知识沟与政治参与

第四节　数字鸿沟、知识沟与政治参与

“数字鸿沟”(digital divide)的概念使人们有机会认识到技术富有者和技术贫穷者之间存在的不平等。在过去的10年中，这一概念十分流行，它成功地将这一不平等的议题引入社会、政治与学术领域的讨论之中。然而，学术界此前关于数字鸿沟的研究主要聚焦于数字技术的“接入”(access)和“使用”(use)上^[122]。这两个层面也被学者们称为第一道数字鸿沟和第二道数字鸿沟^[123]，它们的确勾画了数字技术在社会应用中的清晰的图景。

然而，一个更加重要的问题却没有得到回答，那就是，在互联网愈来愈成为人们获取信息的主要渠道的当今时代，数字技术是否最终对人们的政治知识的获取和政治行为产生切实的影响?通过对这些问题的探讨，研究者能就当前人们对数字鸿沟的忧虑给予较好的回答。

必须承认，全球各地的实证研究给予了知识沟以大量的经验支持。知识沟假设指出:当一个社会系统中大众媒介上的信息流量增加时，相对于较低社会经济地位的人，有着较高社会经济地位的人往往会以更快的速度获取知识^[124]。然而，这一假设是否能被应用于互联网这一全新的传播媒介，以及人们对互联网的接入和使用的差异是否会导致知识沟，对此我们并没有一个确切的答案。

此外，在现代社会里，大众媒介所扮演的角色，已不仅仅只是向公众传递信息。人们从传媒上所获取的政治信息，往往推动了人们参与政治活动;当传媒被视为政治动员信息的重要来源时，则更是如此^[125]。因此，在知识沟之外的一个重要问题是:是否由数字鸿沟所导致的知识上的差距，最终导致了人们行为上(譬如政治参与)的差异?

在发展中的我国，迄今互联网的扩散率已接近10%，就网民的绝对数量而言，总数已达1.23亿;在不少大中城市，互联网的渗透率则已接近甚至超过30%^[126]。在这一新的数字环境下，考察互联网的接入和使用对人们知识获取和政治参与的影响，具有显著的现实针对性和前瞻性。考虑到数字鸿沟和知识沟研究在美国已经具有相当的规模，有大量研究成果可供借鉴，本研究以美国的一组全国性调查数据为基础，试图对数字鸿沟、知识沟、政治参与和互联网的研究提供一个新的思路，并为互联网在我国的扩散和应用提供有益的参考。就理论而言，考虑到数字技术的接入和使用上的鸿沟往往被研究者视为是理所当然的，且从未被纳入到相关研究设计中这一事实^[127]，本研究试图考察第一道数字鸿沟和第二道数字鸿沟对人们政治知识获取与政治参与的影响，并力图将人们当前对数字鸿沟的关注转移到对其社会影响的关注上来。

一、数字鸿沟

(一)接入沟

“数字鸿沟”这一术语最先出自报纸的新闻报道。1995年美国政府发布“Falling through the Net”的研究报告使这一术语开始流行^[128]。

传播学者Norris认为，数字鸿沟的概念包括三个层面:首先是全球鸿沟，指的是工业化国家和发展中国家之间在因特网接入上存在的差距。其次是社会鸿沟，其关注的是在每个国家内部信息富有者和信息贫穷者之间存在的差距。最后是民主鸿沟，强调的是人们在是否使用数字技术参与公共生活方面的差距^[129]。

除了这种较为宏观的分类外，Attewell从较为微观的角度出发，将数字鸿沟分为两个层面，他将电脑和因特网接入上存在的差距称为“第一道数字鸿沟”，将电脑和因特网使用上存在的差距称为“第二道数字鸿沟”^[130]。van Dijk进一步指出，接入的概念可以分为4种:(1)由于缺少兴趣、电脑焦虑和新技术缺乏吸引力而导致的基本数字经验的缺乏(他将其称为“精神接入”);(2)电脑和网络连接的缺乏(他将其称为“物质接入”);(3)由于技术界面不够友好、教育和社会支持不足而导致数字技能的缺乏(他将其称为“技能接入”);(4)使用机会的缺乏以及这些机会的不平等分布(他将其称为“使用接入”)^[131]。

虽然Attewell和van Dijk使用了不同的名称和术语，但他们对数字鸿沟的分类大体上是一致的。van Dijk归纳的前两种接入与第一道数字鸿沟紧密相关，因为它们直接决定了人们是否在物质层面上接入因特网。后两种接入则直接联系到第二道数字鸿沟，因为技能水平会对用户如何使用因特网具有重要的影响。

由于数字鸿沟的概念在传统上被定义为“技术接入拥有者和技术接入缺乏者之间的差距”^[132]，大多数数字鸿沟的研究都集中在第一道数字鸿沟上，也就是van Dijk指出的第二种接入——物质接入差距上。这一研究群体的中心在于调查有哪些社会因素影响物质接入上存在的鸿沟。如普林斯顿大学社会学教授DiMaggio等人所指出的:数字鸿沟研究的“重心应该放在研究不平等是如何被各种社会因素所影响的，这些社会因素包括政府项目、工业结构和价格政策等”^[133]。因此，经济实力、电信设施和政府决策成为影响第一道数字鸿沟最为显著的社会因素。

大量研究证明了经济发展和数字技术接入之间的联系^[134]。美国国家电信和信息管理局(The National Telecommunications and Information Administration，NTIA)从1994年开始就一直在跟踪调查数字鸿沟的问题。虽然它近期发布的报告显示，基于收入、教育和地理位置的数字鸿沟开始在上个十年的末期急剧缩小，但建立在经济基础之上的因特网接入差距仍然在持续。

除经济因素外，一些个案研究显示，政府政策在改善因特网接入方面发挥着重要的作用^[135]。Cullen在国家的层面研究了美国、英国、加拿大和新西兰的数字鸿沟，发现国家政策是影响数字鸿沟的一个重要因素，拥有较大政策主动权的国家在减小数字鸿沟方面具有较大的优势^[136]。如前所述，Wade则从发展中国家的角度出发对这一问题进行了考察，他指出，欠发达国家在接入方面存在劣势，这不仅因为收入、技能和基础设施方面的缺乏，更源于根植于国际系统的各种有利于发达国家的标准和规范^[137]。

(二)使用沟

鉴于舆论和公共政策牢牢地被物质接入鸿沟所占据，van Dijk指出，数字技术的接入问题应该慢慢地从他所归纳的前两种接入转向后两种。换言之，当精神接入和物质接入的问题得到部分(倘若不是完全)的解决之后，技能和使用上的结构差异就开始登上舞台^[138]。

