社交媒體中用戶評(píng)論如何影響報(bào)道傳播效果——基于MAIN模型的交互線索

一 引言

互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及社交媒體平臺(tái)的崛起，極大地促進(jìn)了傳播者與用戶之間的互動(dòng)，也進(jìn)一步推動(dòng)了用戶的新聞參與。以微博為例的社交媒體一對(duì)多式傳播，以及點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等功能極大地促進(jìn)了傳者與受者之間的互動(dòng)，甚至進(jìn)一步改變了新聞生產(chǎn)的結(jié)構(gòu)。曾慶香等學(xué)者認(rèn)為，人們?cè)跒g覽完新聞后，會(huì)自然而然地繼續(xù)翻閱下方的評(píng)論，甚至為評(píng)論點(diǎn)贊或是在評(píng)論區(qū)中回復(fù)他人評(píng)論。這種短評(píng)論與新聞內(nèi)容本體一起構(gòu)成了受眾對(duì)一則新聞的閱讀和理解過程。這與MAIN模型（Modality- Agency-Interactivity-Navigability）中提到的“要使信息被視為交互式信息，它不僅必須取決于來自交互伙伴的前一條消息，而且還必須取決于它之前的消息。”大體一致。

在社交媒體中用戶評(píng)論能夠成為交互線索，通過影響受眾對(duì)新聞的閱讀和理解過程從而影響新聞報(bào)道的傳播效果嗎？到目前為止，在線評(píng)論對(duì)新聞報(bào)道的影響仍然存在一定爭(zhēng)議。有的學(xué)者認(rèn)為評(píng)論中的不文明現(xiàn)象會(huì)對(duì)報(bào)道效果產(chǎn)生影響，而另一些學(xué)者則認(rèn)為不文明評(píng)論并不會(huì)影響報(bào)道效果。這些不一致的研究結(jié)論一方面不利于學(xué)者對(duì)其進(jìn)行深入研究，另一方面對(duì)于社交媒體平臺(tái)而言也會(huì)影響其對(duì)于評(píng)論區(qū)的管理和功能完善。因此，本文試圖先采取元分析（Meta-Analysis）方法，對(duì)已有的用戶評(píng)論對(duì)報(bào)道傳播效果影響的實(shí)證研究進(jìn)行定量統(tǒng)計(jì)分析，系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)因素的影響效果；再提取出確定能夠影響傳播效果的因素放在中國(guó)社交媒體平臺(tái)——微博中進(jìn)行實(shí)證研究，從傳播效果的三個(gè)層面——認(rèn)知、情感、行為來整體考察用戶評(píng)論對(duì)傳播效果的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）MAIN模型

MAIN模型是由賓夕法尼亞州立大學(xué)媒介效果研究實(shí)驗(yàn)室對(duì)各種數(shù)字媒體進(jìn)行了十年的研究后，確定了四種顯著影響心理效果的線索——模態(tài)（Modality）、代理（Agency）、交互性（Interactivity）以及導(dǎo)航性（Navigability）。這些線索或多或少都存在于大多數(shù)數(shù)字媒體中，并且能夠提供相關(guān)的啟發(fā)式方法。MAIN模型主要關(guān)注數(shù)字媒體可能影響可信度判斷的技術(shù)方面。因此，其起點(diǎn)是技術(shù)的可供性，這意味著媒介擁有促進(jìn)某種行動(dòng)的特定能力。

在MAIN模型中，模態(tài)（Modality）是四種線索中最具結(jié)構(gòu)性，也是界面上最明顯的。例如文本模態(tài)、聽覺模態(tài)、試聽模態(tài)等。而每種單獨(dú)的模態(tài)都可以通過其單獨(dú)存在來提示特定的啟發(fā)式，也可以通過模態(tài)的組合來提示。目前的社交媒體平臺(tái)大多都是由不同模態(tài)組合構(gòu)成的。代理（Agency）在一定程度上則等同于“來源”。Sundar和Nass的研究結(jié)果顯示，所有來源中最受喜愛的是“其他用戶”。也就是當(dāng)其他用戶被歸為消息來源時(shí)，研究參與者更喜歡這些信息并且認(rèn)為它們的質(zhì)量高于新聞編輯或者是自己作為來源。這些結(jié)果也可能是由于潮流啟發(fā)式的運(yùn)作。這與T. Franklin Waddel的研究結(jié)果一致，Franklin認(rèn)為，用戶評(píng)論可能激發(fā)“潮流啟發(fā)式”的心理機(jī)制來影響報(bào)道的可信度，即“如果其他人對(duì)這篇文章進(jìn)行了積極的評(píng)價(jià)，那么我也應(yīng)該這樣做。”

