胡瑜兰

摘 要 在新媒体时代，社交媒体已经成为公众信息获取和发布的主要渠道。2020年，因新冠肺炎疫情，人们的生活和工作由线下转为线上，人们对媒体使用的行为变化引起社会关注。目前已有学者从宏观的角度研究社交媒体的使用与生存状态的关系，但缺少针对某一事件的定量研究。具体来说，用户在疫情期间对社交媒体上的使用行为是怎么样的？社交媒体的使用对用户的生存状态有什么样的影响？以上问题还缺乏相关研究。因此，基于网络对新浪微博用户进行在线问卷调查。结果表明：用户使用微博的次数、转发行为以及社会比较对个人的生存状态具有正向影响，而用户在疫情期间对微博的使用时长对生存状态具有负向影响。

关键词 突发公共卫生事件；社交媒体；新浪微博；生存状态；焦虑

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）18-0049-07

新媒体时代，社交媒体的高互动性使得用户由被动的信息接收者转为主动参与者，也即托夫勒在《第三次浪潮》中所提到的“产消者”。根据WeAreSocila2020年中国地区数字报告显示，新浪微博已经成为网络用户最常使用的App之一。可以说，基本每一个人的手机，都会装有“微博”App。2020年中国互联网络信息中心发布的第45次报告显示，截至2020年3月，新浪微博使用率为42.5%，较2018年上升0.2个百分点[1]。2020年因新冠肺炎疫情微博的使用率大大提升。

由于疫情居家隔离，网民对微博的使用在突发公共卫生事件期间更加活跃。据统计，截至2020年2月4日，微博热搜榜上与疫情相关的话题占比超过60%。网民关于“新冠病毒”“全球疫情”的话题讨论达到220万，阅读量达到307.5亿，远超平时出现的热点事件。可见在突发卫生公共事件中，用户使用微博参与事件讨论、获取相关信息的需求更高，心情也更迫切，微博成为人们情绪跌宕起伏的场域。一方面网民能够通过搜索疫情的信息减缓赖自己对于疫情的恐慌情绪，另一方面可以通过与其他网友讨论疫情信息来满足自己的社交需求（人是社会性的动物，长期在家没有与外界进行社交，会导致个人产生焦虑甚至抑郁情绪）。社交媒体在一定程度上成为人们搜索信息、沟通交流的窗口，但我们也应该反思其用户在长期使用社交媒体后，对自己的生存状态（Well-Being）会产生什么样的影响。

当前已有学者研究社交媒体使用对用户生存状态的影响，但对于突发公共卫生事件背景下用户对社交媒体使用与生存状态的研究还存在空白。因此，本文以具体事件为例，构建了突发公共卫生事件中社交媒体使用对用户生存状态的影响研究模型，通过调查微博用户使用社交媒体的时间、频次以及社会互动，分析突发公共卫生事件中社交媒体使用对用户生存状态的影响，弥补学界从某类具体事件背景下对用户使用社交媒体与生存状态的定量研究的不足。

1 文献综述

1.1 突发公共卫生事件期间关于微博的传播研究

突发公共卫生事件期间对于微博的传播研究主要包括以下两个方面。一是对于全媒体时代重大疫情网络舆论的特征、影响及引导策略研究。王贤卿、吴倩倩[2]认为公众为了缓解对疫情信息的“不确定性”，容易“选择性”的注意所关注的疫情动态。在这种情况下，公众只有通过频繁地“刷”手機，在各类社交媒体软件App搜索自己想要的信息，才能从中获取安全感。二是张放、甘浩辰[3]对流行性传染病疫情期间对公众情绪进行的研究。他们得出两个结论：第一个结论是发生疫情之后，公众的情绪并不是稳定的，而是呈现出持续下降的状态，因此这时就需要政府部门、媒体等提供较多的正面信息来安抚公众持续下降的情绪以及缓解公众对疫情危机的恐慌感，这样才能将公众的情绪稳定在一个相对平缓的状态；第二个结论是他们认为与疫情相关的其他重要事件也会对公众的情绪有影响。以上是学者对于发生特殊事件时关于微博的传播研究。

