社交手机内存不足怎么清理

第64卷第11期2020年6月移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究进展袁静李柯郑州大学信息管理学院郑州450001摘要:[目的/意义]移动社交媒体在给用户带来极大便利和丰富体验的同时,其信息过载、重复、冗余等特点也使得用户倦怠、信息焦虑等负面情绪成为一个普遍现象.
因此,对移动社交媒体环境下的用户信息焦虑行为进行探讨具有重要的实践意义和理论价值.
[方法/过程]对国内外相关研究文献进行梳理,从信息焦虑行为阐述、成因分析和研究对策等方面对移动社交媒体环境下的用户信息焦虑行为研究进展进行探讨.
[结果/结论]强迫使用、信息倦怠、抑郁情绪等都与信息焦虑行为相关,移动社交媒体下的用户信息焦虑行为表现为信息寻求焦虑、信息错失焦虑、信息安全焦虑、信息贮存焦虑.
用户个体因素、信息资源因素、技术环境因素是其产生的主要原因.
当前研究主要从构建信息焦虑行为量表(IAS)、开展实证研究、提出应对措施等方面进行,国内外在研究内容、研究对象和研究方法等方面存在不同之处.
后续需要进一步开展实证研究、关注特殊群体的信息焦虑行为、为每一种类型的信息焦虑行为构建细化的量表、验证信息焦虑行为消解措施的有效性.
关键词:移动社交媒体用户行为信息焦虑分类号:G201DOI:10.
13266/j.
issn.
0252-3116.
2020.
11.
015本文系2018年度河南省哲学社会科学规划项目"高校图书馆情景敏感的移动服务用户体验模型及体验优化研究"(项目编号:2018BZH007)研究成果之一.
作者简介:袁静(ORCID:0000-0002-9966-8662),副教授,博士,硕士生导师,Email:yuanwenjing82@163.
com;李柯(ORCID:0000-0001-8103-1631),硕士研究生.
收稿日期:2019-09-03修回日期:2019-10-26本文起止页码:133-144本文责任编辑:杜杏叶1引言据极光统计于2019年8月发布的《2019年Q2移动互联网行业数据研究报告》显示,截至今年6月份我国网民规模增长至11.
24亿,其中社交媒体类APP的用户达到9.
6亿.
移动网民人均安装APP总量增加至56款[1].
社交媒体的发展和普及为用户带来了一个开放自由的交互平台.
而当社交媒体和手机等智能终端交织在一起时,便诞生了一种新型的社交环境,即移动社交媒体[2].
移动社交媒体除了具有传统社交媒体的特点外,还呈现出移动化、便捷化和智能化的特征.
移动化和便捷化使得用户在网络环境下可以随时随地地进入APP参与交互.
基于大数据分析的智能化,也进一步提升了用户使用移动社交媒体的体验感.
然而,也正是因为移动社交媒体的上述特点,使得原本就海量的信息资源愈发呈现出过载的趋势.
用户更加难以在充满重复、冗余、虚假信息的网络环境中寻求到真实可用的信息.
当用户的内心所求无法得到满足时,用户可能会选择反复进入APP,那么在这一信息行为过程中,用户的心理会出现倦怠、烦躁和焦虑等负面情绪.
加之,移动社交媒体在用户群中渗透之广,且与人们的日常生活密不可分,移动社交媒体环境下的用户信息焦虑行为已成为一个普遍的社会现象.
因此,对该问题进行深入探讨具有相应的实践依据和理论研究价值.
为了从总体上了解该课题的研究状况,笔者选择WebofScience和中国知网两个数据库,从篇名或主题途径进行中外文献资料检索,检索策略和检索结果见表1.
由于中国知网检索出的资料包含中文和英文,本研究只选取了中文的检索结果.
通过对检索到的文献资料进行筛选、去重、分析、归纳,发现国外的研究方向主要涉及心理学、行为科学、保健科学服务、精神病学、神经病学等领域,核心研究者有C.
MacLeod、K.
Mogg、B.
P.
Bradley、M.
J.
Zvolensky等人;国内研究涉及的主题有信息焦虑症、错失焦虑、大学生、影响因素等,核心作者有曹锦丹、刘鲁331第64卷第11期2020年6月表1检索策略与检索结果检索式TI=informationanxiTI=(informationanxiANDsocialmedi)TI=useranxiTI=(useranxiANDsocialmedi)篇名=信息焦虑检索结果5444156273(中文)检索式篇名=用户焦虑篇名=用户焦虑AND社交媒体主题=信息焦虑主题=用户焦虑主题=用户焦虑AND社交媒体检索结果21(中文)6(中文)159(中文)32(中文)14(中文)川、赵宇翔、张冰倩等人.
基于文献资料的梳理和阅读解析,下文主要从信息焦虑行为阐释、成因和研究对策等方面对移动社交媒体环境下的用户信息焦虑行为研究进展进行分析.
2移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为阐释2.
1信息焦虑的发展梳理及内涵解析信息焦虑的研究可以追溯到20世纪70年代,起源于信息媒介焦虑阶段.
这一阶段,学者们根据承载信息介质的不同对信息焦虑展开了研究,主要有计算机焦虑、图书馆焦虑和互联网焦虑等.
W.
G.
Powers于1973年提出了计算机焦虑这一概念[3].
自此,学术界开始研究用户与计算机以及用户在使用计算机技术时所面临的焦虑问题,并从中提取计算机焦虑的用户个体特征.
1986年,学者C.
A.
Mellon将"图书馆焦虑"这一概念正式形成理论并用于研究大学生在信息搜寻过程中所遇到的问题和呈现出的焦虑状况[3].
在C.
A.
Mellon的研究中虽然对图书馆焦虑有了初始的界定,但由于研究方法和研究对象的局限性,使得这一体系缺乏数据量化的分析和支撑.
因此,在后续的研究中,学者们开始对图书馆焦虑进行定量研究.
1991年F.
Jacobson编制的图书馆焦虑量表,被公认为是对图书馆焦虑情绪进行量化研究的首枚案例[4].
该量表包括4个维度、16个指标,分别为:图书馆焦虑、计算机焦虑、使用计算机进行图书馆研究时的焦虑以及使用计算机进行图书馆研究的普遍兴趣.
