1. 引言
随着互联网的广泛普及，信息传播的门槛大幅降低，任何人只要拥有网络接入设备就可以随时随地地发布信息和获取信息。每天都有海量的用户发布各种内容，从生活琐事到对于重大事件的评论，这些信息如同潮水般涌来，让关注者应接不暇。同时，互联网的连接性使得新闻事件、产品推广等信息可以在短时间内到达世界各地的用户面前，快速地在全球范围内传播。例如，一款新的手机产品发布后，其宣传信息会迅速通过各种网络渠道传播，包括官方网站、科技媒体、社交媒体等，用户会从多个渠道接收到重复的、大量的产品信息。
当前，数字消费已逐渐成为扩大内需、促进经济高质量发展的新动能。中国互联网络信息中心日前发布的《互联网助力数字消费发展蓝皮书》显示，当前我国网络购物用户规模已超过9亿人。互联网在促进新消费模式发展、带动形成新消费热点、推动新消费群体崛起等方面持续发挥积极作用，数字消费的发展正稳步推动消费市场转型升级。国家统计局数据显示，全国网上零售额15.4万亿元，同比增长11.0% [1]。
消费者进行购买是一个复杂的决策过程。早期的营销研究工作集中在开发规范性决策模型上，这些模型假设用户在寻求与企业交换商业利益的过程中会经历某些固定的阶段。用户通常通过以下四个主要阶段来做出购买决策：搜索信息、评估替代方案、形成对商品的态度和做出购买决策。消费者在经历购买过程的不同阶段时，会传递一定数量的信息。Aladwani (2002)假设了一种质量驱动的电子商务流程，包括识别(消费者访问网站)、导航(对不同网站或商品的选择)、信息收集(产品相关信息的收集)和购买(是否进行购买)共四个主要阶段。这一过程中的不同阶段反映的更多是购物网站的质量特征而非关于消费者的购买动机和行为[2]。
与线下实体购物的消费者一样，电商消费者在做出购买决策之前通常会经历多种形式的互动，并且他们与商家之间的互动密度要高得多，社交网购者的决策周期速度也要快得多。Chen，Lu和Wang (2017)以学习元素作为外部变量，认知和情感评价作为中介，购买意愿作为结果变量的研究让我们注意到购物网站与消费者之间被忽视的交互作用[3]。一方面，企业可以利用网站的社交属性快速地接触和处理潜在客户。另一方面，客户可以利用网站来寻找产品，与家人、朋友甚至是陌生的网络好友分享相关喜好、购买的选择、推荐或避雷产品。根据压力源–应激–结果框架，Zhang等人(2016)提出并验证了信息过载会在社交网络环境中引发疲劳乃至不满，这两者进一步增加了人们停止电商购物的意图[4]。
传统研究多从信息系统、市场营销或用户体验角度出发，关注技术优化、转化率提升等。本研究则引入心理学理论(如认知负荷理论、S-O-R模型、自我效能感、选择悖论等)，从消费者心理机制出发，深入剖析信息过载如何影响其情绪、认知与行为反应。理论整合式分析在现有研究中尚不多见，提升了研究的深度与解释力。这种跨学科的融合视角在当前电商信息过载研究中尚属较少系统应用的尝试。
2. 电商购物中的信息过载
2.1. 信息过载的涵义
信息过载(information overload)是指信息数量超过个体处理能力的极限导致个体在信息获取、筛选、理解和利用过程中出现困难，大量信息需要比较和权衡会消耗认知资源，导致决策疲劳。例如，商品选项过多、商品信息过于复杂、推荐信息过量等可能会使消费者感到焦虑、困惑和压力，进而决策时间延长，或采用简化策略，如冲动购买甚至放弃购买行为。信息过载使购物过程复杂繁琐，增加消费者焦虑感和不安全感，降低其购物满意度，可能对购物体验产生负面评价，影响对电商平台的信任和忠诚度[5]。
