微博用户商业信息转发意愿实证研究——基于传播说服模型与媒介丰富度理论视角

张亚明，苏妍嫄 ，刘 硕

(1.燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004；2.燕山大学互联网+与产业发展研究中心，河北 秦皇岛 066004)

微博作为一种新兴的社交网络创造了一个全新的语境，使公众的表达更加自由、开放和随意，迅速获得公众追捧并成为中国重要的社交网络媒体之一[1-2]。近年来，微博的迅猛发展让信息的传播变得更加快速，已成为企业宣传推广、品牌营销整合的重要阵地。相较于传统的媒体推广宣传，微博是一种基于关注机制进行信息推送、实时分享的开放性社会化信息传播媒体平台。在微博平台进行商业信息传播成本相对低廉，同时相较于单方向的广告宣传，与接收者的互动增加，更便于传播者直接沟通，进而拉近距离，产生良好效果[3]。因此，对微博商业信息传播的研究可以丰富社交网络信息传播领域相关理论，了解传播机制，对商业信息在微博平台传播提供指导，强化企业宣传效果。本文以此为切入点，以传播说服理论为基础，辅以媒介丰富度理论搭建本文微博用户商业信息转发意愿的影响因素模型，并对外部因素变量与自身动机之间的影响关系进行探讨，希望对后续理论研究与业界决策提供参考。

一、文献综述

(一) 微博中的商业信息

根据微博内容主题，可将微博分为不同类型，其中一类是以商业目的出现的商业信息微博，如产品推介、企业品牌推广等。在实际的微博平台信息传播中，微博内容并不能固定、单一地划分成某一类型，通常是以“+商业型微博”的组合信息形式呈现出来。例如，企业微博在推送新闻时加入品牌产品介绍形成“新闻杂志型+商业型微博”、化妆品企业在微博中讲授美妆技巧时进行产品推荐形成“知识型+商业型微博”等。本文以含有“商业信息”成分的微博内容为调研对象，既包括单纯的商业型微博，也包括含有商业信息内容的组合型微博，如以商业宣传为目的进行的某一产品推介、企业品牌推广等形式的微博信息。

(二) 传播说服理论

说服理论是传播学中的一个经典理论。在信息的传递过程中完成对接收者态度、思想的转变[4]，其中说服接收者是传播效果的重要体现。传播学专家Hovland在传播领域实验中经过长期研究与逐步完善建立了传播说服理论。传播说服理论对传播过程的研究主要从信源变量、信息变量、信道变量和信宿变量这四个层面进行分析，研究接收者态度、想法转变的过程。他们发现在信息传播过程中，这四个层面的变量存在关联关系，共同对接收者态度转变产生影响作用。

当前对于微博转发意愿的相关研究，主要依托传播说服理论概念模型，从信息接收者、来源、内容、信道质量四个层面进行研究。Soboleva A等研究发现在Twitter进行营销信息传播，可以与接收者进行沟通交流，并产生很好的互动效果，对产品品牌宣传形成更加正向的效果[4]。孙会等针对微博用户二次传播动机进行深入调研，发现媒介特性与传播者的心理需求对微博用户二次转发动机具有较强影响[5]。张凌从微博信息信源特征角度分析发现，信息的信源专业性显著影响接收者的信息二次传播行为，信源专业性使接收者更易选择转发评论[6]。汤胤等发现信息传播的意见领袖在接收者信息传播行为中有直接影响，且自我认知效能对信息传播行为具有间接影响作用[7]。单春玲等利用强弱关系理论，重点研究接收者社会关系构成对用户微博商务信息转发动机的影响，发现社会关系强对商务信息转发具有显著影响[8]。

