深
柳
堂
编者按
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媒体同步性特征对社交媒体倦怠的影响：新冠疫情风险认知的调节作用
作者｜张梅 崔锦一 张广宇 张巍
内容提要
重大突发公共卫生事件的突发性、不确定及其造成的工作生活方式的改变，易造成社交媒体倦怠。依据媒体同步性理论和个人-环境匹配理论构建理论模型，研究采用问卷法，考察了媒体同步性特征和疫情风险认知影响社交媒体倦怠的机理。研究发现，2020年3月底，个体社交媒体倦怠水平处于中低程度；媒体同步性特征中的并行特征显著负向预测、符号集和可重复处理性特征显著正向预测社交媒体倦怠；疫情严重性感知在符号集、可编排性与社交媒体倦怠的关系中起调节作用。上述结果为完善公共卫生事件中社会心理服务体系建设，提升国家应急管理水平提供了重要的实践参考依据。
关键词
社交媒体倦怠 媒体同步性
疫情风险认知 结构方程模型
正文
一、引言
社交媒体是指以移动终端（如平板电脑、智能手机等）为载体，通过移动网络来实现社交应用功能的网络媒介，它使信息交流跨越了时空限制。近年来，随着互联网的发展，信息过载、无效信息的泛滥及用户隐私的泄露风险等负面因素越来越多，使得用户减少状态发布和信息分享，降低社交媒体使用频率，表现出社交媒体倦怠（social media fatigue, SMF）。当前，相关研究多从社交媒体产品使用的不同阶段、隐私担忧、信息过载和错失恐惧焦虑等视角探讨社交媒体倦怠的表现和成因，较少有研究探讨社交媒体自身特征和用户主观因素的共同影响。依据媒体同步性理论（media synchronicity theory, MST），社交媒体的传送速度、并行、符号集、可编排性和可重复处理性五大内在特征可能影响用户的沟通体验和沟通绩效，进而导致社交媒体倦怠。依据个人-环境匹配理论（person-environment fit, P-E fit），个体特征与所处环境的匹配程度对行为存在重要影响。因此，个体心理需求与环境需求的不匹配可能导致社交媒体倦怠行为。 此外，疫情作为重要的环境因素，改变了人们的生活和工作方式，人们对疫情的风险认知也可能影响社交媒体倦怠表现。基于上述问题，本研究构建了社交媒体同步性特征和疫情风险认知对社交媒体倦怠的影响因素模型，并进行了实证检验。
二、文献综述及理论框架构建
（一）社交媒体倦怠
帕特里克（Patrick）首次提出了“社交媒体倦怠”这一概念，并将其定义为人们被众多社交网站淹没的现象下出现的消极态度。目前，社交媒体倦怠被广泛视为一种主观的多维用户体验，其包括与社交媒体使用和交互的各个方面相关的感觉，例如疲惫、烦恼、生气、失望、失去兴趣或需求及动机降低等。本研究也主张将社交媒体倦怠视为一种心理状态，即用户在社交媒体使用中产生的恼怒、厌倦等消极情绪感受；其外在表现为用户对社交媒体的忽略、潜水、屏蔽、抵制、退出和忍耐等消极使用行为。
纵观本领域的相关研究，社交媒体倦怠产生的心理机制、关键影响因素是关注的焦点。有研究认为，个体认知资源的有限性和信息过载的矛盾导致了社交媒体倦怠的产生。也有研究认为，社交媒体的匿名性等特点会影响用户对隐私和生活入侵的消极情绪感知，进而引发社交媒体倦怠。还有研究通过对Facebook的分析发现，隐私关注和自我效能感可有效预测社交媒体倦怠。
（二）媒体同步性特征对社交媒体倦怠的影响
媒体同步性理论由丹尼斯（Dennis）和瓦拉奇（Valacich）于1999年提出，其将媒体同步性作为沟通绩效的前因，解释了不同媒介对用户沟通交流效用的影响及其过程，是当前媒体相关研究领域最具影响力的理论之一。该理论聚焦于社交媒体支持同步性的能力，认为特定介质所支持的同步性和沟通过程所需同步性准确契合时，沟通效率将会得到提升。反之，媒体同步性特征则会导致超负荷的沟通体验。本研究基于5个媒体同步性特征与社交媒体倦怠的关系，提出了如下5项假设。
