社交媒體中商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為研究

單春玲　趙含宇

〔摘要〕基于社交媒體環(huán)境，依據(jù)強弱關系理論分析了用戶關系強度對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)的影響，并從社會驅(qū)動層面和個人驅(qū)動層面提取了商務信息轉(zhuǎn)發(fā)的影響因素。以典型的社交平臺——微博為例，通過建立結構方程模型發(fā)現(xiàn)：弱關系對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)具有直接的影響作用；社會關系強度對社會信任和社會交往產(chǎn)生差異性影響；社會信任、社會交往、經(jīng)濟利益、利他主義和自我效能對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)影響顯著。本文將強弱關系理論的應用進一步拓展到社會化商務領域中，有利于指導電商企業(yè)制定合適的社會化商務營銷策略。

〔關鍵詞〕社交媒體；商務信息；轉(zhuǎn)發(fā)行為；強弱關系

DOI：10.3969j.issn.1008-0821.2017.10.003

〔中圖分類號〕G203〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2017）10-0016-07

〔Abstract〕 Information sharing and forwarding behavior has long been the focus of research in social media.This paper proposed a conceptual framework that utilized the strong and weak relationship theory to explain the effect of relationship strength between users on forwarding intention of business information in social media.From society driven and individual driven，the paper analyzed the factors that affect the forwarding of business information.This paper took micro-blog as experimental objects.By establishing a structural equation model，the empirical results showed： weak relationship influenced forwarding intention directly；social relationship strength has different influence on social trust and social interaction；social trust，social interaction，economic benefits，altruism and self-efficacy had significant impact on the forwarding of business information.This article further expanded the application of strong and weak relationship theory to the domain of social commerce.It would benefit electronic ecommerce enterprises to make marketing strategy in social commerce.

〔Key words〕social media；business information；forwarding behavior；strong and weak relationship

隨著Web20的發(fā)展，社交媒體（如微博、微信、社交網(wǎng)站等）已經(jīng)成為人們獲取和傳播信息的主要渠道，新興社交媒體極大地改變了人們消費、溝通、工作、娛樂的方式[1]，塑造了人們新的生活形態(tài)。目前，微博已經(jīng)成為分享社交信息的主要載體，人們利用微博進行信息的分享，推薦，評論與轉(zhuǎn)發(fā)。截至2016年9月，微博活躍用戶已經(jīng)達到297億，較2015年同期增長338%[2]。以微博為代表的社交媒體中用戶行為分析已經(jīng)成為了研究熱點。

社交媒體中信息類型較多，既有時事信息也有商務信息，不同信息引起的轉(zhuǎn)發(fā)結果不同，需要分別進行研究。目前用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的研究大多針對突發(fā)性信息或政治信息，對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)研究較少。商務信息包括企業(yè)或商家為了進行品牌推廣而發(fā)布的信息，如產(chǎn)品介紹，促銷信息等，還包括用戶分享的購物體驗和口碑。以微博、微信為主的社交平臺為網(wǎng)絡營銷帶來了新的發(fā)展方向，逐漸成為企業(yè)品牌推廣的標配。對社交媒體中商務信息轉(zhuǎn)發(fā)的研究對提升企業(yè)業(yè)績具有積極作用。同時，社交媒體中具有強關系和弱關系兩種形態(tài)，微博中除了具有熟人關系鏈的在線交互外，還具有基于陌生人網(wǎng)絡的弱關系鏈，那么針對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)是熟人的影響更強還是陌生人的影響更強？社會關系又是通過哪些因素對用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生作用是值得學者和企業(yè)管理者值得研究的問題。

本文以社交媒體的典型代表微博為例，針對社交媒體中商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)進行分析，探討在社交媒體中用戶信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響因素，深入分析用戶間強弱關系對用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿的作用，探討用戶間商務信息交流機制，完善強弱關系理論在社交媒體中的應用，為企業(yè)利用社交媒體進行社會化營銷和信息擴散提供實踐指導。

