移動社交媒體倦怠行為影響因素研究
——基于微信調查

(1.中國航天科工集團第六研究院情報信息研究中心，內蒙古 呼和浩特 010021；2.西南科技大學經濟管理學院，四川 綿陽 621010；3.成都體育學院圖書館，四川 成都 610041；4.中國科學院計算機網絡信息中心，北京 100190；5.中國科學院大學，北京 100049；6.中國空氣動力研究與發展中心科技信息中心，四川 綿陽 621000)

據第43次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》數據顯示，截至2018年12月，我國手機網民規模已達8.29億人次，近年來手機開始不斷擠占其他個人上網設備的使用時間[1]，其中移動手機應用——微信2018年月平均活躍用戶達10.82億位、日平均信息發送了450億條次[2]，越來越多的用戶開始借助微信與他人建立聯系、共享信息。然而，從2015年開始，美國的赫芬頓郵報、中國的新浪網教育頻道、青年參考等媒體均陸續報道了用戶遠離社交媒體的現象；英國數據收集公司SimilarWeb在調查了全球9個國家安卓用戶使用社交媒體的情況后發現用戶花在社交工具上的時間正在逐漸減少，不同國家的社交媒體使用頻率均呈現出不同幅度的下降趨勢[3]。這些現象均是用戶社交媒體倦怠的表現，即當用戶被大量的信息內容所包圍需要大量時間來處理這些聯系時，部分用戶會選擇疏遠或者放棄使用社交媒體[4]。在此背景下，本文選擇微信為研究平臺，以社交媒體倦怠為研究對象，結合國內外學者對社交媒體倦怠的研究成果，引入“印象管理”這一新變量，構建了社交媒體倦怠影響因素新模型并展開了相應的實證研究，以進一步探究社交媒體倦怠的形成機制，期望所得研究結果可指導信息服務提供商有效規避社交媒體倦怠，進而促進移動社交平臺中信息與知識的共享。

1 相關文獻回顧

社交網絡用戶的信息行為研究是近年來的研究熱點，典型的研究方向有用戶信息行為過程模型構建[5-6]和用戶信息共享行為影響因素分析[7-9]。隨著研究的進一步發展與完善，越來越多的學者開始注意到社交媒體倦怠這一特殊的社交媒體行為，通過檢索文獻發現，相關研究主要集中在社交媒體倦怠概念辨析和社交媒體倦怠影響因素識別與分析兩個方面。

1.1 社交媒體倦怠概念界定

學界對社交媒體倦怠的概念尚未形成統一的認識，Karr-Wisniewski[10]等認為社交媒體倦怠是指用戶由于信息過載、分享過度、社交關系難維護等因素而導致的厭倦社交網絡并產生退出社交媒體的行為意愿；Bernstein[11]將人們面對社交媒體時產生的沮喪感、疲倦感和較低參與意愿的現象歸納為社交媒體倦怠；Lee[12]等認為社交媒體倦怠是在使用社交媒體過程中產生的一種厭倦感，這種厭倦感會使用戶使用社交媒體的頻率和積極性降低；劉魯川[13]等人認為社交媒體倦怠是用戶對社交媒體的一種負面情緒反應，如疲勞、無聊、冷漠和低興趣等；Bright[14]等將社交媒體倦怠定義為當用戶被信息淹沒時，逃離社交媒體的行為傾向，并以社交媒體使用信心、隱私關注、社交媒體自我效能感和社交媒體幫助性為自變量構建了社交媒體倦怠影響因素理論模型，探討得出自我效能感和社交媒體幫助性與社交媒體倦怠呈正比；謝名家[15]將用戶在社交媒體的停留時間變短、使用頻率減少，最終成為社交媒體潛水者或注銷個人賬戶的現象定義為社交媒體倦怠，并得出社交媒體倦怠與使用者的知識分享意圖和知識分享成效呈反比；Zhang[16]等人將社交媒體倦怠定義為對社交網絡活動產生的一系列消極情緒，比如疲勞、厭倦等心理，并得出由感知過載造成的社交媒體倦怠正向影響用戶非持續使用意愿；李宏[17]等認為社交媒體倦怠是指用戶在使用社交媒體的過程中由于個人、平臺和社會等方面因素產生的疲乏感或厭倦感而造成用戶社交媒體使用頻率降低、使用時間縮短和退出社交媒體平臺的行為?？梢?，學術界對社交媒體倦怠的定義可大致分為兩類：一類是將社交媒體倦怠視為用戶對社交媒體產生的一種厭煩情緒，另一類是將社交媒體倦怠視為一種逃離社交媒體的行為。筆者則認為社交媒體倦怠是人們疲于社交網絡的維護，以致在各大社交媒體中越來越少地更新與分享個人動態和想法，越來越少地參與社交互動甚至退出社交媒體的行為，即社交媒體倦怠是用戶的一種信息行為，其實質是一種信息倦怠。

