[摘要]根據(jù)已有理論及相關(guān)調(diào)查結(jié)果，提出信息焦慮量表的基本結(jié)構(gòu)維度并進(jìn)行量表項(xiàng)目的編制；利用初始量表對用戶的信息焦慮狀況進(jìn)行預(yù)測，對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行項(xiàng)目分析和因素分析，刪除不合要求的項(xiàng)目后，形成包含47個(gè)項(xiàng)目的量表。對目標(biāo)人群進(jìn)行施測，檢驗(yàn)量表的信效度檢驗(yàn)，證明量表具有較好的信度和效度，可為評價(jià)用戶信息焦慮提供一個(gè)量化工具。
　　[關(guān)鍵詞]信息焦慮　量表　編制
　　[分類號(hào)]G350
　　
　　1　信息焦慮量表及其編制意義
　　
　　現(xiàn)代信息社會(huì)，我們面臨的信息生態(tài)環(huán)境越趨復(fù)雜，負(fù)面效應(yīng)越來越多。我們一方面享受著信息技術(shù)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(xué)醫(yī)學(xué)部的孫彼得教授，他發(fā)現(xiàn)在信息爆炸時(shí)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(yīng)接受如此大量的信息，由此造成一系列自我強(qiáng)迫和緊張，非常接近精神病學(xué)中的焦慮癥狀，因此稱之為“信息焦慮綜合征”。在信息管理學(xué)領(lǐng)域，美國信息構(gòu)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(rèn)為“信息焦慮”是數(shù)據(jù)和知識(shí)之間的一個(gè)黑洞，在信息不能告知人們需要了解的東西時(shí)，它就會(huì)產(chǎn)生。對目前情況的調(diào)查表明，“信息焦慮”不僅影響到人們的正常生活和工作，也嚴(yán)重地影響到信息用戶對信息和知識(shí)的獲取行為，是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)社會(huì)一個(gè)非常值得關(guān)注的潛在危機(jī)。如何通過采取有效的信息服務(wù)措施，幫助用戶更好地理解信息，促進(jìn)信息的吸收利用，緩解或消除用戶“信息焦慮”，是當(dāng)前信息管理學(xué)領(lǐng)域需要研究的重要問題。而解決這個(gè)問題的前提是對用戶的信息焦慮狀態(tài)、程度作出測量，進(jìn)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(dāng)前迫切需要探討和編制適合我國實(shí)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(biāo)，是適用于調(diào)查人們主觀態(tài)度的測量工具，它可以用多個(gè)問題來衡量一個(gè)概念(或變量)。信息焦慮量表的開發(fā)和應(yīng)用，是用戶及其信息焦慮定量研究的關(guān)鍵。目前國內(nèi)已有信息焦慮自評量表、信息焦慮問卷調(diào)查，在某種程度上可以評價(jià)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(jì)學(xué)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，其測量質(zhì)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(wù)的質(zhì)量和信息的利用率提供參考。
　　
　　2　IAS編制的理論與實(shí)踐依據(jù)
　　
　　目前，國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者都是以美國信息構(gòu)建大師沃爾曼的信息焦慮理論為基礎(chǔ)進(jìn)行的探討和研究，可見該理論的基礎(chǔ)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(gè)方面系統(tǒng)闡述了信息焦慮的構(gòu)成：①不理解信息內(nèi)容；②對需要理解的信息的數(shù)量不知所措；③意識(shí)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(gè)維度，即信息利用能力、信息檢索能力和信息意識(shí)。為了使量表的理論結(jié)構(gòu)符合目前的信息環(huán)境，使IAS更具有代表性和實(shí)踐性，采取訪談和問卷調(diào)查的形式以獲得可靠的實(shí)踐依據(jù)。
　　具體方法：對20名在校博士生和碩士生進(jìn)行關(guān)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(dòng)表現(xiàn)活躍，研究任務(wù)和學(xué)習(xí)任務(wù)較重，信息需求較強(qiáng)烈，信息意識(shí)也最高。選擇此人群可以說非常具有代表性。實(shí)踐訪談的結(jié)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(gè)方面：信息質(zhì)量、信息素養(yǎng)、個(gè)人認(rèn)知特點(diǎn)及水平、檢索系統(tǒng)功能及服務(wù)質(zhì)量、個(gè)人所承擔(dān)的任務(wù)壓力及對信息的依賴程度。綜合前面3個(gè)維度后，形成了本文5個(gè)維度的理論構(gòu)思框架：信息質(zhì)量、檢索工具質(zhì)量、信息用戶信息素養(yǎng)、認(rèn)知特點(diǎn)、客觀環(huán)境。