传统的数字鸿沟研究将这一比喻转化为电脑拥有者和非电脑拥有者之间的二元对比，或者因特网接入拥有者和非接入拥有者之间的对比。虽然这种转化对于研究技术扩散来说是适用的，但它却无法帮助我们理解技术扩散的社会后果^[139]。换言之，拥有相同的物质接入并不一定意味着人们按照完全相同的方式和以相同的程度来使用因特网。因此，数字鸿沟的研究开始从第一道鸿沟转向第二道鸿沟。

有关因特网使用鸿沟的早期研究主要集中在上网时间的差距上。例如，Nie ＆ Erbring比较了因特网经常使用者和非经常使用者的特征，得出以下结论:(1)上网时间越长，人们失去的社会联系就越多;(2)上网时间越长，花在传统媒介上的时间就越短;(3)上网时间越长，在家里工作的时间就越长;(4)上网时间越长，花在有形商店里的购物时间就越短^[140]。

观察到相等的上网时间并不一定意味着人们以相同的方式使用因特网^[141]，一些学者超越时间维度的测量尺度，开始对人们使用因特网的多种方式进行研究。Wilhelm将信息和电信技术缺乏者分为三类:(1)对技术进步免疫者，这些人或者从未听说过因特网，或者从未使用过电脑;(2)边缘接入者，这些人或者拥有公共电脑和因特网接入，或者拥有私人电脑却没有因特网接入;(3)边缘使用者，这些人使用网络服务，但并不主要当做信息和传播工具。他指出，这些群体可以通过在更大的社区参与社会和经济生活的不同能力而得到区分^[142]。

传播学者Norris则将因特网使用者分为四个类别^[143]:(1)研究者，他们为了电子邮件和调查研究目的而使用因特网;(2)消费者，他们为了购物和获取财经资源而使用因特网;(3)表达者，他们为了表达自己的观点和看法而使用因特网;(4)娱乐者，他们为了娱乐目的而上网，玩游戏或从事其他娱乐活动。她发现相对于其他类别而言，研究者具有较多的政治知识。

将数字技能划分为工具技能、信息技能和策略技能这三个等级递进的技能层次，van Dijk提出了使用数字鸿沟的假设。他指出，一部分人能够系统地将高级数字技术用于工作和教育，并从中受益;另一部分人则只能使用基本的数字技术和简单的应用，并主要以娱乐为目的。通过这一假设，他强调了电脑网络的多用性(multifunctionality)。正是这种多用性使得人们使用它的方式千差万别^[144]。

更进一步，南加州大学传播学院的Jung及其同事提出了一个新的研究因特网使用的指标——因特网联系指标(Internet Connectedness Index，ICI)。这一指标纳入了传统的时间、历史和环境尺度，并超越这些尺度，增添了上网目的、网络活动和网络在生活中的中心性等尺度。通过将数字鸿沟重新定义为因特网联系上的差距，他们认为数字鸿沟与人们在日常生活中不同的上网目的、网络活动和传播方式紧密相关。通过这一新的指标，他们试图弄清人们在获得因特网接入之后，与因特网之间关系的多维属性^[145]。

运用这一新的指标，Loges ＆ Jung发现老年人和青年人之间的数字鸿沟超越了简单的接入问题。一旦上网，老年人在因特网使用的性质和环境上较青年人表现出很大的不同，这些差异在使用范围和强度上尤为显著，老年人上网的目的和活动在范围上比青年人窄，使用较少的网络应用，使用网络的地理位置也较少^[146]。

二、知识沟

van Dijk强调了一个惊人的发现，那就是:人们往往对接入差异的效果想当然，从而没有将其作为数字鸿沟研究的一部分^[147]。新媒介接入和使用上的差异究竟会产生什么样的社会后果?对于人们的生存和发展有何影响?对于社会接受和排斥有何影响?在数字技术上的“贫穷”，是否会导致在社会生活中的“贫穷”?回答这些问题的一个关键点就在于因特网对于知识获取的影响。由于信息和知识能够被转化为社会和政治力量，人们在知识获取上的不平等必然会对人们的社会和政治生活产生直接的影响。因此，一旦接入和使用的问题开始得到解决，知识沟的问题就将成为人们下一步关注的焦点。

传统上，知识沟的研究集中在知识获取和社会经济地位之间的关系上，而正规教育，则经常被用来当做社会经济地位的指标^[148]。然而，后续的研究发现，其他因素也会对知识沟的形成产生影响，于是学者开始对基于教育的知识沟假设提出挑战。例如，Gaziano对一系列因素的作用进行了考察，这些因素包括媒介议题类型、传播地理范围、知识的操作性定义、传播渠道的类别、研究设计以及数据收集方法，等等^[149]。在一篇综述中，Viswanath ＆ Finnegan探讨了影响知识沟的几种条件，包括媒介内容和议题差异、信息功能、地理范围、知识的复杂性、传播渠道差异，以及媒介宣传在策划传播和非策划传播中的作用^[150]。

随着新传播技术在人们日常生活中的作用越来越重要，在以上因素当中，传播渠道差异成为学者关注的一个焦点。以往有关渠道差异的研究发现主要强调的是印刷媒介的独特作用、印刷媒介与广播媒介在促成知识沟的有效性方面的比较，以及电视作为知识平衡者(也就是减少知识沟)的巨大潜力^[151]。

新媒介技术，尤其是互联网的迅猛发展进一步刺激了人们关于新技术对知识沟的影响的争论。技术狂热者宣称因特网能够通过降低信息成本来减少不平等，增强低收入人群获取社会资本和参与职业竞争的能力，并进而增加他们的人生机会^[152]。另一方面，技术怀疑者则指出技术所带来的最大利益将会归于高社会经济地位者，他们能够利用他们的资源更快地、更有成效地使用因特网，而这一趋势又会被更好的网络连接和更多的社会支持所进一步强化^[153]。

因此，因特网接入和使用上的数字鸿沟是否会转化成知识获取上的鸿沟，并进而导致其他社会后果，对于我们理解数字化时代的不平等现象极为重要。尽管在论及由互联网所带来的社会不公之时，数字鸿沟与知识沟这两个概念不时交织在一起^[154]，但很少有研究者将此二者联系起来考察。事实上，虽然诸多研究者和政策制定者皆在推测，人们往往藉由互联网接入而得到诸如商品、服务及其他社会利益;但迄今为止尚未有研究者以经验证据支持这一结论^[155]。而且，正如Bonfadelli所说的，“在既有的文献中，不仅缺乏坚实的经验数据来证实互联网接入要优于传统媒介的使用;而且，从理论的角度来看，我们并不清楚互联网接入是否会成为个人成功的必要条件，我们甚至无法确知人们对互联网的接入是否与人们的生活密切相关。”^[156]

根据上述的文献检阅，本研究的第一个研究假设将致力于检验接入沟与知识沟之间的关系。

H-1:由个人的互联网接入可预测其政治知识的获取。

较之于互联网接入的研究，有关计算机与互联网使用的研究，的确积累了不少经验数据。譬如Attewell ＆ Battle发现，家庭电脑使用与学生的阅读和数学成绩显著相关:男孩以及富裕的学生，往往在这两科成绩更好^[157]。

