《新媒体心理学》基于多年的教学研究积累，将新媒体研究与文化社会心理学结合，对心理学与传播学的交叉领域进行梳理，系统介绍媒介心理与新媒体技术领域的理论概念、研究焦点与实践发展。《新媒体心理学》分为新媒体使用心理与行为、新媒体中的关系与身份建构、新媒体心理的社会应用、新媒体的黑暗面、新媒体心理研究视角与范式五大部分。通过系统阐释新媒体文化与数字社会中心理、认知、行为相互建构的过程，理清新媒体心理学的研究发展与前沿动态，既填补了相关教材领域的空白，也具有面向未来的延展性。

目录
序一 新媒体传播的时代责任和使命担当
序二 我们应该以一种什么样的心理来面对新媒体时代？
前言
**篇 新媒体使用心理与行为
第1章 新媒体接纳与抵制 3
引言 3
1.1 新媒体的接纳 4
1.2 新媒体的抵制 14
1.3 本章小结 21
参考文献 22
第2章 新媒体的可供性与策略性使用 26
引言 26
2.1 媒介可供性 27
2.2 新媒体技术与可供性 33
2.3 新媒体的策略性使用 37
2.4 本章小结 41
参考文献 42
第3章 移动性与移动传播 44
引言 44
3.1 移动媒体与移动传播 45
3.2 移动性与社会心理 47
3.3 移动媒体与移动健康 52
3.4 关于移动性的其他思考 55
3.5 本章小结 58
参考文献 59
第二篇 新媒体中的关系与身份建构
第4章 新媒体中的交互性心理 63
引言 63
4.1 理解交互性 64
4.2 交互性的媒介应用与交互性悖论 66
4.3 新媒体交互性的不同维度 70
4.4 本章小结 74
参考文献 75
第5章 新媒体、社交网络与社会支持 79
引言 79
5.1 作为新媒体的社交网站 80
5.2 网络社交、社会关系与社会资本 84
5.3 新媒体社会支持 89
5.4 本章小结 97
参考文献 98
第6章 新媒体与身份认同 101
引言 101
6.1 新媒体与身份呈现 102
6.2 青少年的新媒体使用与身份认同 104
6.3 集体身份认同、新媒体与集体行动 107
6.4 本章小结 114
参考文献 115
第三篇 新媒体心理的社会应用
第7章 新媒体说服与营销传播 121
引言 121
7.1 新媒体与说服 123
7.2 新媒体营销传播 128
7.3 本章小结 137
参考文献 138
第8章 新媒介素养 140
引言 140
8.1 媒介素养与新媒介素养 141
8.2 媒介素养与数字鸿沟 149
8.3 媒介素养干预的模式与影响 158
8.4 本章小结 162
参考文献 164
第四篇 新媒体的黑暗面
第9章 新媒体的去抑制性、去个性化与越轨行为 171
引言 171
9.1 新媒体与越轨行为 172
9.2 去抑制性与新媒体越轨行为 176
9.3 去个性化与新媒体越轨行为 177
9.4 新媒体越轨行为的其他相关理论 182
9.5 本章小结 185
参考文献 186
第10章 新媒体依赖与沉迷 189
引言 189
10.1 媒介依赖 190
10.2 媒介沉迷 195
10.3 新媒体沉迷的表现、成因与应对 198
10.4 本章小结 205
参考文献 206
第五篇 新媒体心理研究视角与范式
第11章 新媒体与情境行动 217
引言 217
11.1 心理学理论中的情境 218
11.2 情境行动理论 221
11.3 新媒体中的情境行动 228
11.4 本章小结 232
参考文献 233
第12章 新媒体与分布式认知 235
引言 235
12.1 新媒体与认知 236
12.2 分布式认知的理论探讨 240
12.3 新媒体时代的分布式认知 246
12.4 本章小结 251
参考文献 252
第13章 新媒体与认知民族志 255
引言 255
13.1 认知民族志 256
13.2 新媒体认知民族志 263
13.3 本章小结 270
参考文献 271