自F.
Jacobson之后,有关图书馆焦虑量表的研究如雨后春笋般层出不穷.
其中比较有代表性的为S.
L.
Bostick于1992年发表的研究成果[5].
他认为图书馆焦虑是一个多维构造的体系,因此构建出了内含43则条款的图书馆焦虑量表用以测量在校学生处于图书馆不同场景时所面临的焦虑内容和程度.
随着研究的不断深入,学者们发现用户个体因素的差异也会在不同程度上影响着图书馆的焦虑情绪.
基于此,M.
A.
Anwar等人在2012年的研究中提出了名为AQAK(学者名字缩写)的图书馆焦虑量表,不同之处在于,该量表关注人的个体特征,无论是馆员还是用户都有对应的维度列示在量表中.
例如:馆员素质、用户知识程度以及用户的教育背景等[6].
据检验,该量表具备较高的有效性以及内部稳定性,因此也被后续许多学者沿用.
然而,随着科技的不断发展,人们获取信息资源时已不再局限于图书馆,互联网的问世为用户信息行为提供了新的选择.
1998年,C.
Presno提出了互联网焦虑这一概念,开始关注用户沉浸在互联网时产生的紧张、焦虑等情绪[3].
信息通讯技术(ICTs)的日趋完善,使得人们获取信息资源的途径变得多样化、方便化.
此时,学者们关注的焦点转移到了信息媒介焦虑和信息通讯技术焦虑二者的结合上[7].
并且,Web2.
0、Web3.
0时代的到来和社交网站的普及,更是为信息焦虑的研究带来了新的发展契机.
综上可以发现,学术界对于"焦虑"的研究由来已久,受到信息技术的不断发展和网络环境的影响,各个时期的研究侧重点各有不同.
发展到当前,把信息焦虑聚焦在移动社交媒体环境下进行研究是很有意义的.
通过大量的文献梳理,本文认为移动社交媒体下的用户信息焦虑是指用户借助移动终端设备(如手机、PAD),通过社交媒体类APP所提供的平台进入到与信息、与人的交互中,用户在开展信息行为时,由于受到个体特质、社交平台属性、网络环境等各种因素的影响,无法从海量、冗余、重复和虚假的内容中获取到所需要的信息而产生出的焦虑情绪.
具体包括:信息寻求焦虑、信息错失焦虑、信息安全焦虑以及信息贮存焦虑.
2.
2信息焦虑相关行为分析2.
2.
1移动社交媒体的强迫使用强迫使用是一种非常态的用户行为,在之前的学术成果中,学者们把对其研究的重心集中在了不健康的生理行为上,例如:毒品滥用、赌博、游戏以及过量的食物摄入[8].
在移动社交媒体环境下,相对于常规的行为表征,用户个体不能够理性地加以控制,呈现出无规律性地反复进入使用,使得日常花费在社交媒体上431袁静,李柯.
移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究进展[J].
图书情报工作,2020,64(11):133-144.
的时间和精力占比显著提高.
因此,把这种参与移动社交媒体的行为称之为移动社交媒体的强迫使用(CompulsiveMobileSocialMediaUse).
而强迫使用移动社交媒体可能引发的后果也是学者们极为关注的话题.
比如,M.
Beranuy和U.
Oberst认为强迫使用移动社交媒体会导致用户精神状态的衰竭、人际交往的冲突、工作表现力的退化等诸如此类心理和生理方面的双重问题[9].
J.
D.
Elhai等学者在对来自北美的308名实验者进行了调查之后发现,移动手机的强迫使用会严重干扰到用户的日常行为习惯和他们的社交情况[10].
此外,M.
Brand等认为用户对于移动社交媒体的强迫使用往往呈现出无规律性、无法控制性的特点,也正是在这种状况的驱使下,用户的认知能力易受到消极的影响,长此以往,用户的生理机能、心理状态和决策力都会遭受不同程度的退化[11].
2.
2.
2移动社交媒体环境下的信息倦怠在信息倦怠的研究中,国外学者C.
Lee认为可以把社交媒体的范畴进一步划分为两类,一类是在线社交网络(OnlineSocialNetworkingSite),一类是移动即时通讯(MobileInstantMessenger)[12].
网络环境的升级和技术的不断发展,将上述两种社交媒体的特质融为一体,即诞生了移动社交媒体.
在这种新的环境下,用户会通过多种类的APP在各大社交网络平台上进行信息交互.
而在经历了移动网络环境下的功能性、信息量和交流活动的过载之后,用户会产生一种心理上的疲惫不堪的情绪,这种情绪称之为信息倦怠(InformationFatigue).
目前的研究中,学者们主要把注意力放在了信息倦怠的成因和结果影响上.
在成因分析方面,研究者探讨了信息倦怠和服务使用的频率、服务质量、用户满意度、隐私保护、过载使用和技术压力等因素之间的关系.
对于信息倦怠可能导致的结果,研究认为一旦出现倦怠情绪,对于用户和供应商来说都会产生消极后果[13].
在倦怠情绪的影响之下,用户可能会衍生出不健康的行为习惯进而导致生理功能的退化和心理状态的不良化,以至于暂时性甚至永久地退出该移动社交平台.
另一方面,基于可能出现的用户退出,这些移动社交平台的供应商们面临的多半是服务下架、利润下跌的情况[14-15].
2.
2.
3抑郁情绪抑郁情绪(Depression)是一种人心理上的情绪状态,这种状态最为显著的一个特点是人对于这个多彩世界的感知变得黯淡化.
在这样的视角下,人们积极、乐观和饱满的情绪体验会逐渐消退甚至没有,取而代之的则是消极负面的感受.
毋庸置疑,抑郁情绪带给人们的一定是负面的影响.
据2016年美国国家精神卫生研究所(NationalInstituteofMentalHealth)发布的公告MentalHealthInformation显示,抑郁情绪会干扰到人们的日常起居生活、注意力和动力的缺失,情况严重者还会出现身体机能和反应的迟钝滞后[16].
