受眾對數據新聞的采用行為研究

翟紅蕾 李明月 陳一凡

摘要：數據新聞以全新的新聞表現形態改變了受眾對新聞的感知和理解方式。但由于數據新聞受眾認知基礎薄弱，受眾數量積累困難，故而造成其輿論影響效果和社會傳播功能受限，研究數據新聞受眾的采用行為及其影響因素就顯得十分重要。本文以受眾采用數據新聞的影響因素為實證研究對象，基于UTAUT理論模型和文獻分析設計調查問卷，通過數據分析發現：績效期望、性能預期、個體創新性和社會因素正向影響受眾的采用意愿；同時根據實證結論提出數據新聞優化策略，以期有效擴大數據新聞的社會影響力和輿論引導力。

關鍵詞：數據新聞 受眾 UTAUT模型 采用因素

2012年后，數據新聞開始參與到新聞制作的過程及媒體的結構和功能建設中，與受眾的聯系越來越緊密，被廣泛認為是“新聞業的未來”。但中國的數據新聞經過9年發展，其社會投放的效果甚微，巨大的新聞傳播優勢無法完全釋放，究其原因，主要是大多數數據新聞平臺仍然以傳統單向式的信息傳播模式運作，缺乏與受眾的交流互動，導致數據新聞的受眾積累困難，影響力有限。目前關于數據新聞受眾的研究稀缺，起止時間國內以受眾視角來審視數據新聞發展的研究僅有兩篇，這也體現出學術研究關注點還停滯于數據新聞制作流程，數據新聞受眾研究領域幾乎處于真空狀態。

數據新聞顛覆了傳統新聞業務流程和媒體組織結構，擁有全新的新聞思維、新聞敘事和技術能力。這樣的呈現方式能讓受眾發現宏大的事件背后與自身的關聯，可視化的表現形式也讓數據新聞的易讀性得到加強。同時，數據新聞自身具備的科學性、可追溯性確保信息的真實來源，增強了新聞的真實性，大大推動了深度新聞的快速發展。但數據新聞媒體剛剛開始進入新聞媒體領域，想要建立起受眾群體，具有很大的挑戰性，媒體組織引導受眾采用數據新聞任重道遠。

一、數據新聞受眾采用意愿影響因子模型的構想

為了分析受眾對數據新聞的使用動機，基于技術接受模型（TAM）和接受使用統一整合理論（UTAUT），構建出受眾使用數據新聞的意愿影響因素理論模型。

在模型運用中，技術接受模型（TAM）是指Davis結合理性行為理論，將感知有用性和感知易用性來替換認知與情感維度，創建技術接受模型，用于研究個體對信息系統或信息技術的采用行為。技術采納與利用整合理論（UTAUT）由Venkatesh等人綜合八種使用者接受模型提出，對用戶信息系統采納和使用影響因素的解釋能力可達到70%。

基于上述模型，筆者提出以下影響因素的設定與創新模型的假設（如圖1）。

績效期望個體使用信息技術或系統時提升工作績效的期望程度。有研究表明，該因素對采用意愿有影響作用。因此，筆者提出假設H1：績效期望對采用意愿有顯著正影響。

努力期望是用戶感知使用新技術系統的難易程度，努力期望高意味著理解度低且易用性高。受眾在接受新事物之前，如果他們感知到的某種新技術操作起來越容易，那么他們使用該信息技術的積極性就會越高。因此，提出假設H2：努力期望對采用意愿有顯著正影響。

性能預期與TAM模型中的感知易用性相似。學者們認為設備條件能正向影響受眾的使用意愿。當基礎設施被使用時，設備條件會成為指導者和助手，從而正向影響信息的接收。筆者將性能預期用于研究受眾感知數據新聞平臺的易用性及感知數據新聞內容的易用性。因此，筆者提出假設H3：性能預期對采用意愿有顯著正影響。

感知優勢是指與其他類型的信息系統相比，個體感知到該信息系統在信息內容、功能服務和系統界面等方面的相對優勢。若受眾在感知層面上認為數據新聞比其他類型新聞更具權威性、專業性和科學性，會加強受眾繼續瀏覽、使用、采用數據新聞的意愿。因此，筆者提出假設H4：感知優勢顯著影響采用意愿。

