社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素研究

曹树金 常倞玮

摘 要：[目的/意义]当突发公共卫生事件发生，社交媒体中相关信息可信度的重要性便凸显出来。以微信为例，提出社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素，以期为用户、平台以及国家信息治理部门提供相关建议。[研究设计/方法]基于问卷调查数据，从信息用户、信息来源、信息内容和信息环境4个维度对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素进行探索研究。[结论/发现]研究表明，内容客观性、用户信任倾向、公众号专业性和环境外部性依次对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度产生直接的正向影响，用户知情意愿和好友关系强度对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度存在间接的正向影响，各影响因素之间存在着较为复杂的影响关系。[创新/价值]对社交媒体信息来源进行区分，引入用户知情意愿和环境外部性两个因素，提出对社交媒体中的公众号信息与大量重复出现的信息加强监管的建议。

关键词：社交媒体;微信;突发公共卫生事件;信息可信度

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.09.001

〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2020）09-0003-12

Research on the Influencing Factors of Information Credibility of

Public Health Emergencies in Social Media

——Take Wechat as an Example

Cao Shujin Chang Jingwei

（School of Information Management，Sun Yat-sen University，Guangzhou 510006，China）

Abstract：[Purpose/Significance]When public health emergencies occur，the importance of credibility of relevant information in social media is highlighted.Taking Wechat as an example，this paper puts forward the influencing factors of information credibility of public health emergencies in social media，in order to provide relevant suggestions for users，platforms and national information governance departments.[Design/Methodology]Based on the survey data，this paper explored the influencing factors of information credibility of public health emergencies in social media from four dimensions：information users，information sources，information content and information environment.[Findings/Conclusion]The results showed that content objectivity，user trust tendency，official account speciality and environment  externality had direct positive effects on information credibility of public health emergencies in social media，that user willingness to know and friend relationship strength had indirect positive effects on information credibility of public health emergencies in social media，and that there were complex impact relationships  between these factors.[Originality/Value]This paper distinguished social media information sources，and introduced user willingness to know and environment externality into the research.It also proposed suggestions on strengthening the supervision of official account information and massive recurrent information in social media.

Key words：social media;Wechat;public health emergencies;information credibility

根據中国互联网络信息中心第45次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年3月，我国网民规模为9.04亿，互联网普及率达64.5%[1]。当突发公共卫生事件发生，相比报刊电视广播等传统媒体，相关信息更多地通过网络传播，社交媒体则是网络传播的主力之一。有研究指出，社交媒体早已成为人们重要的信息来源[2]。社交媒体最基本的特征之一是能够实现“用户创造内容”的产生、传播和互动[3]，因此大量未经审核的信息得以在社交媒体网络中泛滥。人们认为社交媒体的实际影响力大于传统媒体，但也认为社交媒体的可信度不如以央视为代表的传统媒体高[4]。由于在过滤和利用信息时信息可信度最为重要[5]，而且对突发公共卫生事件来说不实信息的危害尤其巨大，十分有必要对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度进行进一步的探究。

微信是一款由腾讯公司推出的即时通讯应用软件。根据腾讯公司2019年年报，国内外的微信月活跃账户数高达11.65亿[6]。中国产业信息网（www.chyxx.com）也将微信列为2019年十大社交媒体品牌榜的榜首[7]。可见，微信堪称中国最流行、最普及的社交媒体平台。本研究以微信为例研究社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度，具有较强的代表性和广泛性。

探索用户对社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度的感知评价有着重要意义，本研究以微信为例，围绕“社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度的影响因素有哪些？”和“社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度的影响因素有怎样的作用机理与相互关系？”两个问题进行研究，不仅有助于探究社交媒体用户评判此类信息的机理，提出帮助人们进行更合理有效判断的建议，还有助于相关个人、机构有效提高自身信息的可信度，有助于社交媒体对平台实施有针对性的信息管理，进而有助于国家对突发公共卫生事件信息的治理。

1 文献综述

“可信度”一词源自英文单词Credibility，在不同研究中被研究者赋予不同的定义[8]。信息可信度的概念来源于心理学领域和传播学领域，一般认为是信息接收者所感受到的信息来源或信息媒介的一种品质，即不论其传播的信息内容为何都能令信息接收者无可争辩地信赖[9]。

20世纪50年代，耶鲁大学心理学教授Hovland团队在围绕“沟通和态度改变”的劝服效果实验中首次提出了来源可信度，即信息来源被信息接受者认为值得信赖和能够胜任的程度，并得到两个重要的测量维度：专业性和可信赖性[10-12]。20世纪60年代，David提出传播过程理论，认为信息传播过程包括信息来源、信息内容、信息媒介、信息接收者4个要素，同时强调了传播过程是处于动态变化之中的[13]。Rosenthal P I最早对信息可信度和来源可信度进行区分[14]。早期的研究者更关注信息媒介的可信度或信息来源的可信度，注重客观属性的研究;后来的研究者开始更关注信息媒介或信息来源和信息接收者之间的关系，注重主观影响的研究[15]。Wathen C N等认为，信息可信度的主要来源是专业性和可信赖性，结合传播过程理论，认为可从信息来源特征、信息内容特征、信息接收者特征和信息媒介特征等对信息可信度进行测量[5]。吴连伟等从信息来源、信息内容、信息主题、信息媒介、信息接收者5个维度总结出影响信息可信度的各种信息特征，指出信息内容可信度的用户感知评测指标有相关性、客观性、准确性、信息覆盖范围、可靠性、影响力、时效性、可证实性和通用性[16]。