近年来,学者们也纷纷展开各种类型的实证研究,探讨当人们置身于社交媒体环境下时,抑郁情绪产生的触发因素和可能带来的后果.
L.
Y.
Lin调查了美国1787位使用社交媒体的成年人,发现其中受抑郁情绪侵扰的用户会更加倾向于并且密集地使用社交媒体[17].
同样,学者Z.
Hussain、M.
D.
Griffiths和A.
Shensa对640名不能够合适掌控自己情绪的实验对象进行了观察研究,他们发现一旦出现对智能手机的极端使用,就会容易导致多种类的抑郁症状[18].
在另一组样本容量为2967位澳洲青少年的调查中,E.
Hoare等学者认为网络在为大家带来便捷的同时也为负面情绪的传播提供了一个平台,而青少年对于网络世界有很高的参与度,并且他们自身易受到不良信息的侵蚀,这便使得抑郁情绪在青少年群体中极易得到滋生和蔓延[19].
综上所述,移动社交媒体的强迫使用是用户的一种非常态行为,信息焦虑、信息倦怠以及抑郁情绪都属于用户信息行为过程中衍生出来的负面情绪.
他们各有不同,也相互联系.
S.
C.
Lin在对来自中国台湾地区的564名护士的调研中发现,对于网络的强迫使用会使得用户倦怠情绪进行升级,而后可能会导致她们表现力和感知力的退化[20].
在R.
C.
Ho和T.
Y.
Tsang等的研究中,他们也发现相对于常规的社交媒体使用,极端状态下不加以控制的使用会容易导致用户遭受心理上的不适,呈现出信息焦虑甚至抑郁的症状[21].
而在A.
Primack的研究中,发现处于焦虑状态的用户有更大的可能性去使用不同类型的社交媒体平台,想以此来转移自身的负面情绪[22].
这一观点也在另一项调查中得到了证实,A.
Vannucci、K.
Flannery等发现信息焦虑的用户会变得手足无措,其结果是他们表现出对移动社交媒体更多的参与度,以此来寻求更多的关注、支持以及平台的归属感[23].
也正因如此,信息焦虑的用户在很大程度上会经历心理状态的恶化,对于移动终端的强迫使用和媒体平台的高频次参与逐渐感到倦怠,而一旦倦怠产生,用户的感知能力和控制能力都会受到影响,呈现出下降趋势[24].
531第64卷第11期2020年6月2.
3移动社交媒体下用户信息焦虑的类型及表现2.
3.
1信息寻求焦虑信息寻求焦虑(InformationSeekingAnxiety)这一概念较早出现在2012年M.
Erfanmanesh、A.
Abrizah和N.
H.
A.
Karim的研究中[25],他们认为随着网络技术的不断发展以及时刻变化着的信息环境,人们获取信息的渠道呈现出多样化和多媒介化的趋势,信息寻求过程中的焦虑并不仅仅出现在早期的图书馆焦虑这一范畴内.
因此,三位学者对于信息寻求焦虑的概念界定和量表编制有了新的思考.
信息寻求焦虑被描述为:用户在寻找所需信息时由于面临的不确定性、干扰性以及其他因素而导致的焦虑情绪.
这种不确定和干扰性或源自于用户自身信息素养的高低,或者来自于网络等外部因素,并且不受地域的限制[3].
此外,M.
Erfanmanesh等基于李克特量表(LikertScale)模式编制了六维信息寻求焦虑量表,具体包括:信息来源、计算机和网络、图书馆、信息寻求、技术障碍以及主题标识,并将其投入到对400名研究生的调查中[25].
在当今的移动社交媒体环境下,用户的信息寻求焦虑也表现出了如下特点:①移动社交媒体在整体上具有信息洪流大、更迭速度快的特点,基于此,用户更多的在即时情境下产生信息需求,如若用户就此需求展开了信息寻求的行为,那么在此过程中,用户很可能面临着潜在的信息寻求焦虑.
这种由即时情景所触发的信息寻求焦虑,比较难以预测和控制;②移动社交媒体的种类不胜枚举,不同的平台所拥有的功能和特色自然是不尽相同.
同一用户对不同平台的使用偏好,不同用户对同一平台的褒贬程度等均会影响用户在信息寻求时的效率和结果.
因此,在探讨移动社交媒体下的信息寻求焦虑时不仅要因人、因平台而异,更要考虑到用户和平台间的契合程度;③移动社交媒体环境下,用户评论、转发以及原创(UGC)的成本几乎为零,这也因此导致了海量信息的良莠不齐.
那么在面对这些质量参差不齐甚至是虚假的信息时,信息搜寻"结果"呈现之后,用户仍需要鉴别信息的真实性和可信度.
这实际上增加了用户消除信息寻求焦虑的成本.
2.
3.
2信息错失焦虑信息错失焦虑(FearofMissingOut)的研究可以追溯到学者A.
Przybylski于2013年所发表的文章中,这也被公认为是研究人员首次从学术的角度出发对这一概念进行探讨.
文章指出,信息错失焦虑是指当用户失去和他人的联系、缺席或者错过他人可能接受或享受的经历时产生的担忧和忧虑[26].
在经历错失焦虑时,人们对于信息、他人行为的获取会表现出强烈的欲望并且持续进行此类信息的搜集.
I.
Beyens等学者站在心理学的视角指出了用户在经历信息错失焦虑时的内心诉求,即当面对错失焦虑时,人们会沉浸在渴望与他人取得联系,博得关注并且融入其中的心理需求.
研究还指出,当人们的情绪状态比较薄弱,对生活的满意度不高时,更易陷入信息错失焦虑[27-28].
随着网络环境的发展,学者们也开始关注在经历了社交媒体的使用后,信息错失焦虑给用户带来了哪些影响和后续的信息行为.
Z.
G.
Baker等在报告中指出,社交媒体的信息错失症候群患者会花费更多的时间和精力在平台的使用上,而后出现失眠、社交媒体的强迫使用、不规则的饮食等不健康行为.
伴随而来的还有情绪的紧张、对生活满意度的下降、自信力的缺失以及现实生活中人际交往的退化等负面情绪[29-31].
为了满足内心对信息的渴望,处于错失焦虑状态的用户很容易产生社交媒体的强迫使用行为.
