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user: 4. 研究方法 4.1. 问卷设计与收集 调查问卷由两部分组成，第一部分是个人基本信息调查；第二部分是与研究模型相关的问卷题项。正式发放问卷前，对问卷进行前测，调整问卷题项。问卷通过问卷星平台制作，在2018年3月至5月期间，通过微信和微博面向全日制与在职的本科生和研究生群体发放问卷，共收集到有效问卷220份，是问卷题项数量(36项)的5倍，因此，满足结构方程模型有效问卷数量至少是问卷题项数量3倍的要求 [ 19 ]。 问卷调查第一部分为个人基本情况调查，样本的描述性统计分析，如表1所示，包括以下7个方面：年龄、性别、教育程度、职业、拥有电子设备数量和每周上网时间。本次的调查对象年龄为20~30岁的年轻群体占50%；男女比例各占45.5%和54.5%；本科及以上学历占97.3%；在校学生占66.8%；81%的人每周上网时间在10~70小时。 Table 1 Descriptive statistical analysis of sample 项目 类别 人数(220) 百分比 年龄 20周岁以下 60 27.3% 20~30周岁 110 50.0% 30~40周岁 46 20.9% 40周岁以上 4 1.8% 性别 男 100 45.5% 女 120 54.5% 教育程度 高中及以下 6 2.7% 本科 171 77.7% 硕士及以上 42 19.1% 其他 1 0.5% 职业 在校学生 147 66.8% 企事业单位员工 59 26.8% 党政机关公务员 2 0.9% 自由职业者 2 0.9% 其他 10 4.5% 每周上网时间 10小时以下 21 9.5% 10~30小时 62 28.2% 30~50小时 84 38.2% 50~70小时 32 14.5% 70小时以上 21 9.5% 表1. 样本的描述性统计分析 问卷调查第二部分为模型变量的问卷题项，如表2所示。1) 研究模型中媒介依赖度是由用户获取媒介内容的动机所形成，社交媒体是人际交谈和大众传播的平台，因此，本文从了解动机、定位动机和表达动机三方面测度社交媒体依赖度 [ 2 ] [ 3 ]。其中，了解动机：不仅是用户对社交媒体内容的了解，还包括用户的自我了解和评价，如表2中问卷题项，SMD1-SMD7；定位动机：用户获取实践以及与他人互动的实用指南，对自身行为做出引导、判断、修正和决策，如表2中问卷题项，SMD8-SMD14；表达动机：用户不仅可以获取信息，还可以各种形式创造或传播信息，呈现一个人的思想，感受和意见，如表2中问卷题项，SMD15-SMD18。2) 对研究模型中社交媒体的三类话题：时事、体育竞技和游戏动漫，选取线上对各类话题的参与方式、参与频率和参与范围，选取线下对各类话题的讨论对象、讨论频率和讨论范围，测度用户线上参与和线下交流讨论三类话题的程度 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ]。其中，线上参与时事话题方式(OLN1)为多选题项：访问政党或组织的社交平台主页面、发布自己关于时事话题的观点、分享或转发时事新闻、在社交平台上搜寻时事信息和其他；线上参与体育竞技话题方式(OLP1)为多选题项：访问相关组织的社交平台、发布自己关于体育竞技话题的观点、转发或分享相关话题信息、搜寻相关话题信息和其他；线上参与动漫游戏话题方式(OLG1)为多选题项：访问相关组织的社交平台、发布自己关于动漫游戏话题的观点、转发或分享相关话题信息、搜寻相关话题信息和其他；线下交流对象(FLN1，FLP1，FLG1)为多选题项：家人、朋友、同事、同学和其他。 问卷调查第二部分的其余问题，采用李克特五级量表，每个测量项的答案根据积极或消极倾向分为五个等级，并且表示为不同的分数：非常同意(5分)、同意(4分)、不能确定(3分)、不同意(2分)、非常不同意(1分)。 4.2. 信度与效度分析 本研究的信度测量方法采用Cronbach系数，效度测量采用探索性因子分析。为了避免Cronbach系数产生的一些问题，例如：信度膨胀、测量变量具有同等的重要性等问题，这里通过组合信度(CR > 0.6)和平均方差抽取量(AVE > 0.5)进行效度分析 [ 20 ]。 