宮 賀

一、研究背景

隨著智能手機和移動設備的迅速發(fā)展，越來越多的用戶通過手機和移動設備接入網(wǎng)絡。根據(jù)第41次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展報告顯示，截至2017年12月，我國手機網(wǎng)民規(guī)模達7.53億，網(wǎng)民中使用手機上網(wǎng)的人群占比由2015年底的90.1%提升至97.5%，移動互聯(lián)網(wǎng)場景不斷豐富。[1]作為擁有世界上最大的智能手機用戶規(guī)模的國家，中國為全球和本地品牌提供了前所未有的互聯(lián)網(wǎng)營銷機會，也使中國成為研究電子口碑(electronic word-of-mouth)的理想情境。[2]

自2011年微信誕生至今，短短幾年間，它已經(jīng)成為中國最受歡迎的移動應用程序。[3]根據(jù)2017微信影響力報告顯示，微信月活躍用戶已經(jīng)達到10億，企業(yè)微信用戶數(shù)量達到3000萬，由微信驅動的信息消費達到人民幣2097億元，占到中國信息消費總額的4.7%。[4]微信的出現(xiàn)降低了信息傳播的成本并提高了用戶使用的便捷性，使微信成為個人和企業(yè)宣傳推廣的重要平臺。[5]信息發(fā)布成本的降低也促生了與以往相異的電子營銷方式，比如一些營銷人員通過注冊多個微信賬號，以針對不同的群體進行信息推送；甚至為了獲得用戶的信任，一些營銷人員還通過各種渠道加入多個群聊，并在不同的群聊中同時推送信息。有學者指出，微信營銷模式的成功，關鍵一環(huán)在能否取得用戶的信任，[6]但如今微信的安全隱患和信息推送的過度化都在一定程度上透支著公眾的信任。

社交媒體的核心功能在于關系的營造(relationship-creation)與維系(relationship-maintenance)[7]，無論信息的傳遞與還是意見的分享，在一定程度上均倚賴人們對網(wǎng)絡關系的信任。盡管一些研究表明，信任的缺失是阻礙電子口碑的重要障礙[8]，然而，社交媒體情境下信任與口碑的關系卻鮮受關注。本研究即在此背景下，嘗試通過問卷調(diào)查的實證研究方法，從社交網(wǎng)絡的角度，探討影響網(wǎng)絡信任(network trust)的因素，同時考察網(wǎng)絡信任對電子口碑——包括用戶的信息傳遞(information forward)與意見尋求(opinion seeking)的影響?；谖墨I整理，目前國際與國內(nèi)學界對于微信與電子口碑的研究均處于起步階段，相關成果較少，僅有的少數(shù)研究也集中在探討用戶通過微信渠道參與電子口碑的動機問題[9]。而對于微信的具體功能，比如群聊和群聊網(wǎng)絡對于口碑的影響則探討鮮見。盡管有研究探討了信任之于電子口碑的影響[2]，卻將研究對象關注于普遍意義上的社交媒體或者社交網(wǎng)絡，而沒有對微信這一具體的研究情境予以觀照。因此，本研究嘗試以微信用戶為研究對象，對微信用戶的群網(wǎng)絡大小、微信使用程度以及網(wǎng)絡信任進行實證研究，試圖回答如下問題：①微信用戶的群網(wǎng)絡的大小是否會影響其對微信網(wǎng)絡的信任程度？②微信用戶的微信使用行為是否會影響其對微信網(wǎng)絡的信任程度？③用戶對網(wǎng)絡信任的程度是否進一步影響其電子口碑行為？

