青年社交媒體用戶的倦怠情緒來源因素研究

(四川師范大學 四川 成都 610100)

一、引言

2019年8月，CNNIC官網發布的《第44次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，到2019年6月截止，我國網民數量達8.54億人，互聯網普及率達到61.2%，較2018年底提升1.6個百分點。其中2019年上半年，我國網民的人均每周上網時長為27.9小時，較2018年底增加了0.3小時，在手機網民經常使用的各類App(Application，移動互聯網應用)中，使用即時通信類App的時間最長，占比14.5%；使用網絡視頻、短視頻、網絡音樂、網絡文學和網絡音頻類應用的時長占比分列二到六位，依次為13.4%、11.5%、10.7%、9.0%和8.8%?？梢?，社交媒體已經成為移動互聯網時代的水和電，人人都離不開它。同時，全球最大廣告傳播集團WPP旗下調研機構凱度公司(Kantar Group)發布的《2018年中國社交媒體影響報告》顯示，社交媒體對用戶有消極影響的比例從2017年的89%上升至2018年的93%，同比增長了4個百分點，說明隨著負面認知的不斷加深，有超過93%的社交媒體用戶意識到社交媒體的消極影響，其中34歲以下人群依然是市場的主力人群，說明青年用戶群體依然是社交媒體的主要用戶群體。社交媒體的飛速發展給人們帶來便利的同時也帶來了一些困擾。

本文通過問卷調查方法收集數據，并利用EXCEL和 SPSS19.0 對數據進行統計分析，經過描述性分析、信度檢驗、探索性因子分析等幾個階段，最終得出了青年社交媒體用戶的倦怠情緒主要來源于焦慮感、侵擾感、低價值感以及逃離意向等四個方面。并且本文聚焦于青年社交媒體用戶的倦怠情緒發生原因研究，因此，為了社交媒體行業的健康蓬勃發展，社交媒體行業應重視青年社交媒體用戶的倦怠情緒來源，同時，應用減輕倦怠情緒策略還需考慮其弊端，以揚長避短，充分發揮其作用，為社交媒體用戶的負面情緒的研究提供新的思路。

二、青年社交媒體用戶的倦怠情緒研究的調研

為最大限度保障各指標體系的完善性和問卷設計的科學性，調研分三個階段進行：首先，通過文獻參考分析，確定青年社交媒體用戶的倦怠情緒的各項指標，設計調查問卷；其次，進行預調即小規模的調查，進一步修改完善各項指標；最后，展開正式調研收集相關數據用于實證分析。

(一)指標體系的構建

通過參考文獻和查閱資料，本文將對以下17個指標進行測量，以研究青年社交媒體用戶的倦怠情緒因素種類以及來源。其中包括侵擾感、焦慮感、低價值感、逃離意向。同時為每個變量設計了測度指標，對應關系如表2.1所示：

表2.1 指標體系的構建

(二)問卷設計

本文以構建的指標體系為基礎，設計了青年社交媒體用戶的倦怠情緒的調查問卷，共分為兩部分：

第一部分是關于消費者的基本信息，包括性別、年齡、教育程度、使用社交媒體頻率以及每天使用社交媒體的次數；

第二部分使用李克特五級量表，測度影響青年社交媒體用戶的負面情緒的因素來源。

三、數據整理與分析

本次調研以問卷調查方式進行，被調查者主要是廣大青年社交媒體用戶群體。調研自10月15日展開至10月31日截止，歷時16天。通過問卷星問卷互填60份，手機發放120份，線下發放120份，總計發放問卷300份，回收到280份問卷，達到93.33%的回收率，剔除不合格問卷，有效問卷共計266份，有效率為95%。

(一)描述性統計分析

1.樣本概況頻數分析

在調研后根據回收的有效問卷進行統計，對被調查者基本信息進行總結，本次調研的樣本中男性占44.36%，女性為55.64%，男女比例分配相對平均；其中被調查者年齡集中在18-30歲，比例高達85.72%，表明樣本的年齡結構與本文的研究對象——青年社交媒體用戶一致，因此認為樣本的質量較高，總體代表性較好，可用于研究青年社交媒體用戶的倦怠情緒一題。

而調研對象以本科學歷為主，這一群體擁有一定的知識水平，對事物具備一定的判斷力，落實了本次調研的科學嚴謹性；對青年用戶使用社交媒體的次數調查發現，每天使用社交媒體的次數大于10次的占比超過一半，表明青年社交媒體用戶每天使用社交媒體頻率較高，因此在社交媒體的使用體驗上有比較多的情緒和感受。

(二)信度分析

針對調查問卷中所有題項進行總體信度分析，得出α信度系數為0.887，大于0.8，則認為一致性信度較好，測試的可靠性相當高。此外，對于態度量表題項，如果CITC值(即校正的項總計相關性)低于0.3，可考慮將該題項刪除。本次調研的所有態度量表題校正項總計相關性均高于0.3，表明這些指標均可使用。由此可知，此次調查問卷所得數據具有可靠性，樣本具有普遍代表性。

