数字效应对消费者信息感知的影响

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  摘 要:数字效应是指人们往往将大的数字与大的规模联系在一起,而忽视表达数量信息的单位以及数字所代表的实际意义。受数字效应的影响,消费者对信息的感知会发生变化。文章探究了数字效应影响消费者信息感知的机理,并在此基础上考察了不同维度的消费者情境因素的调节作用。实证研究发现,数字素养和解释水平正向调节数字效应与信息感知之间的关系,认知负荷负向调节数字效应与信息感知之间的关系。
  关键词:数字效应;数字素养;认知负荷;解释水平;信息感知
  中图分类号:F270 文献标识码:A
  Abstract: Numerosity effect is that people often relate large-scale with large numbers, and people often neglect the unit which represents the amount of information and the actual meaning of number. Affected by numerosity effect, the information perception of consumer will change. This paper explores the mechanism of information perception which influenced by numerosity effect, and on this basis, it examines the regulation of the different dimensions of consumer situational factors. Empirical studies have found that digital literacy and construal level has the positive impact on information perception, cognitive load has the negative impact on information perception.
  Key words: numerosity effect; digital literacy; cognitive load; construal level; information perception
  0 引 言
  信息时代,人们无时无刻都在接受着信息的刺激。信息感知是指信息用户对信息感觉和知觉的总称,它是用户吸收和利用信息的开端。在消费者行为领域中,信息感知会对购买意愿以及购买行为产生重要影响。在实际购买过程中,消费者的信息感知会受到许多因素的影响,其中,数字效应便是最新的研究领域。
  数字效应是指人们往往会关注表示数量大小的数字,将大的数字与大的规模联系在一起,而忽视表达数量信息的单位以及数字所代表的实际意义(Pacini和Epstein,1999;Wakker等,2007;Wertenbroch等,2007)。现有研究已经从价格、数量指标等方面探究了数字效应对消费者信息感知的影响,然而在不同情境下,数字效应对人们信息感知影响的强弱程度存在明显差异。
  基于此,本文分析了数字效应对消费者信息感知产生的影响,并从数字素养、认知负荷和解释水平三个维度分别研究这些消费者情境因素的调节作用,以进一步探讨二者之间的作用机制,提出研究模型和相关假设,并进行了实证检验,最后总结了本文的研究结论,提出建议。
  1 理论分析与研究假设
  1.1 数字效应与消费者信息感知的关系
  在日常购买活动中,消费者需要面对大量不同的数量信息,并对此做出各种各样的决策和判断。其中不免会受到数字效应的影响,消费者对数量信息的感知便会发生显著变化。数量信息是不具有实际意义的数字和赋予数字意义的单位的结合,而人们对于数字和单位的关注程度是不同的,当数量信息的表示方式发生改变时,数字和单位的相对显著性也将发生改变,同时由于认知资源的有限性,人们会比较注意环境中突出的元素,即数字的变化。Wertenbroch等(2007)的研究表明,当价格以弱势货币表示时,消费者对价格差异的感知比价格以强势货币表示时显得更大。Burson等(2009)的研究显示,相同的数量差异在扩大的测量尺度上要比在缩小的测量尺度上显得更大。有时,消费者会遇到不熟悉的数量单位,比如欧元刚启动时,英国的消费者会高估用欧元表示的商品价值,这样就会造成他们感知到的数量信息与实际的数量信息不一致,于是便有了感知上的差异。
  综上所述,数字效应影响着消费者在购买活动中多个方面的判断和决策,影响着消费者对数量信息的感知。基于以上分析,提出假设1。
  H1:数字效应会对消费者信息感知产生显著影响。
  1.2 消费者情境因素的调节作用
  1.2.1 数字素养。数字素养是指在工作、就业以及社会参与中,自信、批判和创新性使用信息技术的能力,是随着信息逐步数字化而产生的一种素养,它已经成为人们在数字环境下生存的一种重要技能。
  着眼于人们日常生活中的购买行为,在受到数字效应的影响下,人们的数字素养就显得尤为重要。如果具备了相对较高的数字素养,就能够辩证地看待、有效地使用数量信息,做到本能、无误地解读和理解不同表现形式的数量信息,减少数字效应对信息感知产生的影响,从而进行高效的购买、高质量的生活。相反,如果消费者的数字素养相对较低,他们便有可能会掉进商家的“陷阱”,因为他们不具备与数字效应相匹配的数字素养,不会去伪存真,不能识别数字信息这个“虚拟空间”里各式各样的单位变化。基于以上分析,提出假设2。
  H2:消费者的数字素养越高,数字效应对其信息感知的影响越小。   1.2.2 认知负荷。认知负荷是为完成某项任务而在工作记忆上所进行的心智活动所需的全部心智能量。通常,认知负荷会加重学习负担,影响学习效率。个体从事复杂的认知任务时,由于需要在工作记忆中同时加工多个信息元素,这可能使得容量有限的工作记忆出现超负荷,无法进行有效的信息加工。所以认知负荷低于工作记忆容量时,学习活动得以顺利进行,否则会阻碍学习活动的进行。