　　
　　3　初始量表編制及項(xiàng)目篩選
　　
　　3.1　項(xiàng)目編制
　　在上述框架基礎(chǔ)上進(jìn)行量表項(xiàng)目的編制。量表項(xiàng)目來源主要有兩個(gè)方面：①根據(jù)訪談或調(diào)查的結(jié)果；②從相關(guān)的量表或問卷中抽取。
　　?利用根據(jù)訪談結(jié)果編制的開放式調(diào)查問卷，對120名在校的大學(xué)生進(jìn)行了調(diào)查，對結(jié)果進(jìn)行內(nèi)容分析，從中抽取具有代表性的高頻描述性語句用于建構(gòu)量表項(xiàng)目庫。
　　?參考的相關(guān)量表及相關(guān)材料包括：圖書館焦慮量表、計(jì)算機(jī)焦慮相關(guān)論文以及互聯(lián)網(wǎng)與信息焦慮相關(guān)研究文獻(xiàn)。
　　綜上結(jié)果，對量表中的項(xiàng)目進(jìn)行刪改、修訂、補(bǔ)充以后，形成含57個(gè)項(xiàng)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(xiàng)目分散排列，正向項(xiàng)目和負(fù)向項(xiàng)目間隔排列。量表采取李克特5點(diǎn)評分方法。被測者根據(jù)自己的個(gè)人感受選擇最能表達(dá)自身感受的項(xiàng)目。對被測者最后的得分加和，分?jǐn)?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(jìn)行了預(yù)測。根據(jù)專家的建議選定調(diào)查對象，包括：高校學(xué)生、教師、公司職員、醫(yī)生、公務(wù)員。在這幾種行業(yè)中進(jìn)行隨機(jī)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(nèi)容、作答方法等。本次預(yù)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(diào)查結(jié)果用SPSS13.0統(tǒng)計(jì)軟件包進(jìn)行項(xiàng)目分析和因素分析，以此對量表進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)和篩選。
　　
　　3.2　項(xiàng)目分析
　　項(xiàng)目分析的目的主要是找出不合理的項(xiàng)目，將其刪除，進(jìn)而提高量表的質(zhì)量。本研究主要應(yīng)用項(xiàng)目分析中的區(qū)分度分析。區(qū)分度分析是指測驗(yàn)項(xiàng)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(guān)分析法和臨界比分析法。
　　積差相關(guān)分析用來確定項(xiàng)目與總分之間的相關(guān)系數(shù)。采用皮爾遜積差相關(guān)公式，相關(guān)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(xiàng)不合要求的項(xiàng)目。
　　臨界比分析法主要是測量臨界比率(Critical Ra-tion，CR)，以此評價(jià)項(xiàng)目對被試實(shí)際能力或心理特質(zhì)水平的區(qū)分能力或鑒別能力，將未達(dá)到顯著水平的項(xiàng)目刪除。IAS問卷中共有8個(gè)項(xiàng)目的CR值沒有達(dá)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(gè)很難解釋而彼此有關(guān)的變量轉(zhuǎn)化成少數(shù)有概念化意義而彼此間具有獨(dú)立性的因素，從而分析多個(gè)因素的關(guān)系，找出量表的潛在結(jié)構(gòu)。因素分析的結(jié)果用于進(jìn)一步測定量表的結(jié)構(gòu)效度。
　　?KMO檢驗(yàn)測度以及Bartlett’s球體檢驗(yàn)。因素分析的基本原理是通過求出量表的“結(jié)構(gòu)效度”對量 表中的因素關(guān)系作出判斷。首先進(jìn)行探索性因子分析的適當(dāng)性考察：KMO(kmser-Meyer-Olkin)指數(shù)和球形Bartlett’s檢驗(yàn)。IAS的KMO指數(shù)值為0.780，球形Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果X=3.707E3，自由度為820，說明可以采用因素分析進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度檢驗(yàn)。
　　?探索性因素分析。對篩選后保留下的41個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行探索性因子分析：利用SPSS13.0進(jìn)行主成分分析，然后進(jìn)行最大方差正交旋轉(zhuǎn)。具體方法是通過對項(xiàng)目進(jìn)行坡度檢驗(yàn)，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(gè)，從第6個(gè)因素后面開始，坡度變得較為平坦，因此保留6個(gè)因素較為適宜。這6個(gè)因素的具體特征值見表1。
