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2012年度“人民網優秀論文獎”獲獎名單10月30日揭曉，中國人民大學曾凡斌同學的論文《互聯網使用方式與社會資本的關系研究——兼析互聯網傳播能力在其間的作用》獲得三等獎，以下是論文全文：
摘要：本研究通過對暨南大學學生調查獲得1016個具有一定代表意義的數據分析發現，互聯網使用方式中的溝通娛樂因子對社會資本的所有變量均有顯著正面的影響，而在社會資本的三個變量中，受互聯網應用影響最多的是社會交往變量。同時，在控制了其他變量之后，互聯網傳播能力作為獨立變量對因變量產生重要的正面影響，而不是其交互效應，也就是說，互聯網傳播能力並沒有在互聯網使用方式與社會資本間發揮調節作用。在此基礎上，本研究指出互聯網傳播能力這一變量是直接，而不是間接的有利於社會資本的增加。
關鍵詞：互聯網使用方式，社會資本，互聯網傳播能力
1、引言
互聯網的發展給社會帶來了什麼呢？不同的研究者有不同的角度，本研究借助 “社會資本”這一的概念。社會資本在分析鄰居，城市，國家中有著很重要的生命力 (Putnam, 1993, 1996,2000)。社會資本概念在20世紀90年代初逐漸為學者所關注，當時學者們基本上關注的是社會資本的正面的效果。社會資本被認為具有如下的作用: 1、社會資本可以減少經濟交換中的成本,降低交易費用,從而促進一個社會的經濟發展; 2、社會資本可以為個人帶來物質的或非物質的財富,從而提高個人的社會經濟地位; 3、社會資本可以減少沖突,增加妥協,增進公民對政治的、社會的參與,使民主制度運轉良好,提高政府效率,實現好的治理( good governance) 。雖然后來也有對社會資本的負面效果做出研究的，但是從整體上來看，社會資本是正面效果大於負面效果，因此促進社會資本的增加，對個人、組織、社會來說都是有利的。
在互聯網出現早期，有不少研究對於其使用會導致個人疏遠社會和公眾生活，即減少其社會資本的批評 (Kraut et al., 1998; Turkle, 1996; White, 1997)。隨著互聯網的發展以及使用互聯網人數的增加，關於互聯網對於人際交往產生積極作用的研究結果開始出現，如漢普頓和威爾曼（Hampton & Wellman,2002）對多倫多城郊一個叫做Netville的社區進行了綜合考察，結果發現，接入社區網絡的居民和沒有接入的居民在社區人際交往方面有顯著的不同，前者知道的鄰居姓名是后者的三倍多，說過話的鄰居是后者的兩倍，曾被邀請或邀請鄰居到家中做客是后者的1.5倍。不過這些研究僅是關注互聯網接入者與非接入者的關系，以及互聯網的使用時間對社會資本的影響，而沒有關注互聯網使用方式對社會資本的影響。
在傳播學的研究中，研究者發現不同的人使用媒介，如不同的互聯網方式可達成不同的目的，並最終產生不同的效果 (Althaus & Tewksbury, 2000; Hill & Hughes, 1997)。正如Kraut et al. (1998)指出，新媒介的社會影響理論必須要考慮“技術本身作用”之外的東西，因為人們使用互聯網的方式都各有不同 (p. 1017)，而導致其產生后果也是相當復雜的，而其產生好的后果或者壞的后果則更多的依賴個人想在媒介中究竟獲得什麼滿足以及由此帶來的媒介選擇 (McQuaila, 1984)
為此，關注互聯網與社會資本的關系，特別是從互聯網的使用方式出發，成為本研究的出發點。本文採用一所大學的調查數據去驗証不同的互聯網使用方式與社會資本的關系。並且在以前研究的基礎上，引入互聯網傳播能力這一變量來探索其在互聯網使用方式與社會資本之間關系的作用。
2、理論框架
2.1、社會資本
社會資本概念最早是由美國社會學家羅瑞(Loury, Glenn C. 1977)提出來的，他使用這個概念的目的是想借以描述美國非裔青年由於繼承了較差的經濟條件和更少的教育，與勞動力市場聯系更薄弱，缺乏就業機會的信息，因而不可能平等地與他人進行競爭。這在很大程度上是從個人角度來使用社會資本一詞， 指個人繼承的經濟條件、社會背景等（李惠濱，楊雪冬. 2000）。科爾曼從打通微觀個體行為到宏觀社會系統之內在聯系的研究指向出發，重點從社會網絡這一中觀層次界定社會資本:“社會結構資源作為個人擁有的資本財產，即社會資本??他們為結構內部的個人行動提供便利。與其他形式的社會資本不同，社會資本存在於人際關系的結構之中。”（詹姆斯·科爾曼, 1999）。帕特南(RobertD. Pourtan)進一步使社會資本概念上升到宏觀層面。盡管他仍把社會資本定義為“社會組織的特征， 諸如信任、規范、以及網絡”（羅伯特·帕特南，2001 ），但實際上他把社會網絡限定為橫向的公民參與網絡。他主要研究這種網絡結構怎樣促進了普遍信任和互惠的形成與擴展，以及這些因素又怎樣支撐了民主政治的運轉，因而是在更加廣闊的社會背景下考察社會資本的。帕特南的研究使社會資本的概念發生了變化。