微博用戶之間信任形成的因素研究

孫 博，陳 通

（天津大學管理與經濟學部，天津 300072）

中國互聯網信息中心發布報告稱，截至2014年6月底，中國網民規模達6.32 億，同期微博用戶數為2.75億。隨著互聯網的快速發展，人們的社交圈子逐漸從現實生活擴展到網絡社交，微博已成為一種新的傳播形態和傳播工具。從2009年8月新浪微博上線開始，微博正式走入人們的生活，2010年被稱為“微博元年”，2012年微博已經成為中國網友獲知信息的第一消息來源。微博不僅是一個傳播信息的平臺，同時也為網友們提供了網絡社交的空間。

社交是人類基本的生存需要，也是一種本能。在網絡這個虛擬平臺上，人們可以進行與現實生活中類似的社交活動。相比傳統的面對面交流，微博平臺具有突破時空約束的優勢，同時網絡具有一定的匿名性，人們可以更好地表達自我和尋求認同。但也正因網絡的虛擬性和匿名性，微博用戶之間的信任問題也逐漸顯露出來。眾多學科領域的學者對信任均有系統研究，包括心理學、社會學、哲學、經濟學、組織行為學以及計算機科學等。而信任并沒有明確的定義和界定，但各學科都意識到了信任的重要性，并對此達成共識［1－2］。隨著社會的發展，人們的社交方式發生變化，信任的形式也隨之改變，微博這類網絡平臺社交功能日益完善，越來越多的人開始將自己的社交方式轉移到網絡，網絡信任問題也就應運而生。網絡人際互動中存在一定程度的人際信任，這是網絡人際關系得以維持的必要條件［3］。目前，關于網絡信任的研究大多停留在電子商務領域，主要涉及消費者與商家之間的信任問題。另外，國內也有部分學者對微博內容的信任問題展開探究，較少對微博用戶之間的信任關系進行研究。隨著網絡開放程度的越來越高，技術發展的越來越快，微博平臺對身份信息的限制也不再那么嚴格，而網絡規范卻并沒有“與時俱進”，有一定程度的滯后性，導致網絡社交平臺上的社會問題大量滋生［4］。WALTHER［5］認為，網絡社交當中形成的關系可能會比現實中的關系更快地發展到比較親密的程度。從WELLMAN 等［6］的研究中可以看出網絡豐富了交往方式，增加了社會連接性，有助于信任關系的建立。

喬秀全等［7］通過借鑒心理學和社會學中人與人之間的信任產生原理，提出了社交網絡中基于用戶上下文的信任度計算的具體方法，而該信任度的計算方法更適用于電子商務領域，缺少對社交網絡用戶之間信任關系進行定量分析。RIEGELSBERGE等［8］提出了“信任需求情境（trust－requiring situation）模型”來表示社交網絡中用戶之間的信任形成過程，將信任視為行動者對他人或者情境發生變化而做出在個體心理和行為方面的回應，同時也可用于解釋在網絡購物過程中信任的形成。

通過相關文獻的收集和整理可知國內外主要對電子商務領域內的信任問題展開研究，僅從信任的理論層面進行分析，并沒有專門針對微博用戶的個體因素來研究信任的形成因素。本文將深入探討微博用戶之間網絡信任的形成因素，從理論解釋其如何影響網絡信任的形成，同時提出合理假設，以問卷方式收集數據進行分析，構建模型和檢驗假設。

1 理論與假設

1.1 網絡信任的內涵

網絡信任一詞最早出現在20世紀，而對于它的定義卻始終沒有達成共識。魯興虎［4］將網絡信任歸納為3種觀點：一是指基于電子商務活動中網站與用戶之間的信賴關系；二是指技術上的“信任體系”；三是指網絡人際交流過程中的信任關系，即為本文研究的微博用戶之間的網絡信任，同日常生活中人與人之間建立的信任關系并沒有差別。白淑英［9］指出“網絡人際信任是在網絡空間的交往過程中對對方能夠履行其所被托付之義務及責任的一種保障感”。在后續的研究中，何明升等［10］指出“網絡人際信任是在網絡互動中，彼此不相識的陌生人之間在意識到風險存在的情況下，仍舊相信對方能夠完成自己所托付之事，并將自己獻身出去的投注性行為”。可見，網絡信任是具有強烈主觀性并且存在風險的一種態度。

1.2 微博用戶之間信任形成因素的理論分析

國內學者在提出的“網絡情境信任結構模型”［11］中認為社交網絡中人際信任的影響因素主要有人、情境、媒介3個方面。RUSMAN 等［12］提出的“網絡信任的前因模型”認為人際信任的影響因素有公共性、能力、仁慈、內部規范、責任感5個方面。后來有學者在此研究基礎上補充了面孔可信度這一因素，從社會認知理論分析得出網絡人際信任受網絡環境、使用者和使用行為三者的影響，重新整合了網絡人際信任影響因素的模型，指出個體興趣、價值觀的相似性能夠促進用戶之間交流分享，提高信任水平，網絡使用行為對個體的網絡信任水平有促進作用，個體信任傾向也會影響網絡人際信任［13］。

