ВЛИЯНИЕ СИЛЫ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ НА ЖЕЛАНИЕ ДЕЛИТЬСЯ ИНФОРМАЦИЕЙ— НА ПРИМЕРЕ ОБМЕНА КОРОТКОМЕТРАЖНЫМИ ВИДЕО TELEGRAM

THE IMPACT OF THE POWER OF SOCIAL MEDIA USER RELATIONS ON THE WILLINGNESS TO SHARE INFORMATION — TAKING TELEGRAM AS AN EXAMPLE

Anna Fomina

student, department of management, Shanghai University

China, Shanghai

Zhang Haoming

scientific supervisor, associate professor, professor, senior researcher, University of Rochester in the United States,

China, Shanghai

АННОТАЦИЯ

С быстрым развитием социальных сетей наше общение постепенно с реального пространства переместилось в виртуальное. Несмотря на то, что мы можем поддерживать тот же статус общения, что и в реальности, но структура и сила наших взаимоотношений в социальных сетях изменились. В данной работе сила взаимоотношений пользователей социальных сетей является независимой переменной и, основываясь на теориях «Социальных сетей» (Social Network), таких как «Сильные и Слабые связи (Strong and Weak ties) и «Структурные Дыры» (Structural Holes), рассматривается как частота взаимодействия пользователей, их эмоциональная интенсивность, близость, взаимное поведение.

Ранние исследования отечественных и зарубежных учёных в сфере социальных сетей, силе взаимоотношений, и механизмах распространения информации в основном сосредоточены на силе социальных отношений, построенных офлайн, и сосредоточенны в сферах предпринимательства, образования, поисках работы, сельскохозяйственных технологий и потребительского желания, а не передачи информации.

Данное исследование базируется на теории «Социальных сетей», таких как теория «Сильных и Слабых связей» и теория «Структурных Дыр», с использованием анализа литературы, анкетирования, статистического анализа и других методов исследования, для исследования влияния силы взаимоотношений пользователей социальных сетей на желание делиться информацией. В отличие от других исследований, в данной статье сочетаются теории «Сильные и Слабые связи» и «Структурные дыры», тем самым расширяя теорию «Сильных и Слабых связей».

Результаты исследования показали:

1) сила взаимоотношений пользователей Telegram значительно влияет на желание делиться информацией;

2) доверие между пользователями играет посредническую роль;

3) надёжность информационного контента не играет модерирующей роли между доверием между пользователями и желанием делиться информацией.

Теоретически, данное исследование объединило 2 теории, расширило теорию сильных и слабых связей, углубило понимание силы взаимоотношений «друзей» в социальных сетях. Практически, изучение силы взаимоотношений пользователей социальных сетей может помочь платформам социальных сетей и рекламодателям углубить внимание к обычным пользователям, повысить осведомлённость пользователей социальных сетей и помочь им определить маркетинговые возможности.

ABSTRACT

Before the appearance of Social Network, we were often told by friends through word of mouth to share information or contact them by email. However, with the rapid development of Social Networks, our communication has gradually moved to the virtual network. There are increasingly existing Social Networks, such as WeChat and Sina Weibo in China, Twitter and Meta in the United States, VK and Telegram in Russia. Although we can maintain the same state of communication in the virtual network as in reality, but the structure and strength of our relationships have changed.

Many studies have conducted research on social tie strength, but in keywords such as "social network", "social tie strength", "strong tie", and "weak tie", the keywords that appear most frequently are entrepreneurship, education, recommendation, job hunting, agricultural technology, and purchase intention, while the research on the social tie of Social Network users is still in its preliminary stage.

This paper takes Telegram Russian users as the research object, based on "Social Network" theories such as "Strong and Weak ties" theory and "Structural Holes" theory, using literature analysis, questionnaires, statistical analysis and other research methods to discuss the relationship between the strength of social tie and user’s sharing information intention. Different from other studies, this paper researches by combining the theory of " Strong and Weak ties " with the theory of "Structural Holes", further expands the theory of "Strong and Weak ties ".

The experimental research found that:

1) among Social Network representatives such as Telegram, the strength of online social tie has a significant positive impact on user’s willingness of share information;

2) user’s trust play a partial mediating role in the relationship between the strength of in social tie and the willingness of share information;

3) the reliability of information content hasn’t significant moderating effect on relationship between the trust and willingness of share information. This reflects that most users will forward information to those users who have a strong tie with them online, and the extensive relationship a user has online can more stimulate his/her willingness to share information.

