自我敘事視角下用戶參與網絡健康熱點事件的動機演化規律研究

關鍵詞：自我敘事；網絡健康事件；熱點事件；參與動機；動機演化

隨著我國國民健康意識和參與意識網絡健康熱點事件的提高，越來越多的用戶關注網絡健康信息并參與網絡熱點健康事件。網絡熱點健康事件是在網絡用戶之間引起廣泛討論傳播的健康事件，具有點擊率與回復率高、傳播速度快、輿論多元化與影響范圍廣等特點。用戶參與網絡健康熱點事件的動機復雜，其動機在事件發展過程中會受到各種因素的影響產生連續變化。因而，需采用一種能觀察和分析動機持續變化的方法對用戶參與網絡健康熱點事件的動機演化規律進行研究。自我敘事方法能夠讓網絡健康事件的參與者描述其參與行為背后的情緒、意愿和心理活動等動機因素，以主觀的方式客觀地揭示用戶參與動機的變化規律，捕捉定量方法無法完全呈現的動機變化細節。

鑒于此，本文采用自我敘事方法，研究用戶參與動機在網絡健康事件發展中的演變規律，并試圖解決以下問題：①在網絡健康事件的發展過程中，用戶的參與動機有哪些類型？②用戶的參與動機類型如何隨著事件的發展而變化？③健康事件的熱度如何影響動機強度的變化？

1相關研究

1.1網絡健康熱點事件中的用戶參與動機研究

網絡健康熱點事件是網絡熱點事件的一種類型。例如，COVID-19作為突發公共衛生事件，其內容與健康相關，又是網絡熱點話題，因此備受研究者關注。研究者們討論網絡健康熱點事件時，通常從事件發展和用戶行為出發，重點關注輿情演化和用戶行為兩個方面的研究。

輿情演化方面，已有研究探究不同類型參與動機對網絡輿情的影響，發現用戶參與網絡輿情傳播的動機對網絡輿情的影響具有差異性。例如，高俊峰發現，內斂型、軸心型和社會型動機對網絡輿情危機程度、突發程度、管控難度的影響各不相同。此外，不同群體的參與動機也有不同。陳曉燕等發現，師生群體參與網絡熱點健康事件的動機多為情感宣泄和利他動機，校外群體的參與動機多為娛樂休閑動機。Nolleke D等發現，醫學科學家在媒體上參與疫情知識普及的動機包括機構宣傳、個人責任、政治期望和公眾期望等。

用戶行為方面，已有研究發現，參與動機影響參與行為，且參與動機和行為是影響網絡健康事件發展態勢的重要因素。用戶參與動機是影響行為的重要因素。一方面，不同的動機可能會導致不同的行為，例如，黃河等發現，公眾的監測、回避和社交動機均會導致用戶在不同的社交媒體間搖擺，繼而采取不同的參與行為；余來輝等發現，突發公共衛生事件中網絡社群用戶參與動機能夠顯著預測其實際參與行為；另一方面，不同類型的動機對參與行為的影響程度不同，Apuke o D等發現，信息共享動機、社交動機、信息搜索動機和消磨動機顯著影響了COVID-19大流行期間虛假新聞的傳播和共享，娛樂動機對虛假新聞共享的影響不顯著。

1.2自我敘事相關方法研究

自我敘事（Self-narrative），又稱自敘、自我民族志等，是個體按照時間順序梳理某一情景下的自我片段信息，并將其整合成有說服力的整體故事的過程。它將研究者放置于第一視角，以移情、漸進的方式領悟行動背后的意義。相較于其他研究方法，自我敘事更加適合動機研究。首先，自我敘事可以體現定量方法容易忽略的細節性變化，其主要數據來源為個人日記、訪談記錄、期刊文章和社會科學散文等，可給出“根本的，不可簡化的不同敘述”；其次，自我敘事能更好地反映主觀性研究主體的客觀規律，發現整體變化過程，其構建的“故事”并不是以“我”之視角的流水記錄，而是邀請多重主體共同參與完成的“合作發展文本”；最后，自我敘事可以在情境中解讀用戶的行為或現象，喚起讀者的共情體驗。

