情緒和信息呈現方式對新冠疫苗接種意愿及態度的影響

張 蕙 汪 波

(中央財經大學社會與心理學院，北京 100098)

1 引言

新冠肺炎疫情發生后，為了取得抗疫勝利，全國組織開展新冠肺炎疫情防控科普宣傳活動，效果顯著(李躍兵等，2020)，在短時間內，居民形成了非必要不出門和出門戴口罩的習慣(丘志堅等，2020)，為阻斷新冠病毒傳播奠定了良好的基礎。當下，新冠疫苗已經獲批上市，免費接種前期人們的接種意愿不高(Kwok et al., 2021)，特別是醫護人員疫苗上市后接種意愿僅為27.65%(張杭杰等，2021)。Wang等人(2021)在2020年2月和8月調查了接種新冠疫苗的意愿分別為44.2%和34.8%，相隔六個月，新冠疫苗接種意愿下降十個百分點。為了加快新冠疫苗的接種速度，一些基層政府組織通過接種疫苗給予補貼或不接種疫苗給予某種程度的限制等舉措來促進接種，國家出動大量人力物力，目前完成新冠疫苗全程接種率已經達87.1%(截止2022年2月)?，F在疫情防控常態化，國內外疫情防控形勢嚴峻復雜，國家呼吁新冠疫苗接種滿六個月后積極接種加強針。如果加強針接種再像新冠疫苗接種初期時那樣宣傳，不僅耗費人力物力，而且容易引起群眾的不滿, 通過政策鼓勵加上媒介宣傳改變群眾態度和接種意愿更有普遍意義 (韓璽等, 2022)。陳蓓婧等人(2020)對11320位大學生進行的調查表明，在疫情早期，由于治愈病例增多、民眾防護意識提高等原因，人們的主要情緒是高興，同時也存在緊張、憤怒、難過和害怕四種負性情緒。因此，如何根據群眾的情緒進行匹配的宣傳，從而提升疫苗接種態度和意愿，以應對此次疫情和未來可能發生的其他突發情況是當下一項重要的課題。

2 文獻綜述

2.1 信息呈現方式對說服效果的影響

敘事信息是近年來信息研究的新領域。宣傳信息通常由統計數據和相關證據構成，但也可以用故事或敘事的形式呈現。Kreuter等人(2007)提出，敘事是一種具有清晰結構的連接事件和人物的表述，有時間和空間的限制并且包含和主題相關的隱性或顯性信息。敘事傳輸理論認為敘事傳輸是一個包括了注意、情感和想象的心理過程(嚴進, 楊珊珊, 2013)。當人們專注地看故事時，會產生更大的沉浸感(Wojcieszak & Kim, 2016)，可能會減少對敘事中說服性信息的抵觸(Green & Brock, 2000; Moyer-Gusé, 2008; Slater & Rouner, 2002)，導致知識、態度和行為的變化(Green & Brock, 2000; Murphy et al., 2011; Murphy et al., 2013)。敘事信息通過減少反辯增加說服力，產生更強的認知和情感反應，這反過來又影響了信息處理和行為(McQueen et al., 2011)。在健康交流的背景下，大多數敘事說服研究都集中在多大程度上成功改變與個人健康風險和行為相關的態度和意圖。一些研究發現，敘事信息在增加行為意圖方面更有效 (Green, 2006; Murphy et al., 2013; McQueen et al., 2011)。Ye等人(2021)以新冠疫苗接種為背景的研究發現，與非敘述性信息相比，敘述性信息在促進疫苗接種行為方面更具有說服力。因此提出假設H1a：對于新冠疫苗接種宣傳，敘事信息的說服效果更好(個體表現出更積極的接種態度和更強的接種意愿)。

然而，也有研究顯示，非敘事信息在改變行為(Greene & Brinn, 2003)方面更有效，Baesler和Burgoon(1994)研究發現，在少年犯罪事件上，非敘事信息被發現比敘事信息更有說服力，生動和非生動的非敘事信息在48小時內具有說服力，而生動的非敘事信息在一周內仍具有說服力。Bekalu等人(2018)研究H1N1背景下敘事信息和非敘事信息的影響。結果表明，與敘事條件下的被試相比，非敘事條件下的被試報告了更多H1N1相關的知識，并評價H1N1預防措施更有效。因此提出假設H1b：對于新冠疫苗接種宣傳，非敘事信息的說服效果更好(個體表現出更積極的接種態度和更強的接種意愿)。

