雷麗彩，曾恩鈺

1 湘潭大學(xué) 商學(xué)院，湖南 湘潭 411105 2 南京大學(xué) 工程管理學(xué)院，南京 210093

引言

黨的十九大報(bào)告提出“人民健康是民族昌盛和國家富強(qiáng)的重要標(biāo)志”，提出“實(shí)施健康中國戰(zhàn)略”。要擁有健康的身體，必須先從腳動(dòng)起，國際衛(wèi)生組織將行走定義為“世界上最好的運(yùn)動(dòng)”，當(dāng)今許多國家把行走健身納入了國家計(jì)劃，中國也逐漸形成全民健走的氛圍。隨著移動(dòng)社交媒體平臺(tái)的迅速發(fā)展，每個(gè)人都被緊密地嵌入一個(gè)相互影響的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中。同時(shí)，當(dāng)今快速發(fā)展的穿戴式智能設(shè)備，如智能手機(jī)、計(jì)步手環(huán)等，將用戶每天的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)通過與互聯(lián)網(wǎng)交互實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)情況和身體健康狀況等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，各類相關(guān)APP的出現(xiàn)進(jìn)一步推動(dòng)了健康數(shù)據(jù)的可視化和社會(huì)化。因此，有必要探索多重網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中用戶健康數(shù)據(jù)對(duì)用戶行為的影響機(jī)制[1]，用戶的運(yùn)動(dòng)行為在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中相互影響、相互促進(jìn)的效應(yīng)也日益受到研究者和實(shí)踐者的關(guān)注，成為電子健康服務(wù)管理領(lǐng)域熱門的研究話題之一。

作為移動(dòng)社交媒體的代表，微信逐漸成為信息獲取、形象展示、服務(wù)宣傳和社交溝通的重要渠道，微信運(yùn)動(dòng)是微信上一個(gè)類似計(jì)步數(shù)據(jù)庫的公眾號(hào)，2017年9月的日活躍用戶數(shù)達(dá)到1.15億，用戶可以通過關(guān)注此公眾號(hào)查看自己以及好友的實(shí)時(shí)行走數(shù)據(jù)，是用戶自我形象展示和健康管理的平臺(tái)，是典型的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。如今越來越多的用戶開始使用微信運(yùn)動(dòng)共享運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，通過公眾號(hào)的“步數(shù)排行榜”激勵(lì)自己的運(yùn)動(dòng)行為，進(jìn)而期望獲得一定的形象展示和社會(huì)支持。排行榜中存在明顯的競爭機(jī)制和社會(huì)支持，用戶通過參與公眾號(hào)的“步數(shù)排行榜”與好友的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比較的行為是否真的能對(duì)其運(yùn)動(dòng)行為產(chǎn)生激勵(lì)作用，用戶之間的態(tài)度差異和性別差異又如何調(diào)節(jié)排名機(jī)制對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的激勵(lì)效應(yīng)，這都是值得探討的問題。

因此，在健康數(shù)據(jù)可視化和社會(huì)化背景下，本研究在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)行為傳染、社會(huì)支持與用戶運(yùn)動(dòng)行為、競爭機(jī)制與用戶運(yùn)動(dòng)行為的已有研究基礎(chǔ)上，從激發(fā)用戶運(yùn)動(dòng)行為的內(nèi)在動(dòng)機(jī)角度，探討具有社會(huì)網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)的微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響機(jī)制，研究用戶之間的態(tài)度差異和性別差異對(duì)于排名機(jī)制與運(yùn)動(dòng)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，為電子健康社交服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)營提供決策依據(jù)和借鑒。

1 相關(guān)研究評(píng)述

1.1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與行為傳染

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不同于其他形式的網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)個(gè)體成員之間因?yàn)榛?dòng)而形成的相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系體系，網(wǎng)絡(luò)傳遞性是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)重要的性質(zhì)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的存在能使個(gè)體進(jìn)行更好的知識(shí)共享[2]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體并不是獨(dú)立存在的，個(gè)體的行為往往受到所接觸的人和社會(huì)的影響，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的存在對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體產(chǎn)生諸多方面的影響[3]。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的存在對(duì)個(gè)體認(rèn)知的影響可能帶來行為的改變，在早期關(guān)于健康行為方面的研究中，已有學(xué)者研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶行為之間的傳染性對(duì)健康行為的影響，認(rèn)為個(gè)人的決定和行為影響同儕的決定和行為。在生理健康方面，CHRISTAKIS et al.[4]的研究表明，肥胖可以通過社會(huì)關(guān)系傳播，一對(duì)雙胞胎，如果其中一個(gè)肥胖，另一個(gè)變肥胖的概率增加40%。心理健康也受到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響，F(xiàn)OWLER et al.[5]發(fā)現(xiàn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中幸福感具有動(dòng)態(tài)傳播性，人們的幸福取決于與他們有關(guān)聯(lián)的其他人的幸福，被許多感覺幸福的人圍繞的人在未來幸福的概率更高。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展將每個(gè)人都緊緊地嵌入一個(gè)相互影響的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中[6]，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)包含了存在于現(xiàn)實(shí)的關(guān)系和依托于互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系。GHOSE et al.[7]提出在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)空間中用戶行為的經(jīng)驗(yàn)框架，認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)用戶行為有很強(qiáng)的正向影響。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的信息傳播研究表明，依托于互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)同樣具有傳遞性的特征[8]，個(gè)體的行為對(duì)其他個(gè)體的交互行為有顯著影響[9]。

