王長(zhǎng)瀟 孫玉珠 張丹琨

【內(nèi)容摘要】基于媒介豐富度、感知價(jià)值理論和SOR（Stimulus-Organism-Response）模型，本文在構(gòu)建微博科普信息轉(zhuǎn)發(fā)意愿概念模型的基礎(chǔ)上，采用問(wèn)卷調(diào)查研究方法，對(duì)在校大學(xué)生微博科普信息轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響機(jī)制進(jìn)行了深入分析，發(fā)現(xiàn)媒介表達(dá)方式豐富度、信息質(zhì)量豐富度以及感知價(jià)值對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿具有顯著的正向影響，其中感知價(jià)值在媒介豐富度對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響上存在中介效應(yīng)。

【關(guān)鍵詞】媒介豐富度；感知價(jià)值；微博科普；轉(zhuǎn)發(fā)意愿

新冠肺炎疫情的暴發(fā)使“身體科學(xué)”“健康科普”迅速演變?yōu)槿蜃h題，科普信息的生產(chǎn)與傳播成為網(wǎng)絡(luò)焦點(diǎn)。面臨突發(fā)公共危機(jī)事件，科普內(nèi)容的輸出能在一定程度上減少不確定性，其以知識(shí)解讀和普及的形式及時(shí)回應(yīng)公眾的關(guān)切，起到了撫慰人心、理性引導(dǎo)輿論的作用。新浪微博作為國(guó)內(nèi)最大的移動(dòng)社交媒體平臺(tái)之一，扮演著輿情“蓄水池”的重要角色，具有明顯的渠道和體量?jī)?yōu)勢(shì)，社交基因的嵌入使網(wǎng)民的轉(zhuǎn)發(fā)行為成為評(píng)測(cè)內(nèi)容吸引力、影響力與傳播力的重要指標(biāo)。

借鑒媒介豐富度理論、感知價(jià)值理論和SOR（Stimulus-Organism-Response）模型，本文以大學(xué)生為研究對(duì)象，基于用戶對(duì)于媒介豐富度的自我報(bào)告和感知評(píng)價(jià)探究微博科普信息轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響機(jī)制，以期為大學(xué)生群體的科普傳播提供切實(shí)的建議。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

1.轉(zhuǎn)發(fā)意愿研究

“轉(zhuǎn)發(fā)”意愿的產(chǎn)生與平臺(tái)調(diào)性、內(nèi)容特點(diǎn)、人際關(guān)系等密切相關(guān)，既有的轉(zhuǎn)發(fā)意愿研究多集中于社交媒體平臺(tái)，比如微信、微博等，而研究?jī)?nèi)容主要圍繞影響因素展開(kāi)。不同的切入角度，使探討影響因素的研究呈現(xiàn)出多面性。

有研究以說(shuō)服傳播模型為基礎(chǔ)，證實(shí)了信息渠道、信息來(lái)源、信息接收者、信息內(nèi)容均對(duì)社會(huì)化媒體轉(zhuǎn)發(fā)意愿有影響。①

具體來(lái)看，在用戶層面，用戶的使用與滿足和先前經(jīng)驗(yàn)是影響社交媒體新聞分享的重要因素。②同時(shí)，對(duì)于信息質(zhì)量的感知、風(fēng)險(xiǎn)的感知以及信任信念也會(huì)影響用戶的分享意愿③。由此可見(jiàn)，個(gè)體認(rèn)知與評(píng)價(jià)直接影響其是否愿意轉(zhuǎn)發(fā)，但評(píng)價(jià)的對(duì)象還需要更為細(xì)致的剖析。

在形式層面，有學(xué)者考察了電視新聞節(jié)目在微博中的再傳機(jī)制，發(fā)現(xiàn)微博新聞結(jié)構(gòu)（文字、圖片、短鏈、視頻的組合）越多樣，人們的再傳意愿就越強(qiáng)烈④。但是，除了呈現(xiàn)方式，反饋方式的多樣性是否影響人們的轉(zhuǎn)發(fā)意愿也有待考察。