目前，国内外学者对信息可信度的研究主要分为客观可信度计算测量和主观可信度感知评价两种。客观可信度可以理解为“可能信实的程度”，主观可信度可以理解为“可以信任的程度”，二者最大的区别在于各种测量是否源自用户感知。在本研究中，信息可信度指人们作为信息接收者主观上对信息真实与否的认知、判断和评价，即主观可信度感知评价。

客观可信度计算测量主要基于技术手段，通过获取信息系统中存在的特定数据对信息可信度进行客观的计算和测量，其本质接近于信息真实程度。高明霞等从文本信息、信息传播、信息来源3个角度提出了基于信息融合的中文微博信息可信度评估框架CCM-IF[17]。李付民等提取用户资料信息、交互信息、行为信息等7种特征，基于关联关系评价微博用户的可信度[18]。郭顺利等基于加权灰色关联度提出了C2C平台商品信息可信度的计算方法[19]。靳嘉林等按来源权威性、内容重要性、网页相关性划分网页信息可信度评价指标体系[20]。陈燕方从评论内容、评论者特征和商家特征3个角度建立了基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型[21]。张子良等通过数据起源模型抽象出微博的传播过程，弥补了对传播过程记录不足的现有微博可信度评估方案[22]。

主观可信度感知评价主要基于问卷调查，通过获取用户对与信息相关的特定特征的感知情况，分析得到其对信息可信度主观的评价。魏宝祥等研究发现，对于旅游产品在线评论的可信度，内容可信度最为重要，内容的客观性和详尽性有着决定性影响;消费经验对评论受众的信任倾向以及是否重视评论影响，是影响受众信任度的关键[23]。张思豆等将可信度研究应用于旅游电商平台，认为用户的产品在线评论可信度感知分为固有可信度和最终可信度。固有可信度受网站评价、用户的信任倾向、购物经验和态度影响;最终可信度受评论本身和评论发布者影响[24]。钟喆鸣等发现，隐私的自我披露和系统披露对消费者在线评价可信度感知有正向影响[25]。张博等总结发现，已有的网络口碑可信度的研究主要从来源、内容、渠道3个方面展开，忽略了消费者对信息的判断能力[26]。

对社交媒体信息可信度的研究较为丰富，多以微博[27]、微信[28]、社區[29-32]等作为案例。Alrubaian M等利用用户特征信息、历史数据和情感倾向，基于用户信誉提出Twitter信息的可信度模型[33]。赵文军等从用户特征和信息特征两个角度构建起社交媒体中的在线信息可信度评估模型[34]。朱侯等发现社交媒体公众平台的可信度指标体系有独立性、专业性、客观性、互动性4个维度，其中独立性最受重视[35]。Gao Q等利用启发式系统模型HSM发现高参与度和拥有先验知识的用户认为微博信息内容越客观可信度越高，而负面评论和高转发数会导致用户的怀疑[36]。李金城的研究发现，人们总是习惯于使用已有知识或经验直觉来判断社交媒体信息的可信度，较少对信源进行判断[37]。

对突发事件、公共危机、卫生健康信息可信度的研究已有一定数量，是本研究的重要参考。徐绪堪等针对突发事件的动态性、分布性和不确定性，基于D-S证据理论建立出信任评估模型[38]。李明等构建突发事件环境下的虚拟问答社区知识可信度的影响因素评估模型，发现知识内容的客观性、完整性以及知识来源的专业权威性、发布动机等因素影响最大[39]。宋之杰等基于眼动追踪技术研究发现，博主的专业度和关注度正向影响突发事件微博的信息可信度[40]。薛传业等发现，公众对突发事件中社交媒体信息信任度的评价受来源可信度、传播渠道可信度、信息内容可信度、传者专业权威性、传者可信赖性、网络依赖以及信息客观性正向影响，受评论质疑负向影响，网络使用和信息完整性的影响不显著[41]。宋士杰等发现，人们对失真健康信息可信度的判断受信息特征中陈述的积极或消极、话题的专业或普通显著影响，受个体特征中年龄、性别、健康素养等因素的显著影响[42]。吕亚兰等建立以用户为评价主体的健康信息可信度评价指标体系，包括合理性、公开性、时效性、信息来源、可理解性和特定用词[43]。汤志伟等发现，在公共危机中，网民心中的网络新闻可信度受网络感知易用性和网络感知有用性正向影响，不受网络使用频率和网络依赖程度影响[44];网民对网络公共危机信息可信度的评价受其网络经验、信任倾向影响显著，受性别、年龄等人口变量影响不显著[45]。

