摘 要：探究跨文化傳播視角下多語言用戶信息分享行為影響因素組態(tài)，有助于提升其跨文化信息分享意愿，促進(jìn)跨文化信息資源流動。文章以多語言用戶為對象，圍繞信息主體、內(nèi)容、技術(shù)和環(huán)境四個維度提取研究變量。通過問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù)，并采用模糊集定性比較分析和回歸分析，識別多語言用戶信息分享行為影響因素的關(guān)鍵組態(tài)。研究發(fā)現(xiàn)，跨文化傳播視角下多語言用戶信息分享行為發(fā)生的必要條件為社交環(huán)境，產(chǎn)生顯著正向影響的關(guān)鍵因素包括語言環(huán)境、文化環(huán)境、社交環(huán)境、系統(tǒng)質(zhì)量，且核心影響因素組態(tài)主要有三種類型即多元環(huán)境導(dǎo)向型、文化環(huán)境沉浸型和語言環(huán)境敏感型。研究結(jié)果不僅驗證了信息分享行為多維度因果結(jié)構(gòu)的基本穩(wěn)定性，而且揭示了其在動態(tài)變化過程中特定因素的可變性和情境依賴性特征。這些發(fā)現(xiàn)既豐富了對于跨文化傳播視角下信息分享行為影響機(jī)制的理論認(rèn)識，也為制定跨文化傳播策略提供了實踐參考依據(jù)，可針對性地強(qiáng)化或調(diào)整干預(yù)措施以優(yōu)化多語言用戶的信息分享效果。

關(guān)鍵詞：跨文化傳播；多語言用戶；信息分享行為；定性比較分析；回歸分析

中圖分類號：G206 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Ａ DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2024052

Research on the Configuration of Factors Influencing Multilingual Users' Information Sharing Behavior from the Perspective of Cross-Cultural Communication

Abstract This study aims to explore the configuration of factors influencing information sharing behavior among multilingual users from the perspective of cross-cultural communication， with the goal of enhancing their willingness to share information across cultures and promoting the flow of intercultural information resources. This study selects multilingual users as the subject and extracts research variables based on the dimensions of information subject， content， technology， and environment. Data were collected through a questionnaire survey and analyzed using fuzzy-set qualitative comparative analysis and regression analysis to identify the core configurations of factors affecting information sharing behavior. It is found that the social environment is the necessary condition for the occurrence of information sharing behavior， and significant positive influence relationships are found with language environment， cultural environment， social environment， and system quality. The configurations of influencing factors are categorized into three types. The findings not only verify the stability of the multidimensional causal structure of information sharing behaviors but also uncover the variability and context-dependent characteristics of specific factors in their dynamic process. These discoveries contribute to theoretical insights into the mechanisms influencing information sharing behaviors from the perspective of cross-cultural communication and provide practical references for the development of cross-cultural communication strategies. Interventions can be tailored or adjusted accordingly to optimize information sharing effects among multilingual users.

Key words cross-cultural communication; multilingual users; information sharing behavior; qualitative comparative analysis; regression analysis

文化具有多樣性，由于世界上不同國家、地區(qū)、民族或不同群體所處的文化環(huán)境不同，使得文化差異成為客觀存在的事實。在跨文化交際中，無論互動者是否意識到文化差異，都存在著真正的文化差異，社會個體的自我呈現(xiàn)不可避免地會受到文化差異影響［1］。多語言用戶本身就處于多元文化環(huán)境之中，不同文化差異所帶來的文化體驗各不相同。這種跨文化過程中造成的差異性體驗有助于激發(fā)大部分用戶產(chǎn)生信息分享的意愿和行為。同時，社交媒體的快速發(fā)展也為多語言用戶的信息分享提供了便捷的傳播渠道，進(jìn)一步擴(kuò)大了分享效應(yīng)。社交媒體平臺是促進(jìn)跨文化理解、交流和知識轉(zhuǎn)移的寶貴工具［2］。社交媒體的快速發(fā)展徹底改變了個體信息交流、分享和協(xié)作的方式。常見的社交媒體平臺包括社交網(wǎng)絡(luò)（如Facebook）、個人博客（如微博、Twitter）、圖片分享應(yīng)用（如Flicker）、視頻分享應(yīng)用（如YouTube、Tik Tok）、在線論壇（如亞馬遜等）、Wikipedia等協(xié)作網(wǎng)站［3］。社交媒體本身就為用戶的信息分享創(chuàng)造了新的機(jī)會，提供了新的可能，它允許個體直接通過用戶生成內(nèi)容創(chuàng)建、分享和搜尋信息［4］。本研究基于信息生態(tài)理論和文化語境理論，將不同維度影響因素作為前因分析變量，利用模糊集定性比較分析探究了跨文化傳播視角下多語言用戶信息分享行為的關(guān)鍵影響因素和核心影響因素組態(tài)。

1 國內(nèi)外研究進(jìn)展

1.1 人工智能時代的跨文化傳播研究

跨文化是指全球化背景下不同文化之間的平等、理解和交流［5］，也是指不同民族、不同地區(qū)、不同社會共同體所屬文化/亞文化之間的傳播和溝通［6］?？缥幕馕吨婕皟煞N或多種不同的文化，也可以是不同文化背景的群體成員之間的任何各種形式的互動。與跨文化研究密切相關(guān)的是跨文化傳播研究，又稱跨文化交際或跨文化交流?？缥幕瘋鞑パ芯烤壠鹩贓dward·T·Hall的《無聲的語言》，他認(rèn)為跨文化傳播關(guān)注的是具有不同文化背景的人們?nèi)绾我韵嗨坪筒煌姆绞竭M(jìn)行交流［7］?？缥幕瘋鞑ゼ缺灰暈橐粋€學(xué)科領(lǐng)域，其研究對象是來自不同文化的個體和/或群體之間的互動，重點研究文化主體是誰，他們?nèi)绾涡袆?、感受、思考等，也可以被定義為一個交際過程，涉及具有顯著文化差異的不同個體，以至于必須克服某些個人障礙或背景障礙才能實現(xiàn)有效的溝通［8］。具體研究既可以從宏觀視角去解析跨文化傳播策略，也可以從微觀視角分析個體的跨文化適應(yīng)、發(fā)展、傳播等。大多數(shù)跨文化傳播研究傾向于比較研究，一般集中在不同民族文化個體之間的交際和交流［9］。

在跨文化和跨文化傳播研究中考察社會互動類別是社會建構(gòu)過程的結(jié)果，是個體-集體辯證法的一部分，具有內(nèi)在的多重意義。其所產(chǎn)生的意義不斷被修改和重新表述，是許多文化觀點和社會情境不斷相互作用的產(chǎn)物。正是針對這些系統(tǒng)、過程和圖式，跨文化傳播中的大部分研究工作都試圖理解和解釋可以識別的不同文化實踐和表現(xiàn)形式。同時，通過考慮具有差異性的社會、政治、經(jīng)濟(jì)背景等，解釋這樣的互動過程也被視為是跨文化和跨文化傳播研究中的優(yōu)先活動［8］。已有學(xué)者從“詮釋學(xué)（Hermeneutics）”核心即“視域（Horizon）”這一研究視角切入，進(jìn)而深入理解跨文化傳播的意義過程［10］。

