社交媒體信息流廣告回避影響因素研究
——負向情感反應的中介作用

李盛楠

(河南理工大學廣告系，河南焦作454000)

一、研究背景

大數據的蓬勃發展和機器學習的逐步推進為實現廣告信息的精準化傳播提供了技術支持，在掌握海量用戶數據的基礎上，廣告主可以為用戶提供高個性化、低干擾性的廣告內容。社交媒體的社交性和互動性，不僅能夠給媒介平臺帶來更有黏性的目標用戶，而且降低了廣告傳播的噪音，這種融入用戶體驗、鑲嵌式的廣告形態被認為更人性化和個性化。[1]而信息流廣告實際效果與預期效果并非一致。雖然暴露在海量廣告信息中，但用戶能夠處理的實際信息量很小，用戶對于社交媒體上的廣告注意力非常低，廣告信息會在社交媒體內容的信息洪流中丟失，從而導致廣告無效。[2-4]同時，與傳統媒體不同，用戶在使用社交媒體時擁有更大控制權，用戶有權選擇主動回避廣告。社交媒體被認為是私人的社交空間，任何形式的廣告都不受歡迎。[5]盡管社交媒體中的信息流廣告更人性化、個性化、精準化，但這并不意味著更有效的廣告效果，這不僅會給品牌營銷傳播帶來困境，同時也會沖擊社交媒體平臺的商業模式。

本研究采用問卷調查法和結構方程模型建立社交媒體信息流廣告回避影響因素模型。與之前研究將廣告回避作為單一結構進行衡量不同，本研究將廣告回避分為情感、認知和行為三個維度進行衡量,并且深入探討負向情感反應是否對廣告行為回避產生中介影響。同時，從信息、媒介、用戶三個層面分析影響信息流廣告回避的因素。

二、文獻綜述

(一)社交媒體中的信息流廣告

國內學者在探討社交媒體廣告時，多使用“原生廣告”“信息流廣告”和“精準廣告”這三個概念[6-8]，而來自市場營銷、信息情報學科的國外學者多使用“行為定向廣告”和“個性化廣告”[9-10]的概念。國內外學者由于從不同的學科背景出發，在研究社交媒體廣告時出現了概念混淆和對話錯位。本研究采用“信息流廣告”，指代在社交媒體平臺上針對不同用戶群體屬性對用戶喜好和特點進行智能推廣的廣告形式，直觀的展現形式是鑲嵌在社交媒體的信息流之中，具體形式可以是圖文、視頻流或者本地推薦。

(二)廣告回避

回避理論起源于人類的基本本能，它表明人們會天然地接近快樂和避免痛苦。[11]信息回避是指任何旨在阻止或延遲獲取可用但可能不需要的信息的行為。當信息可能引起不愉快的情緒或減弱愉快的情緒時，人們會選擇主動回避信息，信息回避行為傾向的核心是情感。[12]20世紀90年代起，學者開始研究傳統媒體中的廣告回避現象。Abernethy認為32%的電視觀眾存在回避廣告行為。[13]Speck和Elliott將廣告回避定義為“媒體用戶為減少接觸廣告內容而采取的所有行動”，分為認知型(忽略廣告)、行為型(翻轉或跳過)或機械型(切換頻道或消除廣告)三種類型。[14]Cho和Cheon研究了網絡環境下的廣告回避，提出認知、情感和行為三種回避類型。[15]Speck和Elliott、Cho和Cheon盡管都確定了三種不同類型的廣告回避，但都將廣告回避作為一個單一的結構來衡量。

隨著媒體技術的發展，國外學者針對互聯網環境中廣告回避影響因素做了進一步研究。Cho和Cheon發現，感知目標障礙、感知廣告雜亂和之前負面經歷會影響廣告回避，其中，感知目標障礙影響最大。Kelly認為如果用戶對負面體驗有預期，廣告相關性低，用戶對廣告信息持懷疑態度，或者對廣告媒介持懷疑態度，那么社交媒體中的廣告更容易被回避。Dodoo驗證了性格特征與廣告回避行為之間存在的相關關系。[16]而國內關于廣告回避的研究大多停留在對國外實證研究模型的綜述研究，實證研究自2016年開始出現，但數量不多。