在運(yùn)動(dòng)行為研究方面，ARAL et al.[10]認(rèn)為在全球社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶的運(yùn)動(dòng)行為具有社會(huì)傳染性，一個(gè)用戶運(yùn)動(dòng)步數(shù)的增加在一段時(shí)間內(nèi)促使其同儕的步數(shù)也增加，并且這種傳染性還伴隨著個(gè)人特征差異。微信作為中國社交媒體的代表，契合了社會(huì)黏性化和人性化發(fā)展[11]，也有學(xué)者開始依托該平臺(tái)進(jìn)行研究，如微信用戶使用行為的驅(qū)動(dòng)因子和內(nèi)在作用機(jī)理[12]。從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)，微信用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分布不均勻，在網(wǎng)絡(luò)中處于明顯核心地位的用戶有較強(qiáng)的人際交往能力，對(duì)他人的行為和信息資源的獲取有一定的影響[13]。微信運(yùn)動(dòng)作為微信的一個(gè)功能，集社交功能和健康管理于一體，將用戶每天的運(yùn)動(dòng)行為數(shù)據(jù)化和社交化，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為具有正向影響[14]。

1.2 社會(huì)支持與用戶行為

社會(huì)支持指來自個(gè)人之外的各種支持的總稱，是與弱勢(shì)群體的存在相伴隨的社會(huì)行為。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，用戶的在線參與行為能促進(jìn)信息交流、形象展示和獲取情感支持，情感支持比信息交流更能夠提升用戶對(duì)在線健康社區(qū)的持續(xù)參與度和關(guān)注度。已有學(xué)者研究社會(huì)支持對(duì)健康狀況的影響，如在體重控制和生活滿意度方面，與單獨(dú)治療的人相比，獲得社會(huì)支持的人完成體重減輕治療和維持體重減輕的比例更高[15]，不同程度的社會(huì)支持造成減肥效果的顯著差異[16]，社會(huì)支持與生活滿意度也呈顯著正相關(guān)[17]。社會(huì)支持對(duì)健康狀況的改善也會(huì)產(chǎn)生影響，楊化龍等[18]探討在線健康社區(qū)中用戶獲得的社會(huì)支持和個(gè)人目標(biāo)對(duì)于健康狀況的影響，表明社會(huì)支持從情感和信息等方面積極影響用戶健康狀況的改善程度。健康狀況不僅受到社會(huì)支持程度的影響,不同社會(huì)支持類型的作用機(jī)理也存在差別[19]。在社會(huì)支持對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響方面，在依托互聯(lián)網(wǎng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中，評(píng)論、點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)等社會(huì)支持行為對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為有積極的短期影響[20]。社會(huì)支持可以通過促進(jìn)自我調(diào)節(jié)，特別是自我效能來激勵(lì)個(gè)體的運(yùn)動(dòng)行為[21]。在微信運(yùn)動(dòng)公眾號(hào)中，用戶參與排名后有機(jī)會(huì)獲得好友的點(diǎn)贊，用戶自己也可以對(duì)好友的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)贊，微信運(yùn)動(dòng)平臺(tái)中對(duì)他人行走步數(shù)的點(diǎn)贊行為也是一種社會(huì)支持行為的表現(xiàn)。

1.3 競爭與用戶行為

競爭作為一種重要的社會(huì)刺激對(duì)個(gè)人的健康行為具有至關(guān)重要的潛在價(jià)值。傳統(tǒng)的健康行為(如運(yùn)動(dòng)和平衡飲食結(jié)構(gòu)等)往往對(duì)于自我控制和自我約束要求過高而導(dǎo)致高失敗率，而競爭機(jī)制試圖通過外部激勵(lì)的方式促進(jìn)個(gè)人追求健康的行為，將患者自我監(jiān)控下的個(gè)人健康管理行為轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w參與的比賽行為[22]。然而，目前學(xué)術(shù)界對(duì)于競爭與行為之間的關(guān)系尚未有明確的界定，在個(gè)體心理過程層面，競爭似乎既不完全有益于也不完全有害于個(gè)體的行為表現(xiàn)，二者的關(guān)系隨著所追求目標(biāo)的類型不同而變化[23]。但也有學(xué)者認(rèn)為競爭與行為表現(xiàn)之間存在明確的關(guān)系，BROWNELL et al.[24]對(duì)3次減肥比賽的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)競爭能夠有效降低參與人的流失率并增強(qiáng)減重效果，說明競爭對(duì)參與者的運(yùn)動(dòng)行為有積極的促進(jìn)作用。而STAIANO et al.[25]卻得到完全相反的結(jié)果，該研究基于一個(gè)減重主題的視頻游戲，發(fā)現(xiàn)競爭性的游戲玩家的減重成效并不明顯優(yōu)于其他非競爭的游戲玩家。對(duì)此作者的解釋是，可能該游戲中的虛擬競爭過于激烈，體質(zhì)弱的用戶群體可能缺乏足夠的動(dòng)力參與游戲。關(guān)于微信運(yùn)動(dòng)的“步數(shù)排行榜”，劉西成等[26]認(rèn)為該排行榜讓用戶處于競爭環(huán)境中，進(jìn)而刺激用戶增加運(yùn)動(dòng)量，具有激勵(lì)作用。

綜上所述，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶的行為具有傳染性，一個(gè)用戶行為的改變影響社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中其他用戶的行為，而社會(huì)支持和競爭環(huán)境的存在都可以增強(qiáng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的行為傳染力度。盡管目前已有研究探討了微信運(yùn)動(dòng)對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響，但這些研究卻忽視了“步數(shù)排行榜”以及性別差異和態(tài)度差異等個(gè)人因素在運(yùn)動(dòng)行為中的作用，個(gè)體差異的存在使針對(duì)不同類型人群制定政策比僅考慮平均處理效果的政策更有效。評(píng)估干預(yù)效果的黃金標(biāo)準(zhǔn)是隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn)(randomized controlled trial，RCT)，由于成本和道德因素，該實(shí)驗(yàn)在社會(huì)科學(xué)研究中十分罕見，已有的研究大多沒有考慮用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”是否存在一定的選擇性偏差。因此，本研究以用戶的日平均步數(shù)作為用戶運(yùn)動(dòng)行為的測量指標(biāo)，基于傾向得分匹配的方法消除選擇偏差，探討微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響，研究用戶個(gè)人的性別差異和態(tài)度差異對(duì)于公眾號(hào)的排名機(jī)制與用戶運(yùn)動(dòng)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

2 研究假設(shè)和模型

2.1 微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”排名機(jī)制與用戶運(yùn)動(dòng)行為