This study shows: theoretically, this study conducts research by combining the "Strong and Weak tie" theory with the "Structural Holes" theory, further expanding the "Strong and Weak tie" theory and deepening the understanding of network effects, as well as the research scenarios of the strength of "friend" tie in Social Networks; in practice, studying the strength of Social Network user tie can help social media platforms and advertisers deepen their attention to ordinary users, raise awareness of social network users, and help them identify marketing opportunities.

Ключевые слова: социальные сети; сила взаимоотношений; желание делиться информацией.

Keywords: social media; the strength of relationships; willingness to share information.

ВВЕДЕНИЕ

Как оптимизировать желание к обмену информацией пользователей социальных сетей, основаное на силе их взаимоотношений, является основной за-дачей платформ социальных сетей.В данной статье доверие между пользователями рассматривается в качестве промежуточной переменной между силой взаимоотношений пользователей социальных сетей и желанием делиться информа-цией, надёжность информационного контекта рассматривается в качестве переменной моделятора, тем самым расширяя теорию «Сильных и Слабых связей», применяя её к отношениям, построенных в социальных сетях. Ранние исследования по оцениванию силы взаимоотношений, построенных в социальных сетях, не различают отношения знакомства в офлайн сфере и онлайн, а также берут отношения «друзей» как концепции и связывают онлайн поведение между пользователями для исследований [1; 2; 3;4], не учитывая того, что одна и та же пара пользователей может иметь разную силу взаимоотношений в реальном и виртуальном пространствах. В настоящее время большинство исследований желания пользователей социальных сетей делиться информацией в основном сосредоточены на дизайне вебсайтов[5; 6],характеристике пользователей [7;8; 9; 10], мотивации пользователей [11; 12; 13], мнениях пользователей [14], характеристике информации [15; 16; 17; 18]. В области маркетинговых исследований, а также области новых медиа, влияние факторов на желание делиться информацией всегда было темой, которой учёные придавали большое значение.

Взяв за отправную точку обмен мгновенными сообщениями в таком представителе социальных сетей, как Telegram, в этой работе на примере обмена короткометражными видео, анализируется, влияние силы взаимоотношений пользователей Telegram на желание обмена информацией, раскрывается влияние силы взаимоотношений, построенных в социальных сетях, на желание к обмену информацией. В отличие от предыдущих исследований, в данной работе для проведения исследования сочетаются теория «Сильных и Слабых связей» с теорией «Структурных Дыр», поскольку данная работа включает две области исследования, а именно силу взаимоотношений и распространение информации.

Цели исследования:

(1) Влияет ли сила взаимоотношений пользователей социальных сетей на желание делиться информацией;

(2) Осуществляется ли влияние силы взаимоотношений пользователей на желание делиться информацией в социальных сетях через доверие между пользователями;

(3) Играет ли надежность информационного контента сдерживающую роль между доверием и желанием делиться информацией.

1.1 Литературный обзор

1.2 Социальные сети

Термин «Социальная Cеть» был впервые введён социальным антропологом Джоном Арунделом Барнсом в 1954 году. До появления Интернета социальные сети относились к сетям, образованными социальными группами, академическими кругами, кругами коллег, однако то, что мы называем службами социальных сетей (Social Network Services), теперь относится к приложениям Web2.0, которые предоставляют услуги связи и взаимодействия для пользователей Интернета, на основе определенных социальных отношений или общих интересов (Байду Байке, 2012). За последние годы, с ростом популярности смартфонов, представители социальных сетей, таких как мгновенные сообщения (Instant Messaging, IM), становятся все более популярными «Новыми Социальными Сетями» [19], вызывающими широкий интерес отечественных и зарубежных учёных. Telegram, как и WhatsApp, также использует сквозное шифрование защиты передаваемой информации [20]. Самое большое отличие Telegram в том, что в Telegram между пользователями может не существовать «дружбы». Telegram, как личный канал связи, представляет собой комбинацию текстовых сообщений (SMS) и электронной почты (Email). Большинство предыдущих исследований программного обеспечения обмена мгновенными сообщениями в основном сосредоточены на сравнении службы коротких сообщений (SMS) и WhatsApp (IM), моделей использования Snapchat и моделей группового общения WhatsApp. Исследования анализа использования Telegram, в основном сосредоточены в области образования и зашифрованных информационных технологий в Telegram, не включая эмпирический анализ, а скорее сравнительный анализ использования Telegram и обзор развития Telegram [21; 22; 23].

