鸿博体育“闲门向山路，深柳读书堂”，语出（唐）刘昚虚《阙题》。深柳掩映下的清净书堂，最是读书人向往的治学之所。由是，我们用“深柳堂”来命名《新闻与传播研究》论文推介栏目,以期让同好慢慢品读，细细体味。

　　本栏目期待能够成为学者们田野归来坐而论道的一方宝地，将理论与实践结合起来，切之，磋之；也欢迎各位读者向作者提出问题，琢之，磨之;我们会精选问题予以回应，奖之，励之。

　　新闻偶遇是人们在并非积极主动寻求信息的状态下所接触到的新闻，这也是人们在算法驱动数字平台上接触新闻的主要方式之一。在人们享受算法技术带来的便利之际，推荐算法本身也饱受各种诟病，如是否导致人们漠视严肃新闻、公共参与消极等。在数字媒体平台上如何吸引用户参与严肃新闻？数字平台通过各种算法机制，控制着用户的信息可见性，以及用户接触信息时的各项线索。研究在MAIN模型的基础上，通过一项在线实验，聚焦新闻热度、文章来源、标题风格等平台线索，提出了社交媒体平台线索启发人们新闻参与的研究框架。结果显示，平台提供的启发性线索是否高度契合人们的心理，是激发人们新闻阅读的重要因素；信息有用性感知是促成人们进一步分享偶遇新闻的重要中介变量。文章最后讨论了新闻偶遇的“吸引力隐喻”，并为鼓励人们关注严肃新闻、积极参与公共事务鸿博体育、缩小数字不平等提出了具体操作性建议。

　　所谓新闻偶遇，是指人们在并非积极主动寻求信息的状态下所接触到的新闻。这也是人们在算法驱动数字平台上接触新闻的主要方式之一。数字平台混杂了不计其数的各类信息，人类有限的注意力难以应对如此海量信息，而推荐算法技术则帮助人们实现了新闻选择的自动化。一方面，推荐算法可以精准匹配人们的信息需求鸿博体育，实现“千人千面”的个性化推荐；另一方面，基于社交网络的广泛连接，算法技术借助协同过滤等机制为个人接触自身兴趣之外的信息提供了机会。算法推荐和社交网络混合影响着数字平台信息的呈现，实际上，用户在平台的信息可见性上并未拥有完全的自主权，反而偶遇新闻的机会大为增加了。

　　在人们享受算法技术带来的便利之际，推荐算法本身也饱受社会诟病，各类批评和担忧集中指向——在使用算法新闻平台之后，人们对政治的兴趣降低，出现回避政治新闻、漠视公共事务、政治参与下降、社会群体分化、舆论极化加剧、社会共识瓦解，等等。基于上述现实问题的严峻性，在学者们的讨论中，新闻偶遇因此总是被置于接触政治类严肃新闻的框架之下。亦即，政治新闻偶遇的探讨为数字平台能否促进人们学习政治知识、参与社会公共事务，缩小政治参与差距带来了新的可能和机会。

　　鉴于此，在庞大的数字信息洪流中，如何吸引人们关注政治类严肃新闻，并促成点击阅读、点赞、转发和评论等新闻参与行为，尤其在人们原本不打算接触政治新闻的前提下，是本研究的主要目的。在数字平台线索启发受众决策的MAIN模型的基础上，本研究以人们日常获取新闻信息的主要平台——社交媒体为研究对象，选择微信为媒体介质，考察在日常的信息浏览中，平台的启发式线索如何影响人们关注并进一步参与严肃新闻。本研究具有理论和实践的双重贡献。理论层面上，这是在智能媒体时代对新闻偶遇概念的拓展和经验研究。实践层面上，本研究对于人们的政治新闻冷漠、公共参与消极的现状提供实际的解决方案，同时对于弥合数字不平等、缓解群体极化等现实问题具有重要的意义。

　　极大区别于传统的新闻媒体，社交媒体并非政治新闻和公共新闻的聚集地。尽管社交媒体是人们获取新闻和信息的重要平台，但于其间人们获得的不仅有专业媒体发布的新闻，更有来自于不受专业新闻采编原则所规制的大量信息。数字平台信息混杂了各类事实、观点和情感，这一特征或对新闻偶遇产生积极影响，即使是那些不关注新闻的用户，当其出于娱乐休闲目的访问社交媒体时，也有机会接触到政治类、公共类议题。然而，人们在社交媒体中的注意力高度分散，政治内容仅是个人信息流的一小部分，用户往往只将非常有限的时间资源用于偶遇的政治内容。更为现实的是，即使被告知了公共事件，对政治不感兴趣的人们通常不会或几乎不会选择访问，因此政治类和公共类新闻被人们主动点击的几率越来越低。相反，夹杂着强烈情感和鲜明立场的各类信息则成为争夺用户注意力的主力军，这愈发导致社交媒体上事实信息的减少、信息碎片化及带有立场性和情绪性的信息泛滥。是以，政治类等严肃新闻在传统大众媒体上占据着头版头条的重要位置，而在社交媒体的主推界面上却常常仅有一隅之地。

