重大突发公共卫生事件中社交...信息过载的前因后果模型研究_程慧平.pdf

重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因后果模型研究程慧平1,2，于欢欢1，蒋星1（1.西北大学 公共管理学院，陕西 西安 710127；2.江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330032）摘要：【目的/意义】重大突发公共卫生事件中信息疫情现象危害社交媒体用户的身心健康，信息过载是全媒体时代信息疫情的主要表现形式。探究重大突发公共卫生事件情境下社交媒体信息过载的成因和影响，能为信息疫情的应对提供理论支持和实践参考。【方法/过程】通过半结构化访谈的方式获取原始资料，运用扎根理论的质性分析方法，对访谈文本进行编码处理，并借鉴压力源-应变-结果理论，构建重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载前因后果理论模型。【结果/结论】研究结果表明，重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因包括用户因素、信息因素、技术因素和环境因素，信息过载直接影响社交媒体用户的认知反应和情绪反应，间接影响社交媒体用户的应对行为。【创新/局限】应用质性分析方法从多维度系统地探究重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的驱动因素和影响机制，有力补充信息过载领域现有研究。后续可通过实证方法、大样本数据验证模型的科学性。关键词：突发公共卫生事件；信息过载；信息疫情；扎根理论；前因后果中图分类号：G206.3DOI：10.13833/j.issn.1007-7634.2023.03.006收稿日期：2022-04-18基金项目：江西省社会科学规划一般项目“青少年社交媒体瘾形成过程、驱动因素及干预机制研究”（19XW04）；教育部人文社科基金“在线学术社交网络用户科研共享行为研究”（20YJAZH059）。作者简介：程慧平（1984-），男，湖北武穴人，教授，硕士生导师，主要从事信息资源管理研究；于欢欢（1997-），女，黑龙江绥化人，硕士研究生，主要从事信息资源管理研究；蒋星（1999-），女，四川蓬溪人，硕士研究生，主要从事信息资源管理研究。1 问题提出新型冠状病毒肺炎（COVID-19）重大突发公共卫生事件，在全球范围内大面积且大规模暴发。伴随COVID-19疫情的暴发，“信息疫情”（Infodemic）也带来了前所未有的挑战。“信息疫情”是指过多无法辨别真假的信息会导致人们难以发现可信任可依靠的信息源，其中一些失真或错误的信息甚至可能会危害人们的健康【1】，通常用来描述COVID-19疫情期间的信息过载或真假信息混淆等乱象，其最为直观的后果是引发公众的非理性恐惧心理，甚至是大规模的社会恐慌，不利于重大突发公共卫生事件中的健康危机应对和疫情疾病管控。信息过载是“信息疫情”的主要表现形式，信息过载即个人的信息处理能力难以应付庞大的信息处理需求时所处的一种状态【2】，这种状态会造成认知失调、引发负面情绪、影响行为决策，对人们的生活造成巨大影响。而社交媒体是信息过载的主要信息来源，“信息疫情”现象在社交媒体平台上表现得尤为突出。据北京大学新媒体研究院的调查结果显示，以微博和微信为代表的即时通信工具/社交媒体，是92%的受访者在COVID-19疫情大流行期间获取疫情信息的主要渠道【3】。为充分认识和科学控制信息疫情，有效识别和厘清重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因与后果，已成为当前迫切需要研究的重要问题。（1）社交媒体信息过载的成因研究。已有研究关注从信息、用户或系统层面开展社交媒体信息过载的成因分析，包括：信息因素：广告侵扰、谣言传播、信息模糊性、信息相关性（Lee【4】，2016；Xie【5】，2021），信息冗余性、信息真实性（刘鲁川【6】，2019），信息数量、信息长度（Zhang【7】，2020），信息来源（Mohammed【8】，2021）；用户因素：人口统计学因素（年龄、性别、教育、收入）、认知能力（现有知识、信息能力）、媒介使用（Hong【9】，2020）；系统因素：泛在连接、系统功能过载（Gao【10】，2018；Fu【11】，2020）。此外，也有学者开发了COVID-19的信息过载量表（Sarkhel【12】，2020）。