微博学生用户的交互行为与人格特征的关系研究

微博学生用户的交互行为与人格特征的关系研究

作者：汪向征 曹军 焦建利 来源：《远程教育杂志》2012年第06期

[摘要]交互行为是衡量在线学习者学习质量的重要因素，大量研究表明，用户的人格特征对其网络行为有预测作用。需要以微博学生用户为样本，分析用户交互行为与人格特征的关系。研究结果表明：卡特尔16项人格特征中，幻想性与转发行为负相关，实验性、有恒性对评论行为有正向预测作用，聪慧性对评论行为有负向预测作用，＠或私信行为与实验性正相关，与有恒性负相关。交互行为层级不临近的用户人格有显著差异，并反映在乐群性、世故性和创造力上；恃强性人格对高水平的信息交互有正向的预测作用，世故性人格对高水平的交互行为有正向预测作用。从整体来看，用户的关注行为与16项人格特征均无关，但深层次的交互行为与人格特征之间存在相关性。

[关键词]微博；交互行为；人格特征；行为动机；SNS平台；SNS应用；微博的教育应用 [中图分类号]G434 [文献标识码]A [文章编号]1672－0008（2012）06－0039－06 一、引言

社会建构主义认为，人的学习主要是通过社会交往发生的。近年来。在网络技术的影响下，网民数量逐渐增多。人际交往开始由现实世界向虚拟世界转移，社会交往活动表现为虚拟世界的人际交互，虚拟平台中人际交互的质量是影响虚拟学习社区用户学习质量的重要因素，关于用户交互质量和水平的研究也一直是虚拟学习社区研究的热点。SNS服务即为典型的将现实世界的人际关系向虚拟世界转移的平台。邓胜利等人关于SNS用户交互学习的一项研究，分别从人际交互、人机交互、信息和使用者之间的交互三个角度分析SNS的用户行为。认为SNS中人与人之间的交互行为主要表现为朋友间的简单信息交流，以及在网络中人与人之间的交往行为。微博作为典型的SNS应用，越来越受到人们的关注。

据中国互联网络信息中心（CNNIC）1月16日发布的《第29次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2011年12月底，中国网民的微博使用率已经从2010年的13.8％增长到48.7％。关于微博用户交互的研究，有从传播学的角度分析微博用户交互行为以探讨微博的信息互动结构与机制，也有考查微博用户的基本行为特征和关系特征来分析微博影响力的。 人格是构成一个人的思想、情感及行为的特有模式。它在一定程度上会影响一个人的生活和行为方式。就人的因素而言，人格特征可能构成影响用户交互行为的因素。关于网络用户的行为与人格关系的研究有很多，KrautR等人在2002年开展的一项关于互联网用户行为的研究结果表明，外向的、善于交际的个体比内向的个体更可能使用互联网来保持与家人和朋友的联

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络，或者频繁地使用网上聊天室结识新朋友，扩展自己的社会关系，获得更多的社会支持。柳铭心分析青少年的人格特征（NEO－FFI大五人格）与互联网社交服务使用偏好关系的研究结果发现，外向性、神经质对互联网社交服务的使用偏好有直接而显著的正向预测作用。廖传景等人探讨了大学生网络行为与16种人格特征的关系，结果表明高频网络使用者与低频网络使用者相比，其人格特征的恃强性、独立性和紧张性方面得分明显偏高，乐群性、稳定性、有恒性和自律性上得分明显偏低。周爱保等人关于青少年网络成瘾与人格特征（NEO－FFI大五人格）之关系研究结果也表明，青少年互联网使用与人格特征之间具有密切的关系。张晓丽分析大学生网络学习行为和网络查询行为与人格特征（卡特尔16种人格）的关系，结果表明，网络学习态度与实验性正相关，网络学习效果与有恒性正相关，与独立性负相关：人格特征对网络信息查询行为产生一定影响。

