張玥 李青宇

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“移動(dòng)健康管理中信息回避形成機(jī)制與演化規(guī)律研究”（研究編號(hào)：21YJC870020）;江蘇省社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“面向移動(dòng)健康管理的信息回避行為模式識(shí)別與演化規(guī)律研究”（項(xiàng)目編號(hào)：21TQB003）。

作者簡(jiǎn)介：張玥（1982-），女，副教授，博士，碩士生導(dǎo)師，研究方向：信息行為與閱讀素養(yǎng)研究、健康信息學(xué)。李青宇（1998-），女，碩士研究生，研究方向：信息行為、健康信息學(xué)。

摘 要：[目的/意義]互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和個(gè)性化推薦等智能技術(shù)的不斷普及加劇了人們對(duì)于“信息繭房”的擔(dān)憂(yōu)，如何使用戶(hù)在享受技術(shù)帶來(lái)便利的同時(shí)盡可能地規(guī)避信息繭房負(fù)效應(yīng)成為當(dāng)下亟待解決的重要問(wèn)題。[方法/過(guò)程]論文基于PPM理論，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿結(jié)構(gòu)方程模型，并探索其相關(guān)影響因素。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果顯示，信息同質(zhì)、信息過(guò)載、時(shí)間失真負(fù)向影響網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿，感知控制、感知價(jià)值、社會(huì)臨場(chǎng)感則對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生正向影響，并據(jù)此提出了建立網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管機(jī)制、打破互聯(lián)網(wǎng)思維壁壘等對(duì)策和建議。

關(guān)鍵詞：信息繭房;網(wǎng)絡(luò)用戶(hù);滯留意愿;PPM理論

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.04.005

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕G252.0 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1008-0821（2022）04-0052-10

Abstract：[Purpose/Significance]With the rapid development of the Internet and the increasing popularization of intelligent technologies such as personalized recommendation，people are gradually concerned about the effects of the‘information cocoons’.Therefore，how to avoid the negative effects of information cocoon under convenience of the technology today is becoming a more and more important issue.[Method/Process]Based on the PPM model，the structure model of online users willingness of retention in the information cocoons was constructed and the influencing factors of it were explored.[Result/Conclusion]The results show that information homogeneity，information overloading，time distortion will negatively affect the users willingness of retention in information cocoons，while cognitive control，perceived value，social presence will produce positive influence on users willingness of retention in information cocoons.Based on the results，some countermeasures and suggestions are put forward in the end.

Key words：information cocoons;online users;willingness of retention;PPM theory

隨著個(gè)性化定制和推薦技術(shù)的不斷普及，用戶(hù)習(xí)慣性地享受著各類(lèi)“投喂”技術(shù)所帶來(lái)的輕松和愉悅，而與此同時(shí)，用戶(hù)接觸的信息卻越來(lái)越窄化。長(zhǎng)期從有限的信息來(lái)源中聆聽(tīng)同一種聲音，接觸不到多元且異質(zhì)的信息，就如同蠶蛹一般被困于蠶繭之中，從而形成信息繭房（Information Cocoons）[1]。很多研究都指出信息繭房會(huì)強(qiáng)化人們的信息偏食[2]，促成各類(lèi)“同聲相應(yīng)、同氣相求”的自沉浸回聲室（Echo Chamber）[1，3]，引發(fā)群體極化和社會(huì)分化[4-5]，給個(gè)體成長(zhǎng)和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)不良影響。因此，如何在享受信息技術(shù)帶來(lái)便利的同時(shí)又不被信息繭房禁錮，已成為當(dāng)下學(xué)界、業(yè)界和廣大網(wǎng)民們所共同面臨的重要問(wèn)題。

1 文獻(xiàn)回顧

信息繭房（Information Cocoons）一詞由社會(huì)學(xué)家Sunstein C R[1]提出，他用“蠶繭”形象地描述了人們被同質(zhì)化信息包裹的一種封閉狀態(tài)。近年來(lái)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注這種封閉信息擬態(tài)環(huán)境所引發(fā)的回聲室效應(yīng)和群體極化現(xiàn)象[6-7]，如移動(dòng)閱讀環(huán)境中的“圈子化閱讀”現(xiàn)象、不同繭房之中的英國(guó)民眾在面對(duì)英國(guó)脫歐時(shí)的巨大意愿差異、特朗普當(dāng)選美國(guó)總統(tǒng)的“黑天鵝”事件等[4-5，8]。亦有很多學(xué)者關(guān)注信息繭房背后的成因及影響因素，如Sindermann C等學(xué)者發(fā)現(xiàn)，用戶(hù)自身的特征，包括性別、年齡、性格、意識(shí)形態(tài)等個(gè)人因素會(huì)對(duì)繭房的形成產(chǎn)生影響[9];Tajfel H等學(xué)者從社會(huì)認(rèn)同的角度切入，發(fā)現(xiàn)群體認(rèn)同對(duì)個(gè)體行為產(chǎn)生影響的同時(shí)會(huì)催化信息繭房問(wèn)題[10];傳播學(xué)領(lǐng)域的許多學(xué)者將信息的不充分流動(dòng)、擬態(tài)化傳播和團(tuán)體壓力歸為信息繭房產(chǎn)生的重要因素[11-12]。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，各類(lèi)推薦算法形成的過(guò)濾氣泡現(xiàn)象[13-15]開(kāi)始受到信息科學(xué)領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注，此類(lèi)相關(guān)研究更多從算法和技術(shù)的角度對(duì)繭房問(wèn)題進(jìn)行解析，如張海和段薈等學(xué)者，從信息環(huán)境和信息技術(shù)的視角探討了信息繭房的形成機(jī)制[16-18];學(xué)者王益成等引入信息增益理論和支持向量機(jī)（SVM）方法作為數(shù)據(jù)分析工具，從數(shù)據(jù)視角對(duì)信息繭房不同層次的敏感性因素進(jìn)行研究[19-21];祁凱等通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)分析了不同信息環(huán)境和推薦算法機(jī)制對(duì)群體觀點(diǎn)的影響[22]。