當前，自我敘事在旅游和外國語言文學領域應用較多，并已形成較成熟的研究范式。此外，自我敘事也用于動機研究中，例如，分析個體的旅游動機變化、探究不同動機對教師職業的影響等。自我敘事重視情感體驗，在閱讀自敘材料的過程中，讀者以文本情景代人被研究群體的情感，能更好地體現“自我”的主觀情感變化。因此，自我敘事使研究者正視個體主觀意識、情緒及行為的變化影響，適用于分析主觀性較強的研究主體。

綜上所述，已有研究多關注用戶參與動機的類型、用戶參與動機對用戶參與行為的影響，較少關注用戶動機的動態、持續變化特征。同時，現有研究多采用定量方法，難以體現情緒、意愿和心理活動等動機因素的細節性變化。本文關注網絡健康熱點事件，采用自我敘事方法，考察網絡健康熱點事件中用戶參與動機的歷時性變化，并從事件的發展變化中探索用戶參與動機的演化規律。

2研究設計

遵循“數據收集-文本標注-規律挖掘”的研究思路，采用自我敘事方法展開動機演化規律的研究。以“自我回憶+問題引導”的形式構建自敘文本，標注文本中的事件階段、動機類型和影響因素，分析參與動機的類型變化和強度變化，挖掘動機演變規律。

2.1數據收集階段

在確定事件情景的基礎上，根據事件特征確定用戶選取標準，篩選符合標準的用戶為自敘對象，構建自我敘事文本，具體環節如下：

1）自敘情景確定。在社交媒體平臺上，采集典型的網絡健康熱點事件，分析事件的發展過程和情景特征，選取合適事件作為自敘情景。

2）敘事主體篩選。了解用戶常用的社交媒體平臺，根據平臺特點尋找活躍參與人，選取典型參與用戶為自敘主體。選取標準包括：在網絡熱點健康事件中參與度高的活躍用戶，表達意愿強烈，愿意作為自敘主體。

3）自敘文本收集。用戶回憶并敘述動機的整體變化過程。必要時輔以問題引導，從“第一視角”形成初始文本。隨后結合新聞報道等資料，核實初始文本細節，并從“第三視角”重新梳理自敘文本。最后，經用戶審核修改，確保文本的準確性和完整性。

2.2自敘文本標注階段

根據事件發展過程和自敘文本中關于參與動機的描述，劃分事件發展階段和參與動機類型。接著，標注不同階段影響動機變化的影響因素，為動機演化分析提供依據，具體環節如下：

1）事件發展階段標注。依據網絡公關輿論理論，網絡健康熱點事件可劃分為3個階段，如表1所示。

2）參與動機類型標注。依據目標動機理論，動機可分為任務目標動機和能力展示動機。任務目標動機指用戶為調節外部影響形成的任務型動機：能力展示動機指用戶為展示個人能力形成的表現型動機。根據自敘文本，確定用戶參與網絡熱點健康事件的動機類型，并結合事件階段，標注不同事件階段用戶參與的動機類型。

3）動機影響因素標注。根據階段標注和類型標注，識別自敘文本中影響參與動機變化的文本，提煉其中的動機影響因素。

2.3動機規律挖掘階段

2.3.1動機類型演化分析

結合事件發展階段和用戶動機類型的變化，分析動機類型變化的趨勢特征，通過4個步驟提煉動機類型的演化規律。

步驟1：結合自敘文本標注，梳理每位自敘對象的動機類型變化，確定引發動機變化的影響因素，形成動機類型變化軌跡。

步驟2：將動機類型變化軌跡聚類，確定軌跡中的重合部分，梳理動機的變化路徑。

步驟3：結合事件發展過程和動機類型變化路徑，根據動機產生、動機分化及動機滿足等特征，劃分參與動機的演變階段。

步驟4：描述參與動機在各事件階段中的類型變化，并分析動機變化的深層原因，以自敘文本展示動機變化細節。

2.3.2動機強度演化分析

情感狀態是驅使用戶動機的重要因素，情感強度與事件熱度相互影響。結合事件背景和自敘文本，確定事件熱度變化軌跡和動機強度變化軌跡，識別不同的動機強度變化類型，通過4個步驟分析動機強度隨事件熱度變化的演變規律。