　　与此同时，社交媒体的推荐算法机制深刻影响着人们的信息可见性。信息推荐算法以个性化推荐为重要考量，高度响应人们的选择性接触心理，在满足个人兴趣爱好的同时，也严重加剧了人们回避严肃新闻的程度。换言之，社交媒体实际上成为分散用户政治注意力的一股力量，这一观点得到了学术界较为普遍的认同，不少研究进而表明，只有政治类社交媒体的使用才可能对政治参与产生积极影响。

　　尽管人们能够凭借精准的个性化算法推荐机制控制所接收的信息，但在实际的媒体使用中，用户对个人信息可见性的控制却并非处于主动地位，对个人所接收的信息仅能施加“部分控制”。错综复杂的在线社交关系将个体推向了庞大的异质性网络，当社交联系人中有其他好友访问和分享相关内容时，这将有助于个体接触来自不同意识形态来源或观点的信息。因此，人们偶遇（而并非主动寻找）新闻的机会增加了。个体所嵌入的社交平台网络中包含了大量的弱关系，虽然他们拥有取消关注好友或隐藏过滤政治新闻的自主性，但更可能出于维持关系（非政治关系）的目的而并不选择这样做。在这种情况下，与政治无关的个体可能会遇到网络好友共享的政治帖子，进而还可能参与一些低门槛的政治表达（如点赞、转发等），这种表达又或刺激个人的认知资源，从而增加他们对政治的参与并引发“信息释放效应”，即社交好友可能会对信息做出反应并迫使自己进行政治讨论。因此，即使是对政治不感兴趣的用户有可能因为社交网络会偶然接触到各类政治信息。

　　嵌入在数字媒体技术结构中的各类线索对当今的互联网用户尤为重要，改变的不仅是他们与数字媒体的互动方式，而且还有通过这一互动带来的政治参与的影响。数字媒体构建的海量信息平台，扩大了人们信息接触的范围，同时也带来了巨大的挑战。面对袭来的大量信息，囿于个人的时间、精力和认知能力，人们往往力不从心，容易迷失在信息海洋之中，造成信息过载和过剩，而线索是处理任何类型信息过载的主要解决方案。即便是在信息未超负荷的情况下，人们在接收信息、形成对他人的认知过程中，也总会不自觉地采取一些“认知捷径”，通常不会使用超出个人必要的认知能力和资源进行严密推论，而是更多依赖认知启发的方式进行判断。数字媒体技术特征所传达的各类线索，影响用户对接触内容的感知和处理。不同于传统大众媒体上的新闻提供，数字媒体信息具备更加丰富的线索，这些关于信息内容或网络计量的标记向人们提示信息的特点，鼓励用户进一步点击信息详情，为人们轻松评估自身是否愿意参与新闻提供了心智捷径。

　　宾夕法尼亚州立大学媒体效果研究实验室发现了存在于数字媒体中的四种广泛的技术可供性（affordances）：形态-能动性-交互性-适航性（modality，agency，interactivity，and navigability，简称为MAIN），认为这四类特征显著激发了用户的心理效应，从社会心理学的视角证实了数字平台用户在评估信息质量时，它们所发挥的重要作用，并具体影响用户对信息可信度的判断。这一理论被命名为MAIN模型，该实验室的桑达（Sundar）教授对此做了详细的解释。其中，形态（modality）是指信息呈现的方式（如文字、图片或视频等）；能动性（agency）是指用户主动依赖数字界面中的社会化线索来评估信息可信度，即界面上的协同过滤、用户的评论、点赞和分享等社会线索；交互性（interactivity）是指用户与信息之间的互动方式（如鼠标点击、个性化推荐等）；适航性（navigability）是指界面的结构和信息内容嵌入相关的跳转链接中，以非线性方式培养用户对信息的全面、完整和可验证的印象。例如，网站的交互性暗示了“行动可能性”（如点击超链接或进入在线讨论），表明信息获取的开放性和讨论的参与性。如果这是一个政治候选人的网站，公开的信息流和参与邀请可立即转化为对候选人信任度的提高。上述四种类型的启发式线索属于媒介技术的结构性特征，是用户构建数字媒体可信度第一印象所依赖的技术表面特征，是凌驾于内容之上的特征，但却可以帮助用户达成数字媒体内容感知的启发式思考。

　　当前社交平台上有关新闻热度提示的线索主要有两大类：一是社会热度，这是基于该新闻在社会上的流行度来判定，以综合推荐、评论或评分的形式呈现，包括常见的“热点”、“大家都在看”栏目；二是好友热度，这是基于用户好友圈层的喜好进行的推送，包括常见的“好友热搜”、“朋友在看”栏目。在社交平台的信息流中，新闻热度线索如何影响用户对偶遇新闻的关注和阅读？

