大數據背景下公共危機事件公眾參與行為研究
——基于新冠肺炎疫情的實證分析*

湯志偉 周 維 王 研 李曉艷

（電子科技大學公共管理學院 成都 611731）

1 引言

由于我國城鎮化進程加快和經濟的高速發展，政府決策環境中的不確定因素增加，隨時都可能爆發公共危機。政府如何應對公共危機，公眾在整個事件中應扮演什么樣的角色，已成為世界各國政府關注的問題。從2019年12月開始，新型冠狀病毒肺炎疫情引起了極大關注。公眾作為疫情之中的利益主體，借助互聯網、微博等新媒體參與到危機事件的管理中來。可以說，大數據時代的到來拓寬了公眾參與社會治理的渠道，加速了信息之間的傳播，改變了政府傳統的 “關門決策模式”[1]。

如何提升公眾參與的滿意度，讓公眾在參與危機治理的過程中獲得滿足感[2]，已成為我國各級政府需要解決的難題。在傳統的危機管理中，公眾更多是配合式的參與政府決策[3]159。隨著信息化的飛速發展與公眾主動參與意識的提升，公眾開始通過政府網站、微博和政務APP等新媒體渠道評議和監督危機管理工作，積極行使自己的公權力。新媒體的出現給公眾參與行為帶來便利的同時，也產生了部分負面效應。由于網絡信息傳播快、信息量大以及真假信息摻雜的特點，公眾容易受到誤導而產生不滿情緒，消極應對危機事件。政府各部門與公眾脫節，兩者之間未進行及時的信息溝通，無法起到多元治理主體協同聯動的效果[4]，不能有效解決危機。

現有文獻從理論層面闡述了公眾參與危機決策的必要性和可行性[5]，分析了公眾參與決策的進程，并從政府的角度揭示了公眾參與危機管理所面臨的困境和成因[3]160-169。但大部分文獻為案例研究，研究結論的普適性較低，且缺少對于公眾自身影響的研究，如公眾在參與危機治理的過程中是否提升了滿意度？而對于公眾滿意度的研究，現有文獻涵蓋了實體政府、電子政務以及社交媒體，其中雖然有學者探討了公眾滿意度與公眾參與行為之間的關系，其研究側重于政府績效評估[6-7]84，未探討公共危機情境下公眾參與的滿意度。因此，有必要從公眾滿意度的角度探討危機管理下的公眾參與行為。文章基于ACSI模型，引入信任和網絡外部性理論，試圖構建公共危機中公眾參與滿意度的理論模型，通過問卷調查法收集數據， 運用SPSS軟件分析公眾參與新冠肺炎疫情的現狀，并利用AMOS軟件對研究模型和假設進行驗證。

2 文獻綜述

2.1 公共危機情境下公眾參與研究現狀

隨著公共危機事件傳播范圍越來越廣、危害程度越來越重，各級政府意識到僅憑政府自身的力量難以支撐危機帶來的巨大沖擊。2003年SARS危機已給我們敲響警鐘：公眾第一時間參與到危機治理過程中不僅有利于維持社會穩定,且有利于公共危機的解決。自此，多元治理主體的概念逐漸進入大眾的視野，主張政府主導危機管理的同時，媒體和公眾均有責任參與到整個過程中，協力合作解決危機[8]。

在公共危機多元化治理的研究中，國外學者在研究早期對于公共危機中公眾參與的研究傾向于政策制定以及民意表達等政治層面，他們認為公眾有權利也有義務參與到危機決策中，政府需依法尊重公眾的建議和意見[9]。隨著研究由理論向實踐階段展開，國外學者逐漸意識到公眾參與公共危機治理的重要性。他們認為危機管理是政府和公眾共有的責任，需將政府自上而下的應急管理系統與公眾自下而上的參與行為相結合，確保國家在應對突發事件時，最大程度上實現政府與社會各種資源的整合，從而提升危機應對能力。Jean倡導政府構建一個多元主體共同合作的模式，與公眾、媒體等社會力量共同應對危機，以提升危機治理能力[10]。羅森塔爾指出[11]，政府要與公眾進行良好的溝通，保持社會的穩定，引導公眾協助政府共同應對危機，增強政府的公信力。