上述研究主要探讨了某一层面因素对社交媒体信息过载的影响，尚缺乏从多个层面系统地厘清社交媒体信息过载的成因。另外，这些研究虽从不同视角讨论了社交媒体信息过载的驱动因素，但缺乏对重大突发公共卫生事件这一特定情境下的社交媒体信息过载影响因素的深入研究。（2）社交媒体信息过载的影响研究。现有研究主要通过定量研究或实验研究的方式将用户的负面情绪与中辍意愿作为社交媒体信息过载的影响后果进行探讨：部分学者将用户的负面情绪作为社交媒体信息过载的直接结果变量、用情报科学20232023年第年第3 3期期（第第4141卷卷）理论研究-45户中辍意愿作为间接结果变量，包括：疲惫、恐慌、不满意、沮丧、后悔、错失焦虑、抗拒（Wirth【13】，2015；Zhang【14】，2016；Cao【15】，2018；刘国亮【16】，2020；王琳【17】，2020；Liu【18】，2021），也有学者未对负面情绪细分出具体变量（Zhang【7】，2020；陈琼【19】，2020）；此外，还有研究将正面情绪（流体验）作为社交媒体信息过载的直接结果变量（林家宝【20】，2019）。另有学者将用户中辍意愿作为社交媒体信息过载的直接结果变量（Gao【10】，2018；Zhang【7】，2020；Niu【21】，2020；Xie【5】，2021）。这些研究主要探究信息过载对社交媒体用户负面情绪和中辍意愿的影响，较少对用户感知信息过载后的认知状态和应对行为进行系统性探讨和细分研究，缺乏信息过载、认知状态、负面情绪与应对行为之间复杂因果关系的探讨。此外，这些研究主要侧重于传统网络环境下社交媒体信息过载的后果分析，非常规突发公共卫生事件环境下社交媒体信息过载的后果研究匮乏。综上所述，为了进一步探究重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的关键前因、影响后果及各影响因素的作用路径，本研究采用深度访谈、扎根理论的质性分析方法，基于压力源-应变-结果（stressor-strain-outcome，S-S-O）理论框架，构建重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载前因后果理论模型，以期为充分地认识与应对重大突发公共卫生事件情境下的信息疫情提供理论借鉴与实践启示。2 理论基础压力源-应变-结果（S-S-O）框架主要包括三个组成部分，分别是压力源（stressor）、应变（strain）和结果（outcome）。S-S-O框架指出感知到压力源的个体会产生应变反应，进而引发相应的心理或行为结果。本研究将引起疫情信息过载感知的原因要素视为压力因素（stressor），将用户使用社交媒体时的疫情信息过载感知视为受力因素（strain），而受力因素在压力因素的作用下，用户可能会产生的认知、情绪与行为表现则被视为结果要素（outcome）。选择S-S-O理论框架的原因如下：其一，S-S-O框架与本研究的目标相吻合，即探讨引起重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的原因和感知信息过载引发的后果，从而构建理论模型进行分析。其二，S-S-O框架已被广泛应用于信息系统行为学领域研究中，且已被充分证明其理论框架的有效性和实用性【22】。3 研究设计3 3.1 1 研究方法研究方法扎根理论的质性分析方法因其研究方法的系统性和灵活性、研究程序的严谨性和科学性、研究结果的可追溯性和可重复性【23】，被认为是一种可以将社会中普遍存在的现象抽象为相应理论的规范的质性研究方法【24】。信息过载问题涉及较多个人因素，每个人所处环境的复杂性与思维的差异性致使许多问题难以用量化的方式进行测度。这种情况下，更关注个人因素、更突出情境因素的质性研究方法显然更易挖掘出深层次的观点。因此，本研究采用更符合人类逻辑思维、更具解释力的经典扎根理论研究方法，自下而上地进行数据分析工作，对重大突发公共卫生事件这一具体情境下社交媒体信息过载的前因与后果进行探索性研究。本研究所遵循的扎根理论方法的一般实施过程为：研究者基于观察或访谈获取原始资料，利用开放式编码、主轴编码与选择性编码三阶段编码过程对资料内容进行分析、归纳和整合，经过理论饱和度检验后得出研究结论，并将研究结论建构在一个合理的理论框架内。3 3.2 2 原始资料收集原始资料收集采用半结构化访谈的方式对数据进行收集。鉴于扎根理论强调样本的丰富性，本研究选取有着丰富的社交媒体使用经历、来自不同专业背景、具有不同社会身份的18位人员作为访谈对象，访谈时间段为2021年3月-5月，访谈样本的具体分布情况见表1。