二、理論綜述與研究假設

(一)關于微信群的研究

作為一種移動端的社交網(wǎng)絡應用，微信不同于流行于歐美的WhatsApp或者Line的主要之處在于，微信的功能設計體現(xiàn)了除即時通信功能外的社交屬性。比如，微信允許用戶建立私人通訊錄；通過朋友圈分享狀態(tài)、圖片、視頻或者鏈接，并且可以對聯(lián)系人的分享進行評論和轉發(fā)；微信允許用戶與其他用戶發(fā)生對話，可以與聯(lián)系人甚至陌生人發(fā)生對話。由此，在微信建構的社交網(wǎng)絡中，其實存在著兩種關系網(wǎng)絡：一種是由用戶的微信聯(lián)系人構成的網(wǎng)絡，類似于傳統(tǒng)的手機通訊錄網(wǎng)絡；另一種是基于微信群聊(WeChat groups)功能而生成的社交網(wǎng)絡，以下簡稱群聊網(wǎng)絡。群聊網(wǎng)絡是本研究的主要研究對象。

用戶在群聊空間中的交往具有雙向屬性：參與群聊的個體在群聊空間中發(fā)出的信息對其他任何一個群聊成員是可見，并且可被回復的。但是這種對話的雙向性并不以關系的雙向性為前提。只要加入群聊，個體均可查看群聊中全部成員的名單，并可以點擊單個成員查看其詳細資料(取決于被查看者的隱私設置，比如“非對方好友只顯示最多十張照片”的設置)。而且群聊成員如果沒有成為微信聯(lián)系人，則不可以發(fā)生一對一的私人對話。這些設置使微信群聊網(wǎng)絡具有區(qū)別于其他社交網(wǎng)絡的基本特征在于：群聊網(wǎng)絡有強關系(strong ties)、弱關系(week ties)，還有一類特殊的“潛在關系”(“l(fā)atent ties”[10])。按照Haythornthwaite的界定，潛在關系指的是，“一種在技術的意義上存在的關系，卻并未被激活”(“exist technically but have not yet been activated”[10])。潛在關系的連接提供了對話的可能，但是，由于隱私權限的限制，非聯(lián)系人的群聊成員之間由于缺乏了解通路，進而可能導致信任層面的問題。

與國際學界對于微信群的研究幾乎處于空白狀態(tài)相比，國內(nèi)一些學者已經(jīng)開始注意到微信群在傳播中的特殊性。比如，禹衛(wèi)華以三個校園的微信群為例，發(fā)現(xiàn)微信群聊中存在“少數(shù)人的發(fā)言占據(jù)了微信群的主要交流量”的現(xiàn)象，所謂社交媒體“人人自由分享交流”的理想情況并未出現(xiàn)。[11]蔣建國則從身份與控制的文化學視角指出，盡管微信群可以打破地緣、親緣等方面的局限，使個體可以在“脫域”的情境下與陌生人建立關系，卻可能導致一種不舒服的、異樣的群體感受。[12]即便完全由熟悉關系或者強關系構成的群網(wǎng)絡，信息的交流也存在諸多的不確定性，如朱江和秦新春的文章指出，盡管微信群具有傳輸便捷、互動及時、便于統(tǒng)一指揮的優(yōu)點，但是，突發(fā)事件報道中微信群的信息安全性和封閉性至關重要。[13]微信群往往不會僅由強關系構成，例如有學者將研究聚焦在一個特殊的強關系群，但作者也提到了很多其他類型群的同時存在，比如“500人”的大群，群的成員也不再僅局限于云南，不再僅局限在基于強烈的地緣、族緣和血緣等現(xiàn)實關系構成網(wǎng)絡，網(wǎng)絡中的個體也不再彼此相互熟悉。[14]

(二)社交網(wǎng)絡與信任的研究

微信群對強關系、弱關系特別是上文闡述的“潛在關系”的連接能力，使微信群成員已大大超出了傳統(tǒng)手機聯(lián)絡人構成的“熟人”網(wǎng)絡。而當一些組織或個人利用微信群進行營銷，將商品或服務作為“群聊”的內(nèi)容，夾雜廣告或大量冗余信息對微信群進行“刷屏”時，其隱含的邏輯往往是——群聊構成的關系網(wǎng)絡中成員間的彼此信任可以有助于營銷效果的實現(xiàn)。然而，群聊的“在場”，或者技術性的“在場”未必意味著信任。正如有學者指出，很多時候盡管用戶不勝其煩，卻礙于“推薦人”的面子或者群體的壓力而難以退出[15]。這種被迫刷屏帶來的可能是信任的透支，進而導致口碑的負效果。

