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第8章 SNS网站用户线上社会资本的获得——以大学生使用者为例(3)

量表共有15个题项,在整体可解释的变异量方面,经主成分分析法抽取后,得到未经转轴的整体解释变异数,抽取特征值大于1的共同因子,共有4个。从碎石图也可以看出第5个因子以后,坡度线趋于平坦,显示保留4个或5个因子是适当。本研究参考这两项结果作为挑选共同因子的判断依据,抽取出4个因子。经最大变异法转轴后,4个因子的特征值分别为2.42,2.10,1.83,1.72,可解释的变异量分别为:16.13%,14.00%,12.21%,11.48%;这4个共同因子可以解释的总变异量为53.8%,达到因子分析标准。

转轴的主要目的在于重新安排题项在每个共同因子的因子负荷量,题项在所属的因子层面依照因子负荷量的高低排序,即为转轴后的因子矩阵。为使共同因子更易于被辨识,表中仅保留各题项中因子负荷量的较大值。

根据因子分析结果,本研究的量表具有不错的建构效度,社会资本量表共抽取出4个共同因子,分别命名为“社会资本的外向性”、“社会资本的同一性”、“社会资本的互惠性”、“社会资本的资源性”,分别代表社会的两个维度:跨越型社会资本(Bridging Social Capital)和紧密型社会资本(Bonding Social Capital)。

(2)SNS网站使用行为的因子分析

本次研究中,SNS网站使用行为各题项的KMO值为0.773,KMO值达到进行因子分析的标准;而Bartlett球形检验值为946.168(自由度为66),p=0.000,达到显著。

调整后的量表有12个测量题项,在整体可解释的变异量方面,经主成分分析法抽取后,得到未经转轴的整体解释变异数,抽取特征值大于1的共同因子,有3个。本研究同时参考可解释的变异量和相应的碎石图,将这两项结果作为挑选共同因子的判断依据,抽取出3个因子。经最大变异法转轴后,3个因子的特征值分别为2.670,2.129,1.235,可解释的变异量分别为:22.25%,17.74%,10.29;这3个共同因子可以解释的总变异量为50.29%。

根据因子分析的结果,SNS网站的使用行为被区分为3个维度。由因子矩阵图可以发现,因子1由6道题构成,命名为“SNS网站使用偏好”,可解释的变异量为:22.25%;因子2由4道题构成,命名为“SNS网站使用强度”,可解释的变异量为17.74%;因子2由4道题构成,命名为“SNS网站使用预期”,可解释的变异量为10.29%。将这3个因子累加之后,可解释的变异量为50.29%。

(3)结构位置带来的社会资本的因子分析

本次研究中,结构位置带来的社会资本各题项的KMO值为0.912,KMO值足够大,已经达到进行因子分析的标准;而Bartlett球形检验值为2282.235(自由度为190),p=0.000,达到显著。

量表共有20个题项,在整体可解释的变异量方面,经主成分分析法抽取后,得到未经转轴的整体解释变异数,抽取特征值大于1的共同因子有3个。本研究同时参考可解释的变异量和碎石图,将这两项结果作为挑选共同因子的判断依据,抽取出4个因子。经最大变异法转轴后,4个因子的特征值分别为3.561,3.354,1.513,1.369,可解释的变异量分别为17.806%,16.771%,7.564%,6.847%;这4个共同因子可以解释的总变异量为48.99%。

根据因子分析的结果,结构位置带来的社会资本的衡量被区分为4个维度。由因子矩阵图可以发现,因子1由8道题构成,命名为“人际沟通的同理心”,可解释的变异量为17.806%;因子2由7道题构成,命名为“人际沟通的主导力”,可解释的变异量为16.771%;因子3由3道题构成,命名为“人际沟通的适当性”,可解释的变异量为7.564%;因子4由2道题构成,命名为“社会实践参与情况”,可解释的变异量为6.847%;将这4个因子累加之后,可解释的变异量为48.99%。

