基于信息平衡的网络论坛传播模式研究

国内学者对网络传播模型的研究经历了大致三个阶段:①对传统模式的批判、修正阶段。此阶段的研究主要集中在对5W线性模型的批判和修正上面。如卜卫(1998)在传统的框架下分析了网络传播三要素的变化及其意义，并用传授者互动模型修正了线性的传播模型[8]。丁柏铨(2002)针对5W进行逐一批判后认为网络传播模式呈现了前所未有的复杂性[9]。②新模式构建阶段。该阶段以杜骏飞等人的泛媒介传播模型为代表。杜骏飞(2001)运用“媒介成为人”、“人成为信息的一部分”等泛传播的观念，经由对泛层级、泛媒介和泛网络的分析，并从时间和空间的维度构建了一种全新的传播模式[10]。匡文波(2001)则从网络传播将人际传播和大众传播融为一体的角度构建了新的传播模式[11]。③社会网络分析阶段。这一理论兴起于20世纪90年代，其出发点在于把人们建立的无形社区与社会关系，以点与线的纵横交错来了解人们在社会关系中的各种关系。该理论在互联网中的运用结构显示，在电脑空间中形成的社会网络并非无关紧要，而是属于人们的社会网络的一种[12]。宫辉和徐渝(2007)采用计量分析模型对西安交通大学BBS信息传递进行验证分析。他们利用样本的点出度和点入度建立了网络虚拟社区成员社会网矩阵，并用回归分析进行了网络影响因素的分析[13]。如上所言，国内学者在这方面的成果已有不少，但这些模式都未能充分、有效地解释受众是如何在不同媒体间选择的。

本文第一部分将借用社会网络分析理论以及网络论坛的传播特点以图示的方法给出网络论坛的传播模式图，旨在说明网络信息量在其中扮演的重要角色。并由此构建新的传播模式来分析网民对新旧媒介的选择行为。

一、网络论坛的传播角色分析

网络论坛在传播中主要有4种角色，这些角色互为因果，相互影响，如图1所示。

图1 网络论坛传播模式

(一)论坛用户:信息的无限输入

网络论坛系统中每一个登录上网的用户都是信息的携带者，这些信息来自各人所处的现实社会背景以及网络背景。用户的数量可以是无限量的，因为网民是没有地域限制的。用户通过4种途径进入各自的分类板块:①随机组合;②共同话题(如军事、笑话、出国等话题);③功能组合(如二手交易、挂牌、问路等);④固定群体，游戏版等比较常见此类用户。

(二)网络版面:信息的无限交换与整合

论坛的聊天单位是网络论坛分类板块(或版面)，版面的设置数量是无限的，版面内部的信息容量也是无限的。用户根据上述4种方式进入各自论坛并开始讨论。用户之间的交流是匿名的非即时互动的、平等的，彼此一般无法看到对方表情、动作等其他符号语言。不同版面之间的交流相对容易和广泛，通过文章转载即可实现。这直接导致可能性的增多，这种交换和整合使得信息的紊乱度急剧增加。

(三)“BBS达人”:不固定的意见领袖

网络论坛中的意见领袖具有某些知识和传播技巧方面的特长。在网络论坛各个版面中都有一些被称为“BBS达人”的人，这些人在版面中享有很高的舆论威望，能在讨论中影响网民的观点。同时“达人”也受到来自站长的控制和影响，他们必须遵循站规和本版传统。是系统中的次中心，仅次于站长。

即便是在同一个板块中，“达人”的数量也是不唯一的，“达人”的信息从理论上也是无穷尽的。同时可以看到“达人”在充当舆论中心的意见领袖时传播的方式是单向的，他并不与版内用户沟通，用户只是被动地接收。当“达人”与他人沟通时，他的角色就变成议程设置的被动者，一个推波助澜的普通“小网民”。

这些“达人”具有信息相对富有、有高超的传播技巧等特点。他们最常用的手段是整合和转载，“达人”通过将同类或相关信息重新整合，再转载到“恰当”的地方，以达到放大效应，从而引起关注、设置议程。信息的富有和“达人”数量的无限保证了论坛中信息量的无限性。

(四)站长:信息的无限储存与检索

网络论坛传播系统中的另一中心便是服务器，它是信息的集中点和论坛的控制中心。管理服务器的人一般是站长。论坛上发表的每一条消息都被储存到服务器里，用户可以通过搜索等途径随时从资料库里调出相应的信息。服务器的信息随着时间的增加而不断增多，因此，从长远看是无限的。可见，服务器与用户的信息交换是通过储存和搜索而实现的。论坛站长通过服务器对论坛各板块进行控制和影响。站长通过发布站规，任命版主，发布版规等措施进行系统控制。版主负责执行版规，通过删帖、敬告、封号等手段监视和控制用户。站长和版主也通过发表文章引导舆论等方式达到影响的目的。