國內學者對危機管理中的公眾參與行為主要從以下三個方面進行了探討。第一，在研究早期[12]，學者們立足于我國危機管理事件發生的現狀，借鑒國外公眾參與危機管理的經驗，總結出我國公眾參與危機管理的機制，整合公眾、媒體等社會資源，引導我國社會力量有效地參與危機管理。第二，部分學者從理論層面分析公眾參與的必要性及有效性，主張將公眾和媒體等社會力量納入多元主體參與的組織網絡中[13]。姜慶志等認為，當公民參與到公共危機管理中，他們由被動的政策接受者轉變為危機的主動承擔者，政府與公民等社會力量之間的關系逐漸對等[14]，這一關系激發了公眾參與的積極性。此外，胡象明等提出[15]，公共參與在產生收益的同時，也可能引發不可預測的風險，需依據實際情況調整公眾參與的程度，選擇合適的公眾參與方式，并界定公眾參與危機管理的具體內容。第三，部分學者以某個地區或某一類危機事件為例，對該事件的公眾參與行為進行案例研究。楊菲菲以湖南臨武瓜農事件為代表性案例[2]，研究公共危機事件中的公眾參與行為及心理活動，分析了公眾行為失范對公共危機事件的消極影響，從政府角度提出建議。王甜提出在解決鄰避沖突危機時引入公眾參與機制，將權力下放至公眾參與機構，形成公民實權的公眾參與機制，實現公眾參與制度化[16]。

2.2 公眾滿意度研究現狀

隨著新公共管理運動的興起，國內外學者在公共服務中引入顧客滿意度理論，形成公眾滿意度概念。伴隨著信息技術的發展變化，研究內容從早期的實體政府過渡到電子政務以及政務微博、微信等社交媒體。在這些研究中，學者基于學界經典和成熟的理論和模型，通過擴充和整合上述模型和理論，對公眾滿意度進行測評。

在公眾滿意度的研究中，已有5種較為成熟的理論模型得到學界的認可和使用，即期望不一致模型、技術接受模型、信息系統成功模型、信息系統持續使用模型與顧客滿意度模型。具體而言，學者可依據研究對象的不同，在原有模型的基礎上進行補充或刪減。對于實體政府的公眾滿意度研究，國外學者多以期望不一致模型為基礎。為測量美國公眾對聯邦政府的滿意度，Morgeson引入期望不一致模型并驗證了美國公眾對聯邦政府的服務較為滿意這一假設[17]。對于電子政務以及社交媒體的公眾滿意度研究，國內外學者傾向于借鑒剩余四種理論模型。顧客滿意度模型最初用來研究各行業的顧客滿意度情況，后被引入電子政務研究中。Morgeson和Petrescu基于顧客滿意度模型對美國電子政務的公民滿意度進行研究[18]，發現公眾期望影響公眾滿意度，公眾滿意度影響公眾對政府的信任度。曾莉等在研究公共服務績效評價與公眾參與的關系時引入顧客滿意度模型[7]85，提出感知質量和感知價值均會對總體滿意度產生直接的正向影響。為解決尼日利亞電子政務發展水平低的問題，Frank將技術接受模型與創新擴散理論結合，考察尼日利亞電子政務使用的影響因素[19]。譚婧將技術接受模型與信息系統成功模型相結合，引入信任變量，對政務微博的公眾滿意度進行分析，發現公眾信任、信息質量、服務質量與系統質量影響政務微博的公眾滿意度[20]。湯志偉等基于信息系統持續使用模型，引入信任與網絡外部性等變量，對政府網站公眾持續使用意向進行分析，提出感知有用性、期望確認度、信任和服務質量正向影響公眾對政府網站的滿意度[21]。