1.2 社交媒體倦怠影響因素研究

目前，社交媒體倦怠影響因素研究重點集中在影響因素識別和分析上。(1)社交媒體倦怠影響因素識別：彭麗徽[18]等發現用戶的使用態度對社交媒體倦怠的形成起到關鍵中介作用，其中隱私關注是主要影響因素，感知風險和感知收益相互博弈；李慧[19]基于感知價值視角，發現感知利益降低和感知成本增加是產生社交媒體倦怠的主要因素；牛靜[20]等從社交壓力視角出發，發現社交過載、信息過載、自我效能感是社交媒體倦怠的主要因素，隱私關注和消極社會比較不會影響社交媒體倦??；趙啟南[21]從關系性壓力視角出發，探索發現人機互動和自我沉浸是造成青年群體社交媒體倦怠的因素，社交媒體倦怠的行為結果是用戶消極使用；劉魯川[13，22]等梳理相關文獻后歸納出社交媒體用戶的負面情緒有焦慮、害怕、擔心、悲痛、憤怒、失望、厭惡、倦怠、抑郁、緊張、頹廢等，消極行為有忽略與退出、潛水、回避、屏蔽、抵制、隱藏等，他們認為外部環境因素和用戶個人因素共同作用于用戶的倦怠情緒，并進一步引發用戶的倦怠行為；綜合多項成果，張慶芳[23]編制了包含18個題項的五維社交媒體倦怠量表，五個因子分別是：侵擾感、焦慮感、低價值感、回避意向、逃離意向。(2)社交媒體倦怠影響因素分析：成吉[24]發現社交媒體倦怠的正向影響因素為低水平的信息分享效能，負向影響因素為低水平的社交效能和享樂效能；楊喜喜[25]從內部心理視角出發，發現社交媒體使用強度和上行社會比較對社交媒體倦怠有正向預測作用；張程潔[26]發現用戶對社交媒體的負面態度與社交媒體倦怠中度正相關，用戶的主觀規范與社交媒體倦怠低度相關，而自我效能感與社交媒體倦怠不相關；郭佳[27-28]等發現感知過載和隱私關注顯著正向影響不持續使用意愿，感知過載的正向促進作用也在萬君[29]等的研究中得以驗證。此外，李旭[30]、許春雨[31]等也發現信息過載、社交過載、服務過載、系統功能過載等對用戶倦怠情緒均有正向影響，進而影響用戶的潛水、屏蔽、忽略、退出等行為。識別并分析社交媒體倦怠影響因素，有助于進一步分析倦怠情緒和行為的形成機理。通過上述綜述可知，信息過載、隱私關注、使用效能、自我特質等是影響用戶使用社交媒體的關鍵因素。

