后喻文化與雙重滯后:中國互聯網的十年擴散歷程(2005～2015)
——基于4組CGSS數據的APC模型分析

■ 崔 凱

一、引言

2014年2月25日,人民日報官方微博轉載網友的《給父母的微信使用說明手繪本》在社交媒體上廣泛傳播,引起社會廣泛共鳴。這個網絡傳播案例展示了中國互聯網擴散過程中的一個日常圖景:父母在子女的幫助下學習如何使用互聯網。80后、90后是伴隨著互聯網成長起來的一代人,被稱為“數字原生民”,而他們的父母在青少年時期沒有互聯網,直到中年、老年時期方才接觸到互聯網,甚至在子女的帶動下才進入“網民”的陣營,成為名副其實的“數字移民”。

圖1 1997～2017年我國網民數量與30歲以下網民比例①

中國互聯網絡信息中心(CNNIC)的數據展示了互聯網在年齡變量上的擴散過程。截至1997年10月,我國網民數量為29.9萬,其中30歲以下網民的比例為70.9%,到2017年12月底,我國網民數量已達7.72億,其中30歲以下網民的比例降至49.6%。雖然30歲以上的網民的比例有一定提升,但年輕一代仍舊是網民的主體。

互聯網在中國二十余年的擴散歷程伴隨著我國經濟的迅猛發展和社會轉型的不斷深化。在這期間,當年還要去網吧玩游戲的青少年如今可能已經為人父母。但對個體而言,互聯網伴隨每個人經歷了不同的生命歷程,進而形成了不同的價值觀與文化效應。互聯網的擴散伴隨著宏觀社會的變遷,同時又將個體生命歷程的演變嵌入其中,是一個綜合、復雜又重要的過程。在經歷過早期的“創新期”之后,互聯網在我國的擴散呈現出了什么特點呢？從“數字原生民”到“數字移民”的擴散歷程,又在不同時期體現出什么特點？本文通過對2005年到2015年四組CGSS(China General Social Survey,中國綜合社會調查)數據的分析,引入APC(Age-Period-Cohort)模型的分析視角后,區分了年齡、時期和世代三種時間效應,展示了從“數字原生民”到“數字移民”的擴散歷程,并對相關問題進行了討論。

二、文獻綜述與研究問題

1.互聯網擴散過程中的時間性問題

羅杰斯的創新與擴散理論指出在新技術的創新與擴散過程中存在時間性的問題。他認為一項新技術在一個社會中的廣泛擴散是一個動態的過程,包含認知、信服、采納和事后確認四個階段。按照新技術采納的先后順序,他將創新與擴散的過程分為創新者、早期采納者、早期追隨者、晚期追隨者與滯后者,整體的創新過程呈現一條S型曲線②。

羅杰斯的創新與擴散理論及S曲線在全世界范圍內都得到了驗證,而擴散過程中的代際差異一直是學者們關心的問題。在我國,祝建華、何舟通過對比北京、廣州和香港三地早期的互聯網擴散狀況,驗證了互聯網與電視、家庭電話在我國的創新與擴散呈現類似的情況,與羅杰斯提出的“S”型曲線完全相符,同時也提到年輕人在互聯網早期擴散中的引領作用③。在美國的相關研究更加聚焦互聯網使用中的年齡差異問題④,發現65歲以上的老年人較30歲以下的年輕人更少接觸互聯網⑤。1977年到1997年出生的美國人是伴隨互聯網出生和成長的一代,他們也將互聯網作為最主要的媒介選擇⑥。

圖2 羅杰斯的創新與擴散曲線示意圖

由于互聯網擴散過程中的時間性問題,造成了擴散對象對新技術的采納具有先后之分,同時造成社會空間上擴散的先后差異。例如發達國家與欠發達國家之間具有先后之分,同時在一個國家內部也體現出地區差異。在我國的相關研究中,區域差異主要在兩個維度上進行切分,即基于省份(地域)的劃分與基于城鄉的劃分。2007年的一項研究基于Bass模型參數估計和聚類分析,將我國的省份劃分為三個類別,類似東部、中部、西部的分類方法,結果表明我國互聯網的擴散狀況與整體的經濟發達程度類似⑦。也有學者認為,區域性差異不僅體現在發達區域與欠發達區域之間,而且體現在不同區域居民對互聯網的使用質量之中⑧。金兼斌等也對互聯網早期的創新擴散進行了考察,認為我國的互聯網發展早期區域性不平衡中,除經濟因素外,生活方式、消費結構等也影響了互聯網的擴散⑨。一項針對互聯網在農村地區創新擴散的定性研究則表明,在農村互聯網革新機構的影響下,對于農村居民來說,互聯網最初就是以提高農業經濟為出發點,而不是像城市中是以娛樂、網上社交等為主要目的,被稱為“特殊的使用模式”⑩。