　　“好友热搜”或“大家都在看”的文章热度线索将激发用户的监控动机（social monitoring motivation）。这是因为人们内心渴望通过获取热门资讯了解朋友圈层以及整个社会的时事热点和舆论态度，以保持对热点新闻的知情并获得社会认可，是一种典型的“随大流”的趋同心理。同时，个人可能对热点的新闻主题和观点不感兴趣，但从新闻热度线索中所感知的社会压力也将迫使他们出于维持社会关系而阅读文章。鉴于好友热度与社会热度推荐所参照的群体各不相同，个人对不同推荐热度线索所激发的监控动机感知也会有所差异，进而影响阅读偶遇新闻的结果，故提出如下研究假设：

　　H1：相较无新闻热度线索，（a）好友热度线索或（b）社会热度线索能显著启发用户的社交监控心理。

　　H2：（a）好友热度线索或（b）社会热度线索影响用户阅读偶遇新闻，是受到用户的社交监控心理的中介作用。

　　数字媒体平台的信息来源广泛，既有来自于官方主流媒体，也有来自众多的自媒体等。信息来源的声誉或知名度可以作为重要的效用线索，帮助个体减少搜寻和辨别冗杂信息资源的成本。在个人不甚熟悉和已获得广泛社会认可的信息来源之间，人们往往倾向于选择后者进行新闻阅读，这可能与信息的内容质量毫不相关，而是人们认为来自权威者的观点会更加可信。因此，信源可信度（source credibility）感知影响着人们的新闻选择，这一过程激发了人们的声誉启发式（reputation heuristic）的心理机制，人们希望依赖知名来源获取信息以减少选择出错率，或认为权威来源通常象征着遵循社会主观规范，若信源的可信度越高，信息则越会获得人们的选择和认可。

　　官方主流媒体通常被视为权威的信息来源，尤其在面对政治类严肃新闻的时候，相比新闻专业门槛较低的自媒体，人们更愿意从官媒中选择阅读新闻。然而，也有研究发现，当人们偶遇到社交好友所分享的新闻和信息时，即使他们对不同媒体的信任评价有所差异，这种情况下信源可信度对阅读意图却并不产生显著影响，因为在互联网的社交分发中，源自好友推荐的新闻，其重要性显然已经超过可信度高的媒体来源的新闻，人们首先在意他人正在关注什么，而不是该则信息或新闻是否权威可靠。基于不同的研究发现，本文提出以下研究假设：

　　H3：相较自媒体来源，官方媒体来源的新闻显著启发用户的感知媒体可信度心理。

　　H4：新闻媒体来源线索影响用户阅读偶遇新闻，是受到用户感知媒体可信度的中介作用。

　　新闻标题是对新闻内容加以概括或评价的简短文字，旨在吸引读者的阅读兴趣。超过一半的新闻读者在网站浏览新闻时，注意力从始至终都集中于新闻标题上。Web2.0时代，为在海量信息中迅速引起用户的阅读兴趣，各类标题党顺势而起遍布网络，主要表现为“诱饵式标题”（clickbait headlines）或“好奇心标题”（curiosity headlines），不挑明重要或主要的新闻内容，但利用各种颇具创意的手段来吸引大众眼球并鼓励参与，新闻的内容与标题联系不大甚至完全无关。这与直接概括新闻故事要点的摘要型标题（summary headlines）形成鲜明对比。以天气预报为例，当传统的摘要型标题表述为“明天有雨”时，诱饵式标题则可能以“明天的天气会如何影响你的心情？”或“明天会下雨吗？”来博取关注。

　　标题党打破了传统新闻标题相对规矩且单一的框架，在成千上万的信息条目中，夸张式、悬疑式的表达容易激发受众的好奇心和探索欲，从而鼓励新闻偶遇的发生。许多与标题党相关的文本特征（信号词、代词、情感词）显著增加了新闻用户的点击率。然而，耸人听闻或模糊新闻内容的标题党又与人们对新闻的信息充分性和清晰性的专业预期相悖，可能激发人们的消极评价和抵触情绪，换言之，如新闻标题无法即刻提供指导性和决策性的内容，可能导致人们对新闻全文的回避。相较于标题党，摘要型标题提高了人们对标题信息充分性的感知，强化了人们对新闻报道提供清晰信息的期望，进而提高受众参与度。目前，学界对好奇心式标题党如何影响人们选择新闻的态度和行为莫衷一是，没有定论。故此，对于严肃甚至枯燥的政治和公共新闻而言，人们是期待直观式、专业式的常规标题，还是青睐充满悬念或情感导向的标题党，不同风格的新闻标题是否造成用户新闻阅读选择的不同？本研究提出如下假设：

