(1)精细加工可能性与信息采纳

精细加工可能性模型(elaboration likelihood model，ELM)，是由社会心理学家Petty和Cacioppo(1983)提出的^[5]，它是心理学、传播学和行为科学领域中十分重要的理论之一。该理论阐释了信息是如何影响人们的观念及其态度的形成，继而如何影响其行为。该理论认为，信息如何影响个人的观念、态度及其行为变化可以用两种路径来解释，分别是“中枢路径”和“边缘路径”。其中，中枢路径是人们处理信息和接受信息影响的主要路径，它是指人们对与任务相关的信息进行深入细致的思考而做出相应的行为；边缘路径是指人们将信息的外在特征或其他相关因素作为主要判断的依据并以此而做出相应行为，它并不涉及深入的认知思考^[6]。在中枢路径上人们使用信息质量等标准对相关信息进行慎重周到的加工，从而做出理性反应。而在边缘路径上，人们仅通过信息源质量等方面进行判断。通过中枢路径处理信息比通过边缘路径处理信息需要更多的认知努力，因此，中枢路径上形成的态度变化更加稳定、持久，而边缘路径上发生的态度变化则容易受到各种因素的影响而显得不稳定^[7]。

精细加工可能性模型还涉及一个重要的因素——“精细加工的连续性”，精细加工是指个人思考论据的认真程度。Petty和Cacioppo(1986)认为，中枢路径和边缘路径对用户态度变化的影响，会因信息接受者精细加工水平(如卷入度和专业知识)的不同而产生不同程度的差异。具体来说，当个体的精细加工程度较高(如高度卷入或具备较高水平的专业知识)的时候，他们会主要通过中枢路径来进行信息方面的判断；相反，当个体的精细加工程度较低(卷入度较低或专业知识较少)时，他们会更多地依靠边缘路径来判断信息。而对于同一个人来说，在面对不同类型的信息时，选择的信息判断路径也会有所区别，当人们处理自己熟悉或者擅长的信息时，会主要依靠中心路径，而在处理自己陌生或者不擅长的领域的信息时，则更多地依靠边缘路径进行判断^[8]。

Sussman和Siegal(2003)两位学者将精细加工可能性模型引入信息行为领域的研究中，他们研究了网络社区中信息是如何对用户产生影响以及用户信息采纳的影响过程^[9]。他们结合信息系统领域中的技术接受模型(technology acceptance model，TAM)，提出了用户信息采纳的影响因素模型，即影响用户采纳信息的主要因素是信息有用性，而信息有用性的前置因素(antecedents)可以概括为信息质量和信息源质量。Sussman和Siegal认为，用户在网络社区的卷入程度(involvement)和自身的相关专业水平(expertise)对这两个前置因素与信息有用性之间的关系起到调节作用，卷入程度越高或者专业水平越高的用户会更多地依靠信息质量来判断信息有用性，进而影响他们的信息采纳；而卷入程度低和专业水平低的用户则依靠信息源质量来判断信息有用性，进而做出信息的采纳。

在本书研究中，信息采纳是一个重要的研究变量，它是用户信息搜寻行为和持续信息搜寻行为之间的一个重要节点，信息采纳表明网络社区用户搜寻到相应信息后再受到该信息的影响，被“说服”(persuasion)后而采取的一种行为方式。同时，信息采纳可以理解为用户对该信息的一种正面反馈，表明用户对该信息的态度是认可和接受的，因此接下来用户很可能会不断在该社区中进行信息的搜寻。

(2)期望确认与信息系统持续使用

关于持续性行为的研究一直有两种不同的主要学术观点，其中一种以创新扩散理论为基础，认为持续性行为是行为的延伸，比如用户对某一项技术持续不断地接受而使其成为日常活动的一部分，从而导致了用户的持续使用行为^[10]。在这种观点中，使用和持续使用有相同的动机和缘由。目前，这种理论被认为过度重视用户的认知与行为意向之间的关系，而忽略了如社会、心理以及经济等因素的影响^[11]。

