根据信任对象的不同，网络信任可以划分为多种类型。但实际上，“90后”大学生的网络社交对象非常广泛，研究者根本无法将其一一列举出来。既然研究者无法将“90后”大学生的网络社交对象一一罗列出来，因而也就不可能调查他们对所有网络社交对象所创建的虚拟角色的网络信任程度及这些网络社交对象对本研究中“90后”大学生所创建的虚拟角色的网络信任程度，但是有一点是肯定的：对于不同网络社交对象所创建的虚拟角色，“90后”大学生的网络信任程度也不同。此推断的理论基础就在于：中国人向来在社会生活中注重关系取向，我们在世俗生活的人际关系建立方面往往会以关系的亲疏远近来作为行为反应选择的标准，与不同的人建立不同类型的人际关系。^[28]

为了验证上述推断在网络社交情形中的适用性，测试被试对不同社交人群的信任程度，本研究中，研究者选取了普遍存在于“90后”大学生网络社交中的六类人群所创建的虚拟角色作为研究调查的置信对象，调查导致信任类型及程度不同的机制。这六类人群分别是：亲人、朋友、老师、同学、初识之人、陌生人。在调查中，网络信任程度由高到低分为六个等级，分别是：完全信任、很信任、信任、不信任、很不信任、完全不信任。“90后”大学生被试对六类人群所创建的虚拟角色的网络信任程度如表2-2所示。

表2-2　“90后”大学生被试对六类人群所创建的虚拟角色的网络信任程度分布百分比表（单位：%）

表2-2中的数据分析结果进一步验证了上述推断的合理性，网络信任程度因社交对象而异。最典型的就是“90后”大学生被试给予自己的亲人所创建的虚拟角色最高程度的信任，而几乎不相信陌生人所创建的虚拟角色。尽管如此，这并没有揭示出不同置信对象是否会因相同的原因而产生类似的信任。例如，多数被试（分别为98.6%、97.7%）认为亲人及朋友所创建的虚拟角色是值得信任的，少数被试（分别为3.8%、0.1%）认为初识之人及陌生人所创建的虚拟角色是可以信任的。由此，似乎不同的置信对象可以归属于同一信任。因此，有必要对置信对象进行类别的划分，探讨本研究中“90后”大学生被试对哪几类置信对象的信任可以归属于同一信任。

根据不同的划分方法，“90后”大学生被试的网络社交对象可以划分为多种。将网络社交对象划分为不同的类别，实际上就是对这些人所创建的虚拟角色进行类别的划分。如果以是否认识为划分依据，可以分为认识的人和陌生人。那么，影响这两类信任形成的机制也就因此而不同了。网络信任与现实信任一样，存在于全知与未知之间^[29]，其基础是对所信之人的部分了解^[30]，是交往过程中双方多次博弈的结果。信任需要施信者与被信者之间存在某种关系，而这种关系往往产生于施信者对作为被信任方的被信者是否完成了符合自己预期事件的过程之中。^[31][32]实际上，这种关系中的交往经验就是施信者信任判断的依据。对“90后”大学生而言，他们与自己认识的人往往有关系，这其中的交往经验可以作为其信任判断的依据。而陌生人则不同，他们之间既没有相互了解，也没有打交道的经验作为信任判断的依据，这就加大了建立信任的难度。另外，信任不相识的人似乎没有多大意义，既然如此，也就不一定非要建立信任关系，除非他们想要与其建立某种关系或者是从中获利。因此，毫无疑问，在网络上建立信任关系时，自己在现实世界中认识的人更容易获得信任，毕竟多多少少有判断的依据，可以在一定程度上减少信任建立的风险。

然而，上述“90后”大学生网络社交对象的二分法显然忽略了这样的事实：即使是认识的人与自己的关系也不能一概而论，可近可远。因此，上述划分方法过于简单、笼统。同时，因子分析的结果也从侧面说明了这种划分方法的不合理性。巴特利特球度检验（Bartlett Test of Sphericity）的结果显示，检验统计量的观测值为3.179E3，即3 179，且相应的概率p接近于0，小于0.05的显著性水平。参照相关资料对因子分析条件的界定。^[33]以上数据分析结果表明：上述六类置信对象之间存在潜在共享因子，可以进行进一步的因子分析，以剔除共享因子，提高累积解释共享率。

因子分析的结果显示，二分法的累积解释贡献率仅为57.8%，新提取的因子不能够解释原有变量的大部分信息，信息丢失严重。结合因素分析碎石图（如图2-6所示）发现，当以上六类置信对象分属于四种不同的信任，即划分为四个因子时，累积解释贡献率达到87.8%，新提取的因子能够解释原有变量的绝大部分信息，因子分析的效果比较好，达到了累积解释贡献率80%的标准。^[34]本研究中之所以不划分为三个因子，原因在于三个因子的累积解释贡献率仅为73.1%。个别变量的信息损失较为严重，不足以很好地解释原有变量的大部分信息。实际上，在对累积解释贡献率要求不高的情况下，也可以考虑划分为三个因子。有学者指出，在社会学研究中，当样本量大于250时，累积解释贡献率达到60%就可以满足因子划分的条件。本研究为了凸出“90后”大学生被试对不同网络社交对象的网络信任程度及类型，考察每种网络信任背后的影响机制，将累积解释贡献率的标准定为80%，将网络信任划分为四个因子。

本研究在进行因子分析时，采用了主成分法（Principal Component）作为因子提取的方法，并使用方差极大化原则对因子载荷进行正交变换（Varimax Rotation），以使因子具有命名解释性。主成分法因子分析结果如表2-3所示。