　　新闻偶遇不应止步于平台线索启发引起的新闻阅读，还应覆盖浏览之后的信息处理。长期以来，新闻偶遇缺乏明确的概念化和操作化，经常被模糊描述为个人无意中发现（政治）新闻的情况。在这一宽泛的界定下，人们首先可能被动地浏览新闻导读中的标题和引子，这些信息片段已经传达了部分（政治）信息；接着人们还可能点击并阅读新闻全文，以及进行下一步的信息处理。浏览新闻导读与仔细阅读完整新闻应被视为新闻偶遇的不同阶段，因为后者切实发生了认知资源的变化和转移。鉴于此，新闻偶遇可被理解为“人们在没有主动寻找的情况下接触到的（政治）信息”，可大致分为两级：第一级偶遇即浏览偶然遇到的（政治）信息，第二级偶遇即个人主动、努力处理偶然遇到的信息。

　　数字媒体界面的线索启发了用户的新闻参与。欧（Oh）等人确定了用户参与互动媒体的连续性行为，包括最初阶段的点击阅读，接着是信息评估和吸收，以及最终达到的信息分享或数字外联（digital outreach），涵盖选择阅读、点赞、转发、评论等一系列行为。这些阶段性行为所需的个人主动性程度不同，人们可能出于好奇或者“随大流”等心理而选择阅读新闻全文，以及选择只需一键操作的“点赞”——这些行为具有信息的反应性（reactive），与分享和评论行为的主动性（proactive）有所区别。用户不同的参与行为暗示了不同的公开程度，对用户也有不一样的要求。“阅读”新闻内容是一种相对私人的行为，但“点赞”或“评论”可以直接被其他网络用户看到，而“分享”则代表了最为公开的参与。与单纯的、相对私密的新闻阅读相比，点赞、评论和转发会得到他人的关注和回应，因此对于用户的身份和信任构建有着更大影响，通常需要用户慎重考虑而做出决定。

　　什么新闻能够得到用户的转发？在新闻偶遇过程中，当人们更为积极地将内容分享到自己的社交网络中，从而成为信息来源时，这对于分享新闻的用户本人往往有一定的心理负担。这是因为用户在分享新闻的时候，他们为假定的受众扮演了编辑或守门人的角色，为了维护个人的良好形象和身份，会产生一种网络内容生产的代理感。因此，感知信息有用性或是促成新闻分享的关键。廖圣清等在研究微信用户的新闻转发意愿时发现，相较于娱乐新闻，人们对社会、时政、经济、文化、科技等五类新闻的转发意愿更高，微信中由“转发”引起的信息流动以日常生活实用类为主，与国家战略、政策、措施等息息相关。当信息能更好地满足个体关于监视、表现、指导和强化的需求以支持其对不确定性情况的认知、情感、行为或防御性适应时，人们会认为信息更有效用，也更有可能转发、分享给他人，同时此类分享也有利于塑造个体关心国家大事、有格局、有思想、有情怀的积极自我形象。故此，本研究提出如下假设：

　　H7：用户阅读偶遇新闻进而分享新闻，是受到用户感知信息有用性的中介影响。

　　综上所述，本研究以MAIN模型为理论背景，考察数字媒体界面的主要线索对于用户新闻参与（新闻阅读和新闻分享）的影响。具体而言，潮流线索和文章来源线索是依赖平台的技术可供性所传达出的线索；标题风格则体现的是信息叙事线索，是信息发布者内容生产能动性的表现。此外，对于不同的议题而言，用户的卷入度（involvement）不尽相同，其认知资源的投入也有所差别，会影响用户的新闻参与行为，因此议题类型作为本研究的控制变量。本文的研究框架如图1所示。

　　本研究通过在线实验回答研究假设，设计了3（新闻热度提示：好友热度vs.社会热度vs.无热度推荐）×2（文章来源：官方媒体vs.自媒体）×2（新闻标题：常规标题vs.标题党）的组间实验，被试随机进入任一实验组。两个实验议题则随机分配到每个实验组中。

　　研究选取两个新闻议题作为实验事件，分别是“新型基础设施建设”（简称“新基建”）和“个人信息保护法”（简称“个人信息保护”），选择主要基于以下考虑：这两个议题均属于典型的公共新闻议题，但是在人们的日常新闻消费中，它们并未得到大众的重点关注。在正式实验开始之前，研究者随机选取了个人的社交媒体好友（N=181，女性占54.84%，年龄集中于18-50岁）进行预测试，结果显示，分别有92.16%的受访者对于“新基建”议题和80.40%的受访者对于“个人信息保护”表示很少，甚至从未阅读过此类新闻。因此选择这两个公共新闻议题，能够尽可能排除由于人们对选定议题知晓度的不同所产生的实验偏差。尽管大众对两个议题的知晓程度普遍较低，但他们所感知的议题卷入度却有明显不同，在5分量表中，“个人信息保护”的议题卷入度相对更高（M=3.68，SD=.76），“新基建”的卷入度则相对较低（M=2.82，SD=.78）。

