中国大学生在接触模拟社交媒体帖子时的风险感知与灾害信息验证行为

摘要

这项随机因子实验评估了模拟的灾害相关社交媒体帖子中的信息来源线索、信息真实性以及情感基调，如何影响中国大学生的风险感知、可信度判断、核实意愿、分享意愿以及基于任务的核实选择。

摘要

在紧急情况下，与灾害相关的信息越来越多地通过社交媒体传播，但目前关于大学生如何评估和核实此类信息的实验证据仍然有限。本研究采用随机的 2 × 2 × 2 析因实验设计，检验了信息来源提示、信息真实性以及情感语调对中国大学生在模拟灾害相关社交媒体帖子中的影响。共收集并分析了 426 份有效问卷。研究发现，误导性信息和高威胁性措辞会提高感知风险水平，而官方来源提示则会增强信息的可信度感知和分享意愿。核实意愿对误导性内容和紧急性措辞更为敏感，但基于任务的实际核实行为与来源提示的关联性比与信息真实性或情感语调的关联性更明显。二分类的核实准确性模型所提供的支持弱于连续性行为评分模型。这些结果表明，在灾害虚假信息背景下，风险感知、可信度判断、行为意愿与核实选择可能彼此分离。因此，校园风险沟通应强调具体的核实流程，而不应仅仅依赖可信度提示或泛泛提醒人们在分享前核实信息。

引言

社交媒体已成为灾害相关信息传播的重要渠道，因为它能够在紧急情况下快速传播警报、目击者更新、资源信息以及公众反应。与此同时，社交媒体的快速性和开放性也导致不准确或未经核实的灾害信息在正式更正之前广泛传播。近期关于利用社交媒体数据进行灾害风险管理的研究指出，社交平台能够支持防灾准备和应急响应，但其有效性受到数据准确性、虚假信息、隐私保护和信息核实等问题的限制¹。

灾难相关的错误信息尤其具有严重后果，因为它可能影响人们在不确定情况下对威胁的评估以及防护措施的选择。紧急情况下的虚假或夸大言论可能会加剧混乱、加重焦虑、误导注意力，并削弱公众对官方通报的信任。最近一项关于灾难相关错误信息的综述指出，当用户在事态快速发展的事件中依赖未经核实的信息时，社交媒体上的不准确内容可能导致恐慌、资源错配以及应急响应能力下降²。这些风险使得灾难错误信息不同于普通的网络谣言。在紧急情境下，即使短暂的核实延迟，也可能影响公众的理解与应对。

现有的错误信息研究显示，社交媒体上的错误信息并不局限于某一主题或某一平台。它通常出现在信息需求量大、证据尚不充分且用户有快速分享动机的场景中。一项关于社交媒体错误信息的综述指出，灾害、健康和政治传播是虚假信息可能造成社会危害的关键领域³。灾害情境尤其脆弱，因为用户可能在官方信息尚未更新完毕时就寻求即时指导。在这种情况下，人们可能会依赖一些显性线索，例如信息的表面来源、情绪化措辞、转发数量以及感知上的合理性。

关于灾害虚假信息的研究也强调了纠正与核实的作用。针对社交媒体上灾害谣言及其纠正措施的研究表明，错误言论可能在纠正信息触达相同受众之前，就已通过网络化分享传播开来⁴。这给应急传播带来了实际挑战：用户不仅需要能够识别可疑内容，还必须知道在转发前如何对其进行查证。对高校学生而言，这一挑战尤为相关，因为他们是社交媒体的频繁使用者，常常通过同龄人群体、校园网络以及短视频平台获取与应急相关的信息。

中国大学生是研究这一问题的重要人群。来自中国大学生的最新证据表明，他们能够意识到社交媒体上的错误信息，但在判断其可信度时可能仍感到不确定，并且在接触到虚假或可疑信息时可能会产生情绪上的不适⁵。这意味着学生并非仅仅是网络内容的被动接受者。他们会评估、解读并有时重新传播信息，但其验证行为可能取决于信息的呈现方式及其来源的可信度。

