高校学生在学术社交网站使用中感知愉悦的影响研究

　　文/曹继娟 广州番禺职业技术学院

　　摘要：随着社交媒体的蓬勃发展，近年来，学术社交网站（ASNSs）越来越受到高校学生的欢迎，主要用于建立学术档案、分享研究成果以及与学术同行互动等多种功能。然而，目前尚不清楚高校学生在使用学术社交网站的过程中获得了哪些满足感，进而影响到感知愉悦。本研究提出研究假设，创建PLS-SEM模型，通过主流学术社交网站收集404份数据，发现高校学生在使用学术社交网站过程中获得了社交满足感和功利满足感，进而影响到感知愉悦。其中，相较于功利满足感，社交满足感更能激发高校学生的感知愉悦。本研究丰富了满足感理论在社交媒体研究领域的应用，为学术社交网站的平台方提供了相关参考建议。

　　关键词：社交满足；功利满足；学术社交网站；感知愉悦

　　引言

　　毫无疑问，社交媒体正在全球层面积极或消极地影响着高校学生的学习体验[1]。学术社交网站是社交媒体的一种重要表现形式，是专门针对研究人员而建立的网络社区。在我国，高校学生使用学术社交网站获取知识、查阅学术资料、建立学术档案、与朋友交往，已然成为一种风尚。高校学生常用的学术社交网站包括小木虫、经管之家（人大经济论坛）、Linkedin、Researchgate、LabRoots、ORCID（科学网）、LabRoots、Academia.edu、Impactstory、MENDELEY等。

　　近年来，学术社交网站泛滥，网站分享文献质量低下，无法更好地满足研究人员的需求，成为学术界关注的重点[2]。在学术社交网站竞争日益激烈的情况下，探索高校学生使用学术社交网站感知愉悦的影响因素显得至关重要。学术社交网站通常主要设有专门满足社交需求的板块和专门用于学习研究的功利满足板块。高校学生使用学术社交网站获得什么程度的社交满足感和功利满足感，以及哪个满足感更能激发高校学生的感知愉悦，截至目前还没有研究涉猎。因此，本研究拟采用满足感理论，使用PLS-SEM的方式开展实证研究，丰富该理论的研究范畴，为学术社交网站的管理方提供参考建议。

　　1. 文献回顾

　　1.1 满足感理论

　　满足感理论（uses and gratifications theory,UGT）用于解释个体为什么和如何选择特定媒体来满足不同需求，而不是选择其他替代媒体[3]。过往使用该理论对学术社交网站进行研究的重点，主要集中在哪些满足感促使用户使用或持续使用网站。以往的学者研究发现，社交媒体的使用受多种满足感的驱动，包括情感、认知、社交、习惯性、自我提升和自尊满足、知识获取、群体归属感、同行交流等。目前尚没有使用满足感理论专门针对高校学术使用网站获得的社交满足感和功利满足感的研究。

　　1.1.1 感知愉悦

　　感知愉悦是一种特定的积极情感，指的是个体的幸福、快乐和满足[4]。本研究中，感知愉悦是指个体对于使用学术社交网站获得的愉悦感。前人关于高校学生使用学术社交网站的研究主要集中在三个方面：网络成瘾对学生学术绩效的负面影响[5]、使用学术社交网站的隐私担忧[6]、使用学术社交网站对学业成绩的影响[7]。目前尚且没有专门针对高校学生使用学术社交网站的感知愉悦方面的研究。

　　1.1.2 社交满足和功利满足

　　社交满足包括社交互动和社交呈现。社交互动起源于自我决定理论，社交呈现起源于社交存在理论。社交互动指的是与同行保持社交联系，社交呈现指的是与他人互动中的自我展现。过去的研究表明，社交满足可能影响到用户对学术社交网站的使用[8]。社交满足也可能影响到用户对学术社交网站使用的愉悦感。因此，本研究提出假设1和假设2。

　　假设1：社交互动影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。

　　假设2：社交呈现影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。

　　功利满足包括信息分享和信息记录。信息分享指的是个体愿意与他人分享信息。信息记录是指个体记录发生在自己身上的事情。信息分享影响到用户社交媒体的使用[9]。信息记录影响到用户使用社交媒体的满足感[10]。由此可以假设，功利满足也可能影响到用户对学术社交网站使用的愉悦感。因此，本研究提出假设3和假设4。

　　假设3：信息分享影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。

　　假设4：信息记录影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。

　　基于以上假设，构建研究模型。

　　2. 研究工具和数据收集

　　本研究使用专业的在线平台“问卷星”进行调研，调研时间为2023年5月9日至7月28日，共收集了450份样本。在调查过程中，由于问题过于相似或自相矛盾，手动剔除了46组样本。最终，得到了404份有效样本。研究模型包含了19个可测量的项目，因此样本量是适当的，因为满足了结构方程模型（SEM）分析的10:1比例要求[11]。

　　3. 研究结果

　　3.1 描述性统计信息

　　描述性统计结果包括平均值、标准差、峰度和偏度。表1显示，均值最高的指标为信息分享6，数值为5.490，显示高校学生非常愿意在学术社交网站上发布学习和科研相关的资讯。均值最低的指标为社交呈现3，数值为4.770，该指标测试的是高校学生使用学术社交网站以展示社交属性的意愿，数值表示高校学生这方面的意愿并不高。标准差的数值方面，最高的数值指标为社交呈现3，数值为1.407，最低的数值指标为感知愉悦1，数值为0.968。标准差代表受访者答案数值的离散程度。说明不同的受访者使用学术社交网站以展示社交属性的意愿方面差异较大，感知愉悦的差异较小。关于偏度和峰度的一般准则是，如果偏度或峰度值大于1或小于-1，则属于非正态分布。因为所收集的数据含有非正态分布的数据，因此，采用Smart PLS进行数据处理是合适的，因为该方法可以处理非正态分布的数据。