2 研究設計與實施

2.1 研究模型

以微信為代表的社交媒體可以看作是一種關系較為親疏的特定信息系統，社交媒體倦怠恰恰代表著用戶對系統的抵觸性采納，是技術與社會的相互形塑[32]73，而技術接受模型(TAM)多用于研究特定信息系統的采納行為，因此可借鑒TAM并結合社交媒體倦怠的行為特征，構建社交媒體倦怠行為影響因素框架。TAM原始模型中包含感知易用性、感知有用性、使用態度、行為意向、用戶行為等變量，但沒有考慮用戶自身因素、系統建設情況及外部環境等因素，眾多學者根據特定任務環境對TAM進行了改進[32]73-74。

筆者通過借鑒國內外社交媒體倦怠行為研究的現有理論模型，篩選出其中最有解釋力的影響因素——自我效能和隱私憂慮，結合當下信息過載、社交過載的網絡環境以及大多數用戶在實際應用時存在的印象管理行為，以TAM為基礎構建了社交媒體倦怠行為影響因素新模型，如圖1所示。

圖1 社交媒體倦怠行為影響因素模型

該模型主要考慮了個人、平臺、網絡環境和年齡對社交媒體倦怠行為的影響，其中年齡作為調節變量，對個人特質、社交平臺、網絡環境起到調節作用。個人層面具體包含印象管理、自我效能和隱私憂慮三個維度；社交平臺層面具體包含感知有用性和感知易用性這兩個技術接受模型的核心維度；網絡環境層面具體包含信息過載和社交過載兩個維度。以上因素中，感知有用性、感知易用性、信息過載和社交過載是社交媒體行為研究領域經常考量的幾個因素，在此僅對印象管理、自我效能、隱私憂慮三個因素作簡略解釋。印象管理理論認為，人們為了達到某一目標，可能會試圖管理或改變他人對自己印象的感知，網絡環境下個人或組織在社交媒體上的任何行為，都可能影響到其印象[33]，因此印象管理應該被視為影響社交媒體使用的因素之一；自我效能是指用戶對自身能否運用所擁有的技能完成某項工作的自信程度，自我效能影響著人的行為選擇、認知過程和情感過程等[34]，某些用戶自認為所掌握的技能無法使用社交媒體或不能流暢地玩轉各類社交媒體，因此會拒絕或者減少使用社交媒體的頻率；對于隱私憂慮，隨著用戶的信息安全意識逐步增強，凡會暴露身份證號、電話號碼、銀行卡號、健康狀況等信息的操作會被用戶拒絕，甚至健康狀況、家庭狀況、學習/工作狀況等內容也被用戶所抵觸，因此隱私憂慮應該成為考慮的因素。

2.2 變量定義與研究假設

根據LF.Bright、Zhang Shuwei、張艷豐和李宏等國內外學者的研究經驗，筆者結合此次研究對象對各因素的具體含義做了相應調整，具體如下：(1)社交媒體倦怠行為指用戶在面臨大量信息時，出現了遠離社交媒體的行為傾向；(2)感知有用性指用戶認為通過社交媒體可為自身工作、生活、學習帶來幫助作用的程度；(3)感知易用性指用戶認為社交媒體平臺容易使用的程度；(4)印象管理指用戶在社交媒體上進行信息交流、共享之前會自我審查相關行為和相關內容，以確保這些行為和內容不會對自己造成負面影響；(5)自我效能指用戶在特定情境中，對自己能否從事某種行為的主觀判斷；(6)隱私憂慮指用戶對個人信息泄露的擔憂；(7)信息過載指用戶接收的信息量超過了用戶自身的信息處理能力；(8)社交過載指隨著個人社交網絡好友數量的增加，用戶需要投入更多的時間和精力來維護社交關系。其中(2)-(8)為社交媒體倦怠影響因素即自變量，這些自變量與社交媒體倦怠行為影響關系的假設如表1。

2.3 問卷設計及數據收集

筆者采用問卷調查的研究方法通過線上、線下相結合的方式搜集數據，正式問卷是基于前期文獻調研和預調研階段的問卷修正而得。問卷主要分為兩部分：第一部分為個人基本信息，第二部分為社交媒體倦怠行為影響因素測量量表。在第二部分量表的設計中，筆者借鑒了其他學者對社交媒體倦怠、社交媒體非持續使用行為和信息共享行為研究的測量項構建了社交媒體倦怠行為量表，共8個變量、29個測量項(見表2)，采用李克特五級量表的方式記錄數據，1-5分別指非常不贊同/非常不符合、不贊同/不符合、中立、贊同/符合和非常贊同/非常符合，以顯示被調查者使用微信的情況。