1. 传送速度（transmission velocity）
它指反馈的即时性，代表社交媒体支持快速双向沟通的能力。社交媒体中消息的传输和接收几乎是同步的，接收者可以自主选择何时阅读和回复消息。然而，研究发现，延迟回复消息会让用户产生不适感，“秒回”被认为是体贴的、尊重他人的，同时，发送消息者也希望尽快得到对方的响应。这种双方都想更快、更有效地进行沟通的动机会导致紧迫感。此外，无响应的消息数量可能会随着时间的流逝而增加，低反馈及时性会造成用户社交媒体使用的精神压力，进而产生消极情绪。以往研究也证实了传送速度反向影响社交媒体倦怠。据此，本研究提出假设1。
假设1：传送速度对社交媒体倦怠有负向预测作用。
2. 并行（parallelism）
它是指媒体允许可以有效共存的对话数。并行允许人们进行一对多的沟通，同一时间内用户可能既是信息的发送者又是接收者。这种复杂的沟通状态可能破坏对话的一致性，造成用户倦怠。由于人们的认知能力和认知资源有限，多任务并行处理会导致用户信息超负荷和疲劳。而且，与电子邮件相比，即时通讯软件的并行特征更容易使用户产生负面情绪。基于此，本研究提出假设2。
假设2：并行对社交媒体倦怠有正向预测作用。
3. 符号集（symbol sets）
它是媒体提供的允许消息在沟通中被编码的方式。与日常交流不同，用户在社交媒体中只能借助自然化程度较差的符号传达信息，符号集显著影响信息传输和处理效率。社交媒体中的大多信息都以文本格式传输，这无法满足人们的情感表达需求，因此，人们常使用移动表情符号（如emoji）来传递情绪和情感。然而，社交媒体的符号集功能越强，用户越担心自己使用的符号表情无法清晰、准确地表达自己的想法，越需要花更多精力对信息进行编码和解码，进而引发社交媒体倦怠。由此，本研究提出假设3。
假设3：符号集对社交媒体倦怠有正向预测作用。
4. 可编排性（rehearsability）
它指媒体允许发送方在发送信息之前对信息的编辑或调整的程度，其主要影响个体信息加工过程。除微信等少数短时间内可撤回消息的软件，一般社交媒体均无法对已发送的消息进行操作。这就需要用户格外小心谨慎地发送消息，防止犯错。为了确保信息的准确性，用户常会在发送消息前花费时间和精力精心编辑，这不仅会造成消息发送的延迟，一定程度上阻碍了沟通过程，更会让发消息者倍感压力，产生消极体验。由此，本研究提出假设4：
假设4：可编排性对社交媒体倦怠有正向预测作用。
5. 可重复处理性（reprocessability）
它是指媒体具有的重新检查和重新处理所接收消息的能力。社交媒体信息大多以文本形式呈现，这便于消息的存储和日后查阅。这一特征可以帮助用户通过回顾历史信息，如聊天记录，更好地展开当前对话，也可以让新对话参与者了解以往信息，提高沟通效率。然而，社交媒体的可重复处理功能越强，历史消息查看越便捷，用户产生的心理压力越大，越害怕说过的东西都会被永久保存，进而产生倦怠感。由此，本研究提出以下假设5。
假设5：可重复处理性对社交媒体倦怠有正向预测作用。
（三）疫情风险认知对社交媒体倦怠的影响
自2019年底新型冠状病毒爆发以来，人们的办公、学习、娱乐等均线下转线上、室外转室内，社交媒体的使用时间和频率急剧增加。个人-环境匹配理论认为，人与环境的一致或匹配程度会影响人们的行为。该理论被广泛运用于组织和生活压力相关研究中，其中，生活压力主要来自生活的改变和创伤。新冠肺炎疫情作为新中国成立以来传播速度最快、感染范围最广、防控难度最大的一次重大突发公共卫生事件，成为个体重要的压力源。研究普遍显示，公共危机事件下公众的心理易产生较大变化。例如，“5·12汶川地震”时都江堰市高三学生存在不同程度的心理失调；SARS有关的疫情信息对个体的应对行为、心理健康产生影响。可见，疫情背景下人们易产生心理压力，造成个人-环境的不匹配，进而引发社交媒体倦怠。