大数据技术能够收集和分析海量的用户数据，包括浏览历史、购买行为、兴趣爱好等，而算法推荐系统会根据这些数据为用户推送个性化的内容。虽然其初衷是为用户提供更符合个人兴趣的信息，但在实际操作中可能会导致信息过载。例如，在一些购物平台上，算法会根据用户搜索过的商品类型，不断推送大量相似的商品，即使其中大部分内容并非真正需要。而且，算法推荐系统有时会过于关注用户的短期兴趣，不断向消费者推荐同一类型的产品，而忽略了用户可能对其他类型信息的需求。这就像一个“信息茧房”，会让用户接触到的信息越来越狭窄，但数量却不断增加，从而造成信息过载。
2.2. 信息过载产生的原因
2.2.1. 商品种类繁多
电商平台涵盖了从电子产品、服装鞋帽到家居用品、食品饮料等几乎所有的商品类别。以淘宝为例，其商品种类之丰富，数量之庞大，让消费者在搜索特定商品时，往往面临成千上万种选择。例如，搜索“运动鞋”，会出现各种品牌、款式、功能的运动鞋，每种运动鞋又有不同的颜色、尺码等选项，消费者需要花费大量时间去筛选。每件商品都有详细的产品介绍、参数、用户评价、售后服务等信息。对于一些技术类产品，如电脑、相机等，其技术参数复杂，消费者需要花费大量精力去理解这些参数的含义，以及它们对产品性能的影响。
2.2.2. 商品过度营销
电商平台会根据用户的浏览历史和购买行为向用户推荐相关的商品。这些推荐信息往往以广告的形式出现在首页、搜索结果页面等显眼位置。同时，商家也会购买各种广告位进行商品推广。例如，一个电商平台在促销活动期间，会通过电子邮件、短信、APP推送等多种方式向用户发送促销信息。这些信息往往内容繁杂，包括各种折扣、满减活动、新品推荐等，消费者需要花费大量的时间和精力去筛选和理解这些信息。不仅是电商平台，线下商家也会通过传单、海报、店员推销等方式进行信息轰炸。消费者在购物过程中不断地被各种促销信息所干扰，难以集中精力去了解真正需要的商品信息。
热门商品往往有成千上万条用户评价。消费者在查看商品评价时需要花费大量时间去阅读和筛选这些评价，从而了解商品的真实情况。同时，用户评价的质量也存在很大差异，比如，有些评价可能只是简单的“好评”“差评”，没有具体的内容；有些评价可能带有个人情感色彩，甚至可能是商家花钱购买的虚假评价。消费者需要花费大量精力去辨别这些评价的真实性，以及它们对商品质量的反映。
2.2.3. 信息碎片化
当前社会信息传播呈现出碎片化的特征。人们通过电子设备接收的信息往往是零散的、片段式的。各种简短的消息、图片和短视频虽然方便快速浏览，但缺乏深度和连贯性。同时，网络信息冗余现象严重。在当今信息爆炸的时代，众多媒体平台都在争夺用户注意力。例如，对于苹果手机这一热门话题，很多媒体为了快速吸引读者，会采用一些简单的、容易理解的分析角度。他们可能会反复强调苹果手机的外观设计优势，像其标志性的刘海屏或者灵动岛，这些容易被大众所认知的特征。一些自媒体作者通过收集网络上已有的信息来拼凑内容，当他们看到其他媒体对苹果手机的某些特点(如拍照功能)进行大量报道后，就会简单地复制这种分析模式，导致大量重复内容的出现。
2.2.4. 消费者筛选信息的能力不足
人们在信息筛选和评估方面的能力也存在个体差异。一些人可能缺乏有效的信息筛选方法，在面对大量的信息时不知道如何辨别哪些是重要的、有用的，哪些是无关紧要的，从而被大量无用的信息所淹没。信息过载会使消费者在购物时面临更多的选择和更复杂的信息，进而导致决策困难。消费者可能会花费大量时间去比较不同商品的价格、性能、评价等信息，但最终仍然难以做出决策。另一方面，信息过载还可能导致消费者冲动消费。当消费者在海量的信息中感到困惑和焦虑时，可能会为了快速摆脱这种状态，而选择购买一些并非真正需要的商品。例如，在促销活动期间，消费者可能会被大量的促销信息所吸引，冲动地购买一些打折商品，但购买后才发现这些商品并非自己真正需要。
