（三）人格与社交网站的使用
尽管很少有研究证实人格在网络人际交流的角色，并且现有的研究结果多数也相互矛盾（Turkle，1995；Wallace，1999；Marcus，Machilek，&；Schutz，2006；Machilek，Schutz，&；Marcus，2003；Vazire&；Gosling，2004），然而对于整合了网络自我呈现与网络互动的社交网站而言，研究人格对于社交使用的影响却是一个很有吸引力的领域。Lemay（1996）发现个人网站通常被用于个人带有自恋倾向的网络展现。Machilek，Schutz，&；Marcus（2003）在人格测量的五大维度中比较了大量拥有个人网站和没有个人网站的人格气质，发现拥有个人网站的人在外向性（extraversion）、合群性（agreeableness）和自觉性（conscientiousness）方面分数较低，而在表达的开放性（Open‐ness）方面的分数较高。就网络人际互动而言，Hertel等人（2005）发现网络传播对于外向性和情绪稳定方面比较差的人尤其有吸引力。
Hardie和Tee（2007）发现，在线活动中花费更多时间的人比普通人更为神经质和内向。但是Tuten和Bosnjak（2001，p397）认为“因为外向的人被认为更温和、友好和社会化，很有可能促使他们使用网络参与社会活动，如参加聊天室”。
以往的研究主要关注人格和互联网的使用行为之间的关系，忽略了人格对于个人感知、态度或者是互联网互动偏好方面的影响。基于社交网站使用的规范，本次研究在人格和社交网站的使用方面提出下列研究问题：
研究问题6：人格和（a）社交网站的使用强度、（b）社交网站的互动偏好之间的关系如何？
二、研究方法
（一）样本
本研究使用了便利样本，抽取了华盛顿州立大学传播概论课程的学生参与本次研究，研究者给予参与研究的学生以相应学分作为奖励。研究者向所有选修该课程的学生发出了一份电子邀请函，邮件中有对本次研究的简单介绍以及相关的保密性信息和调查的链接，并随后各隔10天发送了两次提醒邮件。调查问卷于2008年4月在Sur‐veymonkey（http：//www.surveymonkey.com）在线调查网站进行。
总共回收了247份有效问卷，其中有16份没有回答完所有问题，其余的231份将作为本次数据分析的对象。其中96.1%是社交网站的用户，47%是男性（108人），53%是女性（123人），平均年龄为19.5岁（SD=2.0）。
（二）测量维度
1.社交网站的使用强度
这个测量维度包含有6个测量社交网站使用的频率、时间及其人际互动情况的项目：（a）“在过去的一个月中，平均而言，你登录社交网站的频率约为多少？”（M=4.73，从1到7变化，SD=1.23）；（b）“在过去的一个月中，平均而言，你每天用在社交网站上的时间为多少分钟？”（M=53，SD=51.2）；（c）“在过去的一个月中，平均而言，你参与以下活动的频率如何？”（从1到7排列）（1）在社交网站上接收好友的讯息（M=4.23，SD=1.19）；（2）在社交网站中好友的个人主页上发布信息（M=4.24，SD=1.24）；（3）在社交网站上给好友发送邮件（M=3.34，SD=1.40）；（4）在社交网站上与好友共享视频片段、图片和文章（M=3.17，SD=1.41）。6个项目都进行了标准化处理生成指标，并未为相关题项进行加权，这个指标的Cronbach可信度测试的α值为0.80。
2.社交网站的互动偏好
这部分的各个题目都是基于Caplan（2003）所提出的量表，这个量表有8个表述项目，分别从1（强烈反对）到7（强烈同意）变化。如：“没有社交网站，我很难了解我朋友们的生活”；“因为社交网站上建立起来的私人关系，我觉得我与别人很亲密”；“我可以在社交网站上很好地了解别人”以及“社交网站上建立起来的关系能让人实现抱负感”。因子分析结果显示8个题项组成一个线性量表，其Cronbach可信度测试的alpha值为0.86。
3.归属需要的动机
这个部分使用Jackson（1974）的归属需要量表进行测量，这个量表有16个真假陈述体系，诸如“我选择可以与其他人共享的兴趣爱好”以及“我完全信任我的朋友们”。否定的回答标记为1，肯定的回答标记为2。分数越高意味着有更高的归属期望。这个量表在本次研究中的可信度α=0.79。
4.排斥恐惧的动机
这个部分使用Mehrabian（1976）的排斥恐惧量表。这个量表共包括25个条目，用1到7的回答标尺。例如，“如果一个亲密的朋友当众与我闹矛盾，我会很受伤”。分数越高就代表越排斥恐惧。这个量表在本次研究中的可信度α值为0.76。归属需要和排斥恐惧呈负相关，相关系数为r=-0.25，p＜0.01。
5.孤独感
