資訊超載、社交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避行為之 多元迴歸

本研究採用多元迴歸分析方法，探究使用者資訊超載、社交超載、負面情 緒、社群媒體倦怠與資訊迴避行為的關係及其解釋力。茲將分析結果說明如下。

一、資訊超載、社交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避行為之迴歸方程 式

研究者採用多元迴歸方法進行分析，藉以了解本研究填答者的資訊超載、社 交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避行為的影響力。分析結果顯示，所 有自變項對依變項的整體解釋力為 56%，且所有變項兩兩間簡單相關並達顯著水 準，如表 4-8 所示，表中同時列出每個變項的平均數與標準差。以資訊超載、社 交超載、負面情緒、社群媒體倦怠預測資訊迴避的迴歸方程式為：資訊迴避= -2.289+.338 資訊超載+.095 社交超載+.569 負面情緒+1.646 社群媒體倦怠。R²=.557

（調整後的 R²=.555），相關顯著，F(4,1048)=329.33，p<.001，預估的標準誤

=10.99。換言之，臉書使用者的資訊迴避行為有 56%可以用資訊超載、社交超 載、負面情緒、社群媒體倦怠來解釋。而整體迴歸模式達到顯著，表示前述的 56%解釋力具有統計意義。同時，所以自變項對資訊迴避的獨有變異（unique variance）皆達顯著水準，所有自變項的 γ 值、beta 值與顯著檢定結果列於表 4-9。

表 4-8 各變項對資訊迴避之多元迴歸分析摘要表

資訊迴避 資訊超載 社交超載 負面情緒 社群媒體倦怠 資訊超載 .586**

社交超載 .383** .356**

負面情緒 .504** .536** .439**

社群媒體倦怠 .665** .532** .273** .376**

平均值 69.40 61.77 58.39 18.41 21.16 標準差 16.48 10.41 18.67 4.93 4.59

**<.01.

表 4-9 多元迴歸分析之自變項 γ 值、beta 分配、顯著檢定結果

γ值 beta 分配 t(1048) 顯著性 資訊超載 .162 .213 7.88 .000 社交超載 .095 .107 4.62 .000 負面情緒 .136 .170 6.61 .000 社群媒體倦怠 .384 .459 18.69 .000

二、資訊超載、社交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避行為之路徑分析 路徑分析（path analysis）又可稱為徑路分析、結構方程式模式（structure equation models, SEM）。使用路徑分析的目的，是因為假設或懷疑多重變項間具 有因果關係。在路徑分析中，變項必須是連續變數；兩兩變數間的徑路係數

（path coefficient）即為迴歸分析中的標準化迴歸係數，而此二變數間的效果則稱 為直接效果（direct effect）。如果自變數對依變數產生影響時有透過其他中介變 數（mediated variable），則稱為間接效果（indirect effect）。直接效果加間接效 果為總效果。

在本研究中，研究者採用路徑分析方法，加以驗證 ：（1）資訊超載與社交 超載具有相關關係，（2） 資訊超載與社交超載會影響負面情緒，（3）資訊超 載、社交超載、負面情緒會影響社群媒體倦怠，（4）資訊超載、社交超載、負 面情緒、社群媒體倦怠會影響資訊迴避程度。茲將路徑分析結果敘述如下。

首先，透過迴歸分析結果可知，資訊超載與社交超載的 Pearson 相關係數 為.36，p<.001，顯示資訊超載與社交超載僅為低度相關。其後，研究者以多元迴 歸分析了解資訊超載與社交超載對負面情緒之影響，分析結果顯示資訊超載與社 交超載對負面情緒均有直接效果，路徑分數分別為.44（p<.001）與.28

（p<.001）。

至於在資訊超載、社交超載、負面情緒對社群媒體倦怠的影響方面，經由迴 歸分析結果指出，此三個自變項對依變項皆具有直接效果，其中，資訊超載對社 群媒體倦怠的直接路徑分數為.45（p<.001），社交超載為.07（p<.05），負面情 緒為.10（p<.05）。由上述可知，資訊超載對社群媒體倦怠的影響，除了具有直 接效果之外，尚具有一個由負面情緒中介的間接效果，此間接效果的強度為兩個 直接效果的乘積，因此為.45*.10=.05，資訊超載對社群媒體倦怠的總效果

為.45+.05=.50。同時，社交超載亦透過負面情緒作為中介變項，對社群媒體倦怠 產生影響，此間接效果為.07*.10=.01，社交超載對社群媒體倦怠的總效果

為.07+.01=.08。

最後，在資訊超載、社交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避的影響 方面，經由迴歸分析結果可知，此四個自變項對依變項皆具有直接效果。資訊超 載對資訊迴避的直接路徑分數為.21（p<.001），社交超載對資訊迴避的直接路徑 分數為.11（p<.001），負面情緒對資訊迴避的直接路徑分數為.17（p<.001），社 群媒體倦怠對資訊迴避的直接路徑分數為.46（p<.001）。進一步考慮中介變項的 影響，則資訊超載以社群媒體倦怠為中介變項，對資訊迴避的間接路徑分數 為.21*.46=.10，負面情緒以社群媒體倦怠為中介變項，對資訊迴避的間接路徑分 數為.17*.46=.08，社交超載以社群媒體倦怠為中介變項，對資訊迴避的間接路徑 分數為.11*.46=.05。

各自變項對依變項的效果如下圖所示。

圖 4-1 資訊超載、社交超載、負面情緒、社群媒體倦怠對資訊迴避之路徑分 析

社群媒體倦怠 資訊超載

社交超載

負面情緒 資訊迴避

.36**

.28**

.44**

.07*

.45**

.10* .46**

.21**

.11**

.17**