試測問卷設計完成后，首先在網上進行了預調研，之后于2018年12月15日——2019年2月27日實施正式調查。本次調研以微信用戶為調查對象，通過線上、線下兩種方式發放問卷展開調查。為了避免重復填寫，在后臺中設置每個IP僅可填寫一次，根據答題時間過短、問卷內容不完整對問卷進行刪選(以答題時間小于90秒為問卷刪選依據，因為作者在預調研階段通過多次試驗確定認真答卷時間最快在90秒左右)。本次調研共發放問卷330份，得到276份有效問卷，有效率為83.64%，然后借助SPSS 24.0對所得問卷數據進行整理和分析。

3 數據分析與研究結果

3.1 樣本基本情況

此次調查所得的276份有效問卷來自各個年齡段、各類教育背景的微信用戶，其基本情況如表3所示。

3.2 測量模型檢驗

3.2.1 信度校驗

信度是指測驗表或量表工具所測得結果的穩定性及一致性，因此通過信度檢驗可了解該量表中題項之間的一致性和穩定性[44]。本研究以Cronbach系數為各變量及整體量表的信度考察值。一般來講，當Cronbach系數大于0.9時，表明信度非常好；在0.8—0.9時，表明信度理想；在0.7-0.8時，表明信度高；在0.6-0.7時，信度尚佳；在0.5-0.6時,表明信度在可接受范圍之內。信度檢驗結果如表4所示，由表4可知變量的Cronbach系數值大多都集中在0.7-0.8之間，雖然“印象管理”這一變量的Cronbach系數值稍低，但仍接近0.6，且整體量表的Cronbach系數值高達0.8以上，因此該量表的信度較好。

3.2.2 效度校驗

效度是指該測驗能預測心理或行為特質到何種程度，簡單地說是指一個測驗的準確性、有用性，它包括內容效度、效標關聯效度和建構效度。由于量表測量項的設計主要是參考各理論模型的基礎上修改而成，因此該量表具有良好的內容效度；校標關聯效度的測量需要良好信度與效度的外在校標工具，而目前國內尚未有成熟的社交媒體倦怠測量量表，因此本文僅檢驗該測量表的建構效度。

本文通過因子分析來檢驗量表的建構效度，主要通過KMO參數校驗和Bartlett來檢驗量表的整體有效性。一般而言，當KMO>0.6時適合做因子分析，而此量表檢驗所得的KMO為0.815，大于0.6；當Bartlett球形校驗的顯著性P<0.05時,達到顯著水平，可拒絕虛無假設即拒絕變量間的凈相關矩陣不是單元矩陣的假設，即接受凈相關矩陣是單元矩陣的假設，這意味著總體的相關矩陣間有共同因素存在，因此該量表適合做因子分析[45]238-239。研究中采用提取因子，并用正交旋轉中的方差極大法旋轉因子載荷矩陣，得到旋轉結果見表5。

通過主成分因子分析提取了8個主要因子，同時根據各測量項因子載荷量在每一主成分中的大小差異可得出：測量項Q8(1)、Q8(2)、Q8(3)、Q8(4)對因子1具有重要影響，Q13(1)、Q13(2)、Q13(3)、Q13(4)對因子2有重要影響，Q7(1)、Q7(2)、Q7(3)、Q7(4)對因子3有重要影響等，由此得知測量項的分布與實際量表大致相同，實際量表中每個因子維度測量項的分布與測量項的因子分析結果具有較高的吻合度[45]218，因此該量表具有良好的建構效度。