步驟1：建立動機一事件分析軸，X軸為事件階段，Y軸為用戶動機強度和事件熱度。

步驟2：綜合各大媒體平臺相關事件報道的瀏覽量、評論數等相關數據確定事件的熱度，并繪制事件熱度變化圖。

步驟3：根據特征性自敘文本確定動機強度變化，如動機強度、動機持續時長、由動機帶來的參與行為等，對其進行情感分析，確定動機強度在不同事件階段的變化軌跡。動機強度是指個體對于實現特定目標或需求的迫切程度，是用戶的主觀感受。由于不同用戶的感知不同，故抽取自敘文本中的情感表述語詞，并結合相關語境判定其動機強度的變化趨勢。出現“開始產生”“逐漸想參與”等正向情感表述，判定動機強度呈上升趨勢，出現“沒之前有動力”“徹底不想參與”等負向情感表述，判定動機強度呈下降趨勢。動機持續時長是指個體追求某一目標的過程中，其內在心理傾向或內部驅動力維持該目標的總時間跨度，抽取動機開始和結束的時間表述計算日寸長。例如，“開始產生參與的想法是在3月底”“參與兩周后就不再想參與了”，那么該事件的動機持續時長為兩周。

步驟4：將相似的動機變化軌跡聚合，識別不同的動機強度變化類型。分析事件熱度軌跡和動機強度變化類型中的關聯，呈現參與動機變化情況。

3實證研究

3.1自敘文本構建

以劉阱宏云健身事件（以下簡稱為“劉田井宏事件”）為研究情景，探索用戶參與該事件的動機變化。該事件熱度較高，且事件發展動態多次在熱搜中出現；參與該事件的用戶群龐大，事件相關動態的點擊率和互動量較高：該事件的環境有較明顯的階段性變化，用戶在不同的階段有不同的動機反應。故選擇該事件作為研究情景，事件發展如圖1所示。

為避免個人經驗的不穩定性、過度聚焦自我而脫離與他者互動關系的詮釋等問題，在收集自敘文本時增加了信息核對和自敘對象審校等環節。

在微博、微信等主要社交媒體平臺上選取活躍用戶，根據3.1中的選取標準，采用平臺私信與之溝通。最終，征得19名用戶作為自敘對象，年齡在17～45歲之間，其中男性7人，女性12人。按3.1中步驟構建自敘文本，經過用戶自敘、信息印證、自敘對象審核，最終形成近2萬字的自敘文本。

3.2文本標注處理

根據表1和事件實際發展情況，將事件劃分為話題集結階段（2022年2月-4月20日）、爭議辯論階段（2022年4月21日-30日）和意見趨同階段（2022年5月-6月）o由于不同動機可同時存在，根據目標動機理論和用戶參與實際，劉田井宏事件的用戶參與動機可分為健康任務型動機、跟風展示型動機、以健康任務型為主的混合動機、以跟風展示型為主的混合動機。標注自敘文本中不同事件發展階段的用戶參與動機的類型、影響因素如表2所示。

3.3用戶參與健康事件的動機演化規律

3.3.1參與動機類型演化

由表2和動機類型演化分析可知，網絡熱點健康事件的用戶參與動機受事件爭議、自我認知、行為滿足和趨同意見等相關因素影響，呈現出3個動機演化階段，分別為動機起始階段、動機分化階段和動機滿足階段，如圖2所示。

1）動機起始。在話題集結階段，話題出現后熱度即上漲，事件熱度隨著曝光量的增加不斷增強。事件的高熱度引起用戶關注，用戶在了解該事件后產生各種參與動機，參與動機的所有類型在此階段得到了體現。

該階段，“健康需求”和“社交需求”使用戶產生參與動機，包括單一動機和混合動機。①單一動機及參與行為僅受一種需求影響，產生了健康需求或社交需求，進而產生健康任務型動機或跟風展示型動機。如自敘對象19表示：“疫情沒法去健身房（健康需求），看測評時知道了劉田井宏，就產生了試試的念頭”。②混合動機及參與行為受多種動機影響，但其中一種動機起主導作用。根據主導動機的不同，混合動機分為兩種：一種是以健康任務型動機為主、跟風展示型動機為輔的混合型動機；另一種是以跟風展示型動機為主、健康任務型動機為輔的混合型動機。起始動機大部分以混合動機為主，僅以單一動機為起始動機的較少。如自敘對象16表示：“身體不好想鍛煉一下，……同事們都在練，我也想試試”（以健康任務型為主，跟風展示型為輔的混合動機）。