新冠病毒蔓延时，人们对疫情风险的不同认知可能会调节媒体同步性特征对社交媒体倦怠的影响。心理学研究表明，人们感知到的疫情严重性和可控性会如心理台风眼效应所述，与实际的疫情风险不一致。如果人们更关注确诊数、死亡人数等负面信息，便会高估疫情带来的风险，产生焦虑、恐慌等情绪，将社交媒体的各种同步性特征视为压力源，进而产生想从网络中“逃离”的心态。相反，如果人们对国家的防控措施持积极态度，对病毒的传播和控制有科学认识，就会感知到较低的疫情风险，减少焦虑等负面情绪的产生，缓和社交媒体倦怠心理。由此，本研究提出假设6。
假设6：疫情风险认知调节媒体同步性特征和社交媒体倦怠间的关系。
综合上述分析和相应假设，本文构建了图1所示的社交媒体倦怠影响因素的理论模型，并通过问卷法对其进行了检验。
三、方法
（一）研究对象
研究对象的取样综合考虑了如下因素：①鉴于2020年3月底取样时全国疫情形势仍相对严峻，线下调查无法开展，故采用网络取样的方式。②本研究对象为使用社交媒体的全国网民，其抽样框不确定，概率抽样存在困难，无法进行随机取样。③以往社交媒体使用的研究大多采用配额抽样等方式替代，且为增加代表性，抽样时需尽可能考虑性别、年龄、学历等个体差异变量。但本研究由于经费限制无法确定合适的配额、分层抽样标准进行精准数据定制。④社交媒体倦怠是一种心理感受，具有一定的普遍性，抽样方式的不同不会导致心理规律产生根本性差异。⑤就目的而言，本研究重点不是对全国网民的总体状况进行推断，而是检验图1所示的理论模型，故方便取样具有一定合理性。综合考虑上述因素后，本研究最终采用大范围的网络自愿样本的方式进行取样，并通过严谨规范的数据取样程序保证了样本的代表性。
所有课题组成员通过微信群、微信朋友圈等方式在不同人群广泛发布研究招募海报，被试通过扫描“问卷星”平台二维码自愿完成调查，最终获得来自全国122个城市的有效样本494份。其中，男、女生各247人（50%），平均年龄36-62岁（SD=14.215），年龄范围在14-75岁之间，学历以大学本科（58.91%）、户口以城镇户口（83.81%）为主。样本具体特征见表1。
由表1可知，本研究的样本大多为学生或有固定工作的人群，其大多受过高等教育且为城镇户口，年龄跨度较大。通过回溯性对比中国互联网络信息中心（CNNIC）2022年2月发布的第49次报告，上述人口统计学特征均满足全国网民的整体状况，一定程度上达到了分层抽样的效果。例如，本研究51岁以上群体116人占比为23.48%，大致符合全国10.32亿网民2021年12月份的占比26.8%。
（二）研究工具及其信效度
基于对各变量的概念操作化定义，本文所有测量项目以及各维度的信度、效度如表2所示。
媒体同步性特征的测量改编自帕克（Park）等人2019年开发的问卷。该问卷包含19个条目，分为5个维度，采用李克特7点量表计分，1为“强烈不同意”，7为“强烈同意”，反映了个体的社交媒体（如微信、QQ）使用情况。例如，“我在和一个朋友聊天的同时，也会和别的朋友聊天”一题反映了“并行”特征。验证性因子分析结果表明，该问卷结构与数据拟合良好，χ²/df=3.84，CFI=0.88，IFI=0.88，RMSEA=0.08。问卷内部一致性信度的计算结果表明，5项社交媒体同步性特征Cronbach α系数均达到良好水平。
社交媒体倦怠的测量改编自李（Lee）等人2016年和叶培伦（Yperen）等人2003年的问卷。该问卷共4个条目，采用李克特7点量表计分，1为“强烈不同意”，7为“强烈同意”，以陈述句的形式对社交媒体倦怠进行描述。例如，“我对于每天都要通过社交APP和好友聊天感到疲倦”。该问卷结构与数据拟合良好，χ²/df=22.29，CFI=0.96，IFI=0.96，RMSEA=0.21；内部一致性系数Cronbach α为0.87。