(4)SNS网站使用动机的因子分析

本次研究中,结构位置带来的社会资本各题项的KMO值为0.773,KMO值足够大,已经达到进行因子分析的标准;而Bartlett球形检验值为1093.021(自由度为120),p=0.000,达到显著。

调整之后的量表共有16个题项,在整体可解释的变异量方面,经主成分分析法抽取后,得到未经转轴的整体解释变异数,抽取特征值大于1的共同因子有4个。本研究同时参考可解释的变异量和碎石图,将这两项结果作为挑选共同因子的判断依据,抽取出4个因子。经最大变异法转轴后,4个因子的特征值分别为2.774,1.901,1.649,1.570,可解释的变异量分别为17.34%,11.88%,10.30%,9.81%;这4个共同因子可以解释的总变异量为49.33%。

根据因子分析的结果,结构位置带来的社会资本的衡量被区分为4个维度。由因子矩阵图可以发现,因子1由7道题构成,命名为“合群需求”,可解释的变异量为17.34%;因子2由3道题构成,命名为“陪伴需求”,可解释的变异量为11.88%;因子3由4道题构成,命名为“孤立需求”,可解释的变异量为10.30%;因子4由4道题构成,命名为“离群需求”,可解释的变异量为9.81%;将这4个因子累加之后,可解释的变异量为49.33%。

3.描述统计分析

本次调查共获得有效问卷484份,因此以下百分比的基数都是484。样本数据是在纸质问卷收集以后,分组手动录入SPSS 13.0 for Windows中。

从抽样对象的性别来看,62.2%为男性(301人),37.8%为女性(183人),男女比例为1.6∶1,大体符合抽样母全体(南京大学仙林校区)的实际分布状况;就年龄层次而言,96.5%的抽样对象在1988—1992年间出生(17~21岁),平均年龄为19.4岁(S.D.=1.18);三个年级的统计样本比例大致接近33%,其中一年级的样本数占总体的比例稍低(28.5%)。

(1)互联网使用概况

在互联网的接触年限方面,平均上网年限为2.73年(S.D.=1.912),其中超过95%的学生在两年前已经开始接触互联网,70%以上的人拥有5年以上的网龄。

在日均上网时长方面(M=3.17,S.D.=1.42),约70%的统计样本每天上网时长在0.5~3小时之间。82.4%的学生使用笔记本电脑上网,手机上网47.7%,使用台式电脑的仅为12%。

在互联网的网络应用方面,针对14种常见的网络应用类型提问,要求填答者选出自己最常使用的网络应用类型(最多不超过3项)(0=不使用,1=喜欢使用)。结果显示,抽样对象使用的网络应用类型以信息获取类和交流沟通类的网络应用为主,其中网络论坛(38.35%)(S.D.=0.487)、SNS网站(37.73%)(S.D.=0.485)、搜索引擎(35.67%)(S.D.=0.480)、IM即时通讯工具(35.67%)(S.D.=0.479)是使用率最高的。

在SNS网站的使用方面,71.7%的抽样对象在过去的一个月中使用过的SNS网站数目在1~3个之间。

(2)SNS网站的使用行为

①SNS网站使用强度

SNS网站使用强度的部分(Cronbach's alpha=0.65)由5个题项构成,涵盖了衡量SNS网站使用的频率与持续性方面的多个指标:(1)在SNS网站上的好友数目(1=10人以下;2=11~50人;3=51~100人;4=101~150人;5=151~200人;6=201~250人;7=251~300人;8=301~400人;9=400人以上)(M=4.85,S.D.=2.45);(2)每天花费在SNS网站上的时间(1=10分钟以内;2=10~30分钟;3=31~60分钟;4=1~2小时;5=2~3小时;6=3小时以上)(M=2.58,S.D.=1.26);(3)使用该SNS网站的时长(1=3个月以内;2=3~12个月内;3=1~2年;4=2~3年;5=3年以上)(M=2.91,S.D.=0.932);(4)过去一周内登录SNS网站的频率(1=偶尔会登录(1次或更少);2=每周2~6次;3=每天一次;4=每天多次登录)(M=2.56,S.D.=1.08);(5)在SNS网站页面中留有的信息量(有8项信息,1=有,0=没有)(M=3.73,S.D.=1.92)。