總之，學者對廣告回避研究呈現以下特點：首先，研究對象多元化，從對網絡廣告的籠統研究到對信息流廣告[17]、基于地理位置的廣告[18]、網絡視頻情景短劇廣告中回避現象的具體研究[19]；其次，研究模型逐漸復雜化，中介變量(如廣告信任、自我控制[20])和調節變量(如感知廣告內容、社交媒體使用[21])被添加到模型中；第三，研究視野擴大化，不同學科背景的學者從各自學科入手研究廣告回避，其中傳播學、營銷學和心理學最多。

三、研究假設與研究模型

(一)信息流廣告回避中的認知、情感和行為

Cho和Cheon將廣告回避分為認知、情感和行為三種類型，并將三種類型統一為單一結果變量“廣告回避”，后來學者也多采用此衡量方式。本研究將三種廣告回避類型分為“負向情感反應”“認知回避”和“行為回避”三種類型進行驗證。廣告認知回避是自動視覺篩選過程，不需要用戶有意識地決定或行動，表現為無知覺記憶。網絡廣告中的橫幅盲視是最常見的認知回避，眼球追蹤實驗證明：在線廣告的可預測布局意味著用戶對預期區域的橫幅廣告視而不見。[22]

關于情感和認知是獨立的還是相互關聯的，心理學研究者進行過討論。Lazarus認為認知的首要假設是認知活動是情緒的必要前提，要體驗某種情緒，人們必須先理解。[23]但Zajonc認為情感和認知是獨立的系統。情感可以在沒有事先認知過程的情況下產生，甚至可能在行為鏈中先于認知。[24]LeDoux提出情感或認知的決定地位是視角問題。如果把認知定義為最高層次的思維，那么認知就不是情感的必要前提條件。如果把認知定義為感官加工，信息加工要求情感依賴于認知，那么認知就是情感的必要前提條件。[25]神經科學研究表明，情感可能是獨立于認知的系統。[26]本研究認為：“負向情感反應”是認知回避和行為回避的影響因素，而不是一種廣告回避的類型。當用戶對廣告產生負面情緒時，會采取行動消除威脅，產生回避行為。基于此，提出以下研究假設：

H1:負向情感反應對信息流廣告行為回避產生顯著正向影響。

H2:負向情感反應對信息流廣告認知回避產生顯著正向影響。

H3:認知回避會對信息流廣告行為回避產生顯著正向影響。

(二)廣告回避的影響因素

從廣告信息本身來看，信息的內容會影響廣告回避。感知個性化對于優化符合用戶興趣和偏好的廣告信息至關重要。在社交媒體背景下，廣告感知個性化與感知相關性密切相關。Xu認為，內容的個性化是防止移動廣告被視為侵擾性和刺激性的最有效方式。如果廣告對個人有重要意義，則廣告回避會有所緩解。[27]

信息的外在形式和數量也會影響廣告回避。Elliot和Speck認為感知廣告雜亂會影響廣告回避。感知廣告雜亂包括廣告過量程度、用戶惱怒程度和廣告獨占性。互聯網中的廣告雜亂可通過計算單一網頁旗幟廣告、彈窗廣告、文本鏈接等多種形式廣告的總量來衡量；用戶惱怒程度是指面對過量廣告被激怒的程度；廣告獨占性是指在多大程度上用戶認為某種媒介只是單一廣告媒介。[28]如果用戶認為有太多的信息指向他們，他們就不太可能回憶起廣告。[29]與傳統媒體不同，用戶的個人社交媒體空間具有私人性，廣告被認為是對個人打造的在線社交空間的入侵，用戶會對廣告產生消極態度和抵觸情緒。[30]如果用戶感知廣告信息雜亂，會影響其信息選擇的心理感受，從而產生負面的情緒反應，進而有可能產生廣告回避。