风险感知在这一过程中至关重要。在紧急情况下，感知到的风险会影响个体是否寻求信息、核实主张、规避危险或警告他人。最近的一项荟萃分析发现，风险感知与紧急情况下的信息寻求行为之间存在正相关关系，尽管这种关联性并不强，且在不同类型的紧急事件中有所差异⁶。这表明，风险感知可能会提高人们对灾害信息的关注度，但并不一定会自动促使人们准确核实信息。因此，研究需要将感知到的风险与实际的信息核查行为区分开来。

测量风险感知的理论基础源于更广泛的风险感知研究传统，该传统将风险判断视为对危害严重性、发生概率、可控性、不确定性及潜在后果的主观评估⁷。在与灾害相关的社交媒体情境中，这些判断不仅可能受到信息事实内容的影响，还可能受到情感基调和信息来源线索的影响。即使信息内容存在不确定性，高威胁性的帖子也可能增强人们对严重性的感知；而看似官方的信息来源，即使用户未独立核实其真实性，也可能提升信息的可信度。

信息来源的可信度是在线信息评估中的另一个重要因素。以往关于虚假新闻和信息核实的研究表明，信任、媒体可信度以及社会关系会影响用户核实或分享信息的意愿⁸。在灾害传播中，官方应急管理机构发布的信息可能比来自同龄人转发的帖子具有更高的权威性。然而，信息来源线索的影响并不总是直接的。一个可信的来源可能会增强信任和信息传播，但也可能降低用户的怀疑程度，因为用户可能认为看似官方的信息已经经过核实。因此，有必要检验官方信息来源线索是否会促进核实行为，抑或反而抑制该行为，以及其在感知可信度与核实意图之间是否存在差异性作用。

进一步的事实核查研究表明，验证行为不应被视为可信度判断的简单延伸。社交媒体上的事实核查意图与新闻素养以及对信息来源的信任度相关⁹。然而，用户具有核实意图并不意味着他们了解哪些核实行为是可靠的。在灾害情境下，点击评论、向不特定的朋友询问，或先转发再核实等行为可能被用户视为应对方式，但这些行为无法提供与查阅官方应急渠道或权威新闻媒体相同的可靠性。

这一区别与更广泛的信息误导研究结果一致，表明信念、对准确性的感知以及分享决策可能并不一致。人们可能出于准确性以外的原因分享信息，包括社会相关性、紧迫性、熟悉度或感知到的有用性¹⁰。因此，针对灾害信息验证的研究应同时测量自我报告的验证意愿和基于任务的验证行为。若不作此区分，将难以判断学生仅仅是表达出核实信息的意愿，还是真正选择了可靠的验证行为。

尽管现有综述已梳理了错误信息的传播机制及检测挑战，但针对中国大学生群体在灾害相关社交媒体帖子中的受控实验研究仍显不足。关于虚假新闻、故意误导信息和非故意错误信息的总体综述指出，识别虚假信息存在困难，因为误导性内容往往与真实信息相似，需要结合具体背景进行核实¹¹。然而，在灾害情境下，信息来源线索、信息真实性以及情感基调如何共同影响学生的风险感知、可信度判断、核实意愿、分享意愿以及基于任务的实际核实行为，目前尚不清楚。

为弥补这一不足，本研究采用随机化的 2 × 2 × 2 因子实验设计。中国大学生被随机分配至不同实验条件，接触一则模拟的与灾害相关的社交媒体帖子，该帖子在信息来源提示、信息真实性以及情感基调三个维度上有所变化。研究考察了这些被操控的因素是否会影响风险感知、可信度感知、核实意愿、分享意愿以及实际的核实行为。通过将心理意愿与基于任务的核实行为区分开来，本研究旨在更精确地揭示大学生如何评估和回应社交媒体上的灾害相关信息。

