○ 謝 瑩 高 鵬 李純青

引言

伴隨著互聯(lián)網營銷的產生與迭代，在線視聽呈現方式持續(xù)更新豐富，基于新媒體的營銷模式迅速革新，近年來出現的直播營銷模式正是“互聯(lián)網+直播”模式在營銷領域內的創(chuàng)新。由于經典的營銷理論在當下已經難以解釋新營銷模式下洐生的許多問題，近年來有學者嘗試探索并引入了一些跨學科的概念和理論以解決新環(huán)境下的營銷問題，社會臨場感便是其中之一。

社會臨場感（Social Presence，SP）是隨著互聯(lián)網通訊技術的產生和發(fā)展逐步自傳統(tǒng)通訊領域延伸到人機互動、遠程教育及市場營銷等多個學科領域的，描述了他人在互動中的顯著性程度及隨之而來的人際關系顯著程度的重要概念。[1]一些研究者將社會臨場感的概念應用在網絡互動和顧客研究中，積極探討了在線服務改進、網絡社區(qū)建設、虛擬購物中心設計和網絡購物決策等問題中社會臨場感對人機互動、[2]購買意愿、[3,4]感知安全性[5]及線上交易信任[6,7]和享樂價值[8,9]等的影響。對社會臨場感研究文獻梳理可以看出，在對社會臨場感的闡述和操作方面，不同學者的觀點和做法存在較大差異。例如，最早Short等采用語義差異量表通過不敏感的/敏感的、冷漠的/溫暖的、個性化的/非個性化的等問項測量社會臨場感。[1]其后，遠程教育領域的Gunawardena等以Short等的研究為依據，結合具體的網絡會議背景特點，在原量表基礎上將量表問項豐富到14 項并將問卷改成了李克特量表形式。[10]與消費相關的研究中，Gefen等嘗試使用與人接觸的感覺、熱情的感覺、私人的感覺、社交的感覺、敏感的感覺5 個不同維度對社會臨場感進行測量。[11]

如上所述，社會臨場感的概念在不同情境下必須被具體解讀才能被轉化成各研究背景下的可操作性變量。而目前對于直播營銷環(huán)境下的社會臨場感操作化與測量的研究還相對欠缺，以往的社會臨場感研究還沒有考慮到互動的實時性和立體性，以及溝通成員組成的復雜性等問題。因此，社會臨場感在直播營銷中的概念邊界、框架與測量就成為研究的首要任務。本文研究目標即通過實證方法將直播社會臨場感概念化，明確直播社會臨場感的結構、維度及具體測量指標。

一、理論基礎

1.社會臨場感與相關概念的辨析

社會臨場感（Social Presence，SP）是誕生于傳統(tǒng)通訊領域的關鍵概念之一，指對象在交互中的顯著性程度及隨之而來的人際關系的顯著程度。[1]雖然營銷學研究使用社會臨場感概念剛剛起步，但已有學者利用該概念對消費態(tài)度和行為深入研究并取得了卓著成果。一些學者指出社會臨場感在兩個突出領域表現出重要作用：首先是對于消費者虛擬購物過程中的安全感提升，其次是對于消費者積極消費態(tài)度的提升，是消費者選擇通過虛擬購物中心購買商品的核心影響要素。[5]另一些學者在研究中發(fā)現，網站的互動特性越強越能促進臨場感的對比，而社會臨場感將進一步在享樂感和有用性的中介作用下對個體行為意圖產生作用。[8]Wang 發(fā)現，B2C（Business to Customer）網站可以通過使用虛擬人物形象顯著增強瀏覽者的社會臨場感，促進享樂價值的提高并促進消費者對網站產生積極態(tài)度。[9]Fang 的研究表明，社會臨場感通過沉浸體驗和感知獲益的中介作用影響了消費者的線上消費忠誠。[12]已有研究還存在著一些同社會臨場感存在緊密聯(lián)系同時十分容易混淆的概念，主要包括“純粹臨場感（Mere Presence）”和“虛擬臨場感（Virtual Presence）”。二者與“社會臨場感”的關系見圖1。

