网络信息影响力形成中的经验曲线效应及其政策启示.pdf
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1、【数字治理】网络信息影响力形成中的经验曲线效应及其政策启示谢秋山 范夏雨*摘 要:辨识网络信息影响力的形成机制对于建立健全网络综合治理体系,尤其是规范网络文化传播秩序具有重要的意义。基于 CGSS2013 数据,应用无序多分类 Logistic 回归模型,本文主要检验网络媒介使用对网络信息影响力的影响。研究结果发现:网络媒介依赖负向影响网络信息影响力,即表现为,相较于非网络媒介依赖者,网络信息对网络媒介依赖者的影响更弱;教育水平和地区差异也是影响网络信息影响力的重要因素。这也就意味着,经验曲线效应适用于理解当前我国网络信息影响力的形成机制;网络文化治理则要致力于增进网民的经验学习。关键词:网络
2、信息影响力 网络文化 媒介依赖 经验曲线效应一问题的提出文化是一种战略产品,它需要政府政策的关注(Stanley,2005)。而随着互联网信息技术的广泛应用,尤其是网络文化的兴起,文化作为战略产品的特性更是被凸显无疑,需要政府给予特别关注,并采取科学政策予以040南方治理评论(第 8 辑)*谢秋山,湘潭大学公共管理学院讲师;范夏雨,湘潭大学公共管理学院硕士研究生。应对。从战略产品的属性看,“成为大众文化的主流表现方式”(蒋建国,2017:132-140)的网络文化是一把“双刃剑”。作为一种与互联网信息技术相伴而生的新的文化传播与创作形式,网络文化已成为文化建设的重要组成部分,成为“塑造国家形象
3、、维护国家文化安全的重要载体和渠道”(孙景珊、张宇,2018:82-87),却也给文化繁荣进步和国家文化治理带来了新的挑战。根据2019 年发布的第44 次 中国互联网络发展状况统计报告,截至 2019 年 6 月,我国网民规模达 8.54 亿,互联网普及率达到61.2%,并且保持持续稳步增长的势头;网络游戏用户规模为 4.9356 亿,占网民总数的 57.8%;网络文学用户规模达到 4.55 亿,占网民总体的53.2%;网络视频用户达到 7.59 亿,占网民总数的 88.8%;网络音乐用户达到 6.08 亿,占网民总数的 71.1%。可以说,互联网正在逐渐取代以报纸、广播和电视为代表的传统媒
4、体成为人们获取信息的主要平台,也正在逐步取代电影院、图书馆、美术馆、纪念馆、文化馆等实体文化休闲娱乐场所成为满足人们文化需要的主要平台。但互联网信息技术的快速发展也给文化的传播与发展带来了诸多负面的影响。一方面,网络的虚拟性、匿名性、平民化和自主性引致网上的道德失范、诚信缺失现象频发,并导致了互联网信息质量参差不齐,尤其是网络谣言、颓废文化和淫秽、暴力、迷信等违背社会主义核心价值观的有害信息会严重侵蚀青少年身心健康,败坏社会风气,误导价值取向,危害文化安全,严重恶化社会舆论环境与互联网使用环境,影响青年大学生的正常社会化过程。另一方面,受到网络开放性和共享性特征影响,网络亚文化迅速崛起,网络上
5、各种思想文化相互激荡、交锋,优秀传统文化和主流价值观面临严重冲击,主流价值文化受到威胁。如此,探究网络信息传播影响力的形成机制,并据此构建科学的、综合的网络文化治理体系已经成为一个迫切的具有现实意义的重要问题。也正是基于上述背景,国家高度重视网络文化治理,把提高网络治理能力、规范网络文化传播秩序确定为国家文化治理的重要任务。而规范网络文化传播秩序,就必须要规范网络信息传播秩序,遏制违法有害信息的网上传播。2016 年发布的 国家信息化发展战略纲要 也明确提出,要把规范网络信息传播秩序、遏制违法有害信息网上传播作为规范网络文化传播秩序的一个核心举措。而规范网络信息传播秩序就必须要理清网络信息传播
