社交媒体社会责任对用户忠诚度的影响研究

2019-04-18 07:44范夕琳
智富时代 2019年2期
关键词:忠诚度社交媒体社会责任

范夕琳

【摘 要】社交媒体社会责任受到大众关注,为了使社交媒体主动履行社会责任,文章探究社交媒体社会责任对用户忠诚度的作用机制。首先在企业社会责任和媒体社会责任的基础上构建了包含市场责任、文化责任、法律责任、道德责任、国家责任、慈善责任六大维度在内的社交媒体社会责任评价指标。通过问卷法和结构方程模型实证证明:社交媒体社会责任正向影响用户忠诚度,体验价值起到完全中介作用。

【关键词】社交媒体;社会责任;忠诚度;体验价值

社交媒体在互联网的沃土上蓬勃发展,新场景媒体更是层出不穷,吸引了大众的眼球,在一个成熟的社会网络中,网络效应带来了巨大的能量,行业乱象随之而来,加之社交媒体天然的自发传播属性,让含有色情、暴力以及强烈个人情绪的新闻更容易被受众关注,也加大了行业操守规范与监管难度。此时我国正处于改革开放的转型期,社会的稳定和发展不仅需要社交媒体为大众提供广阔的交流平台,还需要社交媒体规范自我、正确传导,创造出更健康、有序、稳定、开放的网络生态环境。

《第42次中国互联网络发展状况统计报告》指出2018 年,网络娱乐市场需求强烈,相应政策出台以鼓励引导互联网娱乐生态健康发展。社交媒体违背社会责任,不仅损害自身品牌形象,而且影响整个行业的有序发展,带给用户极差的体验。虽然部分社交媒体已经开始重视社会责任的承担,但大多是受政治监管被动接受,不是主动承担。

国内外均有研究证明,企业社会责任对顾客忠诚度确实存在显著影响,但是对社交媒體这一新兴行业的研究有限。因此本研究先通过理论分析构建出对企业社会责任评价的不同维度,从企业重要利益相关者用户的角度出发,用实证的方法研究社交媒体履行社会责任是否影响用户忠诚度,基于价值驱动理论研究体验价值的中介作用。以充分调动社交媒体履行社会责任的积极性和主动性,消除社会责任与经济目标二者之间的冲突,在社会责任与企业两个层面上实现双赢[1]。

一、文献回顾与假设

1.企业社会责任与媒体社会责任

自18世纪以来,学术界便开始了对企业社会责任的研究。在不同时代、不同文化背景下,学者分别从不同角度提出了企业社会责任的概念。英国学者Sheldon[2]最早提出企业社会责任概念:企业应当关注可能受其影响的社会、环境和其他实体,履行应尽的责任。被誉为“公司社会责任之父”的Bowen[3]于1953年提出商人在决策、经营活动中应该遵守社会的价值观,这一概念在当时理论界较为规范和明确。

国内学者对企业社会责任的研究明显比西方国家落后,但伴随着改革开放日益深入,吸收西方研究成果的同时结合中国特色社会文化开展创新性的探索,目前也有大量成果。主要是在国外学者研究的基础上进行相关概念的融合和定量化的研究。可以发现在提出利益相关者理论后,学者和相关组织对企业社会责任的共同认知是:超越单一追求利润的目标、平衡利益相关者责任以及企业社会责任的多维性。

美国新闻自由委员会在1947年《一个自由而负责的新闻界》[4]最早提出了媒体社会责任。最近几年,我国也有不少学者投入到网络媒体社会责任的研究中来。李咏、高霞[5]提出网络媒体应坚持和体现马克思主义新闻观,加强社会责任感,具体表现在坚持实事求是的办网宗旨、把握正确的舆论导向和坚持以人为本办网。林建宗[6]构建了网络媒体社会责任的五大推进机制:自律机制、合作机制、信息机制、规则机制、监督机制。

2.企业社会责任与用户忠诚度

维系用户忠诚度需要营销道德、服务质量、顾客满意等诸多因素的支撑。国内外已有很多学者从消费者视角实证了企业社会责任与顾客忠诚正相关。Lichtenstein[7]研究发现企业社会责任可以增加消费者认同度和支持感,进而提升满意度和忠诚度。李海芹、张子刚[8]在消费者视角下,发现企业社会责任表现影响企业声誉,进而影响顾客忠诚。肖捷[9]从消费者感知角度出发,证明了企业履行社会责任与消费者忠诚度、美誉度、联想度呈现正相关关系。

