服飾搭配社群圖像訊息呈現對資訊串聯影響之研究

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(1)國立臺灣師範大學圖文傳播學系碩士論文. 服飾搭配社群圖像訊息呈現對資訊串聯影響之研究 The effects of different collocated images of virtual fashion communities on information cascades. 研究生：陳家瑜指導教授：楊美雪教授. 中華民國一百零八年八月.

(2) 中文摘要隨著虛擬社群的主題日新月異，以服飾搭配為主題的興起，藉由虛擬社群的機制，時尚潮流消費者能夠抓住當下流行趨勢，掌握最新的服飾搭配技巧，並分享自己的服裝風格。服飾搭配社群的內容主要是視覺上的，其中以圖像為主的訊息更容易受到關注。本研究旨在探討服飾搭配社群中的圖像呈現對資訊串聯之影響，以準實驗法進行，為 2（人像：有人像、無人像）× 3（搭配：無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）雙因子組間設計，共六組實驗組合，依變項為資訊串聯，共 90 位研究對象。研究結果顯示，人像對資訊串聯具顯著影響；搭配對資訊串聯無顯著影響；人像、搭配兩個變項的交互作用對對資訊串聯並無顯著影響。. 關鍵字：服飾搭配社群、圖像訊息、資訊串聯. I.

(3) Abstract With the rise of virtual communities, consumers can readily catch current trends, the latest coordination of outfits, and also share their own dressing styles. The content within these virtual fashion communities is mainly visual. Compared with other virtual communities, the image information presented, especially for collocated images, mainly focuses on the matching of outfits. With user-generated content, these images can induce popular trends of outfit accessorizing. Furthermore, frequent participation and message spreading influences the recipients of other messages. Through the influence of these messages, consumers often form their own behaviors or attitudes, which strongly influence the purchasing behavior of other customers. This study adopts the quasi-experimental method, which is a 2 (Portrait: with model, without model) x2 (Outfit: without matching, with scarf, with scarf and hat) experimental design, with a total of six experimental groups, according to the variable information cascades. The results of the study showed that: 1) portrait has significant effect on information cascades; 2) outfit has no significant effect on information cascades; and 3) portrait and outfit have no interactive effect on information cascades.. Keywords: virtual fashion communities, collocated images, information cascades. II.

(4) 目次中文摘要.........................................................................................................................I Abstract ......................................................................................................................... II 目次.............................................................................................................................. III 圖次............................................................................................................................... V 表次.............................................................................................................................. VI 第壹章第一節第二節第三節第四節第五節第貳章第一節第二節第三節第四節第參章第一節第二節第三節第四節第五節第六節第肆章第一節第二節第三節第四節第伍章. 緒論............................................................................................................ 1 研究背景與動機......................................................................................... 1 研究目的與問題......................................................................................... 6 名詞釋義..................................................................................................... 7 研究範圍與限制......................................................................................... 8 研究流程..................................................................................................... 9 文獻探討.................................................................................................. 10 服飾搭配社群的內涵與影響................................................................... 11 服飾搭配社群的圖像訊息呈現 ............................................................... 16 資訊串聯的內涵與應用 ........................................................................... 21 文獻探討小結........................................................................................... 27 研究設計.................................................................................................. 28 研究架構................................................................................................... 28 研究方法................................................................................................... 29 研究對象................................................................................................... 31 研究工具................................................................................................... 32 研究實施................................................................................................... 38 資料分析................................................................................................... 40 研究結果與討論...................................................................................... 41 信度分析及敘述性統計 ........................................................................... 41 不同人像的呈現對資訊串聯影響 ........................................................... 44 搭配配件的多寡對資訊串聯影響 ........................................................... 46 不同人像訊息呈現與搭配配件多寡組合對資訊串聯交互影響 ........... 48 研究結論與建議...................................................................................... 51. 第一節研究結論 ................................................................................................... 51 第二節研究建議 ................................................................................................... 53 III.

(5) 參考文獻...................................................................................................................... 55 一、中文文獻.......................................................................................................... 55 二、英文文獻.......................................................................................................... 56 附錄一預試問卷........................................................................................................ 66 附錄二預試實驗情境................................................................................................ 67 附錄三正式實驗問卷................................................................................................ 69 附錄四正式實驗情境................................................................................................ 70. IV.

(6) 圖次圖 1-1 研究範圍............................................................................................................ 8 圖 1-2 研究流程圖........................................................................................................ 9 圖 3-1 研究架構圖...................................................................................................... 28 圖 4-1 資訊串聯的邊緣平均數.................................................................................. 49 圖 4-2 資訊串聯的邊緣平均數.................................................................................. 50. V.

(7) 表次表 3-1 預試實驗組合.................................................................................................. 29 表 3-2 正式實驗組合.................................................................................................. 30 表 3-3 預試實驗組別之自變項水準及實驗情境...................................................... 33 表 3-4 正式實驗組別之自變項水準及實驗情境...................................................... 35 表 3-5 資訊串聯問卷構面信度分析.......................................................................... 39 表 4-1 樣本結構表...................................................................................................... 41 表 4-2 年齡與服飾搭配社群使用年資交叉表.......................................................... 42 表 4-3 問卷敘述性統計結果...................................................................................... 42 表 4-4 不同人像呈現-敘述性統計結果 .................................................................... 44 表 4-5 不同人像呈現-單因子變異數分析結果 ........................................................ 44 表 4-6 不同人像呈現-獨立樣本 T 檢定 .................................................................... 45 表 4-7 搭配配件多寡-敘述性統計結果 .................................................................... 46 表 4-8 搭配配件多寡-單因子變異數檢定結果 ........................................................ 46 表 4-9 搭配配件多寡-單因子變異數分析結果 ........................................................ 46 表 4-10 搭配配件多寡-LSD 事後檢定結果 .............................................................. 47 表 4-11 不同人像訊息呈現與搭配配件多寡組合-變異數同質性檢定結果 .......... 48 表 4-12 不同人像訊息呈現與搭配配件多寡組合-變異數分析結果 ...................... 48 表 4-13 不同人像訊息呈現與搭配配件多寡組合-邊緣平均數比較表 .................. 49. VI.

(8) 第壹章緒論本章將針對研究起源、目的、範圍以及過程進行概述，並將其分為五節，分別為研究背景與動機、研究目的與問題、名詞釋義、研究範圍與限制以及研究流程。. 第一節研究背景與動機一、服飾搭配社群是時尚潮流消費者交流的重要渠道年輕一代透過社群網路服務（SNS，Social Network Services），發展出虛擬社群，並利用圖像與文字訊息進行互動，傳遞時尚潮流資訊的趨勢（McCormick & Livett, 2012）。隨著虛擬社群的發展，消費者透過不同主題的網路社群，對品牌及其商品進行評論、分享，影響彼此的購買決策（Ericsson International, 2015）。而服飾搭配社群的興起，藉由虛擬社群的機制，時尚潮流消費者能夠抓住當下流行趨勢，掌握最新的服飾搭配技巧（Lin, Xu, Zhou, & Lee, 2015）。 McCormick 與 Livett（2012）指出，服飾搭配社群提供個人風格與時尚趨勢的討論、分享，並定期的提供使用者即時的時尚潮流資訊，對時尚潮流消費者變得越來越重要。時尚潮流消費者經常瀏覽服飾搭配的社群，將自己歸類為有影響力的時尚領導者，並認為自己是服飾搭配建議的良好來源，提供大量的訊息，展現自己的時尚理念（Mohr, 2013）。除此之外，東方線上（2015）也提到，關注時尚潮流的消費者不僅媒體接觸率高，更頻繁地使用社群追蹤流行時尚資訊，除了關注時尚品牌、產品以及風格趨勢，也會拍下自己的風格搭配或是流行單品，與親朋好友分享個人品味，這不僅增加消費者的時尚意識，更啟發了其他消費者的服飾搭配創意（Goldsmith & Clark, 2008；McCormick & Livett, 2012；Lee & Workman, 2013）。而服飾搭配社群提供品牌活躍的消費群體參與溝通的管道，透. 1.

(9) 過分享、評論，產生對時尚感興趣的小團體，不僅可以將品牌和產品傳達給消費者，也可以與潛在目標群體緊密聯繫（Halvorsen, Hoffmann, Coste-Manière, & Stankeviciute, 2013）。因此，服飾搭配社群對時尚潮流消費者而言，不僅能夠在進行購買決策前了解品牌相關資訊，更能於社群中尋求意見，降低購買時的知覺風險；購買後，也能透過服飾搭配社群分享自己的服飾搭配，展示自己的個人風格及品味（Song, Hwang, Kim, & Kwak, 2013；Lee & Workman, 2013）。總的來說，服飾搭配社群已成為時尚潮流資訊主要傳播的管道（Goldsmith & Clark, 2008）。時尚潮流消費者透過服飾搭配社群，產生使用者原生內容，並與其他社群成員進行社交互動（McCormick & Livett, 2012）。此外，服飾搭配社群是代表性的訊息追求導向社群類型，透過社群使用者的時尚潮流訊息互動，使消費者暴露於時尚訊息之後，改變他們的態度和行為（Song et al., 2013)。因此，服飾搭配社群是時尚潮流消費者交流的重要渠道。二、圖像訊息是服飾搭配社群主要的訊息呈現形式 Yamaguchi、Berg 與 Ortiz（2014）指出，服飾搭配社群的內容主要是視覺上的。與其他照片呈現的虛擬社群相比，服飾搭配社群所呈現的照片主要聚焦於服飾的搭配，並透過視覺的使用者原生內容，創造服飾搭配的流行（東方線上 2015）。Kulmala、Mesiranta 與 Pekka（2012）提到，使用者透過服飾搭配社群分享了各種討論主題，這些內容大致是由衣著照片為主。因此，服飾行銷人員可以使用服飾搭配社群，透過圖像訊息的呈現，展示人們在現實生活中如何搭配其服飾產品，並提供與風格、造型相關的訊息（Cho & Workman, 2015）。Eisenman （2013）也指出，展現服飾搭配的形式通常以有形設計屬性傳達功能、美學以及符號信息，其中美學信息則涉及產品觸發的感覺反應，因此多以圖像訊息作為主要的呈現形式。 2.