1文獻回顧

11社交媒體中的商務信息

社交媒體中的信息類型呈現(xiàn)多樣化的特點，如突發(fā)事件信息、政治信息、隨機信息等[3]，同時也存在大量商務性信息，例如與產(chǎn)品及服務相關的信息。社交媒體已成為絕大多數(shù)商業(yè)品牌公司所采用的品牌推廣方式。微博中典型的商務推廣信息包括商品描述，圖片展示和網(wǎng)頁鏈接。通過網(wǎng)頁鏈接用戶可以導出到電子商務網(wǎng)站，進行購物消費，形成真正意義上的社會化商務[4]。如果一個用戶看到很多人分享評論一件商品的圖片，可能產(chǎn)生購買它的欲望，那么點擊轉(zhuǎn)化為購買的概率就可能會很高，產(chǎn)生被動消費[5]。微博能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)容的快速分享與傳播，用戶不僅可以發(fā)表自己的原創(chuàng)信息，還可以通過轉(zhuǎn)發(fā)功能互相分享產(chǎn)品信息和購物體驗。社會化商務借助微博能實現(xiàn)產(chǎn)品信息的快速擴散，為企業(yè)社會化營銷提供支持，使得消費者與企業(yè)形成一種價值共創(chuàng)的模式[6]。endprint

12強弱關系理論

在社交媒體中用戶間關系對于信息的擴散、分享、交流以及購買決策都起到重要作用[7]。格蘭諾維特于1973年提出了“強弱關系理論”[8]。強關系表現(xiàn)為聯(lián)系密切，有較多互動的人，如家庭成員，摯友，同事等；弱關系為通過社交媒體有一定聯(lián)系的對象，互動較少，親密程度低，如在微博中關注的名人、客戶、貿(mào)易上的伙伴等。強關系和弱關系都屬于用戶的社會關系。格蘭諾維特認為雖然“強聯(lián)系”是一種堅固的關系，但“弱聯(lián)系”在傳播速度、成本和效能等方面具有優(yōu)勢。通過強關系獲得的信息具有較高的重復性，而弱關系更能充當跨越社會群體界限獲得信息的橋梁。

國內(nèi)學者馮嬌和姚忠運用強弱關系理論發(fā)現(xiàn)強關系對提高用戶接收信息質(zhì)量有正向影響作用，從而激發(fā)用戶的購買意愿[9]。這是因為從強關系中更能得到信任的信息，而信任有利于信息的傳播。賴勝強[10]認為，用戶更關注和自己具有強關系的其他用戶，更愿意轉(zhuǎn)發(fā)來自強關系用戶的信息。孫曉娥和邊燕杰[11]指出國內(nèi)機構在引進海外人才時，社會網(wǎng)絡中的強關系在人情交換、充分信任和障礙克服中占有優(yōu)勢，而弱關系則在信息交流和提供資源方面占有優(yōu)勢。

可見在強弱關系對信息分享和傳播的研究中，國內(nèi)外學者由于研究的角度和內(nèi)容不同，導致研究結果出現(xiàn)矛盾。本文認為社交媒體本身是信息發(fā)布和交流的平臺，用戶間既存在強關系也存在弱關系，由于弱關系分布范圍較廣，因此弱關系在信息轉(zhuǎn)發(fā)上的影響要大于強關系。

13用戶轉(zhuǎn)發(fā)動機

社交媒體中擁有用戶數(shù)較多的微博一直以來是研究的熱點。微博內(nèi)容的快速分享和廣泛擴散是其核心功能之一，用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為是微博得以成功的關鍵。學者們對用戶轉(zhuǎn)發(fā)因素和動機的研究較多。趙宇翔[12]從社會驅(qū)動、技術驅(qū)動、個體驅(qū)動3個維度研究了用戶生成內(nèi)容的主要動因。賴勝強[10]指出內(nèi)容特性、傳播者特性以及受眾特性3個方面會影響用戶的微博傳播行為。金曉玲等[3]則從用戶特征和信息特征兩方面研究微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響因素。Zhang等[13]指出對轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容可信性的判斷依賴于信息發(fā)布者的特征。Kim[14]的研究發(fā)現(xiàn)用戶較易受從眾心理的影響從而轉(zhuǎn)發(fā)已被大量轉(zhuǎn)發(fā)的微博信息。

