社交過載對社會化閱讀平臺斷連意愿影響

摘 要 文章以微信讀書為例，基于壓力源-負擔-結果理論模型（SSO），通過問卷調查法分析人人互動過載和人文互動過載如何通過使用倦怠預測用戶的斷連意愿。文章不僅驗證了這兩種社交過載對使用倦怠及斷連意愿的正向影響，而且首次將外向人格和認知需求作為調節變量納入模型中，進一步探索了模型的作用邊界。一方面，外向型用戶在面對人人互動過載時倦怠感較低；另一方面，低認知需求用戶在人文互動過載下更易產生倦怠感，而高認知需求用戶更易產生斷連意愿。文章為理解社交過載對用戶行為的影響提供新的視角并為社會化閱讀平臺的產品設計和用戶體驗優化提供有益參考。

關鍵詞 社會化閱讀；社交過載；斷連意愿；外向人格；認知需求

社會化閱讀是在社交媒體發展背景下興起的互動型數字閱讀形態，其核心特點是在互聯網虛擬空間內圍繞文本開展人人互動[1]。像“微信讀書”這樣的社會化閱讀平臺，雖打造了一個集閱讀和社交為一體的互動環境，但永久連接的平臺文化也帶來了信息過載、社交倦怠和隱私擔憂等數字壓力[2]。數據顯示，截至2024 年6月，“微信讀書”活躍人數環比下降7.54%[3]，存在明顯的用戶失活和斷連現象。因此，本研究關注社會化閱讀平臺用戶的斷連現象并探究社交過載對其影響及發生機理。

具體而言，本研究以微信讀書為例，充分考量社會化閱讀“圍繞文本展開社會互動”的本質特征[1]，系統考察社交過載、使用倦怠、人格特質與社會化閱讀平臺斷連意愿的關系，將社交過載區分為人與人互動過載和人與文本互動過載并將人格特質聚焦于外向人格和認知需求，以此探究社交過載對社會化閱讀平臺斷連意愿更為深入的預測機制。

１ 文獻綜述與研究假設/問題

通過回顧現有文獻，本研究將社交過載、使用倦怠、斷連意愿及相關調節因素納入分析框架并基于已有研究提出問題和假設。

1.1 社交過載正向預測用戶斷連意愿

一般認為，社交行為指向的就是個體與其他對象的互動行為。McMahan等[4]根據互動對象的不同提出互動的3種類型：人與系統互動、人與內容互動以及人與人互動。借鑒這一分類，本研究將社會化閱讀平臺的社交互動分為“人文互動”和“人人互動”。人文互動指用戶瀏覽其他用戶留下的用戶生成文本內容（UGC）（如批注、書評等）并展開的基于文本的思考與交流。人人互動指用戶在文本內容之外的點贊、評論等一系列維持社交關系的行為。由于人與系統的互動本質是與機器的交互，缺乏人際交流特性，本研究未將其納入分類。Maier等[5]將社交過載定義為“隨著用戶數量增多，個人社交網絡密度增大，個體因關心社交網絡中的朋友、解決他們的問題并取悅他們而產生的負面情緒。”因此，本研究將“人文互動過載”定義為用戶在處理和響應大量基于文本的社交互動時感到的壓力和負擔，將“人人互動過載”定義為因維護社交關系而帶來的情感和心理壓力。

“采納后行為”指用戶在接受并使用某項技術后表現出的使用模式、態度和行為，斷連意愿屬于采納后的消極使用行為。從概念上講，斷連和不持續使用具有相似性，但后者主要聚焦用戶暫?；蛴谰媒K止特定平臺的使用，未充分捕捉用戶更復雜的行為模式，如跨平臺遷移或暫時停用后的回歸[5]。目前，學術界對斷連的界定按照主體可以分為個體出于自愿的反連接行為以及非技術使用者被動的、非自愿的“失聯”（如沒有社交賬號、網絡或電子設備）[6]。本研究聚焦的是用戶主動斷開連接的情況。Light[7]指出，斷開連接不僅是為了不使用社交媒體，還包括用戶根據個人需求使用調整社交媒體的使用戰略方式。

