1. 引言
虚拟偶像，作为数字技术和文化创意深度融合的产物，正以全新的形态进入公众视野，并迅速在娱乐产业占据关键地位。从初音未来的《甩葱歌》火爆网络，到洛天依登台央视春晚，再到A-SOUL等虚拟团体以直播的方式吸引大量粉丝……虚拟偶像不仅与传统偶像展开同台竞争，还在虚拟直播空间中凭借令人眼前一亮的才艺展示等个性化内容成功吸引了大量粉丝的关注与参与。然而，随着虚拟偶像直播间中粉丝参与行为的持续升温，其背后的动因和内在机制仍需深入挖掘。虚拟偶像直播间中粉丝的参与行为是一个复杂的动态过程，仅从单一视角进行分析难以全面揭示直播间粉丝参与行为的本质。因此本研究整合理性与感性双重视角，以虚拟偶像A-SOUL的直播间作为核心研究场域，选取A-SOUL粉丝群体作为研究对象，系统考察以下问题：虚拟偶像粉丝在直播间里有哪些参与行为？这些行为受到哪些理性因素与感性因素的影响？
2. 文献综述
2.1. 虚拟偶像
中国虚拟偶像产业呈现出“技术 + 文化”双重驱动的特点，洛天依作为全球首个中文Vocaloid声库，依靠雅马哈语音合成技术与二次元文化基因，搭建了囊括音乐、综艺、电商的多维传播矩阵。2020年之后，随着动作捕捉、实时渲染技术成熟，A-SOUL虚拟女团以“中之人 + 3D模型”模式开启了“虚拟偶像2.0”时代。
目前关于“虚拟偶像”的研究重点主要集中在以下几个方面：第一，经济角度上学者们主要探讨了虚拟偶像的产业现状及困境(Wang, 2022)、营销优势及风险(Yu, Kwong, & Bannasilp, 2023)、IP化发展(宋伟龙，刘洋，2023)、基于虚拟偶像符号的品牌设计(牛旻，陈刚，2021)等。第二，技术角度上学者们主要从技术赋能虚拟偶像的视角展开研究。喻国明和耿晓梦认为虚拟偶像是数字技术发展到一定阶段的产物(喻国明，耿晓梦，2020)。黄慎泽等指出人机交互技术在虚拟偶像与其粉丝之间起到重要作用(黄慎泽，王俊贤，2021)。第三，文化角度上学者们探讨了虚拟偶像崇拜(刘胜枝，施丙容，2022)、虚拟偶像粉丝的参与式文化(宋雷雨，2019)及其背后折射的文化心态(潘泽泉，2023)等。
综上所述，当前学术界关于虚拟偶像的研究主要集中于传统个体虚拟歌姬，而对新技术催生下的团体型虚拟偶像的探讨不足。“A-SOUL_Official”是A-SOUL在B站的官方运营号，每周会发布一周的日程表，包括了单播、双播、团播的时间安排。因此选择A-SOUL可以更加直观地研究粉丝在直播间内的互动与参与。
2.2. 虚拟偶像粉丝参与行为
目前学界对虚拟偶像粉丝参与行为展开了相关研究。研究内容包括以下几方面。其一，围绕粉丝参与行为的核心要素展开。行为与动机层面上刘小霞等探讨了虚拟偶像粉丝的行为特征与行为动机(刘小霞，赵素冰，2023)；情感与关系层面上，胡彦彦注意到粉丝对虚拟偶像的爱欲投射(胡彦彦，2023)。其二，涉及粉丝参与的不同现象和阶段。特定现象研究上，陈世华揭示了虚拟偶像粉丝通过数字劳动和照顾劳动，在虚拟空间中构建“母子关系”的实践模式(陈世华，余思乔，2025)。郭全中则梳理虚拟偶像与粉丝群体关系的演变历程并划分出三个发展阶段(郭全中，张营营，2022)。其三，探讨粉丝参与背后的文化因素。学者们对虚拟偶像粉丝参与式文化的特征与意义(宋雷雨，2019)以及消费文化(陆新蕾，虞雯，2020)展开了研究。其四，不同粉丝群体的参与差异。马中红等将虚拟偶像男性粉丝纳入研究视野(马中红，井常灿，2022)。综上研究取得较丰富成果，为本研究提供借鉴与参考。但是现有研究仍存在一些需完善的局限性，如研究方法多以质性研究主导，缺乏量化验证；对虚拟偶像的核心实践场域“直播间”聚焦不足；理性与感性视角的整合性研究欠缺等。本文的创新点在于采用量化方法并综合双重视角展开整合分析，通过聚焦“直播间”这一核心动态场域，加强了对粉丝直播间不同程度参与行为的研究。
3. 理论基础与模型建构
3.1. 计划行为理论
