第四節 研究方法

本研究的基本目標包括兩點：首先，對網絡化個人主義的社會網絡、自我傳播網絡與孤獨感的現狀進行描述；其次，分析三者之間的互動關系。為了達到這一目標，我們首先用量表的形式對社會網絡、自我傳播網絡與孤獨感進行測量，并在此基礎上，通過問卷法與實驗法，對理論模型中三者的關系予以實證。就社會網絡、自我傳播網絡與孤獨感之間的關系，借助中介分析模型予以統計檢驗和評估。自我傳播網絡使用的類型化分析用到的是聚類分析的方法。

一、抽樣方案

（一）研究對象

1．樣本數量

樣本數量方面，根據經驗法，樣本的數量一般是問卷中最大的構面中的題項數目的5～20倍，根據母體大小決定。在本研究中，題項最多的構面為UCLA孤獨，其中包括8個題項，基于經驗法只需抽取160名樣本即可。

本研究共抽取1075例樣本，主要是參考國外與網絡化個人主義相關的研究。在樣本量上，相關研究的樣本量一般都在1000例左右，具體樣本量見表2-14。

基于此，本研究將樣本量設置為1075例，排除無效樣本，共1033例。

2．抽樣方法

為了使樣本與母體盡可能符合，本研究使用了如下方式：

分布式滾雪球。本研究在幾個主要地區設置了1～3名種子調查員，為了使最終獲得的資料均勻，因此盡可能使這些調查員在社會背景、年齡、性別、收入、工作等變項上保持盡量大的差異。種子調查員名單如表2-15所示。

微調查平臺。微調查平臺除了滾雪球抽樣外，本研究還委托第三方調研機構——微調查發放問卷。微調查平臺對回答者的回答有諸多限制，例如一個IP只能回答一次等。這就保證了不會存在一個人同時用多個賬號進行回答的可能。同時，在問卷中設置了3道測謊題，用于剔除無效問卷。

激勵機制。由于問卷題目較多，因此采取有償回答的形式。微調查平臺的有償問卷為10元一份，由種子調查員發放的問卷則設置了紅包，以4元每人的金額放到酬金池中，由系統抽獎決定回答者的中獎金額。

3．樣本以及問卷回收率

本次問卷是在線填答，研究者將問卷放在問卷星這一第三方網絡調研平臺上，并將鏈接發給各種子調查員，用滾雪球的方式搜集樣本。時間為2016年1月1日至2016年1月29日。同時，本研究還委托微調查這一第三方網絡調研機構，結合隨機回答與定向推送兩種方式搜集樣本。時間為2016年3月1日至2016年3月8日。本研究抽樣依據的是2016年1月發布的CNNIC調查報告，根據其中的人口變項作為樣本回收的依據。本研究共回收問卷1033例，在去除無效問卷和重復填答后，共獲得有效問卷數為995例。其中，在性別、教育、年齡等指標上與CNNIC調查報告發布的數據基本接近。

為了保證研究的效度，故在樣本回收后進行了樣本無反應偏差檢定。

4．無反應偏差檢驗：同質性檢驗

同質性檢驗的目的在于兩群或多群樣本之間的方差與次數分配（或可稱為連續變量與類別變量）之間的差異。

同質性檢驗一般用于如下情形：

（1）比較早期回收的問卷和后期回收的問卷的人口統計量，這一般用于郵寄問卷的情形；

（2）當問卷回答者分為主動回答與被動回答兩類時，為了確保兩類群體的同質性，會用該統計方法進行同質性檢驗；

（3）當受訪者中有相似但隸屬于不同群體的情況出現時，需要用到同質性檢驗，例如當對傳媒業進行調研時，記者、編導、攝像雖然均隸屬于傳媒業，但需要通過同質性檢驗，分析不同群體之間是否均可被看作同質的代表樣本，即是否可以在最后數據分析過程中予以合并；