在布迪厄、科爾曼那裡，社會資本可以被理解成“關系資本”、“網絡成員的身份資本”，但到帕特南這裡，社會資本概念不再是關系網或利益群體，而是公民志願組織及普遍的信任和互惠 。從早期的社會交往，到人際信用，參與組織團體都成為了社會資本的主要構成要素。實際研究中對社會資本進行各種操作化定義，其包括社會網絡、社會信任、社會參與以及其他的相關概念(Brehm & Rahn, 1997; Dekker & Uslaner, 2001; Lin, 2001; Newton, 2006) ， 而事實上，社會資本是一個多維度的概念，覆蓋在社會結構的多個維度上，每個維度都涉及到社會資本的概念，盡管單獨某一維度都不能全面覆蓋社會資本的整體概念(Hean, Cowley, Forbes, Griffiths, & Maben, 2003)進一步分析，從社會學和政治學的視角可以看出以下關系來。
社會學視角的社會資本概念基本上把社會關系網絡或特定的社會結構作為社會資本來看待。這種網絡結構可以給其中的個人提供信息和各種資源,主要代表人物有科爾曼(Coleman，1988) 、博特(Burt,2001) 、林南（2005)等人。從此類社會資本概念出發,學者們所研究的重點是,置身於某種社會關系網絡或社會結構中的個人,如何通過這種網絡來獲取各種政治的、經濟的信息和資源,提高個人的社會經濟地位。與此相對應,這類學者們也主要在微觀的、個人的層次上而非宏觀的社會層次(或國家層次)上分析其表現、原因和后果。社會關系網絡實際上就是建立在人與人的社會交往的基礎上的。
而政治學視角的社會資本概念以普特南(Putnam, R. D.,1993)的觀點最具代表性。他認為,“社會資本是指社會組織的特征,諸如信任、規范以及網絡,他們能夠通過促進合作行為來提高社會效率”。這一概念不僅從范圍上包括了社會學視角的社會網絡,而且也將信任、各種有利於促進社會效率的非正式的社會規范,如互惠性、合作等包括進來。這一流派的學者在對社會資本進行測量時,主要有兩個指標,一個是信任,一個是參加社會活動和社團的頻度(包括投票) 。多數學者承認關系和信任是社會資本的構成要素之一。Narayan和 Pritchett (1999) 在坦桑尼亞的郊區對測量社會資本中做了一些探索性的研究，他們對家庭進行了調查（對87個農場的1376戶家庭）進行了研究，試圖發現社會資本與鄉村經濟產出的關系。他們的問題包括家庭的人口數，家庭的特點，和個人的價值觀和態度觀（特別是對於信任的定義和程度），因此，他們使用兩個最常使用的指標來測量社會資本：自願參與各種社團情況及人與人之間的信任。在一個社會資本的綜合定量測量中，Krishna 和Uphoff (1999) 也將自願參與各種社團情況及人與人之間的信任作為測量社會資本的主要指標，他們發現在印度的一個處於轉折關頭的發展計劃中，這些社會資本指標與經濟發展正向相關。Brehm和 Rahn (1997) 提出了一個社會資本的結構方程模型，建構了三個概念之間的互動，分別是社會參與（普特南的測量工具）人際信任和對政府的信心。
在中國的研究中，胡榮、李靜雅（2006）分析了城市居民信任的結構及其影響因素。城市居民的信任包括普遍信任、一般信任和特殊信任三個部分，具體表現為對與自己有血緣關系的親屬和密切交往的朋友的特殊信任圈子的信任度最高，對與自己有合作關系的單位領導、同事和鄰居的一般信任圈子的信任度居中，而對於包括生產商、網友、銷售商及社會上大多數人的普遍信任圈子的信任度最低。這說明中國城市居民的信任結構存在著一種“差序格局”，特殊信任遠遠高於普遍信任。進一步的分析發現，在影響普遍信任的諸因素中，收入和社團參與因子具有正向的顯著作用，說明社會經濟地位越高的人對他人的信任程度越高。社會地位較高的人擁有的社會資源較多，因而抵御風險的能力較強，也就能夠承擔信任別人可能產生的風險。社會地位較高的人往往在社會交往中佔據優勢和中心地位，更懂得社會資本的積極作用，因此在與他人的交往中能夠更主動地相信他人。培育更多的橫向社團，鼓勵市民更多地參與社團活動，是提高社會普遍信任的一個重要渠道。因此，整體上來看，社會資本這一概念將分開三個維度去把握和測量：社會交往，人與人之間的信任，參與各種社團情況。
2.2、使用與滿足理論
使用與滿足研究把受眾成員看做是有著特定“需求”的個人，把他們的媒介接觸活動看做是基於特定的需求動機來“使用”媒介，從而使這些需求得到滿足的過程（郭慶光，1999）。使用與滿足研究的雛形產生於20世紀40年代拉扎斯菲爾德主持的廣播研究項目，拉扎斯菲爾德等人發現：受眾對媒介內容的反應並不是直接的，而是選擇性的，並且受到性格、社會屬性、社會關系的影響。這一論斷促使研究者轉向研究受眾的主動使用（劉海龍，2008）。