6、影响力的形成机制,科学制定有针对性的管理对策。有鉴于此,本文140网络信息影响力形成中的经验曲线效应及其政策启示将基于 2013 年中国综合社会调查(CGSS 2013)数据,检验一组相互竞争的理论 媒介依赖理论和经验曲线效应理论对于解释网络信息传播影响力的适用性,并据此提出进一步完善网络文化治理体系的对策建议。二理论假设、数据来源与变量说明(一)理论假设对应信息传播者和信息接收者,社会科学领域至少可能存在两种相互竞争的理论来解释网络信息影响力的形成机制。一个是传播学所主张的媒介依赖理论(Media System Dependency Theory),它从信息传播者的角度着手,强调信息传播渠道
7、所代表的传播者可信度对于信息传播效果至关重要(卡尔霍夫兰等,2015:16、146);另外一个是经验曲线效应理论,它从信息接收者角度入手,强调作为理性思维训练重要途径的经验学习对一个人关注、辨识、解读和吸收各类信息的能力至关重要。媒介依赖理论认为受众是“暴露”在大众传媒的影响和冲击之下的,受众对媒介信息依赖的程度是理解媒介信息何时与为什么影响受众信仰、行为和情感的关键变量;受众对某种媒介信息的依赖性越强,其引起人们关注的程度和投入情感的程度也就会越高,进而对受众的影响力也就越大(Ballrokeach and Defleur,1976)。这也就意味着,受众极有可能因为频繁使用或者过度依赖某种媒
8、介渠道而更容易受到该媒介渠道信息的影响。而在互联网快速普及的现代社会,网络媒介正逐渐成为一种被频繁使用,甚至是被过度依赖的媒介。比如,根据2009 年发布的第44 次 中国互联网络发展状况统计报告,我国 77.5%的网民认为其生活离不开互联网,还有16.4%的被调查者表示一天不上网就感觉很难受。可见,人们对网络媒体的依赖已经成为一个不争的事实。而管理学中的经验曲线效应理论(Experience Curve Effects)则认为,人们对信息的理解与认知取决于作为受众的个体的经验学习。在经验曲线效应倡导者看来,无论是个体层面,还是组织层面,都存在“熟能生巧”的逻辑,即随着时间的推移,频繁使用某种
9、媒介所积累的经验会极大地增强受众对该种媒介信息的辨别力,进而避免受到虚假和不良信息的影响。它的核心作用机制在于学习。更为明确地说,经验曲线效应的形成与“干240南方治理评论(第 8 辑)中学”(learning by doing)、“试错过程”(trial and error)是直接相关的,即它强调人类通过吸取自己实践试错而获得的宝贵经验对知识增长的重要性。尤其是对个人而言,通过“干中学”而获得的直接经验对于自身的认知发展是至关重要的。这种学习可以被分解为两类,一类是知识内容的转移,另一类是学习过程的转移。前者指先前获得的知识对后续经历的借鉴作用;后者指学会学习,尤其是学会在新的问题情境中吸收
10、和加工特定信息的方法(Schilling et al.,2003)。在这两类学习机制的共同作用下,人们的理性判断能力与信息辨识能力都会得到极大的增强,进而能够在复杂的不确定性环境下做出更理性的选择。具体到网络信息影响力来看,获得较多经验的学习者会更理智,更少受到纷杂的网络信息影响。有鉴于此,在此提出本文的研究假设,更为明确地说,是一组相互竞争的研究假设。假设 1.1:与非网络媒介依赖者相比,网络信息对网络媒介依赖者的思想和行为影响力更强。假设 1.2:与非网络媒介依赖者相比,网络信息对网络媒介依赖者的思想和行为影响力更弱。承前所述,经验曲线效应与学习机制息息相关,而学习能力与个体认知能力息息相
11、关,尤其是个体认知能力将在很大程度上决定学习的效果。所以,考察经验学习曲线效应时不得不考虑个体认知能力的影响。受生命历程和我国高等教育普及化的影响,尚处于社会化初级阶段的 19 岁以下青少年,以及更可能受“数字鸿沟”影响的 40 岁以上人群,由于其个体认知能力有限,可能更容易受到网络信息的影响。而根据 2021 年发布的第 47 次中国互联网络发展状况统计报告,19 岁以下和 40 岁以上网民分别占网民总体的 16.6%和 45.1%,互联网向低龄和高龄人群渗透趋势明显。所以,个体认知能力可能是影响 19 岁以下低龄人群和 40 岁以上高龄人群信息辨别能力的重要因素。据此,可以提出本文的第二组
