中文摘要
社交网站在学生群体中的流行引起了学界研究的广泛兴趣,但是在回答学生使用社交网站是否能够促进政治参与这个问题上,学界却难以给出统一的
答案
八年级地理上册填图题岩土工程勘察试题省略号的作用及举例应急救援安全知识车间5s试题及答案
。有学者认为电子媒介的过度使用使人们脱离了公共生活,造成社会资本的衰落,不利于政治参与,但也有不同的声音,认为社交网站的使用事实上能促进大学生的政治参与。本文加入这场讨论,以清华大学在校学生为样本总体,通过调查法,构建结构方程模型,进行回归分析和对应分析,试图回答中国大学生社交网站使用是否对他们政治参与行为产生影响。
本研究发现大学生社交网站使用时间越长,他们进行政治参与的可能性越高,但是社交网站的使用对大学生政治参与的影响十分有限。社交网站使用时间和使用频率有较强相关性,社交网站使用时间和大学生获取和分享时事政治信息(信息政治参与)有直接正相关关系,信息政治参与进而促进大学生公共服务行为(公共政治参与),公共政治参与和大学生发生游行抗议等较为激进的政治行为有正相关关系。类似于信息政治参与,政治态度,在社交网站使用和政治参与的关系中起着重要中介作用。
总之,虽然本文未能证明大学生社交网站使用和政治参与之间的强有力的因果联系,但是至少我们可以排除了以普特南的“时间替代假说”为代表的悲观主义观点,事实上,大学生社交网站的使用和政治参与的正相关关系确实存在,虽然这种作用不是直接的,而是通过政治态度,政治技能,信息获取和其他互联网使用习惯发生作用。
关键词:政治参与;社交网站;大学生;公共参与
第1章 引 言
互联网技术的发展正在深刻地改变着我们的生活方式,我们生活在一个信息大爆炸的时代。如果说传统媒体是一种稀缺资源,那么互联网是对传统媒体的颠覆,互联网带来了媒体充裕,我们不仅是信息的消费者,同时也是信息的制造者,每一个声音在互联网上都不可被磨灭,互联网是我们每个人的媒体。因此,互联网被寄予了某种期待,期待互联网能够推动民主化的进程,但是,对待这个命题我们需要深入到现实进行细致入微的研究。
中国公民政治参与的渠道和形式和西方国家的不尽相同,其中有政治体制的因素,也有文化的影响,尤其是在个人行为层面上,基本有如下几种参与方法,选举,建议,抗议,信访,游说或者通过关系参与,在实际生活中每一种又表现出多种形态,比如建议这种方法,处于不同社会经济地位的人采取的行为又不尽相同,往往社会地位越高的人的建议能达到更大的效果。尽管中国公民政治参与的形式多种多样,但是仍然有制度性的因素制约着整体的政治参与水平,但本文并不关注于此,本文强调的政治参与是一种持久的对公共生活的介入,或者仅仅是对公共生活的关注。本文把政治参与的概念粗略如此界定有两个理由,一、由于研究条件所限将被调查群体锁定在北京大学生,而这部分人在全社会来讲生活幸福感比较强,较少实施激进的政治活动。二、本文的一个基本前提是普通人政治参与意识的形成对社会进步有更重要的意义,也是研究民主化效果的重要方面。
关于媒介政治动员作用的理论常以传统媒体作为研究对象,而最近十几年互联网的发展也在改变中国的政治形态和气候。根据议程设置理论,往往传统媒体,尤其是有影响力的中央媒体,往往主导着社会舆论,就好像为会议设置议程一样。当然媒介并不是中国政治议程设置的唯一途径,比如还有来自学界的建言等等。互联网的兴起也在一定程度上影响着中国政治的议程设置,而这种变化似乎有着爆炸性的影响,以指数增长的网民从网络上获得的信息有着分散化的特点,媒体的充裕使得舆论的议程不再只被权力的拥有者设置。2003年的孙志刚案在传统媒体和新媒体的相互补充下在社会上引起了强大的反响,直接引起了政府部门的关注,也带来了相关收容制度的进步,但是也应该冷静地看到大部分网络上即使是讨论的很热烈的话题也不会带来如此迅速的制度性的调整。
互联网的兴起也扩充了以上提及的政治参与渠道,比如互联网帮助了群体性的政治参与,厦门PX项目的下马就是一例,还有集体的上访行为往往也是通过短信或者互联网进行组织。媒介本身并不具备倾向性,关键是如何利用,政府也在利用互联网加强与底层的沟通,比如政府网站的网络问政平台,近几年温家宝总理和网民的对话等等。
互联网在现实生活中的案例是否就能证明互联网的民主性呢?互联网的兴起是否能提高社会整体的政治参与呢?学界在这个问题上也一直争论不休,无论是质化的研究还是量化的研究都难以给出一个统一的答案。有学者认为互联网的分散性,尤其是web2.0时代使得媒介不再集权,这种点对点网状的结构是互联网民主化的基础(刘云峰,1997)。也有学者(Coleman,2002)认为互联网使得网民得到的政治信息大大增加,而且获取信息的成本大大减少,这是增加政治参与的原因,可是也有学者(Polat,2005)提出反对意见,认为人处理信息的能力有限,而且那些主动去寻找政治信息的人已经是较高程度的政治参与者,所以政治兴趣是决定政治参与的因素而不是互联网。社会经济地位往往是一个传统的描绘政治参与的指标,以往的研究(Brady,1995)表明受教育的程度和收入等一系列变量是影响政治参与的因变量,通过研究广泛使用互联网进行政治参与的人群,发现互联网正在使得社会分层化现象严重化,那些拥有更好的网络,更高的上网技术的人的政治参与程度越高,那些被传统政治参与渠道被排除的人也在互联网的使用上落后一步。另外,由于互联网上海量的信息,对政治感兴趣的人更容易找到他所倾向的政治新闻,这样很可能加剧了用户的政治偏见,容易造成极端化。还有学者(Dahlberg, 2001)认为互联网符合了公共空间理论中构建出的平等有效的政治沟通场所,的确新技术使得人人都可以发表观点,并且水平方向的沟通也因此加强,但是互联网上商业利益和政治利益的侵入也使得这种乌托邦式的理想不复存在。
