[摘要]根據(jù)已有理論及相關調查結果，提出信息焦慮量表的基本結構維度并進行量表項目的編制；利用初始量表對用戶的信息焦慮狀況進行預測，對預測結果進行項目分析和因素分析，刪除不合要求的項目后，形成包含47個項目的量表。對目標人群進行施測，檢驗量表的信效度檢驗，證明量表具有較好的信度和效度，可為評價用戶信息焦慮提供一個量化工具。
　　[關鍵詞]信息焦慮　量表　編制
　　[分類號]G350
　　
　　1　信息焦慮量表及其編制意義
　　
　　現(xiàn)代信息社會，我們面臨的信息生態(tài)環(huán)境越趨復雜，負面效應越來越多。我們一方面享受著信息技術帶來的便利性，另一方面也為隨之而來的信息泛濫、信息污染、信息冗余、信息失衡等問題感到焦慮和不安。這就是所謂的“信息焦慮”。最早提出這一概念的是香港中文大學醫(yī)學部的孫彼得教授，他發(fā)現(xiàn)在信息爆炸時代，信息成倍數(shù)增長，人們對信息的吸收是成平方數(shù)增長的，而人類的思維模式還不能適應接受如此大量的信息，由此造成一系列自我強迫和緊張，非常接近精神病學中的焦慮癥狀，因此稱之為“信息焦慮綜合征”。在信息管理學領域，美國信息構建大師沃爾曼在所著的Information Ansaety(《信息焦慮》，1989年)一書中首次提出了“信息焦慮”的概念。他認為“信息焦慮”是數(shù)據(jù)和知識之間的一個黑洞，在信息不能告知人們需要了解的東西時，它就會產(chǎn)生。對目前情況的調查表明，“信息焦慮”不僅影響到人們的正常生活和工作，也嚴重地影響到信息用戶對信息和知識的獲取行為，是當前網(wǎng)絡社會一個非常值得關注的潛在危機。如何通過采取有效的信息服務措施，幫助用戶更好地理解信息，促進信息的吸收利用，緩解或消除用戶“信息焦慮”，是當前信息管理學領域需要研究的重要問題。而解決這個問題的前提是對用戶的信息焦慮狀態(tài)、程度作出測量，進而對此有更深入的了解。
　　“信息焦慮”測量需要有特定的工具。在當前迫切需要探討和編制適合我國實際情況的信息焦慮測量工具――信息焦慮量表(Information Anxiety Scale，簡稱IAS)。量表是衡量某一概念的綜合指標，是適用于調查人們主觀態(tài)度的測量工具，它可以用多個問題來衡量一個概念(或變量)。信息焦慮量表的開發(fā)和應用，是用戶及其信息焦慮定量研究的關鍵。目前國內已有信息焦慮自評量表、信息焦慮問卷調查，在某種程度上可以評價被測者的信息焦慮程度，但由于缺乏必要的理論支持和統(tǒng)計學數(shù)據(jù)檢驗，其測量質量無法得到保證。信息焦慮量表的編制將為有效緩解信息焦慮提供定量評估數(shù)據(jù)，從而為提高信息服務的質量和信息的利用率提供參考。
　　
　　2　IAS編制的理論與實踐依據(jù)
　　
　　目前，國內外大多數(shù)學者都是以美國信息構建大師沃爾曼的信息焦慮理論為基礎進行的探討和研究，可見該理論的基礎地位及其重要影響。沃爾曼比較系統(tǒng)地分析了信息焦慮的影響因素，從5個方面系統(tǒng)闡述了信息焦慮的構成：①不理解信息內容；②對需要理解的信息的數(shù)量不知所措；③意識不到所需信息出現(xiàn)；④不知道在哪里查詢信息；⑤知道在哪里查詢信息，但是不知道查詢途徑。本研究將沃爾曼信息焦慮影響因素分析歸納為三個維度，即信息利用能力、信息檢索能力和信息意識。為了使量表的理論結構符合目前的信息環(huán)境，使IAS更具有代表性和實踐性，采取訪談和問卷調查的形式以獲得可靠的實踐依據(jù)。
　　具體方法：對20名在校博士生和碩士生進行關于信息焦慮的訪談，了解他們在信息利用過程中可能產(chǎn)生信息焦慮的主要方面。根據(jù)已有研究成果，此類人群是目前焦慮的多發(fā)人群，他們的信息活動表現(xiàn)活躍，研究任務和學習任務較重，信息需求較強烈，信息意識也最高。選擇此人群可以說非常具有代表性。實踐訪談的結果，被試的碩士生和博士生都存在著一定程度的信息焦慮，這些焦慮的影響因素來自5個方面：信息質量、信息素養(yǎng)、個人認知特點及水平、檢索系統(tǒng)功能及服務質量、個人所承擔的任務壓力及對信息的依賴程度。綜合前面3個維度后，形成了本文5個維度的理論構思框架：信息質量、檢索工具質量、信息用戶信息素養(yǎng)、認知特點、客觀環(huán)境。