　　本研究以微信“看一看”的平台界面作为实验设计平台。根据研究框架，实验平台需同时包含新闻热度、文章来源、新闻标题等算法推荐线索，且尽可能排除其他附带线索（如摘要、发布者头像、资讯分类标签等）的干扰。在国内主流的社交媒体平台（微博、微信、抖音等）中，微信“看一看”的界面设计与上述要求最为相符，各类新闻线索提示均已具备。

　　实验刺激物的设计包含两部分。第一部分是新闻导读，即模拟微信“看一看”的新闻推荐界面，具体呈现形式为：每一篇新闻都提供三种类型的推荐线索——新闻热度、文章来源、新闻标题，并附带新闻图片。其中，新闻热度分为好友热度、社会热度以及无热度推荐，并虚拟相应阅读量。在新闻标题的设计上，根据摘要型标题（常规型）和诱饵式标题（标题党）的特点，研究者拟定实验刺激新闻的两类标题，即揭示新闻主旨的常规型标题（《理解“新基建”内涵与重点》、《个人信息保护法（草案）提请审议》），以及悬念式、夸大式的标题党风格标题（《万万没想到，“新基建”竟然包括这些》、《个人信息终于要停止‘裸奔’了吗》）。在文章来源的设定上，官方媒体统一以“人民日报”标注，同时杜撰了突出娱乐属性的“娱乐八哥”作为自媒体。每个实验组的界面均包含4个议题的新闻——1个实验议题（“新基建”或“个人信息保护”公共新闻）以及3个干扰议题（娱乐、养生资讯），其中实验议题均统一排列在各实验情境中的第二位。

　　在第一部分的新闻导读界面上，被试如果进行了某一篇新闻的点击，实验系统则会自动跳转到所点击新闻的全文界面上，呈现的内容从上到下依次为新闻标题、文章来源和新闻正文。实验材料中所有新闻正文的撰写均遵循统一原则。首先在官方媒体上搜集相关议题的新闻报道，在获得基本信息后，统一依照“案例导入、是什么、怎么做、有何意义”的框架进行改写，以确保每篇新闻的结构一致性，且全文字数控制在500字左右。

　　实验操纵检查结果显示，新闻导读的新闻热度、文章来源、标题风格的操纵均是有效的：在5分量表中，被试大部分认为“朋友在看”栏目是好友正在浏览的新闻推荐（M=4.35），“热点广场”为社会大众正在关注的新闻资讯（M=3.85）；被试可准确感知“人民日报”为官方媒体（M=4.41）、“娱乐八哥”为自媒体（M=4.06）；对不同新闻标题风格的区分也符合预期（“新基建”：常规标题M=4.00，标题党M=3.94；“个人信息保护”：常规标题M=4.24，标题党M=3.88）。

　　在阅读了实验知情同情书之后，被试由系统随机分配进入任一算法新闻推荐情境，具体为新闻热度（三水平）、媒体来源（两水平）、新闻标题（两水平）所形成的12个不同组合情境。

　　在实验的第一阶段，被试将看到来自微信“看一看”的新闻推荐，随机接收“朋友在看”或者“热点广场”的界面。界面的中间部分呈现实验新闻和干扰新闻的信息流，每篇新闻只呈现新闻导读，包含新闻标题、文章来源和推荐热度提示，同时附带新闻配图（各实验情境中议题相同的新闻，其图片保持不变），实验新闻涉及“新基建”议题和“个人信息保护”议题，干扰新闻则是常见的社会民生和娱乐类新闻。当在新闻导读界面停留至少5秒之后，被试点击其中的任一实验新闻标题，随后进入实验的第二阶段，有阅读意愿的被试则会看到完整的实验新闻界面，新闻全文以新闻标题、文章来源、新闻正文的顺序呈现，当被试至少阅读新闻10秒之后，其将被要求填答一份问卷，包括对于实验新闻的分享意愿和心理认知等一系列问题。

　　正式实验开始之前，研究通过G*power软件计算实验的最小样本数（a priori）。功效分析结果显示，当效应值f为0.25，设置触犯第一类错误的概率为0.05，且功效值为0.95时，实验的最小样本数为251，即每个实验组应包含至少21名有效被试。所有被试通过微信平台进行招募邀请，在招募说明中并未告知真实的研究目的，仅邀请其参加由华南地区某高校新闻传播学院发起的微信用户使用情况调查。在招募被试的三天时间内，共有来自全国各地的450人自愿参与在线实验，并完成了问卷调查鸿博体育。在对实验数据进行核查时，剔除中途放弃实验或问卷未完成的无效样本后，最终获得实验的有效样本为402份，其中女性占65.7%；年龄集中于18-28岁，大学本科学历居多（占60.4%）。认真完成所有实验步骤的被试，均在三天内获得了10元微信红包作为答谢。

　　研究进行了随机检查，表明实验情境分配的随机化操纵是成功的。在12个实验组之间，被试的教育程度（F(11,390)=1.48，p=.135）无显著不同，其媒介素养（F(11,390)=.93，p=.514）和政治效能感（F(11,390)=1.40，p=.169）也无显著差别。