綜上所述，過(guò)往研究主要從繭房現(xiàn)象入手，探討了特殊事件背后的繭房問(wèn)題及隱患。不同領(lǐng)域?qū)W者已經(jīng)嘗試從人因特征、社會(huì)交互和算法技術(shù)等視角對(duì)信息繭房的成因、形成機(jī)制展開(kāi)分析和實(shí)證，卻少有學(xué)者從用戶(hù)視角出發(fā)，探討用戶(hù)的造繭行為及其背后的繭房滯留意愿。同時(shí)，由于繭房環(huán)境有態(tài)而無(wú)形，信息繭房中的用戶(hù)滯留意愿受到多元因素的動(dòng)態(tài)影響，繭房環(huán)境中哪些因素將會(huì)“拉動(dòng)”用戶(hù)使其滯留于繭房之中？又有哪些因素會(huì)“推動(dòng)”用戶(hù)跳離繭房？都是目前尚未被探討過(guò)的重要問(wèn)題。因此，本研究基于轉(zhuǎn)移行為領(lǐng)域中常用的PPM（Push-Pull-Mooring）理論框架，從推動(dòng)效應(yīng)、拉動(dòng)效應(yīng)和錨定效應(yīng)3個(gè)方面剖析網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿及其影響因素，以期為厘清繭房成因、探尋繭房形成機(jī)制提供理論依據(jù)，亦可為用戶(hù)“破繭重生”提供可參考的路徑、措施和建議。

2 理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

2.1 PPM理論框架

PPM（Push-Pull-Mooring）理論，又被稱(chēng)為推—拉—錨定理論，最初用來(lái)解釋人類(lèi)的遷徙行為。該理論將某地居住者最終是滯留還是遷徙歸結(jié)為推動(dòng)（Push）、拉動(dòng)（Pull）和錨定（Mooring）3個(gè)效應(yīng)共同作用所產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)結(jié)果。人口遷移學(xué)中將推動(dòng)效應(yīng)（Push）界定為迫使人們離開(kāi)原居地的消極因素，即留在原住地的阻力，如經(jīng)濟(jì)不景氣、就業(yè)困難以及當(dāng)?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施落后等;拉動(dòng)效應(yīng)（Pull）是指促使人們遷徙到新居地的積極因素，即遷往新居地的吸引力，如高收入、就業(yè)機(jī)會(huì)等[23-24]。然而，當(dāng)推動(dòng)效應(yīng)和拉動(dòng)效應(yīng)同時(shí)作用于同一群人身上，這些潛在移民中，有些人會(huì)選擇遷徙到新居地，有些人則不會(huì)。有學(xué)者認(rèn)為這是由于環(huán)境的限制，另一些學(xué)者認(rèn)為這是個(gè)體差異帶來(lái)的影響。Curran S R等[25]將錨定效應(yīng)（Mooring）引入推拉理論，他指出遷徙成本、個(gè)人及社會(huì)環(huán)境等因素會(huì)對(duì)用戶(hù)的遷徙行為產(chǎn)生影響。而后，推拉理論被擴(kuò)展用至各領(lǐng)域的用戶(hù)轉(zhuǎn)移意愿和轉(zhuǎn)移行為的研究中，如Hou A C Y等[26]在研究MMORPG游戲中的玩家轉(zhuǎn)移行為時(shí)，將游戲感知、需求多樣化和社會(huì)關(guān)系作為影響轉(zhuǎn)移行為的重要因素。Hsieh J K等[24]學(xué)者基于PPM模型，研究了用戶(hù)從博客到社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的轉(zhuǎn)移行為，其中Pull被細(xì)化為娛樂(lè)性、相對(duì)有用性和相對(duì)易用性。Cheng Z等[27]學(xué)者在探索用戶(hù)社交網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移意愿的研究中，將用戶(hù)對(duì)信息質(zhì)量的不滿(mǎn)意歸入推動(dòng)因素，同時(shí)將同伴影響作為拉動(dòng)因素之一。

可以看出PPM理論在媒介轉(zhuǎn)移行為領(lǐng)域已經(jīng)有很成熟的研究，而信息繭房作為一種在以技術(shù)為支撐的大媒介環(huán)境中的獨(dú)特信息擬態(tài)現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)在其中的滯留意愿和轉(zhuǎn)移行為同樣適用PPM理論框架。

2.2 研究假設(shè)

本文基于PPM理論框架對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿進(jìn)行研究，理論模型如圖1所示。

2.2.1 推動(dòng)效應(yīng)

本研究中推動(dòng)效應(yīng)是指推動(dòng)用戶(hù)離開(kāi)繭房環(huán)境的各類(lèi)因素，細(xì)分為信息同質(zhì)、信息過(guò)載和時(shí)間失真。

信息同質(zhì)是指信息內(nèi)容的單一和趨同，它是信息繭房最為顯著的負(fù)效應(yīng)之一[28]，亦是導(dǎo)致信息窄化和觀點(diǎn)極化的重要因素。有研究顯示，用戶(hù)能夠感知到信息環(huán)境的同質(zhì)化問(wèn)題[16]，且社交媒體的信息同質(zhì)化會(huì)讓用戶(hù)覺(jué)得無(wú)趣從而降低其停留在當(dāng)前信息環(huán)境中的意愿[29]。因此，本研究認(rèn)為，用戶(hù)對(duì)于同質(zhì)信息的感知會(huì)降低其在信息繭房中的滯留意愿，推動(dòng)用戶(hù)離開(kāi)繭房環(huán)境。

信息過(guò)載涉及到環(huán)境需求和個(gè)人處理能力之間的不平衡。當(dāng)個(gè)體必須處理的信息超過(guò)他能有效利用的信息時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生信息過(guò)載[25]。很多研究均表明信息過(guò)載是導(dǎo)致認(rèn)知失調(diào)的重要因素[30-32]，Swar B等[33]學(xué)者亦嘗試通過(guò)感知信息過(guò)載預(yù)測(cè)人們健康信息搜尋過(guò)程中的失調(diào)、放棄等行為。Lee A R等[34]學(xué)者的研究表明，在高度關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，信息過(guò)載是導(dǎo)致用戶(hù)厭倦所使用的網(wǎng)絡(luò)社交媒體的重要影響因素，從而易產(chǎn)生離開(kāi)該環(huán)境的意愿。因此本研究認(rèn)為，繭房環(huán)境中信息過(guò)載嚴(yán)重時(shí)，會(huì)引發(fā)厭倦感[35]，從而降低用戶(hù)在繭房環(huán)境中的滯留意愿，推動(dòng)用戶(hù)離開(kāi)。

