贺远琼 李 彬 尹世民

(1. 华中科技大学管理学院； 2. 清华大学新闻与传播学院； 3. 安徽大学商学院)

1 研究背景

数字广告因传播速度快、互动程度高、触及范围广等优势，受到企业极大关注，数字广告支出占企业营销总支出的比重不断上升。2020年中国的数字广告支出达3 570亿元，占广告总支出的69%，在全球经济衰退背景下仍将保持稳定增长的态势[1]。诸如虚拟现实和人工智能等创新技术正在显著改变广告投放模式，数字广告与人工智能融合的生态模式逐渐形成，广告投放愈发精准化和个性化，愈加受到企业的青睐。

然而，数字广告的实际展示效果不尽如人意，用户会使用广告拦截设备来跳过或屏蔽广告[2]，过多的广告投入并未带来企业所期望的收益。相较于传统媒体时代的受众，数字媒体情境下个体的自主意识不断觉醒；同时，技术变革赋予用户更多选择权，可以通过某些方式屏蔽或拦截广告。用户在享受智能推荐的同时也在隐藏自身价值取向和情感偏好，避免广告商追踪或提取个人敏感信息。用户并不会因数字广告的强制曝光(如通过繁琐流程隐藏关闭窗口，或利用技术手段限制跳过或消除广告)而关注，甚至产生与企业意愿相反的意向和行为[3]，学者们将用户的这种反应称为广告规避[4]。

数字化时代下个体对数字广告的规避心理变得更加微妙且复杂，也引发了一些新的管理问题。例如，是将广告强制展示给用户，还是给用户广告选择权。鉴于此，如何优化广告内容和投放形式以提高转化率是广告业面临的一个重要问题。当下，用户在消费广告时不再过多关注其使用价值，而更偏向于高质量内容所带来的情感满足以及与广告商的和谐共存之道。以往有研究认为，广告规避负面影响广告展示和网站收益，但并非任何情况下都是如此，即用户规避可能会刺激广告内容和形式质量的提升，从长远看或许会实现共赢局面[2, 5]。

目前，学术界对数字广告规避这一议题进行了相应研究，但争论和思考方兴未艾。相较于国外，国内学者针对这一现象的研究相对较少，对数字广告规避的关注略显不足。国内学者最初主要关注用户对数字广告的抵触和规避情况，随后从认知和情境视角切入，考察广告特征、个体感知等因素对数字广告规避行为的影响，探究用户规避的心理建构和作用机制[6, 7]。随着大数据和人工智能技术的持续赋能，以往研究无法很好解释这一新型技术背景下数字广告规避的深层作用机制，需要对现有成果进行整理和归纳，从而为未来研究奠定基础。

2 传统与数字广告规避的联系与区别

2.1 传统与数字广告规避的联系

在传统媒体广告时代，广告规避的研究对象主要包括报纸、杂志、广播和电视等传播媒介，学者们着眼于电视商业广告的用户规避，主要研究电视广告出现时，用户是通过离开房间或转移目光等物理方式，还是利用遥控设备转换频道或快速播放等机械方式规避广告[8]。随着数字革命所导致传播领域的不断变化，创新技术增强了广告与用户之间接触的灵活性和连接性，数字广告规避的内涵和维度在传统广告规避的基础上有所延伸，但其并未脱离传统媒体情境下广告规避的定义和维度划分。换言之，数字广告规避与传统广告规避的内涵和维度仍是一脉相承，传统广告规避的科学内涵和相应维度依旧适用于数字广告情境。

具体而言，数字广告规避的内涵根植于传统广告规避，可定义为数字媒体用户不同程度地减少广告曝光的所有行为[9]。依托于传统广告规避的物理和机械规避维度，数字广告规避的维度主要可划分为以下3种类型：①认知规避，是指用户倾向于有选择性的避免关注(如对说服性信息的广告视而不见或转移注意力)；②情感规避，是指用户对数字广告的负面情绪(如反感、厌恶等)；③行为规避，是指使用特定行为以避免非自愿接触(如滚动或关闭页面等)[9]。但情感规避这一维度目前仍存在争议。有学者认为其并不是具体且有形的规避活动，仅与用户的主观厌恶情绪密切相关，因而只选择认知和行为规避这两个维度进行探讨[10]。此外，用户的决策过程会明显地呈现出随时间推移而连接的序列阶段[11]，而规避维度(认知—情感—行为)可能对应着这一序列(认知—情感—意动)，反映用户规避数字广告时所经历的心理进程。