近年来，以博客为代表的Web2.0站点开始兴起并繁荣起来，研究者开始关注用户的博客行为与人格特征的关系。王明辉等人开展的关于大学生人格特征（NEO－FFI大五人格）与博客行为、博客行为动机的研究结果认为，人格特征可以作为是否参与博客行为的有效预测变量，学生人格特征对其博客行为动机存在显著的影响作用。李远航分析了学生的博客行为与人格特征（卡特尔16种人格）的相关性得到的结果表明，博客行为与人格特征中的恃强性、兴奋性两个因素正相关，与忧虑性因素负相关。这些研究在正确地引导学生合理使用网络、使网络平台更有效地发挥辅助学习的效用上显示了积极的作用。

微博平台自身的信息发布的便利性、信息传播的广泛性，为教育领域信息传播的革新带来了契机。教育者尝试利用微博辅助课程教学，积极探索有效整合微博信息传播和课程信息传播的方法。Antenos－Conforti等人尝试利用Twitter辅助学习第二语言、训练学生的交流能力和提高其文化修养、训练学生读写技能的研究结果均表明，Twitter在以上几个方面均有积极的作用。国内关于微博教育应用的研究也表明，微博平台有利于辅助课程学习、虚拟团队建设。 一项新兴技术的推广总是要经过不断的质疑和测试。环境的、文化的、人为的因素都可能影响到技术的最终实施效果。微博平台的教育应用效果，与其他SNS平台的应用一样，也将与用户的交互水平相关。微博的传播机制虽然与博客大不相同，但是其自媒体的特性却与博客相同。网络用户的行为，尤其是博客用户的行为与用户人格相关，那么微博用户的交互行为，也可能与用户的人格特征相关。微博的教育应用，是要将不同的用户围绕相同或相似的学习目的聚集在一起，不同用户的不同的人格特征可能会影响到平台适应性，影响其交互行为表现。因此，本研究致力于探究：以学习为目的的微博平台用户的交互行为与人格特征的关系。 二、研究方法与过程 （一）研究方法

研究采用自编问卷《微博用户交互行为调查问卷》和卡特尔16种人格测试软件收集用户的交互行为数据与16种人格特征信息，利用SPSS 11.5对收集的数据进行统计检验和相关分析。

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（二）样本选择

研究选取某师范学院2009级教育技术学专业68名已经开通并使用微博的学生为研究对象。样本学生于201 1年9月在教师的引导下开通微博。并依托一门课程建立了微博群。教师在自己的微博和微群平台中对微博的使用方法和技巧进行引导，通过一个学期的使用，帮助学生熟悉微博的基本功能，知道如何利用该平台发布和探讨与学习相关的问题。 （三）研究工具 1.用户交互行为问卷编制

SNS中的交互行为包括人际交互、人机交互和信息与人的交互，但三者是相互作用、互不分离的。人机交互是基础，影响人际交互和信息与人交互，信息与人的交互行为能够在一定程度上实现人际交互。如果将微博作为虚拟学习环境，学习的发生有赖于高质量的人际交互，因此，本研究侧重于微博中的人际交互行为的研究。胡媛的一项关于微博信息流机制的研究认为，微博用户参与某一话题的情况以转发、评论、＠用户、投票等活动为衡量指标；夏雨禾则认为关注、直接消息对话、消息转发、评论是微博互动的重要方式。用户的互动平衡度由关注数和粉丝数之间的比值决定，其值反映出用户参与学习活动的程度。互动热度侧重用户之间的互动，由一段时间内所发微博的用户响应度决定。反映在转发或评论的数量上。

基于上述考虑，本研究把微博交互行为定义为关注、转发、评论、＠或私信四个递进的交互层级。关注行为是最低层级的交互行为。通过对其他用户的关注形成最基本的信息交互。关注行为的描述指的是对不同的关注层次和关注对象的管理行为进行描述，诸如“我只关注现实中相识人的微博”、“我经常主动搜索感兴趣的微博来扩大我的关注群体”等：在关注的基础上，对感兴趣或感觉有价值的内容进行转发，则产生比简单的关注行为递进的交互行为，此类题目描述了转发习惯、数量、广度等，诸如“我一般倾向于对熟人的微博进行转发或评论”、“转发微博时，我一般不添加自己的评论”等：当对内容有进一步跟进或交互意愿时，则产生更进一层次的评论行为。对评论行为的描述从评论对象的特征、评论的内容、评论的跟进程度等方面展开：＠或私信行为是用户脱离信息的关系，直接与其他用户直接联系的行为，这种行为不同于前三种基于信息的交互行为。属于直接的人际交互行为，故定义为最高层级的用户交互行为。各类问题的描述从联系人的类型、联系的程度等方面展开。

