微信传播信任机制的影响因素研究

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1、躺^£(§依腮咖向因飄开究摘要:本文以青年微信用户群体为样本,采取问卷调研的方法,探讨微信传播信任机制的影响因素。实证研究发现:强连接关系、意见领袖、预设信任、形象管理和利他主义对微信传播信任机制均有正向影响,其中,形象管理与利他主义的影响较大。关键词:微信传播;信任机制;影响因素中图分类号:G206文献标识码:A文章编号:1672-8122(2017)12-0017-03一、弓丨言由于微信独特的信息扩散和自媒体传播特性,使得微信用户数量大幅度增加,微信平台作为一个新的信息源的同时,也正在成为一种新的谣言传播渠道口]。而信任维系着人们之间的基本

2、情感,影响着人际交往中的预期和决策,是整个社会和谐的首要条件[2]。伴随网络技术的发展,网络人际信任也日益重要。论文研究微信平台传播信任的影响因素,进而探寻提高微信平台传播信息真实性的措施,研究不仅可以丰富传播学的理论,还能对现实中的微信平台传播提供参照。二、文献回顾首先,网络个体之间的关系会影响信任度,1974年,Granovetter提出“强弱关系理论”,其中,强连接为“互动密切的行动者,弱连接为“偶然间听到的某个人”,人们接触弱连接的频率比强连接更高,具有强连接关系的人之间的互动频率更高[3]。其次,信源也会影响平台传播的信任,其中,网络

3、意见领袖是网络传播中出现的为他人提供信息,并且对他人有一定影响力的“活跃分子”[4]。再次,从受众角度来看,预设信任、形象管理和利他主义对信任也会有影响。吉登斯则认为在平时的生活中,人们对抽象系统的信任机制是一种对“非人”的事物或者场景的预设信任,不完全是由人与人之间的默契而形成[5];哈贝马斯也提出与人交往的过程中,人们经常会假设他们之间的交流是在相互信任的前提条件下进行的,他们交流的内容具有可解性、有效性和合法性[6]。对于个人形象塑造,戈曼夫提出了著名的拟剧论:“在社会这个大舞台上,社会成员因为人际交往的需要在其中扮演着不同的角色,在各种

4、角色中表演自己,塑造自我形象。”[7]利他主义在通常情况下指的是“人类的善举”。Post(2002)根据词源将利他主义定义为:一个人不是为了提升自己的价值或者增加自己的幸福感而为了别人牺牲自己[8]。基于以上分析,提出传播信任影响因素的理论模型(如图1所示),微信平台传播信任的影响因素主要包括五个变量:强连接关系、意见领袖、预设信任、形象管理和利他主义,因变量则为传播信任。进而提出假设如下:H1:强连接关系对微信平台传播信任有正向影响H2:意见领袖作用对微信平台传播信任有正向影响H3:预设信任对微信平台传播信任有正向影响H4:形象管理对微信平台

5、传播信任有正向影响H5:利他主义对微信平台传播信任有正向影响三、实证研究研究釆用问卷调查法,经过问卷编制与预测处理、正式调研、预测分析三个阶段,运用SPSS对调研的数据进行分析,最终得出科学的调研结果。1•问卷设计基于现有研究成果及本文的假设与模型设计问卷,问卷共25个测项,除个人特征变量以外,全部采用李克特5级量表。本次调研时间为2017年5月4日到2017年5月9日共发放问卷仃8份,回收有效问卷141份,有效回收率79.2%,样本特征信息如下(如2.变量测量:在变量测量部分,强连接关系分为三个维度:对于强连接关系者转发的消息不会有排斥心理、

6、认为强连接关系者转发的消息更具可信度、更愿意转发强连接关系者的消息;意见领袖分为三个维度:对于意见领袖转发的消息不会有排斥心理、认为意见领袖转发的消息更具可信度、更愿意转发意见领袖的消息;预设信任分为三个维度:对于慈善类的消息不会有排斥心理、认为慈善类消息更有可信度、更愿意转发慈善类消息;形象管理分为三个维度:认为转发慈善类消息的人具有良好的形象、认为转发慈善类消息的人具有塑造良好的形象的目的;利他主义分为三个维度:对他人有所帮助的消息不会有排斥心理、对他人有所帮助的消息更有可信度、更愿意转发对他人有所帮助的消息。一个因变量:传播信任,并将其分

7、为三个维度:不会对信任的消息有排斥心理、转发的消息是自己所信任的、比较相信信任的人转发的消息。为确定问卷样本的可靠性,首先通过SPSS19.0对数据进行可靠性分析,其信度Cronbach'sAlpha值分别为0.894、0.702、0.737、0.769、0.751>0.803。本问卷结构与题目内容合理,指标一致性良好,具备较高的信度与效度。3.研究结果研究发现:本研究先将性别、年龄、学历和职业作为控制变量放进模型中,再将5个自变量放入回归模型之中。回归系数显示,强连接关系对传播信任的回归系数为0.34&对应的显著性为0.000,该值小于0.0

8、5,故可认为强连接关系对传播信任具有显著的正向影响作用,研究假设1成立;意见领袖对传播信任的回归系数为0.286,对应的显著性为0.000,该值小于0

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