2.2 信息呈現方式與情緒的交互作用

解釋水平理論認為，人們對事件的解釋水平取決于心理距離，人們用更具體、語境化的語言解釋近端事件，用更抽象、非語境化的語言解釋遠端事件(Trope & Liberman，2010)。解釋水平之間存在契合效應，即當兩種信息在某些方面協同時, 會產生正確感和正性情緒(Avnet & Higgins, 2006)。當外界信息所誘發的解釋水平和個體的解釋水平相契合時，信息的說服效果更好。例如，Kim和Nan(2016)發現，當信息以敘事形式呈現時，面向現在的信息會導致(針對疫苗的)更有利的態度和更強烈的意圖，而面向未來的信息以非敘事形式呈現時，會導致類似的(針對疫苗的)態度和意圖。

信息呈現方式會影響個體解釋水平。Braddock和Dillard(2016)提出，敘事是發生在動態世界中一系列連貫的、有因果關聯的事件，這些事件通過人物非習慣性的、有目的的行為而產生沖突、轉化和解決。根據前面對敘事信息的定義可知，敘事信息是具體的、有背景的，而非敘事信息則是抽象的、去背景的(Kim & Nan, 2016)。根據解釋水平理論，敘事信息誘發低解釋水平，而非敘事信息誘發高解釋水平。

以往研究表明，情緒可以引起解釋水平的變化。處于正性情緒的個體會認為抽象的目標更重要, 并且更喜歡廣告中抽象框架的產品(Labroo & Patrick, 2009)，增加長期目標的制定，更偏愛健康的食物(Gardner et al., 2014)，而負性情緒則相反。情緒信息理論提出，情緒“告知”消費者周圍環境的狀態(Schwarz & Clore, 1983)。處于負性情緒的個體傾向于認為當前的情況是有問題的(Bless et al., 1996)，會導致對刺激更仔細的評估(Sinclair & Mark，1992)并促進對外部刺激的詳細處理。處于正性情緒的個體則傾向于認為目前的情況沒有問題(Bless et al., 1996)，不需要密切關注細節或仔細檢查環境，從關注細節中解放出來以探索的方式行事，在更高的抽象層次上關注事件之間的關系(Friedman & F?rster, 2002)。此外，處于正性情緒的個體傾向于以更高的抽象水平思考自己(Updegraff & Suh, 2007)。正性情緒容易引起抽象思維, 負性情緒容易引起具體思維(Chowdhry et al., 2015)。Fredrickson和Branigan(2005)研究發現，相對于中性情緒狀態，正性情緒(快樂)擴大了認知范圍，負性情緒(憤怒)縮小了認知范圍。高解釋水平與全局處理密切相關，而低解釋水平則與局部處理密切相關(Rim et al., 2015)。所以正性(快樂)情緒會引發高解釋水平，而負性(憤怒)情緒引發低解釋水平。信息呈現方式和情緒之間存在契合效應。敘事信息誘發低解釋水平, 而非敘事信息誘發高解釋水平(Kim & Nan, 2016), 當外界信息所誘發的解釋水平和情緒的解釋水平相同時出現契合效應，因此提出假設H2：處于負性(憤怒)情緒的被試，敘事信息增強新冠疫苗宣傳信息的說服效果(個體表現出更積極的接種態度和更強的接種意愿)；處于正性(快樂)情緒的被試，非敘事信息增強新冠疫苗宣傳信息的說服效果。

3 實驗1

3.1 目的

操縱情緒和信息呈現方式，探究信息呈現方式對新冠疫苗接種態度和意愿的影響以及這種影響是否受情緒的調節。

3.2 被試

基于效應量f=0.25，α=0.05，1-β=0.80，使用G*Power 3.1(Faul et al., 2007)計算出至少需要196名被試，考慮到數據篩選的剔除率，發放216份問卷。最終回收有效數據189份，被試的平均年齡為29.33歲,SD=6.39，其中男性被試111人， 女性被試78人。 借助Credamo(https://www.credamo.com)收集問卷，隨機對平臺中的高質量被試(信用分≥90分且歷史作答采納率≥90%)進行推送，每個IP只能作答一次。