2.2 传统与数字广告规避的区别

数字化技术开启了广告创新、适应和发展的新阶段，形成了一个部分不受控制和多方链接的混合情境，显著改变着用户的态度和行为模式[12]。传统媒体广告更多的是单向式、强迫性展示，容易截断心流体验，用户此时则倾向于采取自我保护的措施以实现心流扰乱的最小化[5]。数字广告因创新技术和媒介扩散机制的发展而有所变化，其关键特征在于与媒体环境的不断融合。嵌入在信息流或视频流中的广告会刺激用户采用多任务处理模式，从而影响他们对媒体内容和广告元素的注意偏好[13]。此外，数字技术给予了更大的自由度和控制权，用户所扮演的角色不断扩大[2]。由此，相较于传统广告情境，数字媒体情境下的用户规避心理更加复杂和多变。目前，整合的广告规避框架设计更多地代表着传统广告情境下的用户规避模式，但实践界正在面临着数字广告规避的新挑战，尤其是人工智能技术带来的深刻转变，导致两种情境下的规避模式存在差异，主要体现在用户规避的刺激来源(情境接触)和刺激评估(测量方法)两个方面。

2.2.1情境接触差异

数字化技术革命导致传播领域的深刻变化，从离线媒介为主的传播环境转变为在线媒介为主的数字广告格局[12]。数字广告的分发渠道日趋多样，用户对于广告的接触点变得更为复杂，这些接触点的变化潜在影响着用户的认知和行为模式。传统媒体广告情境下，用户通过物理接触点(如传统电视)观看或浏览广告信息[4]，广告展示更为突出且单一，即放置于电视节目的前后或中间并使用整版进行强制曝光，此时用户并不能看到除广告外的其他内容，心流仅因广告的曝光而改变，广告的出现容易强化抵触情绪，用户倾向于在心理和行为上屏蔽或截断。

在数字媒体情境下，数字接触点(流媒体或社交平台)的增多使得用户在决策的任一阶段都会面临着广告的影响，即在购买决策之前、期间和之后都会与数字广告进行互动，已经超越了简单的“广告输送眼球”模式[13, 14]。营销实践者会仔细考虑广告的投放场景，愈发强调媒体情境与广告元素的相似性，以期在有限的财务预算和展示页面下实现有效曝光[14]。在这种情况下，用户需要同时处理媒体内容与广告元素，不断在多种媒体形式之间进行注意切换，认知评价和情感偏好也会随之不同。即媒体内容与广告元素的契合会产生同化效应，而广告标签或品牌内容的凸显则会导致对比效应的出现[13]。可见，相较于传统广告规避，数字媒体情境下广告规避聚焦于具体的场景流，其归因模式会因情境接触的不同而存在显著差异，用户可能会更多地将自身决策归因于媒体内容与广告的同化或对比属性特征，而不单单是意图避开的广告信息。

2.2.2测量方法差异

广告作为实现营销目标的重要工具和手段，可以通过吸引注意和刺激唤醒来影响用户的认知评价并促进购买意向。然而，广告效果提升的最大阻碍是用户规避，它减少或消除了用户接触机会，降低广告的点击和转化率[5, 10]。由此，需要对广告规避进行合理衡量以探索并管理用户认知和行为。在传统媒体情境下，由于技术和时空限制，问卷调查和情景实验是测量广告规避的两种主流方法。问卷调查需要用户对广告规避做出自我回想性评估报告，主要以横截面数据收集为主。情境实验强调根据研究目标的需要而控制某些因素或改变条件以观察用户对广告的实际规避反应，因其易操控、可重复等优点，被认为是测量传统广告规避行为的有效方法之一。

数字媒体情境下，广告元素与媒体内容整合传播机制的变化使得问卷调查和实验法的局限性日益凸显。被试者需要填写开放式问题或Likert量表，但这都难以反映用户的实时规避意向，更重要的是无法捕捉用户对广告的微表情或潜意识反应。此外，人工智能和机器学习等技术的发展逐渐挑战传统广告规避的主流测量方式，部分学者开始融合或呼吁利用跨学科领域的技术方法。例如，使用神经科学技术，测量用户在同化及对比效应下对待多模态广告特征的认知和行为反应[15, 16]。

3 基于文献计量方法的研究分析

3.1 研究方法概述

文献计量法是通过统计运算与数学建模思维进行文献共引分析、耦合分析以及词频分析等，并利用科学知识图谱软件展现主题动态演化规律的主流研究方法[17]。相较而言，传统的定性归纳需要相关且丰富的专业知识基础来探究文献间的关系及趋势识别，有助于主题挖掘的深度，但同时存在人力成本较高，结论的主观性较强和缺乏挖掘数据的潜在意义等局限。此外，传统的共引分析侧重于引文的单个聚类内连接，忽视了不同主题间的相互联系和作用[18]。由此，减少对专业知识的过分依赖和研究人员的认知负荷是非常必要的。在此背景下，文献计量方法在汲取了传统定性方法的核心内涵的基础上，利用自有运算模式对题录文本进行量化计算和主题分析，为文献研究的时效性和复现性提供了机会。

