基于改進ISM-MICMAC的信息偶遇影響因素及關(guān)聯(lián)路徑研究

李剛　毛俊博

關(guān)鍵詞：信息偶遏；信息搜尋；影響因素；關(guān)聯(lián)路徑

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2023.07.008

[中圖分類號]G252.0 [文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-0821（2023）07-0074-11

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的日益普及，網(wǎng)絡(luò)信息資源以巨量化、碎片化與多樣化等特征使用戶在進行檢索、瀏覽等網(wǎng)絡(luò)信息活動中意外獲得個人認(rèn)為有用、感興趣的信息，這一現(xiàn)象稱為信息偶遇（Information Encountering）。信息偶遇以無目的性、他目的性、自動獲取及出乎意料等特征在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中已成為信息搜尋和信息發(fā)現(xiàn)的一種重要模式。雖然信息偶遇作為一種被動式、低預(yù)期的信息資源獲取行為，信息獲取的專一度有限，但信息的意外性獲取不僅可以使個體接觸新的信息，拓展知識領(lǐng)域，還能促進思考問題方式的轉(zhuǎn)變，形成新的解決思路。例如，X射線的意外發(fā)現(xiàn)、生物學(xué)領(lǐng)域中青霉素和胰島素的發(fā)現(xiàn)等，皆表示信息偶遇在知識創(chuàng)新中的重要作用。信息的爆炸式增長，使信息偶遇成為人們?nèi)粘Ｉ钪衅毡榇嬖凇⑹种匾男畔@取行為，潛移默化地影響著人們信息的獲取、傳遞及分享。近年來關(guān)于信息偶遇的研究逐漸增多，具體研究層面以機理模型、影響因素為主。而信息偶遇影響因素作為研究熱點之一，大多對其進行單因子影響因素研究，以各影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑研究較少。因此，本研究基于改進ISM-MICMAC方法構(gòu)建信息偶遇影響因素結(jié)構(gòu)模型，對影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑進行研究，為信息偶遇相關(guān)研究提供方法參考，并通過明晰影響因素之間的路徑關(guān)系，對相關(guān)信息服務(wù)機構(gòu)進一步了解信息偶遇的影響機理，提高用戶信息獲取效率、促進信息有效利用具有一定理論與實踐意義。

1相關(guān)研究述評

關(guān)于“信息偶遇”的界定，20世紀(jì)60年代就存在相關(guān)的泛在研究，但并無統(tǒng)一的學(xué)術(shù)表述，例如Bernier C L將“Serendipity”一詞界定為偶然的信息發(fā)現(xiàn).Wilson P稱之為“偶然的信息獲取（Incidental Information Acquisition）”，Krikelas J使用“隨意的信息收集（Casual Information Gather-ing）”的表述等。1995年Erdelez S正式提出“信息偶遇（Information Encountering）”一詞，認(rèn)為是在網(wǎng)絡(luò)信息活動中，獲得目標(biāo)之外信息的一種現(xiàn)象，屬于信息行為學(xué)的研究分支。隨著信息行為學(xué)研究不斷深入，各界學(xué)者不再單一關(guān)注主動信息行為或問題導(dǎo)向的信息行為研究，被動性獲取的信息偶遇研究開始逐漸增多。目前，各學(xué)界雖并無關(guān)于信息偶遇的統(tǒng)一定義，但已基本達成共識，認(rèn)為信息偶遇是一種既不在計劃之內(nèi)，也不是預(yù)料中的信息獲取行為，當(dāng)用戶并不是有意地查找時，卻獲得了有用或者有趣的信息。此外，低參與度與低期望值常被用于區(qū)別信息偶遇行為與其他信息行為的主要表現(xiàn)特征。隨著信息行為相關(guān)研究的不斷深入，信息偶遇作為信息搜尋的一種關(guān)鍵形式，研究意義越來越受到學(xué)界的認(rèn)可，關(guān)于信息偶遇影響因素研究也逐漸成為該領(lǐng)域的研究熱點。研究維度上，信息偶遇影響因素研究大多從用戶、信息、環(huán)境3個維度進行分析。用戶維度方面，個人即時心態(tài)、使用習(xí)慣、認(rèn)知風(fēng)格、偶遇經(jīng)歷、需求狀態(tài)及信息素養(yǎng)等因素深刻影響個體信息偶遇的過程及頻次，其中大多學(xué)者認(rèn)為，信息素養(yǎng)高低與信息偶遇發(fā)生概率成正比關(guān)系，即信息素養(yǎng)越高，偶遇信息概率越大；信息維度方面，用戶接觸信息性質(zhì)的不同導(dǎo)致觸發(fā)信息偶遇的頻次不同，而信息質(zhì)量是觸發(fā)信息偶遇較為直接的因素，信息可信性、時效性、效益性等越高越容易引起用戶注意，信息偶遇觸發(fā)概率也會隨之增高；環(huán)境維度方面，相關(guān)學(xué)者大多圍繞信息偶遇觸發(fā)情境展開討論。例如，在信息需求較為明確的情境下，信息搜尋時間較少，則不易發(fā)生信息偶遇，而當(dāng)用戶信息預(yù)期性，相對擁有較為分散的信息源時，信息偶遇發(fā)生概率則較高。近年來，關(guān)于信息偶遇影響因素相關(guān)研究如表1所示。

