社会化媒体中的在线信息可信度评估模型研究，本文主要内容关键词为：在线论文,可信度论文,模型论文,媒体论文,信息论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
以博客、微博、Wiki、多媒体共享网站、社交网站等为代表的社会化媒体已经在互联网世界中占据主导地位，与传统主流媒体相比，社会化媒体以用户为中心，将话语权、主导权交给用户，鼓励用户进行信息共享、内容创作及评价，用户既是网络在线信息的消费者，同时也是网络在线信息的生产者和传播者。社会化媒体的这种属性降低了信息生产的门槛，导致用户生成内容急剧增加、网络在线信息质量不断下降，在线信息的可信度问题就凸显出来。目前，国外对在线信息可信度的研究主要集中在信息可信度的影响因素、评估模式以及评估策略3个方面，而国内针对网络信息可信度的理论与实证研究还处于起步阶段，对可信度本身的内涵、外延及特点还没形成一致的意见，研究内容主要集中在探索在线信息可信度的影响因素方面。综观国内外研究现状，关于在线信息可信度的研究已经引起学者们足够多的关注，并取得了比较丰富的研究成果，但以Web 2.0技术为基础的社会化媒体给用户在线信息可信度评估提出了新的问题和挑战。第一，社会化媒体的技术系统大多引入了社会反馈机制以及个人声誉机制，社会化反馈机制记载了用户对信息的浏览、评论、转发等数据，个人声誉机制记载了用户的社区等级、勋章等数据，两种机制生成诸多新的线索，这些线索对用户在线信息可信度评估的作用机理还缺乏系统的理论与实证研究。第二，社会化媒体中用户之间的互动和联系形成一个社会网络结构，而由此引申出的社会网络变量如关系强度、相似度认知等如何作用于用户在线信息可信度评估，相关研究还较少涉及。本研究将以此作为契机，试图构建社会化媒体中在线信息可信度评估的影响模型，以进一步拓展和深化当前研究。 1 在线信息可信度评估模式的研究现状 1.1 信任与可信度的内涵 信任是一个复杂的、多层面的社会心理现象，不同的理论传统，对信任概念本身理解以及对信任在经济社会和组织等具体领域中的理解都有不同。Mayer提出了一个较为普遍接受的定义，他认为信任是“一方不顾监督或控制另一方的能力，基于对另一方执行一项特定的且对于信任者很重要的行为的预期，而接受使自己相对于对方的行为变得易受攻击的意愿”[1]。信任涉及信任者和被信任者两个主体，主体间信任关系的建立依赖于信任者对被信任者各方面因素的评估，这些因素主要包括被信任者的能力、善意和正直。本研究聚焦网络环境中用户对信息的感知信任度，与人际关系间的信任不同，用户建立起对在线信息的信任主要依赖于信任者对信息的评估，这不仅仅体现为对信息生产者的评估，还表现为对信息自身属性(精确性、权威性、客观性、及时性和全面性)及其他相关因素方面的评估。 与在线信息的信任较为接近的一个概念是信息可信度，在部分研究中，信任与可信度两者交互使用。尽管如此，在线信息的信任与信息可信度之间还是存在细微差别，可信度可以描述为用户感知的信息质量，或者用户对信息质量的评估，它由两个关键要素组成：值得信赖(Trustworthiness)和专业性(Expertise)；而对信息的信任取决于信息的可信度，涉及用户使用该信息所承担的部分风险(Kelton et al.，2008)。Wiedenbeck等建立了在线信任的模型，较好地阐述了信任与可信度之间的关系，该模型认为可信度、易用性和风险3个外部因素影响信任的感知[2]。本研究认为，在线信息的信任是信息用户的特定属性，而在线信息可信度是信息本身的特定属性，用户可以依据该属性作为判断信任的依据。 1.2 在线信息可信度评估的研究进展 国内外对在线信息可信度评估的研究已经取得了一定的进展。Corritore等指出外部因素和用户感知因素影响用户信息信任的形成，用户感知因素主要是指感知可信度和感知风险，外部因素主要指易用性。笔者认为感知可信度和感知风险是影响信任形成的两个关键因素，而感知可信度及感知风险又受到易用性的影响[2]；Fogg提出了显著性—阐释理论，进一步区分外部因素及用户感知因素。根据该理论，网络用户在信任评估过程中包括两个步骤：一是用户注意到“显著性”线索；二是基于对线索的认知和理解作出可信度判断。网络环境中与信息相关联的诸多线索影响用户信任形成，但只有用户感知到的线索才能对用户的信任评估产生影响，笔者还指出用户嵌入度、内容标题、用户任务、过往经验、个性差异会影响用户“显著性”线索的感知。用户感知线索后对线索进行“阐释”，这又会受到用户的知识和技能、情境(用户环境、用户期望、情境规范)、用户假设(文化、过去的经验等)的影响[3]。 