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中超联赛球迷行为忠诚的形成机制:有中介的调节模型

贾文帅, 李凌, 王俊人

贾文帅, 李凌, 王俊人. 中超联赛球迷行为忠诚的形成机制:有中介的调节模型[J]. 上海体育学院学报 , 2020, 44(11): 76-85, 94. DOI: 10.16099/j.sus.2020.11.009
引用本文: 贾文帅, 李凌, 王俊人. 中超联赛球迷行为忠诚的形成机制:有中介的调节模型[J]. 上海体育学院学报 , 2020, 44(11): 76-85, 94. DOI: 10.16099/j.sus.2020.11.009
JIA Wenshuai, LI Ling, WANG Junren. Formation Mechanism of Chinese Super League Fans' Behavioral Loyalty: A Mediated Moderation Model[J]. Journal of Shanghai University of Sport, 2020, 44(11): 76-85, 94. DOI: 10.16099/j.sus.2020.11.009
Citation: JIA Wenshuai, LI Ling, WANG Junren. Formation Mechanism of Chinese Super League Fans' Behavioral Loyalty: A Mediated Moderation Model[J]. Journal of Shanghai University of Sport, 2020, 44(11): 76-85, 94. DOI: 10.16099/j.sus.2020.11.009

中超联赛球迷行为忠诚的形成机制:有中介的调节模型

基金项目: 

国家社会科学基金青年项目 18CTY007

吉林体育学院研究生科研创新基金项目 YC2018014

详细信息
    作者简介:

    贾文帅(ORCID:0000-0002-1333-8321), 男, 山东泰安人, 吉林体育学院硕士研究生; Tel.:17743400723, E-mail:jiawenshuaisd@163.com

    通讯作者:

    李凌(ORCID:0000-0002-7032-7813), 男, 吉林长春人, 山东大学博士; Tel.:13578793591, E-mail:lilingjlty@sina.com

  • 中图分类号: G80-05

Formation Mechanism of Chinese Super League Fans' Behavioral Loyalty: A Mediated Moderation Model

  • 摘要: 以对休闲涉入理论、社会认同理论和顾客忠诚度理论的认识为逻辑线,以符合市场区隔型态的中国足球协会超级联赛(中超联赛)球迷为具体调查对象,从探寻球迷心理行为模式的新视角构建中超联赛球迷行为忠诚形成机制的概念模型。利用实地收集的247份中超联赛球迷样本数据,采用路径分析和层次回归分析法对该模型进行检验。发现:①涉入程度对行为忠诚具有显著正向影响;②态度忠诚在涉入程度与行为忠诚之间起部分中介作用;③球队认同调节了涉入程度与行为忠诚之间的关系,表现为涉入程度在低球队认同条件下对行为忠诚具有显著正向影响,而在高球队认同条件下正向影响不显著;④球队认同对涉入程度与行为忠诚关系的调节作用仅以态度忠诚为部分中介而得以实现。
    Abstract: This paper starts with the leisure involvement theory, social identity theory and customer loyalty theory, takes fans of the Chinese Football Association Super League (Chinese Super League, CSL) in line with the market segregation pattern as the specific object of investigation, and then constructs the conceptual model of the formation mechanism of CSL fans' behavioral loyalty from the perspective of exploring fans' psychological behavior patterns. 247 sample data were collected to test the model by path analysis and hierarchical regression analysis. The results find that:① the involvement has a significantly positive impact on behavioral loyalty; ② the attitudinal loyalty partially mediates the relationship between the involvement and behavioral loyalty; ③ the team identification moderates the relationship between the involvement and behavioral loyalty, with a significantly positive effect on behavioral loyalty under the condition of low team identification and no significant positive effect under the condition of high team identification; ④ the moderating effect of team identification on the relationship between involvement and behavioral loyalty can only be realized by attitudinal loyalty as a partial intermediary.
  • 在竞技运动中,动作速度可能是影响运动员获胜的重要原因;而制约动作速度的因素很多,其中情绪是最常见的因素之一。已有研究表明,情绪在外界刺激的作用下,会直接影响动作表现,尤其是动作速度[1]。因此,如何在情绪的影响下调节和控制动作速度,对于运动员获胜尤为重要。竞技比赛是一个动态的发展过程,往往伴随着多种情绪的变化。在积极的情绪状态下,运动员一定会发挥得更好吗?在消极的情绪状态下,运动员一定会发挥失常吗?对这一问题,目前仍然无统一的结论。值得肯定的是,不同的情绪效价对动作速度的影响是不同的。因此,探讨情绪效价对动作速度的影响特征,有助于指导运动员在赛场上因时制宜地调节自身情绪状态,进而有效调控自身的动作速度。