結合前述，社交過載指向個體因為維持社交關系的需要而產生的負面情緒，因此，有理由認為，社交過載的負面情緒狀態會對用戶的決定行為產生影響，即社交過載會正向預測用戶的斷連意愿。還有實證研究驗證了社交過載對采納后的消極使用行為的正向預測作用。Maier等[5]發現，個體感知到的社交過載程度越高，減少社交網絡使用強度或完全停止使用社交網絡的意圖也越高。鑒于社會化閱讀平臺具有類似社交屬性，本研究假設：

H1：（a）人人互動過載和（b）人文互動過載正向預測社會化閱讀平臺用戶的斷連意愿。

H1a：人人互動過載正向影響社會化閱讀平臺用戶的斷連意愿。

H1b：人文互動過載正向影響社會化閱讀平臺用戶的斷連意愿。

1.2 使用倦怠在社交過載與斷連意愿之間的中介作用

學者們從情緒、行為以及生理與心理等角度定義了使用倦怠[8]。本研究傾向將使用倦怠作為一種消極情緒進行研究，因為行為上的倦怠可以用斷連行為來表示，由此，進一步將社會化閱讀平臺使用倦怠定義為用戶因信息技術和社交互動帶來的多重壓力而在使用社會化閱讀平臺過程中產生的負面情緒。

壓力源–負擔–結果（SSO）框架是解釋使用倦怠影響機制的重要理論，分為3個階段：發現壓力源；壓力源促使個體產生相應的應變狀態；應變狀態會導致相應的行為或表現，即結果[9]。其中，壓力源主要指讓個體感到厭倦等負面情緒的環境刺激源；應變狀態主要指應對壓力源時產生的負面情緒狀態；結果指的是應變狀態直接導致的表現或行為。根據這一框架，社交過載作為壓力源會引發使用倦怠的負面情緒反應。已有大量實證研究支持這一觀點[7][10-11]。進一步，SSO框架指出，應變狀態會導致相關的消極行為表現。已有研究表明，心理倦怠會降低個體行為參與度并對持續使用意圖產生負面影響[12]。盡管斷連意愿尚未被正式納入這些研究范疇，但考慮其與不持續使用的概念相似性，可推測使用倦怠與斷連意愿之間存在正向關系。綜上，提出以下假設：

H2：（a）人人互動過載和（b）人文互動過載正向預測社會化閱讀平臺用戶的使用倦怠。

H2a：人人互動過載正向影響社會化閱讀平臺使用倦怠。

H2b：人文互動過載正向影響社會化閱讀平臺使用倦怠。

H3：使用倦怠正向預測社會化閱讀平臺用戶的斷連意愿。

1.3 外向人格與認知需求對社交過載的影響的負向調節作用

在各種不同的情境下，人格特質具有一致性和穩定性并能夠支配個人行為[13]。外向人格是人格特質的重要構成方面。具有外向人格特質的個體通常精力充沛、積極參與社交活動[14]，而內向人格的人不善于與人溝通和交流，有回避社交的傾向[15]。外向人格對社交更高的熱情和自信表明，在處理社交過載帶來的壓力和負面情緒時，外向人格會表現出比內向人格更高的效能感。此外，由于外向性得分高的人傾向于對刺激做出積極反應[16]，因此，他們會盡可能對社交過載帶來的刺激做出積極反應?？梢哉J為，在人人互動過載的條件下，越外向的人，越不容易產生倦怠感。據此，提出假設：