不同于传统的定性归纳，文献计量法采用定性与定量相结合的方式，避免了研究人员的主观偏差和文献来源广度不足等问题，有效弥合传统定性分析方法的局限[17, 19]。具体而言：这一方法使用关键词共现技术将提取后的题录文本进行分析，清晰直观地呈现出相关主题的知识结构与研究前沿。目前，最受学者青睐的文献计量分析工具是Citespace软件，以科学知识图谱的方式将文献之间的关系和前沿动向进行分析，简化了引文网络的复杂性，提高了文献研究的客观性。

3.2 文献来源和分析工具

国内关于数字广告规避研究的文献较少，仅有零星研究对这一议题展开相应探讨。鉴于此，在基于文献计量方法的研究中，本研究仅选择代表性英文文献进行归纳和分析，以为本土化研究提供建议和参考。

本研究借鉴DAVID等[20]使用的分析步骤和标准，具体如下：①选择“Digital Advertising Avoidance、Internet Advertising Avoidance、Banner Advertising Avoidance、Video Advertising Avoidance、Social Media Advertising Avoidance、Newsfeed Advertising Avoidance”等为搜索关键词对外文电子期刊数据库进行多角度检索，根据首例数字广告出现年份确定文献搜索的时间区间为1994～2020年；②在Google Scholar等学术平台上进行扩展式查询以补充相关研究成果；③所选文献的标题和摘要中至少要包含一个以上关键词，通过阅读剔除与数字广告规避不相关文献，以保证所选文献的相关性；④阅读剩余文献，并删除重复及非核心的期刊文献(以 SSCI、SCIE为筛选标准)。最后，共有73篇文献符合研究要求，仔细阅读所选文献后，使用Citespace软件围绕发表时间和研究主题对文献进行编码处理，具体如下。

3.3 时间分布

从时间分布而言，作为广告史上里程碑式的标志，1994年第一条商业化横幅广告由AT&T公司投放在HotWired网站，意味着数字广告正式诞生，用户规避现象伴随着数字广告的产生而出现。但学术界对这一现象的研究略为延后，相关研究首次出现在EDWARDS等[5]构建的用户对数字弹窗广告的感知侵扰模型中，2008年以来，随着移动设备和定向技术的快速发展以及用户对隐私保护的不断重视，越来越多不同领域的学者投身于数字广告规避主题的相关研究。

3.4 研究主题

3.4.1研究热点分析

针对研究主题，本研究将所搜集文献的标题、摘要及关键词等导入Citespace软件中进行分析，通过关键词共现网络知识图谱来描绘关键词之间的亲疏关系与分布情况(见图1)，以反映数字广告规避的知识结构与研究热点。关键词分析是一种快速了解某一研究议题和学术热点的定性和定量相结合的方法[21]。由于本研究所选文献的被引用情况存在差异，而g-index可以弥补h-index无法反映高被引论文这一缺陷，故使用g-index作为选择标准进行处理。本研究选择关键词作为节点类型绘制数字广告规避的高频关键词共现网络知识图谱，结果显示高频关键词数量共253个，相互之间有706条连线，网络密度为0.022。此外，本研究通过生成词云图以将文本中出现频率较高的关键词进行视觉突出(见图2)，以清晰直观地呈现出数字广告规避的研究热点。

图1 关键词共词网络

3.4.2研究主题聚类

接下来，本研究进一步绘制关键词共现时间线图，结果显示模块Q值为0.722(大于0.3)，这意味着该图的网络聚类模块结构显著。数字广告规避的聚类结果大致可归纳为3个相对比较集中的主题：①最大的聚类主题“广告规避”，包括情境、前因、结果等关键词，侧重于研究不同广告曝光情境下用户规避的影响因素及其所引发的后果；②排名第二的主题为“认知加工”，包括态度、侵扰、心理逆反等关键词，主要探讨了数字广告的内容和形式如何影响用户的认知和心理机制；③排名第三的主题为“社交媒体作用”，包括隐私、个性化、参与等关键词，这反映了数字广告规避研究对于社交媒体的关注，主要研究的是注意力稀缺环境下，数字广告作为媒介赋能用户互动社交及精准投放所引发的隐私关注对用户规避的影响机制。

3.4.3热点发展趋势

突发词通常指那些出现频次在较短时间内相对突然增多的主题词，常用于检测某一议题的主题偏好，以揭示相关研究的前沿动态与发展趋势。本研究进行突变词检测分析以反映数字广告规避研究热点的动态变化。由此可以看出，数字广告规避的主题热点经历了网页广告、认知记忆及情感偏好、隐私关注与个性推荐的转变。

