根据第52次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2023年6月，我国网民规模达10.79亿人。此外，即时通信类应用的用户规模达10.47亿人，稳居榜首。这表明以社交媒体为主的即时通信应用成为用户在线活跃的主阵地[1]。李月琳等[2]通过回顾“十三五”期间用户信息行为的相关研究后发现，社交媒体成为最受关注的研究情境。Islam M A等[3]以2000-2020年的ASIS&T会议论文作为数据集，通过文献计量后指出，“社交媒体”和“信息行为”是论文中出现频率最高的两个关键词，且两者之间存在高共现性。综上所述，社交媒体已成为国内外信息行为研究的重要情境。与此同时，随着社交媒体与搜索引擎、短视频、网络直播、线上办公等应用的相互融合，社交媒体的范围扩大、功能更加复杂。并且，在移动终端存储和性能的升级、社交媒体应用的嵌入和信息需求的多样化的综合催化下，用户逐渐倾向于使用多个社交媒体以满足自身的信息需求。在这些条件下，用户跨社交媒体信息行为应运而生，迅速成为传播学、营销学、行为科学和情报学等多个学科关注的焦点。 用户跨社交媒体信息行为可以理解为，用户同时使用多个社交媒体进行信息的搜索、组织、采纳、创作等。在社交媒体的数量和种类的增长、定位差异、功能细分的趋势下，用户跨社交媒体信息行为已经从萌芽走向常态化。通过回顾现有研究，笔者发现，尽管已有学者从线索一致性理论、多媒体理论、场理论等多个角度，通过实证主义、诠释主义、数据驱动等研究范式探究了用户跨社交媒体场景下的信息传播、信息提及、信息投放、信息分享、信息创作等一系列行为的动机、过程和后果[4-8]，但是用户跨社交媒体信息行为的概念内涵尚未形成共识，在理论基础方面也缺少专门针对用户跨社交媒体场景的信息行为模型和理论，同时用户跨社交媒体信息行为的研究主题的独特性不足，进而导致用户跨社交媒体信息行为研究的实践价值不凸显。基于此，笔者认为有必要对用户跨社交媒体信息行为进行系统性的回顾，界定其概念内涵，梳理其理论基础，归类其研究主题，并围绕这些方面提出未来展望，为用户跨社交媒体信息行为的理论体系构建提供助力。 1 研究方法 1.1 检索策略 中国社会科学引文索引(CSSCI)和Social Science Citation Index(SSCI)是学界广泛认可的重要数据库，因其学术权威性、文献覆盖面广、检索功能强大、数据易获取和可靠性等优势，常被学者用于文献搜集。因此，本研究也采用CSSCI和SSCI数据库作为检索源。 检索策略可归纳为3个步骤。第一，确定检索关键词和检索要求。中文文献分别以“跨社交媒体”“多社交媒体”“跨社交网络”“多社交网络”“跨平台”“多平台”“平台摇摆”“社交媒体生态”等关键词进行文献检索。英文文献的检索词分别为：“across social*”“multi-social*”“across platform”“multi-platform”“platform swinging”“socialmedia ecology”等。同时，文献类型限定为期刊论文和会议论文，检索时间截至2023年12月31日。经初步检索共获得448篇中文文献和303篇英文文献。第二，剔除不相关文献。通过阅读文献标题和摘要剔除明显不相关的文献，剩余161篇中文文献和226篇英文文献。第三，检查文献的引文网络。为避免遗漏文献样本，浏览401篇文献的被引文献和施引文献，额外发现与用户跨社交媒体信息行为相关的文献12篇。经过上述检索策略，最终获得165篇中文文献和234篇英文文献，总计399篇。 1.2 文献筛选和分析方法 由于跨平台的相关研究涉及的平台类型较为丰富，涵盖了众多学科和研究议题，因此需要进一步确定与本研究探究对象紧密关联的文献。此外，本研究拟用CCAT(Crowe Critical Appraisal Tool)评估文献的质量，这一工具主要针对具备研究方法、研究设计、数据收集等部分的实证类文献。为避免评估偏差，本研究参照已有学者的处理方式仅保留实证类文献[9]。综上，笔者对399篇文献进行精读，并制定了文献筛选标准：①纳入至少包含两个社交媒体作为研究场景的文献，排除不以社交媒体作为研究场景的文献；②纳入围绕用户信息行为的文献，排除不涉及用户信息行为的文献；③纳入包含研究方法、研究设计、数据收集等方面的实证论文，排除纯理论或者综述类文献；④纳入CCAT批判性评估达到60％及以上的文献。 CCAT是评估文献质量的标准化表格工具，由预备知识、引言、设计、样本、数据收集、道德伦理、结果、结论8个部分组成，各部分的评分区间为0～5分，在汇总总分后除以40得出CCAT的百分比[9]。当百分比在60％及以上时，可认为被评估文献属于高质量研究。然而，CCAT主要针对医学类文献。为此，本研究对设计、样本、数据收集等评估维度进行了调整，保障其在评估人文科学研究中的适用性。具体而言，在设计部分去除设置控制组和对照组的评估要求，强调对结果、输出、预测、测量等方面的偏差控制；在样本部分去除对样本记录的详细要求，突出样本选取方法和样本量方面的评估；在数据收集部分去除收集记录中对管理不参与、数据丢失等情况的考虑，突出收集方法适用性方面的评估。