本研究即關注群網(wǎng)絡的大小與網(wǎng)絡信任的關系問題。政治學、經(jīng)濟學以及社會學等研究領域均對信任有不同的側重和界定，但如下一點得到學界的共識：信任是交往中與風險和不確定性相伴生的重要因素[16]。基于風險和不確定性，有學者提出了信任與社會網(wǎng)絡大小的關系，并提出了厚信任(thick trust)與薄信任(thin trust)的區(qū)別?！昂裥湃巍痹醋跃o密的、日常的、排他的社會網(wǎng)絡，這些社會網(wǎng)絡通常比較小，并且成員具有同質化；相反，“薄信任”更多發(fā)生在松散連接的、多變的、弱關系網(wǎng)絡中。[17]

信任建立在熟悉和理解基礎之上，盡管微信群聊提供了陌生人關系或者“潛在關系”的可能，但是，如前所述，由于缺少關系的雙向性，缺少像微信聯(lián)絡人之間存在的進一步了解彼此的通路，群聊網(wǎng)絡的復雜和多樣性，可能帶來的是“薄信任”。微信群聊網(wǎng)絡的擴大，隨之而來的可能是關系網(wǎng)絡多元(diversity)程度的提高，進而降低了網(wǎng)絡節(jié)點彼此間的信任程度[18]；第二，群聊網(wǎng)絡的擴大可能意味著在個體所能掌控的熟人關系網(wǎng)絡之外的潛在關系的增多，更多潛在關系則可能帶來更多的不確定性和信任風險。由此，本研究提出：

假設1：群聊網(wǎng)絡的大小與網(wǎng)絡信任呈負相關

(三)社交媒體的使用與網(wǎng)絡信任的研究

Beaudoin的研究發(fā)現(xiàn)，社交媒體的使用越頻繁，一個人對他人的信心(confidence)或者信念(faith)就會越強。[19]從象征性的角度而言，社交媒體有助于建立個體對所屬群體的身份認同，通過不斷地象征性互動，包括事實的、意見的、信息的分享行為，在群體連接(bonds)中個體獲得了包括信任在內(nèi)的社會資本(social capital)。[20]這一點在社交媒體的研究中也得到了支持，比如有研究發(fā)現(xiàn)臉書的使用程度與大學生社會資本的正向相關關系[21]。

基于此，有理由假設當用戶使用微信的程度越高，越有更多的機會與其他用戶發(fā)生連接，產(chǎn)生互動，進而可以有更多的機會了解其他用戶的資料、朋友圈的分享；也有可能對其微信構成的社會網(wǎng)絡中的節(jié)點的身份、態(tài)度以及行為持有相對更少的不確定性(uncertainty)。簡言之，微信的頻繁使用，將在一定程度上消解阻礙信任的重要因素，比如不確定性或不熟悉(unfamiliarity)[22]。由此，本研究提出：

假設2：微信的使用程度與網(wǎng)絡信任呈正向相關

(四)信任與電子口碑的研究

關于電子口碑與信任的一些研究表明，社交媒體用戶對網(wǎng)絡關系的信任感會正向地促進電子口碑行為，因為用戶個人的社交媒體關系網(wǎng)絡會被認為比其他信源(企業(yè)組織信源、政府官方信源等)更加可信[23]；信任感會增強用戶對于線上社群的有用性(usefulness)的感知和態(tài)度[24]。然而，盡管這些社交媒體情境下對電子口碑的研究與傳統(tǒng)情境下的口碑研究得到了一致的結果，但是關于信任這一建構(construct)的操作化定義卻存在一定的問題。有些學者將信任界定為對社交媒體渠道或者平臺的信任[9]；有些則將信任界定為普遍意義上人們對他人的信任，而并沒有特別觀照社交媒體的情境[25]；還有些學者則認為必須要考慮社交媒體作為傳播情境的影響，信任既不是人格特質中的信任傾向，也不是對平臺或者渠道的信任，而是對社交網(wǎng)絡中聯(lián)系人的信任[23]。本研究則更認同最后這一類研究對信任的理解，基于此提出“網(wǎng)絡信任(network trust)”的定義，即社交媒體平臺上用戶對于其所處的社交關系網(wǎng)絡中聯(lián)系人的信任感。由此，我們提出：