FESTINGER[27]提出的社會(huì)比較理論認(rèn)為個(gè)體在缺乏客觀完備信息的情況下，會(huì)把他人作為比較的參考點(diǎn)來進(jìn)行自我評(píng)價(jià)，從而評(píng)價(jià)確認(rèn)自己的屬性，同時(shí)還包含個(gè)體主觀方面的積極愿望，即希望得到肯定性情感的滿足。對(duì)社會(huì)比較的研究一直都是學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)，個(gè)體通過與其他不同類型的個(gè)體相比較來認(rèn)知、審視自己，進(jìn)而對(duì)自己情感和行為產(chǎn)生影響[28-29]，有研究表明社會(huì)比較與運(yùn)動(dòng)行為之間存在交互影響[30]。在微信運(yùn)動(dòng)的“步數(shù)排行榜”中存在競爭環(huán)境，對(duì)改善用戶的運(yùn)動(dòng)行為具有重要的潛在價(jià)值，因?yàn)橛脩魠⑴c競爭可以將個(gè)人的自我監(jiān)控轉(zhuǎn)變?yōu)槿后w參與，通過將自己與好友行走步數(shù)不斷比對(duì)的激勵(lì)方式改善自己的運(yùn)動(dòng)行為。另外，從用戶動(dòng)機(jī)角度，排行榜為用戶的個(gè)人形象展示提供了平臺(tái)，具有期望得到尊重和認(rèn)可的動(dòng)機(jī)；同時(shí)用戶在通過平臺(tái)進(jìn)行社交活動(dòng)時(shí)，具有期望獲取他人支持和獲得歸屬感的動(dòng)機(jī)[31-32]。用戶在激勵(lì)自己去行走更多的步數(shù)來獲得好友圈中更靠前的步數(shù)排名時(shí)，通常會(huì)在不斷獲取成就感和他人對(duì)自己的社會(huì)支持認(rèn)同感的過程中維持或改善自己的運(yùn)動(dòng)行為。因此，本研究提出假設(shè)。

H1微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為具有正向的激勵(lì)作用。

2.2 性別差異的調(diào)節(jié)作用

已有學(xué)者研究兩性在認(rèn)知和行為等方面表現(xiàn)出來的差異[33]，通常認(rèn)為男性更加獨(dú)立和理性，往往偏向于只關(guān)注自己；而女性因?yàn)槠珢酆椭C的關(guān)系，在關(guān)注自己的同時(shí)也會(huì)關(guān)注他人。而且，環(huán)境變化對(duì)兩性個(gè)體行為產(chǎn)生的影響也會(huì)不同。男性和女性在與社會(huì)角色相關(guān)的認(rèn)知方面有所不同，通過一定的干預(yù)，女性會(huì)更有計(jì)劃地改變自己的行為[34]。而男性往往具有更強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)自我認(rèn)同感，對(duì)運(yùn)動(dòng)行為參與度更高，相信自己能比同伴運(yùn)動(dòng)的更多[30]。對(duì)社會(huì)支持的需求程度，相對(duì)于男性，女性更注重在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲得社會(huì)支持，因?yàn)榕詴?huì)更在意別人的看法，對(duì)社會(huì)關(guān)系更加敏感[35]。在微信運(yùn)動(dòng)平臺(tái)中，用戶可以通過“步數(shù)排行榜”看到好友圈中所有參與用戶的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，任何一個(gè)用戶的運(yùn)動(dòng)行為都可能造成“步數(shù)排行榜”中排名的改變，一般排名靠前的用戶更容易獲得其他用戶的點(diǎn)贊。而女性用戶更注重社會(huì)支持，在關(guān)注自己運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的同時(shí)也密切關(guān)注好友的運(yùn)動(dòng)行為，使她們更在意自己在“步數(shù)排行榜”中的排名，從而更有可能激勵(lì)自己行走更多的步數(shù)。因此，本研究提出假設(shè)。

H2微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)女性用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響比對(duì)男性用戶更顯著。

2.3 態(tài)度差異的調(diào)節(jié)作用

計(jì)劃行為理論認(rèn)為影響行為的因素都是經(jīng)由行為意向間接影響行為的表現(xiàn)，而行為意向受到行為態(tài)度、主觀規(guī)范和知覺行為控制3個(gè)因素的影響，其中行為態(tài)度是指對(duì)于采取某項(xiàng)特定行為抱持的正面或負(fù)面的感覺[36]。一般而言，個(gè)人對(duì)某項(xiàng)行為的態(tài)度愈正向，其行為意向愈強(qiáng)。對(duì)于運(yùn)動(dòng)行為，運(yùn)動(dòng)態(tài)度是影響其程度的一個(gè)關(guān)鍵因素[37]。已有學(xué)者的研究結(jié)果表明，不同的情感態(tài)度對(duì)運(yùn)動(dòng)行為意圖的影響不同，但兩者不一定存在完全的正向關(guān)系，如CATELLIER et al.[38]的研究表示積極和消極情緒下的參與者比中性情緒下的參與者運(yùn)動(dòng)意愿更低。本研究討論的態(tài)度差異是指用戶對(duì)于參與運(yùn)動(dòng)行為的態(tài)度差異，對(duì)運(yùn)動(dòng)行為持積極態(tài)度的用戶通常會(huì)更自覺自愿地參與運(yùn)動(dòng)，即使沒有任何外力干預(yù)監(jiān)督也如此，參與“步數(shù)排行榜”后會(huì)進(jìn)一步促使態(tài)度積極者不斷增加行走步數(shù)，使自己在好友圈中的排名不斷靠前，從而更好地展示自己；對(duì)運(yùn)動(dòng)行為持消極態(tài)度的用戶自身目標(biāo)性弱，在沒有外力監(jiān)督的情況下參與運(yùn)動(dòng)行為的意愿較低，參與“步數(shù)排行榜”使態(tài)度消極者的運(yùn)動(dòng)行為轉(zhuǎn)變?yōu)橥獠扛深A(yù)監(jiān)控下好友圈的競爭排名，從而激勵(lì)其試圖不斷改善運(yùn)動(dòng)行為；態(tài)度中性用戶則是指對(duì)自身的運(yùn)動(dòng)行為多持無所謂或不清楚的態(tài)度，是否參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)該類用戶的運(yùn)動(dòng)行為并沒有顯著影響。因此，本研究提出假設(shè)。

