社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素探究

劉詠梅 張帥 謝陽群

摘 要：[目的/意義]探究社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素，既能為社會深入理解社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為提供一定理論支持，也能為社交平臺優(yōu)化用戶信息回避行為提供一定的參考和借鑒。[方法/過程]通過半結構化深度訪談收集30位在校大學生社交網(wǎng)絡中信息回避行為的相關數(shù)據(jù)，借助NVivo11軟件對原始數(shù)據(jù)進行編碼與分析，歸納出影響社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為的10個基本范疇并聚焦為3個主范疇，在此基礎上建構社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為理論模型。[結果/結論]研究發(fā)現(xiàn)，認知因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生健康信息回避行為的直接影響因素和內部驅動因素，信息因素與社會因素是間接影響因素和外部情境因素。其中，認知因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為最重要的影響因素。

關鍵詞：社交網(wǎng)絡;信息回避;扎根理論;質性研究

Abstract：[Purpose/Significance]Exploring the influencing factors of college students information avoidance behavior in social networks can not only provide some theoretical support for the society to deeply understand the information avoidance behavior of college students in social networks，but also provide some reference and reference for social platform to optimize user information avoidance behavior.[Method/Process]Through semi-structured in-depth interviews，the data of 30 college students information avoidance behaviors in social networks were collected.The NVivo 11 software was used to encode and analyze the original data，and the 10 basic categories that affected the information avoidance behavior of college students in social networks were summarized and focused on three main categories，it constructed a theoretical model of college students information avoidance behavior in social networks on this base.[Result/Conclusion]The study found that cognitive factors were the direct influencing factors and internal drivers of college students health information avoidance behavior in social networks.Information factors and social factors were indirect factors and external context factors.Among them，cognitive factors were the most vital influencing factors of college students information avoidance behavior in social networks.

Key words：social network;information avoidance;grounded theory;qualitative research

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和智能終端的日益普及，社交網(wǎng)絡已經(jīng)成為人們獲取信息、傳遞信息、進行社會交流等的重要渠道[1]。大學生作為社交網(wǎng)絡的主要參與群體[2]，面對社交網(wǎng)絡中日益增加的海量信息，卻出現(xiàn)了越來越多的信息回避行為[3]?！吨袊嗄陥蟆穼Ω咝４髮W生使用社交媒體的調查問卷顯示，近六成在校大學生在社交網(wǎng)絡中會表現(xiàn)出信息回避行為[4];《人民網(wǎng)》的一項調查發(fā)現(xiàn)，78.1%的受訪者在社交網(wǎng)絡中會使用信息回避相關的功能[5]。大學生在社交網(wǎng)絡中有選擇性地回避某些信息的現(xiàn)象已經(jīng)非常普遍[6-7]。那么，大學生在社交網(wǎng)絡中為什么會出現(xiàn)信息回避行為？社交網(wǎng)絡環(huán)境下又是哪些關鍵因素影響他們做出信息回避行為選擇？本文以此為切入點，借助質性研究技術，對社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素進行探究，以期為社會深入理解社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為提供一定理論支持，而且也能為社交平臺優(yōu)化用戶信息回避行為提供一定的參考和借鑒。

1 相關概念及理論基礎

1.1 信息回避

心理學研究表明，人們普遍具有信息回避（Information Avoidance）的傾向，人們會有意識地回避讓自己感到不適或與本人世界觀違背的信息[8-9]。本文參考Sweeny K等和Golman R等人的觀點，將信息回避行為定義為：用戶避免或推遲可以得到卻又不想要的信息的各種行為[10-11]。

