摘要：在社交媒体上的互动主要是通过信息分享的方式进行的，信息分享的过程也是信息传播的过程。本研究采用了验证性因子分析的方法对某大学的349份调查问卷进行相关分析，结合定性与定量分析来研究在社交媒体上的信息分享行为对个人社会资本的影响以及弱连接的中介作用。研究结果表明：除了“个人信息分享”对“个人社会资本”直接起着正向解释的作用以外，“弱连接”作为中介，“个人信息分享”间接对“个人社会资本”起到正向解释的作用。
关键词：社交媒体；个人信息分享；弱连接；个人社会资本
一、研究目的与意义
人际交往的最终目的是为了获得社会资本或者巩固已有的社会资本，包括物质资本、情感资本、声望资本、信任资本、满意资本与信息资本等。本研究以社会学中的社会资本理论为基础，以传播学与社会学学科交叉的特性，从传播学中的人际交往和人际传播的视角开展研究，在跨学科研究方面具有一定的创新性。
二、研究假设的提出
Babajide Osatuyi通过对114位活跃用户的5种流行的社交媒体技术对4类信息进行的研究表明：信息生产者在通过的社交媒体上分享的不同类型的信息源于对社交网络的信任与否与所寻得帮助的多少。Huaye Li与 Yasuaki Sakamoto通过模型验证了由于社会与个人的因素，参与者可能分享一个与他人所分享的语句相关联的语句。李晓娥提出关系网中的好友成为二次传播的主体，大大影响着信息的扩散，开放性的人更愿意分享有关信息，女性比男性更愿意分享有关信息。曹晓菲验证了个人信息分享行为通过加强“弱连接”最终积累个人社会资本。至此，本研究提出社交网络分享信息对于个人社会资本的第一个假设与第二个假设：
H1：社交网络分享的个人信息对人们之间的弱连接性产生正向影响。
H2：人们之间的弱连接性对社交网络情况下的个人社会资本产生正向影响。
Helen L. Berry与Debra J. Rickwood提出个人社会资本是社会支持与他人信任的一个逻辑和社会行为的序列。乔森认为，高自我披露是网络空间人际互动的主要特征。张倩把社交网络中的社会资本划分为人脉资本、情感资本、信任资本与信息资本四个方面，并验证社交网络中的不同的个人信息分享行为对个人社会资本起直接促进作用，它也促进个人社会资本形式转变。靳亚男验证了社交媒体的使用能够增强个人信息分享的可动用性，并且此可动用性对个人社会资本产生正向影响。台湾朝阳科技大学博士生H slu-Chia Ko等人对台湾751名学生进行的研究显示，在微博上通过分享个人经验、情绪、感悟等自我暴露行为有助于建立个人社会资本。至此，本研究提出社交网络分享信息对于个人社会网络的第三个假设：
以上潜变量与误差项也均通过检验，并且指标的变异量标准误差估计值（S.E.）均很小，其值介于0.041-0.081之间，表示无模型界定错误的问题。参数中没有出现负的误差变异量，且标准误差均值很小，表示模型的基本适配度良好。
三、实证研究分析
（一）研究模型的建立
（其中：r为潜变量的估测值；n为样本个数，即349；t取1.96，为方便计算可近似为2。）
（二）信度检验
RMR（残差均方和平方根）为0.51，接近于0.50；GFI（适配度指数）为0.931，大于0.90；AGFI（调整后的适配指数）为0.899，接近于1，表示模型的适配度好；PGFI（简约适配度指数）为0.634，大于0.50；NFI、RFI、IFI、TLI、CFI均大于0.70，符合标准。
则“个人信息分享”与“弱连接”两个潜变量之间的置信区间为0.7470.071，即[0.676，0.818]；“个人信息分享”与“个人社会资本”两个潜变量之间的置信区间为0.7550.070，即[0.685，0.825]；“弱连接”与“个人社会资本”两个潜变量之间的置信区间为0.8300.060，即[0.770，0.890]；均不包含1，说明潜变量之间具有区别效度。卡方比自由度为2.585，小于3，符合标准。
（三）效度检验
建立模型，检验区别效度，进行数据标准化运算，运算结果如下图所示。由图表可知，载荷系数只有部分大于0.70，另外一部分并未大于0.70。且P值均小于0.050，表示接受原假设。潜变量之间的相关性通过检验。
2.1.3 中药产业链整体 利用中药信息大数据，建立云平台，整合上游中药材种植、中药生产到客户需求信息，发布中药材价格指数等相关信息，指导生产消费，防范和化解中药材等产品的价格、数量波动风险。
H3：社交网络分享的个人信息对社交网络情况下的个人社会资本产生正向影响。
P值均小于0.050，表示接受原假设。
为验证以上提出的3个假设，设计了《在社交媒体上个人信息分享的原因调查研究》的调查问卷，对某大学的360位学生进行抽样调查，实际回收352份调查问卷（回收率为97.78%），排除3份不合格的问卷后，对合格的349份调查问卷的数据进行相关分析。