1.2 用户社交媒体使用行为与生存状态研究

关于用户社交媒体使用行为与生存状态的关系，国内的学者研究较少，国外学者基于社交平台Facebook进行了较多研究。主要包括以下三个方面。一是MariaKalpidou等[4]通过研究Facebook的使用，发现学生使用Facebook与同龄人进行社交联系时，这种关系会变得非常积极。他们认为学生对Facebook的使用和适应性两者之间存在正相关关系。二是Hinkley、Trina、Verbestel等[5]通过调查学龄前儿童使用电子媒体和生存状态的关系发现：电子媒体使用水平的增加预示着用户的生存状态更差；与使用电子游戏或电脑相比，工作日或周末看电视更容易导致儿童出现不良表现，儿童对电视和电脑等电子产品使用的越多，他们的家庭关系就越差。三是Gerson、Plagnol等[6]测量了337名Facebook的用户，他们观察了受众对Facebook的使用、社交比较行为以及性格特征，发现对于目标驱动持续性较高的用户，Facebook社交比较与生存状态呈正相关关系，证实了某些人格特质在Facebook的社交比较和生存状态之间起到了调节作用。这项研究的结果强调了个性的个体差异如何影响Facebook上的社交比较以及如何影响个人的生存状态好坏。以上主要是国外学者对于用户社交媒体使用行为与生存状态的研究。

1.3 用户情感传播行为研究

关于用户情感传播行为的研究，李长荣等[7]通过判断用户的情感类型和情感强度，寻找了影响用户情感表达和传播的影响因素，发现用户在社交媒体上所表达的情感词汇能够反映公众的情绪。例如许多公众都提到的词汇（即高频中心词）反映了公众对于某一事件的主导情感类型。王天一[8]以“新冠肺炎”事件为例发现，用户呈现出的情感中的消极偏向不仅是群体间情感能量的交换，更多的是在封闭环境下相伴而生的一种内在感受。李明瑞、刘婷[9]依据“互动仪式链”理论和情绪“感染效应”，发现带有情感色彩的新闻标题、新闻图片和新闻短视频能够直接或间接地让受众产生情感波动，从而为媒体的舆情引导助力。目前已有学者在进行用户情感的研究，但这些研究多是从用户日常交流的情感互动出发，对于在某一重大突发公共卫生事件的背景下，用户的情感表现以及情感如何在网络中进行传播的研究较少。以上主要是对于用户情感传播行为的研究。

2 相关概念界定

2.1 突发公共卫生事件

国务院在《突发公共卫生事件应急条例》对“突发公共卫生事件”的定义是突发公共卫生事件是指突然间发生，对社会公众的身体健康产生严重损害的重大疾病[10]。武汉市卫健委于2019年12月31日开始通报新型冠状病毒的疫情[11]，2020年1月20日，国家卫健委正式将“新型冠状病毒肺炎”纳入乙类传染病，并采取预防控制措施[12]。互联网时代，社交媒体成为人们发布信息、获取信息的重要传播渠道。在此次疫情中，新浪微博对于疫情话题的阅读量已经超过百亿，因此本文主要是以新浪微博这一社交媒体为例。在新冠肺炎疫情背景下，探析用户对社交媒体的使用与生存状态的关系，以此为将来其他学者以某一具体事件为例对用户生存状态的定量研究提供参考。

2.2 社交媒体

2007年，安东尼·梅菲尔德（Antony Mayfield）在他的电子书《什么是社会化媒体》中提出“社交媒体”（SocialMedia）的概念，他对“社交媒体”的定义是一种能够赋予使用者高度参与感的新型在线媒体平台，这个平台的特点是创新、迅速以及技术融合等。王一帆、曹博林[13]认为社交媒体是基于网络技术基础之上的互动性社区，其最显著的特征就是每一个参与的用户都拥有创造和传播内容的能力，并且用户可以随时随地利用可交流的工具来进行社会交往和社会互动。韦路和陈稳[14]则认为社交媒体的本质是用户生产内容（User Generated Content）和消费者生产的媒体（Consumer Generated Media），其特点是以用户为主，强调用户在使用时的自我表达和内容分享。同时，这里的社交媒体也包括用户间及社群间的沟通交流。综上，本文主要是以新浪微博这一强互动性的社交媒体为主要研究对象，研究用户疫情期间使用微博的时长和频次是否对个人的生存状态产生影响。