Ajzen在理性行为理论的基础上，进一步提出了计划行为理论，以更好地预测那些不完全受个人意志控制的行为。该理论认为，个体行为的发生不仅受到态度和主观规范的影响，还受到感知行为控制的影响。近年来，计划行为理论被广泛应用在多个领域。在公共管理领域，上官莉娜等(2025)将计划行为理论应用于研究政府回应如何影响公民制度化政治参与。在教育管理领域，王红雨和闫广芬(2025)以计划行为理论为基础，构建了工科专业课教师课程思政参与行为的理论模型。在文化与旅游领域，吕宛青(2019)以计划行为理论为基础对云南石林世界遗产地为例进行了实证研究。然而，在虚拟偶像直播间这一特定场景中，传统TPB模型对粉丝参与行为的解释力存在局限性，需进一步进行适应性拓展。
基于以上分析，本研究以计划行为理论为基础，结合虚拟偶像直播间粉丝参与行为的特点，纳入理性因素变量(感知行为控制、主观规范、感知成本)和感性因素变量(情感承诺、习惯)，并考虑B站平台生态的影响，从而构建适用于虚拟偶像直播场景的计划行为理论拓展假设理论模型，以更全面、准确地解释和预测粉丝的参与行为。
3.2. 虚拟偶像直播间粉丝参与行为的感性视角分析
3.2.1. 习惯
习惯是个体为了实现某种目的而逐步养成的、对特定刺激无意识的行为反应(Neal, Wood, Labrecque, Lally, & Drolet, 2012)。同时，习惯是一种心理建构，而非仅仅是过去行为频率的统计结果(Verplanken & Orbell, 2010)。在进行习惯性行为时，人们更可能思考与行为无关的事情，因为无需有意识地引导行动(Wood, Quinn, & Kashy, 2002)。因此本文将粉丝参与直播的习惯视作感性因素之一。周海花等发现使用习惯对行为态度有正向影响(周海花，华薇娜，2019)。因此提出假设：
H1：虚拟偶像粉丝的直播观看习惯对行为态度具有正向影响
3.2.2. 情感承诺
情感承诺这一概念源于三维承诺模型(Meyer & Allen, 1991)，指个体基于对特定对象的情感联结、认同感和归属感，而产生的自愿投入和持续忠诚的意愿。组织承诺的三个维度情感承诺、持续承诺和规范承诺是相互区别但可以共存的心理状态(Allen & Meyer, 1990)。因此本文将情感承诺视作感性因素之一。对于虚拟偶像直播间中的粉丝来说，当他们对虚拟偶像及其粉丝群体产生强烈情感承诺时，会深度投入情感。这种深厚的情感联结促使粉丝以积极视角看待虚拟偶像直播间。因此提出假设：
H2：虚拟偶像粉丝的情感承诺对行为态度具有正向影响
3.3. 虚拟偶像直播间粉丝参与行为的理性视角分析
3.3.1. 主观规范
主观规范是影响人们参与行为的主要因素之一(马宇轩，王会宗，2024)，指的是感知到的执行或不执行该行为的社会压力(Ajzen, 1991)。崔椿浩等(2025)将主观规范视为理性因素。陈武强等(2021)认为主观规范作为理性因素会正向影响社区居民的环境责任行为意向。因此，本文将主观规范视作理性因素之一。主观规范主要受规范信念的影响，即个体预期到重要他人或团队对其是否应该执行某特定行为的期望(Ajzen, 1991)。如果虚拟偶像粉丝感知到周围人对其直播间参与行为的支持和认可，他们便更有可能形成积极的态度，进而在直播间展现出更积极的参与行为。厉新建等(2021)证实主观规范是驱动行为态度的有效影响因素。因此本研究推测主观规范同样会影响粉丝参与虚拟偶像直播间的态度，因此提出假设：
H3：主观规范对虚拟偶像粉丝的行为态度具有正向影响
3.3.2. 感知行为控制
感知行为控制是指人们对执行感兴趣的行为的容易或困难程度的感知(Ajzen, 1991)。崔椿浩等(2025)将感知行为控制视为理性因素，研究发现农户农药减量的影响因素包括理性因素(主观规范、态度和知觉行为控制)和感性因素(个人规范)。史海霞(2017)同样将感知行为控制视为理性因素。因此，本文将感知行为控制视作理性因素之一。感知行为控制是驱动行为态度的有效影响因素之一(厉新建等，2021)，因此提出假设：
H4：感知行为控制对虚拟偶像粉丝的行为态度具有正向影响