(10) 對服飾類消費者來說，以圖像為主的訊息呈現更容易被其所接受，尤其以圖佔 75%、文佔 25%，為最佳的比例（韓豐年等人，2010）。服飾搭配社群中的訊息呈現與品質是非常重要的，尤其在社群中，消費者以圖像搭配文字訊息的形式進行互動（Song et al., 2013）。Joo、Li、Steen 與 Zhu（2014）指出，為消費者提供圖像訊息，不僅能夠使消費者能夠降低線上購物的風險，透過圖像訊息呈現服裝的搭配與美學訊息，都有助於滿足尋求實用和享樂的線上虛擬經驗的消費者（McCormick & Livett, 2012）。服飾搭配依賴於美學風格的不斷變化，這些風格的變化主要通過視覺圖像向大眾宣傳（Choi & Au, 2016）。Barry 與 Phillips（2015）也提到，通過圖像訊息，將服裝風格引入公眾，品牌經營者更能以構造這些風格，使消費者更容易接收相關訊息，進而影響其購買決策。服飾搭配社群成為服飾潮流消費者們展現自我品味的空間（Safitri, 2017）。透過圖像訊息的傳播，表達對時尚的興趣和意見，也刺激了消費者的參與，提高社群的忠誠度（Duffy & Hund, 2015）。而藉由這樣的圖像互動，將文字的敘述具體化，模糊了品牌與消費者界限，更造就了當代參與文化的時代（Palmgren, 2010；Duffy & Hund, 2015）。三、虛擬社群中的資訊串聯能加速訊息的傳播 Oberhammer 與 Stiehler（2001）認為，資訊串聯始於網絡群體接收資訊後，透過學習或模仿，進行的資訊採用行為。Myer、Zhu 與 Leskovec 等人（2012）認為產生資訊串聯有兩個途徑：虛擬社群中的連結或外部網絡資源。其中，資訊透過虛擬社群的鏈接傳播方式是產生資訊串聯的最佳途徑（Yoo, Rand, Eftekhar, & Rabinovich, 2016）。Myers 等人（2012）的研究也發現，虛擬社群如 Twitter 中，有 71%的訊息可歸因於訊息串聯的效果，其餘 29%則是由外部網絡所觸發。而資訊串聯在虛擬社群上特別突出的原因，Duan、Gu 與 Whinston（2009）則歸因 3.

(11) 於虛擬社群中大量的訊息，提供使用者更多的選擇。使用者頻繁地參與以及訊息擴散的速度，大量受眾群體也會產生資訊串聯的一致性。Leskovec（2011）也認為，虛擬社群透過使用者間的社交互動，傳播相關資訊，所涵蓋的受眾相比其他傳播途徑更廣。Bikhchandani、Hirshleifer 與 Welch（2008）認為，資訊串聯產生最簡單的原因，是由於個人對於他人或是趨勢有相同的信念以及決策，透過觀察與學習，資訊串聯的內容產生了一致性，並且短暫且快速地傳播。社群提供了個人訊息渠道和大眾媒體之間的聯繫，透過多媒體的共享，社群中的使用者也成為訊息的生產者，並提供了潛在消費者許多新的機會和挑戰（Leskovec, 2011）。透過虛擬社群聯繫、傳播的品牌或產品訊息，比起品牌自己提供的訊息更為可靠，這是因為同儕之間具有同質性的偏好，進而加強消費者對訊息的信任（Li & Wu, 2014）。因此，在許多虛擬社群（如 Facebook 和 Twitter）上，分享或轉發功能允許使用者與朋友或追隨者分享他人的內容。隨著內容從用戶轉發給用戶，可以形成大量的資訊串聯（Cheng, Adamic, Dow, Kleinberg, & Leskovec, 2014）。四、建立資訊串聯有助於時尚潮流消費者的消費決策 McCormick 與 Livett（2012）指出，在網絡時尚界，消費者一直在尋求涉及高水平互動的經驗。提供關於時尚和趨勢的資訊不僅可以提高互動水平，更能產生資訊串聯，創造時尚潮流。而提供時尚潮流資訊也為品牌提供了與消費者建立關係的機會（Bikhchandani et al., 2008）。根據 McCormick 與 Livett（2012）研究結果顯示，年輕一代的消費者較其他族群關心自己的外表，因此對購買和瀏覽時尚服裝更感興趣。透過品牌與產品的高參與度，除了可以增加消費者的購買時信心，更能加速推動其購買決策（Duffy & Hund, 2015）。服飾搭配社群使用者經由使用者的原生內容，產生資訊串聯，影響彼此的購買決策，這是因為時尚潮流消費者視其為時尚潮流資訊的可靠來源（Safitri, 2017）。Halvorsen 等人（2013）也 4.

(12) 提到，透過服飾搭配社群的廣告傳播所造成的資訊串聯，使得其影響力超越傳統廣告，並為品牌提供了與市場溝通的機會。服飾搭配社群中，時尚領導者提供服飾潮流訊息，並影響其他訊息的接收者，並藉由訊息的影響，消費者往往形成自己的行為或態度，產生資訊串聯（Song et al., 2013)。其中，服飾類產品屬於高度參與的產品類別，這類具有高認知需求的時尚潮流消費者對網路上的時尚潮流訊息非常感興趣，並強烈而積極地分享訊息（Li & Wu, 2014)。不僅如此，具有更多時尚知識的消費者在購買產品之前更可能再搜索產品訊息（Song et al., 2013)。透過雙向溝通的社群平台，消費者間訊息分享的循環，資訊串聯就會產生（Abedniya & Mahmouei, 2010）。虛擬社群中的資訊串聯不僅增強了訊息的傳播速度，因為他們與其他消費者分享訊息和建議，因此追隨者尋求他們作為關於服裝和時尚潮流的訊息來源，並對強烈影響其他消費者的購買行為（Goldsmith & Clark, 2008；Kim & Ko, 2010）。. 5.

(13) 第二節研究目的與問題本研究旨在探討服飾搭配社群中的圖像訊息對資訊串聯之影響。據此，本研究擬定研究目的與問題並分述如下：一、研究目的（一）比較服飾搭配社群圖像訊息中，不同人像的呈現對資訊串聯的影響。（二）比較服飾搭配社群圖像訊息中，搭配配件的多寡對資訊串聯的影響。（三）探討服飾搭配社群圖像訊息中，不同人像呈現與搭配配件多寡組合，對資訊串聯是否有交互影響。二、研究問題（一）不同人像的呈現對資訊串聯的影響為何？（二）搭配配件的多寡對資訊串聯的影響為何？（三）不同人像呈現與搭配配件多寡組合，是否會交互作用影響資訊串聯？. 6.

(14) 第三節名詞釋義本節茲將本研究提及重要名詞，定義如下：一、服飾搭配社群服飾搭配社群可以被視為分享和尋找關於服飾搭配相關的技巧和建議的平台，使用者透過服飾搭配社群能夠展現個人服飾搭配以及分享其他相關訊息（Thomas, Peters, & Tolson, 2007；Kulmala et al., 2012）。二、圖像訊息 Kulmala 等人（2012）指出，使用者透過服飾搭配社群分享有關服飾搭配的圖像訊息，其可視化的訊息量相當龐大，圖像訊息成為社群的主要訊息呈現形式（Lewinski et al., 2014）。本研究根據文獻整理將服飾搭配社群中的圖像訊息分為不同的人像呈現（有人像、無人像）與搭配配件的多寡（無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）（Li, Cao, Zhu, & Luo, 2017）。三、資訊串聯 Oberhammer 與 Stiehler（2001）指出，網絡群體接收資訊後，認為資訊具參考性，並透過學習或模仿，進而分享的串聯行為，係為資訊串聯（Bikhchandani et al., 2008；Elsharkawy, Hassan, Nabhan, & Roushdy, 2016）。經文獻整理將資訊串聯分為四個面向，分別是資訊認同、資訊參考、資訊模仿以及資訊分享，其中只要符合任一面向，資訊串聯就可能成立（Easley & Kleinberg, 2010）。. 7.

