UGC设计中亲社会披露对用户参与行为的影响

The Influence of Prosocial Disclosure in UGC Design on User Engagement

摘要: 亲社会披露具有重要的社会价值，然而发布者常面临“自夸者困境”。为破解该困境，本研究基于归因理论，探究UGC中不同亲社会披露元素对用户参与行为的影响，以期为平台优化内容策略、提升公益传播效果提供参考。文章以Charity Miles用户在推特上发布的推文为研究对象，提取变量，构建负二项回归模型，检验各变量对用户参与度的影响。发现：单纯提及赞助方而不表达感激、发出行动呼吁会显著降低用户参与度；而在提及赞助方时表达感激、提到慈善项目则可大幅提升参与度。研究表明，亲社会披露应重视情感表达，避免空洞的赞助信息与直接的行为呼吁，以引导用户形成积极归因，从而有效破解“自夸者困境”。

Abstract: Prosocial disclosure holds significant social value, yet the publisher often faces the “boaster’s dilemma”. To address this dilemma, this study grounded in attribution theory, explores the impact of different prosocial disclosure elements in user-generated content (UGC) on user engagement behavior, aiming to provide a reference for platforms to optimize their content strategies and enhance the effectiveness of public welfare communication. The article takes tweets posted by Charity Miles users on Twitter as the research object, extracts variables, constructs a negative binomial regression model, and tests the impact of each variable on user engagement. Discovery: Simply mentioning the sponsor without expressing gratitude or issuing a call to action significantly reduces user engagement; whereas expressing gratitude and mentioning the charity project when mentioning the sponsor can greatly increase engagement. Research indicates that pro-social disclosures should emphasize emotional expression, steer clear of vague sponsorship information and direct behavioral appeals, and aim to guide users towards positive attributions, thereby effectively overcoming the “boaster’s dilemma”.

1. 引言

作为互联网媒体互动的主要产物之一，用户生成内容(User-Generated Content, UGC)被认为是一种重要信息因素，能够对众筹项目成功与否[1]、人们的投资决策[2]和慈善捐赠决策[3]产生重要影响。

亲社会行为(Prosocial Behavior)在广义上指积极做出对他人与社会有益的行为[4]。亲社会披露即用户在UGC平台上分享其亲社会行为内容。当前许多品牌和自媒体平台已经开始利用亲社会披露的UGC来增强用户参与度和品牌美誉度，通过发起话题挑战、设立奖励机制等方式，鼓励用户分享亲社会行为[5]。这些活动不仅丰富了平台内容，还提升了用户对于公益事件的认知，帮助公益活动更好地展开[6]。

但人们对于他人的亲社会行为会做出多种多样的判断，比如认为他是完全出于利他主义，属于无私奉献；又比如认为他是为了利用人们的赞赏与钦佩来达到自己的目的等等[7]。由此企业和个人在公开其亲社会行为时，常常陷入一种矛盾的境地[8]：公开分享可能会被误解为自我宣传甚至自私，这与分享善意的初衷相悖；而选择沉默则无法塑造积极的社会形象并传播自己的善举。这种困境可能导致人们对自己的亲社会努力保持沉默，从而限制社交媒体在传播有价值的社会事业、奖励有社会责任的企业赞助商和提升慈善活动组织者知名度方面的潜力。

综上，本文旨在基于归因理论，通过分析亲社会披露UGC的内容组成和对用户行为的影响，试图揭示它在提升用户参与度方面的潜在机制，以减轻自我推销、自私的负面认知并激发无私的积极认知来解决自夸者困境。

2. 理论背景

2.1. 亲社会披露的UGC

UGC作为用户观点与体验的重要载体，包括微博推文、小红书图文、抖音视频等多种形式[9]，为分析用户需求与产品优化提供了宝贵的数据源[10]-[12]。

现有研究为理解UGC的创作动机提供了基础。有研究表明用户分享行为深受价值观传播、自我表达和获取社会认同等内在心理需求的驱动[13]，也有研究把用户分享动机归为四种满足：经历展示、技术的操作可见性、社会联系和知识捐赠[14]。这些动机与亲社会披露者的内在诉求高度重合，因为披露亲社会行为本身就是一种强有力的价值观表达与寻求社会认同的方式。

用户参与度方面，学者们已识别出内容主题、发布者特征等因素对用户参与度的广泛影响[15] [16]。这些结论为研究参与度提供了通用框架，但它们未能回答：亲社会披露哪些具体的内容属性(例如，是否感谢赞助方、是否呼吁行动)能够有效激发用户的积极反应或减轻可能的负面归因。