圖1 社會臨場感、純粹臨場感與虛擬臨場感的關系

純粹臨場感的理論和研究起源于Zajonc對社會助長效應的探索，指他人純粹的物理在場。[13]例如，對于長跑者來說，跑道附近涼椅上坐著的人就是純粹臨場，而意識到這個涼椅上人的存在就可以為跑步者帶來純粹臨場感。學者們研究發(fā)現，純粹臨場感可以對個體產生喚醒作用，對個體的態(tài)度和行為產生影響。[13,14]Pozharliev 用神經生理實驗的方法驗證了純粹臨場感對消費行為的影響，發(fā)現被試在有人陪伴時觀看奢侈品圖片產生的喚醒大于無人陪伴時的喚醒水平。[15]Argo等明確區(qū)別了“純粹臨場感”和“社會臨場感”的定義，將無交流的社會臨場感（Noninteractive Social Presence）界定為“純粹臨場感”，即純粹臨場感和社會臨場感具有“感知他人在場”的共同前提。具體地說，“純粹臨場感”是個體在與他人無溝通情況下感受到的臨場感，屬于 “社會臨場感”的一部分。[16]

虛擬臨場感是描述用戶對虛擬環(huán)境直接體驗感的概念。[17]消費者行為研究發(fā)現，提高虛擬臨場感可以幫助個體克服網絡消費環(huán)境數字化通訊方式的限制，做出更好的消費決策。[18-20]Lee等通過研究指出，虛擬臨場包含兩個不同的維度：遠程臨場感（Telepresence）和社會臨場感。線索多樣性可以顯著促進個體產生遠程臨場感及社會臨場感，而這兩種臨場感的增強又都對增強顧客的網站信任態(tài)度有顯著影響。在該研究中，遠程臨場感被定義為個體對虛擬環(huán)境的空間和物理真實性的體驗；而社會臨場感則被闡述為個體對他人臨場和心理臨場的感受。由以上論述可以得出遠程臨場感與社會臨場感的關鍵差異在于：一個主要強調對網絡環(huán)境的體驗（遠程臨場感），另一個主要強調用戶對他人的體驗（社會臨場感）。[19]也就是說，“社會臨場感”是“虛擬臨場感”中的一個維度，即強調網絡環(huán)境中對他人的感知并受線索多樣性的制約。

2.社會臨場感的傳統(tǒng)量表述評

大多數傳統(tǒng)領域對社會臨場感的測量，都沿用了理論開創(chuàng)者Short等開發(fā)的量表，[1]該量表主要測量人們在遠程通訊中多大程度上感覺到與另一個人（或一些人）的聯(lián)系和接觸并受到感知人際關系的影響，量表包括八個問項。[21-23]Gefen等較早地將社會臨場感的概念引入消費研究，發(fā)現顧客對電子產品及服務的信任水平強烈地受到社會臨場感的影響，[11]沿用E-MAIL 感知和適應的性別差異研究中曾經使用的社會臨場感5 問項量表，如表1所示。

表1 社會臨場感量表

由此可見，最初的消費社會臨場感研究量表幾乎完全照搬了通訊領域的概念，測量上仍關注機器給人帶來的類似與人接觸的感覺。直到現在，許多電子商務和在線消費者行為決策研究仍然沿用著Gefen等的量表。[8,9,24-26]然而，“人機接觸體驗”完全不同于直播平臺上“人人接觸體驗”為觀眾帶來的社會臨場感，因此Gefen等所開發(fā)的量表對直播營銷情境下的社會臨場感測量適用程度非常有限。[11]其后，Lee等的研究圍繞產品描述音頻服務的主題展開，指出社會臨場感可被分為共存臨場感和心理投入兩個維度，[2]這種維度劃分主要基于對通訊媒介的研究。近來有研究認為，社會化電子商務（Social Commerce）情境下的社會臨場感在構成上包括他人社會臨場感、交流社會臨場感及網頁社會臨場感3 個獨立因子，[7]此研究中所使用的社會臨場感問卷雖然考慮到了顧客與商家文字交流的情況，但仍未涉及直播營銷新環(huán)境下高實時性和溝通立體性的特征。

