1、微博使用动机与行为特征研究综述内容摘要：本文从全面了解用户使用微博的动机与行为特征的目的出发，对现有关于微博使用动机、行为特征、动机与使用间的关系的文章进行回顾和分析，发现现有研究大多将动机与行为割裂开来进行研究，而将动机与行为用模型的方式建立联系的研究还相对较少，将用户按照不同的年龄或使用目的区分开来研究使用动机与行为特征间联系的文献则更少，因此未来还可以从动机与行为的关系模型、不同年龄尤其是老年人对于微博的使用动机与行为等方面展开对微博的进一步研究。 关键词：微博 使用动机 行为特征 引言 目前，已有大量的文献研究与微博相关的内容，这些研究涵盖了人们使用微博的动机、在微博上的行为特征、微博
2、本身的功能和特性、微博的内容、微博在传播、企业、教育、政治方面的应用等，本文通过对现有关于微博使用动机、行为特征、动机与使用间的关系的文章进行回顾和分析，发现现有的研究中已经通过统计分析、问卷调查等方法发现了很多人们使用微博的动机；对于人们的微博行为也运用统计分析的方法进行了描述。但是现有的研究大多是将动机与行为特征割裂开来研究，将两者结合起来进行研究的文献还相对较少。另外，现有研究已有很多专门针对年轻人（大学生）对于微博的使用动机与行为的研究。但是对于新的网络群体老年人微博使用的动机与行为特征研究的文献则较少。还有，关于人们长期使用微博的过程变化模型和不同阶段影响用户行为变化的因素的研究也还
3、较少。未来的研究可以围绕这些方面展开。 现有关于微博的研究涉及范围非常广泛，关于微博研究的文章数量也非常多，本文在进行文献搜索时，以 2013 年 8 月 10 日为结束点，搜索截至目前已公开发表的文章和会议论文，采取以下方法：英文文献，在 EBSCO，Elsevier ScienceDirect，ACM 电子期刊数据库中以Twitter、microblog、micro-blogging 为关键词共搜到 113003 篇文章；中文文献，在中国期刊全文数据库（CNKI）中的核心期刊和 CSSCI 数据库中，以微博为关键词搜索可得到 1786 条结果。从以上搜索结果，可以看出目前国内外对于微博的研
4、究都非常热门，受到了众多学者的关注。将已有的文献进行整体回顾后发现，目前对于微博的研究可以大致区分为两种类型：微博的理解研究和微博应用研究。对于微博本身的理解研究指用描述统计的方法或建立理论模型的方法来理解和预测用户的行为。对微博的应用研究是指应用设计科学或案例研究的方法完善或拓展微博的功能研究。本综述主要关注微博使用动机与微博使用行为的研究。 微博使用动机研究 微博最初的设计意图是一个供人们在其上讨论“你在做什么”的实时记录生活的平台，但有学者通过对 Twitter 用户的使用意图的分析，发现人们对 Twitter 的使用已超越了“你在做什么”的描述，而是将其拓展到了信息分享和正常对话平台的
5、应用上。之后学者们在对人们使用微博的动机与意图的研究中进一步发现，人们使用微博的动机与意图已变得越来越多样化，总结如表 1 所示。现有研究中识别的使用动机已经非常多，但是根据动机的性质，又可以将它们划分为两大类：社交性动机和信息性动机。社交性动机主要体现了人们希望通过微博进行社会交往的动机，如与朋友、家人保持联系，结识新朋友等。信息性动机主要指人们希望通过微博分享、学习或提供信息的动机，如分享新闻，学习有趣的知识等。另外，在我国学者的研究中也常将感知易用性或便捷性作为人们使用微博的一个重要动机。 微博用户行为研究 目前主要是从用户的地理分布、用户使用时间、发帖数量、发帖频率，读贴频率、转发与评
6、论行为、发帖途径、博文长度、博文内容等方面进行统计性描述。Krishnamurthy. et al.从 Twitter 用户的关注对象和粉丝数入手，发现粉丝越多的用户，其微博数量和发微博的频率都越高，从发帖的时间上看人们在早晨 9 点以后的发帖量持续上升，之后一整天的使用相对比较平稳，在晚上 12 点之后发帖量开始减少。Gao.et al.从访问行为、语法内容分析、语义内容分析、情感分析、时间序列行为五个维度比较分析了新浪微博和 twitter 用户的行为特征，发现在两个平台上，用户主要的接入方式都是官方 Web 界面或桌面应用程序，但中国用户更喜欢用移动设备链接微博，更经常的将发布微博作为其