H3a微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)態(tài)度積極和態(tài)度消極用戶的運(yùn)動(dòng)行為有顯著影響。

H3b微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)態(tài)度中性用戶的運(yùn)動(dòng)行為影響并不顯著。

綜上所述，本研究的理論模型見圖1。

圖1 研究模型Figure 1 Research Model

3 研究方法和數(shù)據(jù)來源

3.1 研究方法

為有效測量微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響，定義測量用戶步數(shù)的方程式為

Y=f(X)+αD+ε

(1)

其中，Y為用戶的日平均步數(shù)；X為控制變量，包括用戶的個(gè)人特征、環(huán)境特征等，X=(x1,x2,…,xn)；D為用戶是否參與“步數(shù)排行榜”的兩值變量，參與時(shí)取值為1，不參與時(shí)取值為0；α為參數(shù)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。若用戶是隨機(jī)被分配到參與排名組和不參與排名組，則α能夠精確測量參與排名對(duì)用戶步數(shù)的凈激勵(lì)效應(yīng)。用戶在使用微信運(yùn)動(dòng)平臺(tái)時(shí)，會(huì)根據(jù)外部環(huán)境以及其對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的態(tài)度自愿決定是否參與到微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”中，由于對(duì)運(yùn)動(dòng)行為持不同態(tài)度的用戶使用微信運(yùn)動(dòng)的目的和期望不同，所以用戶是否參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”存在一定的選擇性偏差，這將導(dǎo)致(1)式中D與ε相關(guān)，此時(shí)若采用OLS進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，則α的估計(jì)結(jié)果一定是有偏的[39]。

RCT能有效減少選擇性偏差和檢驗(yàn)干預(yù)效果，同一用戶在參與排名時(shí)與不參與排名時(shí)的步數(shù)差可解釋為“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響。但是，當(dāng)用戶在調(diào)查問卷中對(duì)自己的步數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)，只能獲得參與排名用戶報(bào)告的步數(shù)(Y1)和未參與排名用戶報(bào)告的步數(shù)(Y0)，而對(duì)于參與排名者在未參與排名狀態(tài)下的步數(shù)以及未參與排名者在參與排名狀態(tài)下的步數(shù)則無法獲取，這實(shí)際上是一種“數(shù)據(jù)缺失”問題。因此，為了考慮反事實(shí)估計(jì)參與“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶步數(shù)的影響，本研究采用ROSENBAUM et al.[40]提出的傾向得分匹配方法來消除自選擇偏差。該方法不需要對(duì)回歸方程的形式和樣本的分布進(jìn)行假設(shè)，同時(shí)也不需要對(duì)控制變量的外生性進(jìn)行假定。傾向得分匹配方法是通過傾向得分對(duì)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)過程進(jìn)行模擬，通過反事實(shí)估計(jì)評(píng)估干預(yù)效應(yīng)，在經(jīng)濟(jì)和管理等多個(gè)領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用[41-43]。其核心思想是借助傾向得分找到一組沒參與排名的控制組，使其與參加排名的用戶(處理組)的資源稟賦特征盡可能相似，這樣就可以有效降低選擇性偏差帶來的影響。由于處理組和控制組兩組樣本的其他資源稟賦特征相似，兩組樣本之間如果存在步數(shù)差異就可以解釋為是“步數(shù)排行榜”排名機(jī)制的貢獻(xiàn)。

本研究采用傾向得分匹配方法的基本思路如下。

第1步，計(jì)算傾向得分。傾向得分是在給定條件下接受干預(yù)的條件概率，在尋找控制組的過程中，通過特殊方法將多個(gè)維度的特征濃縮為一個(gè)指標(biāo)。本研究的傾向得分值利用Logit模型估計(jì)得到，在給定i用戶的Xi樣本特征的情況下，i用戶參加“步數(shù)排行榜”的概率即為傾向得分值，有

p(Xi)=Pr(Di=1|Xi)=E(Di|Xi)

(2)

其中，p(Xi)為傾向得分值，Xi為影響i用戶選擇行為的特征變量。

第2步，選擇匹配方法。選擇合適的匹配方法，將處理組(D=1)中的每一個(gè)觀測值與控制組(D=0)中傾向得分相近的觀測值進(jìn)行匹配。為了保證估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究采用最鄰近匹配方法、半徑匹配方法和核匹配方法3種方法對(duì)樣本進(jìn)行匹配。3種匹配方法的基本思想見表1。

表1 匹配方法的基本思想Table 1 Basic Idea of Matching Method

第3步，計(jì)算平均處理效應(yīng)。理論上，在給定傾向得分的情況下，匹配完成后，“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶日平均步數(shù)的平均處理效應(yīng)可以通過比較處理組與控制組的步數(shù)差異而得到，即

ATT=E[Y1,i-Y0,i|Di=1]

=E{E[Y1,i-Y0,i|Di=1,p(Xi)]}

=E{E[Y1,i|Di=1,p(Xi)]-

E[Y0,i|Di=1,p(Xi)]|Di=1}

(3)

其中，ATT為平均處理效應(yīng)，Y1,i為i用戶參與“步數(shù)排行榜”時(shí)的日平均步數(shù)，Y0,i為i用戶不參與“步數(shù)排行榜”時(shí)的日平均步數(shù)。E[Y1,i|Di=1]值可以觀測，而E[Y0,i|Di=1]值不可以觀測，是一個(gè)反事實(shí)結(jié)果，需要運(yùn)用傾向得分匹配方法構(gòu)建E[Y0,i|Di=1]的替代指標(biāo)。