綜上所述，國外對信息偶遇研究較早，隨著研究層面的不斷深入，目前信息偶遇影響因素相關(guān)研究已引起各界學(xué)者廣泛關(guān)注，并取得一定的研究成果。研究方法上，多以問卷調(diào)查、實驗分析及方差分析為主；研究對象上，多集中于高校學(xué)生與科研人員；研究維度上，信息偶遇影響因素作為研究熱點，相關(guān)學(xué)者多結(jié)合具體情境提取影響因素并進行討論，例如基于需求情境、時間壓力情境或情緒狀態(tài)情境等維度對影響因素顯著性進行分析，但針對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息偶遇影響因素之間的關(guān)聯(lián)路徑研究較少。因此，本研究通過文獻調(diào)研法提取影響因素，并基于ISM -MICMAC方法對影響要素之間關(guān)聯(lián)路徑進行分析，為后續(xù)信息偶遇相關(guān)研究提供方法參考，對進一步豐富信息偶遇影響因素研究具有一定的理論與實踐意義。

2信息偶遇影響因素分析

為全面獲取國內(nèi)外信息偶遇影響因素相關(guān)文獻，本研究基于文獻調(diào)研法通過中國知網(wǎng)與Web of Sci-ence核心數(shù)據(jù)庫以“主題”字段進行檢索。其中，在中國知網(wǎng)以“信息偶遇”“偶然獲取信息”進行檢索；在Web of Science數(shù)據(jù)庫中以檢索詞“Infor-mation Encounter”“Information Serendipity”“Inci-dental Information Acquisition”進行主題檢索，具體步驟為：①設(shè)置檢索時間范圍為2010-2022年，文獻類型為期刊論文，并初步剔除與信息偶遇影響因素研究無關(guān)文獻，獲得中文文獻92篇，外文文獻432篇；②在文獻篩選過程中依據(jù)主題契合度高、時間跨度低、被引度高、權(quán)威度高等標(biāo)準(zhǔn)，最終得到有效文獻24篇，其中中文文獻14篇，外文文獻10篇；③邀請6位信息行為研究方向?qū)＜遥?jīng)過兩輪意見征詢初步識別影響因素17個。基于信息偶遇的特征，刪除影響模糊因素、合并含義相近因素，最終確定影響因素15個，并參考楊雨琪等提出的信息偶遇影響因素模型，結(jié)合信息偶遇影響因素性質(zhì)內(nèi)涵將15個影響因素按主體維度、信息維度、環(huán)境維度、情境維度進行范疇分類，如表2所示。