在现有研究中，虽然已出现少量与社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度相近的研究，曾对信息来源、信息渠道、信息内容、信息用户等方面进行了一定的分析，但相对偏重于信息来源和信息渠道;就社交媒体信息可信度研究而言，除将社交媒体信息作为整体进行分析外，多以微博、微信公众号、微信朋友圈、贴吧社区信息等为例进行研究，尚未对社交媒体信息或微信信息区别于其他信息的核心特征与传播特点有所考量;大多数信息可信度研究聚焦于分析各因素对可信度的影响，却较少对影响因素之间的关系进行研究。

本研究力图在4个方面进行创新：一是基于社交媒体社交模式可分为关系型和事理型[46]这一研究成果，结合微信信息可以分为公众号来源信息和好友来源信息这一客观事实，将微信信息来源进行区分并发掘两种信息来源的核心特征，从信息来源维度提出微信好友关系强度与微信公众号专业性两个影响因素并同时进行研究;二是更加以用户为中心，引入用于信息传播研究的用户知情意愿这一因素，并将其与用户信任倾向因素一同作为信息可信度影响因素的研究起点;三是引入信息环境维度和环境外部性因素，增加了信息可信度影响因素的研究维度与研究因素;四是越过来源可信度、内容可信度等常见的中间因素，直接研究用户信任倾向、用户知情意愿、微信好友关系强度、微信公众号专业性、环境外部性等因素对信息可信度的影响，并对各个因素之间的关系进行研究。

2 研究假设

根据传播过程理论，信息可信度的影响因素常被划分为信息来源、信息内容、信息渠道和信息接收者即信息用户4个维度。在现实生活中，人们对事物的判断往往受到周围环境的影响，因此，本研究引入信息可信度在环境维度的影响因素。以微信为例研究社交媒体，渠道的特殊性与影响会直接反映在研究的问卷与数据分析结果之中，因而不再考量渠道维度的影响因素。基于此，本研究将从信息用户、信息来源、信息内容和信息环境4个维度考察信息可信度的影响因素。

2.1 信息用户维度因素对信息可信度的影响

本研究选取用户信任倾向和用户知情意愿两个变量作为信息可信度在信息用户维度的影响因素。信任倾向是心理学中的一种内在倾向，一个人的信任倾向影响其对他人或事物信任程度的感知、判断和评价[47]，已有实证研究证实用户信任倾向对信息可信度存在直接且显著的正向影响[45，48]。知情意愿指用户希望了解某种信息的程度，这一因素能够同时反映不同信息的特殊性和用户的个人特征，有研究通过仿真实验发现，用户知情意愿正向影响应急信息的传播周期、范围和整体知情比例[49]，本研究认为可以将其作为信息可信度的影响因素加以探索。由此，提出以下假设：

H1：用户信任倾向对信息可信度产生正向影响。

H2：用户知情意愿对信息可信度产生正向影响。

2.2 信息来源维度因素对信息可信度的影响

本研究选取微信好友关系强度和微信公众号专业性两个变量作为信息可信度在信息来源维度的影响因素。有研究指出，社交媒体的社交模式分为关系型和事理型两种[46]，结合微信中好友与公众号两大区别显著的信息来源，本研究认为微信好友和微信公众号分别对应微信用户接收信息的关系型来源和事理型来源。

作为关系型信息来源，微信好友影响信息可信度的核心特征应当是关系强度，关系强度指微信等社交媒体用户之间关系的亲密程度以及不同用户在社交媒体中社会关系网络的重叠程度[50]。有研究者认为，个人作为信源时信息的可信度受个人的可印证性、交流稳定性和关系亲密度影响[51];同时，社交媒体的三大特点之一就是存在可确认的用户社会关系网络[52]。可见，微信好友关系强度这一因素，不论从个人信源角度还是从社交媒体特性角度看都十分重要。

作为事理型信息来源，微信公众号影响信息可信度的核心特征应当是专业性。专业性指微信公众号运营方、编辑、作者等在特定领域的学术地位和知识水平。由于突发公共卫生事件信息的特殊性，人们对信息来源的审视会更加谨慎理智，曾用于信息来源研究的吸引力等因素的重要意义与专业性难以相比较，而发布动机等因素则实际难以判断。因此，本研究认为微信公众号专业性这一因素可以作為微信公众号的核心特征加以探索。

由此，提出以下假设：

H3：好友关系强度对信息可信度产生正向影响。

H4：公众号专业性对信息可信度产生正向影响。

2.3 信息内容维度因素对信息可信度的影响

本研究选取内容客观性一个变量作为信息可信度在信息内容维度的影响因素。在对信息可信度的研究中，内容维度的因素有两种存在形式，一种以信息内容质量这样的综合体形式存在[53]，由信息内容的客观性、准确性、时效性、完整性、相关性、可证实性等等特性组成;另一种则直接以信息内容的各种特性形式存在。在研究突发公共卫生事件信息时，信息内容是否全面、是否可证实对用户来说标准不一，信息时效性与相关性等在现实中也并非影响信息可信度的决定性特质，且曾有研究发现信息在表达上的准确性并不影响信息的可信度[41]，因此，本研究保留信息内容客观性作为信息内容的核心特征加以探索。由此，提出以下假设：