而交互性（Interactivity）則更能夠體現(xiàn)用戶評(píng)論在傳播效果影響中的作用。Carrie Heeter提出，交互性進(jìn)一步表明，媒體對(duì)用戶的需求做出反應(yīng)，并且它能夠考慮到交互過程中用戶輸入的變化。而交互性的真正價(jià)值在于它讓用戶能夠充當(dāng)信息來源，而不僅僅是信息的接收者。導(dǎo)航性（Navigability）是指界面上的一些導(dǎo)航標(biāo)識(shí)，例如菜單欄，搜索框，外部鏈接等等。在社交媒體平臺(tái)上，評(píng)論區(qū)就在文章下方的選項(xiàng)卡中。研究顯示，這樣的選項(xiàng)卡或者下拉列表都可能提示“選擇啟發(fā)式”。因此，利用選擇啟發(fā)式的最佳方法是僅在積極因素超過消極因素時(shí)才觸發(fā)它。在T. Franklin Waddel的研究中也有提到，正面的評(píng)論將會(huì)導(dǎo)致更高的可信度以及問題重要性的感知。

（二）用戶評(píng)論對(duì)報(bào)道傳播效果影響的分歧

以往學(xué)者對(duì)于用戶評(píng)論對(duì)報(bào)道傳播效果的影響主要是從新聞網(wǎng)站和社交媒體兩個(gè)平臺(tái)出發(fā)，其中社交媒體囊括了Twitter、Facebook、YouTube、Blog、Weibo（Microblog）等多種平臺(tái)。

一些學(xué)者認(rèn)為，評(píng)論語氣的文明程度對(duì)其他用戶感知新聞質(zhì)量產(chǎn)生了顯著影響。例如Luwei Rose Luqiu指出，不文明評(píng)論對(duì)新聞報(bào)道的質(zhì)量感知有顯著影響，且接觸不文明評(píng)論的參與者對(duì)新聞報(bào)道的質(zhì)量評(píng)估明顯低于接觸文明評(píng)論的參與者。但Rui Shi的研究則發(fā)現(xiàn)，評(píng)論的文明或不文明語氣并不會(huì)影響對(duì)新聞報(bào)道的質(zhì)量感知。而Porismita Borah的研究結(jié)果則表明，不文明評(píng)論能夠產(chǎn)生影響，但與Luwei Rose Luqiu結(jié)果相反的是——評(píng)論中的不文明行為反而會(huì)導(dǎo)致更高的參與意愿及在線參與。這樣的分歧也存在于其他因素的討論中。Rui Shi等學(xué)者認(rèn)為，正面評(píng)論比負(fù)面評(píng)論導(dǎo)致了更高的質(zhì)量感知。對(duì)于這一問題也有完全相反的研究結(jié)果。例如Christian von Sikorski的研究則發(fā)現(xiàn)，暴露于負(fù)面評(píng)論的參與者有著更高的質(zhì)量感知。而Naab等學(xué)者將評(píng)論中的支持與批評(píng)也納入到效價(jià)的范疇中，他們認(rèn)為，評(píng)論的支持/批評(píng)對(duì)新聞文章的可信度感知有顯著影響，呈現(xiàn)支持性評(píng)論（正面評(píng)論）比呈現(xiàn)批評(píng)性評(píng)論（負(fù)面評(píng)論）能夠使讀者感知到更高的可信度，從而提高了新聞文章的傳播效果。

另外，還有一些學(xué)者從評(píng)論的匿名性、黨派性和評(píng)論中存在的分歧情況等因素出發(fā)進(jìn)行了傳播效果的實(shí)證研究，但這些研究同樣也存在結(jié)論不一致的情況，因此本文提出以下三個(gè)問題：

RQ1：在線評(píng)論中能夠影響新聞報(bào)道傳播效果的因素有哪些？

RQ2：在構(gòu)成影響的條件下，這些因素是促進(jìn)還是削弱了傳播效果？

RQ3：在構(gòu)成影響的條件下，這些因素是通過何種途徑（認(rèn)知、情感、行為）來影響傳播效果的？

三 研究方法

（一）元分析

元分析又稱薈萃分析，是一種基于定量研究結(jié)果進(jìn)行再分析的統(tǒng)計(jì)方法。它是基于預(yù)先規(guī)定的數(shù)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)分配給每個(gè)研究不同的權(quán)重，然后對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行綜合^[12]。該方法特別適用于研究結(jié)果不一致的問題，通過對(duì)已有的統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行更加精確的定量分析，從而解決研究結(jié)果不一致的問題，提高研究的可信度。