總體看來，國內外對于公共危機中公眾參與行為的研究已經形成深厚的理論基礎。現有文獻探討了公眾參與危機管理的作用、存在的問題及相應對策。然而，部分文獻為案例研究，其結論的普適性較低。部分文獻從政府層面進行闡述，其結論僅針對政府如何引導公眾進行正向的參與，沒有將公眾自身因素納入考量中。對于公眾滿意度的研究，現有文獻已涵蓋實體政府、電子政務以及社交媒體，并形成了5種測量公眾滿意度的理論模型，具有較強的借鑒意義。然而他們均未涉及公共危機情境下公眾參與的滿意度研究，導致公眾參與危機管理時出現的系列問題得不到完全解決，如公眾自身滿足感較低以及不信任政府等負面情緒。因此，有必要在公共危機中引入公眾參與的滿意度模型，為解決上述問題提供實證依據。

3 理論基礎與研究假設

3.1 美國顧客滿意度指數模型與研究假設

美國顧客滿意度指數模型是Fornell在瑞典顧客滿意度指數模型的基礎上改進建立的[22]，得到了學術界的廣泛應用和認可。該模型認為顧客期望會影響感知質量、感知價值和顧客滿意度，感知質量會影響感知價值和顧客滿意度，而顧客滿意度的程度會對顧客的行為產生影響即顧客忠誠和顧客抱怨。由于模型在公共領域的研究中具有良好的適用性，文章選取該模型作為理論依據，并結合研究內容提取公眾期望、感知質量、感知價值和公眾滿意度作為研究變量。

公眾期望是指公眾在新冠肺炎疫情過程中希望通過各種公眾參與渠道得到的服務，主要包括公眾對政府在疫情的不同階段是否及時、準確發布信息的綜合期望評價，也包括疫情當下公眾與政府和互動的期望，還包括公眾滿足自身不同服務需求的期望等。

感知質量是指公眾在疫情發生后實際感知到政府提供各項服務的質量，包括公眾對政府提供參與渠道的權威性、信息的實用性以及服務的全面性等方面的質量感知。

感知價值是指公眾通過各種渠道獲得信息、參與互動服務所付出的成本與其感知到的疫情防控服務質量之間的比值，進而對疫情防控的服務效用進行總體評價，包括公眾搜集相關信息所花費時間的多少、獲得政府疫情服務的準確性和及時性程度等方面內容。

公眾滿意度是指疫情后公眾對政府疫情服務行為的滿意程度，是公眾需求得到滿足的一種體現，包括對政府提供信息和互動服務的滿意程度等。

美國顧客滿意度模型已經被眾多研究證實，基于此筆者提出如下假設：

H1：公眾期望顯著正向影響感知質量；

H2：公眾期望顯著正向影響感知價值；

H3：公眾期望顯著正向影響滿意度；

H4：感知質量顯著正向影響感知價值；

H5：感知質量顯著正向影響滿意度；

H6：感知價值顯著正向影響滿意度。

3.2 信任理論與研究假設

德國社會學家西美爾最先開始對信任的研究并提出了信任理論，通過政治學和哲學著作引入社會學研究領域[23]。學者們對信任進行了不同的界定和分類，Deutsch認為信任是個體的一種心理預期，存在于不確定和不可預料的未來事件中，并且是一種非理性的行為[24]。吳建南則提出公眾信任的定義，他認為公眾信任是公眾對政府的信任，是公眾和政府之間的一種相互關系[25]。

文章基于信任理論提取公眾信任作為研究變量，并界定為公眾對政府機構及其提供的疫情服務的總體印象，如果政府部門提供的服務是可靠的、注重對公眾的個人隱私保護以及具備一定的危機處理能力，公眾會覺得政府提供的疫情服務是高質量的，對政府部門在疫情期間的表現就會感到滿意。關于對電子政務系統持續使用和政務微博公眾滿意度的研究已經證明了公眾信任顯著正向影響感知質量和滿意度[26]，故筆者提出以下假設：