　　
　　3　初始量表編制及項目篩選
　　
　　3.1　項目編制
　　在上述框架基礎上進行量表項目的編制。量表項目來源主要有兩個方面：①根據(jù)訪談或調查的結果；②從相關的量表或問卷中抽取。
　　?利用根據(jù)訪談結果編制的開放式調查問卷，對120名在校的大學生進行了調查，對結果進行內容分析，從中抽取具有代表性的高頻描述性語句用于建構量表項目庫。
　　?參考的相關量表及相關材料包括：圖書館焦慮量表、計算機焦慮相關論文以及互聯(lián)網(wǎng)與信息焦慮相關研究文獻。
　　綜上結果，對量表中的項目進行刪改、修訂、補充以后，形成含57個項目的初始量表。
　　信息焦慮量表為多維度自評量表，為了防止被測者產(chǎn)生慣性思維，信息焦慮量表的不同維度的項目分散排列，正向項目和負向項目間隔排列。量表采取李克特5點評分方法。被測者根據(jù)自己的個人感受選擇最能表達自身感受的項目。對被測者最后的得分加和，分數(shù)越高表明被測者信息焦慮程度越大。
　　利用初始量表對用戶的信息焦慮狀況進行了預測。根據(jù)專家的建議選定調查對象，包括：高校學生、教師、公司職員、醫(yī)生、公務員。在這幾種行業(yè)中進行隨機取樣。測試過程由研究者主持，向被測人員講明具體的研究目的、研究內容、作答方法等。本次預測共發(fā)放問卷350份，回收有效問卷333份，回收有效率95.14％。針對調查結果用SPSS13.0統(tǒng)計軟件包進行項目分析和因素分析，以此對量表進行進一步的檢驗和篩選。
　　
　　3.2　項目分析
　　項目分析的目的主要是找出不合理的項目，將其刪除，進而提高量表的質量。本研究主要應用項目分析中的區(qū)分度分析。區(qū)分度分析是指測驗項目對于所測量的心理屬性的鑒別能力和區(qū)分程度，也稱鑒別力=區(qū)分度的測量主要采用積差相關分析法和臨界比分析法。
　　積差相關分析用來確定項目與總分之間的相關系數(shù)。采用皮爾遜積差相關公式，相關系數(shù)在0.2到0.8之間可以產(chǎn)生比較好的信度和效度。由此刪除了8項不合要求的項目。
　　臨界比分析法主要是測量臨界比率(Critical Ra-tion，CR)，以此評價項目對被試實際能力或心理特質水平的區(qū)分能力或鑒別能力，將未達到顯著水平的項目刪除。IAS問卷中共有8個項目的CR值沒有達到顯著水平，因此被篩除。
　　
　　3.3　因素分析
　　因素分析的目的是在多變量系統(tǒng)中，把多個很難解釋而彼此有關的變量轉化成少數(shù)有概念化意義而彼此間具有獨立性的因素，從而分析多個因素的關系，找出量表的潛在結構。因素分析的結果用于進一步測定量表的結構效度。
　　?KMO檢驗測度以及Bartlett’s球體檢驗。因素分析的基本原理是通過求出量表的“結構效度”對量 表中的因素關系作出判斷。首先進行探索性因子分析的適當性考察：KMO(kmser-Meyer-Olkin)指數(shù)和球形Bartlett’s檢驗。IAS的KMO指數(shù)值為0.780，球形Bartlett檢驗結果X=3.707E3，自由度為820，說明可以采用因素分析進行結構效度檢驗。
　　?探索性因素分析。對篩選后保留下的41個項目進行探索性因子分析：利用SPSS13.0進行主成分分析，然后進行最大方差正交旋轉。具體方法是通過對項目進行坡度檢驗，即scree test判斷因素的抽取。形成的陡坡圖如圖1所示：
　　
　　由圖1可知，特征值大于1.5的因素共6個，從第6個因素后面開始，坡度變得較為平坦，因此保留6個因素較為適宜。這6個因素的具體特征值見表1。