時(shí)間失真是指?jìng)€(gè)體失去時(shí)間感的現(xiàn)象[36-37]，Sánchez-Franco M J等[38]將時(shí)間失真界定為個(gè)人對(duì)虛擬環(huán)境充分關(guān)注且高度參與技術(shù)互動(dòng)時(shí)，在時(shí)間和空間上容易產(chǎn)生交錯(cuò)的感覺(jué)。時(shí)間失真是沉浸狀態(tài)一個(gè)重要測(cè)量指標(biāo)，很多研究指出由于用戶(hù)習(xí)慣性地將時(shí)間視為成本[39-40]，用戶(hù)會(huì)因過(guò)于沉浸而忽視的時(shí)間產(chǎn)生內(nèi)疚等負(fù)面情緒，從而降低原有的網(wǎng)絡(luò)使用意愿。因此本研究認(rèn)為，當(dāng)用戶(hù)時(shí)間失真的感知度越強(qiáng)，越會(huì)自發(fā)產(chǎn)生離開(kāi)信息繭房的意愿。

因此，本研究假設(shè)：

H1：推動(dòng)效應(yīng)相關(guān)因素會(huì)促使用戶(hù)離開(kāi)繭房環(huán)境，對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生負(fù)向影響。

2.2.2 拉動(dòng)效應(yīng)

本研究中拉動(dòng)效應(yīng)是指拉動(dòng)用戶(hù)滯留繭房的各類(lèi)因素，細(xì)分為感知控制、感知價(jià)值和社會(huì)臨場(chǎng)感。

感知控制指?jìng)€(gè)體對(duì)自我控制能力的一種主觀感受[41]。媒介環(huán)境學(xué)派的保羅·萊文森[42]指出，人具有對(duì)技術(shù)環(huán)境進(jìn)行理性選擇的能力，特別是當(dāng)人們感知到自己失去了對(duì)環(huán)境的控制權(quán)時(shí)會(huì)產(chǎn)生抵制、主動(dòng)棄用和逃離等一系列行為;同樣，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，在線(xiàn)情境下，當(dāng)用戶(hù)感知到對(duì)環(huán)境具有主動(dòng)控制權(quán)時(shí)，他們的行為就會(huì)更加積極，更愿意留在當(dāng)前的環(huán)境中[43-44]。因此本研究認(rèn)為，如果用戶(hù)感知到對(duì)自身所處的信息環(huán)境具有控制權(quán)，并且能夠主導(dǎo)控制權(quán)時(shí)，用戶(hù)的繭房滯留意愿會(huì)得到增強(qiáng)。

感知價(jià)值來(lái)源于心理學(xué)的公平理論，被學(xué)者Zeithaml定義為個(gè)體在使用某個(gè)產(chǎn)品、某項(xiàng)服務(wù)或是某種新技術(shù)后所感知到的效用性[45-46]。感知價(jià)值包含感知有用性、感知功能價(jià)值和享樂(lè)價(jià)值等多個(gè)維度的涵義[47-48]。有研究指出，感知價(jià)值能對(duì)用戶(hù)的積極情緒產(chǎn)生影響[49-50]。學(xué)者李武[47]發(fā)現(xiàn)，正面且積極的感知價(jià)值是用戶(hù)愿意使用或繼續(xù)使用某特定服務(wù)的主要?jiǎng)右蛑?。?dāng)信息繭房能夠?qū)崿F(xiàn)用戶(hù)某些價(jià)值追求，如對(duì)娛樂(lè)價(jià)值、功能價(jià)值的追求時(shí)，其在信息繭房環(huán)境中的體驗(yàn)感、娛樂(lè)感、獲得感得到極大滿(mǎn)足，相較之下，停留在信息繭房中所需付出的時(shí)間、精力、感情是非常值得的。同時(shí)感知價(jià)值也是持續(xù)使用意愿的重要測(cè)度之一，用戶(hù)對(duì)于價(jià)值的感知將直接影響其在某一環(huán)境下的體驗(yàn)感[51]?；诖?，本研究認(rèn)為繭房環(huán)境中正向的感知價(jià)值會(huì)增強(qiáng)用戶(hù)滯留意愿。

社會(huì)臨場(chǎng)感是指用戶(hù)在通過(guò)媒介進(jìn)行溝通和交互活動(dòng)時(shí)，作為一個(gè)獨(dú)立真實(shí)的個(gè)體與他人聯(lián)系、互動(dòng)的程度，心理學(xué)中用社會(huì)臨場(chǎng)感來(lái)衡量用戶(hù)在媒介環(huán)境下的心理狀態(tài)、情感體驗(yàn)和社會(huì)關(guān)系，反映了“與他人共在”的感受[52-53]。這種讓用戶(hù)仿佛在“面對(duì)面”交流的錯(cuò)覺(jué)，能很大程度上減少用戶(hù)在交流時(shí)的心理預(yù)設(shè)距離，從而提升用戶(hù)在媒介環(huán)境中的互動(dòng)感和認(rèn)同感。Lin H等[54]學(xué)者指出，社會(huì)臨場(chǎng)感能夠顯著提升SNS用戶(hù)的歸屬感，從而對(duì)其持續(xù)使用意愿產(chǎn)生積極影響，同樣，多位學(xué)者的研究證實(shí)社會(huì)臨場(chǎng)感能對(duì)用戶(hù)持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正面影響[55-57]。因此本研究認(rèn)為，當(dāng)用戶(hù)在所處的信息環(huán)境中體會(huì)到的社會(huì)臨場(chǎng)感越強(qiáng)，那么用戶(hù)滯留信息繭房的意愿就越強(qiáng)烈。

基于此，本文做出如下假設(shè)：

H2：拉動(dòng)效應(yīng)相關(guān)因素會(huì)使用戶(hù)沉浸在繭房環(huán)境中，從而對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生正向影響。

2.2.3 錨定效應(yīng)

