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近年來，社交媒體的迅猛發展不但在一定程度上改變了人們的生活方式，同時也為各行各業的發展創造了更多的機會。企業的市場營銷工作范圍也逐漸向社交媒體擴展，社交媒體營銷工作的重要性已經開始被越來越多的企業所認知，未來的企業營銷必將會以社交媒體營銷作為營銷的主要方式。社交媒體由于平臺的廣泛性、自由性、不受制約性等優勢特點，為企業社交媒體營銷工作的開展及未來的發展奠定了最堅實、最便捷的基礎。通過社交媒體，企業能夠實現與客戶、潛在消費者的雙向溝通，可實現即時溝通交流互動，增強彼此的依賴性。此外，社交媒體還在塑造品牌形象，進行產品宣傳，進行危機公關等多個方面都起到了非常重要的作用。

1.社交媒體的定義與分類

社交媒體的原始技術是web2.0系統，該系統包含了大量的與網絡相關的應用。主要是借助互聯網技術和移動平臺技術實現公司組織機構、政府機構、社區和個人之間的溝通聯絡，用戶可以達到創建、交流、消費等目的。Wikipedia網站上對于社交媒體是這樣定義的：社交媒體其實是一個虛擬的社區和網絡平臺，用戶借此來實現創作、交流彼此觀點和意見。相較于一般常見的社會大眾媒體，社交媒體的顯著特點是可以讓用戶享有自己的創作權及言論自由權，自由進行各種編輯創作工作，并可以進行相互交流、分享。隨著計算機技術的不斷發展和日趨成熟，社交媒體可以以文本、圖像、聲音、視頻等多種多樣的形式呈現出來。當今國內比較流行的社交媒體的形式十分眾多，諸如新浪微博、騰訊微博、人人網、支付寶、微信、QQ等。國外比較流行的社交媒體的形式主要有Facebook、Twitter、Line、Google+等。

根據奧美中國對社交媒體類別進行的研究，社交媒體主要分為以下幾種：專業社交網絡（professional SNS）；移動聊天（Mobile Chat）；即時消息（Instant Messaging）；在線交易（Online Trade）；微博（Micro-blogging）；博客（Blogging）圖片分享（Photo Sharing）；視頻分享（Video Sharing）；知識問答（Q&A）；百科知識（Wikis）；在線音樂（Online Music）；簽到（Check-in）；留言板（Message Board）等。

2.企業社交媒體營銷的特點

企業社交媒體營銷通常以微博、微信、支付寶等平臺為基礎，通過社交媒體企業需求或企業產品信息，從而達到市場營銷的目的。企業社交媒體營銷通主要有以下特點：

2.1自媒體化

企業的客戶不再只是局限于受眾群體，客戶同樣可以參與產品的營銷。

2.2互動化

企業與消費者之間可以通過社交媒體進行互動交流。

2.3全媒體化

企業、客戶可以通過文字、圖片、視頻等多種形式對產品進行描述、營銷。

2.4信任化

社交媒體特有的性質使得企業和消費者建立起彼此間的信任。

2.5關聯化

在互聯網時代的環境下，社交媒體可以實現多種媒體之間的相互關聯。

3.企業社交媒體營銷的實際應用

3.1展示企業品牌

口碑傳播的力量是在營銷中起著十分重要的作用，這是因為口碑傳播更貼近于日常生活，是人際溝通交流的主要方式。如今在我們的生活中充斥著各種形式的廣告，而生活中我們都離不開人與人之間的溝通交流。因此，相比于廣告的信息，我們更傾向于相信口碑，尤其是來自親朋好友的推薦。當我們的微信朋友圈或者微博上有人曬出自己使用的并且覺得很好的某種產品或服務時，我們大多數人如果自己有需要都會去進行購買或嘗試。所以說通過社交媒體可以廣泛展示企業品牌、營銷企業產品或服務。

3.2 創建忠實用戶群

企業可以依靠社交媒體的營銷方式檳勘昕突Т罱ㄒ桓齬餐的交流平臺，即忠實用戶群，使目標客戶群能夠從中得到有價值、有意義的信息，比如企業相關的行業新聞、企業動態、生活小貼士等信息內容。從而企業可與目標客戶可以通過社交媒體平臺及時進行溝通交流，消費者可以快速準確的獲得企業相關消息。忠實用戶群的創建有助于企業贏得消費者的信賴和尊重。

3.3 提升企業服務水平

社交媒體平臺使得企業與客戶間的交流更為透明化，客戶可以對企業提出意見和建議，從而使得企業可以對自身進行及時改正和產品升級優化，提升企業產品質量和服務水平。

3.4 提高企業銷售業績

企業中一個合格的銷售人員不可能離開社交媒體的幫助。每個銷售人員都建立自己的社交圈并幫助企業獲得更多的潛在客戶，不斷提高企業的銷售業績。

3.5 降低企業運營成本

廣告費用的投入是企業進行產品服務宣傳必不可少的，而通過社交媒體軟文、廣告等信息內容可以幫助企業節省大量的廣告宣傳費用，并收到良好的效果和回報。因而利用社交媒體進行廣告宣傳具有低投入、高回報的特點。

結語

社交媒體由于平臺的廣泛性、自由性、不受制約性等優勢特點，為企業社交媒體營銷工作的開展及未來的發展奠定了最堅實、最便捷的基礎。因此，未來的企業營銷必將會以社交媒體營銷作為營銷的主要方式。

參考文獻：

[1]張淼.社會化媒體在市場營銷中的應用研究――以消費電子行業為例[D].首都經濟貿易大學碩士學位論文，2014.

[2]彭蘭.社會化媒體與媒介融合的雙重挑戰[J].新聞界，2011（01）

[3]斯科特 斯特萊登.強關系――社會化媒體營銷制勝的關鍵[M].魏微譯.中國人民大學出版社，2012.

[4]鄒立清.論社會化媒體發展趨勢下的營銷變革[J].科學科技社會，2012（01）

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一、緒論

隨著時代的發展，公司越來越意識到，向新客戶推銷市場的最佳方式是利用他們當前客戶的反饋意見。隨著消費者越來越多地使用社交媒體等技術，市場營銷不斷變化。現在查找產品并在線購物更容易。公司發現，在客戶的社交媒體上使用客戶的存在可以成為在這種環境下銷售產品和服務的有效途徑。當今社會步入網絡世界，互聯網成為人們生活不可或缺的工具。

互聯網連通不同地域、不同膚色人們的生活，使語言、國籍、文化不再成為人們交流溝通的壁壘。網絡已經從最初的單人們可以通過社會化媒體平臺直接參與制作和內容，在網絡上實現社交互動，通過內容的分享、創意等方式來塑造網絡中的自我形態向使用發展至今天的雙向交流，社會化媒體的出現，為人們提供了更多的主動權和話語權。網絡時代，消費者聚集且活躍在網絡平臺之上，網絡社群密度增加，其行為習慣與心理偏好都對企業營銷決策方面的影響不可小覷。

伴隨著社會化媒體功能趨于豐滿，社會化媒體逐漸成為企業網絡營銷的主要集中陣地。微博、博客、SNS 社區、視頻和微信等社會化媒體平臺紛紛出現社會化媒體營銷活動，彰顯了網絡時代企業營銷的模式與方向變化。消費者網絡習慣發生改變，參與感的增強使得消費者不再滿足于被動接受而更加傾向于主動參與。

國外對社會化媒體的研究起步較早，Antony所著的《What is Social Media》一書中最早出現“社會化媒體”一詞，給出了其定義、特征和具體形態，認為社會化媒體是一種給予用戶極大參與空間的新型在線媒體，具有參與、公開、交流、對話、社區化和連通性這六大特征。并論述了典型社會化媒體的運作方式。之后國外針對社會化媒體的文獻研究主要可劃分為社會化媒體發展趨勢的研究、社會化媒體用戶的研究以及社會化媒體營銷相關方面的研究。在國外文獻中，主要認為社會化媒體將實現整合化、多樣化、消費者自主化的發展趨勢，因而消費者將更多地影響社會化媒體的發展，對消費者行為的研究分析對于社會化媒體營銷而言是至關重要的。

國內在社會化媒體及社會化媒體營銷研究方面起步相對國外較晚，國內學者張哲對于社會化媒體的界定主要包括博客（Blog）、維基（Wiki）、論壇（BBS）、社交網絡（SNS）、播客（Podcast）、微型博客（Twitter）、內容社區（Content Community）7 種形式。國內針對社會化媒體的研究認為其將具更大的包容性、整合性，通過電視、網絡、手機“三屏聯動”的營銷趨勢也將很快形成，但所面臨的問題和挑戰如何應對仍需要進一步探討。

二、相關理論概述

（一）社會化媒體營銷

社會化媒體營銷是一個外來詞匯，英文名 Social Media Marketing，簡稱 SMM。就是利用社會化網絡、在線社區、微博等媒體平臺進行營銷、銷售、公共處理和客戶服務維護及開拓的一種營銷方式，做到宣傳企業品牌與產品，吸引爭取客戶并實現產品銷售。目前比較普遍的社會化媒體營銷方式有論壇營銷、博客營銷、問答營銷、視頻營銷、微博營銷、微信營銷。

（二）社會化媒體營銷特點

首先，社會化媒體營銷客戶群體精準度定位較高。

其次，社會媒體營銷互動特性縮短企業和用戶的距離。

第三，社會化媒體營銷方式具有多樣性。

第四，社會化媒體能夠加速口碑傳播，提高顧客忠誠度。

三、社會化媒體營銷研究

（一）社會化媒體營銷模式

社會化媒體營銷創新，在本質上脫離不了傳統的營銷方式。在學者提出的營銷理論基礎上，從社會化媒體營銷的角度，進行組合分析，系y梳理為PCCP的社會化媒體營銷模式。PCCP中，社會化媒體營銷所涉及的營銷要素分別如下：

產品（Product））在社會化媒體中，產品代表的層面被豐富化，首先，產品包含了企業提供的有形產品和無形服務，以及與其相關的所有產品信息；其次，產品與企業本身的形象融合為一體，即，產品即代表了企業，企業既是產品。