2.2. 归因理论

归因理论起源于对社会心理学的研究，经过40余年的不断发展与完善，如今已成为心理科学、人文社会科学、管理科学和教育科学研究中广泛应用的重要理论之一[17]。

在社会心理学中，归因理论主要用于解释人们如何分析和理解自己和他人行为的原因[18]。它关注因果关系的分配，即行为或事件的原因是内部因素(如个人能力、性格)还是外部因素(如环境、天气)，帮助人们在人际互动和决策中做出更明智的选择[19]。

人们可能会对自我推销感到反感[20]。在大多数文化背景下，自我推销容易让人觉得有自我展示、不真诚的成分[21]；同时自我推销往往会引发自身比较，使对方感到心理压力[22]；而且当一个人试图通过自我推销来展示自己的亲社会行为时，这种行为可能会被误解为想要借亲社会披露获得认可等好处[23]。因此为了赢得他人的喜爱，亲社会行为需要基于无私的原则。

带入到本文中，浏览者看到一条Charity Miles的推文后，可能会将发布者的行为归因于利他[8]、亲社会的动机(内在：他想做好事)，或者是出于自私、自我推销的动机[24] (内在：他想秀自己)，或是外部压力所致(外在：是主办方要求他这么发的)，不同的推文模板，正是为了系统地影响浏览者的这个归因过程。

3. 理论假设与研究模型

3.1. 肯定他人努力对于用户参与度的影响

从提出、组织到开展，亲社会活动往往由多个相关方一同支持落地，例如提供赞助的品牌，组织方等。在一些亲社会披露的UGC中会特地提到他们来丰富内容或表示感谢，但对他人所做努力的认可和披露可能在个人的亲社会行为之外传达了其他内容。例如，Kelley等人的研究[25]，如果一个行为可能的原因很多，我们就很难判断行动者的真实动机到底是什么。但当这个行为产生的结果非常独特，只有某一个特定的动机才能完美解释时，那么这个动机就是显而易见的。个人可能会被认为是因为组织者的尽心布置或者强制要求，或赞助商提供了金钱支持而参与，并不是出于本心。无论哪种方式，承认其他方的努力都会降低个人所采取行动的原因的独特性，从而导致情境归因。因此，本文预测提及他人的努力会导致浏览者参与度减少。

H1：推文中单纯提到赞助商，而不表示感激，会降低浏览者的参与度。

3.2. 对赞助方表示感激对于用户参与度的影响

根据上文所述，单纯披露他人的贡献可能会减少浏览者的参与度。然而，加上感激可能被认为较为真诚。因为自愿表达对他人努力的感激之情，强化了无私的推论，树立了谦虚积极的形象，有可能减少浏览者对自我推销的怀疑，增加参与度。更重要的是，一个人在表达对其他贡献者的感激之情时，比简单地提及其他贡献者时更有可能持有与行为前后一致的态度[26]，因为后者更有可能是适合情境和预期的行为。此外，表达感激之情比简单地提及其他参与者更有可能将人们的注意力从个人的自我表露行为上转移开，因为与表达感激之情相关的积极情绪比简单地提及其他贡献者更能吸引人们的注意。因此，本文预测对他人的努力表示感谢会对点赞等行为产生积极影响。

H2：推文在提到赞助方的情况下，对赞助方表示感激会提高浏览者的参与度。

3.3. 提到所赞助的慈善项目对于用户参与度的影响

推文中提及具体的慈善项目类型，能够为浏览者提供关键的情境信息，从而影响其对发布者动机的归因判断与价值感知。根据刘娅萱等人的研究[27]，公众对不同领域的慈善事业存在固有的偏好与共鸣度差异。例如，教育慈善往往与“知识传播”“未来希望”等积极的利他联想紧密相关；医疗慈善易于唤起对生命健康与人道主义的关切。当推文明确提及慈善类型时，浏览者能够更清晰地将发布者的亲社会行为锚定在一个具体、可理解的社会价值范畴内。这种具体性降低了行为动机的模糊性，使得“出于对该领域公益事业的真切关心”这一内在、无私的动机归因变得更为突出和可信。因此，提供明确的慈善项目信息，有助于增强披露的真诚度与价值合理性，进而提升浏览者的参与意愿。