(三)因子分析

1.因子分析檢驗

對參與因子分析的17個觀測指標進行KMO和Bartlett檢驗，判斷是否適合進行因子分析，只有變量間存在相關關系時，才適合因子分析。本調研數據分析得出，Bartlett球形度檢驗統計量觀測值為1961.646，由于概率P小于顯著性水平0.05，應拒絕原假設，認為相關矩陣與單位矩陣具有相關關系，數據指標之間不是單位陣。同時，KMO值為0.892，變量之間相關系數較高，適合做因子分析。

2.因子提取

分析結果得出，變量相關系數矩陣有4個特征值大于1，分別是6.547、1.708、1.352、1.125。提取四個因子，共同解釋63.129%的信息，解釋了原始變量信息的一半以上，因此，提取四個公共因子是合適的，能夠比較全面的反映情況。

3.因子的命名和解釋

鑒于在因子分析結果中可能存在的各因子和原始變量之間關系不明顯，為了使因子載荷矩陣中系數更加顯著，因此對初始因子載荷矩陣進行最大化正交旋轉，使因子和原始變量間的關系進行重新分配，便于對因子進行命名和解釋。

從正交旋轉以后的因子載荷矩陣可以看出，此次調查問卷能夠提取出4個公共因子，根據因子正交旋轉矩陣，將指標分成4個公共因子并命名：

因子1包含5、6、7、8四個題項，測量的是反饋缺乏、印象管理等帶來的憂慮感，因此該因子命名為“焦慮感”。

因子2包含13、14、15、16、17五個題項，測量的是社交媒體的內容、交流氛圍等變差給用戶帶來的價值喪失感，因此該因子命名為“逃離意向”。

因子3包含1、2、3、4四個題項，測量的是信息及社交過載、過度沉浸等讓用戶感到在社交媒體的使用過程中無法自控，總是被打擾，因此該因子命名為“侵擾感”。

因子4包含9、10、11、12四個題項，測量的是用戶放棄社交媒體使用的行為及傾向，因此該因子命名為“低價值感”。

四、針對青年社交媒體用戶的倦怠情緒的解決策略

通過對青年社交媒體用戶的倦怠情緒的實證研究得出：青年社交媒體用戶的倦怠情緒主要來源于焦慮感、侵擾感、低價值感以及逃離意向四個方面?；诖耍疚尼槍η嗄晟缃幻襟w用戶的倦怠情緒從社交媒體供應商和青年社交媒體用戶方面提出相應的應對策略以促進社交媒體的健康蓬勃發展。

(一)社交媒體供應商方面

優化分析，做到有效、精準投放。本研究得出：社交信息雜多、無效等特點會給青年社交媒體用戶帶來極大的侵擾感和低價值感，進而增加用戶的逃離意向。因此，想改善用戶社交媒體倦怠的狀況，一方面通過增加內容、信息、社交等管理工具來過濾、刪除不必要或冗余的內容，完善用戶體驗；另一方面優化產品或服務，在應用、資訊發達的年代，為用戶提供更簡潔、高效、有價值的平臺和內容，讓用戶時間得到高效率應用，借此削弱倦怠感?？偠灾?，社交媒體服務商應該優化分析其用戶群體特征，做到針對不同群體的有效、精準投放，而非低質量、大范圍的盲目推送。

(二)青年社交媒體用戶方面

個體總是會不受控地將自己置于無數的社會比較中，以滿足自我評價的欲望。而青年社交媒體用戶其自我價值體系還在不斷健全之中，因此往往會通過和相似他人的對比來實現自我評價和悅納自己。但多數情況是：呈現在社交媒體里面的內容多是經過修飾和美化的，因此在焦慮感的應對上，青年社交媒體用戶要以辯證的心態看待這些信息，要抑制自己橫向比較的不良行為，不妄自菲薄。在這個時代，人與人之間的日常社交很多時候是發生在互聯網上的。社交網絡雖然看起來像是非正式的環境，但我們應該像對待公共場所那樣尊重社交網絡。不同的個體對于信息的解讀可能會有所不同，因此在減輕侵擾感以及低價值感等倦怠情緒上，青年社交媒體用戶在更新狀態和發布消息時，需要三思而后行?；谂笥讶θ诵曰墓δ?，信息瀏覽者們可以將那些自己忍不住想看，看后又容易“心理失衡”的信息進行選擇性的屏蔽，無需邊接收信息邊折磨自己。并且找回使用社交媒體的初衷——讓用戶更好的分享內容，引導青年社交媒體用戶瀏覽別的有效信息時，取其精華，去其糟粕，借而獲取向上提高的動力，從而減輕青年媒體用戶的逃離意向。