(15) 第四節研究範圍與限制一、研究範圍虛擬社群是產生資訊串聯的最佳途徑（Yoo et al., 2016）。伴隨著虛擬社群的蓬勃發展，其主題也日趨多元，例如 3C 產品、美妝保養等，其中以服飾搭配為主題的虛擬社群，將衣著圖片作為主要的訊息的呈現，具有獨特處，因此，本研究聚焦在服飾搭配社群。然而過往文獻僅將服飾搭配社群的圖像呈現進行初步分類，檢視不同類型的圖像呈現所獲得的關注與評論多寡，並無深入探究、比較其對資訊串聯的影響，因此本研究鎖定「人像」及「搭配」對資訊串聯的影響。研究範圍如下圖：. 圖 1-1 研究範圍二、研究限制本研究僅以服飾搭配社群中圖像訊息的呈現，探討其對資訊串聯的影響，因此研究結果不一定能推論至其他虛擬社群。研究對象為曾經使用或瀏覽過服飾搭配社群的使用者，研究結果是否能推論至研究對象以外的群眾，則持保留態度。. 8.

(16) 第五節研究流程本研究在確立研究主題、目的以及問題後，接著進行相關文獻的蒐集與討論，以統籌作為本研究之理論基礎，再根據理論基礎建立研究架構與研究方法，研究流程詳如圖 1-2 所示。. 圖 1-2 研究流程圖. 9.

(17) 第貳章文獻探討人們越來越頻繁地透過虛擬社群與他人進行互動，除了提供資訊、尋找建議以及增加知識外，消費者能夠透過不同主題的虛擬社群，對品牌及其商品進行評論、分享，並影響彼此的購買決策（Abedniya & Mahmouei, 2010；Ericsson International, 2015）。Chittenden（2010）指出，越來越多的時尚潮流消費者透過服飾搭配社群，展示自己的個人服飾搭配風格以及個人品味，其中大約 70％的使用者是女性（Abidin，2016）。透過服飾搭配社群，消費者能夠分享他們的搭配經驗以及訣竅，這不僅啟發了其他消費者的服飾搭配創意，更有助於其他消費者降低購買時的知覺風險（McCormick & Livett, 2012；Lee & Workman, 2013；Mohr, 2013）。在虛擬社群中，可視化的訊息量相當龐大，圖像訊息成為社群的主要訊息呈現形式（Naderi, 2011）。Fleming 與 Levie（1993）提到，圖像通常較文字訊息更讓人容易回憶，也更有效的讓人記得。隨著不同主題的虛擬社群蓬勃發展，Cho 與 Workman（2015）指出，在所有產品類別中，服飾類產品普遍被認為是高參與度的產品類別，且最需要先透過視覺來感受產品（Yamaguchi et al., 2014），因此圖像訊息成為時尚潮流社群中的主要訊息呈現形式（Lewinski et al., 2014）。其中，虛擬社群藉由網路在資訊串聯中發揮著重要作用，人們透過虛擬社群能夠發表自己認為有用或是有趣的資訊，當這些資訊透過同儕重複地分享時，就會在網絡上散佈，並產生資訊串聯（Rattanaritnont, Toyoda, & Kitsuregawa, 2012； Elsharkawy et al., 2016）。因此，服飾搭配社群不僅能提升消費者於網路經驗的享樂效果，進而緊密地連結消費者，加強社群內的資訊串聯（McCormick & Livett, 2012）。本章共分四節，將依序針對服飾搭配社群的內涵與影響以及其內容訊息的設計、資訊串聯的內涵與應用，最後再以文獻探討小結總結。 10.

(18) 第一節服飾搭配社群的內涵與影響 Rheingold（1993）始將虛擬社群定義為「成員於網路虛擬空間進行交流，所形成的社會集合體」，並認為不同的個體會集中形成一個社群，是因為有著相同的信念或是興趣。有別於傳統媒體形式，虛擬社群增加了訊息傳播的速度，社群使用者不只是被動的訊息接收者以及生產者，更進一步成為訊息的傳播者（Tsimonis & Dimitriadis, 2014；蘇柏全、池文海、符定國，2015）。本節將依序探討虛擬社群的影響以及服飾搭配社群的內涵、特性與功能。一、虛擬社群的影響資策會（2015）的調查報告指出，消費者會依據其消費需求，選擇相同屬性的虛擬社群尋找相關資訊，其中 42.1 %的消費者認為透過特定主題的虛擬社群有助於搜尋詳細的相關資訊。社群與行銷結合的概念興起，透過虛擬社群的機制，更有助於影響消費者的購買行為，因此消費者接觸越多流行資訊，越容易接受與其相關的行銷資訊，也代表著更多的消費刺激（Craig Chen, 2011）。根據相關文獻整理，將虛擬社群對產業的影響分為消費者以及品牌經營者兩個部分進行探討。（一）對消費者的影響根據 Lin 等人（2015）的研究指出，服飾搭配社群使用者在同一環境中會影響彼此的時尚品味，尤其這類型的社群成員更容易接受來自其他使用者發布的意見以及廣告等相關行銷訊息（Thomas et al., 2007）。東方線上（2015）也指出，使用者經常在主題社群中獲得商品資訊，有 33.5%的人認為這既是廣告資訊也是生活資訊，因此消費者的接受度較高。透過虛擬社群交流，使用者能夠不受地區限制，彼此分享和學習服飾搭配的相關資訊，並幫助他們做出購買決定（Thomas et al., 2007）。 11.

(19) 社群互動的需求與參與的頻率有關，當使用者欣賞同儕的評論或分享品牌相關內容的頻率越高時，產生的社會效益也相對提高（Wolny 與 Mueller, 2013）。因此，當使用者向同儕提供建議或評論趨勢時，不僅對使用者自我呈現具有正面影響，在評估替代品時，他們更有可能信任其他使用者的購買經驗，直接影響其購買意願（Thomas et al., 2007）。（二）對品牌經營者的影響虛擬社群在當代行銷中發揮著重要作用（Kulmala et al., 2012）。透過虛擬社群，除了能使品牌傳遞的訊息更容易被看見，更能將越來越多的消費者與品牌連結起來，加強消費者的對品牌的投入（Tsimonis & Dimitriadis, 2014）。當消費者透過服飾搭配社群進行互動時，不僅能扮演了訊息的接收者，更可能充當意見領袖，提供其他消費者時尚潮流以及品牌相關資訊，消費者的接受度也相對提高（Abedniya & Mahmouei, 2010；Yoon & Han, 2012）。因此，品牌不能忽視由虛擬社群成員的交流，這些社群的影響力正在不斷增長，成功的品牌策略之一就是與這些日益流行的社群合作，行銷人員更可以成為社群的活躍成員，將社群充當訊息管道（Wiedmann, Hennigs, & Langner, 2010； Pihl, 2014）。不僅如此，Wolny 與 Mueller（2013）也指出，品牌藉由與社群的合作，透過舉辦競賽、贊助合作等，與消費者互動，品牌行銷人員可以更輕易地了解產業趨勢，並進行非正式的市場研究、觀察消費者的口碑動向，甚至吸引更多品牌追隨者（Koa, Chun, Song, & Kim, 2013；Pihl, 2014）。二、服飾搭配社群的內涵、特性與功能服飾搭配在國外一直都是熱門的主題，服飾搭配社群能夠使關注時尚潮流的消費者抓住當下流行趨勢，掌握最新的搭配技巧（Lin et al., 2015）。服飾搭配使. 12.

(20) 用者已經成為時尚領域的主要參與者，透過社群分享自己的照片，除了建立自己的風格，也成為服飾搭配社群的核心（Rocamora, 2011）。自西元 2011 年起，台灣也開始發展服飾搭配社群，像是美圖牆、O SHa’Re 以及搭配 Dappei 等（林士淵，2013）。以下將針對服飾搭配社群的意涵、特性以及呈現的功能進行探討。（一）服飾搭配社群的意涵 Kulmala 等人（2012）指出，服飾搭配社群可以被視為分享和尋找關於服飾搭配相關的技巧和建議的地方。與其它社群相比，服飾搭配社群聚焦於使用者的個人服飾搭配，並藉由使用者的原生訊息傳播，創造時尚的流行（Yamaguchi et al., 2014）。使用者透過服飾搭配社群展現個人服飾搭配以及分享品牌資訊，並結合其他風格趨勢以及行銷相關訊息，形成了社群的核心價值（Thomas et al., 2007）。其中，使用者的個人風格在服飾搭配社群中不僅發揮了關鍵作用，更作為服飾搭配社群與使用者互相連結的重要因素（Pihl, 2014）。這是因為使用者透過服飾搭配社群展示自身的服飾搭配，同時也啟發了其他使用者的搭配靈感，這樣的互動不僅增強使用者之間的情感連結，更提高了使用者對服飾搭配社群的忠誠度（Kulmala et al., 2012）。（二）虛擬社群與服飾搭配特性結合服飾搭配透過與虛擬社群的結合，除了展現虛擬社群的特性，更產生了「替代性」，並影響消費者的消費習慣（Ericsson International, 2015）。 1. 社群即時性社群的即時性，使消費者得以藉由虛擬社群與他人建立並維持關係，進而影響其購買行為（林郁翔、江浩平，2014）。羅以琳（2012）也提到，社群與購物的結合能讓消費者即時看到社群中朋友關注、購買的商品。. 13.