H5：内容客观性对信息可信度产生正向影响。

2.4 信息环境维度因素对信息可信度的影响

本研究选取环境外部性一个变量作为信息可信度在信息环境维度的影响因素。网络外部性理论由Katz M L等提出，指用户获得的效用并不一定完全取决于产品或服务本身，有时会随着其他用户的增加而增加[54]。这是人的社会性的一种体现，同一信息，看到的次数越多，或者自己熟悉的人也在传播，人们就更容易相信。已有研究证明了外部性对高校图书馆微信公众号用户[55]和政务微信公众号用户[56]的使用意向产生显著正向影响。本研究认为可以引入环境外部性因素，将其定义为用户感知到的传播相似信息的用户、公众号、媒体数量，或者说同一信息重复出现的次数等，并对其加以探索。由此，提出以下假设：

H6：环境外部性对信息可信度产生正向影响。

2.5 信息可信度各维度影响因素之间的影响

本研究以用户为中心，将用户维度因素作为研究模型的起点。因为模型中一切的因素都来自用户的感知，受用户特征的影响，且一个人越信任他人、越想知道某些事，一般来说就越会产生正向的感知，所以假设用户维度因素对其他因素产生正向影响。来源维度因素对内容维度因素的正向影响已有许多研究证实。本研究基于生活实际，假设来源维度因素对环境维度因素产生相应的影响，认为传播信息的微信好友关系越好，越会使用户产生信息已经广泛在自身周围传播的感觉，从而对相关信息在自身周围的传播感知提升;而传播信息的微信公众号越专业，用户越不会关注其他相似信息，从而对相关信息在自身周围的传播感知下降。由此，提出以下假设：

H7-1：用户信任倾向对好友关系强度产生正向影响。

H7-2：用户信任倾向对公众号专业性产生正向影响。

H7-3：用户信任倾向对内容客观性产生正向影响。

H7-4：用户信任倾向对环境外部性产生正向影响。

H7-5：用户知情意愿对好友关系强度产生正向影响。

H7-6：用户知情意愿对公众号专业性产生正向影响。

H7-7：用户知情意愿对内容客观性产生正向影响。

H7-8：用户知情意愿对环境外部性产生正向影响。

H8-1：好友关系强度对内容客观性产生正向影响。

H8-2：好友关系强度对环境外部性产生正向影响。

H8-3：公众号专业性对内容客观性产生正向影响。

H8-4：公众号专业性对环境外部性产生负向影响。

2.6 信息可信度各维度影响因素内部的影响

信任倾向是心理学中基本特征，而知情意愿是在特定情境下产生的心理状态。一般来说，一个人只有愿意相信他人才会想要知情，否则将对信息不予理会。由此本研究假设用户信任倾向对用户知情意愿产生正向影响。在现实生活中，如有好友转发公众号信息给用户，一般而言会提高用户对公众号的评价，因此本研究假设微信好友关系强度对微信公众号专业性产生正向影响。由此，提出以下假设：

H9-1：用户信任倾向对用户知情意愿产生正向影响。

H9-2：好友关系强度对公众号专业性产生正向影响。

由于路径较多，省略假设编号、保留负向影响标注的微信中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素研究假设模型如图1所示。

3 量表构建与调查样本

3.1 量表构建

基于前人研究使用的变量量表，结合突发公共卫生事件信息类型[57]以及实际情境，本研究使用了如表1所示的研究变量量表，设计了微信中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素研究调查问卷。本问卷采取李克特5级量表形式，答题人在“完全不符合”“比较不符合”“一般”“比较符合”

“非常符合”间选择。通过预调研，本问卷对题目进行了删改，增加了对较难理解之处的举例说明，提高了正式问卷的调查效果。

3.2 調查样本

本研究问卷制作于问卷星平台，使用问卷星样本服务对网友随机发放问卷，共收回问卷493份。问卷星平台会在问卷中随机增加常识测谎陷阱题，认真阅读即可答对，答错则视为无效问卷。经过答题时长、相同选项重复率和各选项选择逻辑等系统加人工的筛选，得到有效问卷305份。样本具体情况如表2所示，从各个人口统计学变量来看，样本与网民特征比例比较相近。

4 调查数据分析

4.1 信度分析

信度指的是量表测量结果的可靠程度，值越高说明数据受随机误差的影响越小。本研究采用Cronbachs α系数对问卷量表的信度进行检验，如表3所示。各变量题项的Cronbachs α系数值均大于0.7，全部题项的Cronbachs α系数值大于0.8，且删除题项不会提高Cronbachs α系数值，综合说明数据信度质量较高，可用于进一步分析。