而在进一步探讨信息错失焦虑和其他负面情绪的关系时,学者A.
Dhir等通过研究发现,社交媒体下的用户信息错失焦虑并不会直接导致信息倦怠,而是作为一个中介变量存在于强迫使用行为和倦怠情绪之中[32].
如今,移动化的社交媒体已浸入到人们的生活,用户在手机、平板电脑等移动设备上,通过各大社交媒体平台进行信息搜寻、信息浏览、与人交互等信息行为,以此来维持线上线下的社会联系属性.
而当这种联系没有办法满足对外界信息的需求时,用户会产生更强烈的信息获取欲望并会造成心理上的焦虑,这种焦虑感便是用户置身于移动社交媒体环境下时产生的信息错失焦虑.
移动社交媒体的便捷性,使得用户在浏览信息,或与平台交互时可以随时随地,随心所欲.
但同样也使得人们总是有意无意地通过移动设备查看和接收信息.
因此,移动社交媒体环境下的信息错失焦虑具有社会普遍性,主要体现在用户对移动智能终端使用的频次、强度和持久性上[33].
2.
3.
3信息安全焦虑移动社交媒体环境下用户常常会面临注册、链接分享、认证等涉及到个人身份信息的上传.
国内外知名的社交平台上都拥有着庞大的注册群体,存储了大量的个人数据,这些社交平台也成为了网络黑客攻击的主要目标.
这些私密信息是否会面临泄露的风险,也是用户十分关注的问题.
2018年3月,Facebook被曝光出大量的用户个人信息泄露.
2019年7月,《卫报》消息称,苹果移动终端上的Siri服务,会通过人为631袁静,李柯.
移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究进展[J].
图书情报工作,2020,64(11):133-144.
方式定期听取医疗机密信息、性行为等其他私人信息.
并且这些泄露的语音数据还会伴随着显示位置、联系方式和移动终端设备上其他APP的个人数据[34].
这些数据如若被营利组织甚至不法组织加以利用的话,无疑会对人们的生活带来诸多困扰甚至威胁到人身安全.
基于此,社会各界对于信息安全问题,特别是如何保护个人隐私数据都有了更高的关注.
2018年5月,欧盟正式执行《通用数据保护条例》(GeneralDataProtectionRegulation,GDPR),从法律层面对个人数据保护树立了新的标准.
处于实行范围内的各大移动社交平台也随之做了调整以更好的遵循此条例,例如:苹果公司上线了新的"数据&隐私网站",以及新的个人隐私APP,用户可以对自己的ID数据进行管理甚至删除;Twitter,Instagram等也在第一时间向用户群体发送邮件,更新产品的服务条款和隐私政策.
2.
3.
4信息贮存焦虑移动社交媒体环境下,用户高密度的信息浏览导致了大量的信息存储和积压.
据统计,在手机内存占比排行前十的榜单中,移动社交类APP高达五款[35].
除了用户主动使用APP而产生的数据存储外,另有一部分信息是以插件、不友好界面的弹出以及捆绑下载等方式依附于其他APP.
当这些信息数据的累积达到存储的上限时,用户就会面临"内存不足无法使用"等情况.
由此产生出的焦虑、烦躁等情绪也会影响到后续信息行为的推进和使用效率.
因此,应当建议用户尽可能地在官方商城中下载应用程序,这些APP在经过官方检验时接受了过滤,足够绿色安全,使用质量有所保障.
此外,用户在自身终端设备的存储容量达到上限时也可以选择邮箱、云存储等方式来拓展存储空间.
再者,用户也可以选择一些系统清理工具,定时对积压在移动设备上的无用信息进行打扫.
相对来说,信息贮存给用户带来的焦虑还是比较容易消除掉的.
3移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为的成因分析及研究对策3.
1移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为成因分析信息焦虑行为及其它负面情绪不会凭空产生,而是伴随信息行为过程及其相应的内外部影响因素而出现的一种特殊的行为表现.
其中,用户自身的个体因素、信息资源因素及其外部的技术环境是信息焦虑行为产生的主要原因.
3.
1.
1用户个体因素用户个体因素包括用户的人格特质和用户信息素养两大方面.
著名心理学家高尔顿·奥尔波特在他所提出的人格特质理论(Allport'sTheoryofPersonalityTrait)中对于人格特质有这样的描述:所谓特质,是指个人一般化了的神经心理结构,它具有指挥个体行为的能力,使个体对不同种类的刺激作出相似的反应[36].
并且,在行为心理学的研究中,人格特质也被大量的实验和数据证实有相当的稳定性[37-38].
因此,人格特质和用户信息行为相结合的研究方法很受学者的青睐.
比如,许多学者把大五人格的模型引入到用户对于社交媒体的使用、网络成瘾、信息焦虑等研究领域内.
大五人格将人格特质划分为五种类型:开放性、责任性、外倾性、宜人性以及神经质性.
在K.
Wilson等的研究中,他们发现外倾性特质的用户和网络成瘾之间存在负相关的关系[39].
在另一组调查中,K.
Moore等发现,外倾性的用户对于社交媒体的使用(如Facebook)呈现出高度的积极性,且不宜受到焦虑情绪的干扰[40].
另有研究表明属于宜人性、责任性以及开放性特质的用户在互联网、手机和社交媒体的使用成瘾之间关系不显著[41-42].
此外,研究人员发现,性别差异在社交媒体的使用方面也存在着不同.
例如:C.
L.
Bolle等发现,相对来说,女性更易沉浸在社交媒体的使用中,容易受到平台上信息的侵扰而衍生出负面情绪.
而男性则把更多的时间倾注在视频、游戏上,容易急躁[43].
在信息素养方面,用户的信息素养越高,参与社交媒体的动机和目标就会更加明确,那么此时,相当于用户减少了由于自身因素而导致的信息焦虑的可能性.
而信息素养薄弱的用户,可能在进入移动社交媒体时缺少主观能动性,更多的是被动参与.
对于信息的解读、甄别等表现出经验不足.
因此,容易受到移动社交媒体的舆论导向影响,在信息寻求、信息处理方面存在着较高的焦虑可能性.