使用與滿足理論源於大眾傳播學，現已擴展到對互聯網等新媒體的技術使用動機的探索上 (Johnson and Kaye 2002; Stafford et al., 2004)。Katz, Blumler,和 Gurevitch (1974)將根據使用與滿足理論把媒介接觸行為概括為一個“社會因素+心理因素 --媒介期待--媒介接觸--需求滿足”的因果連鎖過程，提出了"使用與滿足"過程的基本模式，其中有些因素到現在都值得我們重視：（1）人們接觸使用傳媒的目的都是為了滿足自己的需要，這種需求和社會因素、個人的心理因素有關。（2）人們接觸和使用傳媒的兩個條件：a 接觸媒介的可能性﹔b 媒介印象即受眾對媒介滿足需求的評價，是在過去媒介接觸使用的經驗基礎上形成的。（3）受眾選擇特定的媒介和內容開始使用。（4）接觸使用后的結果有兩種：一種是滿足需求，一種是未滿足。（5）無論滿足與否，都將影響到以后的媒介選擇使用行為，人們根據滿足結果來修正既有的媒介印象，不同程度上改變著對媒介的期待。
使用與滿足理論將受眾定位為傳播過程的主動參與者，而不是傳統觀點認為的被動的接受者，互聯網最大的特點是雙向互動乃至多向互動。網絡傳播中的傳播者和受傳著處於平等地位。互聯網給予用戶一個全新的信息環境，受眾搜索信息的主動性比以往大大加強，受眾在其過程中的主動性也大大加強，因此，建立在受眾主動性基礎上的使用與滿足理論應該在互聯網上表現得更為明顯。
在利用使用與滿足理論應用於互聯網使用的研究中，國外研究常用使用與滿足理論來分析互聯網使用的動機 (Roy 2009).Rafaeli (1986)通過研究學生使用學校的電子公告版，發現娛樂和放鬆目的是其使用的主要動機，其次得動機為了解其他人在復雜問題上的觀點和與其他人溝通交流。Charney and Greenberg (2001)的一項研究顯示互聯網使用的八個滿足因素，其中包括“獲得信息”（最主要的因素),"溝通傳播“和”休閑娛樂”。在國內，何國平（2009）基於廣州大學城6所高校的問卷調查,文章通過調查數據描述當前大學生在互聯網使用與滿足方面的新動向。對當代大學生而言,互聯網既是傳播媒介,也是人際交流手段,還是學習工具。互聯網已經成為大學生信息接受的第一媒介,大學生使用網絡的行為呈現分化離散特征。調查數據同時顯示,當前部分大學生已經形成對網絡依賴甚至表現出IAD症狀。燕道成(2009)利用使用與滿足等理論發現暴力行為是網絡暴力游戲對青少年的主要負面效應;暴力默化是網絡暴力游戲誘發暴力行為的傳播心理機制，並進一步分析了網絡暴力游戲成功"麻醉"青少年的原因。張志安（2010）基於2009年對上海市民進行的問卷調查，分析上海市民使用網絡媒體的特征、動機和評價，並與10年前上海調查及最新的全國調查數據進行簡要比較。結果顯示，上海網民比例增長非常迅猛，除下載和欣賞網絡視頻內容外，瀏覽新聞、搜索信息和互動聊天依然是網民使用網絡的主要行為。從使用網絡的動機看，獲取資訊信息、充實提升品位、增強社會歸屬居前三位。
上面的理論與文獻顯示在研究互聯網應用的時候要關注其使用動機，隻有通過動機來探索互聯網使用才能挖掘其深層次的目的和影響。
3、文獻回顧與研究問題
互聯網的使用在當今中國已經成為一種普遍的現象，根據中國互聯網絡發展狀況調查統計報告（2012年7月）顯示，截至2012年6月底，中國網民數量達到5.38億，互聯網普及率為39.9%。2012年上半年，中國網民人均每周上網時長由2011年下半年的18.7小時增至19.9小時。而中國網民網絡應用也是多種多樣，包括即時通信，搜索引擎， 網絡音樂，網絡新聞 ，博客/個人空間 ， 網絡視頻，網絡游戲， 微博 ，電子郵件，社交網站 ，網絡購物， 網絡文學 ， 網上銀行 ，網上支付 ，團購 ，旅行預訂 ，網絡炒股
在早期的研究中，關於互聯網使用對社會資本的影響有三種觀點：（1）互聯網能夠直接促進社會資本的增加，這是因為互聯網提供了一個便宜和方便的傳播方式，使得以往鬆散的社會聯系變得可以經常分享觀點和興趣 (Barlow, 1995; Wellman 2001)。互聯網的低成本和匿名的特點，使得人與人之間的交往和社會團體的參與可以擺脫地區和身份的限制，而可分散到各地，也無需身份的認同，而隻要興趣相同，就能形成社會網絡。（2）互聯網減少了社會資本。互聯網向人們提供娛樂和信息的功能，促使人們疏遠了家庭和朋友，而且，由於互聯網使人們介入過多的團體，於是減少了對於當地社區和政治的興趣(Nie, 2001; Nie, Hillygus, & Erbring, 2002)。（3）互聯網維持著現有的社會資本。互聯網現已滲透到人們的生活了，它是人們維持現有社會資本的工具，通過網絡聯系，其擴展了人們在以往僅通過電話和面對面傳播的聯系。而且他們還可以通過網絡繼續他們的愛好和政治興趣，這可維持著現有的社會資本的發展(Quan-Haase & Wellman, 2002)。
而在具體互聯網與社會資本的研究當中，研究者們又往往根據自己的研究需要，設計、規劃不同的考察維度。相關發現也顯示Facebook的使用強度與社會資本變量的正向顯著關系很小，這意味著使用社交網絡並不是一個能夠解決年輕人不參與社會事務和民主社會問題的好辦法（Valenzuela.S, Park.N & Kee.K.F，2009）。在中國，劉靜和楊伯漵(2010)通過對北京大學在校生校內網使用行為的抽樣調查,從互聯網社會資本的規模、互聯網人際交往的信任程度、網絡發起線下活動的參與意願、網絡生活的滿意度等四個維度來考察大學生互聯網社會資本的特征及其影響因素。研究發現，校內網使用強度對互聯網社會資本影響顯著，現實生活中的好友數量對互聯網社會資本的規模影響顯著。不過，這些研究沒有將社交網站的使用擴展到其他互聯網使用上，因此互聯網其他使用方式是否也如社交網站的使用一樣，能夠對年輕人的社會資本產生強大的影響呢？基於上述分析，本研究提出第一個問題:
問題1：互聯網的各種使用方式對社會資本產生什麼樣的影響？
在不同的互聯網的方式對社會資本的產生影響的過去的相關研究中，有研究發現，信息搜集類活動有益於社會資本的積累，而娛樂消遣類活動不利於社會資本的積累（Shah,etal,2001）﹔“工作時間上網”較“休閑時間上網”更有利於社會資本的積累（張卿卿，2005）。不過，互聯網的使用方式是否對中國大學生的社會資本也會產生同樣影響，如果是的話，那麼其中有什麼樣的變量在大學生不同的互聯網使用方式與社會資本之間產生什麼作用呢？為了探索這一問題，本研究引入一個變量“互聯網傳播能力”來進行考察。
互聯網傳播能力來源於傳播能力這一概念，根據Spitzberg and Cupach (1984)所指，傳播能力是人的一種本質需要，能夠實現人際交往目的和實現生理和心理的滿足，而且，由於傳播能力改變著人類的傳播實踐，傳播能力對於技術的推廣也變得越來越重要。有些學者從行為學的角度分析了傳播能力這一概念，指出該種能力不僅是完成任務的一種技能，而且還是一種隱藏在任務下的一種認知過程(Wiemann & Backlund,1980)。因此，從認知學的角度分析，傳播能力屬於一種成功的潛在因素，而從行為學的角度分析，傳播能力則屬於是一種傳播的效率。Wiemann 和 Backlund（1980）把傳播能力看作為：
傳播能力（如認知能力）是人與人之間選擇的一種適當的傳播行為，這種行為能夠使他（或她）在環境的限制之下，仍能保持他（或她）的尊嚴，並能為他（或她）成功的完成他（或她）自己的個人任務提供支持(p. 188)。
Cooley 和Roach(1984) 將傳播能力則定義為“在給定的情形下，如何正確傳播的知識以及如何使用這種知識的能力 (p.25)。而Wiseman(2002) 則把傳播能力應用到跨文化傳播中，他認為”“跨文化傳播能力(intercultural communication competence，) 包括知識，動機和技能，在不同文化的成員中如何進行有效和正確的互動”(p. 209).。有效傳播與是否正確完成一個任務和如何有效的解決一個問題相關。另一方面，正確傳播是指根據不同的情況和關系規則指示不同的恰當行為辦法(Spitzberg et al, 1994; Spitzberg & Cupach, 1984)。
在關於對傳播能力的變量實証研究發現，傳播能力能夠在新媒介使用與影響中擔任調節作用，例如，Campbell和Kwak（2010）發現在手機使用中，對於信息交換的使用以及娛樂行為對政治參與產生正面的影響，然而，其兩者之間的關系受到調節變量手機傳播能力所控制。對於互聯網傳播能力，是否也能對互聯網使用方式與社會資本產生調節作用呢？為此，本研究提出以下第二個問題:
問題2：互聯網傳播能力在互聯網使用方式與社會資本之間發揮怎樣的作用？
4、研究方法
4.1、樣本數據
4.1.1數據獲得
本次統計調查數據起止日期為2011年5月25日-6月15日， 本研究採用的數據來源於對暨南大學本部和珠海學院的在校學生（不包括暨南大學深圳旅游學院,華文學院的在校生）的PPS抽樣調查。 首先，讓學生對暨南大學本部和珠海學院的在校學生的宿舍分布進行調查發現各宿舍的人數分布， 然后，根據各宿舍的百分比比例分配問卷，在每一棟宿舍的調查中，則按以下規則來完成：
1，要求抽到該宿舍的每一層樓，如該宿舍有9層樓，則每一層至少抽一間宿舍來調查。
2，每層樓的宿舍抽取規則，採用隨機函數生成，如該層樓有10間宿舍，則編排好宿舍1到10的順序后，在EXCEL表格產生隨機函數作為要抽取的宿舍。
3，進入隨機抽取的宿舍，尋找該宿舍最近過生日的同學來做調查。
本問卷的訪員為《網絡新聞傳播》、《網絡傳播概論》、《網頁設計與制作》課程的本科生。問卷由被訪者完成，需時大概在20分鐘左右，訪問調查員對問卷進行編號，並對其“訪問地點”、“訪問時間”、進行記錄，並要求每一小份問卷都要有訪問員親筆簽名。經過培訓后，各訪員於2011年5月至6月份的不同的時間順利在暨南大學本部及珠海的宿舍進行調查，並在被訪者當場填寫問卷后即刻回收。問卷共發放回收1073份，回收后經過查核校驗后得到有效問卷為1022份，本調查的完成率為95.25%(本研究的所有數據可在獲得授權后向研究者索取)。然后，我們採用SPSS版軟件對調查結果進行統計分析。
4.1.2 樣本數據與統計數據比較