H7：公眾信任顯著正向影響感知質量；

H8：公眾信任顯著正向影響滿意度。

3.3 網絡外部性理論與研究假設

網絡外部性理論是Rohlfs最早在1974年提出的[27]，隨后Katz和Shapiro對該理論進行概念界定，認為網絡外部性是指隨著使用同一網絡產品或服務的其他用戶數量的增加，新舊用戶在使用此產品或服務的過程中所獲得的效用價值也會隨之增加，也就是說每個人獲得的效用價值與其他用戶規模的數量是成正比的[28]。網絡外部性的存在使得網絡環境中用戶既可以獲得沒有其他用戶加入時產品或服務的自有價值，也可以獲得潛在用戶加入時產品或服務產生的協同價值。

隨著新冠肺炎確診人數的持續增多，關注疫情的公眾規模逐步擴大，政府部門為公眾提供的疫情信息服務和互動服務也越來越多，從而直接或間接地給公眾帶來了更高的感知價值和滿意度，一項關于第三方移動支付用戶使用意愿的實證研究證明了網絡外部性對感知價值具有顯著正向影響[29]，另一項關于用戶接受移動圖書館影響因素的研究說明了網絡外部性顯著正向影響用戶的滿意度[30]。因此，筆者提出以下假設：

H9：網絡外部性顯著正向影響感知價值；

H10：網絡外部性顯著正向影響滿意度。

綜合上述理論分析及研究假設，文章對新冠肺炎疫情背景下公眾參與滿意度影響因素共建構了10個研究假設，從而形成研究假設模型（見圖1）。

圖1 研究假設模型

4 數據收集與分析

4.1 變量測量與問卷設計

本研究整合了美國顧客滿意度指數模型、信任理論和網絡外部性理論并從中提取6個潛變量，分別是公眾期望、感知質量、感知價值、公眾信任、網絡外部性及滿意度。潛變量的測量題項主要依據前人研究并結合公共危機情境下公眾的參與特性進行了適當調整，而且每個變量均有多個指標進行測量，保障了量表的內容效度。

文章采用問卷調查法收集一手數據，問卷共分為三個部分：第一部分為人口統計學變量，包括性別、戶籍、年齡、受教育程度和職業5個題項；第二部分是公眾參與新冠肺炎疫情的現狀，共6個題項；第三部分是公眾參與新冠肺炎疫情的滿意度情況，所有題項均采用Likert五級量表，1代表非常不同意、2代表不同意、3代表不確定、4代表同意、5代表非常同意。在問卷形成初稿后，為了保證問卷的科學性和規范性，我們將問卷發放給三名該領域的專家，根據專家反饋意見對問卷進行完善。隨后通過網絡平臺發放問卷進行預調查，收回有效問卷67份，最后根據預調查結果對問卷進行修正完善，形成最終問卷。

本次問卷調查的時間為2020年2—3月，由于文章是基于大數據背景探討公眾參與新冠肺炎疫情的行為，因此調查問卷通過網絡平臺進行發放和回收，共發放問卷397份，回收有效問卷337份，有效率為84.9%。

4.2 描述統計分析

首先，利用SPSS 23.0對有效問卷的人口統計學變量進行描述統計分析，其中男性占比43.3%，女性占比56.7%；城鎮受訪者占比56.1%，農村受訪者占比43.9%；年齡主要集中在20—30歲之間，占比73.3%；大多數受訪者具有本科及以上學歷，占比70%；受訪者中學生的數量最多，占比52.5%，其次是公司職員，占比27.3%。

