新传荐读 | 点赞还是不点赞？社交媒体点赞行为的实验研究

一个人给另一个人的社交媒体“点赞”是因为喜欢内容呢？还是因为社交礼貌呢？还是其他？

今天给大家分享的是来自《Journal of Computer-Mediated Communication》的由Kseniya Stsiampkouskaya，Adam Joinson,Lukasz Piwek 所写的《To Like or Not to Like? An Experimental Study on Relational Closeness, Social Grooming, Reciprocity, and Emotions in Social Media Liking》，一起来看看吧~

摘 要

我们对201名参与者进行了一项随机对照实验，研究了关系亲密度、情绪和接受点赞对相互点赞行为的影响。我们发现，无论以前是否收到过亲密朋友的点赞，个人都会通过给他们点赞来进行以交流为导向的社交打扮。然而，当关系亲密度较低时，参与者会通过相互点赞来回复熟人的行为。此外，高唤醒的积极情绪介导了接受点赞对点赞其他用户内容的意图的影响，但只有在模型中没有考虑关系亲密度时，这一结果才成立。我们的研究解释了人们为什么在社交媒体上点赞，以及是什么因素影响了他们的点赞意图。我们的研究结果有助于现有的互惠、社交礼仪、情绪调节、关系亲密和社交媒体点赞的社会规范知识。

当代社交媒体为用户提供了各种通信选择，从直接消息和视频通话到通过副语言数字可供性（PDA）进行的交际通信（Malinowski，1972）。在他们的开创性研究中，Hayes等人（2016）将PDA定义为一种点击提示，允许个人对其他用户的帖子和动作做出回应（例如，Like、Upvote、Favorite）。虽然大多数PDA具有相同的信号传递“轻量级回应”的功能，但它们也存在跨平台差异，这有助于它们的独特用途和解释（Carr et al.，2016）。本研究的重点是一种特定类型的PDA—Instagram点赞，以及与之相关的行为。

点赞在Instagram的整体功能中发挥着重要作用。该平台使用点赞作为衡量用户之间帖子相关性和个人关系的重要指标，并将这些信息应用于其内容展示算法（McLachlan&Mikolajczyk，2022）。因此，点赞不仅可以证明单个用户或特定帖子的受欢迎程度，还可以确定个人账户之间的联系和熟悉程度。例如，一致的点赞交流可以表明用户之间存在的关系，并突出他们对彼此内容的关注。

除了在内容展示算法和Instagram的整体功能中发挥重要作用外，点赞还创造了超越平台本身的影响力。先前的研究发现，点赞与自尊（Burrow和Rainone，2017）、自拍（Bell et al.，2018）、商业简介的可信度（De Vries，2019；Seo et al.，2019）、女性的社会比较以及面部和身体的不满（Tiggerman et al.，2015）、社交媒体酒精广告和酒精消费（Carrotte et al.，2016），和旅行体验（Sedera et al.，2017）之间存在关联，以上列表并非排他性，这表明了社交媒体点赞的广泛影响力。然而，尽管点赞与人们生活的许多方面有关，但用户为什么点赞内容的问题仍然没有得到充分的探讨。

先前的研究发现，除其他原因外，个人使用点赞来进行关系建立、社交打扮和其他社交联系活动（Hayes et al.，2016；Lee et al.，2016年；Ozanne et al.，2017；Sumner et al.，2018）。然而，目前尚不清楚哪些特定的点赞模式和行为可以归因于这些动机。根据社交打扮的概念（Dunbar，1996）和互惠的社会规范（Gouldner，1960；Perugini et al.，2003），可以肯定地假设，用户可能会通过互惠点赞来维持和建立在线关系。

也有证据表明，点赞影响用户的情绪状态（Hayes et al.，2018；Jackson&Luchner，2018；Lee et al.，2020；Li et al.，2018，Marengo et al.，2021；Paramboukis et al.，2016；Poon et al.，2020，Stsiampkouskaya et al.，2021a；Stsiampkuskaya et al.，2022b；Zeil&Moeller，2018），并且这些情绪变化影响随后的社交媒体行为（Hayes等人，2018；Paramboukis et al.，2016；Stsiampkouskaya et al.，2021a；Stsiaampkouskayaa et al.，2021b）。基于情绪调节模型（Gross，1998）和情感复杂模型（Posner et al.，2005；Remington et al.，2000；Russell，1980）的假设，如果用户在收到赞后体验到愉快和活跃的情绪，他们很可能会回赠赞。

此外，众所周知，关系亲密度会影响个人对点赞的感知，而来自强烈关系的点赞通常会对用户产生更大的影响（Carr et al.，2016；Hayes et al.，2018；Reich et al.，2018年；Scissors et al.，2016）。这些差异也表现在特定的社交媒体行为中，因为用户更有可能与亲密朋友的帖子互动（Mattke et al.，2020；Xu et al.，2020）。因此，可以肯定地假设，当用户收到亲密的人的点赞时，他们会体验到更强的情绪，因此可能更愿意回报。然而，同样重要的是要注意，先前关于互惠和关系亲密度的研究表明，随着关系亲密度增加，互惠的必要性减少（Essock Vitale et al.，1980；Neyer et al.，2011；Stewart Williams，2007）。因此，在亲密的朋友中，点赞的回报可能不如熟人那么突出。