对于孤独感的测量用的是UCLA的孤独感量表（UCLALoneli‐nessscale）（Russell，Peplau，&；Cutrona，1980），诸如“我觉得与我周围的人合得来”以及“没有人与我合得来”。回答者被要求指出在过去的一个月中他们曾经有过以上这些感觉的频率，用5点量表从“从不”到“非常频繁”进行测量。负向题目的答案都被反转计算，这个量表在本次研究中的可信度为α=0.90。
6.自尊
本次研究采用Rosenberg（1965）的10点量表，诸如“我希望我可以获得对自己更多的尊重”以及“总之，我倾向于认为自己是一个失败者”。回答者的答案从1（完全同意）到7（完全不同意）排列，Cronbach的alpha值为0.85。
7.人格特质
人格特质（personality traits）是用Goldberg（1999）的BigFive量表来测量的，这个量表有40个条目，包括对神经质（Neuroticism）、外向性（Extraversion）、一致性（Agreea bleness）、开放表达（Openness to express）和自觉性（Conscientiousness）等维度的测量。回答者被要求在一个7点量表上对于这些条目的描述的精确度作出排序（1=很不准确，7=非常准确）。本次研究中各个分量表的可信度在0.75~0.84之间。
三、研究发现
首先，我们将呈现一些基本的描述分析来界定社交网站的用户及其他们的使用行为。在我们的研究对象中，社交网站的使用者反映他们每天用在社交网站上的时间约为53分钟，他们个人主页的朋友列表中平均有260个好友。与每天更新自己的主页相比，调查对象们用更多的时间查看朋友的主页（M=41.3，SD=22.97），t=6.41，p＜0.001。使用者在社交网站上的好友主要是他们现有的好友（占61%），现有的同学（20%），或者一些他们偶然认识的（14%），而不是新的朋友（6%，如陌生人）。
我们同时也检验了社交网站的使用强度与一些人口学变量之间的关系，结果表明，与男性相比，女性是社交网站的主要使用者（Mz‐score=-0.15，SD=0.68），t=-3.40，p＜0.01。
假设检验
假设1预测社交网站的互动偏好与社交网站的使用强度存在正相关关系。研究结果很明显支持这一假设（r=0.36，p＜0.01）。
研究问题1和2问的是孤独感与（1）社交网站的使用强度及其（2）社交网站的互动偏好之间的关系。皮尔逊相关分析显示社交网站的使用强度与孤独感呈现负相关关系（r=-0.17，p＜0.05）；但社交网站的互动偏好与孤独感成正相关关系（r=0.36，p＜0.01）。这两对关系在回归模式中也得到了印证，即便把其他因素的影响也考虑在内，社交网站的使用强度与孤独感还是负相关关系（β=-0.29，p＜0.001），而社交网站的互动偏好与孤独感则是正相关（β=0.46，p＜0.001）。
假设2对于自尊与孤独感之间为负相关的预测也被证实（β=0.31，p＜0.01），假设3对于自尊与社交网站互动的偏好之间存在正向相关关系的假设在本次研究没有得到证实。社交网站的互动偏好与自尊之间存在着显着的负向相关关系（β=-0.35，p＜0.001），社交网站用户的互动偏好越高，其自尊的增加量就越少。假设4对于自尊与社交网站使用的强度之间存在正向相关关系的假设也被证实β=0.12，p＜0.01。
为了检测自尊在孤独感与社交网站使用之间的中介作用（研究问题3），我们用一个中介作用（mediation effect）分析来验证我们的假设。Baron和Kenny（1986，p1173）把中间变量（mediator）定义为“代表主变量能够通过生成机制对因变量有重要影响”。中介效应（mediating effect）必须满足三个条件（Baron&；Kenny，1986）：（a）自变量必须很适合预设的中介变量；（b）预设的中介变量必须很适合因变量；（c）当中介变量得到控制，之前因变量与自变量之间原先重要的关系就变得不再显着了。
首先，自变量（社交网站的使用强度和社交网站的互动偏好）被用于预测干预变量（自尊）。第二，在控制自变量的同时，用干预变量（自尊）来预测因变量（孤独感）。加入自尊（这个变量）以后，社交网站的互动偏好和孤独感之间的关联性仍旧很显着β=0.21，p＜0.001。因此，社交网站的互动偏好与孤独感之间的中介效应在本次研究中没有得到印证，因为不符合中介效应的基本条件。但社交网站的使用强度与孤独感之间的关系的中介效应是被支持的，因为在加入干扰变量（自尊）之后，社交网站的使用强度和孤独感之间的关系就不再重要了（β=-0.07，n.s.）。我们用修正之后的Sobel（1982）的公式来测量间接影响的重要性。Sobel测试的结果显示，自尊在孤独感和社交网站使用强度之间的间接影响很重要，z=2.59，p＜0.01。