在商业主义趋利的模式下,网络谣言、虚假信息、隐私泄露、信息安全威胁、国家政治安全威胁、没有价值观引导的算法推荐等不良现象在社交媒体上肆意妄为,企业若不履行社会职责,对这些不良现象加以规范,轻则影响用户的使用感受,重则损害用户利益,加之口碑传播和第三方监管的信息作用,会给用户留下负面印象。用户不仅具有社会责任消费意识,而且在社交媒体竞争激烈、同质化严重、转换成本低的情况下,其面临更多可替代性选择,从而降低对该产品的使用率,降低对该社交媒体的忠诚度,直接损害社交媒体通过流量变现的主要获利方式。对忠诚度的测量,集合行为、态度忠诚度。综上所述,提出假设:

H1a:社交媒体社会责任与用户态度忠诚度正相关

H1b:社交媒体社会责任与用户态度忠诚度正相关

3.体验价值的中介作用

多数学者赞同并实证了用户忠诚度影响因素中的价值驱动论,无论是线下行业还是线上行业,体验价值是顾客忠诚形成的重要因素[10]。顾客体验价值是与顾客自身偏好相关的体验。在体验价值的构成要素上。本项目借鉴Sweeney[11]的“三分法”,将用户体验价值分为功能体验价值、情感体验价值和社会体验价值。同时一些学者认为用户体验价值与需求层次有纵向对应关系,参照范秀成[12],社交媒体中,功能体验价值满足用户功能性需求,包括功能实用性信息内容质量、社交便利性;情感体验价值满足用户自我表现需求和社会需求,包括平台设计质量、隐私保护、娱乐服务、个性化服务;社会体验价值满足用户尊重需求和自我实现需求,包括社交媒体知名度、社交价值、用户依赖性。社交媒体越履行社会责任,势必能更加满足客户需求,带给用户更好体验,一个保护用户隐私的媒体可以增加用户的使用深度,一个信息可信度高的媒体会增加用户的使用频率,一个有着正确价值导向的社交媒体可以增加用户的使用效能感,那么用户忠诚度就能提高。综上所述,提出假设:

H2a:社交媒体社会责任通过用户功能体验价值影响其态度忠诚度,功能体验价值发挥中介作用

H2b:社交媒体社会责任通过用户情感体验价值影响其态度忠诚度,情感体验价值发挥中介作用

H2c:社交媒体社会责任通过用户社会体验价值影响其态度忠诚度,社会体验价值发挥中介作用

H3a:社交媒体社会责任通过用户功能体验价值影响其行为忠诚度,功能体验价值发挥中介作用

H3b:社交媒体社会责任通过用户情感体验价值影响其行为忠诚度,情感体验价值发挥中介作用

H3c:社交媒体社会责任通过用户社会体验价值影响其行为忠诚度,行为体验价值发挥中介作用

综上,本研究的概念模型如图1所示:

二、社交媒体社会责任的评价指标

1.企业社会责任评价指标

企业社会责任的维度主要是从内容和利益相关者两个视角进行划分。内容方面最经典的是Carroll[13]的金字塔模型,包括经济责任、法律责任、道德责任和慈善责任;利益相关者理论更是著名的KLD指数法、RDAP量表评价体系的基础。用户视角下的企业社会责任也有了一些成熟量表,如Maignan从伦理、经济、法律、慈善责任四个维度设计了16个问项。

2.媒体社会责任评价指标

我国媒体有着明显的本国特色和时代特征,具有政治、文化和经济三重属性,所以关于媒体社会责任评价体系的整理主要从国内研究入手。穆青[14]提出媒体社会责任评研指标:包含权力监督、正确导向、媒体内容、社会道德、信用污点5个一级指标和17个二级指标。李龙[15]则通过前文文献法和专家系统法确定了评价指标体系,包含社会进步发展责任、国家使命责任、公公价值观引导责任、信息传播责任、文化传承责任、舆论监督责任、道德法律责任7个维度和28个指标。

