中国社交媒体可信度研究

社交媒体可信度的评价究竟受到哪些因素的影响？为了回答研究问题3～5，以及检验研究假设1～3，本研究采用了普通最小二乘估计（OLSE）回归法进行分析，各变量都进入回归方程进行统计。结果显示（见表6-5），总体而言，本章的研究假设基本都得到了支持，也回答了研究问题3～5。人口学变量、人格特质变量、媒介使用变量都对社交媒体可信度的评估造成一定影响，调整的判定系数R2显示：三大类变量累计可解释变异量35.8%。并且，各变量的容忍度和方差膨胀因子（VIF）取值都较接近1，说明变量间的多重共线性较弱。

表6-5　社交媒体可信度的影响因素回归分析结果

（续表）

说明：*P＜0.05；**P＜0.01；***P＜0.001。

具体而言，几类变量中，对社交媒体可信度影响最显著的变量是社交媒体使用，可解释近25%的变异。与此前的媒介可信度研究结论相似，社交媒体使用越频繁，对其可信度评价越高；并且，本章提出的获取信息动机变量的确能积极预测可信度。假设3.1和假设3.4得到证实。然而，用户的参与行为（β=-0.072，P＜0.05）和使用经历（β=-0.134，P＜0.001）却对其社交媒体可信度评估有显著的负面作用。参与愈多、使用经历愈丰富的用户，越有可能对社交媒体的可信度做出负面评价，这恰与前文提出的与假设3.2和假设3.3相反。本章进一步对用户的使用经历和使用频率进行了相关分析，结果发现，两者呈显著负相关（r=-0.076，P＜0.05）。这说明越是新手，则越使用社交媒体频繁，但信息验证能力较薄弱，所以对社交媒体可信度评价更高。这一发现颇为有趣，一方面说明资深社交媒体用户的眼光更为“挑剔”，不易轻信；另一方面，也对社交媒体如何应对日益成熟和理性的用户提出了挑战。(www.xing528.com)

从其他媒体的使用情况来看，Web 1.0的使用与社交媒体可信度关联不显著，而传统媒体的使用（β=0.233，P＜0.001）却对社交媒体可信度有显著的正面作用。这从一个角度说明，传统媒体与社交媒体并非对立关系，而是互补。在人格变量方面，本书提出的新变量——创新性（β=0.196，P＜0.001），确实对社交媒体可信度有显著的积极影响，这说明，社交媒体作为一种新兴事物，它更易赢得创新个性突出的用户的信赖。就人口学变量而言，与西方此前有关传统媒体可信度研究的结论相似，年龄（β=-0.11，P＜0.01）和教育程度（β=-0.106，P＜0.01）对社交媒体可信度有着显著的负面影响。这与假设3.2和假设3.3的被推翻相似，从另一角度说明，越是年龄大、文化程度高的资深用户，越是眼光苛刻，不易轻信社交媒体。