H4：外向人格負向調節人人互動過載與使用倦怠的關系。

在文本互動中，用戶需要瀏覽長度、互動層級、語言文字風格各異的批注和書評等內容[17]，其中涉及了個體的認知過程。認知需求是測量個體對認知活動參與和享受的傾向程度的人格特質[18]。研究表明，認知需求與情緒穩定性呈正相關[19]。也就是說，認知需求高的個體在面對壓力時會采取更有效的應對機制以減少情緒波動，在人文互動過載的壓力下，認知需求可以調節壓力源引發的倦怠情緒。雖然，認知需求在社交過載語境中的調節作用尚未被完全揭示，但職業倦怠領域的研究已驗證，較高的認知需求與積極情緒的增加和倦怠程度的降低密切相關[20]。因此，提出以下假設：

H5：認知需求負向調節人文互動過載與使用倦怠的關系。

盡管外向人格和認知需求被認為可以調節作為壓力源的社交過載對使用倦怠這一應變狀態的直接影響，但對SSO框架中從壓力源到壓力反應這一條路徑的作用尚不清楚。斷連意愿在一定程度上受到人人互動過載的影響，那么用于評估人際社交能力的外向人格特質是否也會在其中發揮調節作用？同樣，測量個體與文本互動過程中享受程度的認知需求變量是否也存在調節作用？據此，提出研究問題：

RQ1：外向人格是否調節人人互動過載與斷連意愿的關系？

RQ2：認知需求是否調節人文互動過載與斷連意愿的關系？

綜上，本研究的研究模型如圖1所示。

2 研究方法

本節將介紹研究對象的選取過程、調查問卷的設計及測量工具的構建方法。

2.1 研究對象及步驟

本研究選取微信讀書用戶作為研究對象，因其在2020年底已擁有2.2億注冊用戶，下載量占閱讀類App市場近35%的份額[21]，但截至2024年6月其活躍人數環比下降7.54%[3]，用戶失活現象顯著，具有研究典型性。

本研究采用在線問卷調查法，通過問卷星平臺分發問卷。在開展正式調查之前對問卷進行了預測試，利用問卷星回收60份問卷。預測試結果表明，核心變量均具有較好的信效度。在正式調查中，本研究采用配額抽樣，這在一定程度上能夠提升樣本對總體的代表性。本次調查去除選項缺失或隨意作答的無效問卷后，最終用于數據分析的有效問卷為549份。

2.2 測量

由于人人互動過載和人文互動過載的測量缺乏成熟的量表，因此，本研究主要參考Maier等[5]和Zhang等[7]的社交過載量表并結合該類社會化閱讀平臺的特點設計了初始量表。初始量表共有9個題項，分別詢問個體在與文本和其他用戶互動時感知到的社交過載情況。測量有效性通過探索性因子分析驗證。問卷中相關題項的KMO值均為0.897，卡方為2 198.870（df=36，p =0.000），符合進行因子分析的前提條件。采用主成分提取法和正交旋轉法，共萃取兩個公共因素，解釋總變異量為35.919%（人人互動過載）和66.354%（人文互動過載）。表1分析顯示，問卷能有效區分這兩類社交過載。

其他核心變量采用經過驗證的量表，并適配研究情境進行調整。對斷連意愿的測量改編自Zhang等[7]和Ravindran等[22]的不持續使用意愿量表。除了對不持續使用意愿的3種分類（暫時停用、停用后復用、永遠停用）[28]，本研究將Kim等[23]提出的“平臺轉換意向”也納入其中，共同構成對斷連意愿的測量（α =0.894）。本研究對使用倦怠的測量改編自Maier等[5]的使用倦怠量表（α =0.877），選取王孟成等編制的《中國大五人格問卷》[24]中的“外向型”來測量個體的外向人格（α =0.889），選取Cacioppo等[24]的認知需求量表來測量個體的認知需求，該量表共18個題項，為控制問卷長度，選取了其中的5道構成認知需求測量問卷（α =0.872）。