基于歷時性研究的視角,有學者從宏觀上將我國互聯網的發展分為引入期(1994年以前)、商業價值發展期(1994年至今)、社會價值凸顯期(2006年至今)三個發展階段。柯惠新等對2000～2005年的互聯網使用與網民形態的變遷做了分析,劉德寰對2005年之前我國互聯網的創新擴散過程進行了研究,提出應當采用“過程”的視角來對互聯網的創新擴散進行把握,并指出互聯網在我國創新擴散的早期過程是以年輕人和高學歷人群為主導的。對我國1997～2009年移動電話發展狀況的分析表明,不同省份之間確實存在較大差異,手機在我國不同省份的創新擴散并不是線性的勻速、單一的加速或減速,而是呈現類似“波浪式”擴散,而經濟發達程度則成為擴散速度的重要影響變量,經濟越發達其擴散速度更快。

2.互聯網擴散中個體生命歷程的時間性問題

在媒介使用和數字鴻溝的相關研究中,生命歷程是重要的研究視角。一項國內的定性研究采用了該研究視角,刻畫了三代人的媒介接觸和使用歷史,例如60后在青年甚至中年時期才能接觸到互聯網,而90后則在青少年時代就接觸到,因此對個體而言,接觸和使用媒體是社會變遷與個體性因素的綜合效應。

從用戶層面來看,個體在互聯網創新擴散的不同階段中所處的生命歷程不同,導致他們對互聯網的采用狀況產生差異,從而體現出個體層面的時間性問題。埃爾德在其重要著作《大蕭條的孩子們》中提出生命歷程理論:“個體的生命歷程嵌入了歷史的時間和他們在生命歲月中所經歷的歲月之中,同時也被這些時間和事件所塑造著……一系列的生活轉變或生命事件對于某個個體發展的影響,取決于他們什么時候發生于這個人的生活中。”由于互聯網是在某一個社會的特定時期進行創新擴散,而這個過程嵌入了不同世代的人的生命歷程中,因而對不同世代的人產生著不同的影響；同時由于互聯網創新擴散本身就是一個具備先后順序的過程,兩種時間性的交叉作用導致產生互聯網擴散過程中的“世代效應”(Cohort Effect)。

西方傳播學引入“世代效應”來闡釋不同世代受眾的媒介選擇與使用。由于不同世代在成長時期伴隨的媒介不同,他們的媒介使用習慣也各具差異。例如美國嬰兒潮一代一般被認為是“電視人”,被稱作是“沙發土豆”,而70后、80后則是伴隨互聯網成長的,他們被稱作“X世代”。通過對1970～1995年德國“電視一代”和“報紙一代”的媒介使用的分析,有學者發現電視一代的德國人更加熱衷于收看電視,這和他們的父母輩熱衷于看報紙截然不同。該文的作者之后又對美國受眾的世代效應進行了分析。他認為,由于在美國電視開始流行比德國早大約十年時間,加上美國人對于大眾媒介的熱愛,因而體現出更強的“世代效應”,比起德國,美國年輕人更不喜歡看報紙,同時對電視更加依賴。在對我國互聯網早期創新擴散的研究中,祝建華與劉德寰都提到,年輕人在互聯網早期的擴散中起了相當重要的作用。一項2004年的研究認為,在我國互聯網擴散的早期階段,學生群體的作用不可忽視,但學生群體的擴散也存在差異,其中大學生的擴散程度最為飽和,中學生、小學生等相對落后。