7、他社交活动的附属产品；在新浪微博上人们应用话题标签和 URLs 的频率低于Twitter，这是因为人们应用桌面设备发消息时比应用移动设备时更喜欢用话题标签和 URLs；在新浪微博上人们谈论的话题在很大程度上跟位置与人员有关，而避免谈政党和其他机构等的组织；在两个平台上人们发的积极性的帖子都明显多于消极的帖子；新浪微博的用户在周末比工作日更活跃而 Twitter 用户则在工作日更活跃；人们的兴趣也会发生变化，在周末时新浪微博用户在人员和组织方面的兴趣明显提升，而 Twitter用户的兴趣更多地集中在位置上；另外，新浪用户的兴趣周期要短于Twitter 用户的兴趣周期，尤其是个人用户对与组织相关的
8、话题兴趣会迅速消失，而兴趣周期最长的话题则是与位置相关的话题。 微博使用的动机与行为研究 目前，国外关于微博使用动机与行为的关系研究还相对较少，主要有： （一）Barnes & BHRINGER Barnes & BHRINGER 基于持续采纳理论结合习惯和群聚效应解释了人们对微博的持续使用行为，其研究模型如图 1 所示。作者通过对 131 份问卷和 Twitter 上收集的 API 数据的分析，发现人们对微博的持续使用强烈的取决于用户感知到的使用该服务的价值，满意表现在他们使用这种工具和优先发展的主动行为或者习惯了使用这种服务上。社交网络的大小影响过去的使用行为和感知的群聚效应的发展，习惯受
9、满意、过去的使用行为和感知到的网络大小的驱动。该模型在解释微博的使用行为时，将习惯作为一个重要的因素，认为因为使用满意而导致的习惯性使用是人们持续使用的重要原因，具有一定的解释力，但是将人们的持续使用解释成一种惯性的行为，忽略了用户在使用微博时享受到的愉悦、休闲感等，从而积极主动的去使用微博的行为。 （二）Agrifoglio et al. Agrifoglio et al.以 TAM 模型和动机理论为基础，用感知有用性、感知易用性、享乐和娱乐性四个因素解释了人们对微博的持续使用，其研究模型如图 2 所示。研究发现人们认为 Twitter 是一个与同事和朋友进行互动和沟通的有用的工具。Twit
10、ter 允许在工作中进行非正式的交流为工作者提供了很多的益处。用户认为使用 Twitter 能够提高他们的工作绩效或实现特殊目标的能力，因此他们有着更大的外部动机去持续使用 Twitter。而内部动机，即感知的愉悦性和感知娱乐性，尤其是感知的愉悦性比外部动机对 Twitter 的持续使用具有更强的解释力。并且发现，感知易用性正向影响了外部和内部动机，也直接影响 Twitter 的持续使用，用户的动机对于感知易用性和 Twitter 的持续使用没有中介作用。该模型从微博使用的内外部动机角度解释了微博的持续使用行为，具有较强的说服力，但是在该模型中仅考虑了使用主体对于微博使用的动机，却没有考虑进工
11、作环境等特征对于持续使用的影响。 （三）Dumlao & Ha Dumlao & Ha 将动机和社会资本维度合并，设计了一个在线社交网络的成功模型如图 3 所示。该模型将信息区分为享乐性和实用性的信息两种，将信息提供者的属性划分为声誉和意图两个方面，结合动机和社会资本的维度，拓展了狄龙和麦克莱恩的信息系统成功模型，提出了一个在线社交网络成功的模型。该模型从动机和社会资本两个维度解释了人们的持续使用行为，并将感知信任作为影响使用的一个重要中介变量引入模型，具有一定的创新性，但是该模型的两个中介变量即感知信任和用户满意之间作者认为信任会影响用户满意，但是用户满意对信任没有关系似乎不符合人们的认知。
