在线和离线环境中的社会互动生态

（2014）发现，在家中使用宽带互联网对个人的社交互动有积极影响，表现在看戏、看戏和展览的频率更高，拜访朋友的频率更高。Campante等人（2013年）利用意大利各市的数据发现，宽带的普及最初导致了全国议会选举投票率的显著下降。在2013年的选举中，情况发生了逆转，当时第一轮选举发生在社交网络爆炸性崛起之后。Falck等人（2012年）发现，DSL可用性的逐步增加显著降低了德国城市的选民投票率。Sabatini和Sarracino（2014a）根据意大利的横断面数据提出，在线社交网络可用于维护和巩固现有关系，社交网络的使用可在防止社会孤立方面发挥作用。作者认为，宽带可用性与之前经济研究中确定的社会资本方面之间的积极关系，实际上可能是由于在线社交网络的使用。Antoci等人（2012a；2012b；2015）从理论上分析了与技术进步和在线网络相关的社会参与和社会资本积累的演变。他们的研究结果表明，在一定条件下，在线网络中积累的信息和社会联系存量可以创建一个基础设施，帮助个人在空间和时间限制下发展社会参与。总的来说，证据表明，面对面和SNS介导的互动可能是互补的，而不是一种替代另一种。

另一方面，有证据表明，尽管社交网络的使用量急剧上升，但选择不使用社交网络的成年人比例却在下降，但仍然显著（例如，美国参见Zickuhr，2013年，意大利参见Sabatini and Sarracino，2014a）。这些事实表明，有必要建立一种完全基于面对面接触的社交互动策略模型，这种策略包括面对面和社交网络介导的互动。4.网络不文明问题SNS中介互动的兴起伴随着新的、意想不到的负面影响的出现。轶事和描述性证据表明，在线社交网络中的互动越来越受到在线不文明行为的困扰。中国的报告称，相当大比例的SNS用户确实见证了这些网站上的不良行为。49%的使用社交网络的成年人表示，他们至少偶尔会看到他人表现出卑鄙或残忍的行为，26%的人表示他们有过导致面对面冲突、家庭问题或工作上麻烦的不良经历（Rainie et al.，2012）。根据最近一项关于网络骚扰的调查，73%的成年互联网用户曾在SNS上看到有人以某种方式受到骚扰，40%的人曾亲身经历过。60%的互联网用户表示，他们曾目睹有人在SNS中被称为冒犯性的名字，53%的人曾目睹故意让某人难堪的行为，25%的人曾目睹有人受到身体威胁，24%的人曾目睹有人被骚扰一段时间。“92%的互联网用户同意，与离线体验相比，在线环境允许人们对彼此更加挑剔。

约63%的人认为在线环境比他们的离线生活允许更多的匿名性”（Duggan，2014年：第1页）。与其他人相比，18-24岁的女性更有可能经历一些更严重的骚扰形式，包括被辱骂、跟踪和性骚扰。一些心理学研究已经探讨了社交网络介导的社交互动中不文明的根源，这些研究表明，面对面和互联网介导的互动在表达相反的观点和观点时存在根本性的区别。与在线对话相比，面对面交流需要使用表情、微笑、眼神交流、语调、手势和其他非语言行为，从而更容易正确感知对话者的感受和意图。另一方面，在线对话更容易引起不理解和误解。在SNS介导的互动中，对话者基本上是“隐形的”，他们的感受和敏感性很难被察觉。正如Kiesler等人（1984年）在一项关于以计算机为媒介的沟通的早期研究中所说，“沟通者必须想象他们的受众，因为在终端上，几乎似乎计算机本身就是受众。信息被去个性化了，吸引了更强烈或更不受限制的文本，并以更自信的态度作为回报。”。Kiesler等人（1984年）观察到，以计算机为媒介的交流需要匿名、减少自我调节和减少自我意识。”自我或规范性监管的整体弱化可能类似于人们变得不那么自我意识并淹没在一个群体中，即去个性化”（第1126页）。