互联网可能提高了年轻人的政治参与程度,他们在传统渠道很少有政治参与,但是在互联网上却异常表现活跃,很可能是他们的成长也伴随着互联网的成长,他们使用互联网的技术也高于其他年龄层,新兴的互联网一代足够引起研究者的兴趣。近几年社会化媒体的出现使得不少年轻人迷上了博客,视频分享网站,现在不少大学生更是把社交网站作为每天必定访问的页面。互联网的迅速发展给学界带来了一个难题,以往对社会化媒体没有出现的互联网与政治参与的研究的结论是否可以直接应用于web2.0时代,学者可能在当时无法预测到互联网如今能实现的传播模式,如果不是在此时此刻,很难想象到互联网会给政治生活带来怎样的变革。本研究将问题范围锁定在年轻人对社会化媒体的使用,一方面是由于web2.0技术还没有非常充分的研究,另一方面是因为年轻人在今天的使用行为将影响到未来主流人群的政治参与情况,另外一个原因在前文已经提及,大多数年轻人经常使用的
设计
领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计
网站在潜移默化中已经影响了他们的政治参与,而且这种影响十分广泛,不易察觉。
针对公民互联网的使用和其政治参与的程度的研究发展十几年来,还未能达到一个统一的结论,而且随着各种社会化媒体的出现这个问题的答案变得更加模糊。中国近几年来社会化媒体迅速发展,年轻人对社会化媒体的深度使用让我们有必要将研究问题进一步缩小,以便了解互联网媒介的演变对使用者政治参与程度的影响。另外,由于研究者本身能力有限,研究条件所限,在本科毕业论文中将把话题锁定在大学生社交网站使用对他们政治参与的影响。
本文将集中在大学生社交网站使用对其政治参与的影响进行研究,研究的创新点体现在以下几个方面:1)主题上的新意。中国以往对于互联网改变现实政治生态的研究主要集中在电子政务,而对与个人的政治参与行为关注较少,相对于国外的研究数量和质量差距较大,本文选择大学生设计网站使用和政治参与这一研究主题,希望在此领域做一项探索式研究。2)理论上的意义。本文试图回应对于互联网持悲观主义观点的理论,以社交网站这种网络形式为例,回答广泛使用社交网站的年轻人的政治参与程度是否下降。3)研究方法上的新意。以往研究多用回归模型来进行数据分析,本文在假设检验过程中,运用了结构方程模型,结构方程模型能较好地检验中介作用,更清晰地解释事物之间的联系。
第2章 文献综述
人们对于互联网新技术的使用在很大程度上正在改变着我们生活的方式,互联网对我们生活产生的影响吸引了诸多学科的关注。在文献综述部分,本文首先界定政治参与的概念,然后回顾互联网和政治参与的关系,接着针对一个具体的问题进行讨论,即中国大学生对于社交网站的广泛使用是否有利于他们的政治参与。
在以往的文献中,不少文献强调互联网作为整体的概念和政治参与的互动关系,但是特别强调某一种互联网应用,比如关于社交网站和政治参与的文章比较少,部分的原因可能在于社会化媒体的广泛使用和web2.0技术的应用出现较晚。
因此,本文需要回顾一些主要的观点,它们对于互联网是否能够积极地推进公民政治参与的深度和广度这个问题有着不同的见解,这样可以在回答本研究提出的具体问题前提供较为广阔的理论基础或全面的实证经营。之后本文回顾一些针对社会化媒体使用和年轻人政治参与的研究,最后,我们再讨论中国公民如何参与政治和互联网兴起的意义。
2.1 政治参与概念辨析
亨廷顿在《难以抉择——发展中国家的政治参与》中把“政治参与定义为平民试图影响政府决策的活动。” 亨廷顿特别强调政治参与不是一种态度而是一种行动,将影响政治参与的主观心理因素排除了,下文中我们在对政治参与的操作化定义过程中将遵循这一原则,同时将心理因素当作控制变量,纳入模型。亨廷顿强调政治参与的主体是平民,因此排除了政党骨干,政治参与的目标是指向政府决策。
依据Arnstein, Garson, Williams等学者的观点,魏星河在《当代中国公民有序政治参与研究》总结出公民参与是一种表达公民意愿、影响政府决策,制约政府权力的政治行为,体现自下而上的民主决策精神。此处作者没有用政治参与的概念,而是将公共参与纳入进来,暗含的前提是公民对政府的影响不仅在选举时,更多是体现在政治治理社会的过程之中。在作者提出的公民政治参与评价体系将评判
标准
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设置为三个维度“广度”“深度”和“效度”,每一维度中还设有两到三个层级指标。作者畅想的评价体系虽然覆盖面很广,但是却难以实现,因为在每一个二级指标的界定基本上同“政治参与”概念一样难以界定。
本文在使用政治参与概念时,特别强调参与作为行为的特征,而不是态度,接受亨廷顿认为政治参与是行为的说法,但是并不认为政治参与直接指向政府。对于政治参与的操作化定义在调查问卷的设计过程中有明显体现,由于中国大学生的更为显性的政治参与行为并不显著,为了观察到更细微的政治参与情况,可行的做法是将政治参与的概念扩大化,更接近于大学生对于公共生活的介入。
2.2 政治参与的资源模型
除了明确理论意义上政治参与的概念,我们还需为下文分析政治参与提供可靠的控制变量,这就需要我们了解潜在的可能影响政治参与的因素。往往社会经济地位(SES)被认为是政治参与的预测因素(Shi, 1997, Tolbert & McNeal, 2003, Weber et al.2003, Best & Krueger, 2005, Gennaro & Dutton, 2006),其中蕴含了这样一个理念,虽然不同人群有不同水平的政治参与,但是他们应该给予相同的关切。在SES模型的基础上,一个资源模型(Brady, Verba, & Schlozman, 1995)被发展出来用来预测政治参与,它的好处不仅在于它的预测功能,还在于它把社会经济地位和政治参与行为联系起来,用于解释为什么来自于不同社会背景的人在参与一些特定的政治活动。文章作者认为这些资源包括时间,金钱和参与公共生活的技能,这些资源在社会中的分布和社会经济地位相关,也是预测政治参与的有力因素。但是,实际上它的说服力值得质疑,因为资源模型把与政治参与动机相关的概念忽略了,比如政治兴趣和政治效能。在资源模型研究框架的启发下,另外一篇文章分析了互联网上政治参与的代表性,他们据此建立了模型并评价非金钱因素在不同社会阶层的分布如何影响线上的政治参与(Best & Krueger, 2005)。