由于用户个性差异存在，用户在信息可信度评估的过程中对感知线索的处理策略存在区别。Metzger认为用户在评估信息可信度时采用两种策略：一是启发式的信息处理，它表示“用户只考虑少数的信息线索，甚至是单一的信息线索以形成需要的判断”；二是系统式的信息处理，它表示“人们仔细考虑所有信息线索从而得到需要的判断”[4]。采取哪种策略则取决于用户的动机，高动机的用户采取系统式的信息处理策略，而低动机用户或者无动机用户采用启发式的信息处理策略或不进行可信度判断。此外，作者还指出用户能力也会影响用户信息处理策略的选择。事实上，由于用户有限理性、认知负荷等因素，用户在对在线信息可信度评估时更习惯采用速度快、占用较少认知资源的启发式信息处理策略，这一结论得到Sundar的支持，Sundar提出了信息可信度评估的MAIN模型，即通过形式(Modality)、代理(Agency)、交互(Interactivity)和导航(Navigability)帮助用户在数字媒体环境下对可信度评估进行认知启发式的提示与帮助[5]。Metzger焦点小组访谈的结果显示，用户评估网络信息的可信度常采用5种认知启发范式：声誉启发式(Reputation)、认可启发式(Endorsement)、一致性启发式(Consistency)、期望违背启发式(Expectancy)以及劝说意图启发式(Persuasive Intent)[6]。 Hilligoss提出了一个整合后的信息可信度评估框架，该框架将可信度评估划分为3个不同的层次：建构层、探索层和交互层[7]。建构层描述用户如何定义和构造可信度，探索层描述用户可信度评估的启发式方法，交互层指基于信息相关线索作出可信度判断。而用户所处的情境，即社会、关系和动态环境等有关的背景因素也会影响可信度判断。因此，对信息可信度的判断是以上4个因素共同作用的产物。该统一框架将可信度评估过程中的各主要活动要素和流程进行整合，揭示了评估过程实际上是信息用户的主观建构与内容客体的客观线索之间进行匹配的过程，具有广泛的适用性和较强的解释力。 2 社会化媒体中信息可信度评估模型构建 上述研究为我们构建社会化媒体中的信息可信度评估模型奠定了丰富的理论基础，在社会化媒体环境中，Web2.0技术所呈现的信息线索与传统媒体相比，既存在共性也存在一定差别，本研究拟基于以上研究基础，结合社会化媒体的新属性，从用户层面和信息层面构建社会化媒体中的信息可信度评估理论框架，如图1所示。
图1 社会化媒体中的在线信息可评估模型 2.1 用户特征 用户信息可信度评估是一个主观的过程，因此用户的心理特征会影响用户的可信度评估(Hong，2006)。较早的相关研究认为用户信息质量评估或信息可信度评估遵循理性处理模式，所谓理性处理模式是指一种系统的、有步骤的信息评估过程，信息用户根据对信息详细、深入的分析，对信息的利益、付出、风险和不确定性作出综合判断，以保证作出最符合客观实际的选择。但是理性选择模式所要求的严格假定是不符合现实的，因为信息用户所得到的信息通常受时间和成本约束，而且信息用户处理信息的能力是有限的，不可能综合考虑所有信息。实际上，在现实的信息处理过程中，多数用户遵循的是有限理性的处理模式。有限理性的信息处理是指尽管用户个体寻求信息的最佳选择方案，但是由于现实条件的约束和用户能力的限制，用户往往接受次优的选择以避免损失。与用户有限理性相类似的理论还包括哈佛大学教授Zipf提出的最小努力原则，该理论指出用户为了达到一定的目标，总是倾向于采取那些路径最短、能量消耗最少的方法。也就是说，在用户信息可信度评估过程中，用户可能会节省资源接受较低质量的信息而放弃对较高质量信息的搜寻。 认知心理学的精细可能性模型(Elaboration Likelihood Model，ELM)和启发式—系统式模型(Heuristic-Systematic Model，HSM)进一步阐述了用户信息处理的模式。根据精细可能性模型，个人由于动机以及能力的不同，对于信息会有两种不同的处理方式：中心路径和边缘路径。中心路径是指用户将付出最大化的认知资源仔细考虑信息来源、信息内容、信息媒介等特征，以建立可信度；边缘路径是指用户将以较少的认知资源建立可信度。一般来讲，高动机或者高能力的用户较易采取中心路径信息处理方式，而低动机或者低能力用户则采取边缘路径的信息处理方式。启发式—系统式模型与精细可能性模型类似，该理论认为在信息可信度评估过程中存在两种模式：启发式的信息处理和系统式的信息处理。启发式的信息处理占用较少的认知资源，用户主要依赖即时可得的信息线索进行可信度判断；系统式的信息处理占用较多的认知资源，用户会对信息的准确性、全面性、客观性等诸多线索进行详细分析以形成可信度判断。 