1.3 Сила взаимоотношений

Большинство отечественных и зарубежных исследований силы социальных взаимоотношений будь то отечественные или зарубежные учёные, не многоисследований, было посвящено изучению силе взаимоотношений пользователей социальных сетей, т.е силе взаимоотношений, построенных онлайн. Большинство исследований, на основе таких ключевых слов как «Сила социальных отношений», «Сила отношений», «Сильные отношения» и «Слабые отношения», в основном сосредоточены на предпринимательстве, поиске работы, сельскомхозяйстве, технологиях, потребительском желании [24]. Охват исследований в сфере силы взаимоотношений, построенных в офлайн среде довольно велик, однако с быстрым развитием интернет технологий и новых медиа сила взаимо-отношений пользователей социальных сетей также стала делиться на две части: онлайн и офлайн.

1.4 Желание делиться информацией

Поскольку WhatsApp в настоящее время является самым популярным программным обеспечением для обмена мгновенными сообщениями в мире, большинство существующих зарубежных исследований в основном сосредоточены на изучении передачи информации в WhatsApp. Многие зарубежные учёные проводили исследования распространения информации в WhatsApp, некоторые учёные проводили анализ групповых чатов WhatsApp, обсуждая содержание и временные характеристики распространения информации внутри групп.

1.5 Доверие

Между людьми существуют универсальные доверительные отношения, т.е. доверие относится к субъективному познанию человеком другого человека [25]. Измерение доверия включает в себя доброжелательность, компетентность, добросовестность [26]; честность, доброжелательность, компетентность [27]. Доверие можно эффективно измерить по двум аспектам: доверие и доброжелательность [28]. Некоторые учёные также делят доверие на два типа: межличностное доверие и общественное доверие [29]. Доверие в виртуальном сообществе означает, что в социальных сетях пользователи возлагают большие надежды на дружелюбие, способности и доброжелательность членов сообщества, высоко доверяют данному сообществу [30; 31].

1.6 Надёжность информационного контента

Ранние исследования сосредоточены на достоверности информационного носителя или достоверности источника информации, а не объективности информации (надёжности информационного контента). Данное исследование сосредоточено на исследованиях, связанных с надёжностью информационного контекта.

2.1 Материалы и методы

2.1 Влияние силы взаимоотношений пользователей социальных сетей на желание делиться информацией

В YouTube, Facebook, Instagram и других социальных сетях, основанных на отношениях близких друзей, если нет Слабой связи (Weak tie), распространение информации будет значительно уменьшено [32]. Слабые связи играют более важную роль в распространении неповторяющейся информации, распространении мнений и поиске работы, чем Сильные связи ( Strong tie ) [33]. Из-за разной степени взаимодействия между людьми фактическое воздействие распространения информации и знаний также различно [34]. Слабые связи имеют разнородный источник информации, могут передавать высококачественные, сложные или неявные знания и способствовать непрерывному генерированию новой информации и знаний среди пользователей. Сильные связи с большей вероятностью порождают социальную дружбу, такую как общение и ведение бизнеса [35; 36].

H1: Сила взаимоотношений пользователей социальных сетей оказывает положительное влияние на желание делиться информацией.

2.3 Опосредующий эффект доверия между силой отношений пользователей социальных сетей и желанием делиться информацией

Чем крепче взаимоотношения, тем выше доверие между людьми и тем тес-нее эмоциональная связь, что может значительно уменьшить неопределенность в окружающей среде [37]. Некоторые учёные также используют доверие в качестве источника рекомендаций (сила взаимоотношений и профессионализм) и считают, что доверие для общения с потребителями является промежуточным звеном между принятием решения и совершением действия, поэтому сила взаимоотношений, оказывает существенное влияние на доверие [38]. Сильные связи предполагают «глубокое» доверие (Deep trust) тогда как Слабые связи предполагают «поверхностное» доверие （Shallow trust) [39]. Доверие обычно связано с силой взаимоотношений в социальных сетях, чаще проявляется в крепких отношениях [40]. Исследования показали, что на поведение пользователей социальных сетей в значительной степени влияют пользователи, которым они доверяют.