为了探索上述假设，本研究调查了社交媒体用户是否会回报亲密朋友和熟人的点赞，以及情绪在这一过程中扮演的角色。与之前使用调查（Lee et al.，2016；Sumner et al.，2018）和定性方法（Hayes et al.，2015；Ozanne et al.，2017）对点赞进行的研究不同，本研究是一项受试者之间的在线实验，有四个条件（收到/不收到亲密朋友/熟人的点赞）。本研究的结果扩大了我们对特定点赞行为的理解，并阐明了互惠、社交礼仪、情绪和关系亲密在塑造这些行为中的作用。

文 献 回 顾

社交媒体中的社交打扮、关系维护和互惠

先前的研究发现，用户对给予和接受点赞的行为有不同的解释（Ahmadi et al.，2016；Hayes et al.，2016年；Wohn et al.，2016）。众所周知，用户通过点赞社交媒体帖子来表达对他们的认可，表达看到好内容的乐趣，并向这些帖子的创作者和更广泛的受众表达他们的感激之情（Hayes et al.，2016；Lowe-Calverley&Grive，2018；Sumner et al.，2018）。点赞行为背后的其他已知动机包括自我展示、印象管理、信息共享、娱乐、自我认同和社交联系（Ozanne et al.，2017；Sumner et al.，2018）。因此，可以肯定地假设，除其他原因外，人们点赞内容来间接与其他用户交流，并在网上建立和维护关系（Ahmadi et al.，2016；Hayes等人，2016年；Lowe-Calverley&Grive，2018；Ozanne et al.，2017；Sumner et al.，2018；Wohn等人，2016）。这一假设得到了更广泛的社交媒体研究的进一步支持，研究结果表明，个人使用社交媒体来维持关系（Dainton，2013；Vitak，2014）、建立社会资本（Ellison et al.，2007）、建立社交联系（Joinson，2008）和进行社交梳理（Donath，2008；Tufekci，2008）。

上述研究表明，关系维持和社交打扮动机在塑造点赞行为方面发挥着重要作用——这是本研究的一个关键考虑因素。社交梳理的概念源于观察非人类灵长类动物的互动实践，目的是获得实际（即改善卫生）和关系（即社会联系）收益（Dunbar，1996）。这些行为通常是在直接互惠的基础上进行的，或者有互惠收益的潜在预期（Leinfelder，2001；Newton-Fisher&Lee，2011；Xia et al.，2012年）。社交打扮伙伴可以分别区分为互惠交易者和交换交易者，这取决于他们是直接归还还是提供不同的社交商品来换取社交打扮。

虽然起源于灵长类动物学领域，但社交打扮通常被外推到人类身上，以解释同样旨在加强关系和建立社会联系的社会行为。先前的研究调查了人类行为中的社交打扮，发现个体从6岁开始通过奉承进行社交打扮（Fu&Lee，2007）。这一概念也被广泛应用于社交媒体研究。先前的研究表明，个人通过在其他用户的个人资料上发帖和使用PDA来进行社交梳理，他们这样做是为了建立信任、回报关注和发出确认信号（Donath，2008；Ellison et al.，2014；Hayes et al.，2016；Kim和Chock，2015；Tufekci，2008）。因此，点赞可以被概念化为一种社交打扮行为，旨在实现特定的社交和实际结果（例如，改善关系和/或获得社交媒体的相互关注）。虽然个人有可能用点赞换取另一种社会商品（即交换伙伴），但他们也有可能通过直接交换点赞（即互惠伙伴）来回应收到的点赞。此外，如果同类的接受者选择直接回报，这种行为可能是由他们内在的互惠规范驱动的。

互惠的社会规范构成了一种文化上普遍的规范，是人类交流和行为的基础（Gouldner，1960；Perugini et al.，2003）。它通常被定义为一种内在的道德义务，即回报他人并以实物回报他人（Falk&Fischbacher，2006；Gouldner，1960；Perugini et al.，2003）。与社交礼仪类似，遵守互惠准则可以产生实际和沟通的好处（Molm et al.，2007）。因此，我们认为通过点赞进行社交梳理可能会激活用户互惠的社会规范，这反过来会激励他们以点赞换点赞。这一假设得到了先前研究的支持，该研究发现了点赞行为中的互惠预期（Carr et al.，2018；Surma，2016）。为了调查用户是否通过相互点赞进行社交梳理，我们在研究中探讨了以下假设：

