显著，符合各指标的判定标准(见表 3)。表 3KMO 和 Bartlett 球形度检验KMO0806Bartlett 球形度检验近似卡方5 080617自由度231000显著性0000正交旋转后析出的 6 个公因子，总方差解释(89047%)，达到要求;第一个公因子满足要求(占总方差 18149%，不超过 40%)，如表 4 所示。各析出成分均属其构念，且各项指标均符合要求，表明量表不存在严重同源方差，可靠性高。表 4同源方差分析因子旋转特征值总计变异/%累加/%135184191841922756145063292532748144654739427181430861697526011368775384625961366389047313效度分析采用复合信度 C 值和平均提取方差值对效度进行验证。从表 5 和表 6 可以看出，所有变量 C 值均大于 09，AVE 值均高于 07，量表收敛效度较好。AVE 平方根大于改变量和其它变量相关系数，表示量表有较好的区分效度。表 5验证性因子分析结果变量测量题项标准化因子负荷CronbachAlpha 值CAVE信息因素(IF)IF10883092509570883IF20918IF30966环境因素(EF)EF10928091409220798EF20874EF30904认知因素(CF)CF10913095209040758CF20859CF30819情感因素(AF)AF10931095509640870AF20946AF30925AF40929忽略行为(IB)IB10941095109360829IB20866IB30923屏蔽行为(SB)SB10879091509250804SB20894SB30917表 6AVE 平方根及相关系数矩阵IFEFCFAFIBSBIF0892EF0131*0940CF023502500871AF0357023502920932IB03890114*023304170910SB02000231022103700319089732假设检验及路径分析本文采用 AMOS24 对理论假设进行分析，结构方程模型经过反复检验，整体拟合度良好，符合参数标准。模型的路径分析和检验结果分别见图 1 和表7。332023 年 4 月李超等:信息疫情下农村地区社交媒体老年用户信息规避行为影响因素研究第 4 期(总 306 期)图 1模型路径系数表 7适配度检验模型适配度统计检验量检验结果模型适配判断绝对适配度卡方/自由度143000通过GFI0913090MSEA0076008增值适配度NFI0943090FI0932090IFI0962090CFI0962090简约适配度PNFI0789050PGFI0805050表 8 中各变量之间的路径系数及 P 值、C绝对值等参数表明，仅环境因素对用户情感影响不显著，其余路径均通过显著性检验。4结果与讨论41认知因素与社交媒体老年用户的信息规避行为问卷结果显示，老年用户忽略行为(M=361)、屏蔽行为(M=321)、认知因素(M=325)评分均高于中等水平。表明多数老年用户确实受到了社交媒体中信息疫情的影响。认知因素对老年用户两种(忽略、屏蔽)信息规避行为的影响系数分别为:011表 8结构方程模型路径检验假设关系EstimateSECP标准化估计值结果H1忽略行为认知因素014006820270043011成立H2屏蔽行为认知因素017005028820004016成立H3情感因素认知因素022005320740005021成立H4忽略行为情感因素038006529430001033成立H5屏蔽行为情感因素035004938650006034成立H6认知因素信息因素024005539130006023成立H7情感因素信息因素027005526010005026成立H8认知因素环境因素021004636300003019成立H9情感因素环境因素006004709120362005不成立(p001)和 016(p001)，假设 H1、H2 成立;认知因素对情感因素影响系数为:021(p001)，假设H3 成立，表明信息规避行为与未知风险、威胁的感知密切相关。认知因素作为个体的内驱因素，对信息疫情环境下社交媒体老年用户产生信息规避行为具有直接作用。老年用户感受到疫情信息带来威胁或干扰后，会倾向于采取信息规避行为，延迟阅读这类信息或主动关闭接收渠道。同时，认知因素也会通过负面情感引发信息规避的主观动机和后续行为。42情感因素与社交媒体老年用户的信息规避行为情感因素(M=366)评分高于中等水平，表明多数社交媒体老年用户确实情感上受到了信息疫情的影响。情感因素对老年用户两种信息规避行为影响系数分别为:016(p001)和 034(p001)，假设H4、H5 成立。