H2: Сила взаимоотношений пользователей социальных сетей оказывает положительное влияние на доверие. Когда люди доверяют друг другу, они более склонны передавать больше полезной информации [41]. Доверие может сделать людей более склонными слушать и усваивать информацию [42]. Доверие может создавать и поддерживать связь обмена во взаимных отношениях, и эта связь обмена будет непосредственно влиять на эффективность обмена информацией [43]. Если одна сторона безоговорочно доверяет другой стороне, то будет готова обмениваться информацией и знаниями [44]. Пользователи более склонны получать достоверную информацию посредством прочных отношений, т.е чем теснее отношения между пользователями, тем больше они доверяют содержанию информации, улучшают положительное отношение пользователей к пересылу информации [45].

H3: Доверие оказывает положительное влияние на желание делиться информацией.

2.4 Сдерживающее влияние достоверности информации на доверие и желание делиться информацией

В онлайн обзорах туристических продуктов важнейшим фактором является достоверность содержания, при этом объективность и детализация содержания играют решающую роль [46]. На платформе электронной коммерции в сфере туризма восприятие пользователями достоверности онлайн обзоров продуктов можно разделить на два типа: один из них — врождённое доверие (inherent credibility), другой — абсолютное доверие (final credibility) [47]. Плохое качество информации, уменьшает желание пересылать её и наоборот, когда контент соответствует потребностям пользователей, желание пересыла контекта увеличивается [48]. Исследования также показали, что сила социальных связей между источниками информации и аудиторией оказывает значительное положительное влияние на отношение пользователей к передаче информации. Наиболее частым проявлением является то, что пользователи социальных сетей предпочитают пересылать информацию от своих близких родственников и друзей [47].

Н4: Достоверность информации играет сдерживающую роль в отношениях между доверием и желанием делиться информацией, т.е чем выше достоверность информации, тем сильнее положительное влияние доверия на желание делиться информацией.

Рисунок 1. Исследовательская модель исследования

В данной работе проведено исследование, основанное на эмпирическом методе, в качестве объекта исследования было выбрано 200 пользователей Telegram (Россия). Для получения данных использовался анкетный онлайн-опрос (https://app.questionstar.ru, https://app.questionstar.com). Все параметры шкалы представлены в виде пятиуровневой шкалы Лайкерта. Также был проведен статистический анализ частоты использования Telegram и частоты пересыла видео в Telegram (за последние 30 дней).

3.1 Результаты

3.2 Корреляционный анализ

После проведения анализа надёжности и достоверности собранных данных, на основе методов корреляционного анализа, таких как коэффициент корреляции Пирсон, в исследовании была проанализирована взаимосвязь между четырьмя переменными. Результаты анализа представлены в Таблице 1:

Таблица 1.

Корреляционный анализ

Примечание: *** означает уровень значимости 1%.

Из результатов данных в Таблице 1 видно, что между силой взаимоотношений пользователей социальных сетей и желанием делиться информацией существует значительная положительная корреляция (r = 0,64, p <0,01), что предварительно подтверждает гипотезу H1; сила взаимоотношений пользователей социальных сетей имеет значимую положительную корреляцию с довери-ем между пользователями, что предварительно подтверждает гипотезу H2, а также между доверием и желанием делиться информацией тоже существует положительная корреляция, что предварительно подтверждает гипотезу H3. В исследовательской модели наблюдается чёткая и значимая корреляция между основными переменными.

3.3 Регрессионный анализ

Скорректированный R² зависимой переменной «желание делиться информацией » составил 0.4, что доказывает, независимая переменная «сила взаимоотношений пользователей социальных сетей» в этом исследовании является важным фактором, влияющим на зависимую переменную «желание делиться ин-формацией», т.е сила взаимоотношений пользователей социальных сетей положительно влияет на желание делиться информацией (B = 0.632, P = 0.000), поэтому гипотеза H1 верна. Скорректированный R² зависимой переменной «доверие» составил 0.668, что указывает на то, что независимая переменная «сила взаимоотношений пользователей социальных сетей» в этом исследовании является важным фактором, который влияет на промежуточную переменную «доверие», т.е сила взаимоотношений пользователей социальных сетей положительно влияет на доверие (B = 0.833, P = 0.000), поэтому гипотеза H2 подтверждается. Скорректированный R² зависимой переменной «желание делиться информацией» составил 0.414, что доказывает, независимая переменная «доверие» в данном исследовании является важным фактором, влияющим на зависимую переменную «желание делиться информацией», т.е. доверие между пользователя-ми социальных сетей положительно влияет на желание делиться информацией (B =0.633, P= 0.000), поэтому гипотеза H3 верна.