H1：从特定的人那里获得点赞与点赞该人后续内容的意愿呈正相关。

我们还感兴趣的是，接受和给予点赞之间的联系是基于什么机制。有证据表明，当个体接受和给予赞时，相同的大脑区域会被激活（Sherman et al.，2016；Sherman et al，2018），因此表明类似的因素可能与这些心理过程有关。由于收到点赞经常会引起社交媒体用户的情绪反应，我们进一步探讨了点赞和情绪。

通过情绪调节模型的视角看点赞和情绪

先前的研究发现，点赞会影响社交媒体用户的情绪。接受赞可以增加用户的感知幸福感（Marengo et al., 2021; Paramboukis et al., 2016; Zeil & Moeller, 2018）、兴奋感和热情（Stsiampkouskaya et al.，2021a），并具有其他积极的情绪结果（Jackson&Luchner，2018；Paramboukis et al.，2016）。然而，没有收到任何社交媒体反馈（包括点赞）或点赞次数少于预期都会导致消极情绪的增加（Hayes et al，2018；Lee et al，2020；Li et al，2018；Paramboukis et al，2016；Poon et al，2020；Stsiampkouskaya et al，2021a），这可能会导致特定的社交媒体行为，如删除不成功的帖子（Paramboukis et al，2016；Stsiampkouskaya et al.，2021b），减少分享内容的频率，并在未来的帖子中尝试不同类型的内容（Stsiampkauskaya et al，2021a，2021b）。

上面的研究证明了点赞对用户情绪的影响以及相关的行为变化。这些发现与情绪调节模型（Gross，1998）一致，该模型将情绪反应定义为对导致情绪的情况的生理、经验和行为反应。这些反应使个体能够采取行为行动，并对其最初的影响施加控制，将其转化为更理想的情绪状态。根据情绪调节模型（Gross，1998）和上述研究的结果，可以肯定地假设，个人在收到他人的点赞后会体验到积极的情绪，并且这种情绪变化会影响他们回复点赞的决定。同样，没有收到某个人的点赞可能会导致消极情绪的增加，这可能会阻止用户在未来点赞该人的内容。因此，我们假设

H2：情绪介导了（不）接受点赞对后续点赞意图的影响（见图1）。

此外，不同的情绪可能会产生不同的行为结果。基于情感的复杂模型（Posner et al，2005；Remington et al，2000；Russell，1980），情绪不仅可以根据其效价（积极与消极）来区分，还可以根据其心理觉醒水平（高与低）来区分。因此,不同的影响会根据其愉悦程度和激活程度产生不同的行为结果。考虑到心理激活往往会产生决定性的行动（Remington et al.，2000；Russell，1980），积极的高唤醒情绪，如兴奋和热情，很可能是相互点赞行为的最强驱动力。

同样重要的是要注意，并不是所有的赞都对用户具有相同的权重。先前的研究表明，关系亲密度在用户如何感知他人的点赞方面发挥着重要作用（Carr et al.，2016；Hayes et al.，2018；Mattke et al.，2020；Reich et al.，2018；Scissors et al.，2016）。本研究调查了关系亲密度和点赞之间的联系，并探讨了亲密朋友和熟人的点赞如何影响用户的点赞决策。

关系亲密度和纽带强度在社交媒体点赞中的作用

社交媒体研究表明，用户对赞的感知不同，这取决于他们之间的关系亲密程度。关系亲密度通常被概念化为将他人的观点和想法纳入自己的身份（Aron et al.，2004）。相应地，它可以被描述为一个人对另一个人的影响。在社交媒体研究中，关系亲密度的概念也与Granovetter（1973）引入的联系强度的概念广泛相关（例如，Carr et al.，2016；Ledbetter et al.，2011）。强联系代表我们亲近的人（例如，亲密的朋友和家人），而弱联系代表我们只是熟悉的人（如熟人）。或者，关系亲密度可以衡量为个体之间的联系程度（Utz，2015）和亲密程度（Orben&Dunbar，2017）。在我们的研究中，我们借鉴了Granovetter的联系强度概念（1973），并根据用户之间感知到的亲密程度将社交媒体联系分为两类：强联系/亲密朋友和弱联系/熟人。

如上所述，关系亲密度会影响用户对赞的感知。具体而言，用户对来自亲密朋友、伴侣和家人的点赞的重视程度高于对收到的点赞总数的重视程度（Scissors et al.，2016）。此外，来自亲密朋友的点赞在满足归属感、增加自尊（Reich et al.，2018）和提供社会支持（Carr et al.，2016）方面有更好的潜力。同样，没有收到亲密网络成员的点赞会导致用户经历社会排斥（Hayes et al.，2018）。考虑到亲密朋友点赞的重要性及其对用户心理和情绪状态的影响，个人有义务点赞亲密朋友的帖子（Xu et al.，2020），并且更有可能通过点击这些帖子中的链接等方式与亲密朋友点赞的帖子互动，这并不奇怪（Mattke et al.，2017）。

