社交媒体信息流广告回避影响因素研究——负向情感反应的中介作用

·媒介社会·

摘要：基于大数据算法推荐的信息流广告，增加了媒体广告库存，给媒体平台带来更大的盈利空间，原生自然的展现形态更有利于品牌传播，但存在广告回避现象。不同于以往研究将广告回避作为单一变量衡量，该研究将广告回避分为认知、情感和行为三个独立变量，并探究三者之间的关系。通过结构方程模型构建信息流广告回避影响因素模型，该模型验证了负向情感反应在形成认知和行为回避中的重要作用，肯定了情感作为“行为倾向”的核心以及对认知和行为回避的中介作用。同时，从信息、媒介和用户三个角度分析影响信息流广告回避的因素，验证了广告信息感知个性化、感知广告杂乱、社交媒体作为广告媒介的态度和隐私担忧对广告回避的显著影响。

关键词：信息流广告；广告回避；负向情感反应

作者简介：李盛楠，女，讲师。

一、研究背景

大数据的蓬勃发展和机器学习的逐步推进为实现广告信息的精准化传播提供了技术支持，在掌握海量用户数据的基础上，广告主可以为用户提供高个性化、低干扰性的广告内容。社交媒体的社交性和互动性，不仅能够给媒介平台带来更有黏性的目标用户，而且降低了广告传播的噪音，这种融入用户体验、镶嵌式的广告形态被认为更人性化和个性化。［1］而信息流广告实际效果与预期效果并非一致。虽然暴露在海量广告信息中，但用户能够处理的实际信息量很小，用户对于社交媒体上的广告注意力非常低，广告信息会在社交媒体内容的信息洪流中丢失，从而导致广告无效。［2-4］同时，与传统媒体不同，用户在使用社交媒体时拥有更大控制权，用户有权选择主动回避广告。社交媒体被认为是私人的社交空间，任何形式的广告都不受欢迎。［5］尽管社交媒体中的信息流广告更人性化、个性化、精准化，但这并不意味着更有效的广告效果，这不仅会给品牌营销传播带来困境，同时也会冲击社交媒体平台的商业模式。

本研究采用问卷调查法和结构方程模型建立社交媒体信息流广告回避影响因素模型。与之前研究将广告回避作为单一结构进行衡量不同，本研究将广告回避分为情感、认知和行为三个维度进行衡量，并且深入探讨负向情感反应是否对广告行为回避产生中介影响。同时，从信息、媒介、用户三个层面分析影响信息流广告回避的因素。

二、文献综述

（一）社交媒体中的信息流广告

国内学者在探讨社交媒体广告时，多使用“原生广告”“信息流广告”和“精准广告”这三个概念［6-8］，而来自市场营销、信息情报学科的国外学者多使用“行为定向广告”和“个性化广告”［9-10］的概念。国内外学者由于从不同的学科背景出发，在研究社交媒体广告时出现了概念混淆和对话错位。本研究采用“信息流广告”，指代在社交媒体平台上针对不同用户群体属性对用户喜好和特点进行智能推广的广告形式，直观的展现形式是镶嵌在社交媒体的信息流之中，具体形式可以是图文、视频流或者本地推荐。

（二）广告回避

回避理论起源于人类的基本本能，它表明人们会天然地接近快乐和避免痛苦。［11］信息回避是指任何旨在阻止或延迟获取可用但可能不需要的信息的行为。当信息可能引起不愉快的情绪或减弱愉快的情绪时，人们会选择主动回避信息，信息回避行为倾向的核心是情感。［12］20世纪90年代起，学者开始研究传统媒体中的广告回避现象。Abernethy认为32%的电视观众存在回避广告行为。［13］Speck和Elliott将广告回避定义为“媒体用户为减少接触广告内容而采取的所有行动”，分为认知型（忽略广告）、行为型（翻转或跳过）或机械型（切换频道或消除广告）三种类型。［14］Cho和Cheon研究了网络环境下的广告回避，提出认知、情感和行为三种回避类型。［15］Speck和Elliott、Cho和Cheon尽管都确定了三种不同类型的广告回避，但都将广告回避作为一个单一的结构来衡量。

随着媒体技术的发展，国外学者针对互联网环境中广告回避影响因素做了进一步研究。Cho和Cheon发现，感知目标障碍、感知广告杂乱和之前负面经历会影响广告回避，其中，感知目标障碍影响最大。Kelly认为如果用户对负面体验有预期，广告相关性低，用户对广告信息持怀疑态度，或者对广告媒介持怀疑态度，那么社交媒体中的广告更容易被回避。Dodoo验证了性格特征与广告回避行为之间存在的相关关系。［16］而国内关于广告回避的研究大多停留在对国外实证研究模型的综述研究，实证研究自2016年开始出现，但数量不多。