3.3.3. 感知成本
感知成本是消费者在做出购买决策或参与某种行为时，所感知到的需要付出的各类资源总投入，它不仅仅局限于经济成本，还涵盖了时间、精力等多个方面的成本。卢恒等(2020)在研究用户知识付费意愿影响因素时将感知成本视为理性层面的因素，同样本研究将感知成本视作理性因素之一。在虚拟偶像直播间粉丝参与行为中，感知成本作为理性因素的重要组成部分，包括时间、精力、金钱三个方面。同时相关研究表明，感知成本会负向影响用户的行为(袁静，刘智芳，李森涛，王珊珊，2025)。因此提出假设：
H5：感知成本对虚拟偶像粉丝的行为态度具有负向影响
3.4. 虚拟偶像直播间粉丝态度对参与行为的分析
本文主要借鉴杨正联等学者对网民参与行为的维度评估，并依据哔哩哔哩直播平台特定的功能，将虚拟偶像直播间粉丝的参与行为按照参与程度的不同划分为围观式行为、表达式行为和消费式行为。态度指的是粉丝对参与虚拟偶像直播间有利或不利的评价或评价的程度，会影响其是否参与直播间的选择和参与的程度。已有研究证实，人们的行为态度对行为具有正向影响(程思宇，阮建海，邓小昭，2024)。因此提出假设：
H6：粉丝的行为态度对虚拟偶像直播间的参与行为具有正向影响
H6a：粉丝的行为态度对虚拟偶像直播间围观式参与具有正向影响
H6b：粉丝的行为态度对虚拟偶像直播间表达式参与具有正向影响
H6c：粉丝的行为态度对虚拟偶像直播间消费式参与具有正向影响
依据上述理论与文献综述，本研究构建了一个旨在探讨影响虚拟偶像粉丝直播间参与的模型，如图1所示。
Figure 1. Theoretical model
图1. 理论模型
4. 研究设计
本研究立足于数字化时代虚拟偶像与粉丝互动的独特直播间情境，以计划行为理论为框架，通过系统化的问卷调查，探究虚拟偶像直播间粉丝参与行为的驱动机制。问卷参考了国内外相关文献并调整了部分题项的表述，具体见表1。本研究采用李克特五点量表对关键变量进行量化评估，各选项依次为“非常不同意”至“非常同意”，对应赋值为1分至5分。
Table 1. Scale items and reference sources
表1. 量表题项及参考来源
变量 |
指标 |
测量题项 |
来源 |
习惯 Habit |
HBT1 |
观看直播对我来说已经变得很自然了 |
Moez Limayem等 孟猛等 |
HBT2 |
观看直播已经成为我的一种习惯 |
HBT3 |
观看直播对于我而言已经成为生活中的一部分 |
情感承诺 Affective Commitment |
AC1 |
我觉得自己是A-SOUL粉丝群体的一员 |
Bateman等 |
AC2 |
我对A-SOUL粉丝群体有一种归属感 |
AC3 |
我对A-SOUL有一种情感依恋感 |
AC4 |
A-SOUL对我来说有比较重要的个人意义 |
主观规范 Subjective Norm |
SN1 |
我觉得我的家人会支持我参与虚拟偶像A-SOUL的直播 |
程思宇等 |
SN2 |
我觉得我的朋友会支持我参与虚拟偶像A-SOUL的直播 |
SN3 |
如果我周围的人都在参与虚拟偶像A-SOUL的直播，那么我也会这样做 |
感知行为控制 Perceived Behavioral Control |
PBC1 |
我有参与虚拟偶像A-SOUL直播的时间 |
Icek Ajzen HakJun Song等 |
PBC2 |
我有参与虚拟偶像A-SOUL的直播的设备 |
PBC3 |
我能熟练使用直播间的互动功能 |
感知成本 Perceived Cost |
PC1 |
我觉得参与虚拟偶像A-SOUL的直播间会耗费我太多时间 |
Qingnian Wang等 |
PC2 |
我觉得参与虚拟偶像A-SOUL的直播间会耗费我太多精力 |
PC3 |
我觉得参与虚拟偶像A-SOUL的直播间会花费我太多金钱 |
态度 Attitude |
ATT1 |
参与A-SOUL的直播能让我探索虚拟偶像的文化，因此是个不错的主意 |