人工智能時代傳播活動需要融合“語言”“文化”“傳播”三要素才能更好地實現(xiàn)傳播效能最大化。其中，語言是跨文化傳播的根基，而文化則為語言發(fā)展提供保障，并為構(gòu)建多模態(tài)的跨文化傳播格局奠定基礎(chǔ)［11］。依托不同社交媒體平臺，不同族群的用戶擁有了更多樣化的表達(dá)空間，有助于激發(fā)多元主體跨文化信息分享的興趣和動力［12］。從“多語言用戶信息分享行為”這一微觀視角切入，對于豐富跨文化傳播實踐具有重要意義。因此，本研究將多語言用戶定義為日常生活中使用兩種或兩種以上國家語言的個體，除第一語言（通常是指母語）外，還可以用其他不止一種語言（即非母語）進(jìn)行交流。多語言用戶在語言學(xué)習(xí)過程中通過接觸不同國家文化能進(jìn)一步加深與來自不同文化背景個體的交互，對全球內(nèi)容的在線分享和交流做出重要貢獻(xiàn)。本研究以中華文化的跨文化傳播為切入點，以來華留學(xué)生、外國游客、國外旅居者等作為多語言用戶的典型代表，探究其是如何借助信息分享行為傳播中華文化相關(guān)內(nèi)容，并推動中華文化的多向傳播。

1.2 國內(nèi)外信息分享行為影響因素研究

用戶的社會化分享行為以線上渠道為主，以社交媒體等為媒介，以互聯(lián)網(wǎng)空間為載體，主要影響因素圍繞個體、信息、技術(shù)、環(huán)境、文化等維度展開。

（1）個體因素，如個性特征、信息素養(yǎng)、個體感知、性別、受教育程度、自我意識和自我調(diào)節(jié)等。其中，個性特征和信息素養(yǎng)影響用戶的偶遇信息分享行為［13］。感知共享收益、共享風(fēng)險、共享意圖正向影響消費者情境信息共享行為［14］。基于隱私計算理論與調(diào)節(jié)定向理論，感知風(fēng)險對信息分享行為產(chǎn)生消極影響，而感知收益則相反［15］。性別也會顯著調(diào)節(jié)信息分享感知與信息分享意愿之間的關(guān)系［16］。受教育程度較高和每天通過移動設(shè)備上網(wǎng)時間較多的受訪者更有可能在其他虛擬空間分享在線問答帖子［17］。就學(xué)術(shù)研究人員而言，自我意識和自我調(diào)節(jié)顯著影響其知識共享行為［18］。焦慮、尋求關(guān)注以及社交媒體的使用不當(dāng)可能會導(dǎo)致青少年在網(wǎng)上過度分享個人信息［19］。此外，個體維度的自我聯(lián)系對社交媒體中信息分享的影響受到自我效能的中介作用［20］。

（2）信息因素。信息策略、信息分享形式、信息有用性以及信息交互性均會影響用戶的信息分享行為。信息有用性已被證實是影響用戶信息分享行為的重要因素。信息有用性不僅包括自我感知有用性，還包括信息對個體需求的滿足匹配程度［21］。Lee和Lehto認(rèn)為內(nèi)容豐富度、生動性、自我感知效能和任務(wù)-技術(shù)匹配成為感知信息有用性的重要因素。其中內(nèi)容的豐富度是指用戶可訪問資源的豐富性，包含相關(guān)性、時效性和充分性三個維度［22］。除感知信息有用性外，信息質(zhì)量的其他特性如交互性、易用性、娛樂性、可靠性、時效性、延時性也通過影響分享意愿正向影響信息分享行為［13，23］。信息甄別自我效能、信息源可信度和主觀規(guī)范均對社交媒體用戶從眾信息分享行為產(chǎn)生顯著正向影響［24］。

（3）環(huán)境因素。外在環(huán)境因素如資源便利條件直接影響用戶分享行為。信息環(huán)境交互性（如微信好友數(shù)量、周圍人信息行為、交流氛圍等）對微信用戶信息共享態(tài)度產(chǎn)生積極影響［25］。針對適應(yīng)性信息分享行為，規(guī)范性壓力（主觀規(guī)范和社群規(guī)范）具有推動作用，以社會連接和個人形象為代表的社交價值因素對其具有拉動作用［26］，而社會影響作為環(huán)境因素也會對網(wǎng)絡(luò)社群用戶信息共享態(tài)度產(chǎn)生影響［27］。社會聯(lián)系不僅會直接增加信息分享，還會通過其對同理心的積極影響間接增加信息分享［20］。社群信任、社群管理、社群激勵、社群活躍度和信息保護(hù)均對社群用戶的知識共享行為產(chǎn)生顯著的正向影響［28］。

（4）技術(shù)因素。社交媒體的技術(shù)特性（主要是指互動性和社會存在感）、隱私性、社會資本（主要是指承諾和社會關(guān)系）、結(jié)果預(yù)期等直接或間接影響著用戶在社交媒體上的信息分享行為［29］。此外，從技術(shù)應(yīng)用角度分析，基于社交網(wǎng)站的互動強(qiáng)化對加強(qiáng)分享行為主體之間的緊密聯(lián)系具有重要作用［30］。Riaz探究了影響Facebook和微信信息分享的不同前因發(fā)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新性發(fā)揮重要作用［31］。信息技術(shù)促進(jìn)性和創(chuàng)新性，強(qiáng)調(diào)信息技術(shù)對行為的支持作用，也直接作用于情境信息共享行為［14］。同時，平臺聲譽(yù)和用戶服務(wù)技術(shù)迭代通過感知有用性正向影響跨社交媒體UGC信息分享［32］。

（5）文化因素。通過總結(jié)現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，跨文化視角下的信息分享行為重點關(guān)注Hofstede文化維度理論中的個人主義-集體主義傾向差異、不同國家用戶的信息分享模式差異、語言使用差異和人際信任差異等因素的影響。文化價值觀影響著人們對隱私的關(guān)注，尤其是個人主義維度正向影響用戶對隱私的關(guān)注程度［33］。在不同國家用戶的信息分享模式中也發(fā)現(xiàn)了文化差異［34］。美國受訪者傾向于使用直接陳述的方式分享信息，而中國受訪者傾向于使用間接陳述的方式［35］。社交媒體的發(fā)展為中國移民母親交流健康信息、分享與特定文化相關(guān)的健康信息和經(jīng)驗提供了便利。尤其是微信為在美華人移民提供了中英文雙語交流環(huán)境來減少語言障礙，并為其滿足對健康信息的文化特異性需求和應(yīng)對中美之間的醫(yī)療文化差異產(chǎn)生了重要影響［36］。而對于國際學(xué)生移民來說，他們更為關(guān)注利用信息通信技術(shù)與他人分享學(xué)術(shù)和日常信息所帶來的情感支持，或通過信息搜尋和分享過程獲得解決問題的信息支持［37］。以Facebook作為典型的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)分析發(fā)現(xiàn)，用戶使用不同語言選擇性地向其舊（母語）和新（英語）社交圈自我披露的方式存在差異。研究表明，能夠說兩種或兩種以上語言的參與者利用他們的語言技能來管理與新舊社交圈相關(guān)的不同關(guān)系階段和目標(biāo)，使用母語披露了更多反映認(rèn)知和情感主題的親密信息，而使用非母語的表達(dá)則呈現(xiàn)出更積極活躍的狀態(tài)。語言是一種非技術(shù)性且隱性的解決方案，人們可以采用它來管理受眾選擇和控制隱私披露的程度［38］。親密關(guān)系中信任的文化差異對在線信息共享管理和界面設(shè)計有影響［39］。最新研究表明，在中國，個人主義-集體主義框架調(diào)節(jié)了感知總體收益和社交媒體上音樂分享意愿之間的關(guān)系。而在美國，個人主義-集體主義框架調(diào)節(jié)了社交媒體上音樂分享意愿的變量（社交表現(xiàn)和面子風(fēng)險）之間的關(guān)系［40］。