在近年来的研究中，Bonfadelli试图就数字化时代的知识沟现象做出理论解释。这位学者认为，相对于传统媒介而言，人们在互联网使用上的鸿沟更为显著^[158]。这些鸿沟包括信息供给上的差异、信息使用上的差别(信息选择上不同的兴趣与偏好)以及不同的信息接收策略(不同的媒介内容需求与满足，譬如信息和娱乐)等。所有这些鸿沟都可能导致知识沟。Bonfadelli以最近在欧洲进行的两个调查为例总结道:教育程度更高的人往往在使用互联网时更具主动性，其使用也偏向信息导向型，而教育程度较低者的互联网使用往往更多局限于网络的娱乐功能。

因此，本研究的第二个和第三个假设，试图检验使用沟对知识沟的影响，以及比较接入沟与使用沟对知识沟的影响力。

H-2:由个人对互联网上政治信息的使用可预测其政治知识的获取。

H-3:互联网使用比互联网接入能更佳预测个人政治知识的获取。

三、参与沟

在现代社会，大众传媒在动员人们参与政治和公共生活上扮演着重要角色。Merritt ＆ Rosen认为，新闻媒介(尤其是报纸)是向人们传递必需的信息进而参与政治生活的重要中介^[159]。这种信息的传递不仅仅是对特定议题的简单描述(譬如发生在一个社区的冲突事件)，而且包含着对该议题的各个竞争性方面的理解^[160]。

社会资本研究者颇为关注互联网对人们社区参与的影响。市民参与、人际信任以及生命满意是社会资本的三个基本构面^[161]。根据此前有关社会资本的传统路径的研究，社会资本与个人的年龄、教育程度、收入、职业声望、宗教参与、整体之社会化程度及个人能力存在着正相关关系^[162]，但却与个人的大众媒介使用存在着负相关关系，即对大众媒介的使用愈多，社会资本愈少。究其原因，与传统的对大众媒介使用时间的测量方法有关，同时与广受研究者们青睐的替代理论(displacement theory)^[163]和涵化理论(cultivation theory)^[164]的基本假设有关。Dutta-Bergman对此提出了一个替代性的补充架构，其研究发现，不论是在个人水平还是在社区水平上，互联网接入皆与人们的社区参与正相关^[165]。换言之，居住在有互联网物质接入的社区中的个人，相对于其居住在没有互联网接入的社区中的同伴，更有可能积极参与其所在社区的活动。这就揭示了社区互联网接入程度不同所产生的不利的社会影响。

此外，考虑到传统媒介使用测量的方法并未能顾及媒介使用的多元程度，以及不同的媒介使用方式可能源于媒介消费者所要求的不同功能这一事实^[166]，研究者发现，特定媒介所具有的特定功能是比媒介使用程度更好的预测公共生活参与的变量。尤其是人们对互联网的信息使用往往与社会资本有着正相关的关系，而对互联网的娱乐使用则与社会资本负相关。

由于政治参与这一构念的多维度的内在特性，因此互联网使用与政治参与之间的关系仍然是模糊的。尽管对于这一概念到底有哪些维度学者们尚未达成一致意见，但大多数研究者皆认为应将参与投票选举与其他形式的政治参与区分开来^[167]。如同Milbrath ＆ Goel指出的，投票选举往往基于长期以来所形成的社会规范，它并不需要个人获取足够的政治信息及要求个人从中获得什么满足;而至于其他形式的政治参与活动，情形则有所不同。参与选举活动可能仅仅受“个人所感受的某种责任或者出于影响政府决策的理念”所驱动。

因此，仅仅意味着拥有上网基本条件的互联网接入，应只与参与选举投票相关较为密切，而应与一般政治参与活动并不很相关。另一方面，个人对互联网上政治信息的使用，往往会为个人带来较多的政治知识，因此相对于参与投票选举而言，应对个人的一般政治参与活动有较好的预测力，因为前者明显较少受到互联网上内容的影响。

为了拓展我们关于数字鸿沟对人们政治参与影响的认知，本研究提出了如下假设:

H-4a:由个人的互联网接入可预测其政治选举和一般政治活动参与。

H-4b:相对于一般政治参与，由个人的互联网接入可更佳预测其参与选举。

H-5a:由个人对互联网政治信息的使用可预测其参与选举和一般政治参与。

H-5b:相对于参与选举，由个人对互联网政治信息的使用可更佳预测其一般政治活动参与。

H-6a:相对于互联网使用，互联网接入能更佳预测个人参与选举。

H-6b:相对于互联网接入，互联网使用能更佳预测个人参与一般政治活动。

如同Dutta-Bergman所指出的^[168]，互联网接入与社区参与之间的正相关关系表明互联网是一个有用的信息来源。为了增加社区的社会资本，社区应努力投资为个人获取信息所需要的物质接入，如互联网接入，并在此基础上为社区成员提供可靠的信息，以及各种公共事件的新闻和知识。

此外，社区成员也应积极将对互联网的信息使用作为增大社会资本的方法。如此看来，知识应是介于数字鸿沟和政治参与之间的中介变量。

H-7a:由个人的政治知识可预测其参与选举和一般政治活动参与。

H-7b:相对于参与选举，个人的政治知识可更佳预测其一般政治活动参与。

四、研究方法

(一)数据

本研究的数据来自于“皮尤人民与媒介研究中心”(The Pew Research Center for the People and the Press)在2004年1月上旬所做的政治传播研究项目。数据资料下载于http://people-press.org/dataarchive/。该调查的电话访问在“普林斯顿调查研究协会”(Princeton Survey Research Associates)的指导之下进行。调查于2003年12月19日至2004年1月4日进行，共电话访问了全美1 506位18岁及18岁以上的成人公民。根据全美人口总量比，大约在95%的置信水平上，由抽样或其他随机性因素所导致的误差为±3%。

(二)变量的测量

1.因变量

政治知识。调查中用于测量受访者政治知识的是四个陈述。其中的两个是询问受访者关于(a)美国副总统戈尔对民主党内候选人Howard Dean的支持，以及(b)Howard Dean关于“希望成为那些卡车箱内悬挂南部联邦战旗者的候选人”的言论。根据受访者的回答，他们被分为四个类别:(1)知道较多;(2)听说了一些;(3)从来没有听说过;(4)不知道或者拒绝回答。为了分析的便利，前两类被编码为1，其余的被编码为0。

另两个问题是:“你知道在总统候选人中，(c)哪一位曾是陆军将军(正确答案为Wesley Clark)，(d)哪位曾经是众议院多数派的领导人(正确答案为Richard Gephardt)?”正确回答的被编码为1，其余的被编码为0。测量政治知识的这四个陈述所构成的量表的信度值为0.70。

政治参与。如前所述的原因，本研究中将参与选举与一般政治活动参与分别予以测量。

参与选举。采用4个问题予以测量(α=0.81):(1)到目前为止你是否已在自己所在的选区注册参与选举(是=1，否=0)?(2)你是否可绝对肯定你将会去注册参与选举(绝对肯定=1，有可能不参与选举=0)?(3)你认为自己一般在多大程度上会参加选举?基本上会、很可能、有可能、可能性较小还是几乎没有可能(基本上会=1，很可能=2，有可能=3，可能性较小=4，几乎没有可能=5;“1”、“2”、“3”、“4”被编码为“1”，“5”被编码为“0”)?(4)在2000年总统大选中你是否由于某种原因没有参加选举(参加了选举=1，未参加=0)?