用戶維度包括心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷、信息素養(yǎng)與認(rèn)知風(fēng)格。用戶即時心理狀態(tài)直接影響用戶的信息行為，例如當(dāng)用戶處于緊張心理狀態(tài)時，難以辨別信息的有用性，信息偶遇難以觸發(fā)，而處于積極心理狀態(tài)時，大腦對信息的敏感性增強，注意力也隨之增加，信息偶遇行為更易觸發(fā)。此外，個體認(rèn)知風(fēng)格的不同使用戶對信息偶遇感受有所差異，對信息偶遇持正面評價的認(rèn)知會有效增加下次信息偶遇的發(fā)生概率。研究表明，信息素養(yǎng)的高低直接影響用戶的信息檢索能力，信息檢索能力越強，從中獲取的信息量就越大，從而越容易激發(fā)信息偶遇。偶遇經(jīng)歷一般用偶遇頻率進行量化，偶遇頻率越高的用戶與信息的交互聯(lián)結(jié)越復(fù)雜，較容易刺激下次信息偶遇的發(fā)生。

信息維度包括信息質(zhì)量、信息來源、信息明顯度與信息相關(guān)度。信息有用度、易用度等信息質(zhì)量越高，用戶對相關(guān)信息來源就越認(rèn)可，越容易引起用戶注意，從而導(dǎo)致信息偶遇發(fā)生概率升高。信息明顯度是信息的外在表示方式，例如圖片、位置及顏色等。信息明顯度往往與信息受歡迎的程度有關(guān)，而信息的人氣越高越容易引起用戶注意，更易吸引用戶從眾，從而觸發(fā)信息偶遇行為。此外，所瀏覽的信息是否與用戶興趣或問題相關(guān)，深刻影響著用戶內(nèi)心信息需求與認(rèn)知狀態(tài)能否被滿足，相關(guān)性越高，信息偶遇發(fā)生概率則越高。

環(huán)境維度包括社會交互聯(lián)接、界面友好性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與主體規(guī)范。大多學(xué)者將社會交互聯(lián)接與主體規(guī)范歸于環(huán)境維度中的社會環(huán)境維度。其中，社會交互聯(lián)接越高，用戶與外界信息交互就越頻繁，信息接收量就越多，從而越容易觸發(fā)信息偶遇的發(fā)生。相關(guān)研究通常以社會認(rèn)知理論解釋主體規(guī)范性對信息偶遇的影響機理，例如周圍朋友或家人都關(guān)注同一信息時，相應(yīng)用戶會受到影響，當(dāng)這一類型信息出現(xiàn)在視野里時，會格外注意并獲取該信息，而信息偶遇往往在這一過程中發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與界面友好性一般歸于物理環(huán)境維度，用戶在良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)延時性較低，在一定時間內(nèi)獲取信息量就會增多，從而激發(fā)信息偶遇的出現(xiàn)。而用戶信息搜尋界面設(shè)置越清晰、模塊功能越醒目，越容易對用戶使用心理及體驗感受產(chǎn)生積極影響，信息偶遇也由此產(chǎn)生。

情境維度包括目標(biāo)清晰度、信息需求度與時間壓力。研究表明，用戶在信息搜尋的目標(biāo)較為清晰的情境下，由于用戶的目的性較強，獲取信息精確度高，所以信息偶遇情況不易發(fā)生，而當(dāng)搜尋目標(biāo)模糊時，信息搜索范圍較為籠統(tǒng)，出現(xiàn)信息偶遇的概率則會增加。同時，當(dāng)信息搜尋情境處于較強的信息需求時，結(jié)果預(yù)期性高，則不宜發(fā)生信息偶遇。此外，當(dāng)用戶處于時間壓力較大的情境時，心理緊張感會促使用戶瀏覽信息速度加快，對目標(biāo)范圍外的信息關(guān)注度較低，信息偶遇概率也隨之下降；而當(dāng)用戶處于時間充裕的情境下，用戶會以注意力分散狀態(tài)擴大信息搜索范圍，發(fā)現(xiàn)潛在信息，觸發(fā)信息偶遇。