总之，学者对广告回避研究呈现以下特点：首先，研究对象多元化，从对网络广告的笼统研究到对信息流广告［17］、基于地理位置的广告［18］、网络视频情景短剧广告中回避现象的具体研究［19］；其次，研究模型逐渐复杂化，中介变量（如广告信任、自我控制［20］）和调节变量（如感知广告内容、社交媒体使用［21］）被添加到模型中；第三，研究视野扩大化，不同学科背景的学者从各自学科入手研究广告回避，其中传播学、营销学和心理学最多。

三、研究假设与研究模型

（一）信息流广告回避中的认知、情感和行为

Cho和Cheon将广告回避分为认知、情感和行为三种类型，并将三种类型统一为单一结果变量“广告回避”，后来学者也多采用此衡量方式。本研究将三种广告回避类型分为“负向情感反应”“认知回避”和“行为回避”三种类型进行验证。广告认知回避是自动视觉筛选过程，不需要用户有意识地决定或行动，表现为无知觉记忆。网络广告中的横幅盲视是最常见的认知回避，眼球追踪实验证明：在线广告的可预测布局意味着用户对预期区域的横幅广告视而不见。［22］

关于情感和认知是独立的还是相互关联的，心理学研究者进行过讨论。Lazarus认为认知的首要假设是认知活动是情绪的必要前提，要体验某种情绪，人们必须先理解。［23］但Zajonc认为情感和认知是独立的系统。情感可以在没有事先认知过程的情况下产生，甚至可能在行为链中先于认知。［24］LeDoux提出情感或认知的决定地位是视角问题。如果把认知定义为最高层次的思维，那么认知就不是情感的必要前提条件。如果把认知定义为感官加工，信息加工要求情感依赖于认知，那么认知就是情感的必要前提条件。［25］神经科学研究表明，情感可能是独立于认知的系统。［26］本研究认为：“负向情感反应”是认知回避和行为回避的影响因素，而不是一种广告回避的类型。当用户对广告产生负面情绪时，会采取行动消除威胁，产生回避行为。基于此，提出以下研究假设：

H1:负向情感反应对信息流广告行为回避产生显著正向影响。

H2:负向情感反应对信息流广告认知回避产生显著正向影响。

H3:认知回避会对信息流广告行为回避产生显著正向影响。

（二）广告回避的影响因素

从广告信息本身来看，信息的内容会影响广告回避。感知个性化对于优化符合用户兴趣和偏好的广告信息至关重要。在社交媒体背景下，广告感知个性化与感知相关性密切相关。Xu认为，内容的个性化是防止移动广告被视为侵扰性和刺激性的最有效方式。如果广告对个人有重要意义，则广告回避会有所缓解。［27］

信息的外在形式和数量也会影响广告回避。Elliot和Speck认为感知广告杂乱会影响广告回避。感知广告杂乱包括广告过量程度、用户恼怒程度和广告独占性。互联网中的广告杂乱可通过计算单一网页旗帜广告、弹窗广告、文本链接等多种形式广告的总量来衡量；用户恼怒程度是指面对过量广告被激怒的程度；广告独占性是指在多大程度上用户认为某种媒介只是单一广告媒介。［28］如果用户认为有太多的信息指向他们，他们就不太可能回忆起广告。［29］与传统媒体不同，用户的个人社交媒体空间具有私人性，广告被认为是对个人打造的在线社交空间的入侵，用户会对广告产生消极态度和抵触情绪。［30］如果用户感知广告信息杂乱，会影响其信息选择的心理感受，从而产生负面的情绪反应，进而有可能产生广告回避。

媒介对用户的广告回避行为也会产生影响。广告媒介的可信度将影响用户对广告信息的感知，以及是否会忽视广告信息。如果用户对社交媒体持怀疑态度，他们更可能回避该媒体上的广告。［31］

用户本身对于隐私担忧的程度也会影响广告回避。隐私担忧作为反映用户对社交媒体广告中隐私关注程度的心理特征，不仅表明用户在广告中的隐私体验和感受，也会对后续的广告接受或者回避产生重要影响。Sheehan和Hoy认为随着隐私担忧的增加，用户可能会对在线广告产生消极的行为反应，例如向网站提供不完整的信息。［32］Baek和Morimoto对个性化广告回避影响因素的研究发现，隐私担忧通过广告怀疑的中介作用对广告回避产生正向影响。［33］基于此，本研究提出以下研究假设：

