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导出译者 | 微微一笑堂社会学科学研究组成员：陈勇； Damazan撰稿 |Ernest
责任撰稿是特别针对学术论文《向SNS互联网的资源整合与使用者文本的造成：源自自然实验的确凿证据（social network integration and user content generation: evidence from natural experiments）》所著的学术论文说明。该学术论文2017年12月刊登在《MIS Quarterly》上，译者是四位信息管理系统应用领域十分活耀的中学生科学研究者，依次是源自新墨西哥州立理工学院的Ni Huang和Yili Hong，和源自印第安纳理工学院的Gordon Burtch。
越来越多的在线平台为了补充自身的使用者，与大型的SNS互联网中文网站如Facebook、Twitter等进行资源整合，这种现象称为SNS互联网资源整合（Social Network Integration）。资源整合的方式有SNS账号登录（social login）、连接到好友(facebook connect)、快速个性化(instant personalization)等。这些资源整合在提供便利和个性化服务的同时，触发了更强的社会临场感，即意识到自己的听众通常是自己的好友。
这种资源整合激发的社会临场感会怎样影响使用者评论文本的造成呢？会增加在线评论的数量吗？会增加评论中情绪性表达吗？认知性表达呢？否定表达呢？
理论与假设
（1）数量影响评论数量增加的机制：资源整合后新使用者增加，互动增加，评论的社会回报提高；评论数量减少的机制：匿名性减弱，害怕社会职责；
（2）心理过程影响情绪性表达增加的机制：社会分享的情绪广播理论认为用情绪性表达是内在动力，因为有利于情绪泄露；认知性表达减少机制：与情绪性表达是基本相反的过程，在不同的脑区进行；
（3）抑制作用否定表达减少的机制：否定表达不利于积极社会形象的建立。
科学研究方法
2009年7月2日，Yelp开始采用Facebook Connect功能，允许消费者使用Facebook账号登录，并在使用者写好评论后，提供分享到Facebook的功能，该功能是使用者选择设置的。2010年12月21日，TripAdvisor采用Instant Personalization功能，自动向使用者展示自己Facebook好友的旅行活动和评价行为、最受自己Facebook好友欢迎的地点排名等，该功能是默认设置的。
科学研究者从美国五大城市在Yelp和TripAdvisor上可以匹配上的餐厅中随机选择出一定数量的餐厅，被选中餐厅的所有评论，包括评论时间、评分、评价文本文本、评论者资料和餐厅信息。
评论数量为一个月内使用者向平台提交的对某个餐厅的评论总数。语言风格使用文本分析工具Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC)处理，通过事先定义好的词语在评论中所占的比例来度量该类词语在评论中的出现程度。情绪性表达，如高兴、哭泣、抛弃；积极情绪，如爱、友好、可爱；消极情绪，如受伤、丑恶、肮脏；认知性表达，如因为、知道、应该；否定表达，如不、没有、从来不。由于存在稀疏性问题和变量分布偏态问题，科学研究者剔除了评论数量或语言风格中的变量值为0的样本。
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分析方法及结果
差分法（difference-in-differences ）：2009年7月2日Yelp开始采用Facebook Connect功能的实验组为Yelp上的评论活动，对照组为TripAdvisor上评论活动。2010年12月21日，TripAdvisor采用Instant Personalization功能的实验组为TripAdvisor上的评论活动，对照组为Yelp上评论活动。观测时间为从2008年7月到2012年7月。
构建双处理差分法模型，TripAdvisor组的虚拟变量与TripAdvisor采用instant personalization前后的虚拟变量交叉项的系数Beta2和Yelp组的虚拟变量与Yelp采用Facebook Connect前后的虚拟变量交叉项的系数Beta4依次反映了两次处理效应。
数据分析结果表明所有假设得到支持。TripAdvisor采用instant personalization功能后，平均每个月每个餐厅评论数量增加1.275条（29.84%），情绪性表达增加了0.078（1.02%），认知性表达减少了0.115（0.75%），否定表达减少了0.086(7.34%)。Yelp采用Facebook Connect后平均每个月每个餐厅评论数量增加1.275条（29.84%），情绪性表达增加了0.776（9.98%），认知性表达减少了0.386（2.52%），否定表达减少了0.058(5.01%)。
鲁棒性检验：
（1）使用者层面分析，以使用者注册的时间是在TripAdvisor采用instant personalization功能之前还是之后作为自变量，与结果变量进行回归，不显著，排除采用该功能后吸引到的使用者本身具有结果变量体现的特征的说明；
（2）证伪测试，将原来的计量模型以普通词语的出现为结果变量，不显著，降低了其他机制说明的可能性；
（3）用Seemingly unrelated regression (SUR)估算计量模型，放松对于不同样本间残差项互不相关的，即不同餐馆-月份的样本之间相互不影响的假设；
（4）用固定效应泊松回归估计计量模型，因为评论数量和语言风格本质上是计数的；
（5）通过加入月份虚拟变量，控制可能的季节趋势；
（6）分开成两个单处理模型进行处理，排除两个处理之间的相互影响；
（7）DID平行趋势假定检测，通过动态DID模型，画出处理行为与月份交叉项的系数随着月份的变化图，发现处理发生前的趋势与处理发生后的趋势没有相关性。
结论
与SNS互联网的资源整合，增加了评论数量、评论中情绪性表达，其中积极情绪表达增加，负面情绪表达减少，减少了评论中认知性情绪表达、否定表达。总体来说，增加了评论数量，削弱了评论质量。
启示
理论启示：（1）将SNS媒体价值和影响拓展到在线评论造成上；（2）将社会临场感的影响拓展到在线评论的造成上；（3）证明匿名性会影响语言的使用；（4）将在线评论的社会性方面，拓展到语言特点。
实践启示：（1）与SNS互联网资源整合特别适合使用者造成文本不足的平台；（2）在与SNS互联网资源整合时，注意采用配套的措施防止评论质量降低，如防止情绪性表达的大量使用，鼓励认知性表达的使用。
局限与未来科学研究
（1）自我选择偏差不能完全排除，因为责任撰稿中虽然知道TripAdvisor采用instant personalization是默认设置（opt-out），Yelp采用Facebook Connect是使用者设置（opt-in），但是数据不足以支持进一步分析这两种不同设置造成的影响。未来科学研究希望可以分离出使用者自我选择的影响；
（2）对于两种处理效应的相对大小无法得出具有鲁棒性的结果；
（3）DID平行假定无法完全被验证，因为两个平台还是会有没有完全控制的不同之处。
参考文献：
Huang, N., Hong, Y., & Burtch, G. (2017). Social Network Integration and User Content Generation: Evidence from Natural Experiments.
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