3 數據分析及結果

本節將展示數據的描述性統計結果及有調節的中介效應的檢驗情況。

3.1 描述統計分析

本研究使用SPSS26對樣本進行描述性統計分析。結果顯示，樣本中性別分布較為均衡，女性略多；年齡集中在19～40歲，25～30歲最多；學歷以大學專科及以上為主；月均可支配收入大多在6 000～15 000元。根據易帆千觀的數據顯示，微信讀書的用戶集中分布在東南沿海經濟發達地區，性別分布比較均衡，男女性別比為46：54，且女性用戶略多；年齡分布廣泛，其中以24～35歲的用戶最多，學歷以大學本科為主[25]。因此，本研究的樣本構成較好地代表了微信讀書用戶的整體畫像。

同時，本研究對6個核心變量進行基本的描述統計和相關分析。如表2所示，兩兩變量間均呈顯著相關關系（p＜0.01）。從表中數據可以看出，調查對象普遍感受到微信讀書平臺上的社交過載，其中人文互動過載（M =3.805）略高于人人互動過載（M =3.754）；調查對象對微信讀書的使用倦怠（M =3.778）和斷連意愿（M =3.571）也略高于中間值，反映出平臺面臨活躍度和留存率下降的挑戰。

3.2 人人互動過載正向預測使用倦怠與斷連意愿

本研究采用SPSS PROCESS中的Model8進行有調節的中介效應分析，以使用倦怠為中介變量，外向人格為調節變量，年齡、受教育水平等人口統計學變量以及“人文互動過載”作為協變量，檢驗外向人格對人人互動過載通過使用倦怠作用于斷連意愿的調節效應，結果如表3和表4所示。人人互動過載對斷連意愿及使用倦怠的中介效應的Bootstrap 95%置信區間均不含0，人人互動過載對斷連意愿的正向預測受到使用倦怠的中介作用，支持假設H1a、H2a和H3。

人人互動過載與外向人格的交互項顯著負向預測使用倦?。é?=-0.086，p＜0.05，Bootstrap95%置信區間不包括0），但未能顯著預測斷連意愿（p＞0.05），因此，H4成立，RQ1中的調節效應未得到驗證。

為進一步了解外向人格的具體調節作用，本研究將外向人格按照均值加減一個標準差的方式，形成高外向組和低外向組并進行簡單斜率檢驗。結果顯示，人人互動過載對使用倦怠的顯著影響在兩個層次的用戶中均存在，但低外向型用戶的影響更為顯著。

3.3 人文互動過載正向影響使用倦怠與斷連意愿

以使用倦怠為中介變量，認知需求為調節變量，年齡、受教育水平等人口統計學變量以及“人人互動過載”作為協變量納入Model8，檢驗認知需求對人文互動過載通過使用倦怠作用于斷連意愿的調節效應，結果如表5和表6所示。人文互動過載對斷連意愿及使用倦怠的中介效應的Bootstrap 95%置信區間均不含0，人文互動過載對斷連意愿的正向預測受到使用倦怠的中介作用，假設H1b、H2b得到支持。

人文互動過載與認知需求的交互項顯著負向預測使用倦?。é?=-0.090，p＜0.05），顯著正向預測斷連意愿（β =0.127，p＜0.01），Bootstrap95%置信區間不包括0，因此H5成立。

進一步了解認知需求的具體調節作用，繼續將認知需求分成高認知需求組和低認知需求組并進行簡單斜率檢驗。結果顯示，人文互動過載對斷連意愿的顯著影響只在高認知需求用戶中存，人文互動過載對使用倦怠的顯著影響只在低認知需求用戶中存在。

4 結論和討論

本研究證實了人人互動過載和人文互動過載通過使用倦怠的部分中介作用正向預測用戶斷連意愿，外向人格和認知需求分別在一定程度上緩解了兩種形式的社交過載對使用倦怠的影響。此外，人文互動過載對斷連意愿的直接效應僅在高認知需求用戶中顯著。

