基于視知覺理論的社交媒體用戶參與行為研究

楊永清,范承昊,張媛媛

(山東工商學院 管理科學與工程學院,山東 煙臺 264005)

當前,我國網民規模達10.32億,互聯網普及率達73.0%[1]。社交媒體在互聯網普惠效應的持續釋放和無障礙信息的建設推進下已成為用戶參與網絡經濟、社會、文化的重要媒介。輿情事件下社交媒體平臺中的博文發布會出現大量主流媒體與個體觀點信息混雜交互的現象,這實際上搭建了一個具備廣泛參與特點的虛擬社區[2],網絡用戶通過對瀏覽到的博文進行轉發、評論、點贊,參與在線輿情事件討論。博文包含的不同內容,如話題,表情包,圖片等特定信息,在給網絡用戶帶來不同視知覺的同時,影響著用戶在線參與行為呈現出差異化的特點。

一、 相關理論與研究回顧

用戶社交平臺參與行為主要在閱讀博文內容時產生,在閱讀博文內容時首先會被視覺捕捉的信息所吸引。視覺信息意味著人眼看到內容后會將視覺印象由神經系統傳輸到人腦中,對視覺感受到的信息進一步理解與記憶的過程。用戶根據閱讀內容的偏差產生了不同的視知覺體驗,這為解釋其社交網絡平臺差異化參與行為的成因提供了有力的支撐。

1.視覺知覺相關理論

視覺知覺理論闡述了人眼觀看到如圖標型符號、索引型符號、象征型符號時,會將視覺印象由視覺神經傳輸至人腦中并延續0.1至0.4秒,進而對視覺感受到的信息進行進一步理解與記憶[3]。

視知覺理論表明,當人眼觀察客觀事物時,并不是簡單地將其相加或機械地復制客觀事物的每個要素,而是將大腦思考與內心狀態結合起來對客觀事物形成整體性的把握等視知覺觀點[4]。格式塔視覺知覺理論指出,人們總是先看到整體,然后再去關注局部,人們對事物的整體感受不等同于局部感受的加法,視覺系統總是不斷地試圖在感官上將圖形閉合,從而對客觀實體產生個體間差異化的解釋[4]。總的來說,視知覺原理直觀地解釋了人們觀察和感知事物的過程中在內心機制的影響下所產生的行為反應。當社交媒體用戶瀏覽博文時,會受到所觀看博文中豐富的內容信息吸引,產生參與的傾向從而參與到輿情話題事件的討論中。

2.社交媒體用戶在線參與行為研究

社交媒體的出現與蓬勃發展,依托社交媒體平臺的交互屬性,用戶群體從信息的接收者逐漸轉變為在社交媒體平臺創建大量內容的參與者[5],與其他在線用戶展開互動與討論的過程,體現著用戶在社交媒體平臺的參與[6]。現有研究大多通過情感存在、認知存在等心理狀態來解釋社交媒體平臺用戶的參與行為[7]并通過訪談、問答的方式挖掘用戶心理狀態中的認同感、信任感和歸屬感的作用[8]。也有研究將社交媒體平臺用戶參與定義為“行為過程”,而不是認知或情感狀態[5]。用戶在社交媒體的參與行為可以分為文字語義型行為表現和符號型行為表現,其中發布動作、轉發動作、評論動作屬于前者,而@動作、點贊動作屬于后者[9]。有關Facebook的研究指出,平臺用戶的參與在平臺類型以及發布時間的影響下主要由點贊行為、評論行為或分享行為來體現[10],在線社交網絡用戶的社交參與包括基于點擊的互動以及簡單的內容瀏覽和閱讀行為[11],可見在線社交平臺中的用戶參與行為是非常活躍的。把認知過程中的情感共鳴和參與過程分離來看,將參與一詞的構念明確地指向行為過程本身,可以更清晰地發現社交媒體平臺用戶參與行為的產生過程和作用機理[12]。