3.3 實驗設計

采用3(情緒：正性、負性、中性)×3(信息呈現方式：敘事信息、非敘事信息、無信息)被試間實驗設計，因變量為新冠疫苗接種意愿和態度。

信息呈現方式參照Kim和 Nan(2016)的操縱方式：通過改變對新冠疫苗的描述形式操縱信息呈現方式。敘事信息是已經接種過疫苗的第一人稱敘事信息，而非敘事信息是新冠疫苗的統計數據，參照Okuhara等人(2018)的實驗設置對照組，對照組不看任何信息。

控制變量：(1)性別、年齡等人口學變量。(2)新冠疫苗風險感知。疫苗感知風險是影響疫苗接種的主要影響因素。疫苗風險感知高會對接種疫苗產生猶豫，而認為疫苗保護期長會選擇接種疫苗(劉敏等，2021)。

3.4 材料

3.4.1 新冠疫苗接種意愿

參照Nan(2012)的測量方式并進行一定修改，采用測量項(1)您有多大可能在不久之后接種新冠疫苗；(2)如果您今天面臨是否接種新冠疫苗的決定，您有多大可能選擇接種疫苗；以及(3)您有多大可能在未來接種新冠疫苗。采用七點量表計分，數值越大表明接種意愿越高。在查看信息前的測量條件下，對新冠疫苗接種意愿的三個測量項目進行一致性檢驗，得到一致性系數Cronbachα為0.80。在查看信息后的測量條件下，對新冠疫苗接種意愿的三個測量項目進行一致性檢驗，得到一致性系數Cronbachα為0.79。

3.4.2 對新冠疫苗接種的態度

參照Kim等人(2020)的測量方式并進行一定的修改，采用測量項：您認為新冠疫苗是 (壞的/好的、有害的/有益的、愚蠢的/明智的、具有威脅的/令人安心的，冒險的/安全的)，采用七點量表計分，分值越高表明接種態度越積極。在查看信息前的測量條件下，對新冠疫苗接種態度的五個測量項目進行一致性檢驗，得到一致性系數Cronbachα為0.91。在查看信息后的測量條件下，對新冠疫苗接種態度的五個測量項目進行一致性檢驗，得到一致性系數Cronbachα為0.88。

3.4.3 情緒誘發

以往研究采用觀看影視作品片段誘導情緒(劉永芳等, 2010; 楊繼平，鄭建君, 2009; Ehring et al., 2010; Giles et al., 2020)。 參照Wang(2018)，通過觀看不同的視頻誘發情緒。中性情緒誘發視頻的內容為如何修復光驅，正性情緒誘發視頻內容為趙本山小品，而負性情緒誘發視頻內容為一名孕婦被一名年輕男子殘忍毆打，研究表明，此視頻可以誘發憤怒情緒(Wang, 2020)。參照Wang(2018)，采用9點量表測量情緒的兩個維度：愉悅度(1=極不愉悅；9=極愉悅)和激活度(1=感到極為遲鈍平靜、徹底放松或昏昏欲睡；9=感到興奮激動/或緊張不安/或受到刺激)。

3.4.4 新冠疫苗風險感知

參照Nan(2012)，通過三個項目測量疫苗的有效性感知：(1)我相信新冠疫苗可以有效地預防新冠病毒；(2)我相信新冠疫苗可以用于預防新冠病毒；(3)我相信如果我接種新冠疫苗，我就不太可能感染新冠病毒(7點量表，非常不相信—非常相信)。通過三個項目測量了對疫苗安全性的感知：(4)我擔心新冠疫苗的短期副作用；(5)我擔心新冠疫苗可能會對我的身體產生負面影響；(6)我擔心新冠疫苗可能會有未知的長期副作用(7點量表，完全不擔心—非常擔心)。一致性系數Cronbachα為0.83。

3.5 流程

被試首先評估此時的愉悅度和激活度，以確定被試的初始情緒。根據平臺隨機分組后被試分別觀看誘發正性、負性和中性情緒的視頻。視頻大約三分鐘，視頻觀看結束后被試需要再對自己的愉悅度和激活度進行評估。對被試進行注意力檢測(“我今年將購買一部新手機”。注意！此題為特殊題目，對于這一陳述，請您直接選擇下面第三個選項。)后，填寫新冠疫苗接種意愿和對疫苗態度的量表，以確定被試的初始意愿和態度。接下來按照平臺的分組查看相應信息，敘事信息組查看敘事描述的信息，非敘事信息組查看統計描述的信息(見表1)，無信息組休息一分鐘，不查看任何信息。接下來所有被試再填寫新冠疫苗接種意愿以及對疫苗的態度，最后被試填寫新冠疫苗風險感知量表和人口學信息。實驗流程如圖1所示。