　　3.2 信度、效度和相关性

　　数据的信度可以通过指标的外部载荷（outer loading）、克隆巴赫阿尔法（Cronbach’s alpha）和组合信度（composite reliability，CR）进行确认。其中，外部载荷的数值越大，指标的可靠性就越高。通常情况下，外部载荷值为0.708或更高被认为是理想的。但是在很多情况下，外部载荷值为0.7就被认为是足够的。克隆巴赫阿尔法和组合信度用于确认内部一致性信度，对于探索性研究而言，数值在0.7到0.9之间是理想的。指标的外部载荷值在0.700到0.860之间，表2显示克隆巴赫阿尔法值在0.745到0.837之间，组合信度在0.854和0.881之间。数据的信度得以确认。数据的收敛效度可通过外部载荷和平均方差提取量（averagevariance extracted，AVE）确认，通常数值要求分别大于0.7和0.5。所有指标外部载荷值均大于0.7，且平均方差提取量均大于0.5，证实了数据的收敛效度。

　　此外，数据的区别效度可通过异构特征-单态特征比（HTMT）的相关性确认。表2显示，变量的相关性系数在0.446到0.794之间（粗体字体），低于0.85，验证了数据的辨别效度。

　　3.3 回归结果分析

　　该研究使用了404个样本和5000个自助法样本来评估研究模型。图1展示了PLS分析的结果，而表2则总结了该分析的结果。感知愉悦的R2为0.438，可以描述为“显著的”。研究结果显示，社交互动（β= 0.301, p值= 0.000），社交呈现（β= 0.203, p值= 0.000），信息记录（β=0.177, p值=0.004）和信息分享（β=0.164, p值=0.020）均显著影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。研究假设1、假设2、假设3和假设4全部成立。相较于功利满足感（信息记录和信息分享）、社交满足感（社交互动和社交呈现）的显著影响效果更为明显。

　　结论

　　该研究发现，社交互动、社交呈现、信息记录和信息分享均显著积极影响高校学生使用学术社交网站的感知愉悦。通过引入感知愉悦这一概念，探索高校学生使用学术社交网站获取感知愉悦的影响因素，丰富了满足感理论在社交媒体领域的研究，为未来的研究者提供了一个新的视角和思路。研究还发现，高校学生使用学术社交网站同时获得了社交满足感和功利满足感。但是，相较而言，社交满足感更能激发高校学生的愉悦感。这说明，高校学生使用学术社交网站更在意是否能够与同行进行互动联系。例如，国内知名的学术社交网站“小木虫”专门设有同行互动的窗口，还有特色的“牵线”服务。虽然可能高校学生访问学术社交网站的初衷是学术信息共享和信息记录等功利性目标，但是繁重的学习任务需要同行的鼓励和支持，尤其是学术研究。基于这一实证研究结果，本研究建议学术社交网站的管理层关注目标用户的这一特点，着力打造社交板块，以激发用户的愉悦感，从而留住用户，在激烈的竞争中保留一席之地。

　　参考文献：

　　[1]李玉霞,蒋超怡.基于社交媒体应用的高校“教-学交互合作”教学模式研究[J].创新创业理论研究与实践,2022,5(1): 158-160.

　　[2]刘虹,李煜.学术社交网络用户知识共享意愿的影响因素研究[J].现代情报,2020,40(10):73-83.

　　[3]程筠瑶.使用与满足理论在新媒体研究中的应用[J].西部广播电视,2022, 43(4):4-6,44.

　　[4]李军,宋晨鹏,叶浩彬.智能服务情境下消费者对服务型机器人使用意愿研究[J].旅游学刊,2023,38(6):136-150.

　　[5]朱峰洁.上行社会比较与大学生社交网络成瘾：疏离感和错失恐惧的链式中介作用[D].沈阳:沈阳师范大学,2023.

　　[6]刘昊.学术社交网络用户知识贡献行为影响因素研究[D].大连:辽宁师范大学,2023.

　　[7]臧蔚.社交网络用户学术信息交流效果评价研究——以Research Gate平台为例[J].江苏科技信息,2021,38(23):17-20.

　　[8]向阳.学术社交网络用户使用行为对科研产出的影响研究[D].武汉:武汉大学,2023.

　　[9]林春香,李雨霞.社交媒体时代学术信息转发与微传播力提升——以学术期刊微信公众号为例[J].福建师范大学学报(哲学社会科学版),2022(6):132-143.

　　[10]刘洋洋.孤独感对旅游者社交媒体分享行为的影响研究：分享动机的中介效应[J].旅游研究,2021,13(4):27-40.

　　[11]Hair JF,Hult GTM,Ringle CM,et al.A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM)[M].Thousand Oaks:Sage Publications,2017.

　　作者简介：曹继娟，博士，助理研究员，研究方向：教育教学研究。

　　基金项目：网络环境下大学生自主学习能力的培养路径研究（编号：2022SK08）；粤港澳大湾区时代高校大学生创新能力培养及评价体系构建（编号：2019GWQNCX081）。