    情绪与动作行为之间的关系可通过情绪动机模型解释。情绪动机模型显示,情绪的产生来源于不同的动机驱动系统。遇到危险的情景时,防御动机系统就会被激活,产生负性情绪,做出逃跑或攻击等行为应对这一情景;正性情绪则由趋近动机驱动,这种情绪往往产生于生存的环境[2]。刺激的情绪信息可指导人们快速地做出相应的趋近或回避反应,进而对人们的动作速度产生影响。在此类研究中,情绪刺激与动作执行任务的靶刺激通常为同一个情绪刺激物,以该刺激物的情绪属性指导行为,当行为与“趋利避害”一致时,会加快动作速度,不一致时则会减慢动作速度[3]。例如,Önal-Hartmann等[4]在实验中将正性或负性情绪图片作为靶刺激,分别让被试根据图片的效价推或拉杠杆,发现负性情绪刺激导致较快的“推”动作任务,而正性情绪刺激导致较快的“拉”动作任务。Rotteveel等[5]发现,正性情绪促进趋近动作,负性情绪促进回避动作的现象不是自动化的加工,而是需要意识的参与。也有研究[6]表明,相较于中性刺激,人们对危险刺激和恐怖刺激的辨别更快。Beatty等[7]则认为,无论是正性刺激还是负性刺激均会加快动作速度。

    然而,在竞技比赛中,时常有高水平运动员因为情绪波动而发挥失常。由此展开的研究[8-10]认为,在正性情绪状态下,个体的注意力和认知范围更大,思维方式更加灵活,这有利于运动员对动作速度的调控,负性情绪状态则相反,会对动作速度的调控产生干扰作用。例如,Pereira等[11]发现,正性情绪会加快动作速度,而负性情绪会减慢动作速度。之后,Contreras等[12]通过线索go-nogo任务发现,情绪对动作速度的促进和干扰效应依赖于情绪刺激和目标刺激的时间间隔,而时间间隔又与被试对情绪刺激的注意时间有关,他们认为,随着人们对情绪图片的注意转移,这种干扰效应会降低。Coombes等[13]通过让被试观看不同效价的情绪图片诱发情绪后,再让被试完成画方框的任务,结果发现情绪效价只对动作的准确性有显著性影响,对动作速度则无显著性影响。

    综上所述,大部分研究表明情绪效价确实会对动作速度产生影响,正性情绪更有利于对动作速度的调控,负性情绪对动作速度的影响结论不一。此外,以往大部分研究集中于情绪效价对动作速度的即时影响上,很少有研究关注情绪效价对动作速度影响的延时特征。情绪作为一种持续的状态,所产生的影响可能是持续性的,因此,探究情绪对动作速度影响的延时特征具有重要的现实意义。本文将通过2个具体的实验探讨情绪效价对动作速度的影响特征,以及情绪效价对动作速度影响的延时特征。

    前人研究[11, 14]发现,观看情绪图片可以诱发一种短暂的情绪状态,即情绪状态可以通过观看情绪性图片进行调节。因此,笔者假设伪随机呈现不同效价情绪图片时,诱发的情绪强度小,情绪效价对动作速度的影响不明显;而整组呈现负性情绪图片诱发的情绪强度大,此时,负性情绪会对动作任务的完成产生显著的干扰效应,且持续时间长。