假設3a：網(wǎng)絡信任與信息傳遞呈正向相關假設3b：網(wǎng)絡信任與意見尋求呈正向相關

值得注意的是，此前研究也支持了信任在傳導社交媒體使用與電子口碑行為中的介導(mediated)作用，并將電子口碑進行細化，分為包括信息傳遞(information passing)和意見尋求(opinion seeking)等建構在內(nèi)的模型。[23]基于現(xiàn)有文獻，本研究提出：

假設4a：社交媒體使用與信息傳遞呈正向相關假設4b：社交媒體使用與意見尋求呈正向相關

圖1 結構方程模型注：p<0.01，p<0.001。

綜上，本研究基于前人的理論與成果，提出了“網(wǎng)絡信任”在社交媒體情境下的定義，并建構了用戶的社交網(wǎng)絡大小、用戶對社交媒體的使用程度這兩個變量與網(wǎng)絡信任的關系，我們假設網(wǎng)絡大小與網(wǎng)絡信任呈負向相關，而社交媒體使用程度則與網(wǎng)絡信任呈正向相關。最終，網(wǎng)絡信任作為重要的中介變量，傳遞了這兩個預測變量對因變量(信息傳遞與意見尋求)的影響。這一模型及其中每一路徑的系數(shù)呈現(xiàn)在圖1中。

三、研究設計與方法

(一)抽樣方法

本研究采取了分階段便宜抽樣(convenience sampling)的方法。采用這一抽樣方法主要基于以下原因：第一，用戶年齡的跨度問題。盡管此前的文獻認為，對于研究以電腦為媒介的傳播(computer-mediated communication)以大學生或者介于18～30歲的年輕人作為樣本就足夠了[9]，因為這一群體是參與這類傳播的主要群體。然而，僅局限于這一年齡段的樣本可能對解釋中國情況存在代表性不足的問題。根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡中心的報告，年齡在31～50歲的中年群體已經(jīng)成為中國互聯(lián)網(wǎng)用戶的第二大群體(CNNIC，2015)。對于微信使用而言，有報告顯示，18至25歲的用戶占45.4%，26至35歲的用戶占40.8%，36至50歲的占9.5%(企鵝智酷，2015)。第二，地域的跨度問題。中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的地域不平衡仍然比較顯著。北京、上海、廣東和福建的網(wǎng)絡覆蓋率達到65%，而最低的省份僅達到30%。正如Lien和Cao (2014)所指出，在中國目前的互聯(lián)網(wǎng)研究中，僅選擇一個地區(qū)、僅抽樣年輕群體進行研究將面臨很大的代表性問題[9]。

基于上述考慮，本研究采取了分階段抽樣方法。研究者通過社交媒介(QQ和微信)招募了五組首批志愿者，他們分別是：①廈門大學教職員工；②中國人民大學新聞學院本科生；③深圳市人民政府某機關職員；④一家中美合資企業(yè)(在北京、上海、成都和沈陽擁有五個辦事機構)的職員；⑤中國人民大學畢業(yè)生。研究者再將問卷進行預測試，并根據(jù)填答反饋修改問卷，首先讓這些首批志愿者填答問卷，然后請求這些志愿者通過他們各自的社會網(wǎng)絡分發(fā)問卷。對于這五個群體及其擴散的群體，研究者制作了獨立的網(wǎng)絡鏈接(URL)以確保問卷回收后可以對五組填答進行差異比較。方差分析的結果顯示，組別并未對主要變量的填答結果上產(chǎn)生影響。