(21) 2. 社群互動性 Liang 與 Chou（2014）在研究中針對時尚潮流消費者與 3C 類消費者進行比較，結果發現時尚潮流消費者較 3C 消費者更重視社群互動。藉由消費者於社群中的互動提升產品的能見度，並創造品牌的資訊串聯，不僅能達到有效的廣告效果，更能增加消費者的品牌認知，進而產生購買意願（Hajli, 2015；曾素秋、陳益壯、陳慶堂，2014）。 3. 服飾搭配替代性根據 Hajli（2015）研究結果，透過社群網站分享自身商品經驗的消費者越來越多。消費者通常會被社群中其他消費者所展示的商品經驗所吸引（Liang & Chou, 2014）。Smith、Johnston 與 Howard（2005）的研究中也提到，比起透過文字描述，以圖片展示消費者商品經驗，消費者對訊息的接受度相對較高。不僅如此，東方線上（2015）的調查報告指出，關注時尚潮流的消費者藉由拍下自己的風格服飾搭配或是流行單品與親朋好友分享個人品味。這不僅提供時尚潮流消費者「替代性」經驗，更增加其資訊接收的強度（周芳宜，2009）。（三）虛擬社群的功能呈現服飾搭配社群的功能與一般社群功能無異，通常有分享、討論、按讚以及追蹤或訂閱等功能（Lin et al., 2015；Roesch, Tinati, Kleek, & Shadbolt, 2015）。 1. 分享（Share）使用者可以輕易地加入社群，與全世界分享自己的品味和態度，不僅如此，除了分享的個人的服飾搭配外，使用者還可以在這些社群中分享了品牌的相關訊息（Thomas et al., 2007）。 2. 評論（Comment）透過對服飾搭配的討論，除了可以學習「如何搭配」以及「時下趨勢」，使 14.

(22) 用者還可以了解自己的服飾搭配是否過時或是不符合主題、場合，並將時下趨勢納入自己的風格（Wolny & Mueller, 2013）。 3. 按讚（Like）按讚以及追蹤是時下社群的基本功能之一，透過按讚及追蹤不僅能增加於社群中的互動，更加深了使用者的黏著度（Tsimonis & Dimitriadis, 2014；Lin et al., 2015）。 4. 追蹤/訂閱（Follow/Subscribe） Roesch 等人（2015）針對虛擬社群的功能指出，大部分的虛擬社群經常透過追蹤或是訂閱來建構社群的功能，藉此讓使用者能夠第一時間得到最新的消息。. 15.

(23) 第二節服飾搭配社群的圖像訊息呈現從 Flickr、Facebook 到 Pinterest，圖像成為虛擬社群中的核心內容（Naderi, 2011）。虛擬社群利用圖像、文字和其他形式（例如所在位置）的組合來傳達訊息，促進社群使用者的交流（Yamaguchi et al., 2014）。在虛擬社群中，可視化的訊息量相當龐大，視覺訊息成為社群的主要訊息呈現形式（Lewinski, Fransen, & Tan, 2014）。一、服飾類產品呈現圖像訊息的重要性 Fleming 與 Levie（1993）指出，圖像通常較文字訊息更讓人容易回憶，也更有效的讓人記得，圖像在訊息功能中扮演許多角色，因此，在設計圖像訊息之前，有其必要了解圖像的傳達功能與目的。Barry 與 Phillips（2015）也提到，服飾除了透過搭配，展現品牌的風格，並依賴視覺的變化，加強消費者對品牌產品的認知。也提到，在所有產品類別中，服飾類產品普遍被認為是高參與度的產品類別，且最需要先透過視覺來感受產品（Yamaguchi et al., 2014；Cho & Workman, 2015）。由於服飾類產品對消費者來說，帶有強烈的美感成分，因此，服飾類產品的視覺外觀是關鍵的（Yamaguchi, Kiapour, Ortiz, & Berg, 2012）。時尚領導者認為服裝的形象或視覺符號遠比時尚追隨者更為重要（Cho & Workman, 2015）。此外，當產品具有類似的功利價值時，其符號價值可能成為消費者選擇該產品的主要決定因素（Naderi, 2011）。透過視覺訊息的呈現，不僅可以簡要地呈現產品資訊，還可以幫助消費者識別產品並改善他們的產品知識（Jagadeesh, Piramuthu, Bhardwaj, Di, & Sundaresan, 2014）。而 Cho 與 Workman（2015）認為，可視化訊息比文本導向的訊息能更有效地傳遞，並透過照片展示個人風格，影響他人的購買決策。. 16.

(24) 二、服飾搭配社群的圖像訊息主題 Yamaguchi 等人（2014）認為服飾搭配社群的內容主要是視覺上的。與其他照片呈現的虛擬社群相比，服飾搭配社群其所呈現的照片主要聚焦於服飾的搭配，並透過視覺的使用者原生內容，創造服飾搭配的流行（東方線上，2015）。因此，服飾行銷人員可以使用服飾搭配社群，透過分享，展示人們在現實生活中如何搭配其服飾產品，並提供與風格、造型相關的訊息（Cho & Workman, 2015）。 Eisenman（2013）的研究結果指出，展現服飾搭配的形式通常以有形設計屬性傳達功能以及美學和符號信息，其中功能訊息涉及解釋產品的功能以及應如何使用；而美學訊息則涉及產品觸發的感覺反應。使用者透過服飾搭配社群分享了各種討論主題，這些內容大致是由衣著照片以及細節文字所組成，且通常為簡短的訊息（Kulmala et al., 2012）。對服飾類消費者來說，圖文並茂的訊息更容易被其所接受，尤其以圖佔 75%、文佔 25%，為最佳的比例（韓豐年等人，2010）。其中最常見的主題類型分別為整體搭配、單品細節、品牌訊息以及風格訊息（Thomas et al., 2007；Koa et al., 2013）。（一）整體搭配根據 Thomas 等人（2007）研究指出，服飾搭配社群中有 21.7%的內容是成員分享他們的個人風格。個人風格以四種形式展示：今日穿搭（Outfit Of The Day）、街頭潮流、名人風格以及時尚趨勢，其中以「今日穿搭」最為熱門，係由成員展示在某一天穿著的服裝、鞋子和配件（Pihl, 2014）。其中，服飾搭配社群的使用者會將整體的服飾搭配上傳至社群，並且通常係以全身照來呈現整體的服飾搭配（Yamaguchi et al., 2012）。. 17.

(25) （二）單品細節除了整體的搭配，服飾搭配社群使用者還會詳細地展示穿著的服裝、鞋子和配件等（Pihl, 2014）。透過細節的呈現，提供與服飾、風格或服裝相關的訊息（Yamaguchi et al., 2012）。（三）品牌訊息服飾搭配社群使用者通常會在照片底下提供品牌相關訊息（Thomas et al., 2007；Kulmala et al., 2012）。關於品牌的訊息可以包括品牌的短歷史、設計者的名稱、品牌銷售據點，以及什麼類型的產品是品牌的代表商品（Tsimonis & Dimitriadis, 2014；Pihl, 2014）。然而，如果品牌在插圖或照片中很容易識別，如 Louis Vuitton 的標誌，則該品牌名稱可能不會被單獨提及。（四）風格訊息使用者除了分享自己的個人風格外，也會發表關於「什麼樣的服飾搭配看起來最好」或是「具有特定風格的配件要搭配甚麼樣的衣著」等主題討論（Thomas et al., 2007）。透過分享穿著特定衣服的技巧或時下流行趨勢，並利用照片展示不同品牌如何組合（Pihl, 2014）。這對時尚潮流消費者而言，不僅能增加其時尚意識，更能降低購買時的知覺風險（Song et al., 2013）。三、服飾搭配社群的圖像訊息呈現形式服飾搭配的資訊串聯始於其訊息呈現（Eisenman, 2013）。而服裝的功能除了功利性（例如保護皮膚）和美學性（例如美麗）之外，也有象徵的功能，例如品牌代表個性、品味甚或社經地位（Ekman & Friesen, 1969）。Shin 與 Baytar（2014）認為在網路購物的環境中，許多消費者由於缺乏實際試穿體驗，無形中增加了購物的知覺風險。因此消費者轉往服飾搭配社群，透過與自己身材相仿的服飾搭配， 18.

(26) 以決定特定類型的服裝（合身、顏色或款式）是否適穿（Kim & Forsythe, 2008）。 Joo 等人（2014）提到，許多社群平台是以視覺為中心，大量利用圖像傳播訊息，其視覺效果是廣告和傳播中的強大工具。然而，Li 等人（2017）指出，缺少時尚潮流圖像的分析數據，是調查時尚潮流趨勢的障礙，因此構建一個綜合的時尚潮流圖像的數據集將能夠提供品牌行銷建議，並將個人品味與時尚選擇相結合，並確定來自世界各地的新興趨勢（Ranfagni & Faraoni, 2017）。因此，本研究根據文獻整理，將服飾搭配社群中的圖像訊息呈現形式分為人像與搭配：（一）人像服飾搭配社群的使用者會將整體的服飾搭配上傳，並且以全身照為主半身照為輔，來呈現整體的服飾搭配（Yamaguchi et al., 2012）。除了整體的搭配，服飾搭配社群使用者還會詳細地展示穿著的服裝、鞋子和配件等（Pihl, 2014）。整體而言，全身照用以展示完整的服飾搭配，產品照則呈現細節（Yamaguchi et al., 2012）。然而，Li 等人（2017）在研究中指出，相較於放大產品的圖像呈現，消費者更注重以模特兒為主的圖像呈現。Ranfagni 與 Faraoni（2017）也針對圖像訊息呈現進行分析，結果顯示，以模特兒展示的圖像呈現方式更能受到觀眾的喜好和評論。不僅如此，Lin 等人（2015）也發現，相較於放大產品的圖像，消費者更注重以模特兒為主的圖像；其中全身或半身，比特定身體部位所獲得的喜歡和評論數量高出兩到三倍。（二）搭配 Arora、Madvariya、Alok 與 Borar（2017）指出，單從搭配單品的呈現，並無法完整展現服飾搭配的品味，以女性服裝為例，一件洋裝能夠呈現的搭配有許多的組合與可能。服裝具有強烈的美學性，因此，服裝的視覺對於個人的外觀極. 19.