2.3 生存状态

生存状态一词是心理学学科上的一个专业术语，在心理学中，对生存状态的定义是“个人根据自身既定的标准对其生活质量的整体性评估”，它是衡量个人生活质量和心理状态的重要性指标[15]之一。在结构方面，Andrews和Withey[16]将生存状态分成了正面的、负面的和认知水平三个维度。正面的生存状态也就是说个人的生活状态较好，负面的也就是说个人的生活状态较差，认知水平则是说个人受教育的程度、对事物的认知情况会影响个人的生存状态。在理论方面，与生存状态有关的理论主要是“社会比较理论”，社会比较理论是指当个人同他人进行横向比较时，个人的生活质量高于别人，自己会感到幸福；如果不是，则感到忧虑。本研究通过调研也发现，疫情期间用户会将自己地区的疫情状况与别的地区的疫情状况做对比，如果自己所在地区情况优于其他地区，那么个人就不会感到焦虑，反之，则焦虑情感上升。

3 研究假设

在新媒体时代，社交媒体已经成为公众信息获取和发布的主要渠道。尤其是在2019年末2020年初新型冠状病毒肺炎背景下，社交媒体为公众对疫情事件的讨论提供了便捷化的主題选择和内容自定义途径，人们对媒体使用的行为变化引起社会关注。目前已有学者从宏观的角度研究社交媒体的使用与生存状态的关系，但缺少针对某一事件的定量研究。具体来说，用户在疫情期间对社交媒体上的使用行为是怎么样的？社交媒体的使用对用户的生存状态有什么样的影响？以上问题还缺乏相关研究。因此，本文主要是以“新型冠状肺炎病毒”事件为例，探讨以上所讨论的两个问题，即在突发公共卫生事件中用户对社交媒体（本文主要是以微博为例）的使用时间、使用频率与个人生存状态的关系；以及讨论疫情期间用户使用微博时间的长短、使用微博的频次是否缓解了用户对不确定形式的焦虑情感。

3.1 社交媒体使用时间与生存状态

对于社交媒体使用时间与生存状态的研究，詹雅婷[17]调查了上海大学生每天使用社交媒体的时间，发现大部分上海大学生每天使用社交媒体时长在2～6小时之间，平均时长在4小时左右。从上海大学生使用手机功能的类型来看，他们花费在社交媒体平台的时间最多。尤其是疫情期间，居家隔离使得我们使用手机的时长大大增加。因此，我们提出第一个假设：

假设H1：社交媒体的使用时间（Usage time）正向影响用户的生存状态。

3.2 社交媒体使用次数与生存状态

针对社交媒体使用次数与生存状态的研究，刘鸣筝、袁谅[18]基于有序回归的分析和马尔可夫链的预测研究了媒介使用行为对公众幸福感的积极作用，发现互联网使用频率对用户的生存状态有影响。本文也将用户使用微博的次数（频率）作为自变量，因此我们可以提出第二个假设：

假设H2：社交媒体的使用次数（Usage times）正向影响用户的生存状态。

3.3 社交媒体个人转发与生存状态

“一键转发”是社交媒体平台传播的关键功能，尤其是在疫情期间，用户对事件的态度能够通过自己是否转发信息来表现。根据先前的研究表明，Twitter网站中近乎35%的微博均为转发微博，在新浪微博中转发比率更是高达65%。统计数据还显示，转发微博的比例还在大规模危机和突发事件中成倍增长，如火灾、洪水、政治选举等。因此，我们可以提出第三个假设：

假设H3：社交媒体的个人转发（Personal forwarding）正向影响用户的生存状态。

3.4 社交媒体社会比较与生存状态

根据社会比较学的观点，用户在被动性社交网站的使用过程中，常常与上行社会比较，即把那些比自己生活条件好的人作为比较对象。在此次“新型冠状病毒”事件期间，根据腾讯、百度、新浪等实时更新的疫情地图，用户可以通过大数据可视化看到疫情的分布情况。通常情况下，用户会根据自己所在地区的实际情况与其他疫情地区进行比较。因此，我们可以提出第四个假设：