　　1.新闻偶遇，本研究的因变量，是指人们在并非主动寻求信息的情况下，无意中接触到新闻的后续参与，本研究聚焦新闻阅读、新闻分享两类偶遇结果。

　　（1）新闻阅读。参考林（Lin）的设计，通过三个问题评估用户对所偶遇的公共新闻的阅读行为：a.我对这则资讯很感兴趣；b.我想要阅读这则资讯的完整内容；c.我打算点击阅读这则资讯的相关内容（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意），通过可靠性检验，合并为“新闻阅读”复合变量（KMO=.74，Cronbach’s α=.89，M=3.14，SD=1.02）。

　　（2）新闻分享。本研究通过三个问题评估用户对偶遇的公共新闻的分享意愿：a.我会和社交网络中的朋友们分享这则资讯；b.我会在社交网络中（如朋友圈、微信群等）转发这则资讯；c.我会和周围的人谈论这则资讯的内容（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“新闻分享”复合变量（KMO=.64，Cronbach’s α=.80，M=2.89，SD=.86）。

　　2.社交监控动机，研究的中介变量。参考凯瑟（Kaiser）等的设计，研究通过四个问题评估用户偶遇新闻推荐时所产生的社交监控动机：（1）阅读这则资讯，能让我了解整个社会都在关注什么；（2）如果我不读这则资讯，我可能会和我的家人、朋友们脱节；（3）如果我不读这则资讯，我可能会和社会上的其他人脱节（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“社交监控动机”复合变量（KMO=.61，Cronbach’s α=.76，M=2.64，SD=.83）。

　　3.媒体可信度，研究的中介变量。参考斯法提（Tsfati）的设计，研究通过五个问题评估用户对于所偶遇的公共新闻的媒体来源的信任程度：（1）我认为该媒体是公平的；（2）我认为该媒体具有较大的影响力；（3）我认为该媒体是没有偏见的；（4）我认为该媒体是可靠的；（5）我认为该媒体是值得信赖的（采用五级量表进行测量，1= 非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“媒体可信度”复合变量（KMO=.81，Cronbach’s α=.89，M=3.16，SD=.86）。

　　4.好奇心，研究的中介变量。研究通过三个问题评估用户对于新闻标题的好奇心：（1）这则标题引起了我的好奇心；（2）这则标题很有吸引力；（3）这则标题让我很想要进一步阅读全文（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“好奇心”复合变量（KMO=.76，Cronbach’s α=.91，M=2.87，SD=1.02）。

　　5.感知信息有用性，研究的中介变量。参考戴维斯（Davis）等的设计，研究通过四个问题评估用户对于所偶遇新闻的信息有用性感知：（1）这则资讯增长了我的见识；（2）这则资讯有助于我个人的提升；（3）这则资讯帮助我了解了社会热点；（4）这些内容在未来可能会对我也很有帮助（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“感知信息有用性”复合变量（KMO=.80，Cronbach’s α=.82，M=3.77，SD=.61）。

　　6.议题卷入度，研究的控制变量。参考蔡奇科夫斯基（Zaichkowsky）的设计，研究通过四个问题评估用户对所偶遇新闻的卷入度：（1）我觉得这个议题与我本人有关；（2）这个议题的内容是我所熟悉的；（3）这个议题是我关注的；（4）我需要这个议题的相关信息（采用五级量表进行测量，1=非常不同意，5=非常同意）。通过可靠性检验，合并为“用户卷入度”复合变量（KMO=.81，Cronbach’s α=.87，M=3.31，SD=.88）。

　　为考察平台不同线索（潮流线索、文章来源、标题风格）对用户参与偶遇新闻的影响差异及作用机制，研究基于Mplus8.0进行结构方程模型（SEM）分析。修正后模型的评估结果显示，χ2=640.448，df=227，p＜.001鸿博体育，χ2/df值为2.82，RMSEA值为.067，CFI值为.913，TLI值为.899，各拟合指数均达到推荐值，模型拟合良好。

　　数据分析结果显示（见图2、表1、表2），当议题类型被控制后，在新闻线索触发用户阅读偶遇新闻的环节，首先，相较无新闻热度提示，好友热度提示并未显著促进用户阅读所偶遇的新闻（β=.062，p=.163），社会热度提示甚至显著抑制了用户的新闻阅读意愿（β=-.148，p=.001）。此外，相较无新闻热度提示，好友热度提示（β=.001，p=.989）或社会热度提示（β=.007，p=.916）均未能显著启发用户的社交监控心理，但当用户对偶遇新闻所产生的社交监控动机越强时，其阅读新闻的意愿也越高（β=.148，p=.001）。中介效应分析结果显示，相较无新闻热度提示，好友热度提示（Effect=.000，95%CI=［-.020, .020］）和社会热度提示（Effect=.001，95%CI=［-.020, .020］）对用户阅读偶遇新闻均不存在间接效应。H1、H2均未获得数据支持。