從這些早期的研究結論中可以看出,互聯網創新擴散的早期歷程中“世代效應”是創新擴散的時間性與個體生命歷程的時間性交互作用的結果。從互聯網創新擴散過程的先后來看,年輕人是先導,其他世代則靠后,同時這種時間性還包含社會空間性,創新擴散的先后中還有發達地區的年輕人要先于欠發達地區的年輕人；從個體生命歷程的時間性來看,不同世代的人之間有時間性,經由擴散的先后和個體生命歷程所處的階段,互聯網的擴散得以不斷深入。

APC模型提供了一種動態的對社會事件進行歷時性研究的分析思路。APC模型區分了年齡效應(Age Effect)、時期效應(Period Effect)和世代效應(Cohort Effect)。其中年齡效應是指不同年齡的人由于其精力、能力等的不同,造成的媒介使用差異,橫截面數據能得到年齡所顯現出的差異,但卻無法反映世代之間的差異；時期效應是指一個特定時期,某個社會中發生的大事件對所有人(包括所有年齡段)的共同影響,例如互聯網的發明、寬帶的提速等,對整個社會都形成一定的影響；世代效應則是指對同一個時期出生的人,某些特定的社會事件對他們有特定的影響,例如知青、獨生子女一代。在社會變遷的研究中,多種時間效應都可以通過年齡、時期和世代進行分解。

3.數字原生民與數字移民

國內學者也非常關注媒介使用的代際差異,例如大學生和家長的媒介使用,尤其在手機媒體崛起之后,對微信等新媒體使用中代際差異的研究,對于這種代際鴻溝彌合的過程被稱作“文化反哺”。

“數字原生民”(Digital Natives)和數字移民(Digital Immigrants)是由Prensky于2001年首先提出的,用來描述不同世代的互聯網用戶在接受、采納和管理數字化產品方面的諸多差異。趙宇翔對國內外文獻總結的基礎上認為,目前對數字原住民與數字移民的切分主要依據三種維度:第一種以年齡為主要切分的依據；第二種是以年齡為主,接入性、地域及性別等為輔；第三種則通過建構概念的方式,其中包含的因素有數字流暢度(Digital Fluency)、數字智慧(Digital Wisdom)等因素,他還用數字悟性(Digital Savvy)理論來對數字原生民與數字移民進行闡釋。為了縮小不同世代之間的數字鴻溝,有學者發展出“代際學習”的相關理論。

從教育學與情報學的視角出發,相關研究主要聚焦于如何彌合代際差異和減少不平等。這些研究雖然對兩者的概念做了區分,卻未對形成的原因做解釋。相關探討中提出,不能將年齡作為兩者的唯一區分變量,而應回歸用戶生活方式的情境,從是否具備信息環境及用戶對信息資源的使用效度等層面來進行定義。從數字原生民與數字移民來看,兩者本身即具備時間性的特點,有先后之分。通過前文的梳理,本文認為互聯網的擴散是一個動態的過程,其中又體現了不同世代之間的相互影響與帶動。

現有對國內互聯網創新擴散的研究,主要集中于互聯網早期“創新”階段特征的討論,對于互聯網大規模擴散時期,尤其是移動互聯網崛起之后的擴散過程則鮮有涉及。此外,對于數字原生民與數字移民的討論更多集中于在概念上的討論,缺乏基于實證研究的過程性解釋。基于以上分析,本文提出以下幾個研究問題。

RQ1:2005～2015年我國互聯網的擴散是一個怎么樣的過程,體現出什么樣的特點？

RQ2:2005～2015年我國互聯網的擴散歷程中是否體現出世代效應？世代效應與哪些因素共同作用,推進互聯網在我國的擴散？

RQ3:數字原生民與數字移民是以年齡作為區分變量的概念嗎？互聯網在兩者之間的流動與轉化是一個怎么樣的過程？

三、研究方法

1.研究數據

本文采用中國人民大學中國調查與數據中心負責的中國綜合社會調查(CGSS)的數據。CGSS系統而全面地收集社會、社區、家庭、個人等多個層次的數據,在我國社會科學研究中具有較高的權威性。CGSS數據包含不同年份我國城鎮居民互聯網使用情況的數據。在已經公開的數據中,由于2010年之前的數據中僅有2005年提及互聯網的使用情況,因此本文選用的數據按照年度依次為2005年、2010年、2013年與2015年四年的數據,這四年數據的樣本量如表1所示。