12、研究假设。假设 2:个体认知能力越强,个体受到网络信息的影响越弱;反之,如果个体认知能力较弱,则个体易受到网络信息的影响。(二)数据来源本研究所使用的原始数据来源于由中国人民大学联合全国各地的学术机构共同执行的中国综合社会调查。从 2003 年开始,该调查项目每年都会340网络信息影响力形成中的经验曲线效应及其政策启示对全国各地 1 万多户家庭进行分层抽样调查。2013 年为中国综合社会调查(CGSS)第二期(2010 2019 年)的第 4 次年度调查。该次调查在全国一共调查 480 个村/居委会,每个村/居委会调查 25 个家庭,每个家庭随机调查 1 人,总样本量约为12000 个。其中,
13、在抽取初级抽样单元(县区)和二级抽样单元(村/居委会)时,利用人口统计资料进行纸上作业;而在村/居委会中抽取要调查的家庭时,则采用地图法进行实地抽样;在家庭中调查个人时,利用 KISH 表进行实地抽样。经过数据清理,最后样本量为 10724 个个案,删除缺失值,尤其是去除从不使用互联网的个案后,剩余个案为2255 个。(三)变量说明1.因变量本文因变量为“网络信息影响力”,用来测量网络信息对被调查网民思想和行为的影响程度。测量网络信息影响力的意义就在于,通过辨识网络信息影响力形成的影响因素,制定有针对性的网络文化治理对策,进而增强治理实效,做到“有的放矢”。在 CGSS 2013 调查问卷中有
14、这样一个相关问题可以用来测量“网络信息影响力”,即“从网络中获得的信息(文字、图片、视频等)对您的思想行为影响如何?”,问卷答案赋值分别为:“1=影响很大”、“2=有一些影响”、“3=影响不大”和“4=完全没影响”。2.自变量本文有两个自变量,分别是“网络媒介依赖”和“个体认知能力”。(1)网络媒介依赖。网络媒介依赖与经验曲线效应是“一体两面”。在测量网络媒介依赖的同时,也就在很大程度上测量了“经验曲线效应”。因为网络媒介依赖者也一定是频繁使用网络者,具备丰富的网络使用经验;相反,非网络媒介依赖者则一定是较少使用网络者,缺乏网络使用经验。这也是我们得用一个变量来检验一组相互竞争研究假设的原因所
15、在。在CGSS 2013 调查问卷中有这样一个问题用来测量被调查者在过去一年中对网络媒介的依赖程度,即“在以下媒体中,哪个是您最主要的信息来源?”,这些媒体包括报纸、杂志、广播、电视、手机定制消息、互联网(包括手机上网)。为了统计分析需要,本文中对答案进行重新赋值编码,凡选择报纸、杂志、广播和电视等非网络信息渠道作为主要信息来源者,界定为非网络媒介依赖者;凡选择手机定制消息和互联网(包括手机上网)的重新界定为网络媒介依赖者。440南方治理评论(第 8 辑)(2)个体认知能力。受到二手数据限制,“个体认知能力”通过一组关于语言能力的问题来加以测量,具体包括四个问题:您觉得自己听普通话的能力是什么
16、水平?您觉得自己说普通话的能力是什么水平?您觉得自己听英语的能力是什么水平?您觉得自己说英语的能力是什么水平?答案赋值分为五类,即 1=完全听不懂(不能说)、2=比较差、3=一般、4=比较好、5=很好。由于 SPSS 主成分分析显示,只有前一个主成分特征根大于 1,而且这个主成分的累计方差贡献率低于 85%的基准,用主成分分析进行权重设计的意义不大。所以,本文直接把这 4 个指标相加合成一个综合相对指标,用来测量个体认知能力。3.控制变量在控制变量方面,本文除考虑性别、年龄、受教育程度、家庭收入等人口特征因素的影响之外,还把户口类型和地区等变量纳入统计模型之内。把户口类型和地区纳入模型之中,则