第—篇新媒怖使用心理与行为
　　第1章新媒体接纳与抵制
　　引言
　　2024年新春伊始，OpenAI公司继发布ChatGPT之后又发布了一款由人工智能（artificial intelligence，AI）驱动的视频生成模型Sora，其可以基于文本生成长达60秒的视频，其中包括非常详细的场景、复杂的镜头和多个充满活力的角色，甚至还可以从文本提示中解读情感并在视频中表达出来。人们纷纷感慨视觉影像制作的革命性时代到来了，但同时也伴随着不少对其可能被滥用的忧虑。
　　其实，这种“以假乱真”的AI视频并非新鲜事。2017年12月，一个ID名为deepfakes的Reddit用户*次将自己制作的AI换脸视频发到网上，其中一些女主角面孔被换成GalGadot、Emma Watson等好莱玛明星。这种AI换脸技术也因此得名为deepfake（深度伪造）。2018年1月，一款名为FakeApp的软件上线，可实现“一键换脸”，视频内容也千奇百怪，甚至包括恶搞时任美国总统特朗普的视频。虽然Reddit明令禁止换脸视频和图片在该网站传播，但皮尤研究中心（Pew Research Center）发布的一项报告显示，约有2/3的美国人表示，篡改视频和图像已成为影响受众理解时事和基本事实的主要问题（陈昌凤和徐芳依，2020）。2019年8月，一款名叫ZAO的软件受到热捧，短时间内迅速火遍朋友圈。这是一款使用AI技术，通过用户上传的自拍照片，替换影视作品或者小视频中演员的面孔，生成以用户为主角的视频片段的软件。用户使用这款软件可以“逢场造戏”，将自己“变成”影视片段的主角，并将这些“改头换面”过的视频片段，上传至微信朋友圈、抖音、快手等社交平台，引发“病毒式”传播。
　　深度伪造（deepfake）—词由“深度学习”（deep learning）和“伪造”（fake）的表述组合而成，依靠神经网络（neuralnetworks）来分析大量数据样本，以学习模仿一个人的面部表情、举止和声音的变化。这个过程将两个人的镜头片段输人
　　深度学习算法（deep learning algorithm），并训练它变换面孔（Westeriund，2019）。换言之，深度伪造使用面部映射技术（facial mapping technology）和AI技术，可
　　以将视频中一个人的脸换成另一个人的脸。深度伪造技术之所以取得成功，主要在于可信性（believability）和易接近性（accessibility）。可信性是指虚假内容越来越逼真、可信，而易接近性则指制造深度伪造图片、视频越来越容易（Kietzmannetal.，2020）。
　　以“AI换脸”为代表的深度伪造技术火爆全球的同时，争议和担忧也接踵而至。火速蹿红又遭遇极大争议的背后，是网民对于个人隐私安全的担忧。根据英国杂志《连线》（Wired）报道，在即时通信应用Telegram上运行的应用DeepNude借助AI技术，能够自动“脱掉”女性身上的衣服，令身体裸露。2020年7月份以来，至少有10.4万名女性遭遇此程序的攻击，推广该机器人程序的Telegram频道也已经拥有5万多名订阅者（Burgess，2020）。由于应用产生的效果过于低俗，DeepNude网站及应用程序已被关闭。除了侵犯个人隐私，深度伪造技术还伴随着严重的道德与伦理隐忧。专家指出，深度伪造技术可能用于制作虚假视频，以操纵选举、徘镑他人，或通过大规模传播错误信息而引发动乱。2024年被称为大选之年，近半数的世界人口所在的国家和地区举行大选，而深度伪造的AI合成视频在社交媒体上的大量传播被认为会对大选产生影响（Ledford，2024）。
　　对深度伪造技术“冰火两重天”的态度，从侧面反映出用户对新媒体技术的接纳和抵制心理。人们为什么会接纳或抵制一种新媒体技术？接纳或抵制背后的动因是什么？哪些因素影响着人们对新媒体技术的接纳或抵制？
　　以ZAO为代表的换脸应用为什么能在短时间内风靡社交网络?