消費者（Customer））在社會化媒體中，消費者這一概念，從個體層面上說，是指存在于市場中的每一個消費單元，通過社會化媒體的聚合力產生群體營銷，在一個個獨立的消費者單元之間建立起信息通路，從而產生了虛擬的群體組織；從信息產生的層面，消費者是市場需求及產品反饋信息的產生來源和接受對象。

溝通（Communication））在社會化媒體營銷中，溝通指的是借助社會化媒體，企業與消費者之間進行的各種形式的溝通！交流和互動，通過這些活動，產品信息！企業品牌理念及消費者需求等相關營銷信息實現了有效而充分地流動，從而達到了社會化媒體營銷的目的。

渠道（Place））在社會化媒體營銷中，渠道與消費者類似，具有雙重概念。從個體層面，指的是企業所擁有的各種線上和線下的渠道實體本身；從功能層而來說，社會化媒體本身就是企業所擁有的渠道之一。

（二）PCCP策略分析

1.影響消費者的購買決策

根據市場營銷學理論，消費者的購買過程由以下五個階段組成：產生需求一信息收集一選擇評估一購買決定一購后行為，他們分別對應：需要產品一了解產品一挑選產品一購買產品一評價產品（或購后服務等）在這個五個階段中，社會化媒體對信息收集，也就是了解產品這個階段的影響重大。

在社會化媒體的時代，“個人來源”和“經驗來源”則以UGC的形式，通過網絡開始大行其道，是為“網絡分享”和“網絡口碑”根據“社會認同”的群體影響力理論，個人在群體中存在從眾心理，人們傾向于認為他人比自己更加了解所處的情況，他人的行為也總是合理和正確的，因此個人會做出和他人一樣的行為，以獲得群體的認同，這種效應就是“社會認同”于是消費者們更傾向于相信那些買東西的人說的話。

這些“個人來源”和“經驗來源”的信息主要通過即時通信工具，交易社區和其他社會化媒體呈現，再經過搜索引擎對社會化媒體的抓取實現了對“個人來源”和“經驗來源”的信息匯聚，從而擴大了其權威性和影響力。比如淘寶網設置的用戶評論等。

2.溝通與融入，企業與用戶之間的“對話式營銷”

利用社會化媒體，企業具象為一個社會化媒體“用戶”并以這樣的身份與消費者進行對話式交流，實現充分的溝通與互動，其根本目的在于與消費者建立朋友關系。社會化媒體營銷通過直接，親和的溝通形式，試圖重新建立與消費者間良好的信任關系"它使企業能通過逐步融入自己消費者的人群當中，這時企業站在了與消費者溝通的對面而不再是對立面，它改變了傳統營銷中消費者被動地接受營銷轟炸的狀況，使企業能與消費者建立一種雙向的！互動的溝通渠道，它在某種程度上可以淡化傳統營銷中企業與消費者間那種較明顯的功利性的商業關系，讓企業與消費者重新建立一種較為樸素的“人際關系”。

3.PCCP與4P，4C傳統理論相比較

4P理論以產品策略為基礎，制造商決定制造某一產品，隨即設定一個彌補成本并獲得最大利潤的價格，經由其掌控的配銷渠道，將產品推向市場，加以“促銷"因此，傳統營銷策略組合對企業的銷售產生重大影響，其目的在于如何將產品賣出去，而就社會化媒體營銷而言，若利用4P理論進行分析，無法涵蓋社會化媒體營銷對于用戶需求及社會化關系建立維系等營銷策略的關注。

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第一章：緒論

1.1 序言

自互聯網誕生以來，它被用作連鎖酒店市場價值的新載體。用戶可以沒有空間限制，沒有時間限制地進行相互交流，分享經驗。

在自媒體環境下，傳統的媒體責任的倫理被突破，第一責任人由傳統媒體，一變而成為自媒體的運營者自己！也就也是企業自身！這樣一把雙刃劍既可以“不受限制”地企業信息無論是促銷的、投訴反饋的還是新品推介的，同時也意味著每一個失誤、怠慢都會毫無遮攔和保護的充分暴露在消費者的面前！因此，一些企業或者品牌持有者日益重視自媒體的運作和經營，越來越多的自媒體開始由專門的專業的團隊來進行管理和運營，以至發揮其長處到最大化而消弭其負面影響于無形。

本論文的研究問題具體如下：

（1）有哪些問題因素制約自媒體時代下連鎖酒店市場營銷的？

（2）這些問題因素中哪些是有利問題因素，哪些是不利問題因素？

（3）研究這些制約問題因素與自媒體時代下連鎖酒店市場營銷的正負關系。

1.2 基本假設

根據上面所述的研究問題，本論文將從以下幾個方面進行假設研發

1）假設企業自辦“媒體”的技術含量與自媒體時代下連鎖酒店市場營銷存在相關性；

2）假設企業文化的個性化表達與自媒體時代下連鎖酒店市場營銷存在相關性；

3）假設企業營銷行為的過度暴露與自媒體時代下連鎖酒店市場營銷存在相關性；

4）假設新興媒體的技術變革與自媒體時代下連鎖酒店市場營銷存在相關性。

1.3 研究框架

本文主要分為六大部分：第一部分為緒論部分；第二部分為文獻回顧部分；第三部分是針對目前酒店行業市場營銷現狀進行探討；第四部分為量表的設計以及數據搜集過程；第五部分是進行定量分析；第六部分為結論。

第二章：文獻回顧

2.1 自媒體概述

自媒體的定義最早由美國媒體有關當局作出，它是指一種同時兼具隱私性和開放性雙重特性的信息共享形式，其中包括個人信息具體內容的分享和轉發，互動等。隱私性是指信息完全由個人決策與控制，外人無權干涉；開放性指的是信息內容的傳播范圍將進入公共領域，使公眾可以知道它的內容。

2.2 市場營銷理論的概述與模式

市場營銷（Marketing）又稱為市場學或行銷學。簡稱“營銷”，臺灣常稱作“行銷”，它是指由個人或集體交易他們的產品或價值，以獲得所需的產品或價值，實現雙贏或多贏的一種行為。它包含兩層意思，一是動詞的理解，是指連鎖酒店的具體活動或行為，則稱為市場營銷或市場經營；另一個是名詞的理解，是指研究連鎖酒店等主體的行為的學科，之為市場營銷學、營銷學或市場學等。

1960年，美國密西根大學教授杰羅姆?麥卡錫（E.Jerome McCarthy）在其《基礎營銷》（Basic Marketing）一書中第一次將企業的營銷要素歸結四個基本策略的組合，即著名的“4P’s”理論：產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、促銷（Promotion），由此產生了著名的4Ps。

1967年，菲利普?科特勒在其暢銷書《營銷管理：分析、規劃與控制》第一版進一步確認了以4Ps為核心的營銷組合方法。

姚衛如說到：“市場營銷組合是營銷理論的基本組成部分之一，隨著新的營銷組合理論不斷出現，有很多學者認為4P營銷組合已經過時，要取而代之。

2.3 自媒體在市場營銷中的發展現狀和案例分析

2011年4月，Social Media Examiner了《2011年社會化媒體營銷行業報告―企業如何使用社會化媒體拓展業務》，通過對3300 家企業的調研顯示，93%的被訪者表示他們正在使用社會化媒體進行營銷，其中90%的企業表示社會化媒體營銷對他們的業務非常重要。BtoB 雜志2009 年末的一項調查表明，商家使用社交網絡的原因主要包括：60%的企業希望建立思想先行者形象；49%的企業希望發現潛在消費者；46%的企業希望得到顧客反饋。

由此可見，國外的不論是大企業或是小型企業，都非常注重微博營銷，而twitter也為企業進行推廣開提供了一些列應用與服務。這對國內企業的社會化媒體營銷有著一定的借鑒和參考意義。

第三章：研究方法與設計

3.1 數據收集方法與實施程序

本文通過對研究因素的整理，進行問卷設計，對每個影響因素設計多個相關問題進行測量。通過對自身酒店行業的了解以及人力資源部、身邊朋友和同行企業的幫助，將問卷進行發放，問卷調查采用隨機抽樣的方式進行。

3.2 抽樣設計

3.2.1 指定總體

研究總體主要以筆者所在城市的酒店為主，通過對于酒店企業的熟悉以了解，最終定為50家，這50家酒店企業的規模并不統一，但總體上屬于地區內較規范的酒店企業。對于酒店企業市場營銷影響因素的研究具有較強的代表性。

3.2.2 抽樣大小與描述分析

通過對調查樣本的描述分析，我們可以總結出以下幾點，首先是在調查樣本中男性居多，尤其是接受調查的顧客多以男性為主。從受教育狀況和年齡狀況來看，被調查者中有較大部分年輕人和高學歷人群，這部分人群社會化媒體趨勢較為普遍。收入狀況處于中上水平。

第四章：數據分析與結果

本章研究的主要問題是根據問卷收集上的數據進行實證分析，通過對問卷進行信度與效度檢驗，進而進行因子分析。通過因子分析后我們對本文研究的變量進行結構方程模型分析，通過對模型的擬合最終對假設進行驗證并得出分析結論。

4.1 信度分析

信度檢驗是為了檢測量表的可信程度，當一個好的量表進行測量時，對于同一件測試，經過多次測量其結果都較為穩定，這時我們稱這個測量量表的信度較高。本文應用α信度系數來進行測量量表的可信程度。通常當α系數大于0.7時我們認為量表的信度是可以接受的，當α系數越接近1時我們認為其可信程度越高。本文通過將數據輸入到SPSS中進行檢測，其結果α系數總體為0.8891>0.7，因此我們認為該量表信度較高。

4.2 因子分析

在進行因子分析前，需要進行KMO 和 Bartlett檢驗，當KMO的系數如果大于0.5，則說明因子分析的效度是有效的，可以進行因子分析；且Bartlett檢驗中P值小于0.001說明因子的相關系數矩陣非單位矩陣，能夠提取最少的因子同時又能解釋大部分的方差，即效度是有效的，適合進行因子分析，本研究中的KMO和Bartlett’s檢驗結果值為0.728大于0.5且P值為0，說明量表的效度是有效的且適合進行因子分析。