(27) 具關鍵（Cho & Workman, 2015）。由於服裝外觀、層次、風格、身材以及姿勢的差異很大，Hutchison 等人（2013）主張，服裝的風格識別是重要且極具挑戰性的問題。Yamaguchi 等人（2014）將服飾搭配風格概略分為五種，Bohemian（波西米亞風）、Goth（歌德風）、Hipster（嬉皮風）、Pinup（復古風）以及 Preppy（學院風）。其研究結果顯示，復古風和波西米亞風傾向於穿裙子，復古風和學院風則相反；嬉皮風與學院風格的人最常穿牛仔褲；學院風則傾向於穿西裝外套；而歌德風與嬉皮風格的人則偏好靴子。從上述可知，服裝風格與服飾的搭配關係密切。至於服飾搭配社群中的個人風格常以四種方式展示：OOTD (Outfit Of The Day，今日穿搭)、街頭時尚、名人風格以及時尚趨勢。內容通常是簡短的，主要為人像服飾的照片以及照片下的品牌細節（Kulmala et al., 2012）。因此，本研究根據文獻整理，將服飾搭配社群主要的圖像訊息呈現形式分為兩個構面，分別為人像與搭配，探討其對資訊串聯的影響。. 20.

(28) 第三節資訊串聯的內涵與應用 Sushil、David 與 Ivo（1992）指出，人們例行活動中，時常受到他人的影響，影響的方式經由訊息接觸，模仿或學習成功者的行為，或受到時尚潮流的影響，逐漸形成特定的行為傾向（Bikhchandani et al., 2008；張少樑、陳益壯、江啟正， 2010）。Rodriguez、Leskovec 與 Schölkopf（2013）認為，網絡是傳播行為、資訊、謠言以及病毒的基本媒介。當人們透過網路連結彼此時，資訊串聯也影響人們的行為與決策，因此，資訊串聯通常被視為連續的決策行為（Easley & Kleinberg, 2010；Leskovec, 2011；Myers et al., 2012；Roesch et al., 2015）。經文獻整理，本節將針對資訊串聯的定義、特性與應用進行探討。一、資訊串聯的定義 Oberhammer 與 Stiehler（2001）認為，資訊串聯是使用者透過網路接收資訊後，進行學習或模仿，甚至是分享的資訊採用行為。人們透過觀察，認為前人的經驗比自身所了解的資訊更具有效益時，訊息串聯的產生就具有潛在的可能性（Bikhchandani, Hirshleifer, & Welch, 1992；Bikhchandani et al., 2008）。當人們忽略自己的先備資訊，轉而承接上一位決策者的決定，就形成了資訊串聯，而在各種虛擬社群或是網路環境中，也具有不同的串聯方式（Easley & Kleinberg, 2010； Rattanaritnont et al., 2012）。因此，根據文獻，將資訊串聯分為四個：（一）資訊認同 Bikhchandani 等人（2008）認為，資訊串聯產生最簡單的原因，是由於個人對於他人或是趨勢有相同的信念以及決策，透過觀察與學習，資訊串聯的內容產生了一致性，並且短暫且快速地傳播。Rodriguez 等人（2013）也指出，虛擬社群之間的訊息傳遞速度快於主流媒體，許多關於政治與救災活動，民眾有著相同 21.

(29) 或是認同理念，資訊就得以大量的傳播與串聯。（二）資訊參考 Seiler（2012）指出，當個人放棄既有資訊，轉而採用其他人的經驗時，就會產生資訊串聯。Bikhchandani 等人（2008）也提到當人們觀察他人的經驗或決策時，放棄原本擁有的資訊，就會形成資訊串聯（Easley & Kleinberg, 2010）。從群體行為的角度來看，Sun（2013）更將資訊串聯分為兩個部分，分別為忽略或拋棄既有資訊以及模仿或學習行為。（三）資訊模仿經由觀察後，人們透過學習或模仿是資訊串聯的行為決策之一（Elsharkawy et al., 2016）。Bikhchandani 等人（2008）指出，在時尚產業中，人們會關注時尚潮流的相關訊息，並且產生模仿的行為，進而產生流行風潮（Bikhchandani et al., 2008）。Bikhchandani 等人（2008）也提到，在資訊串聯中，透過模仿或學習他人，也可以視為是替代原先選擇，做出更好的決策。因此，資訊串聯並不是無意義的模仿；相反，它是從有限信息中得出理性推理的結果（Easley & Kleinberg, 2010）。（四）資訊分享在虛擬社群盛行之前，當使用者想要分享、傳遞重要訊息時，會透過轉發郵件或是部落格文章分享，造成資訊串聯，（Bikhchandani et al., 2008）。現在，人們可以在虛擬社群（如 Facebook 和 Twitter 等），透過簡單的文字與圖像，分享有用的資訊，當訊息重複地被分享時，訊息就會散佈在社群上，產生資訊串聯（Rattanaritnont et al., 2012；Roesch et al., 2015；Elsharkawy, et al., 2016）。. 22.

(30) 二、資訊串聯的產生途徑與特性 Elsharkawy 等人（2016）指出，資訊串聯也可解釋為網絡群體對新事物或概念的反應。資訊串聯是個人透過觀察或社會學習，理性處理所獲得的訊息，並對自身產生的影響（Bikhchandani et al., 2008）。而 Duan 等人（2009）指出，如果決策者對資訊非常了解，那麼對他人決策的重視就會減少，因此對資訊越不了解的決策者，更容易產生資訊串聯。Myers 等人（2012）歸納出兩種產生資訊串聯的途徑：透過虛擬社群中的連結與外部網絡資源的影響（例如主流媒體）。其中， Elsharkawy 等人（2016）的研究結果指出，資訊透過虛擬社群的鏈接傳播方式是產生資訊串聯的最佳途徑。Myers 等人（2012）的研究也發現，虛擬社群如 Twitter 中，有 71%的訊息可歸因於訊息串聯的效果，其餘 29%則是由外部網絡所觸發。而資訊串聯在虛擬社群上特別突出的原因，Duan 等人（2009）則歸因於虛擬社群中大量的訊息，提供使用者更多的選擇。不僅如此，Leskovec（2011）也提到，虛擬社群透過使用者頻繁地參與以及訊息擴散的速度，大量受眾群體也會產生資訊串聯的一致性。Easley 與 Kleinberg （2010）的研究更指出，資訊串聯的一致性隨著活動的群體變大，資訊傳播力量更強。這是由於使用者最初並不會主動搜尋資訊，但隨著越來越多的人分享訊息，接收訊息的使用者會合理地認為資訊是有用的，便會開始進行資訊串聯（Elsharkawy et al., 2016）。尤其以資訊展示的三個屬性對資訊串聯的一致性具有顯著影響：品質、可信性以及參考性，並在具有其中一個屬性時，同時提供文字和圖片資訊更具有加乘效果（Yoon & Han, 2012）。三、不同領域中的資訊串聯虛擬社群中的資訊串聯為政治、社會改革以及社會教育提供了絕佳的機會（Yoon & Han, 2012）。Easley 與 Kleinberg（2010）指出，透過人與人之間互動的 23.

(31) 影響，資訊串聯產生及應用的範圍相當廣泛，例如時尚潮流、廣告投放以及政治、救災活動等。資訊串聯已被用於線上模擬各種訊息的共享與實踐，例如跨社群的資訊傳播、新聞的病毒性傳播等（Roesch et al., 2015）。（一）時尚潮流曾素秋等人（2014）提到，資訊串聯不僅能增強廣告的效果，並間接提升消費者的購買意願以及品牌認知，進而造成一股流行的風潮。關注時尚的消費者通常也會希望自己能夠穿著「時尚」的衣服，因此，會透過觀察以及學習來模仿時尚（Bikhchandani et al., 2008）。Abidin（2016）也指出，在服飾搭配社群中，使用者透過主題標籤（Hashtag）#OOTD（今日穿搭），產生大量的原生訊息，這些內容不僅受到影響者和品牌的鼓勵，更造成了資訊串聯。不僅如此，相較於單純的商品呈現，以人像為主的圖像更能獲得關注（Ha et al., 2017）。Rocamora（2011）也指出，在虛擬社群中，最常見的圖像訊息內容是人像。Bakhshi、Shamma 與 Gilbert（2014）的研究也顯示，含有人像的圖像訊息，更容易在虛擬社群中產生資訊串聯。（二）廣告投放 Elsharkawy 等人（2016）認為，以往透過鎖定大群受眾來宣傳品牌或是產品，像是電視廣告、廣告旗幟或是報紙廣告等，來達到資訊串聯的效果；隨著虛擬社群增加傳播的速度，像是 Facebook、MySpace 以及 Instagram 等，成為目前受歡迎的廣告投放群體，因其覆蓋的受眾範圍較一般媒體形式更為廣泛。而透過虛擬社群，不僅為廣告商提供明確的目標受眾，並使公司能夠獲得行銷的回饋和數據；對消費者來說，不同來源的豐富的訊息和建議也有助於他們藉由集結前人的經驗，做出更明智的消費決策（Easley & Kleinberg, 2010；Leskovec, 2011）。Dholakia. 24.

