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实验法在社交媒体公信力研究中的应用

【摘要】:实验法是在高度控制的条件下,运用严谨的设计通过操作变量来研究多个变量之间的因果关系。在媒介可信度领域使用实验法进行的研究占比很大,有学者借助实验法的阶乘设计来调查人们对可信度的看法和认知。参与者阅读并签署了一份在线同意书,然后完成了一份关于他们对同性婚姻的看法的报告,参与者被随机分配到四个实验组中的一个。条件实验也是西方学者经常采用的实验方法之一。

实验法是在高度控制的条件下,运用严谨的设计通过操作变量来研究多个变量之间的因果关系。通常在实验之前,人们对于现有社会现象之间的关系做初步假设,通过实验操作来检验这些假设。[62]研究者一般会召集一定数量的调查者,在规定的时间和地点(包括网站等网络空间)进行线下或线上的实验,通过控制变量来调查事物之间的因果联系。

在媒介可信度领域使用实验法进行的研究占比很大,有学者借助实验法的阶乘设计来调查人们对可信度的看法和认知。例如Samsup Jo在一个真实的环境中通过2(报纸新闻和网络新闻)×2(负面新闻和正面消息)实验设计来调查个人对信任关系的认知。[63]该实验共有184名参与者,包括113名女大学生和71名男大学生,平均年龄为22.5岁。第一组被试者阅读美国宇航局在某一网站上发布的正面新闻,第二组在《纽约时报》上阅读同样的新闻报道,两组对相同的调查问卷(正面新闻和报纸媒体)做出回应;第三组阅读一个关于Texaco公司的负面新闻报道,第四组阅读相应的报纸新闻报道,并回答问卷(负面新闻和报纸媒体),问卷中涉及他们对媒体可信度和信任关系的看法。

Mihee Kim通过2(用户态度:支持或反对同性婚姻)×2(新闻来源:以美联社为代表的主流新闻来源,博客)×2(新闻观点:支持或反对同性婚姻)的实验设计来考察人们对博客和主流媒体新闻内容的偏见和可信程度。[64]实验的参与者是支持或反对同性婚姻的东部大校区的学生以及一些民间团体的成员。实验的链接通过群组通讯或Facebook页面分发给参与小组成员,在2011年11月1日至2012年1月30日间共有132人参加了该实验。参与者阅读并签署了一份在线同意书,然后完成了一份关于他们对同性婚姻的看法的报告,参与者被随机分配到四个实验组中的一个。被试的阅读方案包括两个部分:(a)一份美联社新闻报道的材料和一篇支持或反对同性婚姻或与该问题相关的博客文章,(b)事后调查问题:在阅读了这些内容后,参与者需要点击一个链接,来评估他们阅读内容之后的态度。

在“9·11”事件发生后的几周内,Erik P.Bucy(2008)采用4(媒体频道)×2(年龄组)的多因素实验(factorial experiment),测试了两组被试者通过四种不同的媒体渠道接收信息后,对网络新闻的可信度评价。其中被试者包括84名在校大学生(18—25岁)和83名成年人(26—80岁)。信息接收渠道分为四类:只接收电视新闻、只接收网络新闻、同时接收电视和网络新闻、不接触任何渠道,以此来调查广播新闻和网络新闻之间是否存在协同效应。[65]同样采用多因素实验法的还有Juliane Urban和Wolfgang Schweiger,他们在一项2(政治文章的质量)×2(来源的权威性)的双因素的在线实验中,测试用户是否能认识到新闻的质量衡量标准的多样性、相关性、伦理性、公正性、客观性和可理解性。[66]Axel Westerwick运用2(网站设计吸引力)×3(网站主办方可信度)的多因素实验法研究了网站主办方、网站设计和谷歌排名对网络信息可信度的影响。[67]Kjerstin Thorson,Emily Vraga和Brian Ekdale在一项有关不文明的在线评论如何影响新闻可信度的研究中,也使用了2(语境的礼貌或粗鲁)×2(意识形态的一致或不一致)的实验设计。[68]他们让意识形态不同的参与者观看一个有关全球气候变化政策的虚构报道,并附有虚构的政治博主评论,让博主使用贬损的措辞和侮辱性语言来评价不同的观点,以此来看意识形态相同或不同的读者在不同语境中对新闻报道和博客评论的可信度评价。(www.chuimin.cn)

条件实验也是西方学者经常采用的实验方法之一。David Westerman等人在研究Twitter的信息更新与认知精细化之间的关系时[69],模仿美国心脏协会的Twitter页面制作出三个页面,页面上主要登载与心脏病有关的信息。这三个页面的区别在于各自有着不同级别的更新频率:快(最近的一篇文章大约在1分钟前更新,63人浏览这一等级页面),中等(最近的一篇文章大约在1小时前更新,56人浏览这一等级页面),缓慢(最近的一次大约在1天前更新,62人浏览这一等级页面)。181名来自美国大西洋中部地区一所大学的实验参与者在浏览页面后需要回答有关认知精细化和来源可信度的问题。[70]类似的实验设计在Patric R.Spence的研究中也出现过,他们让258个参与者观看3个不同的疾病控制与预防中心的模拟Twitter页面,三个页面有着不同级别的更新速度:立即(最近的推文是“1分钟前”更新的),最近(最近的推文是“1小时前”更新的),延迟(最近的推文是“1天前”更新的),看完后回答一系列以5级里克特量表的形式出现的问题。[71]

Michael Karlsson在研究透明度对新闻可信度的影响时把1320名受访者随机分配到不同组(每组62—65名受访者),控制组阅读一篇普通新闻稿件,包括标题、序言、故事和作者的名字等;另一组除了普通新闻稿件外,还增加了一些新的阅读内容,如对新闻选择的解释、修正发表的错误、披露记者的偏好等,让观众能够看到并评估影响新闻制作的因素。[72]Mike Schmierbach和Anne Oeldorf-Hirsch让225名参与者观看了从《纽约时报》改编的三个版本的新闻报道(长报道、简短报到、Twitter报道)的其中之一;报道描述的是奥巴马总统在医疗保健问题上的演讲,目的是研究什么样的信息发布形式的可信度更高。随后又让参与者在不同的平台(《纽约时报》网站、官方Twitter和非官方博客)上观看相同的报道,结果显示Twitter上的信息可信度最低,尽管它来自《纽约时报》官方Twitter。[73]Spiro Kiousis通过让受众自由选择阅读不同的在线报道的方式,调查他们对新闻报道的可信度评价。[74]还有的研究者要求参与者浏览四个不同设计的网站,网站的来源专业程度和信息准确性被控制,以此来研究这两个因素对网站可信度的影响。[75]

有趣的是,上述很多实验法的参与者都包括大学生,还有学者直接将实验嵌入了大学课程。Eszter Hargittai等人在伊利诺伊大学的第一年写作课程班上,调查了大学生关于互联网使用的详细问题(例如经验、使用环境、访问的网站类型、参与的在线活动、人口结构背景等),平均测量完成时间约为30分钟。[76]在这些学生中,有1060名学生同意参与后续研究,Eszter Hargittai等人将这些学生分层随机抽样,进一步询问他们对27个互联网相关条款的了解程度,并根据回答提炼变量,进行Qualrus定性数据分析。