1. 前言
非物质文化遗产在全球化与数字化交汇的背景下，正经历从“静态存续”向“活态传承”的范式转变[1]。然而，技术赋能虽拓展了传播广度，却未必然转化为传播效度，其深层瓶颈在于文化内容与受众的认知结构、生活实践及价值体系之间存在的适配落差[2]。既有研究尚未系统揭示“异化”与“归化”策略如何与“文化匹配”、“数字赋能”协同作用于传播效能。为此，本研究提出以“文化匹配”与“数字赋能”为核心的双调节解释框架，通过三项实证研究，系统探讨“异化/归化”价值策略如何驱动“传播行为”的生成与演化，旨在为非遗在数字生态中实现精准抵达、深度互动与长效扩散提供学理支撑与实践指引。
2. 文献溯源、综述与假设
2.1. 非遗文化的价值与认同
非物质文化遗产的价值并非一成不变的本质性存在，而是在动态的社会实践与话语互动中被持续建构、诠释与认同的过程。当前学界共识认为，非遗的价值范畴已从对封闭“本真性”的追求，扩展至国家认同、文化记忆与共同体意识塑造等更为广阔的公共领域。研究重点关注非遗在当代的“价值重构”现象，例如作为国家级非物质文化遗产的“彩砂坛城”(一种源自特定文化传统的宗教艺术形式)，其意义经历了从私密宗教仪轨到公共文化展演的系统性转化，这揭示了非遗的价值与意义如何在不同的社会“场域”与“语境”中，被国家、社群、传承人及公众等多重主体重新定义与符号化，进而形成复杂多元的认同机制[3]。基于此种重构，非遗成为凝聚社会认同的关键文化资源。它承载着各民族共享的记忆与情感，是唤醒文化身份、铸牢中华民族共同体意识的重要基因与路径[4]。同时，非遗影像等现代媒介通过“记忆重构”与“媒介仪式”，将传统文化转化为可共情的集体体验，显著增强了公众的情感认同与文化归属感。因此，当代非遗保护的核心议题在于如何平衡其原真性、活态传承与在当代社会的公共价值再生产，使其成为连接历史与当下、个体与共同体的文化纽带。
2.2. 文化的异化价值与归化价值
在全球化与国家文化“走出去”战略背景下，非物质文化遗产的对外译介成为跨文化传播研究的焦点。其中，“归化”与“异化”的翻译策略之争，本质上是处理文化差异、权衡文化身份与传播效果的价值选择[5]。“归化”策略以目标语文化为依归，采用受众熟悉的表达以降低文化隔阂，促进理解与接受[4]；“异化”策略则力求保留源语文化的语言特色与美学形式，以输入异质文化元素，彰显其独特性[6]。二者分别对应文化传播中的“亲和力导向”与“本真性导向”。研究表明，单一策略难以应对非遗翻译的复杂性。例如，在衢州非遗与南通沈绣的译介中，过度归化可能导致文化内涵流失，而极端异化则可能引发理解障碍，损害传播效果。因此，研究倡导一种动态、辩证的“适应性”翻译观，主张在生态翻译学框架下，依据具体的翻译生态(如文本类型、传播目的、受众)，在语言、文化、交际等多维度进行灵活调适[5]。具体可通过阐释性翻译补充背景，或采用框架性翻译在异化形式中嵌入归化解说，从而实现非遗文化在译语环境中的“适应性生存”与有效传播。这种超越二元对立的路径，是一种基于文化自信的创造性转化与适应性传播策略，旨在寻求文化异质性价值与传播可及性价值之间的动态平衡。
2.3. 文化匹配与数字赋能
非物质文化遗产的当代传承重在“创造性转化与创新性发展”，其中“数字赋能”与“文化匹配”构成驱动活态传承的“双重引擎”，二者缺一不可，共同推动技术应用、产业融合与文化价值释放。
首先，数字技术(如区块链、智能算法、人机交互)极大拓展了非遗的呈现与传播空间[7]。然而，技术效能的充分释放离不开文化匹配的保障——数字内容需与受众的认知、生活方式及价值理念有效契合，才能实现深度共鸣[8]。因此，数字赋能是“放大器”，文化匹配则是“对准器”。
其次，非遗与文创、城乡发展的融合需要数字技术拓宽渠道，也需文化匹配指引方向。例如，非遗元素融入文创设计，既需数字转译，也须匹配当代审美与实用需求[9]；非遗赋能城乡发展，既靠数字平台激活参与，也依赖与当地社区记忆与发展愿景的深度契合[10]。
再者，非遗蕴含的文化基因可激发社会创新。数字赋能通过数字化存档与开放平台将其转化为“创新素材库”[7]；文化匹配则影响创新主体能否真正理解并内化这些文化基因，从而将技术能力转化为有文化底蕴的创新成果[8]。
需警惕“技术决定论”或盲目产业化，技术创新应始终服务于文化传承。成功的赋能创新，在于构建以传承人为中心的多元共生体系，让数字赋能与文化匹配成为并行的双重杠杆：以匹配校准赋能的方向，以赋能拓展匹配的广度与深度[11]。二者协同，方能推动非遗实现高质量、有活力的当代转化。
2.4. 文化传播与扩散