②SNS网站使用偏好

在SNS网站应用服务的使用频率方面,包含有5个测量其应用服务使用频率的题项:在过去的一个月中,平均而言,你参与以下活动的频率如何(从1到5排列,1代表频率极低,5代表频率极高)。(1)在SNS网站上接收好友的讯息(M=3.03,S.D.=1.39);(2)在SNS网站中好友的个人主页上发布信息(M=2.80,S.D.=1.28);(3)在SNS网站上给好友发送站内信息(M=2.49,S.D.=1.31);(4)在SNS网站上与好友共享视频片段、图片和文章(M=2.95,S.D.=1.32);(5)在SNS网站上使用其游戏功能(M=2.48,S.D.=1.46)。以上五个题项都进行了标准化处理,这些题项的Cronbach的α值为0.746。

研究还考察了抽样对象在SNS网站中的好友比例(线下好友/好友总数)(M=2.87,S.D.=0.909),约67%的抽样对象线下好友所占的比例在40%以上。

(3)用户使用动机

①归属需要

这一部分的量表在信度检验后,剩余14个陈述体系,在本次研究中的可信度为α=0.625。各题项的均值(Mean)在2.82~3.79之间,S.D.取值在0.997~1.203之间。在对各题项的标准化取值合并处理后,归属需要的取值范围为27~71,M=47.99,S.D.=6.68。

②排斥恐惧

这一部分的量表在信度检验后,剩余22个陈述体系,在本次研究中的可信度为α=0.64。各题项的均值(Mean)在2.86~3.44之间,S.D.取值在0.995~1.314之间。在对各题项的标准化取值合并处理后,排斥恐惧的取值范围为48~113,M=75.63,S.D.=8.21。

③对SNS网站的认知

在这个部分共设置了两个题项,分别测量了其对SNS网站的预期和诉求。主要包括以下题项:你使用SNS网站的主要目的(1=是;0=否):(1)增进与以前好友的联络(M=0.62,S.D.=0.485);(2)扩大交际圈,结识新朋友(M=0.39,S.D.=0.489);(3)浏览他人页面消遣(M=0.23;S.D.=0.423);(4)毫无目的,打发时间而已(M=0.38;S.D.=0.485);(5)展示自我(M=0.16;S.D.=0.368)。

在题项“你认为SNS网站可以帮你实现什么目的?”中,各选项的频数分别为:(1)找到共同兴趣的朋友(32.1%);(2)了解相关知识(33%);(3)找到异性朋友(9%);(4)其他(25.9%)。这一题项的答案从一定程度上说明了用户对于SNS网站的使用效果的期望不再局限于传统的范围,而是有更多的期望值。

(4)社会资本量表

社会资本测量量表分为跨越型社会资本和紧密型社会资本两部分,共包含了15个题项,其中跨越型社会资本的部分(7个题项)在本次研究中的可信度α=0.694(M=30.94,S.D.=4.34),紧密型社会资本的部分(8个题项)在本次研究中的可信度α=0.739(M=27.86;S.D.=4.96)。负向题目的答案都被反转计算,整体量表在本次研究中的可信度α=0.821。

(5)结构位置带来的社会资本

这部分共包含三个部分的测量,分别为调查对象在现实生活中的结构位置及其人际沟通技能。其中人际沟通技能的量表包含有18个题项,各题项的均值在3.02~3.45之间,说明填答者的人际沟通技能属于偏好的类型。回答者被要求在一个5点量表上对于这些条目的描述的精确度做出排序(1=很不准确,5=非常准确),在本次研究中的可信度α=0.878(M=59.07;S.D.=10.203)。

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