1）個體相似性 在微博這樣的網絡社區中，用戶的興趣、能力、角色、價值觀的相似性對網絡人際信任的建立有著積極的作用［13］。“P－O－X 理論”認為認知對象與2個認知主體三者之間存在著平衡狀態，那些想要歸屬于群體的人們期望實現平衡與和諧，而且傾向于通過最小的努力來實現這種平衡，所以他們更傾向于那些和自己有著相同或類似觀點的用戶群體。GREEN［14］指出網絡信任的形成受網絡社交主體雙方因素的制約，個體相似性（如經歷、思想）及他人的優秀品質（如友好、誠實、睿智等）對信任關系的發展有正向作用，而價值觀及個性上的相似性比背景的相似性更容易形成信任關系。在持久的關系中，兩個人的相似性很大，可以互相包容［15］。可見，個體具有相似性，會在一定程度上減少不確定性，使這段關系更加安全，更容易信任他人及獲得他人的信任。

2）網絡使用行為 網絡使用行為對個體的網絡信任水平有促進作用［13］。網絡使用行為具體包括交往雙方的相互影響、交往時間、認同感等，隨著在網絡上交往時間和頻率的增加，用戶彼此對于個人信息的披露是一個循序漸進的過程。“社會滲透理論”認為個體之間關系的親密程度隨時間的推移會不斷加深［16］。另外，JOINSON［17］實證研究發現，個人在網絡上透露的信息遠比面對面情境中要多得多。信息暴露的越多，就會減少這段交往關系的不確定性，增加個體之間信任關系的安全性。

3）個體信任傾向 人類本身固有的特質就有真誠、善良、可靠等，一部分人自身的信任傾向就很高，更喜歡與陌生人交流。預設性信任是網絡人際信任產生的來源之一［18］，其假設人都是可靠安全的，在微博上與“陌生人”認識之初，就較容易表現出對對方的信任。另外，個體的信任決策還取決于先前具體情境中的互動經驗，先前經驗對于信任決策的選擇非常有用［19］。俗語有“一朝被蛇咬，十年怕井繩”，網絡信任與現實生活中的信任關系相比屬于易碎品，關系較脆弱，若曾在網絡上被別人欺騙，人們重新建立一個信任關系相對就會很難，會讓微博用戶產生不同程度的信任傾向。

通過對相關文獻資料的整理，發現除了上述的個體相似性、網絡使用行為、個體信任傾向3個因素之外，用戶個體的線下人際交往狀況也會影響用戶在微博上能否與他人建立信任關系。有些人在線下現實生活中并不擅長和別人面對面交流，不能準確地表達自己的觀點，表現出窘迫、不愿意交流的狀態，而在線上不需要面對面的交流，可以借助表情、照片、符號來表達自己，這樣的方式會讓他更舒服自在。另外，類似“火車上的陌生人”現象［20］，人們傾向于向陌生人作深層的自我暴露，因為陌生人不太可能進入自己的社交圈子，這表明人們更信任網絡上的“陌生人”。人們使用微博的另一個目的是能夠表達更真實的自己，尋求認同［21］，而在線下現實生活中會有一定的限制。根據價值理論，當人們可以選擇時，通常會選擇自己感知價值高的那個［22］。在線下的人際交往不能滿足自己的需求時，人們就會感到不滿意，微博平臺的虛擬性可以彌補自己滿足需求的心理。

1.3 提出假設

根據上述理論分析，本文在已有的關于信任形成因素的研究基礎之上，以微博用戶為研究對象，提出用戶的線下人際交往狀況也會對信任關系的建立產生影響，作出如下假設。

假設H1：用戶個體相似性高的更容易形成網絡信任關系。

假設H2：用戶網絡使用行為對網絡信任的形成有正向作用。

假設H3：用戶個體信任傾向高的更容易形成網絡信任關系。

假設H4：用戶線下人際交往滿意度低的更容易產生網絡信任。

2 實證分析

2.1 問卷設計

設計問卷來驗證前面提出的4個假設。問卷選項采用Likert 7級量表，1表示“非常不同意”，4表示“既不同意也不反對”，7 表示“非常同意”。用戶之間網絡信任形成因素概念模型見圖1。

圖1 用戶之間網絡信任形成因素概念模型Fig.1 Form factor conceptual model of network trust among users

對問卷的主體設計了5個維度變量，分別為用戶個體相似性、網絡使用行為、個體信任傾向、線下人際交往滿意度［23］和網絡信任，在每個維度中設置了4或5個問項。同時，在問卷的開頭部分記錄了被測試的人口統計特征（包括性別、年齡、教育程度等）。

2.2 數據收集

在發放正式問卷之前進行了前測研究，根據得到的量表數據進行信效度分析，發現變量3（個體信任傾向）中的3e和變量4（線下人際交往滿意度）中的4d這2個問項的信度和效度達不到所需的要求，故而提前剔除了這2項。