另外，為了減少樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差的影響，本研究采用Bootstrap方法獲取平均處理效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)誤。具體步驟為，①在原始樣本中重復(fù)隨機(jī)抽取n個(gè)觀測值后得到經(jīng)驗(yàn)樣本；②運(yùn)用傾向得分匹配方法計(jì)算該經(jīng)驗(yàn)樣本的平均處理效應(yīng)；③將第1步和第2步重復(fù)進(jìn)行M次，得到M個(gè)ATT值；④計(jì)算這M個(gè)ATT值的標(biāo)準(zhǔn)差后得到原始樣本的ATT標(biāo)準(zhǔn)誤。

3.2 數(shù)據(jù)來源

本研究采用網(wǎng)上問卷調(diào)研的方式收集數(shù)據(jù)，在正式發(fā)放問卷前，于2017年11月6日至10日對(duì)湖南省某大學(xué)40名師生進(jìn)行問卷預(yù)調(diào)研，得到師生提出的修改意見并進(jìn)行初始分析，確保問卷題項(xiàng)不存在歧義且信度和效度滿足研究要求。在此基礎(chǔ)上對(duì)問卷進(jìn)行修改，形成最終正式問卷。

問卷發(fā)布在專業(yè)調(diào)研平臺(tái)問卷星(http:∥www.wjx.cn)，通過社交網(wǎng)站等各種渠道發(fā)送問卷鏈接邀請(qǐng)微信用戶填寫。從2017年12月發(fā)放問卷，截止到2018年6月下旬，共收集969份答卷。為了保證參與本次調(diào)研的人員均為目標(biāo)調(diào)查對(duì)象，研究人員在正式問卷開始前設(shè)置多個(gè)過濾性問題，以保證用戶具有真實(shí)的計(jì)步軟件使用經(jīng)驗(yàn)。基于過濾性問題和反向問題，研究人員剔除回答時(shí)間過短、數(shù)據(jù)缺失(包括無法評(píng)估自身的日平均步數(shù)、不使用計(jì)步軟件等)、含異常值、回答態(tài)度不認(rèn)真等無效樣本，確保參與本次調(diào)查的用戶均有微信運(yùn)動(dòng)或其他計(jì)步軟件的使用經(jīng)驗(yàn)，保證樣本數(shù)據(jù)的可靠性。最終，保留752份有效問卷，有效率為77.606%。將用戶分為參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”的處理組和不參與排名的控制組，兩組樣本人口統(tǒng)計(jì)學(xué)基本信息見表2。

由表2可知，樣本中參與“步數(shù)排行榜”的用戶534人，未參與的用戶218人。在參與“步數(shù)排行榜”排名的處理組中男性偏多，未參與排名的控制組中女性偏多，兩組的年齡均值都介于18歲～34歲之間，年輕人居多，月可支配收入也大都介于1 000元～4 999元之間。而且相對(duì)于控制組的用戶，處理組用戶日平均步數(shù)更多，更愿意在運(yùn)動(dòng)健康方面投入金錢，并且步數(shù)來源更偏向于運(yùn)動(dòng)健身，運(yùn)動(dòng)態(tài)度也更加積極。但是需要注意的是，由于是否參與微信運(yùn)動(dòng)的“步數(shù)排行榜”是用戶的自選擇行為，上述各變量的統(tǒng)計(jì)差異性有可能不是參與排名后的必然結(jié)果，而是由其他因素導(dǎo)致的。因此，需謹(jǐn)慎使用表2中的結(jié)果。

表2 樣本人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征Table 2 Demographic Characteristics of Samples

本研究在研究模型的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)問卷和測量量表。本次研究所需數(shù)據(jù)來自問卷的用戶基本信息和運(yùn)動(dòng)態(tài)度測試兩部分，其中，日平均步數(shù)來自用戶的自我報(bào)告，取值為最近一周每日步數(shù)的均值?；诿珮s建[44]設(shè)計(jì)的《鍛煉態(tài)度量表》測量用戶運(yùn)動(dòng)態(tài)度，毛榮建[44]在AJZEN[36,45]提出的計(jì)劃行為理論的基礎(chǔ)上，建立態(tài)度-行為因果關(guān)系模型，設(shè)計(jì)出鍛煉態(tài)度量表，本研究依據(jù)需求選取該量表8個(gè)分量表中的66個(gè)題項(xiàng)，包含正向計(jì)分題和反向計(jì)分題。8個(gè)分量表分別測量用戶的行為態(tài)度、目標(biāo)態(tài)度、行為認(rèn)知、行為習(xí)慣、行為意向、情感體驗(yàn)、行為控制感和主觀標(biāo)準(zhǔn)。運(yùn)動(dòng)態(tài)度問卷題項(xiàng)見表3。本研究采用Likert 5點(diǎn)評(píng)分法測量，1為非常不同意，5為非常同意。最后用總分測量用戶運(yùn)動(dòng)態(tài)度差異。

表3 運(yùn)動(dòng)態(tài)度測量量表及其信度和效度檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Measurement Scale for Exercise Attitude and Test Results for Reliability and Validity

4 實(shí)證結(jié)果分析和假設(shè)驗(yàn)證

4.1 信度和效度檢驗(yàn)

對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度量表的信度和效度進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析后得到的KMO值為0.973，表明適合進(jìn)行因子分析。計(jì)算各測量維度的組合信度(CR)、Cronbach′sα系數(shù)、平均提取方差(AVE)以及各測量變量的因子載荷，以驗(yàn)證量表的可靠性，結(jié)果見表3。由表3可知，所有測量維度的CR值和α系數(shù)值均大于0.700，表明信度較好；各測量維度的AVE值都在0.500以上，各變量的因子載荷都大于0.500，且大部分在0.700以上，表明樣本數(shù)據(jù)具有良好的聚合效度。分析結(jié)果表明，測量量表的信度和效度滿足研究要求。

4.2 樣本匹配效果檢驗(yàn)