（4）當問卷依托不同的渠道進行搜集時，需要進行同質性檢驗。例如當同一問卷同時依托網絡與紙質問卷兩種形式進行發放時，就需要進行同質性檢驗。

如上文所說，本研究在抽樣時依托了兩個渠道，一方面依托微調查這一第三方調研平臺發放問卷，另一方面則使用分布式滾雪球法依托種子調查員發放問卷，而且主要是基于問卷星調研平臺發放問卷。本研究屬于上述的第四種情況。因此，為了檢驗這兩類群體是否可以合并，故將使用同質性檢驗進行檢測，檢測結果見表2-16。

同質性檢驗結果如下：

在性別這一變量上，顯著性P值為0.20，不顯著，因此兩個發布渠道的問卷在性別這一變量上同質；

在年齡這一變量上，顯著性P值為0.30，不顯著，因此兩個發布渠道的問卷在年齡這一變量上同質；

在教育程度這一變量上，顯著性P值為0.12，不顯著，因此兩個發布渠道的問卷在教育這一變量上同質；

在戶口類型這一變量上，顯著性P值為0.04，結果顯著，因此兩個發布渠道的問卷在戶口類型這一變量上不同質，但是考慮到戶口該變量并非控制變量，因此就這兩群樣本的合并而言，尚可接受。

因此，在上述變量中，兩個發布渠道的問卷通過同質性檢驗，源于兩個發布渠道的數據可以在最終的分析中予以合并。

5．無反應偏差檢驗：適配性檢驗

適配性檢驗的主要目的是了解樣本是否具有代表性。因此，適配性檢驗背后的思想是用研究樣本的比例與母體比例做比較。一般來說，適配性檢驗有一個前提，就是需要研究者事先了解母體的分布比例。例如在做社會網絡分析之前，需要知道全國社交媒體用戶的年齡比例。

根據上文所說，本研究以CNNIC最新一次報告的人口比例代表母體比例。根據CNNIC的網民結果報告，為了分析樣本與母體的匹配性，故進行適配性分析，在實際調查中，人口樣本變項與CNNIC用到的變項不盡相同，因此以一家3～4人的規模，就家庭月收入進行轉化，結果見表2-17。

綜上，本研究所用到的樣本與母體基本保持同質，因此可以用該樣本代表母體。雖然最終在樣本量上并未達到理論上的最優值1067例，但是考慮到二次抽樣可能產生的誤差，因此不再進行二次抽樣，故最終決定以995例個案作為研究樣本。關于最終樣本回收的情況，請參見第三章的描述性統計部分。

6．樣本結構

本節將對受訪者的人口變量進行直觀描述。

研究對象基本資料并組處理后的研究對象情況見表2-18。

根據修正后的表格：

（1）根據百分比報告，各變量不存在缺失值；

（2）并未出現異常的賦值，因此不存在建檔錯誤；

（3）根據上表，在各變量上，符合最大與最小樣本數相差不超過4倍這一指標。

因此，該樣本分布符合后期的組間方差比較或回歸分析的前提。

二、問卷設計

本節將對問卷各構面的題項進行初步分析。

為了對測量工具進行檢驗，本研究主要使用了因子分析與信度分析兩種方法。其中因子分析又具體用到了探索式因子分析與主成分因子分析。探索式因子分析以因素負荷＞0.6，交叉負荷＜0.4為指標；主成分因子分析以因子載荷＞0.6為指標。信度分析以α＞0.7，題目之間的相關＞0.3，修正后總相關＞0.5為指標。將構面中不符合上述指標的題項刪除，最終保留于構面中的題項如下：