最終本文通過因子分析降維，將模型復雜程度降到最低，提取因子數量13個，作為本文的研究模型。

4.3 結構方程模型分析

通過將事先錄入好的數據導入到軟件的結構方程中，將調查問卷中的數據導入并進行運算。模型擬合結果說明：模型擬合的χ2值為207.648（自由度df為125），χ2/df為1.661

4.4 結論

通過模型顯著性檢驗我們可以看出市場營銷效果與企業自辦“媒體”的技術、企業文化的個性化表達、企業營銷行為的過度暴露、新興媒體的技術變革各因素的P值都小于0.05，達到顯著性水平，因此我們認為，市場營銷效果與這四個因素是顯著相關的；在與競爭對手營銷策略當中，如果企業文化的個性化表達效果優于競爭對手，則對于連鎖酒店企業的市場營銷效果越好，會吸引更多的消費者；在與企業營銷行為的過度暴露這一因素當中，如果企業的企業營銷行為的過度暴露事實，則對于企業的影響是不利的，而相反企業暴露虛假信息則會讓競爭對手不知所措，從而讓企業更加主動，在連鎖酒店的市場競爭中利用自媒體的手段來宣傳虛假信息即能達到對企業影響力的提升同時讓競爭對手不知所措，因此有利于市場營銷。新興媒體的技術變革對于市場營銷的影響處于負相關的作用，即其它新興媒體的產生會相對消弱自媒體在連鎖酒店中的宣傳作用，因此連鎖酒店也應當跟緊時展的腳步，引進新的宣傳平臺，促進企業良好發展。

第五章：結論

通過本文對于自媒體時代下連鎖酒店企業市場營銷的影響因素研究，對未來連鎖酒店企業戰略發展以及市場營銷上有較多的借鑒意義，總結如下：

首先對于連鎖酒店企業應當把握市場發展趨勢，順應市場的走勢抓住機會，對于市場經濟發展的今天，變動的環境給與各個企業危機感，因此要了市場環境的情況以及企業發展所必須的資源情況是企業發展的條件。因此要第一時間掌握市場營銷情況以及市場上的客戶狀況，為企業的發展提前做好預防，始終處于主動地位，這就需要企業對于外部信息的及時關注，自媒體時代下，利用這種社交媒體可以讓我們更加良好的應用市場宣傳這一武器，對企業的品牌打造有很強的影響作用。

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〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）12-0164-06

〔Abstract〕Information credibility assessment research in social media not only contributes to the development and improvement of network information resource management theory，but also helps to improve the effectiveness of social media monitoring public opinion，social media search，social recommendation and so on.The paper firstly reviewed the researches at home and abroad about the social media information research，information credibility research，and social media information credibility assessment research，and then pointed out the problems existing in information credibility assessment research of domestic social media，and finally put forward the solution to it.

〔Key words〕social media；information；credibility；assessment；review

1 研究的意義

隨著互聯網技術和移動技術的突飛猛進，社交媒體盛行，人人可做信息的制造者，制造的信息極為豐富。然而，在這豐富信息的背后，隱藏著漫天飛舞的謠言、病毒般傳播的虛假照片和視頻，這給人們幸福的生活、社會的穩定帶來了嚴重的隱患。為了遏制虛假不良信息傳播，營造健康向上的網絡環境，信息可信度評估就成了迫在眉睫的問題，社交媒體信息急需“鑒定師”和“測謊儀”。

社交媒體信息可信度評估研究既有較高的學術價值，也有較強的應用價值。具體來說，學術價值表現在研究社交媒體信息可信度評估并探討虛假信息的生成機制、傳播模式、治理措施，是對社交媒體環境下網絡信息資源管理理論的豐富、發展與完善。應用價值表現在研究社交媒體信息可信度評估有助于社交媒體用戶判斷信息的可信性，營造誠信健康的互聯網環境，也有助于提高社交媒體信息輿情監控、社交媒體信息引導、社交媒體搜索、社會化推薦等方面的效果。

2 社交媒體信息研究

社交媒體（Social Media）是通過Web2.0技術實現的一類支持用戶自主創造和交換內容的媒體，如Twitter、Facebook、Youtube、LinkedIn、Wiki、微博、微信、QQ、論壇、人人網等。自1973年Lipkin、Szpakowski和Felsenstein 3人在美國加州伯克利市建立全球第一個公共電子公告牌系統 Community Memory后，BBS以及網絡社區等早期的社交媒體開始映入人們的眼簾。《2015年全球社會化媒體、數字和移動業務數字統計趨勢》報告表明：全球社交媒體活躍用戶約占全球人口的29%。

2.1 國外研究

社交媒體的相關研究從20世紀80年代開始，在2005年左右開始進入快速發展階段，發文量有逐年增加的趨勢。在國際期刊中，發表社交媒體論文較多的要屬《Computers in Human Behavior》。近兩年，關于社交媒體的國際會議主要有ASONAM、SMP、MISNC、SMAP、SCSM。國外學者研究內容主要集中在以下4個方面：

2.1.1 社交媒體信息利用研究

社交媒體在商業領域、教育領域、公共管理領域等都有廣泛的應用[1]。如在營銷領域，利用社交媒體信息，可以獲知消費者態度和行為[2]，可以獲知客戶交流和推薦對營銷的影響[3-4]，可以獲知社交媒體信息對營銷管理功能的影響[5]。

2.1.2 社交媒體信息檢索與信息推薦研究

側重于社交媒體信息檢索與信息推薦方法的研究。社交媒體信息的檢索采用主題模型[6]、社會網絡[7]、本體[8]等檢索方法。比如，Hong和Davison（2010）使用標準主題模型進行社交媒體Twitter信息的檢索。社交媒體信息的推薦采用內容推薦[9]、協同過濾[10]、時序推薦[11]、位置推薦[12]、社會化推薦[13]等方法。比如，Levandoski等（2012）提出位置感知推薦系統（LARS）[12]。

2.1.3 社交媒體信息傳播研究

側重于反映信息傳播傳播規律的社交媒體信息傳播模型的構建以及通過模型的構建對實際問題進行預測等方面的研究。如Galuba等（2010）通過研究1 500萬URL在不同Twitter用戶之間的300小時傳播，提出了基于內容流行度、用戶影響力和傳播速度的線性閾值模型[14]。Adar和Adamic（2005）通過研究信息在博客中傳播的模式和動力學特性，提出用傳染病模型來描繪信息傳播的機理[15]。Asur和Huberman（2010）采用來自的聊天數據通過簡單的線性回歸模型預測電影票房的收入[16]。

2.1.4 社交媒體用戶隱私研究

在探討社交媒體用戶隱私現存問題的基礎上，提出了相應的隱私保護方法。如Viswanath等（2010）首先研究Sybil防御的缺陷，在其基礎上探討了替代Sybil防御的方法[17]。Conti等（2011）采用FaceVPSN解決社交媒體用戶隱私問題[18]。

2.2 國內研究

國內學者的社交媒體研究最早可追溯至20世紀90年代末，但從2005年后起關于社交媒體的論文才逐漸表現出增長態勢。國內研究內容主要集中在：

2.2.1 社交媒體信息傳播研究

研究內容包括：①社交媒體信息傳播模式研究。如韓佳等（2013）提出了基于改進SIR的在線社交網絡信息傳播模型[19]。姜景等（2015）構建表征謠言信息與辟謠信息傳播機理的Lotka-Volterra競爭模型[20]。②社交媒體信息傳播中存在的問題與對策研究。如閻俊（2015）探討微博傳播存在的問題及原因，并提出了加強微博內容管理、增強把關意識、提高微博用戶的媒介素養等對策[21]。③社交媒體信息傳播效果研究。如陳遠和袁艷紅（2012）以新浪微博作為數據來源，把信息覆蓋人數、評論數、轉發數作為微博信息傳播效果的量化指標，從縱橫向兩個角度研究新浪微博信息傳播過程造成的效應[22]。

2.2.2 社交媒體輿情分析與監測研究

如張J等（2014）以打砸日系車系列突發公共事件為實例，探討其在新浪微博和新浪新聞平臺上輿情傳播的特征與規律[23]。張瑜等（2015）對新浪微博熱門話題“北京單雙號限行常態化”下的微博進行了數據采集，將輿情演化劃分為潛伏、成長、爆發、衰退、波動、死亡6個階段，并對各階段進行情感分析，為輿情治理提供了支持[24]。唐濤（2014）在分析網絡輿情五要素的基礎上，探討移動互聯網輿情的新特征，指出面臨的新挑戰，并從信息分析、信息篩選、信息引導等方面提出對策[25]。

2.2.3 社交媒體營銷研究

如唐興通（2012）的著作《社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法》系統總結了社交媒體營銷，并對眾多社交媒體工具在實際工作中的應用提供了具體的建議[26]。張淼（2014）提出了企業完善社交媒體營銷策略的“9+3”模式[27]。劉曉燕和鄭維雄（2015）采用社會網絡分析方法研究企業微博營銷傳播的效果[28]。

3 信息可信度研究

3.1 國外研究

信息可信度（Information Credibility）是指人們對信息可相信程度的認識。它由值得信賴（Trustworthiness）和專業性（Expertise）兩個關鍵要素組成[29]。信息可信度比較系統的研究始于20世紀50年代的傳播領域。Hovland和同事的工作具有里程碑的意義[30]。信息可信度最初關注的是傳播者的可信度。國外對傳統媒體信息可信度的研究主要是從信源可信度、內容可信度、渠道可信度三方面展開的。隨著互聯網的出現，網絡信息可信度的評估被提上了議事日程。研究情況可歸納如下：

3.1.1 網絡信息可信度評估的理論模型

主要有Fogg（2003）的P-I理論模型、Wathen和Burkell（2002）的評判模型、Sundar（2008）的MAIN Model、Hilligoss和Rieh（2008）的統一模型、Metzger（2007）的雙處理模型以及Lucassen等（2013）的3S模型（修訂版）。以上理論模型是由情境、用戶特征、操作性、處理過程這些側面的若干部分構建而成的。