表1 访谈对象基本情况统计Table 1 Basic information statistics of interviewees项目性别学历专业背景社会身份子项目男女本科及以下研究生医学非医学学生非学生样本数99711315144百分比（%）5050396117837822正式访谈前，通过相关文献调研、结合研究问题初步拟定一份访谈提纲，并邀请2名社交媒体用户进行预访谈，依据受访者的意见、实际访谈情况和访谈资料的分析结果及时调整和完善访谈提纲，形成最终的半结构化访谈提纲。正式访谈主要通过面对面访谈与语音访谈相结合的方式开展，在征得访谈对象同意的前提下，对访谈内容进行全程录音，后期再转为文本备用。访谈时以半结构化访谈提纲作为提示，给予受访者适当的引导，使其充分表达自己的经历与观点，每个样本对象的访谈时间约为15-30分钟。访谈结束后，对收集来的18份访谈文本进行整理和检查。正式访谈提纲由8个问题组成：个人的基本信息（性别、受教育程度、专业背景、社会身份等）？新冠疫情期间是否持续在社交媒体上关注过疫情相关信息？主要关注哪类信息？关注的原因是什么？主要通过何种社交媒体获取疫情信息？每日在疫情信息获取与处理方面耗费的时间长吗？在搜索或浏览疫情信息的时候，社交媒体上的信息是否都及时地满足了自身的信息需求？提供的信息是否每一条都仔细阅读浏览？为什么？是否出现过对疫情信息注意力减退或取消关注的情况？原因是什么？在阅读的Information ScienceInformation ScienceVol.41,No.3 2023-46过程中是否有感觉信息量太大，信息质量差，超出自身信息处理能力的现象出现（即感知信息过载）？觉得出现这种现象的原因是什么？感知信息过载后有无困扰之处？是否会引起认知或情绪波动？产生什么样的情绪？为什么会产生这些情绪？这会对疫情信息查询、浏览等行为甚至是生活产生影响吗？产生何种影响？为什么？不想再在社交媒体上看到过量的疫情信息后会如何做？对这种做法的结果感到满意吗？是否减轻了信息过载感知？这时心情如何，会不会有所变化？3 3.3 3 编码过程编码过程编码是对收集到的文本加以概括、分类和说明的环节，编码的过程也是框架形成的过程，是扎根理论中最重要的步骤。具体编码过程包括开放式编码、主轴编码与选择性编码三个阶段。采用扎根理论三级编码方式，对收集到的文本加以概括、分类和说明，通过编码逐步形成理论框架。本研究采用NVivo11 Plus质性分析软件对所有访谈文本进行编码。3.3.1 开放式编码开放式编码是扎根理论逐级编码过程的基础阶段，是将获取的所有文本资料打散、合并，提取抽象概念，并以新的方式重新排列组合的操作过程【25】。目的是对原始资料进行标签化、概念化与范畴化。为深入剖析重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的成因与影响，本研究对访谈文本进行逐字逐句地编码，编码完成后再分别进行概念化。将与主题不符的概念剔除后，共得到47个初始概念。由于初始概念难以明晰概念间的分类关系，需进一步归纳，经过对初始概念的提炼和总结，共得到22个范畴，见表2。3.3.2 主轴编码主轴编码是扎根理论逐级编码过程的第二个阶段，是指在开放式编码的基础上，对编码形成的初始范畴进行分类整合，建立各个初始范畴间的联系，形成主范畴【25】。其目的是将基础资料转化为更为抽象的概念，使理论从文本中逐渐显现【26】。本研究基于开放式编码形成的22个初始范畴进行主轴编码，在探索与梳理其内在的逻辑关系后，最后提取了8个主范畴，分别为用户因素、信息因素、技术因素、环境因素、感知疫情信息过载、认知后果、情绪后果和行为后果，具体的主轴编码过程见表3。3.3.3 选择性编码选择性编码是扎根理论逐级编码过程的最后一个阶段，是基于主轴编码结果提炼核心范畴，并以核心范畴为主线，范畴B1 人口统计特征B2 性格特质B3 使用特征B4 信息能力B5 信息需求B6 信息数量B7 信息质量初始概念A1 受教育程度(本科及以下/研究生）A2 性格特质A3 使用强度A4 使用经验A5 使 用 社 交 媒 体类型A6 信 息 识 别 理 解能力A7 信 息 加 工 处 理能力A8 信息需求A9 信息强度A10 信息内容长度A11 信息重复性A12 信息不确定性A13 信息复杂性A14 信息冲突性代表性原始语句a1 有的疫情信息看不明白，觉得信息太多了（本科及以下）a2 疫情相关的信息我是可以处理的（研究生）a3 我觉得我算是悲观的人，尤其是本来就有疫情，又有一堆信息推送过来的时候，心情只能更悲观a4 