Final proposal
- 13. Study 1
• 自变量
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内容论 据：强或弱
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想法偏好：被试阅读完微博后写下十个关于微博内容的想法。两个编码
者将这些内容进行编码，分为偏好，中立和不偏好三种。偏好指数 = （
偏好数 - 不偏好数） / （偏好数 + 不偏好数）。
•
信心：在测量态度之前，被试在九点量表上报告自己对之前所列想法的
信心。
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态 度：被试在一系列的 9 点语言量表上报告自己对目标的态度，最后的
平均得分为最后的态度分数。
转发 数： 1000 或 10
• 因变量
- 16. Study II
• 自变量
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思维 矛盾性：通过中国人整体思维量表测得的矛盾性得分。
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想法偏好：被试阅读完微博后写下十个关于微博内容的想法。两个编码
者将这些内容进行编码，分为偏好，中立和不偏好三种。偏好指数 = （
偏好数 - 不偏好数） / （偏好数 + 不偏好数）。
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信心：在测量态度之前，被试在九点量表上报告自己对之前所列想法的
信心。
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态 度：被试在一系列的 9 点语言量表上报告自己对目标的态度，最后的
平均得分为最后的态度分数。
转发 数： 1000 或 10
• 因变量
Editor's Notes
- 指在接收有关态度客体的信息后，人们的态度会在相应的加工过程中发生的变化。
当人们有动机、有能力对一个问题进行深入思考的时候，他们更多地使用说服的“中心途径”（Central route）：也就是关注论据，如果论据有力且令人信服，那么他们就很可能被说服。如果信息包含无力的论据，思维缜密的人会很快驳倒它。但有时论据是否充分与否的影响并不重要，因为人们没有足够的动机和能力去仔细的思考。如果人们不花太多的时间去推敲信息的内容，这时人们所采用的是“外周路径”（peripheral route）的说服——即关注那些使人不经过很多考虑就接受的外部线索，而不考虑论据本身是否令人信服。
- Brinol和Petty则强调元认知在说服中的作用，提出了一种自我确认模型。他们关注人们自己对说服的认知反应的思考。这些元认知思维在动机和加工水平高时越发有效。元认知观点强调了除认知加工等级本身之外，信息的可信性、接收者本身、信息内容和情境等因素也会通过人们的元认知偏好来影响态度。
- 他们发现，当人数信息在说服消息后呈现时，消息的论据强弱和信息源的支持人数多少存在交互作用。在支持人数较多的情况下，论据的说服效应会变强。即强论据情况下表现出较大的偏好态度，而在弱论据情况下表现出较小的偏好态度。但是在支持人数较小的情况，论据的说服效应会减弱。当多人数信息源信息在论据之后出现，人们的信心会增强，从而较少的运用认知资源，论据的说服效应会变强。促进作用
- 微博上转发数可以大概认为支持的人数
- 在Horacjo等人的研究中，实验处理存在支出人数多但论据弱、支出人数少但论据强这两种存在矛盾的情况。
- 可以推论，在强微博论据的条件下，和矛盾性高的用户相比，矛盾性小的用户在不同转发数情况下存在更大的态度变化。
- 思维方式的矛盾性将会影响转发数的说服效果。和矛盾性高的用户相比，矛盾性小的用户在不同转发数情况下存在更大的态度变化。
- 招募被试200名，随机分成四组接受四种处理，填写相应问卷。被试需要阅读一条遮蔽转发数的微博（论据强或弱），阅读完微博之后，被试要填写对此条微博的想法偏好。之后的条目会明确告之此条微博的转发数量（多或少）。最后被试要报告自己对之前微博内容的信心和态度。
- 搜索相关微博，评价其论据强弱；技术处理转发数（遮蔽）。论据均表达同一个观点，但是强弱有不同的水平，强的论据比较坚实（某公司是个好公司因为它有弹性的工作时间），而弱的论据流于表面（某公司是个好公司因为它相当自由，大多都是临时工）。
- 招募被试200名，随机分成四组接受四种处理，填写相应问卷。被试需要阅读一条遮蔽转发数的微博（论据强或弱），阅读完微博之后，被试要填写对此条微博的想法偏好。之后的条目会明确告之此条微博的转发数量（多或少）。最后被试要报告自己对之前微博内容的信心和态度。
- 搜索相关微博，评价其论据强弱；技术处理转发数（遮蔽）。论据均表达同一个观点，但是强弱有不同的水平，强的论据比较坚实（某公司是个好公司因为它有弹性的工作时间），而弱的论据流于表面（某公司是个好公司因为它相当自由，大多都是临时工）。