首先，對樣本的一些特征值與總體進行對比，發現此次調查對象樣本性別比與整體完全一致，樣本學院分布比與整體幾乎一致，出入不大，樣本學歷比與整體相比其博士、碩士研究生比整體少了20%，樣本生源比其華僑、港澳台和外國學生比整體少了10%，其中主要的原因是相當多的博士、碩士研究生及華僑、港澳台和外國學生都有一定的經濟條件和其他個人原因，並不一定在學校居住，因此抽樣的時候這一群體就抽少了，但是從整體上來看，由於本調查採取了按宿舍分層抽樣的原則，因此各個學院，各種學歷層次，各種生源的學生，因此本次抽樣的樣本能夠在總體上推斷暨南大學本部和珠海學院的在校學生的情況（不包括暨南大學深圳旅游學院,華文學院的在校生）在這1022個樣本中，有1016個（99.4%）的被訪者在過去半年內有上網（包括手機上網），有6個（0.6%）在過去半年內沒有上網，由於本文的研究對象是使用互聯網的用戶，為此，以下的數據分析則僅考慮1016個網民（N=1016）
4.2、變量的操作化定義
4.2.1、社會資本
根據上面對社會資本的理論分析，本研究將從如下幾個維度來測量社會資本這一概念:社會交往，人與人之間的信任，參與各種社團情況。
1、社會交往。我們從4個項目問受訪者提問測量各種參與社會交往，其中包括跟家人，親戚、朋友、熟人，學校裡的人，相互交流或走動，社會上其他人的情況。以上問題的答案分為“經常”、“較常”、“一般”、“較少”、“很少”5 個等級,分別賦值5 至1 分。這4個項目的Cronbach’salpha信度系數為0.694。最后將每個個案的這4個項目的加總之后平均得出一個人人際交往變量(M =3.51, SD =0.669)
2、人與人之間的信任。在調查中,我們測量受訪者對學校老師、學校同學、普通朋友、親密朋友、直系親屬、其他親戚、社會上大多數人、網友、生產商、銷售商等不同對象的信任程度。以上問題的答案分為“非常信任”、“較信任”、“一般”、“較不信任”、“很不信任”5 個等級,分別賦值5 至1 分。這10個項目的Cronbach’salpha 信度系數為0.750。最后將每個個案的這10個項目的加總之后平均得出一個信任情況變量(M =3.31, SD =0.439)。
3、參與各種社團情況。我們問受訪者提問測量參與各種社團情況，其中包括參與同鄉聚會、校友聚會、學校組織的集體活動、朋友組織的活動、參與網友組織的網下活動的頻率。以上問題的答案分為6 個等級即:“經常參加”、“較常參加”、“一般”、“較少參加”、“很少參加”、“從未參加”,分別賦值6 到1 分。這5個項目的Cronbach’salpha 信度系數為0.714，最后將每個個案的5個項目的加總之后平均得出一個參與社團變量(M = 3.26, SD = 0.83)。經過SPSS對這三個變量進行相關分析，發現這三個變量兩兩都顯著相關(p<0.001)。
4.2.2、互聯網使用方式
本研究對互聯網的使用方式的操作化定義主要集中其為了何種的使用目的，也即使用與滿足理論中的核心概念動機上。在過去關於媒介使用動機的研究上，Rubin(1981)歸納出9項看電視的動機：打發時間、陪伴、刺激、為了某種內容、放鬆、追求資訊/學習、逃避、娛樂和社交互動。Mcquail Blumler 和brown(1972)提出的4種觀看電視的動機：娛樂、社會效用、自我認同以及監督環境。Zhu J. H.和 He Z（2002）在使用與滿足理論以及其他理論基礎上，提出了測量了六種網民需求（動機的內容）類型，即：了解國內外新聞事件、獲得有關個人生活的信息、獲得有關工作的信息、娛樂、表達個人意見和看法、以及增進人際關系。本研究借鑒祝建華的這一分類，將每一分類用兩個相關的問題來進行測量，共提出12個測量項目：（1）上網了解國內外新聞事件（2）上網進行網絡購物,（3）上網與朋友、家人或其他人溝通交流,（4）上網發表個人對各種公眾事物的看法、意見,（5）上網娛樂或為滿足個人愛好,（6）上網獲得有關工作、生活的信息,（7）上新聞網站看新聞,（8）上網進行網上支付,（9）上網收發電子郵件，使用即時通信工具,（10）上網通過BBS、博客等上貼文章或參與BBS的討論,（11）上網玩游戲、聽音樂、看電影等,（12）上網通過搜索引擎查找自己感興趣的信息並進而形成從極少使用（賦值1）到經常使用（賦值5）的5級裡克特量表，其最終數據如下表，這12個項目的Cronbach’salpha 信度系數0.748。
為了減少12項目維度，本研究對其進行因子分析，統計結果顯示，因子分析檢驗統計值KMO高達0.702，Bartlettps球狀檢驗卡方值為2836，自由度為66, 在0. 000 ( Sig = 0. 000 ) 水平上統計檢驗顯著，這些指標說明此次因子分析效度很高。該次因子分析採用主成份分析法, 以特征值大於1作為選擇因子的標准, 因子旋轉採用正交旋轉法中的最大方差旋轉法。通過因子分析, 從12項手機使用行為抽取了4個因子, 4個因子的方差貢獻率分別為26.81%，13.86 %，12.09%，9.23%，累積方差貢獻率為61.99%，基本達到了因子分析的要求。
經過因子旋轉，得出各個陳述在不同因子上的負荷，見下表：
在因子1上負荷較高的基礎變量有: （3）上網與朋友、家人或其他人溝通交流﹔（5）上網娛樂或為滿足個人愛好，（9）上網收發電子郵件，使用即時通信工具，（11）上網玩游戲、聽音樂、看電影等﹔上網通過搜索引擎查找自己感興趣的信息。這些變量與溝通、娛樂相關，因此將此因子命名為溝通—娛樂因子。