在数字媒介时代，非物质文化遗产的传播机制发生深刻变革，研究焦点转向媒介如何重塑文化记忆、建构传播仪式并促进代际与跨文化对话[11]。数字媒介通过“再媒介化”将传统文化符号转化为当代视听语言，参与新的文化记忆建构，并借助叙事创新与情感连接，使其成为凝聚共同体意识的“媒介仪式”[7]。其次，传播场景日趋多元与嵌入式，非遗需突破展演模式，融入社区、教育、旅游与社交平台，实现从“文化展品”到“生活内容”的转化[9]。最后，有效传播依赖于系统性知识生成与教育转化，需通过田野研究将非遗从“生活事实”提升为“价值事实”，并推动跨学科的非遗教育体系建设，以培养专业人才、构建自主知识体系[12]。综上，当代非遗传播是融合记忆政治、媒介技术与教育科学的综合实践，其成功关键在于构建连接历史与当下、沟通多元主体、平衡本土性与全球化的传播路径与意义再生产机制[13]。
2.5. 研究概要与假设
2.5.1. 研究概要
为系统检验“异化/归化价值→传播行为”的作用路径，并揭示“文化匹配”与“数字赋能”的调节机制，本研究设计了三项逻辑递进、方法互补的子研究：
研究一(问卷实验)通过问卷调查，以高校学生为样本，初步验证文化匹配、价值策略、数字赋能与传播行为意向之间的结构关系，检验主效应及调节效应。
研究二(脑神经实验)借助事件相关电位技术，观测被试处理不同价值策略非遗内容时的神经活动差异，从神经机制层面为“匹配–策略–行为”路径提供生理证据。
研究三(跨文化问卷实验)以在华留学生为对象，比较其对传统文化不同了解程度组别的差异，检验理论模型在跨文化语境下的适用性，并探讨文化背景知识的调节作用。
2.5.2. 研究假设
基于理论框架与文献回顾，本研究提出如下整合性假设体系(理论模型如图1所示)：
Figure 1. Theoretical model and hypotheses
图1. 理论模型假设图
H1：价值策略对传播行为意向具有显著影响。
H1a：异化价值(文化本真性、审美独特性)对传播行为意向有显著的正向影响。
H1b：归化价值(功能适应性、体验互动性)对传播行为意向有显著的正向影响。
H2：文化匹配调节价值策略与传播行为意向的关系。
H2a：文化匹配显著调节了异化价值对传播行为意向的影响。
H2b：文化匹配显著调节了归化价值对传播行为意向的影响。
H3：数字赋能水平调节价值策略对传播行为意向的影响。
H3a：数字赋能水平显著调节了异化价值对传播行为意向的影响。
H3b：数字赋能水平显著调节了归化价值对传播行为意向的影响。
模型同时整合了文化适应理论(为异化–归化维度提供理论基础)、技术接受模型与价值接受模型(解释数字赋能的影响)以及使用与满足理论(解释受众的深层动机)等多个理论视角，形成了全面解释非遗数字化传播机制的理论框架，见表1。
Table 1. Research variables and operational definitions
表1. 研究变量与操作化定义
变量类型 |
变量名称 |
维度 |
操作化定义 |
变量名称 |
维度 |
操作化定义 |
自变量 |
异化价值 |
文化本真性 |
保持文化原真性的程度 |
归化价值 |
功能适应性 |
符合现代功能需求的程度 |
审美独特性 |
审美差异化的程度 |
审美现代化 |
符合现代审美标准的程度 |
仪式神圣性 |
仪式原真性呈现程度 |
体验互动性 |
用户参与和互动程度 |
调节变量 |
文化匹配 |
文化认知匹配 |
文化内涵解读的顺畅程度 |
数字赋能 |
呈现赋能 |
视觉/听觉/触觉的沉浸感 |
生活方式匹配 |
内容与日常生活的关联程度 |
交互赋能 |
用户参与和共创的深度 |
价值理念匹配 |
价值观的共鸣程度 |
连接赋能 |
社交传播与跨境连接的广度 |
因变量 |
传播行为 |
曝光层 |
页面浏览、停留时长等 |
传播行为 |
转化层 |
购买、关注、参与活动等 |
互动层 |
点赞、评论、分享等 |
社交网络 |
二级传播、网络结构等 |
3. 研究一：基于总体模型的问卷实验
3.1. 研究设计
3.1.1. 研究目的
本研究以高校学生为初始样本，采用问卷调查法，旨在对“文化匹配–数字赋能”双轮驱动理论模型进行首次实证检验。具体目标为：1) 检验价值策略(异化/归化)对传播行为意向的主效应(H1)；2) 初步验证文化匹配(H2)与数字赋能(H3)的调节作用。
3.1.2. 研究方法
1) 被试：招募230名在校本科生。剔除回答时间过短(<90秒)、答案呈现明显规律性或未通过注意力检测题(如“请选择‘非常同意’”)的无效问卷后，最终获得有效样本200份，有效回收率为87.0%。其中，男性94人(47.0%)，女性106人(53.0%)；平均年龄20.5岁(SD = 1.8)；专业分布涵盖文史哲艺类(38.0%)、理工类(35.5%)、经管类(20.0%)及其他(6.5%)。
2) 实验材料与刺激：为避免被试因回忆偏差导致的数据异质性，本研究在问卷中嵌入了一段标准化的钧瓷文化短视频(时长约1.5分钟)，系统性地融合了以下元素：
异化价值线索：突出展现钧瓷“窑变无双”的传统柴烧工艺、复杂釉色配方的古典美学。归化价值线索：展示钧瓷元素在现代茶具、家居装饰、文创设计中的应用。数字赋能呈现：视频采用高清微距摄影呈现釉面细节，穿插动态信息图解释工艺原理。