在內(nèi)容與互動(dòng)層面，內(nèi)容的情緒和性質(zhì)、關(guān)系資源不同，轉(zhuǎn)發(fā)意愿的強(qiáng)烈程度也不同。含有積極情緒和社交內(nèi)容詞匯的信息更容易被轉(zhuǎn)發(fā)，粉絲量大的、個(gè)人影響力強(qiáng)的博主發(fā)布的微博信息更容易被轉(zhuǎn)發(fā)⑤。但也有研究認(rèn)為，雖然人際關(guān)系強(qiáng)度會(huì)干預(yù)員工的轉(zhuǎn)發(fā)行為，但更多還是取決于其想推廣的信息內(nèi)容，以企業(yè)員工的微信朋友圈為例，“信息內(nèi)容”的影響力明顯高于“人際關(guān)系”⑥。本研究并不區(qū)分內(nèi)容與關(guān)系影響程度的高下，況且，二者也并非涇渭分明，但可以確定的是，內(nèi)容與互動(dòng)都在一定程度上影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿。不過(guò)，內(nèi)容豐富性、可信度，互動(dòng)價(jià)值等細(xì)分維度還有待驗(yàn)證。

2.微博科普研究

目前，微博科普研究多聚焦于現(xiàn)狀分析、傳播效果評(píng)估以及發(fā)展建議等方面。有研究調(diào)查分析了9種健康科普期刊在微博平臺(tái)的表現(xiàn)情況，發(fā)現(xiàn)健康科普期刊界普遍缺乏示范級(jí)賬號(hào)，整體影響力有待提升⑦。而影響科普傳播效果的因素可能包括微博類型、表現(xiàn)形式、博文內(nèi)容、行文風(fēng)格、交互形式等⑧。面臨突發(fā)疫情，微博應(yīng)急科普在及時(shí)性、系統(tǒng)性、協(xié)同性、交互性上表現(xiàn)不佳，需要在熱點(diǎn)監(jiān)測(cè)、平臺(tái)建設(shè)、受眾偏好、傳受互動(dòng)等方面繼續(xù)優(yōu)化⑨。

綜合以上梳理，關(guān)于“科普信息”這一形態(tài)的轉(zhuǎn)發(fā)意愿研究還較為缺乏，而針對(duì)微博科普的研究大多停留在表面，缺乏足夠的理論基礎(chǔ)。而且，多數(shù)研究立足于傳者缺位、內(nèi)容可讀性不高等問(wèn)題，缺乏用戶視角。同時(shí)，直接探索媒介豐富度和感知價(jià)值對(duì)于微博轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響研究也不常見(jiàn)。從這個(gè)角度而言，本研究具有一定的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

（二）理論綜述與研究假設(shè)

1.媒介豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿

美國(guó)組織理論學(xué)家理查德L.達(dá)夫特（Richard L Daft）和羅伯特·H.倫格爾（Robert H Lengel）于1984年提出信息豐富度（information richness），也稱媒介豐富度（media richness），是指媒體承載信息的能力以及在一定時(shí)間內(nèi)使信息接收者理解的程度，用以指導(dǎo)組織內(nèi)信息的協(xié)調(diào)與需求。⑩不同媒體類型的豐富度呈現(xiàn)由低到高的次序，影響豐富度差異的原因包括媒體的即時(shí)反饋能力、使用的線索和渠道的數(shù)量、個(gè)性化和語(yǔ)言多樣性。這一論斷可從社會(huì)臨場(chǎng)感理論（social presence）中得到支持。心理學(xué)者肖特（John R.Short）、威廉姆斯（Ederyn Williams）和克里斯蒂（Bruce Christie）認(rèn)為社會(huì)臨場(chǎng)感是指在利用媒體進(jìn)行溝通過(guò)程中，一個(gè)人被視為“真實(shí)的人”的程度及與他人聯(lián)系的感知程度。