二、网络论坛传播模式的特点

通过上述中对网络论坛的传播模式分析，可以得出一些与传统媒体不同的特点。

(一)传播模式在表现形式上的差异

如交互性、多媒体、检索便捷、超文本、更新速度快、突破时空限制等，这些都属于技术上、形式上的特点。

(二)海量信息、内容多元

传统媒体的信息量在特定时间和空间内是有限的，并且不能大规模准确储存和搜索，而后者则是无限量的并可以无限复制和准确储存和搜索。网络论坛对信息的迅速、简易和大范围的整合和交换功能，使得这一传播系统内部信息要远复杂于传统的传播方式。根据C.E.Shannon(香农)的信息量公式:I(A)=-lg P(A)①(I(A)称为事件A的自信息，P(A)为事件A发生的概率)，如果某一信息的提供能够消除某一事件的不确定性，并且这种不确定性越大，那么这一信息量就越大，信息也越有价值。网络论坛中由于整合和搜索的范围扩大，某一事件发生的可能变得更不确定(观点多元)，概率变小，信息量增加。同时事件的数量也是无限的，这导致了更大的信息量。信息量的增加在整个社会系统范围内扮演重要的角色，在某种程度上改变了原有的传播模式。

(三)网络论坛的无穷紊乱

信息熵是自信息的统计平均值，即某一系统中事件有N种发生可能，每一种可能的概率为Pi，则

I=-SUM(Pi×lg(Pi))， i=1，2，3，…，N[14]

熵是对混乱和无序的度量，熵值越大，混乱无序的程度也就越大。考察网络论坛在社会系统中的信息情况:上述公式中N可能趋向无穷大，即有无穷种可能;上式仅给出了一个系统的信息熵，而网络论坛的事件可以是无穷的;Pi之间的大小关系基本是无法确定的。这些都意味着信息熵将变得无穷大。网络论坛信息量的泛滥，导致有效信息含量的相对减少，这完全有可能使本来形成议题的信息淹没在大量的无用信息之中。受众处理信息变得更为困难。信息熵无限增加的传播学解释为:信息量的无穷性;信息整合和交换的多样性;信息获知途径和选择众多性。越多的选择可能就意味着越多的排列组合，熵值就越大。

三、网络论坛传播的信息动态平衡模式研究

信息理论中的熵与冗余的概念在消息内容总中的直接而又实际的运用是由泰勒(Wilson Taylor)在1953年发展出的补漏程序(clozeprocedure)。这一传统在国内外一直延续多年。国内明确运用熵概念来阐释媒介与受众关系的学者多是从传播心理学的角度。刘京林从认知心理学的角度将信息与图式激活联系起来，提出了心理熵的概念。她认为在心理熵的状态下，受者头脑中已有的一些图式是零散的孤立的，未被组合于图示网络系统中，呈现混乱状态，影响受者对媒介信息的接收。而认知图示的有序程度则为心理负熵，它是个体的追求，也是传者的愿望[15]。她还说明了信息量越大受者的可能性选择概率就越低的道理。这在信息论中称为最大信息熵原理，即当上述公式中Pi相等时，I达到最大值lg N[16]。任何物质系统除了都受到或多或少的外部约束外，其内部总是具有一定的自由度，这种自由度导致系统内的各元素处于不同的状态。而状态的多样性就是用熵来衡量的，熵最大就是事物状态的丰富程度自动达到最大值。换句话说，事物总是在约束下争取最大的自由权，我们把这看做是自然界的根本原则。这意味着可以通过对达到最大熵值的过程来考察人类对虚拟和现实人际交往的选择。其基本假设与理论根据在于下列几点:

(1)认知心理学认为人的心理资源(mental resource)是有限的，人们只能选择性地注意一些事情，不可能无限量地处理信息和无穷的心理熵。当信息量达到足够大或信息足够紊乱的时候，人类需要选择舍弃一些信息或者通过整合使无序的信息变得有序，以回归到心理平衡的状态，即熵最大时。

(2)生存决定需要，人类必须获得足够多的信息来满足自己的各项需要。心理学认为人类在信息匮乏的情况，容易感到不安。依赖理论认为人类依赖于媒介以获得不同的信息满足。对生活有追求的人总是在不断获知新的信息，并以此作为决策参考。