其次，對公眾參與新冠肺炎疫情的現狀進行描述統計分析發現：第一，公眾獲取新型冠狀病毒肺炎疫情相關信息的途徑排在前四位的是社交媒體、新聞資訊類APP、網站和電視，所占比例分別為81.9%、65.9%、57.0%和52.8%，說明在信息技術不斷發展的背景下，公眾獲取疫情信息的途徑越來越多元化，可助力其全面了解疫情發展情況；第二，公眾在新冠肺炎疫情的輿論傳播過程中通過網絡平臺采取的行為主要是冷靜積極地發表看法和愿望以及搜索疫情相關信息，分別占比60.8%和51.3%。與此同時，公眾通過網絡平臺表達對此次疫情的態度和意見以及挖掘此次疫情的真相或者相關主體的真實情況，說明雖然疫情影響了公眾的正常生活，但是大多數的公眾選擇理智地參與到疫情防控過程中，對疫情發展態勢保持高度關注；第三，在對新冠肺炎疫情相關信息的主觀感受上，有63.7%的公眾認為政府部門在疫情初始階段的信息披露是公開透明且及時的，說明我國政府部門的疫情信息服務得到了公眾的認可，但仍有少部分公眾認為政府部門的信息披露工作不夠公開及時，而這部分公眾多通過與親朋好友討論等非正式的人際交流，極少有公眾選擇向國務院辦公廳和相關部門反映情況，說明可能是政府部門對反饋渠道的宣傳和普及力度還不夠，導致公眾不能充分且合理地使用政府部門提供的互動反饋途徑；第四，74.3%的公眾認為在疫情防控中應該由政府占據主導地位，同時重視專家和居民的參與，說明公眾對政府部門在疫情防控中的危機處理能力是很有信心的，且認為專家的專業參考意見和自身的參與是必要的。

4.3 測量模型分析

首先，文章采用Cronbach α系數和組合信度CR值對測量模型的內部一致性進行檢驗，一般認為，當各變量的α系數大于0.8、CR值大于0.7說明測量模型具有良好的信度。通過數據分析可知，各變量測量指標的Cronbach α系數和組合信度CR值均大于0.8，表明各變量具有很好的內部一致性。

其次，通過聚斂效度和判別效度對模型效度進行判定，聚斂效度的評判標準是各變量的因子載荷系數與平均方差萃取率(AVE)均大于0.5，判別效度的評判標準是各變量的相關系數小于其AVE的平方根。通過驗證性因子分析發現，變量的各個測量指標的因子載荷系數均高于0.7，各變量的平均方差萃取值均大于0.5，表明各個變量內部具有良好的聚斂效度（參見表1）。同時，各個變量的相關系數均小于其對應的AVE值的平方根，說明各個變量間具有很好的判別效度（參見表2）。

表1 變量的信度與聚斂效度檢驗

表2 判別效度檢驗

4.4 模型假設檢驗

運用AMOS 23.0對研究假設進行檢驗，得到模型整體的擬合指標（參見表3）。CMIN/DF(卡方/自由度）、RMSEA（近似誤差均方根）、GFI（擬合優度指數）、AGFI（調整后擬合優度指數）、NFI（規范擬合指數）、IFI（增量擬合指數）、CFI（比較擬合指數）等指標全部在推薦值范圍內，表明文章預設的研究模型和樣本數據之間具有良好的適配度。

表3 研究模型的擬合指標

通過對研究模型中各變量之間的路徑分析發現，公眾期望對感知質量具有顯著正向影響（H1），標準化路徑系數為0.163*，即“公眾期望”分值提高1，“感知質量”會增加0.163；公眾期望對感知價值具有顯著正向影響(H2)，標準化路徑系數是0.182*；公眾期望與滿意度之間沒有顯著相關關系(H3),假設檢驗不通過；感知質量對感知價值具有顯著正向影響（H4），標準化路徑系數是0.304***；感知質量與滿意度之間具有顯著正相關關系（H5），標準化路徑系數是0.221***；感知價值對滿意度具有顯著正向影響（H6），標準化路徑系數是0.274***；公眾信任對感知質量具有顯著正向影響（H7），標準化路徑系數為0.427***；公眾信任與滿意度之間沒有顯著相關關系（H8），假設檢驗不通過；網絡外部性對感知價值具有顯著正向影響（H9），標準化路徑系數為0.341***；網絡外部性與滿意度之間具有顯著正向相關關系（H10）,標準化路徑系數是0.394***。滿意度R2為0.624，表明公眾期望、感知質量、感知價值、公眾信任及網絡外部性可以共同解釋滿意度近62.4%的方差變異量（參見圖2）。