一般政治活动参与。采用一个由4个陈述所构成的量表测量(α=0.64):为某一候选人捐钱赞助其选举，与某位选举官员联系，因为某一政治活动参加了某个组织，参加了某一选举过程中的事件。受访者被询问其是否有过上述经历以及是否在最近12个月内有过上述经历。对每一问题的两个回答都为“是”的受访者被编码为“1”，先答“是”而后为“否”的被编码为“2”，皆为“否”的被编码为“3”。为了分析的便利，本研究中将上述编码为“1”和“2”的再次编码为“1”，而“3”被进一步编码为“0”。

2.控制变量

人口统计学变量。受此前研究的启发，几个人口统计学变量能在一定程度上预测媒介使用和政治知识，因此，在本研究中，我们将受访者的年龄、性别(我们将其视为一个二分变量，其中“1”代表男性，“2”代表女性)、收入和教育程度控制起来^[169]。除此以外，传统媒介使用也曾被证实对个人的政治知识获取有显著影响，因此也被我们作为控制变量处理。

传统媒介使用。对“传统媒体的政治使用”这一变量的测量采用一个由16个陈述所组成的李克特量表(α=0.68)，其中的11个问题是关于电视的，3个与广播有关，1个是关于报纸的，1个关涉杂志。受访者被询问在多大的频度上自己曾在这些传统媒体上获取有关总统候选人的信息，可供选择的选项为:(1)常常;(2)有时;(3)极少;(4)从不。在下文的分析中，前三类被编码为1，最后一类被编码为0。

3.自变量

互联网接入。互联网接入这一变量的测量由两个“是－否”问题构成:(a)请问您是否在工作场合、学校、家里或者其他任何地方曾经使用过电脑?(b)您是否曾经上过网或者曾经收发过电子邮件?回答“是”者被编码为“1”，回答“否”者则被编码为“0”。这两个陈述之间的相关性达0.73(p＜0.01)。

互联网使用。如同在上文的文献综述部分所指出的，对“互联网使用”这一变量的测量应超越传统的采用“使用时间”这一单一维度的测量方法。因此，我们除了采用一个问题用以询问受访者使用互联网的频度之外，还有七个用以测量其对互联网政治信息的使用，这些问题分别是:(a)使用电子邮件来了解有关候选人或选举运动有关的信息;(b)为了参与与选举有关的活动使用互联网，诸如阅读新闻组、签名、或者捐款;(c)参加网上在线聊天、讨论与选举有关的事情;(d)在网上搜寻候选人就某些问题所持观点的信息;(e)寻找在自己所在地区的与选举组织和活动有关的信息;(f)访问候选人的竞选网站;(g)访问支持某位候选人或其所持主张的、由相关团体或者组织所建立的网站。受访者被要求在一个6级李克特量表上表明自己使用互联网的频度(1=一天内至少使用一次，2=每天使用一次，3=每周有3～5天使用互联网，4=每周有1～2天使用，5=使用很少，6=不使用或者从来都没有使用)。其中，在下文的分析中，1、2、3、4、5被编码为“1”，6则被编码为“0”。后面的7个问题采用“是”(1)和“否”(0)的形式要求受访者回答。这8个问题构成一个用以测量受访者对互联网的政治信息使用的量表，其内在一致性为α=0.83。

五、研究发现

表3-15中所展现的是用以预测受访者传统媒介使用、互联网接入、互联网使用与政治知识的多元阶层回归分析的结果。其中，人口变量解释了互联网接入的绝大部分的总变差(调整后的R²增量为31.3%，p＜0.001)，其中年龄(β=－0.36，p＜0.001)、教育程度(β=0.36，p＜0.001)与收入(β=0.13，p＜0.001)是可显著预测受访者互联网物质接入的变量。本研究的这一发现与既有的研究完全吻合^[170]。

至于互联网的政治使用，人口变量组又解释了总变差的最大份额(调整后的R²增量为7.3%，p＜0.001)，其中教育程度(β=0.12，p＜0.001)、性别(β=－0.07，p＜0.001)与年龄(β=－0.04，p＜0.05)是显著的预测变量。互联网接入则仅仅解释了受访者互联网政治使用4.2%的调整后的总变差。这一结果也与此前的相关结论一致^[171]，这表明人们即使有着同样的互联网物质接入，也并不意味着以同样的方式使用互联网。有着较高教育程度的男性以及年轻人对互联网的政治使用更多。

表3-15　预测传统媒介使用、互联网接入、互联网政治使用与政治知识的多元阶层回归分析

注:N=1 506，表中的回归系数皆为标准化回归系数(betas)。

＊p＜0.05，＊＊＊p＜0.001。

人口变量组解释了人们政治知识26.2%的调整后的总变差，其中年龄(β=0.34，p＜0.001)、教育程度(β=0.25，p＜0.001)、性别(β=－0.21，p＜0.001)是显著的预测变量。分析表明传统媒介的使用仍然是一个显著影响人们政治知识获取的变量(β=0.20，p＜0.001)，其在p＜0.001的水平上解释了5.6%的因变量调整后的总变差。当在控制了人口变量与传统媒介使用变量之后，互联网接入(β=0.07，p＜0.001)仅仅解释了因变量1.1%的调整后的总变差(p＜0.001)。虽然这一影响在统计上是显著的，但数据对研究假设1所提供的支持却很弱。

在上文的研究假设2中我们假设，由个人对互联网上政治信息的使用可预测其政治知识的获取状况。当在控制了人口变量和传统媒介使用变量之后，受访者对互联网的政治使用(β=0.21，p＜0.001)可在一定程度上显著影响其政治知识(调整后R²的增量为3.6%，p＜0.001)。尽管在这一模型之中，调整后R²的增量相当有限，但其标准化回归系数却相当高(β=0.21)，超过了传统媒介使用，甚至快达到了教育程度(β=0.25)对政治知识获取的影响力。因此，在相当程度上，假设2得到了证实，整个模型对因变量也达到了较高的解释力，共解释了36.5%的调整后的总变差。