疫情风险认知的测量选自辛自强编制的疫情风险认知问卷中的疫情严重性和疫情可控性2个分量表，共8个条目，每个维度下4个条目，采用李克特7点量表计分，1为“强烈不同意”，7为“强烈同意”。该问卷结构与数据拟合良好，χ²/df=12.49，CFI=0.85，IFI=0.85，RMSEA=0.16；疫情严重和可控性Cronbach α系数分别为0.75和0.80。
由表2可见，研究所用问卷信度和效度均达到了良好水平。问卷各因子的验证性因子分析结果表明，除了个别潜变量对应题项（包括PAR2，SE3，SE4）因子荷载小于0.5外，绝大多数变量对应各个题目的因子荷载均大于0.5，说明其各个潜变量对应所属题目具有较高的代表性。同时，并行、符号集、可重复处理性、疫情可控性和社交媒体倦怠的潜变量的平均方差变异AVE均大于0.5，且符号集、可编排性、可重复处理性、疫情严重性、疫情可控性以及社交媒体倦怠的组合信度CR均大于0.7，说明聚敛效度较理想。
（三）施测程序及数据处理
将上述题目合并为“新冠肺炎疫情期间社交媒体使用情况调查问卷”，形成被试招募海报，于2020年3月29至30日开展调研。课题组成员参照城市、年龄、学历、户口类型、职业状态等维度在不同人群中广泛发布招募海报，自愿参与调查的被试扫描二维码登录问卷星填写问题。个体确认有社交媒体（微信、QQ等）使用经验且阅读知情同意书后，依次填答上述题目并填写性别、年龄等人口统计学变量和社交媒体使用基本情况。被试问卷填答时间为5-10分钟，结束时获得一定报酬。
数据收集过程中，动态平衡不同城市、性别、年龄等因素的入样人数，并按照以往研究的做法，对作答不完整（如缺失年龄、学历等信息）、作答时间过短（少于60秒）、信息有误（如年龄为“2岁”）、明显作答无效（如均填“强烈同意”）等情况的被试予以剔除。
数据处理时，使用SPSS24.0对样本的人口学变量、疫情严重性、疫情可控性、五个媒体同步性特征与社交媒体倦怠进行描述性统计、独立样本T检验、单因素方差分析和共同方法偏差检验；使用AMOS21.0对问卷效度进行验证性因子分析；使用SmartPLS3.3.9对理论模型进行偏最小二乘算法的数据分析得到路径系数，并采用基础Bootstrapping自助法检验统计显著性水平。
（四）共同方法偏差检验
为避免采用自我报告数据收集可能造成的共同方法偏差问题，采用当前广泛使用的Harman单因素法进行了检验。这种统计技术的基本假设是若方法变异大量存在，进行因素分析时，要么析出单独一个因子；要么一个公因子解释了大部分变量变异。统计结果表明，未旋转的探索性因子中，共有9个因子（超过1个）的特征根大于1，且第一个因子解释了总方差的17.92%，小于临界值40%，因此，本研究数据不存在严重的共同方法偏差。
四、研究结果
（一）社交媒体倦怠情况描述
首先，对样本整体社交媒体倦怠情况进行描述。研究计算了个体社交媒体倦怠的总均分，其取值范围为［1，7］。结果发现，所有被试社交媒体倦怠的均值为3.59（SD=1.55），高于中位数3.50，低于理论中位数4。该变量的偏度为0.19，峰度为-0.64，整体符合正态分布，轻微左偏，表明样本整体的社交媒体倦怠水平处于中低程度。
其次，对样本的人口统计学指标进行描述（见表3）。独立样本T检验结果表明，性别和户口类型对社交媒体倦怠均无显著影响，t（df=492）=1.43，p=0.15>0.05；t（df=492）=-0.40，p=0.26>0.05。方差分析结果表明，学历对社交媒体倦怠没有显著影响，F（4,489）=1.79，p=0.13>0.05；职业状态对社交媒体倦怠影响显著，F（4,489）=8.33，p<0.001，LSD事后检验表明，学生的社交媒体倦怠水平（M=3.17,SD=1.50）显著低于固定工作者（M=3.80,SD=1.58）及个体户/自由职业者（M=3.66,SD=1.35），后两组间无显著差异。年龄在社交媒体倦怠上有显著性差异，F（4,489）=2.43，p<0.05，LSD事后检验表明，小于20岁被试的社交媒体倦怠水平（M=3.19,SD=1.64）显著低于其他年龄段被试，其余组别间均无显著性差异。