综上,本文认为,人格特质、信息素养的高低,甚至于性别、教育背景、学历程度等因素均会对用户在使用移动社交媒体参与信息行为时产生焦虑等负面情绪有一定的影响.
3.
1.
2信息资源因素移动社交媒体环境下,信息过载、虚假、冗余现象更加严重,程文英认为当前的信息过载具体表现为信息数量的冗杂和信息质量的下降[44].
学者G.
R.
Manuel等认为,在社交媒体环境中,信息过载意味着用户和博客的博主通常以远高于他们处理信息的认知能力和速度获得无穷无尽的信息并在这些高速流通的信息731第64卷第11期2020年6月流中深受其困扰[45].
在另一项研究中,B.
Kalina等对587名参与者进行了问卷调查,结果显示,三分之二的Twitter用户认为他们收到了超负荷的帖子,一半以上的用户认为在面对这些过载信息时会产生不同程度的焦虑感、烦躁感,并且迫切需要相应的工具和技术手段用以过滤这些冗杂信息[46].
信息即为消除不确定性,这种不确定性的消除是以信息内容真实、信息质量高为前提的.
因此,虚假信息不仅消除不了用户的疑虑,反而会给用户带来新的困扰,加之移动社交媒体的传播效应,用户转发内容的易操作性,使得这种虚假信息更易得到扩散,进而引导舆论风向、加大了用户在鉴别筛选真实有效信息时的成本.
因此,在剔除假内容、识别真信息的反复比对过程中,用户也容易产生烦躁、焦虑等负面情绪从而对其后续的信息行为造成不好的影响.
3.
1.
3移动社交媒体技术环境因素据TalkingData的资料显示,截止到2016年底,我国APP数量超过1700万个.
在各种类型的移动APP中,通讯社交类应用最受网友欢迎,其占比为65.
8%[47].
同样,根据极光数据发布的内容来看,2019年二季度,国内移动网民人均安装APP总量增加至56款,其中通讯社交类APP的占比居于榜首[1].
从这些数据中,可以很直观地看出,随着移动网络技术的优化升级,社交类APP的数量之大以及普及程度不容小觑.
加之传统的一些音视频类APP,为了在洪流中生存,也纷纷拓宽了可供用户社交的平台.
据统计,截至2018年12月,有17.
1%的用户仅安装1款社交网络APP,安装数量为2款和3款的用户占比分别为34.
5%和28.
1%.
当然,也有20.
3%用户的安装数量在4款及以上[48].
因此,移动社交类APP的多样化在给用户带来更多选择的同时,也加剧了人们做选择、做取舍时的焦虑感.
除了APP种类和数量之多外,每一款APP的使用性能和用户的接受程度等,也会直观地影响到人们在参与移动社交媒体时的情感体验.
刘鲁川等人用实验的方法,将124名本科生和研究生分为实验组和对照组,设置场景控制变量,并选取相应的焦虑测量量表来验证假说.
实验结果表明,在使用操作复杂、易用性低的APP时,用户的焦虑程度明显高于使用功能简单、易用性强的APP用户[49].
综上,社交媒体的多种类和功能性过载均会给用户带来不同程度的焦虑行为.
结合前文所分析的信息焦虑类型,在后续的研究中可以把移动社交媒体的技术环境因素具体到某一种焦虑类型上,再做实证研究进行深入探讨.
3.
2移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究对策3.
2.
1构建移动社交媒体环境下的用户信息焦虑行为量表通过回顾信息焦虑的发展历程可以发现,1991年F.
Jacobson编制的图书馆焦虑量表,被公认为是对图书馆焦虑情绪进行量化研究的首枚案例[4].
焦虑量表的编制,一方面弥补了质性研究中数据的缺乏,使读者能够更加直观的意识到量表中的每一个因素对用户焦虑行为的影响.
另一方面,也为构建具体情境下的用户信息焦虑行为模型提供了理论支持.
在信息焦虑量表的编制领域内,M.
Erfanmanesh团队所采取的方法[25]被公认为是较为成熟严谨的构建模式:首先从大量的文献分析中提取出量表的组成因素,接着送至专家小组进行检验,然后根据专家小组的反馈重新梳理关键因素直至通过专家小组的效度检验.
接下来将初步编制好的量表投入实证研究中,对搜集到的数据进行处理分析,进一步完善量表指标体系.
本文选取汇总了国内外一些有代表性的焦虑量表及其研究成果,见表2.
由表2可以看出,目前学者们在编制信息焦虑量表时通常采用问卷调查的方法来获取数据,并且研究对象多为在校大学生、研究生等高频率的信息使用者.
从国外学者M.
A.
Naveed和K.
Ameen以及国内学者程文英、曹锦丹、卢时雨的研究结果来看,量表的编制必须跟随着网络技术、用户群体等因素的变化适时地做出调整.
结合当前移动社交媒体的特点,本文认为可以从以下维度入手来编制量表:用户个体特征(人格特质和个人信息素养)、信息环境因素(信息过载、信息重复、垃圾信息和虚假信息)、移动社交媒体的功能性(是否操作繁琐、界面是否简约)、用户和社交媒体的契合程度.
至于构成量表每个维度的具体指标,仍需在完成大量的资料搜集,汲取专家意见,对问卷的数据进行分析后才能够呈现出来.
这也是本文后续需要进一步研究的内容.
3.
2.
2开展实证研究,关注特殊群体现阶段在研究网络环境下用户的信息焦虑行为时大致有两个方向,一是当出现焦虑行为等负面情绪时的应对措施,二是如何从整体上优化移动网络环境以提升用户的参与感和体验感.
移动社交媒体已经扎根于当代人的生活之中,特别是在人际交互时.
调查数据显示,年龄在25岁及以下的社交网络APP用户占比为40.
2%,26-35岁的用户占比达到45.
4%,另有14.
4%的用户年龄在36岁及以上[48].
上文分析发现,831袁静,李柯.
移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究进展[J].
图书情报工作,2020,64(11):133-144.
表2五种国内外信息焦虑量表及其相关研究说明作者研究方法研究对象研究结果M.
Erfanmanesh,A.
Abrizah,N.
H.
A.