基于此，社會(huì)臨場(chǎng)性被視為媒體本身的特性，而不同的媒體類型表現(xiàn)出的明顯的社會(huì)臨場(chǎng)感差異，也反映出媒介豐富度的高低。進(jìn)一步講，受眾參與度越高、越人性化的媒介，社會(huì)臨場(chǎng)感就越強(qiáng)。信息論創(chuàng)始人香農(nóng)（C. E. Shannon）對(duì)于“信息熵”規(guī)律的闡述也為媒介豐富度的劃分提供了參考。對(duì)新冠肺炎疫情中媒介信息特征的分析研究發(fā)現(xiàn)，社交媒體使用和官方媒體信息可信度正向影響信息分享意愿。因此，除了信息量的增加可以減少不確定性，信息質(zhì)的考評(píng)也尤為重要。

綜上，媒介豐富度的衡量維度可以被概括為以下四點(diǎn)：表達(dá)方式豐富度，即信息傳遞和反饋形態(tài)的單一或組合性，代表了交互的層次；表述豐富度，即表述是否精確明晰，以此判斷信息不確定性程度；內(nèi)容豐富度，即內(nèi)容覆蓋范圍是否全面，從而觀照用戶需求；質(zhì)量豐富度，即內(nèi)容是否可信可靠，與用戶信任密切相關(guān)。根據(jù)此前的文獻(xiàn)梳理，部分單一層面的研究能夠支持媒介豐富度越高，轉(zhuǎn)發(fā)意愿越強(qiáng)烈這一結(jié)論，但缺乏綜合探討。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H1a：表達(dá)方式豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關(guān)。

H1b：信息表述豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關(guān)。

H1c：信息內(nèi)容豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關(guān)。

H1d：信息質(zhì)量豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關(guān)。

2.感知價(jià)值與轉(zhuǎn)發(fā)意愿

感知價(jià)值理論（perceived value）最初用于解釋消費(fèi)者基于感知利得與感知利失而對(duì)一個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)效用的總體評(píng)價(jià)，側(cè)重于權(quán)衡利弊與風(fēng)險(xiǎn)后作出的理性選擇。但相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，感知具有主觀性，因人而異，而價(jià)值也不應(yīng)局限于成本和利益等單一向度。因此希斯（Sheth J.N）、紐曼（Newman B.I）和格羅斯（Gross B.L）等人將感知價(jià)值劃分為功能價(jià)值、社會(huì)價(jià)值、認(rèn)識(shí)價(jià)值、條件價(jià)值和情感價(jià)值五個(gè)維度，隨后又發(fā)展出情感價(jià)值、社會(huì)價(jià)值、質(zhì)量?jī)r(jià)值和價(jià)格價(jià)值四維模型。

在此基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)一些學(xué)者也開(kāi)發(fā)出其他量表以觀察用戶的媒介選擇行為、媒介使用忠誠(chéng)度等問(wèn)題。李武將社會(huì)價(jià)值、價(jià)格價(jià)值、內(nèi)容價(jià)值、互動(dòng)價(jià)值和界面設(shè)計(jì)價(jià)值用于考察電子書(shū)閱讀客戶端的滿意度情況。朱佳妮等關(guān)注社會(huì)價(jià)值、內(nèi)容價(jià)值、互動(dòng)價(jià)值和娛樂(lè)價(jià)值對(duì)于用戶短視頻依戀的影響。還有研究指出體驗(yàn)價(jià)值、功能價(jià)值、社會(huì)價(jià)值在媒體使用的不同階段發(fā)揮著不同的作用。針對(duì)科普信息這一特殊形態(tài)，本研究選取了認(rèn)識(shí)價(jià)值、互動(dòng)價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值三個(gè)指標(biāo)界定感知價(jià)值這一綜合變量，用以探析其對(duì)于用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響。

首先，認(rèn)識(shí)價(jià)值是指新知識(shí)的獲取和新事物的了解。日常生活的變動(dòng)與需求的累積使得人們逐漸渴望得到越來(lái)越多的信息，用以排除隨處可感的不確定性?？破諆?nèi)容具有一定的專業(yè)門(mén)檻和知識(shí)高度，能豐富人們對(duì)于不熟悉的事物的認(rèn)識(shí)和了解，提高人們的科學(xué)意識(shí)和素質(zhì)。