2.3 互联网和政治参与
在讨论互联网的流行对社会政治生活的影响的文献中,有不少各种各样甚至相反的假设。不少研究对于这个问题没有给出明确的回答(Ward, Gibson & Lusoli, 2003, Gennaro & Dutton, 2006, Polat, 2005),可能是因为没有一个统一持续的评价系统被广泛地接受。但随着对于研究深入,研究问题日渐明晰,目前关于互联网使用与政治参与关系的研究主要可以分为乐观主义和悲观主义两种理论观点。
乐观主义者支持互联网的发展有助于群体中的成员更积极地参加政治生活(Stanley & Weare, 2004);悲观主义者则坚持认为互联网在构建一个参与式的政治制度方面没有什么优势(Gerhards & Schafer, 2010)。一个较新的研究(Best & Wade, 2009)利用了从1992年至2002年的纵向数据发现互联网并不能不能解释世界上一些国家的民主程度的显著变化。
2.3.1 互联网是否支持悲观主义者的“时间替代假说”
悲观主义观点理论的主要贡献者是普特南(Putnam, 2000),事实上他支持时间替代假说,认为人们花越多时间在媒体上,他们花在其他活动上的时间就会变少。在《独自打保龄球:美国下降的社会资本》中,普特南认为由于技术化的媒体广泛使用使得人们闲暇时间变得“个人化”和“私人化”,因此阻碍社会资本的形成。他以电视媒体作为例子,认为电视让我们对于公共生活的介入变得肤浅,电子技术使得人们个人化的需求得以满足,但是代价是和外部世界的积极互动。他提到了互联网作为一种虚拟现实,是电视媒介替代公共生活的一种最新的延伸。当然普特南并没有把美国社会对政治的冷漠完全归结在媒介,总结他在文中的核心观点是,由于多种原因(其中媒介是一个原因,以时间替代假设为依据)使得美国社会的社会信任下降,导致了社会资本的下降,而公民拥有的社会资本是政治参与强有力的影响因素,所以人们越来越少参与政治。
悲观主义的观点得到了一些其他学者的支持,有学者(Quintelier, 2008)分析了用以证明悲观主义观点的三个理由,第一是时间替代假说,第二是网上的互动替代了面对面的交流,而面对面的交流才是激发政治参与的主要动力,第三是虚拟的空间是较单极化的,不利于多样化的沟通,总的来说,三个理由的出发点都支持了普特南的观点,媒介在侵入人们的生活,使得社会资本衰落,表现为对公共生活和政治的冷漠。
2.3.2 互联网是否有助于产生更知情的大众
在讨论互联网的社会影响的过程中,常常会问,互联网提供了更多可获取的信息是否也能够使大众变得更见多识广(DiMaggio et al, 2001)。一个易于理解的逻辑是,网上更容易获取海量信息,所以互联网有助于产生更知情的大众(Browning, 1996; Rheingold, 1991)。另外,不仅是网上传统信息源(比如传统新闻媒体网站)的使用,而且还有博客等网民自我意见表达技术的出现,使得多种信息渠道成为预测网民政治参与的重要因素(Zú?iga & Rojas, 2009)。但是,一个实证性研究否定了信息可获取性和政治参与之间的相关性(Bimber, 2001)。与此同时有学者(Polat, 2005)总结了网上海量信息不能保证一个更知情的大众的原因,因为人类处理信息的能力是有限的,而且大部分网上信息来自于传统渠道,再加上信息分布的不平等的现实情况,还有网络窄播的特点容易使社会变得碎片化,窄播和大众传播相对,能满足用户个性化的信息需求,容易使人们仅关心自我需求而失去对公共信息的需求,这些原因都在阻碍更知情的大众的形成。
2.3.3 互联网是否有助于协商式的讨论
乐观主义者提供的支持互联网能够提高民众政治参与程度的另外一个原因是,互联网拥有极高的协商式参与的可能性。
互联网的传播特点有较强的互动性,有关公共生活的信息在互联网上的传播也有其互动性特点,这样有助于增强人际间的政治话题的讨论,有助于提高对于公共生活的参与程度(Shah et al. 2005)。一个研究比较了网上论坛和传统媒体,确信正是由于互联网使得更多的人参与到关于政治话题的讨论(Stanley & Weare, 2004)。通过扩大媒介沟通的能力,互联网能够促成由大众传播到水平式的沟通的质变,但是这个观点还需要更多观察(Ward, Gibson & Lusoli, 2003, Polat, 2005)。另外一个实证研究通过比较互联网和纸质媒体,认为互联网并不是公共空间的一种形式,因为互联网不能满足协商式参与的要求(Gerhards & Sch?fer, 2010)。
2.3.4 互联网是否有助于产生互动性更强的政府
不同学者不仅在以上提及的问题上给出了迥异的答案,而且在回答互联网是否能够有助于培养出互动性更强的政府的问题上也产生了疑议。较为常见的观点认为随着宽带的普及,公民对政府的信任感会增强,但是这种观点已经被否定,有研究以四个城市的例子排除了上述说法(Tapia & Ortiz, 2010)。另外有研究者对中国政府和公民的垂直关系较感兴趣,文章指出公民能够通过网上信息、网上咨询,网上讨论,网上决策来提高政治参与,但是却在政府严格监视之下(Jiang&Xu, 2009)。另外也有学者在分析了关于网上参与和地方政府的关系之后得出了相似的结论,认为政治参与的确提高了,但是当地政治文化和社会资本没有本质性变化(Alonso, 2009)。这个正在发展中的技术可能目前并不是用于电子民主的最好的方式,但是政府应该做出更实质性的改变来适应互联网(Coleman & Norris, 2005, Dutton & Peltu, 2007)。