作为包含文字、声音和动画等多种媒体信息的集合，数字广告能够通过强制曝光调动个体的感官记忆，其突变程度最高，持续时间最长，代表了较高的研究热度。以往研究主要关注网页广告的不同呈现方式及位置对用户规避的影响[22, 23]，表明广告规避会随着呈现方式(如大小、动静态、显隐性、垂直或水平等)和位置(上中下、嵌入信息流与否等)的不同而差异显著。随着时间的推移，学术界关于网页广告的研究逐渐减少，其变化趋势也从侧面暗示着移动端广告投放的兴起。

认知记忆和情感偏好的研究则反映了学术界更多从信息加工角度探究用户规避数字广告的心理机制[7, 24]。较之于传统广告环境，数字媒体环境下注意力资源的有限和状态焦虑使得用户对广告的注意偏向与感知阈值发生显著变化，个体的信息加工更易呈现情绪化和片面化。个体在浏览或观看内容时会通过中枢路径和边缘路径两种方式进行信息处理，处理焦点信息时会投入更多的时间和精力，形成较为严谨且逻辑的评价，而处理背景信息则分配更少的注意力[25]。在媒体内容中，用户感会因广告刺激而经历一系列的加工过程，不同的广告设计特征和情境所触发的信息处理机制存在区别。广告刺激会诱发不同程度的唤醒和卷入，此时触发隐性和显性两种差异化的信息加工机制，加之情境的制约或促进，用户的认知和情感反应也会随之不同[25]。

值得注意的是，隐私关注与个性推荐在近几年呈现出较高的研究热度，数字化时代用户对于精准推荐的隐私关注已成为学术界的热门议题[26]。相关研究主要聚焦于隐私政策和数据挖掘对隐私担忧的影响机制，那么如何重新定义个体隐私以及怎样在用户隐私获取与广告精准推荐之间实现相对平衡，这代表了数字广告规避的未来研究趋势。在大数据时代，个体权益与商业利益之间的矛盾所引发隐私关注不断增加，精准推荐在带来体验便利以及个性化定制信息的同时不可避免导致隐私侵犯的日益凸显，而仅仅研究隐私相关的行业政策是不够的。隐私关注作为反映用户对于精准广告中自身隐私状况的主观感知，不仅表现了用户对广告投放所持的认知和态度，还会对后续的规避行为产生重要影响。

用户具有的外在特征和内在特质会影响他们对隐私信息的关注程度，而隐私关注对精准广告规避有着显著地促进作用[26]。需要在个性化精准推荐与用户隐私关注之间进行权衡，在实现个性化交互的同时降低隐私关注以弱化用户规避意向或行为。现有研究的落脚点主要停留在用户的认知和行为层面，对于如何在企业层面进行有效操作以实现平衡的研究却较为有限。

4 数字广告规避的理论述评

以往研究探讨广告规避现象涉及的理论模型主要基于心理逆反理论和精细加工可能性模型。随着数字技术的深入发展，广告投放平台基于场景数据并利用机器学习等技术实现实时广告创建和定向推送，媒介用户越来越倾向于进行多任务的信息内容处理，媒体情境愈发成为重要的制约因素。一方面，广告投放与媒体内容的逐渐原生会导致同化效应的出现；另一方面，那些突出的广告标识和品牌元素则会诱发对比效应[14]。这两种效应并非二元对立，可能会在用户浏览信息流广告状态下同时出现，对用户的规避心理和行为产生重要影响。由此，可能需要利用同化理论和对比理论来扩展原有的理论边界，这为研究用户规避数字广告时所经历的认知加工和心理机制提供了新的观察角度和解释依据。

4.1 传统广告规避理论模型

心理逆反理论作为引用次数最多的理论，描述了个体为恢复失去或被威胁的自由行为所产生的动机状态，被用作解释个体为何抵触甚至反感那些带有说服性质的信息[27]。广告的强制曝光不可避免会诱发抵触情绪的产生，而在多数情况下，个体的抵触情绪并不只是由强制曝光而引发，更多可能是因广告的隐性曝光而加剧，并且这种抵触会通过用户规避的注意偏向、情感偏好和行为点击等方式加以表现。以往多数研究并未直接测量这一变量，而是以心理逆反理论为基础，通过测量感知侵扰、广告刺激等与之密切相关的前因，进而推断出逆反情绪的产生[5, 10]。尽管使用不同术语和方法来反映用户对广告的抵触，但它们都证实了心理逆反理论在解释广告规避现象的适用性。

精细加工可能性模型是基于信息处理深度和数量的不同路径来解释个体对于广告信息的处理过程，为理解和预测用户对广告的态度反应提供了有用的理论框架[28]。用户在经历广告曝光时，对广告的认知评估和卷入程度不仅依赖于信息的客观质量；同时，也受主观因素的制约：使用中枢路径处理信息的卷入度较高，用户倾向于通过理性思维进行信息深度加工。相反，通过边缘路径时用户倾向于在感性主导型心理机制下处理信息，更多的以对广告产生的情感共鸣来决定是否规避广告。这为理解和评估用户对广告的规避态度和行为提供了理性和感性决策两种不同的视角。