1.文獻(xiàn)檢索與篩選

基于對(duì)前期文獻(xiàn)的探索性分析，在文獻(xiàn)檢索時(shí)需要將關(guān)鍵詞進(jìn)行泛化，通過人工檢索標(biāo)題及摘要進(jìn)行文獻(xiàn)篩選，因此確定檢索詞為：在線評(píng)論、評(píng)論、新聞、網(wǎng)站、社交媒體、社交平臺(tái)，對(duì)應(yīng)的英文關(guān)鍵詞為：online comments、comments（review）、news、website、social media、social platform。其中社交媒體包括微博（Weibo/microblog）、微信（WeChat）、博客（Blog）、Twitter、Facebook、YouTube等眾多平臺(tái)。

中文檢索使用萬方數(shù)據(jù)庫和CNKI知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，用“評(píng)論”“在線評(píng)論”與“新聞”以及“網(wǎng)站”“社交媒體”“社交平臺(tái)”“微博”“微信”“博客”相結(jié)合，進(jìn)行主題檢索。英文檢索使用Web of Science、JSTOR、Wiley作為文獻(xiàn)源，另外使用Google Scholar作為輔助文獻(xiàn)源，采用與中文檢索對(duì)應(yīng)的檢索方式進(jìn)行檢索。第一步：關(guān)鍵詞檢索，通過閱讀標(biāo)題及摘要，篩選與主題相關(guān)的文獻(xiàn)，初次篩選得到中文文獻(xiàn)1篇，英文文獻(xiàn)352篇。第二步：通過對(duì)全文的粗略閱讀，對(duì)文獻(xiàn)做進(jìn)一步篩選，篩選標(biāo)準(zhǔn)為：（1）研究問題必須涉及傳播效果的三個(gè)方面中的某一項(xiàng)，即認(rèn)知、情感和行為；（2）研究必須是評(píng)論對(duì)新聞報(bào)道的影響效果，排除研究新聞報(bào)道對(duì)評(píng)論影響的文章；（3）研究必須是評(píng)論對(duì)新聞的影響，排除對(duì)個(gè)人帖子不涉及新聞報(bào)道的影響研究；（4）研究必須為中英文文章；（5）研究必須為實(shí)證研究，排除理論研究、綜述性研究等文獻(xiàn)。經(jīng)過篩選，得到了滿足上述條件的77篇文獻(xiàn)，再通過這77篇文獻(xiàn)進(jìn)行“滾雪球”檢索，又獲得了21篇之前遺漏的文章。因此總共獲得98篇文獻(xiàn)進(jìn)入第三步：研究數(shù)據(jù)必須完整，即報(bào)告了樣本數(shù)量以及相關(guān)系數(shù)或者可以轉(zhuǎn)換為相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)量（t值、d值、η²等）。經(jīng)過文獻(xiàn)篩選，最終得到可以進(jìn)行元分析的文獻(xiàn)共26篇。

2.文獻(xiàn)編碼與數(shù)據(jù)處理

對(duì)篩選后的文獻(xiàn)根據(jù)文獻(xiàn)基本信息進(jìn)行編碼，編碼信息包括作者名、發(fā)表年份、研究平臺(tái)、樣本量以及影響因素。文獻(xiàn)編碼信息見表1。另外對(duì)文獻(xiàn)中出現(xiàn)的影響因素進(jìn)行歸納整理，將同義的變量進(jìn)行合并編碼，得到評(píng)論效價(jià)、片面性、評(píng)論語氣、一致性、評(píng)論分歧、黨派立場(chǎng)、匿名性以及表達(dá)方式8個(gè)變量。但由于片面性、黨派立場(chǎng)、匿名性和表達(dá)方式均只有一篇文獻(xiàn)進(jìn)行了研究，不符合元分析的標(biāo)準(zhǔn)，因此將這4個(gè)變量去除。最終納入元分析研究的4個(gè)變量為評(píng)論效價(jià)、評(píng)論語氣、一致性和評(píng)論分歧。變量具體編碼及定義如表2所示。