媒介對用戶的廣告回避行為也會產生影響。廣告媒介的可信度將影響用戶對廣告信息的感知，以及是否會忽視廣告信息。如果用戶對社交媒體持懷疑態度，他們更可能回避該媒體上的廣告。[31]

用戶本身對于隱私擔憂的程度也會影響廣告回避。隱私擔憂作為反映用戶對社交媒體廣告中隱私關注程度的心理特征，不僅表明用戶在廣告中的隱私體驗和感受，也會對后續的廣告接受或者回避產生重要影響。Sheehan和Hoy認為隨著隱私擔憂的增加，用戶可能會對在線廣告產生消極的行為反應，例如向網站提供不完整的信息。[32]Baek和Morimoto對個性化廣告回避影響因素的研究發現，隱私擔憂通過廣告懷疑的中介作用對廣告回避產生正向影響。[33]基于此，本研究提出以下研究假設：

H4:信息流廣告的感知個性化對負向情感反應產生顯著負向影響。

H5:信息流廣告的感知廣告雜亂對負向情感反應產生顯著正向影響。

H6:社交媒體作為廣告媒體的態度對負向情感反應產生顯著正向影響。

H7-1:隱私擔憂對負向情感反應產生顯著正向影響。

H7-2:隱私擔憂對廣告行為回避產生顯著正向影響。

基于以上研究假設，提出如下研究模型圖：

圖1 研究模型圖

四、研究方法

(一)變量測量與量表

問卷中所有變量測量題項均參考國外相關研究中的成熟量表，以確保量表效度，并根據社交媒體信息流廣告情境進行適當的修改與調整。本研究量表均采用李克特5級量表，讓被調查者結合自身實際情況對各項指標予以評分，1代表“非常不同意”，5代表“非常同意”。

感知個性化是指用戶對社交媒體信息流廣告個性化程度的感知水平，采用Srinivasan、Anderson和Ponnavolu的4項量表測量。[34]感知廣告雜亂是指用戶認為媒介中廣告數量的過量程度，采用Cho和Cheon的3項量表測量。用戶對社交媒體作為廣告媒介的態度是指用戶對社交媒體作為廣告媒介的懷疑程度，采用Kelly的3項量表進行測量。隱私擔憂是指用戶對其網絡個人信息被社交媒體平臺控制、收集和使用等情況的關注，采用Xu的6項量表測量。[35]負向情感反應是指用戶在面對社交媒體中的信息流廣告時所產生的否定性情感，如不開心、煩躁、憤怒等，采用cho和cheon的3項量表測量。信息流廣告認知回避是指用戶將注意力從信息流廣告上轉移開的傾向，采用Chinchanachokchai和Gregorio的4項量表測量。[36]信息流廣告行為回避是指用戶主動采取措施來回避廣告，如向下滾動翻頁、快速跳過廣告、關閉推薦廣告等，采用Chinchanachokchai和Gregorio的3項量表測量。

(二)樣本與數據收集

首先采用便利抽樣方法選擇了95名社交媒體用戶進行預調研，設置了一個篩選選項，篩選出能夠識別信息流廣告的受訪者，最終得到89名符合要求的受訪者。根據受訪者反饋修改不易理解或者有歧義的語句，并對收集到的數據進行初步驗證，量表滿足信度效度要求。

正式問卷調查期間為2020年6月5日至6月15日，采用網絡問卷調查法進行數據收集，通過問卷星調研平臺，采用微信、QQ、高校貼吧等社交媒體以傳達到受訪者。最終共回收356份問卷，根據“填答時間”和“識別信息流廣告”兩條標準對數據進行篩選，刪除填答時間在正負3個標準差以外的數據，并且刪除未能正確識別社交媒體中信息流廣告的樣本，最終獲得有效問卷328份，問卷有效率92.1%。其中男性占33.8%(111人)，女性占66.2%(217人)；年齡主要集中在19—25歲和26—30歲兩個階段，其占比分別為54.3%(178人)和27.7%(91人)，18歲及以下人群占11.6%(38人)，而31歲及以上的受訪者最少，只占6.4%(21人)。社交媒體主要用戶也集中在該年齡層，因此該調查的受訪者年齡與性別分布基本符合研究的要求。