(32) （2011）研究結果顯示，超過 80%的消費者可能是對品牌或產品不了解的新客戶，因此更會有發生串聯資訊的傾向。尤其在當潛在的消費者對品牌或產品有不確定性時，會透過觀察他人先前的決定來推斷是否可行，因此在資訊不完全的情況下，串聯的效果更加顯著（Bikhchandani et al., 1992；Seiler, 2012；Li & Wu, 2014）。（三）政治、救災活動 Rodriguez 等人（2013）研究指出，虛擬社群之間的訊息傳遞速度快於主流媒體，許多關於政治與救災活動，像是利比亞內戰、埃及革命、敘利亞起義以及占領華爾街運動等，透過訊息串聯，資訊得以大量的傳播。除此之外，西元 2011 年的東日本大地震，日本 Twitter 使用者也透過「Operation Yashima」主題標籤（Hashtag）的資訊串聯，宣傳並進行救災與節能的相關活動（Rattanaritnont et al., 2012）。上述例子都顯示，在需要緊急訊息傳播時，資訊串聯能夠有效且快速的幫助訊息的擴散（Yoo et al., 2016）。四、資訊串聯相關實證研究 Roesch 等人（2015）指出，資訊串聯於先前的研究內容主要集中在投資決策環境以及實驗室實驗環境等，藉由建立資訊串聯模型，對其資訊串聯的現象加以解釋與預測。資訊串聯除了能實現群體之間多樣化訊息的潛在收益，並有助於解釋人類和動物行為的從眾行為（Bikhchandani et al., 2008）。而隨著網路的普及，超過 30 億筆的資訊內容於虛擬社群大規模共享（Myers et al., 2012）。Elsharkawy 等人（2016）指出，資訊串聯除了對社會的資訊傳遞有益處，在消費決策上，也能幫助消費者於消費時降低購買的知覺風險。不僅如此，當資訊被重複分享時，使用者會再重新發布資訊內容以及分享的中繼者或原始發布者，從而建立資訊串聯的模式（Bikhchandani et al., 2008）。而資訊串聯也被用於模擬線上各種資訊共. 25.

(33) 享的實踐，例如跨越不同部落格的資訊傳播、新聞的病毒式傳播以及在政治運動中的影響和範圍等（Roesch et al., 2015）。然而，在資訊串聯相關實證研究中，Bikhchandani 等人（2008）認為，資訊串聯所造成社會結果會因所處的環境不同而導致容易出錯。Easley 與 Kleinberg （2010）也指出，即使訊息量少，也能產生資訊串聯，因此資訊串聯可能是錯誤的且脆弱的。不僅如此，在資訊串聯的過程中，由於個體未能考慮後來決策者的福利，也會導致訊息聚合效率低下，串聯的資訊易於出錯（Bikhchandani et al., 2008）。Roesch 等人（2015）的研究也指出，目前現有的平台過多，當串聯跨系統或平台時，會因為系統或平台的相容性或功能的限制等，導致資訊的串聯出現問題。因此，目前的資訊串聯研究始終不能確定訊息共享之間可能存在的關係，特別是當系統或功能的重疊時，跨平台之間的資訊串聯可能就會被遺漏（Elsharkawy et al., 2016）。因此，各方研究仍不斷地重新定義資訊串聯的意義（Myers et al., 2012；Roesch et al., 2015）。. 26.

(34) 第四節文獻探討小結服飾搭配社群成為服飾潮流消費者展現自我品味的空間，年輕一代經常將服飾搭配社群中的穿搭作為參考，使用者會將自己的穿搭與他人的分享比較，並嘗試從成功經驗中學習（Choi & Au, 2016）。隨著虛擬社群增加傳播的速度，透過虛擬社群，不僅為廣告商提供明確的目標受眾，並使公司能夠獲得行銷的回饋和數據（Elsharkawy et al., 2016）。對消費者來說，集結前人的經驗、不同來源的豐富的訊息也有助於做出更明智的消費決策（Easley & Kleinberg, 2010）。此外，透過社群中的資訊串聯，關注時尚的消費者也可學習、模仿時尚（Bikhchandani et al., 2008）。從文獻可歸納出資訊串聯的四個面向，分別為：認同、參考、模仿與分享。服飾搭配社群中最重要的是視覺的內容是否對讀者感興趣，其中尤以人像更能引起關注，進而產生資訊串聯。但何種人像訊息會對資訊串聯產生影響，則鮮見於文獻中。. 27.

(35) 第參章研究設計本研究旨在探討搭配社群圖像訊息呈現對資訊串聯的影響，因此採準實驗研究法，分析其對資訊串聯的影響。本章將依序針對研究架構、研究方法、研究對象、研究工具、研究實施以及資料處理與分析分述。. 第一節研究架構 Eisenman（2013）指出，在服飾搭配社群中，資訊的串聯始於其圖像訊息的呈現。這些圖像與時尚、服裝相關，像是服飾類產品的展示，或是模特兒穿著服裝的呈現（Li et al., 2017）。單從一件衣服的呈現，並無法完整展現服飾搭配的品味，以女性服裝為例，一件洋裝能夠呈現的搭配有許多的組合與可能（Arora et al., 2017）。透過虛擬社群交流，使用者彼此分享和學習服飾搭配的相關資訊，像是不同服裝隨著搭配的不同的飾品，就能改變服飾的風格等，進而產生資訊串聯，並幫助他們做購買決定（Thomas et al., 2007）。綜上，本研究之架構，如圖 3-1 所示：. 圖 3-1 研究架構圖. 28.

(36) 第二節研究方法由於準實驗法能有效操弄變數，且可避免外生變數的干擾，因此本研究採準實驗研究法並以問卷作為衡量之研究工具。本研究之預試與正式實驗的研究方法，分述如下：一、預試研究方法本研究使用雙因子實驗設計，同時操作 2 個自變項影響依變項關係，以取得自變項對依變項的單獨主效果，並確認自變項對依變項是否存在交互作用效應。本研究經由文獻回顧彙整及歸納分析可操作之 2 個自變項分為：2 個人像比例水準（全身、半身）、2 個人像表情水準（微笑、中性表情），為雙因子組間設計，共計 4 種實驗組合，詳如表 3-1。表 3-1 預試實驗組合實驗組別. 人像比例. 人像表情. 1. 全身. 微笑. 2. 全身. 中性表情. 3. 半身. 微笑. 4. 半身. 中性表情. 雙因子實驗屬於等組後測設計的應用（吳明隆、涂金堂，2012），因而僅有後測問卷。在正式實驗前，需藉由進行預試來確認問卷之內在一致信度及是否成功操作自變項。正式實驗於確認預試結果並進行調整後實施。. 29.

(37) 二、正式實驗研究方法（一）人像水準調整本研究經檢討預試時的人像水準發現，不同人像比例以及表情操作水準並無顯著差異，故參照過往文獻，重新定義人像水準，將人像分為有人像與無人像的呈現。（二）加入搭配水準彙整、歸納過往文獻，Arora 等人（2017）提到服裝能夠呈現的搭配有許多的組合與可能。Hutchison 等人（2013）也指出，由於服裝的搭配沒有一定的規範，根據不同的場合、風格，搭配的單品也不一。因此正式實驗，為理解搭配配件多寡對資訊串聯之影響，加入不同搭配水準（無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）。經調整 2 個自變項水準後，正式實驗的矩陣調整為為 2（人像：有人像、無人像）× 3（搭配：無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）的雙因子組間設計，共 6 個實驗組合，如表 3-2。表 3-2 正式實驗組合實驗組別. 人像. 搭配. 1. 有人像. 無搭配. 2. 有人像. 搭配絲巾. 3. 有人像. 搭配絲巾與帽子. 4. 無人像. 無搭配. 5. 無人像. 搭配絲巾. 6. 無人像. 搭配絲巾與帽子. 30.

(38) 第三節研究對象本研究旨在了解服飾搭配社群中的人像訊息呈現對資訊串聯的影響，因此以曾經於服飾搭配社群瀏覽或分享相關資訊者為研究對象。Gay、Mills 與 Airasian （2012）指出，真正的實驗研究每組至少需要 30 人，若實驗研究有嚴密控制或取樣較困難時，仍需 15 人才算有效。一、預試研究對象本研究預試分 4 組，每組設定 30 人，總計 120 人。預試採便利抽樣法，在臺北各大捷運站、臺北市及新北市各大百貨周圍尋找受試者參與實驗。二、正式實驗研究對象正式實驗分 6 組，每組設定 15 人，總計 90 人。正式實驗延續預試採便利抽樣法，同樣也在臺北各大捷運站、臺北市及新北市各大百貨周圍尋找受試者參與實驗。. 31.

