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1、004四类互联网使用行为的网民特征研究004四类互联网使用行为的网民特征研究 研究之声 本文章被浏览556次 陈圣希 北京大学新闻与传播学院内容摘要 随着互联网从精英技术向大众技术转变，我国网民不论是从总体数量上还是网民特征上都发生了巨大的变化，网民的使用行为也日趋分散化和多元化。本文通过对1167名中国网民网络使用情况调查的定量研究，将中国网民的互联网使用行为分为交易、社交、信息和娱乐四类，并分别探讨四类不同互联网使用行为的网民特征。 研究发现：（1）倾向交易行为的网民通常教育程度和收入较高，人格上表现出神经质、不严谨和内向的特征。（2）倾向社交行为的网民通常教育程度较高，但年龄较小，以未婚

2、网民居多，人格上表现出神经质和开放的特征。（3）倾向信息行为的网民通常是教育程度较高，从事体制外职业的年轻男性，人格上表现出内向、开放和宜人的特征。（4）倾向娱乐行为的网民通常是年轻男性，人格上表现出神经质的倾向。 本研究结论将为互联网产业定位和服务网民提供受众细分支持，同时也为政府和社会引导网民健康正确的使用互联网提供了有针对性的网民特征分析依据。关键词：互联网使用行为 使用行为类型 网民特征 Abstract: With the adoption and diffusion of the Internet in China, both the total amount and the fe

3、atures of Chinese Internet users have changed dramatically. Meanwhile, the Internet usage of Internet users has appeared more and more multiple and dispersed. The study examines the Internet usage of 1167 Chinese Internet users, finds out four major Internet usage patterns: Internet Dealing Usage; I

4、nternet Social Usage; Internet Information Usage and Internet Entertainment Usage. Results show that Internet users who: (1) prefer Internet Dealing Usage usually have high education and income. Their personalities appear high in Neuroticism and low in Conscientiousness and Extraversion; (2) prefer

5、Internet Social Usage usually are high educated, young and unmarried. Their personalities appear high in Neuroticism and Openness; (3) prefer Internet Information Usage are usually high educated young males who work for non-government organizations. Their personalities appear low in Extraversion and

6、 high in Openness and Agreeableness; (4) prefer Internet Entertainment Usage are young males whose personalities appear high in Neuroticism.Results from this study will help Internet industry improve their services for their segmented customers. Moreover, government and society could lead people to

7、healthily use Internet based on their understanding about different Internet users preferences. Keywords: Internet Usage Usage Patterns Internet Users Features一、问题的提出 根据中国互联网网络信息中心（CNNIC）统计，截止到2006年12月31日，我国网络用户人数达到了1.37亿人，占中国人口总数的10.5%，中国网民普及率突破10%，中国网民人数仅次于美国占世界第二位 。但是十年前，中国网民只有62万人，基本上只使用收发电邮和浏览网

8、页的网络功能。在十年之间，随着互联网从精英技术向大众技术的转变，我国网络用户不论是从总体数量上还是在用户特征上都发生了巨大的变化。同时，随着互联网功能的日趋复杂多样，网络用户的使用行为也日趋分散化和多元化。因此,人们开始关心一个问题:互联网上种类繁多的功能是谁在使用，他们具有什么样的特征？了解这个问题可以帮助人们更清楚的认识互联网和网民的关系，并针对不同网民提供有针对性的服务和引导,但是作为互联网使用行为研究的基础问题，我们发现目前这个问题并没有得到很好的解决。 一方面，我们知道，出于对互联网深入了解的需要，世界许多国家都对互联网的发展和使用情况进行了大规模的调查，这些调查通常规模大、研究内容

9、丰富、数据权威、影响力大，人们可以从中了解到丰富的数据和信息，但是这些调查也有不足：人们虽然可以了解到网民的总体特征和各种互联网使用功能的被使用程度，但是具体而言，细分的网民群体特征和类型化的互联网使用行为的具体情况我们不得而知。因为这些调查的分析单位是全体网民，提供的是对网民总体的描述和分析，缺少对不同群体网民特征的深入分析。 而一方面，各个领域的学者们也对互联网使用进行了大量的研究，但是由于资源的制约，学者们的研究大部分只能局限在小范围，针对某一特定类型的网民研究其使用行为，而不能对多种不同类型的互联网使用行为进行网民特征分析。 因此，在互联网使用研究中，一直都存在一个研究者知之甚少的领域