用戶的參與行為受到許多客觀因素的影響。某些用戶傾向于使用圖片與文字結合的方式發布狀態內容,圖文并茂的帖子比純文字的內容容易得到其他用戶的關注和評論。有學者選取對比了三個新聞發布主體所發布的新聞博文中,在數據描述的角度分析了博文表現形式即博文的文字、圖片、超鏈接及其組合下,獲取轉發、評論、點贊的數量差別。人際關系強度與信任感同樣積極影響著消費者用戶在產品社交網站的參與程度[13]。

有研究從媒體視覺的研究視角出發,強調圖像在新聞傳播中的重要性,并指出新聞機構在線媒體在新聞制作中信息內容的發布形式已有了從文本到動態圖像轉換的現象[14]。這種現象實際上是通過對技術力量和視覺符號的運用,使時政新聞的內容由“可讀轉向可視,由靜態轉向動態,由單向轉向互動”[15]。包含積極內容圖像的新聞帖子容易引起閱讀用戶高水平的視覺關注,并導致點擊和分享等參與行為的產生,進而影響用戶對新聞信息的關注[16]。對YouTube視頻的研究分析表明,某些視覺提示,如顏色對比度,文本信號等會不同程度影響用戶觀看視頻過程中的認知參與[17]。用戶佩戴智能眼鏡時,眼鏡中內容信息的不同位置與滾動方式所產生的不同視覺感知同樣不同程度地影響著用戶參與過程中對內容信息的理解力[18]。

3.文獻總結

綜上所述,以往研究已在心理、情感等多個方面對社交媒體平臺用戶參與行為進行了探索,用戶的主觀期望、情感傾向對用戶自身參與行為的不同影響已被許多實證研究證實,但涉及社交媒體平臺用戶生成內容所帶來的視覺知覺對閱讀用戶群體參與度的影響情況尚不明晰。本研究在前人研究的基礎上,立足于視覺知覺理論與用戶行為理論,在輿情事件中用戶閱讀博文的角度聚焦閱讀博文用戶在輿情事件中參與行為產生的參與度,對輿情事件過程中閱讀用戶涉及的兩個維度進行闡述:(1)視知覺信號,表現為博文中所包含的圖片數、話題數、短鏈接數、表情包數以及博文文本長度等信息給閱讀博文用戶帶來的觀感體驗;(2)參與度,表現為閱讀用戶參與輿情事件討論時,作用在輿情本體,即發文用戶發表博文上的轉發、評論、點贊三種參與行為所構成的整體參與度。本文將就視知覺信號對參與度的影響情況進行探索,適應視覺觀感體驗化的社交媒體平臺趨勢,為社交媒體平臺用戶參與行為的研究提供新思路。

二、研究設計

1.研究模型

目前,關于在線參與行為影響因素的研究已通過多種形式的量化研究開展。本研究在視覺知覺理論的基礎上,將用戶閱讀博文時瀏覽到的“視覺知覺信號”作為自變量引入模型中,不僅檢驗了視覺知覺信號對閱讀用戶參與度的直接作用,同時還探討了不同博文發布主體的個人特征對博文視覺知覺信號與閱讀參與度間關系的調節作用,并根據既往研究,引入發布主體的平臺特征作為控制變量。研究模型見圖1。

圖1 視覺知覺理論下用戶差異化在線參與行為的影響因素模型

2.數據來源與變量定義

微熱點研究院是新浪微博旗下上海蜜度信息技術有限公司設立的科創平臺,其在新媒體大數據的廣泛領域開展了數據智能應用研究,本研究使用的數據由微熱點研究院合作提供。

基于用戶差異化在線參與行為的影響因素模型,每條博文中所包含的視覺知覺信號作為解釋變量,每條博文獲得的轉發、評論、點贊所構成的用戶參與度作為被解釋變量,獲取了微博平臺2022 年“3·15老壇酸菜”輿情事件下的數據作為樣本,共涵蓋183 001條博文及其相關數據,每條數據包含該博文的文本內容、中圖地址、發布日期、信息屬性、轉發數、評論數、點贊數等,以及該博文發布者的關注數、粉絲數、微博數、注冊日期、性別、用戶畫像會員等級、認證類型等信息。