綜上，通過梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)可知，人工智能時代跨文化傳播研究需要關(guān)注“語言”“文化”“傳播”三要素的有機(jī)融合。著眼于行為學(xué)視角的多語言用戶信息分享行為研究致力于從微觀視角解析來自不同文化背景的多語言個體的跨文化交際過程，這一研究視角對于跨文化傳播相關(guān)研究具有重要理論意義。同時，國內(nèi)外針對信息分享行為影響因素研究多側(cè)重于單一文化背景下的信息分享行為，或者是不同國家用戶下的信息分享行為特征比較。缺乏對多語言用戶信息分享行為影響因素的分析和驗證，以及針對不同影響因素組態(tài)研究涉及內(nèi)容較少。此外，跨文化傳播視角下多語言用戶信息分享行為與一般用戶信息分享行為的關(guān)注點不同，主要表現(xiàn)在以下方面：一是關(guān)注新的信息類型，即分享與中華文化內(nèi)容相關(guān)信息；二是關(guān)注新的信息分享行為規(guī)律，包括信息分享行為關(guān)鍵影響因素和核心影響因素組態(tài)；三是關(guān)注新的用戶特質(zhì)，即不同國家、不同語言和不同文化背景對信息分享行為的影響；四是關(guān)注新的應(yīng)用情境，即面向跨文化傳播背景下的新應(yīng)用。

因此，本研究的理論意義包括：一是通過結(jié)合信息生態(tài)學(xué)和文化語境理論，為理解多語言用戶在跨文化環(huán)境中的信息分享行為提供了新的研究切入點；二是結(jié)合宏觀和微觀理論視角提取關(guān)鍵研究變量，為相關(guān)研究的開展提供理論框架和參考借鑒；三是進(jìn)一步深化對多語言用戶信息分享行為影響機(jī)制的理解，特別是在文化多樣性和不同信息生態(tài)因子作用機(jī)制方面的認(rèn)識。其實踐意義包括：一是有助于提升多語言用戶的信息分享體驗；二是根據(jù)不同影響因素組態(tài)為社交媒體服務(wù)提供商優(yōu)化跨文化信息交流平臺設(shè)計提供有效參考建議；三是促進(jìn)跨文化信息資源分享、交換和傳播。

2 理論依據(jù)說明

本研究以信息生態(tài)學(xué)理論和文化語境理論為基礎(chǔ)，立足不同理論提供的獨特研究視角展開分析。其中，信息生態(tài)學(xué)理論是運(yùn)用生態(tài)學(xué)理論和方法分析人類信息活動相關(guān)問題的一套理論，其分析角度以宏觀視角為主，而來源于語言學(xué)領(lǐng)域的文化語境理論則從微觀視角切入。特別是在文化多樣性和信息環(huán)境層面上，二者能夠相互補(bǔ)充，共同揭示跨文化傳播背景下多語言用戶信息分享行為的復(fù)雜影響機(jī)制。

2.1 信息生態(tài)學(xué)理論

信息生態(tài)學(xué)理論是以生態(tài)學(xué)為基礎(chǔ)，分析與人類信息活動一切相關(guān)問題的系列理論［41-42］。研究主要圍繞“信息生態(tài)系統(tǒng)”和“信息生態(tài)鏈”展開，次要研究圍繞“信息生態(tài)位”和“信息生態(tài)環(huán)境”展開，并以“信息生態(tài)群落”“信息生態(tài)圈”和“信息生態(tài)因子”等為補(bǔ)充［43］。信息生態(tài)學(xué)是生態(tài)學(xué)概念在信息社會建模中的應(yīng)用。它考慮了日益密集、復(fù)雜和重要的數(shù)字信息環(huán)境的動態(tài)和屬性?！靶畔⑸鷳B(tài)”常被用作隱喻，將信息空間視為一個生態(tài)系統(tǒng)，即信息生態(tài)系統(tǒng)。信息生態(tài)的關(guān)注焦點在于技術(shù)所服務(wù)的人類活動而不是技術(shù)本身。Nardi和O'Day將信息生態(tài)定義為囊括人員、實踐、價值觀和技術(shù)的特定環(huán)境系統(tǒng)［44］。信息生態(tài)是一個由部分和關(guān)系組成的復(fù)雜系統(tǒng)，它具有經(jīng)歷不斷演變呈現(xiàn)出的多樣性特征。相關(guān)研究重點關(guān)注了信息系統(tǒng)設(shè)計與使用、用戶信息服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)信息傳播以及數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題，尤其是針對用戶信息服務(wù)影響因素、信息服務(wù)模式優(yōu)化等內(nèi)容，對于信息行為影響因素構(gòu)成研究具有極強(qiáng)的適用性和指導(dǎo)性［45］。信息生態(tài)學(xué)理論強(qiáng)調(diào)信息、技術(shù)、組織和環(huán)境之間的動態(tài)平衡。在本研究中，該理論有助于理解多語言用戶信息分享行為如何受到不同信息生態(tài)因子影響，并提供了系統(tǒng)性分析框架。

2.2 文化語境理論

文化背景是社交媒體環(huán)境下用戶信息搜尋和分享的基礎(chǔ)，但在具體研究中，不同國家文化差異對信息行為影響的相關(guān)研究仍然較為欠缺，因為文化常常被暗示為一種干預(yù)因素。此外，語境在信息行為研究中的重要性日益增加，原因在于語境中包含了文化差異這一要素，然而目前大多數(shù)研究也沒有對此進(jìn)行深入研究。語境理論強(qiáng)調(diào)語言的意義取決于使用語言的環(huán)境。語境，最早于1884年由弗雷爾格提出，是語言使用的具體現(xiàn)實環(huán)境［46-47］。英國人類學(xué)家Malinowski于1923年最早提出了“文化語境（Context of culture）”和“情景語境（Context of situation）”兩個概念，他認(rèn)為“文化語境”是指某一語言使用群體特定的社會規(guī)范和習(xí)俗［48］。“文化語境”被普遍認(rèn)為是言語交際相關(guān)的社會文化背景［49］，或特定社會文化環(huán)境在言語形態(tài)上的反映［47］。不同學(xué)者根據(jù)研究需要將文化語境劃分為不同的類型。單敏和唐德根將跨文化交際語境劃分為文化語境、交際語境和語言語境［46］。其中文化語境指的是社會背景和文化背景。朱厚敏按照文化的分類將文化語境分為正式和普通文化語境等［50］。馮巧娥和葉嗣認(rèn)為文化語境包括文化習(xí)俗和社會規(guī)范兩個方面［49］。文化語境理論關(guān)注不同維度語境對個體行為的影響。本研究參考文化語境、交際語境和語言語境將影響多語言用戶信息分享行為的信息環(huán)境因素劃分為文化環(huán)境、社交環(huán)境和語言環(huán)境。