可以看出學者們從自己研究的視角出發(fā)，對促使微博轉(zhuǎn)發(fā)的因素和動機的研究并沒有取得共識，原因之一是沒有有效地對轉(zhuǎn)發(fā)信息進行分類，而每類信息的轉(zhuǎn)發(fā)原因和影響因素各不相同。此外也少有學者從社會關系視角研究轉(zhuǎn)發(fā)動機。本文基于強弱關系理論，以新浪微博為例，針對影響商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)因素構建理論模型并進行實證分析。

2模型構建和理論假設

借鑒朱慶華教授的研究[15]，結合社會關系理論，本文從社會驅(qū)動層面和個體驅(qū)動層面這兩個層面進行討論。研究的概念模型如圖1所示。

圖1研究模型

21強弱關系對轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響

Shi等[16]以單項關注為弱關系，雙向關注為強關系，通過Twitter提供的API接口收集數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)單向關注的人比雙向關注的人更愿意轉(zhuǎn)發(fā)信息，驗證了格蘭諾維特的弱關系理論。Steffes和Burgee[17]發(fā)現(xiàn)學生通過RateMyProfessors網(wǎng)站獲得的口碑信息比親自與朋友交流獲得的信息在選課等個人決策制定上有更強的影響力，證明了弱關系的作用大于強關系。微博平臺本質(zhì)是信息的傳播與分享的平臺，是以弱關系為主，強關系為輔的社交平臺，因此微博轉(zhuǎn)發(fā)主要受弱關系的影響?；诖耍岢黾僭O1：

H1：社交媒體中弱關系對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響高于強關系。

22社會驅(qū)動層面的因素

社會驅(qū)動層面的因素包括社會信任和社會交往。社會信任是指通過接觸和交流建立的對他人的信任。信息源理論指出可信度對信息傳播效果作用顯著。趙大麗等認為用戶間的信任關系對知識分享產(chǎn)生積極作用[18]。格蘭諾維特1985年研究了信任與人們的經(jīng)濟行為之間的關系并提出“嵌入性”的概念[19]，人們的經(jīng)濟行為通過信任嵌入社會網(wǎng)絡中。信任的建立需要雙方長期的接觸和交流，嵌入性隱含著強關系的重要性[20]。李愛國等人也認為知識共享主體之間的關系強度通過影響消費者的信任 從而達到對消費者品牌態(tài)度產(chǎn)生一定的影響[21]。由于對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)可能形成潛在消費，當微博用戶信任商務信息的內(nèi)容就會更愿意轉(zhuǎn)發(fā)，信任感主要來自熟悉的親人和朋友，因此基于強關系會更容易產(chǎn)生信任感?；诖?，提出假設2：

H2a：強關系能夠提高社會信任，即關系強度對社會信任有正向影響作用。

H2b：社會信任對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生影響。

社會交往是指與他人互動所產(chǎn)生的社會聯(lián)系?，F(xiàn)在越來越多的品牌建立了自己的官方微博，如HM中國，長安福特，華為終端等。官方微博能與粉絲即時溝通，獲得用戶反饋，用戶之間形成了品牌社區(qū)。Kim等[14]探討了Twitter上用戶與品牌的關系對轉(zhuǎn)發(fā)量的影響，結果發(fā)現(xiàn)品牌社區(qū)認可度能促進用戶對品牌消息的轉(zhuǎn)發(fā)。品牌社區(qū)中的成員之間大多數(shù)是弱關系，圍繞同一話題進行交流和互相轉(zhuǎn)發(fā)微博。格蘭諾維特指出通過強聯(lián)系獲得的信息重復性較高，弱聯(lián)系發(fā)生在不同的群體間，充當群體間的“信息橋”的作用。馮嬌和姚忠[9]對于社會化商務中的關系強度由高到低分為與朋友、陌生人和商家之間的關系，通過實證發(fā)現(xiàn)商家推薦的信息、陌生人評價的信息和朋友分享的信息對用戶接收信息數(shù)量的影響依次減弱?？梢?，弱聯(lián)系可以擴大人們的社會交往范圍，獲得更多的信息，對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)行為有積極的影響?；诖?，提出假設3：

