Web2.0环境下UGC信息可信度影响因素分析

2017-09-30 00:11朱宸良
河南图书馆学刊 2017年9期
关键词:影响因素

朱宸良

摘 要:文章从信息的发布、传播、接收等维度,对时下最热门的UGC(User Generated Content,用户生成内容)模式下信息可信度的影响因素做出假设,然后以调查问卷和实验的形式获取和分析数据,对假设进行验证。

中图分类号:G250文献标识码:A文章编号:1003-1588(2017)09-0088-04

关键词:可信度;用户创造内容;影响因素

1 背景

互联网的快速发展给人类社会的信息获取、信息互动、信息交往乃至整个社会结构带来了翻天覆地的变化。随着Web2.0时代的到来,互联网已经成为人们了解和认识信息的最重要的渠道之一。目前,大部分网站都开始采取面向用户开放、允许用户参与的模式,让用户参与网站建设,添加网站内容。越来越多的用户参与进来,发布他们的观点和看法,将自己创造和获得的知识展现在互联网平台上进行分享和传播,形成了一种新的模式——UGC(User Generated Content,用户生成内容)。世界经济合作与发展组织(OECD)在2007年的报告中定义了UGC最显著的三个特征:①Internet上公开的内容。②内容具有一定程度的创新性。③非专业人士或权威人士创作[1]。在这种全民参与创作的模式下,虚假、不实信息得以肆意传播,如何筛选虚假信息,辨别可信信息,成为互联网乃至全社会都迫切需要解决的问题。

可信度是一个多维度的复杂概念,其主要的两个维度是可信赖性和专业性[2]。可信赖性是从用户主观角度对信息内容的感知,专业性是从客观角度进行描述。笔者研究的信息可信度指的是信息内容本身以及信息的来源都是可以相信的,因此,笔者将从用户生成内容网站的信息发布者、信息接收者、信息内容本身以及信息传播渠道四个方面,探究影响信息可信度的因素。

2 信息可信度研究现状

从信息可信度的研究脉络来看,国外的研究主要从以下三个方面展开:信源可信度、信息本身/内容可信度、传播渠道/媒介可信度。信源可信度是指信息传播者的可信度,包括传播个体以及传播组织机构的可信度;信息本身/内容可信度是指通过个体或组织传播的信息的可信度;传播渠道/媒介可信度是指信息的传输渠道如电视、广播、杂志、网络等[3]。信源、信息和传播渠道的可信度是相互独立的,因为受众对三者的信任程度和信息理由都不尽相同[4]。

目前,国内在网络信息可信度方面的研究仍处于起步阶段,不同学科的研究者对于网络信息可信度的理解也不相同。在计算机学科领域,马伟瑜依据量化网页信息的交互结构、隶属网站、主题相关度以及信息发布的时间等,基于改进的PageRank算法计算网页信息的可信度[5]。在信息科学领域,徐静等根据网络信息的特征,提出了一种基于内容信任的可信度计算方法,指出网络信息的主题特征、网络环境特征都会对网络信息的可信度产生较大影响[6]。在新闻传播领域,蒋洪梅等在其网络媒体信息可信度研究中探索了在现实环境下中国互联网媒体信息可信度的发展情况,分析其发展过程中可能存在的各种影响因素[7]。

3 研究框架与假设

UGC信息可信度的影响因素可从接受者相关特征、信息内容可信度、信源可信度和渠道可信度等四个维度进行描述。接受者相关特征包括接受者的专业性和基本信任倾向两个方面,信息内容可信度分为信息完整性、客观性、可證实性和信息内容特征标签等四个层面,信源可信度包括信息传播者的专业性、传播动机以及与接受者的关系强度三个维度,渠道可信度主要分为接受者对UGC网站的依赖性和网站本身的可靠程度。

3.1 接受者相关特征

信息的接受者对UGC信息的信任程度与他们自身专业性和基本的信任倾向有关。Brucks认为信息接收者的专业性与其对信息的信任程度是呈负相关的关系,即接受者的专业性反向影响信息可信度[8]。