為了使樣本具有一般性，正式問卷發布在一個專業的問卷網絡平臺上（網址：http：／／www.sojump.com／jq／3877756.aspx），每個參與者在提交問卷之后都會參加抽獎。調查時間為1周，共發布300份問卷，回收292份。被測試的人口統計特征見表1。

表1 被測試的人口統計特征（N＝292）Tab.1 Demographic characteristics of subjects（N＝292）

2.3 問卷有效性分析

2.3.1 信度分析

信度可以衡量量表的穩定性和可靠性，量表的信度越高，說明該問卷調查越可靠。采用SPSS 軟件對所得數據進行分析，量表信度檢驗見表2。通常認為，信度系數為0～1，如果量表的信度系數在0.8以上，表示量表的信度很好可以接受。從表2中可以看出，5 個維度變量的信度系數都超過了0.8，表明數據有很高的可靠性，調查問卷表現出良好的內部一致性。

表2 量表信度檢驗Tab.2 Scale reliability test

2.3.2 效度分析

效度是衡量通過量表收集到數據的正確性，表明該問卷測量過程實際達到測量目的的程度。若效度低，不僅無法達成目標，甚至會提供不正確的數據而做出錯誤的決定。采用SPSS因子分析量表中的KMO 和Bartlett檢驗效度，見表3。一般來說，測量變量的KMO 值＞0.5，說明具有較強的內斂效度；因子載荷系數值在0.50～0.95之間，表示測量變量能有效反映其要測量的潛變量。從表3中可以看出，問卷中各個變量維度的KMO 值均超過了0.5。從表4中也可以看出，每個測量項的因子載荷系數值在0.50～0.95之間，這表明該問卷量表具有較好的收斂效度。

表3 量表的KMO 和Bartlett檢驗Tab.3 Scale KMO and Bartlett test

表4 觀測變量的因子載荷系數Tab.4 Observed variables’factor load coefficient

2.4 模型構建與假設檢驗

本研究采用Pearson相關分析法來探究用戶之間網絡信任形成因素的概念模型，進行相關性以及路徑分析。

2.4.1 結構變量因果關系檢驗

對本研究中提出的4個假設進行t檢驗，見表5。由表5可知，當P＝0.05時，t值大于1.96即可通過檢驗。

表5 t檢驗Tab.5 t test

由相關性分析（見表6）可以得出：用戶個體相似性對網絡信任的形成產生正相關影響（0.673），表明用戶個體相似性高的更容易產生網絡信任，假設H1被支持；網絡使用行為對網絡信任的形成產生正相關影響（0.742），表明用戶網絡使用行為對網絡信任的形成有正向作用，假設H2被支持；個體信任傾向對網絡信任的形成產生正相關影響（0.817），表明用戶個體相似性高的更容易形成網絡信任關系，假設H3被支持；線下人際交往滿意度對網絡信任的形成產生負相關影響（－0.750），表明用戶線下人際交往滿意度低的更容易產生網絡信任，假設H4被支持。

表6 Pearson相關性分析Tab.6 Pearson correlation analysis

2.4.2 結構變量路徑

從上述相關性分析結果能夠得出結構變量路徑，圖2示出了用戶個體相似性、網絡使用行為、個體信任傾向、線下人際交往滿意度4個結構變量對用戶之間網絡信任的形成產生的正向或負向的影響結果。

圖2 結構變量路徑Fig.2 Structure variable path

3 分析與討論

本研究表明微博用戶之間網絡信任的形成與用戶個體因素有著緊密的聯系，除了已有研究的因素外，本研究根據理論提出假設，驗證用戶線下人際交往的狀況也會對微博用戶之間網絡信任的形成有一定的影響。信任問題一直是學術界各學科研究的重點，對管理學科來說，信任更為重要。隨著微博在人們生活中扮演著越來越重要的角色，企業也將營銷戰略轉移到了微博上。由于網絡的不確定性，微博上企業的產品或服務的信息可信度較低，這對企業營銷戰略是一個很大的挑戰。在網絡營銷中，口碑營銷是最直接有效的方式。用戶之間對于某產品或服務的“口口相傳”使營銷更直接，這時用戶之間的信任程度就顯得尤為重要。信任資源是微博傳播中的核心價值，若用戶之間的信任程度很低，則這種口碑營銷方式的效用勢必會減弱；反之，一方推薦的產品或服務，另一方接受的可能性會大大增強。

本研究從實際現象出發，通過網絡環境和傳統環境的比較，從用戶個體的角度對網絡信任的形成展開探究，提出理論假設并用實際調查數據進行驗證，增強了理論解釋的合理性，以此為企業利用微博平臺采用網絡口碑營銷戰略提供更全面的參考，為后續研究社交網絡信任對網絡口碑營銷的影響奠定理論基礎。另外，關于網絡信任的研究還可以在微博平臺的技術層面上開展研究及討論，從而進一步完善研究框架。

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