3 ISM-MICMAC模型構(gòu)建

Warfield J N教授提出解釋結(jié)構(gòu)模型（Inter-pretative Structural Modeling，ISM），計算原理是將影響因素之間的作用關(guān)系以矩陣方式表示出來，再通過相關(guān)數(shù)學(xué)運算對影響關(guān)系進行處理，最終構(gòu)建一個層級遞階的結(jié)構(gòu)模型，常用以解決復(fù)雜影響要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系問題。模糊數(shù)學(xué)具有將評價結(jié)果精確化、連續(xù)化的特點，改進的ISM模型與模糊數(shù)學(xué)進行了有機結(jié)合，實現(xiàn)了影響因素之間的關(guān)系從定性到定量的轉(zhuǎn)變，進一步降低了業(yè)內(nèi)專家的主觀作用，使影響因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系更加客觀準(zhǔn)確。交叉影響矩陣相乘法（Matrices Impacts Croises-multiplication Appliance Classement， MICMAC）主要用于不同影響因素的分類研究，利用因素之間的可達路徑、層次循環(huán)來分析因素互相的影響程度。在本研究中，由于觸發(fā)信息偶遇行為的影響因素較多，且各影響因素之間存在一定的作用關(guān)系，因此在方法選擇時不僅要準(zhǔn)確分析各影響因素之間的關(guān)系，還需掌握各個影響因素的重要程度，而改進ISM-MICMAC模型既能準(zhǔn)確表示信息偶遇影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系，解決影響因素之間模糊性問題，還能對信息偶遇影響因素進行有效的屬性辨析與層級分類，從而實現(xiàn)對影響因素的分析評價，因此綜合考慮，引用改進ISM-MICMAC方法較為契合本研究主題。具體計算步驟如下：

1）專家模糊評分。邀請領(lǐng)域?qū)＜覍τ绊懸蛩貎蓛芍g進行模糊評分。評分分?jǐn)?shù)在0～1之間，分?jǐn)?shù)越大代表關(guān)聯(lián)程度越深，分?jǐn)?shù)越小代表關(guān)聯(lián)程度越小，進而確定模糊鄰接矩陣F，影響因素模糊評價標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

10）綜合可視化分析。基于以上得出的驅(qū)動力與依賴性結(jié)果，則可繪制驅(qū)動力與依賴性的二維關(guān)系圖。

4 ISM-MICMAC模型分析

4.1鄰接矩陣建立

基于步驟1，邀請8位圖情領(lǐng)域研究方向?qū)＜遥ㄆ渲?位信息行為研究方向教授，2位信息資源管理方向教授），依據(jù)表3對各因素的影響關(guān)系進行模糊評分。評分方式采取線上方法問卷的方式進行數(shù)據(jù)回收，然后計算平均數(shù)作為模糊鄰接矩陣F的元素。基于模糊鄰接矩陣F，通過式（1）計算得到關(guān)聯(lián)強度矩陣B。為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，本研究A取值0.5，最后按照式（2）得到鄰接矩陣A。鄰接矩陣A如表4所示。

4.2可達矩陣建立

為進一步顯示各個因素之間的間接關(guān)系，需在鄰接矩陣的基礎(chǔ)上構(gòu)建可達矩陣。根據(jù)式（3）與式（4），運用MATLAB工具計算得出可達矩陣M，如表5所示。