正如研究假设3所猜测的，较之于互联网接入，互联网使用被证实是受访者政治知识更加有效的预测变项。不论是回归模型中的标准化beta值，还是调整后R²的增量，互联网使用皆明显高于互联网接入，这为研究假设3提供了强有力的经验支持。

至于政治参与，我们发现了一些较为有趣的结果(如表3-16所示)。总体上说，当在阶层回归方程中加入了“政治知识”这一变量之后，不论是对哪个因变量，整个模型的解释方差都在显著增大，但仅仅是对参与选举而言解释得较多(调整后的R²的总和为22.7%，p＜0.001)，对于一般政治活动参与则解释得较少(调整后的R²的总和为16.1%，p＜0.001)。需要特别指出的是，人口变量解释了参与选举这一因变量的最大部分的变差(调整后的R²的总和为17.7%，p＜0.001)，这种模式与一般政治参与不同(调整后的R²的总和为5.0%，p＜0.001)。对于选举参与而言，所有的人口变项对因变量的影响皆是显著的，其中年龄(β=0.33，p＜0.001)和教育程度(β=0.13，p＜0.001)的影响力最强。至于一般政治参与，仅仅只有年龄(β=0.11，p＜0.001)和教育程度(β=0.08，p＜0.001)是显著的预测变项，且这种影响力相对于对参与选举而言，其影响力要弱得多。

表3-16　预测两种政治参与的多元阶层回归分析

注:N=1 506，表中的回归系数皆为标准化回归系数(betas)。

＊p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001。

与人口变项的表现不同，同样作为控制变量的传统媒介使用对于参与选举(β=0.05，p＜0.01)和一般政治参与(β=0.08，p＜0.001)的影响模式较为相似。较之于参与选举(调整后的R²的总和为1.0%，p＜0.001)，这一控制变量解释了一般政治参与(调整后的R²的总和为2.1%，p＜0.001)的稍多的总变差。

互联网接入和互联网使用作为两个最主要的自变量，对于个人的政治参与有着截然不同的影响。互联网接入是个人参与选举的显著的预测变量(β=0.12，p＜0.001)，在p＜0.001的水平上解释了1.5%的总变差。然而这一变量对于个人一般政治参与的影响却不显著，也仅仅在p＜0.001的水平上解释了0.5%的总变差。因此，假设H-4a被拒绝，而假设H-4b得到了经验支持。

互联网使用对因变量的影响则是另一番景象，尽管它对个人的参与选举和一般政治参与皆能显著预测，但较之于参与选举(β=0.04，p＜0.05)，它能更佳地预测个人的一般政治参与(β=0.27，p＜0.001)。同时，相对于对参与选举(调整后的R²的总和为0.5%，p＜0.001)的影响力而言，个人对互联网政治信息的使用解释了一般政治参与(调整后的R²的总和为7.6%，p＜0.001)总变差的更大的份额。这里的发现为上述所假设的H-5a和H-5b提供了强有力的支持。

倘若将调整后的R²的总和作为预测强度的指标，互联网使用在预测个人的一般政治参与时扮演着更重要的角色，但相对于互联网接入对参与选举的预测力而言，则显得更弱。这就支持了上述的假设H-6a与H-6b，即互联网接入是比互联网使用更好的预测参与选举变量，而互联网使用是比互联网接入更佳的预测一般政治参与的变量。

政治知识可显著预测个人参与选举(β=0.18，p＜0.001)和一般政治活动(β=0.12，p＜0.001)。政治知识与不同政治活动参与的关系模式与我们最初的猜测不同。由表3-16可知，政治知识解释了参与选举的更多的总方差(调整后的R²的总和为2.0%，p＜0.001)，而对一般政治参与的解释力稍低(调整后的R²的总和为0.9%，p＜0.001)。因此，假设H-7a得到证实，而H-7b被拒绝。

六、讨论

本研究的结论为“传播技术的分布和使用不公会带来负面的社会影响”这一论断提供了实证依据。由于互联网的接入和使用的差异所造成的人们政治知识和政治参与上的差异即是上述负面社会影响的两个侧面。

拥有互联网接入的个人，相对于那些没有互联网接入的个人有着更多的关于总统候选人的知识。同时，在控制住了人口因素、传统媒介使用和互联网接入这些变量之后，对互联网的政治信息使用愈多的个人，则相对于其对互联网的政治使用更少的同伴而言，拥有更多的政治知识。本研究的一个更为重要的发现是，互联网使用较之于互联网接入对知识的获取有更佳的预测力。互联网接入的确可预测人们的知识，但这仅仅是知识获取过程的一个开端，因此它仅仅解释了因变量极小的一部分变差;而互联网使用这一包含着多个维度的概念(如使用的时间、目标、参与方式等)，对个人的知识获取则有着更大的影响。正如Bonfadelli所指出的，既然有着同样互联网接入的人们使用互联网的方式可能千差万别^[172]，因此相对于接入沟而言，使用沟应该对人们之间的知识沟贡献更大的份额。

在分析两个不同层次的数字鸿沟与个人的一般政治参与时，本研究也发现了与此类似的结论。人们的互联网使用较之于接入对其一般政治参与有着更强的预测力。这可能是源于互联网使用这一概念本身就涵盖着多个维度这一事实。互联网可为人们提供的，决不仅仅限于一种物质上的接入，而是涵盖着很多事物，包括知识。既然更多的政治参与需要更多的政治知识，因此个人对互联网政治信息的使用这一可很好预测政治知识的变量，会较之于互联网接入对个人的一般政治参与有更强的影响力。

参与选举这一因变量的预测变量与一般政治参与有所不同。如同假设H-6a所揭示的，互联网接入比互联网使用是其一个更好的预测变量。因为参与选举投票并不像参与其他一般政治活动那样需要较多的相关知识和信息，这与互联网的物质接入的性质有些类似。人们可能仅仅由于意识到自己是民主社会的一员而去参与投票，并不在乎自己到底会支持哪位候选人。与此相似，个人联入互联网可能仅仅出于自己应该成为新技术社会的一员的意念，他们可能并不将互联网作为信息科技来使用，甚至有可能不怎么使用它。他们所关注的，是自己是否成了新技术的拥有者，并不在乎自己到底从互联网上得到了什么。因此，相对于一般政治参与，人们的互联网接入对参与选举的预测力更强，也比互联网使用对参与选举的预测力更强。

令人吃惊的是，相对于一般政治参与，政治知识对参与选举的预测力更强，这与我们的假设是相对的。这可能与本研究对政治知识的操作化方法有关。在本研究中，对政治知识的测量仅仅包括四个陈述，询问受访者关于总统候选人的立场和背景。这些政治知识对于人们参与一般政治活动而言也许并不足够，因此有可能不足以预测人们的一般政治行为。但是选举却并不需要个人有相当多的政治知识，故即使个人仅仅拥有关于候选人的较少的知识，也能较佳地预测其参与选举的行为。