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图2-6　因素分析碎石图

表2-3　主成分法因子分析结果

由上述旋转因子载荷可知，“90后”大学生被试与其网络社交对象所创建的虚拟角色建立起来的网络信任可以通过不同的因子反映出来。对同学、老师的网络信任负荷在第一个因子上，对朋友的网络信任负荷在第二个因子上，对陌生人及初识之人的网络信任负荷在第三个因子上，对亲人的网络信任负荷在第四个因子上。这四个因子分别衡量的是：熟人间的网络信任、朋友间的网络信任、社会性网络信任及亲人间的网络信任（或者称为特殊信任）。

结合表2-2，本研究认为这四类网络信任程度由高到低依次是：亲人间的网络信任、朋友间的网络信任、熟人间的网络信任及社会性网络信任。实际上，这四类网络信任很大部分都源于现实中已经建立起来的信任。其中，亲人间的网络信任是源于“血缘”的、与生俱来的信任，其信任程度理所当然最高。而朋友是经过千挑万选的熟人，外人变成了自己人^[35]，其信任程度高于熟人间的网络信任。“90后”大学生与朋友、熟人间的信任往往形成于现实世界，网络信任是现实世界中的信任在网络上的延伸。即使这两类现实世界中已经存在的信任迁移至网络环境中，也不会改变其信任程度的排列顺序。

就本研究而言，与同学、老师的相识相交往往源于“学缘”，这些人当中只有极少一部分人会进一步发展成为朋友而保持长久联系，大部分人则会随着学业的结束而天各一方，以后极少甚至根本没有再打交道的可能，这是一种开放型的关系，极少有可以相互约束的东西，在现实世界中都不容易形成深层的信任关系，更不用说在网络上发展网络信任了。在现实世界之中，虽然他们不会欺骗对方，但是也绝不会对所有同学、老师都产生较高程度的信任。或许同学之间不相互欺骗的很大一部分原因就在于：现实中有很多约束因素决定了欺骗的成本过高，最终虽说不至于“群起而攻之”，但也会遭到孤立或者是惩罚，“臭名远扬”，以后很难再与他人建立起信任关系。学生对老师的信任程度较低可能要归结于师生之间的交互活动很少，两者之间的“交集”就是课堂，彼此之间不熟悉，因而也就普遍不可能建立起较高程度的信任。师生之间在现实世界中都不太互动，也就更不可能以真实的身份换个空间去互动。这又怎么可能构建出网络信任呢？

而对于社会上的大多数人，即那些被试稍微有所了解或者一无所知的陌生人，虽然他们相信人性善良，但这并不意味着相互之间可以发展出程度较高的社会性信任。大多数情况下，双方之间的信任只能处于较低的层次。信任需要接触^[36]，接触是相互了解、熟悉的最直接途径，而熟悉是产生信任的基础。然而，由于精力有限，我们只能与极少数人长期接触，这就意味着只有极少数人之间才能发展出程度相对较高的信任。对人性善良的信任和信任行为的不协调可能是儒家“性本善”教育影响的结果，我们选择相信大多数的人是好的、善良的，但是我们并不选择去信任他们。^[37]毕竟，害人之心不可有，防人之心不可无。信任他人就意味着向他人开放自己，要承担不可预知的风险。本研究中，超过95%的被试都认为初识之人及陌生人不可信任，这似乎昭示着这个群体不太容易信任他人，社会性信任程度比较低。

大学生对不同网络社交对象表现出来的网络信任格局在很大程度上体现着“差序格局”的特征，与现实社会中的人际关系有着极大相似之处。1947年，费孝通先生基于乡土社会的人际关系提出了“差序格局”的概念。他指出，在那个“安土重迁，生于斯、长于斯、死于斯”，流动性不大的乡土社会中，人与人之间的亲疏远近的社会关系是“差序格局”的主要特征，就像是石子投入水中形成的涟漪，“一圈圈推出去，越推越远，也越推越薄”。^[38]血缘关系和地缘关系是这种社会关系的基础。然而，时至今日，在现代社会，哪怕是社会流动性极大，计划生育导致了“核心家庭”的暴增，大大减少了家族及家庭成员，极大降低了人们对家族的依赖程度，不得不将自己的社交圈向外拓展，这也并没有改变社会关系依然表现出“差序格局”的特征的事实。人们之间依然维持着亲疏远近的关系格局，关系越亲近，信任程度越高。^[39][40]典型代表就是罗家德和叶勇助在研究高科技外包交易时提出的信任的同心圆模型，罗、叶二人借鉴了美国著名社会学家格兰诺维特（Granovetter）人际关系的三分法，^[41]即人与人之间的关系可以分为强关系、弱关系、无关系三类^[42]，考虑到中国是儒家文化背景下的人情面子社会将人际关系划分为四种。在这个模型中，“我”是圆心，往外依次是家人连带、熟人连带、弱连带、陌生人，前三种对应的关系维系原则依次为需求法则、人情法则、公平法则^[43]，第四种无对应的关系维系原则。

本研究中，“90后”大学生被试与网络社交对象的活跃度也在一定程度上表现出“差序格局”。同时，他们与不同网络社交对象所建立起来的网络信任也依然表现出“差序格局”的特征。四种网络信任也形成了一个同心圆结构，越靠近圆心的社交对象，其信任程度越高。对于“90后”大学生被试而言，以上关系维系原则依然适用，只不过人情法则更倾向于情感交换，而非人情账。这是因为大学生与朋友间的网络社交似乎更倾向于思想情感交流。