3.直播社會臨場感（Live Broadcast Social Presence，LBSP）

直播社會臨場感是指在直播環(huán)境中他人在互動中的顯著性程度及隨之而來的人際關系顯著程度。根據前文對已有研究的梳理可以發(fā)現，前人在研究中所提及的他人純粹臨場,即體驗到他人物理在場可能是直播社會臨場感的前提和一個重要維度。在本研究中，我們?yōu)榱嗽贚BSP 測量中將虛擬網絡為媒介的對他人的感知與真實的面對面的純粹臨場區(qū)分開，將其稱為共存臨場。此外，遵照社會臨場感的傳統(tǒng)概念，社會臨場感的概念不僅描述他人在互動中的顯著性程度，同時包括隨互動而來的人際關系顯著程度。而在人際關系顯著程度方面，溝通親密性的相關研究指出，人際關系從疏離到親密包含兩個不同層次的內容：一是事實性基礎，即與他人的一般接觸與交流；二是情感性基礎，即與他人分享情感層面的體會、獲得關注等。[27,28]以往的遠程通信受到技術水平的制約，缺乏足夠的能夠用于推測他人情感狀態(tài)的實時信息，因而很難體驗到他人的情感。但隨著網絡技術發(fā)展帶來的直播營銷形式的出現，觀眾在虛擬直播間中不僅能與他人處于共同虛擬空間，還可以利用實時語言文字交流、點贊、贈禮等豐富的形式體驗到他人所處的情感狀態(tài)。因此，直播營銷的社會臨場感可能還包括事實性交流產生的交流臨場和對他人情感狀態(tài)體驗產生的情感臨場兩個維度。在上述理論基礎之上，我們通過直播社會臨場感的初始量表編制、LBSP 量表的建構及初步檢驗、LBSP 量表的法則效度分析LBSP 量表的共時效度分析，檢驗LBSP 量表的維度和有效性。

二、直播社會臨場感的初始量表編制

本研究的重點是通過文獻梳理和數據搜集，明確直播社會臨場感的獨特特點，確定評價和測量LBSP 量表的問項，并在此基礎上分析各個問項間的聯(lián)系，確定直播社會臨場感的初測問項。

本研究的探索性數據資料收集工作通過文獻調查、專家訪談和問卷調查的方法得到。構造原始量表的過程包括三個步驟：

步驟1：收集直播社會臨場感一手原始資料，主要采用文獻調查法和專家訪談法。首先針對“社會臨場感”的既有研究成果進行文獻資料收集和梳理，明確社會臨場感的定義和相關基礎理論；其次，普遍檢索中文及外文數據庫中與社會臨場感的測量相關的文獻資料，搜集中文及外文文獻中采用的社會臨場感問卷及其使用的具體問項。一方面，我們收集了已有文獻當中關于社會臨場感的測量問項共31 條，其中包括社會臨場感研究中目前引用量最大的Gefen等的5 問項問卷、[8,11]電子商務研究中常用的社會臨場感3 問項問卷、[29,30]遠程會議研究中用到的社會臨場感14 問項問卷、[10]計算機為媒介的協(xié)作學習環(huán)境中用到的社會臨場感10 問項問卷、[31,32]品牌融入等消費者心理研究中用到的社會臨場感8 問項問卷。[21-23]由于各問卷中部分問項有重合，如電子商務研究中常用的社會臨場感3 問項問卷是Gefen等的5 問項問卷中的一部分，因此在去掉相同意義的問項后共保留了無重復的31 個問項。另一方面，我們還深入訪談了“淘寶直播”和“京東直播”的一些使用者，向被調查者介紹社會臨場感的概念，并要求被訪談者告知其心目中直播社會臨場感的體驗或指標有哪些。研究個別訪談了10 位使用者，還進行了一次10 人的小組座談。

步驟2：編制初始問卷。根據訪問調查中被訪對象對社會臨場感的表述，我們共整理并編制了51 條獨立問項，采集到的內容涵蓋了反映直播社會臨場感區(qū)別于傳統(tǒng)社會臨場感的實時性、立體性等特點，這樣就與已有研究中使用的測量問項一起構成了包含82 條測量項的問項庫。之后，初步得到的問項庫經過進一步的整理、分析，刪除問項庫中意義重復或對特殊情境有明顯依賴的部分問項（如關注人機互動而非人人互動的“類似于人類交流一樣的感覺”等），形成包含35 個測量問項的專家問卷。之后，請7 位專家對初始問卷進行評定，7位專家的研究領域均為消費者行為及電子商務領域（其中教授1 位，副教授4 位，所有專家均具有博士學位），專家首先進行了兩輪匿名的問卷修改，之后經集體討論審核，共確定了由34 個問項組成的預測試問卷。