依据四个交互层级设计了《微博用户交互行为调查问卷》，包含关注、转发、评论、＠或私信类题目20个，另外包含维度问的跳转类题目3个。题目的表述有正面和反面陈述两种，选项采用Likert五分量表，包括“非常同意、同意、不确定、不同意、非常不同意”，分值分别为“5、4、3、2、1”，反面陈述的题目，其结果则反向计分。 2.卡特尔16种人格测试工具

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从研究者检索到的有关人格测试的研究来看，人格测试所用的工具，主要有台湾学者蔡欣岚翻译修订的五因素人格问卷（NEO－FFI）、卡特尔16种人格测试（16PF）问卷、艾森克人格量表（EPQ）三种。在关于博客行为与人格特征的两项研究中，研究者分别使用了NEO－FFI和16PF。卡特尔16种人格因素是国际公认有效且可靠的个性心理特征测量的工具，自20世纪90年代中期以来，我国学者采用16PF对男女大学生的人格特征及其差异的研究越来越多。本研究综合考虑微博自身的特性，选择中英国际心理网软件研发中心开发的卡特尔16种人格因素问卷测试软件。来收集学生的人格特征信息。 （四）研究过程

用户行为测试问卷于2011年12月在课间发放，要求学生10分钟内完成并当场收回。问卷发放68份。回收68份，经检查68份问卷全部为有效问卷。卡特尔16种人格特征数据的收集是在机房中完成的，在指导学生完成软件登录后，要求学生在半个小时内完成所有测试题目。将测试结果以截图方式发给研究者。最后得到68份人格测试结果。 三、研究结果与分析

（一）微博用户交互行为、卡特尔人格特征数据描述 1.《微博用户交互行为调查问卷》的信度检验

问卷的总体Alpha信度系数为.887，各维度的信度系数见表1，关注行为信度较低，故此维度的分析结果只作为参考。 2.微博用户交互行为数据描述

用户交互行为问卷按照不同的交互层级（关注行为、转发行为、评论行为、＠或私信行为）设置了跳转，因此，得到四个不同群体的数据。问卷中各维度值越高表示该维度上的交互行为水平越高。各维度的数据描述统计结果见表2。由表2可以看出，关注行为和转发行为的均值和样本数量较其他两个维度偏高，说明被试对象在使用微博时更多地表现出关注行为和转发行为。从样本转发行为的最小值（2.00）和最大值（4.75）来看，学生在转发信息时，转发微博的数量、广度、可信度有较大区别，均值3.2897表明样本的整体转发行为值中等偏上。73.5％的被试对象有对微博进行评论的经历，均值3.1657说明被试与他人能就多数话题进行探讨，评论行为表现良好。57.3％的被试对象使用过＠或私信与他人互动，均值为2.500，属于低水平的交互，该交互行为发生概率较低，且更趋向于熟人间的交互。 3.卡特尔人格特征测试数据描述

被试对象的人格测试的统计描述结果见表3。在表3中。Mean值代表被试对象在16种人格特征中的平均得分，分值低则说明被试在此项特征中更趋向于低分特征，反之则更趋向于高分特征。

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通过表3可以看出，被试对象整体在E（恃强性）、F（兴奋性）、Q4（紧张性）三项人格特征中表现出高分特征，即好强、自视很高，活跃、热情、易冲动，紧张不安、缺乏耐心。L（怀疑性）人格特征整体表现出低分特征，即信赖随和、易相处。上述结果与李远航等人关于博客行为与人格特征的相关性的研究中，出现高分特征（E、F）、低分特征（L）的人格特征上具有一致性。二元因素的测试结果均属中等。一元人格特征和二元人格特征测试数据的标准差都较小，表明被试对象间的测试结果变异较小。 （二）不同交互行为与人格的相关性分析