2.3.5 互联网带来更广泛的参与还是数字鸿沟
不少研究在测量政治参与时,运用了社会经济地位(SES),性别,年龄等变量作为控制变量(Shi, 1997, Tolbert & McNeal, 2003, Weber et al.2003, Best & Krueger, 2005, Gennaro & Dutton, 2006)。其中有学者在运用这些变量的同时,关注的却是数字鸿沟和年轻人的互联网使用(Gennaro & Dutton, 2006)。地理位置被认为是衡量接入互联网可能性的一个因素,而且地理位置对于公共生活的参与有明显影响,比如联系一个公职人员(Sylvester & McGlynn, 2009)。一个值得一提的研究是针对挪威某城市网上政治参与的调查,调查表明那些不经常参与政治生活的年轻公民使用互联网更活跃,而且虽然互联网加大了社会阶层的分裂,但是在线上的政治参与情况在社会精英阶层和普通平民间并没有明显区别(Saglie & Vabo, 2009)。除了在个人层面的研究,一个以媒体为视角的研究认为媒体的多样化,尤其是社会化媒体的出现,正在挑战已有的稀缺的媒体和政治之间的关系(Muir, 2008)。
2.4 社会化媒体与年轻人政治参与
有的研究已经证实互联网让年轻一代参与到无论是线上还是线下的政治生活中来(Coleman, 2005, Gennaro & Dutton, 2006),我们可以把视野缩窄,更加专注于我们的研究问题,回顾关于青年和社会化媒体的文献。在讨论青年互联网使用和政治参与的关系的过程中,有研究认为目前的年轻人从小接触数字化技术,被认为是数字化的一代,而且这两个概念是正相关的(Vreese, 2007)。另有一个更新的研究确认了上述结论,但是此文把政治参与和公共生活参与区分出来,而且认为人际间的沟通是最重要的衡量政治参与的因素(Zhang et al, 2009)。虽然与传统媒体相比,社交网站的出现更可能提供给用户民主化讨论的机会,但是这个假设并不成立,因为年轻人并没有因为社交网站而更喜欢参与政治生活(Baumgartner & Morris, 2009)。另外一个研究避免了直接回答这个问题,而是将年轻人使用网络的概念细化,分出了使用目的和时间两个维度,然后才得出结论认为年轻人的网上行为才是衡量政治参与的主要因素,而不是时间(Quintelier, 2008)。更新近的研究更加专注于那些对政治既不冷漠,也不热忱的年轻人,但是互联网这种媒介对年轻人的影响并不强烈(Harris, Wyn, & Younes, 2010)。虽然互联网在这个研究中不是最重要的问题,但是事实上年轻人表达他们政治关切的方式和社会诉求的行为已经在一定程度上受到了互联网的影响。
2.5 中国的政治参与
我们在以上的论述中还未提及政治参与涉及的具体行为,还未讨论在中国语境下的政治参与内涵,所以下面讨论中国政治参与的几种不同的形式,以及互联网是如何影响政治参与的。
一个实证研究以90年代初学者在北京的观察为材料,以动机,风险(最重要的因素)和斗争作为指标,把政治参与分成了七种形式,投票,参加运动,投诉,上访,走关系,对抗和抵制选举。各种制度化的安排在中国社会中强烈影响了人们的政治参与行为,例如,个人的行为可能很有效,导致了个人特别的关系和群体性的活动的界限常常分不清楚(史天健, 1997)。
另有学者没有直接研究普通民众的政治参与行为,而是通过提出六个政策议程设置模型来解释不通阶层的参与者如何在政策形成的事情有话语权(王绍光, 2008),另外值得一提的是,王绍光特别提到互联网的崛起为中国公民提供了评论公共生活事件和挑战权威的渠道,但是除了特别有争议的事件,大部分由互联网推动的话题,还需要相当长的时间,来让不断积累的线上政治参与转化为政策的调整(王绍光, 2008)。
在邱永文的《当代中国政治参与研究》中,作者特别提到了处于转型时期的中国公民的政治参与特点。其中对本研究有借鉴意义的是其关于中国新兴的中产阶层的论述,虽然作者没有特别针对大学生研究他们的政治参与,但是作者提出中产阶层往往受教育水平较高,“有较强的政治参与意识(如感受政府影响、政府责任意识、影响政府决策的意识等),较全面的政治知识、政治参与技术及较丰富的政治参与经验,因而参与政治的积极性大大增加”, 所以在讨论大学生的政治参与当中,可以将政治知识和技术作为较为合理的政治参与变量。作者特别总结了互联网对我国公民的政治参与的影响,互联网通过减少政治参与的成本,提供了便捷的手段,互联网的互动性实现了公民的“效能感”,互联网海量信息让公民寻找信息的目标性更明确,同时作者也表达出目前公民通过互联网进行政治参与的效果还需研究(邱永文,2009)。
另外也有更年轻的学者(徐琪,2007)研究了政府网站推出的一些网络问政平台对公民政治参与的效果,发现这种形式公民参与层次较低、代表性不突出等问题。虽然作者提出了需要提高政府回复率,并且建立长效机制,但是却没有指出政府网站网络问政平台的根本问题,因为它从结构上不能保证公民的自由讨论,而且在这个平台上公民的地位较低。国外学者也有此类电子政府形式的研究,对其评价基本也是消极的,难以提供理想的公共空间所能保证的公民政治参与的渠道。
2.6 关于既有研究的总结和本文研究假设
以往学者的研究集中在互联网使用和政治参与这两个主题之下,持有“时间替代假说”观点的普特南认为社会资本的衰落的一个表现是公民政治参与的水平下降,这是由于人们原来用于参与公共生活的时间被使用电子媒介替代。不少学者对此回应,乐观主义者认为互联网使用能够有助于产生更知情的大众,更互动的政府,有助于协商式民主的产生,帮助更多的人参与到公共生活,其中包括更多年轻人,而悲观主义者对此持不同意见。年轻人社交网站的使用和他们的政治参与是上述研究领域下的一个话题,其研究方法和思路没有本质区别,不同之处在于,年轻人使用社交网站的机会较多,他们的政治参与关乎到未来社会的公共生活水平,这也是引起学界研究兴趣的原因之一。