H3：提到慈善类型会提高浏览者参与度。

3.4. 对浏览者发出行动呼吁对于用户参与度的影响

对浏览者发出运动或捐款呼吁可能会对其参与度产生积极影响。因为对于其他人的健康或者帮助其困难做出努力可以表明一个人的无私；同时，提出对他人的呼吁可能会将感知者的注意力从自我推销上转移开。而且信息的一致性[26]在归因过程中起着至关重要的作用，披露者披露的其为社会做出的捐款积极努力和发出的运动和捐款呼吁的一致性更能让浏览者感受到其自身的积极性，从而将亲社会活动更多地归因于性格因素。

H4：对浏览者发出行动呼吁会增加浏览者参与度。

3.5. 研究模型

本文研究模型如图1所示。

Figure 1. Research model

图1. 研究模型

4. 研究设计

4.1. 数据来源

本文的研究对象为Charity Miles APP使用者在运动后按照APP模版发布在推特上的推文及其他用户参与的点赞、评论等数据。消息模板包括慈善项目、赞助商等信息，例如“I ran 15@CharityMiles for @EveryMomCounts.”该消息可以分享到任何社交媒体平台，本文收集了Twitter网站上2013年6月至2025年3月的分享数据，经过组合匹配，得到五种推文模版，并删除未提到运动里程等的无效推文后，共得到380,981条数据。

4.2. 变量定义

本研究以用户参与度(Joins)作为被解释变量。在社交媒体影响力相关研究中，点赞数、评论数与转发数通常被视作用户参与行为的核心表征指标[28]。为系统评估推文的综合互动表现，参考现有研究方法[29]，本文将点赞数、评论数与转发数按照0.17:0.37:0.46的比例关系加权重后加总，构建为“Joins”作为参与度指标，以全面反映推文所引发的用户参与强度。

本文的解释变量来源于推文模板中不同设计元素的出现情况。参考相关文献，本文选取以下变量作为控制变量：个人努力程度(Work_p)：以用户运动的英里数衡量。较高运动量可能促使浏览者将行为归因为利他动机，而非单纯的个人健康目的[30]；粉丝数(Fans)、发布天数(Days)、推文字数(Content_length)和标签数量(Tag)。

最终的变量定义和解释如下表1：

Table 1. Variable sorting

表1. 变量整理

变量类型	变量名称	变量名	对应的获取值及处理
被解释变量	用户参与度	Joins	点赞量 × 0.17 + 评论量 × 0.37 + 转发量 × 0.46
解释变量	是否提到赞助方	Sponsor	是否提到赞助方，分别赋值为1和0
	是否对赞助方表示感激	Gratitude	提到赞助方时，是否对赞助方表示感谢， 分别赋值为1和0，未提到赞助方时为0
	是否提到慈善项目	Charity_proj	未提到时为0，提到时为1
	是否发起呼吁	Any_Call	是否呼吁运动或捐款，分别赋值为1和0
控制变量	个人努力程度	Work_p	披露者运动的英里数
	粉丝数	Fans	披露者的粉丝数
	发布天数	Days	发布天数
	推文字数	Content_length	推文字数
	标签数量	Tag	对于推文中的标签数量进行计数

变量之间相关度如下表2所示，通过计算变量的相关系数矩阵进行多重共线性诊断，除因理论设定而高度相关的“是否提到赞助方”与“是否表示感激”变量外，其余各变量间的相关系数绝对值均低于0.3，表明模型不存在严重的多重共线性问题。

Table 2. Variable correlation

表2. 变量相关度

	Joins	Sponsor	Gratitude	Charity_proj	Any_Call	Work_p	Fans	Days	Content_length	Tag
Joins	1.0000
Sponsor	−0.0061	1.0000
Gratitude	0.0071	0.8895	1.0000
Charity_proj	−0.0056	0.1037	0.0931	1.0000
Any_Call	0.0319	−0.0560	−0.0471	0.0021	1.0000
Work_p	0.0405	0.0027	−0.0001	−0.0005	0.0214	1.0000
Fans	0.2577	−0.0569	−0.0687	−0.0088	0.0120	−0.0172	1.0000
Days	−0.2014	0.0439	0.1589	0.0908	−0.1425	−0.0490	−0.0549	1.0000
Content_length	−0.0074	0.2918	0.2090	0.1213	0.0706	−0.0149	0.0284	0.2904	1.0000
Tag	0.1200	0.0800	0.0100	0.1500	0.1800	0.0050	0.2200	−0.1000	0.2500	1.0000

