微信用户“点赞”行为实证研究设计

　　2 实证研究设计

　　2.1 微信用户"点赞"行为模型假设。

　　微信朋友圈发布的每条信息都可能会伴随"点赞"功能，用户对于信息的态度会直接影响到"点赞"行为。而用户的"点赞"行为会让发布者直接接收到通知，因此发布者可说是"点赞"行为的执行目标，因此在进行"点赞"行为时，用户会衡量是否与发布者进行人际互动。因此本研究认为人际互动的动机会影响对信息态度进而影响"点赞"行为。其次，在微信朋友圈的"强关系"社群环境下，微信用户会思考"点赞"行为是否与自己在朋友圈建立的印象形象相符，而引发自我呈现意向影响对信息的态度进而影响"点赞"行为。

　　简言之，本研究提出的假设认为，"对信息的态度"对"点赞"行为具有最直接的影响，而"人际互动"动机和"自我呈现"意向会在影响对信息的态度而间接影响"点赞"行为。

　　本研究以调研问卷前测结果描绘此概念图，以此构建研究模型，在后期深度访谈研究过程中不断完善修正，最后提出"点赞"行为模型，在第 5 章研究结论中呈现。

　　综上所述，本研究模型假设分为三个部分：（1）自变量：对信息的态度（2）中介变量："人际互动"动机、"自我呈现"意向（3）因变量："点赞"行为2.2 问卷研究设计。

　　本研究根据研究者本人的微信使用经验及问卷前测结果归纳出影响"点赞"行为的重要因素，在此基础之上配合深度访谈法，观察记录与受访者的大量对话互动，获取数据资料，综合分析所有搜集的资料信息，完善研究模型。

　　2.2.1 问卷设计。

　　结合研究者的微信使用经验及相关文献资料初步设计问卷后，研究者先邀请 10 名微信用户进行小规模访谈，采取开放式访谈的形式，了解他们微信"点赞"行为的情况及动机。在导师的指导意见下，对问卷中表意模糊之处加以注释及修改，其中"您为微信好友里'点赞'多是哪类人？"的选项中"轻熟人"加以备注，并将另一选项"网友或其他"合并入"轻熟人"选项，删除表达重复的选项，并调整了个别问题的顺序等，以保证研究问卷准确性、简洁性。

　　在正式问卷发放之前，研究者对身边使用微信的同学进行小范围的问卷前测调查，以测试问卷的信度与效度。问卷发放 50 份，收回有效问卷 48 份，然后将回收的数据利用 SPSS 软件进行初步分析，除个别题目选项外，结果比较理想，稍加修改后，大规模发放正式问卷。此次问卷调研通过互联网调查及纸质问卷填写相结合的办法，借助手机移动终端、互联网页、纸质问卷三位一体，较为高效地完成问卷调研任务。

　　2.2.2 问卷结构。

　　本问卷共 21 道题，分为三个部分：参与调查用户的基本信息、用户的微信使用情况、用户朋友圈使用及"点赞"情况 .

　　第一部分：参与调查用户的基本信息该部分包括 5 个问题，针对参与调查的微信用户的人口统计特征的描述，主要包括用户性别、年龄、学历、职业，并在第 5 道问题"您是否使用微信？"设置跳转，选择"曾经使用过，现在没有"或"正在使用"则继续作答，选择"未曾使用"则跳转至最后一题。

　　第二部分：用户的微信使用情况该部分包括 3 个问题，针对参与调查的用户微信使用情况进行描述，主要包括使用原因、使用时间、使用频率。

　　第三部分：用户朋友圈使用及"点赞"情况该部分包括 13 个问题，主要涵盖对用户"点赞"行为的态度、动机、个人意向三个重要变量的测量。

　　2.2.3 问卷的发放。

　　（1）样本选取。

　　由于微信是一种新兴的即时通讯应用、多维的社会化媒体，从 2011 年推出至今仅四年的时间，且微信用户中 18-35 岁的人群所占比重最大，活跃度也最高，本研究选取微信"点赞"行为的调查对象以该年龄段为主，由于在校学生接受及应用新鲜事物能力较强，对微信这一应用较为熟悉了解，因此在本研究中样本选取以学生居多，同时，为了避免呈现出用户单一性特征，本研究还深入街头，获得更广泛的样本数据，丰富调查结果，确保研究的客观性、全面性。

　　（2）发放方法。

　　本次研究的问卷发放包括互联网问卷发放和纸质问卷现场发放两种形式，其中互联网问卷的发放，将设计好的问卷输入问卷星专业调查网站,检查无误后发布，再将问卷链接网址通过 QQ 群、微信群、朋友圈等平台发布出去，邀请微信用户、网友"滚雪球"式传播，通过手机移动终端、互联网页面填答，并设置"同一用户、同一 IP 地址只能填写一次问卷",避免被调查者重复填写，控制调研质量；纸质问卷的发放，将设计好的问卷正反面打印 100 份，于周末在沈阳市皇姑区辽宁大学周边及北行商圈街头进行问卷填写，由研究者本人在问卷发放过程中进行全程跟踪指导，确保问卷填写质量。