4.1 優化社交互動設計，限制過度的人人和人文互動

本研究比較了人人互動過載與人文互動過載對斷連意愿的影響。結果顯示，人人互動過載對斷連意愿的總效應顯著高于人文互動過載，這表明，人人互動過載對斷連意愿的影響更為顯著。具體來說，人人互動過載的直接效應和中介效應均高于人文互動過載的直接效應和中介效應，盡管兩者的中介效應在總效應中所占比例相對較小，但人人互動過載通過使用倦怠間接影響斷連意愿的程度稍大。

此外，人人互動過載的直接效應占總效應的比例高于人文互動過載，而中介效應占總效應的比例則相反（人文互動過載為17.712%，人人互動過載為12.688%）。這進一步強調了人人互動過載的直接效應在預測斷連意愿中的重要性。這些結果表明，用戶在社會化閱讀平臺上感受到的人人互動過載比人文互動過載更強烈地推動了他們的斷連意愿，無論是通過直接影響還是通過增加使用倦怠感的間接影響。

4.2 根據用戶行為數據反映的外向程度定制人人互動模式

本研究的數據分析結果揭示了人人互動過載對斷連意愿的直接影響受到使用倦怠的中介作用，并且這種中介作用受到外向人格的調節。根據容量有限模型，用戶精力有限，當他們需要在閱讀之外投入大量時間和精力進行點贊、評論等社交互動時，容易產生倦怠感。

SSO模型揭示了“應變狀態”作為中介變量在行為動機和行為結果之間的作用[15]，本研究結果再次證實了該模型的解釋力。結果表明，當平臺推出的人人互動功能超出用戶接受限度時，會引發使用倦怠并直接導致斷連意愿的產生。

進一步分析發現，人人互動過載對使用倦怠的直接影響受到外向人格的負向調節作用。具體而言，外向型用戶在面對人人互動過載時，其倦怠感相較于內向型用戶表現得不那么明顯。這表明外向人格可能充當心理緩沖機制，幫助用戶緩解因人人互動過載而產生的負面情緒和壓力。對于低外向型人格的用戶而言，這種調節作用更為顯著，意味著他們可能更需要外部支持來減輕互動過載帶來的負面影響。

4.3 優化UGC管理，提供簡化內容選擇

人文互動過載顯著正向預測使用倦怠，這補充了傳統社交過載對消極使用行為的影響機制，并強調了社會化閱讀中人與文本進行社會化互動的核心特征。用戶為了更好地理解內容，常常需要投入時間精力瀏覽批注、書評等UGC內容。過量的UGC超出認知負荷時，會引發焦慮、厭倦等倦怠情緒，進而導致斷連意愿。這提示平臺在計產品功能時需注意社交屬性的負面效應并加強對UGC的審核，以提升用戶體驗并減少流失。

此外，人文互動過載對使用倦怠的影響受認知需求的負向調節，僅在低認知需求用戶中顯著。對于高認知需求的用戶而言，他們可能更能夠主動尋求和處理復雜的人文互動信息[26]，因此感受到的倦怠感較輕。這一發現強調了認知需求在社會化閱讀平臺上的重要性，尤其是在處理復雜信息和滿足個性化需求時的作用。

4.4 根據用戶的認知需求優化個性化推薦和UGC展示

研究發現，低認知需求用戶在人文互動過載下更易產生倦怠感，而高認知需求用戶則更易產生斷連意愿。從認知負荷理論來看[27]，當平臺提供的內容量超出用戶處理能力時，無論認知需求高低，用戶都可能感到倦怠。低認知需求用戶認知加工能力較弱，面對大量信息時更容易感到倦怠。