所有被试在填写核心量表前，需先观看此段标准化视频，以确保测量基于同一刺激源，提升内部效度。
3) 测量工具：
所有核心变量均采用改编自成熟文献的7点李克特量表(1 = “完全不同意”，7 = “完全同意”)进行测量。问卷结构如下：
价值策略感知：异化价值(3题项，α = 0.86)：测量对文化本真性与审美独特性的感知。归化价值(3题项，α = 0.88)：测量对功能适应性与体验互动性的感知。
文化匹配感知：文化认知匹配：测量对文化内涵的理解顺畅度。生活方式匹配：测量与日常生活的关联度。价值理念匹配：测量精神与价值观的共鸣度。
数字赋能感知：呈现赋能：测量视觉/听觉的沉浸感与冲击力。交互赋能：测量用户参与和共创的感知深度。连接赋能：测量社交传播的便捷性与扩散广度。
传播行为意向(4题项，总体α = 0.92)：曝光层意向、互动层意向、转化层意向、社交网络层意向。
控制变量：收集被试的性别、年龄、专业、先前钧瓷知识水平(1题自评)。
4) 程序：
研究通过在线问卷平台(Qualtrics)实施。流程如下：1) 知情同意；2) 观看标准化钧瓷短视频；3) 依次填写价值策略、文化匹配、数字赋能、传播行为意向量表；4) 填写人口学变量与知识水平。整个流程约需8~10分钟。
5) 数据分析策略：
初步分析：使用SPSS 26.0进行描述性统计、量表信度分析(Cronbach’s α)及各变量间的Pearson相关分析。测量模型检验：使用WarpPLS 12.0进行验证性因子分析，检验量表的收敛效度(组合信度CR、平均方差抽取量AVE)与区分效度，并评估整体模型拟合度。结构模型与假设检验：使用WarpPLS 12.0构建结构方程模型。
首先检验主效应模型(H1)。进而构建包含潜调节变量的模型以检验调节效应(H2, H3)。通过构建潜变量交互项(如“异化价值 × 文化匹配”)，并运用无约束乘积指标法进行估计。补充分析：采用SPSS PROCESS宏(Model 1)进行基于显变量分数的层次回归分析，对调节效应进行稳健性检验，并执行简单斜率分析以解读交互作用模式。
3.2. 研究结果
3.2.1. 描述性统计与相关分析
各核心变量的均值、标准差及相关系数如表2所示。异化价值与归化价值呈中等正相关(r = 0.32, p < 0.01)，二者均与传播行为意向显著正相关，其中归化价值的相关性更强(r = 0.61, p < 0.001)。文化匹配与数字赋能亦与传播行为意向存在中等至强度的正相关(r值分别为0.53与0.58)，初步支持了研究假设。
Table 2. Descriptive statistics and correlation matrix of variables (N = 200)
表2. 各变量的描述性统计与相关系数矩阵(N = 200)
变量 |
M |
SD |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
1) 异化价值 |
4.88 |
1.12 |
- |
|
|
|
|
2) 归化价值 |
5.32 |
1.05 |
0.32** |
- |
|
|
|
3) 文化匹配 |
4.95 |
0.98 |
0.41*** |
0.58*** |
- |
|
|
4) 数字赋能 |
5.21 |
1.01 |
0.38*** |
0.63*** |
0.52*** |
- |
|
5) 传播行为意向 |
4.77 |
1.01 |
0.35*** |
0.61*** |
0.53*** |
0.58*** |
- |
3.2.2. 假设检验
结构方程模型分析用于检验研究假设，模型拟合指标良好(χ2/df = 2.41, CFI = 0.931, TLI = 0.923, RMSEA = 0.059)。标准化路径系数及假设检验结果详见表3。
Table 3. Hypothesis testing results of structural equation model (N = 200)
表3. 结构方程模型假设检验结果(N = 200)
假设 |
路径关系 |
标准化估计(β) |
S.E. |
C.R. (t) |
p |
95% CI |
结论 |
主效应(H1) |
|
|
|
|
|
|
|
H1a |
异化价值→传播行为意向 |
0.24 |
0.072 |
3.29 |
0.001 |
[0.097, 0.383] |
支持 |
H1b |
归化价值→传播行为意向 |
0.42 |
0.078 |
6.18 |
<0.001 |
[0.087, 0.553] |
支持 |
调节效应(H2) |
|
|
|
|
|
|
|
H2a |
文化匹配 × 异化价值→行为意向 |
0.15 |
0.064 |
2.42 |