圖1 實驗1 流程

表1 實驗1中不同信息呈現方式下的文字材料[注]材料信息參考科興疫苗官網介紹，http://www.sinovac.com.cn/product/showproduct.php?id=66

3.6 統計分析

根據實驗前指定的剔除規則：(1)作答時間超過±3個標準差(剔除3人)；(2)已經接種過新冠疫苗的被試(剔除10人)；(3)錯誤回答檢測題：“我今年將購買一部新手機”，在本研究中要求被試選擇第三個選項，若被試選擇其他選項，則該數據被剔除(剔除2人)；(4)視頻回憶錯誤的被試將被剔除，例如平臺數據顯示播放的為正性條件下的視頻，而被試回答的視頻內容為負性條件或中性條件下的視頻內容(剔除6人)；(5)文字回答問題與問題所問無關(剔除0人)。其中存在一人符合多項剔除原則，共發放216份問卷，剔除19份，最終獲得197份有效數據。使用SPSS(版本 23.0)進行統計分析，以統計中p<0.05作為閾值。

3.7 結果

3.7.1 情緒操縱檢驗

情緒操縱檢驗：2(時間：誘發前、誘發后)×3(情緒： 中性、 正性、 負性)×3(信息呈現方式：無信息、敘事信息、非敘事信息)重復測量方差分析。

綜上，情緒操縱有效。

3.7.2 相關分析

為了確定協變量，對因變量新冠疫苗接種意愿和新冠疫苗接種態度和有可能的協變量(如人口學變量、新冠疫苗風險感知)進行相關分析。若相關顯著則在后續的分析中作為協變量分析，若相關不顯著則不考慮。

為探究人口學變量、新冠疫苗風險感知和查看信息前的新冠疫苗接種意愿是否會影響因變量(查看信息后的新冠疫苗接種意愿)進行相關分析。因變量和查看信息前的新冠疫苗接種意愿(r=0.86,p<0.01)和新冠疫苗風險感知(r=0.58,p<0.01)存在相關。人口學變量和因變量相關不顯著。所以后續將查看信息前的新冠疫苗接種意愿和新冠疫苗風險感知作為協變量進行控制。

為探究人口學變量、新冠疫苗風險感知和查看信息前的新冠疫苗接種意愿是否會影響因變量(查看信息后的新冠疫苗接種態度)進行相關分析。因變量和查看信息前的新冠疫苗接種意愿(r=0.73,p<0.01)和新冠疫苗風險感知(r=0.62,p<0.01)存在正相關。其他人口學變量和因變量相關不顯著。所以后續將查看信息前的新冠疫苗接種意愿和新冠疫苗風險感知作為協變量進行控制。

3.7.3 人口學變量

對人口學變量性別和教育水平做卡方檢驗，探究不同組別間性別和教育水平的差異是否顯著；對于人口學變量年齡，以情緒和信息呈現類型為自變量進行方差分析，探究不同組別間年齡差異是否顯著，若差異顯著則作為協變量。

各組間性別差異不顯著(χ2=3.86,p=0.87)，年齡差異不顯著(F(8,189)=0.84,p=0.57)，教育水平差異不顯著(χ2=46.87,p=0.21)。各組間差異不顯著不作為協變量。

3.7.4 新冠疫苗接種意愿

情緒和信息呈現類型為自變量，對于新冠疫苗接種意愿而言，以觀看視頻前接種意愿和新冠疫苗風險感知作為協變量，進行協方差分析。

3.7.5 新冠疫苗接種態度

對于新冠疫苗接種態度而言，以觀看視頻前接種意愿和新冠疫苗風險感知作為協變量，進行協方差分析，以檢驗信息呈現方式的主效應是否顯著以及情緒和信息呈現方式是否存在交互作用。

3.8 小結

無查看信息的被試新冠疫苗接種意愿低于有查看信息的被試，查看敘事信息和查看非敘事信息的被試新冠疫苗接種意愿和態度無差異，查看敘事信息和非敘事信息都能提高接種疫苗的意愿和態度。與假設H1a和H1b均不一致，無論被試處于中性、正性(快樂)還是負性(憤怒)情緒，信息呈現方式對新冠疫苗接種意愿和態度的影響不變，不支持假設H2。實驗1的材料中敘事和非敘事部分對比不夠明顯，可能是導致與假設不一致的原因，在實驗2中將解決這一問題。