另一种观点以信息系统持续使用理论为基础，该理论来自于由Oliver(1980)提出的期待确认理论(expectation confirmation theory，ECT)^[12]。作为消费者满意度研究中的基本理论，期待确认理论曾被用来解释和预测消费者的满意度和重复购买意向。该理论认为消费者再次购买一个产品或使用一项服务的意向主要受消费者之前使用该项服务的满意度水平、期望值和确认效果等因素的影响。具体来说，用户基于上次购买体验而产生了相应的期望水平和该次购买后的满意度水平，这两个因素会对下一次购买行为起到正向的影响关系，同时该次购买后的确认效果也会对该次购买的满意度和下一次购买行为起到正向的影响关系。(www.daowen.com)

信息系统持续使用理论与期待确认理论一致，认为持续使用行为与一般的采纳行为是两种完全不同的行为。在信息系统领域，Karahanna(1999)^[13]对这两种行为进行了区分，表示接受和持续使用是由不同的经历所影响的，比如用户是否持续使用一个信息系统是由其直接真实体验所决定的。Bhattacherjee(2001)^[14]在期望确认理论的基础上，对影响信息系统持续使用的认知信念和感受进行理论验证后，提出了信息系统持续使用模型。其研究结果显示:用户满意度和感知有用性是对信息系统持续使用意愿产生直接决定性影响的两个因素，期望确认则是对用户满意度产生直接决定性影响的一个因素。

目前的一系列关于持续性行为的相关研究说明，期望确认理论和信息系统持续使用理论是用于研究用户的持续性行为的一种广泛而合适的理论基础。实际上，该理论已经被大范围用来检验如知识管理系统、E-Learning和网络社区等信息系统应用的持续使用。在传统的信息行为研究领域中，也有一些学者研究用户的持续性贡献知识的行为和持续性搜寻信息的行为(以下简称“持续性信息行为”)，但是这些研究侧重于从网络社区参与的角度或者信息系统使用的角度研究用户的持续性信息行为，而忽视了从用户对信息感知和用户自身对信息的批判性吸收的角度来分析用户持续性信息行为的动因和转化过程。

为了弥补过去由于一贯的研究视角而带来的局限性，本书将结合用户对社交问答平台中信息的感知和用户批判性思维的视角，来考察社交问答平台区用户持续性信息行为。这一研究将从人与信息交互的角度来深化理解用户持续性信息行为的机理，有助于扩充和完善用户信息行为研究的相关理论。

(3)批判性思维效能

批判性思维这一概念来源于社会心理学中的学习理论(learning theory)，它是影响用户搜寻信息的一个关键内在因素，批判性思维会影响用户对自身信息需求的判断，进而影响用户的信息搜寻行为。从信息搜寻的过程来看，用户出现某种信息需求之后，在进行信息搜寻之前，一般都会有一段自我思考的过程和阶段。在这一阶段，用户会对自己的信息需求进行分析和预处理，来进一步明晰接下来的具体信息搜寻，这个能力称为“批判性思维”(critical thinking)^[15]。

用户需要获得某些信息来形成对某种事物的判断或者决策，用户需要对信息进行评价和分析，以形成自己的观点，同时，用户也会不断地学习其他用户提供的信息，来深化对某个事物或决策的认识，而批判性思维在这一过程中起到了非常重要的作用^[16]。社会化问答社区的持续发展和运营，需要用户们在其社区不断地进行信息搜寻，即持续性信息搜寻。这就需要用户们拥有一定的批判性思维能力，能比较准确地了解自身信息需求，进行有针对性的信息检索和信息评价。

如果用户从自身角度去评价该能力，则称为“批判性思维效能”(critical thinking self-efficacy)。批判性思维效能是用户对于自己批判性思考能力的自信程度，批判性思维效能越高的用户越会依靠自己的批判性思考来决定自身的信息搜寻行为，而不是单纯地依靠信息需求驱动来进行信息搜寻^[17]。一般认为，拥有较强批判性思维效能的人其批判性思维也普遍较强，而且批判性思维效能更容易被研究者观察和掌握^[18]。本书研究中将引入“批判性思维效能”这一重要的概念作为研究变量，分析这一变量在用户信息采纳和持续信息搜寻过程中发挥的作用。