(三) 媒介丰富度理论

媒介丰富度概念于1986年正式提出，理论前期研究大多围绕媒体所提供的信息丰富度对信息发布者的选择影响展开，后续的研究逐渐发展到信息通过媒介所呈现出的效果的分析方面[9]。媒介丰富度是对不同媒介所具有的信息传播水平的测定衡量度，不同的媒介具有不同的信息传输能力，主要根据特定时间内信息总量与内容质量的测量分析进行评定。通常信息接受者根据媒介接收信息的感知效果进行测量评定，如果感知效果好则媒介丰富度高，反之则媒介丰富度较低[10]。媒介丰富度理论可通过多个方面测量评判媒介的传播能力，例如信息接收者特异性、多形式互动能力、传递信息及时性等。大多数对于媒介丰富度水平的调研分析集中在以下四个方面：(1)信息内容丰富度，指信息通过该媒介传播可以强化接收者认同感的程度。(2)表达方式丰富度，指信息可通过媒介以多样化的传递方式完成接受过程的程度。(3)信息描述丰富度，指该媒介所传播的信息内容准确无误且没有歧义，使其达到准确传播目的的程度。(4)信息质量丰富度，指媒介所传播的信息内容被接收者完成认同，产生信任的程度。

当前，对媒介丰富度的研究在国内外已有不少成果，但多数研究只关注某一方面的媒介丰富度变量或仅仅聚焦媒介角度分析其对于转发意愿的影响[10]。然而，新时代的社交媒体技术迅猛发展，媒介丰富性研究也出现了新的挑战。单一通过某方面的变量进行单一线性影响研究对于新的传播形式具有较大局限，因此应丰富新理论，对传统理论进行综合应用，探求传播机理。麦克卢汉提出“媒介即信息”理论，为信息传播领域打开了全新思路，对研究传播媒介与用户意愿行为的相关性具有重要意义。因此，本文以微博用户商业信息转发意愿为切入点进行研究，基于传播说服理论和媒介丰富度理论分析影响用户转发意愿的关键因素。

二、理论模型与相关假设

本研究中，信息变量即为内容特征，信源变量即为来源特征，信宿变量即为用户转发动机，传播的信道也就是传播的载体，主要是微博平台。接收者通过微博平台接收商业信息并分享传播，依据媒介丰富度理论测定微博平台相关指标。

根据已有研究可知，外部环境对用户转发动机具有较强的刺激作用并会引发系列反应，借鉴相关研究理论思想，结合传播说服理论与媒介丰富度理论搭建本研究理论模型，融入媒介丰富度、微博商业信息内容特征、信息来源特征等因素，构建用户转发意愿研究模型，如图1所示，并结合访谈数据结果分析这些因素对用户转发动机的影响作用。

(一)媒介丰富度对转发意愿的影响

媒介丰富度包括媒介在一定时间内传输信息量的多少、所传递信息的质量效果等，是判定其信息传输能力的一个重要因素。通常而言，一个接收者通过某一媒介接收的信息数量越多，同时基于此产生的认知效果越好，则该媒介丰富度越大。目前关于媒介丰富度的分类测定有多种不同标准，其中从传递内容、表达方式、信息描述、信息质量4个维度进行测度是当前研究主流模式。由于本文内容特征部分对传递内容丰富度进行了详细分析，因此这里只对表达方式、信息描述、信息质量三方面进行分析。因此，提出如下研究假设：

H1:媒介丰富度对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H1a:表达方式丰富度对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H1b:信息描述丰富度对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H1c:信息质量丰富度对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

(二)微博商业信息内容特征对转发意愿的影响

当前研究指出，信息内容对用户信息分享行为具有重要影响，并会引发用户二次传播行为。Mosleh等研究了Twitter中内容标题对用户自我转发意愿所产生的影响[11]。Boulianne等研究指出带有愤怒、焦虑等强烈情绪的微博具有较强的病毒式传播效应[12]。Paul 和 Michael研究发现，在Tweet传播过程中，信息功能属性、信息娱乐性以及新颖性等是用户关注的重点。其中，信息功能属性是指信息所包含的知识对用户日常工作生活的帮助程度。信息娱乐性指信息内容的有趣程度，越有趣的内容越容易受到用户欢迎[13]。张艺研究发现信息内容传播数量、信息自身价值以及趣味性等多种因素共同对微博用户转发意愿产生重要影响[14]。此外，研究发现微博信息传播量对用户信息感知具有直接影响，是信息特征的重要范畴。根据上述分析，本文围绕信息内容特征提出如下假设：

H2:内容特征对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H2a:信息内容趣味性对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H2b:信息内容实用性对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H2c:信息传播量对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