4.3. 模型建立

本文对Joins进行缩尾处理来减少极端值的影响。控制变量中，Work_p和Fans也存在极端异常值，进行对数变换以减轻影响。由于Joins是计数数据，且过度离散，用线性回归会得出有偏估计，另外，由于本文的被解释变量不存在零值的情况，因此，本文采用普通负二项回归。针对不同假设的情况，分别构建出的模型如下：

$\begin{array}{l}\text{Log}\left(\text{E}\left[\text{Joins}\right]\right)\text{=}{\beta }_0+{\beta }_1\text{Sponsor}+{\beta }_2\text{Charity\_proj}+{\beta }_3\text{Any\_Call}+{\beta }_4\text{Work\_p}\\ +{\beta }_5\text{Fans}+6\text{Days}+{\beta }_6\text{Content\_length}\end{array}$ (1)

$\begin{array}{l}\text{log}\left(\text{E}\left[\text{Joins}\right]\right)={\beta }_0+{\beta }_1\text{Gratitude }+{\beta }_2\text{Charity\_proj }+{\beta }_3\text{Any\_Call}+{\beta }_4\text{Work\_p}\\ +{\beta }_5\text{Fans }+{\beta }_6\text{Days }+{\beta }_7\text{Content\_length}\end{array}$ (2)

5. 实证研究

5.1. 模型1

基于针对不表达感激的子样本(Gratitude = 0)所建立的负二项回归模型分析结果如下表3所示(N = 67,660, χ² = 14654.23, p < 0.001)，检验假设H1，H3，H4。

Table 3. The result of model 1

表3. 模型1结果

Joins	Coef.	St. Err	p-value	Sig
Sponor	−0.151	0.017	0.000	^***
Charity_proj	0.224	0.052	0.000	^***
Any_call	−0.216	0.059	0.000	^***
Work_p	0.115	0.006	0.000	^***
Fans	0.547	0.007	0.000	^***
Days	−0.325	0.005	0.000	^***
Content_length	0.036	0.006	0.000	^***
Tag	0.082	0.003	0.000	^***
Constant	−0.797	0.053	0.000	^***
N	67660	Log Likelihood	−79041.741
χ^2	14654.23^***	AIC	158101.48

注：St. Err.为稳健标准误，^*表示10%的显著性水平，^**表示5%的显著性水平，^***表示1%的显著性水平。AIC = Akaike information criterion。

实证结果表明，在排除了情感表达(即感激)因素的干扰后，核心信息披露变量呈现出显著且方向各异的影响机制。具体而言，在控制了个体努力程度、粉丝规模、发布时效及内容长度等因素后，研究发现：第一，单纯提及赞助方(Sponsor)对用户参与度产生了显著的负面效应(β = −0.151, p < 0.001)，这一发现为“自夸者困境”提供了直接证据，表明缺乏情感加持的赞助信息披露易被用户归因为外部动机，从而抑制其参与意愿，假设1得到支持；第二，慈善项目披露(Charity_proj)呈现出显著正向影响(β = 0.224, p < 0.001)，表明慈善相关信息的披露能够有效提升用户参与度，假设3得到支持；第三，行动呼吁(Any_call)同样呈现显著负向影响(β = −0.216, p < 0.001)，这与假设4相反，可能源于呼吁行为被感知为过于商业化或打扰[31]，或者从心理抗拒理论的角度来看可能被感知为一种自由威胁，从而引发用户的抵触情绪，反而降低其点赞、评论或转发的可能性[32]。

此外，控制变量中粉丝规模(β = 0.547, p < 0.001)与个人努力程度(β = 0.115, p < 0.001)的强烈正向效应，进一步验证了发布者特征在传播效果中的基础性作用。这些发现共同表明，在亲社会披露策略中，单纯依靠事实性信息而缺乏情感维度的内容设计难以有效激发用户参与，甚至可能适得其反。

5.2. 模型2

根据针对提及赞助方的推文子样本(Sponsor = 1)所构建的负二项回归模型分析结果(N = 324,530, χ²(6) = 40845.85, p < 0.001)，检验假设H2。结果如下表4所示：

Table 4. The result of model 2

表4. 模型2结果

Joins	Coef.	St.Err	p-value	Sig
Gratitude	0.554	0.016	0.000	^***
Any_call	−0.318	0.057	0.000	^***
Work_p	0.060	0.003	0.000	^***
Fans	0.424	0.003	0.000	^***
Days	−0.465	0.004	0.000	^***
Content_length	0.199	0.004	0.000	^***
Tag	0.075	0.001	0.000	^***
Constant	−0.842	0.015	0.000	^***
N	324530	Log Likelihood	−394929.37
χ^2	40845.85^***	AIC	789874.74