3.4 Анализ посредничества

После добавления промежуточной переменной «доверие» значимость между независимой переменной «сила взаимоотношений пользователей социальных сетей» и зависимой переменной «желание делиться информацией» не исчезла, но значение B уменьшилось с 0.632 до 0.321, что показывает, в случае, когда доверие является промежуточной переменной, сила взаимоотношений пользователей социальных сетей оказывает положительное влияние на желание делиться информацией.

3.5 Анализ модерации

Перед проведением анализа модерации в этом исследовании промежуточная переменная «доверие» и переменная - модератор «надёжность информационного контента» были централизованны, а затем сконструированна централизованная промежуточная переменная «доверие» и переменная - модератор «надёжность информационного контента», как элементы взаимодействия.

После добавления промежуточной переменной «доверие» скорректированный R² промежуточной переменной «доверие» уменьшается с 0.496 до 0.491, что доказывает влияние доверия на желание делиться информацией снижается. Кроме того, значение Sig. элемента взаимодействия составляет 0.941, что превышает 0.05. Это указывает на то, что коэффициент регрессии элемента взаимодействия не является значимым. Между надёжностью информационного контекта, доверием и желанием делиться информацией нет сдерживающего эффекта, поэтому гипотеза Н4 неверна.

4.1 Заключение

1) Исследование показало, сила взаимоотношений между пользователями социальных сетей всё же оказывает влияние на желание делиться информацией, т.е. когда пользователь готовится переслать определенное короткометражное видео, он будет отдавать приоритет тем пользователям, которые с ним он-лайн имеют сильную степень близости, а также имеют высокий уровень взаимодействия.

2) Существует очевидная положительная корреляция между такими переменными как сила взаимоотношений пользователей социальных сетей и доверие, т.е чем сильнее сила взаимоотношений между отправителем и получателем информации, тем отправитель информации более признает компетентность, доброжелательность, честность получателя информации. Существует также очевидная положительная корреляция между доверием и желанием делиться информацией. Пересылаемая информация основана на доверии к получателю информации, т.е. на компетентности, доброжелательности, честности получателя информации, порождает желание пересылать информацию. Таким образом, можно обнаружить, что доверие играет посредническую роль между силой взаимоотношений пользователей социальных сетей и желанием делиться информацией.

3) В данной работе первоначально выдвигается гипотеза о том, что в процессе силы взаимоотношений между пользователями социальных сетей, влияющей на желание делиться информацией, помимо силы взаимоотношений и доверия между пользователями в социальных сетях, надежность информационного контента также играет важную роль. Результаты исследования показывают, что надежность информационного контента не играет сильной роли в отношениях между силой взаимоотношений пользователей социальных сетей и желанием делиться информацией. Это также может быть связано с тем, что пользовательский контент (UGC) в социальных сетях более эффективен, чем информация, генерируемая компаниями [47].

 ​4.2 Обсуждение

1) Важно отметить, что исследование, в процессе обработки статистики обнаружило, количество пользователей в возрастной группе от 18 до 25 лет является самым большим (40 ) , пользователи этой возрастной категории относятся к поколению Z. Возвращаясь к исследованию, мы можем обнаружить, что пользователи поколения Z будут более отдавать приоритет силе взаимоотношения между собой и другим пользователем, а не содержанию пересылаемой информации.

2) По мере того, как экономика, культура и технологии продолжают развиваться, способы производства, потребления и привлечения внимания к знаменитостям постоянно меняются, что открывает возможности для других пользователей. Обычные пользователи вырвались из- под контроля знаменитостей со стороны медиаплатформ. Феномен знаменитости теперь стал социальным явлением универсального значения и больше не ограничивается теми, кто обладает определенными внутренними качествами, навыками или харизмой [48]. Поэтому в 21 веке простые пользователи, наряду с постоянным обновлением методов медиакоммуникации, действительно могут помочь брендам установить связи с аудиторией, а со временем стать партнёрами в повышении эффективности бизнес-бренда. Поэтому, с точки зрения новых стратегий медиамаркетинга, компании могут дать обычным пользователям возможность стать маркетологами.