(三)研究方法

本研究使用SPSS25.0進行信效度檢驗、描述性統計分析和探索性因子分析，采用Amos24.0進行驗證性因子分析，建立結構方程模型驗證研究假設，采用bootstrapping進行中介效應的驗證分析。

五、研究結果

(一)信度與因子分析

1.廣告回避影響因素相關變量的信度與因子分析

采用主成分分析方法進行探索性因子分析，并對初始矩陣進行方差極大正交旋轉，根據前期研究規定抽取4個因子。如表1所示得到4個因子，累計方差比率為81.515%，KMO值為0.891，2值為4104.042(df=105)，P<0.001，因子載荷度都在0.70以上，因此自變量的各題項具有較高的建構效度。本文中因子1命名為“隱私擔憂”，因子2命名為“感知個性化”，因子3命名為“對社交媒體作為廣告媒介的態度”，因子4命名為“感知廣告雜亂”。四個因子的Cronbach's α系數均大于0.8，顯示出各因子具有較好的內部一致性。在AMOS24.0中建構測量模型進行驗證性因子分析，如表1所示，各項指標均符合要求,表明指標變量被構念解釋的變異良好，各測量項均具有良好的收斂效度。

表1 廣告回避影響因素相關變量的信度與因子分析

2.負向情感反應、認知回避、行為回避變量的信度與因子分析

Cho和Cheon (2004)在衡量廣告回避時，將廣告回避看成是單一變量，將其分為認知回避、情感回避和行為回避三個維度。本研究在此基礎上將廣告回避分為三個獨立變量進行衡量。采用主成分分析方法對以上三個變量進行探索性因子分析，并對初始矩陣進行方差極大正交旋轉，規定抽取3個因子。經過反復檢驗，COG1(“我會主動忽略信息流廣告”)在因子2和因子3上的因子載荷基本接近，予以刪除。最終如表2所示得到3個因子，累計方差比率為81.446%，KMO值為0.912，2值為2411.925(df=36)，P<0.001，因子載荷度都在0.65以上，因此各題項具有較高的建構效度。將因子1命名為“負向情感反應”，因子2命名為“認知回避”，因子3命名為“行為回避”。三個因子的Cronbach's α系數都大于0.8，顯示出各因子具有較好的內部一致性。在AMOS24.0中建構測量模型進行驗證性因子分析，如表2所示，各項指標均符合要求,表明指標變量被構念解釋的變異良好，各測量項均具有良好的收斂效度。

表2 負向情感反應、認知回避、行為回避信度與因子分析

(二)潛變量的區分效度

要驗證潛變量具有區分效度，需要驗證潛變量的AVE值平方根大于其與其他變量的相關系數即可。如表3所示，本研究中所有潛變量的AVE值平方根均大于其與其他潛變量的相關系數，說明本研究的各項測量項的區分效度良好,為下一步的結構方程分析提供了基礎。

表3 各研究變量的相關矩陣

(三)假設檢驗

根據本研究提出的研究假設，構建社交媒體信息流廣告回避影響因素模型。本研究提出的假設模型整體擬合情況良好，2/df=1.104，概率值為0.357，達到顯著水平,SRMR(0.0119)、RMSEA(0.018)、RMR(0.008)均小于0.05，GFI(0.994)、AGFI(0.973)、NFI(0.995)、IFI(0.997)、TLI(0.998)、CFI(0.997)各項值均大于0.9，說明本研究提出的研究模型得到數據支持。圖2線段之上的數據表示標準化回歸系數，即路徑系數。在99%的置信區間內，各路徑系數都達到顯著水平。說明本研究提出的研究模型是合理的，各變量之間的關系得到實證數據的支持。