選取用戶的個(gè)人特征變量作為解釋變量，采用Logit概率模型計(jì)算每個(gè)用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”的概率，即傾向得分，然后根據(jù)傾向得分采用不同的匹配方法為其匹配稟賦特征最相近的用戶。以最鄰近匹配法為例說明樣本的匹配效果，按1∶3匹配，為每個(gè)參與排名的用戶尋找傾向得分與之最接近的3個(gè)未參與排名的用戶，將這3個(gè)未參與排名的用戶進(jìn)行加權(quán)平均得到1個(gè)樣本，該樣本作為參與排名用戶的匹配樣本。特征變量在匹配前后的變化情況見表4。ROSENBAUM et al.[40]認(rèn)為，如果變量在兩組樣本間的標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對(duì)值小于20，可以認(rèn)為匹配效果可靠；反之，則認(rèn)為匹配過程失敗。由表4可知，在匹配前，特征變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差在19.542～51.732之間，說明處理組與控制組之間的大部分特征變量存在明顯的差異。完成匹配后，處理組與控制組兩組樣本的特征變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差都有大幅度減少，其標(biāo)準(zhǔn)偏差降至0.142～6.804之間，均小于20，說明匹配后處理組與控制組之間各特征變量的均值水平已經(jīng)非常接近，組間的特征差異得以部分消除，匹配效果較好。由于半徑匹配法和核匹配法的檢驗(yàn)結(jié)果與最鄰近匹配法類似，此處不再贅述。

表4 樣本匹配前后特征變量變化情況Table 4 Changes of Characteristic Variables in Samples Before and After Matching

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)傾向得分匹配方法的匹配效果，圖2給出采用最鄰近匹配法時(shí)，處理組和控制組的傾向得分值在匹配前后的核密度函數(shù)。由圖2可知，在匹配前兩組樣本的傾向得分值密度函數(shù)圖之間有明顯差距，而匹配后處理組與控制組的尾端差距減少，兩組樣本的整體密度函數(shù)分布更加接近，說明處理組與控制組之間的差異顯著降低，樣本間的特征差異得以部分消除。并且匹配前后處理組與控制組的傾向得分區(qū)間的重疊區(qū)域(共同支撐域)變化不大，共同支撐域?yàn)閇0.322,0.909]，匹配后僅損失3個(gè)樣本，損失數(shù)量較少，匹配效果良好。

為了比較不同方法的匹配效果，表5給出進(jìn)一步檢驗(yàn)兩組樣本間解釋變量差異的統(tǒng)計(jì)顯著性。由表5可知，偽R2值從匹配前的0.054下降到0.001～0.002之間；似然比檢驗(yàn)值從48.492下降到1.407～2.262之間，并且對(duì)應(yīng)的p值在1%的置信水平上由匹配之前是統(tǒng)計(jì)顯著的轉(zhuǎn)變?yōu)槠ヅ渲蠖急痪芙^；匹配后平均偏差也大大降低，降低幅度在86.858%～91.855%之間。匹配前后相比，偽R2值和平均偏差較大幅度地降低以及似然比檢驗(yàn)的p值由顯著變?yōu)椴伙@著，這些都充分說明各種傾向得分匹配法的效果良好。

(a)匹配前

(b)匹配后圖2 PScore的核密度圖(最鄰近匹配法)Figure 2 Kernel Density of PScore(Nearest Neighbor Matching Method)

表5 匹配質(zhì)量總體檢驗(yàn)結(jié)果Table 5 Overall Test Results for Matching Quality

4.3 競爭促進(jìn)作用分析

表6給出運(yùn)用3種匹配方法測算的用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)其增加行走步數(shù)的激勵(lì)效應(yīng)。由表6可知，在匹配前，參與“步數(shù)排行榜”用戶的日平均步數(shù)為8 521.322步，未參與排名用戶的日平均步數(shù)為6 079.289步，兩組之間具有顯著差異。采用傾向得分匹配方法對(duì)特征變量的差異進(jìn)行一定程度的控制后，參與“步數(shù)排行榜”用戶的日平均步數(shù)在8 036.286步～8 521.322步之間，未參與排名用戶的日平均步數(shù)在6 263.086步～6 636.250步之間，參與“步數(shù)排行榜”用戶的日平均步數(shù)比不參與的增長1 773.200步～2 113.604步。這與張錚等[14]的研究結(jié)果類似，都表明微信運(yùn)動(dòng)對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為具有顯著的正向影響。研究中雖然不同匹配方法得到的ATT值不一樣，但從定性的角度看結(jié)果是一樣的，都在1%水平上顯著，表明用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)其運(yùn)動(dòng)行為有顯著的正向影響，激勵(lì)其更加積極主動(dòng)地參與運(yùn)動(dòng)，努力增加其日平均行走步數(shù)，H1得到驗(yàn)證。另外，匹配后的ATT值小于匹配前的值，因?yàn)閮A向得分匹配方法將用戶參與“步數(shù)排行榜”這個(gè)因素從影響用戶運(yùn)動(dòng)行為的其他因素中獨(dú)立出來，以便考察其對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為影響的凈效應(yīng)，匹配后的計(jì)算結(jié)果更為準(zhǔn)確。

表6 微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶的激勵(lì)效應(yīng)Table 6 Incentive Effect of WeRun′s “Step Ranking” on Users

4.4 組群差異分析

前文已經(jīng)驗(yàn)證了微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為有一定激勵(lì)作用，分析個(gè)人運(yùn)動(dòng)行為時(shí)需考慮到個(gè)體的差異，下面進(jìn)一步探討“步數(shù)排行榜”對(duì)不同樣本群體的影響。本研究根據(jù)性別特征將用戶分為男、女兩組，檢驗(yàn)排名對(duì)不同性別用戶的影響差異；根據(jù)運(yùn)動(dòng)態(tài)度得分將用戶分為積極態(tài)度、中性態(tài)度和消極態(tài)度3組，檢驗(yàn)排名對(duì)不同態(tài)度用戶的影響差異。表7給出不同運(yùn)動(dòng)態(tài)度和不同性別用戶的日平均步數(shù)的統(tǒng)計(jì)性描述，從日平均步數(shù)均值看，運(yùn)動(dòng)態(tài)度積極用戶的日平均步數(shù)依次大于中性用戶和消極用戶的日平均步數(shù)，男性用戶的日平均步數(shù)大于女性用戶。從微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”的參與率指標(biāo)看，運(yùn)動(dòng)態(tài)度與參與率之間存在正向關(guān)系，運(yùn)動(dòng)態(tài)度得分越高的用戶參與“步數(shù)排行榜”的比率越高，即運(yùn)動(dòng)態(tài)度積極的用戶傾向于參與排名；男性用戶相對(duì)于女性用戶更愿意參與排名。