    初步探讨情绪效价对动作速度的影响及其延时特征,假设相较于中性情绪,正性和负性情绪均会对动作速度产生影响。

    29名上海体育学院普通大学生自愿参加本实验,14名男性,15名女性,年龄为(21.1±2.3)岁,视力或矫正视力正常,身体健康,右利手,所有参与实验的志愿者做完实验后获取适量报酬。

    采用3×6被试内实验设计,因素1为情绪效价,分为3个水平,即正性、中性、负性;因素2为时间因素,通过6次按键操纵,分为6个水平。

    选取190张情绪图片作为刺激材料,正式实验180张,正性、中性、负性图片各60张,剩余的10张图片用于练习。情绪图片的效价依次为正性7.37,中性5.03,负性2.48。所有图片均来自中国情绪图片库系统[15]和国际情绪图片库[16]。所有图片的分辨率为100像素,大小为15 cm×10 cm。

    实验程序采用E-prime 2.0软件编制,具体实验流程如图 1所示。正式实验开始时,屏幕上会出现2 s的情绪图片,被试须仔细观察图片,同时,将食指按住数字键2不松手,接着出现提示刺激注视点0.8 s,之后出现目标刺激圆环,出现圆环的同时,被试须快速地完成动作任务,即松开2按5再返回2,屏幕呈现0.5 s黑屏。接着会再次出现5次注视点、圆环、黑屏,即每张图片后被试须连续完成6次动作任务。实验共分3组,每组60个试次,正中负各20次,以伪随机的方式呈现,以保证相同效价的图片最多连续呈现2次。

    图  1  实验一流程
    Figure  1.  The flow chart of experiment 1

    采用E-prime 2.0软件采集数据,主要采集指标为每次完成动作任务所需的时间(松开2按5再返回2的时间)。采用SPSS 17.0统计软件包对行为数据进行双因素重复测量方差分析。

    实验一以情绪效价和时间因素作为自变量,以每次完成动作任务的时间为因变量进行双因素重复测量方差分析。结果显示,情绪效价主效应不显著,F(2,28)=1.52,显著性水平P=0.237,但相较于中性条件,正性条件和负性条件下的动作时间均有缩短的趋势,正性条件下的第1、第2、第4、第6次动作时间均少于中性条件(图 2),负性条件下的第1、第2、第3、第4、第6次动作时间均少于中性条件(图 3)。可见:负性条件下的趋势更明显, 持续时间更长;时间主效应显著,F(5,28)=20.48,P<0.05;双因素交互作用不显著,F(10,28)=1.47,P=0.225。

    图  2  中性和正性条件下完成6次动作任务的时间
    Figure  2.  The action time of six tasks under positive andneutral conditions
    图  3  中性和负性条件下完成6次动作任务的时间
    Figure  3.  The action time of six tasks undernegative and neutral conditions

    根据以上结果分析可知,伪随机呈现情绪图片时,情绪效价对动作速度的影响并未达到显著性差异水平,不过正性情绪条件和负性情绪条件有加快动作速度的趋势,且负性情绪条件对动作速度影响的趋势更大,持续时间更长。因此,实验二主要研究负性情绪对动作速度的影响。

    由于情绪状态可以通过观看情绪图片来调节[14],实验一中的情绪图片是伪随机呈现的,因此不同效价的图片可能会产生相互干扰,导致诱发的情绪强度较弱。在实验二中,采用分组呈现情绪图片的方法,并将同组图片分为早、中、晚3个时期,通过比较不同时期中性条件和负性条件下每次完成动作任务的时间,探讨负性情绪对动作速度的影响及其延时特征。假设整组图片中晚期诱发的情绪强度最强,会对动作速度产生显著的干扰效应,且持续时间长。

    24名上海体育学院普通大学生自愿参加本实验,10名男性,14名女性,年龄为(21.5±2.31)岁。视力或矫正视力正常,身体健康,右利手,所有参与实验的志愿者做完实验后获取适量报酬。