去分裂反过来被发现有利于去抑制和缺乏约束（Diener，1979）。因此，虽然在物理互动中，人们通常会在与表达相反观点的人进行攻击之前三思而后行，但SNS用户可能不太关心在在线对话中冒犯他人的风险。在一项比较面对面和在线对话的开创性实验中，西格尔等人（1983年）发现，在以计算机为媒介的群体中，人们比在面对面群体中更具攻击性。总的来说，他们对即时文本线索的反应更灵敏，更冲动、更自信，不受社会规范关于如何在群体中行为的先例的约束。根据在一家美国大公司收集的调查数据，Sproull和Kiesler（1986年）发现，计算机介导的沟通具有实质性的放松管制效果，并鼓励对非介导的互动进行去抑制。进一步的研究表明，与面对面交流相比，不考虑接受者感受的更冲动、更自信的行为在互联网介导的讨论中更为常见（Lea等人，1992年；Orengo等人，2010年）。这种现象被概念化为“燃烧”（Siegel等人，1986年）。它是指表达强烈而不受限制的意见，包括通过不受限制的言语（侮辱、冒犯、敌意评论等）表达的极端情绪行为。上述实验研究是在非常有限的网络中进行的，这些网络是由研究人员临时创建的。有理由认为，在Facebook和Twitter等大型网络中，去个体化和去抑制可能会加剧。

最近在Facebook上的研究表明，有争议的内容比任何亲社会的内容类别都要频繁，这表明平台上负面内容的比例过高（Shelton和Skalski，2014）。在大型在线网络中，互动的另一个独特元素是，对挑衅行为的可能反应可以很容易地消除，例如，只需关闭设备，甚至通过网络的隐私设置“屏蔽”对话者。这些“退出选项”可能会进一步削弱抑制和自我监管。相比之下，一个人不能轻易地从不愉快的面对面讨论中退出。不文明问题很重要，因为违反礼貌表达反对意见的社会规范会引发情绪和行为反应，并产生相关的经济和政治后果。Mutz和Reeves（2005）通过实验分析了中介沟通中的不文明对信任的影响。两位作者指出，面对面讨论和电视媒体对政治观点的讨论有着根本的区别。以电视为媒介表达反对意见往往违反面对面的社会规范，并容易偏离礼仪。Mutz和Reeves（2005）收集了实验证据，证明目睹电视上的不文明行为会导致对他人失去信任。作者声称，当电视辩论中违反礼貌的社会规范时，观看者可能会感到受伤，仿佛他们亲身经历了在电视上看到的罪行。Sabatini和Sarracino（2015）认为，当在SNS介导的互动中发生不文明行为时，用户的感受可能会受到影响，就像在现实生活中犯下的罪行一样。

关于电视直播的不文明行为可能会发生什么，目睹网上的不文明行为需要更强烈的情感参与，这不仅是因为一个人可能会成为攻击性行为的个人目标，而且还因为当其他人在网上环境中被冒犯时，有一种干预他们辩护的具体可能性。根据意大利的调查数据，Sabatini和Sarracino（2014b；2015）发现SNS用户对陌生人、邻居和机构的信任程度明显低于非用户，这种信任的下降可能会损害用户的福祉。社交网络的使用可能会通过不同的机制导致信任的下降，其中一些机制已经提到：例如，与面对面交流相比，人们对多样性的认识提高，对新社会规范的体验增加，以及更频繁地暴露在不文明的环境中。6总的来说，有关网络不文明行为的证据表明，SNS很容易成为用户的敌对环境，并提示需要根据行为是否文明的倾向，分析通过SNS进行社交互动的两种不同策略。5.该模型让我们假设，在时间t的每一瞬间，个体玩一个一次性的种群博弈（即所有个体同时玩博弈）；他们必须（事先）选择以下策略之一：策略O：社交关系是通过面对面的接触发展起来的。我们称这种策略为O（离线）。玩O的经纪人的独特特点是他们不使用在线社交网络。策略H：通过面对面的互动和社交网站发展社交关系。选择H（代表仇恨）的SNS用户在网上的行为是不文明的。