Karim[25]定量研究问卷调查400名研究生编制出了6个维度,47个指标的信息寻求焦虑量表,包括:信息资源、计算机和网络、图书馆、信息寻求、技术障碍以及主题标识该量表具有很强的内部稳定性M.
A.
Naveed[50]质性研究访谈用户31名研究生(处于论文写作阶段)编制出了8个维度的信息焦虑量表,包括:程序(步骤)焦虑、信息过载、资源焦虑、图书馆焦虑、能力焦虑、信息通信技术焦虑、语言焦虑以及主题焦虑在管理和应对信息焦虑状况时,相较于图书馆员,同学、朋友和长辈是最重要的信息来源M.
A.
Naveed和K.
Ameen[51-52]定量研究分层抽样信息寻求焦虑量表251位研究生主题焦虑在这些研究生中是引起信息寻求焦虑最普遍的因素,其次是,资源焦虑、技术焦虑、信息通讯焦虑以及搜寻焦虑实验者的年龄、性别、天赋、学习状态、计算机熟练度以及累积下的信息经验信息寻求焦虑量表并不是一成不变的,它会受到研究生对象,研究方法以及网络环境等因素的影响,适时新增或剔除条目程文英,曹锦丹,卢时雨[53]问卷调查450名重要的信息使用者(如教师、大学生、公司职员等)此次量表修订,学者采用了更加严谨的算法(如:去重法、Person积差相关分析法等)对量表内容进行重新整合整合之后的量表有如下六个维度:检索系统质量、信息检索能力、信息利用能力、任认知类型、信息需求和知识结构宋小康,赵宇翔,张轩慧[54]文献综述访谈用户问卷调查20位移动社交媒体用户接受了访谈收回了59份有效问卷构建出了4个维度16个指标的移动社交媒体下用户信息错失焦虑量表,主要包括心理动机、认知动机、行为表现以及情感依赖国内外学者在研究信息焦虑行为时基本上都会选取在校大学生、研究生作为调查或者实验对象.
一方面,此类人群确实是使用移动社交媒体的主力军.
另一方面,校园环境和学生身份也使得他们有较充裕的时间和兴趣参与到这类调查中,从中获取的数据也有较强的参考性.
此外,本文认为今后的研究还应该关注未成年人、残疾人、老年人等特殊群体.
一份来自美国知名调查机构(皮尤数据中心)的报告指出:每天有92%的未成年人使用手机等移动设备上网,其中更有24%的人不间断的网上冲浪[55].
在网络环境的不可逆发展趋势下,未成年人今后的学习工作生活都将和网络密切相关.
所以在未成年这个易养成行为习惯且易受不良信息侵蚀的阶段,给予未成年人更多的关注,帮助其从小形成健康科学的行为习惯参与到移动网络环境中,是需要关注的重要问题.
3.
2.
3提出帮助用户应对信息焦虑的措施移动社交媒体环境下,用户的信息焦虑行为等负面情绪是一种普遍存在的现象.
在进行信息交互、与人交互时用户不可避免地会产生一些焦虑情绪.
针对用户的信息焦虑情绪,可以从用户、服务供应商以及移动网络环境三个方面综合提出应对措施.
首先,用户在使用移动社交媒体时一定要注意,社交媒体的强迫使用会给自身带来倦怠情绪,长此以往,将会导致信息焦虑甚至是抑郁情绪.
因此,用户必须对日常使用移动社交媒体的时间和频率加以控制,使得对社交媒体的依赖和强迫使用趋于平淡缓和[32].
随着技术的不断发展壮大,许多移动终端自身就具备限制APP使用时长的功能,用户可以结合自身实际情况进行时间的把控.
此外,用户自身也需要提高信息素养、信息处理的能力.
其次,作为提供社交平台服务的运营商,应该把关注的焦点放在APP结构和功能的优化上.
研究已经证实,相对于功能繁琐的程序,用户在使用操作简单、界面简洁的APP时不易受到焦虑情绪的侵扰,并且会对此类APP有较高的接受程度和契合程度,从而给APP带来更高的用户粘性.
此外,舆论的导向作用在移动社交媒体广泛应用的今天更加明显.
基于此,移动网络应该给用户营造出一种积极、乐观的参与环境.
例如,最近一段时间新浪微博上发起的"我是五星红旗护旗手"等充满正能量的话题,沉浸在这样积极正面的氛围中时,相信用户更多感受到的是信息的温暖,而不是焦虑的阴霾.
最后,在移动网络环境的运营过程中,相关的技术人员和监管者也应当重视用户的隐私保护.
如:P.
Nyoni等选取了一组Facebook的用户作为调查对象,研究发现用户的个人数据可以被公开的获取,而用户却对此基本熟视无睹[56].
因此,他们设计了评估工具,用以提高用户的隐私保护意识.
在提升用户自身隐私保护意识的同时,社交媒体的运营商以及移动网络环境的技术部门也可以开发相应的功能,制定并完善相关的规章制度,从宏观层面上对用户的隐私数据做好监管.
让用户的信息安全焦虑感尽可能地降低,从而没有后顾之忧地参与到移动社交媒体的互动中.
931第64卷第11期2020年6月4当前研究总结与分析4.
1国内外研究对比分析信息通讯技术的高速发展、Web2.
0、Web3.
0时代的纷至沓来以及社交平台的移动化和多样化,为当前研究信息焦虑等相关问题开辟了新的土壤.
目前学术界对于"信息焦虑"的研究范式相对成熟,将其置身于移动社交媒体环境下进行探讨尚处于起步阶段,表3选取了部分与该主题高度相关的国内外研究.
结合前文分析可知,当前与移动社交媒体环境下用户信息焦虑这一主题相关的国内外研究中,学者们整体上都会从相关研究背景、成因分析、应对信息焦虑的策略、针对某一社交平台的用户构建焦虑量表等角度出发进行研究,并且随着学科交叉研究的热潮,也会适当引用相关的理论模型来丰富自身的研究体系.
但是在研究内容、研究对象和研究方法等方面,国内外研究也存在着不同之处.