12、 综上所述，目前国外学者们分别从持续使用理论、TAM 模型的视角，结合习惯、动机理论、社会资本理论解释了人们对 Twitter 的持续使用行为，但是每个模型都是将所有微博用户当做一个整体来研究，而没有考虑到不同年龄、性格的用户在使用微博时的特殊动机对于使用行为的影响。国内学者在这方面的研究则多集中在对 TAM 模型的应用和改进上。微博研究中常用的理论 （一）技术接受模型 Davis 针对技术接受和使用行为提出的技术接受模型被广泛的用来解释和预测使用者的技术使用行为。该模型认为，用户对计算机系统的感知有用性和感知易用性会影响用户的态度，态度进一步影响意图，从而产生了用户的使用行为。技术接受模型如
13、图 4 所示。自技术接受模型提出后，已被广泛的应用于计算机及网络的采纳研究中，并且随着 TAM 模型应用范围的扩大，人们对模型进行了不断的扩展，主观规范、任务特性、个体和文化差异、工作场所的环境因素等因素也逐步被包含进了技术接受模型中来解释对技术的使用和采纳行为。近年来，技术接受模型也被用来解释人们对社交网络的采纳和应用，如 Agrifoglio，et al.在2012 年以 TAM 模型为基础结合动机理论探讨了人们持续使用微博的内外部动机，认为感知有用性、感知易用性、享乐和娱乐性四个因素会影响人们对微博的持续使用。 （二）社会资本理论 社会资本是资本的一种形式，是指为实现工具性或情感性的目的
14、，透过社会网络来动员的资源或能力的总和。社会资本也可能因互动网络的紧密而有不同的层次，Gittell 与 Vidal 即循着 Putnam 社会连结亲疏远近的概念，将社区层次社会资本划分为“结合型社会资本”与“桥接型社会资本” ，这样的区分方式与 Granovetter 的网络“强连结”与“弱连结”理论有相似之处。近来，关注到不同层级之个体、社群或公共机构之间的互动，学者们便将这种跨越层级界限的关系，归纳为所谓的“连结型社会资本” 。社会资本理论已被广泛的用于解释社交网络的人们的交互动机及行为研究中。 （三）使用与满足理论 使用与满足理论从受众的心理动机和心理需求角度出发，结合心理学和社会学相
15、关知识，解释了人们使用媒介以得到满足的行为，提出了受众接受媒介的社会原因和心理动机。该理论认为受众基于特定的需求、期望，利用社会和心理因素作为指南或过滤器来参与或选择媒介。使用与满足理论已被广泛的用来解释在线社交网络的使用动机，虚拟社区的成功。 Johnson & Yang（2009）应用使用与满足理论的方法调查了Twitter，将人们使用 Twitter 的动机区分为信息性动机和社交性动机，发现信息性动机与人们的 Twitter 使用行为正相关，社交性动机与人们的 Twitter 使用行为不显著相关，说明人们主要是将 Twitter 看做一个信息源而不是一个满足社交需求的媒介。Chen（20
16、11）用使用与满足理论研究了人们在 Twitter 上与他人联系的需求满足情况，发现一个人在Twitter 上活跃的月份越长并且每周在 Twitter 上花费的时间越多，他所获得的与其他用户联系的需求满足感越多。 （四）动机理论 动机，在心理学上一般被认为涉及行为的发端、方向、强度和持续性。动机理论最初产生于组织学的霍桑试验，后发展为了很多解释组织内容员工激励的理论。在新技术的采纳上运用较多的是内外部动机理论。Davis 和他的同事（1992）最早检验了内部动机和外部动机在人们使用技术的行为意图中扮演的重要角色，发现感知有用性代表着对结果的预期，是一个对外部动机的衡量标准，感知愉悦性（perc
17、eived enjoyment）则是内在动机的一个代表范例，后来有学者证明感知娱乐性（perceived playfulness）也是人们接受和使用技术的一个内部动机，之后内外部动机理论被广泛的用来解释互联网、社交网络等的采纳与使用问题。Agrifoglio，et al.（2012）以 TAM 模型为基础结合动机理论探讨了人们持续使用微博的内外部动机，认为感知有用性、感知易用性、享乐和娱乐性四个因素会影响人们对微博的持续使用。 现有研究中存在的问题 现有研究将所有微博用户作为一个整体来研究，而没有按照用户的年龄、使用目的等进行区分，而不同年龄、不同使用目的的用户在使用微博过程中，往往会表现出不