用户所处的情境因素是影响用户选择信息可信度评估模式的重要变量，具体包括任务的紧急程度、时间压力、用户的知识水平、网络经验等。第一，一般来讲，任务紧急、时间紧迫的用户，相对于那些没有时间压力的用户而言，更易采取启发式的信息处理方式或者边缘路径的信息处理方式。尽管如此，这并不意味着没有时间压力的用户会采取系统式的信息处理模式，根据Sillence等的研究，用户系统式的信息处理模式受任务及决策的重要性程度的影响[8]。第二，用户对信息内容主题的知识背景也会影响信息可信度评估，具有较高知识水平的用户，可以更快地识别关键线索对信息内容特征和信源特征进行评估。之前的研究显示，信息用户往往依赖他们自己的知识对在线信息质量进行评价(Kelley，2005；Marshall和Williams，2006)，Chesney的研究也指出，用户如果拥有较多的与主题相关的知识，将会导致更多的信任[9]。进一步地，Lucassen和Schraagen指出，相比普通信息用户而言，领域专家易对信息呈现的语义线索进行详细评估，因而会产生更高水平的信任。第三，用户的互联网经验影响在线信息可信度评估的方式和过程。研究显示，在信息搜寻过程中，网络经验丰富的用户更容易找到高质量的信息，这说明网络经验可以作为一种辅助手段帮助用户识别与高质量信息密切相关的因素，进而获取高质量的信息。第四，信息内容相对于个人的重要性程度对用户可信度评估方式具有巨大影响，信息内容的重要性驱使用户为获取高质量的信息而对信息进行深度评估。研究显示，在信息可信度评估过程中，那些不看重内容质量的用户，往往付出较少的认知资源对信息的来源或内容特征进行简单处理以作出可信度判断，然而，那些高动机或者信息内容对个人重要性程度很高的用户，他们更容易采取系统式信息处理方式对信源和信息特征进行仔细评估。此外，用户的文化规范与价值观、对信息内容的见解、自尊等都会影响信息可信度评估。 2.2 信息特征 已有研究表明信息特征所体现的信息线索与用户的可信度判断存在密切联系。本研究将从内容线索、信源线索以及社会线索三方面描述信息特征。 2.2.1 内容线索 根据Lucassen对信息内容线索的划分，我们将内容线索区分为语义线索和表义线索[10]。语义线索是指信息内容所呈现的质量特征，主要包括信息内容的相关性、完整性、客观性、及时性、真实性、新颖性和语法与组织结构的好坏等；表义线索是指信息内容所呈现的外部特征，主要包括信息的超链接、参考文献、媒介特征、内容字数、写作风格等特征。语义线索和表义线索所呈现的这些指标可以作为信息用户对信息进行可信度评判的依据。在信息可信度评估过程中，用户会对信息内容的准确性、完整性、全面性等进行综合评价，一般而言，信息质量综合评价分数越高，感知的信息可信度评价就越高。然而在实际的评价过程中，用户要综合所有维度对信息质量进行系统评价往往比较困难，一方面由于评价指标过多等因素，另一方面由于用户认知资源有限的原因，用户不可能对所有指标进行逐一评判。因此，用户会考虑相对直观的表意线索作为评判的依据，相关的实证研究支持了表意线索的重要影响，如Metzger，Hong等研究发现，在网络信息所附的参考文献，如果用户可以通过超链接查询到参考文献的准确来源，会增加用户的感知可信度，与此类似，一定数量标准、规范的参考文献也会增加可信度评价；Alsudani等的实验表明，网络媒介特征如视觉效果(颜色、字体等)、可用及易用性(布局设计、导航易用性、信息组织等)影响网络信息的可信度评估[11]；Metzger的研究发现用户对信息下载和传播速度较快的站点给予更多可信度[4]。 2.2.2 信源线索 信息来源的相关特征是影响用户信息可信度评估的重要因素(Fink-Shamit和Bar-Han，2008)。在信息素养教育课程中，学生们被教导在判断所提供信息是否值得信任的方法之一，就是对信息的来源进行评估。之前的研究发现参与者在信息可信度判断的过程中，常将信源因素作为评估的重要依据，如Tormala等的研究表明相对于低专业水平的信息源，如果信息来自较高专业水平的信息源，信息将更加具有可信度和影响力[12]。Hong[13]，Fogg[14]等分析了站点域名(如.org，.com，.net等)和网站隶属关系对可信度的影响，研究发现具有商业意图倾向的网站信息可信度不如政府机构或公益组织运行的网站信息可信度。