本研究將閱讀博文用戶在輿情話題事件中的參與行為定義為作用在該條博文上的轉發、評論、點贊三種方式。由于獲取到的博文上轉發、評論、點贊數據具有右偏分布的特性,故定義本研究中的用戶參與度UEL為該條博文的轉發數、評論數、點贊數之和的對數[19]。同時,結合前人相關研究的基礎,為避免3個加數均為0時導致的對三者之和取對數計算異常情況,需要在取對數之前對和加0.1。因此,推文i的用戶參與度為:

UELi=ln(retweet+comment+like+0.1).

(1)

本研究使用用戶參與度作為被解釋變量,將博文中包含的圖片數(PN)、話題數(TN)、鏈接數(SLN)、表情包個數(EmN)、文本長度(TL)作為解釋變量,其中圖片數(PN)表示發文用戶每條發表博文中包含圖片的個數,話題數(TN)表示發文用戶每條發表博文中包含##話題的個數,鏈接數(SLN)表示發文用戶每條發表博文中包含http短鏈接的個數, 表情包個數(EmN)表示發文用戶每條發表博文中包含emoji表情包的個數,文本長度(TL)表示發文用戶每條發表博文的總字符數。同時將用戶認證類型(UAT)和用戶畫像會員等級(UPML)作為調節變量,分析不同用戶的個人特征的調節作用,其中用戶認證類型(UAT)表示發文用戶認證類型,1表示普通用戶,2表示達人用戶,3表示金V用戶,4表示橙V用戶,5表示藍V用戶,用戶畫像會員等級(UPML)表示發文用戶個人頁面顯示的用戶畫像會員等級,1—7表示不同等級,0表示無等級。此外,將關注數(CN)、粉絲數(FN)、微博數(BN)作為控制變量,分別表示發文用戶個人頁面顯示的關注數、粉絲數及其自注冊日期至數據獲取日期時間段內發表微博的數量,保證模型的完整性。

3.數據分析

(1)描述性統計分析

數據集包括54 080條原創博文信息和78 316條轉發博文信息。由表1、表2可知,原創博文圖片數平均水平低于轉發博文,但話題數、短鏈接數、表情包數以及文本長度都高于轉發博文。此外,原創博文發布者的關注數平均水平略低于轉發博文發布者,粉絲數及博文數的平均水平略高于轉發博文發布者。在日均發文量方面,轉發博文發布者明顯高于原創博文發布者,說明轉發用戶群體在輿情話題事件中的表現更積極,參與意愿更強烈。

表1 數據描述性統計(原創博文)

表2 數據描述性統計(轉發博文)

(2)相關性分析

經過方差膨脹因子(VIF)檢驗,原創博文下的數據和轉發博文下的數據的VIF值分別均介于1—10之間,這意味著兩類樣本其變量之間不存在共線性問題[20],VIF值見表3。

表3 主要變量的 VIF 值

本研究中樣本空間內所包含的基于原創博文和轉發博文的主要變量間相關系數見表4和表5。在參與度與其他變量的相關系數方面,除表情包數的檢驗系數為0.010 9,其他變量均十分顯著,說明參與度與選取變量間聯系較為緊密,有較強的相關關系。

表4 主要變量的相關系數(原創博文)

表5 主要變量的相關系數(轉發博文)

(3)多元回歸分析

本部分使用三階段最小二乘法進行回歸分析[21],計算主要分 3 步,第 1 步(M1),只保留控制變量,檢驗控制變量與因變量的關系:

M1:UELi=α0+α1(CN+FN+BN)+σ1.