3.2.3 模型校驗

(1)多元回歸分析。采用多元回歸分析來檢驗關于所建模型的各個假設，并選擇了逐步多元回歸分析法來進行分析，具體分析結果見表6。由表6可知得到了4個回歸模型，分別是模型1、模型2、模型3、模型4，投入的4個自變量對社交媒體倦怠行為具有顯著解釋變異量的大小依次序為“信息過載”“自我效能”“感知易用性”“社交過載”，它們均對“社交媒體倦怠”這一因變量具有顯著影響，解釋力分別為16.9%、2.9%、2.4%、2.1%，可共同解釋變異量的24.3%，其中模型4的解釋力最高，它剔除了“感知有用性”“印象管理”和“隱私憂慮”3個因素，所得模型中的4個自變量與“社交媒體倦怠行為”的多元回歸系數R為0.493，決定系數R2為0.243。

表7為4個回歸模型的回歸系數及回歸系數的顯著性檢驗，從標準化系數Beta值和顯著性值來看，模型4中4個自變量的Beta值分別為0.412、0.170、0.155和0.146，且其顯著性值均小于0.05，由此可知“信息過載”“自我效能”“感知易用性”和“社交過載”這4個自變量均對“社交媒體倦怠”產生正向影響。因此假設H6、H7成立，假設H2、H4與實驗結果相反，假設H1、H3、H5不成立。

(2)層次回歸分析。運用層次回歸分析法依次檢驗了年齡(19歲及以下、20-29歲、30-39歲、40-49歲、50歲及以上)這一調節變量對各維度自變量是否具有調節作用。關于年齡對Q7感知有用性與社交媒體倦怠的調節檢驗結果見表8。由表8可知，第二個模型的R平方改變值的顯著性值為0.596，大于0.05，即年齡對感知有用性和社交媒體倦怠的調節效應不明顯。同理可得年齡與其他6個自變量(Q8感知易用性、Q9印象管理、Q10自我效能、Q11隱私憂慮、Q12信息過載、Q13社交過載)的調節檢驗結果中第二模型的R平方改變值的顯著性值依次為：0.947、0.024、0.085、0.282、0.560、0.725,除了Q9印象管理這一變量達到顯著性水平之外，其他變量均未達0.05顯著性水平，因此年齡這一調節變量的作用未得到證明，即假設8不成立。

表1 社交媒體倦怠行為影響關系假設

表3 有效樣本的基本情況統計

表4 信度校驗

表5 因子分析—旋轉后的成分矩陣

注：提取方法：

旋轉方法：凱撒正態化最大方差法

a.旋轉在7次迭代后已收斂

表6 回歸分析—模型摘要

注：a.預測變量：(常量)，信息過載

b.預測變量：(常量)，信息過載，自我效能

c.預測變量：(常量)，信息過載，自我效能，感知易用性

d.預測變量：(常量)，信息過載，自我效能，感知易用性，社交過載

e.因變量：社交媒體倦怠

表7 回歸分析—系數

注：a.因變量：社交媒體倦怠

表8 層次回歸分析-模型摘要

注：a.預測變量：(常量)，年齡(中心化)，感知有用性；b.預測變量：(常量)，年齡，感知有用性，年齡*感知有用性；c.因變量：社交媒體倦怠。

3.2.4 模型修正

由上述分析結果可知原假設中有2個假設成立，2個假設與實際結果相反，4個假設不成立，即“信息過載”“社交過載”對社交媒體倦怠行為產生影響的假設成立，而“感知易用性”“自我效能”對社交媒體倦怠行為的假設與實際結果相反，因此可得出以下修正模型，如圖2所示。

圖2 社交媒體倦怠行為影響因素修正模型

4 研究結果

通過上述分析結果得知“感知易用性”“自我效能”“信息過載”“社交過載”均對社交媒體倦怠行為有顯著的正向影響，其中“感知易用性”和“自我效能”的影響與原假設相反，“隱私憂慮”“感知有用性”“印象管理”對社交媒體倦怠無顯著影響，且年齡對各變量無明顯的調節作用。