3.1.2 網絡信息可信度研究內容

主要有對網絡新聞的可信度研究、對搜索引擎結果的可信度研究以及對維基百科內容的可信度研究。比如，Nagura等（2006）通過比較關于同一主題不同網頁的相似度來計算每個網頁的可信度[31]。Yamamoto和Tanaka（2011）利用用戶可信度評判模型對網頁搜索結果進行重新排序，以便從Web搜索結果的列表中用戶可以更高效的找到可信的網頁[32]。Adler等（2008）以文章長度、版本數量和基于貢獻數量的作者聲譽建立模型，計算出維基百科文章的可信度[33]。

3.1.3 網絡信息可信度研究方法

主要采用定量研究法。比如，Olteanu等（2013）在調查網頁的各種特征（文本內容、鏈接結構、網頁設計等）的基礎上，經過統計分析方法篩選出關鍵的特征，采用監督學習算法來推斷網頁內容的可信度[34]。與網絡信息可信度有關的典型系統有日本的WISDOM和Honto？Search。

3.1.4 影響力較大的項目和國際會議

影響力較大的項目有互聯網可信度研究（The Web Credibility Research）項目，影響力較大的國際會議有WICOW（Workshop on Information Credibility on the Web）。

3.2 國內研究

1993年的《鑒別虛假信息五法》是國內發表的早期論文。2004年至今，相關研究進入快速發展期。相對于國外較多研究評估算法和評估系統，國內研究重點在于定性分析上，大多采用問卷調查及專家訪談法等進行人工評估。國內研究內容主要有：

3.2.1 側重于信息可信度影響因素研究

比如，龔思蘭等（2013）針對評論信息的文本內容、長度、情感傾向、時效性、者、商家活動等特征，通過問卷調查方式對大學生消費群體進行在線商品評論信息可信度影響因素實證分析[35]。蔣洪梅（2013）運用理論分析輔以實證研究的方法，從宏觀的社會系統、中觀的政策法規、微觀的媒介與受眾3個視角分析網絡新聞信息可信度的影響因素[36]。

3.2.2 側重于信息可信度指標體系的構建

比如，胡紅亮（2013）按照信息源、信息加工、信息傳播和信息應用等方面采用德爾菲專家調查法建立了學術著作可信度的基本評價模型[37]。潘勇和孔棟（2007）基于第三方認證機構的視角，構建了電子商務網站的信用評價指標體系及評價因素集，并建立灰色關聯信用評估模型[38]。當然，也有少量基于機器學習的信息可信度自動化評估實驗研究，比如，馬偉瑜（2011）提出一種采用改進的PageRank算法評估網頁信息可信度的方法[39]。

4 社交媒體信息可信度評估研究

4.1 國外研究

國外相關研究較早。社交媒體信息可信度的相關研究隨著BBS的出現隨之展開，最早可追溯到20世紀80年代。目前可以說，研究處于繁榮期。國外研究情況可歸納如下：

4.1.1 社交媒體信息可信度評估研究內容

研究內容主要包括：①不實信息的判斷識別。如Qazvinian等（2011）提取Twitter信息的文本特征、網絡特征和微博元素特征，構建貝葉斯分類器甄別謠言[40]。Zhao等（2015）通過研究查詢帖以便及早識別社交媒體謠言[41]。②話題新聞的可信度評估。如Castillo等（2011）選取了有關用戶特征、文本特征、主題特征、信息傳播特征，采用J48決策樹評估Twitter中話題新聞的可信度[42]。

4.1.2 社交媒體信息可信度評估方法

評估方法主要有監督學習[43]，統計分析[44]，與可信信息來源的相似性比較[45-46]，社交網絡的鏈接結構分析與主題模型的利用[47]等。它們主要采用自動評估，具體來說：①選取的特征：選取的特征主要是用戶特征、文本特征、信息傳播特征。比如，西班牙的Castillo和智利的Mendoza、Poblete（2011）選取用戶特征（如注冊時間、粉絲量、好友量），文本特征（如是否包含#標簽、是否包含問號、Tweet中包含的URL數量、是否轉發），主題特征（如帶#標簽Tweet的比例、Tweet數量、Tweet的平均長度、Tweet的平均情感分值、積極情緒或消極情緒的比例），以及信息傳播特征（如傳播樹的深度），采用J48決策樹評估Twitter信息的可信度[42]。②評估的方法：大多通過構建SVM分類器、Bayesian分類器、Decision Tree分類器等方法，并對結果進行分類，以達到評估社交媒體信息可信度的目的。上例Castillo等采用J48決策樹構建分類器，并對結果進行分類，從而評估Twitter信息的可信度[42]。當然，也有通過對結果進行排序的實例，從而達到評估社交媒體信息可信度的目的。比如，Gupta和Kumaraguru（2012）采用Rank-SVM與PRF相結合的方法，按照可信度得分對Twitter信息進行排序[43]。

4.1.3 有較大影響的在研項目與系統

由歐盟資助七國科研人員聯合攻關的PHEME項目研究的重點是社交媒體信息的真實性，該項目在國際上有較大影響。Jacob Ratkiewicz等（2011）開發出可實時追蹤Twitter上政治謠言的Truthy系統[48]。Gupta等（2014）、Lorek等（2015）分別開發出一款可自動評估推文可信度的工具TweetCred、TwitterBOT[49-50]。

4.2 國內研究

2007年《博客信息“可信度不亞于紐約時報”？》拉開了國內探討社交媒體信息可信度評估的序幕。目前研究還處于發展的初期。社交媒體信息可信度評估研究主要有：

4.2.1 社交媒體信息可信度影響因素研究

如劉雪艷和閆強（2013）探討政府微博中的熱點事件信息可信度的影響因素[51]。丁科芝（2015）從信息傳播者、渠道、信息內容和用戶基本信任觀念4個方面構建社交網絡可信度影響因素模型[52]。薛傳業等（2015）從信息來源可信度、信息傳播渠道可信度、信息內容可信度以及信息評論反饋多維度探討了突發事件中社交媒體信息可信度的影響因素[53]。

4.2.2 構建社交媒體信息可信度指標體系研究

它大多采用問卷調查及專家訪談法進行人工評估。屈文建和謝冬（2013）從站點層次、版塊層次、主題層次、內容層次4方面，采用模糊綜合信用評估模型對網絡學術論壇信息可信度進行評估[54]。莫祖英等（2013）從微博信息量、信息內容質量、信息來源質量和信息利用情況等方面進行問卷調查，采用層次分析法構建微博信息質量評估模型[55]。當然國內也有少量自動化評估的例子。比如，賀剛等（2013）引入關鍵詞分布特征和時間差等新特征，基于SVM算法來預測新浪微博信息是否為謠言[56]。程亮等（2013）提出基于BP神經網絡模型及改進其激發函數，同時引入沖量項，對微博話題在傳播過程中演變為謠言進行檢測[57]。路同強（2015）采用半監督學習算法檢測微博謠言，但不足之處在于未考慮信息的深層特征[58]。

4.3 存在的問題

對比國內外研究情況，可發現國內研究存在如下問題：

4.3.1 研究內容

關于社交媒體信息可信度研究，國內外目前以微博研究較多。與國外豐富的研究內容相比，國內在該領域的研究還主要集中于對影響因素以及特征的探討上。

4.3.2 研究方法

國外定量研究較多，很多涉及自動化評估，而國內定性研究較多，大多采用問卷調查法、專家訪談法等進行人工評估。

總之，現有研究大多是針對Twitter等英文社交媒體，其研究成果大多不能直接應用于中文社交媒體。盡管也有少量研究是面向中文社交媒體的，但研究成果零散，還缺乏系統性。另外，在特征選擇上，選擇范圍面較窄，考慮社交媒體深層的隱含特征較少。

5 結 語

為了解決中文社交媒體的可信度評估問題，在吸收前人研究的基礎上[59-63]，很有必要對中文社交媒體信息可信度進行系統研究，特別是在參考國外信息可信度評估系統的基礎上，很有必要研制開發中文社交媒體信息可信度評估系統，實現中文社交媒體信息可信度的自動評估。在進行中文社交媒體信息可信度評估中，應注意下列問題：

1）評估要在對信息資源分類的基礎上，對不同的類別采用不同的評估指標體系，以提高評估工作的科學性和合理性。

2）評估既要重視定性評估，也要重視定量評估，尤其是自動化評估。特別是在大數據環境下，應針對評估的實際需求，制定科學的評估方案，選擇恰當的評估方法，構建適合評估工作需要的自動化評估系統。

3）評估指標、評估模型的選取以及參數的訓練，既要考慮研究結果的精確度，又要考慮系統的運算時間。

4）評估模型構建后，不僅要進行實驗室評估，還應進行實際效果評估。

參考文獻

[1]Ngai，E.W.T.，Moon，K.K.，Lam，S.S.，Chin，E.S.K.and Tao，S.S.C..Social media models，technologies，and applications[J].Industrial Management and Data Systems，2015，115（5）：769-802.

[2]Gamboa，A.M.and Gonalves，H.M..Customer loyalty through social networks：lessons from Zara on Facebook[J].Business Horizons，2014，57（6）：709-717.

[3]Jin，S-A.A.and Phua，J.Following celebrities tweets about brands：the impact of Twitter-based electronic word-of-mouth on consumers source credibility perception，buying intention，and social identification with celebrities[J].Journal of Advertising，2014，43（2）：181-195.

[4]Colliander，J.and Dahlén，M.Following the fashionable friend：the power of social media[J].Journal of Advertising Research，2011，51（1）：313-320.

[5]Moncrief，W.C.，Marshall，G.W.and Rudd，J.M..Social media and related technology：drivers of change in managing the contemporary sales force[J].Business Horizons，2015，58（1）：45-55.

[6]Hong，Liangjie and Davison，B.D..Empirical study of topic modeling in twitter[C]∥Proceedings of the First Workshop on Social Media Analytics（SOMA10）.ACM，New York，NY，USA，2010：80-88.

[7]Kleinberg，J.M..Authoritative sources in a hyperlinked environment[J].Journal of the ACM，1999，46（5）：604-632.