2）動機分化。動機分化是初始動機產生后，有保持不變或朝著其他動機類型轉變的傾向，往往發生在事件的爭議辯論階段。根據用戶對爭議的認知不同，參與動機分化方向也各有不同，具體變化如表3所示。

如圖2所示，動機變化路徑Line1、2、3、4受“群體認知”“意見領袖”等因素影響，用戶形成“爭議屬實”“爭議不屬實”的認知傾向。根據認知傾向的不同，參與動機有不同的變化趨勢，具體如下。①在Line1、2中，受“群體認知”影響，用戶傾向于“爭議不屬實”，動機為跟風展示型或以跟風展示型為主的混合動機。例如，自敘對象4受“群體認知”影響，持“爭議不屬實”看法，動機為跟風展示型的混合型，“感覺他帶練很火。室友一直有跟練，慢慢想跟著一起。（以跟風展示型為主導的混合動機）。……我和室友都覺得（群體認知）新聞上的人可能是防護不當才出事故的（爭議不屬實），……后來出于跟風和有點想鍛煉的心理跟著室友跳了（以跟風展示型為主導的混合動機）”。②Line3中，用戶受“群體認知”或“意見領袖”影響，傾向于“爭議不屬實”，隨后因“健康收益”，動機朝健康任務型或以健康任務型動機為主的混合動機轉變。如自敘對象3在“群體認知”的影響下認為“爭議不屬實”，以健康任務型為主導的混合動機受“健康收益”影響逐漸向單一的健康任務型動機靠攏，“既能鍛煉，又能跟風嘗試下新東西，不過主要還是想鍛煉（以健康任務型為主的混合動機）……看到了鍛煉后會出現事故的爭議，我也混健身圖。大家的共識是適度鍛煉不會出現問題。（群體認知，爭議不屬實）……新鮮感過去也想放棄，但體力真的有變好（健康收益），為了健康就咬牙堅持了（單一健康任務型動機）”。③Line4受“群體認知”或“意見領袖”影響，用戶形成“爭議屬實”個人認知，逐漸形成“感知風險”，動機類型無明顯變化。后受“感知風險”影響，初始動機逐漸消失。如自敘對象1表示：“我覺得好玩兒還能鍛煉才想參與的（以跟風展示型為主導的混合動機），朋友說鍛煉不當容易出現事故（意見領袖），萬一有問題就麻煩了（感知風險），想想還是算了（動機逐漸消失）”。

3）動機滿足。動機滿足階段是用戶參與活動后動機得到滿足的時期。根據動機類型，動機滿足后有長期穩定和衰減終止兩種趨勢。①動機變化路徑Line2、3保持長期穩定。健康任務型或以健康任務型為主的混合動機不易滿足，需長期參與獲得“健康收益”才能實現。因此，健康任務型動機在行為滿足過程中不易受事件的影響。自敘對象11表示：

“鍛煉很開心，而且有效果（健康收益），……我從今年4月份堅持到現在（7月初）……爭議新聞感覺是因為沒好好熱身（不受爭議影響）\"。②動機變化路徑Linel逐漸終止。跟風展示型動機或以跟風展示型為主的混合動機容易滿足，短暫參與即可。隨著事件進入意見趨同階段，受“群體交互”因素和參與行為影響，用戶參與動機逐步消退。自敘對象18表示：“看大家都發朋友圈鍛煉，我也跟著打卡（群體交互、跟風展示型動機）。后來他不太火了，慢慢就放棄了”。

3.3.2參與動機強度演化

綜合媒體數據分析事件熱度并繪制變化曲線，并結合自敘文本確定動機強度變化軌跡，識別動機強度演化模式。①綜合各大媒體平臺相關事件報道的瀏覽量、評論數等相關數據分析事件熱度，在演化分析軸中繪制事件熱度變化曲線。②結合自敘文本中的動機產生原因、動機的持續日寸長等特征性自敘文本確定動機的強度，得到動機強度變化軌跡。③選擇相似的動機強度變化軌跡進行特征分析，識別概括出4類動機強度演化模式，分別為熱度波動型、反饋穩定型、收益轉變型和爭議衰減型。