0.016 |
[0.028, 0.272] |
支持 |
H2b |
文化匹配 × 归化价值→行为意向 |
0.18 |
0.058 |
3.10 |
0.002 |
[0.066, 0.294] |
支持 |
调节效应(H3) |
|
|
|
|
|
|
|
H3a |
数字赋能 × 异化价值→行为意向 |
0.13 |
0.059 |
2.00 |
0.045 |
[0.002, 0.258] |
支持 |
H3b |
数字赋能 × 归化价值→行为意向 |
0.19 |
0.061 |
3.11 |
0.002 |
[0.070, 0.310] |
支持 |
注：S.E. = 标准误；C.R. = 临界比；CI = 偏差校正的Bootstrap置信区间(1000次抽样)。
假设检验总结：
1) 主效应完全支持：异化价值(β = 0.24, p = 0.001)与归化价值(β = 0.42, p < 0.001)均对传播行为意向具有显著正向影响，支持H1a与H1b。归化价值的影响效应约为异化价值的1.75倍。
2) 调节效应完全支持：文化匹配的调节作用：文化匹配显著增强了异化价值(β = 0.15, p = 0.016)与归化价值(β = 0.18, p = 0.002)对行为意向的影响，支持H2a与H2b。
3) 数字赋能的调节作用：数字赋能水平同样显著增强了异化价值(β = 0.13, p = 0.045)与归化价值(β = 0.19, p = 0.002)对行为意向的影响，支持H3a与H3b。
3.2.3. 调节效应分析(简单斜率检验)
为深入理解调节效应的本质，对四个显著的交互项进行了简单斜率分析。结果显示：
1) 文化匹配对异化价值效应的调节：当文化匹配度高时(+1 SD)，异化价值对行为意向有显著正向影响(β_simple = 0.39, t = 4.01, p < 0.001)；当文化匹配度低时(−1 SD)，该影响不显著(β_simple = 0.09, t = 0.95, p = 0.343)。斜率差异检验显著(Δβ = 0.30, t = 2.85, p = 0.005)。
2) 文化匹配对归化价值效应的调节：无论文化匹配高低，归化价值均有显著正向影响，但在高匹配条件下效应更强(β_simple_high = 0.60 vs. β_simple_low = 0.24, Δβ = 0.36, t = 3.78, p < 0.001)。
3) 数字赋能对异化价值效应的调节：与H2a模式类似，仅在高数字赋能条件下，异化价值的影响显著(β_simple = 0.37, p < 0.001)；在低赋能条件下不显著(β_simple = 0.11, p = 0.271)。
4) 数字赋能对归化价值效应的调节：数字赋能显著增强了归化价值的影响(β_simple_high = 0.61 vs. β_simple_low = 0.23, Δβ = 0.38, t = 3.92, p < 0.001)。
3.2.4. 稳健性检验
为增强结论的可信度，进行了多项稳健性检验：
1) 共同方法偏差检验：采用Harman单因子检验法，未旋转的探索性因子分析显示第一个公因子解释了总方差的33.8%，低于40%的临界值。进一步在CFA模型中引入一个共同方法因子，模型拟合改善有限(ΔCFI = 0.008)，且核心路径系数与显著性未发生实质性改变。
2) 替代模型比较：比较了理论模型与三个竞争模型：a) 仅含主效应的直接效应模型；b) 无调节效应的主效应模型；c) 包含所有可能交互项的饱和模型。结果表明，理论模型在拟合优度(AIC, BIC)与简洁性上取得了最佳平衡。
3) 子样本分析：按性别(男/女)和专业类别(文科/理工科)进行分组结构方程模型分析。多群组分析(Δχ2检验)显示，所有假设路径在不同子样本间无显著差异(ps > 0.05)，表明模型具有较好的普适性。
4) 基于显变量的层次回归验证：使用SPSS PROCESS宏(Model 1)重复调节效应检验，将潜变量得分作为显变量输入。结果与SEM分析高度一致，所有交互项均显著，且简单斜率分析结论相同。
3.3. 讨论
研究一初步验证了“匹配–赋能”双轮驱动模型。归化价值因贴近生活而作用更强；异化价值依赖文化独特性吸引传播。文化匹配是异化价值的“意义过滤器”，数字赋能则主要放大归化价值的体验与传播力。
4. 研究二：脑神经实验
4.1. 研究假设
本研究聚焦于神经层面，直接对应并延伸研究一的行为假设，旨在为以下假设提供脑电证据。
4.1.1. 价值策略主效应的神经证据
H1 (神经对应)：不同价值策略将诱发差异化的神经加工模式。
H1a：呈现异化价值(突出文化本真性、审美独特性)的内容将诱发更强的与认知冲突/新奇性评估相关的神经成分(如更大的N2/N400波幅)，反映其处理需要更多的认知努力以理解文化独特性。