社會影響指用戶選擇瀏覽數據新聞時是受到身邊重要的人的建議以及外部宣傳報道等對其做出持續使用決策的影響。因此，筆者提出假設H5：社會影響對采用意愿有顯著正影響。

促進因素是指個人認為現有組織或技術基礎設施支持其使用信息技術的程度。用戶在使用新技術的過程中，若在遇到問題時得到有效幫助，該用戶的使用意愿將會加強。因此，筆者提出假設H6：促進因素對采用意愿有顯著正影響。

個體創新性是指用戶的個性特征，代表用戶接受新事物的觀念和內在的傾向程度。研究表明，個體創新性影響其嘗試意愿。因此，筆者提出假設H7：個體創新性對采用意愿有顯著正影響。

采用意愿是指用戶利用網站、新聞客戶端等媒介瀏覽、使用數據新聞的具體行為，例如，主動瀏覽數據新聞，分享數據新聞至社交媒體等。

根據以上假設，筆者綜合文獻設計問卷，設計7個變量，每個變量采用3個問項進行測度（見表1）。

二、受眾采用數據新聞的影響因素實證分析

問卷調查對象均是接觸過數據新聞的受眾，其中男性139人，女性234人；本科及以下文化程度為214人，碩士144人，博士15人。

1.信效度分析及因子分析。本問卷的信效度檢驗達到了0.981，各變量的α系數均大于0.7，可信度較好。通過因子旋轉得到六個因子，刪去無關題項后重新歸類整合。

2.采用意愿與假設影響因素的相關性與回歸分析。本研究假設的六個影響因素與采用意愿顯著相關，分別是0.849、0.808、0.790、0.767、0.720、0.787。六項影響因素與采用意愿呈顯著相關性，故進入多元回歸分析。結果表明，所有自變量可以解釋影響因素值變化的79.0%，回歸方程對本研究樣本數據點的擬合度合適且具備穩定性。F檢驗統計量對應的概率P值為0.000，影響顯著。D-W值為1.931，故基本無自相關性。

績效期望、性能預期、社會影響、個體創新性的顯著性小于0.01，這些變量均對采用意愿具有顯著影響。努力期望和促進因素的回歸系數P值大于0.05，意味著兩個變量對采用意愿沒有顯著影響。所以，假設H1、H3、H4、H5成立，假設H2和H6不成立。

3.研究結論。績效期望正向影響數據新聞用戶采用意愿，該路徑系數為0.437。即用戶在使用數據新聞時，認為該新聞能提升學習或工作效率時，個體會愿意采用數據新聞。但數據新聞的制作過程仍存在漏洞，其內容偏向軟新聞，流失了硬新聞的主要受眾，且數據新聞用戶畫像模糊。

個體創新性正向影響數據新聞用戶的采用意愿，路徑系數為0.189。故個體創新性越高，使用數據新聞的意愿越強烈。而采用數據新聞的人群在其領域屬于早期使用者，可以被看作是意見領袖，能夠影響該領域的后期跟隨者。

性能預期正向影響數據新聞用戶的采用意愿，路徑系數為0.162。故用戶在瀏覽數據新聞的過程中，若感知到播發平臺的功能特征能夠滿足需求，則繼續采用數據新聞的意愿越強烈。

社會影響正向影響數據新聞用戶的采用意愿，路徑系數為0.156。受眾會受到身邊重要的人的影響，他人對個體的建議越強烈，其采用數據新聞的的意愿就會越強。

三、基于采用意愿的數據新聞優化策略

基于上述實證研究，筆者將從用戶采用意愿的角度出發，從人才培養、輿論引導、建立數據庫和開發專業化移動客戶端的角度提出數據新聞的優化策略。

1.培養專業的數據新聞人才，創作高質量的數據新聞內容，逐步培養用戶對數據新聞的績效期望。數據顯示，績效期望是影響受眾接受數據新聞的主要因素。具體來說，數據新聞的內容、表現形式和數據的質量是受眾采用數據新聞的主要原因。從內容方面來看，Fletcher等人發現高質量的新聞內容是受眾采用數據新聞的決定性因素，媒體組織應該提供豐富多樣的內容，從而提高數據新聞的比例。