[8]Tobar，C.M.，Germer，A.S.，Adan-Coello，J.M.，and De Freitas，R.L..Information retrieval in Wikis using an ontology[J].Computational Science and Engineering，2009：826-831.

[9]Kim，Y.and Shim，K.TWILITE：A recommendation system for Twitter using a probabilistic model based on latent Dirichlet allocation[J].Information Systems，2014：59-77.

[10]Ramesh，A.，Anusha J.，Clarence，J.M.T..A novel，generalized recommender system for social media using the collaborative-filtering technique[J].ACM SIGSOFT Software Engineering Notes，2014：1-4.

[11]Zimdars，A.，Chickering，D.M.，and Meek，C.Using Temporal Data for Making Recommendations[C]∥Proceedings of the Seventeenth conference on Uncertainty in artificial intelligence（UAI01），Jack Breese and Daphne Koller（Eds.）.Morgan Kaufmann Publishers Inc.，San Francisco，CA，USA，2001：580-588.

[12]Levandoski，J.J.，Sarwat，M.，Eldawy，A.and Mokbel，M.F..LARS：A Location-Aware Recommender System[C]∥IEEE 28th International Conference on Data Engineering，Washington，DC，2012：450-461.

[13]Jamali，M.and Ester，M.Trust Walker：a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation[C]∥Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining（KDD09）.ACM，New York，NY，USA，2009：397-406.

[14]Galuba W，Aberer K，Chakraborty D，Despotovic Z，Kellerer W.Outtweeting the twitterers-predicting information cascades in microblogs[C]∥Proceedings of the 3rd Workshop on Online Social Networks，USENIX Association，Boston，MA，USA，2010：1-9.

[15]Adar，E.and Adamic，L.A..Tracking Information Epidemics in Blogspace[C]∥Proceedings of the 2005 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence（WI05）.IEEE Computer Society，Washington，DC，USA，2005：207-214.

[16]Asur，S and Huberman，B.A..Predicting the Future with Social Media[C]∥2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology（WI-IAT），Toronto，2010：492-499.

[17]Viswanath，B.，Post，A.，Gummadi，K.P.，and Mislove，A.An analysis of social network-based Sybil defenses[J].Acm Sigcomm Computer Communication Review，2010，40（4）：363-374.

[18]Conti，M.，Hasani，A.，and Crispo，B.Virtual Private Social Networks[C]∥Proceedings of the 1st ACM Conference on Data and Application Security and Privacy（ACM SIGSAC CODASPY 2011），San Antonio，TX，USA，2011：39-50.

[19]韓佳，肖如良，胡耀，等.在線社交網絡中信息傳播模式的特征分析[J].計算機應用，2013，（1）：105-107，111.

[20]姜景，李丁，劉怡君.基于競爭模型的微博謠言信息與辟謠信息傳播機理研究[J].數學的實踐與認識，2015，（1）：182-191.

[21]閻俊.微博傳播的問題與對策研究[D].錦州：渤海大學，2015：1-38.

[22]陳遠，袁艷紅.微博信息傳播效果實證研究[J].信息資源管理學報，2012，（3）：28-34.

[23]張，孫霄凌，朱慶華.突發公共事件輿情傳播特征與規律研究――以新浪微博和新浪新聞平臺為例[J].情報雜志，2014，（4）：90-95.

[24]張瑜，李兵，劉晨.面向主題的微博熱門話題輿情監測研究――以“北京單雙號限行常態化”輿情分析為例[J].中文信息學報，2015，（5）：143-151，159.

[25]唐濤.移動互聯網輿情新特征、新挑戰與對策[J].情報雜志，2014，（3）：113-117.

[26]唐興通.社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法（第2版）[M].北京：清華大學出版社，2012：1-235.

[27]張淼.社會化媒體在市場營銷中的應用研究[D].北京：首都經濟貿易大學，2014：1-47.

[28]劉曉燕，鄭維雄.企業社會化媒體營銷傳播的效果分析――以微博擴散網絡為例[J].新聞與傳播研究，2015，（2）：89-102，128.

[29]Fogg，B.J.，and Tseng，H.The elements of computer credibility[C]∥Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in Computing Systems，Pittsburgh，Pennsylvania，USA，1999：80-87.

[30]Rieh，S and Danielson，D.Credibility：A Multidisciplinary Framework[J].Annual Review of Information Science and Technology，2007：307-364.

[31]Nagura，R.，Seki，Y.，Kando，N and Aono，M.A method of rating the credibility of news documents on the web[C]∥Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval（SIGIR06）.ACM，New York，NY，USA，2006：683-684.

[48]Ratkiewicz，J.，Conover，M.，Meiss，M.，Gonalves，B.，Patil，S.，Flammini，A.and Menczer，F.Truthy：mapping the spread of astroturf in microblog streams[C]∥Proceedings of the 20th international conference companion on World wide web（WWW11）.ACM，New York，NY，USA，2011：249-252.

[49]Gupta，A.，Kumaraguru，P.，Castillo，C.，and Meier，P.TweetCred：Real-Time Credibility Assessment of Content on Twitter[C]∥Social Informatics.Springer International Publishing，2014：228-243.

[50]Krzysztof，L.，Jacek，S.W.，Michal，J.L.，and Amit，G.Automated Credibility Assessment on Twitter[J].Computer Science，2015，（2）：157-168.

[51]劉雪艷，閆強.政府微博中的熱點事件信息可信度研究[J].北京郵電大學學報：社會科學版，2013，（2）：6-12.

[52]丁科芝.社交網絡信息可信度研究[D].武漢：華中師范大學，2015：1-61.

[53]薛傳業，夏志杰，張志花，等.突發事件中社交媒體信息可信度研究[J].現代情報，2015，（4）：12-16.

[54]屈文建，謝冬.網絡學術論壇信息可信度的灰度分析[J].圖書情報知識，2013，（2）：112-118.

[55]莫祖英，馬費成，羅毅.微博信息質量評價模型構建研究[J].信息資源管理學報，2013，（2）：12-18.

[56]賀剛，呂學強，李卓，等.微博謠言識別研究[J].圖書情報工作，2013，（23）：114-120.

[57]程亮，邱云飛，孫魯.微博謠言檢測方法研究[J].計算機應用與軟件，2013，（2）：226-228，262.

[58]路同強，石冰，閆中敏，等.一種用于微博謠言檢測的半監督學習算法[J].計算機應用研究，2016，（3）：744-748.

[59]Ginsca，A.L.，Popescu，A.，and Lupu，M.Credibility in Information Retrieval[J].Foundations and Trends in Information Retrieval，2015：355-475.

[60]Lazar，J.Meiselwitz，G.and Feng，J.Understanding Web Credibility：A Synthesis of the Research Literature[M].Now Publishers Inc，2007：1-80.

篇（5）

莫提默·J·艾德勒和查爾斯·范多倫在那本1940年初版的暢銷名作《如何閱讀一本書》中說到，“太多的資訊就如同太少的資訊一樣，都是一種對理解力的阻礙。換句話說，現代的媒體正以壓倒性的泛濫資訊阻礙了我們的理解力”。人們對于媒體技術和形式的過度追求，有可能讓有價值的思想失去一部分市場。社會化閱讀的現象帶給我們的思考，遠遠超過關于閱讀本身的討論。

社會化閱讀的技術路徑

伴隨互聯網的發展，個人化閱讀工具最早引起人們的關注并催生了一系列科技公司的出現。2005年，隨著博客的興起，人們的閱讀來源開始從門戶新聞向博客轉移，RSS閱讀器成為獲取博客更新的理想工具，這種訂閱工具幫助用戶實現個人化的選擇。2005年前后，從瀏覽器到搜索引擎，RSS著實風光了一陣，后來漸漸淡出人們的視線。到了2010年，以Flipboard為代表的應用掀起了新一輪個人化定制閱讀的熱潮，它為讀者帶來雜志翻閱的流暢體驗，圖文并茂。Flipboard能夠通過自己的算法對個人信息流進行再篩選和排序。加上同時期微博的興起，閱讀行為在社交媒體和閱讀平臺之間，甚至和搜索引擎之間的產業鏈條已經初步建立。在用戶喜愛的內容和移動終端之間，讀者數據被多次分析、傳遞和增值。

關于社會化閱讀的理解在國內有泛化的趨勢，分享、互動、傳播、社交，這些詞匯廣泛出現在許多文章之中。國外討論社會化閱讀時，一般圍繞書籍、文章和電子書閱讀器展開，而國內常見的提法似乎將新聞、微博、報紙、雜志、圖片，甚至視頻都涵蓋進去，這使得問題容易糾纏不清。社會化閱讀不等同于數字出版或數字閱讀，它們是不同的概念。與幾年前流行的個人化新聞資訊訂閱和博客訂閱相比，社會化閱讀剛剛露出新的一角，那就是電子書，而亞馬遜和蘋果公司兩個產業巨頭在閱讀產品與服務上的競爭則剛剛拉開帷幕。

社會化閱讀至少可以從工具和認知兩種角度來分析，從RSS訂閱到電子書閱讀器都屬于工具的發展；從獲得資訊、娛樂，到獲得理解，促進思想交流和對話，則屬于個體與個體、個體與組織、個體與社會之間在認知方面的增進。社會化閱讀帶來的變革，將打破地域、國家、語言、種族之間在文化交流上的障礙，促進人類文化的相互理解和認同。社會化閱讀對于人類的教育也將產生深遠影響，指導性的學習與自我發現的學習是貫穿人一生的兩種主要的學習方式。任何學習都應該具有活力，思考是主動閱讀的一部分，閱讀中我們還會運用感覺和想像力，而這些都需要社會化閱讀平臺或工具的進一步創新，才能滿足讀者需求。

社會化閱讀促使人們建立對話

雖然閱讀本身帶來的經常是一個較為獨立的體驗，但是從廣義來看，閱讀仍然可以被視為一種具有社會化特征的活動。從讀書俱樂部分享觀點到學校課堂上討論作者的動機，閱讀往往涵蓋某些重要的社會組成部分。此外，即使讀者沒有這樣明確的行為，他們往往也會就閱讀的文字與作品本身展開對話，如質疑作者的觀點或者對作品觀念發表看法。從某種意義上說，在傳統閱讀行為中出現的讀者加在書上的注釋，可以視為閱讀交互行為的一種標簽。