其次，人是社會(huì)性動(dòng)物，互動(dòng)是人的本能需求?；?dòng)價(jià)值主要指與他人展開(kāi)交流和討論，結(jié)識(shí)新的朋友。根據(jù)社會(huì)交換理論，人際交往的過(guò)程就是信息、資源、情感等交換的過(guò)程。有研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)互動(dòng)和信任能夠預(yù)測(cè)個(gè)體的知識(shí)共享行為。信息共享能使網(wǎng)民的關(guān)系由無(wú)轉(zhuǎn)弱、由弱轉(zhuǎn)強(qiáng)，在關(guān)系的聯(lián)結(jié)中觸發(fā)在線討論與交流，甚至發(fā)展為專題小組，升級(jí)為群體現(xiàn)象。

最后，媒介使用與信息接收的體驗(yàn)感也是影響用戶是否愿意轉(zhuǎn)發(fā)的一個(gè)重要因素，體驗(yàn)價(jià)值強(qiáng)調(diào)內(nèi)在的感覺(jué)和心理感受，是指用戶對(duì)于信息有趣性的評(píng)價(jià)，以及瀏覽信息時(shí)的投入程度?？破諆?nèi)容是否讓人看得懂、愿意看，直接關(guān)系著用戶的體驗(yàn)價(jià)值。此前也有研究表明，趣味性、輕松性的信息更容易獲得社交網(wǎng)絡(luò)用戶的青睞。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H2：感知價(jià)值與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關(guān)。

3.媒介豐富度、感知價(jià)值與轉(zhuǎn)發(fā)意愿

媒介豐富度指向用戶對(duì)于媒介信息的特性評(píng)價(jià)，信息的外在表現(xiàn)可能會(huì)直接影響用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為，而感知價(jià)值側(cè)重于媒介信息的需求匹配。預(yù)期—價(jià)值理論認(rèn)為，當(dāng)追求的滿足（gratifications sought，GS）和獲得的滿足（gratifications obtained，GO）相比較時(shí)，獲得的滿足與預(yù)期的期待越吻合甚至超出追求的滿足，那么用戶的滿意度就會(huì)更高，轉(zhuǎn)發(fā)的幾率就越大。根據(jù)SOR模式，外部環(huán)境刺激一般會(huì)通過(guò)影響人們的內(nèi)心意識(shí)以及心理形態(tài)進(jìn)而作用于行為反應(yīng)。因此，實(shí)際的感知還可能在媒介呈現(xiàn)與轉(zhuǎn)發(fā)意愿之間起到中介作用，即感知價(jià)值可能是媒介豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿的中介變量。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3：感知價(jià)值在媒介豐富度對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響上存在中介效應(yīng)。

綜上，本文的研究思路和概念模型如圖1所示。

二、研究設(shè)計(jì)與分析

（一）數(shù)據(jù)收集

本研究主要采用問(wèn)卷調(diào)查法收集所需數(shù)據(jù)。在問(wèn)卷前測(cè)階段，對(duì)調(diào)查對(duì)象進(jìn)行了訪談，聽(tīng)取了其建議，對(duì)問(wèn)卷中涉及的問(wèn)題和呈現(xiàn)方式做了修改和調(diào)整。收集的數(shù)據(jù)主要基于“問(wèn)卷星”平臺(tái)，通過(guò)微信朋友圈以滾雪球的方式進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放。

問(wèn)卷首先界定了“科普”和“轉(zhuǎn)發(fā)”的概念，其次針對(duì)用戶是否使用微博這一條件進(jìn)行了篩選，是則繼續(xù)作答，否則結(jié)束作答。問(wèn)卷主要分為四個(gè)部分，分別測(cè)量人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和微博基本使用情況、媒介豐富度、感知價(jià)值和轉(zhuǎn)發(fā)意愿，后三部分均使用了李克特五級(jí)度量法。問(wèn)卷最終共回收315份，在剔除無(wú)效問(wèn)卷后，剩余有效問(wèn)卷共288份，有效率約為91.4%。樣本基本信息如表1所示。本研究主要采用SPSS22.0對(duì)樣本進(jìn)行描述性分析、相關(guān)性檢驗(yàn)、中介效應(yīng)分析等，以此解決研究提出的假設(shè)。