步驟3：預測試。利用線上調查平臺在多地隨機向直播平臺消費者發(fā)放100 份預測試問卷，回收到問卷87 份。對獲得的問卷資料展開描述性統(tǒng)計分析，同時一一對所有問項展開同質性檢驗及相關性檢驗。綜合權衡各項指標結果，保留了34 個有效問項，形成初始的正式問卷由34 個條目組成。問卷中采用李克特5 點計分量表(Likert 5 Point Scale)，即非常符合記為5 分，比較符合記為4 分，不確定記為3 分，不太符合記為2 分，非常不符合記為1 分。

三、研究一：LBSP 量表的建構及初步檢驗

1.研究方法

（1）測試對象

本研究用自行開發(fā)的“直播社會臨場感量表（LBSP）”在陜西、山西、浙江、河南、廣州5 地進行數據采集，具體的被調查者包括具有線上直播平臺觀看和購物經歷的各類消費者。問卷分別采取紙質形式和問卷星平臺發(fā)放，回收問卷總數793 套，其中有效問卷682 套，樣本的人口統(tǒng)計學基本特征見表2。

表2 樣本基本特征

（2）統(tǒng)計處理

研究采取探索性因素分析法選擇測量項目，采取最大正交旋轉法對數據進行因子旋轉（研究工具為SPSS 22.0）。同時，對于構念效度的分析本研究采用了驗證性因素分析（Confirmatory Factor Analysis，CFA）和平均變異抽取值（Average Variance Extracted，AVE）（研究工具為AMOS 21.0）。

2.數據分析

（1）項目分析

項目分析的目的在于確定每個項目的獨立作用，過程中如果發(fā)現項目對整體的作用很小，則剔除該項目。[33]該分析方法通過對所有被調查對象的個體得分逐個求和，并對每個和值按由高至低的順序排列，針對和值排序前27% 的“高分組”在每項得分平均數與和值位排序后27% 的“低分組”在每項得分平均數進行顯著性檢驗，根據顯著性檢驗的結果保留那些鑒別效果好的項目，刪除鑒別效果差的題項。鑒別度分析的結果顯示，除了“我在直播間有私人的感覺”和“我可以得到直播間他人的幫助”2 個題項未達到顯著水平外，其他32 個問項均達到顯著水平，即量表的其余32 個問項區(qū)分度良好。同時，每個分題項、和值均達到了0.01 的顯著性水平且分題項與和值相關性較高（相關系數>0.3），表明所有題項鑒別力理想，內在一致性較高。

（2）確定測量項與因子結構

本研究通過探索性因素分析的方法對測量項目及因子結構展開研究。根據兩種因素分析的要求，本研究將682 份有效問卷分為探索性分析部分和驗證性分析部分，每部分問卷數量均為341 份，分配過程采用隨機方式。差異檢驗表明，隨機分配所產生的探索性因素分析樣本及驗證性因素分析樣本，在性別、年齡、教育程度的分布上均無顯著差異。

探索性因素分析的關鍵作用是通過實證尋求數據的基本結構。[34]根據探索性因素分析方法的數據要求，樣本數據要通過KMO 測度和巴特利特球形檢驗。KMO測度與巴特利特球形檢驗中，公認的判定規(guī)則為巴特利特球形檢驗統(tǒng)計值的顯著性概率不大于0.05 的顯著性水平，同時KMO 值在0.7 以上。在巴特利特球形檢驗中，樣本數據的χ2=2247.184，且達到顯著性水平（p=0.000），同時樣本數據的KMO 值為0.813，即樣本數據適合進行因素分析。