專業性培訓是提高數據新聞質量具有吸引力的辦法，培訓需關注數據新聞的深層次價值，保證高品質的數據來源，建立完善高效的數據新聞制作制度。從人才儲備的角度來看，發達國家，會向學生提供大量的數據新聞培訓課程，歐洲高校都會相對廣泛地提供數據新聞教育。借鑒國外經驗，我國各高校應建立新聞與傳播學和計算機科學等跨學科融合項目，開設系統完整的數據新聞專業課程，培養專業人才，建設充足的專業人才隊伍。專業的數據新聞人才既是高水平數據新聞的生產者，也是數據新聞用戶的科普推廣者，承擔著培養受眾對數據新聞使用和欣賞的責任，能有效提升用戶對數據新聞的績效期望。數據新聞用戶的積極績效期望又反過來影響和激勵數據新聞的優質創作，從而形成良性雙向互動。

2.充分發揮KOL影響力，積極調動受眾關注，不斷擴大數據新聞的社會影響力。意見領袖由拉扎斯菲爾德提出，指在信息傳遞與人際互動過程中具有影響力、活動力的人。隨著自媒體的迅速發展，網絡關鍵意見領袖（KOL）影響、引導輿論的影響力逐漸擴大，他們在網絡上擁有一定數量的粉絲團，其意見能夠在很大程度上影響粉絲的采用意愿。綜上，培養多種科學領域和大眾傳媒領域的意見領袖與學界業界的專家合作，能夠在短時間里擴大數據新聞的影響力，營造有利于數據新聞健康發展的大環境。通過社交媒體、自媒體和短視頻媒體等新興媒體的發布、轉發、評論，提升數據新聞在新媒體上出現的頻率，有效擴大數據新聞的影響力。

3.推進公民新聞與數字新聞結合，建立開放透明的數據儲備庫，激發受眾在數據新聞創作方面的個體創新性。實證研究發現，受眾的個體創新性顯著正向影響其對數據新聞的采用意愿。丁法章認為：在社會化媒體時代，公民新聞的力量必然不斷上升，最終與專業媒體相抗衡。提高受眾在數據新聞中的參與度不僅能鼓勵個體創新，也能夠在一定程度上抵消公眾日益增長的不信任和被剝奪的權利。數字工具有能力改變新聞及其受眾之間的傳統傳授關系，向公民提供數據提交的開放平臺，完善用戶生成內容的發布和管理機制，擴大公民對數據提供的參與度。這種方式讓公民對用戶生成內容建立信任度，提高數據的透明度和可信度，擴大媒體在公眾面前的可信度，通過眾包的形式延長數據新聞的影響力，激發受眾對參與式新聞的熱情，從而吸引更多的新用戶。

4.簡化新聞網站操作流程，開發專業的移動設備客戶端，強化受眾對新聞網站的性能預期。當傳播者與受者在認知、背景等各方面存在差異，受眾的解讀可能會出現不同程度的偏離。所以研發移動設備客戶端代替網頁瀏覽，能夠很大程度上減少受眾瀏覽數據新聞的過程和環節，降低受眾在網頁瀏覽時接觸到的垃圾信息或無效信息，從而減少受眾在解碼過程中的消耗，提高受眾的信息采用意愿。移動設備客戶端在精準定位和精準投放方面優于網頁瀏覽，從而大大減少平臺的宣傳成本，精準定位到目標受眾，提高受眾對數據新聞的關注度。

作者單位 武漢理工大學法學與人文社會學院

本文系2020國家社科基金項目“受眾對數據新聞的認知與采用行為研究”（項目編號：20BXW029）、2021中央高校基本科研業務費資助“數據新聞采用行為的影響因素研究”（項目編號：2021VI028）、2020年湖北高校省級教學研究項目“媒體融合背景下高校新聞傳播專業創新型‘卓越人才培養模式研究與實踐”（項目編號：2020193）的研究成果。

參考文獻

[1]郎勁松，楊海.數據新聞：大數據時代新聞可視化傳播的創新路徑[J].現代傳播（中國傳媒大學學報），2014（03）.

[2]劉杰.數據新聞可視化敘事初探[J].科技傳播，2013（16）.

[3]李雅箏.在線教育平臺用戶持續使用意向及課程付費意愿影響因素研究[D].合肥：中國科學技術大學，2016.

[4]Fletcher R，Nielsen RK.新聞受眾是否越來越分散[J].通信學報，2017（04）.

[5]Lazarsfield P，et al.The peoples choice[M].New York：Columbia University Press，1948.

[6]彭蘭.社會化媒體、移動終端、大數據：影響新聞生產的新技術因素[J].新聞界，2012（16）.

【編輯：朱垚穎】