尽管以往西方学者关于政治参与行为的研究结果不尽相同,但涉及到要考察的变量(互联网使用时间、频率、政治参与程度、政治态度、社会经济地位、人口变量等等)基本相同,以往文献显示以下各个变量对政治参与程度均可能有影响,文献综述中已总结,在此不再赘述。以人人网使用为例,本文试图回答的核心问题是,大学生群体对社交网站的使用是否对其政治参与产生影响。
结合以往的理论和模型中涉及的相关变量,为了揭示大学生社交网站使用和政治参与的关系,我们将对以下假设逐一检验。
互联网使用时间和使用频率是衡量互联网使用状况的常用指标,我们提出假设H1和H2:
H1:人人网使用时间越多,政治参与程度越高。
H2:人人网使用频率越高,政治参与程度越高。
尽管我们关注的是社交网站使用和政治参与的关系,但是一些其他有可能影响政治参与的因素也需纳入研究框架。政治参与行为可能还受到政治态度和政治参与技能两个因素影响,所以我们提出以下假设:
H3:政治态度作为中介能够影响人人网使用和政治参与的关系。
H4:政治参与技能作为中介能够影响人人网使用和政治参与的关系。
有些学者提出互联网使用时间和频率固然重要,但是还不能忽略互联网使用目的这一衡量互联网使用状况的指标(Baumgartner & Morris, 2010, Quintelier, 2008)。由于社交网站提供给用户的功能越来越多,用户使用社交网站不再仅仅是为了社交,所以我们提出以下假设:
H5:人人网使用目的不同,政治参与行为随之变化。
H6:互联网使用目的不同,政治参与行为随之变化。
由于在传统政治学研究中,人口统计变量和衡量社会经济地位变量是关系到人群政治参与的重要因素(Shi, 1997, Tolbert & McNeal, 2003, Weber et al.2003, Best & Krueger, 2005, Gennaro & Dutton, 2006),本文在下文也会分析年龄、学习成绩、教育程度、家庭人均月收入、专业和政治面貌对年轻人政治参与的影响。考虑到样本情况,本研究的被访者主要来自于清华大学学生,学生之间年龄差距不大,教育背景相似,在人口统计变量和社会经济地位方面差距不大,所以提出如下假设:
H7:年龄、学习成绩、收入和所在年级对政治参与无显著影响。
本文还想考察大学生所学专业、政治面貌与政治参与的关系。人文社科的学生和理工科的学生的政治参与程度可能有所不同,另外还需考虑的是,学生群体中有相当一部分同学的政治面貌是中共党员和共青团员,他们的政治素养可能较高,为了验证以上猜想,我们提出以下研究问题:
Q1:所学专业与政治参与的关系如何?
Q2:政治面貌与政治参与的关系如何?
3.1 概念操作化定义
在本研究中有两个关键概念需要进行操作化定义,“政治参与”和“社交网站使用”,其中自变量“社交网站使用”包含以下三个维度,“使用时间”“使用频次”“使用目的”,因变量“政治参与”的定义在本文中强调行为而不是态度,是通过对公共生活的介入,试图影响权力部门的决策的行为,所以一些问题是询问被访人是否有做过一些暗示政治参与的行为,以此来测量因变量。
除此之外,还需考虑其他自变量对因变量“政治参与”的影响,比如在以往的文献中显示“政治兴趣”“政治知识”“政治效能”“政治技能”“网络使用技能”“闲暇时间”“社会经济地位”等变量对因变量也可能产生一定影响,所以在问卷中一些问题的提出意在测量这些控制变量。
以下表格揭示了本论文待研究的几个关键概念操作化定义过程:
除了在表格中列出的问题,在问卷中(见附录)还有下面几个问题被提及,设计第1题的目的是区别被访者是否是人人网用户,如果不是人人网用户,笔者认为这些数据也有意义,因为有助于了解社交网站使用程度为零的群体的政治参与情况。设计第4题的目的是了解被访者对社交网站的依赖程度,“人人网等级”是在设计问卷期间校内网推出的新功能,等级的计算是通过统计用户登录次数,连续天数,发帖数量,发照片数量,留言数量等指标,综合体现了用户使用人人网的情况,等级越高,对人人网的使用程度越高。问卷没有把人人网等级作为衡量人人网使用程度的唯一指标,原因在于问卷采取入户发放,非网上问卷调查,被访者可能不记得等级是多少,也可能不方便上网查到。设计第28题的目的是试图了解被访者更广泛意义上的互联网使用习惯,而不仅局限于社交网络,期待数据统计后,用户的上网习惯能在某种程度上解释社交网站使用和政治参与的关系。
问卷调查过程中选择以人人网作为社交网站的代表有如下原因,第一,人人网提供的服务最具社交化网络特征。人人网目前提供的服务主要是个人以实名建立起主页,通过添加好友的功能,把个人及其好友联系起来,从群体上看人人网把用户集结成了一个网络,每个结点通过好友关系相连接,用户发日志或上传照片也是在虚拟的人际网络间的信息传递。当然社交网站的概念不仅仅局限于人人网这种形式的应用,社交网站的含义较广,广义上讲自我生成内容都在这个范围内,比如早期的形式有电子邮件或者论坛等,但是早期应用的功能比较简单,并没有直接强调构建人际间的网络,人人网提供的服务恰恰具备了社交网站的最明显的特征。
第二,人人网是目前中国大学生使用的较有代表性的社交网站。根据2010年6月2日查询Alexa网站的结果 ,相较于一般互联网人群,人人网在年龄是18至24岁的网民中,在拥有本科教育背景的网民中和在校学生中的受欢迎程度非常显著。中国互联网络信息中心(CNNIC)2009年10月公布的“2009年中国网民社交网络应用研究
报告
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”分析了各主要社交网站市场占有率,QQ校友录、人人网、新浪空间、51.com、开心网分别以50%、37%、36.6%、27.1%、26.4%的比例占据了国内社交网站市场前五名。 虽然人人网处于社交网站市场占有率第二位,但是人人网在创建之初主打高校市场,在初次填写注册资料时所属学校是必填一项,以此在高校学生当中迅速扩散,这也是选择人人网作为社交网站代表进行研究的原因所在。