4 實驗2

4.1 目的

實驗1中的實驗材料敘事和非敘事差異較小，因此實驗2中對實驗材料進行修改敘事信息增多、對敘事者進行了描述并且添加了敘事者的頭像。實驗2還加入無關敘事組，以探究與疫苗接種無關的敘事信息是否能引起新冠疫苗接種意愿和態度的變化。

4.2 被試

基于效應量f=0.25，α=0.05，1-β=0.80，使用G*Power 3.1(Faul et al., 2007)計算出至少需要225名被試，發放227份問卷。最終回收有效數據204份，被試的平均年齡為26.65歲,SD=7.17，其中男性被試62人，女性被試142人。問卷收集方式同實驗1。

4.3 實驗設計

采用3(情緒：中性、正性、負性)×4(信息呈現方式：敘事信息、非敘事信息、無信息、無關敘事信息)被試間實驗設計，因變量為新冠疫苗接種意愿和態度，協變量為新冠疫苗風險感知。

信息呈現方式參照Kim和Nan(2016)的操縱方式：通過改變對新冠疫苗的描述形式來操縱信息呈現方式。敘事信息是已經接種過加強針疫苗的第一人稱敘事信息，而非敘事信息是對加強針疫苗的非敘事介紹, 參照Okuhara等人(2018)的實驗設置對照組，對照組不看任何信息。無關敘事信息是查看和新冠疫苗接種無關的第一人稱敘事信息。實驗材料的文字部分字數一致(見表2)。

表2 實驗2中不同信息呈現方式下的文字材料

控制變量：同實驗1。

4.4 材料

同實驗1。

4.5 流程

同實驗1。

4.6 統計分析

異常數據的剔除原則包含以下幾項：(1)作答時間超過±3個標準差(剔除3人)；(2)已經接種過新冠疫苗加強針的被試(剔除15人)；(3)錯誤回答檢測題：“我今年將購買一部新手機”，要求被試選擇第三個選項，若被試選擇其他選擇，則該數據被剔除(剔除4人)；(4)視頻回憶錯誤的被試將被剔除，例如平臺數據顯示播放的為正性條件下的視頻，被試回答的視頻內容為負性條件或中性條件下的視頻內容(剔除2人)；(5)文字回答問題與問題所問無關(剔除0人)。根據異常數據剔除原則，其中存在一人符合多項剔除原則，共發放227份問卷，剔除24份，最終獲得204份有效數據。使用SPSS(版本 24.0)進行統計分析，以統計中p<0.05作為閾值。統計分析同實驗1。

4.7 結果

4.7.1 操縱檢驗

(1) 情緒操縱檢驗

綜上，情緒操縱有效。

(2) 信息呈現方式操縱檢驗

采用卡方檢驗分析信息呈現方式分組與檢驗選項的關系。題目為“請根據剛才閱讀的材料作答。您剛才閱讀的文字材料中，”1=屏幕上未呈現文字材料，2=小李講述了疫苗情況以及他接種新冠疫苗加強針的親身經歷，3=小李講述了疫苗情況以及接種新冠疫苗加強針需要注意的事項，4=小李講述了他的快遞工作和對工作的看法。采用未剔除前的數據進行分析。結果顯示，任一期望頻數均大于5，可以采用卡方檢驗，χ2=574.73,p<0.001，說明不同組別的人選擇不一樣。信息呈現方式和檢驗選項之間存在強相關，Cramer’s V=0.92,p<0.001。

綜上，信息呈現方式操縱成功。

4.7.2 相關分析

為探究人口學變量、新冠疫苗接種風險感知和查看信息前的新冠疫苗接種意愿是否會影響因變量(查看信息后的新冠疫苗接種意愿)進行相關分析。因變量和查看信息前的新冠疫苗接種意愿(r=0.89,p<0.01)、年齡(r=0.14,p<0.05)、新冠疫苗風險感知(r=0.54,p<0.01)存在正相關，后續考慮將上述變量作為協變量進行控制。

為探究人口學變量、新冠疫苗風險感知和查看信息前的新冠疫苗接種態度是否會影響因變量(查看信息后的新冠疫苗接種態度)進行相關分析。因變量與查看信息前的新冠疫苗接種態度(r=0.92,p<0.01)和新冠疫苗接種風險感知(r=0.75,p<0.01)存在正相關，因變量和性別(r=-0.19,p<0.05)存在負相關，后續考慮將上述變量作為協變量進行控制。