H3a：弱關系能夠提高社會交往，即關系強度對社會交往有負向影響作用。

H3b：社會交往對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生影響。

23個人驅(qū)動層面的因素

個人驅(qū)動層面的因素主要包括：獲得經(jīng)濟利益，利他主義和自我效能。

社會交換理論認為在社會互動中人們會衡量雙方彼此所付出的代價和獲得的收益[22]。谷斌等人認為針對自媒體社群用戶采取諸如消費折扣、積分返利或會員抽獎等物質(zhì)激勵措施會顯著提高消費者的消費意愿[23]。社交媒體中的信息共享和轉(zhuǎn)發(fā)屬于社會互動過程，可以理解為是一種資源的交易，這種交易獲得的報酬形式多樣。商家為了達到產(chǎn)品宣傳的目的，商務信息中都會含有轉(zhuǎn)發(fā)獎勵的刺激，如轉(zhuǎn)發(fā)到朋友圈免費獲得試用品或者得到相應的折扣，因此信息中的激勵性內(nèi)容對轉(zhuǎn)發(fā)具有積極作用。在網(wǎng)絡環(huán)境中，獲得經(jīng)濟上的獎勵也是消費者進行口碑傳播的一個動因，這一點是在網(wǎng)絡環(huán)境中所特有的[24]?；诖?，提出假設4：endprint

H4：商務信息中的獎勵性刺激對轉(zhuǎn)發(fā)行為具有積極作用。

利他主義是消費者進行口碑傳播的主要動機。利他既包括幫助自己熟悉的人，還包括幫助陌生人；既包括幫助某個個體的消費者，也包括幫助某個特定的群體，甚至還包括幫助企業(yè)。用戶將自己的消費信息傳播給聯(lián)系人就形成了消費信息的再次傳播，最終對提高企業(yè)收益產(chǎn)生直接影響。利他可以轉(zhuǎn)化為用戶行動，行動體驗對用戶共享行為具有正向促進作用[25]。研究認為具有個人主義和利他主義的人更愿意轉(zhuǎn)發(fā)微博[26]。本文同樣認為利他主義是用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為的主要原因，提出假設5：

H5：利他主義對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生積極影響。

自我效能（Self-Efficacy，SE）是指個人對自己的信息評判能力和微博傳播能力的評估。胡瓏瑛和董靖巍[27]采用因子分析發(fā)現(xiàn)自我實現(xiàn)是人們轉(zhuǎn)發(fā)微博的動機之一。Cheung等[28]基于社會心理學的角度發(fā)現(xiàn)知識自我效能是消費者進行網(wǎng)絡口碑傳播意向的前因變量。人們通過轉(zhuǎn)發(fā)商務信息塑造自己在社會上的形象，展現(xiàn)自己并希望得到他人對自己所推薦商品的認同。自我效能高的人，其信心水平較高，對自己轉(zhuǎn)發(fā)的微博產(chǎn)生的作用和價值有較高的評估，也更愿意轉(zhuǎn)發(fā)微博?；诖?，提出假設6：

H6：提高自我效能對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生積極影響。

3實證研究

31變量選取與數(shù)據(jù)收集

本文采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù)然后進行假設驗證。研究變量包括：轉(zhuǎn)發(fā)行為（FB）、用戶間關系強度（RD）、社會信任（ST）、社會交往（SC）、經(jīng)濟利益（EB），利他主義（AL）和自我效能（SE）（如表1所示）。所有題項均采用7點Likert 量表（7代表“非常同意”，1 代表“非常不同意”）。本文選取典型的社交媒體平臺“新浪微博”為研究對象，新浪微博中有大量商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)。問卷的設計包含3個部分，甄別題（是否使用過新浪微博，是否在新浪微博上轉(zhuǎn)發(fā)過商務信息），轉(zhuǎn)發(fā)行為各影響因素和被調(diào)查者的基本信息。

本研究發(fā)放預調(diào)查問卷100份，其中使用過新浪微博的占77%，這77%的調(diào)查者中轉(zhuǎn)發(fā)過商務信息的占65%，最終獲得有效問卷49份。經(jīng)過探索性分析，問卷的各測度變量Cronbachs ɑ值都大于或接近0 7，所有因子的負載率均超過0 5，滿足了問卷的信服和效度要求。根據(jù)反饋意見，本文對問卷做了適當修改，確定了最終的調(diào)查問卷。