本次調(diào)查性別占比中，男性為39.93%，女性為60.07%，年齡集中在23—26歲，學(xué)歷以在校本科生和碩士生為主。調(diào)查對(duì)象微博使用時(shí)長(zhǎng)主要集中在0—1小時(shí)（41.67%）和1—2小時(shí)（45.83%）兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)，且微博科普信息的接觸頻率基本分布在一般（30.21%）和經(jīng)常（29.51%）兩個(gè)層次。

（二）變量測(cè)量

本研究模型共涉及三個(gè)主要變量，變量測(cè)量的題項(xiàng)均參考了國(guó)內(nèi)外研究中較為成熟的量表，具體內(nèi)容見(jiàn)表2。題項(xiàng)設(shè)計(jì)均采用李克特五級(jí)度量法，1代表完全不認(rèn)同，2代表不認(rèn)同，3代表一般，4代表認(rèn)同，5代表完全認(rèn)同。

媒介豐富度：媒介豐富度參閱了布倫納（Brunelle E）和皮埃爾（Josée Lapierre）以及袁園的量表，共有5個(gè)題項(xiàng)，分別是：微博科普信息呈現(xiàn)方式很豐富（文字、動(dòng)圖、漫畫(huà)、視頻等）；我能通過(guò)多種方式對(duì)微博科普信息給予反饋（文字、表情、圖片等）；微博科普信息表述清晰、明確；微博科普信息內(nèi)容覆蓋范圍廣；微博科普信息質(zhì)量可信、可靠。選項(xiàng)共分5級(jí)，從1（完全不認(rèn)同）到5（完全認(rèn)同）賦分，分值越高，說(shuō)明媒介豐富度越高。

感知價(jià)值：感知價(jià)值綜合借鑒了希斯（Sheth）等，朱佳妮等，李武，劉強(qiáng)、李本乾的量表，共涉及6道題目，分別是：瀏覽微博科普信息能幫助我增長(zhǎng)知識(shí)；瀏覽微博科普信息能幫助我了解新事物；瀏覽微博科普信息有助于我與其他用戶展開(kāi)在線交流；瀏覽微博科普信息有助于我找到志同道合的朋友；瀏覽微博科普信息是一件有趣的事情；瀏覽微博科普信息時(shí)，我很投入。選項(xiàng)共分5級(jí)，從1（完全不認(rèn)同）到5（完全認(rèn)同）賦分，分值越高，說(shuō)明感知價(jià)值越強(qiáng)。

轉(zhuǎn)發(fā)意愿：轉(zhuǎn)發(fā)意愿借鑒了李（Lee C.S）和馬（Ma L）以及袁園開(kāi)發(fā)的量表，共有3個(gè)題項(xiàng)，分別是：我愿意轉(zhuǎn)發(fā)微博科普信息；我會(huì)主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)微博科普信息；以后我仍將會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)微博科普信息。選項(xiàng)共分5級(jí)，從1（完全不認(rèn)同）到5（完全認(rèn)同）賦分，分值越高，轉(zhuǎn)發(fā)意愿越強(qiáng)烈。

（三）信效度檢驗(yàn)

本文采用Cronbach α系數(shù)檢驗(yàn)量表的信度，結(jié)果顯示媒介豐富度、感知價(jià)值、轉(zhuǎn)發(fā)意愿的信度系數(shù)分別是0.879、0.913、0.934，總體Cronbach α系數(shù)為0.953，均大于0.8，表明量表具有良好的信度。進(jìn)一步對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了KMO抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO值為0.943，Bartlett檢驗(yàn)的p值為0.000，小于0.001，所解釋的累積方差為62.550%，大于60%，說(shuō)明問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度較理想，具有一定的解釋力，可以進(jìn)一步開(kāi)展研究。

（四）描述統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性檢驗(yàn)

首先，本文對(duì)媒介豐富度、感知價(jià)值以及轉(zhuǎn)發(fā)意愿這三個(gè)變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)，各題項(xiàng)的分析結(jié)果見(jiàn)下頁(yè)表3。