（一）孤獨量表描述性統計

通過對孤獨感測度指標的質量進行最后控制，本研究采用了描述性統計的方法就被試在各變量的回答上予以直觀呈現，并根據如下指標就這些變量進行整體的分析：

（1）如果是5級李克特量表，且均值＞4或＜2，或7級李克特量表，且均值＞6或＜2，則意味著該尺度過于集中，此題應予以刪除；

（2）如果均值、眾數與中位數接近，則表示該變量所對應的數據符合正態分布；

（3）如果方差太小，表示尺度過于集中，則意味著該題項應該刪除；

（4）從最小值與最大值，可以看出數據是否有輸入錯誤；

（5）如果偏態絕對值＜1，峰度絕對值＜7，則意味著符合單變量正態分布。

各構面題項描述性統計如表2-19所示。

綜上：

（1）沒有量表均值＞4或＜2，因此，各量表尺度合適；

（2）根據均值、眾數與中位數分析，各變量的數據基本接近，所以各變量對應的數據符合正態分布；

（3）各變量方差合適，因此，各量表尺度適合；

（4）從最小值與最大值上，并未發現異常值出現，因此數據不存在輸入錯誤；

（5）各變量的偏態絕對值＜1，峰度絕對值＜7，符合單變量正態分布這一原則。

（二）孤獨量表探索式因子分析

因子分析可以分為探索式因子分析與驗證式因子分析兩類。

探索式因子分析（exploratory factor analysis, EFA）一般用于如下情形：

（1）因子個數不明；

（2）構面名稱未知；

（3）問卷發展；

（4）特殊應用量表。

驗證式因子分析（confirmatory factor analysis, CFA）一般用于如下情形：

（1）因子個數已知；

（2）構面名稱已知；

（3）理論應用。

因子分析在本研究中，主要用于問卷構面題目的篩選，用探索性因子分析對各問卷的區別效度與收斂效度加以檢驗。

篩選的原則如下：

（1）刪除與預設構面不同的題目；

（2）刪除因素負荷過低的題目（因素負荷factor loading ＞0.6）；

（3）刪除交叉負荷過高的題目（交叉負荷cross loading＞0.4）。

旋轉后成分矩陣如表2-20所示。

由此可見，各孤獨量表有較好的區分效度。

（三）UCLA孤獨量表

為考驗因素之穩定性與內在效度，就問卷進行因素分析與信度分析。基于因素分析的KMO、因素負荷以及信度分析中的內部一致性、題目之間的相關性和修正的項目相關為指標，就量表的效度與信度進行測量，在對問卷進行調整后，獲得題項的KMO值為0.826，大于0.8，因此適合進行因素分析。經由因素分析，各題項因素負荷大于0.6，因此各題項有較好的收斂效度。以特征值1.0得出一個因素，可解釋總變異量為73.1%。

經由信度分析，內部一致性系數α為0.88，大于0.7，因此各題項之間的內部一致性較高，題目之間的相關大于0.3，修正后的項目相關大于0.5，如表2-21、表2-22所示。

（四）社會孤獨量表

為考驗因素之穩定性與內在效度，就問卷進行因素分析與信度分析?；谝蛩胤治龅囊蛩刎摵梢约靶哦确治鲋械膬炔恳恢滦?、題目之間的相關性和修正的項目相關為指標，就量表的效度與信度進行測量，在對問卷進行調整后，經由因素分析，各題項因素負荷大于0.6，因此各題項有較好的收斂效度。以特征值1.0得出一個因素，可解釋總變異量為81.3%。

經由信度分析，內部一致性系數α為0.77，大于0.7，因此各題項之間的內部一致性較高，題目之間的相關大于0.3，修正后的項目相關大于0.5，如表2-23、表2-24所示，因此問卷整體有較好的可靠度。

（五）情感孤獨量表

為考驗因素之穩定性與內在效度，就問卷進行因素分析與信度分析?；谝蛩胤治龅囊蛩刎摵梢约靶哦确治鲋械膬炔恳恢滦?、題目之間的相關性和修正的項目相關為指標，就量表的效度與信度進行測量，在對問卷進行調整后，經由因素分析，各題項因素負荷大于0.6，因此各題項有較好的收斂效度。以特征值1.0得出一個因素，可解釋總變異量為78.8%。

經由信度分析，內部一致性系數α為0.73，大于0.7，因此各題項之間的內部一致性較高，題目之間的相關大于0.3，修正后的項目相關大于0.5，如表2-25、表2-26所示，因此問卷整體有較好的可靠度。