在正式发放问卷之前,笔者针对20名被访者进行了预发放,目的是观察问卷中的问题是否能够使变量在人群中有一定区分度,删去没有区分度的问题,一些问题中的用词如果让被访者产生疑议也需改进。根据被访者反馈和统计结果,做了如下改动:1)在测量互联网使用技能的问题中,删去两道无区分度的问题(是否下载过软件和发过邮件),2)在测量政治参与程度的问题中,增加了两个政治参与行为——“针对公共话题进行演讲”“听有政治内容的讲座”,3)避免问题过于具体化,把“穿有政治色彩的T恤衫”改成了“穿戴有政治色彩的服饰”,4)将问题中一些名词具体化以避免歧义,如把“组织”改成“公共组织”,把“下载音乐”改成“下载或在线听音乐”,5)增加了第21题,问被访者的网龄,以作为互联网使用技能的一个指标。
3.2 抽样方法
在发放调查问卷前,需要完成抽样方案的设计,在实际操作中,进行抽样工作主要考虑了以下两个原则,第一,样本的随机性,第二,抽样效果的最优原则。
在此次调研中,研究总体是全国的大学生,但实际上调查总体是清华大学学生,虽然清华大学学生不能完全代表全国大学生,但是由此调查总体推得全国大学生的情况有一定合理性,另外,因为调查者的时间、精力和经费等多方面的制约,以清华大学学生为调查总体是本研究可以承受的范围。
在制作抽样方案时,研究采用不等规模整群抽样的方法,以学生宿舍为调查总体当中的“群”,即按照学生宿舍编号编制抽样框,运用随机的方法从中抽取若干宿舍,并对抽中的宿舍中的每一个学生进行调查。每个宿舍住的学生人数不等,子群内单元个体数也不等。虽然其样本的代表性不如完全随机抽样,但是按照宿舍抽样相较于按照教学楼或者食堂抽样已经有更强的随机性。为了尽可能减少群与群之间的差异,研究采用的每个子群内单元个体数尽量的少(3至8个人)。另外,虽然不同种类的子群数量有差别,但是不同子群含有的总体数量相近,所以被抽中的单元个体数少的子群的数量比被抽中的单元个体数多的子群的数量多,这也是弥补样本代表性差的方法之一。
3.3 调查准确性控制方法
根据上述不等规模整群抽样方法,抽出样本宿舍,制作列表。学生宿舍信息(哪些楼有多少间宿舍,每间宿舍有多少人等信息)的获取方式是通过调查者实地走访,宿舍物业管理方出于安全考虑未提供准确信息,所以在抽中的样本宿舍中有些宿舍可能没有人住,这种情况采用降低预期回收率的方法来弥补。
为避免被调查者白天和晚上上课等因素造成访问失败,调查者采取在17:30至19:00,21:30至23:00两个时段发放或回收调查问卷,这段时间学生在宿舍的概率较高。
为最大限度提高回收率和保障随机性,调查者一般要造访被抽中的宿舍三次以上,向被访者解释调查目的和方法,但不强迫被访者填写问卷。
调查结束后对数据进行预处理,核对变量的取值和变量之间的逻辑关系,对于不合格样本做标记删除。
3.4 抽样和问卷回收率
根据清华大学网站数据,目前在读本科生有14608人,其中留学生1014人,在读硕士生有14445人,其中留学生758人,在读博士生有7252人,其中留学生137人。 根据清华大学物业中心网站数据,和调查者走访经验,有17栋研究生宿舍楼,4887间学生寝室,紫荆本科生公寓有13栋宿舍楼,即紫荆1#至13#楼,3448间学生寝室,现住学生12534人。博士生公寓有3栋宿舍楼,即紫荆14#至16#楼,2944间学生寝室,现住学生3743人。 在实际抽样中没有将留学生宿舍纳入调查总体,而且研究生宿舍楼27号楼和23号楼处于搬迁时期,没有学生居住,也没有纳入调查总体。
按照整群抽样方法,共抽取53间本科生宿舍,平均每间(AB间)按8人居住计算,抽取33间博士生宿舍,平均每间(AB间)按居住4人计算,抽取55间硕士生宿舍,每间按3人居住计算。
2010年4月14日至2010年4月27日,调查者采用走访宿舍发放调查问卷的方式,被访者在宿舍则当场填写并回收,如果不在宿舍则把问卷留下,待下次访问再回收,走访三次以上如果还不能回收问卷则放弃此被访者。
本研究中有17个变量,根据经验每个变量保证30个样本,预计回收率70%,而且不同寝室居住人数有差异,综合考虑以上因素后,所以计划发放721份问卷。
本次回收问卷数量总和为527份,回收率是73.1%,略高于预计回收率。在研究中满足在置信度为95%时,估计的最大允许绝对误差小于5%。
第4章 数据分析与研究发现
此次调查的回收率较高(73.1%),如前文所述,抽样设计中主要根据本科生、硕士研究生、博士研究生的在校人数比例安排样本数量,样本在其他人口统计变量的情况如下:
从性别比例来看,男女比例在2:1左右,非党员和党员的比例约等于2:1,被调查者在各个年级的分布基本符合总体中本科生和研究生分布,从被调查者专业分布来看,理工科学生人数占了绝大部分,这是和清华大学是一所以理工科为主的大学有关系。所以从样本基本状况的描述性结果来看,在总体(清华大学在校学生)中此次调查的样本具有较强的代表性。
在进行数据分析前,除了有必要了解基本的人口统计变量,还需了解样本中人人网用户的分布,下表揭示了样本中人人网用户的状况:
虽然大学生群体使用的主要社交网站是人人网,但是不排除被调查者并非人人网用户的可能,上表统计了被调查者中非人人网用户,其中13.2%的被访者不是人人网用户。对于这部分样本,研究者并没有直接删去,而是将其人人网使用相关指标记为零,但仍保留这些样本中的其他变量的数据。由于社会化网络的有效应用有赖于用户和他们的朋友或者同学的有效参与,如果没有融入到一个广泛参与的网络中,被访者在其他社交网站活动的可能性极小,据此推测非人人网用户的社交网站使用强度极低,在此研究中记为零,在以下的叙述中仍将会使用非人人网用户数据进行分析。
4.1 变量的描述