其中，MR代表媒介豐富度，MRj分別指表達(dá)方式豐富度、表述豐富度、內(nèi)容豐富度、質(zhì)量豐富度（j=a，b，c，d）；PV代表感知價(jià)值，PVj分別指認(rèn)識(shí)價(jià)值、互動(dòng)價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值（j=a，b，c）；FW代表轉(zhuǎn)發(fā)意愿，F(xiàn)Wj分別是愿意轉(zhuǎn)發(fā)、主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)、仍會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)（j=a，b，c）。

由數(shù)據(jù)可得，用戶對(duì)于微博平臺(tái)科普信息的媒介豐富度評(píng)價(jià)居中等偏上（M=3.78，SD=0.864），其中信息表達(dá)方式豐富度（MRa）和內(nèi)容豐富度（MRc）得到了普遍的認(rèn)可。在感知價(jià)值層面，均值得分與媒介豐富度基本持平（M=3.77，SD=0.938），其中，科普信息的認(rèn)識(shí)價(jià)值（PVa）相較于互動(dòng)價(jià)值（PVb）和體驗(yàn)價(jià)值（PVc）得分最高。而用戶的轉(zhuǎn)發(fā)意愿相對(duì)較弱（M=3.57，SD=1.165），雖然內(nèi)部差異較小，但可以表明，用戶更愿意轉(zhuǎn)發(fā)（FWa）科普信息，但主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)（FWb）和未來(lái)仍會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)（FWc）的可能性較低。

其次，本文進(jìn)行了Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)。由表4可得，除了年齡之外，用戶使用微博的時(shí)長(zhǎng)、接觸微博科普信息的頻率、性別和學(xué)歷等均與轉(zhuǎn)發(fā)意愿顯著相關(guān)。這就意味著，微博使用時(shí)間越久，科普接觸頻繁，用戶轉(zhuǎn)發(fā)微博科普信息的幾率就越大。同時(shí)，轉(zhuǎn)發(fā)意愿也呈現(xiàn)出顯著的性別和學(xué)歷差異。

（五）多變量回歸分析

為進(jìn)一步探索媒介豐富度、感知價(jià)值對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響關(guān)系，本文進(jìn)行了多變量回歸分析。根據(jù)表5，表達(dá)方式豐富度、信息質(zhì)量豐富度顯著正向影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿（B>0，p=0.001、0.002<0.01），即微博科普信息的表達(dá)方式、信息質(zhì)量越豐富，轉(zhuǎn)發(fā)意愿越強(qiáng)烈，由此H1a、H1d假設(shè)成立。信息表述豐富度和信息內(nèi)容豐富度與轉(zhuǎn)發(fā)意愿并無(wú)顯著影響關(guān)系，H1b、H1c假設(shè)不成立。此外，感知價(jià)值同樣可以顯著正向影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿（B>0，p=0.000<0.001），由此，H2假設(shè)成立。變量之間不存在多重共線性，VIF<5，運(yùn)行結(jié)果可靠。

基于以上結(jié)論，可以看出，微博網(wǎng)民更看重呈現(xiàn)方式和反饋的可獲得性，以及內(nèi)容質(zhì)量的可信性。相較之下，表述的清晰性和內(nèi)容的輻射性對(duì)于網(wǎng)民轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響不大。這也反映出，“相信”而非廣泛“吸收”內(nèi)容，“接收利用”多種形式而非“理解”專業(yè)表達(dá)更容易獲得網(wǎng)民的青睞。

（六）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

為驗(yàn)證感知價(jià)值的中介效應(yīng)情況，本文采用Hayes的中介效應(yīng)檢驗(yàn)法，將轉(zhuǎn)發(fā)意愿作為因變量，媒介豐富度作為自變量，感知價(jià)值作為中介變量，利用Bootstrap抽樣檢驗(yàn)在95%的置信區(qū)內(nèi)進(jìn)行中介作用研究，抽樣次數(shù)為5000次。

根據(jù)表6的Bootstrap分析結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，95%區(qū)間均不包括數(shù)字0，在媒介豐富度對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響中，感知價(jià)值的中介效應(yīng)成立。因此，媒介豐富度首先會(huì)對(duì)感知價(jià)值產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿，即感知價(jià)值在媒介豐富度對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響中存在中介作用，假設(shè)H3成立。綜上，概念模型路徑分析結(jié)果如圖2所示。