将这四个群体的交互水平与其人格测试的结果进行相关分析时，发现人格测试的部分数据是非正态分布的，因此，在相关分析方法的选取上针对正态数据和非正态数据分别采用了皮尔逊（Pearson Correlation）相关分析和斯皮尔曼（spearman’s rho）相关分析。相关性分析结果发现，关注类群体的交互行为与16项人格特征均无关。关注行为是四个交互行为层级中最低层次的交互行为，这种行为的发生并没有受到人格特征的影响，如果不考虑关注行为维度的内部一致性系数较低的情况，则也说明学生用户在低水平的信息交互上显示了趋同性。转发行为、评论行为、＠或私信行为的群体与16PF各因素及二阶因素的相关分析结果见表4、表5。 由表4分析结果可见，卡特尔16PF人格中，Q1（实验性）与评论行为、＠或私信行为正相关；M（幻想性）与转发行为负相关；B（聪慧性）与评论行为负相关；G（有恒性）与评论行为正相关。与＠或私信行为负相关。实验性的高分特征表现为自由的、批评激进，不拘泥于现实，这项人格特征与评论行为、＠或私信行为两种较高层级的用户交互行为正相关，在一定程度上反映了用户尝试使用新媒体技术、拓展交流深度的特点。有恒性的高分特征表现为有恒负责。做事尽职，低分特征表现为苟且敷衍，这项特征与评论行为正相关，反映了执着有恒的用户对信息内容执着追踪的特点，在评论行为的深度上也有显著的高分特征：但是在更直接的与其他用户的联系上，有恒性高分特征的用户却不愿选择与他人的直接联系。综合与有恒性相关的两种较高层次的交互行为，可以发现，有恒性人格特征分值越高，越愿意参与他人的内容评论，但越不愿意与他人直接联系，这种行为表现符合研究者对微博是“基于内容产生的交互”瞄]的特性描述。聪慧性高分特征表现为聪明，富有才识，学习能力强，思维敏捷正确。具有聪慧性高分特征的人不愿意参与其他用户内容的评论，可能与聪慧性人格的用户自视甚高，对内容有自己的见解有关。

从表5可以看出，具有＠或私信行为的用户与16PF二阶因素中的懦弱与果断性显著正相关（sig.＜0.01），与成长能力人格因素负相关（sig.＜0.05）。懦弱与果断性因素中高分特征表现为独立、果断、有魄力和独创力，反映了该类性格用户更愿意主动寻找展示自己的机会或环境，在对象明确的＠或私信交互中积极性和主动性非常高。成长能力人格因素的高分特征表现为有成功希望。而低分特征则为不太适应新环境，不容易获得成功，这与＠或私信负相关，说明被试越不适应环境越会采用＠或私信进行交流。这表明被试不太适应微博的其他维度交互行为的开放性，而喜欢采用隐蔽的方式进行交互。

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以上相关性分析结果与李远航等人所作的学生用户博客行为与人格特征的关系研究结果并无相似之处，这种检测结果也与微博的传播机制和博客不尽相同有关。 （三）不同交互水平用户人格特征的差异检验与相关分析

交互水平测试问卷检测的数据结果，根据样本学生的填答跳转情况，将关注行为、转发行为、评论行为、＠或私信行为全部填答的用户交互水平定义为4级，则填答前三类交互行为题目的用户交互水平定义为3，只填答前两类交互行为题目的用户交互水平定义为2，只填答关注类交互行为题目的用户交互水平定义为1。经分析样本用户中有异常跳跃交互水平的样本7人，剔除后有61位样本用户数据。依据61位样本用户数据，分别对4种不同交互水平的用户人格进行差异检验和相关分析，以探讨不同交互水平的用户人格是否存在差异。 1.不同交互水平用户人格特征的差异检验

对四种不同交互水平上的人格差异检验采用的是均值多重比较（LSD）的方法。在差异检验之前，对各项数据进行方差齐性检验，方差齐性检验显著性概率Sig.值大于0.05的数据。按照方差齐的差异检验方法判断LSD值。反之则判断Tamhane的值。不同交互水平的用户人格特征的差异检验结果见表6。