“信息回避”與常見的“信息過濾”的涵義相比，既有共同之處也有差別。相同之處在于兩者都是用戶進行信息篩選的策略，目的在于最大限度地獲取用戶所需信息同時避免信息過載現(xiàn)象出現(xiàn);區(qū)別在于兩點：1）主動性不同。信息回避是用戶對可自由獲取的信息主動選擇的行為，信息過濾則是借助計算機輔助系統(tǒng)和技術按照一定的規(guī)則和標準屏蔽相關信息，牽涉到網(wǎng)絡內容分級及URL、文本內容等過濾技術[12]，屬于被動的用戶信息選擇行為。2）信息類型不同。信息回避的信息類型是可利用但不需要或不感興趣的信息，而信息過濾則是消除違法的、有害的信息。信息回避是在信息過濾之后用戶采取的信息篩選行為。

社交網(wǎng)絡下大學生信息回避行為指的是大學生避免或推遲接收社交網(wǎng)絡上可獲取卻又因各種原因不想要的信息的行為，具體包括屏蔽群消息、故意忽略某條信息、設置信息訪問權限等。

1.2 社交網(wǎng)絡環(huán)境下信息回避行為影響因素分析

學者們針對社交網(wǎng)絡環(huán)境下用戶信息回避行為影響因素展開了相關研究。其中，廣告信息回避的研究一直都是焦點，用戶對廣告信息的不信任以及廣告信息的雜亂是用戶回避廣告信息的重要影響因素[13-14]。而對廣告信息的消極體驗是用戶產生信息回避的主導性因素[15]。如，點擊廣告信息會中斷或者分散用戶的注意力，他們可能會因此對廣告產生負面的情緒，從而導致用戶信息回避行為[16]。實證研究進一步表明，在“熟人”社交網(wǎng)絡環(huán)境下，避免不良情緒是用戶信息屏蔽意向的主要決定因素[17]，而信息過載易于加劇用戶不良情緒的產生，導致用戶產生信息回避行為，減少甚至放棄使用社交網(wǎng)絡[18-19]。預期信息產生不利影響和隱私擔憂亦是用戶選擇回避信息的關鍵因素之一[20]。

基于以往的研究發(fā)現(xiàn)，盡管圍繞社交網(wǎng)絡環(huán)境下用戶信息回避行為影響因素的研究已經(jīng)形成了一定的理論成果，但是還沒有出現(xiàn)針對大學生用戶的研究，這些理論成果是否同樣適用于新形勢下社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生群體的信息回避行為還有待進一步驗證。

2 研究設計

2.1 研究方法與研究工具

質性研究方法是研究者在自然情境下對社會現(xiàn)象進行深度探究和詮釋的過程，通過研究者與被研究者的互動，對其行為和意義進行歸納并構建出實質理論的一種活動[21]。NVivo 11是一款優(yōu)秀的定性數(shù)據(jù)管理軟件，它支持音頻、視頻、照片、Word、PDF等多種數(shù)據(jù)格式，與質性研究特別契合。此外，已有研究表明，使用NVivo進行數(shù)據(jù)管理和分析，將有助于提高研究結論的可靠性[22]。

因此，本研究采用質性研究方法，借助NVivo 11分析軟件，歸納出大學生在社交網(wǎng)絡環(huán)境下信息回避行為的影響因素并建構社交網(wǎng)路中大學生信息回避行為影響因素模型。

2.2 數(shù)據(jù)收集

2.2.1 確定訪談對象

質性研究的目的是就某一研究問題進行深入、全面的探討，不看重樣本的數(shù)量，而是比較注重所選取樣本的質量[23]。因此，本文采用非隨機抽樣中的目的性抽樣，選取在社交網(wǎng)絡中具有豐富的信息回避經(jīng)驗的不同年級、不同專業(yè)的在校大學生作為訪談對象，為研究問題提供最大的信息量。

本次研究共選取30名年齡段在18～23歲的在校大學生，分別來自安徽、江蘇、浙江、廣東、陜西、遼寧、云南、山西等地區(qū);男、女比例分布均衡;大一7名，大二9名，大三9名，大四5名，各年級的訪談對象分布基本均衡;包括信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)12名、管理科學6名、圖書館學專業(yè)5名、新聞學專業(yè)3名、計算機科學與技術專業(yè)2名、經(jīng)濟學專業(yè)2名，如表1所示。本次訪談對象的數(shù)量達到了對特定主題進行質性研究的充分樣本的要求，研究結果具有一定的可信性[24]。