經事件熱度分析，得到網絡健康事件熱度曲線K，如圖3所示（事件熱度在3種動機強度演化模式中保持一致，故此處的曲線K與圖4～圖6中的曲線K相同）。網絡健康事件熱度曲線K整體隨事件發展階段的變化而變化。劉田井宏重啟直播，事件熱度開始上升，即oa段；大量媒體爭相報道，事件熱度迅速攀升，即ab段；媒體曝光達到頂峰，并持續一段時間，事件熱度呈小幅上漲趨勢，即bc段：事件爭議產生，大量用戶參與討論，事件熱度再次上漲，即cd段；爭議出現一段時間后，用戶討論度下降，熱度也隨之下降，即de段。趨同意見產生，引起部分用戶關注，事件熱度小幅上漲，即ef段；持續一段時間后，用戶關注度逐漸降低，熱度隨后逐漸減弱，即fg段。

1）熱度波動型動機強度演化模式。熱度波動型動機強度演化軌跡如圖3所示（注：由于單一的跟風展示型動機強度變化與混合動機中的跟風展示型動機強度變化基本一致，圖3中均使用曲線B指代）。該演化模式對應圖2中的動機類型變化路徑Linel，指單一的跟風展示型動機或以跟風展示型動機為主的混合動機向跟風展示型動機轉變，并且動機強度逐漸消失的動機強度演化模式。演化特征為：動機受事件熱度影響，變化趨勢與事件熱度變化基本保持一致。

①話題集結階段，用戶動機的產生與事件熱度直接相關，參與動機強度整體呈上升趨勢。動機強度均隨事件熱度的增加而逐漸增強，并在“群體交互”因素的影響下進一步提高，自敘對象4表示：“從微博發現他后因他頻繁上熱搜想嘗試（動機強度隨事件熱度升高增強），之后朋友們也有跟練的（群體交互），跟練的想法就越來越強烈（動機強度提高）”。事件熱度上升到一定程度后，增長趨于平緩，此時用戶的動機強度也受“心理倦怠”因素影響開始緩慢下降，自敘對象4表示：“參與幾次后新鮮感消失（心理倦怠），熱情減退（動機強度下降）”。

②爭議辯論階段，事件爭議使事件熱度進一步升高。受事件熱度和“感知風險”影響，動機強度整體呈下降趨勢。在“感知風險”和“心里倦怠”的共同作用下，跟風展示型動機和健康任務型動機也加速衰減，自敘對象14表示：“剛開始練習后感到累，猶豫是否繼續時得知有人因跟練受傷（事件爭議），知道后跟練的想法沒以前強烈了（動機強度下降）”。

③意見趨同階段，用戶動機強度逐漸減弱，隨事件熱度和參與氛圍降低。受事件熱度持續下降影響，跟風展示型動機和健康任務型動機強度仍處于衰減趨勢，并逐漸趨近于消失：自敘對象4表示：“后來劉田井宏也不是很火了，我慢慢就不想參與了（動機強度隨事件熱度的降低而持續下降）”。

2）反饋穩定型動機強度演化模式。反饋穩定型動機強度演化軌跡如圖4所示（注：由于單一的跟風展示型動機強度變化與混合動機中的跟風展示型動機強度變化基本一致，在圖4中均使用曲線A指代）。該演化模式對應圖2中的動機類型變化路徑Line3，指單一的健康任務型動機或以健康任務型動機為主的混合動機向健康任務型動機轉變，并且動機強度處于長期穩定狀態的動機強度演化模式。演化特征為：受用戶跟練行為的正向反饋影響，用戶參與動機增長結束后長期保持高度穩定，基本不受事件熱度影響。