圖2 標準化路徑系數及顯著性水平

5 結論建議與展望

5.1 結論與建議

實證數據表明，除H3和H8未通過驗證外，其余8個假設均成立，即公眾期望顯著正向影響感知質量和感知價值，卻無法直接作用于滿意度；感知質量的提高會促進感知價值和滿意度的達成；感知價值的滿足可增強公眾的滿意度；公眾信任的水平顯著正向影響感知質量的水平，而與滿意度之間卻不存在顯著相關關系；網絡外部性的存在能提升公眾感知價值和滿意度。

第一，公眾期望顯著正向影響感知質量和感知價值。當公眾對疫情期間政府部門的表現抱有較高期望時，會對其相關舉措保持較高關注度，積極主動尋求溝通，并有意識地留意身邊的公共資源分配和公共服務供給情況，也就更能切身體會到政府提供疫情服務的質量和價值。與此同時，公眾期望無法直接作用于滿意度。據問卷調查結果顯示，在公眾獲取相關信息了解新冠疫情發展情況的途徑中，社交媒體、新聞資訊類APP、網站和電視均占有一定比例，公眾每天接收的資訊量遠超從前，而這些海量的新聞中可能混雜著錯誤和虛假的報道，加之公眾的辨別能力和自身素質存在差距，且各組織單位發展不平衡，存在信息不對稱現象，因此公眾易受這些真假難辨的信息誤導，從而產生對形勢的誤判和對政府的過高或過低期望，當原始判斷與現實情況產生差距時，公眾心理便會出現落差和失望，進而導致其滿意度下降。據此，必須把握三者之間的關系，一方面，政府要發揮在危機中的主導作用，建立權威的信息發布平臺，保證疫情期間信息的公開透明，提高信息網站的易用性和安全性、信息發布的一致性和及時性、信息價值的可靠性和真實性，利用大數據密切組織間的兼容協作和資源共享，打破“信息孤島”效應[31]。另一方面，公眾也需要完善自身，增強信息辨別能力，提升媒介素養、科學素養和法律素養，進行自我學習和自我培訓，增強公共危機意識，清楚地認識疫情的發展現狀，對政府形成合理期望。

第二，感知質量的提高會促進感知價值和滿意度的提升。疫情期間政府部門提供較高質量的服務時，公眾便會覺得自己付出的人力和物力成本是值得的，也會對其效用價值給予較高評價，促進滿意度的提升。因此，政府需要提高服務的整體質量，在疫情期間投入經費進行物資供應和配套設施建設，啟動“以人民為中心”的公共危機應對模式，在危機期間體現人文關懷[32]，解決疫情期間群眾的實際困難。值得一提的是，大數據提供的疫情服務平臺具有反映公眾偏好的優勢，可以據此利用平臺資料進行追蹤和分析，充分挖掘民意信息和民眾需求，提供更切合實際、更符合需求、針對性更強的產品和服務，促進滿意度提升。除此之外，據問卷調查結果顯示，雖然有74.3%的民眾認為應該由政府主導疫情防控政策的制定，但部分公眾提出需重視專家建議和公眾自身的作用。因此，要利用專家智囊團隊增強公共危機治理的有效性，與此同時，允許和鼓勵社區或民間組織充當公眾的“發言人”[33]，讓公眾通過組織統一發聲，使政府能更快掌握公眾在疫情期間最關心的問題和最現實的困難。