H4:信息流广告的感知个性化对负向情感反应产生显著负向影响。

H5:信息流广告的感知广告杂乱对负向情感反应产生显著正向影响。

H6:社交媒体作为广告媒体的态度对负向情感反应产生显著正向影响。

H7-1:隐私担忧对负向情感反应产生显著正向影响。

H7-2:隐私担忧对广告行为回避产生显著正向影响。

基于以上研究假设，提出如下研究模型图：

四、研究方法

（一）变量测量与量表

问卷中所有变量测量题项均参考国外相关研究中的成熟量表，以确保量表效度，并根据社交媒体信息流广告情境进行适当的修改与调整。本研究量表均采用李克特5级量表，让被调查者结合自身实际情况对各项指标予以评分，1代表“非常不同意”，5代表“非常同意”。

感知个性化是指用户对社交媒体信息流广告个性化程度的感知水平，采用Srinivasan、Anderson和Ponnavolu的4项量表测量。［34］感知广告杂乱是指用户认为媒介中广告数量的过量程度，采用Cho和Cheon的3项量表测量。用户对社交媒体作为广告媒介的态度是指用户对社交媒体作为广告媒介的怀疑程度，采用Kelly的3项量表进行测量。隐私担忧是指用户对其网络个人信息被社交媒体平台控制、收集和使用等情况的关注，采用Xu的6项量表测量。［35］负向情感反应是指用户在面对社交媒体中的信息流广告时所产生的否定性情感，如不开心、烦躁、愤怒等，采用cho和cheon的3项量表测量。信息流广告认知回避是指用户将注意力从信息流广告上转移开的倾向，采用Chinchanachokchai和Gregorio的4项量表测量。［36］信息流广告行为回避是指用户主动采取措施来回避广告，如向下滚动翻页、快速跳过广告、关闭推荐广告等，采用Chinchanachokchai和Gregorio的3项量表测量。

（二）样本与数据收集

首先采用便利抽样方法选择了95名社交媒体用户进行预调研，设置了一个筛选选项，筛选出能够识别信息流广告的受访者，最终得到89名符合要求的受访者。根据受访者反馈修改不易理解或者有歧义的语句，并对收集到的数据进行初步验证，量表满足信度效度要求。

正式问卷调查期间为2020年6月5日至6月15日，采用网络问卷调查法进行数据收集，通过问卷星调研平台，采用微信、QQ、高校贴吧等社交媒体以传达到受访者。最终共回收356份问卷，根据“填答时间”和“识别信息流广告”两条标准对数据进行筛选，删除填答时间在正负3个标准差以外的数据，并且删除未能正确识别社交媒体中信息流广告的样本，最终获得有效问卷328份，问卷有效率92.1%。其中男性占33.8%（111人），女性占66.2%（217人）；年龄主要集中在19—25岁和26—30岁两个阶段，其占比分别为54.3%（178人）和27.7%（91人），18岁及以下人群占11.6%（38人），而31岁及以上的受访者最少，只占6.4%（21人）。社交媒体主要用户也集中在该年龄层，因此该调查的受访者年龄与性别分布基本符合研究的要求。

（三）研究方法

本研究使用SPSS25.0进行信效度检验、描述性统计分析和探索性因子分析，采用Amos24.0进行验证性因子分析，建立结构方程模型验证研究假设，采用bootstrapping进行中介效应的验证分析。

五、研究结果

（一）信度与因子分析

1.广告回避影响因素相关变量的信度与因子分析

采用主成分分析方法进行探索性因子分析，并对初始矩阵进行方差极大正交旋转，根据前期研究规定抽取4个因子。如表1所示得到4个因子，累计方差比率为81.515%，KMO值为0.891，2值为4104.042（df=105），P＜0.001，因子载荷度都在0.70以上，因此自变量的各题项具有较高的建构效度。本文中因子1命名为“隐私担忧”，因子2命名为“感知个性化”，因子3命名为“对社交媒体作为广告媒介的态度”，因子4命名为“感知广告杂乱”。四个因子的Cronbach's α系数均大于0.8，显示出各因子具有较好的内部一致性。在AMOS24.0中建构测量模型进行验证性因子分析，如表1所示，各项指标均符合要求，表明指标变量被构念解释的变异良好，各测量项均具有良好的收敛效度。