因为我的性格非常开朗，平时基本上不会有什么压力我觉得有一些突发情况以及突发的一些信息都没事的，事情就是在一件一件发生，然后去接受、去解决，我觉得通过我身边的人就可以观察到，大家对信息的接受能力跟性格是有很大关系的a5 使用得越多，接收到的信息就各种各样，无关的信息就越多a6当你不会使用屏蔽或投诉这些功能的话，社交媒体肯定会疯狂给你推送疫情信息，但是当你使用这些功能时，它肯定给你推的频率变少a7 微信推送的少，有的时候不关注根本看不到什么，一天也就那么一两条儿，但是当你打开抖音，热门里全是疫情信息a8因为疫情信息跟专业关系比较大，所以没有出现我不太理解的情况（医学专业）a9有的疫情信息也有可能是过于专业，让我无法理解（非医学专业）a10 对这些信息的处理或者消化的时候完全超出了我的行为能力，我能做的只有去看到这些信息，我甚至什么都做不了a11 如果比较急切的话，有着想特别快找到的这个心情，但是在众多的信息中你又找不出来自己想要的、有价值的，就会影响心情a12 那些消息对我来讲都是无关紧要的，我看也行不看也行，我没有那么想从中找到一个什么，所以那些信息对我来讲也造不成信息过载a13 社交媒体一直在更新，一直在更新，不是固定一个时间的，甚至每天晚上2点多它们都有疫情信息推送，这种信息太冗杂了，你根本看不过来a14 一句话能说出来的事他非要说一大段a15 看疫情信息的时候，有重复推送的，就是信息内容相似，但会再推送一遍a16 疫情信息本身存在不确定性，无法判断信息的真假。可能是我对它太过关注了，我总想知道它是真是假，还总会听到很多别的消息的混淆，就会弄得自己很混乱a17 文字看着就感觉很多，一个东西用一大段话给你写半天也讲不清楚，你觉得是不是很头疼a18 可能跟一件事儿相关，但它推的信息不会完全一样，不会是统一口径的，你看完了一个之后以为这个是真的了，再看另一个的时候就觉得细节不一样了，让你分不清到底哪个是真的表2 开放式编码结果Table 2 Open coding results程慧平,于欢欢,蒋星.重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因后果模型研究J.情报科学,2023,41(3):45-56.-47B8 信息呈现方式B9负面信息内容B10 系统功能复杂程度B11 信息屏蔽技术B12 信息推送技术B13 好友数量B14 社群影响B15 社交媒体多任务处理B16 疫情环境B17 感知疫情信息过载B18 认知失调B19消极高唤醒情绪B20消极低唤醒情绪B21积极应对行为B22消极应对行为A15 信息相关性A16 信息专业性A17 信息提供方式A18 信息直观性A19 负面信息内容A20 系 统 功 能 复 杂程度A21 信息屏蔽技术A22 疫情信息推送A23 广告信息推送A24 广告侵扰A25 信息分享A26 社群影响A27 社交媒体多任务处理A28 疫情环境A29 感 知 疫 情 信 息过载A30 认知失调A31 愤怒A32 恐惧A33 焦虑A34 紧张A35 烦躁A36 倦怠A37 担心A38 抑郁A39 自我情绪管理A40 时间管理A41 采取预防措施A42 潜水A43 忽略A44 取消关注A45 屏蔽A46 退出A47减少使用a19 推无关信息肯定是会觉得信息过载，我们最主要的就是从这些无关的信息里面获取自己想要的信息a20 我觉得有一部分原因是专业性，就像那种专门的防治信息，我可能确实不太懂，有的时候就看着a21 文字需要自己去浏览，还要去思考，需要更多的认知资源，相较于视频，图片那种比较直观的形式，时间花得多，就造成了很多时间上的负担a22 它的数字太多了，排版有时候不是那么直观，每次看的时候就感觉比较累a23 当时的人都挺情绪化的，每个人语言文字的表达并不是特别恰当，组织出来的信息比较偏激，不符合我想要看到理性信息的诉求，觉得很多很烦a24 微博真的是太复杂了，它有热搜，有同城热搜，有你感兴趣的，还有专门为你推荐的，为你推荐的里面，又分了好多门类，包括你感兴趣的、本地的，还有一些你关注的人，消息那边又有一些你订阅的账号、你加的一些群，功能真的是太复杂了a25 我在快手上，看见别人发的我不想看见的疫情信息，好像只能把他一个人给屏蔽了，不能把这类信息屏蔽a26 微博上面的一些新冠疫情信息，同样的信息我可能知道一个大概就行了，如果一直给我推送的话，我就感觉很不耐烦a27 社交媒体推送广告的话我不能接受a28 有很多卖东西的，或者发广告的，就会很烦a29 有些疫情信息根本不想看，但是好多人都在转发，关注的人都在转发a30 平常没什么，但是有人说的话，自己也就突然感觉过多的疫情信息是挺烦人的a31 