H1b：呈现归化价值(突出功能适应性、体验互动性)的内容将诱发更强的与情绪投入/奖励评估相关的神经成分(如更大的LPC波幅)，反映其更易引发积极情绪与参与动机。
4.1.2. 文化匹配调节效应的神经证据
H2 (神经对应)：文化匹配水平将调节价值策略相关的神经响应强度。
H2a：高文化匹配将减弱异化价值内容引发的认知冲突神经信号(如N400波幅降低)，反映匹配降低了理解难度。
H2b：高文化匹配将增强归化价值内容引发的积极情绪神经信号(如LPC波幅增大)，反映匹配提升了情感共鸣与认同。
4.1.3. 数字赋能调节效应的神经证据
H3 (神经对应)：数字赋能水平将调节价值策略相关的神经响应强度。
H3a：高数字赋能将增强异化价值内容引发的注意与审美加工神经信号(如P300波幅增大)，反映技术呈现提升了其吸引力与可评估性。
H3b：高数字赋能将增强归化价值内容引发的参与动机与行为准备神经信号(如运动相关皮质激活增强)，反映交互技术降低了行动门槛，强化了行为意向。
4.2. 研究方法
4.2.1. 实验被试
在成都和上海两所高校招募112名(男女各半)相关专业学生参与有偿实验，平均年龄23.4岁。通过《文化匹配量表》与《数字使用习惯问卷》筛选，最终形成2 (文化匹配：高/低) × 2 (数字赋能偏好：高/低)的四组被试，每组28人，确保组间在年龄、性别上无显著差异(p > 0.05)。
4.2.2. 实验材料与设计
以“民间剪纸”非遗为内容载体，采用2 (价值策略：异化/归化) × 2 (文化匹配：高/低) × 2 (数字赋能：高/低)的混合实验设计，具体“文化匹配–数字赋能”刺激实验图见图2。
Figure 2. Experimental stimuli diagram for “cultural matching-digital empowerment”
图2. “文化匹配–数字赋能”刺激实验图
1) 价值策略操纵：异化组：强调历史渊源、传统技艺、本真符号。归化组：强调现代应用、DIY体验、生活美学。2) 文化匹配操纵：通过前置问卷分组实现被试间变量。3) 数字赋能操纵(被试内变量)：高赋能：VR互动临摹/剪纸，实时反馈，可分享作品。低赋能：静态高清图片配文字说明。
4.2.3. 实验程序与脑电记录
实验在隔音光线的实验室进行。每个试次流程：注视点(500 ms) → 刺激呈现(3000 ms) → 行为意向评分(“您多愿意分享此内容？”1~7分，无限时) → 间隔(1000 ms)。总计160试次。采用64导脑电系统(Brain Products)连续记录EEG，采样率1000 Hz，在线参考FCz，阻抗保持在5 kΩ以下。
4.2.4. 脑电数据处理与分析
使用MATLAB工具箱进行预处理：0.1~30 Hz带通滤波，自动剔除眼动等伪迹，以刺激前200 ms为基线进行分段。针对假设，重点分析以下ERP成分：
N400 (300~500 ms)：中央顶区电极，反映语义整合与认知冲突。P300 (300~500 ms)：顶枕区电极，反映注意资源分配与动机性评估。LPC (Late Positive Component, 500~800 ms)：广泛性分布，反映情绪唤醒与动机性加工。采用重复测量方差分析(ANOVA)检验各成分在不同实验条件下的波幅与潜伏期差异。
4.3. 研究结果
4.3.1. 行为结果：对H1的再验证
行为意向评分结果显示：
价值策略主效应显著：归化价值内容(M = 5.21)的分享意愿显著高于异化价值内容(M = 4.32)，F(1, 108) = 26.47, p < 0.001。
交互作用：文化匹配与价值策略交互作用显著(F(1,108) = 8.12, p < 0.01)，数字赋能与价值策略交互作用显著(F(1,108) = 10.35, p < 0.01)，与研究一结果一致，为神经假设提供了行为基础。
4.3.2. 脑电结果
1) N400：异化价值诱发更大N400波幅(认知冲突更强)，且该效应仅在低文化匹配组显著(H1a, H2a支持)。
2) P300：高数字赋能显著提升异化价值内容的P300波幅(H3a支持)，表明其增强了注意与评估。
3) LPC：归化价值诱发更大LPC波幅(情感共鸣更强)，且被高文化匹配增强(H1b, H2b支持)；数字赋能对其有增强趋势。
4.4. 讨论
神经证据表明，异化价值的传播障碍在于“认知冲突”(N400)，归化价值的优势源于“情感共鸣”(LPC)。文化匹配能缓冲认知冲突、增强情感共鸣；数字赋能则能提升异化内容的吸引力(P300)并可能强化归化内容的参与动机(LPC)。
5. 研究三：跨文化问卷实验
5.1. 研究设计
5.1.1. 研究目的
本研究旨在以中医针灸非遗项目为载体，针对在华留学生的问卷调查，达成两个核心目标：1) 检验“价值策略→传播行为意向”的主效应(H1)在跨文化受众中的普适性；2) 系统验证“文化匹配”(H2)与“数字赋能”(H3)对上述主效应的调节作用，从而在跨文化语境下完成对整体理论模型的检验。