基于上述讨论，我们似乎可以做出这样的结论，即个人的互联网政治使用比互联网接入对其政治知识的获取和一般政治参与有更好的预测力。由于一般政治参与比参与选举有着更高的政治卷入程度，因而也是受到政府更加关注和鼓励的。由此，当愈来愈多的人拥有了互联网接入之后，应将注意力投注于人们的互联网使用上。同时，政府致力于缩小数字鸿沟的努力，也不应止步于人们的互联网物质接入;一旦物质接入这一问题解决之后，应将更多的资源和政策倾斜于改善人们的互联网使用，并由此而使得互联网成为真正强有力的促进人们介入社会生活和政治参与的社会技术。

另外，本研究探索了数字鸿沟、知识沟和社会资本这几个经典假设和理论之间的内在关联。一方面，知识沟和参与沟可能是今后数字鸿沟研究的方向。十多年来有关数字鸿沟的研究，并未明确它是否对人们的日常生活产生了何种实质性的影响。正如本研究所揭示的，它对于人们的政治知识获取和政治参与的影响，为我们提供了数字鸿沟对社会负面影响的证据。此外，作为人们其他的社会和政治行为的基础，知识可能是一个介于数字鸿沟和政治参与之间的中介变量。另一方面，借助于数字鸿沟的研究，知识沟和社会资本的研究亦有了不断发展的潜能。由于传播技术的飞速发展，在各种影响知识沟的因素之中，媒介渠道的差异愈来愈受到关注。然而，已有的关于数字鸿沟的大量研究却并未被系统地用来帮助我们理解技术对知识沟的型塑作用。正如本研究所揭示的，相对而言历史更为短暂的数字鸿沟的研究，的确为我们提供了不少关于经典知识沟假说的新的理解。在数字化时代，这一路径将新兴媒介技术视为可显著预测和影响知识沟的因素之一。同理，采纳数字鸿沟的视角也丰富了对于社会资本的研究。譬如，本研究即显示，无论是互联网接入还是互联网使用，皆与个人的政治参与正相关，这就向传统的观点，即媒介使用削弱了社会资本的观点提出了挑战。

作为一个二次数据分析，本研究在对相关概念的测量上存在着局限。譬如“政治知识”的概念，仅仅只采用了4个陈述来测量。有关“政治知识”不同类别的相关问题，比如对候选人的喜好或厌恶、候选人所持观点、不同党派的政见、有关意识形态方面的知识，等等，都能显著提升对“政治知识”这一本研究中核心概念的测量效果。对于“政治知识”这一概念的更好测量将有助于我们更好地澄清其与不同形式政治参与之间的关系。再如对于“传统媒介使用”这一变量的测量也存在问题，本研究中共采用16个指标来测量这一概念，其中大多数指标是用来测量人们的电视收看率的，而有关人们的报纸阅读的指标仅有1个。然而，即使在对传统媒介使用做如此测量的情形下，数据分析也未显示奇怪的结果，传统媒介使用解释了因变量相对于互联网接入和使用更大的方差，这与研究者的预期是一致的。

另外需要注意的是，本研究中阶层回归的模型，并不意味着数字鸿沟、知识沟和政治参与之间必然的因果关系。我们的模型仅仅意味着社会效果的发生次序，即存在着阶梯次序，但并不一定是因果路径。倘若对人们接入和使用互联网之前和之后做一个纵向研究，则将有助于检验这些变量之间的因果关系。同时，鉴于人们的政治参与和政治知识也同样有可能预测个人的互联网接入和互联网使用，我们可用非递归模型(nonrecursive models)来更好地澄清数字鸿沟、知识沟和政治参与间的相互关系。

今后的研究，可在更为精确的测量相关变量的基础上，继续就数字鸿沟的社会后果进行探讨。后续研究也可对数字鸿沟“社会影响”的更多维度予以探讨，比如议程设置的层级效果(differential agenda-setting effects)、政治知识的不同水平、人们态度的差异，以及人们的社会和政治参与的不同维度，等等。此外，本研究的调查数据取自美国这一与中国完全不同的社会环境，其结论是否适用于我国的现实，则有待今后的实证研究予以检验。

【注释】

[1]Burbules，N.C.(2001).Paradoxes of the Web:The ethical dimensions of credibility.Library Trends，49(4):441-55.

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[3]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-81.

[4]中国互联网络信息中心(CNNIC):《第十三次中国互联网络发展状况统计报告》，2003年12月下载于http://www.cnnic.net.cn/

[5]West，M.D.(1994).Validating A Scale for the Measurement of Credibility:A Covariance Structure Modeling Approach.Journalism Quarterly，71(1):159-68.

[6]Hass，R.G.(1981).Effects of source characteristics on cognitive response and persuasion.See in Petty，R.E.，Ostrom，T.M. ＆ Brock，T.C.(Eds.).Cognitive responses in persuasion.Hillsdale，NJ:Lawrence Erlbaum Associates，Inc.pp.141-72.

[7]Kiousis，S.(2001).Public Trust or Mistrust?Perceptions of Media Credibility in the Information Age.Mass Communication ＆ Society，4(3):381-403.

[8]Greenburg，B.S. ＆ Miller，M.(1966).The effects of low-credible sources on message acceptance.Speech Monographs，33(1)，127-36.

[9]Hovland，C.I.，Janis，I.L. ＆ Kelley，H.H.(1953).Communication and persuasion.New Haven.CT:Yale University Press，p.19.

[10]Thorson，E. ＆ Moore，J.(1996).The circle of synergy:Theoretical perspectives and an evolving IMC agenda.In E.Thorson ＆ J.Moore(Eds.). Integrated communication:Synergy of persuasive voices.Mahwah，NJ:Lawrence Erlbaum Associates，Inc.pp.333-54.

[11]Huerta，E.(2003).The credibility of online information.(Ph.D.Dissertation).The Claremont Graduate University.

[12]Gaziano，C. ＆ McGrath，K.(1986).Measuring the Concept of Credibility.Journalism Quarterly，63(3):451-62.

[13]Meyer，P.(1988).Defining and measuring credibility of newspapers: Developing an index.Journalism Quarterly，65(3):567-72.

[14]Westley，B.H. ＆ Severin，W.J.(1964).Some Correlates of Media Credibility.Journalism Quarterly，41(2):325-35.

[15]如:Carter，R.F. ＆ Greenberg，B.S.(1965).Newspapers or Television:Which Do You Believe?Journalism Quarterly，42(1):29-34;Jacobson，H.K.(1969).Mass Media Believability:A Study of Receiver Judgements. Journalism Quarterly，46(1):20-28;Gaziano，C. ＆ McGrath，K.(1986). Measuring the Concept of Credibility.Journalism Quarterly，63(3):451-62.