表1 2005～2015年CGSS數據的樣本量

CGSS 2005數據中,問卷的選項設置與其他的年份有所差異。為了數據分析的統一性,本文將互聯網的使用頻率進行重新編碼,其中選項“差不多每天”賦值為5,“一周幾次”賦值為4,“一周一次”和“一月一次”賦值為3,“一年幾次”賦值為2,“從不”賦值為1。在將CGSS 2005數據進行重新編碼后,本文選用的四組數據的互聯網使用頻率情況統一為最小值為1,最大值為5的5級量表。

考察我國居民使用互聯網(包含手機上網)的總體情況時,歷年的CGSS數據未對桌面互聯網與移動互聯網的接入進行拆分,因而本文在分析時指的互聯網使用情況,均指使用互聯網的總體情況。

2.研究方法與變量選擇

基于世代分析的基本思路,被訪者出生世代由其出生年份計算所得。按照較為常規的方法,本文以10年為間距來設定“世代”(Cohort),根據樣本出生年份的基本分布,我們得到1930年組(含1940年以前出生的所有樣本)、1940年組、1950年組、1960年組、1970年組、1980年組、1990年組(含1990年及以后出生的所有樣本)七個世代組。根據調查執行時間與被訪者的出生年份,計算得到被訪者在調查實施時的年齡。本文使用R軟件處理數據,版本為3.5.1。

本文主要通過互聯網使用的三個層次來進行測量。第一個層次為是否使用互聯網。通過對互聯網使用頻率進行重新編碼,將使用頻率為“從不”(對應分值為1)重新編碼為“不使用”(對應分值為0),其余(對應分值為2～5)重新編碼為“使用”(對應分值為1)；第二個層次是互聯網的使用頻率,此變量直接采用CGSS的相關數據；第三個層次為將互聯網作為最重要的媒介渠道的比例,從2010年起,問卷設置了“以下媒體中,哪個是您最主要的信息渠道”。三個層次變量的基本情況如表2所示。

表2 CGSS四組數據中三個層次變量的基本情況

四、模型的建立與解釋

APC模型中,年齡、時期與世代是三個相互關聯的變量,因此具有先天的共線性。楊揚和蘭德提出了分層APC交叉分類隨機效應模型(Hierarchical APC-Cross-Classified Random Effects Models,HAPC-CCREM)有效解決了該問題。該模型假設在年齡、時期與世代三元素中,年齡為固定效應,時期和世代為隨機效應,從而打破了三者之間的共線性問題。通過建立兩層模型(個體層面模型、時期與世代模型)可以有效的檢驗三者之間的關系。因此本文在對不同層次的互聯網使用進行考察時,采用在不同年份分別建立模型的思路,并且在每個年份均建立兩層模型。

本文分別對互聯網使用的三個層次進行建模,并根據因變量的不同屬性選取不同的回歸方程。第一個層次反映的是我國互聯網的接入情況,以是否使用互聯網(是=1)為因變量來建立Logistic回歸模型,結果見表3；第二個層次是互聯網的使用頻率。互聯網使用頻率是一個分值由1到5的5級量表,以互聯網使用頻率為因變量,建立多元線性回歸方程,結果見表4；第三個層次使用是否將互聯網作為最重要的信息渠道(是=1)為因變量建立Logistic回歸方程,結果見表5。

表3 互聯網接入的Logistic回歸方程

注:1.表內數字為所有變量均輸入回歸方程后,最終的標準化回歸系數。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

表4 互聯網使用頻率的多元線性回歸方程

注:1.表內數字為所有變量均輸入回歸方程后,最終的標準化回歸系數。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

表5 是否將互聯網作為最重要信息渠道的Logistic回歸方程

(續表)

注:1.表內數字為所有變量均輸入回歸方程后,最終的標準化回歸系數。2.* P<0.05,**P<0.01,***P<0.001。

在建立方程時,本文著重探索年齡及世代變量與城鄉的交互效應。在第一層模型中,探討年齡與農村的交互項,同時加入個體層面的其余變量,包括年齡(調查實施時被訪者的年齡)、性別、年收入、學歷(參照組為低教育程度)、城鄉(調查實施時被訪者的居住地,農村=1)。第二層模型中,探索世代變量與城鄉的交互作用,以探討互聯網使用不同層次的世代效應。通過對不同時期出生世代的檢驗,可以看到不同時期互聯網在不同世代組人群中的擴散歷程。