三、結(jié)論與討論

基于新冠疫情影響下的科普現(xiàn)實(shí)圖景，本研究以“媒介豐富度—感知價(jià)值—轉(zhuǎn)發(fā)意愿”為探索路徑，旨在挖掘影響大學(xué)生微博科普信息轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響因素，以及感知價(jià)值在媒介豐富度和轉(zhuǎn)發(fā)意愿之間的中介作用。

（一）媒介豐富度、感知價(jià)值對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，媒介表達(dá)方式和信息質(zhì)量豐富度正向影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿。根據(jù)媒介依賴?yán)碚?，?dāng)個(gè)人利用媒介信息資源實(shí)現(xiàn)了理解、定向和娛樂(lè)等目標(biāo)，便會(huì)與媒介建立起一種依賴關(guān)系。媒介豐富度的介入便會(huì)加深這一關(guān)系，并由此催生出“轉(zhuǎn)發(fā)”等一系列媒介依賴行為。鑒于此，為增強(qiáng)微博科普傳播效果，需要全面系統(tǒng)升級(jí)科普信息的表現(xiàn)形態(tài)和內(nèi)容層次：第一，以視覺(jué)表達(dá)隱喻，以服務(wù)回應(yīng)需求，借用漫畫(huà)、Vlog、H5等單一或組合可視化形式傳遞科普知識(shí)與價(jià)值觀，并通過(guò)開(kāi)設(shè)綠色反饋通道，專用電話、郵箱接收網(wǎng)民有關(guān)科普信息的投訴和建議。第二，組成微博科普內(nèi)容審核團(tuán)隊(duì)，邀請(qǐng)學(xué)界、業(yè)界專家共同參與事實(shí)核查，并借助AI實(shí)時(shí)標(biāo)注可疑信息，提醒、引導(dǎo)網(wǎng)民正確辨別，保障內(nèi)容池良性發(fā)展。第三，建立健全科學(xué)共同體與微博平臺(tái)常態(tài)化合作機(jī)制，聘請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜?、KOL擔(dān)任微博科普宣傳大使，通過(guò)定期直播、開(kāi)講座、云上課，向網(wǎng)民解讀科普信息，降低誤讀率。第四，廣泛拓展科普范圍，以日常生活中一切具有科學(xué)價(jià)值的內(nèi)容為導(dǎo)引，完善科普內(nèi)容結(jié)構(gòu)和市場(chǎng)類型，吸引網(wǎng)民注意力，增強(qiáng)科普信息的可讀性，實(shí)現(xiàn)專業(yè)化與大眾化的兼容。

實(shí)證結(jié)果還顯示，感知價(jià)值（認(rèn)識(shí)價(jià)值、互動(dòng)價(jià)值、體驗(yàn)價(jià)值）越明顯，轉(zhuǎn)發(fā)意愿越強(qiáng)烈?？破招畔ⅰ熬哂兄R(shí)的系統(tǒng)性和理論性”，能夠基于自身的特殊性實(shí)現(xiàn)知識(shí)的輸出和專業(yè)的普及，一方面能夠應(yīng)對(duì)當(dāng)下知識(shí)焦慮的現(xiàn)狀，另一方面也能浸入人們的衣食住行之中，變成生活化的“常識(shí)”。這提醒我們要以科普信息的“知識(shí)性”為主打要點(diǎn)，以減少公眾不確定性為首要任務(wù)。微博平臺(tái)的社交屬性使其互動(dòng)價(jià)值得到增強(qiáng)與放大，因此，挖掘科普信息中的社交點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)多重類型關(guān)系的連接，比如發(fā)起“科普知識(shí)有獎(jiǎng)競(jìng)答”“發(fā)現(xiàn)你身邊的科普”等活動(dòng)，激活網(wǎng)民的社交屬性和游戲本性非常重要。此外，凈化科普信息界面，減少?gòu)V告或者無(wú)關(guān)信息的干擾，根據(jù)內(nèi)容特點(diǎn)靈活切換橫豎屏模式，融合網(wǎng)絡(luò)流行語(yǔ)，增強(qiáng)科普趣味性，都有助于用戶產(chǎn)生沉浸感。