2.2.2 設計訪談提綱

本文結合相關文獻設計了一份半結構化訪談提綱，在正式訪談之前對初擬的提綱進行了預測試，根據(jù)訪談結果和訪談反饋對訪談提綱進行了適當?shù)男薷?，使其能較好的反映受訪者的真實情況，確保半結構化訪談提綱具有良好的內容效度。

本研究正式訪談提綱分為兩部分，第一部分為概念界定和受訪者的基本信息，第二部分為社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為的相關經(jīng)歷及影響因素等問題，具體見表2。

2.2.3 訪談過程

對30名在校大學生的訪談由兩名研究者共同完成，以確保訪談過程的嚴謹性和訪談提問的一致性。在開始訪談之前，研究者與受訪者簽訂訪談知情同意書或雙方達成口頭協(xié)議，以消除受訪者對個人隱私及信息安全擔憂。在征得受訪者同意的情況下，研究者對整個訪談過程進行錄音。每次訪談時間持續(xù)20～60分鐘不等，所有音頻時長累計約962分鐘。訪談結束后，同樣由這兩名研究者對錄音與訪談筆記進行轉錄和整理，形成Word訪談文本。按照受訪者的要求，對其姓名進行匿名處理，用英文字母S（Sample）加上阿拉伯數(shù)字01～30的順序唯一標識受訪者（如S01代表第一位受訪者）并作為訪談文本的文件名。

3 研究過程與數(shù)據(jù)分析

3.1 資料編碼

將經(jīng)過規(guī)范化處理的Word訪談文本導入NVivo 11質性分析軟件，遵循扎根理論研究的程序和方法[25]，即通過開放式編碼、主軸編碼以及選擇式編碼對數(shù)據(jù)進行分析。

開放式編碼階段，研究者通過逐行閱讀訪談文本，將原始資料中的語句進行概念化和范疇化處理，經(jīng)過反復提煉和歸納，初步形成10個基本范疇，分別為厭煩情緒、時間與精力、信息過載、信息質量、感知價值、社交關系、社會資源、信息損失、信息疲勞以及信息隱私。

主軸編碼階段，研究者分別以每個基本范疇作為軸心來找尋各范疇之間的關聯(lián)，最終形成3個主范疇，即認知因素、信息因素和社會因素。選擇式編碼階段，研究者找到一個能夠最大限度的囊括所有主范疇的核心范疇，定義為“社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為”。具體的資料編碼匯總見表3。

在研究者不斷浸入資料、進行理論性思考的基礎上，核心范疇與主范疇之間的關系結構也基本浮現(xiàn)出來。其中認知因素為內部驅動因素，直接影響社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為;信息因素與社會因素是外部情境因素，間接驅動社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為。核心范疇與主范疇之間關系結構見表4。

3.2 理論飽和度檢驗

整個編碼過程由兩名編碼員同時進行，對存在爭議的編碼組織小組討論，以減少編碼員的主觀意見對編碼結果的影響，提高編碼的客觀性[26]。研究者在編碼到第27份訪談資料的時已發(fā)現(xiàn)沒有新的內容出現(xiàn)，因此，研究者以初步編碼形成的理論作為理論飽和度檢驗的標準，將剩余的3份訪談資料作為理論飽和度檢驗的數(shù)據(jù)，編碼結果表明連續(xù)3份訪談資料沒有出現(xiàn)新的范疇。因此，本研究的建立的理論通過了理論飽和度的檢驗[27]。

3.3 模型建構

研究者根據(jù)核心范疇與主范疇之間的關系結構建構了社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素模型（見圖1）。以下將對各影響因素進行具體闡述。