本研究將錨定效應(yīng)（Mooring）描述為用戶(hù)路徑依賴(lài)，用戶(hù)的固有經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣會(huì)對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生影響。路徑依賴(lài)描述了歷史決策是如何影響現(xiàn)在決策的。在用戶(hù)使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)，其路徑依賴(lài)主要表現(xiàn)為用戶(hù)對(duì)特定的某些信息獲取途徑產(chǎn)生了使用習(xí)慣，有研究表明，用戶(hù)的習(xí)慣性越高，用戶(hù)的持續(xù)使用意愿就會(huì)越高，轉(zhuǎn)移意愿就越低[58]。隨著技術(shù)的發(fā)展，用戶(hù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中信息獲取路徑的依賴(lài)程度正在不斷加深。時(shí)下，很多網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)習(xí)慣性依靠推薦技術(shù)被動(dòng)地獲取信息，很少自己主動(dòng)進(jìn)行信息搜索。對(duì)此，段薈等學(xué)者認(rèn)為，盡管推薦算法能從一定程度上降低用戶(hù)在獲取信息時(shí)的時(shí)間和篩選成本，但由于算法技術(shù)信息過(guò)濾機(jī)制的缺陷和僵化，很多有用的信息可能會(huì)因此被篩選掉，最終導(dǎo)致用戶(hù)信息偏食和信息視野窄化[17]。與此同時(shí)，不同信息環(huán)境中的推送機(jī)制差異、用戶(hù)群體特征差異等都會(huì)強(qiáng)化用戶(hù)對(duì)特定信息獲取路徑的依賴(lài)，長(zhǎng)此以往會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)固步自封，錯(cuò)失接觸其他信息的機(jī)會(huì)。當(dāng)接觸不到多元的外界信息時(shí)，用戶(hù)很容易滿(mǎn)足于當(dāng)前的信息環(huán)境，進(jìn)而增強(qiáng)信息繭房滯留意愿。

因此，本研究假設(shè)：

H3：錨定效應(yīng)相關(guān)因素會(huì)使用戶(hù)習(xí)慣性地依賴(lài)固有的信息繭房環(huán)境，對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生正向影響。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 量表設(shè)計(jì)

為了確保量表的有效性，本文中的潛在變量和測(cè)量變量皆改編自國(guó)內(nèi)外已經(jīng)被證實(shí)有效的成熟量表，并結(jié)合信息繭房的具體特點(diǎn)對(duì)部分題項(xiàng)進(jìn)行了加工和擬定，經(jīng)過(guò)不斷討論和修改，最終確定本研究所用量表。量表中共包括8個(gè)一階反映式潛在變量，每個(gè)潛在變量包括3～5個(gè)測(cè)量變量。問(wèn)卷采用李克特五級(jí)量表，選項(xiàng)1表示“非常不同意”，3表示“不一定”，5表示“非常同意”，選擇的分?jǐn)?shù)越高即代表被試越認(rèn)同對(duì)應(yīng)題項(xiàng)。本研究的量表中各潛在變量定義、測(cè)量項(xiàng)數(shù)及來(lái)源如表1所示。

基于PPM理論中的推動(dòng)效應(yīng)、拉動(dòng)效應(yīng)、錨定效應(yīng)界定了模型中各層級(jí)變量（構(gòu)念）間的關(guān)系，具體的分解界定如表2所示。

3.2 數(shù)據(jù)收集

本研究首先在網(wǎng)上公開(kāi)隨機(jī)邀請(qǐng)了25位被試作為問(wèn)卷前測(cè)對(duì)象填寫(xiě)問(wèn)卷，根據(jù)被試反饋的信息和建議對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了進(jìn)一步的修改，并在此基礎(chǔ)上通過(guò)“問(wèn)卷星”在線(xiàn)平臺(tái)編制與發(fā)放問(wèn)卷，共回收364份，對(duì)問(wèn)卷填寫(xiě)者繭房經(jīng)歷判斷和篩選，并剔除無(wú)效問(wèn)卷后，最終有效問(wèn)卷為340份，問(wèn)卷有效回收率為93.40%。其中年齡主要分布在18～35歲，符合2020年發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[69]我國(guó)網(wǎng)民的分布特征。樣本基本特征如表3所示。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 信度效度分析

本文使用SmartPLS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，模型中各因子的因素負(fù)荷量如表4所示。在假設(shè)檢驗(yàn)之前首先對(duì)量表的信度效度進(jìn)行分析。各潛在變量的Cronbachs Alpha值如表4所示，均大于0.7，且各個(gè)潛在變量的CR值也都大于0.7，說(shuō)明變量之間具有內(nèi)部一致性和穩(wěn)定性，即本文模型具有較好的信度。

AVE（Average Variance Extracted）即平均提取方差值，一般認(rèn)為當(dāng)AVE>0.5時(shí)，潛在變量具有理想的收斂效度[70]。由表4可知，測(cè)量變量的因素負(fù)荷量都大于0.7，AVE值均大于0.5，說(shuō)明模型具有良好的收斂效度。表5顯示潛在變量的AVE平方根基本大于潛在變量間的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明研究模型具有較好的區(qū)分效度。

4.2 模型檢驗(yàn)

本文利用偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，顯著性檢驗(yàn)采取Bootstrap重復(fù)抽樣法，重復(fù)抽樣數(shù)為1 000。研究模型結(jié)果如圖2所示。信息繭房滯留意愿的R2=0.369，證明該模型具有良好的預(yù)測(cè)效果。

本研究提出3個(gè)主效應(yīng)假設(shè)，均得到驗(yàn)證，數(shù)值結(jié)果如表6所示。信息繭房滯留意愿受到推動(dòng)效應(yīng)、拉動(dòng)效應(yīng)和錨效應(yīng)的影響，其中推動(dòng)效應(yīng)對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生負(fù)向影響，拉動(dòng)效應(yīng)和錨定效應(yīng)對(duì)信息繭房滯留意愿產(chǎn)生正向影響。拉動(dòng)效應(yīng)對(duì)信息繭房滯留意愿的影響大于推動(dòng)效應(yīng)和錨定效應(yīng)。

1）當(dāng)用戶(hù)處于信息繭房中時(shí)，信息同質(zhì)（0.600）、信息過(guò)載（0.863）和時(shí)間失真（0.817）這3個(gè)變量對(duì)推動(dòng)效應(yīng)的路徑系數(shù)是顯著的，充分反映了本模型中推動(dòng)效應(yīng)的負(fù)向影響（β=-0.119，P<0.01）。