在因子2上負荷較高的基礎變量有: （1）上網了解國內外新聞事件﹔（6）上網獲得有關工作、生活的信息，（7）上新聞網站看新聞，這些變量與獲取新聞信息相關，因此將此因子命名為獲取新聞因子。
在因子3上負荷較高的基礎變量有: （2）上網進行網絡購物﹔（8）上網進行網上支付，這些變量與購物支付相關，因此將此因子命名為購物支付因子。
在因子4上負荷較高的基礎變量有: （4）上網發表個人對各種公眾事物的看法、意見﹔（10）上網通過BBS、博客等上貼文章或參與BBS的討論，這些變量與意見交流相關，因此將此因子命名為意見表達因子。
4.2.3、互聯網傳播能力
本研究的互聯網傳播能力的操作化研究借助於傳播能力的操作化概念， Wiemann (1977)利用57個裡克特量表發現並測量傳播能力的5個因子（互動管理、情感、支持、可變行為、社會娛樂），並指出其中互動管理在傳播能力中起著重要作用。后來，Spitzberg (2006)提出了一個計算機中介傳播能力的模型並進行了測量， 該模型構建了動機（MOTIVATION）、知識（KNOWLEDGE）、效率（EFFICACY）、協調（COORDINATION）、關注（ATTENTIVENESS）、可表達性（EXPRESSIVENESS）、鎮靜（COMPOSURE）、選擇性（SELECTIVITY）、適當（APPROPRIATENESS）、有效性（EFFECTIVENESS）、清晰度（CLARITY）、滿意度（SATISFACTION）、吸引性（ATTRACTIVENESS）、具有生產力（EFFICIENCY/PRODUCTIVITY）、總體/體驗（GENERAL USAGE/EXPERIENCE）共15個變量，並用77個問題來測量，但是如此多的變量和問題顯得太復雜，在實際的測量中難以確保其效度和信度。而且其中有相當一些變量有著較高的相關性，如效率、有效性、具有生產力等變量之間的關系，因而導致模型不夠簡潔及難以應用。Emil Bakke（2010）在Spitzberg的計算機中介傳播能力模型基礎上對手機傳播能力進行測量並建構了一個理論模型，該模型構建了動機因素的手機技術適應能力（comfort with mobile technology）、手機偏好（Mobile preference）、異步傳播能力（asynchronous communication）、應用因素的恰當性（Appropriate）、效率性（Efficacy）、情感性（Affect）共六個變量，採用24個問題對其進行測量，並利用數據進行實証分析。借鑒Emil Bakke的模型，本文也提出以下六個測量計算機互聯網傳播能力的量表，其中包括“我會根據信息的特點，選擇不同的互聯網工具（如電子郵件，QQ或其他即時通信工具等）來交流”，“在日常生活裡，我過於依賴互聯網，幾乎離不開它”，“我在上網與別人交流的過程中，會感到心情很舒暢”，“我上網交流中，在內容表達上是很有條理的”，“我非常熟悉網絡使用中所需硬件、軟件的各種功能”和“一直以來，我利用網絡來幫助處理工作、生活的事務都是很有效率的”。其答案選項為5級量表（1=一點也不對，5=非常對），這6個項目的Cronbach’salpha 信度系數0.683。
統計結果顯示，這6個項目的因子分析檢驗統計值KMO高達0.749，Bartlettps球狀檢驗卡方值為860，自由度為15, 在0. 000 ( Sig = 0. 000 ) 水平上統計檢驗顯著，這些指標說明此次因子分析效度很高。該次因子分析採用主成份分析法, 以特征值大於1作為選擇因子的標准, 因子旋轉採用正交旋轉法中的最大方差旋轉法。通過因子分析, 從6項互聯網傳播能力項目抽取了1個因子, 1個因子的方差貢獻率分別為39.45%，累積方差貢獻率為39.45%，基本達到了因子分析的要求，並通過因子得分生成一個互聯網傳播能力的因子。
4.2.4、傳播變量
Norris (1996)發現電視新聞和公共事務節目有利於民主社會的健康發展，她的分析表明觀看新聞節目與大量的政治參與行為正面相關。相似的是，McLeod et al. (1996, 1999)的研究顯示個人通過閱讀報紙和觀看當地新聞這些途徑去反映和反思有關問題，從而與當地事務的政治參與相關。相比教育來說，這些大眾媒介的使用為政治討論提供基礎，從而導致社會參與。
在看報紙新聞方面，用一個五級量表調查被訪者的每天看報紙新聞的頻率，從極少看（賦值1）到經常看（賦值5），其每天看報紙新聞的頻率的變量值為（M=2.21，SD=1.11）﹔在看電視新聞方面，用一個五級量表調查被訪者的每天看電視新聞的頻率，從極少看（賦值1）到經常看（賦值5），其每天看電視新聞頻率的變量值為（M=2.19，SD=1.08）﹔在看手機新聞方面，用一個五級量表調查被訪者的每天看手機新聞的頻率，從極少看（賦值1）到經常看（賦值5），其每天看手機新聞的頻率的變量值為（M=2.81，SD=1.20）﹔