(2)

第2步(M2),在控制變量基礎上,加入自變量博文中的視覺知覺信號,即圖片數、話題數、短鏈接數、表情包數以及文本長度,和調節變量發文用戶認證屬性及用戶畫像會員等級,均作為主效應,檢驗視知覺信號對閱讀用戶參與度的影響:

M2:UELi=α0+α1(CN+FN+BN)+α2PN+α3TN+α4SLN+α5EmN+α6TL+α7UAT+α8UPML+σ2.

(3)

第3步(M3),在第 2 步的基礎上,加入自變量與調節變量的交互項,驗證發文用戶認證屬性及其用戶畫像會員等級在閱讀用戶參與度影響因素關系中的調節作用:

M3:UELli=α0+α1(CN+FN+BN)+α2PN+α3TN+α4SLN+α5EmN+α6TL+α7UAT+α8UPML+β1UAT·PN+β2UAT·TN+β3UAT·SLN+β4UAT·EmN+β5UAT·TL+β6UPML·PN+β7UPML·TN+β8UPML·SLN+β9UPML·EmN+β10UPML·TL+σ3.

(4)

其中,ɑ0是截距項,ɑ1—ɑ8是相應變量的估計參數,β1—β10是交互項的估計參數,σ1,σ2,σ3是隨機誤差。

本研究使用多元回歸分析方法檢驗了知覺信號對閱讀用戶參與度的影響,驗證了發文用戶認證屬性及其用戶畫像會員等級在閱讀用戶參與度影響因素關系中的調節作用,具體結果見表6。

表6 用戶在線參與行為影響因素多元回歸結果

三、結果討論

用戶參與度與視知覺信號的回歸結果如表6所示。在對三階段回歸模型分別進行估計之前,首先對原創博文數據樣本和轉發博文數據樣本做異方差檢驗,White檢驗中p<0.001,拒絕同方差原假設。考慮到使模型在異方差存在的情況下仍能有效地估計系數的顯著性,在對回歸模型進行估計時采用了穩健標準誤。回歸結果表明,基于原創博文和基于轉發博文的回歸模型均顯著(p<0.001),調整R2的值均在0.1上下,表明回歸模型對于閱讀用戶參與度的解釋能力有限,但無論是基于原創博文還是轉發博文的回歸模型,其M1、M2、M3階段的調整R2逐漸增加,說明本研究對于控制變量和調節變量與解釋變量主效應的區分是合理的。

1.基于原創博文的回歸結果

通過觀察基于原創博文的回歸結果可以發現,M1階段控制變量均顯著正向影響閱讀用戶參與度(p<0.001)。M2階段加入因變量和調節變量均作為主效應后,除微博數顯著性不強(p<0.05),以及話題數顯著負向影響閱讀用戶參與度外(p<0.001),其余變量均顯著正向影響閱讀用戶參與度(p<0.001)。M3階段加入因變量與調節變量的交互項,回歸結果顯示模型的顯著性上升,認證類型對于圖片數的影響顯著性不強(p<0.05),對話題數、短鏈接數和文本長度影響顯著(p<0.001),且使得回歸系數的符號發生了改變,話題數、短鏈接數從負向影響參與度轉變為正向影響,文本長度從正向影響參與度轉變為負向影響,說明發文用戶證類型得分越高,其發布內容的真實性與可信度越高,閱讀用戶也就越容易受到其發布內容中話題和短鏈接的積極影響,同時閱讀用戶往往對于高認證類型的發文用戶發布內容文本長度較低時,會產生較高的參與水平。用戶畫像會員等級對圖片數、表情包數和文本長度的影響不顯著(p>0.1),對話題數和短鏈接數的影響顯著(p<0.001)且使得短鏈接數對閱讀用戶參與度的影響由正向轉變為負向,說明用戶畫像會員等級越高的用戶發布內容中所含短鏈接數越少時,閱讀用戶越傾向于參與到其內容的討論中,參與度越高。與認證類型相同,用戶畫像會員等級與自變量交互項的回歸系數相較于自變量的回歸系數也無顯著增強,其對于自變量的調節作用也并不明顯。