表7 不同運(yùn)動(dòng)態(tài)度和不同性別用戶的日平均步數(shù)Table 7 Daily Average Steps of Users with Different Exercise Attitudes and Genders

將樣本按用戶特征進(jìn)行分類后，分別在組內(nèi)運(yùn)用傾向得分匹配方法分析參與“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶日平均步數(shù)的激勵(lì)作用，結(jié)果見表8。

表8 微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜” 對(duì)不同運(yùn)動(dòng)態(tài)度和不同性別用戶的激勵(lì)效應(yīng)Table 8 Incentive Effect of WeRun′s “Step Ranking” on Different Exercise Attitudes and Genders Users

由表8可知，一方面，通過不同的匹配方法，參與“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度積極用戶的日平均步數(shù)分別增加2 695.631、1 276.092和2 814.866；對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度消極用戶行走步數(shù)的激勵(lì)作用更明顯，使消極態(tài)度用戶的日平均步數(shù)分別增加3 051.744、2 632.003和2 324.586以上，結(jié)果在不同程度上都具有一定的顯著性，表明參與“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度積極和消極用戶的運(yùn)動(dòng)行為均具有顯著的激勵(lì)作用，H3a得到驗(yàn)證。而對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度中性的用戶，采用不同的匹配方法都表明參與“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響并不顯著，H3b得到驗(yàn)證。綜上，對(duì)運(yùn)動(dòng)行為持不同態(tài)度的組群中，參與“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響存在差異，積極和消極的用戶比中性的用戶參與“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響更顯著。該結(jié)果與CATELLIER et al.[38]關(guān)于態(tài)度對(duì)運(yùn)動(dòng)行為影響的結(jié)果相反，這可能是因?yàn)椋弘m然態(tài)度積極用戶能自覺自愿地參與運(yùn)動(dòng)，但是參與“步數(shù)排行榜”獲得的競爭成就感和社會(huì)支持會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)其參與運(yùn)動(dòng)的積極主動(dòng)性。態(tài)度消極用戶主動(dòng)參與運(yùn)動(dòng)行為的意愿較低，參與“步數(shù)排行榜”使其個(gè)人的運(yùn)動(dòng)行為轉(zhuǎn)變?yōu)楹糜讶Ω深A(yù)監(jiān)控和相互競爭情形下的群體運(yùn)動(dòng)，為了在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲得好友點(diǎn)贊的社會(huì)支持和形象展示，態(tài)度消極用戶參與排名后會(huì)激勵(lì)自己努力增加運(yùn)動(dòng)步數(shù)，使自己在“步數(shù)排行榜”中的排名位置不斷靠前，從而比態(tài)度積極用戶的激勵(lì)效果更強(qiáng)，平均行走步數(shù)增長更多。而對(duì)于運(yùn)動(dòng)態(tài)度中性用戶而言，他們對(duì)自身的運(yùn)動(dòng)行為以及在好友圈排名的位置多持無所謂或不清楚的態(tài)度，因此，是否參與排名對(duì)其運(yùn)動(dòng)行為的影響較小。另一方面，用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)其行走步數(shù)的影響存在明顯的性別差異，表8結(jié)果表明，參與“步數(shù)排行榜”對(duì)女性用戶的日平均步數(shù)存在顯著影響。通過不同的匹配方法，參與“步數(shù)排行榜”對(duì)女性用戶的日平均步數(shù)分別增加了1 274.830、977.692和1 532.319，均在不同程度上顯著。男性參與排名的日平均步數(shù)增長的差異更大，但結(jié)果多不具有顯著性，并不能說明步數(shù)的增長是受到參與排名的影響，H2得到驗(yàn)證。微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)女性用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響比男性用戶更顯著，這是由于女性用戶對(duì)社會(huì)關(guān)系更加敏感，更注重在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲得社會(huì)支持，女性的運(yùn)動(dòng)行為相對(duì)更容易受到外界的影響和干預(yù)，該結(jié)果與VERKOOIJEN et al.[30]的研究結(jié)果相似。而男性偏向于理性的自我規(guī)劃，運(yùn)動(dòng)行為的參與度和自覺自愿程度更高，與張書朋等[35]的研究結(jié)果相似。同時(shí)樣本中男性用戶對(duì)于微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”的參與率極高也是影響研究結(jié)果的原因，日平均步數(shù)的增長不能僅解釋為是參與排名帶來的結(jié)果。

5 結(jié)論

5.1 研究結(jié)果

本研究探討基于微信運(yùn)動(dòng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶參與“步數(shù)排行榜”對(duì)其運(yùn)動(dòng)行為的影響，研究用戶的運(yùn)動(dòng)態(tài)度差異和性別差異對(duì)于排名機(jī)制與運(yùn)動(dòng)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

研究結(jié)果表明，通過運(yùn)用傾向得分匹配方法進(jìn)行檢驗(yàn)，控制組與處理組兩組樣本的特征變量的差異性顯著降低，兩組樣本間傾向得分值密度函數(shù)分布更加接近，說明樣本間的特征差異得以部分消除，匹配效果良好。匹配后的平均處理效應(yīng)值表明，對(duì)用戶特征變量的差異進(jìn)行控制后，用戶參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)其運(yùn)動(dòng)行為具有顯著的正向激勵(lì)作用，參與“步數(shù)排行榜”用戶的日平均步數(shù)比不參與排名時(shí)均有所增加。