(39) 第四節研究工具本研究以服飾搭配社群中不同人像與搭配的圖像訊息作為刺激物，以問卷作為研究工具，茲說明如下：一、預試研究工具本研究預試的自變項為人像（全身、半身）、表情（微笑、中性表情）；依變項為資訊串聯。預試的各變項定義、操作及衡量方式如下：（一）自變項定義與操作研究指出，人像表情多為微笑和中性（Yamaguchi et al., 2012；Joo, 2014； Ranfagni & Faraoni, 2017），本研究服飾搭配社群的人像表情據此分為兩種。服飾搭配社群中的人像比例，大多以全身與半身照呈現服飾搭配（林士淵，2013），因此本研究將人像比例分成全身與半身兩個面向。（二）依變項定義與操作本研究目的在探討服飾搭配社群中不同圖像訊息對資訊串聯之影響，並企圖將資訊串聯量化為數據，以從中萃取、確認影響資訊串聯的因素。因本研究未涉及實質上的資訊串聯過程，只有視覺與訊息交換的過程，故綜合文獻，將本研究的資訊串聯定義為網絡群體接收資訊後，認同資訊，透過學習或模仿，進行分享的串聯行為（Oberhammer & Stiehler, 2001；Bikhchandani et al., 2008；Elsharkawy et al., 2016），並將其分為認同、參考、模仿與分享四個面向。（三）研究工具與實驗情境設計本研究根據目前常見的服飾搭配社群版面進行設計，Berger 與 Eiss（2002）認為，過多色彩組合容易給人混亂的視覺感受，應避免過度使用色彩的刺激。為. 32.

(40) 使資訊更快且容易被判讀和記憶，因此本研究將人像背景設定為白色。由於人像訊息主要呈現的範圍係從頭開始，因此選擇一件式洋裝作為實驗的主要服飾搭配，詳見表 3-3。預試 4 組情境頁面的詳細內容見附錄一與附錄二。表 3-3 預試實驗組別之自變項水準及實驗情境組別. 人像. 表情. 1. 全身. 微笑. 2. 全身. 中性表情. 3. 半身. 微笑. 實驗情境縮圖. 33.

(41) 4. 半身. 中性表情. （四）實驗輔助工具本研究為控制實驗情境，預試 4 組服飾搭配社群情境頁面，本研究的實驗設備為 7.9 吋的 iPad mini，受測者應研究者要求，利用 iPad mini 觀看服飾搭配社群頁面 10 秒，觀後填答問卷。（五）預試問卷預試問卷分為兩大部分：受試者之「基本資料」與「資訊串聯之影響」。綜合文獻，將資訊串聯分為認同、參考、模仿與分享四個面向。「資訊串聯之影響」本研究採用李克特量表（liker-type scale）5 點尺度，自非常同意（5 分）至非常不同意（1 分），自行勾選適切自身主觀判斷的答案。二、正式實驗研究工具本研究正式實驗的自變項調整為人像（有人像、無人像）、搭配（無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）的雙因子組間設計，共 6 個實驗組合；依變項為資訊串聯。正式實驗的各變數定義、操作以及衡量方式如下：（一）自變項定義與操作本研究在正式實驗時，根據過往文獻，將人像重新定義，並將其分為有人像與無人像的呈現。為理解搭配配件多寡對資訊串聯之影響，加入不同搭配水準（無 34.

(42) 搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）。（二）依變項定義與操作預試信度檢測結果總量表 α 係數達 0.828，表示問卷內各項問項已達良好信度（Nunnally, 1978），符合學術上的要求。故正式實驗保留資訊認同、資訊參考、資訊模仿與資訊分享這 4 個構面來衡量資訊串聯。（三）研究工具設計正式問卷沿用預試時的實驗情境，將人像背景設定為白色，並選擇一件式洋裝作為實驗的主要服飾搭配。表 3-4 正式實驗組別之自變項水準及實驗情境組別. 人像. 表情. 1. 有人像. 無搭配. 2. 有人像. 搭配絲巾. 實驗情境縮圖. 35.

(43) 搭配絲巾. 3. 有人像. 4. 無人像. 無搭配. 5. 無人像. 搭配絲巾. 6. 無人像. 與帽子. 搭配絲巾與帽子. 36.

(44) （四）正式問卷正式實驗的問卷，刪除衡量自變數的兩題，預試問卷之其餘題項予以保留（內容見附錄三）。（五）信度與效度分析本研究問卷參考以往多數學者相類似的研究文獻而來，也敬邀學者針對問卷題目、措辭做修訂。問卷信度則藉由預試確認 cronbach’s α 係數是否達可信範圍。. 37.

(45) 第五節研究實施本研究於正式實驗前先進行預試，用以確認自變項的操作是否成功。預試與正式實驗的實施方式分別說明如下：一、預試（一）預試實施預試是為了確認自變項的操作是否成功，問卷的量表是否達良好信效度。預試時間從 2017 年 11 月 1 日至 11 月 29 日，在臺北市忠孝復興捷運站以及忠孝敦化捷運站外尋找受試者。研究者首先以口頭確認對方曾使用過服飾搭配社群，接著說明實驗過程但不告知研究目的，隨後將受測者分派至 4 組不同服飾搭配社群情境中的 1 組。研究設備為 7.9 吋的 iPad mini，受測者應研究者要求，觀看服飾搭配社群頁面 10 秒，觀後填答問卷。全部實驗過程約 2 分鐘，過程中要求在實驗過程及填答問卷時不與他人交談。（二）預試結果分析 1. 樣本結構預試問卷共募集 120 位受測者，有效受測者共 120 位，每組 30 人。受試者年齡以 15-24 歲者最多（68 人，56.7%）、25-34 歲歲次之（48 人，40%），35 歲以上最少（4 人，3.3%）。而服飾搭配社群使用年資則以 1（含）年以下最多（56 人，46.7%），2 年以上最少（22 人，18.3%）。 2. 依變項－資訊串聯問卷信度檢測本研究使用 Cronbach（1951）提出的 α 係數來描述問項的一致性，預試信度檢測結果總量表 cronbach’s α 係數達 0.828。進一步檢查資訊認同、資訊參考、資訊模仿與資訊分享 4 項構面項目刪除時的係數，顯示未能再提高 cronbach’s α 係 38.

(46) 數（見表 3-5），表示問卷內各問項已具良好信度（Nunnally, 1978），符合學術上的要求。表 3-5 資訊串聯問卷構面信度分析衡量問項. 項目刪除時的 cronbach’s α. 我可能會認同此服飾搭配社群呈現的資訊. 0.801. 我可能會參考此服飾搭配社群呈現的資訊. 0.765. 我可能會模仿此服飾搭配社群呈現的資訊. 0.747. 我可能會分享此服飾搭配社群呈現的資訊. 0.816. 二、正式實驗實施正式實驗問卷放置於 Google 表單，詳細問卷內容參見附錄三、四。正式實驗從 2019 年 3 月 1 日至 3 月 20 日。在臺北市忠孝復興捷運站以及忠孝敦化捷運站外尋找受試者。研究者首先以口頭確認對方曾使用過服飾搭配社群，接著說明實驗過程但不告知研究目的，隨後分派 6 組不同服飾搭配社群情境中的 1 組讓受試者受測。研究設備為 7.9 吋的 iPad mini，受測者應研究者要求，觀看服飾搭配社群頁面 10 秒，觀後填答問卷。全部實驗過程約 2 分鐘，過程中要求在實驗過程及填答問卷時不與他人交談。實驗共募集 90 位受試者，有效受試者共 90 位，每組 15 人。. 39.

(47) 第六節資料分析本節簡述正式實驗結束後的資料處理方式。所有正式實驗的資料均先以 Excel 彙整並處理所得資料，再以 SPSS 22.0 for windows 統計套裝軟體進行統計分析。一、信度檢測及敘述性統計本研究以係數檢核問卷是否達良好信度。以敘述性統計，呈現問卷各題項之平均數與標準差，並將受測樣本輪廓做概括性說明。二、假設檢定用以確認自變項（人像/搭配）對依變項（資訊串聯）的影響，以確認假設是否成立。以下將分述說明檢定方式。（一）變異數同質性檢定：確認各組變異數無差異，以利後續變異數分析。（二）雙因子變異數分析：確認人像與搭配對資訊串聯的影響是否有交互作用。確認人像、搭配的主效果否達顯著。若雙因子變異數分析顯示有交互效果，則做單純主要效果的比較。若雙因子變異數分析果顯示無交互效果，則以單因子變異數分析及獨立樣本 T 檢定，做主要效果比較，並用 LSD 進行事後比較。. 40.