3.3.1 認知因素

認知因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為的內部驅動因素，包括厭煩情緒、時間與精力、感知價值。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，認知因素編碼參考點占全部編碼參考點的45.4%，所有訪談對象都認為認知因素是自身信息回避行為最重要的影響因素。

厭煩情緒是大學生在社交網(wǎng)絡環(huán)境下產生信息回避行為的最主要的影響因素。會引起大學生產生厭煩情緒的原因多樣，如“每當我打開手機，就有（社交網(wǎng)絡）消息不停的彈出來，這讓我覺得很煩躁，所以我選擇屏蔽不看它”（S10）;“就比如說在我的（微信）朋友圈，某個好友每天發(fā)（布）一些負面的內容或者雞湯這類的，這讓我真的看不下去，很反感這些（內容），所以我下次會回避看她的動態(tài)”（S13）。在這種情況下，即使是有用的信息也會被回避。

在時間與精力上，通過訪談發(fā)現(xiàn)，大學生在學習生活中的任務指向性非常明顯，他們很珍惜自己的時間，當社交網(wǎng)絡上的信息妨礙到他們的目標達成時，他們會選擇信息回避。如“我選擇回避一些信息最主要的目的就是節(jié)省時間，每次看（微信）朋友圈都花費我太多的時間去看重復的信息”（S15）;“有時候我正在做其他的事情，突然看到QQ消息的提醒，（它）分散了我的注意力，降低了我做事的效率，所以我有事情要忙的話會屏蔽社交網(wǎng)絡，這讓我清凈一點”（S07）。

在感知價值上，訪談數(shù)據(jù)顯示，大學生在社交網(wǎng)絡環(huán)境下會對獲取信息的價值進行評估后做出信息回避行為選擇。如“在朋友圈里，會有一些微商廣告之類的，我并不感興趣，我會回避這些沒有什么價值的信息”（S01）;“如果QQ群里聊的話題與我無關，我覺得沒有什么意義，然后就會屏蔽掉”（S12）。

3.3.2 信息因素

信息因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為的外部情境因素之一，包括信息過載、信息質量、信息損失、信息疲勞和信息隱私。這些外部情境因素會對大學生的認知情緒產生影響，進而產生信息回避行為。從數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)，信息因素的編碼參考點占比39.4%，幾乎所有的訪談對象提及信息因素是個人在社交網(wǎng)絡中信息回避行為最關鍵的影響因素。

信息過載是指在網(wǎng)絡環(huán)境中信息的數(shù)量遠遠超過了用戶所能處理的范圍[28]，它是社交網(wǎng)絡中大學生產生信息回避行為的重要原因。如“社交網(wǎng)絡中消息太多了，超過了我所能接受的范圍，所以我選擇回避掉大多數(shù)不需要的信息”（S04）;“微信群里的信息量太大確實給我?guī)砹死_，自然是需要屏蔽一些的”（S08）。

信息質量是指用戶感知社交網(wǎng)絡中信息可靠、準確的程度[29]。由于當前社交網(wǎng)絡中存在大量雜亂、虛假的信息，嚴重影響大學生的互動交流。如“社交網(wǎng)絡中信息質量不高，大多的信息都不可信，所以我選擇回避它”（S07）;“我感覺社交網(wǎng)絡中的信息很雜亂，很難分辨真假，這是我回避它的主要原因”（S18）;“我想獲得一些高質量的信息，而社交平臺上信息并不能滿足我的需求”（S27）。

結合本研究，信息損失是指用戶感知在社交網(wǎng)絡中失去有用信息的程度[30]，它是大學生信息回避行為的主要影響因素之一。如“我回避社交網(wǎng)絡中的信息時，內心最大的擔憂就是怕錯過重要的通知或事情，如果沒有信息損失或者信息損失比較小，我肯定會回避這些信息”（S12）;“有時候屏蔽QQ群消息會給我?guī)碡撁娴挠绊?，比如，有次班級群里通知交課程作業(yè)，我就沒看到，如果沒有這些顧慮（信息損失），我會毫不猶豫的屏蔽它們”（S22）。