    采用2×6被试内实验设计,因素1为情绪效价,分为2个水平,即中性、负性;因素2为时间因素,通过6次按键来操纵,分为6个水平。

    选取310张情绪图片作为刺激材料,正式实验图片共300张,中性图片150张,早、中、晚3个时期各50张,负性图片150张,早、中、晚3个时期各50张,剩余10张图片用于练习。情绪图片的效价依次为中性5.05,负性2.63。所有图片均来自中国情绪图片库系统[15]和国际情绪图片库[16]。所有图片的分辨率为100像素,大小为15 cm×10 cm。

    实验二的程序和实验一相似,不同之处在于实验二的情绪图片分组呈现,负性情绪组和中性情绪组各150个试次,每张情绪图片呈现后重复6次动作任务(同实验一),如图 4所示。2组图片呈现产生的顺序效应通过被试间调节平衡。

    图  4  实验二流程
    Figure  4.  The flow chart of experiment 2

    通过E-prime 2.0软件分别采集中性条件和负性条件下早、中、晚3个时期的动作时间。将数据输入Excel初步整理后,采用SPSS 17.0统计软件包分别对早、中、晚3个时期的行为数据进行双因素重复测量方差分析。

    情绪效价主效应不显著,F(1,23)=2.22,P=0.15,但负性效价下的动作时间长于中性条件;时间主效应显著,F(5,23)=20.37,P<0.05;双因素交互作用不显著,F(5,23)=1.33,P=0.293(图 5)。用配对t检验对不同效价条件下每次动作的时间差异进行比较后得出,中性条件和负性条件下的6次动作时间均未达到显著性差异水平。

    图  5  早期完成6次动作任务的时间
    Figure  5.  The action time of six tasks in early period

    情绪效价主效应不显著,F(1,23)=3.2,P=0.087,但负性效价下的动作时间要长于中性条件;时间主效应显著,F(5,23)=15.239,P<0.05;双因素交互作用不显著,F(5,23)=1.86,P=0.148(图 6)。用配对t检验对不同效价条件下每次动作时间的差异进行比较后得出,中性条件和负性条件下的第5次动作时间有显著性差异, P=0.044。

    图  6  中期完成6次动作任务的时间
    Figure  6.  The action time of six tasks in medium period

    情绪效价主效应显著,F(1,23)=4.7,P=0.041,负性效价下的动作时间显著长于中性条件;时间主效应显著,F(5,23)=14.891,P<0.05;双因素交互作用不显著,F(5,23)=2.199,P=0.097(图 7)。用配对t检验对不同效价条件下每次动作时间的差异进行比较后得出,中性条件和负性条件下的第1次动作时间差异显著,P=0.033;第3次动作时间差异显著,P=0.019;第4次动作时间差异显著,P=0.030。

    图  7  晚期完成6次动作任务的时间
    Figure  7.  The action time of six tasks in late period

    根据以上3个阶段的结果分析可以得出:早、中、晚3个时期,负性条件下的动作速度均慢于中性条件,且晚期达到了显著性差异水平。进一步分析得出,早期6次动作时间均无显著差异,中期仅第5次动作时间的差异显著,晚期第1、第3、第4次的动作时间均达到显著性差异水平。这表明观看负性情绪图片可诱发负性情绪,且观看的时间越长,诱发的负性情绪强度越大,对动作速度影响的持续时间越长。

    本文中的2个实验均表明情绪效价会对动作速度产生影响。实验一的数据结果显示,正性情绪和负性情绪均有加快动作速度的趋势,且负性情绪下的趋势更明显,但均未达到显著性水平。正性情绪扩展建设理论认为,正性情绪能扩展个体的认知和行动范围,处于积极情绪状态的个体,知觉、注意[17]、记忆范围[18]更广,思维[19]更加灵活,进而对个体的行为产生积极的影响[8]。这一观点与实验一正性情绪有加快动作速度的趋势相符。