假设H4：社会比较（Social comparison）正向影响用户的生存状态。

研究模型如图1所示。

4 研究设计

4.1 数据收集

2019年12月以来，新冠肺炎疫情迅速席卷全球，截至北京时间2020年5月10日16时40分，全球累计确诊病例4 115 662例，新冠肺炎疫情已成为全球聚焦的主要话题。微博等社交媒体平台为此次疫情相关信息传播的重要渠道和影响公众情绪的有效传感器之一[19]。新浪微博作为中国最多的用户受欢迎的微博使用平台之一，从其平台上选取的用户数据在一定程度上可以反映用户在社交平台了解“新型冠状病毒肺炎”事件的具体情况。本文的研究的时间范围选取为2020年1月—2020年3月，因为这一时期是疫情的暴发期，公众对于疫情的恐慌、焦虑在这一时期的表现最为明显。响应国家号召，公众为了抗击疫情不能外出聚集只能在家办公/学习，那么这一时期也正是用户使用社交媒体最为频繁的时期。对这一时间段进行研究，数据具有一定的代表性。

本研究采用的是网络问卷调查的研究方法，采用“问卷星”平台创建网络问卷，并将调查问卷在微信群、朋友圈、微博、QQ等社交平台发放传播。从2020年9月18日在网络上分发问卷，截至2020年10月1日共收集问卷337份，为保证数据的有效性，剔除一部分无效数据（如参与调查问卷的用户不使用新浪微博），最终获得有效问卷303份。

4.2 描述性统计

对调查问卷的结果进行描述行统计。首先对样本在2020年1月—2020年3月疫情期间对新浪微博的使用时间、使用次数、个人转发和社会比较进行描述性统计。如表1所示，对新浪微博的使用时间和使用次数分析结果如下。

每天刷微博的平均时长<1小时的用户占比29.37%、1～2小时的用户占比38.94%、2～3小时的用户占比20.79%、4小时以上的用户占比10.89%；每天刷微博的平均次数为1次的用户占比15.18%、2～3次的用户占比39.27%、4～5次的用户占比20.13%、5次以上的用户占比25.41%。

对新浪微博的个人转发和社会比较分析结果如下。

在疫情期间转发过与“新冠肺炎病毒”有关的信息的用户占比74.92%、未转发过与“新冠肺炎病毒”有关的信息的用户占比28.08%；有86.14%的用户在微博上看到其他地区的新冠肺炎病例人数新增或减少时，会将这一地区的疫情情况与自己所在地区的疫情情况进行对比，而有13.86%的用户不会。

其次，从人口统计学的角度进行分析结果如下。

疫情期间每天使用社交媒体4小时以上的女性用户占比27.75%，男性占比11.7%，可见女性使用社交媒体的人数比男性的两倍还要多；但通过样本使用社交媒体的次数可以看到，男性每天使用社交媒体的人数占比26.6%，女性占比24.88%，从使用次数来看相距不大。

因此，在“新型冠状病毒肺炎”期间无论男性还是女性由于对疫情信息的急切需求都会增加他们使用社交媒体的频率。

再次，从年龄段进行分析发现的结果如下。

样本的年龄区间以18岁～40岁的居多，51～60岁的用户仅1人。在整体样本中，18～25年龄区间的大部分用户在疫情期间使用社交媒体时间大约为1～2小时，也有少数用户（19人）使用社交媒体的时间达到4小时以上；41岁以上在疫情期间使用社交媒体的时间超过3小时的用户为0，这也可能与接收信息的渠道有关。社交媒体，尤其是类似新浪微博这样的社交媒体，它的主要用户还是年轻人，对于41岁以上的用户，他们接收疫情信息的渠道更多的还是传统媒体，尤其是像电视这样的传统媒体。

4.3 回归分析

本文采用SPSS（Statistical Product and Service Solutions）软件进行分析，在线性回归分析前，首先对样本作了信度与效度分析，如图2所示，通过SPSS分析得出问卷整体科隆巴赫信度为Alpha0.742，说明问卷整体信度较好。