這類注釋在2005年之前通常保持著私有狀態，許多在意書籍保存的讀者會在購買的副本上勾畫和書寫。亞馬遜閱讀器Kindle具有公共筆記的功能，支持用戶與朋友分享筆記。出版社基于蘋果公司iPad推出的多媒體教科書，已經開始在美國眾多小學和中學快速推廣。印刷時代數字化的最后堡壘——讀者數據，正隨著數字出版業的轉型，被越來越多的用戶和科技公司所重視。

紐約大學媒體文化研究領域的副教授史蒂芬專注于文化領域研究，他在組織常規的專題論文計劃時，決定做一個旨在展望未來的實驗。“未來一本書將會變成什么樣？什么時候它不再只是兩頁紙的結合或者只是紙上的文字？”史蒂芬的研究項目基于互聯網免費運行，名叫“開放烏托邦”，任何人都可以瀏覽并注釋。該項目可以作為社會化閱讀的一個例子，其理念是“一本書不應只是靜止的文本”。今天，一本書可以成為一個集合的社區，一個分享的平臺，一本書可以記錄用戶反應及對話。讀者與讀者之間，讀者與作品之間的交互最終都會融入這本書，成為一種“放大”的旁白。

圍繞社會化閱讀出現了一些像史蒂芬這樣的先鋒人物，也產生了一些社會閱讀組織。他們的觀念都是基于“促使人們相互間建立對話”而展開。“開放烏托邦”項目在創作共用協議下了首個版本，站點聲明為：“開放閱讀，開放復制，開放修正”。塔拉熱萊娜是紐約大學嘉樂廷學院倡導個性化研究學習的英語副教授，她認為社會化閱讀工具可以幫助解決一些實際問題，因為在文本周圍保留討論內容總是很困難，尤其對于那些需要表達自己獨特觀點的人們。通過一個開放的分享閱讀平臺，討論內容會逐漸演變為文章的一部分，這也會幫助學生保持對于這篇文章的關注。卡羅爾哥德史密斯是一位教授當作的詩人，他在賓夕法尼亞大學進行的“無創造性寫作”課堂中解讀羅蘭巴特的《作家之死》。哥德史密斯在課堂中要求每個人都作出評論。“這個工具產生了大量的討論”，“每個人都會在他們閱讀的時候作評論，這真是太令人激動了。”

版權問題限制了社會化閱讀的發展，出版商不愿意將有著作權的作品公開于網上。雖然針對社會化閱讀存在許多批判之聲，但是在移動終端和網絡平臺上，學生們確實在增加閱讀。閱讀的時候與人交流，這無法說是好事還是壞事，取決于讀者的閱讀習慣和每個人的進一步選擇。

鏈接

篇（6）

微博營銷，即借助“微博”實現“營銷”。微博，是微博客(Microblog)的簡稱，是一個基于用戶關系的信息分享、傳播以及獲取平臺。用戶可以通過WEB、WAP以及各種客戶端組件個人社區，以140字左右的文字更新信息，并實現即時分享。因為微博的短小精干，受到許多快節奏的人的喜愛。相關數據表明，截至2010年底，國內微博的獨立用戶估計為6500萬。其中，行業老大新浪微博上的注冊用戶數已經超過 5000萬，平均每天的微博內容超過2500萬條。同理，微博轉播的快捷，信息反饋迅速，相關信息的超鏈接，都深受一些企業的喜愛。它是新媒體時代的特殊產物，簡短的文字，卻潛藏著巨大的營銷機會。微博營銷，成為電子商務中新穎的，獨特的一種營銷模式。方便，快捷，廣泛，互動，實時都是微博營銷獨有的特色。隨著微博的興起和走紅，這個被稱之為“最優秀的病毒營銷陣地”的新平臺，逐漸被商家所關注，并開始嘗試進行營銷應用，越來越多的企業加入了“織圍脖”的陣營中。這是一場誰都輸不起的戰爭，落敗者可能失去中國互聯網未來十年的話語權。幾大門戶網站都在大力發展微博業務，國內微博用戶總量正在飛速增長。知名企業、政府部門，新聞媒體、網絡媒體以及越來越多的機構都開始進駐微博，巨大的微博市場帶來的營銷商機是不言而喻的，微博營銷必將成為新媒體時代企業營銷制勝的新法寶。

1、微博營銷的優勢與價值

1.1 微博營銷的獨特優勢

微博營銷與短信、電子郵件、論壇、博客等其它網絡營銷方式相比，其具有的網絡營銷優勢主要在于：

門檻低、成本低：微博營銷的門檻低、成本低，是大中小型企業皆適用的營銷方式。

實時性、隨時性：微博內容的實時性、即時性，可實現與客戶及時互動，實現顧客關系管理的創新。

互動性、傳播性：微博信息的互動性、傳播性，可以為企業建立起高效的傳播平臺，迅速積累起關注度與知名度。

聚合性、社群化：微博用戶的聚合性、微博信息的社群化傳播，可以讓企業推送的信息更加精準地投向特定用戶群體。

開放性：微博平臺的開放性，使其可以在技術上保持不斷創新，為企業營銷應用提供定制化地服務。

1.2 微博營銷的巨大價值

微博旺盛的人氣和眼球效應本身就代表了巨大的營銷價值，對于企業來說，目前利用微博來獲得營銷上的成功的方式是多樣化的。

1.2.1 品牌營銷

微博營銷最直接的收益就是品牌營銷收益，具體表現為微博營銷可使品牌影響力擴大、企業形象得到傳播，甚至一些企業在微博上成功度過公關危機。如戴爾電腦近兩年頻遭網絡公關危機，但自其建立起財富500強企業中數一數二的社會化媒體平臺尤其是微博后，極大地扭轉了公司品牌和產品聲譽被消費者貶損而帶來的不利局面。

1.2.2 信息與收集的平臺

企業可以使用微博檢索工具，精確目標受眾，對企業品牌、產品和相關的話題進行監控，并從追隨者處獲得建議和信息反饋。一旦在微博上發現負面信息，就能以最快速度給予響應。此外，地方企業和商戶還可以利用微博直接發送優惠信息和活動資訊到用戶手中。

1.2.3 與消費者直接建立起感情的互動

微博作為社交網絡的一種，能提供給企業和消費者直接互動的機會。微薄的社會性決定企業不能過度企業新聞、新品、活動信息，更多的是要與追隨者溝通、交流。微博的分享性，讓企業及時觸摸到消費者的心理、產品感受和最新需求，是企業獲取市場動態的有效工具。同時，通過及時對消費者在微博上的反饋作出反應，提高產品質量，改進客戶服務，也促進了企業競爭力的提升。雖然市場營銷的最終目的是贏利，而在以上三項微博營銷的價值中，最終要的應是利用微博與消費者建立情感的互動。微博這個平臺的最大作用不是直接做生意，而是跟消費者建立起情感的互動，只有這樣才能培養忠誠的客戶，為企業的長遠發展打好基礎。

2、微博營銷的策略與方法

2.1 抓粉絲就是抓效益

需要有足夠的粉絲才能達到傳播的效果，人氣是微博營銷的基礎。在微博中，粉絲就是一切，有粉絲就有影響力，有粉絲就有話語權。名人在任何時候總是能迅速被大眾挖出來并緊緊追隨，同樣，名企也相應能夠獲得較好的關注。一般的企業若要獲得更多粉絲，則需要多花很多心思。各種線上有獎活動無疑是吸引粉絲們的有效辦法。有獎活動能在短期內迅速有效地提升企業官方微博的知名度，增加粉絲數量，但是形式過于簡單。在形成了一定規模的粉絲團之后，就該換花樣玩玩了，因為現在是到了建立粉絲忠誠度的關鍵時候了。很多微博通過有特色的信息分享，如笑話分享、創意分享、實用信息分享等方式持續爭取粉絲的關注。

2.2 平民化口味

由于微博具備全天候24小時、一對一、一對多、即時性等多種服務特性，所以微博為企業客服打開了一個全新的窗口。微博可謂是服務型企業籠絡人心的最佳陣地。服務型企業在進入微博時，往往在第一時間就建立一個客服賬號。這個微博客服，可以做很多事情，比如：可以做到售前咨詢調研、售后用戶體驗調查及即時咨詢;客服賬號可快速響應一對一的個人咨詢需求;針對較為普遍的問題，還可以以廣播的形式公告大眾。

2.3 微博營銷樹立品牌

縱觀當今經營比較成功的企業微博，無一例外都是通過與消費者的互動讓品牌放下硬邦邦的身段，擯棄過往冷冰冰的形象。用人性化的語言在與“粉絲”們進行著人際溝通的企業微博。微博不僅是以一種告知性手段來塑造品牌，而是通過互動來構建起品牌與消費者之間的身份認證、情誼歸屬，甚至是精神歸屬感。品牌的營銷和塑造是一個持續的過程，因此在微博時代，企業必須不斷地通過內容的推送與消費者進行關系互動，在點滴間塑造品牌。

參考文獻

篇（7）

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）23-0068-02

Study on the Application of the Multinedia Products

GAO Fei， SU Chen， CHEN MEi

（Beijing Polytechnic，Beijing 100176， China）

Abstracts：This paper discusses the graduates to adapt to the needs of society the problem lies in the knowledge structure， cognitive skills， teaching and learning frustration communication disorder students psychological barrier four reasons， the training curriculum as the starting point， the empirical case study， factors to solve the problem， and to effectively collect objective data and qualitative analysis， discusses the teaching mode of work scene based training is an effective way to solve the vocational college graduates employment and occupation development results.