2）當(dāng)用戶(hù)處于信息繭房中時(shí)，感知控制（0.852）、感知價(jià)值（0.841）和社會(huì)臨場(chǎng)感（0.850）的路徑系數(shù)是顯著的，充分反映了拉動(dòng)效應(yīng)對(duì)信息繭房滯留意愿起到了顯著促進(jìn)作用（β=0.371，P<0.001）。

3）當(dāng)用戶(hù)處于以網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為媒介形成的信息繭房中時(shí)，用戶(hù)的路徑依賴(lài)所激發(fā)的錨定效應(yīng)對(duì)用戶(hù)的信息繭房滯留意愿起到顯著的正向影響（β=0.258，P<0.001）。

5 結(jié)論與啟示

5.1 研究結(jié)論

本研究受PPM模型在轉(zhuǎn)移行為研究中的應(yīng)用的啟發(fā)，從推動(dòng)效應(yīng)、拉動(dòng)效應(yīng)和錨定效應(yīng)3個(gè)維度構(gòu)建繭房滯留意愿結(jié)構(gòu)方程模型，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿影響因素進(jìn)行研究，得出以下結(jié)論：

首先，信息同質(zhì)、信息過(guò)載和時(shí)間失真會(huì)弱化用戶(hù)的信息繭房滯留意愿，當(dāng)前技術(shù)形成的媒介環(huán)境中信息多元化缺失，趨于同質(zhì)，且激增的信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了用戶(hù)的信息處理能力時(shí)，用戶(hù)長(zhǎng)期處于一種超負(fù)荷的狀態(tài)，容易產(chǎn)生疲憊厭倦等的負(fù)面情緒，從而產(chǎn)生離開(kāi)原本的信息繭房的意愿;同時(shí)，在信息繭房中浪費(fèi)的大量時(shí)間也是用戶(hù)選擇離開(kāi)繭房環(huán)境的重要因素;在對(duì)推動(dòng)效應(yīng)的反映程度上，信息過(guò)載和時(shí)間失真的影響強(qiáng)度要大于信息同質(zhì)，這說(shuō)明信息繭房中的信息過(guò)載或是時(shí)間問(wèn)題更可能中斷或者改變用戶(hù)原本的信息繭房滯留意愿。

其次，研究顯示，感知控制、感知價(jià)值、社會(huì)臨場(chǎng)感強(qiáng)化了用戶(hù)滯留信息繭房的意愿，這與之前一些學(xué)者的研究結(jié)果是一致的?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶(hù)作為網(wǎng)絡(luò)中的感知和行為主體，用戶(hù)感知到在使用互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)時(shí)自己具有主觀控制權(quán)，用戶(hù)就會(huì)更加沉溺于繭房環(huán)境;同時(shí)，當(dāng)理想中的需求在繭房中得到滿(mǎn)足時(shí)（娛樂(lè)價(jià)值、功能價(jià)值等），用戶(hù)往往會(huì)選擇留在繭房營(yíng)造出的虛假的“舒適區(qū)”中，不愿意離開(kāi)，而隨著這種對(duì)信息繭房帶來(lái)價(jià)值的肯定，用戶(hù)留在信息繭房中的傾向性就越高;此外，社會(huì)臨場(chǎng)感也是信息繭房形成的重要因素之一，用戶(hù)在信息繭房中易獲得一種同聲相應(yīng)、同氣相求的體驗(yàn)，從而形成高度迎合用戶(hù)個(gè)人偏好的小圈子，在小圈子中用戶(hù)與他人互動(dòng)時(shí)感受到認(rèn)同感、參與感，會(huì)極大地增強(qiáng)用戶(hù)滯留在信息繭房中的意愿。

最后，可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)路徑依賴(lài)相關(guān)的錨定效應(yīng)對(duì)用戶(hù)信息繭房滯留意愿的正向影響最為顯著。用戶(hù)自身的習(xí)慣性行為、依賴(lài)性行為限制了用戶(hù)接觸不同信息環(huán)境的可能性，同時(shí)由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和隨之產(chǎn)生的利益問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)都相對(duì)獨(dú)立，在信息交流與互通上存在很大缺陷，使得用戶(hù)在使用固有路徑獲取信息時(shí)選擇面變窄，錯(cuò)失較多接觸其他信息的機(jī)會(huì)。

5.2 討論與啟示

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，推薦算法不斷被更多地應(yīng)用在各種規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，信息同質(zhì)、信息過(guò)載現(xiàn)象普遍盛行，時(shí)間失真帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)沉迷問(wèn)題不容小覷。網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容繁雜、真假混淆，提升了網(wǎng)民分辨信息的難度，也給政府有關(guān)部門(mén)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)秩序、肅清網(wǎng)絡(luò)不良風(fēng)氣帶來(lái)很大的障礙，為提高信息質(zhì)量、優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)、整頓網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)信息監(jiān)管機(jī)制亟待建立。不可否認(rèn)，“信息囚籠”是切實(shí)存在的，但正如媒介環(huán)境學(xué)派的保羅·萊文森所說(shuō)，人可以對(duì)技術(shù)進(jìn)行理性選擇，人對(duì)技術(shù)具有控制的能力，用戶(hù)作為互聯(lián)網(wǎng)中的行為主體是有能力主動(dòng)跳出信息繭房環(huán)境的，但現(xiàn)實(shí)中存在的普遍問(wèn)題是用戶(hù)的信息辨別能力欠缺，難以從信息洪流中分辨出自己需要的信息，這也是導(dǎo)致用戶(hù)無(wú)法跳出信息繭房環(huán)境的重要影響因素。因此，用戶(hù)應(yīng)提高信息辨別能力，面對(duì)環(huán)境提供的信息時(shí)，主動(dòng)對(duì)信息內(nèi)容和類(lèi)別進(jìn)行分辨，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信息內(nèi)容趨于單一同質(zhì)時(shí)，主動(dòng)尋求不同類(lèi)型的信息，拓寬信息視野;網(wǎng)絡(luò)時(shí)代因信息激增而導(dǎo)致的信息爆炸不可避免，用戶(hù)提高自身的信息處理能力，與其被動(dòng)地被信息裹挾，不如直面海量信息，主動(dòng)接觸新信息、新技術(shù)、新環(huán)境，成為使用信息的人，而不是被繭房“禁錮”的人;同時(shí)用戶(hù)應(yīng)注重培養(yǎng)自控力、強(qiáng)化時(shí)間敏感度，從而提高信息使用效率，降低接觸信息的時(shí)間成本。