正式問卷的發(fā)放通過問卷調(diào)查網(wǎng)站“問卷星”進行，總計發(fā)放520 份，回收492份，在回收問卷中用戶選擇轉(zhuǎn)發(fā)過商務信息的占71%，形成有效問卷349份，刪除有明顯錯誤的問卷后最終有效問卷324份。在有效樣本中，男性占39%，女性占61%。年齡在18～30歲占865%，超過30歲占122%，不足18歲占1 3%。具有1至3年微博使用經(jīng)歷者占513%，3年以上者占125%，不足1年者占362%。平均每周使用微博1～3次者占653%，3次以上者占255%，1次以下者占92%?？傮w而言，有效樣本使用微博頻率較高，對微博中轉(zhuǎn)發(fā)商務信息的行為和方式比較了解。

32信度與效度檢驗

對收集后的數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗。經(jīng)檢驗各變量的信度Cronbachs ɑ值都大于07，說明問卷內(nèi)部一致性較高。變量的組合信度CR值均高于08，通過了信度檢驗。所有題項在各自所屬維度上的因子載荷均超過05，且通過了顯著性檢驗。所有變量的AVE值在0 55～0 73之間，說明各變量有較好的收斂效度（見表2）。

33模型擬合結果與假設驗證

本文使用AMOS對結構方程模型中各潛變量之間的關系進行分析。由表3的擬合參數(shù)指標顯示，χ2df小于5，說明模型達到了卡方統(tǒng)計要求。RMSEA為0074小于008，GFI為0912大于09的擬合標準值，NFI，CFI和IFI擬合值雖然小于09，但都大于085的最低標準值，CFI和IFI還非常接近09的標準值，說明模型的擬合度較為滿意。

從表4結構方程路徑分析結果可以看到，用戶間關系強度（RD）與社會信任（ST）呈正相關，說明社會關系越強，用戶的社會信任越高，H2a成立。用戶間關系強度（RD）與社會交往（SC）呈負相關，說明關系強度越弱，用戶的社會交往越廣泛，H3a成立。關系強度（RD）與轉(zhuǎn)發(fā)行為（FB）負相關，H1成立，說明關系強度越弱，越能促進商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)，再次驗證了格蘭諾維特的弱關系理論。而社會驅(qū)動層面的社會信任（ST）和社會交往（SC）與轉(zhuǎn)發(fā)意愿顯著正相關，即H2b和H3b成立，說明增強用戶信任和擴大社會交往都能促進信息轉(zhuǎn)發(fā)。個人驅(qū)動層面獲得經(jīng)濟利益（EB）、利他主義（AL）和自我效能（SE）都與轉(zhuǎn)發(fā)意愿正相關，H4、H5和H6成立，其中獲得經(jīng)濟利益對轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響最強，說明獎勵性的刺激因素更能有效地激發(fā)商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)。各假設檢驗結果如表5所示。

4研究結論與管理啟示

本文在已有研究的基礎上，以新浪微博為例，分析了社交媒體中商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為的影響因素。本文從社會驅(qū)動和個人驅(qū)動兩個層面，通過建立結構方程模型發(fā)現(xiàn)社會信任、社會交往、經(jīng)濟利益、利他主義和自我效能對商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)具有顯著影響。根據(jù)強弱關系理論，發(fā)現(xiàn)用戶間的社會關系強度對社會信任和社會交往產(chǎn)生不同的影響，并對轉(zhuǎn)發(fā)行為有直接的影響作用，通過實證驗證了格蘭諾維特的強弱關系理論在社交媒體平臺中的應用。具體研究結論歸納如下：

首先，少有文獻從強弱關系理論分析特定類型信息的用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為。本文根據(jù)強弱關系理論發(fā)現(xiàn)社會化商務平臺中，關系強度越高，用戶之間的信任感越高，熟悉的朋友和親人分享的信息能夠獲得較高的認可和信任。反之關系越弱，越有利于用戶獲取不同類型的信息，擴大社會交往的范圍。社交媒體大大促進了地理位置和社會距離遙遠的陌生人相互認識，尤其是微博非常適合用戶之間建立起“弱聯(lián)系”，實現(xiàn)信息的共享，促進商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)。企業(yè)應充分考慮社交媒體平臺中商務信息的傳播方式，在深度和廣度上提升商品社會化營銷模式，完善基于社交關系與媒體屬性的大數(shù)據(jù)商業(yè)生態(tài)。endprint