表3移动社交媒体环境下相关主题研究说明作者及研究主题研究方法研究对象研究结论叶凤云,李君君[57]研究主题:用户在使用移动社交媒体时错失焦虑量表的开发与应用扎根理论访谈法聚类分析30名大学生编制出由情境、行为、结果和心理四个维度30个指标的FoMO测量量表;施测后的数据显示该量表具有明显的区分度以反映不同程度的焦虑症状孟猛,朱庆华[58]研究主题:移动社交媒体环境下用户的可持续使用行为引入信息系统持续使用模型(ECM-ISC模型)和自我决定理论;设计问卷,通过数据分析验证假说微信平台用户用户的使用习惯和使用意愿直接影响用户对移动社交媒体的持续使用行为;用户使用移动社交媒体之后的有用性感知以及对该平台的满意度,正向影响用户的可持续使用意愿;建议社交平台加强对用户使用习惯的培养,增强用户粘性刘鲁川,张冰倩[49]研究主题:探讨社交媒体环境下,信息过载和功能过载与信息焦虑之间的关系引入临床医学焦虑量表,设计用户心理实验,验证假说本科生和研究生信息过载、信息虚假正向影响用户的焦虑程度;移动社交类APP的功能复杂性正向影响用户获取信息时的焦虑情绪刘鲁川,张冰倩[59]研究主题:探讨用户使用社交媒体时,信息焦虑、潜水行为以及隐私关注之间的关系引入社会渗透理论构建模型问卷调查法验证假说本科生和研究生用户的焦虑情绪与潜水行为呈现正相关关系;用户的潜水行为和隐私关注之间并无显著关系;用户在使用某一社交平台产生焦虑时更倾向于关注其隐私问题A.
Dhir,Y.
Yossatorn和P.
Kaur[32]研究主题:社交媒体的强迫使用和负面情绪之间的关系横断面研究法两组样本均为青少年强迫使用会直接影响社交媒体的倦怠情绪;社交媒体的倦怠情绪和抑郁情绪之间有显著关系;社交媒体的强迫使用正向影响用户的焦虑情绪Y.
Hswen,J.
A.
Naslund[60]研究主题:自我鉴定为精神分裂症的Twitter用户在线交流时的抑郁情绪和信息焦虑数据挖掘统计分析Twitter用户(自我鉴定为精神分裂症者)使用时下流行的社交媒体作为获取健康信息的新渠道,有助于精神分裂症等病症的早期发现,并对其治疗提供有用的信息O.
Baltaci[61]研究主题:探究社交媒体成瘾与信息焦虑、孤独感以及幸福感之间的关系信息焦虑量表牛津大学幸福指数测度量表大学生群体大学生社交媒体成瘾程度与信息焦虑、孤独感之间呈现正相关关系;幸福指数越高的大学生越不容易有社交媒体成瘾情况的出现(1)从研究内容上看:国内学者比较注重信息焦虑和社交媒体或者移动社交媒体相结合时的概念界定上,主要体现在对其内涵和外延的细化方面.
例如:刘根勤等认为用户在使用社交媒体时的信息焦虑具体包括信息质量焦虑、信息缺失焦虑以及信息时间成本焦虑[62].
吴贤华、满丛英等在其针对大学生构建的焦虑量表研究中指出,信息焦虑可划分为五个维度,分别为采用策略焦虑、搜索信息焦虑、筛选信息焦虑、加工信息焦虑与利用信息焦虑[63].
而概念细分这一现象似乎并不受国外学者的青睐,在他们的研究中,鲜有涉及到对移动社交媒体环境下的信息焦虑进行概念划分.
(2)从研究对象上看:作为移动社交媒体的主要参与者,大学生群体自然成为了国内外学者们普遍关注的研究对象.
除此之外,国外学者也把目光转向了未成年人群体、病患群体等特殊群体身上.
例如:A.
Dhir在青少年群体中展开社交媒体的强迫使用和负面情绪之间的关系研究[32](表3中体现).
A.
Radovic等聚焦于青少年参与社交网站的情况,发现社交平台上041袁静,李柯.
移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为研究进展[J].
图书情报工作,2020,64(11):133-144.
负面健康观念和消息的传递给青少年带来的误导、困惑甚至是焦虑情绪.
并以此为启示,建议青年人等群体通过每日的内容更新来提高社交平台的信息质量,并且增加青少年对于焦虑、抑郁等负面情绪的认知[64].
K.
Richards选择心脏病患者为调查对象,他们发现,患者对心脏病的恐惧和焦虑源自于对将要安装的植入式心脏仪器的接受程度.
研究表明,心脏病患者若通过社交媒体接触到同类病情的患者并且有过沟通交流,会大大增加患者对该器械的接受程度从而降低其焦虑程度和恐惧心理[65].
综合来看,在当前的研究中,国内学者基本上还是停留在以大学生、研究生等为研究对象的阶段.
因此,未来的研究中可以适当考虑研究其他用户群体.
(3)从研究方法上看:除去综述类的文章多使用文献调研法,国内学者在研究时基本上不会采取单一的方法,多为定性和定量研究相结合.
如:问卷调查法和访谈法相结合、实验法和数学方法的结合以及构建模型提出假说,再通过问卷调查等途径收集数据进行分析验证假说等.
国外学者较少使用质性研究,而是采取问卷调研的形式收集数据,或者在选定某一具体的社交平台后,通过数据挖掘技术获取用户生成信息等内容作为数据源,例如挖掘用户在Twitter平台上发的推文等.
4.
2研究存在的不足与展望目前,国内外对于移动社交媒体环境下用户信息焦虑行为的探讨处于起步阶段,研究体系尚不成熟.
笔者从以下几个方面总结了当前研究存在的不足与后续需要关注的研究.
(1)理论基础和实证研究的不对称.
当信息焦虑和移动社交媒体环境结合起来时,对这一概念的探讨成为了诸多学者攻克的第一关.
而在理论探讨后,仍需大量的实证研究去检验理论从而不断丰富理论和完善理论.
后续的研究可以更多地开展实证研究,做到理论和实证的结合.
(2)研究对象的局限性.
当前研究中所选取的调查对象多为大学生群体,虽然大学生群体确实是社交媒体的活跃力量,但具有代表性的同时却不具备普适意义.