我去各大微信公众号搜它相关的内容，还用快手，抖音去搜，结果发现搜出来的信息五花八门，经过各种加工a32 在平时的话，偶尔会出一条新的消息，但在那种集中爆发期间有各种真假难辨的信息，每天看得头疼a33 你进微博之后一扫那个热搜，密密麻麻，全是关于这个问题，就觉着信息可能有点儿过多了a34 那些乱七八糟的社交媒体上，真的是泥沙俱下，质量太差了，反正就是不好筛选，而且因为内容太多了，渠道太广了，哪怕它全是真的，只看真的，我都觉得看不过来了a35寻找信息的时候即使感到过载，影响自己的心情，但是目标就是去寻找信息，还是会去寻找的a36 一直推，一直推疫情信息，让人感觉气愤a37 有的时候带来的是恐慌a38 本来心情就不太好了，然后再给我推这么多信息，让我一个一个去搜我想要的信息，我可能会特别焦虑a39 我过度关注，身体就会感觉太紧张了，所以干脆就不是特别的关注了a40 感觉烦躁，它的信息量太大了，已经超出我的理解范围了a41 我如果对这个信息的接受能力、处理能力比较差的话，这个信息又不断出现，那我可能就会比别人更多、更快地感受到倦怠a42 如果是我要搜的那种信息，有的说得特别严重的话，我可能会觉得比较担心a43 当时一直很关注确诊信息，也感觉到自己的情绪不对，有抑郁的感觉a44 本来信息就多了，就不要再一头扎进去，先让自己放松一下，调整一下心态之后，再去找信息或是想一想怎么尽最大可能性地减少这种信息过载a45 疫情期间更倾向于关注疫情，每天先看疫情的信息，之后找时间再看一些自己感兴趣的其他信息a46消息里边折射出很多，比如说感觉疫情信息数量一直在增加的话，一定要考虑继续购买口罩啦a47 别人再讨论这些疫情消息的话，我会选择不加入进去，只听着不讨论a48 别人给我发的疫情信息我也不看，就忽略过去，直接跳过去a49 之前关注很多博主或者公众号，但是发现他们内容都大同小异之后，一些不是那么官方的就不关注了a50 会把大部分软件的推荐或推送功能关掉a51 如果这个社交媒体一直给我推送一些没有用的东西，或者说它会干扰到我，我会把它卸载掉a52 如果是极个别很不喜欢的app，经常推送这种信息的话我可能会减少使用（续表）范畴初始概念代表性原始语句CHENG Huiping,YU Huanhuan,JIANG Xing.Antecedents and Consequences of Information Overload of Social Media in Major Public Health Emergencies:A ModelJ.Information Science,2023,41(3):45-56.-48厘清各个范畴间的关系，进而建构理论模型框架的过程【24】。其目的是整合所有理论范畴形成扎根于资料文本且具有解释力的理论【27】。本研究经过深入比较分析主轴编码中的8个主范畴，揭示8个主范畴的典型关系结构，见表4。3.3.4理论饱和度检验本研究针对18名访谈对象的访谈内容，随机抽取了15个样本（7名男性样本，8名女性样本）进行分析，余下的3份样本用于饱和度检验。在剩余的3份样本分析过程中，没有发现新的概念、范畴，说明重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因与后果变量已经被充分挖掘。当新的数据资料已经无法再形成新的属性和新的理论解释，这时便产生了“理论饱和”【28】，由此可认为，本研究范畴编码和理论模型已达理论饱和状态。4 信息过载前因后果理论模型构建经过上述三阶段编码分析及理论饱和度检验后，提炼出“重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前置因素及其对用户认知、情绪和行为的影响”这一核心范畴，进而基于S-S-O理论构建重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过表3 主轴编码结果Table 3 Spindle coding results主范畴C1用户因素C2信息因素C3技术因素C4环境因素C5感知疫情信息过载C6认知后果C7情绪后果C8行为后果范畴B1 人口统计特征B2 性格特质B3 使用特征B4 信息能力B5 信息需求B6 信息数量B7 信息质量B8 信息呈现方式B9 负面信息内容B10 系统功能复杂程度B11 信息屏蔽技术B12 信息推送技术B13 好友数量B14 社群影响B15 社交媒体多任务处理B16 疫情环境B17 感知疫情信息过载B18 认知失调B19 消极高唤醒情绪B20 消极低唤醒情绪B21 积极应对行为B22 