4.3層級結(jié)構(gòu)確定

層級分解是基于可達矩陣M并依據(jù)式（5）、式（6）計算出影響因素的可達集R（P_i）和前因集S（P_i），結(jié)果如表6所示。

L₁為表象層因素，是影響信息偶遇的直接因素，包括F₁心理狀態(tài)、F₄認(rèn)知風(fēng)格、F₆信息來源和F₁₅時間壓力。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于信息傳播速度快、不確定性強、交互性高等特點造成虛假信息不斷增加、信息來源不明現(xiàn)象逐漸增多，用戶不得不根據(jù)自身的認(rèn)知選擇所需信息，而用戶的認(rèn)知風(fēng)格幫助用戶識別信息偶遇所得的收獲時，會對信息偶遇行為產(chǎn)生一定評價，正面的評價往往使用戶以更開放的心理狀態(tài)接受信息偶遇，并更容易有意識主動提高下次信息偶遇的發(fā)生。此外，信息搜尋過程中，當(dāng)用戶內(nèi)心受到一定的時間壓力影響時，內(nèi)心的緊迫感往往會影響情緒狀態(tài)，目的之外的信息不易察覺，進而對信息偶遇造成一定影響。

L₃與L₄為中間層因素，間接影響信息偶遇行為的觸發(fā)，包括F2偶遇經(jīng)歷、F3信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度和F₉社會交互聯(lián)接。用戶通過獲取信息與外界進行社會交互，而信息素養(yǎng)的差異使所獲信息的質(zhì)量、明顯度、相關(guān)度有一定不同，間接或直接影響用戶的偶遇經(jīng)歷，進而產(chǎn)生不同認(rèn)知風(fēng)格，最終對信息偶遇產(chǎn)生影響。此外，用戶不同的社會交互頻次導(dǎo)致信息接觸的范圍與內(nèi)容不同，社會交互聯(lián)結(jié)高的人群信息交互次數(shù)多、范圍廣，因此發(fā)生信息偶遇概率較高。

L₅為根源層因素，是影響信息偶遇行為的根本因素，包括F₁₀界面友好性、F₁₁網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃目標(biāo)清晰度與F₁₄信息需求度。隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展與強關(guān)系社會網(wǎng)絡(luò)的泛化深入，用戶與外界交互的內(nèi)容受周圍社會關(guān)系的硬性影響，對信息偶遇認(rèn)知也有所不同。此外，移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，用戶所接觸的信息交互界面基礎(chǔ)功能越全面、模塊組合越簡潔、使用方式越迎合用戶習(xí)慣越容易激發(fā)用戶積極使用傾向，而良好的積極使用心理易使用戶以更開放的心理看待信息偶遇現(xiàn)象，且移動網(wǎng)絡(luò)的便利性使用戶“無目的”的碎片化信息行為頻率大大增加，信息偶遇現(xiàn)象也容易因此出現(xiàn)。此外，用戶信息搜尋的情境不同，導(dǎo)致個人心理狀態(tài)有一定差異，用戶目標(biāo)清晰度、信息需求度越高，信息預(yù)期性越高，容易忽略搜索范圍外的信息，導(dǎo)致信息偶遇現(xiàn)象不易觸發(fā)。

4.4 MICMAC分析

基于ISM模型，通過式（8）、式（9）可計算影響因素的驅(qū)動力和依賴性，進而明確影響因素之間的關(guān)聯(lián)及分類關(guān)系。驅(qū)動力和依賴性計算結(jié)果如表7所示。

根據(jù)各因素驅(qū)動力和依賴性大小可將影響因素分為4個集群：聯(lián)系群（第1象限）、獨立群（第Ⅱ象限）、自發(fā)群（第Ⅲ象限）、依賴群（第Ⅳ象限），并繪制出信息偶遇影響因素分類圖，如圖2所示。