根据上述社交媒体研究的结果，我们假设从亲密关系中获得点赞会改善用户的心理和情绪状态，并导致积极情绪的增加，而不从亲密关系获得点赞则会对用户的心理状态和情绪状态产生负面影响，并导致消极情绪的增加。此外，我们相信这些情绪变化会影响个人随后的点赞意愿。因此，我们假设：

H3a：关系亲密度调节（不）接受点赞对后续点赞意向的中介作用（见图2）。

此外，基于互惠在沟通和人际行为中的作用，我们假设关系亲密度会影响点赞的直接交换。先前的研究表明，互惠在亲属关系中不如在非亲属关系中重要（Essock Vitale et al.，1980；Neyer et al.，2011），而且互惠行为在熟人中比在亲密朋友中更普遍（Stewart Williams，2007）。根据上面的研究，可以肯定地假设，相互点赞更可能发生在非亲密关系之间，而不是亲密关系之间。因此，我们假设：

H3b：关系亲密度调节了（不）接受点赞对后续点赞意向的直接影响（见图2）。

总之，本研究调查了个体是否通过相互点赞（H1）进行社交梳理，以及情绪和关系亲密在这一过程中扮演什么角色。具体而言，我们预计个人在没有收到点赞后会经历消极情绪，因此在未来不太可能回复点赞（H2）。因此，我们预计个人在收到点赞后会体验到积极的情绪，尤其是如果是亲密朋友给的，因此在未来更有可能回报点赞（H2，H3a）。最后，我们还调查了个人是否比亲密朋友更有可能与熟人直接交往（H3b）。

方 法

参与者

参与者通过Prolific网站（Prolific.ac，n.d.）招募，基于两个主要标准：（1）定期使用Instagram；（2）居住在以下国家之一——英国、美国、爱尔兰、澳大利亚、加拿大和新西兰。基于priori power analysis for Spearman’s rank correlation，预期样本量为200（rs = .2, α = .05, power = 0.8）。

招募的参与者总数为222人。然而，有21项答复未完成，未完成的数据条目被删除。最终参与者人数为201人。人口统计数据是通过Prolific的数据库获得的。样本由143名女性（71.1%的样本）和57名男性（28.4%的样本）组成，其中一名参与者（0.5%的样本）无法获得与性别相关的数据。Mage=30.35，SD=9.16，Mdn=28.50。68%的参与者是英国国民，8%是爱尔兰国民，8%为美国国民。其余17.8%来自21个国家，1名参与者无法获得数据。参与者的工资为每小时14英镑。所有付款都由Prolific处理，参与者和作者之间没有直接联系。

材料和程序

实验方法

这项研究是一项模仿Instagram点赞的2（亲密朋友/熟人）×2（收到点赞/没有收到点赞）在线实验。该实验是在Qualtrics（Qualtrics，n.d.）中设计的，作为一种基于场景的问卷，并在网上进行，以确保其生态有效性。

实验条件

参与者收到了一份信息表和一份同意书，其中说明了该实验是对Instagram的问卷模拟。在同意后，参与者被随机分配到“亲密朋友”或“熟人”条件下。

根据情况，参与者被要求提供他们在Instagram上关注的亲密朋友或熟人的名字，以及谁关注了他们。这样做是为了确保实验的生态有效性，并在数据收集阶段后立即删除名称。在这两种情况下，参与者都被要求使用0到100的滑动量表（0表示“一点都不亲密”，100表示“非常亲密”）来表明他们与所选人的关系亲密程度。

IBM SPSS Statistics（Version 26）（IBM Corp.，2019）中的非参数Mann–Whitney U检验显示，在“亲密朋友”和“熟人”条件下，关系亲密度得分之间存在显著差异（U=724.50，z=10.55，p<.001）。在“亲密朋友”和“熟人”条件下，关系亲密度的平均得分分别为M=86.41（SD=17.77）和M=26.01（SD=·27.93）。

实验步骤

参与者被要求想象使用Instagram，并从三张照片中随机选择一张作为他们想象的帖子。这个选择与实验无关，增加这个阶段是为了增加参与者对虚构场景的兴趣。为了排除照片选择对模型关键变量的影响，我们在IBM SPSS Statistics（Version 26）（IBM Corp.，2019）中进行了非参数Kruskal–Wallis H检验，发现对关系亲密度、高唤醒积极情绪、低唤醒积极情绪和低唤醒消极情绪、高唤醒的消极情绪和点赞的意图没有显著影响。（分别为H（2）=2.932，p=.231；H（2）=0.293，p=.864；H（2）=3.945，p=.139；H（2）=0.942，p=.624；H（2）=3.213，p=.201；H（2）=5.583和p=.061）。

在做出选择后，所选的照片会再次出现，同时还会显示一条消息，通知参与者是否收到了指定密友或熟人的点赞。在这个阶段，参与者被随机分配到以下条件之一：收到点赞或没有收到点赞。此外，参与者被要求使用滑动器选择八种随机情绪（平静、轻松、兴奋、热情、愤怒、沮丧、悲伤和抑郁）。