本文中的自变量是用户对于人人网的使用,包括使用时间,使用频率和使用目的三个维度,控制变量包括政治参与的技能,闲暇时间,政治态度,互联网使用技能,互联网使用目的和人口统计变量,这些变量的操作化定义过程在前文中有所提及,在此不再赘述。以下表格是各个自变量和控制变量的基本统计描述:
在数据编码过程中,将受教育程度,家庭人均月收入,成绩排名,人人网使用时间和频率,网龄,闲暇时间,这些变量分出了几个等级,等级越高代表教育程度越高,收入越高,学习成绩越好,人人网使用时间和频率越高,网龄越大,闲暇时间越多。由上表看出各个变量的均值基本处于等级的平均水平,说明等级划分比较合理,有区分度,也很有代表性。
政治参与技能和互联网使用技能是通过询问被访者是否做过一系列行为得出,比如在衡量政治参与技能时,会询问被访者是否在最近一年中主动搜索过时事政治信息,如果做过即记做1分,没做过记为0分,最高分为4分,衡量互联网使用技能也依照这个方法,如上表所示,总体上看政治参与技能和互联网使用技能的均值分别是1.74和2.61,可以得出被访者政治参与技能和互联网使用技能处于中等偏下水平,问卷中设计的问题也比较有区分度。
政治态度变量的测量是通过询问被访者自我评价的对政治的感兴趣程度,政治效能(相信自己在多大程度上能影响政治)和政治知识,三个变量的均值依次是3.69,2.63,2.89,大部分同学对政治感兴趣程度较高,但是自认为政治效能和政治知识水平较低。
人人网使用目的变量是通过测量用户使用某些应用的频繁程度得出,由上表可以看出,读好友新鲜事和给好友留言是最多使用的人人网应用,而发日志和玩游戏是用户较少从事的行为。互联网使用习惯变量的测量也是运用相同的方法,观察上表,可以得出发邮件是最频繁的行为,其次是通过门户网站看新闻,听音乐,上论坛和转发邮件,而写博客和玩网络游戏并不是他们常做的行为,上社交网站也处于这一水平,对于更新的应用微型博客,用户使用的频率更是非常少。
本文中的因变量是政治参与,问卷中包括了24个体现政治参与的行为,被访者要回答对这些行为的参与程度,这些行为对应问卷中的第6至12题。前18个行为根据参与程度分成1至5等,后6个行为中如果被访者做过记为1,没做过记为0,由于因子分析中无法将这两类指标同时放进去,并且研究者并不想舍弃前18种行为之间的频率关系,所以在因子分析中仅针对前18种行为进行,因子分析结果如下:
因子分析结果表明,该因子分析的KMO值大于0.7,sig值为0,适合进行因子分析,提取出的三个因子共解释了48.1%的方差。根据结果剔除了对多个因子均具有较高影响的指标,可基本将三个因子划分为三类如下表:
本研究中针对因变量进行因子分析的目的是使得因变量政治参与变成可以测量的较少维度的变量,上表所提取的三个因子分别对应的指标是为了下一步构建结构方程模型(见图4.1)提供启发和依据。 4.2 模型检验
4.2.1 社交网站使用与政治参与的结构方程模型
在设计模型和检验模型的过程中,本研究选择使用Amos18做结构方程模型,结合因子分析,路径分析的特点,较清晰地揭示自变量和因变量的关系。在建立模型的过程中,需要选取合适的指标来表示因变量政治参与,如前文所述,见表4.4和4.5进行因子分析过程中,有一些指标聚在一起能够更好地解释某一种类型的政治参与,我们以此为依据将政治参与分成三类,分别是激进政治参与,公共政治参与和信息政治参与,并将其对应的指标放入模型(利用数据构建模型的过程中不得不舍弃一些指标)。
下文中提及的激进政治参与的内涵包括以下三个行为,参加有政治内容的集会,参加游行和抗议,穿戴有政治色彩的服饰。公共政治参与的内涵包括以下三个行为,组织以慈善为目的的活动,参加志愿者活动,参加网上签名活动。信息政治参与的内涵包括以下三个行为,转载或分享时事政治新闻,和别人讨论时事,阅读时事政治新闻。
三种政治参与行为的内涵主要由数据分析过程决定,在因子分析过程和结构方程模型构建过程中,舍弃了一些指标(对比表4.5和图4.1),但是三种政治参与的理论意义也十分清晰。激进政治参与、公共政治参与和信息政治参与分属于政治参与的三个层级,在社会中进行信息政治参与的人的比例较大,因为获取信息这种行为比较容易实现;社会中进行公共政治参与的人的比例适中,因为参加志愿者活动等性质的行为能满足人们关怀社会的心理需求,但是需要付出一定的时间和精力;社会中进行激进政治参与的人的比例较少,因为参与游行抗议等活动往往面临着较大的风险,如果不是非常强烈的诉求,人们很少会选择这种政治参与方式。总之,尽管文章中提到的政治参与的内涵和数据本身密不可分,但是三种政治参与的理论意义也不可忽视。
此模型经过检验,CFI, TLI, IFI>0.9,卡方值是147.356,自由度是69,各个路径都显著,RMSEA<0.5,CHI SQUARE/DF=2.14,所以此模型可以用来进一步说明各个变量之间的关系。
对于人人网使用时间和信息政治参与的关系,其中总影响是0.074,直接影响是0.13,间接影响是-0.057,由此说明人人网使用时间越长,大学生信息政治参与的程度越高,但是影响却是不大,人人网使用时间通过政治态度影响信息政治参与是负相关的,但是总体上是显著正相关。
对于政治态度和公共政治参与的关系,其中总影响是0.2,直接影响是-0.223,间接影响是0.423,说明总体上看政治知识越丰富,对政治越感兴趣,公共政治参与的程度越高,但是此关系必须以信息参与为依赖,如果没有较强的信息政治参与,政治态度对公共政治参与的影响是负相关的,即对政治越感兴趣,政治知识越丰富,公共政治参与的程度越低。
对于政治参与能力和公共政治参与的关系,其中总影响是0.166,直接影响是0.142,间接影响是=0.024,说明总体上看政治参与能力越高,其公共政治参与程度越高,其中一部分原因可以被政治态度对公共政治参与的影响所解释,即使如此,政治参与能力对公共政治参与也有直接影响。