3 研究方法與設(shè)計

3.1 研究思路與方法

定性比較分析將具有豐富上下文信息的定性方法邏輯和經(jīng)驗強(qiáng)度，與能aNHSkKCSWscdVNVd2N9P7En9g8KhuDyevU95xHCWcLI=夠處理大量數(shù)據(jù)并且更具推廣性和普遍性的定量方法相結(jié)合［51］。與傳統(tǒng)的分析方法相比，模糊集定性比較分析（Fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis，fsQCA）具有更大的優(yōu)勢：一是該方法在定性和定量方法之間架起了一座橋梁，可用于滿足定性研究和定量研究中的不同解釋需要；二是該方法側(cè)重于分析結(jié)果與前因之間的復(fù)雜和不對稱關(guān)系；三是該方法適用于不同的樣本量。同時，采用逐步回歸分析和分層回歸分析探究單個自變量和因變量之間的變化關(guān)系，前者可以有效識別核心影響因素，后者對于探究不同影響因素的解釋力度具有重要意義，可以定量考察不同組態(tài)影響機(jī)制的具體表現(xiàn)［13］。因此，本研究利用fsQCA和回歸分析的雙重分析視角全方位探索和驗證（見圖 1）。

3.2 影響因素測量

與基于相關(guān)性的定量方法不同，fsQCA尋求在因果條件組合和結(jié)果之間建立邏輯聯(lián)系，結(jié)果是總結(jié)、描述或補(bǔ)充因果條件和結(jié)果變量的所有可能組合子集之間充分性的規(guī)則。每條規(guī)則都是從因果條件到結(jié)果的可能組態(tài)，即不同的因果組合導(dǎo)致相同的結(jié)果［52］。本研究將信息主體維度下的自我調(diào)節(jié)（Self-regulation，SER）、自我意識（Self-awareness，SEA）；信息內(nèi)容維度下的信息質(zhì)量（Information quality，IQ）；信息技術(shù)維度下的服務(wù)質(zhì)量（Service quality，SVQ）、系統(tǒng)質(zhì)量（System quality，SYQ）；信息環(huán)境維度下的社交環(huán)境（Social environment，SOE）、文化環(huán)境（Cultural environment，CUE）和語言環(huán)境（Language environment，LAE）作為前因變量，信息分享行為（Information sharing behavior，ISB）作為結(jié)果變量，進(jìn)一步探究不同因素的組合匹配對多語言用戶信息分享行為的影響。

其中，自我調(diào)節(jié)（SER）指個體的時間壓力即自律性作為自我調(diào)節(jié)因素影響；自我意識（SEA）指個體的思想壓力、情感壓力作為自我意識因素影響；信息質(zhì)量（IQ）指信息有用性、時效性、可靠性、正向性和負(fù)向性因素影響；服務(wù)質(zhì)量（SVQ）指網(wǎng)絡(luò)服務(wù)、功能服務(wù)和服務(wù)可及性因素影響；系統(tǒng)質(zhì)量（SYQ）指系統(tǒng)的易用性、安全性和用戶友好程度因素影響；社會環(huán)境（SOE）指社會聯(lián)系和社群參與因素影響；文化環(huán)境（CUE）指跨文化接觸和跨文化體驗因素影響；語言環(huán)境（LAE）指語言的可表達(dá)性、可理解性和可交流性因素影響（量表題項及文獻(xiàn)來源見表 1），主要內(nèi)容通過參考現(xiàn)有文獻(xiàn)中成熟量表和結(jié)合前述調(diào)查結(jié)果設(shè)計題項，采用李克特七級量表面向全球的多語言用戶展開調(diào)查［53］。

3.3 多語言用戶數(shù)據(jù)采集與校準(zhǔn)

3.3.1 人口統(tǒng)計學(xué)特征分析

本研究采取問卷調(diào)查作為數(shù)據(jù)收集的主要方式，問卷發(fā)放時間為2022年10月-12月，總計回收問卷347份，剔除無效問卷45份，獲取有效問卷302份，問卷回收有效率87%。數(shù)據(jù)分析后得出其人口統(tǒng)計學(xué)特征（見表 2）。其中，88.08%的多語言用戶來自美國，其余11.92%來自澳大利亞、巴西、保加利亞等11個國家。大部分用戶以英語為主（98.34%），此外，中文（44.70%）、西班牙語（28.48%）、法語（11.92%）日語（3.31%）、俄語（3.31%）、德語（2.65%）等其他語言也較為常用（見表2）。

受訪者中男女比例較為均衡，分別占比53.64%和46.36%。年齡分布以26歲-35歲（42.38%）為主，36歲-45歲（23.18%）和18歲-25歲（14.24%）次之，46歲-55歲占比13.91%，55歲以上占比6.29%，年齡層覆蓋也較為全面。職業(yè)分布以企業(yè)員工（65.56%）、管理者（16.89%）和自由職業(yè)者（13.25%）為主，且大部分受訪者的教育程度為本科及以上學(xué)歷。此外，多語言用戶首選Instagram（40.73%）、Facebook（29.47%）和WhatsApp（12.91%）、YouTube（6.62%）、Twitter（6.29%）進(jìn)行分享。

3.3.2 中國文化經(jīng)歷調(diào)查

進(jìn)一步調(diào)查多語言用戶對于中國文化的感興趣程度和接觸程度發(fā)現(xiàn)，最受歡迎的文化內(nèi)容是中國民族音樂或樂器（53.97%）、中國傳統(tǒng)文學(xué)（50.99%）、中國傳統(tǒng)美食（43.71%）和中國傳統(tǒng)書法和繪畫（40.40%）。此外，92.72%的多語言用戶來過中國至少一次，且49.34%的多語言用戶有超過一個月的停留時間（見表3）。

3.3.3 直接校準(zhǔn)法

采用李克特7級量表對不同維度的構(gòu)念進(jìn)行測量，并利用直接校準(zhǔn)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。數(shù)據(jù)校準(zhǔn)的目的是將具體的變量值轉(zhuǎn)換為0-1的模糊集隸屬度，從而使數(shù)據(jù)成為一個集合。目前普遍認(rèn)可的數(shù)據(jù)校準(zhǔn)方法是Ragin于2008年提出的直接校準(zhǔn)法，采用三個定性錨點作為截斷點定義模糊集中的隸屬度水平，即完全隸屬關(guān)系、交叉點和完全不隸屬關(guān)系［65］。本研究將fsQCA3.0作為主要數(shù)據(jù)分析工具，并利用“Calibrate”功能將間隔或比例尺變量轉(zhuǎn)換為0-1的模糊隸屬度分?jǐn)?shù)集。此外，屬于0.5隸屬度的數(shù)據(jù)將被從集合中刪除，對校準(zhǔn)后的各項數(shù)據(jù)添加0.001的常數(shù)，構(gòu)成處理后的數(shù)據(jù)集［66］。