其次，社會驅(qū)動層面的兩個因素社會信任和社會交往都對商務信息轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生正向影響。在研究網(wǎng)絡口碑傳播時，信息傳播源的可信任度是信息可靠性的重要衡量指標，社會信任增強了信息傳播的可能性。另外，研究發(fā)現(xiàn)評論者關系的多樣性能促進其所發(fā)表評論的有用性評價。本文進一步證實了社會交往在商務信息轉(zhuǎn)發(fā)中的正向作用。今后應進一步挖掘社交媒體在信息分享上的潛力，通過強化網(wǎng)絡誠信等手段促進商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)。

最后，孟健等[30]發(fā)現(xiàn)外部獎勵會影響社會化商務環(huán)境下用戶的生成內(nèi)容。本文通過實證發(fā)現(xiàn)個體驅(qū)動層中獲得經(jīng)濟利益對轉(zhuǎn)發(fā)行為產(chǎn)生的影響最強，這是商務信息與其他類型信息的區(qū)別。商家在社會化商務平臺上發(fā)布關于商品和服務的信息時，為了促進商務信息的轉(zhuǎn)發(fā)，一般都會有相應的獎勵機制，因此獲得經(jīng)濟利益是人們進行商務信息轉(zhuǎn)發(fā)的主要動機。此外，利他主義和自我效能也是商務信息轉(zhuǎn)發(fā)的主要原因。企業(yè)應通過建立社交平臺賬號，不斷積累企業(yè)賬號粉絲數(shù)量，通過社交媒體精細化的用戶標簽創(chuàng)建更精準的用戶畫像，促進企業(yè)品牌和商品信息的廣泛傳播。

5未來研究方向

本研究對社會化網(wǎng)絡平臺中的商務信息轉(zhuǎn)發(fā)影響因素進行了有益的探索，但是本文僅以新浪微博為例，社交媒體平臺類型較多，比如微信，網(wǎng)絡社區(qū)等，在這些平臺上信息的轉(zhuǎn)發(fā)行為具有不同的特點。另一方面，網(wǎng)絡中的信息類型具有多樣化的特點，如突發(fā)事件信息，保健類信息，旅游信息等也有較多的轉(zhuǎn)發(fā)量，不同類型信息的轉(zhuǎn)發(fā)效果具有顯著差異，今后需要進一步針對特定類型信息的用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為進行分析。

參考文獻

[1]中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心.2015年中國社交應用用戶行為研究報告[EBOL].2015.

[2]艾瑞咨詢.企業(yè)營銷人格化發(fā)展[EBOL].2017.

[3]金曉玲，金可兒，湯振亞.微博轉(zhuǎn)發(fā)行為實證研究綜述[J].情報雜志，2015，（10）：117-122.

[4]Stephen A T，Toubia O.Driving value from social commerce networks[J].Journal of marketing research，2010，47（2）：215-228.

[5]田雨晴.社會化電子商務研究綜述[J].北京郵電大學學報：社會科學版，2013，15（4）：32-39.

[6]楊學成，陶曉波.社會化商務背景下的價值共創(chuàng)研究——柔性價值網(wǎng)的視角[J].管理世界，2015，（8）：170-171.

[7]Wang X ，Yu C L，Wei Y.J.Social Media Peer Communication and Impacts on Purchase Intentions： A Consumer Socialization Framework[J].Journal of Interactive Marketing，2012，26（4）：198-208.

[8]Granovetter M S.The Strength of Weak Ties[J].The American Journal of Sociology，1973，78（6）：1360-1380.

[9]馮嬌，姚忠.基于強弱關系理論的社會化商務購買意愿影響因素研究[J].管理評論，2015，27（12）：99-109.

[10]賴勝強.影響用戶微博信息轉(zhuǎn)發(fā)的因素研究[J].圖書館工作與研究，2015，（8）：31-37.