在社会化媒体中，由于Web 2.0技术的引入，用户与用户之间的互动和联系形成了一个社会网络结构，由此产生了诸多新的信源线索，诸如关系强度、信源受关注度、相似度认知、隶属关系等，这些线索对信息可信度判断的影响还缺乏相关的实证探索，但根据已有相关的研究成果，我们可以对这些新出现的信源线索的作用机理作出理论推测。第一，关系强度是指信息发送方与信息接收方的联结关系，根据社会资本理论，关系强度可以通过“某一联结上所花的时间、情感投入程度、亲密程度以及互惠性服务”等综合加以测量，互动次数多、感情较深、关系亲密、互惠关系多为强联结。张玥、朱庆华分析了网络评论的有效性，通过实验研究发现，网络评论接受者与发出者之间强关系比弱关系对于在线评论有效性有更高的影响力，这说明强关系对评论有效性具有积极影响[15]。由此推断，在网络信息可信度评判过程中，如果信息来自强联结的信源时，作为信息接受方的用户对信息可信度评估越高。第二，信源受关注度是指信息发送方的“粉丝”数量，侧面反映了信息发送方在网络中的社会资本，可以采用社会网络中心度对其进行测量，殷国鹏分析了网络评论者的网络中心度对在线评论有用性的影响，实证分析结果显示，评论者的内向中心度和外向中心度都积极影响评论的有效性，反映了信息发送者的个人声望对信息接收方的可信度评判具有积极影响[16]。第三，相似度认知是指信息接受者感知的与信息发送者相似程度，可以从4个方面描述相似度：态度，背景，价值以及表现。Wang等研究发现在健康信息搜寻情境中，如果信息来自感知相似的其他个体，那么信息用户更容易接受信息或增加信息可信度[17]。第四，隶属关系是指信息源所属的组织或机构特性，以往研究发现，官方渠道的信息会比非官方渠道(民间渠道、商业渠道)的信息更加具有可信度。当然，随着网络技术的进一步发展和应用，在社会化媒体中，信源线索表现形式呈现更加丰富和多样化的特点，并不局限于以上所述的几种线索。 2.2.3 社会线索 在社会化媒体中，由于Web 2.0技术系统大多引入了推荐机制、导航机制、声誉机制、评级机制等，这些机制记载了用户对信息的浏览、评论、转发等数据，由此而形成了诸多社会线索。较早的研究显示，社会线索在用户信息可信度评估过程中具有重要影响。首先，就媒体中的用户评论群体而言，Hitlin和Rainie发现资深网民、年轻人或者受过良好教育的用户更有可能对在线信息进行评论，而且这部分群体更容易怀疑在线信息的真实性，以及愿意投入更多的资源对在线消息进行可信度评估[18]。其次，网络用户发表的评论积聚在公开透明的网络社区里便容易形成社会舆论(Social Consensus)，Tormala和Petty研究指出，社会舆论是其他用户对信息内容的反馈和评判，作为可信度评判的重要依据，社会舆论可以减少信息接受方对信息内容判断的不确定性，进而降低信任信息的风险[19]。再次，网络用户信息可信度判断还会受到信息性社会的影响和遵循从众效应的规则。根据Deutsch和Gerard的对信息社会影响概念的阐释，信息性社会影响是指人们通过在参考群体中获取信息，从而建立起对事实认识的根据。从众效应是社会心理学中社会影响研究的成果，指人们自觉不自觉地以大多数人的意见为则，作出判断、改变自身态度与行为的心理过程(郭镇之、徐培喜，2006)。在社会化媒体中，信息用户对一条在线信息表现出积极或者消极的态度，可能仅仅是因为在线点评系统中其他信息用户对该条信息作出了积极或者消极的评价。如果信息用户观点与大多数网络用户观点相似，那么会进一步增强用户对信息的信念和态度，如果与大多数网络用户观点不一致，可能会导致用户的认知失调。 3 结束语 在社会化媒体日益盛行的互联网环境下，用户生成内容的质量问题以及用户信息可信度评估问题成为当前最为重要的命题，从用户视角探索用户在线信息可信度评估的认知规律和决策过程具有重要的意义。一方面，了解用户可信度判断的认知规律有助于教育工作者设计干预策略提高用户的信息素养水平，避免被网络虚假或错误的信息所误导；另一方面，还可以为网络系统设计者提供建设性意见的指导和支持，为他们设计有助于提高用户信任水平的网页、网站或信息系统提供理论与实证依据。但是就研究现状而言，已有文献的研究情境及样本数据大部分立足于国外，而国内相关研究还处于起步阶段，研究成果零散、还缺乏系统性，对在线信息可信度评估模式及策略等重要结论是否适用于国内，还有待进一步检验。本研究结合社会化媒体的具体研究情境，在以往研究的基础上从用户特征和信息特征两个层面构建了用户信息可信度的评估模型，但由于研究篇幅的限制，本研究并没有对所构建的模型进行实证检验，未来的研究可以在构建模型的基础上，对本模型进行进一步的实证检验。
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