Icek Ajzen Anol Bhattacherjee |
ATT2 |
参与虚拟偶像A-SOUL的直播可以满足我放松解压的需求 |
ATT3 |
参与虚拟偶像A-SOUL的直播让我感到快乐愉悦 |
围观式参与 (Observation Participation) |
OP1 |
我会关注A-SOUL成员的B站账号 |
薛可等(2017) 杨正联(2012) 周俪等(2023) |
OP2 |
我会浏览观看A-SOUL成员的直播 |
OP3 |
我会浏览观看A-SOUL直播间中其他用户发的弹幕内容 |
表达式参与 (Expression Participation) |
EP1 |
在A-SOUL直播间，我会点赞 |
EP2 |
在A-SOUL直播间，我会发送弹幕参与实时聊天 |
EP3 |
在A-SOUL直播间，我会向A-SOUL成员询问一些问题 |
消费式参与 (Consumer participation) |
CP1 |
我会为A-SOUL成员充电 |
宋志悦等 |
CP2 |
我会在A-SOUL直播间打赏礼物 |
CP3 |
我会在A-SOUL直播间发送醒目留言 |
CP4 |
我会在A-SOUL直播间开通大航海 |
5. 数据分析
5.1. 基本情况统计
本研究通过问卷星设计问卷并借助小红书、哔哩哔哩、微博等平台进行发放，共收回问卷447份(包括39份无效问卷)，最终保留408份有效问卷。有效问卷的样本描述统计见表2。因样本量已达问卷题项数量的十倍，因此适合进行后续研究。
Table 2. Descriptive statistics of samples
表2. 样本描述性统计
个人基本情况 |
类别 |
人数/人 |
构成比/% |
性别 |
男 |
261 |
64 |
女 |
147 |
36 |
年龄 |
18岁以下 |
31 |
7.6 |
18~25岁 |
279 |
68.4 |
26~35岁 |
94 |
23 |
36~45岁 |
4 |
1 |
教育程度 |
高中及以下 |
41 |
10 |
大专 |
41 |
10 |
本科 |
215 |
52.7 |
硕士研究生及以上 |
111 |
27.2 |
月可支配收入 |
1000元以下 |
45 |
11 |
1000~3000元 |
196 |
48 |
3001~6000元 |
93 |
22.8 |
6001~9000元 |
44 |
10.8 |
9001元以上 |
30 |
7.4 |
粉丝勋章等级 |
无粉丝勋章 |
29 |
7.1 |
1~10级 |
78 |
19.1 |
11~20级 |
36 |
8.8 |
21~30级 |
239 |
58.6 |
31~40级 |
26 |
6.4 |
关注时长 |
少于6个月 |
94 |
23 |
6个月至1年 |
119 |
29.2 |
1年至2年 |
81 |
19.9 |
2年至3年 |
39 |
9.6 |
3年以上 |
75 |
18.4 |
5.2. 信效度分析
对本研究的核心变量进行信效度分析，结果如表3所示。量表各维度的Cronbach’ α值均高于0.8。同时KMO检验值达到0.960，Bartlett球形检验的显著性水平P < 0.001，表明数据适合进行因子分析。进一步采用验证性因子分析检验模型质量，结果见表3。各潜变量CR值均大于0.7，AVE值均大于0.5，证实模型具有理想的聚合效度与信度水平。另外根据表4所示，各变量分别对应的AVE平方根值均大于该变量与其他变量的相关系数绝对值，这一结果表明量表各维度之间具有理想的区分效度。
Table 3. Reliability and validity test
表3. 信效度检验
研究变量 |
测量项 |
Cronbach’ α |
AVE |
CR |
标准载荷系数 |
习惯 |
HBT1 |
0.881 |
0.715 |
0.883 |
0.826 |
HBT2 |
0.843 |
HBT3 |
0.868 |
情感承诺 |