3.社交媒体社会责任评价指标

在文献归纳、案例分析的基础上界定了社交媒体社会责任的概念:社交媒体在为用户提供信息交流、娱乐服务时,必须自我遵守国家的法律法规,遵守社会伦理和规章制度,一切服务都需建立在符合社会主义核心价值观的基础上。并初步建立了基于用户感知视角的社交媒体社会责任评价体系,以Carroll的金字塔模型为基础,将经济责任扩充为市场责任,根据我国特殊国情增加了国家责任,因社交媒体以交流为导向的特殊属性增加文化责任。总共包含了市场责任(传播信息、交流平台、提供娱乐、创造经济效益、推动社会经济发展)、文化责任(绿色内容、正面导向、避免过多娱乐信息、传播文化)、法律责任(信息合法、隐私保护、不推送非法广告)、道德责任(员工职业素养,规范商业行为、处理投诉信息)、慈善责任(建立公益平台、扶持弱势群体)、国家责任(时政宣传、舆情控制)6个维度和19个指标。

三、研究方法

1.问卷设计预调查

问卷第一部分为填写说明;第二部分为被调查者的个人资料,包括性别、年龄和受教育水平三个题项;第三部分为潜变量测量项目,问卷先列出了国内使用量前10的社交软件,让被调查者选出一个自己熟悉的社交媒体进行下面答题。共含三个量表,依次为对社交媒体社会责任的感知评价、体验价值、忠诚度。量表采用李克特5級量表,分数越高,代表同意程度越高。

各测量题项均来源于国内外学者在相关研究中所采用的量表,针对本研究先整理后修改。企业社会责任量表参考金立印[16]、穆青、胜丹[17]等的研究,共19个题项;体验价值量表参考Sweeny、Addis[18]的研究,共10个题项;用户忠诚度量表参考Oliver[19]、罗子明[20]的研究,共7个题项。

2.预调研

为了保证问卷的可读性以及信度和效度,在正式收集数据前,先进行了一次预调查。通过在重庆某高校图书馆发放问卷收集到了50份有效问卷。通过SPSS24.0得到Cronbachs α系数为0.923,各量表的α系数均大于0.8,因此变量的测量具有较好的信度。

然后对样本进行探索性因子分析,各量表的KMO值均高于0.5,Bartlett球度检验的P值均为0.000,小于显著水平0.05,说明适合做因子分析。并对因子载荷矩阵进行了正交旋转,删除因子负荷小于0.5和同时出现在两个因子上且负荷值均大于0.4的题项,最终由40个问项删减至32个问项。

3.样本和数据

在正式收集数据阶段,本研究采取重庆某高校图书馆实地发放问卷和问卷星网络问卷线上线下结合的方式收集数据,共发放问卷320份,回收问卷314份,剔除数据缺失及分数均为极端值的无效问卷,最终有效问卷290分,有效回收率为90.6%。样本情况如表1所示。

表1 样本人口统计变量描述性统计(N=290)

四、实证分析

1.描述性统计和相关性分析

本研究中的所有变量和控制变量的平均数、标准差和相关系数见表2。由表可知,社交媒体社会责任与用户体验价值正相关(r=0.651,p<0.01),与用户忠诚度正相关(r=0.518,p<0.01),。用户体验价值与用户忠诚度正相关(r=0.674,p<0.01)。这些结果初步支持了部分假设。

表2 相关变量描述性统计和相关性分析

注:**p<0.01,***p<0.001,下同。性别中,“1”代表男性、“2”代表女性;年龄中,“1”代表20岁以下、“2”代表21~24岁、“3”代表25~30岁,“4”代表30岁以上;学历中,“1”代表高中及以下、“2”代表中专、“3”代表大学专、本科、“4”代表研究生及以上。

2.信度与效度分析

本研究首先对问卷数据进行Harman单因子检验避免可能存在同源方法偏差问题,将所有题项进行探索性因子分析,共得到8个因子,解释了总变异量的64.18%,单个因子最大能解释总变异的31.36%,未达到总变异的一半,说明共同方法偏差不严重。

整个问卷的Cronbachs α系数为0.931,三个量表的α系数分别为0.880、0.874、0.834,因此本问卷具有很好的信度。

效度上,运用SPSS24.0对290份样本进行因素分析,KMO的值为0.915,Bartlett球度检验给出的相伴概率值为0.000,小于显著水平0.05,说明本研究的量表适合做因子分析。