10、，即在一个统一的研究框架下，找到互联网主要的使用行为类型，再研究影响不同行为类型的综合的网民特征。而本文就试图对这个问题进行研究，尝试为我国互联网使用行为类型化及其相应网民特征的研究提供可靠的分析和结论。同时，从现实意义上，本文的研究结论将在一定程度上帮助互联网运营商锁定自己的目标市场，提供更好的服务；帮助企业找到自己的网络潜在消费者，提高网络广告效果，促进互联网广告行业的发展；帮助政府有效的监控互联网的发展，制定有效的互联网管理规范和政策；帮助家长和社会有针对性的引导大众健康的使用互联网。二、研究设计与研究框架 本文的研究目的是：首先，根据网民的使用特征，探索互联网使用行为的主要类型；然后，

11、根据不同的互联网使用类型，找到不同类型的网民特征，并予以分析和说明。我们的基本观点是：根据满足需求的不同，网民的互联网使用行为是可以类型化的，如果能找到影响不同互联网使用行为类型的网民特征，就可以描述出不同类型功能的使用者特征。因此，根据研究目的，本文将同时引入网民的人口统计特征（包括性别、年龄、教育程度、婚姻状况、职业和收入）和人格特征（采用大五人格来度量），寻找他们与各类互联网使用行为之间的关系。因此我们提出以下研究框架： 由于本研究将针对各类型网民的个人特征和使用行为做深入分析，因此研究对象必须包括尽可能多元的网民群体，并且研究样本最好能在一定程度上代表中国网民总体，以扩大研究结论的适用

12、性，因此本研究数据采用2005年中国社科院社会发展研究中心副主任郭良负责的2005年中国五城市互联网使用现状及影响调查报告的原始数据。该年度调查目标设定为：北京、上海、广州、成都、长沙五个城市，调查方法是在上述五个城市中，按照既定的样本量（北京、上海、广州各600份，成都、长沙各300份），采用PPS抽样方法随机抽样选择被访者，入户后由被选中的被访对象直接填答预定的结构性问卷。最终获得有效样本2377个，网民样本1167个，非网民样本1210个。本研究将选取其中1167个网民样本（包括16岁到62岁各个社会阶层的网民）作为研究样本，运用因子分析和多元线性回归等定量分析方法，寻找网民不同的个人特

13、征和互联网使用行为的关系，最后进行比较和讨论。本研究采用的分析软件为SPSS 14.0。三、网民人格特征的测量 人格特征指的是每个人所特有的心理生理性状（或特征）的有机结合，包括遗传的和后天获得的成分。人格使一个人区别于他人，并可通过他与环境和社会群体的关系表现出来，人的人格一经形成，就具有稳定性特点。在人格科学研究领域，有许多不同的解释人格特点的人格模型，但是近十年来，人格结构五因素模型取得了令人瞩目的进展，被许多研究证实和支持，也被众多心理学家认为是人格结构的最好范型。 人格结构中的五个因素被称为“大五”（Big Five，或称为FFM，Five Factor Model） 。强调该人格模

14、型中每一维度的广泛性。研究者通过问卷和词汇学的方法，发现大约有五种特质可以涵盖人格描述的所有方面。它们是： 外向性（Extraversion）：好交际对不好交际，爱娱乐对严肃，感情丰富对含蓄。表现出热情、社交、果断、活跃、冒险、乐观等特点。 开放性（Openness）：富于想象对务实，寻求变化对遵守惯例，自主对顺从。具有想象、审美、情感丰富、求异、创造、智慧等特征。 宜人性 （Agreeableness）：热心对无情，信赖对怀疑，乐于助人对不合作。包括信任、利他、直率、谦虚、移情等品质。 神经质（Neuroticism）：烦恼对平静，不安全感对安全感，自怜对自我满意，包括焦虑、敌对、压抑、自我

15、意识、冲动、脆弱等特质。 严谨性 （Conscientiousness）：有序对无序，谨慎细心对粗心大意，自律对意志薄弱。包括胜任、公正、条理、尽职、成就、自律、谨慎、克制等特点。由于人格五因素模型经大量研究证实具有进行跨文化研究的普适性，因此，本研究决定采用人格五因素模型测量中国互联网用户的人格特征。 首先，将心理学家Costa等人编制的测验五因素的NEOPI人格量表（NEO-PI Five-Factor Inventory）的描述语句翻译为中文（见表1），被访者在五点量表（从完全符合到完全不符合）上指出每个句子表示他们自身特点的程度。表1：大五人格量表 然后对得到的数据进行因子分析，找到因