[16]Major，A.M. ＆ Atwood，L.E.(1997).Changes in media credibility when a predicted disaster doesn't happen.Journalism Quarterly，74(4):797-813.

[17]Carter，R.F. ＆ Greenberg，B.S.(1965).Newspapers or Television:Which Do You Believe?Journalism Quarterly，42(1):29-34.

[18]如:Westley，B.H. ＆ Severin，W.J.(1964).Some Correlates ofMedia Credibility.Journalism Quarterly，41(2):325-35;Greenberg，B.S.(1966).Media Use and Believability:Some Multiple Correlates.Journalism Quarterly，43(4):665-70;Shaw，E.F.(1973).Media Credibility:Taking the Measure of a Measure.Journalism Quarterly，50(2):306-11.

[19]Flanagin，A.J. ＆ Metzger，M.J.(2000a).Perceptions of InternetInformation Credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(3): 515-40.

[20]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(1998).Cruising is Believing?:Comparison Internet and Traditional Sources on Media Credibility Measures.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，75(2):325-40.

[21]Pew Research Center.(2002).TV News Viewership Declines.Retrieved on May 17，2002，from:http://www.journalists.org/Programs/Research.htm

[22]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[23]如:Pew Research Center.(1996).One-in-ten voters online for campaign'96.Retrieved on May 1，1998，from:http://www.people-press.org/ tec96-1.htm

[24]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-41.

[25]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[26]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(1998).Cruising is Believing?:Comparison Internet and Traditional Sources on Media Credibility Measures.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，75(2):325-40.

[27]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[28]Ferguson，D.A.， ＆ Perse，E.M.(2000).The World Wide Web as aFunctional Alternative to Television.Journal of Broadcasting ＆ Electronic Media，44(1):155-174.

[29]Robinson，J.P. ＆ Kestnbaum，M.(1999).The Personal Computer，Culture，and Other Uses of Free Time.Social Science Computer Review，17(3): 209-216.

[30]Flanagin，A.J. ＆ Metzger，M.J.(2000a).Perceptions of InternetInformation Credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(3): 515-540.

[31]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[32]Gunther，A.C.(1992).Biased Press or Biased Public?Attitudes toward Media Coverage of Social Groups.Public Opinion Quarterly，56(2):147-167.

[33]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2000).Using is believing?:The influence of reliance on the credibility of online political information among politically interested Internet users.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(4): 865-880;Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[34]本研究以此确定了抽样配额比例，具体如下:(1)男性网民:女性网民=3∶2;(2)学生网民∶非学生网民=3∶7;(3)35岁以下网民∶35岁以上网民=8∶2;(4)本科以下学历网民∶本科及以上学历网民=7∶3;(5)月收入2 000元以下网民∶月收入2 000元以上网民=8∶2。

[35]研究中受访者性别与年龄变量的分布与CNNIC(2004)的调查结果相当接近。本研究所考察网民家庭人均月收入，因为大多数学生网民没有收入，但很明显，家庭人均月收入与个人月收入紧密相关，实际上两者所共同反映的是网民个人和家庭的消费能力。本研究受访者中本科及以上学历者近45%，是由于研究地点选择的原因。

[36]理论上应测量4种媒介上所有4类信息的可信度，但考虑到如此一来，问卷长度将成倍加大，故只测量传统媒介上最有说服力的新闻信息，但网络的可信度使用的是4种信息可信度之均值。问卷上有关于对网络上4种信息的简短解释或例示。

[37]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(1998).Cruising is Believing?:Comparison Internet and Traditional Sources on Media Credibility Measures.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，75(2):325-340;Johnson，T.J. ＆ Kaye，B. K.(2000).Using is believing?:The influence of reliance on the credibility of online political information among politically interested Internet users.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(4):865-880;Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[38]网络上的新闻信息(news or current events information)指网上的政治、事件新闻;商业(或产品服务等)信息(commercial information)指有关产品的购买或者公司情况的信息;娱乐信息(entertainment information)是以娱乐网民为目的的信息，如娱乐节目、花边新闻、游戏等;参考或实用信息(reference or factual information)指网民在网上所获取的、为在实际生活中做参考的信息。其具体分类和论述，可参见:Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment. Human Communication Research，27(1):153-181.

[39]根据有些国外学者(如Nunnaly)的建议，对于alpha值而言，0.70是一个可以接收的内部一致性的下限，这一建议受到众多学者的采纳;不过，对于探索性研究而言，Nunnaly建议alpha值在0.50～0.60即已足够。以上引自:金兼斌:《我国城市家庭的上网意向研究》，浙江大学出版社，2001年版，第145页。

[40]Pew Research Center.(2002).TV News Viewership Declines.Retrieved on May 17，2002，from:http://www.journalists.org/Programs/Research.htm

[41]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[42]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[43]Kiousis，S.(2001).Public Trust or Mistrust?Perceptions of Media Credibility in the Information Age.Mass Communication ＆ Society，4(3):381-403.

[44]Rogers，E.M.(1995).Diffusion of innovations(5th edition).NewYork:Free Press.

[45]据CNNIC(2004)调查显示，截至1998、1999、2000、2001、2002、2003年底，我国网民总数分别为210万、890万、2 250万、3 370万、5 910万、7 950万人。由此可见，我国现今网民总数在绝对数量上很大，但绝大多数网民却是近两年才接触网络的。

[46]McNamara，T.(2000).Hard numbers.Columbia Journalism Review.Retrieved on May 17，2002，from:http://www.cjr.org/year/00/2/2/hardnumbers2.asp

[47]如:Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in thecontemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181;Kiousis，S.(2001).Public Trust or Mistrust?Perceptions of Media Credibility in the Information Age.Mass Communication ＆ Society，4(3):381-403.

[48]Petty，R.E. ＆ Cacioppo，J.T.(1981).Attitudes and Persuasion:Classic and Contemporary Approaches.Boulder，CO:Westview Press.

[49]如:Westley，B.H. ＆ Severin，W.J.(1964).Some Correlates ofMedia Credibility.Journalism Quarterly，41(2):325-335;Greenberg，B.S.(1966).Media Use and Believability:Some Multiple Correlates.Journalism Quarterly，43(4):665-670;Shaw，E.F.(1973).Media Credibility:Taking the Measure of a Measure.Journalism Quarterly，50(2):306-311.

[50]Rimmer，T. ＆ Weaver，D.(1987).Different Questions，Different Answers?Media Use and Media Credibility.Journalism Quarterly，64(1):28-36.

[51]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[52]Gilster.P.(1997).Digital Literacy.NY:John Wiley ＆ Sones，p.90.

[53]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[54]Cortes，C.E.(1992).Media Literacy:An Education Basic for the Information Age.Education and Urban Socirty，24，p.489-197.