　　
　　IAS的41個項目分別屬于6個因素。對提取的負荷值較高的題項進行命名。命名的依據(jù)主要是因素分析的結果及預調查所確定的理論構想。6個因素分別命名為：信息檢索能力(Faetorl，6個項目)、檢索系統(tǒng)質量(Factor2，9個項目)、信息利用能力(Factor3，8個項目)、認知特點(Factor4，9個項目)、知識結構(Fae-tot5，5個項目)、信息需求(Factor6，4個項目)。這6個因素解釋總變異量40.522％，證明結構比較明確，項目分配能夠較合理地解釋所在維度。
　　量表征詢專家意見后，在第5個因素和第6個因素上各補充了3個項目，對重新形成的47個項目重新進行間隔排列，形成正式的IAS。以下為IAS部分具有代表性的條目示例(每個項目都有“完全不符合”，“基本不符合”，“沒感覺”，“基本符合”，“基本不符合”五個選項供被測者選擇，此略)：
　　反復查詢，以免錯過信息更新。
　　大多數(shù)時候都對信息查詢結果不滿意。
　　處理查詢結果要浪費大量時間。
　　希望學習更多信息查詢方面的知識。
　　對不了解的領域常常不知道怎么確定信息的可用性。
　　在出現(xiàn)新的相關信息時總能立刻察覺。
　　在進行信息查詢時經(jīng)常懷疑信息的真實性。
　　總是覺得數(shù)據(jù)庫中有更好的信息，是自己錯過了。
　　常常因在海量信息中查找自己所需要的信息而得到很多其他方面的有用信息。
　　不知道如何選擇檢索工具進行信息查詢。
　　覺得只有掌握大量信息才能完成現(xiàn)在的研究。
　　認為目前數(shù)據(jù)庫的更新速度跟不上信息的更新速度，導致我錯過了很多更新的信息。
　　常常在處理大量檢索結果的時候失去耐心。
　　信息更新速度過快，打亂了正常的學習和研究。
　　在查詢不對所需信息時通常不會沮喪。
　　認為只有專業(yè)人士才能進行較為準確和專業(yè)的信息查詢。
　　認為現(xiàn)在的搜索引擎和數(shù)據(jù)庫設計不舍理。
　　經(jīng)常覺得檢索結果不夠全面或準確，但不會影響信息的利用。
　　
　　4　信息焦慮量表施測與信度效度檢驗
　　
　　應用IAS進行實證調查，評價量表的信度和效度。選取可能產(chǎn)生信息焦慮的重點人群：教師、學生、公司職員、公務員、醫(yī)生。進行隨機抽樣調查。共發(fā)放調查問卷500份，回收有效問卷487份，回收有效率為97.4％。
　　
　　4.1　信度檢驗
　　本研究在信度的評價方面主要分析了一致信度和分半信度。計算每個因素以及Cronbach’s α系數(shù)與分半系數(shù)指標的結果見表2。
　　
　　各因素的Cronbach’s α系數(shù)從0.795到0.849，各因素都有非常好的Cronbach’s α系數(shù)，全量表的Clonbach’sα系數(shù)為0.965。各因素分半信度從0.744到0.863，各因素的分半系數(shù)指標均在非常良好的范圍內，全量表的分半系數(shù)為0.959。說明量表在整體上有較高的內部一致性信度。即各項目所測的公共實體，每個分量表的項目在構思上具有一致性，因而是比較可靠的。
　　
　　4.2　效度檢驗
　　IAS編制中參考了國內外相關研究成果，項目與內容經(jīng)過了審查、修改、重寫、刪除，較好地反映了用戶信息焦慮的心理感受。征詢專家意見，認為IAS具有較好的代表性，因此可以認為其具有較好的表面效度和內容效度。進一步對IAS進行結構效度的檢驗。
　　結構效度分析所采用的方法是因子分析。主要分析各個因素之間的相關以及各因素與總量表之間的相關性。結果顯示，各因素之間的相關性在0.280～0.569之間，相關系數(shù)不高，說明各因素之間具有獨立性。因素與總量表之間的相關性在0.689～0.765之間，相關具有顯著性(p

相關熱詞搜索：焦慮 編制 量表 信息焦慮量表編制及其信效度檢驗 量表信效度檢驗 信效度檢驗方法