消极应对行为范畴内涵包括受访者性别、受教育程度等基本信息个体相对稳定的思想与情绪方式用户表现出与他人相区别的社交媒体使用特征用户在社交媒体上加工处理信息、吸收并创造信息的能力人们现有知识储备不足以解决面临的问题时产生的对信息的不足感与求足感用户主动或被动接受疫情信息数量的多少用户对信息内容质量高低的评判社交媒体通过文字、图像、音频、视频等形式来表达信息内容社交媒体上的负面信息，即含有情绪化和极端化等内容的信息社交媒体拥有的功能数量和使用难度用户在社交媒体上使用的用于选择、拒绝或回避疫情信息的技术根据用户兴趣和使用习惯，自动给用户传送疫情信息的社交媒体技术社交媒体用户进行社交互动的朋友数量用户的态度、行为受到社群关系的影响在使用某一款社交媒体的过程中同时使用其他类型的媒体，或同时参与其他非媒体活动社交媒体用户处于的新冠肺炎疫情暴发情境用户感觉给定的时间范围内提供的信息量超过了个人处理信息的能力当两种或两种以上相矛盾的认知、态度与行为发生时，用户会经历一种令人不安的心理状态较高强度的负面情绪激活状态，包括愤怒、恐惧、焦虑、紧张和烦躁等较低强度的负面情绪激活状态，包括倦怠、担心和抑郁等用户采取积极方式应对社交媒体信息过载用户采取消极方式应对社交媒体信息过载表4 主范畴典型关系结构表Table 4 Typical relation structure of main category典型关系用户因素感知疫情信息过载信息因素感知疫情信息过载技术因素感知疫情信息过载环境因素感知疫情信息过载感知疫情信息过载认知后果感知疫情信息过载情绪后果认知后果、情绪后果行为后果感知疫情信息过载行为后果关系结构直接作用直接作用直接作用直接作用直接作用直接作用直接作用间接作用关系结构内涵人口统计特征、性格特质、使用特征、信息能力与信息需求等用户因素直接影响感知疫情信息过载社交媒体上信息数量、信息质量、信息呈现方式与负面信息内容等信息因素直接影响感知疫情信息过载社交媒体的系统功能复杂程度、信息屏蔽和信息推送技术等技术因素直接影响感知疫情信息过载社交媒体上的好友数量、社群影响、社交媒体多任务处理与所处的疫情环境等环境因素直接影响感知疫情信息过载感知疫情信息过载直接影响用户的认知情况感知疫情信息过载直接影响用户的情绪状态用户的认知和情绪表现直接影响其应对信息过载的行为用户的疫情信息过载感知间接影响其应对行为程慧平,于欢欢,蒋星.重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因后果模型研究J.情报科学,2023,41(3):45-56.-49载前因后果理论模型（如图1所示）。该理论模型可概括为：用户因素、信息因素、技术因素和环境因素影响社交媒体用户的疫情信息过载感知，感知疫情信息过载影响着社交媒体用户的认知反应和情绪反应，进而影响着社交媒体用户的行为决策。4 4.1 1 信息过载前因变量信息过载前因变量在压力对机体的刺激环节，本研究将用户因素、信息因素、技术因素和环境因素视为主要压力源，也是信息过载的前因变量。4.1.1 用户因素用户因素与其自身特性密切相关，用户是感知疫情信息过载的主体。本研究中用户因素涉及人口统计特征、性格特质、使用特征、信息能力和信息需求5个范畴。人口统计特征包括受访者性别、社会身份、受教育程度等基本信息，而受教育程度是造成疫情信息过载感知程度不同的主要人口因素。在重大突发公共卫生事件情境下，受教育程度高的用户，在面对大量疫情信息时，表现出较弱的疫情信息过载感知。有学历为本科及以下的受访者表示“有的疫情信息也有可能是过于专业，让我无法理解。”Chae的研究也指出与受教育程度高的人相比，受教育程度低的人对新信息的分类能力较弱，更容易感知信息过载【29】。性格特质是个体相对稳定的思想与情绪方式，也是一个人的个性心理特征。在重大突发公共卫生事件情境下，性格乐观的用户适应能力较强，倾向于及时解决问题，对社交媒体的使用表现出高度的积极性，信息过载的感知较弱。而性格悲观的用户在短时间内接受大量疫情信息时，往往会产生或加重负面情绪。如“因为我的性格非常开朗，平时基本上不会有什么压力我觉得有一些突发情况以及突发的一些信息都没事的，事情就是在一件一件发生，然后去接受、去解决，我觉得通过我身边的人就可以观察到，大家对信息的接受能力跟性格是有很大关系的。”Chae的研究也表明高特质焦虑的个体在暴露于与威胁相关的信息时，他们的焦虑会损害其信息处理能力，更易产生信息过载感知【29】。使用特征是指用户表现出与他人相区别的社交媒体使用行为，主要包括使用强度、使用经验和使用社交媒体类型三个方面。