在实验的最后阶段，参与者看到了一张与他们发布的照片在美学上相似的照片。参与者被告知，这张照片是由他们指定的密友或熟人发布的。随后，他们被要求使用0到100的滑块来估计他们点赞照片的意图（0表示“我肯定不会给它点赞”，100表示“我一定会给它点个赞”）。

测量

收到一个赞

接收点赞被测量为二分变量，并被编码为0和1。零表示参与者没有收到赞的实验条件，而1表示参与者收到赞的试验条件。

关系亲密度

根据（Utz，2015）开发的感知连通性测量，并由Orben和Dunbar（2017）修改为滑动量表，我们使用0到100的滑动量表测量了个体之间的关系亲密程度。参与者被要求表明他们与自己选择的人的亲密程度。该量表包含5个参考点：0-“一点也不接近”，25-“有点接近”，50-“中等接近”，75-“非常接近”和100-“非常靠近”

情绪

情绪被测量为八种不同的情绪：平静、情绪低落、兴奋、热情、悲伤、沮丧、愤怒和沮丧。每种情绪都是在0到100的范围内进行测量的。参与者被要求说明他们在看到反馈后对这些情绪的体验程度。

该量表基于最初的PANAS-X量表（Watson&Clark，1994），并采用相同的方法来测量情绪，主要区别是从离散Likert型量表变为宽范围滑块量表。我们的测量还包含了5个参考点，对应于原始PANAS-X Likert量表上的点：0-非常轻微或根本不轻微，25-A轻微，50中等，75相当多，100极度。

一旦收集到数据，每一对对应的情绪（即平静和放松、兴奋和热情、悲伤和抑郁、愤怒和痛苦）根据复杂情感模型的各个象限，平均分解为四种不同的情感[即低唤醒积极性（LAP）、高唤醒积极性（HAP）、低唤醒消极性（LAN）和高唤醒消极性（HAN）]（Posner et al.，2005年；Russell，1980；Remington，2000年）。

点赞的意图

“喜欢的意图”是在0到100的范围内的滑动量表上测量的。参与者被要求表明他们喜欢被选中人发布的照片的可能性有多大。该量表包含了5个参考点：0-“我肯定不会给它点赞”，25-“我可能不会给它一个赞”，50-“我可以给它点个赞”、75-“我很可能会给它点点赞”和100-“我肯定会给它打个赞”。

结 果

缺失值和预期最大化归因

在数据集中发现了关系密切度变量中的三个缺失值。所有三名参与者都属于同一个熟人实验组。因此，对于整个数据集（201个条目），缺失值的比率为1.5%，对于熟人条件，则为3%。在密友条件中未找到丢失的值。

我们假设在熟人条件下，这些值是随机缺失的（MAR）。因此，我们根据条件对数据进行过滤，并应用期望最大化（EM）方法来估算缺失的变量。在进一步分析中，估算值被视为实际获得的值。

初步分析：Spearman等级相关性

在测试我们的中介模型之前，我们探讨了研究变量之间的相关性。由于我们研究中的数据是非参数的，我们使用Spearman等级相关性来检验变量之间的关系。结果如表1所示。

Pearson’s 二元相关性的结果表明，点赞的意图与接受点赞[rs（199）=.26，p<.001]，关系亲密度[rs（99）=.46，p<.001]，和高唤醒积极情绪[rs（199）=.31，p<.001]呈正相关，并与低唤醒消极情绪[rs（199）=.27，p<.001]和高唤醒消极情绪[rs（199）=.18，p=.010]呈负相关。由于低唤醒积极情绪与喜欢的意图[rs（99）=.12，p=.900]没有显著关联，因此将其排除在进一步分析之外。

接受点赞也与高唤醒积极情绪呈正相关[rs（199）=.49，p<.001]，与低唤醒消极情绪[rs（99）=.43，p<.001]和高唤醒消极情绪[rs（199）=.30，p<.0001]呈负相关。此外，关系亲密度与高唤醒正性情绪呈正相关[rs（199）=.15，p=.028]。

基于这些结果，我们将简单的中介模型转化为具有三种情绪介质的平行中介模型：高唤醒积极影响、低唤醒消极影响和高唤醒消极影响。

此外，当我们发现接受点赞与点赞意向之间存在正相关时，H1得到了证实。

具有三个平行中介的简单中介模型

为了进一步分析相关变量之间的关系，我们用三个平行的中介进行了简单的中介分析。该分析基于5000个自举样本，包括接受相似性作为自变量（X），意向相似性作为因变量（Y），以及HAP（M1）、LAN（M2）和HAN（M3）作为中介。此外，为了计算标准化系数，我们将变量的原始值转换为z分数，除了接受点赞，因为它是一个二分变量。该分析使用IBM SPSS Statistics（Version 26）（IBM Corp.，2019）中PROCESS宏扩展（3.5版）的Model 4进行。分析结果如图3和表2所示。我们还在Mplus中进行了后验蒙特卡罗模拟分析（α=.05）（Muthe`n&Muthe`n，2017），以确定影响。