Key words： reform in education； teaching mode； empirical research

2015年兩會及十報告均提到要重視高等職業教育，強調“要全面實施素質教育，深化教育領域綜合改革，著力提高教育質量，培養學生創新精神。”中國的職教體系也在深入發展改革的過程中，新的教育理念逐步貫徹到國際化教育合作領域。職業教育體系中國際知名的有如：美國的社區職教、德國的“雙元制”、英國的“工讀交替”等實訓教學模式。目前我國高職高專院校畢業生基本情況是：不能靈活應用在校期間所學理論基礎知識及技術，動手能力尚欠缺。社會及企業需求的專業技能和項目經驗人才，是對的就業者的核心素質的要求，企業人才需求有缺口，高職院校應盡力貼合社會需求培養相應技能的就業學生。我們通過數字媒體課程實訓教學模式應用的研究，針對高等職業院校的教學與教法的進行探究和改革，全面實施素質教育，重視學生的創新能力的培養具有重要意義。

1 數字媒體實訓課程設計方法

由于高職院校畢業學生就業與用人單位，其對實習及畢業學生要求具備較高的動手實踐能力，要求就業人員應該能夠完成所在專業工作崗位的典型工作任務。數字媒體實訓課程教學方法的研究與應用，同時受到所在學校的教學現實情況的約束，未見得能夠使得每一位學生進行專業崗位培訓，針對實際工作場景的課程實訓模式是較好的體驗實際項目、了解項目設計實施過程，課程設計存在著直觀有效的方式，很好的成為學生在模擬項目中體驗規則、制度、過程、管理和規范的目的。

2 探究課程設計

通過虛擬實際工作情景，應該模擬實際項目目標，學生分組和工作流程，還應該模擬工作中各種制度、成本控制等，讓同學們有著親臨其境的職場體驗。

3 分析教學效果

應用數字化圖表展現完成圖，充分分析研究學生的學習表現，依據數據分析統計外部條件，完成標準。采用實證研究法，通過數字媒體實訓課程設計完成教學模式的客觀探究。

4 結束語

綜上所述，應用新的教學模式強化了教師信息技術能力；提高了學生的創新能力；提高了教師科研能力；豐富了教學資源；改革成果顯著。近年來參加實訓的多媒體專業學生一次性就業率就達到98%以上，畢業生分布于本市各設計、媒體、網絡等公司。實訓課程對學生今后職業發展深具影響力，學生們首先從中體會到了學習和創造的快樂，品味到了工學交替的樂趣，實現了個人價值的提升。同時，他們學會了學習和獨立思考，體會到了探究的樂趣，嘗試從多角度全方位觀察分析問題，激發了學生進一步學習的興趣和不斷開拓進取的精神；學會了做事，知道怎樣做才能做成一件事，了解了項目運作的工作程序；學會了共處，認識到了合作、溝通、團結的重要性，體驗到了同舟共濟戰勝困難的喜悅；學會了做人，知道怎樣做才能成為一個懂得盡義務、負責任、社會需要的高素質人才。

參考文獻：

[1] 劉光然.多媒體技術與應用[M]. 北京：人民郵電出版社，2013.

[2] 張文俊.數字新媒體版權管理[M].上海： 復旦大學出版社，2014.

[3] 羅良忠.新媒體環境下家校溝通方式創新研究[M]. 上海：復旦大學出版社，2014.

篇（8）

訊：互聯網在人們的生活中起著越來越重要的作用，借助網絡進行宣傳已成為品牌商必選的營銷策略。有調查顯示，作為主流消費群體，國內處于25-40歲之間的中青年，網絡普及率達到89%左右。在這一群體中，幾乎所有的消費者都已養成了一個習慣，即在購買任何一件所需商品之前，都會先進行網上搜索，對比產品的性能、價格和口碑，然后做出最終選擇。過去，傳統家裝建材的貝佳斯(/' target='_blank'>網上商城上線會請來了在南京“發跡”的話題人物馬諾。關于現場活動的報道以及品牌商陸續到各網站和論壇的話題帖引起了社會的極大關注，在各大網站的點擊量超過150萬次，轉帖量達到200多次。在話題較為沉悶和專業的家居類網站中，宏耐網站一枝獨秀，宣傳效果極佳。

在傳統的營銷模式下，照明企業與消費者之間也許只需要一條客服熱線，并由相關服務網點的工作人員上門服務，產品銷售大多采取的是面對面形式。但在網絡營銷模式下，搜索引擎成了企業與消費者進行溝通的重要渠道。所以，在某些網站首頁，各種照明產品品類如LED十大品牌、LED照明燈等關鍵詞的收費標價一路走高。

據網絡營銷專家劉東明說，搜索引擎、門戶網站、交友社區、個人空間、視頻網站、微博等都是消費者口碑的重要來源，照明企業一定要熟悉各種互聯網社會化媒體的特性及其實際應用，這樣才能更好地把品牌呈現在消費者面前。如一個潛在消費者也許是因為看了好友的空間博文《雷士的壁燈真漂亮》，就對雷士品牌產生了好感;又或許他是因為看了一個熱播的網絡短片，對女主角那可愛的床頭燈產生了興趣，就想到買一個送給朋友。口碑存在于互聯網的每一個角落，照明企業應當予以充分重視。

歐司朗照明非常重視網絡口碑營銷。在歐司朗公司2011年度的策劃方案中，論壇引導、微博關注、博客導入和SNS引導被列為推廣網絡受眾人群接觸點管理的四個重點，并輔以問答推廣和新聞稿推廣等方式。這一階段的品牌推廣周期被定為2011年3月1日2012年2月29日，以更好地實現企業“樹立良好的品牌網絡口碑形象，促進品牌的線下產品銷量，提高消費者群體對歐司朗的品牌忠誠度”的長遠發展目標。來源CCTIME飛象網)本文相關推薦我國中小企業網絡...中小企業的品牌策略網絡營銷的發展前景電子商務對傳統企...網絡營銷和傳統營...網絡營銷與傳統營...電子商務網絡營銷適合中小企業的網...中小企業的營銷渠...（來源：論文在線）

篇（9）

當今社會正處于一個信息爆炸的時代，隨著網絡信息化技術的發展，社交網絡上產生了大量的信息，表現為海量統計數據。這些數據大多以表格的形式存放在數據庫內既枯燥又難于理解，如何才能將這些數據有效的展示出來，幫助用戶理解數據，發現潛在的規律，是亟待解決的問題。SPSS分析能夠將抽象的數據表示成為可見的圖形或圖像，顯示數據之間的關聯、比較、走勢關系，有效揭示出數據的變化趨勢，從而為理解那些大量復雜的抽象數據信息，為企業決策支持提供幫助探索人類的各種行為的統計特性，是探索自然界、認知人類自身的一個重要方面，對于研究經濟、心理和眾多社會學類學科有著重要的意義。

一、研究目的及方法

1. 研究目的

本論文的研究工作的目的就是嘗試將SNS高效率的社會化互動傳播方式應用于網絡營銷，SNS的口碑傳播對營銷信息流的傳播將會起到很大的促進作用。在更加開放和寬廣的社會化網絡中，銷售僅僅是商務的結果。為了實現銷售，消費者之間有價值的信息流傳遞就是傳統營銷所沒有解決好的問題，也是將SNS與營銷更好結合在一起的目的，對于最終促進商務銷售的結果也將有實際的意義，也是對現有社會化商務的理論的有益補充和實踐。

現在網絡營銷已經成為公司的主要營銷策略之一，很多大公司的微博、人人等社交網絡賬號隨處可見。那么如何有效的增加公司人氣，成功的在社交網絡中把自己推銷出去，成為企業網絡營銷的一個瓶頸。

2.研究方法

本文以人人網為研究對象，選取任一用戶進行三層滾雪球抽樣，任意抽樣的基本理論依據是，認為被調查總體的每個單位都是相同的，因此把誰選為樣本進行調查，其調查結果都是一樣的。在考察社交網絡用戶間的關系時，每個用戶都是同質的，因此適合用任意抽樣來獲取樣本。具體來說，選取了某一微群，獲取全體1009名成員間的基本信息，包括：訪問量，狀態數，日志數，相冊數，留言數，好友數，分享數， 性別。

本文主要通過變量統計分析的方法進行模型假設驗證，具體假設如下：H1：社交網絡用戶狀態數與用戶訪問量正相關；H2：社交網絡用戶日志數與用戶訪問量正相關；H3：社交網絡用戶相冊數與用戶訪問量正相關；H4：社交網絡用戶留言數與用戶訪問量正相關；H5：社交網絡用戶好友數與用戶訪問量正相關；H6：社交網絡用戶分享數與用戶訪問量正相關；H7：社交網絡用戶性別與用戶訪問量相關。

在SNS網站中用戶通過發表狀態、寫日志、上傳照片、分享內容來提高自己的活躍度，贏得好友的關注，使得用戶在好友中建立穩固的話語權。本文使用訪問量作為衡量人氣的因變量。下面通過統計分析的方法進行驗證。

二、人氣影響因素分析

1.相關性分析

下面從理論框架出發，分析訪問量同其他自變量之間的相關關系，發現用戶發表狀態數、日志數、留言數、好友數同用戶的訪問量正相關，假設H1，H2，H4，H5成立。即若用戶發表狀態、日志越多，那么用戶的訪問量越高；若用戶的好友越多，得到的留言越多，那么用戶的訪問量越高。也就是說用戶可以通過增加狀態、日志發表數量，添加好友，并獲得更多留言來增加自己的訪問量，進而提升人氣。

2.變量分類――因子分析

從自變量特征上我們可以發現，有些變量是相似的，因此可能會有共線性的干擾，下面通過因子分析法從變量群中提取共性因子，提取重點變量，歸類相似變量。

首先通過相關系數矩陣、KMO檢驗等方法確定樣本數據是否存在共線干擾，結果發現樣本數據適合做因子分析，然后觀察樣本數據的旋轉負荷矩陣，顯示每個因子主要有哪些變量提供信息。發現這里狀態數、日志數、好友數對第一個主成分貢獻都很大，相冊數和留言數的貢獻較小；第二個成分中性別貢獻較大，分享數的貢獻較小。所以如果提取主要信息代替原變量進行分析，可以避開原變量的共線性問題。如狀態數、日志數和好友數可以歸納為用戶的活躍度；而性別和分享數可以歸納為用戶的特征情況（包括個人信息及偏好）。