（二）理论模型假设检验
首先，对各变量的总平均分和标准差进行描述，结果见表4。就媒体同步性的5个特征及疫情风险认知的2个方面来看，其全部大于平均数3.5和理论中位数4。这说明，被试所用微信、QQ等社交媒体同步性特征明显；其认为当前疫情比较严重，但普遍认为疫情是可控性的。
其次，依据本研究的假设模型（图1）及前述控制变量方差分析的结果，将存在社交媒体倦怠个体差异的职业状态、年龄作为控制变量纳入模型，采用软件SmartPLS 3.3.9对数据进行了统计分析，结果如表5和图2所示。
由结果可知，媒体同步性的5个特征中，并行显著负向预测（β=-0.22,p<0.001）、符号集（β=0.13,p<0.05）和可重复处理性（β=0.18,p<0.001）显著正向预测社交媒体倦怠，传送速度和可编排性对社交媒体倦怠无显著影响。疫情风险认知上，疫情严重性能显著正向预测社交媒体倦怠（β=0.27,p<0.001），疫情可控性对社交媒体倦怠无显著影响。
调节作用检验结果表明，疫情可控性的调节效应全都不显著；疫情严重性在符号集（β=0.12,p<0.05）、可编排性（β=0.13,p<0.05）两个媒体同步性维度与社交媒体倦怠的关系中起到调节作用，在传送速度、并行、可重复处理性与社交媒体倦怠的关系中的调节作用不显著。对调节效应的进一步简单斜率分析采用了1991年艾肯（Aiken）和韦斯特（West）提出的方法，计算了高于和低于两个调节变量平均值一个标准差的斜率（见图3）。结果发现，疫情严重性感知水平较高时，社交媒体的符号集和可编排性特征显著正向预测社交媒体倦怠；反之，疫情严重性感知水平较低时，符号集对社交媒体倦怠无影响，可编排性负向影响社交媒体倦怠。
五、讨论
（一）疫情爆发后个体的社交媒体倦怠情况
本研究发现，2020年3月底疫情期间，社交媒体用户存在中低程度的社交媒体倦怠，且学生及小于20岁被试的社交媒体倦怠水平显著低于其他群体。这一方面说明社交媒体倦怠现象在疫情中较普遍。疫情爆发后，全国人民响应国家号召居家隔离，线下活动大多转向线上，用户每日均接触海量良莠不齐的疫情信息，易超出自身的信息处理能力，导致认知超负荷。疫情期间的实证研究也表明，过量疫情信息推送和过量疫情信息分享的确会造成用户倦怠、心理抗拒情绪，进而导致信息忽略和屏蔽行为。另一方面，本研究通过对494名被试的调查发现用户的社交媒体倦怠程度并不高。这与2019年疫情未爆发前，赵启南通过对387名受访者的调查发现社交媒体倦怠水平处于偏强水平的结果形成了对比。此外，学生及低于20岁被试的社交媒体倦怠水平之所以最低，主要因为这部分未进入职场的年轻人更多使用社交媒体进行娱乐、学习。这与居家办公的职业人群存在诸多工作生活界限的模糊与冲突的情况不同。而且，以往研究也发现年龄越大，个体信息过载的风险越大，隐私担忧越强烈，社交媒体使用的自我效能感越低。
（二）媒体同步性特征对社交媒体倦怠的影响
首先，并行这一媒体同步性特征显著负向预测用户的社交媒体倦怠，与假设2预期相反。这主要由疫情期间用户信息处理的特殊性导致。此时，人们的工作和生活均线上进行，其同一时段接收到的信息数量、难度和模糊性增加，依托社交软件并行处理各类信息的需求激增，易造成社交媒体信息过载。这种情境下，社交媒体支持并行的能力越高，个体沟通效率越高，越不容易产生倦怠等负面情绪。同时，必要的信息传送速度虽是保障沟通绩效的必要条件，但“秒回”的需求也造成了一定心理压力，因此，假设1不成立。
其次，符号集这一媒体同步性特征显著正向预测用户的社交媒体倦怠，验证了假设3。社交媒体使用中，人们常借助表情包、图片等非文字符号以传递文本信息无法表现得更为细微、生动的情感。交流时，信息发送者会绞尽脑汁使聊天变得生动活泼，这会占据用户有限的认知能力和资源，导致认知负荷。而且，“狂欢式”地使用表情包进行情绪宣泄、言语表达也会导致言语碎片化等问题，对用户网络心理产生消极影响。因此，社交媒体的符号集特征越强，用户越容易产生社交媒体倦怠。