4 多語言用戶信息分享行為組態(tài)構(gòu)型分析

4.1 必要性分析

在fsQCA分析中，必要性關(guān)系由一致性和覆蓋率二者共同決定。其中，一致性指始終如一地產(chǎn)生關(guān)鍵結(jié)果。低一致性表明給定的前因與相關(guān)結(jié)果不可靠。另一方面，高度的一致性意味著給定的因素配置幾乎總是導(dǎo)致利益的結(jié)果。模糊隸屬度分?jǐn)?shù)（即案例屬于集合的不同程度）結(jié)合了定性和定量評估的方法［52］。覆蓋率是判斷前因條件即不同維度影響因素對于結(jié)果變量多語言用戶信息分享行為的解釋力度，“～”代表“非”即相反值。由數(shù)據(jù)分析結(jié)果可知，社交環(huán)境的一致性達(dá)到了0.900359，一致性大于0.9被視為事件發(fā)生的必要條件，說明社交環(huán)境是多語言用戶信息分享行為發(fā)生的必要條件。必要性分析結(jié)果說明除社交環(huán)境外，其他單一條件變量不是結(jié)果變量的必要條件，需要進(jìn)一步分析影響因素的組態(tài)效應(yīng)。

4.2 真值表構(gòu)建

fsQCA保留了一般QCA方法的關(guān)鍵方面，同時允許對不同級別或程度的現(xiàn)象進(jìn)行分析。fsQCA程序通過構(gòu)造一個布爾邏輯真值表，總結(jié)多個模糊集的分析結(jié)果，在模糊集和傳統(tǒng)真值表分析之間架起了一座橋梁［52］。真值表將有2k個可能或候選的因果組合作為規(guī)則與期望結(jié)果相連，其中K表示前因條件的數(shù)量，1和0分別代表由模糊集的牽引條件定義的向量空間的角點。真值表的評估指標(biāo)包括頻數(shù)、原始一致性和不一致性的減少率。根據(jù)Ragin的建議［65］，本研究以0.8為原始一致性閾值，以0.7為PRI閾值，可接受的個案數(shù)設(shè)為3，對于樣本數(shù)大于150的情況，可接受的案例頻數(shù)閾值可以設(shè)置為3或者更高。將必要條件“社交環(huán)境（SOEfs）”設(shè)為“present”，篩選出滿足條件的組態(tài)結(jié)果，并將其賦值為1，其余不滿足條件的組態(tài)結(jié)果賦值為0。

4.3 組態(tài)結(jié)果分析

通過模糊集分析獲得4條包含因果組合的組態(tài)結(jié)果（見表 4），最終解決方案的總體一致性為0.950275，總體覆蓋率為0.687249，說明符合4種組態(tài)結(jié)果的一致性較高，可解釋約70%的信息分享行為案例。參數(shù)設(shè)定和模型設(shè)定被視為QCA穩(wěn)健性檢驗的主要方法，其中參數(shù)設(shè)定的常用方式包括調(diào)整一致性閾值、具體案例頻數(shù)或數(shù)據(jù)校準(zhǔn)閾值等。本研究穩(wěn)健性檢驗的方法是將一致性閾值調(diào)整至0.85的方式進(jìn)行驗證，進(jìn)一步分析組態(tài)結(jié)果發(fā)現(xiàn)并無影響，說明現(xiàn)有結(jié)果的穩(wěn)健性較高。

5 多語言用戶信息分享行為影響因素組態(tài)結(jié)果驗證

逐步回歸分析方法是有助于識別顯著性自變量的重要方法之一。將自我意識、自我調(diào)節(jié)、信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、社交環(huán)境、文化環(huán)境和語言環(huán)境作為自變量，而將信息分享行為作為因變量進(jìn)行逐步回歸分析（見表5），結(jié)果發(fā)現(xiàn)語言環(huán)境（LAE）、文化環(huán)境（CUE）、社交環(huán)境（SOE）和系統(tǒng)質(zhì)量（SYQ）一共4個自變量被有效識別，R2值為0.762。通過F檢驗和多重共線性檢驗結(jié)果說明模型分析有效，具體而言，語言環(huán)境（LAE）回歸系數(shù)值為0.150，文化環(huán)境（CUE）的回歸系數(shù)值為0.311，社交環(huán)境（SOE）的回歸系數(shù)值為0.237，系統(tǒng)質(zhì)量（SYQ）的回歸系數(shù)值為0.229，說明文化環(huán)境、社交環(huán)境、系統(tǒng)質(zhì)量和語言環(huán)境四個主要影響因素可以有效解釋多語言用戶信息分享行為76.2%變化原因。

綜上，通過分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于多語言用戶信息分享行為受到多個維度的綜合影響，產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系的關(guān)鍵因素包括語言環(huán)境，文化環(huán)境，社交環(huán)境，系統(tǒng)質(zhì)量，且核心影響因素穩(wěn)定性特征明顯（見圖 2）。

通過fsQCA識別4種核心影響因素組態(tài)，并進(jìn)一步利用分層回歸分析核心影響因素和輔助影響因素的不同差異。進(jìn)一步歸納發(fā)現(xiàn)，組態(tài)1（自我意識*自我調(diào)節(jié)*信息質(zhì)量*服務(wù)質(zhì)量*系統(tǒng)質(zhì)量*社交環(huán)境*文化環(huán)境）中的核心條件是系統(tǒng)質(zhì)量和文化環(huán)境，因為4條組態(tài)均包含系統(tǒng)質(zhì)量這一核心條件，為了進(jìn)一步突出該組態(tài)特征，將其歸類為“文化環(huán)境沉浸型”。組態(tài)2（自我意識*自我調(diào)節(jié)*信息質(zhì)量*服務(wù)質(zhì)量*系統(tǒng)質(zhì)量*社交環(huán)境*語言環(huán)境）凸顯了語言環(huán)境對于信息分享行為的差異性影響，將其歸類為“語言環(huán)境敏感型”。組態(tài)3（自我意識*自我調(diào)節(jié)*服務(wù)質(zhì)量*系統(tǒng)質(zhì)量*社交環(huán)境*文化環(huán)境*語言環(huán)境）和組態(tài)4（自我調(diào)節(jié)*信息質(zhì)量*服務(wù)質(zhì)量*系統(tǒng)質(zhì)量*社交環(huán)境*文化環(huán)境*語言環(huán)境）中都出現(xiàn)了顯著影響多語言用戶信息分享行為的核心條件，即系統(tǒng)質(zhì)量，文化環(huán)境和語言環(huán)境，將二者歸類為“多元環(huán)境導(dǎo)向型”，是多語言用戶信息分享行為發(fā)生的首要影響類型。