4.2 效度分析

效度指的是量表测量结果反映测量对象的有效程度。为更好地检测问卷质量，本研究先后对问卷量表进行探索性因子分析和验证性因子分析，如表4所示。在探索性因子分析中，KMO值为0.840大于0.8，对应p值为0.000，形成因子与变量因子中的各题项划分相符合，且所有因子载荷系数均大于0.5，初步说明研究数据效度非常好。在验证性因子分析中，各题项对应所属变量因子的标准载荷系数均大于0.6，7个变量因子对应的平均方差萃取AVE值均大于或接近0.5，组合信度CR值均大于0.7，说明研究数据具有尚可接受的聚合效度;7个变量因子对应的AVE平方根值最小为0.674，大于变量因子间相关系数的最大值0.484，说明研究数据具有良好的区分效度。以上指标综合说明数据质量较高，可用于进一步分析。

4.3 结构方程模型验证

本研究使用卡方自由度比、近似误差均方根、拟合优度指数、修正拟合优度指数、模型比较适合度、规范拟合指数等指标对结构方程模型进行拟合优度检验，利用影响关系MI值调整因子关系路径，得到修正后的拟合优度检验结果如表5所示，模型拟合效果较好，修正后的结构方程模型与路径系数如图2所示。

5 结果与讨论

微信中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素研究修正模型经过信度分析、效度分析和结构方程模型验证，形成了较为可靠的研究结果。下面从用户维度因素、来源维度因素、内容与环境维度因素、信息可信度的影响因素4个部分，对调查数据分析结果进行讨论。

5.1 用户维度因素

在本研究中，用户维度因素包括用户信任倾向与用户知情意愿。对用户信任倾向的假设得到了较好的验证，除环境外部性外，用户信任倾向对其他变量存在着不同程度的显著正向影响。一个人越倾向于信任他人，对事物的知情意愿就越高，越会觉

得与好友的关系紧密、公众号具有高专业性、信息内容比较客观，越会觉得信息可信。以往研究中，用户信任倾向对其他具体变量因素的影响少有研究，但研究者们普遍认为，用户信任倾向影响着用户对信息来源、信息内容和信息可信度的判断[60]，这与本研究的结果是相符合的。

对用户知情意愿的假设得到了部分的验证。知情意愿在仿真模拟实验中曾被证实对应急信息的传播存在显著的正向影响[49]，这与本研究中用户知情意愿显著正向影响信息环境外部性的结果相似，

前者影响的是实际传播效果，后者影响的是用户感知到的传播情况，用户越想了解某些信息，越会注意相关信息在周围的传播。用户知情意愿不直接影响信息可信度和信息内容维度因素，但会影响信息来源维度的因素，即用户越想了解某些信息，越会认为提供这种信息的好友与自己关系密切，越会认为提供这种信息的公众号在此领域比较专业。

5.2 来源维度因素

在本研究中，来源维度因素包括好友关系强度和公众号专业性。好友关系强度对信息可信度不产生显著直接影响，公众号专业性对信息可信度产生较小正向影响，这样的结果说明，人们对突发公共卫生事件信息可信度的感知评价趋向于理性，较小受到信息来源的影响。对用户来说，是否相信一条信息与传播它的好友关系亲密程度无关，信息来源的专业性也只会少量影响用户对信息可信度的判断。在以往不区分好友和公众号的研究中，来源关系强度对信息可信度也不产生显著影响，而来源专业性等因素正向影响信息可信度[59]，这与本研究的结果相接近。

好友关系强度对环境外部性产生显著正向影响，这可能是因为对用户来说，传播给自己信息的好友与自己关系越紧密，越会使其产生身边人都在传播这类信息的感知;公众号专业性对环境外部性产生显著负向影响，这可能是因为当人们了解过自身认为专业的公众号信息后，会不再对其他相关信息继续关注，从而降低了对相关信息传播的感知。好友关系强度对内容客观性没有显著影响，而公众号专业性对内容客观性存在较大的显著正向影响，这说明如果信息的来源是好友，亲密度不会影响用户对信息是否客观的判断，而如果信息的来源是公众号，专业性会提高用户对信息内容客观性的感知。这一方面可能是因为用户对信息来源专业性的认知提高了对信息内容客观性的感知接受度;另一方面可能是因为专业性高的公众号信息内容确实更加客观。特别之处在于，好友关系强度对公众号专业性存在着显著的正向影响，这说明在好友转发公众号信息这一类特殊情况下，用户与好友的关系越好，就越会产生好友转发的公众号更加专业的感觉。

5.3 内容与环境维度因素

在本研究中，内容维度因素只包括内容客观性，环境维度因素只包括环境外部性。两者对信息可信度均产生显著的正向影响，即信息内容越客观，或信息在用户周围环境中越大量传播，用户越认为该信息是可信的。有研究验证过内容客观性经内容可信度的中介对信息可信度产生正向影响[41]，本研究则验证其存在直接影响;环境外部性曾被研究证实正向影响用户对信息的使用意向[56]，这与本研究的结果可以在一定程度上相互印证。

5.4 信息可信度的影响因素

在本研究中，信息可信度的直接影响因素按影响程度从大到小排列依次为内容客观性、用户信任倾向、公众号专业性和环境外部性，标准化路径系数分别为0.369、0.274、0.182和0.179，内容客观性和用户信任倾向的影响十分显著（p<0.001），公众号专业性的影响显著性一般（p<0.05），而环境外部性的影响比较显著（p<0.01）。