[55]显然，这里所构建的变量“网络经验”既兼顾了网络使用的“当下性”，即现在使用的频率(值得注意的是，使用频率与时间长短并无直接关系)，更兼顾了网络使用的“历史性”，即曾经怎样使用网络，可作如下假设:接触网络早同时容易接近网络的网民，其上网的经验应该更多;而变量“网络使用”则只体现了使用的当下性，即网民当前使用网络的绝对时间的长短。

[56]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[57]Flanagin，A.J. ＆ Metzger，M.J.(2000a).Perceptions of InternetInformation Credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(3): 515-540.

[58]中国互联网络信息中心(CNNIC):《第十五次中国互联网络发展状况统计报告(2005年1月)》，2005年2月20日下载于:http:// www.cnnic.net.cn/index/0E/00/11/index.htm

[59]France，M.(1999).Journalism's online credibility gap.Business Week，3650:122-24.

[60]李希光:《虚拟空间对新闻媒体的真实挑战》，《中国科技信息》，2000年第15期。

[61]刑建毅:《真实还是虚拟:互联网四问》，载于陈卫星主编《网络传播与社会发展》，北京广播学院出版社2000年版，第95～100页。

[62]屠忠俊、吴廷俊:《网络新闻传播导论》，华中科技大学出版社，2002年版，第216页。

[63]需要指出，本研究中“网络信息的可信度”与“网络可信度”和“网络媒介可信度”涵义是一致的，后者不过是前者的简称，或者说后者将网络上的信息视为一个整体或一种媒介，但当具体指网络上的某一种信息时，则采用前一个概念

[64]West，M.D.(1994).Validating A Scale for the Measurement of Credibility:A Covariance Structure Modeling Approach.Journalism Quarterly，71(1):159-168.

[65]Hass，R.G.(1981).Effects of source characteristics on cognitive response and persuasion.See in Petty，R.E.，Ostrom，T.M. ＆ Brock，T.C.(Eds.).Cognitive responses in persuasion.Hillsdale，NJ:Lawrence Erlbaum Associates，Inc.pp.141-172.

[66]Hovland，C.I.，Janis，I.L. ＆ Kelley，H.H.(1953).Communication and persuasion.New Haven.CT:Yale University Press，p.19.

[67]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[68]Flanagin，A.J. ＆ Metzger，M.J.(2000a).Perceptions of InternetInformation Credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，77(3): 515-540.

[69]网络上的新闻信息(news or current events information)指网上的政治、事件新闻;商业(或产品服务等)信息(commercial information)指有关产品的购买或者公司情况的信息;娱乐信息(entertainment information)指以娱乐网民为目的的信息，如娱乐节目、花边新闻、游戏等;参考或实用信息(reference or factual information)指网民在网上所获取的、为在实际生活中做参考的信息。其具体分类和论述，可参见:Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment. Human Communication Research，27(1):153-181.

[70]Ball-Rokeach，S.J.， ＆ DeFleur，M.L.(1976).A dependency model of mass media effects.Communication Research，3:3-21.

[71]Ball-Rokeach，S.J.(1985).The origins of individual media-system dependency:A sociological framework.Communication Research，12:485-510.

[72]如:Westley，B.H. ＆ Severin，W.J.(1964).Some Correlates ofMedia Credibility.Journalism Quarterly，41(2):325-335;Greenberg，B.S.(1966).Media Use and Believability:Some Multiple Correlates.Journalism Quarterly，43(4):665-670;Shaw，E.F.(1973).Media Credibility:Taking the Measure of a Measure.Journalism Quarterly，50(2):306-311.

[73]Greenberg，B.S.(1966).Media Use and Believability:Some Multiple Correlates.Journalism Quarterly，43(4):665-670;Jacobson，H.K.(1969)．Mass Media Believability:A Study of Receiver Judgments.Journalism Quarterly，46(1):20-28.

[74]Rimmer，T. ＆ Weaver，D.(1987).Different Questions，Different Answers?Media Use and Media Credibility.Journalism Quarterly，64(1):28-36.

[75]Wanta，W.， ＆ Yu-Wei，H.(1994).The Effects of Credibility，Reliance and Exposure on Media Agenda-Setting:A Path Analysis Model.Journalism Quarterly，71(1):325-340.

[76]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(1998).Cruising is Believing?:Comparison Internet and Traditional Sources on Media Credibility Measures.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，75(2):325-340.

[77]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[78]Flanagin，A.J. ＆ Metzge，M.J.(2000b).Internet use in the contemporary media environment.Human Communication Research，27(1):153-181.

[79]Westley，B.H. ＆ Severin，W.J.(1964).Some Correlates of Media Credibility.Journalism Quarterly，41(2):325-35;Mulder，R.A.(1981). Log-Linear Analysis of Media Credibility.Journalism Quarterly，58(4):635-638;Gunther，A.C.(1992).Biased Press or Biased Public?Attitudes toward Media Coverage of Social Groups.Public Opinion Quarterly，56(2):147-167.

[80]Mulder，R.A.(1981).Log-Linear Analysis of Media Credibility. Journalism Quarterly，58(4):635-38;Robinson，M.J.， ＆ Kohut，A.(1988)．Believability and the Press.Public Opinion Quarterly，52(2):174-189.

[81]Johnson，T.J. ＆ Kaye，B.K.(1998).Cruising is Believing?:Comparison Internet and Traditional Sources on Media Credibility Measures.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，75(2):325-340;Johnson，T.J. ＆ Kaye，B. K.(2002).Webelievability:A path model examining how convenience and reliance predict online credibility.Journalism ＆ Mass Communication Quarterly，79(3):619-641.

[82]Gaziano，C.， ＆ McGrath，K.(1986).Measuring the Concept of Credibility.Journalism Quarterly，63(3):451-462.

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[84]根据有些国外学者(如Nunnaly)的建议，对于alpha值而言，0.70是一个可以接受的内部一致性的下限，这一建议受到众多学者的采纳;不过，对于探索性研究而言，Nunnaly建议alpha值在0.50～0.60即已足够。以上引自:金兼斌:《我国城市家庭的上网意向研究》，浙江大学出版社，2001年版，第145页。

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[91]事实上，我国新闻传播学术界有关媒介可信度的探讨才刚刚起步，且存在诸多不足，在其称谓、概念、研究视野、研究方法等诸多最为基本的层面上尚未达成共识，详细论述可参见:王晶、张国良:《中国大众传播媒介公信力研究现状刍议》，第四届中国传播学论坛，云南丽江，2004年8月。迄今为止，在我国新闻传播学界较为规范的有关媒介可信度的实证研究为:廖圣清、李晓静、张国良发表的《中国大陆大众传媒公信力的实证研究》一文，见于《新闻大学》2005年春季号;张明新发表的《网络信息的可信度研究:网民的视角》一文，见于《新闻与传播研究》，2005年第2期。

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