4.7.3 人口學變量

各組間性別差異不顯著(χ2=13.24,p=0.28)，年齡差異不顯著(F(11,192)=1.23,p=0.27)，教育水平差異不顯著(χ2=47.96,p=0.32)。各組間差異不顯著不作為協變量。

4.7.4 新冠疫苗接種意愿

4.7.5 新冠疫苗接種態度

4.8 小結

與實驗1相比，實驗2信息呈現方式操縱成功。信息呈現方式的主效應顯著，查看敘事信息的個體相比查看非敘事信息的個體表現出更積極的接種態度，但沒有表現出更積極的接種意愿，部分支持假設H1a，不支持H1b。對于新冠疫苗接種意愿和新冠疫苗接種態度而言，情緒和信息呈現方式的交互作用均不顯著，不支持假設H2。

5 總討論

通過兩個實驗探究信息呈現方式和情緒對新冠疫苗接種意愿和接種態度的影響。根據以往的研究提出假設H1a：對于疫苗接種宣傳，敘事信息的說服效果更好(個體表現出更積極的接種態度和更強的接種意愿)，H1b：對于新冠疫苗接種宣傳，非敘事信息的說服效果更好(個體表現出更積極的接種態度和更強的接種意愿)。基于解釋水平的契合效應，提出假設H2：處于負性(憤怒)情緒的被試，敘事信息增強新冠疫苗宣傳信息的說服效果；處于正性(快樂)情緒的被試，非敘事信息增強新冠疫苗宣傳信息的說服效果。實驗1和實驗2中信息呈現方式的主效應均顯著，實驗1中查看敘事信息和非敘事信息的說服效果無顯著差異，實驗2中查看敘事信息的個體相比查看非敘事信息的個體表現出更積極的接種態度，但沒有表現出更積極的接種意愿，部分支持假設H1a，不支持H1b。實驗1和2的結果均表明，情緒和信息呈現方式之間不存在交互作用，不支持假設H2。

5.1 敘事信息對新冠疫苗接種意愿和態度的影響

觀看代入感強的敘事信息時，觀看者會出現情緒反應增強(Green et al., 2004)、產生與敘事故事相同的思維模式和態度改變(Wang & Calder, 2006)等反應。根據Braddock和Dillard(2016)的元分析，暴露于敘事信息中會使個體在信念、態度、意圖以及行為上保持和敘事信息一致。通過兩個實驗探究信息呈現方式對新冠疫苗接種意愿和態度的影響，實驗1中查看敘事信息和非敘事信息說服效果無顯著差異，實驗2中查看敘事信息的被試對于接種疫苗的態度更加積極。實驗1和實驗2結果不一致的原因是實驗2的敘事信息更豐富。第一，敘事的質量會影響敘事傳輸，故事的質量越高，人們的代入感越強(Green & Brock, 2000)。實驗2中敘事信息的故事更完整，實驗1材料中敘事信息共24個字，實驗2材料中敘事信息為308個字。實驗2的材料完整描述了疫苗接種的全過程，和生活的經歷一致，會提升被試的代入感(Bal et al., 2011)。第二，角色的塑造會影響敘事傳輸，可辨別的合理的角色會增強敘事傳輸(Stern, 1994)。實驗2中角色更加立體的敘事使得被試的卷入更強。實驗1中只泛泛描述了“×大學大學生李某”，而實驗2中詳細描述了小李的工作，合理描述了為什么小李會說這一番話，并配上了人像照片。