使用强度方面，重大突发公共卫生事件情境下，用户使用社交媒体的时间越长，登录频率越高，接触到的疫情信息也就越多，显著影响其疫情信息过载感知。有受访者指出“使用得越多，接收到的信息就各种各样，无关的信息就越多。”使用经验方面，拥有丰富社交媒体使用经验的用户往往能够高效获取所需信息，有效屏蔽无关信息。如“当图1 重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载前因后果理论模型Figure 1 Theoretical model of cause and effect of social media information overload in major public health emergenciesCHENG Huiping,YU Huanhuan,JIANG Xing.Antecedents and Consequences of Information Overload of Social Media in Major Public Health Emergencies:A ModelJ.Information Science,2023,41(3):45-56.-50你不会使用屏蔽或投诉这些功能的话，社交媒体肯定会疯狂给你推送疫情信息，但是当你使用这些功能时，它肯定给你推的频率变少。”使用社交媒体类型方面，相比于强关系社交媒体，使用弱关系社交媒体更易感知疫情信息过载。如“微信（强关系社交媒体）推送的少，有的时候不关注根本看不到什么，一天也就那么一两条儿，但是当你打开抖音（弱关系社交媒体），热门里全是疫情信息。”信息能力指的是社交媒体用户加工处理信息、吸收并创造信息的能力，主要包括信息识别理解能力和信息加工处理能力。重大突发公共卫生事件情境下，信息能力弱的社交媒体用户，往往难以及时消化过量的疫情信息、准确识别疫情信息的真伪，更易产生信息过载感知。而有着医学专业背景的学生通常对健康信息和疫情信息具备一定的甄别能力，信息素养较高，表现为较低的信息过载感知。如“因为疫情信息跟专业关系比较大，所以没有出现我不太理解的情况。”王娜的研究也指出社交媒体用户信息素养较低是造成社交媒体信息过载的原因之一【30】。信息需求是指当人们现有知识储备不足以解决面临的问题时产生的对疫情信息的不足感与求足感。在重大突发公共卫生事件情境下，社交媒体用户对疫情信息需要的急切程度直接影响其疫情信息过载感知，用户的信息需求越迫切，越不愿意在信息搜寻上花费过多时间，当面临过量的疫情信息时，就越容易感知疫情信息过载。如“如果比较急切的话，有着想特别快找到的这个心情，但是在众多的信息中你又找不出来自己想要的、有价值的，就会影响心情。”4.1.2 信息因素信息因素指的是重大突发公共卫生事件情境下，用户在社交媒体平台获取的信息所展示出的属性与特征，是影响社交媒体用户疫情信息过载感知的主要因素。本研究中信息因素主要包括信息数量、信息质量、信息呈现方式和负面信息内容4个范畴。信息数量是指用户主动或被动接受疫情信息数量的多少。重大突发公共卫生事件情境下，当社交媒体用户接收到的疫情信息过多，超过了其处理与吸收疫情信息的能力时，就会产生疫情信息过载感知。用户接收的信息数量越多，产生的疫情信息过载感知就越强烈。而疫情信息的数量直接受其强度、内容长度、重复性等因素的影响。如“社交媒体一直在更新一直在更新，不是固定一个时间的，甚至每天晚上2点多它们都有疫情信息推送，这种信息太冗杂了，你根本看不过来。”刘鲁川的研究也指出社交媒体有着信息数量庞大的信息特征，用户在使用时需要从海量信息中挑选出有用或感兴趣的信息，会给大脑造成沉重的负担，超出其机体承受力【6】。信息质量是指用户对疫情信息内容质量高低的评判，具体包括信息不确定性、信息复杂性、信息冲突性、信息相关性和信息专业性。依据有限理性理论，社交媒体用户能够处理的信息容量是有限的，需要花费更多的注意力思考和阅读来源可靠且有价值的疫情信息，而社交媒体平台上充斥着真假难辨、晦涩难懂、模糊冲突、无关无用的疫情信息，高质量疫情信息的筛选会占用和消耗用户大量的时间和精力，让用户感到认知负荷。如“疫情信息本身存在不确定性，无法判断信息的真假。可能是我对它太过关注了，我总想知道它是真是假，还总会听到很多别的消息的混淆，就会弄得自己很混乱。”刘雪琪的研究也表明信息难度越大，用户的信息过载感知就越强烈【31】。信息呈现方式是指社交媒体通过文字、图像、音频、视频等形式来表达疫情信息内容。疫情信息内容的组织与呈现是否有利于用户理解和内化为知识，直接影响着用户的疫情信息过载感知，更直观清晰的疫情信息内容会显著降低社交媒体用户的信息过载感知。