为了进一步探究模型与数据的拟合度,使用Amos22.0对数据进行验证性因子分析,各测项的载荷介于0.53~0.85之间,均大于0.5。由于问卷中社交媒体社会责任由6个维度构成,特检验其内部结构是否适合。其验证性因子分析拟合指数:X2/df=1.924<3,GFI=0.925>0.9,NFI=0.903>0.9,IFI=0.951>0.9,CFI=0.95>0.9,RESEA=0.072<0.008,达到了拟合指数的最低标准,数据与模型之间可以适配。

3.假设检验

(1)主效应检验

为验证社交媒体社会责任与用户忠诚度之间的关系,将社交媒体社会责任的6大责任按照算术平均数的方式将其打包,作为社交媒体社会责任的6个测量指标,构建社交媒体社会责任与用户忠诚度的结构模型。模型主要拟合指标为:X2/df=2.482,GFI=0.928,NFI=0.920,IFI=0.951,CFI=0.950,RESEA=0.072,均达到标准值,说明数据与模型拟合较好。社交媒体对态度忠诚度正相关(r=0.632***),社交媒体社会责任对行为忠诚度正相关(r=0.457***),假设1a、1b得到支持。

(2)中介效应检验

为了检验体验价值三个维度:功能体验价值、情感体验价值、社会体验价值是否在社交媒体社会责任与态度/行为忠诚度间起到中介作用,建立结构方程模型,模型的拟合指标:X2/df=2.804,GFI为0.893,NFI为0.893,IFI为0.929,CFI为0.928,RMSEA为0.079,虽然GFI、NFI略低于标准值0.9,但其他指标均达到要求,拟合度较好,路径参数估计如表3所示。

经过路径分析和假设检验,本研究在删除是四条不显著路径的基础上,最终得到模型,如图2所示,其拟合指数为X2/df=2.517,GFI为0.904,NFI为0.905,IFI为0.941,CFI为0.940,RMSEA为0.072,数据拟合度好。且所有路径都显著,可以看出体验价值在社交媒体社会责任与用户忠诚度间起到完全中介作用。社交媒体社会责任是通过体验价值的功能体验价值和社会体验价值的中介作用来间接影响用户态度忠诚度和行为忠诚度,共四条路径。

下面对中介效应进行分解,如表4所示,发现通过功能体验价值中介作用的间接影响是社交媒体社会责任对用户忠诚度的主要途径(对态度忠诚度的中介效应占总效应的72%,对行为忠诚度的中介效应占总效应的65%)。假设2a,2c,3a,3c得到支持,假设2b,3b未得到支持。

表3 包含中介变量的模型的路径分析结果

表4 社交媒体社会责任对用户忠诚度影响效应的分解

五、结论与讨论

1.研究结论与现实解释

从实证结果来看,本研究提出的8个假设,有6个得到了支持,有2个未通过检验。下面将具体分析。

(1)社交媒体社会责任对用户忠诚度(r=0.528***)有正向影响。具体分析,对态度忠诚度(r=0.632***)和行为忠诚度(r=0.457***)均具有正向影响。这一结论说明,社交媒體行业同其他企业一样,用户感知下的企业社会责任能够影响用户行为,在社交媒体行业,用户忠诚度是当今依靠流量变现的重要指标。社交媒体在提供娱乐,追求创新以求吸引用户的同时一定要坚守社会准则,现在主要体现在对平台内容的审核、广告的接入上,不能为了博取眼球、一时的利益而违背社会准则,良好的商业行为能使用户在使用过程中获得良好体验感,使他们感觉到的收益大于成本,这里的收益即通过社交媒体获得的方便、娱乐等,成本即时间。同时社交媒体平台要树立正面形象,包括慈善行为和时政宣传,这样有利于在用户心中树立良好形象增加用户的持续使用意愿。而社交媒体社会责任对态度忠诚度的影响大于对行为忠诚度的影响,这是因为用户会先在心理上形成一定认知,久而久之认知逐渐加强,累积到一定程度才会通过行为所表现出来。