研究結果表明，負向情感反應對社交媒體信息流廣告的認知回避和行為回避都具有顯著的正向預測作用(β=0.84，β=0.44)，認知回避對行為回避也有顯著的正向預測作用(β=0.34)。感知廣告雜亂、社交媒體作為廣告媒介的態度和隱私關注會對負向情感反應產生顯著正向影響，其中社交媒體作為廣告媒介的態度影響最大(β=0.46)，隱私擔憂次之(β=0.40),感知廣告雜亂影響最小(β=0.13)。廣告信息感知個性化會對負向情感反應產生顯著負向影響(β=-0.12)。用戶的隱私擔憂對社交媒體信息流廣告的行為回避產生直接顯著正向影響(β=0.22)。

表4 研究假設驗證結果

圖2 社交媒體信息流廣告回避影響因素模型(標準化回歸系數)

(四)中介效應檢驗

利用AMOS進行bootstrapping分析來檢驗假設模型中的中介效應。間接效應的顯著性通過檢驗偏差校正的95%置信區間來檢驗，重復抽樣5000次，由表5可知置信區間不包含0，表明中介效應顯著。負向情感反應對社交媒體作為廣告媒介的態度和隱私擔憂產生的中介效應較大，中介效應值分別為0.202和0.176。負向情感反應和認知回避的鏈式中介效應對社交媒體作為廣告媒介的態度和隱私擔憂產生的中介效應次之，中介效應值分別為0.131和0.114。

表5 中介效應檢驗表

六、結論與討論

(一)研究結論

第一，本研究證明了負向情感反應的中介作用。不同于以往研究將廣告回避定義為一個多維結構，將其作為單一變量進行檢驗，本研究將廣告回避分成負向情感反應、認知廣告回避、行為廣告回避三個變量進行衡量。通過建立社交媒體信息流廣告回避影響因素模型，證明了負向情感反應可直接影響行為廣告回避，也可以通過認知廣告回避中介，并由此影響行為廣告回避，前者的影響效果大于后者。這與心理學相關研究結論一致，即情感和認知是獨立的或者部分獨立的系統，認知不一定是影響行為的先決條件。

第二，通過構建社交媒體信息流廣告回避影響因素模型，證實感知廣告雜亂、對社交媒體作為廣告媒介的態度、隱私擔憂會正向影響社交媒體信息流廣告回避，廣告信息感知個性化會對信息流廣告回避產生負向影響。其中，用戶對社交媒體作為廣告媒介的態度和隱私擔憂影響較大。一是如果用戶對社交媒體本身持懷疑或者否定態度，則會產生負向情感反應，從而影響回避行為的產生，媒介本身的可信度起到關鍵作用，這與Obermiller、Spangenberg和MacLachlan的研究結果一致，即當用戶對媒介平臺持懷疑態度時，他們沒有動機去處理信息。[37]二是隱私擔憂是影響廣告回避較為重要的因素，它不僅會通過負向情感反應和認知回避間接影響行為廣告回避，而且會對行為回避產生直接影響，這一結論證實了Baek和Morimoto的研究結果。隱私擔憂和負向情感反應之間密切的關系表明了用戶對其在線個人信息安全的恐懼或不信任。三是用戶如果認為社交媒體信息流廣告的數量過多，會產生負向情感反應，但不會直接影響行為回避。雖然無能為力，但是用戶可能已經開始接受廣告雜亂。用戶使用社交媒體的時間越長，接觸到信息流廣告的頻次越多，對這類廣告越熟悉，越能對廣告存在合理性的認知。[38]同樣，培養理論認為一個人接觸到的媒體內容越多，他對世界的看法和信念就越廣泛地符合這些內容的主題和規范。雖然最初的培養理論是在電視媒體的背景下進行的，但是很多研究已經證明了其對社交媒體的適用性，[39]所以可以解釋用戶感知廣告雜亂對行為回避的影響較小。四是廣告信息感知個性化對負向情感反應產生顯著負向影響，這是因為基于用戶畫像標簽的信息流廣告的顯著性特點之一就是內容的高度匹配性和相關性，當用戶認為社交媒體中的信息流廣告是為自己量身定制的程度越低，越容易產生負向情感反應，從而越容易產生廣告回避。這與先前的研究結果一致，即有針對性的廣告會導致對廣告更有利的態度。[40]廣告的感知個性化可能會在用戶心目中產生一種與產品或品牌有過接觸的似曾相識的熟悉感，從而從總體上緩解對廣告的負面情緒，與非個性化和廣告相比，個性化可以減少對廣告的負面認知。

