大數據背景下社交平臺偽健康信息傳播影響因素研究

錢小敏，夏志杰 （上海工程技術大學 管理學院，上海 201620）

0 引 言

健康類信息是公眾在社交平臺上最為關注的話題之一。由于社交平臺信息生成的低成本、低門檻和“把關人”缺失，社交平臺已成為偽健康信息滋生的溫床，尤其在信息疫情之下，社交平臺偽健康信息傳播更加猖獗。同時，大數據技術無形之中使得社交平臺偽健康信息傳播的過程變得復雜嚴峻，給社交平臺偽健康信息管理帶來了巨大挑戰。

以往研究主要分析了信息特征、個體感知和情感等因素對用戶參與虛假信息傳播行為的作用[1-2]。然而，有研究表明健康意識、健康信息素養能影響健康謠言分享意愿[3]。同時，先前研究尚未以大數據為背景探討偽健康信息傳播的影響因素，尤其缺少大數據背景下社交平臺個性化推薦這一重要因素。此外，應用單一的理論模型研究傳播影響較為片面，將兩個理論模型整合成一個適用于本研究主題的新的研究理論框架更為合理。

本研究將整合S-O-R 模型和MOA 理論，引入個性化推薦這一新變量，構建大數據背景下社交平臺偽健康信息傳播影響因素模型，利用結構方程模型驗證模型和假設的合理性。本研究能深入剖析大數據背景下的社交平臺偽健康信息傳播行為，為提升社交平臺健康信息質量、控制偽健康信息傳播影響提供可供參考的對策建議。

1 研究模型與假設

1.1 研究模型

本研究將S-O-R 模型作為研究的主要框架，把MOA 理論納入S-O-R 模型中的刺激“S”中。其中，動機“M”部分包括信息交換、健康意識，機會“O”部分包括信息質量、信息新穎和個性化推薦，能力“A”部分是健康信息素養。有機體“O”部分選取感知有用性、情緒喚起和感知可信度作為個體的心理認知和情緒狀態，由此構建出大數據背景下社交平臺偽健康信息傳播行為影響因素模型，關鍵變量及其關系如圖1 所示。

圖1 社交平臺偽健康信息傳播行為影響因素模型

1.2 研究假設

1.2.1 刺激—動機層面

信息交換指個體之間的信息交流互動[4]。由于公共衛生危機引發的壓力和不確定性，人們會從他人那里獲得信息以彌補自身的信息缺失，并更傾向于相信那些信息[4]。他們對新冠病毒相關信息交流得越深，感知病毒的嚴重性就越強，從而導致恐懼和焦慮的情感[5]。因此，提出以下假設：

H1a：信息交換動機正向影響感知有用性。

H1b：信息交換動機正向影響情緒喚起。

健康意識指激勵個體通過疾病預防或醫療保健來維持或增強其身體健康的刺激因素[6]。健康意識較強的個體會傾向于相信非權威渠道的健康信息[7]。同時，他們往往對健康感到焦慮或擔憂，更有可能參與包含情感支持的虛假健康信息傳播[8]。因此，提出以下假設：

H2a：健康意識正向影響感知有用性。

H2b：健康意識正向影響情緒喚起。

1.2.2 刺激—機會層面

高信息質量是說服的基本要求[2]。已有研究表明信息質量及其附加信息會對用戶信任產生影響[9]。也有學者證實了突發公共衛生事件中的辟謠信息質量正向影響信息的感知有用性[10]。因此，提出以下假設：

H3a：信息質量正向影響感知可信度。

H3b：信息質量正向影響感知有用性。

信息新穎指信息包含不常見的和出乎意料的內容[11]。人們認為新穎的信息比熟悉的信息更具有價值，也更值得信任，因為新穎的信息能增強他們應對未知的能力[11]。新穎信息作為一種對未來未知信息的補充，能激發個體產生驚訝或厭惡的情緒[12]。因此，提出以下假設：

H4a：信息新穎正向影響感知可信度。

H4b：信息新穎正向影響情緒喚起。

個性化推薦指社交平臺為匹配用戶需求而進行信息推薦的方式[13]。個性化推薦會導致個體重復接觸同類信息，從而增強感知可信度[13]。同時，個性化推薦能滿足個體的信息需求，使其產生積極情緒；也可能因為推薦質量較差，使其產生消極情緒[14]。因此，提出以下假設：

H5a：個性化推薦正向影響感知可信度。

H5b：個性化推薦正向影響情緒喚起。

1.2.3 刺激—能力層面

健康信息素養指個體通過網絡媒體獲取、理解和評價健康信息或服務，以維護和促進自身健康的能力[15]。健康信息素養會對直接影響在線健康信息的分享行為[15]。宋小康等[3]認為健康信息素養負向影響健康謠言分享意愿。因此，提出以下假設：

H6：健康信息素養負向影響社交平臺偽健康信息傳播行為。

1.2.4 有機體層面

感知有用性指個體感知到的信息給自己的生活和工作帶來的收益[11]。當個體感到信息對自己有用時，會選擇將信息分享給他人。Song 等[11]指出感知有用性高的虛假信息會導致更高的分享意愿。因此，提出以下假設：