其中，自我調(diào)節(jié)和自我意識作為信息主體維度的核心要素體現(xiàn)了個體在信息處理和決策中的主觀能動性。這兩者的存在表明，用戶對自己行為的控制和對自身認(rèn)知狀態(tài)的清晰認(rèn)識，是信息分享行為的基石。此外，信息內(nèi)容維度的信息質(zhì)量在所有組態(tài)中同樣占據(jù)核心地位，突出信息本身的價值和可靠性對于促進(jìn)跨文化交流的普遍重要性。高質(zhì)量的信息內(nèi)容是激發(fā)分享意愿、增強(qiáng)信息可信度和接受度的前提。與此同時，服務(wù)質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和社交環(huán)境的穩(wěn)定表現(xiàn)，說明社交媒體信息服務(wù)平臺的高效性與友好性，以及積極的社交互動氛圍，是促進(jìn)信息分享的關(guān)鍵外部條件。而文化環(huán)境與語言環(huán)境在不同組態(tài)中的可變性，揭示了這些因素的影響力取決于特定情境。如文化環(huán)境沉浸型影響因素組態(tài)下，語言環(huán)境可能不是決定性的，這可能是因為在多語言用戶群體中，語言多樣性已內(nèi)化為常態(tài)，或用戶已具備跨越語言障礙的能力，以及其他補(bǔ)償機(jī)制（如翻譯工具的普及）減輕了語言障礙的影響。研究結(jié)果也進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了要根據(jù)不同用戶群體和信息交流的具體情境，動態(tài)優(yōu)化相應(yīng)的技術(shù)、服務(wù)和社會文化支持策略。

綜上所述，組態(tài)分析揭示了不同因素組合如何在特定情境下產(chǎn)生獨特的影響力模式。本研究不僅驗證了多維度因素對信息分享行為的重要性，更深入地探討了這些因素如何通過不同的組合方式產(chǎn)生多樣化的效應(yīng)，為跨文化交流、多語言平臺設(shè)計以及全球信息共享策略的制定提供了寶貴的理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)。

6 結(jié)語

6.1 研究結(jié)論與啟示

本研究利用模糊集定性比較分析和回歸分析的雙重分析視角全方位探索和驗證發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：首先，信息技術(shù)維度下的系統(tǒng)質(zhì)量具有重要影響，是多語言用戶信息分享行為發(fā)生的基礎(chǔ)條件，其他輔助條件相互組配，互相影響。系統(tǒng)質(zhì)量的影響因素主要包括安全性、易用性和用戶友好性，并根據(jù)不同的社交媒體平臺的實際使用情況有所差異。其次，信息環(huán)境維度下的前因變量具有顯著影響，社交環(huán)境是多語言用戶信息分享行為發(fā)生的必要條件，主要原因在于依托于社交媒體平臺所創(chuàng)設(shè)的社交環(huán)境是信息分享行為發(fā)生的根本原因，尤其是來自不同文化背景的用戶的社會聯(lián)系和社群參與為其分享行為的發(fā)生營造了客觀環(huán)境。再次，語言環(huán)境、文化環(huán)境、社交環(huán)境和系統(tǒng)質(zhì)量可以解釋多語言用戶信息分享行為76.2%的變化原因。因此，語言環(huán)境和文化環(huán)境是所有組態(tài)結(jié)果中影響差異最大的因素，尤其是文化環(huán)境的創(chuàng)設(shè)構(gòu)成影響因素中最必不可少的一環(huán)。此外，多語言用戶信息分享行為影響因素組態(tài)主要有三種類型：多元環(huán)境導(dǎo)向型、文化環(huán)境沉浸型和語言環(huán)境敏感型。

針對文化環(huán)境沉浸型影響因素組態(tài)表明系統(tǒng)質(zhì)量和文化環(huán)境對信息分享行為產(chǎn)生正向影響。不同多語言用戶采用多樣化的社交媒體系統(tǒng)進(jìn)行跨文化信息分享時傾向于關(guān)注平臺系統(tǒng)的易用性、安全性和用戶友好度。文化環(huán)境為多語言用戶在中國文化背景下的信息分享行為的發(fā)生創(chuàng)設(shè)了有利條件，尤其是多語言用戶自發(fā)的跨文化接觸和跨文化體驗在不同程度上加深其信息分享意愿。此外，自我調(diào)節(jié)、自我意識、信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和社交環(huán)境則發(fā)揮了一定程度的輔助影響作用。換言之，跨文化接觸和跨文化體驗是營造文化環(huán)境最直接的方式，而文旅融合將多種類型的中國文化資源融入旅游體驗中。因此，在旅游服務(wù)中增加中國文化元素的傳播，打造具有中國特色的文旅融合品牌，不斷擴(kuò)大中華文化的國際影響力，從而吸引越來越多的多語言用戶關(guān)注、參與和分享。該方式重點在于如何結(jié)合文旅融合挖掘中華優(yōu)秀文化的現(xiàn)代價值。

針對語言環(huán)境敏感型影響因素組態(tài)表明系統(tǒng)質(zhì)量和語言環(huán)境對信息分享行為具有顯著正向影響。其中，社交媒體所提供的語言環(huán)境的可表達(dá)性、可理解性、可交流性具有重要作用。多語言用戶更傾向于使用常見的術(shù)語、語言風(fēng)格和可理解的交流模式等進(jìn)行信息分享。語言熟悉度有助于多語言用戶在社交媒體網(wǎng)絡(luò)中建立信任和親密關(guān)系，并進(jìn)一步擴(kuò)大信息分享效應(yīng)。語言是認(rèn)同的基礎(chǔ)，語言是媒介，語言是交流和溝通的窗口。對于語言能力的掌握，語言工具的使用，語言氛圍的培養(yǎng)是實現(xiàn)不同語言之間可表達(dá)性、可理解性和可交流性的重要方式?？缥幕畔@取工具的設(shè)計者和信息服務(wù)的提供商應(yīng)考慮語言之間的差異。除語言差異外，信息分享內(nèi)容的話語邏輯和表述方法也需考慮不同文化差異，如直接、具體、真實、客觀的表達(dá)和敘述方式可借助話語文本、語句特征、語言風(fēng)格等加以調(diào)整，提高其他文化受眾的可接受度。

針對多元環(huán)境導(dǎo)向型影響因素組態(tài)表明系統(tǒng)質(zhì)量、文化環(huán)境和語言環(huán)境對信息分享行為具有顯著正向影響。除此之外，其他影響因素社交環(huán)境、服務(wù)質(zhì)量，信息質(zhì)量、自我意識對信息分享行為的可解釋性較低。因此，如何基于優(yōu)質(zhì)的系統(tǒng)質(zhì)量基礎(chǔ)上營造良好的文化環(huán)境、語言環(huán)境和社交環(huán)境至關(guān)重要。建議通過打造全球文化網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，鼓勵不同文化社群參與，提高多元文化個體社會聯(lián)系和交互頻率，如考慮提高跨語言信息鏈接能力，提供更多樣的語言文化類型話題參與，識別并推送不同語言群體用戶，實現(xiàn)多語言分享內(nèi)容的廣泛傳播，促進(jìn)多重文化互動形成。