采用SPSS 22.0 軟件對問卷采集的32 個測量項目通過模型生成的方法進行測量項目優(yōu)選，分析過程中提取信息量等于1 個典型項目所含信息量的因子（特征值>1）,并通過最大正交旋轉處理因素分析結果。因素旋轉主要通過找出主要由一個潛變量所解釋的項目聚團的方式增加因素的可解釋性。結合分析結果和碎石圖，根據特征值—因素圖像，保留碎石圖像中特征值大、信息負荷量大的陡峭部分，而去除碎石陡坡后特征值小的平緩部分，共保留了10 個有效測量項目，抽取出累計方差貢獻率為75.754% 的三個公因子。各項目的因子載荷均超過0.5（具體因子結構及因子負荷見表3），證明在相應的因子維度上各項目有較理想的負荷。綜合各因素項目所表達的含義，我們分別將三個因素命名為“共存臨場感”“交流臨場感”和“情感臨場感”。

表3 因子分析結果

“共存臨場感”指的是個體感受到的他人在直播互動中的物理存在與伴隨的程度。這一維度主要由下面這些條目組成：我感到與直播間他人存在跨時空聯(lián)系（GCLC1），我感到與他人同時存在于線上（GCLC2），我感到仿佛置身于直播之中（GCLC3）。

“交流臨場感”指的是個體感受到他人在直播互動中的實時交流順暢程度。這一維度主要由下面這些條目組成：我在直播間有社交的感覺（JLLC1），我可以與直播間的他人持續(xù)的交流看法（JLLC2），我可以與直播間的他人順利地交換觀點（JLLC3），我的疑問可以得到直播間他人的回應（JLLC4）。

“情感臨場感”指的是個體與他人在直播互動中情感關系的顯著程度。這一維度主要有下面這些條目組成：直播間他人給我?guī)頍崆榈母杏X（QGLC1），直播間他人使我變得敏感（QGLC2），直播間他人的喜怒一定程度影響到我的情緒（QGLC3）。

（3）構念效度分析

構念效度（Construct Validity）是指問卷能準確測量構造概念的程度，包括兩個關鍵層面：收斂效度和區(qū)分效度。本研究分別通過驗證性因素分析（CFA）和平均變異數萃取量（AVE）兩種方法檢驗LBSP量表的構念效度。

研究采用驗證性因素分析（CFA），對檢驗樣本數據是否支持探索性因素分析所得到的理論模型進行檢驗。如前所述，本研究用于驗證性因素分析的問卷樣本數為341 份隨機樣本，通過分析得到的適配度指標數值對模型進行評價。其中，理論模型同問卷樣本的擬合程度評估采用擬合優(yōu)度χ2/df、RMSEA、GFI、AGFI等絕對適配指標判斷；而理論模型相對虛無模型的擬合改進程度采用NFI、IFI、CFI等增值適配度指標來判斷，模型的簡約程度用主要通過PNFI 和PGFI 來判斷。若χ2/df<3 表示模型擬合較好；GFI、AGFI 大于0 小于1，越接近1 表明模型擬合效果越好，0.05

表4 測量模型擬合優(yōu)度

模型的因子載荷水平如圖2所示，可以發(fā)現潛變量的測量指標的標準化因子載荷全部滿足0.6<β<1，通過t 檢驗，并達到了0.001 的顯著性水平，即測量模型結果達到了因子載荷大于0.5 且通過t 檢驗的收斂效度判斷標準，初步顯示本研究各因子的收斂效度理想。

圖2 測量模型因子載荷

我們還采用通過平均變異數萃取量（AVE）、AVE與φ2的比較檢驗收斂效度與區(qū)分效度。當AVE大于0.50 時證明測量項中，提取出因子部分的解釋力度超過了測量誤差帶來的變異，表明此時具有良好的收斂效度。φ2為兩個因子間標準化相關系數的平方，代表了因子間的共同變異。當AVE的值大于φ2的值，表明因子與測量項目間的共同變異大于不同因子之間的共同變異，證明量表具有理想的區(qū)分效度。本研究使用AVE方法得到的檢驗數值如表5所示，研究結果顯示各維度的AVE值在0.51-0.60。即AVE值均高于0.5 的判斷標準，證明模型有理想的收斂效度。比較AVE和φ2可得出三個維度的AVE值均大于該維度與其他兩維度間的φ2，證明LBSP 量表總體具有較理想的區(qū)分效度。