(1)一般而言，社交媒體平臺越容易使用則越可能受用戶青睞，但對參與此次調研的主體用戶(20-29歲之間)來說，一方面易使用不是他們選擇社交媒體平臺的主要標準，他們不同于普遍追求易用的50歲以上的這一年齡段群體，年輕群體樂于挑戰追求的是新奇、好玩、好用，有點使用難度。在他們看來容易使用的社交媒體意味著其功能單一、設置簡單，而此類社交媒體對他們毫無吸引力，無法滿足他們對新奇事物的追求，因此很容易被他們拋棄。另一方面人們通常對易使用的平臺的安全性持懷疑態度，不太信任那些操作簡單、易使用的社交媒體，一旦用戶對某一社交媒體平臺的安全性產生了懷疑，那么就會減少對其的使用次數甚至拒絕使用。由此可見感知易用性對社交媒體倦怠產生顯著的正向影響。

(2)自我效能程度越高的用戶，往往在某一領域的被認可度與知名度也越高，由于“高處不勝寒”，所以這些自我效能較高的用戶在更新發文之前會仔細、認真地考慮其發文內容的專業性、準確性以及它對其他用戶的影響，于是發文變得愈加小心謹慎，而人在精力有限的基礎上，要追求發文質量，則需要相應地減少發文次數，因此自我效能對社交媒體倦怠具有顯著的正向影響。

(3)由有限容量模型可知人們在處理信息時的精力有限[46]，人類學家羅賓·鄧巴(Robin Dunbar)提出的150定律也表明人類智力允許人類擁有穩定社交網絡的人數是148人，四舍五入大約是150人即人類的社交人數上限為150人。但是隨著社交媒體逐漸在人們的生活、工作和學習中扮演著越來越重要的角色，人們開始廣范圍地將精力投入到自身人際關系維護、產品宣傳和客戶管理等方面，而隨后而來的大量未閱讀信息及關系維護的壓力，使人們再次接收大量消息時寧愿采取默然、冷淡的態度，實施有選擇地逃避查閱或回復消息，進而使社交媒體用戶不再愿意去查閱或回復那些看不完的消息，正是這種信息過載和社交過載的壓力使用戶產生了遠離社交媒體的行為意愿，從而減少其動態更新次數。因此信息過載和社交過載對社交媒體倦怠均具有顯著的正向影響。

(4)據研究結果顯示，模型中“隱私憂慮”這一變量對社交媒體倦怠無顯著影響，該結論與Bright對18-49歲這一年齡段用戶群體的研究結果不符[47]，這可能是由于參與本調研的主體人群為20-29歲這一年齡段的青年群體，他們大多都是在網絡環境下成長，接觸網絡的時間較長，對現代網絡及信息安全具有較強的自信心，電子支付最先在該群體中興起并得到廣泛應用就很好地反映了這一點，所以在信任當下網絡安全技術及相應網絡法律的前提下，他們不相信也不擔心自己的隱私會被曝光，對他們來說即使其隱私被曝光了也會因有成熟的網絡安全技術和健全的網絡法律而不會對其造成較大損失。因此隱私憂慮對社交媒體倦怠行為無顯著作用。

(5)社交媒體的有用性包括關系性價值、交流性價值、信息性價值和工具價值四個維度[48]。作為一種依托互聯網的應用，社交媒體的功能首先表現在建立和維系用戶的人際社會關系，即社交媒體具有關系性價值[49]。Mital等通過對國外社交網站的功能總結，認為社交媒體的另一個用途是與其他用戶交流觀點和意見，即社交媒體具有交流性價值[50]。在個體動機層面，社交媒體還具有信息性價值和工具性價值[51]，信息性價值是指用戶可以通過社交媒體獲取或共享社會熱點和民意；工具性價值是指用戶可以通過社交媒體尋找解決問題的方案或為他人提供幫助。鑒于社交媒體平臺給人們的學習、工作和生活帶來幫助，再結合參與本調研的主體人群多屬于對社交媒體較為依賴的青少年群體這一特點，可知社交媒體的有用性不是影響青年群體選擇、使用社交媒體的主要標準，因此感知有用性對社交媒體倦怠行為無顯著影響。