H7：感知有用性正向影響社交平臺偽健康信息傳播行為。

感知可信度指個體感知到的信息質量[17]。有研究探究虛假信息可信度的影響因素，并將其與可信度對分享行為的影響相聯系[16]。Stefanone 等[17]發現無論在何種情況下，感知可信度都會促進信息分享行為。因此，提出以下假設：

H8：感知可信度正向影響社交平臺偽健康信息傳播行為。

情緒喚起指個體情緒經歷從中性轉變為積極或消極的過程[10]。情緒喚起會增加人們傳播信息的可能性。包含厭惡、恐懼、驚訝或快樂情緒的信息，比中性信息更容易通過社交平臺廣泛傳播[12]。因此，提出以下假設：

H9：情緒喚起正向影響社交平臺偽健康信息傳播行為。

2 研究設計

2.1 問卷設計

本問卷由問卷說明、個人基本信息題和影響因素題三個部分構成。影響因素題項部分均參考國內外已有文獻中的成熟量表，并結合本研究主題做出適當修改。該量表共有10 個變量，每個變量包含3~5 個測試題項，總計36 個測試題項。問卷采用李克特7 級量表，數字1~7 代表被試者對測試題項的認同程度。

2.2 調查樣本

本研究以預調查的方式對問卷中有歧義的地方進行修正，并形成最終的調查問卷。正式調查利用問卷星平臺回收到403 份問卷，剔除掉無效問卷，共保留339 份有效問卷，有效率達84.12%。

根據被試者基本信息統計結果，被試者性別男女各占一半，年齡在20~40 歲年齡段占比90.56%。而中國網民男女比例為51.7∶48.3，年齡主要集中在20~49 歲[18]，說明樣本基本符合社交平臺用戶性別、年齡畫像，具有代表性。

3 數據分析

3.1 問卷信效度檢驗

信度可根據克隆巴赫（Cronbach'α ）系數和組合信度（CR ）來衡量，具體結果如表1 所示。各變量的Cronbach'α 系數和CR 值均大于0.7，說明問卷具有較好的信度。效度包括收斂效度和區分效度。收斂效度可用因子平均方差抽取值（AV E ）來衡量。根據KMO 和Bartlett 球形檢驗結果，KMO 值大于0.7，顯著性小于0.05，表明問卷數據適合因子分析。利用最大方差法對因子進行旋轉，得出各因子的AVE。各因子AVE 均大于0.5，表明該問卷具有良好的收斂效度。區分效度可用變量的AVE 的平方根和變量間的相關系數大小比較來評估，具體結果如表2 所示。AVE 的平方根均大于與之相關變量間的相關系數，意味著該問卷具有較好的區分效度。

表1 驗證性因子分析

表2 區分效度檢驗

3.2 結構模型分析

模型整體擬合情況可根據模型的適配度指標進行評估，CMIN/DF 為1.836 （<3 ），RMSEA 為0.050 （<0.05 ），GFI 為0.857（>0.9 ），CFI 為0.926 （>0.9 ），IFI 為0.927 （>0.9 ）。各指標基本達到擬合參考標準，模型擬合效果較好。

影響因素模型路徑系數如圖2 所示，本研究所提假設均成立，整體驗證效果較為理想。假設檢驗分析如下：

圖2 社交平臺偽健康信息傳播行為影響因素模型及標準化系數

第一，信息交換（β=0.124，p<0.05 ）、健康意識（β=0.233，p<0.001 ）對感知有用性有顯著的正向影響。信息交換（β=0.152，p<0.01 ）、健康意識（β=0.149，p<0.01 ）對情緒喚起有顯著的正向影響。

第二，信息質量（β=0.884，p<0.001 ）能顯著正向影響感知有用性。信息質量（β=0.509，p<0.001 ）、信息新穎（β=0.681，p<0.001）和個性化推薦（β=0.205，p<0.001 ）能顯著正向影響感知可信度。信息新穎（β=0.725，p<0.001 ）、個性化推薦（β=0.206，p<0.001）能顯著正向影響情緒喚起。

第三，健康信息素養（β=-0.181，p<0.01 ）對偽健康信息傳播有顯著負向影響。

第四，感知有用性（β=0.185，p<0.01 ）、感知可信度（β=0.148，p<0.01 ）和情緒喚起（β=0.746，p<0.001 ）能顯著正向影響偽健康信息傳播。

4 結束語

第一，偽健康信息常以文字、圖片和視頻的形式呈現，并模仿官方的口吻進行敘述，更能使用戶信服。因此，政府要加強監管健康信息發布渠道，警惕形式多樣的健康信息，社交平臺也要在健康信息發布前對其進行仔細審核。

第二，用戶對健康信息需求迫切，偽健康信息更新奇，能吸引用戶的注意力，并且個性化推薦會加深用戶對偽健康信息的信念。因此，社交平臺要打造適合用戶交互的平臺，對熱門健康話題進行跟蹤，并且要優化平臺推薦算法，為用戶提供滿足其需求的健康信息。

第三，健康意識強的用戶對偽健康信息的接納更加開放，而健康信息素養低的用戶辨別偽健康信息的能力更弱，更容易傳播偽健康信息。因此，政府和社交平臺要積極引導用戶培養正確的健康意識，多渠道提升用戶的健康信息素養。

本研究采用問卷調查收集數據，測量結果可能會出現主觀認知導致的偏差，未來可結合訪談法和實驗設計法對偽健康信息傳播行為的影響因素做進一步驗證。