在信息疲勞上，從訪談中發(fā)現(xiàn)，在社交網(wǎng)絡環(huán)境下大量碎片化信息的刺激下，大學生產生疲勞感。如“現(xiàn)在社交網(wǎng)絡中同質性的信息太多了，（這讓我）有點審美疲勞，所以我會選擇回避這些信息”（S09）;“每次我打開QQ，（收到的）未讀消息百條以上，這讓我感到很疲憊”（S20）。

在信息隱私上，通過訪談發(fā)現(xiàn)，大學生在社交網(wǎng)絡中對陌生人的防備心理比較強烈，對個人信息隱私的關注會影響他們的信息回避行為選擇。如“我回避信息的原因就是自己的微信朋友圈涉及太多個人隱私信息，我不愿被陌生人看到”（S15）;“在社交網(wǎng)絡上討論個人信息隱私，我一般會回避它，（甚至）可能終止聊天”（S21）。

3.3.3 社會因素

社會因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為的外部情境因素之一，包括社會規(guī)范和社會資源，同樣影響到大學生的認知產生信息回避行為。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，社會因素的編碼參考點占比15.2%，大部分的訪談對象談到社會因素對自身在社交網(wǎng)絡中的信息回避行為有重要的影響作用。

在社會規(guī)范上，訪談數(shù)據(jù)表明，大學生在社交網(wǎng)絡中的信息回避行為受到朋友、家人以及同學的影響。如“有好多QQ群都是好友邀請我加入的，但是群里的信息我實在是不感興趣，但是又礙于情面不好意思屏蔽，如果拋開好友的情面，我會選擇回避這些群消息”（S01）;“我怕回避群消息的話會影響我和朋友之間的關系，如果沒有這個顧慮，我肯定不會接收這個群的信息”（S11）;“學長邀請我加入一個微信討論組，事實上，我們在這個討論組里面并沒有太多交流，（我是）出于維持社交關系而不去回避它”（S20）。

社會資源也是大學生在社交網(wǎng)絡中信息回避行為選擇的主要考慮因素之一?！半m然有時候消息太多、很雜，可是群里面有我的很多同學，如果不是為了保持聯(lián)系，我會選擇回避它”（S10）;“我加入社交網(wǎng)絡的目的是因為我想積累社會資源，如果不能達到這個目的，我肯定回避社交網(wǎng)站的信息”（S25）。

4 結論與啟示

4.1 研究結論

本研究通過質性研究認知因素、信息因素以及社會因素3個主范疇對社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為產生顯著的影響。認知因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生健康信息回避行為的直接影響因素和內部驅動因素，信息因素與社會因素是間接影響因素和外部情境因素。其中，認知因素是社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為最重要的影響因素，包括厭煩情緒、時間與精力、感知價值3個子范疇;信息因素是最為關鍵的影響因素，包括信息過載、信息質量、信息損失、信息疲勞和信息隱私5個子范疇;社會因素是重要的影響因素，包括社會規(guī)范和社會資源2個子范疇。

在此基礎上，本文建構了社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素理論模型。與已有研究相比[12，16，31]，該理論模型的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下3個方面：1）拓展了在社交網(wǎng)絡環(huán)境下認知因素對信息回避行為的影響作用。除厭煩情緒之外，本研究還關注到時間與精力、感知價值對信息回避行為產生直接的影響。2）進一步探究了信息因素對信息回避行為的影響機制。本文特別指出在社交網(wǎng)絡環(huán)境下，信息疲勞和信息隱私對大學生信息回避行為起到關鍵的影響作用。3）探討了在當前網(wǎng)絡文化環(huán)境下，社會因素對大學生信息回避行為的間接驅動作用。