問卷采取了線上自主填答的形式，問卷網(wǎng)站為sojump.com。網(wǎng)絡填答可以控制回答問題的時間，在某種程度上提高了研究的信度。網(wǎng)絡填答還可以控制同一個IP地址的訪問次數(shù)，對于本研究，我們設定了同一IP地址僅能訪問一次的約束條件。網(wǎng)絡填答也給予受訪者填答提供了一定的便利性，受訪者可以通過手機也可以通過電腦進行填答，并支持斷點續(xù)答。問卷線上的開放時間是2015年1月8日至2015年3月6日。根據(jù)最終的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，受訪者完成問卷填答的平均時間是1015秒(約17分鐘)。

在問卷開放時間段內(nèi)，問卷獲得了996次不同IP地址的訪問，經(jīng)過最后的數(shù)據(jù)清理，得到有效問卷322份。其中205位女性(62.7%)，122位男性(37.6%)。受訪者的年齡跨度為18至50歲，平均年齡29歲。年收入范圍從無收入(23.3%)到25萬元人民幣，平均年收入在7萬元左右。樣本覆蓋了從學生、公務員、外企職員、記者、教師等多樣的職業(yè)群體和不同受教育程度的群體，65%的受訪者具有全職的工作，這與此前研究多以學生群體為研究對象有所不同。受訪者畫像呈現(xiàn)為：處于穩(wěn)定的關系中(67%的受訪者已婚或處于穩(wěn)定的戀愛關系)，具有較高的學歷(47.7%受訪者擁有或者在接收本科學歷教育，33.9%擁有或者在接收碩士學歷教育)。表1對主要的人口統(tǒng)計學變量和其他重要變量進行了描述統(tǒng)計。

表1 變量的描述統(tǒng)計

數(shù)值變量均值Mean標準差SD年齡28.646.44收入8.997.91受教育程度7.440.98群聊網(wǎng)絡大小265.26334.99聯(lián)系人數(shù)目227.09170.93網(wǎng)絡信任3.530.72信息傳遞3.100.83意見尋求3.090.79 分類變量性別 女性202 男性120工作 有工作211 無工作111

(二)研究設計：變量測量

群聊網(wǎng)絡大小的測量。本研究沿用了此前國外相關文獻的測量方法，即詢問受訪者有多少好友或者聯(lián)系人[21，26]。與此前研究的不同之處在于，為了降低受訪者回憶帶來的誤差，本研究要求受訪者拿出手機，打開微信，問卷中以截圖的方式指導受訪者如何讀取微信聯(lián)系人的準確數(shù)字，并要求受訪者將這一數(shù)字直接填入表格中。為了盡量給予受訪者足夠的時間按照上述要求填答，我們控制了題目的最少答題時間在30秒，即受訪者至少要在這一問題上停留30秒才可以進入下一個題目。關于群聊網(wǎng)絡的測量，問卷要求受訪者查看微信，首先填寫有多少群，并依次填寫前十個群每一個群的人數(shù)，微信將活躍度高的群排在前面，因此可以認為前十個群是用戶參與度相對較高的群聊網(wǎng)絡。研究將這些人數(shù)進行加總，作為用戶活躍群網(wǎng)絡大小的量度。本研究中322位受訪者平均擁有265個群聊聯(lián)系人，平均擁有227個微信聯(lián)系人，在一定程度上或許也說明了微信用戶群聊網(wǎng)絡和微信聯(lián)系人網(wǎng)絡的差異。

微信使用。本研究沿用了Ellison、Steinfield和Lampe (2007)對臉書使用的測量量表[21]，我們用微信對臉書進行了替換，例如“微信已經(jīng)成為我每天生活的一部分”，“查看微信已經(jīng)成為我每天必須做的事情”，“如果微信服務被終止，我會覺得很難過”等，在“非常不同意”“不同意”“中立”“同意”“非常同意”五級李克特量表作出選擇。