(3)注意的选择功能。英国心理学家布罗得本特用双耳分听实验证明了信息选择的存在性。有限的认知资源必须得到分配[17]。

(4)不确定性回避。它指的是对模糊情景的回避和逃避，是人们对不确定行的容忍度。吉尔特·霍夫试泰德认为，回避不确定性的人们认为“差异就是危险的”，而不回避的人认为“差异是有趣的”。这与受众不同的文化、教育背景等是相关的[18]。

为了进一步阐明信息熵是如何影响人际交往行为的，可对熵变量做如下假设以方便公式推导和模型分析:

M为现实社会交往中已经产生的信息熵，且为一个固定值，这是个人从人际交往、传统媒体、学校教育等社会系统中交换信息所产生的总和;

I为M中人际交往的部分;

I(B)为个人从网络论坛中获取的信息熵(除第一式外，以下均指网络论坛中人际交往所获得的信息熵);

C为个人在达到信息满足时所能承受的最大信息熵。

人类为了更好地生存而必须参与人际交往以获得足够的信息量，但信息量的无限增加一般情况下会导致信息熵的剧增(在0到1区间取对数)，从而导致人体内的信息紊乱和不平衡，由上面分析可知，机体为了协调此种信息不平衡，通常会本能地处理信息以使其达到理想的状态:

I(B)+M=C

因为本文关注的是人际交往影响面，而人际交往和传统媒体、学校教育不具有同质性，不能相互替代，所以特别地当社会系统仅考虑人际交往时上述公式为

I(B)+I=C

这就是信息平衡公式，在这种状态下信息对人体生理和心理最为有利，人类的最大信息熵得到最充分的利用。这种元理论的分析可以有效地解释对于网络时代人际交往研究所得出的3种截然不同的结果和观点:反乌托邦观、乌托邦观和折中观点。

为方便讨论，该公式可用几何图形表示为如图2所示。

图2 信息平衡状态

图中AB表示I(B)+I=C时现实与虚拟人际交往分配的一类组合;而CD表示为在交往行为发生变动以前，个人对现实与虚拟人际交往分配的真实组合情况。

1.模式一:熵值未达最大值

在信息过剩的时代，人们也经常会感到信息不足，如天气预报不准、股市行情变幻莫测等等。信息量较小是原因之一，另一个原因是人们往往因为心理资源的有限而选择接受那些单一观点的信息，使得熵值较低。当I(B)+I＜C时，线段CD位于AB左下方，信息熵没有得到充分利用，个人对信息量的需求存在一定的增长空间，正如假设中所述，人们会不断追求新的信息以至平衡点。个人可以通过三种途径来实现信息的增加(见图3):

图3 扩大熵的动态平衡

1)增加现实社会中的人际交往

考虑I轴上D到F的增量，线段CD变为CF，使得I(B)+I=C成立。在网络盛行的时代，人们通常不会选择增加现实人际交往来实现信息增加，而是更多地选择网络。因为网络信息量更大、信息选择更多、系统更为复杂、更为紊乱，人们更容易获得信息满足，这是由网络的优势特征所决定的。

2)扩大网络论坛中的虚拟人际交往

增加图示中I(B)的量C至E点，线段CD变为ED，使得I(B)+I=C成立。在这一层面上的网络论坛互动增加并不会引起现实生活中人际交往的减少(因为熵存在缺口，新增加的熵由缺口补足而不是靠减少现实人际交往)，而相应的论坛互动会增加信息量，带来诸多好处。乌托邦的观点认为网络的互动是一种社会互动，以网络社区和及时聊天软件为代表。范·提(1999)认为(在网络中)人们能投入到更加轻松的谈话和场景，电子群聊天经常能够鼓励比较沉默的人和女性进行更多的参与[19]。汉曼(1999)的人种志学研究认为，互联网沟通和补充了现实世界中的人际关系[20]。

3)同时增加现实的和虚拟的人际交往

分别增加I(B)和I的量至点A和B，线段CD变为AB，使得I(B)+I=C成立。这种选择可理解为现实与虚拟的人际交往间的互动和促进作用。霍华德等(2001年)分析了2000年Pew互联网调查数据，结果表明，使用电子邮件与家人和朋友沟通的人中，有60%报告他们现在与主要家庭成员和重要朋友的联系增多了。同时有研究成果表明青年用户与家人和朋友的沟通因网络而有所改善，如塔普斯科特(1997年)认为新媒体有能力将已经被工业社会所瓦解的多种家庭活动重新带回到家庭中，从而巩固家庭关系[21]。在这些研究中都证明了，现实的和虚拟的人际交往是可以同时增加的。