注：St. Err.为稳健标准误，^*表示10%的显著性水平，^**表示5%的显著性水平，^***表示1%的显著性水平。AIC = Akaike information criterion。

实证结果表明，在控制了个体努力程度、粉丝规模、发布时效及内容长度等一系列潜在混淆因素后，研究发现：第一，感激表达(Gratitude)呈现出极为显著且强劲的正面效应(β = 0.554, p < 0.001)，这充分验证了情感信号在亲社会披露中的核心价值[33]，假设2得到支持；第二，行动呼吁(Any_call)呈现显著负向影响(β = −0.318, p < 0.001)，进一步证实了在赞助披露情境下直接引导用户参与可能产生排斥心理。其他方面与实验一的结果基本保持一致。这些发现强有力地表明，在亲社会信息披露已确立的前提下，辅以真诚的感激表达，构成了解决“自夸者困境”、有效提升用户参与度的关键路径。

6. 研究结论

本文基于归因理论，通过对慈善运动类UGC的大数据分析，深入探讨了亲社会披露中不同内容元素对用户参与度的复杂影响机制。核心发现揭示了解决“自夸者困境”的关键并非回避信息披露，而在于如何通过精巧的内容设计引导用户的积极归因。具体结论与管理启示如下：

6.1. 情感表达是破解困境的“钥匙”

本文最关键的发现在于揭示了感激与提到赞助方之间存在显著的协同效应。当推文仅提及赞助方而未表达感激时，会对用户参与度产生显著的负面影响(β = −0.151, p < 0.001)；然而，在提到赞助方的基础上辅以真诚的感激，则能扭转这一局面(β = 0.554, p < 0.001)，使用户参与度提升约74%。

企业在鼓励用户进行亲社会披露时，应避免生硬、纯粹的赞助商信息曝光[33]。相反，必须引导用户在内容中融入真诚的情感表达，将叙事重点从“谁赞助了我”转向“我感谢谁的支持”，从而完成从“自我展示”到“感恩”的动机归因转换。

6.2. 慈善项目披露是提升参与度的“催化剂”

本文关于慈善项目披露的发现，揭示了其作为积极内容元素的关键作用(β = 0.224, p < 0.001)。当披露行为与赞助商关联时，提及慈善项目有助于将发布动机从“为赞助商宣传”的商业目的，部分转向“为公益项目发声”的利他目的，从而在一定程度上缓解用户的负面归因。

企业在策划亲社会传播时，应善用慈善项目披露。在内容中明确展示所支持的公益项目，能够为UGC注入更强的公共价值与道德正当性，从而提升内容的可信度与感染力。

6.3. 不当的“行动呼吁”会适得其反

本文发现，无论在何种情境下，行动呼吁均对用户参与度产生了显著的负面影响(模型1：β = −0.216，p < 0.001；模型2：β = −0.318，p < 0.001)。这一反直觉的发现表明，在缺乏足够信任与情感基础的UGC中，直接引导用户付出额外努力(时间或金钱)，极易被感知为“冒犯”，从而引发心理抗拒。

在初步的UGC传播阶段，应谨慎使用直接的行动呼吁。营销重点应首先放在构建情感连接与价值认同上，而非急于转化用户行为。行动呼吁或许在建立了深厚的社群信任后更为有效[31]。

6.4. 研究局限与未来方向

本文也存在若干局限性。首先，“是否发起呼吁”变量的稀疏性：由于数据中行动呼吁的出现频率极低，尽管效应显著，但结果的普适性仍需在未来研究中用更丰富的样本进行验证。其次，本文数据全部来源于Twitter平台上的Charity Miles用户，其结论在其他社交媒体平台(如微信、抖音)或不同文化背景下是否依然成立，有待进一步检验。最后，研究主要关注行为层面的参与度指标，未来研究可结合用户访谈或实验方法，深入探索这些效应背后的心理机制。

7. 结束语

本文通过大规模实证分析，系统检验了UGC中亲社会披露对用户参与度的影响。研究发现，感激表达能有效提升用户参与，慈善项目对于用户参与度有着不同程度的影响，而不表达感激直接提到其他相关方和直接呼吁则产生反效果。这些发现不仅深化了对亲社会行为在数字环境中作用机制的理解，也为UGC平台的内容策略优化提供了具体指导。在社交媒体日益重要的当下，如何平衡亲社会价值与用户体验，值得学术界与实务界的持续探索。