    相较于正性情绪,负性情绪加快动作速度的趋势更明显可能是由于负性情绪如愤怒、恐惧等对人类进化更具适应性意义,具体表现为个体更容易辨别恐惧或厌恶情绪刺激[20]。因此,个体对负性刺激存在负性偏向[21],负性刺激通常会带来更强烈的行为结果。例如,在危险的情景下,人们的回避系统会选择快速逃跑来应对[22]。这种负性偏向性具有显著的性别差异。Hillman等[23]报告称,当面对消极图片时,女性被试表现出的身体位置移动要显著强烈于男性被试。并且,负性刺激更能引起个体的注意,优先得到心理加工[24]。Anderson等[25]对注意瞬脱进行研究时发现:如果2个靶刺激接连出现,因注意被第一刺激吸引,随后的第二靶刺激将被忽视;但如果第二靶刺激的内容是负性刺激,这种忽视情况将大大改善。

    另外,相关脑机制研究发现,情绪加工能够激活相关运动皮层[26]。Coombes等[27]发现,观看情绪性图片可导致运动皮层兴奋性改变。进一步研究后发现,负性情绪可以通过调节皮质内的GABAergic系统增强初级运动皮层的可塑性,而且负性情绪刺激下被试初级皮层内的抑制能力显著增强[28]

    实验二数据结果显示,负性情绪会显著减慢动作速度,且负性情绪的强度越大,对动作速度影响的持续时间越长。这可能是由于处于负性情绪时,个体的注意力和认知范围变窄,思维往往固着于引起负性情绪的事件上[8-10],进而对个体行为产生干扰。通过研究情绪对篮球运动的影响发现,愤怒和两难的情绪会降低成功率[29]

    Pereira等[11]认为,观看随机顺序情绪图片会对之后的目标检测任务产生短暂的干扰效应,而观看整组负性情绪图片会产生持续的干扰效应。他们认为,短暂的干扰效应可能源于注意的调节。有研究表明,注意的持续时间为0.5 s或0.6~0.8 s[30],而在他们的实验中,情绪图片和目标检测任务的间隔时间为0.5~0.7 ms,负性情绪图片可能占用了注意资源,减少了用于目标检测任务的可用资源,进而导致对目标检测任务的短暂干扰效应。Contreras等[12]发现,时间间隔大于0.6 s就会促进行为反应。本文中情绪图片和动作任务的时间间隔为0.8 s,据已有研究推测被试动作任务不受注意持续性的影响,这也可能是本研究实验一的结果(负性情绪有加快动作速度的趋势)与他们的研究结果(负性情绪下反应时间较长)不符的原因。Pereira等[11]认为,持续的干扰效应不是源于注意,而是与情绪状态以及趋近和回避动机系统有关。当行为和“趋利避害”不一致时,就会对行为产生干扰作用。本文中的动作任务(松开2,按5)与趋近行为一致,因此当呈现负性刺激时,就可能对动作速度产生干扰。也有研究者认为,情绪刺激可能会预激活与反应无关的运动系统,进而导致运动速度减慢[31]

    实验二中观看整组负性和中性图片时,只有晚期情绪效价主效应显著; 对中性条件和负性条件下的6次动作时间分别做配对t检验,发现早期均无差异,中期有1次差异显著,而晚期则有3次均达到显著性差异水平。这表明晚期情绪效价对动作速度的影响更明显,持续时间更长。Pereira等[11]发现,诱发稳定的负性情绪可以对反应时间产生持续的干扰效应。Ruffalo等[14]认为,观看情绪图片可以调节情绪状态,结合笔者的实验结果可以推测,晚期负性情绪图片可以诱发较强的负性情绪,从而对动作速度的影响更明显,持续时间更长。另有研究表明,观看负性情绪图片会产生冻结效应[32],观看恐惧的肢体动作会显著抑制初级运动皮层的活性[33],这些均证明负性情绪会对动作速度产生干扰,但究竟情绪通过怎样的途径影响动作速度还有待进一步探究。