4.2.5、控制變量
本研究將性別、出生地、教育、年齡、每天的互聯網使用時間、網齡、這些被發現對因變量有影響的變量作為控制變量(Jeffres, Atkin, & Neuendorf, 2002; Shah et al., 2001, 2005)。有研究還顯示性格、孤獨感也能影響人們的社會交往。（李曉靜，2008）為此，本文採用了兩個判斷的5級量表來進行測量，“我是一個非常內向的人”（5=完全不符合，1=完全符合），我經常感到孤獨（5=完全不符合，1=完全符合）來測量，結合上面所探討的控制變量，控制變量的分布為性別(男為48.5%,女48.3%)，出生地（城市為48.3%，一般城鎮及鄉村為51.7%），年齡平均值為21.4（標准差2.0），每天的互聯網使用時間平均值4.65小時（標准差2.6），網齡平均值為7.06年（標准差2.90），性格平均值3.56（標准差為0.91），孤獨感平均值3.61（標准差0.94）
4.2.6，交互項
本研究在互聯網使用方式與互聯網傳播能力之間創造了一個交互項，為了減少交互項與其組成變量之間的多重共線性，相關研究顯示在生成交互項之前就先對組成變量進行標准化，再將其標准化相乘得出交互項(Jaccard, Turrisi,&Wan, 1990)，不過由於本研究的互聯網使用方式與互聯網傳播能力都進行了因子分析，並提出了因子得分，因子得分本來就是標准化數據，因此不需要再對其進行標准化。分別將互聯網使用方式的溝通娛樂因子、獲取新聞因子、購物支付因子、意見表達因子與互聯網傳播能力因子相乘，產生“溝通娛樂×互聯網傳播能力”、“獲取新聞×互聯網傳播能力”、“購物支付×互聯網傳播能力”、“意見表達×互聯網傳播能力”四個交互項。
5、研究發現
在本研究中，由於因變量是連續變量，自變量和控制變量為類別變量（啞變量）或連續變量，同時為了考察多層自變量和控制變量對因變量的影響，因此可使用分層多元回歸分析法。首先探索當社會資本的三個變量——人際交往變量,信任情況變量,參與社團變量的因變量，自變量為互聯網使用方式，控制變量為傳播變量及控制變量組的情況。經過回歸分析，得出以下表2：
正如表2所示，網絡使用時間（b=0.099，p<0.01）、性格（b=0.208 p < 0.001）、內心不孤獨感（b=0.081 p<0.05）對人際交往有顯著的正面影響，也就是說，使用網絡越長，性格越外向，內心越不感到孤獨的大學生比其他群體的人際交往要更高，而年齡（b=-0.107，p<0.01）對人際交往有顯著的負面影響，即越年輕的大學生越易於人際交往。性格（b=0.08，p < 0.05）、內心不孤獨感（b=0.16 p < 0.001）對信任程度有顯著的正面影響，也就是性格越外向，內心越不感到孤獨的大學生對人與人之間的信任度更高。性別（b=0.113， p < 0.001）、性格（b=0.153， p < 0.001）、內心不孤獨感（b=0.128 p < 0.001）對大學生參與團體有顯著的正面影響，也就是說，男性、性格越外向，內心越不感到孤獨的大學生就越易參與各種團體，而年齡（b=-0.095， p < 0.05）對大學生參與團體有顯著的負面影響則表示，越年輕的大學生越易於參與各種團體。控制變量模塊對對人際交往因變量解釋了9.5%的變差。對信任情況變量解釋了4.6%的變差，對參與團體變量解釋了7.5%的變差。
在控制變量進入回歸分析后，在傳播變量組中，各變量對對信任情況變量均無顯著影響。而看報紙新聞頻率（b=0.097 p < 0.01）,看電視新聞頻率（b=0.1 p < 0.01）,看手機新聞頻率（b=0.116， p < 0.001）則均對對人際交往有顯著的正面影響，也就是說，看報紙新聞、電視新聞、手機新聞越頻繁的人，越易於參與人際交往。看手機新聞頻率（b=0.179， p < 0.001）則對參與團體的變量是有顯著的正面影響，即看手機新聞越頻繁的人，越易參與團體。傳播變量組對社會資本的各因變量的影響是不一，對人際交往影響最大，其次是參與團體，而對信任情況則幾乎無影響。傳播變量組模塊對對人際交往因變量解釋增加了4.8%的變差。對信任情況變量解釋了0.9%的變差，對參與團體變量解釋了4.1%的變差。
在控制了其他變量之后，互聯網使用方式變量組中溝通娛樂（b=0.258， p < 0.001）,瀏覽新聞（b=0.161， p < 0.001）,購物支付（b=0.071， p < 0.05）,意見表達（b=0.063， p < 0.05）對人際交往均有顯著的正面影響，當然，從b系數與顯著值來說，溝通娛樂和瀏覽新聞更顯著，也就是說，人們越使用網絡來溝通娛樂和瀏覽新聞，其人際交往就越高，而購物支付,意見表達越多，其人際交往也高，隻不過比上面兩使用變量來說，較為弱一點。溝通娛樂變量對（b=0.201、p < 0.001）信任情況有顯著正面影響，使用網絡溝通娛樂越多，其信任情況越高。而溝通娛樂（b=0.079，p < 0.05,購物支付（b=0.116, ， p < 0.001）意見表達（b=0.11， p < 0.001）對參與團體的變量是有顯著的正面影響。互聯網使用方式變量組對人際交往因變量解釋增加了9.3%的變差。對信任情況變量解釋了4.0%的變差，對參與團體變量解釋了3.2%的變差