由于文獻(xiàn)中所報(bào)告的數(shù)據(jù)形式不一致，需要將其轉(zhuǎn)換為皮爾遜相關(guān)系數(shù)r值。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換均在R語言中進(jìn)行，通過psychmeta包進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

表1 文獻(xiàn)編碼（作者自制）

表2 影響因素編碼定義表（作者自制）

3.數(shù)據(jù)分析

將R語言中轉(zhuǎn)換出的影響因素相關(guān)系數(shù)r值以及各因素所屬研究的樣本量輸入CMA3.0軟件作為效應(yīng)值，再轉(zhuǎn)換為Fisher’s Z值后對(duì)結(jié)果進(jìn)行元分析。

（1）異質(zhì)性檢驗(yàn)

元分析中需要對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，從而進(jìn)行元分析模型的選擇。如果異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，即采用固定效果模型進(jìn)行分析。反之，異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果顯著，則采用隨機(jī)模型進(jìn)行分析。Higgins指出，I²的高低劃分暫定標(biāo)準(zhǔn)為：I²統(tǒng)計(jì)量為25%則表示較低的異質(zhì)性，50%表示中度的異質(zhì)性，75%則為較高的異質(zhì)性。^[1]異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，各個(gè)效應(yīng)量間均呈現(xiàn)出異質(zhì)性，因此本研究采用隨機(jī)模型進(jìn)行分析。

表3 異質(zhì)性檢驗(yàn)結(jié)果（作者自制）

（2）發(fā)表偏倚檢驗(yàn)

發(fā)表偏倚是指那些報(bào)告相對(duì)高的效應(yīng)量的研究比那些報(bào)告低效應(yīng)的研究更容易發(fā)表，從而產(chǎn)生發(fā)表偏倚。本研究采用了Egger回歸截距測(cè)試，最終結(jié)果顯示4個(gè)變量的的p值均大于0.05，即存在發(fā)表偏倚的可能性較低（見表4）。但是4個(gè)變量的漏斗圖都顯示出一定的發(fā)表偏見，因此研究采用了Trim and Fill修剪填補(bǔ)法，對(duì)漏斗圖進(jìn)行了一定的修正。

表4 發(fā)表偏倚結(jié)果（作者自制）

（3）效應(yīng)值分析

效應(yīng)值分析是研究在線評(píng)論中各變量對(duì)新聞報(bào)道傳播效果的影響相關(guān)性。本研究的效應(yīng)值分析結(jié)果如表5所示。結(jié)果顯示，通過顯著性檢驗(yàn)（p＜0.05）的變量只有評(píng)論效價(jià)。根據(jù)Cohen提出的劃分標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)r值大于0.5時(shí)，相關(guān)系數(shù)則為高度顯著的；當(dāng)r值大于0.3時(shí)，相關(guān)系數(shù)則為一般顯著；當(dāng)r值大于0.1時(shí)，相關(guān)系數(shù)則具有低顯著性；而當(dāng)r值小于0.1時(shí)則認(rèn)為基本無相關(guān)關(guān)系。因此在本研究中，評(píng)論效價(jià)（r=0.193）與新聞報(bào)道傳播效果的影響為弱相關(guān)。

表5 效應(yīng)值分析結(jié)果（作者自制）

（4）調(diào)節(jié)變量分析

根據(jù)前文對(duì)影響因素變量的分析，首先確定了評(píng)論效價(jià)是對(duì)新聞報(bào)道效果具有影響的，且存在異質(zhì)性。因此本研究選擇將平臺(tái)作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行分析。最終結(jié)果顯示組間Q=90.600，p＜0.05，研究結(jié)果表明平臺(tái)能夠顯著調(diào)節(jié)評(píng)論效價(jià)與新聞報(bào)道傳播效果之間的關(guān)系。具體調(diào)節(jié)變量分析結(jié)果如表6所示。

表6 調(diào)節(jié)變量分析結(jié)果（作者自制）

4.結(jié)果討論

本研究基于以往的研究再次對(duì)其結(jié)果進(jìn)行定量分析，得出了一個(gè)總體性結(jié)論，即研究發(fā)現(xiàn)從以往研究提取出的評(píng)論效價(jià)、片面性、評(píng)論語氣、一致性、評(píng)論分歧、黨派立場(chǎng)、匿名性和表達(dá)方式的8個(gè)因素中，只有評(píng)論效價(jià)與新聞報(bào)道傳播效果呈現(xiàn)低強(qiáng)度的正相關(guān)（r=0.193），并且受到調(diào)節(jié)變量平臺(tái)的顯著影響。