这些特工沉溺于冒犯和不尊重行为、恶意评论、在线骚扰或仇恨言论。策略P：遵循这一策略的代理人通过面对面互动和社交网络发展他们的社会关系。然而，与H玩家相比，P玩家在在线互动中表现得很礼貌。我们称这种策略为P（礼貌）。6相应地，在模型中，我们做了一个简化的假设，即人们只有在离线互动时才会表现得礼貌。一方面，面对面交流的本质增加了不文明行为的成本，与互联网相比，减少了离线行为不礼貌的动机。另一方面，考虑到采用每种策略的人所占的比例，在每一个时期，在线互动的人比仅离线的人遇到更多的人。H和P的参与模式根据个人的偏好需要不同程度的互联网中介互动：一般来说，我们认为SNS用户是在方便的时候在网上发展社交关系的个人，例如，通过与朋友和熟人保持联系，或者在网上与不认识的人互动，并在他们想要或有时间的时候与他们的联系人见面。策略N：最后，我们假设个人可以通过将社交关系减少到最低限度来选择退出社交关系，以便将所有时间用于私人活动，如工作或物质消费。我们将这一策略称为N（表示无社会参与），并将所有个人退出社会参与的均衡称为“社会贫困陷阱”（Antoci et al.，2007；2013；2015）。

用N策略模拟的社交互动中的退出可能被视为对社会衰退条件的一种极端形式的适应，使N个参与者的回报保持不变，完全独立于他人的行为。让我们通过在时间t分别采用策略O、H、P和N的个体的份额来表示。它包含所有i，因此向量属于图1所示的三维单纯形S。）（，）（），（），（4321txtx0≥ix1=∑图1：空间中的三维单纯形。4x的值由方程式32141 xxxx给出---=空间（）321，xxx的原点（）0，0，0对应于S的顶点n^，其中14=x。在另一个顶点中，所有个体分别使用策略O，H，P。为简单起见，我们假设策略O，H和P的支付函数在变量中是线性的，和：1x2xx11）（xxO）·=πα3232），（xxxxH·+·=πγβ3232），（xxxxP·+·-=ε∏δ，而N策略的收益是恒定的，因此不依赖于策略的分布：我们假设为0，，，>ηεδα。η的严格积极性将N描述为一种自我保护策略：在没有人参与社会互动的情况下，N是表现最好的策略。我们还假设，良性社会互动（即采用O或P策略）的回报随着以这种方式互动的人比例的增加而增加（α和ε为正）。我们假设“仇恨”策略的扩散对礼貌者回报的影响总是负的（δ正）。7相反，我们允许参数为正或负。

事实上，尚不清楚仇恨者是在与礼貌的SNS用户打交道时，还是在与同类用户对抗时，获得了更多的满足感。例如，一个H玩家可能会发现，与一个礼貌的玩家互动时，他用善意化解挑衅，但回报较低；因此，我们允许H玩家甚至从与礼貌的人的互动中获得无用性。或者，相比之下，她可能会发现面对另一个仇恨者更难，回报也更低。为了简单起见，我们还假设只进行离线交互的个体（即选择O策略的个体）永远不会遇到选择包含面对面和在线交互的混合策略的个体（P和H策略）。8游戏的战略背景可以通过以下回报矩阵更好地说明：7或者，考虑到使用P策略的人口比例，如果仇恨者比例的增加增加了礼貌人士的回报，我们可以假设δ为负。虽然当γ也为负值时，这可能是现实的（因此，仇恨者的回报在礼貌的人中所占的比例正在下降），但当γ为正值时，就更难证明这一点。8参与社交网络可以被认为是人们在社交网络中共享的个人特征之一，无论是通过网络本身的分类匹配，还是随着时间的推移增加相似性。

这在直觉上也是有道理的：如果周围都是拥有Facebook账户并经常谈论那里发生的事情的朋友，人们可能更愿意分享“在线体验”。（）4321，，xxxxη=∏NβγηηεΔγβαNPHONPLAYALLPLAYALLPLAYALLPLAYALLHPLAYALLPLAYALL0000000-代表一个个体对同质群体使用O、H、P和N策略的回报，其中所有个体只使用一种策略（O、H、P或N）。注意：1）种群状态——所有个体都使用N策略——总是（严格的）纳什均衡。2） 人口状态——所有个体都采用O策略——是一个纳什均衡当且仅当。3） 人口状态——所有个体都使用H策略——是一个纳什均衡当且仅当。4） 所有个体都采用P策略的种群状态是一个纳什均衡当且仅当。5） 纯布居态、、和可以同时是纳什均衡。6） 当状态为纳什均衡时，状态中每个个体的收益（由给出）低于状态、和（分别由、和给出）中每个个体的收益。7） N策略从不被其他策略所支配。O策略由N策略if控制，而O和H策略之间以及O和P策略之间不可能出现优势关系。H策略由N if控制，而P if和控制。最后，P策略由N if控制，而H if和控制。