(48) 第肆章研究結果與討論本章共 4 節，包括信度分析及敘述性統計，人像對資訊串聯的影響，搭配對資訊串聯的影響，人像與搭配組合對資訊串聯的交互影響。. 第一節信度分析及敘述性統計一、信度分析本研究經 cronbach’s α 係數衡量後顯示，整體問卷信度之 cronbach’s α 係數達 0.835，顯示問卷具良好信度（Nunnally, 1978）。. 二、敘述性統計（一）樣本結構分析正式實驗受測者樣本結構如表 4-1。由表可知，受試者年齡以 25-34 歲居多，且使用服飾搭配社群的年資多在 1（含）年以下。表 4-1 樣本結構表年齡. 人數. 百分比. 15-24 歲. 26. 29%. 25-34 歲. 42. 47%. 35-44 歲. 20. 22%. 45 歲以上. 2. 2%. 使用年資. 人數. 百分比. 1（含）年以下. 44. 49%. 1-2 年. 26. 29%. 2 年以上. 20. 22%. 41.

(49) 年齡與服飾搭配社群使用年資的交叉分析如表 4-2。由表可知，服飾搭配社群使用年資在 1（含）年以下者，以 25-34 歲最大宗。表 4-2 年齡與服飾搭配社群使用年資交叉表年資年齡. 1（含）年. 1-2 年. 以下. 2 年以上. 總和. 人數. %. 人數. %. 人數. %. 人數. %. 15-24 歲. 16. 18%. 9. 10%. 1. 1%. 26. 29%. 25-34 歲. 20. 22%. 8. 9%. 14. 16%. 42. 47%. 35-44 歲. 6. 6.67%. 9. 10%. 5. 5.56%. 20. 22%. 45 歲以上. 2. 2%. 0. 0. 0. 0. 2. 2%. 總和. 44. 49%. 26. 29%. 20. 22%. 90. 100%. （二）問卷敘述性分析各題項敘述性統計結果如表 4-3，由表可知，平均數最高的題像為「我可能會認同此服飾搭配社群呈現的資訊」：3.578；平均數最低的題項為「我可能會分享此服飾搭配社群呈現的資訊」：2.544。標準差介於 0.873~1.1724 之間。表 4-3 問卷敘述性統計結果構面與題目. 平均值. 標準差. 資訊串聯. 2.9444. 0.84116. 我可能會認同此服飾搭配社群呈現的資訊. 3.578. 0.8738. 我可能會參考此服飾搭配社群呈現的資訊. 2.967. 0.9881. 我可能會模仿此服飾搭配社群呈現的資訊. 2.689. 1.0562. 我可能會分享此服飾搭配社群呈現的資訊. 2.544. 1.1724. 42.

(50) 三、研究討論由上述結果可知，受測年齡以 25-34 歲最多，其次為 15-24 歲。其中，受試者年齡以 25-34 歲且使用服飾搭配社群年資 1（含）年者以下最多，其次為 15-24 歲。O'Cass（2004）認為在時尚潮流領域中，年齡係其中一個重要的關鍵。早期研究即指出年輕人比老年人更重視他們的外表，因為他們開始有更積極的社交生活，需要向朋友展示他們的外表（Rahman, Saleem, Akhtar, Ali, & Khan, 2014）。不僅如此，Abidin（2016）更指出，服飾搭配社群的使用者年齡層主要集中在 15 至 35 歲之間，本研究的年齡層大致符合服飾搭配社群使用者的年齡結構。資訊串聯平均數為 2.9444，顯示整體而言，服飾搭配社群使用者對社群資訊內容的資訊串聯傾向近於普通。. 43.

(51) 第二節不同人像的呈現對資訊串聯影響一、不同人像呈現-敘述性統計結果根據表敘述性統計結果，服飾搭配社群圖像訊息中不同的人像呈現平均數以有人最高（3.1667）。標準差在 0.80167~0.82916 之間。表 4-4 不同人像呈現-敘述性統計結果人像. 個數. 平均數. 標準差. 有人像. 45. 2.7222. 無人像. 45. 3.1667. 95%信賴區間下界. 上界. 0.80167. 2.483. 2.962. 0.82916. 2.927. 3.406. 二、單因子變異數分析結果研究結果知單因子變異數同質性檢定，如表。由表可知，變異數同質性檢定未達顯著（p=0.934>0.05），顯示各組間具同質性，符合變異數分析的基本假設。表 4-5 不同人像呈現-單因子變異數分析結果 Levene 統計量. 分子自由度. 分母自由度. 顯著性. 0.007. 1. 88. 0.934. 註：N=90. 44.

(52) 三、獨立樣本 T 檢定根據表獨立樣本 T 檢定，t 統計值為-2.585，雙尾顯著性 p 值=0.011<0.05，顯示不同的人像呈現（有人像、無人像）具顯著差異。表 4-6 不同人像呈現-獨立樣本 T 檢定 Levene 檢定. 假設變異數相等. 平均數相等的 T 檢定顯著性. F 檢定. 顯著性. t. 自由度. 0.007. 0.934. -2.585. 88. 0.011. -2.585. 87.900. 0.011. 不假設變異數相等. （雙尾）. 註：N=90，**p<.01. 四、研究討論本研究發現，服飾搭配社群圖像訊息中，不同的人像呈現對資訊串聯具顯著差異。其中，由表 4-4 可知，有人像組的資訊串聯（3.1667）高於無人像組（2.7222）。針對不同人像對資訊串聯的影響產生顯著差異的可能原因與背景，過往文獻提到，相較於放大產品的呈現，消費者更注重以模特兒為主的圖像（Lin et al., 2015）。 Ranfagni 與 Faraoni（2017）以及 Ha 等人（2017）則針對時尚類型圖像訊息呈現進行分析，結果顯示，以模特兒展示的圖像呈現方式，比單純的商品圖像更能獲得觀眾的喜好和評論。Shin 與 Baytar（2014）指出，由於網路購物的環境中，許多消費者缺乏實際的試穿體驗，無形中增加了購物的知覺風險，因此偏好模特兒著裝的呈現。除此之外，平時較少接觸時尚潮流訊息的消費者，對於自己的服飾搭配較無信心，若僅以產品呈現服飾搭配，此類消費者對於實際穿在自己身上的想像較無概念，因此也更倚賴有人像的呈現方式（O'Cass, 2004）。. 45.

(53) 第三節搭配配件的多寡對資訊串聯影響一、搭配配件多寡-敘述性統計結果根據表 4-7 敘述性統計結果，服飾搭配社群圖像訊息中不同的搭配呈現平均數以絲巾與帽子最高（3.1417）。標準差在 0.67812~0.92774 之間。表 4-7 搭配配件多寡-敘述性統計結果搭配. 個數. 平均數. 標準差. 無搭配. 30. 2.6917. 搭配絲巾. 30. 搭配絲巾與帽子. 30. 95%信賴區間下界. 上界. 0.67812. 2.4385. 2.9449. 3.0000. 0.86103. 2.6785. 3.3215. 3.1417. 0.92774. 2.7952. 3.4881. 二、單因子變異數分析結果研究結果之單因子變異數同質性檢定，如表 4-8。由表可知，變異數同質性檢定未達顯著（p=0.281>0.05），顯示各組間具同質性，符合變異數分析的基本假設。表 4-8 搭配配件多寡-單因子變異數檢定結果 Levene 統計量. 分子自由度. 分母自由度. 顯著性. 1.287. 2. 87. 0.281. 註：N=90 表 4-9 搭配配件多寡-單因子變異數分析結果變異來源. 平方和. 自由度. 平均平方和. F. 顯著性. 組間. 3.176. 2. 1.588. 2.311. 0.105. 組內. 59.796. 87. 0.687. 總和. 62.972. 89. 註：N=90 46.

(54) 表 4-10 搭配配件多寡-LSD 事後檢定結果搭配. 平均差異. 顯著性. 絲巾. -0.30833. 絲巾與帽子. 95%信賴區間下界. 上界. 0.325. -0.8187. 0.2021. -0.45000. 0.095. -0.9604. 0.0604. 無搭配. 0.30833. 0.325. -0.2021. 0.8187. 絲巾與帽子. -0.14167. 0.786. -0.6521. 0.3687. 搭配. 無搭配. 0.45000. 0.095. -0.0604. 0.9604. 絲巾與帽子. 絲巾. 0.14167. 0.786. -0.3687. 0.6521. 無搭配. 搭配絲巾. 註：N=90. 三、研究討論本研究發現，搭配配件多寡（無搭配、搭配絲巾、搭配絲巾與帽子）對受試者資訊串聯並沒有顯著差異。回顧過往文獻，Thomas（2007）等人雖認為，提供越多樣的服飾搭配，越容易產生資訊串聯。但從表4-7的敘述性統計結果可知，無搭配組對資訊串聯的平均數（2.6917）低於搭配絲巾（3.0000）及搭配絲巾與帽子（3.1417）。顯示在服飾搭配社群中，使用者認為無搭配配件對其資訊串聯的意向相對較低；搭配一種配件與搭配兩種配件影響資訊串聯則差異不大。然而針對搭配絲巾、搭配絲巾與帽子兩組差異不大的結果，Easley與 Kleinberg（2010）及Song等人（2013）指出，當使用者將自己的穿搭與他人的分享比較，認為他人的經驗優於自己時，即使提供的訊息較少，也有可能產生資訊串聯。因此推測，只要服裝有搭配配件，無論搭配多寡，使用者都有可能產生資訊串聯。. 47.