基于圖2分析可知：

1）沒有屬于聯(lián)系群（第1象限）的影響因素，說明本系統(tǒng)穩(wěn)定性較好，不存在對整個系統(tǒng)產(chǎn)生影響的因素。

2）屬于獨立群（第Ⅱ象限）的影響因素為F₁₁網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，獨立群具有高驅(qū)動值、低依賴性的特點，說明該類集群的影響因素影響程度廣且不易受其他因素影響，若此象限影響因素得到良好的解決方式，將會對其他因素的解決產(chǎn)生積極的促進作用。在層級結(jié)構(gòu)圖中F₁₁位于根源層，其直接或間接通過中介效用影響其他因素，是引發(fā)信息偶遇行為的根源因素。隨著互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展與日益普及，用戶通過網(wǎng)絡(luò)渠道滿足自身信息需求已成為信息時代的常態(tài)化現(xiàn)象，而不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息質(zhì)量高低、數(shù)據(jù)延時大小與用戶不同心理誘因下的復(fù)雜化、多樣化信息需求相交織，促使信息偶遇行為在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下頻繁發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已成為影響信息偶遇發(fā)生概率高低的根本性原因，因此網(wǎng)絡(luò)環(huán)境因素獨立性較強，處于獨立群因素。

3）屬于自發(fā)群（第Ⅲ象限）的影響因素包括F₃信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₆信息來源、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度、F₉社會交互聯(lián)接、F₁₀界面友好性、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃目標(biāo)清晰度、F₁₄信息需求度和F₁₅時間壓力，自發(fā)群因素由于自身驅(qū)動力依賴性較為平衡，因此在系統(tǒng)中起一定過渡作用，在層級結(jié)構(gòu)圖中皆有分布。其中，F(xiàn)₆信息來源于F₁₅時間壓力屬于自發(fā)群又位于表象層，原因在于信息來源與時間壓力受個體與外界交互頻率、所處網(wǎng)絡(luò)環(huán)境影響，從而觸發(fā)以情緒為中心的信息偶遇行為，影響與被影響程度較為均衡，因此具備兩種屬性；F₃信息素養(yǎng)、F₅信息質(zhì)量、F₇信息明顯度、F₈信息相關(guān)度、F₉社會交互聯(lián)接屬于中間層因素，屬性特征符合所處層級。個體信息素養(yǎng)的高低、與其他用戶互動交流的頻率大小深刻影響用戶接觸目標(biāo)之外信息源的概率，而用戶對目標(biāo)之外的信息質(zhì)量感知度越高，越容易觸發(fā)信息偶遇行為；F₁₀界面友好性、F₁₂主體規(guī)范、F₁₃3F11目標(biāo)清晰度、F₁₄信息需求度位于根源層因素又處于自發(fā)群因素類，原因在于不同個體進行信息搜尋時雖然界面感知度、主體規(guī)范、信息需求度、時間壓力間接影響信息偶遇的觸發(fā)，但對用戶信息相關(guān)性、信息質(zhì)量、偶遇經(jīng)歷等感知影響程度較低，導(dǎo)致信息偶遇發(fā)生不確定性較高，因此，此四類因素位于根源層又處于自發(fā)群，兼具兩種特性。

4）屬于依賴群（第Ⅳ象限）的影響因素包括F₁心理狀態(tài)、F，偶遇經(jīng)歷和F，認(rèn)知風(fēng)格，具有依賴性高、驅(qū)動力較低的特點，易受其他因素的影響，因此其他因素的解決對該因素群的解決有積極促進作用。在層級結(jié)構(gòu)圖中，F(xiàn)₁心理狀態(tài)、F₄認(rèn)知風(fēng)格位于表象層因素，因素特征符合其所處層級。個體認(rèn)知風(fēng)格的差異性，直接導(dǎo)致不同用戶對偶遇信息的心理狀態(tài)有所差異，用戶對信息偶遇正面認(rèn)知越高，越容易觸發(fā)以積極心理狀態(tài)為中心的信息偶遇行為。F₂偶遇經(jīng)歷位于中間層因素又屬于依賴群因素，原因在于個體之間信息需求度的不同，導(dǎo)致用戶對目標(biāo)清晰度、信息相關(guān)度感知有所差異，從而對偶遇經(jīng)歷產(chǎn)生影響，且由圖1可知，偶遇經(jīng)歷因素處于中間層與表象層交界處，表現(xiàn)出驅(qū)動力小、依賴性較大的特點，因此位于中間層又屬于依賴群因素，兼具兩種屬性特征。