表5 LBSP量表區(qū)分效度的檢驗結果

（4）信度分析

為了驗證LBSP量表的可信程度我們進一步對量表展開了內部一致性信度檢驗，結果見表6。有研究指出，量表信度系數的理想值為0.80 以上，0.70-0.80 是較理想的信度范圍，0.60-0.70 可以接受。分量表的內部一致性系數低于0.60 或者總量表的信度系數低于0.80 的情況下，需要調整或增刪量表的部分題項。對直播社會臨場感量表的內部一致性檢驗數據顯示LBSP總量表的Cronbach's Alpha系數為0.815；交流臨場、共存臨場和情感臨場感三個因子的Cronbach's Alpha 系數分別是0.881、0.926、0.792；均達到并超過了內部一致性信度的最低可接受范圍，說明量表的信度較佳，不需要更改或增刪量表的題項。

表6 LBSP總量表及各分量表的內部一致性信度表

四、研究二：LBSP 量表的法則效度分析

本階段研究的目是在法則網絡中檢驗LBSP 量表的法則效度。Cronbach等指出一個構念被認可的必要條件是該構念存在于一個法則網絡中，并且與這個網絡中的相關概念之間存在合乎邏輯的關系。[35]對法則效度的驗證是量表開發(fā)過程中進行量表有效性驗證的至關重要的環(huán)節(jié)。

為了對LBSP 量表的法則效度進行檢驗，本研究經過理論梳理，依據已有研究中指出的構念間的相關關系構建了一個包括群體凝聚力、電子交易信任和感知享樂的法則網絡。研究選用群體凝聚力、感知享樂和電子交易信任作為法則網絡中的校標變量，因為較多研究證明，群體凝聚力對于遠程通訊的社會臨場感具有積極作用，而社會臨場感的提高能夠增加個體的感知享樂性和電子交易信任。[7,11]

1.方法

（1）數據來源及結構

本研究的數據來自網絡問卷，回收有效問卷300份，在全部調查者當中男性49%，女性51%；初中及以下學歷占3.3%，高中學歷占7.7%，大學專科及本科占84.7%，研究生及以上占4.3%；年齡18-25 歲占25.3%，26-30 歲占32.7%，31-40 歲占32.3%，41-50歲占8%，51-60 歲占1.7%。

（2）測量

群體凝聚力采用Lawler等在研究中采用的語義差異量表，[36]共測量4 個問項，ALPHA 系數為0.754；直播社會臨場感采用本研究開發(fā)的LBSP 量表，包括10個問項構成的3 個維度，ALPHA系數分別為0.875、0.720、0.739；感知享樂采用Hassanein等在研究中采用的4 問項李克特量表，[30]ALPHA系數為0.859；電子交易信任采用Hassanein等在研究中采用的4 問項李克特量表，[30]ALPHA 系數為0.870。

（3）數據分析

本研究使用SEM 方法檢驗法則效度，使用SPSS 22.0 整理數據并使用AMOS 21.0 檢驗模型?；谝延械奈墨I和推論，我們構建SEM 模型，見圖3。根據已有理論，群體凝聚力影響社會臨場感；[36]另一方面臨場感同時影響用戶的感知享樂及電子交易信任。[7,11]若這一模型擬合程度良好且模型中變量與變量之間呈現顯著相關，則證明這一概念網絡是合理的、被實證數據驗證的，即LBSP 量表的法則效度良好。

圖3 LBSP量表法則網絡模型及法則效度檢驗結果

2.結果

研究通過模型比較方法檢驗法則效度并得到了模型擬合結果，可以看出基準模型的擬合度不太理想（χ2/df=2.17，RMSEA=0.0 64，GFI=0.864，CFI=0.893，IFI=0.894），RMSEA 大于0.05，其他擬合指數均小于0.9。檢查AMOS 給出的修正建議，如果添加直播社會臨場感中第2 個與第3 個測量變量之間、第2 個與第4 個測量變量之間的誤差相關，可以顯著提升模型擬合度。在直播臨場感構念中第2、3 個測量變量恰好同屬于情感臨場一個維度，第4 個測量變量數據共存臨場維度，而很多研究表明情感臨場與共存臨場之間存在著密切關聯(lián)。同時研究一中情感臨場與共存臨場之間的相關系數也表明二者存在一定的相關性。因此，我們添加這兩個誤差相關，形成修正模型2（χ2/dxf=1.748，RMSEA=0.050，GFI=0.912，CFI=0.936，IFI=0.937），RMSEA小于臨界值0.05，同時其余各擬合指數均大于0.9，模型擬合結果得到顯著改善。