这些观点和研究也受到了另外一些实证研究的挑战，基于统计学变量控制上的差异是至今没有被解决的问题，更缺乏理论支撑。如上述中Pew互联网研究中心的研究便与1997年瑞发根和肯佛的观点不大一样，他们发现电子邮件减少了本地互动而更多地表现在远程关系上。利用熵平衡公式便可很容易地理解这一差异，调查对象在远程关系系统中的信息是不饱和的，因此可以通过直接互动或发送电子邮件的方式来增加信息，但直接的方式却在多方面受阻，因而电子邮件成为最优选择。但是，在本地交往中的情况却正好相反，这就引入了另一情况。

2.模式二:熵值超过最大值

即I(B)+I＞C时，线段CD位于AB右上方，信息过剩，信息熵急剧增加(对数在0到1之间)，人体内信息紊乱，在生命科学中被认为是致病因素之一。处于这种情况下的人通常有两种选择:一是不选择，最终死于非命，因网游而死者不计其数;二是自我调节I和I(B)的量，规避不确定性或者使其有序化，这与模式一中情况对应，可分为以下3种情况(见图4)。

图4 减小熵的动态平衡

1)减少现实社会中的人际交往达到信息平衡

减小图中I的量至F点，线段CD变为CF，使得I(B)+I=C成立。选择这种方式的人一般是那些在现实社会中地位较高、对社会交往较满意的人群。他们通常选择减少在网络论坛上的逗留时间。麦肯和巴格在2000年的研究中发现用户越孤独就越可能发展在线关系，这说明了在信息过剩时期人们选择是减少在线还是离线关系的一个标准。

2)通过减少网络论坛中的虚拟人际交往实现

减小图中I(B)的量至E点，线段CD变为ED，使得I(B)+I=C成立。选择这种方式的人一般是那些在虚拟社会中地位较高、对现状不满的人群。他们倾向于选择减少现实中的人际交往。现在可以来分析下模式一中留下来的那个问题。被调查者在处理本地人际交往与网络人际交往(远程)时，前者相对于后者而言是相对过剩的。对于与远程朋友交往缺乏的不满导致被调查者有意减少本地交往而增加网络交往时间。

这一观点也可有效解释反乌托邦的观点，他们认为计算机中介通信过于冷漠和孤立。其中最为著名的是克劳特的家庭网(Home Net)研究(1998年)。他们通过科学的研究方法得出的结论是:互联网用户和家庭成员之间的沟通减少，其(现实中的)个人关系网络缩小，压抑和孤独感增加。当人体信息处于理想状态时(I(B)+I=C)，增加I必然会导致I(B)的减少，这意味着更多的互联网使用预测了孤独和压抑感增加。

3)同时减少现实的和虚拟的人际交往

分别减小I(B)和I的量至点A和B，线段CD变为AB，使得I(B)+I=C成立。克劳特等人已经注意到他们的样本可能不具有代表性，在稍后的进一步研究中他们发现“负面效应消失了”，随着用户经验的提高，其孤立和压抑的效果渐渐消失。这说明在I(B)+I＞C公式下，人们开始理性地选择是减少前者还是后者，抑或是两者皆有。当人们意识到现实中的交往信息已经明显不足，并将其归咎于在线交往信息的增加时，他们会有目的地进行进一步调节以达到平衡的状态。

3.模式三:熵值最大下的自由组合与不同的最大值

即I(B)+I=C(考虑C为可变)时。在统计研究中，处于信息熵平衡状态下的受调查者是最不稳定的，研究者往往因控制不同而得出截然相反的观点。詹姆斯·E·凯茨和罗纳德·E·莱斯2000年对离线互动的研究表明，在控制人口统计变量后，网络用户在打电话和认识邻居数量上的影响不复存在。同时，他们的在线互动研究表明现实中人际交往较少的人可以在互联网上获得较多的人际交往(贫者变富)，而这正与克劳特(1998)和尼(2000)的研究结果相反(富者恒富)。这很有可能就意味着前后的调查样本代表的是不同的人群在I(B)和I之间的不同选择。