①話題集結階段，受事件熱度提高影響，動機強度不斷增強。其中，“健康需求”被高頻的信息刺激喚醒，與“經歷經驗”等因素共同使用戶產生健康任務型動機，動機強度迅速提高，自敘對象17表示：“之前有練過其他的，感覺還不錯（經歷經驗），正好他（劉田井宏）最近挺火的（事件熱度），就想試試（動機強度提高）”。同時，部分用戶在事件熱度和“群體交互”的影響下產生跟風展示型動機，但跟風展示型動機強度略低于健康任務型動機，主導動機仍為健康任務型動機，自敘對象2表示：“朋友圈里好多人都在打卡（群體交互），那段時間微博熱搜也都是他，感覺他特別火（事件熱度），我就有點想試試（動機強度提高）”。在健康任務型動機的主導下，用戶產生跟練行為并具有健康收益、情緒收益等正向收益，逐漸形成“參與動機一跟練行為一行為收益一強度提高”正反饋循環，動機強度再次提高，自敘對象2表示：“鍛煉以來（跟練行為），皮膚狀態變好還很開心（行為收益），更有動力跟練了（動機強度提高）”。

②爭議辯論階段前期，事件熱度升高對反饋穩定型動機幾乎無影響。用戶的參與動機強度受到上一階段正反饋循環和“群體認知”的影響，仍然保持穩定；自敘對象2表示：“我看到了爭議新聞，討論度挺高的（熱度升高）。我自己正常做還好，而且健身的朋友都說是因為她沒熱身（群體認知）。所以我繼續跟練了（動機強度穩定）”。在爭議辯論階段后期，隨事件熱度降低，用戶“群體交互”也逐漸減弱，跟風展示型動機強度迅速衰減，健康任務型動機強度保持穩定。自敘對象2表示：“我當初也是有點跟風心理，……他不太火后，我就純粹為了健身繼續參與（跟風展示型動機強度迅速衰減）”。

③意見趨同階段，事件熱度繼續下降，用戶的健康任務型動機強度仍受“群體認知”的影響保持穩定。此階段事件爭議逐漸平息，趨同意見與反饋穩定型用戶得出的結論基本一致，自敘對象11表示：“很多健身博主的辟謠和我想的一樣（群體認知），只要注意熱身，基本不會有問題。所以還在繼續跟練（動機強度穩定）”。

3）收益轉變型動機強度演化模式。收益轉變型動機強度演化軌跡如圖5所示（注：由于單一的跟風展示型動機強度變化與混合動機中的跟風展示型動機強度變化基本一致，在圖5中均使用曲線B指代）。該演化模式對應圖2中的動機類型變化路徑Line2，指動機產生時為單一的跟風展示型動機或以跟風展示型為主的混合動機，后轉為以健康任務型為主的混合動機。演化特征為：在正向收益的影響下，動機類型發生變化，此后動機變化趨勢保持穩定。

①話題集結階段前期，受“群體交互”等因素影響，事件熱度越高，用戶身邊的參與氛圍越濃厚，跟風展示型動機強度越高，自敘對象7表示：“（劉畊宏）太火了，身邊好多人都在練（群體交互、參與氛圍濃厚），感覺很有意思，而且還能鍛煉身體，就想跟著大家一起練（跟風展示型動機強度提高）”。話題集結階段后期，事件熱度進一步提高，促進收益轉變型用戶產生跟練行為。用戶得到的“正向收益”超出預期，促進健康任務型動機強度進一步提高，并超過跟風展示型動機。此時參與動機由以跟風展示型動機為主導向以健康任務型動機為主導轉變，并形成“行為一收益”正反饋循環，自敘對象9表示：“看他很火，我也想試試（產生跟練行為），能減肥更好（以跟風展示型為主的動機）。運動后很開心，體形也比之前好了（正向收益）?，F在很有動力，每天盼著直播，感覺更多的是為了健康了哈哈（以健康任務型為主的動機）”。

②爭議辯論階段前期，事件熱度再次上升，但熱度上升對健康任務型動機強度基本無影響。收益轉變型用戶動機受“正向收益”影響，形成負面爭議不符合實際的“自我認知”，因此健康任務型動機基本不受事件輿論熱度影響。自敘對象5表示：“我瘦了幾斤（正向收益），沒遇到那些問題（爭議不符），可能有些新聞是抹黑，我還是繼續練我的（健康任務型動機強度穩定）”。在爭議辯論階段后期，與反饋穩定型動機軌跡相同，跟風展示型動機強度僅隨事件熱度的降低而逐漸衰減。