AC1 |
0.893 |
0.675 |
0.892 |
0.828 |
AC2 |
0.746 |
AC3 |
0.852 |
AC4 |
0.856 |
主观规范 |
SN1 |
0.853 |
0.661 |
0.854 |
0.753 |
SN2 |
0.865 |
SN3 |
0.818 |
感知行为控制 |
PBC1 |
0.855 |
0.664 |
0.856 |
0.802 |
PBC2 |
0.841 |
PBC3 |
0.801 |
感知成本 |
PC1 |
0.950 |
0.867 |
0.951 |
0.914 |
PC2 |
0.927 |
PC3 |
0.952 |
态度 |
ATT1 |
0.872 |
0.874 |
0.697 |
0.816 |
ATT2 |
0.841 |
ATT3 |
0.848 |
围观式参与 |
OP1 |
0.861 |
0.865 |
0.682 |
0.846 |
OP2 |
0.883 |
OP3 |
0.742 |
表达式参与 |
EP1 |
0.879 |
0.881 |
0.712 |
0.837 |
EP2 |
0.888 |
EP3 |
0.804 |
消费式参与 |
CP1 |
0.860 |
0.608 |
0.861 |
0.715 |
CP2 |
0.817 |
CP3 |
0.802 |
CP4 |
0.781 |
Table 4. Differential validity test
表4. 区别效度检验
|
AVE值 |
习惯 |
情感承诺 |
主观规范 |
感知行
为控制 |
感知成本 |
态度 |
围观式
参与 |
表达式
参与 |
消费式
参与 |
习惯 |
0.715 |
0.846 |
|
|
|
|
|
|
|
|
情感承诺 |
0.675 |
0.725 |
0.822 |
|
|
|
|
|
|
|
主观规范 |
0.661 |
0.557 |
0.555 |
0.813 |
|
|
|
|
|
|
感知行为控制 |
0.664 |
0.708 |
0.664 |
0.567 |
0.815 |
|
|
|
|
|
感知成本 |
0.867 |
−0.277 |
−0.326 |
−0.102 |
−0.208 |
0.931 |
|
|
|
|
态度 |
0.697 |
0.708 |
0.722 |
0.578 |
0.769 |
−0.225 |
0.835 |
|
|
|
围观式参与 |
0.682 |
0.694 |
0.663 |
0.552 |
0.747 |
−0.186 |
0.795 |
0.826 |
|
|
表达式参与 |
0.712 |
0.689 |
0.710 |
0.539 |
0.710 |
−0.291 |
0.753 |
0.768 |
0.844 |
|
消费式参与 |
0.608 |
0.664 |
0.679 |
0.526 |
0.629 |
−0.332 |
0.593 |
0.564 |
0.690 |
0.780 |
注：对角线粗体数字为AVE之开根号值，下三角为相关系数。
5.3. 模型拟合度检验
本研究通过AMOS24绘制了如图2所示的结构方程模型，并对模型整体拟合度进行检验(见表5)。综合来看，模型各项拟合指标均达参考标准，整体拟合度良好。
Figure 2. Structural equation model
图2. 结构方程模型
Table 5. Model fit test
表5. 模型拟合度检验
指标 |
实测结果 |
参考标准 |
结论 |
CMIN/DF |
2.471 |
1~3为优秀，3~5可接受 |
拟合良好 |
CFI |
0.945 |
>0.9 |
拟合良好 |
NFI |
0.912 |
>0.9 |
拟合良好 |
RFI |
0.901 |
>0.9 |
拟合良好 |
IFI |
0.946 |
>0.9 |
拟合良好 |
TLI |
0.938 |