6.2 研究不足與展望

本研究面向全球多語言用戶探究影響其信息分享行為的關(guān)鍵影響因素和核心影響組態(tài)，以中國文化語境為例旨在分析如何有效提升中華文化的國際影響力和傳播力。研究表明，不同因素對信息分享行為的影響程度會因為情境的不同而變化。這些發(fā)現(xiàn)有助于理解多語言用戶在跨文化交流中的信息分享行為模式，并為設(shè)計更好的信息共享平臺提供指導(dǎo)。如在重視語言環(huán)境的場景下，應(yīng)該優(yōu)先考慮優(yōu)化語言支持和服務(wù)，而在其他情況下，則需要關(guān)注更多的因素以滿足用戶的期望和需求。本研究仍存在一些不足：一是多語言用戶的樣本不夠，尚未覆蓋到更多樣化的用戶群體，需要進(jìn)一步擴(kuò)展至全球更多的國家、民族、社區(qū)用戶等；二是考慮到大部分多語言用戶信息分享情境具有一定程度的差異性，研究調(diào)查的內(nèi)容可能不能夠詳盡，影響因素分析不夠全面；三是探究中國文化語境下的信息分享行為，因此針對多元文化的普適性需要進(jìn)一步探討。未來研究將結(jié)合具體的跨文化信息分享經(jīng)歷進(jìn)行實證分析和驗證，探究不同維度影響因素在具體跨文化情境下的影響效應(yīng)和作用機(jī)理，進(jìn)一步拓展研究適用性。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 王朝陽，吳可.日本青少年的短視頻自我呈現(xiàn)特征和文化因素分析——以抖音日文版Tik Tok為例［J］.新聞與傳播評論，2022，75（1）：47-60.

［2］ Fazil A W，Hakimi M，Akrami K，et al.Exploring the Role of Social Media in Bridging Gaps and Facilitating Global Communication［J］.Studies in Media，Journalism and Communications，2024，2（1）：13-21.

［3］ Osatuyi B.Information sharing on social media sites［J］.Computers in Human Behavior，2013，29（6）：2622-2631.

［4］ Malik A，Mahmood K，Islam T.Understanding the Facebook users' behavior towards COVID-19 information sharing by integrating the theory of planned behavior and gratifications［J］.Information Development，2023，39（4）：750-763.

［5］ 奚潔人.科學(xué)發(fā)展觀百科辭典［M］.上海：上海辭書出版社，2007：520.

［6］ 董仁威.新世紀(jì)青年百科全書［M］.成都：四川辭書出版社，2007：22.

［7］ Hall E T，Hall T.The silent language［M］.Anchor books，1959.

［8］ Aneas M A，Sandín M P.Intercultural and cross-cultural communication research：Some reflections about culture and qualitative methods［A］.Forum Qualitative Sozialforschung/Forum：Qualitative Social Research［C］.2009，10（1）：51.

［9］ Gudykunst W B.Cross-cultural and intercultural communication［M］.Sage，2003.

［10］ 賈文山，劉楊.跨文化傳播的詮釋學(xué)視角——以中國語境為例［J］.西安交通大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018，38（3）：123-129.

［11］ 曹進(jìn)，趙寶巾.人工智能時代跨語言的文化傳播與跨文化的語言傳播研究［J］.西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2022（4）：82-89.

［12］ 季芳芳.社交媒體時代的跨文化傳播路徑［EB/OL］.［2024-08-01］.http：//sscp.cssn.cn/xkpd/xwcbx_20157/202208/t20220

804_5469558.html.

［13］ 晏婉暄，艾文華，胡廣偉.偶遇信息分享行為的影響因素組態(tài)路徑研究：基于fsQCA與多元回歸的雙重分析［J］.情報理論與實踐，2021，44（11）：133-142.

［14］ 楊夢晴，王晰巍，相甍甍，等.移動消費用戶情境信息共享行為影響因素實證研究［J］.情報資料工作，2017，38（4）：15-22.

［15］ 朱鵬，李璐，Gary Marchionini.基于調(diào)節(jié)定向理論的社交網(wǎng)絡(luò)用戶信息分享行為研究［J］.情報學(xué)報，2019，38（3）：257-265.

［16］ Lin X，Wang X.Examining gender differences in people’s information-sharing decisions on social networking sites［J］.International Journal of Information Management，2020，50：45-56.

［17］ Liu J，Wang Y.Information worth spreading：an exploration of information sharing from social Q&A to other social media platforms［J］.Proceedings of the Association for Information Science and Technology，2016，53（1）：1-5.

［18］ Biwott G，Limo P，Maru L.Do self-awareness and self-regulation affect knowledge sharing behavior？ Evidence from Kenyan universities：intelligence unmasked［J］.Economic Research，2019，3（12）：21-37.

［19］ Shabahang R，Shim H，Aruguete M S，et al.Oversharing on social media：Anxiety，attention-seeking，and social media addiction predict the breadth and depth of sharing［J］.Psychological reports，2024，127（2）：513-530.

［20］ Kim M，Jun M，Han J.The relationship between needs，motivations and information sharing behaviors on social media：Focus on the self-connection and social connection［J］.Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics，2023，35（1）：1-16.

［21］ Rioux K S.Information acquiring-and-sharing in Internet-based environments：An exploratory study of individual user behaviors［M］.The University of Texas at Austin，2004.

［22］ Lee D Y，Lehto M R.User acceptance of YouTube for procedural learning：An extension of the Technology Acceptance Model［J］.Computers & Education，2013，61：193-208.

［23］ 張長亮，李竟彤，郭宇.網(wǎng)絡(luò)社群用戶信息共享行為影響因素研究［J］.情報科學(xué)，2020，38（2）：39-46，87.

［24］ 張坤，李力.社交媒體用戶從眾信息分享行為影響機(jī)理研究：三度歸因理論視角［J］.情報資料工作，2022，43（6）：58-67.

［25］ 王晰巍，曹茹燁，楊夢晴，等.微信用戶信息共享行為影響因素模型及實證研究——基于信息生態(tài)視角的分析［J］.圖書情報工作，2016，60（15）：6-13，5.

［26］ 楊海娟.微信環(huán)境下用戶適應(yīng)性信息分享行為影響因素研究——基于規(guī)范性壓力和社交價值的“推-拉”視角［J］.情報科學(xué)，2017，35（8）：134-140.

［27］ 張長亮，王晰巍，王晨曉.網(wǎng)絡(luò)社群用戶持續(xù)信息共享行為影響因素研究［J］.情報資料工作，2019，40（3）：53-62.

［28］ Renqiang X，Wende Z.An empirical study on the impact of platform environmental factors on knowledge sharing in virtual communities［J］.Technology in Society，2022，71：102094.

［29］ Lin X，Sarker S，F(xiàn)eatherman M.Users’ psychological perceptions of information sharing in the context of social media：a comprehensive model［J］.International Journal of Electronic Commerce，2019，23（4）：453-491.