通过SPSS25分析各指标变量Cronbach系数，根据因子分析各变量因子负荷表，并计算组合信度(CR)和平均方差抽取量(AVE)，如表2所示。7个变量的Cronbach系数均大于临界值0.70，CR系数均大于临界值0.6，AVE系数均大于临界值0.5，各变量的因子负荷值均大于0.5，因而可以进行路径分析 [ 20 ]。 Table 2 Indicator variables and factor load of variable 指标变量 因子负荷 AVE CR Cronbach系数 社交媒体依赖度(SMD) [ 2 ] [ 3 ] 0.619 0.709 0.934 SMD1 回顾自己的经历 0.872 SMD2 思考未来的人生计划 0.634 SMD3 参考他人的经历 0.633 SMD4 了解国际新闻 0.843 SMD5 了解国内新闻 0.830 SMD6 搜寻信息 0.703 SMD7 获取感兴趣的信息 0.597 SMD8 计划周末休闲时间 0.577 SMD9 了解如何与他人互动 0.751 SMD10 在工作之余休息 0.833 SMD11 获得安静时间 0.675 SMD12 独处时找到事情来做 0.636 SMD13 找到事情和朋友一起做 0.692 SMD14 和家人或朋友一起娱乐 0.582 SMD15 从他人分享中获得乐趣 0.618 SMD16 分享自己的看法或感受 0.780 SMD17 分享自己的见闻 0.814 SMD18 表达自己的意见 0.782 线上参与时事话题(OLN) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.645 0.779 0.823 OLN1 方式 0.869 OLN2 频率 0.769 OLN3 范围 0.768 线下交流时事话题(FLN) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.673 0.766 0.787 FLN1 对象 0.790 FLN2 频率 0.702 FLN3 范围 0.775 线上参与体育竞技话题(OLP) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.702 0.828 0.864 OLP1 方式 0.825 OLP2 频率 0.834 OLP3 范围 0.856 线下交流体育竞技话题(FLP) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.674 0.774 0.822 FLP1 对象 0.830 FLP2 频率 0.806 FLP3 范围 0.827 线上参与动漫游戏话题(OLG) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.726 0.889 0.921 OLG1 方式 0.862 OLG2 频率 0.882 OLG3 范围 0.811 线下交流动漫游戏话题(FLG) [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] 0.692 0.784 0.906 FLG1 对象 0.884 FLG2 频率 0.854 FLG3 范围 0.752 表2. 指标变量及各变量因子负荷 4.3. 模型拟合度分析 在社会科学以及经济、市场、管理等研究领域，有时需处理多个原因、多个结果的关系，或者会碰到不可直接观测的变量(即潜变量)，这些都是传统的统计方法不能很好解决的问题。20世纪80年代以来，结构方程模型迅速发展，弥补了传统统计方法的不足，成为多元数据分析的重要工具。因此，本研究使用 AMOS25 对模型进行结构方程模型分析 [ 19 ] ，采用最大似然估计法计算模型的适配情况和路径系数。模型拟合度检验结果如表3所示，各项指标基本符合模型适配的标准。 Table 3 Model fitting inde 拟合指标 结果值 推荐值 近似卡方/自由度 2.08 ≤3 近似误差均方根RMSEA 0.071 ≤0.08 比较拟合指数CFI 0.946 ≥0.9 拟合优度指数GFI 0.902 ≥0.9 Tucker-Lewis指数TLI 0.929 ≥0.9 表3. 