　　（3）回收情况。

　　本次研究调查问卷的发放时间从 2014 年 11 月 10 日至 12 月 10 日，经历了为期一个月的问卷发放周期，共计发放调查问卷 250 份，回收 234 份。其中互联网问卷发放 150 份，回收 136 份；现场纸质问卷发放 100 份，回收 98 份。对回收的问卷进行有效性筛选，将作答不完整、胡乱填答、前后填写内容矛盾的问卷予以剔除，最终获得有效问卷共计 230 份。

　　2.3 访谈研究设计。

　　在问卷调查获得结论的基础之上进行深度访谈以进行更深层次的研究，归纳微信用户"点赞"行为的形态以及影响"点赞"行为的因素，辅以量化的方式进行概念间的数量比较，针对不同的取向进一步比较。整体而言分为两部分：

　　（1）结合问卷调查法和深度访谈法挖掘"点赞"行为背后的层层意义和动机。萃取出影响"点赞"行为的因素，并将这些因素归纳整理，同时进一步讨论这些因素之间的关联与交互作用。

　　（2）实际搜集受访者在使用微信时的十个"点赞"行为背后的决定因素。

　　利用内容分析法，分析所搜集到的十个"点赞"行为原因，将这些原因以编码的方式给予数字意义，以区分不同点赞原因或不同受访者间的差异。

　　根据问卷调查获得的资料，本研究发现"信息内容"、"发布者"及"自我形象"为微信用户"点赞"时主要考量的因素。

　　在信息内容的部分，因为受每个用户喜好的影响，同一则信息内容在不同用户心中会有不同的感觉，因此在深度访谈中，以"对信息的态度"概念切入。

　　发布者的部分，本研究发现不是只关系较好就容易产生"点赞",其中还有更复杂的考虑和原因，因此在深度访谈中以"人际互动"动机的概念切入。

　　最后，在自我形象的部分，本研究认为用户将微信及朋友圈视为一个社区内公开的舞台，在舞台上进行形象的塑造，因此在深度访谈中以"自我呈现"意向的概念切入。

　　透过问卷调查，本研究认为"信息内容"、"发布者"、"自我形象"是会影响"点赞"行为的三个主要因素，而它们所代表的概念分别是"对信息的态度"、"人际互动"动机和"自我呈现"意向，而确立这三个重要概念后，本研究接续深度访谈，以确保没有其他因素在"点赞"行为中扮演重要角色，同时更进一步整理出其中顺序关联，以描绘研究架构图。

　　深度访谈法依据访谈问题设计的严谨度可划分为三种类型：第一种为结构式访谈（Structured Interview），也称为标准式访谈，强调一致性的问题及依照顺序询问，避免受访者意见落差，缺点为较缺乏弹性，受访者无法充分表达自我意见；第二种为无结构式访谈（Unstandardized Interview），主要着重于访谈者之间的互动经验及资料搜集，须确实掌握访谈情形与研究议题发展；最后一种为半结构式访谈（Semi-structured Interview），是介于结构式与非结构式访谈之间的一种方式，研究旨在访谈进行之前，根据研究问题与目的先设计访谈大纲，作为访谈指引方针，访谈者也可依据实际状况，对访谈问题做弹性调整。

　　本研究正是采用半结构式访谈（Semi-structured Interview），结合结构式与非结构式的优点，使访谈过程掌握更富弹性，希望能从访谈者的回答中得出非预料的因素，以搜集更详实的研究资料。

　　但本研究采用半结构式访谈也有一定局限。研究者搜集受访者点赞行为及想法时，需要受访者花费十至二十分钟时间回想最近点过赞的人及对应的信息有哪些，再回到手机微信依次翻阅并查找具体的点赞记录，最后由研究者记录下来。在访谈实际操作中，较费时费力，受访者回想起的点赞记录也可能有遗漏。

　　2.3.1 取样方式。

　　本研究旨在探讨用户的微信"点赞"行为，因此本研究以"口语能够清楚表达内心想法"、"年龄介于 18-35 岁之间"的"微信现行用户"为访谈对象。

　　"口语能够清楚表达内心想法"利于访谈顺利进行，同时能够更深入了解用户"点赞"的行为模式。透过资料显示，18-35 岁人群占据微信用户的最大比重，又因与研究者年龄差异较小，受访者较容易展开交谈，也较无心防，因此以此年龄段为限。为更深入并广泛地探讨态度、动机、意向对行为的影响因素，因此以微信的现行用户为抽样对象。在此阶段的深度访谈中，主要探讨不同取向个体间的差异，本研究认为只选择微信重度用户会导致研究结果集中化的趋势，因此深度访谈以微信现行用户为访谈对象比较妥当。