如图3所示，接受点赞会导致高唤醒积极情绪（β=.96，95%CI[0.71；1.20]，power=1.00）大幅增加，低唤醒消极情绪（β=.63，95%CI[0.90；0.37]，power=.99）和高唤醒消极情绪（β=.40，95%CI[0.67；0.12]，幂0.75.82）大幅减少。然而，只有高唤醒的积极情绪对参与者喜欢他人内容的意愿有显著影响（β=.23，95%CI[0.07；0.38]，power=.83），而低唤醒负面情绪和高唤醒负面情绪对参与者喜欢意愿的影响并不显著（分别为β=.13，95%CI[0.31；0.04]，power=.47和β=.05，95%CI[0.12；0.23]，power=.12）。接受点赞对点赞意向的直接影响不显著（β=.20，95%CI[0.11；0.52]，power=.24），而总影响显著（β=.48，95%CI[0.21；0.75]，power=.93）。

间接效应分析的结果（表2）揭示了接受点赞对点赞意向的显著总中介效应。然而，只有接受点赞对高唤醒积极情绪介导的点赞意向的间接影响是显著的。由于接受点赞对低唤醒负面情绪和高唤醒负面情绪介导的点赞意向的间接影响并不显著，因此这些影响被排除在进一步分析之外。因此，我们得出结论，高唤醒积极情绪介导了从用户那里收到点赞对随后点赞该用户内容的意图的影响，因此，H2得到了证实。

第一阶段调节模式

为了理解关系亲密度在已建立的中介模型中的作用，我们添加了关系亲密度作为调节变量，并进行了第一阶段的调节中介分析。该分析基于5000个自举样本，包括接受点赞作为自变量（X），接受点赞意愿作为因变量（Y），接受HAP（M）作为中介，接受关系亲密度作为调节因子（W）。与之前的模型一样，我们将变量的原始值转换为z分数，但接收点赞除外，因为它是一个二分变量。该分析使用SPSS（26版）（IBM Corp.，2019）中的PROCESS宏扩展model 8（3.5版）进行。我们还在Mplus中进行了后验蒙特卡罗模拟分析（a=.05）（Muthe`n&Muthe`n，2017），以确定影响。

根据我们的分析结果，接受点赞对高唤醒积极情绪既有显著的直接影响（b=.96，95%CI[0.72；1.19]，power=1.00），也有显著的调节效应（b=.28，95%CI[0.04；0.51]，power=.90）（图4）。如表3所示，在所有确定的关系亲密度水平上，接受点赞对高唤醒积极情绪的调节作用都是显著的。然而，第50和第84个百分位数的β值大于1，这表明变量之间存在多重共线性。多重共线性问题尚未得到进一步研究，因为适度中介的指数并不显著（b=.04，95%CI[0.00；0.11]，power=.26）。此外，高唤醒积极情绪对喜欢意愿的影响很小，尽管其具有统计学意义（b=.14，95%CI[0.0；0.28]，power=.54）。因此，H3a不受支持。

我们发现接受点赞对点赞意向有显著的直接影响（b=.34，95%CI[0.07；0.62]，power=.71）和缓和影响（b=.34，95%CI[0.57；0.10]，power=.97）。在关系亲密度的第16、第50和第84百分位，接受点赞对点赞意向的条件影响如表4所示。

我们发现，关系亲密度仅在第16个百分位调节了接受点赞对点赞意愿的影响。此外，关系亲密度被发现对喜欢的意图有显著的直接影响（b=.59，95%CI[0.42；0.76]，power=1.00）。因此，H3b得到了支持。

我们没有发现证据支持适度调节的假设，但相反，我们发现接受点赞对由关系亲密度调节的点赞意向的条件效应。此外，调节和中介模型（SPSS（Version 26）（IBM Corp.，2019）中PROCESS的Model 5（3.5版））的结果表明，当将关系亲密度添加到模型中时，情绪中介没有发生（b=.14，95%CI[0.01；0.31]，power=.54）

讨 论

点赞行为中的一般互惠

这项研究旨在了解社交媒体用户是如何通过点赞进行交流的，以及情感和关系亲密度在这一过程中扮演什么角色。我们发现，个人倾向于在Instagram上回赞，这支持了这样一种假设，即接受点赞会激活接受者的互惠社会规范，激励他们在未来回赞。这一发现有助于我们理解人际社交媒体行为（如点赞）中互惠的社会规范，并证明了在特定情况下如何触发互惠（即接受点赞），以及如果触发互惠会对后续行为产生什么影响（即回赞）。

社交媒体点赞的情感调解

研究发现，高唤醒的积极情绪会介导社交媒体的点赞。具体来说，从另一个用户那里获得点赞会增加兴奋感和热情，从而激励个人回赞。这一发现与之前的研究一致，这些研究显示了接受反馈如何唤起不同的情绪（例如，Jackson&Luchner，2018；Marengo et al.，2021；Zeil&Moeller，2018），以及这些反馈如何影响在线行为（例如，Paramboukis等人，2016；Stsiampkouskaya et al.，2021a）。