(1)如果一个人选择I少一些而I(B)多一些，那么就是“贫者变富”。线段AB表示I(B)+I=C，这是假想状态下个人在理论上可能的现实与虚拟人际交往的一种组合，它代表现实人际交往和虚拟人际交往的平均分配。假设现在有一个“贫者”，即现实中人际交往较少的人，此时I轴上的值OD＜OB。可知线段OA上的任意一点Y与D的连线都在线段AB的左下方，即此时I(B)+I＜C，所以点Y必须位于A点上方C处，使得I(B)+I=C，而此时OC＞OA，即虚拟中人际交往高于平均水平，变为“富者”(见图5)。“贫者变富”实际在说某些个体故意选择减少或不增加现实中的人际交往而更多地投入到虚拟的人际交往中。

图5 “贫者变富”

(2)如果某人C恒大一些，就可以同时选择增加I和I(B)达到“富者恒富”，只需将AB向右上移动至A′B′:I(B)+I=C′(C′＞C)即可(见图6)。因为不同人的最大承受熵不同，C值也是在不断变化的。霍夫兰的单方面和正反两方面的消息理论是最好的佐证。霍夫兰的实验证明单方面信息对受教育程度较低者最为有效，而正反两方面消息对受教育程度较高的人最为有效。同时提供正反两方面的信息相对于单一方面信息来说，意味着选择可能性的增加，信息越紊乱，熵值越大。这说明受教育程度较高的人所能承受的最大信息熵要大于那些受教育程度较低的人。同样，古迪孔斯特和松本[22]对全球19个国家和地区的调查显示，不同的文化在不确定性回避方面的表现是不同的。如中国对不确定性回避较低，而日本则较高。

图6 “富者恒富”

(3)这样我们还可以预测，当选择I(B)多一些而I少一些时的调查结果将会是“富者变贫”。(几何解释与①类似)其实在詹姆斯·E·凯茨和罗纳德· E·莱斯的研究中有一条不起眼的结论增加了这种解释正确的可能性，他们在研究中发现互联网用户与更多离线或在线社会互动之间相关并不是很高。生活中也有类似的经验，许多知识渊博的老教授并不擅长使用互联网获取信息。

三种模型的思想是一致的，即力求平衡，同属于信息平衡公式的延伸。它们适用于不同情况下的行为选择估计:模式一和模式二探讨的是信息不平衡到平衡的两种过程，而模式三在此基础上说明平衡下的不同组合和最大熵值的不同问题。

四、结论与应用

根据上述分析可以得出以下三个结论:①信息紊乱是网络论坛影响网民行为最本质的因素。无论是何种操作形式上的差异都会体现在信息量上面，人们选择网络而不是电视，不是因为上网需要点鼠标。人们习惯了网络论坛的非线性阅听，不是因为可以随便跳到不同的领域，而在于这种非线性形式所蕴含的更大信息熵，人类渴望填充自身闲置的熵阈值。②信息熵平衡公式:人类本能地倾向于达到信息熵与信息量的最大状态。这与人类的感觉是一致的，人总是倾向于获得更多的信息，并企图在信息熵最大的限制下寻求最大的自由度。这种平衡并不是事物间的平衡而是事物内部的平衡，现实的熵与最大熵之间的平衡。③三种模型用于解释人类在不同信息状态下的人际交往反应，这有效地解决了实证研究中的分歧，并预测了“富者变贫”的情况。这实际上是熵最大值在不同情况下对人类选择何种传播媒介(虚拟的人际交往还是现实的人际交往)的一个例子，可以大胆地预测这种方法同样适用于其他环境和领域。

该理论不仅有利于解释网络论坛对人际交往的影响，而且可以用于解释许多传播学中的经典理论。例如议程设置理论中的不确定性对舆论导向的影响，高关联度和高不确定性的议题预示着对导向的高度需求。但为什么如此？ 利用上面的结论，高不确定性意味着高信息熵。现在可将受众分为两类:熵已达最大值的和未达最大值的，已达最大的受众将会对议题漠不关心，即关联度低;而未达最大值的受众为寻求信息平衡而积极需求议题信息，即关联度高。综合以上分析，高关联性和高不确定性等价于未达熵最大的受众和高信息熵的信息，而后者条件正好预示了高度的导向需求。