[11]孫曉娥，邊燕杰.吸引海歸：弱關系比強關系更具優(yōu)勢？[N].中國社會科學報，2011-06-28011.

[12]趙宇翔，朱慶華.Web20環(huán)境下影響用戶生成內(nèi)容的主要動因研究[J].中國圖書館學報，2009（5）：107-116.

[13]Zhang L，Peng T Q，Zhang Y P，et al.Content or Context： Which Matters More In Information Processing on Microblogging Sites[J].Computers In Human Behavior，2014，31： 242-249.

[14]Kim E，Sung Y，Kang H.Brand Followers Retweeting Behavior on Twitter： How Brand Relationships Influence Brand Electronic Word-Of-Mouth[J].Computers in Human Behavior，2014，37： 18-25.

[15]趙宇翔，朱慶華.Web20環(huán)境下影響用戶生成內(nèi)容動因的實證研究——以土豆網(wǎng)為例[J].情報學報，2010（3）：449-459.

[16]Shi Z，Rui H，Whinston A B.Content Sharing In A Social Broadcasting Environment： Evidence From Twitter[J].MIS Quarterly，2014，38（1） ： 123-142.

[17]Steffes E.M.，Burgee L E.Social ties and online word of mouth[J].Internet Research.2009，19（1）： 42-59.

[18]趙大麗，孫道銀，張鐵山.社會資本對微信朋友圈用戶知識共享意愿的影響研究[J].情報理論與實踐，2016，39（3）：102-107.

[19]Granovetter M.Economic Action and Social Structure：The Problem of Embeddedness[J].American Journal of Sociology，1985，91（3）： 481-510.endprint

[20]肖鴻.試析當代社會網(wǎng)研究的若干進展[J].社會學研究，1999，（3）：3-13.

[21]李愛國，王亞萍，鄧召惠.虛擬社區(qū)知識共享影響消費者品牌態(tài)度內(nèi)在機制研究[J].商業(yè)研究，2016，58（12）：1-8.

[22]羅石.社會心理學[M].北京： 北京大學出版社，2008.

[23]谷斌，李晴琳.基于“粉絲經(jīng)濟”的自媒體社群用戶消費意愿研究[J].商業(yè)研究，2017，59（3）： 8-13.

[24]黃敏學，王峰，謝亭亭.口碑傳播研究綜述及其在網(wǎng)絡環(huán)境下的研究初探[J].管理學報，2010，7（1）：138：146.

[25]齊炳金，武忠.移動社會化媒體用戶體驗與知識共享的關系研究[J].情報理論與實踐，2015，38（3）：35-39.

[26]Ho J Y C，Dempsey M.Viral Marketing： Motivations to Forward Online Content[J].Journal of Business Research，2010，（9-10）：1000-1006.

[27]胡瓏瑛，董靖巍.微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)動機實證分析[J].中國軟科學，2015，（2）：175-182.

[28]Cheung C M K，Lee N，Matthew K O.What Drives Consumers to Spread Electronic Word of Mouth in Online Consumer-opinion Platforms[J].Decision Support Systems，2012，53（1）：218-222.

[29]Limayem M.，Sabine G.H.，Cheung C.M.How habit limits the predictive power of intention： the case of information systems continuance[J].Mis Quarterly，2007，（5）：705-737.

[30]孟健，姜燕.社會化商務環(huán)境下用戶生成內(nèi)容的動機研究——以“大眾點評網(wǎng)”為例[J].現(xiàn)代情報，2015，35（11）：31-37.

[31]Hus M ，Ju T L，Yen C，et al.Knowledge sharing behavior in virtual communities： The relationship between trust，selfefficacy ，and outcome expectations[J].International Journal of Human-Computer Studies，2007，（2）： 153-169.

[32]Morgan S，Miller J.Communicating about gifts of life： The effect of Knowledge，attitudes，and altruism on behavior and behavioral intentions regarding organ donation[J].Journal of Applied Communication Research，2002，（2）：163-178.

[33]Bandura A.Social foundations of thought and action： a social congnitive theoryM].New Jersey： Prentice-Hall，1986.

（本文責任編輯：馬卓）endprint