感知價(jià)值、感知控制、社會(huì)臨場(chǎng)感作為最具代表性的拉動(dòng)效應(yīng)構(gòu)念，體現(xiàn)了一種高度靈活的交互需求。但由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和隨之產(chǎn)生的利益問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)都相對(duì)獨(dú)立，存在排他性，信息交流與互通上存在很大缺陷，用戶(hù)在使用固有路徑獲取信息時(shí)選擇面窄，這是信息繭房形成不可或缺的重要影響因素。從網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)技術(shù)運(yùn)用角度看，技術(shù)運(yùn)用的初衷是留住用戶(hù)并給平臺(tái)帶來(lái)收益，在愈演愈烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，很多平臺(tái)為了留住用戶(hù)、穩(wěn)定平臺(tái)流量，往往會(huì)給用戶(hù)強(qiáng)加過(guò)多的控制與束縛——技術(shù)運(yùn)用出現(xiàn)了向極端方向發(fā)展的端倪。用戶(hù)并非對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的手段毫無(wú)察覺(jué)，過(guò)分的平臺(tái)控制無(wú)疑會(huì)引起用戶(hù)的反感，最終與留住用戶(hù)的初衷相違背。如果技術(shù)給予人們更多的主動(dòng)權(quán)和選擇權(quán)，把控制權(quán)交還給用戶(hù)，幫助用戶(hù)時(shí)間管理而不是催化用戶(hù)無(wú)感知沉浸，那么技術(shù)也可能成為信息繭房破解的有效途徑之一。同時(shí)，平臺(tái)發(fā)展往往容易產(chǎn)生“當(dāng)局者迷”的情況，出現(xiàn)錯(cuò)誤的運(yùn)營(yíng)決策，用戶(hù)作為網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的關(guān)鍵使用者，應(yīng)在發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)出現(xiàn)控制過(guò)多、信息趨同、日常推送過(guò)多等問(wèn)題時(shí)，及時(shí)向平臺(tái)反饋，促進(jìn)平臺(tái)與用戶(hù)間的良性交流，建立共贏的網(wǎng)絡(luò)空間。

從平臺(tái)管理的角度來(lái)說(shuō)，用戶(hù)和流量是平臺(tái)的生存之本，但是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的終極價(jià)值是為了促進(jìn)用戶(hù)交流和社會(huì)發(fā)展，而不是變成困住思維的牢籠。然而現(xiàn)如今，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)間的思維壁壘屢見(jiàn)不鮮，不同平臺(tái)的用戶(hù)反映出的思維模式和言語(yǔ)方式都大相徑庭，如微博和知乎，抖音和快手，豆瓣和虎撲，這導(dǎo)致了不同平臺(tái)間的主流價(jià)值觀產(chǎn)生差異，容易加深用戶(hù)之間的矛盾和仇視情緒，引發(fā)網(wǎng)絡(luò)輿情。因此需要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)間的信息交流，如增大平臺(tái)間的聯(lián)動(dòng)和兼容，不僅有助于平臺(tái)信息的多元化和豐富度，亦可以增加不同平臺(tái)用戶(hù)之間交互和引流;平臺(tái)需要開(kāi)放互通、完善功能，把選擇權(quán)還給用戶(hù)，增加用戶(hù)在平臺(tái)中的使用感和體驗(yàn)感，從被動(dòng)困住用戶(hù)到主動(dòng)吸引用戶(hù)，形成平臺(tái)與用戶(hù)間的良性交互，讓互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境在持續(xù)發(fā)展的同時(shí)又保有源源不斷的活力與生機(jī)。

作為對(duì)用戶(hù)信息繭房滯留意愿的探索性研究，本文創(chuàng)新性地將用于轉(zhuǎn)移行為研究的推—拉—錨理論（Push-Pull-Mooring）與用戶(hù)滯留意愿研究相結(jié)合，從推動(dòng)效應(yīng)、拉動(dòng)效應(yīng)和錨定效應(yīng)3個(gè)維度剖析影響網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房滯留意愿的影響因素，并給出消解和規(guī)避信息繭房負(fù)效應(yīng)的策略和建議。研究過(guò)程中，嘗試通過(guò)發(fā)放問(wèn)卷的方式獲取網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的信息和數(shù)據(jù)，但由于問(wèn)卷發(fā)放平臺(tái)的限制，研究樣本存在一定的局限性，后續(xù)研究將擴(kuò)大研究對(duì)象的代表性，增加被試數(shù)量，同時(shí)嘗試采用多種研究方法，規(guī)避因使用同種測(cè)量工具帶來(lái)的共同方法變異，以期對(duì)本研究所提出的模型進(jìn)行擴(kuò)展和進(jìn)一步驗(yàn)證。

參考文獻(xiàn)

[1]Sunstein C R.Infotopia：How Many Minds Produce Knowledge[M].Oxford University Press，2006.

[2]李昌禹.勿做“信息偏食”者[J].工友，2019，（7）：39.

[3]胡泳.新詞探討：回聲室效應(yīng)[J].新聞與傳播研究，2015，22（6）：109-115.

[4]Boutyline A，Willer R.The Social Structure of Political Echo Chambers：Variation in Ideological Homophily in Online Networks[J].Political Psychology，2017，38（3）：551-569.

[5]Avnur Y.Whats Wrong with the Online Echo Chamber：A Motivated Reasoning Account[J].Journal of Applied Philosophy，2020，37（4）：578-593.

[6]Garrett R K.Echo Chambers Online？：Politically Motivated Selective Exposure Among Internet News Users[J].Journal of Computer-Mediated Communication，2009，14（2）：265-285.

[7]Borgesius F Z，Trilling D，Moeller J，et al.Should We Worry About Filter Bubbles？[J].Social Science Electronic Publishing，2016，5（1）：223-240.

[8]張玥，趙穎.移動(dòng)閱讀環(huán)境下信息繭房成因探析[J].現(xiàn)代情報(bào)，2021，41（10）：3-11.