Список литературы:

1. Tao Wanqiong. Research on Calculation Model of Social Network User Relationship Strength [D]. Zhejiang Gongshang University, 2017.
2. He Xuanchen. Research on social network relationship strength measurement technology based on multisource mobile data [D]. National University of Defense Technology, 2014.
3. Lei Yin. Research on Estimation Method of Relationship Strength of Social Net-work Characters [D]. East China Jiaotong University, 2016.
4. Sun Linbing. Research on the Influence of Social Relationship Strength on User Sharing Information and Purchase Intention [D]. Heilongjiang: Harbin Institute of Te-chnology, 2018.
5. Hu Yingyu. Research on the Key Success Factors of Social Media Advertisement Forwarding Willingness [D]. Beijing University of Posts and Telecommunications, 2017.
6. Dargahi Nobari A, Reshadatmand N, Neshati M. Analysis of Telegram, an instant messaging service[C]//Proceedings of the 2017 ACM on Conference on Information and Knowledge Management. 2017: 2035-2038.
7. Zhou Yang Shiqin. Research on the Influence of Interpersonal Trust on Enterprise Employee Performance [J]. Guangdong Economy, 2016(14):53.
8. Zhou Yijin, Zhou Zhiying, She Yongbo. Redistribution of online medical word-of-mouth: the impact of relationship strength, disease severity and gender [J]. Internati-onal Press, 2019, 41(07): 59-74.
9. Yu Jing. An empirical analysis of the characteristics of user influence in the pro-cess of Weibo dissemination [J]. Intelligence Magazine, 2013, 32(08): 57-61 38.
10. Liao Shengqing, Li Mengqi. Research on Relationship Strength, Self-presentation Motivation and User Forwarding Willingness in Social Media—Taking WeChat News Forwarding as an Example [J]. Modern Communication (Jour-nal of Communication University of China), 2021, 43(06): 149-156.
11. Fan Mengjuan. Research on Social Media User Interaction Mechanism and Rela-tionship Transformation [D]. Huazhong University of Science and Technology, 2017.
12. Cai Jian, Zhan Qingdong. Research on the Motivation of Postgraduate Group Network Information Sharing Behavior [J]. Library Information Knowledge, 2012(02):81-86.
13. Li Chen, Huang Can. Research on WeChat User Information Sharing Behavior Motivation[J]. Modern Information, 2015,35(05):57-62.
14. Zhou Qinyue, Wu Zhibin. Public Opinion Evolution Model Considering Differe-nces in the Roles of Decision Makers in Social Networks [J]. Control and Decision Making, 2023,38(01):257-264.
15. Zhang Xinyue, Yue Feng, Wang Hanru, Wang Gang. Research on topic-aware group recommendation method based on heterogeneous information network analysis [J]. Computer Application Research, 2022, 39(02): 436-441 446.
16. Zhang Song, Tang Yanan, Chen Hao. Research on Internet Charity Information Forwarding Behavior: A Dual Attitude Model Based on Persuasion Communication Theory [J]. Library and Information Services, 2021, 65(14): 109-118.
17. Wang Wenli. Research on the Influence of Users' Sharing Behavior Intention of Health Science Popular Short Videos [D]. Southwestern University of Finance and Economics, 2020.
18. Wang Xiwei, Cao Ruye, Yang Mengqing, Chen Lijun. Model and Empirical Research on Influencing Factors of WeChat Users’ Information Sharing Behavior—Analysis Based on the Perspective of Information Ecology[J]. Library and Information Services, 2016,60(15):6-13+5.
19. Minyusheva I F. Osnovnye trendy razvitiya novykh media v 2016 godu [Main Trends of New Media Development in 2016] [J]. Rossiyskaya nauka i obrazovanie segodnya: problemy i perspektivy, 2016, 3: 33-35.
20. Wang Haitao, Fu Ying. Instant Messaging Principle, Technology and Application [J]. Information and Communication Technology, 2010, 4(3).
21. Amichai Hamburger Y, Klomek A B, Friedman D, et al. The future of online therapy[J]. Computers in Human Behavior, 2014, 41: 288-294.
22. Lind A.V., Makhov A.A. (2016) Messendzher Telegram kak effektivnyy instru-ment v rabote s tselevymi auditoriyami [Telegram Messenger as an Effective Instru-ment in Working with Target Audiences]. In: Aktual'nye problemy kommunikatsii: teoriya i praktika. Materialy VIII Vserossiyskoy nauchnoprakticheskoy konferentsii [Current Issues of Communication: Theory and Practice. Materials of the 8th All-Russian Scientific and Practical Conference]. Ufa, pp. 119−126.