(三)微博商业信息来源特征对转发意愿的影响

Metzger对信息接收者转发意愿进行深入调查研究，发现信息来源权威性、专业性对用户转发行为具有重要影响。当信息发布者为某领域专家时，用户会认为该信息更可信、更值得信赖，因而更容易接收此信息，转发意愿也越强烈，越倾向向更多用户分享该信息[15]。Vaidya等研究了微博认证账户对用户转发意愿的影响[16]。Granovette根据用户之间互惠互利、情感联系、亲密程度和互动模式等建立了社会网络强弱关系理论，进而从社会关系视角对用户转发意愿进行阐释[17]。然而，强弱关系并非固定不变的，同样会受外界因素影响发生动态演变。吴仁献以微信朋友圈为例对社会关系强弱性进行调研分析，发现在传统社会关系中，同学、同事、亲人等关系强度较强，但会随个人生活环境、所处地域的改变而逐渐变弱；而通过微信平台“附近的人”等功能结识的网络关系较弱，但频繁的沟通交流亦可成为强关系[18]。在微博中，用户之间的联系通过用户间“关注”建立，现实生活中的社会关系在微博平台中依旧具有强关联性。因此，提出如下假设：

H3：信息来源特征对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H3a：信息来源专业性对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H3b：信息来源可靠性对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H3c：信息来源关系强度对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

(四)微博用户转发动机对转发意愿的影响

当前关于微博转发行为的系列研究表明，用户转发动机是导致其信息分享意愿与二次传播行为的直接影响因素，且依用户类型差异呈现差异化效果。Lee等研究发现用户利己、利他动机对微博转发行为具有重要影响[19]。Harridge-March，Sally等从用户动机视角将用户信息分享行为影响因素归为四种，即社交维系需求因素、结交志趣相投好友因素、信息查找因素、休闲娱乐需求因素等[20]。Boyd D针对Twitter用户转发动机，将其划分为传播、获取、交互等十类动机[21]。窦永香等将微博转发动机划分为四类：社会交往动机、社会地位寻求动机、休闲娱乐动机和经济利益动机，同时借助使用与满足理论发现网络用户转发动机对转发行为影响作用是直接的[22]。胡珑瑛通过系列研究将一般用户二次传播动机划分为：休闲娱乐、自我追求、感知社会、社交往来四类，且通过分析调研发现这四类动机的影响作用依次降低[23]。刘行军研究发现，知识传递、社交维系、交互感以及社会身份等对微博用户查阅行为具有正面影响；形象展现、感情传递、参与度等对用户分享行为具有显著正向影响；信息来源权威性与信息内容积极性等对用户转发行为具有重要影响[24]。聚焦从社会学视角、心理学视角和传播学视角出发的微博用户需求和使用动机文献梳理，选取其中认同度最高的四个因素作为转发动机假设：

H4：转发动机对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H4a：自我展现动机对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H4b：利他性动机对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H4c：社会交往动机对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

H4d：经济利益动机对微博用户商业信息转发意愿具有正向影响。

(五)媒介丰富度、内容特征、来源特征与转发动机关系

在传统SOR理论中，个体受到外部因素的刺激作用后产生内在动机需求，激发机体相关反应。借鉴该理论思想，在传统影响作用验证分析基础上，验证分析外部三因素(媒介丰富度、内容特征、来源特征)对内部因素(用户转发动机)的影响作用。程雷在研究用户口碑传播过程时发现，口碑来源可信度与用户传播动机具有明显相关性[25]。此外，将来源特征与内容特征因素进行细分研究分析发现，不同的外部因素特征对用户不同的转发动机具有特定的影响作用。在微博转发研究中，外部因素通过影响用户转发动机促进转发意愿形成。因此，提出如下假设：