三、研究意義

綜合考慮以上的數據分析結果，我們可以歸納進行網絡營銷時應注意下列事項，以便提高人氣：

（1）首要選擇的策略是：盡可能多的發表狀態，也要盡可能多的發表日志，增加好友數等。

（2）進行營銷人員選擇時，可以不考慮性別因素，男女性的活躍程度沒有顯著差異。

（3）狀態數、日志數和好友數可以歸納為用戶的活躍度；而性別和分享數可以歸納為用戶的特征情況（包括個人信息及偏好）。

SNS這種新興的網絡傳播媒體已然成為網絡營銷的新戰場，用戶的互動不僅包括好友評論，還包括用戶的分享，即用戶可以把營銷信息分享給自己的好友，促進信息的傳播。社交網絡的用戶互動創造了一個更加廣泛、自由的信息傳播平臺，有利于企業進行產品營銷和客戶關系營銷。

人類的行為常常受到社會關系的影響，而且人類行為也會反過來直接影響到其社會關系，在這里人的個性特征、社會性普遍行為特性和社會網絡結構等多種因素交織在一起，造成了相當的研究困難性。盡管在這方面已經進行了相當深入的實證和理論模型的研究，但是所獲得的成果距離真正認識這個問題本身還很遠；因此，當前對各類社會交互行為的實證研究，和通過理論模型的手段來有效探討社會關系與人的個體行為之間的相互作用，是當前研究的一個重點問題。

參 考 文 獻

篇（10）

二、理論背景與模型提出

社會化電子商務的重要驅動力量來自于用戶的不斷參與，如何驅動用戶不斷地參與社會化電子商務便成為了研究的重點問題。已有研究表明，虛擬社區成員的參與行為能給企業帶來積極的營銷效應，如提升品牌關系、建立社區承諾、創建忠誠顧客的友誼群組、促進購買行為和社區推廣、激勵新產品開發中的創意貢獻等。四位學者在《虛擬社區成員參與心理機制研究述評》一文中，對近十年來有關虛擬社區參與行為的實證研究進行了系統回顧，并認為在后續研究中應當加強對虛擬社區參與行為心理機制的理論解釋。而已有研究表明，一種電腦科技越能被成員所接受，成員參與使用該科技的行為意向就會越高。同時，當成員認為某個博客網站更容易使用，更具有樂趣時，他們對博客的參與意向也更高。鑒于“容易使用”與“更有樂趣”都屬于科技接受模型的范疇，而博客與虛擬社區之間存在諸多關聯之處，本研究將基于科技接受模型的視角分析虛擬社區成員參與行為的驅動機制。這一視角在我國當前社會化電子商務的大背景下也具有特殊的意義。原因在于，社會化電子商務在我國目前還處于起步階段，社會化電子商務中的虛擬社區對于大多數用戶來說還是一個新生事物，需要一個接受過程。因此，在已有研究視角的基礎上，基于科技接受模型視角的研究能夠拓展相關領域的研究成果，加強相關領域的理論解釋。

科技接受模型源于理性行為理論（TheTheoryofReasonedAction，TRA）。理性行為理論由Fishbein和Azjen所提出，主要用以探討實際行為，行為意向，行為態度，主觀規范與信念之間的關系，目的是為了預測個人的實際行為，兩位學者在理性行為理論中對于個人行為提出了兩項基本假設：第一，個人行為在自我意志的控制之下而發生。第二，個人采取特定行為的意向是該行為發生的立即決定因素。

理性行為理論被廣泛運用于各領域之行為研究，以預測并解釋個人的行為。Davis將理性行為理論簡化，并聚焦于電腦科技研究領域提出了科技接受模型。該模型延續了理性行為理論中對于個人行為的兩項前提假設，但是刪除了理性行為理論中的“主觀規范”及其前因變量“規范性信念與動機”，并以“感知有用性”與“感知易用性”作為使用態度的前因變量。

科技接受模型自提出后，便在實證研究中廣為應用，并為本研究墊定了堅實的研究基礎，也進一步支持了基于科技接受模型視角研究虛擬社區成員參與行為的合理性。原因在于：第一，科技接受模型的產生，便是為了了解使用者對于信息科技的使用行為；第二，科技接受模型架構簡單易用，并具有較好的解釋能力；第三，科技接受模型運用的量表在信度和效度上都獲得了支持，同時，科技接受模型也經過許多學者的探討、實驗與修正，不需要針對所涉及的科技的差異而特別制定衡量工具；第四，科技接受模型獲得了許多實證研究的支持，驗證了科技接受模型對于信息科技使用行為的解釋力與重要性；第五，科技接受模型的提出者Davis曾提出建議，未來研究可以在模型基礎上納入其他新變量進行探討。多位學者在此后的研究中，均發現科技接受模型如能夠加入其他的影響因素，將可以提升整體的解釋能力。

社會化電子商務在我國目前還處于起步階段，社會化電子商務中的虛擬社區對于大多數使用者來說還是一個新生事物，需要一個接受過程。本課題據此選取科技接受模型的視角，研究如何提升使用者對社會化電子商務的接受度與參與度，并進而促進社會化電子商務中虛擬社區成員的參與行為。基于相關研究領域的研究結果，本文整合知識共享因子、知覺行為控制與社會影響等變量，最終構建出社會化電子商務中用戶驅動機制的主效應模型，并在此基礎上提出了7個假設，這7個假設全部呈現出變量間顯著的正向影響關系，如圖1所示。

假設1：科技接受因子顯著正向影響社會化商務中虛擬社區的使用態度；假設2：知識共享因子顯著正向影響社會化商務中虛擬社區的使用態度；假設3：便利條件顯著正向影響社會化商務中用戶的知覺行為控制；假設4：虛擬社區自我效能顯著正向影響社會化商務中用戶知覺行為控制；假設5：社會化商務中虛擬社區的使用態度顯著正向影響用戶的參與意向；假設6：社會化商務中用戶知覺行為控制顯著正向影響用戶的參與意向；假設7：社會影響顯著正向影響用戶的參與意向。

三、實證分析

1.變量操作性定義與測量。本研究的科技接受因子指的是影響科技接受的因素，參考已有研究的觀點，本研究中科技接受因子包含感知有用性、感知易用性、感知享樂性三個構面；知識共享因子指的是影響知識共享意向的因素，以利他主義，預期互惠、聲譽、信任、期望關系作為知識共享因子的構面；便利條件定義為“使用虛擬社區的外在基礎條件限制”，即“欲使用虛擬社區時所需要的各種資源，包括網絡設備、電腦軟硬件設備或他人的協助等特定資源”；虛擬社區自我效能定義為“成員使用虛擬社區時，對自己使用虛擬社區表現能力的自信程度”；虛擬社區使用態度定義為“成員對于虛擬社區使用行為的正負面評價”；知覺行為控制定義為“虛擬社區成員在使用過程中感知到的難易程度，或是對于使用虛擬社區所需資源與機會的信念”；虛擬社區參與意向定義為“使用者認為自己使用虛擬社區的可能性”；此外，本研究還以“關鍵多數”與“主觀規范”作為社會影響因子的構面。關鍵多數的定義為“認知周圍使用虛擬社區人數將會增加的程度”；主觀規范的定義為“具有影響力的他人對某成員使用虛擬社區的看法”。變量操作性定義與測量詳情如表1所示。我們統一將構面下的題項得分將進行平均化處理，以進行之后的數據分析。

2.數據收集、預處理與檢驗。本研究的數據收集工作基于某網絡社區平臺展開。我們在社區平臺成員庫中隨機抽取成員，然后在時隔半年的兩個時間點進行數據收集，使被挑選的成員在線填寫問卷，此過程將滾動進行，以實現有效問卷數量2000份的保證。數據的預處理環節主要包括以下工作內容：第一，剔除問卷填答不完全及有明顯遺漏與錯誤的問卷；第二，剔除問卷填答時選擇某一數字比例超過80%的問卷；第三，剔除網齡在3年以下，或者每天上網時間平均在2小時以下的問卷；第四，剔除在虛擬社區中沒有上傳或下載行為的問卷。統計分析結果顯示，各構念的信度都在0.8以上，表明本研究的量表具有高度的內部一致性；同時，本研究中使用的量表，都來自于已有學者的研究成果，且已經被多次使用，因此，這些量表具有內容效度；驗證性因子分析的擬合結果優良（χ2/df：2.95；GFI：0.95；AGFI：0.92；RMSEA：0.056），在這一結論的基礎上，我們再觀察各個測量問項與構念之間的t值，所有的t值都達到了顯著水平（p<0.01），顯示本研究各測量問項與測量構念之間有著高度相關，各測項對變異量的解釋比例也都顯著較高，表明本研究主體框架的各個量表都具有較好的收斂效度；此外，辨別效度與效標關聯效度的驗證結果也達到了優良的標準。因此，本研究收集的數據具有很好的信度和效度，可以在此基礎上進行最終的統計分析工作。

3.模型分析。

結果顯示，模型擬合情況良好。在此基礎上，我們對構念間的關系進行了實證分析，實證分析的結果無法證明本文提出的7個假設有誤，顯示出我們提出的驅動機制模型獲得了很好的支持。根據實證分析結果，論文將社會化商務中顧客參與的驅動機制闡述如下：科技接受因子與知識共享均顯著正向影響了顧客對于虛擬社區的使用態度，便利條件和自我效能均顯著正向影響了顧客的知覺行為控制；顧客對于虛擬社區的使用態度以及顧客的知覺行為控制進一步同時顯著正向影響著顧客對虛擬社區的參與意愿；此外，顧客在虛擬社區中受到的社會影響也會直接顯著正向作用于他們對虛擬社區的參與意愿。在這一過程中，使用態度與知覺行為控制作為兩個重要的中介變量而存在：對于使用態度而言，其直接效應與中介效應的對比情況為：0.55VS0.72（0.65*0.55+0.66*0.55），顯示出強中介效應；對于知覺行為控制而言，其直接效應與中介效應的對比情況為：0.22VS0.13（0.29*0.22+0.30*0.22），顯示出弱中介效應。即，顧客對于虛擬社區的使用態度在顧客對虛擬社區參與意愿的作用過程中，更能發揮其引導作用。