值得注意的是，这两种经典的理论模型为逆反情绪和注意偏好在广告规避中的作用提供了基本见解，依旧适用于揭示数字广告规避时用户所经历的状态[2, 10]。但它们仍然存在相应局限，难以完全反映用户在处理嵌入于流媒体的广告时的心理进程。媒介接触点的复杂使得媒体情境对广告效果的影响研究日益重要，沟通范式已经从单纯的广告投放转变为用户生成内容[13]。由此，数字营销情境下应该更关注于媒体内容与广告之间的同化及对比效应，有助于更好地理解数字时代下用户规避的心理机制和作用规律。

4.2 数字广告规避理论模型

4.2.1同化理论

数字媒体情境下信息内容日益增多和页面展示空间有限之间的矛盾使得数字广告的投放面临复杂挑战，广告规避现象愈发凸显。为了应对这一挑战，广告商试图通过利用广告与媒体环境的契合来降低用户的多任务处理疲劳以实现有效曝光。这种契合性的底层理论支撑即是同化理论，指的是同一网页展示环境下个体会简单地将广告与周围的媒体内容契合为有机整体，以进行统一的认知和评估[13]。数字交互环境中的用户多任务处理同时依赖于信息流内容本身和结构的相似度。当广告嵌入于媒体信息流并逐渐原生时，广告元素与媒体内容的形式边界正在消融[24, 29]。在这种情况下，广告的说服效果可以被看作是媒体内容处理的溢出效应。即媒体内容所引发的认知参与和情感偏向会迁移到数字广告，用户对广告的心理距离和建构水平也会随之产生变化。

具体而言，用户对于不同媒介形式所引发的刺激反应及后续调整时间存在差异，媒体内容和广告元素在认知上的“合并”会影响用户对广告的关注和评估[24]，使其倾向于改变对广告的信息处理模式使其更符合自身期望或偏好，以最小化或同化媒体内容和广告之间的认知差异。当广告嵌入信息流内容之间，先前媒体内容诱发的认知唤醒和心流体验可能会同化到后续浏览的广告上，此时广告更多地作为媒体内容的附加值进行处理，易于在用户心理沉浸时产生伪装效应，很少甚至不会诱发负面情绪反应[29，30]。即用户以高水平动机和能力分析整合媒体内容后形成的认知和情感偏好较为持久，并不会因广告曝光的中断而快速消失，那些情绪会影响用户对广告的感知动机和情感共鸣。由此可见，用户的感知阈值会随着刺激(广告元素)与锚点(媒体内容)的接近水平而变化，接近水平是同化效应形成的重要决定因素。数字广告元素与媒体内容及形式的同化会弱化说服知识的激活，降低用户的潜在心理抵触进而影响广告规避的发生。

4.2.2对比理论

同一展示环境下不同媒介形式之间的注意力竞争已是常态现象，需要关注因心智资源有限和媒介内容切换所引发的对比效应，以更好地探讨数字媒体情境下用户规避的心理机制。以往研究指出，数字广告的嵌入需要其与媒体内容的形式契合以弱化心流扰乱[24]。然而，学者之间对比存在着较大分歧，有学者指出广告与媒体内容的同化可能会产生负面效应，在干扰用户对广告信息识别的同时，会使用户感知到欺骗和侵犯，进而影响广告的说服效果[31]。由此，在对比情境下进行广告投放，突出广告的展示形式及其中所包含的品牌元素，有助于吸引用户对广告的注意偏向。这一基本阐述背后的理论支撑在学术上被称为对比理论，它提出了广告认知过程中的另一种竞争性解释，即广告元素与媒体内容所诱发的认知处理模式和视觉注意偏好存在显著差异[13]。

根据对比理论，用户会将嵌入在媒体内容流中的广告视为独立信息源进行处理，他们对广告刺激的系统性评估会偏离媒体内容所形成的认知基准。在利用某一认知模式处理媒体内容时，对待广告元素则更倾向于选择另一种不同的思维路径。例如，当用户以高度专注的状态参与或卷入媒体内容时，他们便没有多余的动机和能力来识别广告中的品牌信息，更倾向于使用自动决策机制进行处理，并不会考虑太多的广告线索。此外，不同媒介形式的认知资源分发与情绪状态有关，处于媒体内容诱发积极状态下的用户，不太倾向于处理和分析广告元素，广告曝光概率也会随之减小。相反，用户会系统地处理广告信息因其在处理媒体内容时未曾或很少消耗心智资源，但这一可能性相对较小，是因为使用流媒体平台的目的就是在于消费视频或资讯内容[10,25]。品牌内容和形式的突显会将用户从媒体内容的心理沉浸转变为广告的关注评估，增加广告注意水平和品牌记忆程度[31]。然而，长时间的广告曝光会强化用户内心的焦虑和不安，促使其采取相应行为来规避广告(如忽略或翻转网页[2])。