第三，感知價值的滿足可增強公眾的滿意度。這與之前的研究結論一致，具體可從三個方面采取舉措。首先，保證價值的“廣度”，充分利用新媒體用戶眾多的優勢，建設疫情期間的社會需求平臺和信息溝通渠道，優化疫情的求助流程和手續，降低獲取成本，使公眾能夠暢通表達訴求并快速獲取所需信息。其次，保證價值的“熱度”，建立危機時期的反饋機制，注重對訴求的回應和與公眾的互動，由官方機構或人員及時做出明確回復和解釋說明，通過疫情求助、在線問政和其他線上輿論監督平臺等方式實現與公民的雙向即時溝通。最后，保證價值的“效度”，成立疫情防控工作指導小組，根據應對突發事件的相關法律法規進行調查評估、隱患排查和善后處置，高度重視群眾心理的恢復重建，建立疫情期間的績效考核體系，敦促政府切實提高行政效率，利用疫情期間的熱線電話、舉報信箱和信訪郵箱等形式整治政府在疫情期間的不作為和腐敗無能行為。

第四，公眾信任的水平顯著正向影響感知質量的水平。對政府信任程度高的公眾會存在一定程度的偏好，也就是給予政府部門習慣性好評，其自身所認為的感知質量程度也就更高。此外，公眾信任與滿意度之間不存在顯著相關關系。通過問卷調查發現，很大一部分公眾在疫情期間選擇僅瀏覽搜索疫情相關信息，只有極少部分公眾會選擇向國務院辦公廳和相關部門反映情況和表達訴求，對政府持有較高信任水平的公眾更容易充當“接受者”，不采取任何行動或是消極參與，認為政府可以事無巨細地照顧到方方面面，與上述公眾期望的解釋大體一致，殊不知理想與現實總是存在著差距，當落差產生，滿意度便會下降。從政府角度來說，根據問卷結果顯示，已有63.7%的公眾充分信任政府部門，仍有少部分公眾對政府持懷疑態度，因此政府需要加強公信力建設，完善應急保障和管理體系，實行聯防聯控機制，充分利用大數據分析技術指導政府部門的科學決策和規劃。除此之外，政府還需做好引導工作，號召大家積極參與到疫情期間的社會事務管理中，拓寬公眾參與渠道并為之提供合理有序的參與機制，打破“信法律不如信上訪，信上訪不如信互聯網”的刻板印象，使疫情期間的公眾聯系活動發揮實質性的作用。從公眾角度看，公眾需要培養自身的自主意識、責任意識和權利意識，實現行為自覺，主動參與配合政府的引導工作，從虛擬空間中的“旁觀者”轉身為現實世界中的“行動者”。

第五，網絡外部性的存在能提升公眾感知價值和滿意度。公眾在做抉擇時往往會不自覺依從大多數人的意見，可以將其考慮為“從眾”效應，公眾更容易相信經受時間檢驗的報道和信息，根據已有經驗，省去大量查證步驟和成本，從中獲得效用價值，進而實現滿意度的提升。中國網民持續增長的現狀下，網絡成為公眾日常生活中的重要場域[34]，在公共危機情境下迫切需要媒體的協助。因此，媒體需要將廣播、電視和報紙等融合在一起進行輿論引導，形成正面的價值觀導向，構建權威的辟謠平臺，不斷加大政府主導的真實信息的公開傳播力度，探索網警公開巡查執法制度，追究造謠傳謠者和借機滋事者的法律責任，從側面扭轉被動解釋的局面，避免問題堆積升級發展到失控無序狀態，合理疏導網絡群體的消極不滿情緒，避免網絡集群現象，實現公眾在網絡空間的良性互動，克服負向網絡外部效應。

5.2 不足與展望

從整體上看，研究結果可以幫助理清公共危機事件中影響公眾參與滿意度的主要因素，思考背后隱藏的邏輯關系，從而提供新的研究思路和方向，為后續開展實證研究提供借鑒和參考。同時，文章提出的針對性建議能為提升公共危機事件中公眾參與行為的滿意度提供實證依據和實踐指導。

但由于具體條件的限制，文章還存在以下不足：第一，雖然研究樣本所涉及的公眾的年齡、職業領域以及受教育程度均有差異，但樣本獲取的容量和種類依然存在局限，研究結果的普適性有待進一步實證檢驗；第二，研究中量表的具體設計是參考已有相關研究成果的成熟量表并適當調整，忽略了不同情況的實際差異，量表的完善性需要進一步驗證。