（二）實(shí)驗(yàn)法

在元分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，再通過實(shí)驗(yàn)法在中國(guó)代表性社交媒體平臺(tái)——微博上通過同一則刺激材料在同一平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)證研究，考察“評(píng)論效價(jià)”這一影響因素是通過傳播效果的哪一層面或哪幾個(gè)層面來達(dá)到最終傳播效果影響的。

1.研究對(duì)象

本實(shí)驗(yàn)共招募了200名實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其中20名預(yù)實(shí)驗(yàn)對(duì)象。實(shí)驗(yàn)對(duì)象均在新浪微博上進(jìn)行招募，確保其為微博使用者。除去20名預(yù)實(shí)驗(yàn)對(duì)象，其余180名實(shí)驗(yàn)對(duì)象隨機(jī)分為3個(gè)實(shí)驗(yàn)組：實(shí)驗(yàn)組一（不閱讀評(píng)論）60人，實(shí)驗(yàn)組二（閱讀正面評(píng)論）60人，實(shí)驗(yàn)組三（閱讀負(fù)面評(píng)論）60人。被試者在參與實(shí)驗(yàn)之前被告知該研究與微博相關(guān)，但不知曉研究真實(shí)目的。被試者會(huì)先通過鏈接瀏覽相關(guān)新聞報(bào)道以及評(píng)論（不閱讀評(píng)論的實(shí)驗(yàn)組除外），瀏覽結(jié)束后完成問卷填寫。

2.刺激材料

本著刺激材料需立場(chǎng)中立，且相關(guān)新聞要素清晰以及評(píng)論立場(chǎng)清晰可辨的原則。本實(shí)驗(yàn)選取了一則ID名為“中新經(jīng)緯”的賬號(hào)在新浪微博上真實(shí)發(fā)布的新聞報(bào)道【一級(jí)致癌物檳榔長(zhǎng)期熱銷，#專家建議檳榔按照煙草監(jiān)管方式監(jiān)管#】。

評(píng)論方面，從原帖的937條評(píng)論中，逐條閱讀評(píng)論，剔除僅表情符號(hào)和與內(nèi)容無關(guān)的評(píng)論，將剩下的評(píng)論按照正面評(píng)論與負(fù)面評(píng)論進(jìn)行分類。為保證實(shí)驗(yàn)對(duì)象對(duì)評(píng)論的瀏覽質(zhì)量，最終正面評(píng)論、負(fù)面評(píng)論各選取了15條放置實(shí)驗(yàn)界面中。

3.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為保證真實(shí)瀏覽環(huán)境，本研究設(shè)計(jì)了一個(gè)微博模擬界面，被試者會(huì)首先瀏覽此模擬鏈接，該模擬界面100%還原了新聞材料所屬主體的賬號(hào)和頭像，以及新聞內(nèi)容。評(píng)論用戶的頭像和昵稱則隨機(jī)生成，評(píng)論內(nèi)容為選取的15條符合正面評(píng)論（負(fù)面評(píng)論）相關(guān)要求的評(píng)論，其余設(shè)置均與微博APP無異。瀏覽完成后被試者將被要求填寫一份調(diào)查問卷。 

本研究的調(diào)查問卷共涉及傳播效果三個(gè)層面的考察，在認(rèn)知上，選取了“記憶度”和“可信度”作為測(cè)量要素；在情感上，選取了“情感態(tài)度改變”作為測(cè)量要素；在行為意愿上，選擇“點(diǎn)贊”“評(píng)論”“轉(zhuǎn)發(fā)”作為測(cè)量要素。

記憶度的測(cè)量即測(cè)試被試者對(duì)于原報(bào)道中提出的幾項(xiàng)監(jiān)管方式記憶如何，可信度是通過5級(jí)里克特量表讓被試者對(duì)原文可信度進(jìn)行評(píng)分，情感態(tài)度改變則是在瀏覽微博界面前后分別通過問卷記錄被試者對(duì)原文中提到的檳榔和煙草的態(tài)度，來測(cè)量被試態(tài)度有無改變；最后行為則是通過被試者是否有點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)意愿來測(cè)量。

4.結(jié)果分析

所有數(shù)據(jù)均在R語言中進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表7所示。

表7 實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果（作者自制）

研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在6個(gè)效果測(cè)量維度中，僅可信度的結(jié)果顯著（p＜0.001），其余維度結(jié)果均不顯著。因此分析結(jié)果表明，評(píng)論效價(jià)是通過影響認(rèn)知層面的可信度來影響整體傳播效果的。