消费者需要不断地浏览、筛选和比较大量的信息，这势必消耗其大量的时间和精力。比如，在购买一件衣服时，消费者可能需要在多个电商平台、多个品牌之间进行比较，查看大量的商品图片和用户评价，这很容易让消费者感到疲惫。此时，消费者往往面临较高的搜寻成本。此外，选定了某一商品则意味着必须放弃对其他众多商品的购买，网络上提供的商品越多，消费者的机会成本也就越高。信息过载还可能导致消费者对电商平台和商家的信任危机。当消费者在海量的信息中难以辨别真伪时，可能会对平台和商家的信息真实性产生怀疑。例如，当消费者看到大量的好评和差评时，可能会怀疑这些评价的真实性，从而对商品的质量和商家的信誉产生质疑。
3. 心理学视角下信息过载现象分析
3.1. 认知负荷理论
认知负荷理论(cognitive load theory)认为人的工作记忆是有限的，信息过载会超出其处理能力导致认知负荷增加。电商购物中的信息过载会对消费者的行为和心理产生多方面的影响。当信息的复杂性或数量超过大脑的处理能力时就会产生认知负荷过重的情况。在电商购物领域信息过载现象尤为突出，高强度的信息消耗引发过载现象，进而造成身心压力。当个体感受到信息系统威胁时会采取适应策略来脱离情境、减轻负面影响并恢复情绪稳定[6]。可见，信息过载是导致用户中断使用决策的一个合理且可行的解释。注意力分配(Attention Allocation)是指个体在多个信息源或任务之间分配有限的注意力资源的过程。在电商购物中，用户需要在商品信息、广告、用户评价等多个元素之间分配注意力。如果页面设计过于复杂，用户可能会感到困惑，无法有效分配注意力，从而影响购物体验。例如，过多的弹窗广告会分散用户的注意力，降低他们对商品信息的关注度。
3.2. S-O-R模型
源自行为主义的S-O-R模型(Stimuli-Organism-Response)指出，环境中的不同要素会作为外部刺激源影响个体的内在认知与情感状态，进而引发其行为反应。在消费行为中内外部刺激(如生理因素、心理状态或环境信息)共同作用，促使个体产生购买动机，进而实施行为并形成购后评价。消费者的行为由一系列的心理活动和实际行为构成，其购物行为由心理动机引发，而源于各个方面的信息刺激会影响消费者的心理，并影响购买动机以及购买行为。该模型通过可视化框架揭示了信息刺激对用户心理反应的叠加效应，这种效应最终驱动其行为以做出响应。在信息科学领域该模型已成功应用于解释在线消费行为，例如消费意向及商务社交意向[7]。
选择悖论(Choice Paradox)是指当选项数量增加时，个体的选择满意度反而下降的现象。该现象是因为过多的选择增加了决策难度和决策后的后悔感。在电商平台上过多的商品选项和复杂的筛选条件可能会导致用户感到选择困难，甚至放弃购买。例如，当用户在选择一款电子产品时，面对众多品牌和型号可能会感到不知所措，最终放弃购买。锚定效应(Anchoring Effect)是指人们在做决策时会过度依赖于最初接收到的信息(锚点)，并以此为基础进行调整。在电商购物中商家可以通过设置锚点来影响消费者的购买决策。例如，展示一个较高的原价，然后显示一个较低的折扣价，消费者会以原价为锚点，认为折扣价非常划算，从而增加购买意愿。
3.3. 自我效能感
自我效能感(self-efficacy)是心理学家班杜拉(Albert Bandura)的社会认知理论的核心概念，该理论强调观察学习(observational learning)、社会经验和交互决定论(reciprocal determinism)在人格发展中的作用。根据班杜拉的观点，个体的自我系统(self-system)包含了一个人的态度、能力和认知技能，它在我们如何感知情境以及我们如何对不同情境做出反应方面发挥着重要作用[8]。