16、子负荷量最高的几个因子。 在对大五人格进行因子分析的过程中发现，由于翻译与原意的差异，同时更重要的是文化背景的差异，使得量表中的一些问题在因子分析中没有起到效果，这些包括：“心肠软”、“工作严谨”、“能体会别人的情感”等等，在中国都有重要的文化含义，而不是人格含义，比如上述“心肠软”与前几年流行中国大陆的通俗歌曲“心太软”有太多的相似之处，使得这个测量的意义更多的是流行文化，而不是人格；再比如“工作严谨”是很多中国人认为应有的工作态度，否则会被人看不起，因此其文化意义远远超过人格意义；“能体会别人的情感”会被人认为是“善解人意”，这是中国女性推崇的品格之一；还有，比如“及时做家务”在男女两性中

17、具有巨大的差异，所以其差别更多的是性别，而不是人格。 基于以上分析，我们在因子分析中，剔除了部分测量语句，在上表中灰色的部分就是剔除的语句，黑色的部分是进入分析的部分。下表是因子分析的因子负载量矩阵，我们将0.5以下的值都没有显示。表2：因子承载量矩阵表 最终得到五个因子，即中国网民的五类人格特征，分别对应大五人格量表的五个人格： 因子一：神经质人格(N)。用于评鉴顺应与情绪不稳定，识别那些容易有心理烦恼、不现实的想法、过分的奢望式要求以及不良反应的个体。正向代表“神经质、消极、敏感，烦恼、紧张、情绪化、不安全、不准确、忧郁”，反向代表“平静、放松、不情绪化，果敢，安全、自我陶醉”。 因子二：

18、开放性人格(O)。用于评鉴对经验本身的积极寻求和欣赏；喜欢接受并探索不熟悉的经验，正向代表“好奇、兴趣广泛、有创造力、有创新性、富于想象、非传统的”，反向代表“习俗化、讲实际、兴趣少、无艺术性、非分析性”。 因子三，严谨性人格(C)。用于评鉴个体在目标取向行为上的组织性、持久性和动力性的程度，把可靠的、严谨的人与那些懒散的、邋遢的人作对照。正向代表“有条理、可靠、勤奋、自律、准时、细心、整洁、有抱负、有毅力”，反向代表“无目标、不可靠、懒惰、粗心、忪懈、不检点、意志弱、享乐”。 因子四：外向性人格(E)。用于评鉴人际间互动的数量和强度、活动水平、刺激需求程度和快乐的容量。正向代表“外向、好社交

19、、活跃、健谈、乐群、乐观、好玩乐、重感情”，反向代表“内向、冷静、无精打采、冷淡、厌于做事、退让、话少”。 因子五：不宜人性人格(A)。用于评鉴某人思想、感情和行为方面在同情至敌对这一连续体上的人际取向的性质。正向代表“易怒、不合作、多疑、愤世嫉俗、粗鲁、报复心重、残忍、好操纵别人”，反向代表“脾气好、利他、宽宏大量、心肠软、信任人、助人、直率”。 我们将上述因子包含的语句的网民得分加总求平均数得到每个因子的得分，代表每个网民对每一种行为的倾向性程度（低分的代表趋于正向特征，高分代表趋于负向特征），然后用于进一步的分析。四、互联网使用行为类型化 我们知道，互联网是一种“囊括一切媒介特点”的技术

20、” 。由于互联网的“超级多元性”，到目前为止，大量关于互联网使用的研究都需要对互联网使用行为进行分类，以利于其后研究更深入的展开，但总体上看，作为互联网使用研究的基础工作，互联网类型化的研究非常的散乱和不统一，基本上没有一个公认或比较主流的分类法，大多数研究都是自有一套，根据自己的研究对象和角度较随意的建立自己的分类标准和角度，这对于同类研究的互相借鉴和发展是很不利的，因此，非常有必要对互联网使用行为进行类型化研究。 首先，本文通过问卷调查询问网民对互联网上最主要的25个网络功能（见表3）的使用情况，网民可以从“从不、偶尔、有时、经常、总是”五个维度来界定自己的使用倾向。表3：主要互联网使用功