首先，從维度上讲，用户维度、来源维度、内容维度和环境维度都存在对信息可信度的影响因素，这说明除传统研究中的来源和内容维度外，用户和环境维度的加入是正确合理的。其次，信息内容客观性对信息可信度的影响程度最大，大于公众号专业性，且好友关系强度不产生影响，而多数研究中信息来源对信息可信度的影响是大于信息内容的。这说明用户对突发公共卫生事件信息更多地是从信息本身进行评价，而非更加关注信息的来源，更不会盲信好友传播的信息，也符合“人们总是习惯于使用已有知识或经验直觉来判断社交媒体信息的可信度，较少对信源进行判断[37]”的研究结论。再者，用户信任倾向对信息可信度的影响排位第二，说明用户自身特征的影响是不容忽视的，其他特征也值得一定的探索。最后，环境外部性的影响系数虽然最小，但是比较显著，这说明信息环境外部性对于人们对信息可信度的感知影响不可忽视，作为一个较新的点值得加以重视和研究。

信息可信度的间接影响因素有用户知情意愿和好友关系强度，两者主要通过公众号专业性和环境外部性间接对信息可信度产生影响。虽然不直接影响信息可信度，但由图2可知，用户知情意愿是对环境外部性影响最大的因素，好友关系强度是对公众号专业性影响最大的因素，两者都处于较为复杂的各因素影响关系网络中。本研究认为，用户知情意愿和好友关系强度对信息可信度的间接正向影响直观存在且作用重要，符合“越关注某些信息越容易相信这些信息”和“越亲密的人传播的信息越被相信”这样的一般认知，值得关注并进行进一步的探索研究。

6 结 论

根据上述研究结果和讨论，可以得出以下结论：以微信为例的社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度存在着用户维度、来源维度、内容维度和环境维度4个维度的影响因素，按影响程度从大到小排序依次为内容客观性、用户信任倾向、公众号专业性和环境外部性。同时，用户知情意愿与好友关系强度通过其他因素对信息可信度产生着一定的间接影响。

基于研究结果与结论，本研究提出以下建议：对用户来说，在突发公共卫生事件信息上不盲信好友传播的信息是非常好的现象;信任倾向较高的用户应当适当提高自身对信息来源与内容的评价标准，防止轻信不实信息;信任倾向较低的用户需要适当提高自身对突发公共卫生事件信息的关注，防止错失重要信息;想要提高自身传播信息的可信度，需要在信息内容的客观性上下足功夫，力争将真实信息通过客观公正的表达传播出去，同时也不要轻易转发不确信的信息，以防误导他人。对公众号运营方来说，想要提高自身传播信息的可信度，同样十分需要重视文章内容的客观性，也要树立自身的专业形象。对政府机关、专业机构来说，突发公共卫生事件发生时，在相关信息的发布上一定要注重客观性和专业性，信息存在偏向或需要更正都会降低人们对其可信度的评价，在相关信息的传播上应当与各大平台、各家媒体强强联合，形成信息环境上的舆论合力，让谣言无所立足，安定民心。对微信平台和政府信息治理部门来说，对公众号传播信息的监管远比对用户传播信息的监管更加重要，尤其应当加强对重复出现量较大的信息的监管，以防出现恶意虚假信息由于传播量大而被大众误以为真的情况。

本研究的理論贡献在于，以微信为例构建了研究社交媒体中的突发公共卫生事件信息可信度影响因素的假设模型，基本实现了4个方面的创新，丰富了信息可信度的研究。首先，依据微信的特性提出好友与公众号的来源区分，分别以关系强度和专业性为核心特征，形成了好友关系强度和公众号专业性两个变量因素并加以研究，这是对社交媒体“社交性”的突出强调，是对社交媒体这一概念进行的合理细分。其次，在用户维度引入了用户知情意愿，与用户信任倾向一同作为信息可信度的影响因素进行了探索研究，证明了用户知情意愿对信息可信度存在着较为显著的间接正向影响，这进一步凸显了在信息可信度研究中用户维度的重要性。再次，验证了环境维度和环境外部性变量因素对信息可信度的显著正向影响，这丰富了对信息可信度研究可用的考量维度。最后，探究了信息可信度各直接间接影响因素之间的相互影响，这对发现更深层现象规律、提出更广泛观点建议起到了一定的作用。

本研究的实践意义在于，采用问卷调查法和数据统计分析，在微信这一社交媒体之中，对突发公共卫生事件信息可信度的影响因素进行了实证研究，为信息相关的各方都提出了相应的建议。尤其指出对社交媒体中微信公众号类的公共信息或者大量重复传播出现的任何信息，都要进行到位的监管。这有助于更加科学地进行突发公共卫生事件信息的管理，对国家突发公共卫生事件的信息治理工作有着一定的参考价值。

本研究存在着一定的局限性。一是调查问卷的样本是通过问卷星平台在网络中进行随机发放，问卷样本的广泛性与代表性、问卷填写的质量等不能得到完全保证，这对本研究结论的普适性可能有一定影响。二是在研究中以突出重点的思路仅选取了最核心的研究变量，在已有研究中还有许多值得研究的因素尚未使用。在未来的研究中，一方面可以通过提高样本质量得到更为准确的结论，可以对不同人群进行取样分析，得到对不同人群的假设模型验证结果，并对其进行比较研究;另一方面可以增加研究选取的影响因素，从而使研究结论更加丰富，提高对信息可信度的解释度。

参考文献

[1]中国互联网络信息中心.第45次《中国互联网发展状况统计报告》[EB/OL].http：//www.cnnic.cn/gywm/xwzx/rdxw/20172017_7057/202004/t20200427_70973.htm，2020-05-01.