　　
　　IAS的41個(gè)項(xiàng)目分別屬于6個(gè)因素。對提取的負(fù)荷值較高的題項(xiàng)進(jìn)行命名。命名的依據(jù)主要是因素分析的結(jié)果及預(yù)調(diào)查所確定的理論構(gòu)想。6個(gè)因素分別命名為：信息檢索能力(Faetorl，6個(gè)項(xiàng)目)、檢索系統(tǒng)質(zhì)量(Factor2，9個(gè)項(xiàng)目)、信息利用能力(Factor3，8個(gè)項(xiàng)目)、認(rèn)知特點(diǎn)(Factor4，9個(gè)項(xiàng)目)、知識(shí)結(jié)構(gòu)(Fae-tot5，5個(gè)項(xiàng)目)、信息需求(Factor6，4個(gè)項(xiàng)目)。這6個(gè)因素解釋總變異量40.522％，證明結(jié)構(gòu)比較明確，項(xiàng)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(gè)因素和第6個(gè)因素上各補(bǔ)充了3個(gè)項(xiàng)目，對重新形成的47個(gè)項(xiàng)目重新進(jìn)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(gè)項(xiàng)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(gè)選項(xiàng)供被測者選擇，此略)：
　　反復(fù)查詢，以免錯(cuò)過信息更新。
　　大多數(shù)時(shí)候都對信息查詢結(jié)果不滿意。
　　處理查詢結(jié)果要浪費(fèi)大量時(shí)間。
　　希望學(xué)習(xí)更多信息查詢方面的知識(shí)。
　　對不了解的領(lǐng)域常常不知道怎么確定信息的可用性。
　　在出現(xiàn)新的相關(guān)信息時(shí)總能立刻察覺。
　　在進(jìn)行信息查詢時(shí)經(jīng)常懷疑信息的真實(shí)性。
　　總是覺得數(shù)據(jù)庫中有更好的信息，是自己錯(cuò)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(jìn)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(rèn)為目前數(shù)據(jù)庫的更新速度跟不上信息的更新速度，導(dǎo)致我錯(cuò)過了很多更新的信息。
　　常常在處理大量檢索結(jié)果的時(shí)候失去耐心。
　　信息更新速度過快，打亂了正常的學(xué)習(xí)和研究。
　　在查詢不對所需信息時(shí)通常不會(huì)沮喪。
　　認(rèn)為只有專業(yè)人士才能進(jìn)行較為準(zhǔn)確和專業(yè)的信息查詢。
　　認(rèn)為現(xiàn)在的搜索引擎和數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)不舍理。
　　經(jīng)常覺得檢索結(jié)果不夠全面或準(zhǔn)確，但不會(huì)影響信息的利用。
　　
　　4　信息焦慮量表施測與信度效度檢驗(yàn)
　　
　　應(yīng)用IAS進(jìn)行實(shí)證調(diào)查，評價(jià)量表的信度和效度。選取可能產(chǎn)生信息焦慮的重點(diǎn)人群：教師、學(xué)生、公司職員、公務(wù)員、醫(yī)生。進(jìn)行隨機(jī)抽樣調(diào)查。共發(fā)放調(diào)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(yàn)
　　本研究在信度的評價(jià)方面主要分析了一致信度和分半信度。計(jì)算每個(gè)因素以及Cronbach’s α系數(shù)與分半系數(shù)指標(biāo)的結(jié)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(biāo)均在非常良好的范圍內(nèi)，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(nèi)部一致性信度。即各項(xiàng)目所測的公共實(shí)體，每個(gè)分量表的項(xiàng)目在構(gòu)思上具有一致性，因而是比較可靠的。
　　
　　4.2　效度檢驗(yàn)
　　IAS編制中參考了國內(nèi)外相關(guān)研究成果，項(xiàng)目與內(nèi)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(rèn)為IAS具有較好的代表性，因此可以認(rèn)為其具有較好的表面效度和內(nèi)容效度。進(jìn)一步對IAS進(jìn)行結(jié)構(gòu)效度的檢驗(yàn)。
　　結(jié)構(gòu)效度分析所采用的方法是因子分析。主要分析各個(gè)因素之間的相關(guān)以及各因素與總量表之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示，各因素之間的相關(guān)性在0.280～0.569之間，相關(guān)系數(shù)不高，說明各因素之間具有獨(dú)立性。因素與總量表之間的相關(guān)性在0.689～0.765之間，相關(guān)具有顯著性(p

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