2.负向情感反应、认知回避、行为回避变量的信度与因子分析

Cho和Cheon （2004）在衡量广告回避时，将广告回避看成是单一变量，将其分为认知回避、情感回避和行为回避三个维度。本研究在此基础上将广告回避分为三个独立变量进行衡量。采用主成分分析方法对以上三个变量进行探索性因子分析，并对初始矩阵进行方差极大正交旋转，规定抽取3个因子。经过反复检验，COG1（“我会主动忽略信息流广告”）在因子2和因子3上的因子载荷基本接近，予以删除。最终如表2所示得到3个因子，累计方差比率为81.446%，KMO值为0.912，2值为2411.925（df=36），P＜0.001，因子载荷度都在0.65以上，因此各题项具有较高的建构效度。将因子1命名为“负向情感反应”，因子2命名为“认知回避”，因子3命名为“行为回避”。三个因子的Cronbach's α系数都大于0.8，显示出各因子具有较好的内部一致性。在AMOS24.0中建构测量模型进行验证性因子分析，如表2所示，各项指标均符合要求，表明指标变量被构念解释的变异良好，各测量项均具有良好的收敛效度。

（二）潜变量的区分效度

要验证潜变量具有区分效度，需要验证潜变量的AVE值平方根大于其与其他变量的相关系数即可。如表3所示，本研究中所有潜变量的AVE值平方根均大于其与其他潜变量的相关系数，说明本研究的各项测量项的区分效度良好，为下一步的结构方程分析提供了基础。

（三）假设检验

根据本研究提出的研究假设，构建社交媒体信息流广告回避影响因素模型。本研究提出的假设模型整体拟合情况良好，2/df=1.104，概率值为0.357，达到显著水平，SRMR（0.0119）、RMSEA（0.018）、RMR（0.008）均小于0.05，GFI（0.994）、AGFI（0.973）、NFI（0.995）、IFI（0.997）、TLI（0.998）、CFI（0.997）各项值均大于0.9，说明本研究提出的研究模型得到数据支持。图2线段之上的数据表示标准化回归系数，即路径系数。在99%的置信区间内，各路径系数都达到显著水平。说明本研究提出的研究模型是合理的，各变量之间的关系得到实证数据的支持。

研究结果表明，负向情感反应对社交媒体信息流广告的认知回避和行为回避都具有显著的正向预测作用（β=0.84，β=0.44），认知回避对行为回避也有显著的正向预测作用（β=0.34）。感知广告杂乱、社交媒体作为广告媒介的态度和隐私关注会对负向情感反应产生显著正向影响，其中社交媒体作为广告媒介的态度影响最大（β=0.46），隐私担忧次之（β=0.40），感知广告杂乱影响最小（β=0.13）。广告信息感知个性化会对负向情感反应产生显著负向影响（β=-0.12）。用户的隐私担忧对社交媒体信息流广告的行为回避产生直接显著正向影响（β=0.22）。

（四）中介效应检验

利用AMOS进行bootstrapping分析来检验假设模型中的中介效应。间接效应的显著性通过检验偏差校正的95%置信区间来检验，重复抽样5000次，由表5可知置信区间不包含0，表明中介效应显著。负向情感反应对社交媒体作为广告媒介的态度和隐私担忧产生的中介效应较大，中介效应值分别为0.202和0.176。负向情感反应和认知回避的链式中介效应对社交媒体作为广告媒介的态度和隐私担忧产生的中介效应次之，中介效应值分别为0.131和0.114。

六、结论与讨论

（一）研究结论

第一，本研究证明了负向情感反应的中介作用。不同于以往研究将广告回避定义为一个多维结构，将其作为单一变量进行检验，本研究将广告回避分成负向情感反应、认知广告回避、行为广告回避三个变量进行衡量。通过建立社交媒体信息流广告回避影响因素模型，证明了负向情感反应可直接影响行为广告回避，也可以通过认知广告回避中介，并由此影响行为广告回避，前者的影响效果大于后者。这与心理学相关研究结论一致，即情感和认知是独立的或者部分独立的系统，认知不一定是影响行为的先决条件。