政治参与能力和激进政治参与的关系,其中总影响是0.081,直接影响是0.054,间接影响是0.027,说明政治参与能力越高,其参与激进的政治活动的可能性越高,但是这种联系并不十分强烈,因为受影响的系数只有0.081,这种联系一部分原因被公共政治参与和激进政治参与的正相关所解释,但是这种中介作用并不强烈。
由模型发现,人人网使用时间对信息政治参与的总影响是0.074,人人网使用时间对公共政治参与的总影响是0.06,人人网使用时间对激进政治参与的总影响是0.020,我们可以部分验证前文提出的假设H1:人人网使用时间越多,公共政治参与,信息政治参与和激进政治参与程度越高,并将其修正为人人网使用时间越多,大学生进行信息政治参与的可能性越强,进而促进公共政治参与和激进政治参与。由于人人网使用频率和使用时间高度相关,所以我们可以部分验证假设H2:人人网使用频率越高,公共政治参与,信息政治参与和激进政治参与程度越高,其中人人网使用时间起到中介作用。
政治态度对公共政治参与的总影响是0.2,公共政治参与对激进政治参与的影响是0.34,所以政治态度对激进政治参与的影响是0.068,政治态度对信息参与的影响是0.51,由此可以验证假设H3:政治态度作为中介能够影响人人网使用和政治参与的关系。
4.2.2 社交网站使用目的与政治参与
为了更直接地验证人人网使用和政治参与的关系,我们将把人人网使用相关变量和政治参与的三个因子分别做回归分析。在做回归分析之前,为了使人人网使用这一自变量中各个指标的相关性降低,我们首先把人人网使用相关变量做因子分析,因子分析结果如下:
在表4.6中,我们将因子分析提取出的人人网使用目的的三个成分根据其特点命名为“社交互动”“自我展现”和“游戏娱乐”,下面需将三个成分和三种政治参与做回归模型,以便了解政治参与和人人网使用目的间的关系。
由表4.7看出,激进政治参与和因子自我展现和游戏娱乐都有显著相关,可以得出的结论是大学生利用社交网站玩游戏或者发表文字或照片的行为越多,其参与激进的政治活动的可能性越高。相对于自我展现功能,玩较多游戏的用户参与激进政治行为的可能性更高,这种现象也可能被解释成,越是沉溺于游戏的人,对政治参与的内涵不甚了解,容易被民粹的情绪所掌控。
社交网站的主要功能还是社交互动(见表4.3中读好友新鲜事的均值较其他活动高),上表说明信息政治参与和公共政治参与这两类因变量和用户看好友新鲜事和给网友留言等社交互动的行为有显著正相关。
大学生在社交网站上从事的另一类活动是自我展现(发日志、发照片等),这和公共政治参与和激进政治参与有显著正相关关系。自我展现活动,相对于信息获取活动(读好友新鲜事)往往需要用户更积极的行为,而自我展现活动和进行较为激进的政治参与活动显著正相关如此看来并不是毫无理由。
根据人人网使用目的和政治参与的回归分析,我们可以接受假设H5:人人网使用目的不同,政治参与行为随之变化。
遗憾的是本文构建出的结构方程模型未能验证H4:政治参与能力作为中介能够影响人人网使用和政治参与的关系。
综上所述,人人网使用时间对信息政治参与有直接作用,并且是显著正相关,人人网使用时间和其他两种政治参与形式没有显著直接关系,但是通过信息政治参与和公共政治参与的关系,公共政治参与和激进政治参与的关系,以及政治态度的中介作用,能够证明人人网使用时间和政治参与的间接关系,虽然本模型没能证明人人网使用频率和政治参与的直接关系,但是从模型中可以看出人人网使用时间和频率的相关性很强,人人网使用时间起到中介作用。
4.2.3 互联网使用目的与政治参与
在表4.8中,我们将因子分析提取出的互联网使用目的的三个成份根据其特点命名为“信息获取”“意见表达”和“游戏娱乐”,下面需将三个成份和三种政治参与做回归模型,以便了解政治参与和互联网使用目的之间的关系。
意见表达的活动,比如用微型博客和写博客,对激进政治参与,对公共政治参与有显著正相关关系。越是经常通过门户网站看新闻和上论坛的用户,他们的信息政治参与和公共政治参与倾向越高,但是更喜欢意见表达的网友的信息政治参与程度较低。网上游戏娱乐活动和信息政治参与有显著正相关,但和公共政治参与和激进政治参与关系不显著。我们由此可以看出三个层级,更喜欢意见表达的网友,他们进行激进的政治行为的可能性越高,处于政治参与的顶级。倾向于信息获取的网友,他们更倾向于参与较为温和的政治参与行为(信息政治参与和公共政治参与)。而喜欢在互联网上进行娱乐活动的网友,他们仅倾向于信息政治参与,甚至在公共生活的参与水平上不显著。
总之,我们通过上述三个模型可以验证假设H6,互联网使用目的不同,政治参与程度也不同,在互联网上越是倾向意见表达的网友,政治参与程度越深,而倾向娱乐游戏的网友,政治参与程度越浅。
4.2.4 人口统计变量、社会经济地位变量与政治参与
在上文中我们已经检验了前文中提到的主要假设,但是无论是在结构方程模型中还是在回归模型中,我们都没有纳入人口统计变量和社会经济地位变量进入模型。一方面是因为研究中在结构方程模型中加入人口统计变量后对模型没有积极的意义,另一方面是因为研究中假设认为这两方面因素对政治参与没有影响,以下图表展示了年龄、成绩排名、家庭人均月收入、所在年级对因变量激进政治参与、公共参与和信息参与的影响。
至此我们可以看出,年龄、成绩排名、家庭人均月收入和所在年级这些变量对激进政治参与、公共政治参与和信息政治参与都没有显著影响,我们不能验证它们是否能够对政治参与产生作用,所以我们接受假设H7,人口统计变量和社会经济地位对政治参与无显著影响。
与此同时我们也会关心大学生专业的不同是否会影响他们的政治参与行为,通过做对应分析,下图揭示了不同专业和三种政治参与行为的关系。由于在结构方程模型中每一种政治参与行为都对应了三个指标,每一个指标的衡量通过1至5等打分,所以在处理每个政治参与因子时,我们将其等级分成了1至15等,等级越高说明政治参与程度越高。
由此看出,专业是社会科学,艺术,经济管理的同学,他们进行激进的政治参与的可能性比学理科、法律和工科的学生要高,学习人