[9]Sindermann C，Elhai J D，Moshagen M，et al.Age，Gender，Personality，Ideological Attitudes and Individual Differences in a Persons News Spectrum：How Many and Who Might Be Prone to“Filter Bubbles”and“Echo Chambers”O(jiān)nline？[J].Heliyon，2020，6（1）：e03214.

[10]Tajfel H，Billig M G，Bundy R P.Social Categorization and Intergroup Behaviour[J].European Journal of Social Psychology，1971，1（2）：149-178.

[11]施安.基于控制論視角的信息繭房效應(yīng)探析[J].新聞前哨，2019，（1）：77-78.

[12]張磊.智能媒體的現(xiàn)實(shí)圖景與未來(lái)想象——以新聞?lì)I(lǐng)域的變化為例[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2017，50（4）：146-149.

[13]Pariser E.The Filter Bubble：What the Internet Is Hiding from You[M].Penguin Group，2011.

[14]Courtois C，Slechten L，Coenen L.Challenging Google Search Filter Bubbles in Social and Political Information：Disconforming Evidence from a Digital Methods Case Study[J].Telematics and Informatics，2018，35（7）：2006-2015.

[15]Barker R.Trapped in the Filter Bubble？Exploring the Influence of Google Search on the Creative Process[J].Journal of Interactive Advertising，2018，18（2）：85-95.

[16]張海.網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房形成機(jī)制的概念框架研究[J/OL].情報(bào)理論與實(shí)踐：1-8[2021-06-09].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.g3.20210208.0859.002.html.

[17]段薈，袁勇志，張海.大數(shù)據(jù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房形成機(jī)制的實(shí)證研究[J].情報(bào)雜志，2020，39（11）：158-164.

[18]張海.基于扎根理論的網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)信息繭房形成機(jī)制的質(zhì)性研究[J].情報(bào)雜志，2021，40（3）：168-174.

[19]王益成，王萍，王美月.基于SVM的網(wǎng)絡(luò)信息繭房層次敏感影響因素識(shí)別研究[J].情報(bào)資料工作，2019，40（6）：90-97.

[20]王益成，王萍，張禹.信息繭房視域下公眾嵌入式信息素養(yǎng)教育模式研究[J].圖書(shū)館學(xué)研究，2020，（3）：10-17.

[21]王益成，王萍，賈瓊.基于中醫(yī)臨床理論的內(nèi)容智能分發(fā)平臺(tái)“信息繭房”系統(tǒng)量化模型研究[J].現(xiàn)代情報(bào)，2018，38（9）：36-40.

[22]祁凱，黎冰雪，楊志.基于平臺(tái)推薦機(jī)制和有界信任影響的網(wǎng)絡(luò)群體觀點(diǎn)演化研究[J].情報(bào)雜志，2021，40（5）：132-142，185.

[23]Lai J Y，Debbarma S，Ulhas K R.An Empirical Study of Consumer Switching Behaviour Towards Mobile Shopping：A Push-Pull-Mooring Model[J].International Journal of Mobile Communications，2012，10（4）：386-404.

[24]Hsieh J K，Hsieh Y C，Chiu H C，et al.Post-adoption Switching Behavior for Online Service Substitutes：A Perspective of the Push-Pull-Mooring Framework[J].Computers in Human Behavior，2012，28（5）：1912-1920.

[25]Curran S R，Saguy A C.Migration and Cultural Change：A Role for Gender and Social Networks？[J].Journal of International Womens Studies，2001，2（3）：54-77.

[26]Hou A C Y，Chern C C，Chen H G，et al.‘Migrating to a New Virtual World’：Exploring MMORPG Switching Through Human Migration Theory[J].Computers in Human Behavior，2011， 27（5）：1892-1903.

[27]Cheng Z，Yang Y，Lim J.Cyber Migration：An Empirical Investigation on Factors that Affect Users Switch Intentions in Social Networking Sites[C]//IEEE，2009 42nd Hawaii International Conference on System Sciences，Waikoloa，HI，USA，2009：1-11.

[28]Mcpherson M，Smith-Lovin L，Cook J M.Birds of a Feather：Homophily in Social Networks[J].Annual Review of Sociology，2001，27（1）：415-444.

[29]Lin H F.Determinants of Successful Virtual Communities：Contributions from System Characteristics and Social Factors[J].Information & Management，2008，45（8）：522-527.

[30]Eppler M J，Mengis J.The Concept of Information Overload：A Review of Literature from Organization Science，Accounting，Marketing，MIS，and Related Disciplines[J].Information Society，2004，20（5）：325-344.

[31]Song S，Yao X，Wen N.What Motivates Chinese Consumers to Avoid Information About the COVID-19 Pandemic？：The Perspective of the Stimulus-organism-response Model[J].Information Processing & Management，2021，58（1）：102407.

[32]Chen Y C，Shang R A，Kao C Y.The Effects of Information Overload on Consumers Subjective State Towards Buying Decision in the Internet Shopping Environment[J].Electronic Commerce Research & Applications，2009，8（1）：48-58.

[33]Swar B，Hameed T，Reychav I.Information Overload，Psychological Ill-being，and Behavioral Intention to Continue Online Healthcare Information Search[J].Computers in Human Behavior，2017，70：416-425.

[34]Lee A R，Son S M，Kim K K.Information and Communication Technology Overload and Social Networking Service Fatigue：A Stress Perspective[J].Computers in Human Behavior，2016，55：51-61.

[35]郭佳，黃程松.國(guó)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中信息過(guò)載研究進(jìn)展[J].情報(bào)科學(xué)，2018，36（7）：170-176.

[36]徐娟，黃奇，袁勤儉.沉浸理論及其在信息系統(tǒng)研究中的應(yīng)用與展望[J].現(xiàn)代情報(bào)，2018，38（10）：157-166.

[37]Csikszentmihalyi M，Lefevre J.Optimal Experience in Work and Leisure[J].Journal of Personality and Social Psychology，1989，56（5）：815-822.

[38]Sánchez-Franco M J，Roldán J L.Web Acceptance and Usage Model：A Comparison Between Goal-directed and Experiential Web Users[J].Internet Research，2005，15（1）：21-48.

[39]Ozkara B Y，Ozmen M，Kim J W.Examining the Effect of Flow Experience on Online Purchase：A Novel Approach to the Flow Theory Based on Hedonic and Utilitarian Value[J].Journal of Retailing and Consumer Services，2017，37：119-131.