網(wǎng)絡信任。這一量表沿用了Chu和Choi (2011)的量表[2]，將原量表的社交網(wǎng)絡(SNS)用微信進行替換。這一量表測量的是受訪者主觀感知的對其所處微信平臺的社交網(wǎng)絡中聯(lián)系人的信任，比如“總體來說，我的微信上的聯(lián)系人大多都值得信任”，“我很有信心與我在微信上的聯(lián)系人討論問題”等7個問題。受訪者在網(wǎng)絡信任這一變量上的平均值是3.53(量表的正向最高值是5)，這也意味著他們對微信網(wǎng)絡關系持有相對正面的信任。

“信息傳遞”與“意見尋求”。本研究采用了Chu和Choi (2011)的電子口碑量表。問卷將原量表中的社交網(wǎng)絡用微信進行了替換，比如，讓受訪者在諸如“當我考慮買什么新產(chǎn)品時，我會向微信上的聯(lián)系人尋求建議”“在微信上，我會轉發(fā)對于我的聯(lián)系人有用的關于某產(chǎn)品的信息或評價”等陳述后選擇“非常不同意”至“非常同意”等五個選項構成的五級李克特量表。關于以上各變量的量表與來源的詳細情況見表2。

表2 各變量的量表與來源

量表(Constructs and Items)網(wǎng)絡信任(Chu & Choi,2011)1總體來說,我的微信上的聯(lián)系人大多都值得信任2我很有信心與我在微信上的聯(lián)系人討論問題3我的微信上的聯(lián)系人在他們力所能及的范圍內(nèi)都會相互幫助4我信任我在微信上的大多數(shù)的聯(lián)系人5我對我的微信上的聯(lián)系人很有信心6我在微信上的聯(lián)系人能夠向我提供誠實的意見7我可以信任我在微信上的聯(lián)系人信息傳遞(Chu & Choi,2011)1在微信上,我會轉發(fā)對于我的聯(lián)系人有用的關于某產(chǎn)品的信息或評價2在微信上,我會轉發(fā)朋友圈里關于我喜歡的產(chǎn)品的信息或評價3在微信上,如果我從朋友那里獲得關于某種產(chǎn)品的信息或意見,我會轉發(fā)給我的聯(lián)系人4在微信上,我喜歡把關于某產(chǎn)品的有趣的信息從一個群轉到另一個群意見尋求(Chu & Choi,2011)1當我考慮買什么新產(chǎn)品時,我會向微信上的聯(lián)系人尋求建議2我喜歡在我購買產(chǎn)品之前,了解我的微信聯(lián)系人的意見3在我購買產(chǎn)品之前,如果我得到微信聯(lián)系人的意見,我會覺得更舒服微信使用(Ellison,Steinfield,& Lampe,2007)1微信已經(jīng)成為我每天生活的一部分2我很驕傲告訴別人我在用微信3查看微信已經(jīng)成為我每天必須做的事情4如果我一段時間不查看微信,我會覺得與別人失去了聯(lián)系5我覺得自己是微信社群的一部分6如果微信服務被終止,我會覺得很難過

四、數(shù)據(jù)分析與結果

(一)量表的信度和效度分析

Farnell和 Larker 指出，結構方程模型中變量建構的效度應包括聚合效度(convergent validity)和判別效度(discriminant validity)。變量量表中各項之間的關聯(lián)程度越高則聚合效度越高；不同變量間的關聯(lián)度越低，則判別效度越高。[27]因此，本研究首先使用AMOS21.0對量表進行主成分分析，檢驗Farnell和 Larker提出的三個測量部分：①每一個量表題目的信度(the item reliability)；②每一個變量的組合信度(the composite reliability)；③每一個變量的平均方差提取(the Average Variance Extracted，AVE)。[27]表3報告了這三個指標的結果：①四個建構變量(網(wǎng)絡信任、信息傳遞、意見尋求以及微信使用)的克朗巴赫Alpha值的范圍是0.841至0.943，說明每個建構量表的題目信度很高(一般認為Alpha值應高于0.7則量表信度較為理想)。②聚合效度，研究變量的各組合信度范圍是0.838至0.958(臨界范圍須<0.7)，AVE值均超過0.5(臨界范圍須>0.5)，因子載荷范圍0.639至0.872。表明測量體系滿足聚合效度的條件。③判別效度，AVE的平方根(本研究的取值范圍是0.710至0.824)大于任何兩個建構之間的相關系數(shù)(本研究的取值范圍是0.206至0.350)，符合判別效度要求。因此，本研究基于文獻建立的測量體系在滿足內(nèi)容效度(content validity)的同時，滿足建構效度(construct validity)的基本要求。