(二)研究啟示

第一，重塑社交媒體中的廣告信任與媒介信任。隨著網絡廣告技術的深入發展，互聯網廣告中的技術造假與管理失控等問題層出不窮，廣告發展產生的失信問題并沒有隨著信息技術的更新而減少，反而數量和形式都不斷增加。所以，應當采用多種措施，減少和避免廣告數據造假，增加用戶廣告信任，如強化第三方監測、建立統一的廣告監測標準和廣告可見性標準等。由于廣告是具有高度媒介依附性的信息傳播活動,廣告信任常常被轉移到更為具象的媒介信任或組織信任上來。這不僅影響了媒介策略對于廣告傳播的決定性作用,同時也導致廣告與媒體的利益合謀后果。所以，增加社交媒介平臺本身的用戶信任，也能降低用戶的廣告回避行為。

第二，關注用戶個人信息的數據共享和數據保護。社交媒體中信息流廣告“隱形化”的體驗雖然能在短時間內舒緩用戶的廣告負面情緒，但長期而言，用戶的被侵擾感仍然難以消除，這是因為信息流廣告并未能真正消除隱私問題存在的根源，相反可能在定向投放過程中進一步加重用戶的隱私擔憂，成為隱私悖論的矛盾與沖突所在。用戶焦慮的根源在于對信息流廣告作用機制中個體信息失控的擔憂。社交媒體平臺對用戶行為數據的使用始終徘徊于私人與公共之間模糊的中間地帶，這本質上是數據資源的商業化應用與個體隱私保護的沖突問題。因此，要想破解用戶關于隱私悖論的矛盾狀態，需要合力而為。用戶個人層面需要增加自我保護意識和素養，媒介平臺層面需要加強技術創新，通過技術手段保障隱私安全，國家層面需要從源頭入手，制定詳細的規章制度以均衡商業力量對數據的開發使用和個人權益需求之間的矛盾與沖突。

第三，豐富信息流廣告的內容與形式。目前國內的信息流廣告以圖文、短視頻形式為主，隨著5G技術的不斷發展，沉浸式虛擬現實、增強現實等智能媒體為社交媒體廣告帶來更多可能性。不同于早期互聯網偏重于傳遞符號化的內容和信息，智能媒體正在將身體感官、具體情境與交互體驗放進媒介化傳播之中。增強現實廣告將用戶的好奇心、現場感和購買欲建立鏈接，把帶有廣告內容的AR濾鏡疊加到現實環境中，用戶可以通過錄制短視頻、拍照等方式，在虛擬和現實之間形成聯動。這種新穎的廣告形式，可以提升社交媒體的正向用戶體驗，降低廣告回避形成的可能性。

(三)本研究局限和未來建議

未來的研究可以將本研究復制到其他在線和傳統媒體上，將其應用于更廣泛的廣告環境中。鑒于生物醫學技術的發展，如眼球追蹤和神經科學，利用這些技術來比較調查問卷的自我報告數據與實際生理反應結果，探討情感在廣告回避中的作用也很有價值。隨著5G時代的到來，社交媒體形態正在不斷更新變化，研究需要跟上社交媒體廣告形式的變化。