21、能 其次，对互联网的25个使用功能建立因子分析模型，在此过程中发现，由于对不同网络行为理解的差异，使得量表中的一些问题在因子分析中没有起到效果，在去掉这些语句后，得到四个因子，因子的累积方差贡献率达到60，说明该因子分析模型有效，提炼出的四个因子可以有效代表总体。 表4是因子分析的因子承载量矩阵，我们将因子承载量0.5以下的值都没有显示。最后得到的四个因子： 因子一：“互联网交易功能”； 因子二：“互联网社交功能”； 因子三：“互联网信息功能”； 因子四：“互联网娱乐功能”。表4：互联网使用功能因子承载量矩阵表 我们将上述因子包含的语句的网民得分加总求平均数得到每个因子的得分，代表每个网民在每

22、一种行为上的倾向性程度，即得到四种互联网使用行为，即中国网民的四类互联网使用行为： 1、互联网交易行为：以使用网上银行，进行网上交易为代表的互联网使用行为，有此种行为的网民倾向于发挥互联网接近性和便捷性的特点，把互联网当作方便日常生活的工具，如：进行网上缴费、网上炒股、网上培训等，满足其交易需求。 2、互联网社交行为：以使用QQ、MSN、BBS以及其他众多互联网社交网站为代表的互联网使用行为，有此种行为的网民倾向于把互联网看成社交场所，满足其社交需求。 3、互联网信息行为：以浏览网页、获取新闻、搜索信息为代表的互联网使用行为，有此种行为的网民倾向于把互联网看成信息中心，满足其信息需求。 4、互

23、联网娱乐行为：以网络游戏为代表的互联网使用行为，有此种行为的网民倾向于把互联网看成游乐场，满足其娱乐需求。五、四类互联网使用行为的网民特征 以下根据本文的研究目的和研究框架，对互联网交易、社交、信息和娱乐行为分别建立多元线性回归模型（见表5），从网民人口特征和人格特征的角度找到影响互联网使用行为的网民特征，并据此，描述四类不同互联网使用行为的网民特征。表5：四类互联网使用行为的影响因素回归分析 1、互联网交易行为的网民特征 从上述回归分析中我们发现，互联网交易行为受人格特征和人口统计特征的双重影响。从影响角度看，受教育程度越高，个人平均月收入越高的网民，越可能产生互联网交易行为，同时，人格越倾

24、向于“神经质、消极、敏感”（神经质人格）、“懒惰、粗心、享乐”（严谨性人格的负向）和 “冷淡、厌于做事、话少”（外向性人格的负向）的网民，越可能产生互联网交易行为。从影响力大小来看，人格在神经质、严谨性维度上的差异和受教育程度（beta值分别等于-.173*、.126*和.151*）是影响互联网交易行为的最重要的因素。 也就是说，倾向交易行为的网民：通常教育程度和收入较高，人格上表现出神经质、不严谨和内向的特征。这也意味着：双高人群（高教育程度、高收入）是互联网交易功能的核心受众，以社会中产阶级人士为代表，其中神经质、不严谨和内向是这类网民的人格特点。 2、互联网社交行为的网民特征 从上述回归

25、分析中我们发现，互联网社交行为受人格特征和人口统计特征的双重影响。从影响角度看，受教育程度越高，年龄越小的未婚网民，越可能产生互联网社交行为，同时，人格越倾向于“神经质、消极、敏感”（神经质人格）、和 “好奇、兴趣广泛、有创新性”（开放性人格）的网民，越可能产生互联网社交行为。从影响力大小来看，受教育程度、年龄和人格在神经质维度上的差异（beta值分别等于.258*、-.212*和-.111*）是影响互联网社交行为的最重要的因素。 也就是说，倾向社交行为的网民：通常教育程度较高，但年龄较小，以未婚网民居多，人格上表现出神经质和开放的特征。这基本上是学生群体的特征写照。也就是说，学生是互联网社交

26、功能的主要使用者，其中神经质和开放性是这类网民的人格特点。 3、互联网信息行为的网民特征 从上述回归分析中我们发现，互联网信息行为受人格特征和人口统计特征的双重影响。从影响角度看，受教育程度越高，年龄越小，从事体制外职业的男性网民，越可能产生互联网信息行为，同时，人格越倾向于“好奇、兴趣广泛、有创新性”（开放性人格）、 “脾气好、利他、宽宏大量（宜人性人格）”和 “内向、厌于做事、话少”（外向性人格的负向）的网民，越可能产生互联网信息行为。从影响力大小来看，受教育程度、职业、年龄和人格在开放性维度上的差异（beta值分别等于.235*、.176*、-.167*和-.134*）是影响互联网信息行