本研究还发现，相比图片、视频形式的疫情信息，文字形式的疫情信息会让社交媒体用户感知信息过载的程度更深。如“文字需要自己去浏览，还要去思考，需要更多的认知资源，相较于视频，图片那种比较直观的形式，时间花得多，就造成了很多时间上的负担。”负面信息内容是指用户在社交媒体上接触到的含有情绪化和极端化等特征的负向信息。在新冠大流行背景下，受到疾病威胁的人们往往处于精神高度紧张的状态，一些非理性、情绪化和偏激的言论经由社交媒体不断传播扩散，社交网络上充斥着抱怨、牢骚、恐慌、焦虑等负向信息。而部分用户在社交媒体使用时，倾向于看到的是新冠的预防和控制措施、疫苗的研制进展等正向信息，或是用户现有问题的解决方案。这些负面信息不仅无益于事情的解决，还会加重用户的情绪负担，致使用户产生强烈的疫情信息过载反应。有受访者提到“当时的人都挺情绪化的，每个人语言文字的表达并不是特别恰当，组织出来的信息比较偏激，不符合我想要看到理性信息的诉求，觉得很多很烦。”江佩芹的研究也证明了负向资讯程度会正向影响资讯超载【32】。4.1.3 技术因素技术因素指的是用户接触到的社交媒体平台的系统功能和信息处理技术，是影响社交媒体用户疫情信息过载感知的重要因素之一。本研究中技术因素主要包括系统功能复杂程度、信息屏蔽技术和信息推送技术3个范畴。系统功能复杂程度是指社交媒体拥有的功能数量和使用难度。社交媒体拥有过多功能，会重复推送疫情相关信息，增加了用户需要处理的潜在的无用疫情信息的数量；繁复的系统功能设置会使得社交媒体的使用难度增大、易用性降低。系统功能越复杂，社交媒体用户的认知负担越重，越易产生负面情绪。如“微博真的是太复杂了，它有热搜，有同城热搜，有你感兴趣的，还有专门为你推荐的，为你推荐的里面，又分了好多门类，包括你感兴趣的、本地的，还有一些你关注的人，消息那边又有一些你订阅的账号、你加的一些群，功能真的是太复杂了。”Fu也在研究中提到：社交媒体运营商对系统功能频繁地拓展和更新，在满足用户需求、提升用户使用体验的同时也要求用户了解随之产生的众多与新功能相关的普及信息，增加了用户信息组织的难度，超出其信息处理能力，造成信息过载【11】。程慧平,于欢欢,蒋星.重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因后果模型研究J.情报科学,2023,41(3):45-56.-51信息屏蔽技术是指用户在社交媒体上使用的用于选择、拒绝或回避疫情信息的技术。重大突发公共卫生事件情境下，高效的信息屏蔽技术能够在一定程度上优化社交媒体平台上用户的疫情信息搜寻和浏览体验，使用户的疫情信息需求更加明确和聚焦，降低社交媒体用户的疫情信息过载感知，但无效或低效的信息屏蔽技术则无法帮助用户剔除无用的疫情信息内容。如“我在快手上，看见别人发的我不想看见的疫情信息，好像只能把他一个人给屏蔽了，不能把这类信息屏蔽。”Ahmed在研究中也指出一些信息回避、筛选技术可帮助用户从信息源中剔除无用内容以保护自身免受信息的轰炸【33】。信息推送技术是指根据用户兴趣和使用习惯，自动给用户传送信息的社交媒体技术，主要包括疫情信息推送和广告信息推送技术。过量的疫情信息推送是疫情期间的一种网络常态，此外，用户在使用社交媒体时，还经常会被迫接受与浏览和疫情信息内容相关的广告推荐。社交媒体信息推送技术频繁推送“看起来有用”的疫情信息，常常使得用户被海量信息所淹没，产生信息过载的感知。如“微博上面的一些新冠疫情信息，同样的信息我可能知道一个大概就行了，如果一直给我推送的话，我就感觉很不耐烦。”Mohammed的研究也证实了通过推送通知接收消息的用户通常会经历更多的信息过载【8】。4.1.4 环境因素环境因素指的是社交媒体用户所处的现实环境，用户的基本活动都在一定的环境范围内产生并受其制约。环境因素显著影响社交媒体用户的疫情信息过载感知。本研究中环境因素涵盖好友数量、社群影响、社交媒体多任务处理和疫情环境4个范畴。好友数量是指社交媒体用户拥有的与之进行社交互动的朋友数量，直接影响疫情信息分享和广告侵扰的程度。由于新冠肺炎疫情所表现出的危机性质，多数人将分享新闻视为一种社会责任，分享意愿尤为强烈，因此来自朋友分享的疫情信息明显增加，但是由于“旁观者效应”，人们认为转发一下就已尽到责任，分享信息时并没有对疫情信息加以思考和鉴别，反而成为流言传播的助推者，增加了社交媒体用户的疫情信息甄别难度。另外，朋友圈频繁的广告发布也会给社交媒体用户带来信息处理压力。这种情况下，好友数量越多，用户接收到的疫情信息和广告就越多，越易产生疫情信息过载感知。有受访者表示“有些疫情信息根本不想看，但是好多人都在转发，关注的人都在转发。”Sas