知沟理论中归因分析。知识鸿沟因何而起一直争论不休，观点主要分为两类:社会地位和兴趣。认为社会地位是原因的观点是:社会地位高的人群存在传播技能、文化程度、背景知识等方面的优势。而认为兴趣是原因的观点是:选择性接触、接受和记忆的机制在发挥作用，对于人们普遍感兴趣的信息，知识沟会缩小[23]。传播技能的优势意味着获知信息的途径多元性，这等于是说更大的信息熵。而文化程度较高和背景知识较丰富的人按照上面的论述应当是所能承受的熵最大值也较大的人，因而他们更善于应用熵更大的途径去获得更多的熵。选择性接触、接受和记忆的机制是与认知不协调相关的，当个人对某事件的观点已经形成时，其熵值相对较大。此时若要使个人接触、接受和记忆某种传播途径对同一事件的看法，那么第一种可能就是与先前观点是一致(和谐)的，因为一致的观点所带来的不确定性几乎为0，不会额外增加熵。而当某种媒介对该事件的看法与个人观点有很大冲突时(不和谐)，不确定性增加，熵值变大，除非媒体具有其他吸引力，个人一般不会接受这种观点。

当然，本文所给出的模型假设因时间的原因还未得到数据支持，这有待进一步的实证研究完成。

作者:薛 可、梁 海、余明阳

原载《上海交通大学学报》(哲学社会科学版)，2008年第4期

[1] Lasswell H D.The structure and function of communication in society[J].The communication of ideas，1948，37:215-228.

[2] Shannon CE，Weaver W.The Mathematical Theory of Information[J].Mathematical Gazette，1949， 97(333):170-180.

[3] Katz E，Lazarsfeld P F.Personal Influence，The part played by people in the flow of mass communications[M].Transaction Publishers，1955:59-62.

[4] Rogers E M.Communication in Development:Modifications in the Classical Diffusion Model for Family Planning.[J].Bibliographies，1972:40.

[5] Schramm W.How communication works[J].The process and effects of mass communication，1954:3-26.

[6] De Fleur ML，Ball-Rokeach S.Theories of masscommunication[M].Longman，1982:89-93.

[7] Westley B H，Mac Lean M S.A conceptual model for communications research[J].Journalism & Mass Communication Quarterly，1957，34(1):31-38.

[8] 卜卫.互联网络对大众传播的影响(上)[J].国际新闻界，1998，(3):5-11.

[9] 丁柏铨.论第四媒体的崛起对新闻传播实践与理论的影响[J].江海学刊，2002，(6):169-175.

[10] 杜骏飞.泛传播的观念——基于传播趋向分析的理论模型[J].新闻与传播研究，2001，(4):2-13.

[11] 匡文波.网络传播学概论[M].北京:高等教育出版社，2004.

[12] 鲁曙明.传播学[M].北京:中国人民大学出版社，2007:314-315.

[13] 宫辉，徐渝.高校BBS社群结构与信息传播的影响因素[J].西安交通大学学报:社会科学版，2007， (1):93-96.

[14] [美]E.M.罗杰斯.传播学史[M].殷晓蓉，译.上海:上海译文出版社，2005:365.

[15] 刘京林.大众传播心理学[M].北京:北京广播学院出版社，2005:167-169.

[16] 证明可参见石峰.信息论基础[M].北京:高等教育出版社，2002.

[17] 彭聃龄.普通心理学[M].北京:北京师范大学出版社，2004:195-196.

[18] [美]理查德·韦斯特，林恩·H·特纳.传播理论导引:分析与应用[M].刘海龙，译.北京:中国人民大学出版社，2005:180-181.

[19] Dijk.V.The Network Society:Social Aspects of New Media[M].Thousand Oaks，CA:Sage，1999.范·提在该书中总结了计算机中介通信的一些优点:弥补图像、声音、文本的内容;阅读电子邮件，人们更加关注文本内容;人们能更轻松地投入谈话场景中;电子群聊鼓励沉默女性进行更多参与。

[20] [美]詹姆斯·E·凯茨，罗纳德·E·莱斯.互联网使用的社会影响[M].郝芳，刘长江，译.北京:商务印书馆，2007:257.

[21] Tapscott，D.Growing up Digital:The Rise of the Net generation[M].New York:Mc Graw-Hill，1997.塔普斯科特对网络新生代(N-Gen)进行了系列研究，他认为网络有利于文字表达能力的提高。同时，因为网络使得孩子第一次在重要事物上比父母要多，这使得传统的权威模式发生了变化。

[22] [美]理查德·韦斯特，林恩·H·特纳.传播理论导引:分析与应用[M].刘海龙，译.北京:中国人民大学出版社，2005:180-181.

[23] 蒂奇纳、多那赫赫奥里恩早在1970年便列出了5种原因，原文可参见“沃纳·塞佛林，等.传播理论:起源方法与应用[M].北京:华夏出版社，1999:45.”，本文做了概括。