表3 主成分分析與信度(Principal Components Analysis and Reliability)

因子Factors1234網(wǎng)絡信任10.791網(wǎng)絡信任20.808網(wǎng)絡信任30.820網(wǎng)絡信任40.872網(wǎng)絡信任50.843網(wǎng)絡信任60.793網(wǎng)絡信任70.837信息傳遞10.783信息傳遞20.858信息傳遞30.796信息傳遞40.661意見尋求10.3310.718意見尋求20.762意見尋求30.650微信使用10.828微信使用20.639微信使用30.783微信使用40.809微信使用50.771微信使用60.711克朗巴赫信度Cronbachs Alpha0.9430.8960.8870.841組合信度Composite Reliability0.9580.8800.8380.894平均方差提取Average Variance Extracted0.6780.5720.6060.504

提取方法：主軸因子分解。

旋轉法：具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法,旋轉在 5 次迭代后收斂。

(二)結構方程模型

在進行因子分析之前，首先要確保進行因子分析的樣本數(shù)與變量數(shù)目的比例應大5，同時總樣本量不得少于100。另外，KMO 檢驗值應在0.5以上，越接近1 越好；Bartlett 球形檢驗要有顯著性。本研究有效樣本數(shù)為322，變量數(shù)為4，樣本數(shù)與變量數(shù)的比值=80.5 >5；KMO 檢驗值為0.901，Bartlett 球形檢驗 p=0.000具有顯著性。因此，本研究可以進行因子分析。Amos 21.0 被用來檢驗模型的適配程度。模型優(yōu)度檢驗結果(表4)顯示了各指標的名稱、臨界值范圍以及本研究基于樣本得到的數(shù)值，各指標顯示了模型具有一定的適配度，進而對模型假設的各個路徑系數(shù)進行匯報(圖1)。

表4 模型優(yōu)度檢驗結果

模型優(yōu)度檢驗Modelt measures模型優(yōu)度臨界值Modelt criterion研究取值Index value是否滿足Good modelt Absolutet indices RMSEA<0.080.065是 χ2/d.f.( χ2=430.964,d.f.=184)<32.342是Incrementalt indices CFI>0.90.943是 AGFI>0.80.861是 IFI>0.90.943是 TLI>0.90.935是

首先，群網(wǎng)絡大小與網(wǎng)絡信任呈現(xiàn)顯著的負向相關(β=-0.17，p<0.01)；而微信的使用程度卻與網(wǎng)絡信任呈現(xiàn)顯著的正向相關(β=0.25，p<0.001)。因此，假設1和假設2均得到支持。在微信構建的社交網(wǎng)絡中，群網(wǎng)絡越大，用戶對其所處的關系網(wǎng)絡的信任程度也相對更低。另一方面，如果用戶更深度地參與微信使用，反而會提高其對于所處關系網(wǎng)絡的信任程度?？梢?，用戶參與微信的兩種方式：參與群聊的行為與一般意義上的微信使用均(或正向或負向地)影響著其對關系網(wǎng)絡的信任程度。

網(wǎng)絡信任不僅與信息傳遞顯著的正向關系(β=0.24，p<0.001)，也與意見尋求呈現(xiàn)正向的相關(β=0.35，p<0.001)。因此，第3組假設也得到了支持。

微信使用程度不僅與信息傳遞具有直接正向影響(β=0.23，p<0.001)，并且通過網(wǎng)絡信任與信息傳遞存在顯著地間接正向影響(0.25*0.24=0.06)。這一通過網(wǎng)絡信任介導的效應在意見尋求這一因變量上同樣存在。微信使用程度一方面直接地正向影響意見尋求(β=0.24，p<0.001)，并且通過網(wǎng)絡信任對意見尋求間接產(chǎn)生影響(0.23*0.35=0.08)。第四組假設也得到了支持。