四 結(jié)果與討論

本文首先通過對(duì)前人研究結(jié)果的元分析解決了當(dāng)前用戶評(píng)論對(duì)報(bào)道傳播效果的影響分歧問題。確定了“評(píng)論效價(jià)”這一影響因素能夠影響報(bào)道傳播效果且為正向影響，即評(píng)論越正面，則報(bào)道的傳播效果越好。由于還可能存在“平臺(tái)”這一調(diào)節(jié)變量的影響，以及缺乏中國(guó)的本土實(shí)證研究。因此本文還通過實(shí)驗(yàn)法在中國(guó)社交媒體環(huán)境——微博做了進(jìn)一步的實(shí)證研究。結(jié)果表明，用戶評(píng)論在社交媒體環(huán)境中作為一種交互線索，是能夠?qū)?bào)道傳播效果產(chǎn)生影響的，這種影響主要是通過評(píng)論中的效價(jià)——表達(dá)出來正面或負(fù)面的態(tài)度來影響其他用戶對(duì)可信度的感知來影響整體傳播效果。

而這也與MAIN模型（如圖3）的影響機(jī)制一致。從技術(shù)的可供性出發(fā)，平臺(tái)提供了評(píng)論區(qū)這樣一個(gè)可以交互的區(qū)域，而評(píng)論區(qū)中的內(nèi)容則作為一種交互線索通過認(rèn)知啟發(fā)式——用戶不可能對(duì)每篇報(bào)道都進(jìn)行仔細(xì)評(píng)估，因此只能通過信息的外圍功能來評(píng)估該則信息。而評(píng)論區(qū)則作為技術(shù)提供的外圍線索，用戶可以通過評(píng)論區(qū)的內(nèi)容來激活在隨后評(píng)估中的“心理經(jīng)驗(yàn)法則”從而對(duì)原文本信息進(jìn)行評(píng)估。又或者通過潮流啟發(fā)式——根據(jù)評(píng)論區(qū)的意見選擇跟隨所屬潮流中的意見來對(duì)信息質(zhì)量進(jìn)行推斷，從而影響對(duì)可信度的判斷。對(duì)可信度的評(píng)估最終又會(huì)體現(xiàn)在原信息的傳播效果上。 

這同時(shí)也可以解釋分析結(jié)果中得出的，從認(rèn)知、情感、行為這三個(gè)方面中，只有通過認(rèn)知層面的可信度影響傳播效果是顯著的。首先記憶度是因?yàn)椴豢赡苊课挥脩舳紝?duì)這篇報(bào)道的文字內(nèi)容進(jìn)行了仔細(xì)評(píng)估，從問卷調(diào)查結(jié)果來看，大多數(shù)用戶都全選了問卷選項(xiàng)中給出的所有監(jiān)管方式。而情感態(tài)度更多取決于用戶個(gè)人的先驗(yàn)態(tài)度，大多數(shù)的用戶并不會(huì)因?yàn)橐黄獔?bào)道或者一些其他用戶評(píng)論而輕易發(fā)生改變。最后在行為意愿層面，被試者都愿意點(diǎn)贊，而評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)的人數(shù)極少，這也可能是個(gè)人和原文內(nèi)容情感連結(jié)不強(qiáng)導(dǎo)致的。從少數(shù)用戶評(píng)論中可以看出，是因?yàn)樯磉叺挠H人朋友有抽煙或是嚼檳榔的行為，用戶產(chǎn)生了情感連結(jié)，對(duì)自己或親人朋友有健康擔(dān)憂，才會(huì)觸發(fā)評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制。因此，行為意愿更多地是取決于用戶出于自身的動(dòng)機(jī)與瀏覽其他用戶的評(píng)論并無顯著相關(guān)。

最后，由于本研究在效果測(cè)量維度的選取上可能缺乏科學(xué)性和系統(tǒng)性，所以可能導(dǎo)致某些維度沒能被納入考慮。以及各維度之間可能存在的交互影響在本次研究中也未能體現(xiàn)。在今后的研究中，需要進(jìn)一步改進(jìn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，考慮更多的測(cè)量維度，以及各維度之間的相互作用， 從而更準(zhǔn)確地解釋在社交媒體環(huán)境中，用戶評(píng)論與傳播效果之間的影響關(guān)系。