1.非線性的擴散歷程

從本文測量的互聯網使用的三個層次來看,互聯網在2005～2015年的擴散歷程中,均體現出非線性的特點。

表3展示了從對2005～2015年互聯網接入的檢驗結果。結果顯示,教育程度對互聯網擴散的作用逐步顯現。2005年時參照低學歷者,未受過教育者未顯著,表明2005年時未受過教育的人群還未進入擴散的過程；與此同時,受過高等教育變量顯著,且系數為正,表明相對于低學歷人群而言,受過高等教育的人群率先進入互聯網的擴散中。在之后三個時期的模型中,相對于低學歷人群,未受過教育人群與受過高等教育人群均顯著,所不同的是,未受過教育人群的系數為負,受過高等教育人群則系數為正,受教育程度從無到有、從低到高,互聯網接入情況不斷提升。

從不同世代與城鄉的交互情況來看,相對于1940年以前出生的世代組,其余世代組與城鄉(農村=1)的交互項系數均為負數,這表明城市居民的互聯網接入情況總是優于農村。基于不同的世代來看,“90后”2010年首次出現在模型中,并在三次模型中均未顯著。這表明盡管在其他世代體現出了城鄉接入互聯網的顯著差異,但在90后群體中卻無差別。這從另一個角度佐證了在“是否使用互聯網”這一維度上,90后確實是天生的數字原生民。

表4是對2005到2015年間互聯網使用頻率的檢驗。在這個維度上,性別(男性=1)變量的變化趨勢值得分析。2005年時,男性系數為正,表明男性使用互聯網的頻率更高,而到了2010年以后,系數均為負,表明女性使用互聯網的頻率更高。我國互聯網的發展如果以2010年作為分割的話,2010年以前是以桌面互聯網為主要網絡使用方式的時代,隨著2009年年底新浪微博的推出及一系列智能手機的普及,2010年以后是移動互聯網為主的時代。有研究指出女性在移動互聯網擴散中所起到的關鍵作用,這也表明在2010年以后互聯網相對普及后,女性對互聯網的依賴要強于男性。

從不同世代與城鄉變量的交互作用來看,互聯網的使用頻率也體現出了一定的規律。以1940年以前的世代作為參照,其他世代與城鄉的相乘項均顯著且系數為負,表明城市居民的互聯網使用頻率要高于農村。同時從系數的絕對值來看,2005年城鄉變量隨著世代的推移逐漸增大,在之后的年份里系數則呈現中間大、兩頭小的特征。

表5展示了2010年、2013年和2015年三年中將互聯網作為最重要的信息渠道的情況。性別變量只有在2010年顯著,表明女性更多將互聯網作為獲取信息的最重要渠道,而在之后的模型中,性別變量不再顯著。從世代與城鄉的交互來看,隨著時間的推移,年老的世代不斷加入到擴散的浪潮中,并且與城鄉變量的交互項顯著。而到了2015年,城鄉與90后世代組的交互效應消失了。也就是說,2015年時,互聯網在90后世代中充分擴散,城鄉之間的差異消除了。

綜上分析,2005到2015年間,互聯網在我國的擴散并非線性的或勻速變化的,而是在不同的時期與性別、收入、文化程度交互作用,體現為動態的、過程式的非線性擴散。這部分的討論是對RQ1和RQ2的回答。

2.同輩影響與“后喻文化”

為了更好地呈現年齡變量的變化,本文采用可視化的方法呈現年齡與城鄉的交互項在是否使用互聯網、互聯網使用頻率以及是否將互聯網作為最主要信息渠道三個層次的變化過程。

圖3 是否使用互聯網的年齡與城鄉的交互效應

圖4 互聯網使用頻率的年齡與城鄉的交互效應

圖5 互聯網作為最重要信息渠道的年齡與城鄉的交互效應

羅杰斯的創新與擴散理論尤其強調大眾媒體與人際傳播的作用。有學者指出,2005年以前互聯網在我國的創新擴散至少包含兩個過程,一個是同代群體之間的相互影響(表現為青少年群體在某一段時間內的井噴式增長),另一個是代際之間的相互影響(表現為中年稍微滯后于青少年的擴散)。以年齡和城鄉做切割后看到,在2005年以后互聯網的擴散也體現了這兩種影響,可以歸納為以下三個過程:

第一個過程是年輕世代對同輩群體的影響。同輩群體的相互影響體現了人際傳播的重要性,在不同時期也表現出了不同的特征。早期,互聯網在城市年輕世代中的擴散遠遠領先于農村的速度,而到近幾年,農村年輕世代的互聯網使用情況甚至超越了城市。從近年來快手、抖音及直播在農村地區的火爆可以看出,農村年輕世代在接入互聯網之后表現出了更加繁榮的互聯網文化。2005～2015年,互聯網在年輕世代中不斷深入擴散。基于同輩群體的影響,在2015年的年輕世代中,互聯網的擴散在三個層次上都接近于飽和。

第二個過程是年輕世代對中老年人的帶動。有研究指出,農村居民對互聯網的使用決策中,子女是農村居民考量的決定性因素,父母擔心子女網絡依賴或沉迷網絡游戲,這也反映了父母、子女之間對互聯網的不同代際觀點。隨著互聯網擴散的深入,很多父母開始向子女學習互聯網的使用。子女替換的舊智能手機或舊電腦帶領父母進入互聯網,如果有子女在外求學、工作,跟子女聯系的動力使他們更快學習微信等社交軟件的使用,體現出類似米德描述的“后喻文化”的特點,也有學者將這個過程比作“文化反哺”。

第三個過程是中老年世代對同輩群體的帶動。經由年輕世代的帶動,大規模中老年世代進入到互聯網的擴散歷程中,繼而先進入的中老年世代再經由同輩群體的影響帶動其他中老年人群。2005～2015的互聯網擴散,是同輩群體相互帶動與“后喻文化”綜合作用的復雜歷程。

3.“數字移民”雙重滯后:城鄉數字鴻溝與世代差異

由于地域發展不平衡等因素,創新擴散的先后體現出城鄉之間的數字鴻溝。由前文論述可知,在四個時期的方程中,不同年齡的城市居民在互聯網使用的三個層次上都要高于農村居民。雖然城鄉的互聯網使用均有不同程度的增長,但城鄉之間的鴻溝并沒有消失。對比不同時期,2015年農村居民的互聯網使用水平大致與2010年城市居民持平,甚至在中老年階段還要更加落后。從年齡與城鄉的交互效應來看,我國城鄉之間的數字鴻溝仍舊存在,農村居民互聯網的使用比城市居民落后至少五年。

互聯網采納過程中的世代傳遞效應與互聯網擴散之中的城鄉差異使得互聯網在我國的發展具有“雙重滯后”的特點,對農村中老年群體來說更為突出。經由發達地區的廣泛擴散之后,互聯網才得以在農村地區擴散；經由年輕世代的影響,農村地區的中老世代得以進入互聯網的擴散歷程之中。

不論是農村地區的互聯網普及,還是中老年的互聯網使用,都還有很大的發展空間。如何解決農村地區的數字貧困是我們今天仍舊面對的難題,但可以看到的是,不論對于欠發達地區,還是中老年人群,互聯網的擴散過程仍舊在進行中。

五、結論與討論

本文通過對2005年、2010年、2013年和2015年四組CGSS中互聯網使用狀況進行年齡、時期、世代效應的分解,考察了不同年齡、不同世代組的人在不同時期的互聯網使用狀況,歷時性、過程式的展現了我國互聯網的擴散狀況。孫立平提出“過程—事件分析”的研究視角,但這種研究視角一般運用于定性研究中。本文嘗試對2005～2015年互聯網的擴散做定量的、“過程—事件”視角的探討。盡管本文所分析的城鄉、性別、文化程度等變量并不能完全還原互聯網擴散的完整樣貌,但經由本文的分析可以幫助理解這一過程的復雜性。