4.2 研究啟示

本文的研究結論既能為社會深入理解社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為提供一定理論支持，也能為社交平臺優(yōu)化用戶信息回避行為提供一定的參考和借鑒。

大學生作為社交網(wǎng)絡的主要參與群體之一，面對社交網(wǎng)絡中海量的碎片化信息，一方面，大學生應不斷提升自己的信息篩選能力，努力提高信息活動效率，從而對雜亂信息和虛假信息進行有效回避，以免其帶來的厭煩情緒和不良體驗;另一方面，大學生也應懷著開放的心態(tài)積極參與社交網(wǎng)絡，滿足自己的社交需求，對社交網(wǎng)絡中的信息有選擇地采取回避行為，切不可一味地阻斷信息流，以免造成不必要的信息損失和信息閉塞。

社交平臺作為信息服務的提供方，在海量的網(wǎng)絡信息環(huán)境下，首先應進一步完善信息屏蔽系統(tǒng)，打造個性化信息篩選體系，對社交網(wǎng)絡中的信息實行分級和分類屏蔽，可考慮在信息屏蔽功能中引入用戶興趣模型，利用大數(shù)據(jù)技術來優(yōu)化用戶信息回避行為，提升用戶體驗;其次，社交平臺應注重用戶信息隱私的保護，如采用或改進信息發(fā)布匿名技術、數(shù)據(jù)溯源技術等，保護用戶信息隱私，從而減少用戶信息回避行為;再次為了避免信息過載給用戶帶來的感知疲勞現(xiàn)象，社交平臺可以采取一些信息發(fā)布限制措施，防止信息刷屏現(xiàn)象，如可以設置用戶每分鐘信息發(fā)布數(shù)量的閾值，超過閾值將采取強制性禁言措施;最后社交平臺可以設計一些趣味性的信息回避功能，如國外領先的圖片分享應用Snapchat開發(fā)的“閱后即焚”功能，用戶可以預先設定信息自動銷毀的時間，避免社交網(wǎng)絡中大量信息的推送給用戶帶來的信息疲勞，同時亦可減少用戶的厭煩情緒，提升用戶滿意度，優(yōu)化用戶信息回避行為。

但是，本文作為一項實證研究，也存在一定的研究局限。如本文構建的社交網(wǎng)絡環(huán)境下大學生信息回避行為影響因素理論模型的普適性還需要更大范圍樣本的檢驗和修正，在未來的研究中將采用定量研究方法對本文的研究結論進一步進行驗證和推廣。

參考文獻

[1]楊善林，王佳佳，代寶，等.在線社交網(wǎng)絡用戶行為研究現(xiàn)狀與展望[J].中國科學院院刊，2015，30（2）：200-215.

[2]中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心.第41次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告[EB/OL].http：//cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201801/P020180131509544165973.pdf，2018-03-15.

[3]文金書，鄧小昭，付玲玲.用戶信息規(guī)避行為及其國內外研究現(xiàn)狀淺析[J].圖書情報工作，2011，55（5）：42-45.

[4]中青在線.“95后”大調查60%不喜歡彈幕，近60%屏蔽父母，你怎么看？[EB/OL].http：//article.cyol.com/news/content/2017-08/13/content_16388440.htm，2018-03-15.

[5]人民網(wǎng).你發(fā)朋友圈會屏蔽誰？78.1%受訪者設置“分組可見”[EB/OL].http：//media.people.com.cn/n1/2016/1209/c40606-28936167.html，2018-03-13.

[6]Zhu Q，Skoric M，Shen F.I Shield Myself from Thee：Selective Avoidance on Social Media During Political Protests[J].Political Communication，2017，34（1）：1-20.

[7]Nicholas Harrigan，Janice Yap.Avoidance in Negative Ties：Inhibiting Closure，Reciprocity，and Homophily[J].Social Networks，2017，48：126-141.

[8]Case D O，Andrews J E，Johnson J D，et al.Avoiding Versus Seeking：The Relationship of Information Seeking to Avoidance，Blunting，Coping，Dissonance，and Related Concepts[J].Journal of the Medical Library Association，2005，93（3）：353-62.