此外，对这种现象有三种可能的解释。首先，Sherman等人（2018）发现，接受和给予赞都会激活同一个大脑奖励网络。因此，人们在点赞时和收到点赞时可能会经历同样的兴奋。这在一定程度上可能是由于用户内化的互惠准则（Gouldner，1960）以及由此产生的互惠循环的期望。换言之，“点赞换点赞”可以让人期待未来会从互惠伙伴那里获得更多的点赞。这种期待，反过来，会引起兴奋，并推动两个用户之间不断的点赞。其次，根据情绪调节模型（Gross，1998）的假设，用户可能会将收到的“赞”识别为他们兴奋的来源。在这种情况下，相互点赞可以被解释为一种调节行为，旨在建立相互点赞模式，从而持续体验高唤醒的积极情绪。最后，如果从另一个人那里收到点赞会引起高度兴奋的积极情绪，用户可能会对他们的点赞者形成好感，从而更倾向于点赞他人未来的内容。

关系亲密度、社交礼仪和点赞行为中互惠的社会规范

为了了解关系亲密度在点赞行为中扮演的角色，我们进行了第一阶段的调节中介分析，然后进行了中介和调节分析。我们发现，关系亲密度并不能调节接受点赞对点赞意向的基于情绪的中介作用。此外，我们发现，当在模型中考虑关系亲密度时，情绪中介根本不会发生。

有趣的是，我们发现关系亲密度调节了接受点赞对点赞意愿的直接影响。我们的模型结果表明，对于高水平的关系亲密度，接受点赞与喜欢亲密朋友照片的意愿无关。具体来说，个人倾向于给亲密的朋友和其他亲密的人点赞，无论他们以前是否收到过他们的点赞。这一发现与Xu等人的结果一致。（2020）和Carr等人发现的Daphnis效应（2016），这意味着亲密朋友之间在PDA交换中存在一定程度的不分青红皂白的自动性。这一结果也支持了Sumner等人的研究结果。（2018），因为这种不分青红皂白的点赞很可能旨在向重要的他人发出关注和赞赏的信号。

虽然我们的研究表明，一般来说，用户倾向于以点赞换点赞，但它也表明，亲密朋友之间不太可能发生直接的互动。因此，亲密朋友之间的点赞行为可以被概念化为以交流为导向的社交打扮（Dunbar，1996），其中互惠的社会规范不太相关，行为旨在接受其他社会商品，例如，给予点赞以换取社交媒体内外的其他互动、利益和青睐。

此外，我们发现，接受点赞在个人决定点赞熟人的帖子中起着重要作用。换言之，当两个用户在社交媒体上互相关注，但不是很亲密时，他们回赞的倾向可能是由互惠的社会规范驱动的。社交媒体上熟人之间的关系代表了一种更平等、更平衡的点赞交流，用户会给之前点赞他们内容的人点赞。这一发现与Gouldner对互惠的定义（1960年）一致，并支持Carr等人的结果。（2018年）和Surma（2016年）的结果表明，用户之间正在进行的点赞互惠。

简单地说，当用户从亲密的人那里看到内容时，他们往往会喜欢它，可能是因为面向交流的社交打扮和关系维护。然而，熟人之间的喜欢行为往往遵循直接交换的模式，这可能是由收到喜欢时激活的互惠社会规范所驱动的（Gouldner，1960）。也就是说，当一个人看到他们的熟人（即他们认识并关注但不亲近的人）创建的帖子时，他们的点赞决定在很大程度上取决于他们之前是否从这个熟人那里获得了点赞。如果早些时候从他们的熟人那里得到了一个赞，他们现在很可能会回报，而相反的情况也是如此。如果这个用户以前没有收到熟人的点赞，他们可能会跳过帖子而不点赞。

值得注意的是，任何针对特定个人的点赞行为都可以被解释为社交打扮，但接受者的反应因用户之间关系亲密程度的不同而有很大差异。强烈的联系不太可能以直接的回报来回应，因为他们似乎参与了一种更以交流为导向的社交打扮，而微弱的联系遵循互惠的社会规范，以点赞换点赞。

同样重要的是要承认，虽然关系亲密度会影响喜欢的行为，但它并不是唯一的预测因素。先前的研究发现，喜欢受到多种因素的影响，包括但不限于人口统计和性格特征（Hong et al.，2017）、以前的点赞次数（Sherman et al.，2016）、行动的乐趣和容易程度（Lee et al.，2015）、信息共享、印象管理（Ozanne et al，以及取悦他人（Lee等人，2016）和支持他人（Hayes等人，2016年）的愿望。因此，要对点赞的行为有更全面的理解结合上述研究的结果来解释本研究的结果是必要的。