2.基于轉發博文的回歸結果

基于轉發博文的回歸結果中, M1階段控制變量大多顯著正向影響閱讀用戶參與度(p<0.001),但關注數負向影響閱讀用戶參與度,且回歸系數也顯著(p<0.001)。M2階段加入因變量和調節變量均作為主效應后,短鏈接數對閱讀用戶參與度的影響并不顯著(p>0.1),除控制變量外其他變量影響性和顯著性未發生改變,均顯著正向影響閱讀用戶參與度(p<0.001)。M3階段加入因變量與調節變量的交互項,回歸結果顯示模型的顯著性上升,認證類型對于圖片數和短鏈接數的影響顯著性一般(p<0.05),對表情包數的影響不顯著(p>0.1),對話題數和文本長度的影響顯著(p<0.001)且使得話題數對閱讀參與度的影響由正向轉變為負向,這一點與基于原創文本的結果是相似的。用戶畫像會員等級與圖片數、短鏈接數、表情包數以及文本長度的交互項對閱讀參與度的影響均不顯著(p>0.1),但與話題數的交互項對閱讀參與度有顯著正向影響(p<0.001),說明在發文用戶博文中的話題數受到了其用戶畫像會員等級的調節作用。但由于用戶畫像會員等級與話題數交互項的系數相較于話題數的系數而言無明顯增強,故調節作用并不明顯。

3.穩健性檢驗

為了剔除極端值對研究結果的影響,對連續變量在1% 和 99% 分位數上進行雙向縮尾處理。運用縮尾后的數據重新進行回歸分析(數據略去備索)。結果發現,各變量回歸系數的符號及顯著性方面的表現與前文所得研究結論基本一致,結果穩健。

四、結論與展望

1.研究結論

本研究基于視知覺理論,通過構造三階段回歸模型挖掘了微博平臺發文用戶所發布的帖子中含有的視知覺信號,如圖片、話題、短鏈接、表情包以及文本長度對閱讀用戶參與行為的影響情況,揭示了閱讀博文用戶在參與輿情話題事件討論時產生參與的行為機制,并考慮了發文用戶間個體效應的差異,選取發文用戶認證類型和用戶畫像會員等級作為調節變量,同時由于用戶閱讀博文時對于原創博文和轉發博文的主觀傾向不同[22],本研究將數據樣本分為基于原創博文和基于轉發博文進行了分組回歸。研究結論如下:

第一,視知覺信號構念的引入,促進了人們在客觀上對輿情話題事件下用戶參與度的理解。理論上,本研究認為視知覺信號在用戶所瀏覽到的原創博文和轉發博文中產生的影響力是不同的,基于原創博文的回歸模型除表情包數以外,其他視知覺信號變量在回歸模型中系數均大于基于轉發博文的回歸模型,說明原創博文中的圖片、話題、短鏈接相對于轉發博文而言更能使閱讀博文用戶信服,更能夠使用戶的注意力停留在其帖子上,但轉發博文中由于其本體已帶有原微博中的內容,轉發博文更多通過表情包等非文字內容傳遞用戶想表達的內容,無論從包含的數量還是重要程度方面,轉發博文中的表情包數都是顯著影響閱讀博文用戶參與度的因素。用戶參與輿情話題事件時,首先接受到所觀看內容中蘊含的視知覺信號,人腦分析消化后進而使用戶在主觀層面產生情感或內容上的相同或相反認知,參與行為便在這個過程中悄然產生。視知覺信號作為客觀因素使用戶的注意被吸引,其在影響用戶參與行為的偏好時,也進一步影響著輿情話題事件的演化。另一方面,對發文用戶而言,根據本研究的結論,其發布內容中包含的視知覺信號種類幾比例,對能否吸引用戶參與來說將是重要考慮環節。當原創博文中圖片數、表情包數較高,文本長度較長時,博文表達的內容將會更生動形象,圖片可以將文字內容直觀地呈現在用戶眼前,而文字內容又可以解釋圖片內容包含的信息,表情包又是用戶主觀情感的表達方式之一,閱讀用戶在閱讀這樣的博文時,很容易被其吸引目光并抓住眼球,進而仔細閱讀這篇博文,并在過程中自然地產生主觀認知,最終參與到話題的討論中。但博文中所包含不同的話題數、短鏈接數過多時,容易造成信息主題不明確,信息冗雜等情況,反而不利于吸引用戶的視知覺,不會受到用戶的轉發、評論及點贊,這篇博文會在輿情話題事件中銷聲匿跡。