[2]Kim K，Sin S J，Yoo-Lee E.Undergraduates Use of Social Media as Information Sources[J].College & Research Libraries，2013：442-457.

[3]Kaplan A M，Haenlein M.Users of the World，Unite！The Challenges and Opportunities of Social Media[J].Business Horizons，2010，53（1）：59-68.

[4]王丽娜，马得勇.新媒体时代媒体的可信度分析——以中国网民为对象的实证研究[J].武汉大学学报：人文科学版，2016，69（1）：88-99.

[5]Wathen C N，Burkell J.Believe It or Not：Factors Influencing Credibility on the Web[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2002，53（2）：134-144.

[6]腾讯.腾讯公布二零一九年第四季度及全年业绩[EB/OL].https：//cdc-tencent-com-1258344706.image.myqcloud.com/uploads/2020/03/18/19b5f2e87c7fc5ac6f173eccc723c040.pdf，2020-05-01.

[7]中国产业信息网.2019年十大社交媒体品牌企业排名[EB/OL].http：//www.chyxx.com/top/201910/794943.html，2020-05-01.

[8]王平，程齐凯.网络信息可信度评估的研究进展及述评[J].信息资源管理学报，2013，3（1）：46-52.

[9]West M D.Validating a Scale for the Measurement of Credibility：A Covariance Structure Modeling Approach[J].Journalism Quarterly，1994，71（1）：159-168.

[10]Hovland C I，Weiss W.The Influence of Source Credibility on Communication Effectiveness[J].Public Opinion Quarterly，1951，15（4）：635-650.

[11]Riley M W，Hovland C I，Janis I L，et al.Communication and Persuasion：Psychological Studies of Opinion Change.[J].American Sociological Review，1954，19（3）：355.

[12]Michael D N，Hovland C I，Janis I L.Personality and Persuasibility[J].American Sociological Review，1960，25（1）：131.

[13]Miller G R，Berlo D K.The Process of Communication[J].College Composition and Communication，1960，11（4）：250.

[14]Rosenthal P I.Specificity，Verifiability，and Message Credibility[J].Quarterly Journal of Speech，1971，57：393-401.

[15]Flanagin A J，Metzger M J.Perceptions of Internet Information Credibility[J].Journalism & Mass Communication Quarterly，2000，77（3）：515-540.

[16]吴连伟，饶元，樊笑冰，等.网络传播信息内容的可信度研究进展[J].中文信息学报，2018，32（2）：1-11，21.

[17]高明霞，陈福荣.基于信息融合的中文微博可信度评估方法[J].计算机应用，2016，36（8）：2071-2075，2081.

[18]李付民，佟玲玲，杜翠兰，等.基于关联关系的微博用户可信度分析方法[J].计算机应用，2017，37（3）：654-659.

[19]郭顺利，张向先，李中梅.基于加权灰色关联度的C2C平台商品信息可信度评估方法研究[J].情报科学，2017，35（7）：142-148.

[20]靳嘉林，王曰芬，郑小昌.面向网页信息筛选的可信度评估研究[J].情报理论与实践，2017，40（5）：116-121.

[21]陈燕方.基于DDAG-SVM的在线商品评论可信度分类模型[J].情报理论与实践，2017，40（7）：132-137.

[22]张子良，董红斌，谭成予，等.微博信息可信度评估的数据起源方法[J].计算机应用研究，2018，35（11）：3330-3334.

[23]魏宝祥，陆路正，王耀斌，等.三人可成虎？——旅游产品在线评论可信度研究[J].旅游学刊，2019，34（8）：78-86.

[24]张思豆，李君轶，魏欢.旅游电商平台在线评论的可信度研究——以“阿里旅行·西安东线一日游”旅游产品为例[J].旅游学刊，2016，31（11）：74-84.

[25]钟喆鸣，许正良.在线评价中的信息隐私披露对消费者在线评价可靠性感知的影响研究[J].情报科学，2019，37（9）：159-163.

[26]张博，葛清秀.网络口碑可信度研究综述[J].新闻界，2017，（1）：77-83，95.

[27]刘银萍，李光强，余容，等.基于AHP的社交网络信息可信度评价模型构建[J].情报探索，2018，（9）：28-34.

[28]樊茗玥，王若楠，覃睿，等.基于MAIN模型的社会化媒体信息可信度影响因素研究——以微信公众号为例[J].情报科学，2017，35（7）：101-106.