　　其次，不同文章来源与用户的阅读意愿间并不存在显著相关（β=-.001，p=.976）。相较自媒体来源，官方媒体来源的新闻显著启发了用户的感知媒体可信度心理（β=-.270，p＜.001），但该可信度感知并未进一步促成新闻阅读意愿（β=.036，p=.490）。中介效应分析结果显示，文章来源对用户阅读偶遇新闻不存在间接效应（Effect=-.010，95%CI=［-.040, .017］）。故H3得到数据支持，而H4未得到数据支持。

　　最后，相较常规标题，人们对标题党新闻的阅读意愿更弱（β=-.171，p＜.001）。不过，标题党新闻更能显著启发用户的好奇心（β=.165，p=.001），且该强烈的好奇心促进了用户的新闻阅读（β=.761，p＜.001）。中介效应分析显示出有趣的结果，尽管标题风格对用户阅读偶遇新闻存在显著的直接效应（Effect=-.171，95%CI=［-.246, -.096］）和间接效应（Effect=.126，95%CI=［.048, .203］），但其总效应却并不显著（Effect=-.046，95%CI=［-.147, .062］）。从遮掩效应角度解释，直接效应系数与间接效应系数符号相反，标题风格与用户新闻阅读之间的关系被好奇心所遮掩。H5、H6均得到数据支持。

　　在用户对所偶遇新闻的持续性参与环节，个体阅读并分享偶遇新闻受感知信息有用性的部分中介作用（Effect间接=.120，95%CI=［.066, .182］；Effect直接=.379，95%CI=［.270, .480］；Effect总=.499，95%CI=［.402, .589］），即当个体对所阅读的偶遇资讯的感知有用性评价越高时（β=.296，p＜.001），其进一步转发分享的可能性也越大（β=.408，p＜.001），同时更高的新闻阅读意愿也促进了新闻分享倾向（β=.379，p＜.001）。H7得到数据支持。

　　在数字媒体平台上如何吸引用户参与严肃新闻？数字媒体的技术特征至关重要，其通过各种算法机制，控制着用户的信息可见性，以及用户接触信息时的各项线索提示。在新闻偶遇的环境下，数字平台上可见的诸多线索，包括由平台的技术可供性所产生的线索（简称“平台技术线索”，如潮流线索、文章来源），以及由信息发布者生产的内容线索（简称“信息叙事线索”，如标题风格），到底是平台技术线索还是信息叙事线索更易激发用户的新闻参与？本研究在MAIN模型的基础上，基于中国本土数字平台的情境，提出了社交媒体平台线索启发人们新闻参与的研究框架，从智能媒体技术层面的线索机制考察，揭示了相关线索何以启发人们的心理机制，从而促成用户关注严肃新闻，并进行新闻参与的阅读和分享行为。结果显示，数字媒体界面的线索通过调用人们的认知启发式或心理捷径来影响他们对底层的新闻内容的感知。

　　社交媒体平台上的技术线索和信息叙事线索对于成功启发人们阅读偶遇新闻的影响不一。其一，就各类线索的心理启发机制而言，除新闻热度线索未能成功启发用户的社交监控动机，其他线索均成功完成了用户的心理启发。亦即，新闻来源启发了用户的媒介可信度感知，标题风格启发了用户的好奇心感知，上述结论表明，数字平台的线索确实能够触发用户的启发式心理，叙事线索与技术线索的心理启发效用相当。

　　新闻热度线索并未如预期启发人们的社交监控心理，可能的原因是，在实验的执行过程中，当受试接触到微信“看一看”板块时，即自动调动了他们的社交监控心理，而不论他们是处于哪一种具体的新闻热度提示之中。值得注意的是，相较而言，社会热度甚至显著抑制了用户的新闻阅读，这或许是因为当人们面对纷繁庞杂信息的时候，社会大众的阅读热度提示反倒成为人们在网上冲浪的心理负担，他们不愿意受到普通社会大众的影响来决定他们是否阅读新闻，更情愿不受干扰（即无新闻热度提示），随心所欲浏览新闻，或者更愿意受控于自己社交圈层中的好友热度提示。通过知晓并参与社交好友流行的新闻阅读，他们希冀继续维持良好的社交关系。

　　其二，平台线索所启发的用户心理大部分能够促进用户选择阅读偶遇新闻，即中介效应显著。综合数据结果，相比技术线索（新闻热度和新闻来源），叙事线索所启发的用户心理是鼓励用户阅读新闻的显著的中介变量。其中，就新闻标题而言，如果是标题党风格，且能够成功调动用户的好奇心，则能显著刺激用户选择阅读新闻，但是如果具有标题党的风格调动的并非是用户的好奇心，也可能是负面的、令人反感的情绪，这样的标题党则不能激发用户阅读，并且还抑制了阅读意愿（β=-.171，p＜.001），因此这亦是遮掩效应。然而，在技术线索中，若新闻热度线索能启发用户的社交监控动机，则能显著鼓励用户阅读新闻；官方媒体比自媒体更能增强人们的媒体可信度感知，但是这一心理并不直接导致用户选择新闻阅读。相较而言，在信息叙事线索与平台技术线索之间，前者作为内容生产能动性的体现，是比技术可供性更能激发人们阅读偶遇新闻的因素。