第二,發文用戶的關注數、粉絲數、微博數代表了其在微博平臺的活躍程度,一定程度上也反映了其發布內容的真實性和可靠性。毫無疑問,閱讀博文用戶更傾向于花時間瀏覽更可靠發布者所發布的內容,對閱讀博文用戶了解話題事件的內容、主題等都有著關鍵作用。由此可見,不僅僅是發布者在平臺的活躍程度,其認證類型與用戶畫像會員等級更能真實的反應發布者所代表的群體類型。本研究將發布者的關注數、粉絲數、微博數作為控制變量,認證類型、用戶畫像會員等級作為調節變量,不僅避免了對視知覺信號在影響用戶參與過程中由博文帶來的個體差異的忽視,還摒除了一些高關注數、粉絲數、博文數發布者中存在網絡水軍群體的情況,認證類型能比較全面地將發布者個體間的差異結合其關注數、粉絲數、博文數展現到研究模型中,從而減少了虛假信息在研究過程中對閱讀博文用戶參與的誤導。實際上,對不同發布群體而言,其原創或轉發時內容中所包含視知覺信號的數量及比例,對其是否能獲得用戶參與有著更重要的參考價值。認證類型得分高的用戶往往不需要發布冗長的內容就可以獲得高水平的用戶參與度,這類群體代表著政府、官微等高信度組織群體,閱讀博文用戶總是花費更多精力閱讀其發布的內容并產生參與行為。同樣,作為高信度用戶群體而言,發布內容中視知覺信號越豐富,內容越生動,意味著越能促進閱讀博文用戶參與行為在其博文的產生。但這一現象在轉發博文中并不明顯,一方面由于高信度用戶極少通過轉發的方式表達觀點,另一方面用戶在轉發時主要以原博文內容為核心,絕大多數僅通過轉發時所附表情包等非文字內容表達對原博文內容的認知及情感傾向,從而使得表情包在轉發博文中,對用戶認證類型的敏感程度不高。

2.理論意義

當前研究對于社交媒體用戶參與輿情傳播的探討已有一定的廣度與深度,但沒有涉及在閱讀博文用戶視角關于其在參與過程中所感受到的視知覺方面的討論,用戶參與影響因素方面仍存在著一定的研究空間。首先,本研究采用實證分析的方法探討閱讀博文用戶感受到的視知覺對其在線參與行為的作用機理,在視知覺理論的角度完善并豐富了用戶在線參與行為的相關研究。其次,本研究采用實際數據驗證了實驗模型中視知覺與用戶在線參與行為的關系,突破了既往研究的局限性。同時,發文用戶個體差異,如認證類型、用戶畫像會員等級在模型中的調節作用得到了檢驗,用戶閱讀博文時的視知覺與其在線參與行為的關系得到了相對全面的解釋。

3.實踐意義

本研究結論闡述了博文中蘊含的視知覺信號影響閱讀博文用戶參與行為的內在機理,將轉發、評論、點贊視為博文獲得的整體參與度,有利于進一步明晰發表博文時添加視知覺信號在刺激用戶參與方面的應用價值,幫助發布者制定更有效的文案組合,進而提高其博文在輿情事件下的影響力與關注度,這對輿情事件傳播時各參與群體以及在線社交平臺都有重要的參考意義。