27、为的最重要的因素。 也就是说，倾向信息行为的网民：通常是教育程度较高，从事体制外职业的年轻男性，人格上表现出内向、开放和宜人的特征。这意味着：互联网信息功能的主要使用者是在外企、私营、民营企业工作或创业的年轻男性精英人士，其中内向、开放和宜人是这类网民的人格特点。 4、互联网娱乐行为的网民特征 从上述回归分析中我们发现，互联网娱乐行为受人格特征和人口统计特征的双重影响。从影响角度看，年龄越小的男性网民，越可能产生互联网娱乐行为，同时，人格越倾向于“神经质、消极、敏感”（神经质人格）的网民，越可能产生互联网娱乐行为。从影响力大小来看，年龄是影响互联网娱乐行为的最重要的因素（beta值等于-.34

28、6*），人格在神经质维度上的差异和性别也是影响互联网娱乐行为的主要因素（beta值分别等于.083*和-.077*）。 也就是说，倾向娱乐行为的网民：通常是年轻男性，人格上表现出神经质的倾向。这意味着有着神经质倾向的青少年男性是互联网娱乐功能的主要使用者，以学校男生为代表。六、建议 对互联网功能运营商的建议 1.互联网交易功能运营商要清楚的认识到互联网交易功能的受众特点和它相对于传统交易服务的比较优势。应该以受教育程度和收入作为定位目标消费群的主要标准，同时在营销广告诉求上也应该重点突出互联网交易功能的方便和快捷。因为，研究发现，神经质、不严谨和内向的网民更倾向于使用互联网交易功能，而这正是因

29、为这三种人格特征的网民都对传统的交易方式存在一定的抵触（神经质人格，比较容易情绪化、忧郁、紧张，在面对面的人际交往中不容易进行沟通，常常引起社交焦虑；不严谨的网民则表现出懒惰、松懈的特征，比较怕麻烦；内向的网民则厌于做事，不愿意和外界接触，喜欢生活在自己的小圈子里），而互联网的交易功能正好满足了他们不要出门就可以完成交易的需要，对他们有很大的吸引力。这也启发我们：虽然安全性是互联网交易功能让网民接受的前提，但是只有足不出户的便捷才是互联网交易功能的核心竞争力。 2.对于互联网社交功能运营商，由于社交功能的使用与网民的收入状况无显著相关，并且以大量无收入的学生为用户群主体，因此运营商应该针对这种

30、特殊的网民群体制定相应的服务和盈利策略。对直接受众学生，应该更多的推出免费或收费低廉的服务和产品，利用年轻人好奇、好玩的特性，不断推陈出新，吸引更多的网络用户。而另一方面，在掌握了大量用户资源后，应该对这个群体制定有针对性的广告包装策略，一方面可以吸引到从事教育、培训行业的广告客户，另一方面，由于学生普遍受教育程度较高，毕业之后，许多都会成为社会的白领和精英阶层，因此对于金融、保险这些投资未来的行业广告主也有不小的吸引力。 3.互联网信息功能运营商要充分意识到互联网信息功能的受众特点，一方面，他们年轻、受教育程度高，开放性强，容易尝试和接纳新事物，应该多采用新颖的信息服务形式，比如定制新闻、R

31、SS新闻等；另一方面，他们的职业特征决定他们的大量使用来自于工作的需要，因此，要提供更专业、权威的信息解读和分析，加强互联网信息的深度和内涵，而不是仅停留在简单的消息报道和浅层分析的水平上。另外，网络广告营销的过程中，也要突出信息功能的核心受众特点，吸引面向体制外年轻男性的广告客户，如：数码科技产品等，来帮助客户达到良好的广告效果，增加网络广告收入。 4.建议互联网娱乐功能运营商，应注意树立自己的行业形象，倡导健康绿色的网络娱乐行为，开发多种类型的娱乐产品，吸引各类娱乐人群；而不是一味的以短期经济利益为目标，单纯吸引抵抗力最弱的一类网民有神经质倾向的年轻男性，造成不良的社会影响，从长期看，这种做法也将最终影响互联网娱乐产业的发展。同时，互联网娱乐功能运营商应该意识到自己肩负有一定的社会责任，在提供娱乐服务的同时也要积极配合有关各方引导青少年对互联网娱乐功能的健康使用。 对家长、教育部门和政府的建议