一方面，长期紧张、烦躁、担心、低落、失望等负面情绪会使老年用户产生疲劳感，对获取432023 年 4 月情报探索第 4 期(总 306 期)“疫情”信息失去兴趣;另一方面，处于自我保护心理，老年用户易产生非理性排斥、不满，甚至激奋的情绪，产生抗拒心理，导致拒绝或延迟获取信息。43信息因素与认知因素、情感因素信息因素中 IF1(M=331)、IF2(M=321)、IF3(M=315)得分均高于中等水平，表明社交媒体上存在数量过多、组织形式不合理、描述不清晰的低质量“疫情”信息。信息因素与认知因素、情感因素的路径系数分别为:023(p001)、026(p001)，假设H6、H7 成立。信息疫情环境下，社交媒体聚焦疫情，短时间内会出现大规模、大范围的信息疫情，更有一些商家将社交媒体作为广告投放的主要平台。夸张、虚假、晦涩的文字，不恰当的配图，易引起老年用户对自身及家人未来健康状况的强烈负面认知，进而产生抗拒心理。过量、密集的推送，模糊不清的信息内容本身，也会对老年用户阅读提出更高的要求。44环境因素与认知因素、情感因素环境因素中 EF1(M=342)与 EF3(M=335)均高于中等水平，EF2(M=278)评分较低。表明信息疫情环境下，老年用户对网络信息的鉴别存在一定困难。环境因素与认知因素的路径系数为:019(p001)，假设 H8 成立。其原因可能在于:老年用户在社交媒体中的活动，除了可能受到网络平台相关用户间关系强度的影响，还可能与较亲近的家人、朋友对“疫情”信息的态度有关。环境因素与情感因素的路径系数为:005(p001)，假设 H9 不成立。表明强关系人群对老年用户负面情绪的产生没有明显影响。5结论与建议伴随着新冠肺炎病毒全球疫情的蔓延，“信息疫情”正借助社交网络媒体以极快地速度传播，对公共卫生和老年用户身心健康造成不良影响。本研究从社交网络平台老年受众角度出发，聚焦于信息疫情环境下农村地区老年用户信息规避行为主要驱动因素及影响路径，得出以下结论:信息因素、环境因素、认知因素、情感因素对信息疫情下社交网络老年用户信息回避行为产生显著影响。其中，认知因素、情感因素是老年用户信息规避行为的直接內驱因素，路径系数分别是:011(p001)和 016(p001);情感因素正向影响老年用户两种信息回避行为，路径系数为:016(p001)和 034(p001)。信息因素和环境因素为外驱因素。信息因素通过影响认知因素和情感因素，路径系数为:023(p001)、026(p001)，间接对老年用户造成影响。环境因素通过影响认知因素，系数 019(p001)，引起老年用户信息回避行为。环境因素对情感因素影响不显著，表明强关系人群对老年用户负面情绪的产生没有明显影响。本研究不足之处在于:首先，构建的社交媒体老年用户信息规避模型，仅以农村地区老年居民为研究对象，且研究样本量较少，研究结果存在一定局限。其次，研究未对受访者社交媒体信息回避行为在年龄、性别、信息素养方面的差异进行分析，以往研究认为这三个因素也会对信息回避行为造成影响。最后，问卷采集时间范围较短，仅通过截面数据分析，难以反映信息疫情下用户回避行为的历时性特征。未来的研究计划将城市老年居民纳入信息回避行为研究范围，综合使用时序性信息行为分析方法，并结合解释水平理论进行相应的分析。参考文献 1World Health Organization Novel Coronavirus(2019nCoV):Situation eport13 EB/OL 20200312 ht-tps:/www who int/docs/default source/coronaviruse/situa-tionreports/20200202 sitrep13ncovv3 pdf 2EYSENBACH G Infodemiology:the Epidemiology of(Mis)InformationJ The American Journal of Medicine，2002，113(9):763765 3OTHKOPF D SAS，fear，rumors feed unprece-dented“infodemic”N Washington Post，20030511(B1)4 世界卫生组织 世卫组织总干事在慕尼黑安全会议上的讲话 EB/OL 20200215 https:/wwwwhoint/zh/dg/speeches/detail/munichsecurityconference 5PEY P，DONINILENHOFF F Stig matizationComplicates Infectious Disease ManagementJ The VirtualMentor:VM，2010，12(3):225 6 VOSOUGHI S，OY D，AAL S The Spread of Trueand False News OnlineJ 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