　　此外，新闻议题作为控制变量，分析结果发现，不同类型的议题显著影响用户的新闻分享，对于新闻阅读的影响并不显著（见表1）。这一结果说明，人们对于议题的卷入程度不同，在信息处理的方式上也有较大差别。人们是否愿意快速浏览/阅读公共新闻，凭借技术线索和叙事线索足以影响其阅读动机，但是当人们认为议题与自身高度相关时，投入的认知资源就越大，通过查看新闻全文，对相关信息详细分析考虑，达成对信息内容的评估和处理，更易于促成新闻分享。

　　本文延续了马瑟斯（Matthes）等人对新闻偶遇概念的理解，将新闻偶遇区分为两个层级，其二者在概念和实现上均不相同：第一级描述了一种被动情形，个人遇到政治类严肃新闻，但并不认为与自身相关，当平台线索成功启发了心理因素后，个人决定是否阅读新闻全文。相比之下，第二级偶遇发生在个人评价偶遇新闻是否与自身相关时，这种评价引发了认知资源的转移，个人将注意力转移到新闻全文上，并对信息进行更深层次的处理，如是否分享新闻等。本研究的中介模型结果显示，人们的新闻阅读将进一步激发新闻分享，信息有用性感知是促成分享意愿的中介变量鸿博体育。新闻有用性的评估是人们在偶遇新闻时决定是否由个体私人阅读阶段进入群体分享阶段的重要因素，这一过程的实现使分享的用户成为社交网络中的信息来源，分享有价值的信息有利于个体展现正面积极的自我形象，而这种网络分享行为也在数字媒体平台上不断创造其他用户的新闻偶遇的机遇，使作为普通用户的个体得以真正参与到新闻偶遇的信息生态建设中。

　　本研究的路径分析结果表明，线索启发式的使用并不自动意味着启发式处理。因此，平台提供的启发性线索是否高度契合人们的心理，是影响人们新闻参与的重要中介因素。通常情况下，用户并不知晓线索启发式的操作，这一过程是无意识的或自动的。线索被触发取决于网络设备、数字平台、用户和使用的情境，界面所包含的这些启发的特征和功能在影响用户对界面、系统和内容的评估方面具有重要的心理意义。这些启示有能力促成或限制人们参与偶遇公共新闻，因为它们确实将用户指引到了内容，并且以各种不同的心理方式发挥主导作用。

　　综上所述，面对新媒介技术的更新迭代，本研究以人工智能为特征的数字媒体应如何引导用户更多关注并参与严肃新闻为主题，进行了较为深刻的探讨。数字媒体技术的快速发展，催生了平台界面各种技术特征的遍布，人们极易被技术本身及其提供的大量内容所淹没，深陷在难以消化的信息过剩和信息过载的环境中。在MAIN模型的线索启发式心理机制的基础上，本研究探索了用户在浩如烟海的信息中如何被严肃新闻所吸引并进行在线参与（阅读和分享）。人们依赖平台界面上各类线索的启发进行（严肃）新闻参与和决策，很重要的一个原因在于线索是否高度符合人类有限认知的心理。本研究结果显示，依赖社交媒体的平台技术线索（新闻热度、新闻来源）和信息叙事线索（标题风格）在调动用户的启发式心理上具有较为普遍的意义。本文考察了数字媒体中的技术元素所激活的心理机制，深入了解用户如何处理数字媒体的不同技术层面，使得信息生产者和数字平台能够以一种更好的方式向用户提供内容并促成进一步阅读所偶遇新闻，还有助于激发数字平台对如何最终提高用户参与新闻的能力进行策展和设计。同时，关于新闻偶遇的概念界定也从单纯的新闻阅读延伸至更为深刻、更为丰富的新闻分享层面。

　　本研究的发现为鼓励人们关注严肃新闻、积极参与公共事务、减少数字不平等，从数字平台建设的角度提出了可供参考的解决方案。有效的策略是利用数字平台界面的表面特征，引导用户关注严肃信息，并进行新闻参与。在今天以算法技术为主导的智能媒体平台上，新闻偶遇事实上已经变成了“吸引力隐喻”，即什么样的新闻能够在海量信息中赢得用户的青睐。本研究的结果显示，能够启发用户的社交监控动机、好奇心和用户卷入度的平台线索都能够成功促进用户参与严肃新闻，而媒体可信度的强调并不能激发用户主动阅读偶遇的严肃新闻。换言之，在平台上强化社交好友的新闻热度、以新闻标题吸引公众的好奇，以及议题从公众关心的角度报道，都是吸引公众阅读严肃新闻的“法宝”。