总之，我们的研究结果有助于我们理解社交媒体喜好行为的社交打扮（Dunbar，1996）、互惠（Gouldner，1960）、联系强度（Granovetter，1973）和情绪调节（Gross，1998）。根据我们的研究结果，用户通过在社交媒体上相互点赞来进行社交打扮。

此外，我们通过测试我们的情绪中介模型，探讨了情绪调节模型在社交媒体点赞中的适用性。我们发现，高唤醒的积极情绪介导了接受点赞和作为回报的点赞意图之间的关系。具体而言，我们发现，人们在收到其他用户的点赞后往往会感到兴奋和热情，这些情绪会对个人未来回复点赞的意愿产生积极影响。然而，只有当模型中没有考虑到关系亲密度时，情绪中介才会发生。因此，虽然我们的研究结果证明了影响社交媒体点赞行为的可能性，但我们没有足够的证据来确定情绪是促使决定给其他用户点赞的主要动机。

我们还阐明了关系亲密度在社交媒体喜欢行为中的作用，以及它与互惠和社交打扮规范的相关性。虽然这两个概念似乎重叠，但我们的研究结果表明，基于个人之间的关系密切程度，社交打扮和互惠动机优先。我们的研究结果表明，人们倾向于给亲密的朋友和亲近的人点赞，无论他们以前是否收到过他们的点赞。这种点赞的慷慨支持了社交打扮的理念，因为点赞可以被视为对其他用户的关注和礼貌，以保持与他们的关系。因此，可以得出结论，点赞的社交打扮大多发生在用户已经有了牢固的联系时。

我们还发现，互惠动机在弱联系中占主导地位。当人们的关系亲密度较低时，只有在之前收到熟人的点赞后，他们才会给熟人点赞。这种关系代表着社交媒体反馈的更平等和平衡的交流。可以说，在这种情况下，人们不太关心社交打扮，而是主要受互惠的驱使。给一个人脆弱的关系点赞可以解释为简单地以善还善，减少对关系维护的压力。

总的来说，我们发现高唤醒的积极情绪介导了社交媒体上点赞的回报，这可以归因于情绪调节过程（Gross，1998）以及人类大脑中的奖励网络激活（Sherman et al.，2016；Sherman等人，2018）。然而，我们也发现，将关系亲密度作为一个因素添加到我们的中介模型中，否定了情绪中介结果，这表明在喜欢行为中，联系强度对情绪的重要性至关重要。此外，我们的研究结果表明，个人通过对亲密朋友内容的无差别点赞来进行社交打扮。然而，就熟人而言，人们大多受互惠规范的驱使，倾向于以点赞换点赞。

局 限 性 和 未 来 研 究

这项研究的结果应该考虑到它的局限性。第一个限制在于该研究的实验性质。虽然我们在社交媒体上孤立并复制了点赞的过程，但重要的是要了解其他因素，如时间和美学，是如何影响用户点赞内容的意图的。为了提高我们对点赞往复的理解，在我们的实验基础上添加新的变量并在真实世界的数据上测试我们的概念模型将是有用的。

我们的第二个局限性是对互惠的假设未被充分探索。在我们的研究中，我们使用了基于宽范围滑块量表的单项互惠测量。未来的研究可以通过扩展的互惠量表更详细地探索互惠点赞。

第三，我们的研究依赖于自我报告的测量，特别是在情绪方面。虽然在实验研究中使用自我报告的测量是一种常见的做法，但未来的研究可以应用其他捕捉情绪的方法，如面部表情、大脑活动和心率分析。

此外，我们的研究应用了社交打扮的概念和互惠的社会规范来探索特定的喜欢行为（即不分青红皂白与互惠）。未来的研究可以在我们的研究基础上，通过应用其他理论框架，如公平理论（例如，Pritchard，1969；Adams&Freedman，1976）和相互依存理论（例如Johnson&Johnson，2005），更详细地调查这些行为的差异。

最后，我们通过直接要求他们在大范围的滑动量表上表明他们与所选的人的亲密程度，来测量个人之间的关系亲密程度。未来的研究可以通过使用另一种测量方法，例如将他人纳入自我，来更详细地探索关系亲密度的概念（Aron et al.，2004）。

总 结

在本文中，我们进行了一项在线实验，研究社交媒体用户如何通过点赞进行交流，以及哪些因素会影响这一过程。结果表明，用户会回赠点赞，这种行为是由高唤醒的积极情绪介导的。然而，当在模型中考虑到关系亲密度时，中介的影响被否定了。我们还发现，用户通过对亲密朋友的内容进行无差别的点赞（即，不受直接互惠的驱动）来进行以交流为导向的社交梳理。也就是说，他们倾向于喜欢亲密朋友的帖子，而不管这些朋友以前是否喜欢他们的帖子。此外，个人会模仿熟人的点赞行为，相互点赞，并忽略那些忽视他们的用户的帖子。这些发现扩展了我们对社交媒体喜欢行为中互惠、社交打扮、关系亲密和情绪调节的社会规范的理解。

来自：菁菁堂新传论文导读

转自：“新传学苑”微信公众号

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