18、同的特征。尤其是，近年来，老年人已经组成了一个日益壮大，但整体偏低的互联网用户群体。目前研究老年人使用计算机和网络的文献已经比较多，研究发现，使用互联网能够消除老年人的寂寞感，提高老年人感知的社会支持程度，但是现有关于老年人使用微博的动机及行为特征的研究还较少，未来可以就老年人这一群体对于微博使用的动机与行为展开一系列的研究。 对于微博使用动机与行为间有何联系的模型性分析的文章还相对较少。现有研究大多用统计分析的方法，描述了用户在微博上的行为表现，但是深入分析这些行为表现与用户的不同动机有何联系的文章还较少。而这样的研究将有助于我们深入的理解，人们的使用行为背后的动机，及解决“为什么”的问题。
19、现有的关于使用动机与行为的模型虽然从不同的角度对于用户使用微博的动机与行为有一定的解释力度，但是每个模型因为应用的理论和视角不同，解释力度都受到一定的限制，未来可从多个理论视角综合的角度，进一步构建更具有有解释力的模型。 过程性研究的文章还较少。纵观现有研究，大多是对于用户在微博上行为的横向研究，而分析用户在一个较长时间段内的行为变化及其影响因素的研究则较少。未来研究中，可以应用大数据和数据挖掘的技术，构建出用户在微博上的长期行为的过程模型，并识别出影响用户长期行为特征的因素。 结论 综上所述，本文发现用户对于微博的使用动机虽然多种多样，但是按照性质可以将它们归纳为社交性动机和信息性动机两种。
20、目前研究中对于微博行为的研究主要是从用户的地理分布、用户使用时间、发帖数量、发帖频率，读贴频率、转发与评论行为、发帖途径、博文长度、博文内容等方面进行统计性描述，对于微博使用动机与行为的关系建模研究则相对较少。另外，现有研究主要是将微博用户当做一个群体来进行考察，对于不同年龄用户在微博上的行为研究的文献则较少，尤其是专门针对老年人的微博使用动机与行为的研究则更少。对于用户长期使用微博的过程性描述的文章也还较少见，未来可以从这些方面进一步开展有关微博的研究。 参考文献： 1.JAVA A， SONG X， FININ T， et al.Why we twitter： understanding
21、microblogging usage and communitiesC.The Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 workshop on Web mining and social network analysis. 2007 2.BARNES S J， & B HRINGER M.Modeling use continuance behavior in microblogging services： the case of TwitterJ.Journal of Computer Information Systems.2
22、011，51（4） 3.ZHANG J， QU Y， CODY J， et al.A case study of micro-blogging in the enterprise： use， value， and related issuesC.The Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2010 4.KRISHNAMURTHY B， GILL P， & ARLITT M.A few chirps about twitterC.The Proceedings of the first workshop on Online social networks. 2008 5.GAO Q， ABEL F， HOUBEN G-J， et al. A comparative study of users microblogging behavior on Sina Weibo and TwitterDB/OL User Modeling， Adaptation， and Personalization ，Springer.2012 6.AGRIFOGLIO R， BLACK S， METALLO C， et al.Extrinsic