如表3所示，通过因子分析提取2个因子，累计解释率56.57%，KMO和巴特利特检验系数为0.7，表示问卷可以进行回归分析。

通过SPSS软件分析得到模型的系数，并进行了显著性检验，见图2。综上，本研究所有的假设的检验结果如表4所示。

回归模型的分析结果表明，在2020年1月—2020年3月期间，“用户对新浪微博使用次数（Usagetimes）正向影响用户的生存状态”“个人转发（Personalforwarding）正向影响用户的生存状态”“社会比较（Socialcomparison）正向影響用户的生存状态”均得到验证。H2、H3、H4均成立。H1不成立。根据H1，可以得到用户在疫情期间对新浪微博的使用时间（Usagetime）不具有显著影响。依据H2，用户在疫情期间使用新浪微博搜索有关“新型冠状病毒肺炎”事件的次数正向影响用户的生存状态，用户使用微博的次数越频繁，表现用户对疫情情势信息的需求越强烈。依据H3，用户在新浪微博转发与疫情有关信息的行为对个人的生存状态具有显著影响，用户对疫情信息的转发数量越大，表现个人对疫情的实时情况需求更高，即更焦虑。由H4可得，用户在进行其他地区与自己所在地区的疫情情况进行对比的行为对个人的生存状态有显著影响。

5 研究结论

本文以“新型冠状病毒肺炎”事件为案例，对303名新浪微博用户进行了在线问卷调查，对用户使用微博的时间、频次、社会互动以及社会比较对个人生存状态的影响进行验证并得到了有效的结论，研究发现：第一，用户在疫情期间使用新浪微博搜索有关“新型冠状病毒肺炎”事件的次数正向影响用户的生存状态，用户使用微博的次数越频繁，表现用户对疫情信息的需求越强烈；第二，用户在新浪微博转发与疫情有关信息的行为对个人的生存状态具有正向影响，用户对疫情信息的转发数量越大，表现个人对疫情的实时情况需求更高，即更加焦虑；第三，用户针对所在地区与其他地区疫情对比的行为正向影响个人的生存状态；第四，用户在疫情期间对微博的使用时间长短与生存状态具有负向影响。

综上，本研究得出了以下结论。

首先，在新冠肺炎疫情期间（主要是2020年1月—2020年3月），样本用户每天使用微博的平均次数为2～3次的居多，占样本用户次数的39.27%。每天使用微博只有1次的用户只有15.18%，使用微博的次数为2次以上的人数占比最多，5次以上的用户占整体样本的25.41%。通过研究发现，频繁使用微博的用户，获得信息的需求更大，对疫情的关注度也更高。这也验证了王贤卿、吴倩倩[2]通过研究得出公众对了缓解对于疫情信息的不确定感，容易“选择性”的注意所关注的疫情动态，在这种情况下，用户只有通过频繁地刷手机，通过在各类社交媒体软件App获取自己想要的信息，才能从中获取安全感。

其次，一键转发是社交媒体平台传播的关键功能，尤其是在疫情期间，转发功能是疫情信息能够及时向公众传播的有力工具。通过实验发现疫情期间有74.92%的用户通过其他网友的帖子转发过与“新冠肺炎病毒”有关的信息，从样本数据可以发现，用户的转发行为正向影响个人的生存状态。这个发现同时也验证了李肇明等所说的情感因素是用户转发行为的关键因素。

再次，疫情期间，由于公众不能近距离接触，因此大部分的信息是通过社交媒体获得。1954年，Festinger第一次提出了社会比较的理论，该理论认为人类身上自带一种评价自己观点的能力。通过问卷调查发现，大多数用户都会将自己看到的信息与自己所在地区的疫情状况进行比较，这种行为对用户的生存状态具有显著的正向影响作用，这也验证了金晓彤等人所说的社会比较对人们心理变化和行为有着重要的影响[20]。

最后，我们发现用户在疫情期间对新浪微博的使用时间长短并非正向影响生存状态，这和詹雅婷的研究有所不同，主要原因是样本数据选择以及问卷测量项的不同。在本研究中，关于用户使用时间的假设是“社交媒体的使用时间（Usagetime）正向影响用户的生存状态”，结果通过实验数据发现用户的生存状态是受到使用微博的频次影响，而并非使用时间长短。

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