H5：媒介丰富度对微博用户商业信息转发动机具有正向影响。

H6：内容特征对微博用户商业信息转发动机具有正向影响。

H7：来源特征对用户的转发动机具有正向影响。

三、实证研究

(一) 变量选取与数据收集

本研究采用问卷调查法进行数据收集，然后利用数据分析软件进行路径分析假设验证。通过深度访谈和对国内外相关文献梳理，提取各变量测量项，形成初始量表，如表1所示。

表1 变量测量

由于本文采用调查问卷的形式展开实证研究，因此需要对调查问卷进行科学严谨、合理有效的设计。本文的调查问卷设计流程如下：

(1)确立调查对象。本文的问卷调查对象主要是注册并使用过微博的公众。由于本文侧重调查微博用户对商业信息的转发意愿，因此在问卷中首先界定“微博商业信息”含义，同时为过滤掉使用时长不超过1个月或虽然注册但从不转发任何商业类信息的微博用户，设置“微博总使用时长”、“是否转发过商业信息”两个题项，进而筛选出有效问卷。

(2)根据研究内容和目的，确立合适的指导语。

(3)在专家组的指导下，评估所设变量能否被问卷内容所涵盖。

(4)问卷前测。为完善修订正式调查问卷，保证调研效果，本文预先组织问卷前测。在正式开展问卷调查前期，选取有关专家、转发量较大的微博用户填写调查问卷，并根据反馈结果分析查找问卷中诸如表述不当、让调查对象产生歧义的地方，进而不断修改完善问卷，生成最终正式版调查问卷。

正式调查问卷发放主要通过线上线下两种途径。其中，线上调查主要通过问卷星平台邀请调查对象填写调查问卷，并鼓励调查对象填写完后通过微博、微信、QQ、知乎等社交网络平台转发，邀请更多微博用户填写问卷。本研究线下调查主要通过在学校、商场、街头等公共场所发放二维码链接等方式邀请广大微博用户填写调查问卷并进行数据收集。本研究共收集问卷417份，有效问卷381份，有效回收率91.4%。

在回收的381份有效问卷中，男性174人，占比45.7%，女性207人，占比54.3%，在新浪发布微博使用情况白皮书中也显示微博用户女生较多，符合实际情况。调研中，微博使用时长在2-4年的被调研者占62.7%，大多为微博长期使用用户，数据结果可信度较高。总体数据结果分析，样本数据较贴近实际，适于本研究数据分析。

(二) 信度分析与效度分析

对收集的问卷数据进行信度和效度分析。Cronbach’s α 系数测量均大于0.7，表示量表稳定度较好，结果如表2所示。

表2 信度分析

KMO值为0.960(>0.90)且Bartlett球度检验的卡方统计量显著性为0.000(<0.001)，指标结果良好，满足因子分析要求，结果如表3所示。

表3 KMO和Bartlett检验

对样本数据进行结构效度分析，各变量的平均抽取方差AVE值均高于0.7，且复合因子信度CR值均高于0.7，表明该问卷具有较好的收敛效度。结果如表4所示。

表4 结构效度分析

(三) 模型拟合度结果与假设检验

下面将进行AMOS整体结构方程拟合度检验。由于卡方自由度比、比较适配指数、适配度指数、非规准适配指数、渐进残差均方和平方根、调整后适配度指数等是结构方程拟合度检验重要指标，如表5所示，为本文所构建理论模型的拟合度指数，借助NC、NFI、GFI、CFI、TLI、RMSEA和AGFI七个指标进行检验，并依据指标检验结果对模型加以修正，对相关性变量进行共线处理，最终调整后的各拟合指标值均介于可接受值限定范围内，表明模型拟合度良好，能够较好地解释理论假设。

表5 模型拟合度指标

结构方程模型拟合良好，可以通过路径系数来进行检验假设，当C.R.值大于1.96时，意味着标准化路径系数在p <0.05的水平上达到显著。由图2 AMOS整体结构方程模型分析结果，可得表6。

假设路径C.R.标准路径系数P对应假设检验结果转发意愿 <--- 媒介丰富度1.1960.100.232H1不接受转发意愿 <--- 内容特征4.0130.25∗∗∗H2接受转发意愿 <--- 来源特征4.4470.42∗∗∗H3接受转发意愿 <--- 转发动机3.0470.410.002∗∗H4接受转发动机 <--- 媒介丰富度6.1300.53∗∗∗H5接受转发动机 <--- 内容特征5.3600.33∗∗∗H6接受转发动机 <--- 来源特征6.6440.62∗∗∗H7接受