尽管人们如今获取大众信息的渠道比以往任何时候都多，但他们的信息处理能力却没有同步提升。当有限的信息处理能力被海量信息冲击时，人们会产生失控感。从自我调节的角度来看，个体可以通过自我监控机制来控制欲望与行为。作为主动型自我调节者，人们会努力避免信息过载和失控等不良状态。当遭遇信息过载时，他们可能会想要逃离当前的压力状态，并试图维持掌控感。
尽管使用电子产品会令人愉快，但对于某些用户来说，它也可能成为干扰生活、浪费时间以及产生负面情绪的源泉，因此有时人们会考虑停止使用这些网站。习惯可能是一把双刃剑。一方面可以推动行为的持续；另一方面可能形成更高程度的上瘾。自我控制能力在自我效能感与网络成瘾之间起中介作用，即高自我效能感的个体通常具有更强的自我控制能力，能够更好地管理自己的行为和情绪，从而减少网络成瘾的发生。研究表明，消费者购物的满意程度越高，因此形成的购物习惯会增加其消费倾向。然而，购物习惯也可能促进网络成瘾的形成，从而产生负疚感并降低个体在网络上购物的自我效能，并可能导致其停止电商购物。可见，决定停止一项电商购物行为的决策可以基于不愉快的内疚感以及对自己停止使用该行为的高度自我效能感。反之，当电商购物已经成为习惯时，这种停止的意图会减弱。
4. 利用心理学改善电商购物中的信息过载
电商购物中反映了多种心理学理论和概念，这也促使我们更好地理解消费者的感知、情感和决策。并且通过优化信息呈现、减少选择数量、设置锚点、利用社会认同等策略，帮助电商平台有效降低消费者的认知负荷和心理成本，提升购物体验，增加用户满意度和购买转化率[9]。
4.1. 商家
为了改善电商中的信息过载问题，可以从心理学角度出发，优化信息呈现。商家可以通过优化信息展示方式，帮助消费者更高效地获取和筛选信息。采用智能搜索技术，根据用户的搜索关键词和历史行为，为用户提供更精准的搜索结果；突出关键信息，避免过多的冗余信息；对商品信息进行分类和标签化，采用分块呈现的方式将复杂的信息分解成易于理解的小块，方便消费者更好地理解和处理信息，以便快速定位到自己需要的商品。商家在进行营销推广时应避免过度营销和信息轰炸。例如，可以合理安排促销活动的时间和频率，避免在短时间内频繁推出促销活动；可以在广告和推荐信息中突出商品的特点和优势，避免过多的广告语和无关信息。
依据认知负荷理论，商家可以减少不必要的信息，突出关键信息，避免用户在处理信息时感到困难。例如，亚马逊通过将技术参数从纯文本改为交互式折叠面板，用户停留时间增加18秒，核心功能使用率提升22%。商家可以将复杂的信息分块展示，逐步引导用户了解。例如，将商品详情分为多个部分，如产品特点、用户评价、售后服务等，帮助用户更好地理解和处理信息。商家可以优化推荐系统。比如，根据用户的浏览和购买历史，提供精准的推荐信息，控制推荐数量，避免信息过载。
商家还可以简化界面设计。通过合理的排版、颜色和字体设计，构建清晰的视觉层次，帮助用户快速找到重要信息，提高信息的可读性。确保界面元素和操作流程的一致性，如固定按钮位置、统一操作步骤等，减少用户的学习成本和认知负荷。去除不必要的装饰性元素，避免弹窗广告等干扰用户的信息处理。降低决策难度，提供商品比较工具、筛选功能等，帮助消费者快速找到符合自己需求的商品。例如，通过筛选功能，用户可以根据价格、品牌、功能等维度快速筛选商品。在合理范围内减少商品选项，或通过筛选功能帮助用户缩小选择范围。
可见，通过以上策略，电商平台可以有效降低用户的信息过载感，提升用户体验和购买转化率。
4.2. 购物平台