[9]Hyman H H，Sheatsley P B.Some Reasons Why Information Campaigns Fail[J].Public Opinion Quarterly，1947，11（3）：412-423.

[10]Sweeny K，Melnyk D，Miller W，et al.Information Avoidance：Who，What，When，and Why[J].Review of General Psychology，2010，14（4）：340-353.

[11]Golman R，Hagmann D，Loewenstein G.Information Avoidance[J].Journal of Economic Literature，2017，55（1）：96-135.

[12]趙旭.基于圖像識別的網(wǎng)絡敏感信息過濾技術[J].電子技術與軟件工程，2019，（1）：178.

[13]Gritten A.Media Proliferation and the Demand for New Forms of Research[J].Talanta，2005，68（2）：165-70.

[14]Schultz D E.IMC is Do or Die in New Pull Marketplace：EBSCOhost[J].Marketing News，2006，40（13）：7-7.

[15]Kelly L，Kerr G，Drennan J.Avoidance of Advertising in Social Networking Sites[J].Journal of Interactive Advertising，2010，10（2）：16-27.

[16]&Amp T，F(xiàn)rancis L.Why Do People Avoid Advertising on the Internet？[J].Journal of Advertising，2004，33（4）：89-97.

[17]邱佳青，裴雷，孫建軍.社交網(wǎng)絡背景下的用戶信息屏蔽意向研究[J].情報理論與實踐，2016，39（11）：43-48.

[18]Lee A R，Son S M，Kim K K.Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue：A Stress Perspective[J].Computers in Human Behavior，2016，55：51-61.

[19]Lee C C，Chou S T H，Huang Y R.A Study on Personality Traits and Social Media Fatigue-example of Facebook Users[J].Lecture Notes on Information Theory，2014，2（3）：249-253.

[20]Choi B C F，Jiang Z，Xiao B，et al.Embarrassing Exposures in Online Social Networks：An Integrated Perspective of Privacy Invasion and Relationship Bonding[J].Information Systems Research，2015，26（4）：675-694.

[21]陳向明.質的研究方法與社會科學研究[M].北京：教育科學出版社，2002：1-12.

[22]Bazeley P.Qualitative Data Analysis with NVivo[M].London：SAGE Publications，2007：82-83.

[23]Patton M Q.Qualitative Evaluation and Research Methods.[M].London：SAGE Publications，1990：542-543.

[24]Guest G，Bunce A，Johnson L.How Many Interviews Are Enough？An Experiment with Data Saturation and Variability[J].Field Methods，2006，18（18）：59-82.

[25]陳向明.扎根理論的思路和方法[J].教育研究與實驗，1999，（4）：58-63.

[26]徐建中，曲小瑜.基于扎根理論的裝備制造企業(yè)環(huán)境技術創(chuàng)新行為驅動因素的質化研究[J].管理評論，2014，26（10）：90-101.

[27]Francis J J，Johnston M，Robertson C，et al.What is an Adequate Sample Size？Operationalising Data Saturation for Theory-based Interview Studies[J].Psychol Health，2010，25（10）：1229-1245.

[28]Jones Q，Ravid G，Rafaeli S.Information Overload and the Message Dynamics of Online Interaction Spaces：A Theoretical Model and Empirical Exploration[J].Information Systems Research，2004，15（2）：194-210.

[29]Rieh S Y.Judgment of Information Quality and Cognitive Authority in the Web[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，2014，53（2）：145-161.

[30]Bae J，Koo J.Information Loss，Knowledge Transfer Cost and the Value of Social Relations[J].Strategic Organization，2008，6（3）：227-258.

[31]Yang Z J，Kahlor L.What，Me Worry？The Role of Affect in Information Seeking and Avoidance[J].Science Communication，2013，35（2）：189-212.

（責任編輯：郭沫含）