5.1.2. 研究方法
1) 被试与分组：通过国内高校国际教育学院进行招募。最终共回收有效问卷238份。被试来自全球不同文化区域，具备基本中文或英文阅读理解能力。依据《中医针灸先验知识测试》(10项判断题，Cronbach’s α = 0.87)得分，将被试明确分为两组：
“高知识组”(了解组)：得分 ≥ 7分(n = 112)，表明对针灸文化有较好认知基础。
“低知识组”(不了解组)：得分 ≤ 3分(n = 126)，表明对针灸文化知之甚少。此分组用于后续分析文化先验知识的边界作用。
2) 实验材料与程序：为避免被试基于模糊回忆作答带来的偏差，本研究采用标准化刺激材料。研究团队制作了一段时长约2分钟的双语(中英字幕)标准化短视频，主题为“中医针灸：传统智慧与现代生活”。视频内容经过精心设计，同时嵌入异化与归化元素，并采用统一的高数字赋能标准制作(4K高清、动态图文注解、舒适的背景音乐、显眼的社交媒体分享图标)。实验通过在线平台实施，流程为：知情同意→先验知识测试→观看标准化视频→填写测量问卷。
3) 测量工具：采用《关于针灸数字内容观看体验的调查问卷》作为核心测量工具，其题项直接对应理论模型变量：
自变量(价值策略感知)：题项A1测量异化价值(文化本真性)，题项A2测量归化价值(功能适应性、体验互动性)。调节变量：文化匹配感知：题项B3、B4、B5分别测量文化认知匹配、生活方式匹配、价值理念匹配。在本研究的调节效应分析中，将三者均值作为“文化匹配”的复合指标。数字赋能感知：题项C6、C7、C8分别测量呈现赋能、交互赋能、连接赋能。将三者均值作为“数字赋能水平”的复合指标。因变量(传播行为意向)：题项D9至D12分别测量曝光层、互动层、转化层、社交网络层的行为意向。将四者均值作为“总体传播行为意向”的指标。
5.2. 研究结果
5.2.1. 测量模型检验
验证性因子分析显示模型拟合良好，具体指标见表4。各潜变量组合信度(CR)在0.82~0.90之间，平均方差抽取量(AVE)在0.51~0.68之间，表明量表具有良好的信度与收敛效度。区分效度检验显示，各潜变量AVE的平方根均大于其与其他潜变量的相关系数，满足区分效度要求。
Table 4. Fit indices of the measurement model
表4. 测量模型拟合指数
拟合指标 |
χ2/df |
CFI |
TLI |
RMSEA |
SRMR |
评估标准 |
结果 |
测量模型 |
2.15 |
0.95 |
0.94 |
0.06 |
0.04 |
χ2/df < 3, CFI > 0.9, TLI > 0.9, RMSEA < 0.08 |
达标 |
5.2.2. 假设检验
使用结构方程模型(最大似然估计法)对假设进行检验，路径系数、标准误、临界比及显著性水平，详见表5。
Table 5. Hypothesis testing results of the cross-cultural communication model (N = 238)
表5. 跨文化传播模型假设检验结果(N = 238)
假设路径 |
β |
SE |
t |
p |
结论 |
H1：价值策略→传播行为意向 |
0.47 |
0.065 |
7.23 |
*** |
支持 |
H1a：异化价值→行为意向 |
0.21 |
0.058 |
3.62 |
*** |
支持 |
H1b：归化价值→行为意向 |
0.36 |
0.053 |
6.79 |
*** |
支持 |
H2：文化匹配的调节效应 |
- |
- |
- |
- |
支持 |
H2a：文化匹配 × 异化价值→行为意向 |
0.16 |
0.049 |
3.27 |
** |
支持 |
H2b：文化匹配 × 归化价值→行为意向 |
0.22 |
0.047 |
4.68 |
*** |
支持 |
H3：数字赋能的调节效应 |
- |
- |
- |
- |
支持 |
H3a：数字赋能 × 异化价值→行为意向 |
0.18 |
0.051 |
3.53 |
** |
支持 |
H3b：数字赋能 × 归化价值→行为意向 |
0.20 |
0.046 |
4.35 |
*** |
支持 |
注：β为标准化路径系数；SE为标准误；t为临界比；**p < 0.001, *p < 0.01。
5.2.3. 调节效应分析
为深入探究调节效应的具体模式，对显著的交互项进行简单斜率分析，并绘制调节效应表。同时，基于Hayes (2017) [14]的调节效应检验流程，对高、低水平调节变量下的条件效应进行检验，具体结果见表6。
调节效应分析表明：文化匹配与数字赋能是异化价值产生影响的必要前提(仅在高水平下显著)，而对归化价值则起到显著增强作用。