  在受到数字效应的影响下,如果消费者能够将零散的数量信息快速正确地转化为特定图式,就能够减少认知负荷,从而保证认知过程的顺利进行,消费者因此能够对数字效应有一个有效且准确的认知,减少其受到的影响;如果消费者需要单独对每一个零散的数量信息进行分析,便极大地占用了工作记忆的容量,提高了认知负荷,阻碍了认知活动的进行。基于以上分析,提出假设3。
  H3:消费者的认知负荷越高,数字效应对其信息感知的影响越大。
  1.2.3 解释水平。人们对于事件的表征有不同的抽象水平,这一抽象水平有高有低,抽象程度高即高解释水平,抽象程度低即低解释水平。高解释水平是抽象的、简单的、结构化的;低解释水平是具体的、复杂的、无组织的。解释水平相关研究显示,数量信息中的数字代表低水平的解释,而单位代表高水平的解释。在实际生活中,人们会选择与其解释水平相匹配的信息。Bornemann和Homburg(2011)发现,具有高解释水平的消费者,更多地将价格感知为产品质量的指标,他们会理性评估产品的性价比,从而做出选择;具有较低解释水平的消费者,更多地将价格感知为货币支付行为,不会去过多的考虑有关产品属性等问题,并且这一感知差异会引发经济学上的需求曲线变化。
  在数字效应影响消费者信息感知的过程中,消费者本身的解释水平起到了非常重要的调节作用。同样是受到数字效应的影响,高解释水平的消费者会更加理性、慎重的考虑,在大脑中形成图示,经过一系列的信息加工后形成感知;低解释水平的消费者偏重于感情色彩,图示化程度比较低,不经充分的信息加工就形成感知。基于以上分析,提出假设4。
  H4:消费者的解释水平越高,数字效应对其信息感知的影响越小。
  依据前文分析与阐述,提出本文的研究模型,如图1所示。
  2 研究设计与数据分析结果
  2.1 研究样本与数据收集
  上海是中国经济、贸易中心,在消费者行为领域具有很强的代表性,所以本文研究的样本数据来自上海市各大商圈的消费者。在调研方案的设计中,采用随机抽样的方法,每个商圈抽取25~30个有效样本。
  此次调研走访了上海市静安区、徐汇区、杨浦区等10个行政区域,总共对各大商圈的300名消费者进行了访问,回收问卷278份,其中有效问卷为236份,有效问卷回收率为78.67%。从整体上来看样本分布较广泛,涉及到不同年龄层次、不同收入水平的消费者,研究对象符合本文的研究需要。
  2.2 变量与测量
  设计问卷的目的是测量数字效应变量和3个消费者情境因素变量。本文对相关变量的测量参考了Vallacher Wegner's(1989)的行为识别量表和Paas(1993)的自我评定等量表,并在此基础上形成了本研究的量表,问卷采用了Likert五级量表形式。为了检验前面所提出的假设,本文采用逐步加入自变量和调节变量的回归模型进行数据分析。
  2.3 数据分析与结果
  2.3.1 量表的信度与效度。信度表示测量的无偏差程度,反映了测量结果的可靠性与稳定性。为测量问卷的信度和效度,本文对各维度做了KMO样本测度检验和Bartlett球体检验,结果显示各变量的KMO值均大于0.85,Bartlett球体检验的结果均显著异于零,符合因子分析的要求。如表1所示。
  在统计学中,一般以内部一致性Cronbach's α表示信度的高低。本文对问卷整体的信度与效度进行检验,对数字效应、信息感知和消费者情境因素各因子变量做了内部一致性的分析,其中涉及的各要素Cronbach's α值均大于0.75,表明量表有较好的内部一致性,满足本研究需要。
  2.3.2 回归分析。采用逐步回归分析考察上述变量间的关系,进而验证研究假设。回归分析说明如下:第一步,以数字效应为自变量,信息感知为因变量建立原始模型。结果显示因变量数字效应对信息感知有一定的解释力R=0.144,模型统计量F值比较显著,这说明数字效应会对信息感知产生显著的影响,假设H1得到支持。第二步,在原始模型的基础上,增加调节变量消费者的数字素养,建立模型A1进行回归分析。结果表明,数字素养对数字效应与信息感知之间的关系产生负向影响且比较显著β=-0.269,p<0.01,这说明数字素养负向调节数字效应与信息感知之间的关系,因此假设H2得到支持。第三步,在模型A1的基础上,加入数字效应与数字素养的交互项,建立模型A2。分析结果表明,数字效应与数字素养的乘积项系数为负数且非常显著β=-0.240,p<0.001,这说明数字素养对数字效应与信息感知之间的关系具有负向调节作用。
  采用上述三个步骤的回归分析方法,研究假设H3,假设H4,建立模型B1、B2、C1、C2。分析结果表明:(1)认知负荷对数字效应与信息感知之间的关系产生正向影响β=0.930,p<0.001,因此假设H3得到支持。(2)解释水平对数字效应与信息感知之间的关系产生负向影响β=-0.242,p<0.05,因此假设H4得到微弱支持。
  上述回归分析结果如表2所示。
  3 研究结论与建议
  数字效应是影响消费者信息感知的重要因素,本文分析了消费者情境因素对其信息感知的影响,考虑了消费者的数字素养、认知负荷和解释水平三个维度的调节作用。实证研究发现,数字效应会对消费者信息感知产生显著影响,同时,消费者的数字素养和解释水平负向调节数字效应与信息感知之间的关系,认知负荷正向影响二者之间的关系。
  企业可以充分利用数字效应对消费者信息感知产生的影响,为产品数字信息设计多元化的表现形式,以此来吸引消费者的眼球,在成本不变的前提下,提高销售量,实现利益最大化。同时,企业还要有效掌握消费者情境因素的动态变化,全面了解消费者的数字素养、认知负荷和解释水平,在此基础上针对消费者不同维度的感知水平,选择最能打动消费者的内容开展具有特色的营销活动。
  参考文献:
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