2026年4月7日18:00，中国营销工程与创新研究中心 (以下简称“MEI”) 2025-2026年第二学期第6次研讨会 (以下简称“Seminar”) 在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由张宇瑄研读文章《Most Read Versus Most Shared: How Less (vs.More) Social Popularity Labels Influence News Media Consumption》。

　　一、研究背景

　　新闻媒体在消费者的生活中扮演着重要角色，从设定公众话语议程、影响政治进程，到影响消费者的信念、行为乃至心理健康。消费者阅读新闻的主要动机包括获取信息和娱乐。随着大量成年人在线获取新闻，理解在线新闻消费决策的驱动因素变得尤为重要。

　　在线新闻平台普遍使用“阅读最多(Most Read)”、“分享最多(Most Shared)”、“趋势新闻(Trending)”等标签来突出热门内容。不同标签反映了不同社交程度的参与行为：例如“阅读最多”偏向个人行为(较少社会性)，而“分享最多”偏向社交行为(更多社会性)。之前的研究很少关注这些特定的流行度标签具体传达了什么样的文章价值信号(信息性 vs. 娱乐性)，以及它们是如何塑造消费者的新闻偏好和点击决策的。本文旨在填补这一空白。

　　二、理论基础

　　媒体消费动机决定新闻偏好

　　根据“使用与满足理论(uses and gratifications theory)”，消费者主动寻求新闻是为了满足特定的动机,其 中最主要的默认动机是获取有用信息,其次是寻求娱乐或消遣 (Katz, Blumler, and Gurevitch 1973; Rubin 1984, 2009; Ruggiero 2000; Tsfati and Cappella 2005) 。目标追求的核心原则表明,活跃的动机会增加那些有助于实现目标的事物的价值(Förster, Liberman, and Friedman 2007) 。因此,当信息获取动机主导时,消费者会寻找传达信息价值的线索;当娱乐动机主导时,则会寻找传达娱乐价值的线索 。

　　媒体消费与社会影响

　　在不确定的情况下,人们会参考他人的决定来指导自己的行为 (Cialdini 2001) 。新闻平台上的流行度标签作为一种社会认同(social proof),传达了规范性信息,对消费者的决策有重大影响 (Burnkrant and Cousineau 1975; Cialdini and Goldstein 2004; Goldstein, Cialdini, and Griskevicius 2008) 。已有初步证据表明,其他读者的行为(如点赞)会增加文章的销量 (Schulz, Shehu, and Clement 2019) 。因此,新闻平台的阅读量、分享量等参与度指标具有规范性影响力 。最受欢迎标签(最多阅读、最多分享)不仅暗示多人参与以提升内容吸引力,还能通过展示参与方式(社交程度)传递文章属性信息 。

　　流行度标签传递新闻的多重功能

　　作者提出,不同标签传达了不同的相对属性：

　　l 社交性较低的标签(如“阅读最多”)：传达了相对更高的信息价值 。因为人们阅读新闻主要是为了获取信息,被广泛阅读意味着信息丰富 。

　　l 社交性较高的标签(如“分享最多”)：传达了相对更高的娱乐价值 。研究表明,消费者分享内容往往是为了印象管理,分享有趣的内容能给他们带来积极的反响 (Berger 2014; Berger and Milkman 2012),且很多消费者甚至不读文章就分享 (Gabielkov et al. 2016) 。

　　核心假设：

　　l H1a/H1b：消费者预期带有“阅读最多”标签的文章具有更高的信息价值;预期带有“分享最多”标签的文章具有更高的娱乐价值 。

　　l H2a/H2b：当信息获取动机被激活时,消费者更偏好“阅读最多”的文章;当娱乐动机被激活时,消费者更偏好“分享最多”的文章 。

　　三、实验概览

　　一、研究设计

　　Pilot Study：试点研究

　　目的：验证不同社交性标签是否传递不同的内容价值(信息 vs 娱乐)，并建立理论基础 。

　　方法：

　　l 202名MTurk参与者完成了媒体消费调查 。

　　l 根据“社交行为”与“非社交行为”对标签传达的信息价值和娱乐价值进行评分 。

　　l 使用两个测量项评估“分享最多(MS)”和“阅读最多(MR)”标签的感知社交性 。

　　l 测量点击MS或MR文章时的主要目标是“获取信息”还是“寻求娱乐”(7分量表)，并评估内容预期(“信息性”和“娱乐性”) 。

　　结论：

　　信息 vs 娱乐价值：正如预测，配对样本t检验显示，反映“非社交行为”的标签(M=5.02)比“社交行为”标签(M=4.24)传达了更高的信息价值;相反，社交标签(M=5.26)比非社交标签(M=3.97)传达了更高的娱乐价值 。