17、是考虑到信息化发展水平,尤其是“数字鸿沟”对城乡以及区域经济发展的影响。根据中国互联网络信息中心于 2016 年 11 月发布的 国家信息化发展评价报告(2016),我国无论是在城乡之间,还是在西部、中部、东部地区之间,在信息化发展水平方面都存在较大差距,这必将影响人们对网络信息的使用能力,也会影响人们的网络信息辨识能力。其中,西部、中部、东部和东北地区的划分依据是当前国家区域战略(西部大开发、中部崛起、东部优先发展和振兴东北),即内蒙古、广西、云南、贵州、陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、西藏、重庆和四川为西部地区,湖北、湖南、河南、山西、安徽和江西为中部地区,北京、天津、河北、山东、福建、海南
18、、广东、上海、江苏和浙江为东部地区,黑龙江、吉林和辽宁为东北地区。纳入模型的各类变量的详细定义及描述性统计信息请参见表 1。表 1 纳入模型各变量的描述性统计信息变量类型变量性质赋值平均数标准差因变量网络信息影响力分类1=影响很大,2=有一些影响,3=影响不大,4=完全没有影响2.290.794自变量个体认知能力离散最小值为 4,最大值为 2012.022.849网络媒介依赖分类1=网络媒介依赖者,2=非网络媒介依赖者0.500.500540网络信息影响力形成中的经验曲线效应及其政策启示续表变量类型变量性质赋值平均数标准差控制变量年龄连续最小值为 18,最大值为 8637.1613.016性别
19、分类0=女,1=男0.540.499家庭收入连续最小值为 0,最大值为 99999991236052.163237444.925户口类型分类0=非农业户口,1=农业户口0.400.490受教育程度分类1=初中及以下,2=高中水平,3=大专水平,4=大学本科及以上2.291.121地区分类1=东部地区,2=中部地区,3=西部地区,4=东北地区1.951.1140三模型选择、假设检验与统计结果分析(一)模型选择由于因变量是有 4 个水平的有序分类变量,本文首先尝试使用有序多分类 Logistic 回归模型,而 SPSS 统计分析显示:有序多分类 Logistic 回归模型无法通过平行线检验(Tes
20、t of Parallel Lines),p 值为0.000,小于0.05 的最低水平,这也就意味着回归方程不平行,有序多分类 Logistic 回归不适用于本文数据资料。理论上,有序多分类 Logistic 回归模型无法通过平行线检验的主要原因有两个,即未能正确选择连接函数,或者系数随分割点变化而发生变化。前者需要通过更换连接函数来解决;后者则意味着有序模型不适用,需要考虑使用无序多分类 Logistic 回归模型。就前者而言,SPSS 统计分析软件提供了 Cauchit、Negative log-log、Probit、Logit、Complementary log-log 等五类连接函数。
21、但遗憾的是,上述五类连接函数下的有序分类模型均未通过平行线检验,p 值均小于 0.05 的最低水平(见表 2)。这也就意味着各连接函数均无法满足平行线假设,有序分类模型不适用于拟合本文数据资料。所以,回归系数随分割点变换而变化的可能性就增大,可以考虑采用无序多分类 Logistic 回归模型进行拟合。表 2 不同连接函数下有序分类模型的平行线检验信息连接函数LogitComplementary log-logNegative log-logProbitCauchitp 值0.0010.0000.0010.0030.000640南方治理评论(第 8 辑)具体来看,由于本文中我们把因变量界定为 4
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- 网络 信息 影响力 形成 中的 经验 曲线 效应 及其 政策 启示
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