数字广告规避研究的相关理论较为宽泛，它们的存在与联系形成了理论研究的基础网络，但由于理论本身的局限性，利用单一理论模型则无法全面阐释这一现象。未来可能仍需引入新的理论模型，从多种理论整合视角深入研究数字广告规避的影响因素和作用机制，为用户规避提供更全面的解释框架。

5 数字广告规避的影响因素和作用机制

曝光是所有广告投放有效的必要前提，但其并不能保证用户的注视时间和频率，注意力稀缺环境下的用户规避现象依旧凸显，尤其在互联网上，广告规避的发生最为频繁。以往学者从不同视角探讨了数字广告规避的作用机制，丰富了广告规避的研究成果，完善了广告规避的研究轮廓，推进了广告规避的研究进程。

数字媒体情境下，由于时间的碎片化和个体意识的觉醒，用户并不像传统的被动接收，而是主动有选择的处理广告信息。心理和行为的复杂化使得数字广告规避的影响因素呈现多元化，不同因素之间也存在着交互作用，需要去构建数字广告规避的集成框架，以更好地阐述用户在面临复杂多变的广告接触点时所经历的心理序列。在总结以往学者先驱性研究的基础上，本研究构建了一个关系框架模型，将数字广告规避的关键诱因按照认知加工的主客体角度近似地归结为用户特征因素、广告特征因素及用户心理因素3类，并阐述各因素间的相互关系(见图3)。

图3 数字广告规避的模型框架

以往研究多将用户特征因素作为预测认知和情感心理及规避行为或意向的前因变量，并且用户特征因素在某种程度上会对广告特征造成影响。用户心理因素更多地在研究中作为中介变量，时而也作为调节变量来影响用户特征或广告特征对下游结果的路径。同样地，广告特征因素会调节用户特征对用户心理的影响。由此可见，因素所扮演的角色随着研究目标的不同而改变。表1概述了数字广告规避影响因素研究的相关文献。

5.1 用户特征因素

信息技术的进步促使数据驱动型广告市场不断发展，越来越多的广告商逐渐转向利用受众的人口统计数据定向投放数字广告以触达目标群体。用户数据的重要性不断提升， 广告界根据对用户特征的深入了解以创建恰当的广告内容和投放形式。

表1 数字广告规避影响因素研究的相关总结

用户特征因素(如年龄、性别、教育程度、收入、文化属性等)，因易于识别和衡量而作为群体细分的重要依据，常被用作自变量以进行用户规避的差异分析或作为控制变量以“净化”其混淆效应。学术界在用户特征的影响方面目前仍未达成共识。对于性别而言，有研究表明心理抗拒水平没有明显的性别差异[34]，但可能由于社会结构的分工不同，男性的抵抗心理会强于女性[34]。在教育和收入层面，受教育程度高的个体则拥有更高的广告知识和更低的隐私关注水平[32]，隐私关注越低的用户则倾向于更低程度的广告规避[26]，但有学者主张可能因更多的时间紧缺感或工作压力感，较高的教育和收入水平与广告规避呈现正相关关系[33]。此外，有关最新研究指出，在社交媒体平台上，无论是总体还是单个平台，人口统计变量与广告规避无关[35]。

近年来，有学者开始研究跨文化背景下用户规避的差异，并指出对控制和抗拒过程的期望可能会从个人主义到集体主义有所不同。个人主义文化更加重视与抵触相对应的自治、独立和自由，处于个人主义情境比集体主义的用户更易产生抗拒心理[36]，更高的抗拒水平则与更强的广告规避程度相关[5]。

5.2 广告特征因素

相比于传统广告，数字广告的形式更加多样化、内容更加精准化，有助于提升广告投放的有效性。互动性和精准化则是数字广告区别于单向式、强迫性传统媒体广告的显著特征。数字广告规避的影响因素在传统广告规避的基础上有着些许延伸，这些延伸更多的是由互动性和精准化所引发的。

互动性被定义为双方或多方媒介通信者相互交流及其同步程度[37]，与用户的心理感知因素相关。具体而言，数字广告被放置于可实现双向沟通的内容环境中，当以实时互动形式呈现时，用户可以实现对广告展示的控制。