2.分量表信度检验。潜变量“个人信息分享”的Q11-Q16分量表信度检验结果如可知，数据都通过检验，无需删除。潜变量“弱连接”的Q6-Q10分量表信度检验结果可知，数据都通过检验，无需删除。潜变量“个人社会资本”的Q2-Q5分量表信度检验结果可知，Q2中的“项已删除的Cronbach’s Alpha值”为0.615，大于“可靠性统计量”的“Cronbach’s Alpha”的0.611，故删除Q2。删除Q2后，再做此分量表信度检验，分析结果如可知，Q5中的“项已删除的Cronbach’s Alpha值”为0.627，大于“可靠性统计量”的“Cronbach’s Alpha”的0.615，故删除Q5。删除Q5后，再做此分量表信度检验，分析结果发现Cronbach’s Alpha有明显提高，且此分量表删除后仅剩两题，由于实际验证需要，不能再删除问题。删除Q1，Q2和Q5之后，整体信度检验符合标准，故接下来进行效度检验。
RMR（残差均方和平方根）为0.51，接近于0.50；GFI（适配度指数）为0.931，大于0.90；AGFI（调整后的适配指数）为0.899，接近于1，表示模型的适配度好；PGFI（简约适配度指数）为0.634，大于0.50；NFI、RFI、IFI、TLI、CFI均大于0.70，符合标准。
（四）中介效应模型分析与假设检验
三组潜变量之间的相关系数分别为0.747、0.755与0.830，根据t检验下潜变量置信区间值为
引入独一无二的文化主题特色，结合不同区域文化特色打造实体经济，是目前传统实体经济防御电商冲击的不可缺少的因素。像我们现在身边出现的主题餐厅、主题图书馆，都是吸引顾客到实体店消费的因素。
P值均小于0.050，表示接受原假设。卡方比自由度为2.585，小于3，符合标准。
观察组患者的SAS评分和SDS评分均比参照组患者的评分低，观察组患者的心理状态明显低于参照组患者的心理状态，差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。
1.整体信度检验。由结果分析可知，Q1中的“项已删除的Cronbach’s Alpha值”为0.859，大于“可靠性统计量”的“Cronbach’s Alpha”的0.857，故删除Q1。删除Q1后，再做整体信度检验，分析结果可知，Q1删除后，Q2-Q16中的“项已删除的Cronbach’s Alpha值”均小于“可靠性统计量”的“Cronbach’s Alpha”值得0.859，数据通过检验。
诸葛亮:三国时蜀汉政治家,字孔明,辅佐刘备建立蜀汉。《三国演义》对他的智谋多有渲染,一般用来称足智多谋的人。
由以上图表分析可知“个人信息分享”对“弱连接”起到正向解释作用，“弱连接”对“个人社会资本”起到正向解释作用，验证了假设1与假设2；“个人信息分享”对“个人社会资本”起到正向解释作用，验证了假设3，达到模型适配标准，表示假设模型与样本数据可以契合，假设模型可以被接受。
7.2 追肥 分别在萌芽前、花期、果实膨大期和采果后施入。追肥以氮磷钾复合肥为主，结合适量的速效性肥料。花期和果实膨大期重点施高钾复合肥。前3年幼树期，每次追肥20～30 kg/亩；第4年之后，每次追肥40～50 kg/亩。根据梨树生长势增减追肥次数和施肥量。结合地面追肥，适时喷施叶面肥，促进花芽分化和果实发育。
对照组：男、女占比各为25:15；年龄段在46～66岁之间，经计算后中位年龄为（56.03±1.24）岁。
四、研究的不足与完善
调查问卷中的题目设计还有待完善，并不是所有的载荷系数都大于0.70，其解释力度还不够；NFI、RFI、与TLI虽然都大于0.70，但还是未大于0.90，也是在问卷设计与数据搜集的过程中出现一定问题，还需进行完善。
五、结束语
通过相关数据的搜集，结合SPSS17.0与AMOS对数据进行分析，验证性地证明了假设1、假设2与假设3，说明了“个人信息分享”对“弱连接”起到正向解释作用， “弱连接”对“个人社会资本”起到正向解释作用，并且“个人信息分享”通过“弱连接”间接影响到“个人社会资本”，也起到正向解释作用。这与实际生活中，用户使用社交媒体的心理变化对于其信息分享行为有很大影响相符合，其分享行为容易提高内心的满意度，提高心理需求，以此来拓宽关系网络，提高个人社会资本与获取资源的能力。
参考文献：
[1]李晓娥. SNS社交网站信息分享行为的影响因素[J].媒体时代.2011， （4）：18-21.
[2]王秦.社交媒体私人信息分享心理机制探析[J].前沿.2014，（4）：19-21.
[3]曹晓菲.人人网信息分享行为研究[D].河北大学.2013.
[4]靳亚男.社会网络服务使用对个人社会资本影响机制研究[D].清华大学.2009.
作者简介：张晴，杨慧，中南民族大学。
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