［30］ Chen X，Sun M X，Wu D，et al.Information-sharing behavior on WeChat moments：the role of anonymity，familiarity，and intrinsic motivation［J］.Frontiers in psychology，2019：2540.

［31］ Riaz M.Investigation of information sharing via multiple social media platforms：a comparison of Facebook and WeChat adoption［J］.Quality & Quantity，2021，55（5）：1751-1773.

［32］ 黃偉鑫，畢達(dá)天，楊陽，等.平臺特征對跨社交媒體UGC信息分享行為的影響機(jī)理研究［J］.現(xiàn)代情報，2024，44（2）：115-129.

［33］ Milberg S J，Smith H J，Burke S J.Information privacy：Corporate management and national regulation［J］.Organization science，2000，11（1）：35-57.

［34］ Zhang Q，Chintakovid T，Sun X，et al.Saving face or sharing personal information？A cross-cultural study on knowledge sharing［J］.Journal of Information & Knowledge Management，2006，5（1）：73-79.

［35］ He Y，Zhao C，Hinds P.Understanding information sharing from a cross-cultural perspective［M］.CHI'10 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems，2010：3823-3828.

［36］ Qian Y，Mao Y.Coping with cultural differences in healthcare：Chinese immigrant mothers’ health information sharing via WeChat［J］.International Journal of Intercultural Relations，2021，84：315-324.

［37］ Worrall A，Ballantyne E，Kendall J.“You don't feel that you're so far away”：Information sharing，technology use，and settlement of international student immigrants［J］.Proceedings of the Association for Information Science and Technology，2019，56（1）：306-315.

［38］ Tang D，Chou T，Drucker N，et al.A tale of two languages：strategic self-disclosure via language selection on Facebook［A］.Proceedings of the ACM 2011 conference on Computer supported cooperative work［C］.2011：387-390.

［39］ Liu J，Rau P L P，Wendler N.Trust and online information-sharing in close relationships：A cross-cultural perspective［J］.Behaviour & Information Technology，2015，34（4）：363-374.

［40］ Liu Q，Luo M.Cross-cultural examination of music sharing intentions on social media：a comparative study in China and the United States［J］.International Journal of Human-Computer Interaction，2023，39（6）：1303-1313.

［41］ 肖鈉.我國信息生態(tài)理論研究綜述［J］.情報科學(xué)，2011，29（7）：1152-1120.

［42］ 叢敬軍，王學(xué)東.信息生態(tài)學(xué)的理論體系與學(xué)科建設(shè)研究［J］.情報資料工作，2009（3）：25-29.

［43］ 柯健，彭瀚琦，黃文倩.國內(nèi)信息生態(tài)學(xué)研究綜述［J］.情報探索，2019，261（7）：119-127.

［44］ Nardi B A，O'Day V.Information ecologies： Using technology with heart［M］.Mit Press，2000：50-52.

［45］ 靖繼鵬.信息生態(tài)理論研究發(fā)展前瞻［J］.圖書情報工作，2009，53（4）：5-7.

［46］ 單敏，唐德根.跨文化語境要素及其在交際中的運(yùn)作過程［J］.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2005，6（6）：87-90.

［47］ 黃愛華.郁達(dá)夫研究與變化中的中國文化語境［EB/OL］.［2024-02-26］.https：//www.aisixiang.com/data/92808.html.

［48］ 李錦，廖開洪.文化語境順應(yīng)與翻譯策略［J］.語言與翻譯，2005（2）：49-52.

［49］ 馮巧娥，葉嗣.從框架理論看文化語境［J］.四川教育學(xué)院學(xué)報，2007，23（5）：65-66.

［50］ 朱厚敏.文化語境與語言理解［J］.湖南科技學(xué)院學(xué)報，2005，26（4）：156-158.

［51］ Ragin C C.The comparative method：Moving beyond qualitative and quantitative strategies［M］.Univ of California Press，2014.

［52］ Mendel J M.The essence of fuzzy set qualitative comparative analysis （fsQCA）［M］.Soft Computing：State of the Art Theory and Novel Applications.Springer Berlin Heidelberg，2013：25-37.

［53］ 樊舒，吳丹.跨文化傳播視角下多語言用戶信息分享行為過程模型構(gòu)建研究［J］.情報理論與實踐，2024，47（5）：183-193.

［54］ Rouis S，Limayem M，Salehi-Sangari E.Impact of Facebook Usage on Students Academic Achievement：Role of self-regulation and trust［J］.2011，9（3）：961-994.

［55］ Lin H F.Determinants of successful virtual communities：Contributions from system characteristics and social factors［J］.Information & Management，2008，45（8）：522-527.

［56］ Zheng Y M，Zhao K，Stylianou A.The impacts of information quality and system quality on users' continuance intention in information-exchange virtual communities：An empirical investigation［J］.Decision support systems，2013，56：513-524.

［57］ Rana N P，Dwivedi Y K，Williams M D，et al.Investigating success of an e-government initiative：Validation of an integrated IS success model［J］.Information systems frontiers，2015，17（1）：127-142.

［58］ Zhang K，Min Q，Liu Z，et al.Understanding microblog continuance usage intention：an integrated model［J］.Aslib Journal of Information Management，2016，68（6）：772-792.

［59］ Bossen C，Jensen L G，Udsen F W.Evaluation of a comprehensive EHR based on the DeLone and McLean model for IS success：approach，results，and success factors［J］.International journal of medical informatics，2013，82（10）：940-953.

［60］ Lin H，F(xiàn)an W，Chau P Y K.Determinants of users’ continuance of social networking sites：A self-regulation perspective［J］.Information & Management，2014，51（5）：595-603.

［61］ Hu M，Zhang M，Luo N.Understanding participation on video sharing communities：The role of self-construal and community interactivity［J］.Computers in Human Behavior，2016，62：105-115.

［62］ Crowne K A.Cultural exposure，emotional intelligence，and cultural intelligence：An exploratory study［J］.International Journal of Cross Cultural Management，2013，13（1）：5-22.

［63］ Chiu C M，Hsu M H，Wang E T G.Understanding knowledge sharing in virtual communities：An integration of social capital and social cognitive theories［J］.Decision support systems，2006，42（3）：1872-1888.

［64］ Chang H H，Chuang S S.Social capital and individual motivations on knowledge sharing：Participant involvement as a moderator［J］.Information & management，2011，48（1）：9-18.

［65］ Ragin C C.Redesigning social inquiry：Fuzzy sets and beyond［M］.University of Chicago Press，2008.

［66］ Campbell J T，Sirmon D G，Schijven M.Fuzzy logic and the market：A configurational approach to investor perceptions of acquisition announcements［J］.Academy of Management Journal，2016，59（1）：163-187.

作者簡介：樊舒，女，四川大學(xué)公共管理學(xué)院助理研究員，博士后，研究方向：用戶信息行為、公共文化服務(wù)；孫曉蓓，女，北京師范大學(xué)藝術(shù)與傳媒學(xué)院博士后，研究方向：數(shù)字媒體跨文化傳播；吳丹，女，武漢大學(xué)信息管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：信息組織與檢索、用戶信息行為、人機(jī)交互、多語言信息處理。