投放精准化正是为了应对广告展示效果不如人意这一难题，结合用户的外部特征(如年龄和性别)和使用痕迹(如浏览记录和搜索历史)向其推送满足个性需求或符合消费场景的定向广告，以提升对广告的关注和接受程度。精准化推送会提高感知个性化程度，但同时也会诱发隐私泄露的担忧[26]，继而引发拒绝提供私人数据、负面评价、规避广告等一系列反应和行为。

5.3 用户心理因素

网络信息丰富和个体使用动机使得用户每天都在自愿或不情愿地接触数字信息。数字广告作为一种特殊类型的数字信息，通过显性或隐性的方式传递有说服力的信息，以吸引用户的注意力。这一信息结合不同情境刺激用户的认知加工，对情感和行为反应有着重要的影响。

数字广告规避作为用户有意识地进行信息处理而产生的结果，用户从接受曝光到选择规避会经历一系列的心理过程，他们可能会对意图改变目标和扰乱心流的广告刺激做出相应的反应。这些反应被学者们概念化为不同的感知因素(如感知侵扰、心理抗拒、感知控制、广告态度和隐私关注)，用以研究广告规避程度。

以往研究指出，用户的心理特征因素会充当自变量角色，或是调节变量和中介变量，不同变量之间相互联系，共同作用于数字广告规避。广告规避的触发机制可能因不同的刺激特征而有所不同[2]：物理特征可能触发对数字广告的自动处理，关闭按钮可能会导致用户下意识的点击以规避广告；语义特征则与广告信息的累积加工相关，当观看广告内容时用户的感知和动机可能会持续增强，进而触发行为意图。

随着用户自主意识的持续增强以及时间压力的不断增加，对数字广告的处理愈发依赖于自身感知。不断增加的时长和数量所引发的广告信息过载与处理能力有限之间的矛盾，易引发用户对广告的负面感知，进而导致用户更加急于规避广告。

6 理论贡献和研究展望

本研究的理论贡献主要如下。

(1)梳理了数字广告规避研究的趋势演化从数字广告的研究演化而言，以往研究更多关注于广告投放所产生的效果，即是否有助于提升对品牌偏好和忠诚进而产生购买行为，关于数字广告规避这一细分方向的研究相对较少。内容精准化和形式原生性已成为数字广告的投放趋势，随之应是广告实际效果的提升和用户接受程度的增加，但数字广告规避现象的出现日趋频繁，这一悖论使得数字广告规避的研究提上日程。作为相对较新的研究方向，数字广告规避在传统广告规避的基础上有着些许延伸，但理论研究较为分散，尚未有相关研究提供这一现象的研究脉络和作用机制的清晰概述，并且多数研究主要围绕着用户心理层面进行展开，对企业层面的相关因素考察不足。

(2)探究了数字广告规避的理论模型发展数字接触点的日益增多使得媒体情境成为探索用户规避的重要因素，信息流广告投放时内容与形式的原生与否和沟通范式的转变直接影响用户的状态感知和自主决策。值得注意的是，现有大多数研究仍未跳出传统的广告规避研究的理论范式，可能需要利用同化理论和对比理论来扩展原有的理论边界，夯实数字媒体情境下的广告规避研究的理论基石，进一步指导广告规避的理论建设和管理实践。同化理论是基于同一网页展示环境下媒体内容和广告元素的认知契合发展而来，为广告的关联性与情境一致性提供了理论基础。对比理论则认为广告的说服性评估会与媒体内容所形成的认知评价产生竞争效应，在提高广告关注度的同时，易引发用户的负面情绪反应。这两种理论并非二元对立，它们为解释数字广告规避提供了不同的理论参考和支持。随着人工智能技术不断催生广告格局的转变，未来仍需发展新的理论模型，为研究用户规避现象提供更具创新性和实践性的解释框架。

(3)明晰了数字广告规避的影响因素数字情境下用户的心理和行为更加复杂且微妙，广告规避的影响因素呈现多元化趋势，目前尚未有研究构建广告规避作用机制框架，归纳和解释关键前因。本研究在对以往文献进行系统性审查的基础上，从认知加工的主客体视角确定了3种类型的影响前因。在中介变量的归类上，本研究摒弃了传统的简单罗列方式，而是依据用户规避广告的心理进程进行划分。用户的决策过程会呈现出随时间推移而连接的序列阶段，认知状态是情感偏向的前奏[11]。认知状态指的是用户对广告刺激特征的直接反应，包括感知侵扰、广告怀疑、感知相关和感知威胁等因素；情感偏向则是指用户对高唤醒度广告信息的加工存在的鲜明倾向性，包括心理逆反、感知信任和感知价值等因素。这两种状态可能作为链式中介进行研究，反映着用户在面对数字广告曝光时所产生的认知评价和情感偏向。