最后，可重复处理性这一社交媒体特征显著正向预测用户的社交媒体倦怠，验证了假设5。这一特性使用户可以反复查看过往信息，历史信息的持续存在增加了沟通双方的记忆负荷，易产生心理压力，阻碍沟通的流畅性，进而增加社交媒体倦怠。与之相对，疫情期间社交媒体更多承载工作沟通的情况下，可编排性特征允许用户在发送消息前进行反复修改和完善，有效保证了沟通效率，因而假设4不成立。
（三）疫情风险认知对媒体同步性特征和社交媒体倦怠关系的调节
一方面，疫情严重性显著正向预测社交媒体倦怠。疫情期间，用户接触越多疫情相关的负面信息，感知到的疫情风险程度就越高，相应焦虑水平也会升高。此时，用户易将信息沟通中的困难视为威胁压力源，易将媒体同步性特征视为威胁条件，从而出现社交媒体倦怠。因此，疫情严重性对社交媒体倦怠起正向预测作用。
另一方面，疫情严重性调节媒体同步性特征中的符号集和可编排性与社交媒体倦怠间的关系，验证了假设6。个体疫情严重性感知较高时，依据个人-环境匹配理论，由于个人认知资源和心理能量负荷过重，所有信息均可成为压力源。此时，社交媒体的符号集功能越强，个体信息编码解码所花时间和精力就越多；同样，社交媒体的可编排性功能越强，个体信息发送前需要投注的额外注意就越多。因此，两个媒体同步性特征均显著正向预测社交媒体倦怠。反之，个体疫情严重性感知较低时，符号集作为保障媒体同步性的功能，与社交媒体倦怠无关；且社交媒体的可编排性功能越强，反而越能保障沟通效率，进而负向影响社交媒体倦怠。
此外，本研究发现疫情可控性并不影响社交媒体倦怠，也不存在对媒体同步性特征与社交媒体倦怠关系的调节作用。这可用突发事件中负性偏向的心理机制和个人-环境匹配理论进行解释。人类具有偏爱并传递负面消息的本能，疫情可控性是正面信息，与疫情严重性的负面信息相比，更不易获得注意和认知加工，因而对社交媒体倦怠无影响。同时，疫情可控性感知水平越高，人们越相信党和政府能有效控制住疫情，这可有效减少恐慌、焦虑等情绪，不产生个人与环境的不匹配，由此也不会导致社交媒体倦怠。
六、研究意义和未来方向
近年来，社交媒体倦怠成为传播学、网络心理学等领域的研究热点。本研究构建理论模型，通过实证研究论证了社交媒体同步性特征与疫情风险认知对社交媒体倦怠的影响机理，具有重要的理论和实践意义。一方面，以往有关社交媒体特征如何引起倦怠的研究大多聚焦于系统功能过载（system feature overload）视角，忽略用户沟通绩效对社交媒体态度的影响。 本研究采用媒体同步理论解释了并行、符号集等社交媒体特征导致社交媒体倦怠的心理原理，所获结论从媒体同步性和用户同步性需求适配的角度，为商业领域社交媒体交流功能的优化提供重要启发。另一方面，本研究立足社会现实，证实了人们有关疫情严重性的感知会导致社交媒体倦怠。这为政府和相关部门了解重大突发公共卫生事件中人的网络心理行为规律，为科学、有效地制定网络治理政策提供启发和依据。
本研究仍存在一定不足，有待进一步拓展。首先，由于疫情、经费等客观条件限制和研究目的上的考虑，本研究采用了大范围网络招募的方式进行了方便取样，未来应采用严格的随机抽样或配额抽样的方式获得更具代表性、更大规模的样本，进一步检验研究结论。其次，作为横断面的研究，本研究无法动态考察不同疫情阶段民众的风险认知如何影响媒体特征与社交媒体倦怠间关系。未来可采用纵向追踪设计法进一步考察社交媒体倦怠的影响因素。 最后，本研究仅选取了疫情严重性和可控性两个较常用的疫情风险认知测量指标，未来研究可进一步考察“应对效能感”等维度对社交媒体倦怠的影响机制。
载《新闻与传播研究》2023年第1期
囿于篇幅，公号舍去注释，完整版本请见刊物。
编辑 | 崔袁返回搜狐，查看更多
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