③意見趨同階段，事件熱度在趨同意見的傳播下再次提高，趨同意見與用戶的“自我認知”相符，形成了“認同反饋”，促使健康任務型動機強度小幅上漲并保持長期穩定趨勢，自敘對象7表示：“專家和博主的辟謠和我的看法差不多（認同反饋），我還會繼續鍛煉的（動機強度保持穩定）”。跟風展示型動機仍然保持衰減趨勢，隨事件熱度的降低而降低。

4）爭議衰減型動機強度演化模式。爭議衰減型動機強度演化軌跡如圖6所示。該演化模式對應圖2中的動機類型變化路徑Line4，指任一動機類型在爭議辯論階段迅速衰減至終止。演化特征為：在劇烈爭議影響下，參與動機強度迅速減弱至零。

①話題集結階段前期，受各類因素影響，參與動機逐漸形成。自敘對象1表示：“在微博了解到劉田井宏的，他最近特別火，最近身體不好，正好也鍛煉一下（動機形成）”。

②爭議辯論階段，事件熱度隨著爭議的加劇而不斷上升，用戶動機受事件爭議影響，認為事件爭議可能屬實，產生感知風險，動機強度迅速衰減。自敘對象1表示：“關于爭議新聞的事故（事件爭議），我是覺得好玩兒又能鍛煉才想參與，但擔心出問題（感知風險），所以迅速打消了這個念頭（動機強度迅速衰減）”。

③意見趨同階段，受感知風險的持續影響，用戶參與動機強度保持不變，沒有因為趨同意見而產生較大變化。自敘對象1表示：“有看到一些澄清和解釋，但我覺得鍛煉不當不如不練。要不還是太危險了（感知風險）”。

4結論與建議

與之前的研究不同，本研究不僅關注用戶的初始參與動機，還關注動機隨事件發展的演化過程，從動態視角觀察和分析動機的連續變化，揭示了動機的多樣性和動態性。研究發現，用戶參與網絡健康熱點事件的動機主要有單一的健康任務型參與動機、單一的跟風展示型參與動機、以健康任務型為主的混合動機、以跟風展示型為主的混合動機。網絡健康熱點事件的發展過程會導致用戶參與動機類型發生變化，網絡健康熱點事件的熱度波動會使用戶參與動機強度發生變化。事件產生時的大量曝光、事件發展一段時間后的劇烈爭議以及趨同意見的廣泛傳播對用戶參與動機類型變化有重要影響，事件熱度波動對不同類型動機強度變化的影響不同。

具體而言，一方面，健康事件的高頻推送會刺激用戶產生參與動機，而事件的劇烈爭議則推動用戶參與動機產生分化甚至導致動機減退，趨同意見的廣泛傳播則會促進部分用戶持續參與；另一方面，不論在單一動機還是混合動機中，跟風展示型參與動機強度受事件熱度的影響較大，健康任務型參與動機強度受事件熱度的影響較小。

基于上述結論，研究發現隨著事件的發展和熱度波動，用戶的參與動機也經歷了類型和強度上的變化，可從如下方面為相關管理部門提供參考：

1）健康事件的高頻推送會刺激用戶產生參與動機，但隨著事件發展，用戶動機會逐漸減弱。因此，在事件初始階段，應加強內容審核和管理，鼓勵用戶積極參與討論和分享。同時，監測和分析事件發展趨勢，把握用戶參與動機和態度變化，避免不良信息和極端評論的出現。

2）事件的劇烈爭議會推動用戶參與動機產生分化，這可能導致網絡輿論的極端化和不穩定性。對此，管理部門應加強輿論引導和公共信息發布，避免極端言論和情緒化行為的蔓延，以促進公眾對健康事件的全面了解和正確判斷。

3）趨同意見的廣泛傳播會促進部分用戶持續參與，因此管理部門可通過開展健康教育和宣傳活動，提高公眾對健康問題的認知和重視程度。同時，加強對健康信息的篩選和審核，避免虛假信息和誤導性的言論的出現。

未來可進一步探究形成機理，并從政府部門、社交平臺和用戶個人等角度制定系統全面意見建議，評估具體建議及措施的效果，更好地引導規范用戶行為，維護社會穩定和公眾利益。