未来研究可针对以下几个方面进一步深入展开。

(1)人机协同生态模式下的广告规避及作用机制演化人工智能时代下机器人已成为社交媒体中的有机组成部分，人机共生的生态模式逐渐形成，那么在此背景下数字广告规避是否呈现新的发展趋势？影响用户规避的因素会发生哪些变化？其背后的作用机制是什么？这些都是需要探讨的问题。未来研究可结合人工智能时代背景考察用户规避行为及其作用机制，并进一步探究企业可操作层面的其他结果变量；同时，也要关注变量之间可能呈现的动态非线性化关系。此外，已有研究考察了广告中拟人化形象对认知评价与态度的影响，指出其在带来积极效果的同时，可能存在负面效应[38](如恐怖谷效应)。然而，还暂未有研究关注广告说服过程中产品/品牌的拟人化沟通对广告规避的影响。由此，未来可以探究拟人化沟通能否弱化用户的数字广告规避程度以及这一过程背后的作用机制，推动理论和实践进一步发展。

(2)私域流量直播场景中的广告规避及用户行为表征随着社交网络的发展，网红会因其所具有的权威、知识、地位或与追随者的关系而控制广告信息传播，对用户的认知和行为产生重要作用。不同于口碑营销和传统广告，网红直播营销作为新型广告投放模式的一种，兼顾理性与感性需求，能够调动用户的积极参与。网红直播成为了当前营销的主流方式，不少企业与网红进行合作产品直播。直播营销与消费者购买意愿之间的关系已经得到解释[39]，但目前很少有研究考察网红营销与广告规避之间的关系。网红在进行直播营销时并非所有的产品都是用户感兴趣的，当网红植入用户不感兴趣的产品广告时，用户在多大程度上主动排斥或者避免广告，或因网红的反复刺激而弱化或改变先前的态度？是否与其他投放形式的用户规避在作用机制上存在差异，这也是值得探讨的问题。由此，未来研究可以考察网红在沟通过程中对用户注意偏向和感知偏好的影响，并进一步探究网红直播对广告规避的深层作用机制。

(3)用户隐私关注和广告精准投放的动态平衡机制数字广告的发展促进了内容信息和平台资源的不断融合，企业在收集用户有效信息的基础上进行偏好需求匹配以实现精准营销。用户数据具有更高价值，成为支撑数字广告增长的新逻辑。然而，精准营销在为企业和用户带来好处的同时，也会诱发用户的隐私担忧。用户隐私与精准投放似乎是支点的两端，存在着你高我低的矛盾，广告的愈发精准化意味着对私人信息的进一步获取和利用，不可避免地侵犯隐私边界。以往研究考察了隐私关注与数字广告规避之间的作用机制，但多聚焦于减少数据收集层面，这与精准投放的趋势可能不符，因此，如何在隐私保护与精准投放之间实现动态平衡的研究显得尤为重要。同样地，重新定义互联网用户隐私边界也是未来的研究方向，隐私保护并不意味着全方位封闭用户信息，而是要在尊重知情权的基础上合理利用数据并做好数据脱敏。这些问题可能需要计算传播学、神经学、心理学等不同学科的共同努力，聚焦于企业层面，促进精准投放的良性发展。

(4)全球营销和跨文化背景的广告规避及前因后效与作用边界文化价值观是影响个体态度和行为的重要因素，不同国家的文化属性存在显著差异，尤其是以中国为代表的集体主义文化和以美国为代表的个人主义文化。目前，在集体主义和个人主义背景下比较探讨用户对不同形式数字广告的研究仍然较少。未来可进一步探索不同文化维度下的数字广告规避，揭示差异产生的原因以及具体的影响因素。数字广告规避所带来的负面效应受到学者和营销实践者的普遍关注，但广告规避并非在任何情况下都会引发消极后果。然而，关于这方面的研究屈指可数，该研究空白可能会造成营销实践者无法全面地理解广告规避的作用，致使其不能有效的进行广告投放。未来可以进一步探索在何种情况下数字广告规避引发意外效果及其背后的作用机制。

7 结语

本研究也存在以下局限性：①未对人工智能情境下的广告规避进行探讨和解释。 人工智能为数字媒体提供新的情境，这一技术加持下的广告投放对用户规避造成影响及其影响机制可能会产生新的发现。由于目前尚未有学者对此展开研究，故而仅考虑了现有的广告规避相关文献。未来研究中，可以将人工智能情境加入到研究综述中进行深入探讨。②使用的方法工具存在相应不足。Citespace软件一般基于LSI浅语义索引、LLR对数极大似然率和MI互信息这3种算法对题录文献的显性知识(如标题、摘要和关键词)进行聚类分析，但较难挖掘出文献中存在的隐性知识，对研究前沿和知识基础的探索深度不够。未来研究可以考虑采用多种综述方法(如元分析)相结合，以进一步提高结论的可靠性和客观性。