>0.9 |
拟合良好 |
RMSEA |
0.060 |
<0.08优秀，<0.1可接受 |
拟合良好 |
SRMR |
0.046 |
<0.08 |
拟合良好 |
5.4. 路径关系检验
本文借助Amos24.0进行路径分析以探究各变量间的关系，结果如表6所示。分析表6可知，情感承诺(β = 0.405且P < 0.001)、感知行为控制(β = 0.503且P < 0.001)对态度皆具有显著正向影响，假设H2与H4成立。态度对围观式参与(β = 0.931且P < 0.001)、表达式参与(β = 0.914且P < 0.001)、消费式参与(β = 0.777且P < 0.001)同样具有显著正向影响，假设H6~H8得到支持。习惯、主观规范与感知成本对粉丝在虚拟偶像直播间的态度影响不显著(P > 0.05)，假设H1、H3、H5不成立。
Table 6. Path test
表6. 路径检验
路径 |
标准化载
荷量(β) |
S.E. |
C.R. |
P |
假设 |
结果 |
态度 |
<--- |
习惯 |
0.058 |
0.057 |
0.873 |
0.382 |
H1 |
不成立 |
态度 |
<--- |
情感承诺 |
0.405 |
0.059 |
5.653 |
*** |
H2 |
成立 |
态度 |
<--- |
主观规范 |
0.063 |
0.036 |
1.641 |
0.101 |
H3 |
不成立 |
态度 |
<--- |
感知行为控制 |
0.503 |
0.068 |
7.649 |
*** |
H4 |
成立 |
态度 |
<--- |
感知成本 |
0.002 |
0.015 |
0.076 |
0.94 |
H5 |
不成立 |
围观式参与 |
<--- |
态度 |
0.931 |
0.054 |
18.543 |
*** |
H6 |
成立 |
表达式参与 |
<--- |
态度 |
0.914 |
0.06 |
17.992 |
*** |
H7 |
成立 |
消费式参与 |
<--- |
态度 |
0.777 |
0.068 |
14.442 |
*** |
H8 |
成立 |
6. 研究结果与讨论
6.1. 感性因素
情感承诺对粉丝态度具有显著的正向影响，假设H2成立。虚拟偶像与粉丝构建的情感纽带促使粉丝产生更积极的态度，并促进文化认同感和社群归属感的形成，进而推动粉丝更主动地参与直播间互动。不过这种借助虚拟互动形成的情感联结能否长时间稳定维持、是否达到足够的情感深度，以及怎样强化这种连接，还需要后续研究深入剖析。其他虚拟偶像运营团队可以借鉴A-SOUL的实践，加强以情感承诺为核心的深度运营，持续深化与粉丝之间的情感绑定，比如A-SOUL官方依靠生日会、周年纪念、征集二创作品等多种途径，将虚拟偶像与粉丝之间的互动不断拓展，营造出强烈的情感共鸣与稳定的社群凝聚力。
主观规范与观看直播习惯对参与直播间态度的影响并不明显，这说明虚拟偶像直播场景存在特殊性，即粉丝并非依靠长期养成的行为习惯或外部社会规范的约束。这为我们理解虚拟文化消费行为提供了新的角度，也提醒研究者要跳出传统行为理论的限制，重新审视虚拟语境下的消费者的心理与行为机制。
6.2. 理性因素
感知行为控制对态度有着正向作用，这体现粉丝参与虚拟偶像直播的理性决策特性。一旦粉丝察觉到自身对参与行为拥有较强控制能力，其参与的信心和积极性便会提高。虚拟偶像运营团队需充分顾及粉丝的自主性与控制感，可探索怎样借助技术手段和运营策略，提升粉丝的感知行为控制。比如依靠给出更多个性化的直播设置选项以及优化直播平台的交互设计等，使粉丝体会到自身对直播过程的控制能力，提升参与积极性与满意度。
感知成本对态度的影响并不较大，H5假设不成立。在虚拟偶像直播的消费情形中，粉丝对成本的考量有所弱化，这可能和虚拟商品与服务的特殊性关联紧密，其价值更多呈现在情感契合和虚拟体验方面，难以运用传统的物质成本–效益分析框架去衡量。
NOTES
*通讯作者。