(6)社交媒體中的圖文信息是一種重要的自我展示管理策略[52]。按照傳統印象管理理論的認識，為了向他人展示自己良好的形象，用戶往往會選擇性展示積極、成功、樂觀的狀態，而減少或者不再展示消極、失敗、悲觀的狀態，意圖通過防御性印象管理來弱化自身不足。然而，由于大部分青年主體的社交圈內更加追求娛樂性，加之該年齡段的人群極具個性且我行我素，所以他們大多是將社交媒體作為一種記錄自身生活狀態的平臺，未打算借助社交媒體平臺塑造自身形象，未在平臺上表現出較強的印象管理需求，因此印象管理對社交媒體倦怠無顯著影響。

5 結語

本研究以技術接受模型為原型，在整合其他學者研究成果和引入“印象管理”這一新變量的基礎上，構建了社交媒體倦怠新模型，然后對社交媒體倦怠展開了進一步探討，并就年齡這一調節變量對其他變量的調節作用進行了探索，所得研究結果雖有一定的局限性，但也具有不同程度的理論與實踐意義。(1)從理論角度來說：①以TAM為基礎展開，得到的研究結果再次驗證了TAM這一經典模型的適用性，并探討得出感知易用性對社交媒體倦怠有顯著的正向影響；②將動機領域中的“印象管理”也納入了社交媒體倦怠的影響因素之中，并通過實證檢驗了其他學者對“印象管理”這一變量的猜想，得出的研究結果可為其他學者的后續研究提供參考與指導；③基于其他學者的已有研究，進一步探討了年齡這一調節變量是否對其他變量都有調節作用，研究更為深入，在一定程度上推動了該主題的研究進程。(2)從實踐角度來說：①研究成果有助于社交媒體運營商了解社交媒體倦怠行為的形成機制，從而有效避免由社交媒體倦怠行為造成的活躍度下降和用戶流失等問題，提高社交平臺的活躍度和用戶黏性；②研究表明移動社交產品并不是易用性越高，其受眾群體就越多、越廣，社交媒體運營商應根據不同年齡段用戶群體的需求特點設置不同的服務功能，以滿足不同用戶群體在易用性方面的要求，尤其是在為20—29歲這一青年用戶群體提供服務時，運營商應在保持一些基本功能易用性的同時注意定期開發一些新奇、好玩的功能，以滿足該用戶群體的好奇與探索心理，進而提高該用戶群體的忠誠度；③為防止大量無用信息涌入到用戶的社交賬號中，開發商和運營商應為用戶提供更好的信息過濾及信息管理功能，避免信息過載與社交過載，進而提高用戶查閱信息和管理信息的效率，幫助用戶更好地管理自身的信息網及社交關系網。

當然，本研究亦存在一些不足之處尚有待改進：(1)研究參與主體為20—29歲的青年群體，雖然他們是微信的主要用戶群體，但其他年齡段的研究對象較少，這在一定程度上縮小了研究范圍，影響了數據的全面性，以致所得數據大多反映的是青年群體在使用社交媒體時的心理和行為，后期研究應盡可能地增加其他年齡段的研究數據，避免數據過于集中，以便于不同年齡段社交媒體倦怠行為的對比分析；(2)所提理論模型側重于個人層面的探討，模型中的變量主要借鑒其他學者的研究成果，因此探討得出的影響因素也可能不是主要影響因素，后期研究應擴大探索領域、增加新變量的引入，以期完善相應的理論模型，推動社交媒體倦怠行為主要影響因素的探索進程，從而更好地指導社交媒體運營商規避社交媒體倦怠，促進社交媒體平臺的可持續發展，提高社交媒體平臺中的知識分享率與轉化率，進而助推人類信息能力的全面發展。