然而，當人文互動過載達到一定程度，即便是高認知需求用戶也可能因過量文本和互動壓力而產生斷連意愿。高認知需求用戶雖然具有更強的信息處理能力，但他們對信息質量的期望也更高。已有研究發現，認知需求高的個體在信息搜尋行為上表現出顯著的相關性，主要體現在信息評價、信息檢索、信息管理和信息利用等4個維度[28]。當平臺充斥著質量參差不齊的內容時，過度的互動和低質量信息會導致他們選擇斷開連接，避免浪費認知資源。

5 結語

本研究探討了社交過載對社交化閱讀平臺用戶斷連意愿的影響，發現社交過載通過使用倦怠顯著推動用戶的斷連意愿。此外，外向人格和認知需求在這一過程中起到了調節作用。本研究為平臺優化提供了有價值的見解，建議平臺在設計社交互動功能時，考慮用戶的個性差異并為用戶提供更多個性化的設置，避免社交過載引發的不良情緒。

然而，本研究也存在一些局限性。盡管本研究考慮了外向人格和認知需求的調節作用，但個體性格差異、情緒智力、技術接受度等其他潛在調節變量仍需在未來的研究中進一步探討。此外，由于樣本采用非隨機抽樣且樣本量有限，研究的代表性可能受限，未來應更多地關注樣本的代表性問題，以提高研究結果的外部有效性。

未來的研究可以深入探索更多影響社交過載與用戶斷連意愿之間關系的因素，進一步優化社交平臺的設計和用戶體驗，為平臺的長期發展提供更強的理論支持。

（責任編輯：翟艷榮）

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Abstract T h e a r t i c l e e x p l o r e s t h e im p a c t o f s o c i a l o v e r l o a d o n t h e d i s c o n n e c t i o n in t e n t i o n o fu s e r s o n s o c ia l r e a d in g p la t f o rm s ， t a k in g W e C h a t R e a d in g a s a n e x a m p le . B a s e d o n t h e S o c ia l S u p p o r tO v e r lo a d （S S O ） t h e o r e t ic a l m o d e l， t h e s t u d y a n a ly z e s h o w t w o f o rm s o f s o c ia l o v e r lo a d ， in t e r p e r s o n a lo v e r lo a d a n d h u m a n is t i c o v e r lo a d ， a f f e c t u s e r s ' d is c o n n e c t i o n in t e n t i o n t h r o u g h t h e m e d ia t i o n o fb u r n o u t . T h e s t u d y n o t o n ly c o n f irm s t h e p o s i t i v e im p a c t o f t h e s e t w o t y p e s o f s o c ia l o v e r lo a d o nb u r n o u t a n d d is c o n n e c t io n in t e n t io n b u t a ls o ， f o r t h e f ir s t t im e ， in c o r p o r a t e s e x t r a v e r s io n p e r s o n a lit ya n d c o g n i t i v e n e e d s a s m o d e r a t in g v a r i a b l e s t o f u r t h e r e x p lo r e t h e b o u n d a r i e s o f t h e m o d e l. T h er e s u lt s s h o w t h a t e x t r a v e r t e d u s e r s e x p e r i e n c e lo w e r b u r n o u t w h e n f a c in g in t e r p e r s o n a l o v e r lo a d ，w h i l e u s e r s w i t h l o w c o g n i t i v e n e e d s a r e m o r e p r o n e t o b u r n o u t u n d e r h u m a n i s t i c o v e r l o a d .H o w e v e r， u s e r s w it h h ig h c o g n it iv e n e e d s a r e m o r e lik e ly t o h a v e d is c o n n e c t io n in t e n t io n . T h is s t u d yp r o v id e s a n e w p e r s p e c t i v e f o r u n d e r s t a n d in g t h e im p a c t o f s o c ia l o v e r lo a d o n u s e r b e h a v i o r a n do f f e r s t h e o r e t ic a l s u p p o r t f o r t h e p r o d u c t d e s ig n a n d u s e r e x p e r ie n c e o p t im iz a t io n o f s o c ia l r e a d in gp la t f o rm s .

通信作者。