Table 6. Conditional analysis results of moderating effects
表6. 调节效应条件分析结果
调节变量 |
价值策略 |
调节变量水平 |
条件效应(β) |
SE |
t |
p |
LLCI |
ULCI |
文化匹配 |
异化价值 |
高(+1SD) |
0.37 |
0.077 |
4.82 |
*** |
0.218 |
0.522 |
低(−1SD) |
0.05 |
0.081 |
0.62 |
0.535 |
−0.109 |
0.209 |
归化价值 |
高(+1SD) |
0.58 |
0.075 |
7.94 |
*** |
0.436 |
0.724 |
低(−1SD) |
0.24 |
0.073 |
3.29 |
** |
0.096 |
0.384 |
数字赋能 |
异化价值 |
高(+1SD) |
0.39 |
0.078 |
5.01 |
*** |
0.237 |
0.543 |
低(−1SD) |
0.03 |
0.076 |
0.41 |
0.682 |
−0.113 |
0.173 |
归化价值 |
高(+1SD) |
0.56 |
0.073 |
7.63 |
*** |
0.416 |
0.704 |
低(−1SD) |
0.26 |
0.072 |
3.57 |
*** |
0.116 |
0.404 |
注：LLCI与ULCI分别为95%置信区间的下限与上限。
5.2.4. 多群组分析：文化先验知识的边界作用
为进一步检验模型的边界条件，以文化先验知识水平(高知识组vs.低知识组)为分组变量，进行多群组结构方程模型分析，结果详见表7。
Table 7. Difference test of path coefficients in multi-group analysis
表7. 多群组路径系数差异检验
假设路径 |
高知识组(n = 112) |
低知识e组(n = 126) |
路径系数差异检验 |
β |
SE |
t |
β |
SE |
t |
Δχ2 |
p |
H1a：异化价值→行为意向 |
0.28 |
0.071 |
3.94*** |
0.10 |
0.068 |
1.47 |
5.67 |
<0.05 |
H1b：归化价值→行为意向 |
0.33 |
0.063 |
5.24*** |
0.56 |
0.061 |
9.18*** |
12.35 |
<0.001 |
H2a：CM × 异化价值→行为意向 |
0.20 |
0.058 |
3.45** |
0.06 |
0.055 |
1.09 |
4.89 |
<0.05 |
H2b：CM × 归化价值→行为意向 |
0.18 |
0.053 |
3.40** |
0.25 |
0.051 |
4.90*** |
2.45 |
>0.05 |
H3a：DE × 异化价值→行为意向 |
0.17 |
0.056 |
3.04** |
0.08 |
0.054 |
1.48 |
2.12 |
>0.05 |
H3b：DE × 归化价值→行为意向 |
0.17 |
0.052 |
3.27** |
0.26 |
0.049 |
5.31*** |
3.98 |
<0.05 |
注：CM = 文化匹配；DE = 数字赋能；**p < 0.001, *p < 0.01。
多群组分析发现重要边界条件：
主效应差异：异化价值对高知识组影响更强，归化价值对低知识组影响更强。
调节效应差异：文化匹配对异化价值的调节仅在高知识组显著；数字赋能对归化价值的调节在低知识组更强。
这表明，对文化熟悉度高的受众，应侧重异化价值与深度文化匹配；对熟悉度低的受众，则应侧重归化价值并通过数字赋能放大体验。
5.3. 拓展分析与稳健性检验
5.3.1. Bootstrap置信区间法
为更稳健地检验调节效应，采用Bootstrap抽样法(重复抽样5000次)构建95%偏差校正的置信区间(BCI)。若置信区间不包含0，则表明调节效应显著。结果如表8所示，所有交互项的Bootstrap置信区间均不包含0，再次证实了H2与H3。
Table 8. Bootstrap test of moderating effects (N = 238, Bootstrap = 5000)
表8. 调节效应的Bootstrap检验(N = 238, Bootstrap = 5000)
交互项 |
效应量 |
SE |
Bias |
95% BCI下限 |
95% BCI上限 |
显著性 |
CM × 异化价值 |
0.16 |
0.048 |
−0.003 |
0.067 |
0.253 |
显著 |
CM × 归化价值 |
0.22 |
0.046 |
0.002 |
0.131 |
0.309 |
显著 |
DE × 异化价值 |
0.18 |
0.050 |