由表6的检验结果可以看出，交互层级1和交互层级2的用户、交互层级2和交互层级3的用户、交互层级3和交互层级4的用户人格没有差异。但低层级交互行为的用户与较高层级交互行为的用户（交互层级1与交互层级3、交互层级1与交互层级4的用户）的乐群性、敏感性、世故性人格特征有0.05水平上的差异。交互水平1属于低水平的信息交互。交互层级3属于高水平的信息交互，交互水平4则属于直接的人际交互，这一检验结果反映交互行为层级接近的用户人格没有差异，但交互行为层级不临近的用户。尤其是低水平信息交互行为、直接的人际交互行为人格有差异，并在乐群性上差异尤其显著。乐群性人格特征的高分特征表现为外向、乐群热情，低分特征表现为缄默、孤独、冷漠，乐群是带有人际交往属性的人格特征，低水平信息交互行为与直接人际交互行为用户在乐群性人格上的差异，在一定程度上反映了乐群性人格特征对微博平台用户人际交互的预测作用。 2.不同交互水平用户人格特征的相关分析

对四种不同交互水平及交互行为与人格特征相关性进行分析，仍然根据人格数据正态分布与否分别采用皮尔逊（Pearson Correlation）相关分析和斯皮尔曼（Spearman’s rho）相关分析方法。将样本用户的不同交互行为层级与其人格特征测试数据进行相关分析，结果见表7。从表中可见，世故性人格特征与交互层级正相关，紧张性人格特征与交互层级负相关，即世故性人格特征对高水平的交互行为有正向预测作用，而紧张性人格特征对交互行为有负向预测作用。

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将处于不同交互行为层级的样本用户的交互行为与其人格特征进行相关分析的结果见表8。交互行为层级为2的用户与实验性人格特征正相关，表现了用户对信息交互的探索性。交互行为层级为3的用户与恃强性人格特征正相关，高水平的恃强性人格特征正向预测用户的交互这一检测结果与恃强性人格对学生用户博客行为的正相关结果一致。

对交互行为层级为4的用户交互行为水平最高的样本个案的人格测试数据分析后发现。其乐群性、兴奋性表现出了高分特征，均为8分；聪慧性与敏感性两项表现出了低分特征，均为3分；其他人格测试数据均表现中等或稍偏上。从得分最高的个案的人格测试数据上看，乐群性与兴奋性对其交互行为表现有正向作用，聪慧性与敏感性对交互行为表现有负向作用，这一结果与表4、表6中的结果相一致。 四、结果与讨论

在性格表现上，使用微博的被试样本在E（恃强性）、F（兴奋性）、Q4（紧张性）三项人格特征得分较为显著，表明这个群体有对新技术应用的热情，但缺乏耐心。需要维持。对新事物的兴趣。如果失去了良好的应用体验，会损耗最初的热情和新奇感。也将消磨技术应用带来的无限可能性。正如戴维·乔纳森所说，技术是关键，问题是什么？从被试样本表现出的性格特征上看，新技术与课程的适当整合，才是技术应用的关键问题所在，从而使学生保持对技术应用的兴趣。

在交互行为表现上，被试对象在使用微博时的表现多为关注行为和转发行为。超过半数的同学使用直接的“＠或私信”与他人互动，但互动水平较低，多发生于熟人之间。在课程实施中整合微博平台技术，目的便是引导学生在课余时间展开基于课程内容的交流，从微博互动的深度上看，评论和私信带有明确的交流意愿和目的，而关注和转发行为还处在交互的浅表层。未能达到期望的目的。