第二，通过构建社交媒体信息流广告回避影响因素模型，证实感知广告杂乱、对社交媒体作为广告媒介的态度、隐私担忧会正向影响社交媒体信息流广告回避，广告信息感知个性化会对信息流广告回避产生负向影响。其中，用户对社交媒体作为广告媒介的态度和隐私担忧影响较大。一是如果用户对社交媒体本身持怀疑或者否定态度，则会产生负向情感反应，从而影响回避行为的产生，媒介本身的可信度起到关键作用，这与Obermiller、Spangenberg和MacLachlan的研究结果一致，即当用户对媒介平台持怀疑态度时，他们没有动机去处理信息。［37］二是隐私担忧是影响广告回避较为重要的因素，它不仅会通过负向情感反应和认知回避间接影响行为广告回避，而且会对行为回避产生直接影响，这一结论证实了Baek和Morimoto的研究结果。隐私担忧和负向情感反应之间密切的关系表明了用户对其在线个人信息安全的恐惧或不信任。三是用户如果认为社交媒体信息流广告的数量过多，会产生负向情感反应，但不会直接影响行为回避。虽然无能为力，但是用户可能已经开始接受广告杂乱。用户使用社交媒体的时间越长，接触到信息流广告的频次越多，对这类广告越熟悉，越能对广告存在合理性的认知。［38］同样，培养理论认为一个人接触到的媒体内容越多，他对世界的看法和信念就越广泛地符合这些内容的主题和规范。虽然最初的培养理论是在电视媒体的背景下进行的，但是很多研究已经证明了其对社交媒体的适用性，［39］所以可以解释用户感知广告杂乱对行为回避的影响较小。四是广告信息感知个性化对负向情感反应产生显著负向影响，这是因为基于用户画像标签的信息流广告的显著性特点之一就是内容的高度匹配性和相关性，当用户认为社交媒体中的信息流广告是为自己量身定制的程度越低，越容易产生负向情感反应，从而越容易产生广告回避。这与先前的研究结果一致，即有针对性的广告会导致对广告更有利的态度。［40］广告的感知个性化可能会在用户心目中产生一种与产品或品牌有过接触的似曾相识的熟悉感，从而从总体上缓解对广告的负面情绪，与非个性化和广告相比，个性化可以减少对广告的负面认知。

（二）研究启示

第一，重塑社交媒体中的广告信任与媒介信任。随着网络广告技术的深入发展，互联网广告中的技术造假与管理失控等问题层出不穷，广告发展产生的失信问题并没有随着信息技术的更新而减少，反而数量和形式都不断增加。所以，应当采用多种措施，减少和避免广告数据造假，增加用户广告信任，如强化第三方监测、建立统一的广告监测标准和广告可见性标准等。由于广告是具有高度媒介依附性的信息传播活动，广告信任常常被转移到更为具象的媒介信任或组织信任上来。这不仅影响了媒介策略对于广告传播的决定性作用，同时也导致广告与媒体的利益合谋后果。所以，增加社交媒介平台本身的用户信任，也能降低用户的广告回避行为。

第二，关注用户个人信息的数据共享和数据保护。社交媒体中信息流广告“隐形化”的体验虽然能在短时间内舒缓用户的广告负面情绪，但长期而言，用户的被侵扰感仍然难以消除，这是因为信息流广告并未能真正消除隐私问题存在的根源，相反可能在定向投放过程中进一步加重用户的隐私担忧，成为隐私悖论的矛盾与冲突所在。用户焦虑的根源在于对信息流广告作用机制中个体信息失控的担忧。社交媒体平台对用户行为数据的使用始终徘徊于私人与公共之间模糊的中间地带，这本质上是数据资源的商业化应用与个体隐私保护的冲突问题。因此，要想破解用户关于隐私悖论的矛盾状态，需要合力而为。用户个人层面需要增加自我保护意识和素养，媒介平台层面需要加强技术创新，通过技术手段保障隐私安全，国家层面需要从源头入手，制定详细的规章制度以均衡商业力量对数据的开发使用和个人权益需求之间的矛盾与冲突。

第三，丰富信息流广告的内容与形式。目前国内的信息流广告以图文、短视频形式为主，随着5G技术的不断发展，沉浸式虚拟现实、增强现实等智能媒体为社交媒体广告带来更多可能性。不同于早期互联网偏重于传递符号化的内容和信息，智能媒体正在将身体感官、具体情境与交互体验放进媒介化传播之中。增强现实广告将用户的好奇心、现场感和购买欲建立链接，把带有广告内容的AR滤镜叠加到现实环境中，用户可以通过录制短视频、拍照等方式，在虚拟和现实之间形成联动。这种新颖的广告形式，可以提升社交媒体的正向用户体验，降低广告回避形成的可能性。

（三）本研究局限和未来建议

未来的研究可以将本研究复制到其他在线和传统媒体上，将其应用于更广泛的广告环境中。鉴于生物医学技术的发展，如眼球追踪和神经科学，利用这些技术来比较调查问卷的自我报告数据与实际生理反应结果，探讨情感在广告回避中的作用也很有价值。随着5G时代的到来，社交媒体形态正在不断更新变化，研究需要跟上社交媒体广告形式的变化。

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［责任编辑：赵晓兰］

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