（六）父母孤獨量表

為考驗因素之穩定性與內在效度，就問卷進行因素分析與信度分析?；谝蛩胤治龅腒MO、因素負荷以及信度分析中的內部一致性、題目之間的相關性和修正的項目相關為指標，就量表的效度與信度進行測量，在對問卷進行調整后，獲得題項的KMO值為0.75，接近于0.8，因此適合進行因素分析。經由因素分析，各題項因素負荷大于0.6，因此各題項有較好的收斂效度。以特征值1.0得出一個因素，可解釋總變異量為82.8%。

經由信度分析，內部一致性系數α為0.90，大于0.7，因此各題項之間的內部一致性較高，題目之間的相關大于0.3，修正后的項目相關大于0.5，如表2-27、表2-28所示，因此問卷整體有較好的可靠度。

（七）同輩孤獨量表

為考驗因素之穩定性與內在效度，就問卷進行因素分析與信度分析?；谝蛩胤治龅腒MO、因素負荷以及信度分析中的內部一致性、題目之間的相關性和修正的項目相關為指標，就量表的效度與信度進行測量，在對問卷進行調整后，獲得題項的KMO值為0.709，在0.8左右，因此適合進行因素分析。經由因素分析，各題項因素負荷大于0.6，因此各題項有較好的收斂效度。以特征值1.0得出一個因素，可解釋總變異量為76.0%。

經由信度分析，內部一致性系數α為0.84，大于0.7，因此各題項之間的內部一致性較高，題目之間的相關大于0.3，修正后的項目相關大于0.5，如表2-29、表2-30所示，因此問卷整體有較好的可靠度。

三、統計分析

本研究主要用到分層回歸、中介分析及聚類分析三種統計方法。

（一）分層回歸

對社會網絡、自我傳播網絡與孤獨感這三個變量之間的關系通過多元回歸或分層回歸法予以建模。

（二）中介分析

為了驗證社會網絡、自我傳播網絡與孤獨感這三個變量之間的中介關系，將基于多次階層回歸予以檢驗，并將通過Sobel檢驗，對中介效應進行分析。

（三）聚類分析

用于分析中國大陸網絡化個體的媒介使用類型。

四、深度訪談法

深度訪談是為了挖掘數據背后的個體生活體驗。本研究之所以選擇一對一的深度訪談而不是焦點訪談，原因在于孤獨感以及個體的社會關系都是較為敏感的話題，為了能夠讓個體更好地表露自己的內心想法，故采用一對一的深度訪談方式。

本研究進行深度訪談的時間節點包括兩個：第一個時間節點是，在閱讀和網絡化個人主義相關文獻的同時，通過深度訪談，了解對現代人而言，不同類型的媒介是如何嵌入個體的社會生活之中的，對個體的社會心理可能產生什么樣的影響；第二個時間節點是，在討論部分，根據量化部分所呈現的因果機制，根據深度訪談的結果，就因果機制進行進一步的闡釋。

（一）研究對象說明

深度訪談對象的選擇，關鍵并不是是否有外推的可能，而是所選擇的對象是否有偏。最基本的原則是，只要能夠提供研究所需相關信息的人群，就可成為訪談的對象。在抽樣上，由于現代人基本上都會使用各種類型的交流媒介，因此，關鍵考慮的是樣本均勻性的問題，如地域、性別、年齡和職業等。

為了方便參與深度訪談的對象，我們將時間定在了工作日或周末的晚上8點之后，通過電話或面對面的方式，進行一對一的深度訪談。

出于對訪談者隱私的保護，文中僅顯示被訪者名字的首字母。

（二）深度訪談的執行與主要討論的問題

深度訪談，往往需要在執行前明確自己想要與之進行交流的議題。每次深度訪談時間控制在10～15分鐘。深度訪談的提綱見表2-31。

本研究首先確定研究的動機、目的與定位，基于現有的文獻形成問卷以測量被調查者的孤獨感、社會網絡以及傳播網絡中的網絡資本，問卷在正式發布前進行過試測，在正式發布問卷后通過數據分析，就被試的社會網絡、傳播網絡中的網絡資本與孤獨感之間的關聯性進行分析。整體研究流程如圖2-3所示。