教育背景、职业类型以及年龄等因素皆会因为调查对象的不同而产生不同的信息焦虑行为.
因此,后续的研究可以考虑走出大学生群体,聚焦到其他群体上,研究不同职业、不同年龄层次、不同教育程度等群体的信息焦虑行为.
(3)研究数据欠缺时效性.
前文中提到过,信息焦虑量表的构建必须跟随技术的发展、用户群体等因素的变化需要适时做出调整.
当前研究中,学者们所捕捉到的多为静态的横断面数据,即只能反映某个短期内调查对象的情况.
这些数据不利于对移动社交媒体环境下用户信息焦虑的成因进行分析.
因此后续的研究中,可以将重点放在对研究对象动态数据的收集和把控,使研究结论更具说服力.
(4)本文阐释了移动社交媒体环境下用户信息寻求焦虑、信息错失焦虑、信息安全焦虑以及信息贮存焦虑,还提出了构建信息焦虑量表,后续可以考虑为每一种类型的信息焦虑都开发出一份量表,用以更细致、更深入地测度和评估用户在该环境下的焦虑程度,从而更好的提取焦虑特征、提出应对策略.
(5)当前的研究多集中于编制信息焦虑量表、对信息焦虑的成因进行分析以及提出信息焦虑的消解措施.
但几乎没有学者去关注和验证研究所提出的信息焦虑消解措施是否行之有效,以及这些结果该如何验证,能否参照信息焦虑量表的研究思路编制出信息焦虑消解量表等,这些都可以成为学者们开展后续研究时关注的问题.
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作者贡献说明:袁静:论文框架与结构设计、论文修改;李柯:资料收集、论文初稿撰写.
341第64卷第11期2020年6月ResearchProgressofUser'sInformationAnxietyBehaviorinMobileSocialMediaEnvironmentYuanJingLiKeSchoolofInformationManagement,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou450001Abstract:[Purpose/significance]Mobilesocialmediabringsgreatconvenienceandrichexperiencetousers,meanwhile,theinformationoverload,duplication,andredundancyalsomakeuser'snegativeemotionssuchasfatigueandinformationanxietybecomeacommonphenomenon.
Therefore,itisofgreatpracticalandtheoreticalvaluetoexploretheanxietybehaviorofusersinthemobilesocialmediaenvironment.
[Method/process]Thispaperproceededaliteraturereviewonrelatedresearchesbothathomeandabroadsystematically,andthentheresearchprogressofuser'sinformationanxietybehaviorinthemobilesocialmediaenvironmentwasdiscussedfromtheaspectsofconceptualexplanationaboutinformationanxietybehavior,causesanalysisandresearchcountermeasures.
[Result/conclusion]Compulsiveuse,informationfatigueanddepressionareallrelatedtoinformationanxietybehavior.
User'sinformationanxietybehaviorundermobilesocialmediacontextconsistsofinformationseekinganxiety,fearofmissingout,informationsecurityanxiety,andinformationstorageanxiety.
User'sindividualfactors,informationresourceandtechnicalenvironmentareconsideredasthemainreasonsfortheseanxieties'occurrence.
CurrentresearchisconductedfromtheaspectsofbuildingInformationAnxietyScale(IAS),conductingempiricalstudyandproposingcountermeasures.
Therearesomedifferencesinresearchcontent,objectandmethodathomeandabroad.
Futureresearchcanbefocusedonfurtherempiricalstudy,informationanxietyofspecialgroup,buildingdetailedscaleforeachinformationanxietybehavior,andverifyingthevalidityofcountermeasurestodispelinformationanxiety.
Keywords:mobilesocialmediauserbehaviorinformat欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟欟ionanxiety《图书情报工作》2020年选题指南[编者按]本选题指南是根据本刊的定位、性质与发展需要,结合图情档学科前沿热点及当前与未来需要解决的重要问题,邀请本刊编委和青年编委为本刊策划定制,再经编辑部整理、修改和补充而形成的.
这是本刊2020年度关注、报道的重点领域(包括但不限于这些选题),供作者选题和研究以及向本刊投稿时的参考和借鉴.
1.
中国特色图情档学科体系、学术体系、话语体系建设2.
图情档一级学科建设与融合发展战略3.
图书馆"十四五"规划编制的关键问题4.
国家文献信息资源保障能力及其建设5.
开放科学背景下信息资源建设问题6.
全民阅读中图书馆的定位与担当7.
图书馆空间服务的理论与实践8.
嵌入式学科服务的绩效评价与管理9.
公众科学、科学素养与泛信息素养10.
图书馆服务本科教育的模式与能力11.
图书馆文化传承与文化育人的理论与实践12.
图书馆出版与出版服务13.
新媒体时代图书馆科学传播的功能与实践14.
图书馆营销推广的战略与策略研究15.
图书馆泛合作研究的实践与理论16.
国家区域发展战略下图书馆联盟建设与创新服务17.
网络空间治理的情报学问题18.
知识产权信息服务能力与效果评估19.
信息分析中的新技术与新方法20.
情报服务标准化与评价21.
数字人文与数字学术的研究与实践22.
人工智能在图情档中的应用23.
图书馆智能服务与智慧服务24.
开放数据生态中的元数据发展模式研究25.
开放科学数据行为及其模型构建26.
数据资源建设与数据馆员能力建设27.
大数据时代信息组织与知识组织28.
科学数据管理与服务29.
学术成果监测与学科竞争力分析30.
情报计算(计算情报)的理论与方法31.
情报分析服务质量与效能评价32.
情报研究与智库研究的关系33.
科学与技术前沿分析理论与方法34.
健康中国2030战略下的健康信息学35.
人机交互行为及服务模式创新36.
图情档在新型智库建设中的作用机制37.
智能信息服务的理论和方法38.
数字公共文化资源、服务与体系建设39.
数据时代政务信息资源管理和开发利用40.
数字档案馆生态系统治理策略41.
档案数据治理理论与治理体系42.
政府数据开放平台应用与评价43.
社会记忆视角下档案信息资源整理、保护与开发44.
民族文献遗产产业化开发与利用45.
图情档学科教育模式与人才培养能力441