购物网站需要加强对商家发布的信息和用户评价的审核，确保信息的真实性和可靠性。例如，可以对商家的广告宣传进行严格审核，防止虚假宣传和夸大其词；可以对用户评价进行筛选和过滤，删除虚假评价和恶意评价。提供商品比较工具、筛选功能等，帮助消费者快速找到符合自己需求的商品。这些工具可以减少消费者在决策过程中的认知负荷，提高决策效率。通过精准的个性化推荐，减少消费者需要浏览的商品数量，降低信息过载。推荐系统应根据消费者的浏览和购买历史，提供符合其兴趣和需求的商品推荐。简化购物界面和购物流程，减少不必要的步骤和干扰元素。比如，减少注册和登录的复杂性。
消费者浏览页面时遵循“F型”视线轨迹(从左上向右横移，再沿左侧下移)。将产品置于页面左侧，可让用户先关注产品本身。运用色彩心理学原理，比如，红色价格易激发紧迫感，适合促销场景，但可能削弱高端产品的质感：蓝色或黑色价格传递稳定可靠感，更适配奢侈品或高价服务。避免价格周围信息过载，比如，清晰的留白能减轻用户决策压力；纤细字体使价格显得更温和，大字体则适合突出折扣力度(如“立减50”)。
可见，电商平台应采取优化信息呈现、提供决策支持工具、个性化推荐和简化购物流程等策略，帮助消费者更好地应对信息过载，提升购物体验。
4.3. 消费者
消费者需要明确购物需求，列出需要购买的商品清单和预算。在购买电子产品时，消费者可以提前确定自己需要的功能和预算范围，这样在浏览商品时，就可以快速筛选出符合自己需求的商品。购物时注意筛选信息，避免被无关信息干扰。例如，可以关注一些权威的评测机构和专业媒体，获取更可靠的商品信息；可以查看一些高信誉用户的评价，了解商品的真实情况。
消费者需要及时识别一些会影响自己消费的无关信息。在电商购物时消费者可能会受到品牌的社会形象和用户群体的影响。例如，购买苹果手机的消费者可能是因为苹果品牌所代表的高端、科技感等社会形象，从而获得一种社会认同感，这种社会认同感会增强消费者的购买意愿和品牌忠诚度。消费者需要意识到自己对该商品的需求是自己的购买需求，还是因为过载的信息导致其他因素影响了自己的判断。
消费者可以利用一些心理学知识更好地判断出对自己最合适的产品。在电商购物中心理距离(Psychological Distance，是指个体对事物在空间、时间、社会关系等方面的主观感受距离)会影响消费者的购买决策。消费者可能会对本地商家的商品感到更亲近，因为心理距离较近。而对外国品牌或远程商家的商品，可能会存在一定的心理距离，从而影响购买意愿。预期效用(Expected Utility)是指个体在决策过程中对各种可能结果的效用进行加权平均后的期望值。在电商购物中消费者会根据商品的预期效用(Expected Utility，是指个体在决策过程中对各种可能结果的效用进行加权平均后的期望值，)来做出购买决策。例如，消费者可能会权衡商品的价格和质量，选择性价比最高的商品。消费者在购买一款电子产品时，需要花费大量的时间和精力来搜索和比较不同品牌和型号的产品，这种心理成本会影响消费者的购买决策。
5. 小结
电商购物中的信息过载是一个普遍存在的问题，它对消费者的购物体验和决策过程产生了显著的负面影响。通过心理学理论的分析，本文揭示了电商购物中信息过载的成因及其对消费者心理和行为的具体影响。信息过载不仅增加了消费者的认知负荷，还可能导致其决策疲劳和购物满意度的下降。为了解决这一问题，本文针对商家和购物平台提出了多种改善策略，包括优化信息呈现、简化购物流程、提供决策支持工具、加强信息审核等。这些策略旨在帮助电商平台更好地管理网络信息，提升用户体验，从而增加用户的满意度和购买转化率。同时，消费者自身也需要提高信息筛选能力，明确购物需求，以更好地应对信息过载带来的挑战。