　　本研究探讨的是人的行为，在访谈中涉及"自我呈现"的个人意向等问题，研究者认为访谈者容易保留甚至是防备，特别是较熟识且在日常生活中具有高度互动的人，由于怕被看穿自我形象的塑造以及日后多余的联想，对这类问题较易躲闪。但不熟识的人对研究者的信任度较低，存有先入为主的戒心，因此权衡考虑下，本研究决定平均分配熟识与不熟识的受访者。所谓熟识的受访者就是在日常生活中互动性较强，彼此卷入度较高的，而不熟识的受访者则是在日常生活各领域不会有互动、交叉的。同时给予每位受访者 20 元红包作为奖励，希望透过奖励的获得，受访者较易存有"我要诚实并认真回答"的心态，以增强本研究的信效度。

　　针对熟识的受访者，本研究采用非随机抽样法（nonrandom sampling）中的判断抽样（judgement sampling），此方法是研究者凭主观经验从总体样本中选择那些被判断为最能代表总体的单位选择为样本。因原本即熟识，故研究者不必借由他人推荐来过滤受访者，便可轻易挑选到符合判断标准的受访者。

　　针对不熟识的样本，本研究采用非随机抽样法中的滚雪球抽样法（snowballsampling），滚雪球抽样法是首先利用社会调查选取一些起始受访者，然后从起始受访者所提供的资讯线索取得其他受访者。本研究基于研究调查邀请周遭的朋友推荐适合的人选，而该人选是原本与研究者不熟识的，若在与第一位被推荐的受访者访谈后，认为访谈获得的资料受益良多，则请该受访者再推荐其他适合人选，再透过下一位受访者联系更多受访人选。采用此法的好处有两个，第一是在朋友推荐的情况下，对访谈研究者的信任度会比完全没有关联的陌生人相对来的高；第二是在不熟识他人的情况下，研究者较难挑选其他适合的研究样本，因此本着物以类聚的原则，被推荐的受访人选在人口、心理、行为特征方面更类似于推荐他们的那些人，邀请访谈过的受访者推荐其他适合的受访人选，将抽样失败的风险尽量降至最低。

　　2.3.2 访谈对象简介。

　　本研究在第一阶段的调查问卷结果基础之上，进行第二阶段的深度访谈，将访谈后的资料归纳汇总，将假设提出的"点赞"行为模式架构更加精确并深化架构内的概念，同时进行模型架构验证，提高研究的信效度，完善行为模型。

　　深度访谈研究进行的时间从 2014 年 12 月 11 日到 12 月 31 日，在 20 天时间中共计访谈 10 位微信用户，其中包含 6 位男性、4 位女性。受访者的年龄介于 20 到 28 岁之间，教育程度都在大学本科以上。受访者中有 6 位已经在工作，其余 4 位仍在就读中。其中 5 位熟识，5 位不熟识。

　　访谈地点大多选在咖啡厅或学校等公共场所，在进入正式访谈前会由研究者向受访者说明目的及隐私处理状况，并请受访者填写个人资料，访谈过程全程录音，最后将访谈内容匿名处理后加以分析。

　　2.3.3 访谈大纲。

　　本研究通过问卷调查获得的资料，归纳出影响"点赞"行为的三个概念，为丰富访谈资料便于后期资料分析，本研究除了针对这三个概念，还针对受访者的基本资料、微信的使用情况进行访谈，最后以开放式问题结束，收集近期的十个"点赞"行为进行内容分析。

　　2.4 数据分析方法。

　　因本研究采用的研究方法是定量研究与定性研究相结合，即问卷调查得到规模数据，再借助深度访谈深入挖掘，故对本研究中获得数据的分析方法包括采用 SPSS19.0 统计分析软件分析回收的有效问卷样本数据，以及运用内容分析法分析深度访谈资料，主要的步骤包括：

　　（1）描述性统计分析（Descriptive Statistics）。

　　对各变量的百分比、平均数、标准差等做出统计，来描述被调研微信用户的特征及微信使用情况。

　　（2）内容分析（Content Analysis）。

　　分析深度访谈获得资料数据，对受访者呈现的信息量变化、数字的比对等进行深入分析，由表征的有意义的语句推断出准确意义，层层推理，归纳总结。

　　在深度访谈最后，搜集每位受访者近期的十个"点赞"行为，从 10 位受访者处获得总计 100 个点赞行为，这些行为是由受访者口述，研究者透过内容分析的方式，将资料进行编码，而转换成可以量化的数字。

　　（3）信度分析（Reliability Analysis）。

　　为了检查内容分析中量化结果的客观性，需要对资料进行信度分析。信度分析要求两个或两个以上研究者，经过培训，按照相同的分析维度，对同一材料进行评判分析，计算研究者对相同类目判断的一致性。一致性越高，内容分析的可信度也就越高；一致性越低，则内容分析的可信度越低。

　　（4）多元回归分析（Multiple Regression Analysis）。

　　将多个自变量进行最优组合建立回归方程，预测因变量的相关联程度，解释各个变量之间的关系。用它可以测出微信用户不同的动机、态度、意向对"点赞"行为的影响程度，验证本研究所提假设。