    (1) 情绪效价会对动作速度产生影响,且相较于正性情绪,负性情绪对动作速度的影响更大。

    (2) 负性情绪对动作速度的影响随着负性情绪强度的大小出现分离:负性情绪强度小时,呈现加快动作速度的趋势;负性情绪强度大时,则会显著减慢动作速度。

    (3) 负性情绪强度越大,对动作速度影响的持续时间越长。

  • 图  1   中超联赛球迷行为忠诚形成机制的概念模型

    Figure  1.   The conceptual model of the formation mechanism of CSL fans' behavioral loyalty

    图  2   中介变量作用示意

    注:XYM分别表示自变量、因变量和中介变量,ab均表示中介效应;cc′分别表示总效应和直接效应;e1e2e3均表示回归残差。

    Figure  2.   Diagram of mediator

    图  3   球队认同对涉入程度与行为忠诚、态度忠诚的调节作用

    Figure  3.   The moderating effect of team identification on the relationship between involvement and behavioral loyalty or attitudinal loyalty

    图  4   各变量对行为忠诚的作用效果

    注:系数均为标准化值;a1表示XW的作用效果,a3表示UXW的作用效果,b1表示WY的作用效果,b2表示UWY的作用效果,c'3表示UXY的作用效果; *表示P < 0.05, **表示P < 0.01, ***表示P < 0.001。

    Figure  4.   The effect of each variable on behavioral loyalty

    表  1   有效样本的人口统计学特征(n=247)

    Table  1   Demographic characteristics of valid samples

    基本特征 样本人数(占比/%)
    性别
    177(71.66)
    70(28.34)
    年龄/岁
    <18 48(19.43)
    18~24 65(26.32)
    25~34 69(27.94)
    35~44 42(17.00)
    45~54 13(5.26)
    ≥55 10(4.05)
    学历
    初中及以下 19(7.69)
    高中或中专 49(19.84)
    大专或高职 57(23.08)
    本科 108(43.72)
    研究生及以上 14(5.67)
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    表  2   变量的相关系数和信效度检验

    Table  2   The correlation coefficient, reliability and validity test of variables

    变量 涉入程度 球队认同 态度忠诚 行为忠诚 Cronbach’s α系数 CR AVE
    涉入程度 0.775a 0.932 0.934 0.600
    球队认同 0.635** 0.815a 0.911 0.931 0.664
    态度忠诚 0.454** 0.521** 0.764a 0.848 0.857 0.584
    行为忠诚 0.536** 0.596** 0.575** 0.763a 0.906 0.872 0.582
    注:a表示数据为AVE平方根; **表示P<0.01。
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    表  3   标准化路径系数

    Table  3   Standardized regression weights

    模型 路径 效应值(β) SE CR
    模型1 涉入程度→行为忠诚 0.850*** 0.103 6.704
    模型2 涉入程度→态度忠诚 0.836*** 0.096 12.089
    态度忠诚→行为忠诚 0.559*** 0.094 6.197
    涉入程度→行为忠诚 0.374*** 0.117 4.647
    注:***表示P<0.001。
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    表  4   回归分析结果

    Table  4   Results of regression analysis

    变量 行为忠诚(Y) 态度忠诚(W)
    模型3 模型4 模型5 模型6
    控制变量
      性别 -0.134* -0.064 -0.065 0.001
      年龄 -0.015 -0.026 -0.021 -0.015
      学历 -0.264*** -0.062 -0.060 -0.005
    预测变量
      涉入程度(X) 0.273*** 0.205** 0.189*
    调节变量
      球队认同(U) 0.596*** 0.385*** 0.593***
    调节作用
      UX -0.197*** -0.147** 0.131**
    中介变量
      态度忠诚(W) 0.355***
    其他
      UW 0.005
    R2 0.095 0.707 0.764 0.645
    ΔR2 0.095*** 0.612*** 0.057*** 0.645***
    F 8.510*** 96.520*** 96.067*** 47.978***
    注:回归系数均为标准化值;*表示P<0.05,**表示P<0.01,***表示P<0.001。
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-12-22
  • 修回日期:  2019-11-25
  • 发布日期:  2020-11-14
  • 刊出日期:  2020-11-14

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