模型拟合度指标 4.4. 假设检验 本文利用结构方程模型(SEM)中的最大似然法，对提出的9个假设进行验证，模型的路径分析如图2所示，路径上的系数估值反映了潜变量之间影响的方向和影响的程度，变量下方括号中的值表示潜变量能被解释的程度，也反映了模型的预测能力 [ 19 ] [ 20 ]。其中，社交媒体依赖度对时事话题、体育竞技话题和动漫游戏的线上参与，解释力度分别为33.2%，33.6%和44.6%，由此，相对于时事话题和体育竞技话题，社交媒体依赖度对动漫游戏话题线上参与有更强的解释能力；社交媒体依赖度对时事话题线下交流的解释力度为53.3%；体育竞技话题和动漫游戏话题的线上参与，对线下交流的解释力度分别为63.1%和64.4%。 图2. 模型路径分析 假设检验结果的综述，包括：每个假设、路径系数以及路径显著性，如表4所示，9个研究假设中有6个成立。 Table 4 Model hypothesis test result 假设 路径系数 P值 成立 H1a社交媒体依赖度正向影响时事类话题的线上参与 0.337 P < 0.001 *** 成立 H1b社交媒体依赖度正向影响体育竞技话题的线上参与 0.360 P < 0.001 *** 成立 H1c社交媒体依赖度正向影响动漫游戏话题的线上参与 0.368 P < 0.05 * 成立 H2a社交媒体依赖度正向影响时事类话题的线下交流 0.197 P < 0.05 * 成立 H2b社交媒体依赖度正向影响体育竞技话题的线下交流 0.139 P > 0.05 不成立 H2c社交媒体依赖度正向影响动漫游戏话题的线下交流 0.051 P > 0.05 不成立 H3a时事类话题的线上参与正向影响线下交流 0.394 P > 0.05 不成立 H3b体育竞技话题的线上参与正向影响线下交流 0.535 P < 0.001 *** 成立 H3c动漫游戏话题的线上参与正向影响线下交流 0.523 P < 0.001 *** 成立 表4. 模型假设检验结果 4.4.1. 社交媒体依赖度的直接影响 社交媒体依赖度对时事话题、体育竞技话题和动漫游戏三类话题的线上参与有直接正向影响，因此假设H1a，H1b和H1c成立。这是由于用户通过对时事话题、体育竞技话题和动漫游戏话题的选择性接触，感知社交媒体有助于实现日常工作和生活一系列关键目标的程度，感知程度越高，用户会更积极地线上参与，因此，用户对社交媒体依赖度会直接正向影响用户线上参与。 对三类话题的线下交流影响方面，社交媒体依赖度仅对时事类话题的线下交流有直接正向影响，因此假设H2a成立，H2b和H2c不成立。这是由于与时事类话题相对容易与其他人(例如：家人和朋友)谈论，因此，以时事话题为目标的社交媒体依赖度增加更可能直接引发线下后接触交流的增加。而体育竞技和动漫游戏话题针对性和专业较高，相对于线下找到兴趣类似的人群交流，用户更容易通过社交媒体在线上找到兴趣类似的人群，进行线上参与，因此，对体育竞技和动漫游戏为话题的社交媒体依赖度增加，不会直接影响线下后接触交流增加。 4.4.2. 社交媒体依赖度的间接影响 时事话题的线上参与对线下交流无正向影响，因此H3a不成立，由此，社交媒体依赖度不能通过时事话题线上参与对线下交流产生间接正向影响。这是由于对时事话题的社交媒体依赖度增加，用户能获取大量资讯，并且时事话题作为大众话题，无需通过线上参与就很容易找到线下交流对象和交流内容，对时事话题进行线下交流谈论，因此，时事话题的线上社交媒体参与对线下后接触交流的影响不明显。 体育竞技话题的线上参与对线下交流有正向影响，因此H3b成立，由此，社交媒体依赖度经由体育竞技话题线上参与对线下交流产生间接正向影响。动漫游戏话题的线上参与对线下交流有正向影响，因此H3c成立，由此，社交媒体依赖度经由动漫游戏话题线上参与对线下交流产生间接正向影响。对于体育竞技和动漫游戏话题，有一定专业性，用户需要通过社交媒体的线上参与发现兴趣类似的交流对象和交流内容，从而引发更多的线下后接触交流谈论，由此，通过体育竞技和动漫游戏话题的线上参与，社交媒体依赖度能间接影响线下交流。