五、研究結論與討論

本研究初步探索了用戶的微信群聊網(wǎng)絡與微信使用程度對網(wǎng)絡信任產(chǎn)生的影響，同時探討網(wǎng)絡信任與用戶參與電子口碑(信息傳遞與意見尋求)的關系?；诖饲皣鴥?nèi)外學者的學術貢獻和文獻資料，本研究假設并檢驗了四個主要變量之間的路徑關系。研究發(fā)現(xiàn)，當用戶的群聊網(wǎng)絡越大時，其越傾向于持有更為負面的網(wǎng)絡信任；而當用戶更頻繁地使用微信，更依賴微信時，其對微信的關系網(wǎng)絡持有的信任程度也越高，也更愿意通過微信參與信息傳遞與尋求他人的意見。此外，網(wǎng)絡信任作為一個中介變量，傳導了微信使用對電子口碑的影響。

與此前研究普遍關注的社交媒體使用不同，這一研究聚焦在微信這一特殊的互動情境，并嘗試對微信群聊構成的群網(wǎng)絡進行定量研究。基于此前學者對社交網(wǎng)絡中強關系、弱關系以及“潛在關系”的研究，本研究認為，微信群聊網(wǎng)絡與聯(lián)系人網(wǎng)絡的本質差別在于，前者存在著后者網(wǎng)絡所不具有的潛在關系——技術性地存在于用戶群聊網(wǎng)絡中，卻并未被“激活”的關系。這些潛在關系的存在，使得群聊網(wǎng)絡較之聯(lián)系人網(wǎng)絡具有更多的不確定性、不熟悉性以及不可控性。當這些潛在關系隨著群聊網(wǎng)絡的擴大而增多時，用戶對微信建構的關系網(wǎng)絡的整體信任感將被減弱。

微信群聊網(wǎng)絡呈現(xiàn)了以微信和QQ為代表的中國社交媒體平臺區(qū)別于歐美流行的移動通信應用(比如WhatsApp，Line)的主要特質在于：前者更突顯多人參與的群聊功能；而后者更強調(diào)一對一的即時通信功能。本研究也希望能夠借此引起學界關于群聊現(xiàn)象的關注，從這一個小的切口觀察當下經(jīng)歷社會文化、政治經(jīng)濟轉型期的中國公眾參與網(wǎng)絡群體行為的一些特征。并在中國學者已經(jīng)開始有意識地對群聊現(xiàn)象進行文化解釋時[14]，從實證研究的角度為傳播學人進一步了解群聊現(xiàn)象提供一些經(jīng)驗證據(jù)。

本研究存在一定的不足和進一步改進的空間。首先，本研究只考察了中國的微信使用者。正如前文提到，群聊現(xiàn)象承載著文化特質，考慮到微信目前正在增長的龐大的國際用戶，未來的研究可以考慮進行跨國用戶的使用行為比較。第二，本研究采用的是分階段便宜抽樣，盡管這一抽樣方法一直被廣泛采用——特別是對于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體使用行為的研究上；但是，讀者仍需要謹慎處理本研究得到的結果。第三，基于探索性研究的局限，本研究采用了單一項目(single-item measurement)對群聊網(wǎng)絡的大小進行測量，盡管有國際研究已經(jīng)對這一手段在結構方程模型中的運用進行了合理性的解釋[28]，但是從測量信度和效度的考慮上，未來研究中將采用多項目的量表對此進行測量，也希望學者能夠提供更好的建議來測量用戶的群聊網(wǎng)絡的大小。最后，本研究采用了結構方程模型來假設并檢驗主要變量之間的關系，值得注意的是，結構方程模型并不必然意味著各變量間的因果關系。作為橫斷面研究，本論文得到的結論是相關關系層面的解釋，而不能作為判斷因果關系的依據(jù)。