上面分析顯示，互聯網使用方式變量組的不同變量對社會資本的不同因變量的影響是不同的，不過，溝通娛樂變量則對社會資本的三個因變量均有影響，而人際交往受互聯網使用方式變量組影響最大，不僅與溝通娛樂,瀏覽新聞,購物支付,意見表達都相關，而且其解釋的變差也最大。
不過，盡管上面從表7所分析的互聯網使用方式對社會資本有直接影響，下面的表進一步探討當引入互聯網傳播能力因子及其與使用方式的交互項對社會資本影響的回歸分析，得出下表3：
該表顯示，當互聯網傳播能力因子引入時，其對人際交往因子解釋增加了2%的變差。信任情況因子解釋了2.6%的變差，對參與團體因子解釋了0.3%的變差，而且其人際交往因子、信任情況因子都有顯著的正面影響。也就是說，在控制了其他變量之后，互聯網傳播能力作為獨立變量對因變量產生積極的重要影響。
而在四個交互項中，僅有溝通娛樂因子×互聯網傳播能力因子交互項呈現顯著的負面影響，也就是說，對於不同的互聯網傳播能力因子水平，越高的互聯網傳播能力，其溝通娛樂因子影響信任程度就越低，也就是說，雖然互聯網傳播能力因子作為主效應對社會資本的大部分變量產生顯著的正面影響，但是其交互效應對顯現不足，甚至有的還會削弱對一變量的影響，即交互項並沒有在互聯網使用方式和社會資本變量中產生調節作用。
6、結果與討論
本研究探索了互聯網使用方式與社會資本之間的關系，並對互聯網傳播能力在其間作用進行分析。本研究發現互聯網使用方式中的溝通娛樂因子對社會資本的所有變量均有顯著正面影響，本研究的溝通娛樂因子包括互聯網的以下具體使用方式：“（3）上網與朋友、家人或其他人溝通交流”﹔“（5）上網娛樂或為滿足個人愛好”，“（9）上網收發電子郵件，使用即時通信工具”，“（11）上網玩游戲、聽音樂、看電影等”﹔上網通過搜索引擎查找自己感興趣的信息，而且溝通娛樂因子解釋了互聯網使用方式中的26.81%，是所有其他因子中排行第一。這與以往的研究關於分析互聯網的溝通功能是一致的，在以往的相關研究中，Coleman (1990)指出，社會和政治參與很可能是與朋友和家庭成員進行網絡溝通交流的副產品。其中的理由是網絡的非正式的社會聯系會促使人與人之間的信任和政治討論環境的形成(Putnam, 1995a, 1995b)。正如Kwak, Shah, andHolbert (2004) 指出熟悉和平等的非正式交往有利於更開城布公的交流。於是導致個人由於這樣的交流而樂於接受各種信息和機會。不過，其與關於分析互聯網的娛樂功能是不盡相同的，例如，有研究者指出，互聯網的使用有負面的社會后果(Cho, Rojas, & Shah, 2003),不過相關研究卻沒有很強有力的實証証據，盡管Shah et al. (2001) 發現互聯網的娛樂使用與社會資本變量呈負面相關，雖然其結果是顯著的，但卻僅在同代分析中呈現出來。同時，Campbell和Kwak（2010）發現在手機使用中娛樂應用與政治參與正面相關，考慮到近幾年中國互聯網娛樂應用的高度發展，尤其是上網玩游戲、聽音樂、看電影不再僅能消耗大學生的時間，其實際也能為其提供更多信息和生活認知感，因此，本研究得出的溝通娛樂因子對社會資本呈顯著正面影響是合理的。
本研究還發現，在社會資本的三個變量中，受互聯網應用影響最多的是社會交往。而社會交往變量是社會資本中最為重要的變量，互聯網使用的不同方式對社會交往有影響，這表明，互聯網使用越多的人，其人與人之間的傳播，溝通與交流就越多，最終帶來了社會交往這一主要社會資本的增加。
本研究發現，互聯網傳播能力對社會資本的三個變量產生顯著的正面影響，這表示，在其他情況相同之下，互聯網傳播能力越高，社會資本能力就越高。而當對互聯網傳播能力與互聯網使用方式進行交互分析的時候，發現其交互效果不能對社會資本產生正面影響，也就是說，互聯網傳播能力不在互聯網使用方式和社會資本中擔任調節作用，而隻能作為獨立變量對社會資本產生主效應作用，即直接影響，而不是間接影響。
本研究對互聯網的使用對社會資本的影響分析有著重要的理論與現實意義，首先，從實証上証明互聯網使用方式對社會資本有影響，雖然其總體解釋的變差並不大。其次，引入互聯網傳播能力，進一步探索對社會資本可能產生影響的還有那些跟互聯網使用相關的變量。最后，如果我們要促進社會資本，不僅要培養互聯網的使用方式，並且尤其需要培養互聯網傳播能力。
當然，本研究仍存在一定的局限，由於資金和管理的問題，本研究樣本未能完全貫徹隨機抽樣的原則，配額抽樣雖然也能獲得與總體的特征相對應的一定樣本，但是隻有更嚴格的隨機抽樣才能保証每一個體被抽中的機會相等。另外學生樣本雖然有代表性，但是還是難以直接推斷到全體人口中。未來的研究可以在此基礎上採取更嚴格的隨機抽樣原則，將調查總體擴展到全體人口中。
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