[中图分类号]G21 [文献标识码]A 一、研究源起 2019年的微信公开课上，腾讯高级副总裁、微信事业群总裁、“微信之父”张小龙第一次公布了微信朋友圈的数据，提到有一亿用户设置了朋友圈三天可见。而到2021年，这一数字已经上升到了两亿。尽管2021年每天使用微信的用户达到10.9亿(其中有7.8亿用户进入朋友圈，1.2亿用户在朋友圈发表内容)，但微信用户对于社交软件的需求和使用行为显然发生了剧烈而根本性的变革。腾讯研究院针对停止使用朋友圈的用户所撰写的报告中，曾使用了“小众退潮”和“社交斋戒”等语汇来概念化社交网络非使用。①但从今天的数据和情况来看，对社交网络非使用的“小众”形容明显是不合时宜和缺乏解释力的。 作为一款国民级社交软件，微信朋友圈提供了自我呈现、交流、关系建立等诸多核心社交功能，是用户社交联接的重要载体。而近年来微信团队在朋友圈可见功能上的不断迭代，则体现了国民社交软件微信在粘性设计和用户需求方面的权衡。②以2017年3月27日微信ios版本更新6.5.6版为例，过去用户彻底关闭朋友圈功能的行为不再可行，取而代之的是朋友圈可见范畴的具体化，例如对朋友和陌生人的细分以及朋友可见天数的细化(从半年变为全部、半年和3天可见)。 微信不断调整朋友圈可见功能的背后，隐藏着激活和提升用户活跃度的目的。实际上并非只有微信朋友圈面临这一问题，根据皮尤研究中心2018年的报告，接近50％的18-29岁的智能手机用户不再使用Facebook和Twitter之类的大众社交媒体，而转向使用可以自动删除消息的小众软件。③不同于商业考量和“活跃度”视角，移动互联网用户显见的逃离社交媒体的趋势引起了社会科学研究者的广泛关注。目前国内外的研究呈现出社会学、传播学、管理学和社会心理学等多学科的交叉性，也囊括了定量和定性研究在内的多种方法论，其中媒介非使用(media non-use)和中辍行为(discontinue)成为解释用户非持续性或者终止使用社交网络应用现象的两大研究脉络。然而，当前的研究主要基于对用户使用行为、需求和心理的功能主义解释，对媒介非使用行为的概念没有形成更细致的概念化和理论化，也较少涉及用户对媒介非使用行为的反思性和自我意义赋予。基于前人的研究，本文提出“去联接(de-connectivity)和非联接(disconnectivity)”的概念框架，从技术可供性、用户能动性和实践意义合理化三个方面对媒介非使用进行深入的概念和实证辨析。 二、文献回顾 在传播学者看来，人类社会正处于一个联接的文化生态中(culture of connectivity)，并且数字技术使用所产生的联接的权力和权利正成为重要的社会资源。④在这个意义上，个体在数字时代的媒介非使用与基于数字技术设施的结构性不平等密切相关，而不能仅仅从个人动机和使用与满足的角度来理解。然而，在个人动机与社会结构的二分法中，用户对于结构的能动性反应和反思被忽略了。对结构性脱离的讨论没有考虑到主动与被动的数字脱离之间的微妙差异，而对个人动机的强调则失去了理论化的可能。站在万物互联和媒介非使用普遍化的交叉点，本文将用户有意识的、主动的媒介非使用行为作为研究对象和概念化的起点，探讨用户、媒介技术非使用和联接性的关系。本文基于媒介非使用的文献材料，梳理了功能主义、后采纳行为以及媒介抵抗等三个理论脉络，指出媒介非使用研究中对用户的能动性、反思性和多样性的强调为理解用户媒介非使用提供了重要的概念工具。本文结合概念工具与实证材料进一步提出“去联接和非联接”的概念辨析，对社交媒体非使用行为中用户的能动性和反思性进行微观分析。 (一)功能主义视角下的媒介非使用 基于用户使用和非使用某种技术的二元框架，学者将媒介非使用归因于使用技术所不能获得的效用(utility)。⑤这一研究反映了媒介非使用研究中的一类经典范式，即从使用与满足理论出发，将技术非使用视为用户需求和使用效用失衡产生的结果。一部分媒介非使用研究延续了技术非使用的理论视角和认识论，利用使用与满足理论和期望失验理论检验关系需求、娱乐需求、信息需求的不满足和失调与不持续使用意愿之间的关系。⑥有学者进一步细化了不持续使用意愿与用户个体因素、技术性因素和社会性因素的关系，认为不持续使用意愿中的不同因素具有相互消减和强化的作用和关系。⑦ 在功能主义的观点里，用户与非用户之间存在着坚实的边界，而跨越边界的动机则来源于理性思考和计算。用户在此类研究中被塑造为理性能动者，拥有着对自我技术功能需求和效能感(self-efficiency)、强大的自省能力和对社交平衡感的高度敏感和需求。当从媒介技术使用中获得的效能感与负效应平衡被打破时，信息压力造成一种强烈的疲倦和挫折感，而以离开社交网络为代表的非使用行为则成为“灵丹妙药”。因而社交倦怠(social fatigue)也成为解释不持续使用某种媒介技术的主流理论，长时间使用、信息过载(information overload)、信息质量低下都是倦怠的来源。⑧