結果顯示，本文開發(fā)的LBSP 量表具有較理想的法則效度。此外，通過模型結果（圖3）可以得到，群體凝聚力對直播社會臨場感的效應為0.24；直播社會臨場感同時對感知享樂和電子交易信任具有顯著作用，其中直播社會臨場感對感知享樂的效應（0.67）大于對電子交易信任的影響（0.56）?？傮w來說，直播社會臨場感對相關變量的影響顯著且十分重要，LBSP 量表法則效度良好。

五、研究三：LBSP 量表的共時效度分析

本研究的目的在于通過考察LBSP 量表與已有的臨場感量表的相關程度，來驗證LBSP 量表的共時效度。在驗證中我們選取了Hassanein等及Bulu 使用的感知社會臨場感（Perceived Social Presence，PSP）量表和場所臨場感（Place Presence，PP）量表。[30,32]

感知社會臨場感（Perceived Social Presence，PSP）指個體感知到的媒介使得用戶在心理上體驗他人的程度。[30]由于在理論上，心理層面體驗他人的程度與個體間的語言和情感互動相關，而與物理上體驗他人的程度即共存臨場感相關低（物理上陪伴不一定造成心理上的陪伴），因此我們推論感知社會臨場感與LBSP 量表中的交流臨場感分量表和情感臨場感分量表具有顯著相關關系。場所臨場感（Place Presence，PP）指的是個體感到身處某個特定虛擬環(huán)境的程度。[32]根據其定義，場所臨場感與LBSP 量表中的共存臨場感同樣表示個體對虛擬環(huán)境物理屬性的感知，因此我們推論它與LBSP 量表中的共存臨場感量表顯著相關。

1.方法

（1）數據來源及構成

本研究的數據來自網絡問卷，共收集到有效問卷243 份，在全部調查者中男性45.7%，女性54.3%；初中及以下學歷占3.7%，高中學歷占6.2%，大學專科及本科占85.6%，研究生及以上占4.5%；年齡18-25 歲占25.9%，26-30 歲占32.9%，31-40 歲占31.3%，41-50歲占8.2%，51-60 歲占1.6%。

（2）測量

感知社會臨場感（Perceived Social Presence,PSP）采用Hassanein等在網頁呈現及對線上消費態(tài)度的作用研究中使用的三問項PSP 量表，包括與人接觸的感覺、社交的感覺及人性溫暖的感覺。[30]場所臨場感（Place Presence,PP）采用Bulu 在虛擬網絡的滿意度和沉浸度研究中使用的三問項PP 量表，包括感到自己在虛擬空間中、感到虛擬空間是真實的及虛擬空間被當做真實場所一樣被記憶。[32]

2.分析與結果

研究使用SPSS 22.0 軟件對所得數據進行分析，研究結果見表7。結果數據顯示，各量表的ALPHA系數均大于0.7，表明量表測項的信度良好。LBSP各子量表的ALPHA系數均大于0.7 且各維度相關系數在0.453-0.619，再次印證了LBSP量表的心理測量學屬性良好。在相關系數方面，感知社會臨場感PSP 與交流臨場感和情感臨場感呈現了較高的相關系數，而與共存臨場感相關系數較低；場所臨場感PP 與共存臨場感相關系數較高，而與交流臨場感和情感臨場感相關系數較低。測量到的相關模式與研究的理論推演吻合，證明LBSP量表具有理想的共時效度。