整体路径研究结果表明，媒介丰富度对微博用户转发意愿影响不显著，微博商业信息内容、来源以及用户转发动机对转发意愿的产生均有显著影响，与此同时三个外部因素变量与内部因素变量的次级因素之间存在显著影响路径。此外，根据各变量次级因素相互作用关系做进一步分析研究，对于微博平台以及信息发布者均具有重要的实践意义。如表7所示，这里仅以显著路径为例对检验结果进行分析。

表7 双变量路径分析结果

其中内容特征的信息趣味性和信息内容实用性显著地正向影响用户转发意愿。来源特征中的可靠性、关系强度变量较为显著地影响用户转发意愿。转发动机对转发意愿的影响表现更为直接，且用户社会交往、自我展现、经济利益等方面的动机对转发意愿具有显著性影响，利他性动机在微博商业信息转发的影响中并不显著。

此外，通过研究分析媒介丰富度影响路径表明，社交动机受到媒介表达方式的影响，自我展现的动机强弱与信息质量密切相关。微博内容特征与用户转发动机具有相关关系，其中内容趣味性与实用性均正向影响社交动机与自我展现。信息来源的关系强度对于用户的社交动机与自我展现具有正向影响。因而，除去传统说服理论研究中的平行关系，转发动机为其他因素起到中介作用，综合作用产生转发意愿。本研究结论为相关社交领域信息传播研究提供新的科研视角。

四、结论与启示

本研究以传播说服理论为基础结合媒介丰富度理论，围绕微博商业信息转发问题，构建平台、内容、来源的特征与用户自身转发动机四维度模型，探索微博用户商业信息转发意愿的影响因素。结果发现：(1)用户个体转发动机受媒介、内容、来源三个外部因素影响；且内容、来源、转发均对转发意愿具有直接作用，利他性动机对用户转发意愿没有显著影响。(2)用户接受和再传播受传统媒介中商业信息来源专业性的影响，但在微博平台中用户选择转发商业信息与来源专业性相关性并不显著。(3)除去传统研究中的平行关系外，转发动机为外部因素变量起到部分中介作用，综合产生商业信息转发意愿。

根据实证分析结果，从优化信息服务、丰富内容建设、完善奖励机制等角度提出微博商业信息转发相关建议。

1.生产优质内容，注重表现形式

新时代下用户更加注重信息内容质量与宣传形式，对于微博上信息的传播应把握好信息表现形式，提升内容质量。研究表明，对于表现形式单一呆板的商业信息，用户更易于出现反感，不仅起不到宣传作用甚至还会拉低品牌形象。因此，应注重内容质量，提升微博内容标准，生产优质内容，强化信息质量，降低因微博内容体验过差给用户造成的不良使用体验和产品印象，促进用户参与感与活跃性。

2.提升内容趣味性，优化内容价值

微博信息内容的趣味性与实用性是用户在转发分享时比较注重的因素。一方面用户在微博平台的目的之一就是休闲放松，因此诙谐幽默的微博内容更易于引起用户兴趣，用户也更易产生分享意愿。另一方面，微博信息可以提供的实用价值，如具有一定学习价值、知识分享、技能提供等方面的微博内容也更令用户看重，加强微博商业信息内容实用性，可以起到很好的二次传播、用户分享的效果。

3.完善奖励机制，加码内容变现

微博用户在进行商业信息分享时比较注重该行为所能带来的直接经济效益。采取转发抽奖、评论抽奖等方式可以在短时间内获得大量传播度，快速进行产品品牌信息扩散，达到宣传目的。微博平台抽奖转发、关注送礼等活动确实可以在短时间内获得大量关注和转发，但也应注意要秉持“公平、公开、公正”的原则进行，当前微博平台还需继续完善其抽奖机制，明确抽奖规则，公开抽奖过程，使微博抽奖得到一个持续性、广泛性的延续。

需要指出的是，本研究主要通过调查问卷进行相关实证分析具有一定的局限性，后续研究中可利用当前信息技术手段抓取用户信息分享行为数据、用户特征数据等资料进行精准分析。另外，对比研究可延伸到当前火热的抖音、快手等短视频平台，探索新媒体时代下不同网络社交媒体平台的信息传播特点，丰富该领域研究工作。