同時(shí)，感知價(jià)值在媒介豐富度影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿的中介作用意味著，外在的刺激必須通過(guò)內(nèi)在的機(jī)體反應(yīng)才能影響最終的態(tài)度和行為。因此，在微博科普內(nèi)容的生產(chǎn)方面，不僅需要關(guān)注形式和內(nèi)容的有趣，還需要挖掘用戶的需求，契合其內(nèi)心的價(jià)值指向，即提供客體與主體的場(chǎng)景適配服務(wù)。前期可以通過(guò)收集網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)話題和關(guān)聯(lián)度高的生活問(wèn)題，策劃科普專題，中期應(yīng)廣泛動(dòng)員PGC和UGC進(jìn)行融合信息形態(tài)的生產(chǎn)，后期應(yīng)采用算法+人工審核，根據(jù)受眾的喜好和習(xí)慣，將有關(guān)信息個(gè)性化推薦給每一位用戶。

（二）人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響

個(gè)體的豐富性造就了轉(zhuǎn)發(fā)意愿探究的復(fù)雜性。首先，培育用戶的媒介使用習(xí)慣，在微博開(kāi)辟科普專區(qū)，策劃專屬流量推薦方案，增強(qiáng)科普內(nèi)容曝光，提升用戶科普信息接觸頻率。因?yàn)榻佑|頻率會(huì)在一定程度上造就認(rèn)知鴻溝，繼而影響人們面對(duì)科普信息時(shí)的態(tài)度和反應(yīng)，因此科普信息在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上要盡量有助于培養(yǎng)用戶的“懷疑性認(rèn)知方法”，以此提升用戶的媒介素養(yǎng)。其次，關(guān)注性別和學(xué)歷差異，進(jìn)行廣泛的市場(chǎng)調(diào)研，深耕差異化內(nèi)容設(shè)計(jì)、渠道投放以及圈層扎根，生產(chǎn)適用于不同性別和學(xué)歷群體的科普信息類型。

（三）創(chuàng)新點(diǎn)和不足

本研究的貢獻(xiàn)之處在于驗(yàn)證了SOR模式對(duì)于微博科普信息這一形態(tài)的適用性，為增強(qiáng)微博轉(zhuǎn)發(fā)意愿提供了媒介豐富度和感知價(jià)值方面的實(shí)際建議，進(jìn)而也補(bǔ)充了科普研究的方向和內(nèi)容。

但是，研究也存在不足之處。首先，問(wèn)卷收集以滾雪球抽樣為主，方便數(shù)據(jù)獲取的同時(shí)也可能導(dǎo)致樣本誤差，之后可以擴(kuò)大樣本量，進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)論。其次，此前有關(guān)微博商業(yè)信息的研究表明，媒介豐富度正向作用于轉(zhuǎn)發(fā)動(dòng)機(jī)，但對(duì)于轉(zhuǎn)發(fā)意愿并未產(chǎn)生顯著影響。本研究所劃分出的媒介信息內(nèi)容和信息表述豐富度也并未對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)意愿產(chǎn)生顯著影響，因此媒介豐富度是否影響轉(zhuǎn)發(fā)意愿，還需要更多的研究予以支持，其具體的細(xì)分維度所產(chǎn)生的影響差異也有待進(jìn)一步比較。另外，媒介豐富度以用戶自我報(bào)告為依據(jù)，具有相當(dāng)大的主觀性，期待更為客觀公正的測(cè)量方式。當(dāng)然，有關(guān)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素等其他可能產(chǎn)生影響的變量也可以納入到討論框架中。針對(duì)調(diào)查對(duì)象的深入訪談也是未來(lái)可以增加的一部分。

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（作者王長(zhǎng)瀟系北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、未來(lái)教育學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師；孫玉珠系中國(guó)人民大學(xué)新聞學(xué)院博士研究生；張丹琨系北京師范大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院碩士研究生）

【責(zé)任編輯：謝敏】