−0.001 |
0.082 |
0.278 |
显著 |
DE × 归化价值 |
0.20 |
0.045 |
0.001 |
0.112 |
0.288 |
显著 |
5.3.2. 稳健性检验
为确保研究结论可靠，本研究进行了系统的稳健性检验：
1) 共同方法偏差检验：Harman单因子检验显示首因子解释变异量(34.2%)低于40%临界值；控制未测单一方法潜因子后，关键路径系数未发生实质性改变，表明共同方法偏差影响有限。
2) 内生性处理：采用工具变量2SLS法，选取“事前中医信息搜索频率”作为工具变量，其满足相关性与外生性要求。控制内生性后，异化与归化价值对行为意向的影响依然显著，与主结果一致。
3) 模型与样本稳健性：更换估计方法(如Logit模型、LMS法)、进行子样本分析(按文化圈层、在华时长分组)以及对极端值处理后，核心假设均继续成立，关键系数方向、显著性及稳定性未发生显著变化。
5.4. 讨论
研究证实，在跨文化情境中，归化价值(β = 0.36)与异化价值(β = 0.21)均显著正向影响传播行为，前者效应更强，支持“由近及深”的传播路径。调节机制分析表明，文化匹配是异化价值生效的必要条件与归化价值的增强因子；数字赋能是异化内容跨越认知障碍的桥梁与归化内容体验的放大器。此外，文化先验知识构成关键边界：高知识受众适配异化策略与深度匹配，低知识受众适配归化策略与数字赋能，为分层精准传播提供依据。
6. 讨论与结论
6.1. 讨论
本研究通过三项实证研究系统验证了“文化匹配–数字赋能”双轮驱动模型。需要特别指出的是，本研究中作为调节变量测量的“数字赋能”，主要指受众“感知到的数字赋能”(如对技术呈现、交互功能的效能感知)，而非单纯指客观技术功能的有无。核心结论如下：1) 价值策略作用分化：异化价值充当“社交扩散引擎”，激发基于独特性的传播；归化价值作为“深度参与催化剂”，促进基于实用与体验的互动转化。2) 文化匹配发挥维调节：认知匹配是异化价值的“解码器”，生活方式匹配是归化价值的“接入点”，价值理念匹配则是长期认同的“共鸣箱”。3) 数字赋能呈现场景化增效：需与内容策略精准耦合——视觉呈现强化异化内容吸引力，交互体验提升归化内容参与度，社交连接拓展异化内容扩散网络。4) 受众文化背景构成关键边界：应依据其先验知识实施分层策略——对高熟悉度群体侧重异化价值与文化深度匹配，对低熟悉度群体侧重归化价值与数字体验赋能。
6.2. 研究意义
6.2.1. 理论意义
本研究主要理论推进包括：1) 构建并实证了一个整合文化匹配、价值策略与数字赋能的跨层次机制模型，为理解数字时代文化传播提供了系统框架；2) 采用混合研究方法(行为、神经、跨文化)实现了多证据链三角验证，增强了结论的可靠性；3) 明确了数字赋能作为重构意义感知与社交连接的关键情境变量，而非中性工具，深化了技术中介理论在文化传播中的应用。
6.2.2. 实践意义
研究为非遗数字化传播提供以下指引：1) 策略矩阵：依据传播目标(广度/深度)与受众熟悉度，动态配置异化/归化策略及匹配维度；2) 技术设计：异化内容重视觉呈现与社交连接，归化内容重互动体验与场景融入；3) 评估体系：建立涵盖曝光、互动、转化及网络结构的效能评估，超越单纯流量指标；4) 跨文化策略：实施基于文化诊断的“一国一策”精准传播，减少文化折扣。
6.3. 局限性和未来研究
6.3.1. 研究局限
1) 样本以高校青年为主，结论外推需谨慎；特别是研究三中的在华留学生样本，其对中国文化的接触意愿、适应水平可能高于一般海外受众，且受中国教育环境影响，其文化认知反应可能存在一定特殊性，研究结论推广至更广泛的国际受众时需保持谨慎。2) 实验材料集中于视觉型非遗，对动态/集体性非遗覆盖不足；3) 主要依赖意向与短期行为测量，缺乏长期行为追踪与认同形成数据。
6.3.2. 未来研究方向
1) 开展纵向追踪，结合数字足迹分析传播全周期路径与网络演化；2) 探索AIGC、元宇宙等新技术对文化叙事与匹配机制的重构；3) 融合神经科学、社会网络分析与计算传播学，深化机制刻画；4) 关注数字化传播中的伦理、文化尊严与治理框架。
6.4. 总结
非遗的数字化活态传播是一项涉及认知对接、意义协商与关系重构的系统工程。本研究指出，关键在于构建“文化匹配–价值策略–数字赋能”三者协同、动态调适的精密传播系统。该框架既解释了成功“破圈”的内在逻辑，也为尚未找到路径的项目提供了诊断工具与策略指南。唯有在文化本源、受众认知与技术逻辑间寻求持续创造性平衡，非遗才能在数字时代实现真正的活态传承与价值延续。
基金项目
四川省哲学社会科学规划项目：多模态传播视域下巴蜀文化跨境数字足迹追踪与健康出海路径研究(SC25BS024)；四川省文化和旅游厅重点实验室项目：基于双轨特征识别和三维信息过滤的天府文化安全传播与治理机制研究(TFWH-2025-34)。
附 录
NOTES
*通讯作者。