5.2 情緒和信息呈現方式對新冠疫苗接種意愿和態度的影響

利用解釋水平的契合效應，將情緒和信息呈現方式相結合，探究其對新冠疫苗接種意愿和態度的影響。根據以往研究，正性情緒會誘發高解釋水平，負性情緒會誘發低解釋水平(Chowdhry et al., 2015)，非敘事信息會誘發高解釋水平，敘事信息會誘發低解釋水平(Braddock & Dillard, 2016)，那么情緒和信息呈現方式之間存在契合效應，當情緒誘發的解釋水平和信息呈現方式誘發的解釋水平相契合時，會增強說服性(Avnet & Higgins, 2006)。通過兩個實驗發現，信息呈現方式不受先前情緒的調節，與解釋水平的契合效應不一致。解釋水平的契合效應廣泛應用在健康領域(Kim & Nan, 2016)，以往鮮有關于情緒和信息呈現方式的研究，我們根據其他相關研究提出可能的原因。第一，實驗誘發的解釋水平情況和預期不一致。由于我們沒有測量被試的解釋水平，所以以下有幾種可能的情況：第一種可能是情緒和信息呈現方式沒有引發解釋水平的變化；第二種可能是情緒和信息呈現方式誘發的解釋水平與預期不一致，所以不符合假設預期的解釋水平契合效應。第二，我們認為可能是觀看視頻誘導的情緒不持久。李芳等人(2008)對高興和悲傷電影片段誘發情緒的時間進程進行探究發現，觀看高興影片喚醒高興情緒后，3分鐘內被試處于一般偏上的狀態且顯著高于基線水平。觀看悲傷影片誘發悲傷情緒后，5分鐘內被試處于一般偏上的狀態且顯著高于基線水平。實驗1平均作答時長為777秒，實驗2平均作答時長為901秒，均超過視頻誘發情緒的有效時間。所以雖然情緒操縱有效但仍可能對說服效果無影響。

5.3 研究意義

本研究具有一定的理論意義和實踐意義。一是以往研究更多關注情緒或者信息呈現方式對說服的影響(Green, 2006；Murphy et al., 2013; McQueen et al., 2011)，很少關注情緒和信息呈現方式的契合效應對說服的影響。基于解釋水平的契合理論將情緒和信息框架相結合，有利于填補已有研究的空缺，進一步驗證解釋水平契合理論。同時本研究在以往研究(Kim & Nan, 2016)的基礎上，從故事內容、主角塑造等方面加強了實驗材料的敘事性，優化了實驗材料。二是對政府宣傳策略有一定的啟發。在疫情反復的當下，接種疫苗是比較好的選擇。政府一定要積極進行疫苗接種宣傳，無論是使用敘事宣傳還是非敘事宣傳，都能提高新冠疫苗的接種意愿，豐富的敘事信息能改善接種新冠疫苗的態度。

5.4 研究局限及未來展望

本研究存在一定的局限性。第一，僅從“態度”這一指標中發現了敘事的效果優于非敘事，削弱了關于敘事信息豐富性的結論的可靠性。第二，只探討了正性(快樂)情緒和負性(憤怒)情緒對新冠疫苗接種意愿和態度的影響，沒有考慮其他情緒(如驚訝、恐懼)。伴隨著疫情的發展，人們的情緒在不停變化，除了正性(快樂)情緒和負性(憤怒)情緒，其他情緒也值得關注。后續研究可以探究其他情緒和信息呈現方式對新冠疫苗接種意愿和態度的影響。第三，缺乏對老年人群體的關注。采用互聯網進行數據收集，年齡段主要集中在40歲以下。在面對重大突發疫情時，老年人因為身體的原因往往是最需要接種疫苗的群體(郭盛淇，2013)。后續研究可以探究情緒和信息呈現方式對說服老年群體的影響。第四，實驗設計仍存在可以改進的地方。一是缺少對信息豐富程度的直接對比。通過兩個實驗研究發現在不同信息的豐富程度下，敘事信息和非敘事信息的說服效果存在差異。這一結論來自實驗間的對比，而非實驗內自變量的操縱。后續研究可以直接探究信息豐富程度對說服效果的影響。二是信息呈現方式的操縱欠缺特異性的保證。為了嚴格控制信息內容，材料中對于抗體水平增加的描述可能會削弱敘事信息和非敘事信息的差異，后續研究需要注意對敘事信息和非敘事信息內容的設置。

6 結論

(1) 無論個體處于中性、快樂情緒還是憤怒情緒，無論信息簡單還是豐富，敘事信息能增強新冠疫苗接種意愿和態度。

(2) 無論個體處于中性、快樂情緒還是憤怒情緒，信息較為簡單條件下，非敘事信息能增強新冠疫苗接種意愿和態度；信息較為豐富條件下，非敘事信息能增強新冠疫苗接種意愿，但不能影響新冠疫苗接種態度。

(3) 無論個體處于中性、快樂情緒還是憤怒情緒，信息較為簡單條件下，敘事信息和非敘事信息對新冠疫苗接種意愿和態度的影響沒有差異；信息較為豐富條件下，相比非敘事信息，敘事信息能增強新冠疫苗接種態度，但對疫苗接種意愿沒有影響。