從用戶個(gè)人特征角度看，微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)不同運(yùn)動(dòng)態(tài)度和不同性別用戶的運(yùn)動(dòng)行為的影響具有顯著差異。在運(yùn)動(dòng)態(tài)度方面，“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)態(tài)度積極和消極的用戶均具有顯著的激勵(lì)作用，而對(duì)態(tài)度中性的用戶的步數(shù)增長并不具有顯著性；在性別差異方面，參與“步數(shù)排行榜”對(duì)女性用戶的激勵(lì)作用比男性用戶更具顯著性，女性用戶更容易受到排名機(jī)制的影響。

5.2 理論意義

①本研究在研究對(duì)象上擴(kuò)展了關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶行為影響機(jī)制的研究。已有研究主要關(guān)注在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶間的正向關(guān)系，如合作關(guān)系對(duì)行為的影響，而關(guān)于用戶間的排名機(jī)制對(duì)用戶行為產(chǎn)生積極還是消極的影響或者與用戶行為無關(guān)等方面的研究長期以來一直存在爭議，沒有定論。本研究以微信運(yùn)動(dòng)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)用戶的運(yùn)動(dòng)行為作為研究對(duì)象，探討“步數(shù)排行榜”對(duì)用戶運(yùn)動(dòng)行為的影響。②本研究從性別差異和態(tài)度差異等用戶個(gè)人特征的角度研究微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響，研究結(jié)果表明，微信運(yùn)動(dòng)的“步數(shù)排行榜”對(duì)不同運(yùn)動(dòng)態(tài)度和性別的用戶的影響存在顯著差異，豐富了已有關(guān)于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中用戶行為存在性別差異和態(tài)度差異的研究。③已有研究對(duì)于運(yùn)動(dòng)行為大多用行走步數(shù)測量，忽略了用戶在參與微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”時(shí)選擇性偏差和反事實(shí)估計(jì)的問題，本研究采用傾向得分匹配方法降低選擇性偏差帶來的影響。由于處理組和控制組兩組樣本的其他資源稟賦特征相似，因此兩組樣本之間的步數(shù)差異就可以解釋為是“步數(shù)排行榜”排名機(jī)制的貢獻(xiàn)，這樣的結(jié)果更加準(zhǔn)確。

5.3 實(shí)踐意義

①從用戶個(gè)人角度，本研究結(jié)果有利于用戶更好地認(rèn)識(shí)微信運(yùn)動(dòng)“步數(shù)排行榜”的價(jià)值和功能，了解排名機(jī)制對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響，幫助其更好的對(duì)自我健康進(jìn)行管理，增加通過排名機(jī)制的參與最終激勵(lì)運(yùn)動(dòng)行為的可能性。②從在線健康平臺(tái)運(yùn)營角度，本研究彌補(bǔ)了對(duì)微信(特別是微信運(yùn)動(dòng))平臺(tái)中用戶運(yùn)動(dòng)行為研究的不足。首先，用戶的運(yùn)動(dòng)行為存在個(gè)人差異，平臺(tái)要根據(jù)用戶運(yùn)動(dòng)行為的習(xí)慣和喜好，找出更符合用戶的有效服務(wù)，并結(jié)合用戶需求有針對(duì)性地進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。其次，運(yùn)動(dòng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該加入排名機(jī)制，以激勵(lì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為，排名中的競爭環(huán)境能有效激勵(lì)用戶參與的熱情，并最終改變用戶的行為意圖。再次，在線健康平臺(tái)對(duì)用戶的支持不僅局限于提供信息支持和實(shí)現(xiàn)自我監(jiān)控，還可以幫助建立有效的激勵(lì)機(jī)制，而且由于用戶間存在個(gè)體特征差異，激勵(lì)措施的設(shè)置也應(yīng)該相應(yīng)差異化和個(gè)性化。最后，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)時(shí)信息交互使用戶在運(yùn)動(dòng)過程中獲得反饋，以審視和激勵(lì)自己，服務(wù)提供商可以給予“步數(shù)排行榜”靠前的用戶一些虛擬獎(jiǎng)勵(lì)，如虛擬勛章或積分等，激勵(lì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為；同時(shí)，擴(kuò)大和完善在線健康平臺(tái)的功能，如點(diǎn)贊、評(píng)論和采納等，提高其信息化和社交化的功能，讓用戶感受到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的影響，從而實(shí)現(xiàn)全民健身。

5.4 研究局限和展望

①樣本有限且是靜態(tài)數(shù)據(jù)，無法確定整體社會(huì)現(xiàn)象和用戶未來行為的變化，“步數(shù)排行榜”是否對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)行為產(chǎn)生持續(xù)影響是一個(gè)值得探討的問題；而且數(shù)據(jù)來自于用戶的自我報(bào)告，受用戶主觀影響較大，可能存在一定的測量偏差，后續(xù)研究可采用用戶行走步數(shù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；傾向得分匹配方法具有一定的局限性[46]，后續(xù)研究可以采用其他的匹配方法進(jìn)一步的驗(yàn)證。②本研究只討論了“步數(shù)排行榜”這一單一干預(yù)對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的影響，未來可進(jìn)一步增加對(duì)行為產(chǎn)生顯著影響的變量，量化社會(huì)支持(如點(diǎn)贊行為)和競爭環(huán)境對(duì)行為的影響。③社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中存在許多擁有不同特質(zhì)的群體，從而形成不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)群體，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)位置決定著個(gè)體的影響力程度[47]。CENTOLA[48]的研究表明，與隨機(jī)的網(wǎng)絡(luò)群組相比，行為在集群化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中傳播的更快，并且擁有越強(qiáng)群聚力的集群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越有利于行為傳播，因?yàn)楫?dāng)網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)體想采取某種行為時(shí)能收到越多來自同儕的強(qiáng)化信號(hào)，這些信號(hào)能增加行為被個(gè)人采用的可能性。后續(xù)研究可以對(duì)基于微信運(yùn)動(dòng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中群聚結(jié)構(gòu)對(duì)于運(yùn)動(dòng)行為的影響進(jìn)行深入研究和考察。