(2)体验价值在社交媒体对用户忠诚度影响中起到完全中介作用。具体分析,体验价值中的功能体验价值(r=0.474***,r=0.371***)和社会体验价值(r=0..188***,r=0.2***)对态度、行为忠诚度均具有完全中介作用,而情感体验价值并没有中介作用。其中功能体验价值的中介作用最强。分析其原因,功能体验价值主要针对的是社交媒体的基本功能和用途,社会体验价值是人们通过使用社交媒体得到的更高层次的精神上的获得感,如愉悦度、归属感和认同感。而情感体验价值介于两者之间,包括社交媒体平台的设计、个性化功能等。可以看出用户对情感体验价值的需求并不如功能体验价值和社会体验价值,这与Sweeney提出的需要层次理论不符。究其原因,是用户使用社交媒体的目的首先在于社交媒体的主要功能:沟通和信息互享,其次是获得想要通过社交媒体获得的满足感,而认为社交媒体提供的辅助性功能只是锦上添花,并不能起到关键性作用,这是社交媒体的特殊行业性质和用户使用目的所决定的。而这也意味着社交媒体平台应该加强平台基础功能性的建设,给用户带来真实有效,更加方便的体验,而不是没有实际意义的装饰性功能。

2.对策

(1)企业层面:本研究通过实证验证了社交媒体社会责任对用户忠诚度的正向关系,向社交媒体传递了这样一个信息:社交媒体履行社会责任才是维持其生命力的最佳动力。社交媒体平台应当主动承担起社会责任,承担社会责任并不意味着利益的损失,否则只是一时获得的利益,每个企业都应该从长远发展的目光来看待问题,将履行社会责任纳入公司战略体系中去。具体策略如下:一是需要坚守平台的责任,控制平台的内容,设置完整的内容审核制度;二是在算法推荐、人工智能的今天,同时重视人工干预。机器无法判断真假和价值引导,推送主要标准就是用户喜欢,从而造成了回声室效应,充分的人工审核可以避免人群消费的“低智化”。三是全方位加强用户隐私的保护,加强用户数据管理责任,并且还要通过设计程序加强对用户隐私保护意识的培养,提高用户的自我保护能力和媒介使用素养。最后则是社交媒体作为更加开放性的行业,更要加强对社会的贡献,通过自身号召力和行动力扶助弱势群体。企业需要通过履行好各方面的社会责任,才能带给用户更好的体验价值,从而提高用户忠诚度。

(2)政府层面:尽管一些社交媒体能公开表明态度及做法,但实施效果却差强人意,这时候还需要政府干预。网信办应当加强对网络生态的治理,对于非良性的网络生态文化,应该及时进行干预并阻止,约谈相关人员,对于不改者,及时采取强硬措施如下架、限流等。如2018年对一众短视频APP的有效监管就引起了多方的关注,也取得了较好的成效,然而整治终究是第二步,第一步应该是预防。网信办应当结合互联网发展及时出台管理办法,明确社交媒体不能逾越的界限以及惩治措施,提高办事能力,遏制社交媒体行业的恶性发展。同时对积极履行社会责任的企业予以扶持和帮助,披露社交媒体社会责任相关信息,不仅使媒体自身重视,也加大社会和用户对他们的关注和责任意识,促进社交媒体履行社会责任。

(3)个人层面:互联网的健康发展需要每一个环节履行职责。作为社交媒体用户,我们应该具有社会责任消费意识,主动举报网络上不健康不真实的内容,选择提供健康服务的同类社交软件,履行自己的社会责任消费行为,让互联网世界更加和谐美好。

3.局限性和未来研究方向

一是由于现实条件的限制,样本主要来源于在校大学生,虽然大学生是社交媒体使用的主力军,但样本结构不是很具有代表性,并无法反映所有社交媒体用户。二是由于问卷题目较多,虽然为每位被访者准备了小礼品,但仍无法保证他们是否认真填写,这对最后结果必然是有影响的。三是对于社交媒体社会责任的评价来源于每位用户的个人感知,评价结果并不能反映真实可靠的该社交媒体的社会责任履行情况。同时也没有考虑到更多用户的个性特征,如信任倾向、个人偏好等,而且用户心理是非常复杂的系统,还会受很多其他因素的影响。未来可以通过增加样本容量、采取科学抽样的方法完善样本结构性,并且考虑到用户的个人特征,融合其他学科知识进行更深入的探讨。

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