如果把“數字原生民”定義為從出生起就生活在互聯網環境中的人,通過本文的分析即可知,簡單用年齡對數字原生民與數字移民做切分是不科學的,年輕世代的內部也存在擴散的過程,這一過程是動態的；如果把“數字原生民”定義為納入互聯網創新與擴散歷程的第一批人,鑒于電腦和互聯網在20世紀90年代的昂貴特征,事實上最初使用互聯網的恰恰是科研機構與商業機構,在普通人群中的擴散,則是以高收入、高學歷及年輕世代為核心的擴散。因此,雖不能以年齡為界限做切分,但出生世代仍舊具有一定的解釋力。在2005年的分析中,90后沒有納入分析之中,2010年的分析中90后作為重要的群體粉墨登場,但其內部的互聯網普及率、使用頻率等各方面存在差異。雖然年輕世代在互聯網的使用上存在一定的優勢,但不管是80后還是90后,在2005～2015年互聯網的擴散歷程中,因為數字資源的不均衡等原因,年輕世代也仍處于“同輩影響”的擴散歷程中,這些又與性別、居住地、經濟狀況及文化程度等多個因素相關。從這個意義上而言,數字移民是那些較為滯后納入互聯網擴散過程中的人。在這個過程中,同輩群體的影響和代際之間的帶動是重要的兩種力量,決定著互聯網擴散的整個過程。

圖6 互聯網擴散歷程中的同輩影響與代際影響

由數字原生民為核心,向其同輩產生影響進而促進互聯網的擴散；同時,他們帶動其他世代的人進入這個歷程中；其他世代的人再在同輩群體之間互相影響,進而帶動擴散的不斷深化。像費孝通指出的中國人的關系是“差序格局”那樣,不論是同輩群體影響,還是代際之間的帶動,都是以數字原生民為圓心如波紋般向外輻射影響的過程。數字移民,也是一個隨時間不斷變化的概念。以上討論是對RQ3的回答。

由于區域發展的不平衡和世代效應的共同作用,我國互聯網擴散的過程中存在“雙重滯后”的現象,具體表現在農村區域的擴散嚴重落后于城市,中老年世代的擴散嚴重落后于年輕世代。但是我們也要注意到這兩種“時間性”中的主動與被動問題。互聯網作為現代生活方式中關鍵的代表,人們選擇使用互聯網是“全球化背景下的主動選擇”,但由于個體無法選擇其出生世代和生長地域,因此對“雙重滯后”的數字移民來說,這是一種無可選擇的“被動”后果。在互聯網普及的問題上,地域發展不平衡是更為深刻的結構性因素。

米德區分了“三喻”文化,其中“后喻文化”是人們經常提及的“青年文化”,是年輕人將文化傳遞給前輩的過程,在社會學中這是一種“反向社會化”,“在這種文化中,代表著未來的是晚輩,而不再是他們的父輩和祖輩”。美國著名政治學家羅納德·英格爾哈特(Ronald Inglehart)將當今世界范圍內的這種由青年人主導的社會趨勢稱之為“靜悄悄的革命”。互聯網在我國的擴散過程體現了“后喻文化”的特點,這樣的“靜悄悄的革命”不僅能在宏觀上彌合因為互聯網擴散的時間性問題和個人生命歷程綜合作用所導致的“數字鴻溝”,而且從微觀角度而言,還能促進不同代際家庭成員之間的關系。因此,“后喻文化”是一種自發形成的對結構性不平等的彌合機制。

基于對不同世代的考察,本文發現互聯網擴散過程中具有明顯的世代效應。年輕世代是更主動使用互聯網的世代,隨著時間的推進,互聯網不斷地向中老年世代擴散。年輕世代中,90后與80后雖然都被認為是伴隨互聯網成長的一代,但90后與互聯網的關系更加親密。在本文分析的互聯網使用的不同層次中,在90后群體內部,城鄉差異不僅在2015年消失,同時農村90后的互聯網使用情況甚至高于城市。由此也可見互聯網對未來農村的新聞資訊、娛樂、社交等諸多方面,均具有深遠的意義。

本文也存在一些不足。首先,由于CGSS數據在互聯網使用上沒有將桌面互聯網與移動互聯網進行區分,因而無法對兩種不同形式的互聯網在我國的擴散歷程做刻畫。移動互聯網對于農村地區互聯網擴散的影響更大；其次,本文沒有將互聯網使用的其他變量放入分析中,例如新聞獲取、社交行為、政治關注與參與、網絡效能等。互聯網在我國的擴散仍在繼續,希望后續研究可以還原用戶使用的日常情境,以過程的視角來進一步研究互聯網在我國的擴散歷程。