[40]Rettie R.An Exploration of Flow During Internet Use[J].Internet Research，2001，11（2）：103-113.

[41]Czepiel J A，Solomon M R，Surprenant C F，et al.The Service Encounter：Managing Employee/Customer Interaction in Service Business[M].Lexington Books，1985.

[42]保羅·萊文森.數(shù)字麥克盧漢：信息化新紀(jì)元指南[M].北京：社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，2001.

[43]Hoffman D L，Novak T P.Marketing in Hypermedia Computer-Mediated Environments：Conceptual Foundations[J].Journal of Marketing，1996，60（3）：50-68.

[44]Ghani J A，Deshpande S P.Task Characteristics and the Experience of Optimal Flow in Human-Computer Interaction[J].Journal of Psychology，2010，128（4）：381-391.

[45]葛元骎.感知價(jià)值對(duì)電子書(shū)閱讀APP持續(xù)使用意向的影響研究：情緒響應(yīng)的中介效應(yīng)[J].情報(bào)科學(xué)，2020，38（7）：117-122.

[46]Babin B J，Darden W R，Griffin M.Work and/or Fun：Measuring Hedonic and Utilitarian Shopping Value[J].Journal of Consumer Research，1994，20（4）：644-656.

[47]李武.感知價(jià)值對(duì)電子書(shū)閱讀客戶(hù)端用戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度的影響研究[J].中國(guó)圖書(shū)館學(xué)報(bào)，2017，43（6）：35-49.

[48]Zeithaml V A.Consumer Perceptions of Price，Quality，and Value：A Means-End Model and Synthesis of Evidence[J].Journal of Marketing，1988，52（3）：2-22.

[49]韓旭.社會(huì)化媒體時(shí)代如何實(shí)現(xiàn)顧客欣喜——感知價(jià)值、欣喜效應(yīng)與顧客忠誠(chéng)的作用機(jī)理[J].青年記者，2014，（20）：94-96.

[50]Tam J L M.Customer Satisfaction，Service Quality and Perceived Value：An Integrative Mode[J].Journal of Marketing Management，2004，20（7-8）：897-917.

[51]Chang C C.Examining Users Intention to Continue Using Social Network Games：A Flow Experience Perspective[J].Telematics and Informatics，2013，30（4）：311-321.

[52]袁順波，張海，段薈.PPM視角下移動(dòng)政務(wù)APP用戶(hù)流失行為影響因素研究[J].情報(bào)雜志，2021，40（2）：182-188.

[53]趙宏霞，王新海，周寶剛.B2C網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物中在線(xiàn)互動(dòng)及臨場(chǎng)感與消費(fèi)者信任研究[J].管理評(píng)論，2015，27（2）：43-54.

[54]Lin H，F(xiàn)an W，Chau P Y K.Determinants of Users Continuance of Social Networking Sites：A Self-regulation Perspective[J].Information & Management，2014，51（5）：595-603.

[55]Pavlou P A，Liang H G，Xue L Y.Understanding and Mitigating Uncertainty in Online Exchange Relationships：A Principal-Agent Perspective[J].MIS Quarterly，2007，31（1）：105-136.

[56]毛春蕾，袁勤儉.社會(huì)臨場(chǎng)感理論及其在信息系統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用與展望[J].情報(bào)雜志，2018，37（8）：186-194.

[57]Hajli N，Sims J，Zadeh A H，et al.A Social Commerce Investigation of the Role of Trust in a Social Networking Site on Purchase Intentions[J].Journal of Business Research，2017，71：133-141.

[58]Ye C，Potter R.The Role of Habit in Post-Adoption Switching of Personal Information Technologies：An Empirical Investigation[J].Communications of the Association for Information Systems，2011，28（1）：585-610.

[59]Vargas S，Castells P.Rank and Relevance in Novelty and Diversity Metrics for Recommender Systems[C]//Association for Computing Machinery.In Proceedings of the Fifth ACM Conference on Recommender Systems.Chicago，Illinois，USA，2011：109-116.

[60]Willemsen M C，Graus M P，Knijnenburg B P.Understanding the Role of Latent Feature Diversification on Choice Difficulty and Satisfaction[J].User Modeling and User-Adapted Interaction，2016，26（4）：347-389.

[61]Skadberg Y X，Kimmel J S.Visitors Flow Experience While Browsing a Web Site：Its Measurement，Contributing Factors and Consequences[J].Computers in Human Behavior，2004，20（3）：403-422.

[62]Ghani J A，Deshpande S P.Task Characteristics and the Experience of Optimal Flow in Human-computer Interaction[J].Journal of Psychology，2010，128（4）：381-391.

[63]Sirdeshmukh D，Singh J，Sabol B.Consumer Trust，Value，and Loyalty in Relational Exchanges[J].Journal of Marketing，2002，66（1）：15-37.

[64]Ogara S O，Koh C E，Prybutok V R.Investigating Factors Affecting Social Presence and User Satisfaction with Mobile Instant Messaging[J].Computers in Human Behavior，2014，36：453-459.

[65]Animesh A，Pinsonneault A，Yang S B，et a.An Odyssey Into Virtual Worlds：Exploring the Impacts of Technological and Spatial Environments on Intention to Purchase Virtual Products[J].Mis Quarterly，2011，35（3）：789-810.

[66]Polites G L，Karahanna E.Shackled to the Status Quo：The Inhibiting Effects of Incumbent System Habit，Switching Costs，and Inertia on New System Acceptance[J].Mis Quarterly，2012，36（1）：21-42.

[67]Bhattacherjee A.Understanding Information Systems Continuance：An Expectation-confirmation Model[J].MIS Quarterly，2001，25（3）：351-370.

[68]Roca J C，Chiu C M，Martinez F J.Understanding E-learning Continuance Intention：An Extension of the Technology Acceptance Model[J].International Journal of Human-Computer Studies，2006，64（8）：683-696.

[69]第46次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》發(fā)布[J].中國(guó)廣播，2020，（11）：54.

[70]Straub D，Boudreau M C，Gefen D.Validation Guidelines for IS Positivist Research[J].Communications of the Association for Information Systems，2004，3（1）：380-427.

（責(zé)任編輯：郭沫含）