信任是个体的一种基本信念,是内部人格特质的体现。基本信任倾向是指信息接受者在信息的接受中具有的愿意对信息做出可信评价的一般倾向或程度。当信息是在接受者熟悉的范围内时,接受者的信任倾向一般情况下不会明显受到外界因素的影响,基本信任倾向一般也不会发挥作用。但是当信息接受者对信息所在领域并不十分了解时,基本信任倾向对信任程度的影响非常显著[9]。因此,笔者提出以下假设:

H1:信息接受者对UGC信息可信度的评价与其专业性负相关。

H2:信息接受者对UGC信息可信度的评价与其基本信任倾向正相关。

3.2 信息内容可信度

以往学者在研究信息内容的可信度时,往往会针对内容客观性、完整性以及可证实性进行研究。客观性是指信息的传播者在制造信息的时候其心理状态是客观还是主观;完整性是指信息是否完整地表达了信息的所有方面;可证实性则是追溯信息的源头,即信息是否来自明确的官方网站或文献。方卫东等指出信息本身的特性对信息的质量、价值以及可信度的评价有着至关重要的作用,信息的接受者会通过观察信息内容的完整性、客观性和可证实性等特征作为信息真实性评价的标准[10]。

与传统网站不同,UGC模式下用户主动创造并发布信息,由此产生的内容并不能像传统网站内容一样得到规范化的处理,而且由于内容的传播者和接受者有着不同的知识背景,对同一问题会产生很多不同的看法,从而影响人们判断信息是否可信。在考察了大量的UGC网站的设计和内容评价后,笔者认为多数时候真理还是掌握在多数人手中,许多UGC网站如微博、百度知道等会通过给信息“贴上”内容标签(如点赞量、采纳量、转发量等)的形式记录大多数人对同一信息的看法,以帮助信息接受者判断信息的可信度。

综上,笔者提出以下假设:

H3:信息接受者对UGC信息可信度的评价与信息内容的完整性、客观性以及可证实性正相关。

H4:信息接受者对UGC信息可信度的评价与信息内容特征标签正相关。endprint

3.3 信源可信度

UGC信息来源可信度是指信息生成者的可信赖性和专业性。与传统网站不同,UGC信息生成者均为个体,并非专业或权威人士,其身份及专业性等特征无法像传统的网站编辑者那样获得多数用户的信任。信息接收者往往需要对生成者的身份信息、动机和站内资信度(生成者在网站内的等级、威望等)进行观察和分析,评估信息生成者的可信赖性和专业性,进而判断信息的可信度。

邵兵家等认为信息生成者与接受者之间的关系密切程度对可信度评价的影响至关重要,二者之间的强关系对信息接受者在评价来源可靠性时的影响要比弱关系大得多[11]。同时,UGC信息接受者由于不可能具备各个专业领域的专业知识,很难判断信息的可靠性,只能根据对信息生成者的站内资信度、专业性的分析进行判断,生成者的专业性评价越高,越能获得信息接受者的信任[12]。专业性与信任度密切相关,Patzer在对名人广告效应进行研究时发现,随着广告中的名人专业性的提高,消费者对广告信息的信任度也随之上升[13]。

因此,基于上述分析,笔者提出以下假设:

H5:信息接受者对UGC信息可信度的评价与信息传播者发布信息动机相关。

H6:信息接收者与信息传播者之间的关系强度与UGC信息可信度正相关。

H7:信息接受者对UGC信息可信度的评价与信息传播者的专业性呈正相关。

3.4 渠道可信度

网络是网络时代非常重要的信息传播渠道。本文中的信息传播渠道指用户生成信息的社交网络,如贴吧、微博、微信、知乎、天涯论坛、QQ空间等平台。这类社交网络可信度包括网站本身的可靠程度以及信息接受者对网站的依赖程度。通过研究以往的理论基础,笔者从个人实践经验出发,认为信息接受者对网站的依赖程度表明其对这个网站及其信息的喜好和信任程度。信息接受者对某一媒介持信任态度越多,也就越容易对该媒介产生依赖性心理,并且会越来越多地从这个渠道获取信息。因此,笔者做出以下假设:

H8:信息接受者对UGC信息可信度的评价与UGC网站的可靠性呈正相关。

H9:信息接受者对UGC网站的依赖程度越高,对其信息可信度的评价越高。

4 实验设计与数据收集

笔者通过整理以往学者的研究成果,结合小规模的访谈以及对大量UGC网站的浏览和测评,定义本文所需的实验变量并设计出相应的测量,形成最后的调查问卷。

4.1 问题变量及测量

4.1.1 变量定义。对UGC信息可信度的研究涉及很多可信度的概念,包括接受者信任理念、来源可信度、渠道可信度、信息内容可信度等,其变量具体定义见表1。

4.1.2 变量测量。通过参考以往的相关研究文献,笔者设计了影响UGC信息可信度的问题项,并以调查问卷的形式展开,其中涉及的变量主要从信息的接受者、传播者、传播渠道和信息内容属性等方面进行定义。①信息接受者(见表2)。②信源可信度(见表3)。③渠道可信度(见表4)。④信息内容可信度(见表5)。

4.2 数据收集

笔者根据需要共发放300份问卷,其中无效问卷65份,有效问卷235份,有效率达78.33%。表6表明了有效样本的人口统计学特征。

5 数据分析与结果

5.1 信度分析

信度是指测量所得数据一致性或稳定性的程度。从本文的实验方法来看,一致性主要反映的是测量问卷题目之间的相互关系,考察它们是否测量了相同的内容或特质;稳定性是指用调查问卷对同一群受试者进行不同时间上的重复测量结果间的可靠系数。本研究共有变量11个,笔者利用统计分析软件SPSS19.0,结合克朗巴哈系数(Cronbach's Alpha)方法对这些变量进行问卷内部信度分析,分析结果见表7。

表7显示,分析所得的各个变量的α系数最低为0.706,最高为0.786,所有α系数均大于0.7,表明该量表的所有变量测量信度颇佳,能够作为样本在实验中进行分析使用。

5.2 结果与讨论

网民对UGC信息可信度的评价是由多个因素决定的。笔者分别从UGC信息接受者、传播者、传播渠道和信息内容本身等层面入手,在这四个维度的基础上提出研究假设,对信息的可信度影响因素进行实证分析,得出的结论是UGC信息可信度主要受到信息接受者、信源可信度、渠道可信度和内容可信度等四个方面因素的影响。接受者专业性反向影响UGC信息可信度,而接受者基本信任倾向与信息可信度正相关。在信源方面,传播者的专业性、与接受者的关系强度、传播动机都正向影响UGC信息可信度。在渠道方面,网站越可靠,接受者对网站的依赖性越高,网站上的信息就越可信。在内容方面,信息内容的完整性、客观性、可证实性以及内容特征标签都与信息可信度呈正相关关系。

参考文献:

[1]孙淑兰,黄翼彪.用户产生内容(UGC)模式探究[J].图书馆学研究,2012(13):33-35.

[2]Rieh S Y. Credibility Assessment of Online Information in Context[J].Circuits Systems & Signal Processing,2014(3):6-17.

[3]宦晓渝.新媒体与弱势群体的话语表达[J].新闻爱好者月刊,2011(8):19-22.

[4]Edelstein M, Vietti T, Valeriote F.Schedule-dependent synergism for the combination of 1-beta-D-arabinofuranosylcytosine and daunorubicin[J].Cancer Research,1974(2):293.

[5]马伟瑜.基于改进的PageRank的网页信息可信度评估方法[D].保定:河北大学,2011.

[6]徐静,杨小平,柳增.基于内容信任的Web信息可信度验证方法研究[J].北京理工大学学报,2014(7):710-715.

[7]蒋洪梅.网络媒体新闻信息可信度研究[D].南京:南京师范大学,2013.

[8]Brucks M. The Effects of Product Class Knowledge on Information Search Behavior[J].Journal of Consumer Research,1985(1):1-16.

[9]Rotter J B. A new scale for the measurement of interpersonal trust[J].Journal of Personality,1968(4):651.

[10]方卫东,袁华,刘卫红.基于Web挖掘的领域本体自动学习[J].清华大学学报(自然科学版),2005(S1):1729-1733.

[11]邵兵家,师蕾,王亚涛.网络口碑营销研究进展述评[J].技术经济,2010(7):127-129.

[12]Patzer G L. Source credibility as a function of communicator physical attractiveness[J].Journal of Business Research,1983(2):229-241.

[13]賴胜强,唐雪梅.搜寻者对用户生成信息的信任度研究[J].情报杂志,2013(2):152-155.

(编校:崔 萌)endprint

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