5引導(dǎo)策略與管理啟示

5.1降低信息獲取成本，提高感知收益

用戶維度主要包括心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷、信息素養(yǎng)與認(rèn)知風(fēng)格。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可得，用戶維度因素受其他影響程度較大，屬于觸發(fā)信息偶遇的直接因素。其中，心理狀態(tài)、偶遇經(jīng)歷與認(rèn)知風(fēng)格因素位于表象層且處于依賴群象限，作用路徑為偶遇經(jīng)歷→認(rèn)知風(fēng)格→心理狀態(tài)，此3類因素在所有因素中依賴性排名前3，較高的依賴性使其易受其他因素影響，進而影響信息偶遇行為。用戶之間對信息有用性、相關(guān)性的感知差異使不同個體對偶遇經(jīng)歷持不同感受，從而進一步對認(rèn)知風(fēng)格產(chǎn)生影響，由此產(chǎn)生的不同情緒體驗，增強或降低信息偶遇觸發(fā)概率。因此，提高用戶對信息的感知收益，是優(yōu)化用戶的偶遇經(jīng)歷，從而提高下次偶遇概率的有效方法。相關(guān)平臺可對信息目標(biāo)進行邊緣化推送，增加信息卷入度，在保證信息有用性、相關(guān)性較高的同時，優(yōu)化信息搜尋流程，降低信息獲取成本，由此帶來的感知價值收益使用戶對信息偶遇持積極態(tài)度，從而增加下次信息偶遇概率。

5.2完善信息審核機制，提高信息質(zhì)量

信息維度包括信息質(zhì)量、信息來源、信息明顯度與信息相關(guān)度。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可看出，信息維度因素大多處于層級結(jié)構(gòu)中層，皆位于自發(fā)群象限，其中中間層因素信息質(zhì)量、信息明顯度與信息相關(guān)度因素在所有因素驅(qū)動力、依賴性排名中處于居中位置，作用路徑承上啟下，說明此類因素需各部門協(xié)同控制。研究發(fā)現(xiàn)，信息明顯度、信息質(zhì)量與信息相關(guān)度可影響偶遇經(jīng)歷，從而觸發(fā)以心理狀態(tài)為中心信息偶遇行為。信息更新與替換速度的不斷提高，使網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的虛假信息、冗余信息逐漸增多，影響用戶信息感知，從而易降低偶遇概率。一方面，相關(guān)信息服務(wù)平臺應(yīng)結(jié)合相關(guān)法律建立信息審核標(biāo)準(zhǔn)，提高信息審核效率，刪除質(zhì)量差、時效低的信息；另一方面，可通過綜合用戶習(xí)慣偏好，對某些信息的形態(tài)、位置、呈現(xiàn)方式進行特殊處理，增加信息明顯度與相關(guān)度，以此來吸引用戶注意力，從而增加信息偶遇的觸發(fā)概率。5.3優(yōu)化平臺環(huán)境建設(shè)，提高用戶吸引力

環(huán)境維度包括社會交互聯(lián)接、界面友好性、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境與主體規(guī)范。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)論可得，環(huán)境維度因素大多處于層級結(jié)構(gòu)中下層，且處于自發(fā)群象限居多。其中，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是所有因素中唯一處于獨立群象限的因素，較強的驅(qū)動力，使其通過多個途徑對信息偶遇產(chǎn)生影響，影響信息偶遇顯著性較高。研究表明，用戶在WiFi網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，由于無流量限制，會以輕松的心理特征進行廣泛性信息搜尋和信息瀏覽，信息偶遇更易發(fā)生‘32]。因此，相關(guān)平臺征得用戶許可后，可根據(jù)用戶的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)整信息源推薦范圍，根據(jù)檢索詞的模糊度，擴大或縮小信息推薦，在合適的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下提高信息偶遇發(fā)生概率。此外，信息服務(wù)平臺可基于用戶社交關(guān)系來促進信息偶遇的發(fā)生，例如，完善用戶網(wǎng)絡(luò)上的社交關(guān)系、顯示社交好友關(guān)注的信息類型、鼓勵用戶之間的信息共享，在搜索結(jié)果中適當(dāng)引入隨機元素，增加注釋和說明，吸引用戶注意力，進而促進信息偶遇的發(fā)生。