　　MR vs MS的社交性：消费者认为MS标签(M=5.11)反映的社交行为显著多于MR标签(M=3.63) 。

　　标签-目标匹配：点击MR文章(M=5.57)与信息目标的对应关系强于MS文章(M=4.79);而点击MS文章(M=5.54)与娱乐目标的匹配度强于MR文章(M=4.68) 。

　　总结：支持了H1a和H1b;验证了社交性操纵的有效性 。

　　(二)研究 1：facebook 点击率实验

　　目的：通过真实世界证据验证将新闻文章框架为“最热门阅读”或“最常分享”会导致不同的点击率结果。

　　预测试：在CloudResearch Connect平台对100名参与者进行的测试证实，对于一篇关于“环岛安全效益”的文章，信息寻求动机(均值=5.97)显著强于娱乐动机(均值=2.77;p<0.001)。已排除熟悉度因素的影响。

　　方法：在Facebook平台对该文章进行A/B测试，通过调整广告标题中的“热度标签”进行干预：“来自我们的‘MOST READ[分享]’版块”。

　　结果：唯一点击率(CTR)：在14,319名独立消费者中，Mr广告的CTR(6.32%)显著高于MS广告(5.10%;p=0.002)。总CTR：Mr文章(5.93%)的总CTR也显著高于MS文章(4.91%;p=0.006)。(唯一点击率：广告点击量/广告覆盖量;总点击率：广告点击量/广告展示量)

　　结论：在信息动机活跃的情境下，低社交属性标签能吸引更多点击量。

　　研究目的检验使用个性化内容(对比对照内容)是否会提升低认同者的领域相关讨论意愿，同时降低高认同者的讨论意愿(假设 1)。

　　(三)研究 2

　　目的：通过直接过程支持验证预期信息价值与娱乐价值是否对阅读意图产生中介作用。

　　方法：402名MTurk参与者模拟搜索科技趋势新闻的行为。在随机呈现Mr或MS标签后，测量其阅读意图、消费动机及预期价值(信息性、娱乐性、社交性)。

　　结果：

　　• 阅读意图：在信息主导情境下，Mr标签(M=0.89)较MS标签(M=0.53;p=0.031)显著提升阅读意图。

　　• 平行中介效应：模型显示通过预期信息价值存在显著正向间接效应(b=0.18)，通过预期娱乐价值存在负向间接效应(b=-0.10)。

　　• 相对价值中介效应：通过相对价值(信息减去娱乐)的间接效应具有统计学意义(b=0.10)。

　　(四)研究 3

　　目的：探究消费者媒体消费动机(信息需求与娱乐需求)如何预测其在Mr与MS类文章间的选择倾向。

　　方法：216名MTurk参与者在选择BBC发布的Mr与MS类文章前，报告了当前新闻阅读动机。

　　结果：逻辑回归分析显示，较高的信息需求相对动机(信息减去娱乐)显著预测选择Mr类文章(b=0.35，p<0.001)。选择Mr类文章的参与者具有更强的信息需求相对动机(M_diff=0.46)，而选择MS类文章的参与者则表现出较弱的信息需求相对动机(M_diff=-0.51)。

　　结论：消费者自身动机决定标签偏好，支持假设H2a/H2b。

　　(五)研究 4

　　目的：通过操纵(而非测量)动机水平，观察其对信息/娱乐价值重要性评估的影响，进而影响选择行为。

　　方法：将352名MTurk参与者分为三组：信息动机组(选择信息量最高选项)、娱乐动机组(选择趣味性最高选项)及对照组(按个人偏好选择)。随后参与者在《卫报》文章间进行选择并评估属性权重。