23. Fol'ts A.O. (2017) Kanaly i boty rossiyskikh SMI v Telegram: novaya platforma, starye problemy [Channels and Bots of Russian Mass Media in Telegram: New Platform, Old Problems]. Vek informatsii, no. 1, vol. 2, pp. 168−169.
24. Manukova E Y, Zakharova M V. Ispol'zovanie servisov mgnovennogo obmena soobshcheniyami v sovremennoy massovoy kommunikatsii [Use of the Services of Instant Messaging in Modern Mass Communication][J]. Sovremennaya filologiya. Materialy V Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii, 2017: 85-87.
25. Gui Kai. Research on the Influence of Online Social Relationship Strength on Personal Network Charitable Donation Willingness [D]. Hubei: Huazhong University of Science and Technology, 2019.
26. Singh S, Bawa S. A privacy, trust and policy based authorization framework for services in distributed environments[J]. International Journal of Computer Science, 2007, 2(2): 85-92.
27. Schoorman F D, Mayer R C, Davis J H. An integrative model of organizational trust: Past, present, and future[J]. Academy of Management review, 2007, 32(2): 344-354.
28. Casaló L, Flavian C, Guinalíu M. The impact of participation in virtual brand communities on consumer trust and loyalty: The case of free software[J]. Online in-formation review, 2007, 31(6): 775-792.
29. Ganesan S, Hess R. Dimensions and levels of trust: implications for commit-ment to a relationship[J]. Marketing letters, 1997, 8: 439-448.
30. Ning Huan, Zi Wucheng. Mechanism Research on User Participation in Value Cocreation of Virtual Knowledge Community[J]. Innovation Technology, 2018,18(05):56-59.
31. Mayer R C, Davis J H, Schoorman F D. An integrative model of organizational trust[J]. Academy of management review, 1995, 20(3): 709-734.
32. McKnight D H. Trust in information technology[J]. The Blackwell encyclopedia of management, 2005, 7: 329-331.
33. Zhang Shengbing. Research on the influence of user relationship characteristics on microblog forwarding behavior Yin. Computer Engineering and Application, 2014(5):11.17.
34. Lei Yin. Research on Estimation Method of Relationship Strength of Social Network Characters [D]. East China Jiaotong University, 2016.
35. Hansen M T. The searchtransfer problem: The role of weak ties in sharing know-ledge across organization subunits[J]. Administrative science quarterly, 1999, 44(1): 82-111.
36. Kraatz M, Learning By Association. Interorganizational networks and adaptation to environmental change[J]. The Academy of Management Journal, 1998, 41(6): 621-643.
37. Ferlander S. The internet, social capital and local community[J]. 2003.
38. Krackhardt D. Super strong and sticky[J]. Power and influence in organizations, 1998, 21.
39. Smith D N. Trust me, would I steer you wrong? The influence of peer recom-menddations within virtual communities[M]. University of Illinois at Chicago, 2002.
40. Arnaboldi V, Guazzini A, Passarella A. Egocentric online social networks: Ana-lysis of key features and prediction of tie strength in Facebook[J]. Computer Commu-nications, 2013, 36(10-11): 1130-1144.
41. Levin D Z, Cross R. The strength of weak ties you can trust: The mediating role of trust in effective knowledge transfer[J]. Management science, 2004, 50(11): 1477-1490.
42. Zand D E. Trust and managerial problem solving[J]. Administrative science qu-arterly, 1972: 229-239.
43. Mayer R C, Davis J H, Schoorman F D. An integrative model of organizational trust[J]. Academy of management review, 1995, 20(3): 709-734.
44. Blau, P. M. (1964). Exchange and power in social life , New York : “Wiley”.
45. Jones A J I. On the concept of trust[J]. Decision Support Systems, 2002, 33(3): 225-232.
46. Shan Chunling, Zhao Hanyu. Research on Business Information Forwarding Be-havior in Social Media- Based on the Theory of Strong and Weak Relationships [J]. Modern Information, 2017, 37(10): 16-22.
47. Chatterjee P. Drivers of new product recommending and referral behaviour on social network sites[J]. International Journal of Advertising, 2011, 30(1): 77-101.
48. Sun Jing, Wang Xinxin. Internet celebrity and Internet celebrity economy——A review based on celebrity theory [J]. Foreign Economics and Management, 2019, 41(04): 18-30.