　　为什么有人选择抵制或弃用以ZAO为代表的换脸应用？
　　新的媒体技术与应用如何为大众所接纳？
　　新媒体的接受态度与使用行为之间存在什么关系？
　　如何理解人们对于新媒体的抵制？
　　1.1新媒体的接纳
　　用户对新媒体技术的接纳，是信息传播技术和新媒体研究中丰富且活跃的研究领域，在这一领域已经形成了多个基于媒体技术、心理学和传播学研究的重要理论模型。其中，创新扩散理论（innovation diffusion theory）认为，接纳是创新的感知属性、社会规范和个人特征的函数（Rogers，1995）Fishbein和Ajze（1975）提出的理性行为理论（theoryof reasoned action，TRA）则主要用于分析态度如何影响个体行为，其基本假设为人是理性的，在做出某一行为前会综合各种信息来考虑自身行为的意义和后果。在理性行为理论基础上发展而来的计划行为理论（theory of planned behavior，TPB）认为，人的行为并不是完全出于自愿，而是处于控制之下，因此增添了“知觉行为控制”（perceived behavioral control）这一变量，从而能够帮助我们理解人是如何改变自己的行为模式的。被广泛应用的技术接受模型（technology acceptance model，TAM）则认为，感知有用性和感知易用性通过态度和意图作为中介变量来预测技术的使用（Davisetal.，1989）。期望确认模型（expectation confirmation model，ECM）则是依据“期望-确认-满意-意图”范式提出的，认为用户在使用信息系统之前具有初始期望，其与实际使用绩效之间产生的落差形成期望确认度，从而影响用户的感知有用性和满意度，而它们又会影响用户的持续使用意愿。
　　这些理论及模型不仅被反复应用于检验现已非常普及的媒介技术（如个人计算机、Windows操作系统、自动取款机、电子邮件），还被用于检验各种不断涌现的新兴媒介技术等，如生成式人工智能（Kelly et al.，2023）、虚拟现实（Sagnier et al.，2020）、健身移动应用（Huang&Ren，2020）、购物类应用（周沛等，2020）、微信表情包（匡文波和邱水梅，2017）、智能手机（贺建平和黄肖肖，2020）等等。
　　1.1.1创新扩散理论
　　创新扩散的相关研究可以追溯至法国社会学家Gabriel Tarde，他在《模仿的法则》（The Laws of Imitation）一书中提出了与创新相关的关键概念，如意见领袖、扩散的S形*线以及社会经济地位在人际扩散中的作用，但并没有对其正式命名。1943年，人类学家BryceRyan和NealGross以杂交玉米种子在艾奥瓦州农民中的扩散研究，奠定了创新扩散研究的基本范式和理论框架。
　　传播学对创新扩散的研究大约开始于20世纪60年代。Everett Rogers对新农药、新良种等新事物在农民中的采纳和普及过程进行了深人调查，于1962年发表了研究报告《创新与普及》（“Diffusion of Innovations”），受到了广泛关注。新事物的扩散是早期传播学者感兴趣的话题之一，这个过程涉及新想法、行为、产品或技术如何在社会中被传播和接受。新闻事件的扩散遵循创新扩散的基本框架，但其传播速度比其他类型的创新的扩散速度要快得多。然而，随着时间的推移，关于新闻事件扩散的研究日渐式微。从1990年开始，创新扩散领域的研究再次勃兴，相关研究数量呈现爆炸性增长，其中研究特别关注技术创新，包括互联网与各类新媒体技术，研究方法中也纳人了社会网络分析等更为多元的方法（Jiang & Luan，2018）。
　　1.扩散的要素
　　某一新兴事物，要想得到普通大众的认可，需要在特定的时间段内，通过特定的渠道，在特定的社群中传播，而这一过程就是扩散。扩散是指某种创新，在某时间段内，通过特定的沟通渠道，在某社会体系成员中传播开来的过程。显然，创新扩散的四大要素包括创新、沟通渠道、时间和社会体系。
　　1）创新
　　当一种观点、方法或技术被某个人或团体认为是“新的”时，它就可以被视作创新。
　　2）沟通渠道
　　沟通渠道是指信息从一个人到另一个人的传递方式。大众传媒可以让受众知晓某项创新，人际传播可以改变个体对创新的态度以及令其决定是否采用该创新。
　　3）时间
　　时间体现在创新扩散的过程、创新性和创新采用率方面。创新性是指个人（或其他采用者单位）比体系中其他成员更早接受创新的程度。随着时间的推移，扩散过程呈S形*线分布（图1.1），采纳率也逐步提升。
　　图1.1创新扩散的S形*线图（Rogers，1995）
　　4）社会体系
　　社会体系是指一个面临同样问题、有着同样目标的团体的集合。一个体系里面的社会结构和沟通网络可以加速或阻碍创新的扩散。
　　2.创新的属性
　　有些创新（如互联网、智能手机）从开始推出到被广泛采用，只花了几年时