[29]Ma T J，Atkin D.User Generated Content and Credibility Evaluation of Online Health Information：A Meta Analytic Study[J].Telematics and Informatics，2016，34（5）：472-486.

[30]马亚雪，曾兰馨，邓胜利.社交问答网站信息可信度评价指标分析[J].数字图书馆论坛，2015，（6）：16-23.

[31]沈旺，康霄普，王佳馨，等.用户视角下社会化问答社区信息可信度评价研究[J].图书情报工作，2018，62（17）：104-111.

[32]国佳，郭勇，沈旺，等.基于在线评论的网络社区信息可信度评价方法研究[J].图书情报工作，2019，63（17）：137-144.

[33]Alrubaian M，Al-Qurishi M，Al-Rakhami M，et al.Reputation-based Credibility Analysis of Twitter Social Network Users[J].Concurrency & Computation Practice & Experience，2017，29（7）：1-3.

[34]趙文军，陈荣元.社会化媒体中的在线信息可信度评估模型研究[J].情报理论与实践，2015，38（12）：68-72.

[35]朱侯，蒋彩莹，王可.社会化媒体公众平台可信度体系构建[J].情报理论与实践，2016，39（11）：111-115.

[36]Gao Q，Tian Y，Tu M.Exploring Factors Influencing Chinese Users Perceived Credibility of Health and Safety Information on Weibo[J].Computers in Human Behavior，2015，45：21-31.

[37]李金城.社交媒体信息可信度的评估策略与影响因素[J].情报杂志，2017，36（1）：181-186.

[38]徐绪堪，楼昱清，于成成.基于D-S理论的突发事件多源数据可信度评估研究[J].情报理论与实践，2019，42（8）：67-72.

[39]李明，李莹，许应成.突发事件环境下的虚拟问答社区知识可信度影响因素研究[J].情报理论与实践，2019，42（9）：128-132，145.

[40]宋之杰，刘绍山，石蕊，等.基于眼动追踪技术的突发事件微博信息可信度影响因素研究[J].情报杂志，2017，36（1）：101-107.

[41]薛传业，夏志杰，张志花，等.突发事件中社交媒体信息可信度研究[J].现代情报，2015，35（4）：12-16.

[42]宋士杰，赵宇翔，宋小康，等.互联网环境下失真健康信息可信度判断的影响因素研究[J].中国图书馆学报，2019，45（4）：72-85.

[43]吕亚兰，侯筱蓉，黄成，等.泛在网络环境下公众网络健康信息可信度评价指标体系研究[J].情报杂志，2016，35（1）：196-200，207.

[44]汤志伟，彭志华，张会平.公共危机中网络新闻可信度影响因素的结构方程模型研究[J].情报杂志，2010，29（4）：36-40.

[45]汤志伟，彭志华，张会平.网络公共危机信息可信度的实证研究——以汶川地震为例[J].情报杂志，2010，29（7）：45-49.

[46]刘熙荧.中国社交媒体社交模式研究[D].长沙：湖南大学，2014.

[47]张明新.网络信息的可信度研究：网民的视角[J].新闻与传播研究，2005，（2）：17-27，95.

[48]孙曙迎.消费者网络信息可信度感知影响因素的实证研究[J].北京理工大学学报：社会科学版，2008，10（6）：50-54.

[49]谷风引.基于社交媒体的应急信息质量与信源可信度双路径模型研究[D].南昌：南昌大学，2019.

[50]Steffes E M，Burgee L E.Social Ties and Online Word of Mouth[J].Internet Research，2009，19（1）：42-59.

[51]郑智斌，邓兰花.网络个人信源及其可信度分析[J].情报理论与实践，2008，31（6）：58-60.

[52]Ellison N B，Boyd D M.Sociality Through Social Network Sites[J].Oxford Handbook of Internet Studies，2013：151-172.

[53]查先进，张晋朝，严亚兰.微博环境下用户学术信息搜寻行为影响因素研究——信息质量和信源可信度双路径视角[J].中国图书馆学报，2015，41（3）：71-86.

[54]Katz M L，Shapiro C.Network Externalities，Competition，and Compatibility[J].The American Economic Review，1985，75（3）：424-440.

[55]何建荣，吴松瑶.高校图书馆微信用户接受和使用行为影响因素实证研究[J].圖书馆研究，2018，48（5）：115-121.

[56]汪岳新.政务微信用户采纳影响因素的实证研究[J].情报探索，2018，（1）：63-69.

[57]李月琳，王姗姗.面向突发公共卫生事件的相关信息发布特征分析[J].图书与情报，2020，（1）：27-33，50.

[58]吴双，闫强，周依群.电子口碑平台对感知可信度及购买意愿的影响[J].北京理工大学学报：社会科学版，2018，20（5）：72-81.

[59]丁学君.网络口碑可信度的影响因素[J].技术经济，2012，31（11）：122-128.

[60]丁科芝.社交网络信息可信度研究[D].武汉：华中师范大学，2015.

[61]吴海波.基于结构方程模型的个性化阅读推荐对阅读决策影响研究[J].情报探索，2019，（12）：81-88.

（责任编辑：郭沫含）