鉴于被试样本中的多数是在教师的引导下才逐渐适应微博平台，并且在应用初期便被引导带入课程，多数学生可能还处于技术适应期。微博平台有技术适应期，微博与课程活动的整合更需要适应期。《微博力》的作者曾经指出，对于微博这种自说自话的媒体平台，用户在最初使用的一个星期内，会不知道说些什么，往往通过观察其他用户的表现来获得启示。这种观察，在行为上表现出的就是关注和转发，也就是所谓的“围观”状态。况且在一个基于班级的微博课程群中，用户彼此在生活中非常熟悉，更是言行谨慎。以免遭围观，多数人更愿意选择使用“＠或私信”的方式，进行私密的互动来交流。在对一些小组的跟踪访谈中，多数同学表示课程任务难度大，不愿将问题公开呈现暴露不足，更愿意在任务相近的小组间。采用私信的方式沟通。采用了私信的方式，又不免将功能与qq软件比较，故而行为更加谨慎。

因此，将微博整合进课程并非微博、人格、课程中某一因素的问题，仅微博的技术适应问题就会对应用行为有较大影响。应用前的使用引导是很关键的，必要时需要带领学生抛开课程的牵绊，享受微博平台信息开放的体验，直接将使用体验和课程活动整合在一起，势必影响用户的使用行为体验。

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从交互行为与人格特征的关系上看，高层次的交互行为和低层次的交互行为在乐群、敏感、世故三项人格特征上有差异，而且交互层级越高，世故性人格越表现出高分特征。紧张性人格越表现出低分特征。微博是以人为节点的社会性网络平台。平台用户的交互行为会受人在日常交往中的特质影响。乐群与世故都是与现实社会中人的交往密切相关的人格观测量，都对高层级的交互行为有正向预测作用，而人格特征中带有个人特点的聪慧性特质。却对交互行为层级有负向预测作用，这一结果在得分最高的个案的人格测试数据分析中也得到印证。在被试样本群中。个体的交互需求是基于课程任务的，聪慧性高分特征的人群表现出了较低层级的交互行为，也表明了这个群体对聪慧的自持。

但微博平台中的交互，其本质是引导持不同水平知识的同学问的交流或讨论，以促使隐性知识的激发和流通，如果高聪慧特征的人群自持聪慧，会对整个群体的交流状态有不良影响，也会对他们自身的能力提升有影响。有恒性人格特征分值越高，越愿意参与他人的内容评论。却越不愿意与他人直接联系。有恒性人格在微博平台上的行为特征，表现出的是对问题的执着有恒，而非对平台交往关系持续的有恒。综合微博平台“基于内容产生交互”的观点，好的问题会带来较多的关注，引发有恒性人格对问题的深度关注。在微博平台中，内容发布也要遵循微博技术的特点。以避免遭遇无人回应的尴尬。 五、结论及展望

本研究以使用微博作为辅助学习平台的学生用户为样本，分析了用户交互行为与人格特征的关系。研究结果表明：样本在使用微博时更多地表现出关注行为和转发行为，在恃强性、兴奋性、紧张性三项人格特征中表现出高分特征，怀疑性人格特征表现出低分特征：不同交互群体的交互行为与人格特征的相关性分析结果显示，实验性与评论行为、＠或私信行为正相关；幻想性与转发行为负相关：聪慧性与评论行为负相关：有恒性与评论行为正相关，与＠或私信行为负相关。不同交互水平用户人格特征的差异检验与相关分析结果显示，交互行为层级接近的用户人格没有差异。但交互行为层级不临近的用户人格有显著差异，并反映在乐群性、敏感性、世故性上；世故性人格特征对高水平的交互行为有正向预测作用，而紧张性人格特征对交互行为有负向预测作用，恃强性人格对高水平的信息交互有正向预测作用。从整体来看。用户的关注行为与16项人格特征均无关，但深层次的交互行为与人格特征之间存在相关性。 研究结果反映了样本的交互行为与人格特征的关系，在一定程度上反映了依托课程利用微博平台的学习者的人格特征，不同的课程、不同的学习活动引导也会影响到用户的交互行为表现，因此，样本选择的局限性及依托课程的特殊性，使研究结果不能有效预测利用微博平台的普通学习者的人格特性。另外，卡特尔16PF测试题目较多，测试的时间与学生考试周同期，可能会影响到测试结果的信度。交互是衡量在线学习者学习有效性的重要指标，因此，用户交互行为的有效表征是影响微博平台用户学习效果的重要因素之一，对微博学习者的交互行为的研究还需要进一步的探索。

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