　　结果：

　　• 文章选择：娱乐组中MS选择率(63.87%)显著高于信息组(33.91%)和对照组(33.05%;p < 0.001)。在信息条件下，参与者显著偏好Mr类文章(66.09%)。

　　• 属性权重：对照组与信息组的相对权重(信息权重减去娱乐权重)呈显著正向变化，而娱乐组呈现显著负向变化(p < 0.001)，表明价值优先级发生偏移。

　　• 中介效应：当个体具有信息性(相对于娱乐性)目标时，其对信息性(相对于娱乐性)价值的权重评估会相应提升。

　　结论：动机水平会影响标签选择，进而增加选择“最常阅读(Mr)”文章的可能性(调整属性权重后的b值=1.21，标准误=0.33,95%置信区间=[0.64,1.93])。

　　(六)研究 5

　　目的：通过利用“为他人选择”行为更倾向于追求享乐/放纵的倾向，间接验证标签的娱乐信号。

　　方法：250名MTurk参与者为自己选择新闻文章，并为公众群体(Mr与MS之间)评估/选择一篇文章。

　　结果：在为自己选择时，56.40%的参与者偏好Mr(p=0.043);在为他人选择时(此时娱乐动机增强)，56.80%的参与者偏好MS(p=0.032)。为他人选择显著提高了MS选项选择率(p<0.001)。

　　结论：证实MS标签传递了更高的娱乐(放纵)价值预期。

　　(七)研究 6

　　目的：通过外部事件(感恩节)引发的信息动机自然波动，测试其对点击率(CTR)的影响。

　　预测试：98名MTurk受试者证实，感恩节食谱的信息动机在节日前(均值=6.17)显著高于节后(均值=5.38)。

　　方法：采用Facebook平台开展纵向A/B测试，使用《感恩节通心粉奶酪食谱》文章作为干预变量。第一阶段为感恩节前4天(信息动机高涨期);第二阶段为节后4天(动机衰退期)。

　　结果：节日前(信息动机高涨期)，Mr标签的独特CTR(11.75%)显著高于MS标签(9.10%，p<0.001);节后Mr(10.19%)与MS(9.13%)的差异仅具边缘显著性(p=0.058)。

　　结论：证实了“动机强度”通过自然外部冲击产生的动态调节作用。

　　五、研究启示

　　1.理论贡献

　　Ø 本研究通过提供更细致的分类体系，深化了学术界对“社会认同”与“流行度”的认知。 Ø

　　Ø 研究证实“流行度”并非单一概念，而是基于“社交属性”差异形成的连续谱系。

　　Ø 该研究填补了新闻媒体消费决策过程中推广标签具体影响机制的研究空白。

　　2.管理启示Ø

　　优化转化率：媒体机构需根据目标受众的核心需求调整标签定位。 ü

　　若平台受众主要寻求信息类内容(如严肃政治新闻)，应使用“最受关注”标签; ü

　　若受众偏好娱乐内容(如流行文化)，则更适合采用“最多分享”标签。 ü  精准匹配可使点击率(CTR)提升超20%。 Ø

　　品牌定位：

　　新闻机构可通过策略性调整标签塑造品牌形象。 ü

　　例如，使用低社交属性标签可强化品牌严肃性与教育属性，而高社交属性标签则能提升娱乐性。 Ø

　　政策与虚假信息防控： ü

　　由于热度标签能引导公众注意力，政策制定者与平台可运用特定标签策略引导公众选择可靠信息源。 ü

　　该方法可有效遏制虚假新闻与错误信息的传播。

　　3.未来研究方向Ø

　　替代性情感属性：除了信息传递和娱乐功能外，标签是否还传递其他情感属性(如唤醒度、可信度或效价)?例如，在假新闻泛滥的背景下，“高频分享”标签可能被认为可信度较低。 Ø

　　个体特质：诸如“错失恐惧症(FOMO)”或“追求独特性需求”等个人性格特征，如何影响人们对热门标签的敏感度? Ø

　　跨领域普适性：该效应是否适用于其他媒体类型(如视频、播客、音乐)或零售电商行业(例如对比“畅销榜”与其他数字指标)?

　　至此，本次Seminar文章研读完毕。

　　至此，本学期第6次Seminar圆满结束。

　　文字 / 赵文青

　　排版 / 赵文青

　　审核 / 赵文青