對發布者而言,根據自身認證類型不同及所屬群體的差異,為提高自身發表博文在輿情事件中的影響力,有效吸引閱讀用戶對博文的關注及參與,建議采取以下措施:(1)高認證類型發文群體,如政府、官微用戶在輿情事件中發布相關內容信息時,可以在博文中添加與文字內容相關的圖片,一方面圖片能夠吸引閱讀用戶的視覺關注,在視知覺的作用下產生對觀看內容的主觀判斷,無論閱讀用戶對內容有著相同或相反的認知,此時用戶已經被觀看內容吸引,并有極大可能表達自己的認知,這種認知表達的過程即是用戶在線參與行為;另一方面,圖片中所包含的信息對于文字內容本事是一種具象化的生動解釋,一部分用戶在短時間內閱讀文字的過程中不能完全獲取其中表達的信息,當附著圖片時,圖片對文字內容的解釋作用不僅可以節約用戶閱讀內容的時間,還可以加強用戶對閱讀內容的理解力并產生主觀知覺,進而參與輿情話題的討論當中。(2)普通用戶群體發布內容不具有較強影響力,往往無法對輿情話題事件做出客觀、理性的判斷,不能代表官方對輿情事件的態度。因此,建議普通用戶群體轉發高認證類型用戶博文的同時,附帶表達自身觀點的非文本內容,閱讀博文用戶不僅會被原帖中的內容信息吸引,還會受到轉發內容中視知覺信號的影響,從而傾向于在這類博文中產生共鳴或評判,并參與到輿情話題事件的討論中。

對在線社交平臺而言,為有效吸引更廣大用戶群體在平臺的活躍度,采取以下措施是有利的:(1)采取激勵發文用戶發文時添加更多視知覺信號的措施,當發布者發布含圖片、話題、短鏈接、表情包的內容時,可以為其提供虛擬徽章、積分、金幣等形式的獎勵,并可以通過積累獎勵換取更高價值的物品。(2)發布者往往為了博人眼球,吸引閱讀用戶更多參與,其發布內容的真偽對閱讀用戶來說第一時間往往很難判斷。這不僅有損平臺信譽,更重要的是有可能將輿情事件引向不積極的發展方向,產生不良的社會影響。因此平臺應設置發布內容審核機制,即時檢測發布內容中包含的敏感信息、詞語,建立能夠追根溯源、及時響應的輿論環境。(3)為更好地引導閱讀博文用戶對輿情事件的認知,不僅可以在其主頁主動推送高信度群體發布的內容,還可以為閱讀用戶提供參與積分等激勵措施,使用戶從被動、主動兩方面參與到更廣泛的輿情話題討論中,以提高其在線社交平臺的活躍程度。

4.研究不足與展望

雖然在視知覺理論的視角下探討了博文中的視知覺信號對閱讀博文用戶參與行為的影響效應,并考慮的過程中發布者的差異化個體效應,本研究仍存在著不足之處。首先,本研究僅針對微博平臺的輿情話題事件下發布者博文中所包含的視知覺信號,研究結論是否適用于短視頻平臺或其他平臺仍有待驗證。本研究采取應用截面數據的靜態計量模型,忽視了輿情話題事件發展下,閱讀博文用戶接收視知覺信號的動態過程。最后,控制變量中存在與預期不一致的實證結果,值得進一步探究。在未來的研究中,不僅可以將研究對象擴展到更多的在線社交平臺,探究短視頻中包含的視知覺信號對用戶參與行為的作用機理,還可以使用機器學習的方法,探究圖片、視頻中包含的發布者主觀情感、認知與其文本內容的關系以及對吸引閱讀博文用戶參與的影響情況,以及將時間變量納入模型考量范圍內,以反映在輿情事件發展過程中用戶參與的動態過程。