5.4挖掘用戶潛在需求，匹配任務(wù)情境

情境維度因素包括目標(biāo)清晰度、信息需求度和時間壓力。結(jié)合改進ISM和MICMAC研究結(jié)果可得，情境維度因素多處于層級結(jié)構(gòu)的根源層，皆位于自發(fā)群象限。其中，根源層因素目標(biāo)清晰度與信息需求度以驅(qū)動力值5，在情境維度中驅(qū)動力排名第1，其作用路徑多通過信息相關(guān)度影響偶遇經(jīng)歷，進而觸發(fā)以心理狀態(tài)為中心的信息偶遇行為，說明對信息偶遇影響程度較大。信息偶遇主要是為了解決當(dāng)下、過去、未來的問題，滿足個體潛在信息需求的過程，因此，挖掘用戶潛在需求，可在一定程度上提高信息偶遇概率。相關(guān)信息服務(wù)平臺可通過收集用戶習(xí)慣偏好，挖掘用戶興趣相關(guān)性、知識相關(guān)性、主題相關(guān)性等潛在需求特征，確保提供核心內(nèi)容的同時，利用界面、窗口等剩余空間展示交叉的信息，從根本上保證用戶發(fā)生信息偶遇的環(huán)境和機會。此外，可在信息搜尋頁面中設(shè)置不同情境模塊選項，或基于用戶數(shù)據(jù)通過算法匹配用戶任務(wù)情境，在不同情境下合理推送不同信息，以達到優(yōu)化偶遇經(jīng)歷，提高信息偶遇概率的目的。

6結(jié)語

為了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶信息偶遇行為影響因素之間的邏輯關(guān)系和影響程度，提高用戶信息獲取的廣度與深度，本研究通過查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻和專家調(diào)研確定影響因素，利用改進ISM模型對影響因素進行關(guān)聯(lián)分析和層級劃分，得出信息偶遇的表象層、中間層和根源層因素，結(jié)合MICMAC分析法，對信息偶遇影響因素進行驅(qū)動力和依賴性分析，繪制了“驅(qū)動力一依賴性”象限圖，最后結(jié)合研究結(jié)果，提出了相應(yīng)的策略與啟示。理論層面上，本研究從用戶、信息、環(huán)境與情境4個維度抽取信息偶遇影響因素，基于改進ISM-MICMAC模型構(gòu)建信息偶遇影響因素層級結(jié)構(gòu)模型與因素分類圖，有助于更深層次地了解信息偶遇影響因素之間的影響關(guān)系與屬性特征，豐富了網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息偶遇行為相關(guān)研究。實踐層面上，通過分析信息偶遇行為影響因素之間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)特點，為相關(guān)信息服務(wù)平臺深入了解網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下用戶觸發(fā)信息偶遇的影響機制與作用路徑，構(gòu)建多元信息偶遇觸發(fā)機制、保障用戶獲取信息的平衡性提供一定管理啟示與實踐指導(dǎo)。同時，本研究也存在一定局限性，首先，改進ISM方法無法表現(xiàn)影響因素層級之間的反饋回路；其次，專家評估打分存在一定主觀性。后續(xù)研究擬用更客觀具體的研究方法，為信息偶遇相關(guān)研究提供更為豐富的理論研究與方法參考。