表7 LBSP量表的共時效度檢驗結果

六、結論與討論

直播社會臨場感（LBSP）量表編制和修訂是嚴格按照心理測量的原則展開的，本文得到的共存臨場感、交流臨場感和情感臨場感三個維度為核心內容的直播社會臨場感正式量表，在研究的預測試及正式測試中均表現出了理想的效度和信度，通過因素分析取出的三個公共因子的累計方差貢獻率達到75.754%。以檢驗LBSP量表的效度為目的，本研究采用隨機篩選出的另外一半數據進行了驗證性因素分析。分析結果表明，本研究所開發(fā)量表的理論結構較理想地擬合了通過問卷調查采集到的實際數據。我們通過多種方法驗證了量表具有良好的區(qū)分效度和收斂效度，說明量表測量的直播社會臨場感三個維度之間在測量上具有一致性，而具體內容和結構方面是有區(qū)別的，分別反映了直播社會臨場感的不同方面。對直播社會臨場感量表的信度檢驗數據表明，各分量表的內部一致信度、折半信度均高于0.7，說明量表的測量是穩(wěn)定可靠的。我們進一步通過建構法則網絡，驗證了量表具有良好的法則效度，與相關變量存在可預期的變化關系。最后，對比已有量表檢驗LBSP 量表的共時效度，結果證實LBSP 量表的3 個維度分別與已有的PSP 量表和PP 量表具有可預測的相關性，證明了LBSP 量表具有理想的共時效度。

LBSP 量表的“共存臨場感”維度描述的是個體感受到的他人在直播互動中的物理存在與伴隨的程度。個體感受到他人的物理存在是產生社會人際互動及產生人際互動關系的基本前提。本研究結果對共存臨場感維度的開發(fā)和證實，印證了Argo等在研究中對“純粹臨場感”和“社會臨場感”的簡單區(qū)分，[16]證明了他人的純粹物理臨場是社會臨場感的前提。

LBSP 量表的“交流臨場感”描述的是個體感受到他人在直播互動中的實時交流順暢程度。這一維度的三個觀察變量反映了直播觀眾在直播平臺與他人互動的和交流的即時性與立體性，區(qū)別于以往以網頁為基礎的臨場感量表的重要層面，體現了直播觀眾在直播平臺上所獲得的充分的、深入可控的人際互動。

LBSP 量表的“情感臨場感”維度描述的是個體與他人在直播互動中情感關系的顯著程度。當個體感受到直播間他人的熱情、被他人情緒感染并在互動中變得敏感時，個體與他人在互動中的人際關系顯著程度越高。直播平臺開發(fā)的包括發(fā)言、贈禮、點贊等豐富的互動形式，使個體比面對傳統(tǒng)網頁時更容易與他人產生高情感關聯(lián)，進而提升社會臨場感體驗。

綜合以上研究結果，隨著直播營銷形式的出現，消費者在直播營銷情境下的社會臨場感體驗與傳統(tǒng)網頁下的社會臨場感體驗產生了一定的變化，主要體現在三方面：第一，直播營銷的社會臨場感不再與“私人的感覺”相緊密聯(lián)系。在以往簡單網頁環(huán)境的社會臨場感體驗中，消費者關注的是頁面及提示的個體針對性，越趨近于私人定制的互動內容和語言越能為消費者帶來高的社會臨場感。而直播營銷情境下，消費者與成百上千甚至數以萬計的消費者共同觀看直播，復雜的信息源環(huán)境使消費者的臨場感體驗不再強調私人的、一對一的感覺。第二，直播營銷的社會臨場感在溝通層面十分強調交流的及時性和順暢性。隨著技術的進步，直播營銷形式的產生，消費者產生社會臨場感的體驗渠道不斷豐富，試聽信息愈加多樣。因此，在直播營銷情境中消費者不僅要與他人有所交流，更需要強調與他人的實時和順暢互動才能更好提升社會臨場感。第三，直播營銷的社會臨場感在情感層面與情緒的感染相關聯(lián)。以往的網頁交流形式的單一和交流對象的單一特點難以使體驗者產生情緒上的傳遞與調節(jié)。而隨著直播營銷環(huán)境的改變，消費者不斷接收到直播間人數變化、文字評論、點贊、贈禮等豐富多樣的環(huán)境刺激，使消費者具備感受到他人情緒的條件同時可能因之誘發(fā)與他人情緒相匹配的情緒體驗。例如，觀眾頻繁的點贊、贈禮和評論贊美使直播間的其他觀眾們產生興奮愉快的體驗。本研究通過訪談和問卷證明，這種情緒感染增加了消費者對他人及與他人關系顯著程度的體驗，即情緒感染是直播社會臨場的感情層面的重要因素之一。