本实验基于以下假设：灾难信息的特征可能影响多个并不必然同步变化的响应层面。其中，信源线索预期对感知可信度的影响最为显著，因为经过验证或看似官方的账号能够传递制度性权威信号。信息真实性预期会影响风险感知和可信度判断，因为误导性陈述通常包含不确定性、夸大其词或缺乏依据的威胁性表述。情绪基调则预期通过增强感知紧迫性，从而提高风险感知和验证意愿。然而，基于任务的验证行为不仅取决于感知到的风险或可信度，还取决于参与者是否选择了具体且可靠的核查行动。因此，本研究检验了以下假设：H1，与来自普通用户信源的线索相比，官方信源线索会提升感知可信度；H2，与准确信息相比，误导性信息会增强风险感知并降低感知可信度；H3，与中性措辞相比，高威胁性措辞会增强风险感知和验证意愿；H4，信源线索、信息真实性和情绪基调可能存在交互作用，导致被归因为普通用户发布的高威胁性误导信息引发最高的风险感知；H5，验证意愿与基于任务的验证行为仅呈现部分一致，因为意愿评分与实际行为选择反映了不同的响应过程。

方案

研究设计

在开始任何招募或数据收集之前，本研究方案已通过马来亚大学研究伦理委员会的审查和批准（批准编号：UUM20259910）。所有涉及人类参与者的操作均按照机构要求及《赫尔辛基宣言》的规定进行。参与者在填写问卷前均提供了电子知情同意书，且未导出任何可识别个人身份的信息用于分析。

本研究采用随机被试间设计的在线实验，考察中国大学生在接触模拟社交媒体帖子后对风险的感知及灾害信息的核实行为。依据基于刺激的信息误导研究¹²，本实验设计通过操控预设的信息线索，而非仅依赖回顾性的自我报告暴露情况。实验采用2 × 2 × 2的析因设计，包含三个因素：信息来源线索、信息真实性与情绪基调。官方来源+误导性信息的实验条件代表仅为本研究创建的、外观虚构或模仿官方风格的帖子；这些条件并不代表真实应急管理机构发布虚假信息。

研究流程如图1所示。参与者完成了资格筛查、电子知情同意、基线测量、随机分组、观看一条模拟帖子、暴露后评估、验证任务、事后说明以及数据质量筛查。每位参与者仅观看一条帖子，以避免不同条件间的学习效应。析因结构和随机化分组情况见表1。

参与者首先完成资格筛选和电子知情同意，随后进行基线测量，按个体随机分配至八个实验组之一，接触一条模拟的灾害相关社交媒体帖子，进行暴露后评估、基于任务的验证评估、即时汇报说明、数据质量筛查，以及最终的统计分析。该工作流程仅展示操作步骤和筛选环节，不呈现实证研究结果。

参与者与招募

研究对象为在中国大陆高校注册的全日制本科生或研究生。纳入标准为年龄在18岁及以上、目前在读大学、能够阅读简体中文，并且经常使用至少一个社交媒体平台。若参与者年龄小于18岁、非当前注册的大学生、曾参加过预试验、提交了不完整的问卷、未通过注意力检查题项、在不切实际的短时间内完成问卷，或在量表题项中表现出规律性作答模式，则被排除。

招募通过大学通知群组、课程公告渠道以及学生社团网络进行。招募通知将本研究描述为关于大学生对在线灾害信息评估的研究。在参与前未披露部分帖子包含误导性内容，因为提前告知会改变验证任务的性质。选择中国大学生作为研究对象是合理的，因为这一群体经常接触社交媒体上的错误信息，并且在判断网络信息可信度时表现出不确定性¹³。

样本量确定

在数据收集前已确定目标样本量。本研究旨在保留至少400份有效问卷，八个实验组中每组约有50名参与者。该样本量目标可支持在剔除无效问卷后进行因子比较、交互作用检验和敏感性分析。为弥补问卷不完整、注意力检测未通过以及低质量作答等情况，共邀请了约460名学生参与。

鉴于风险感知与紧急信息寻求行为之间的关联通常效应量较小¹⁴，本研究保留了足够大的组样本量，以稳定主效应和交互效应的估计值。在拟合主要模型之前，采用卡方检验对八个组之间的分类基线变量进行随机化平衡性评估，并使用单因素方差分析对连续型基线变量进行评估。

在分析前已确定功效和敏感性规划。当目标保留样本量至少为400名参与者并分为八个随机组时，该研究对析因模型中的小到中等主效应具有足够的检验效能。本设计的检验效能不足以对三阶交互作用、中介效应、调节效应或逻辑回归亚组效应做出强有力的确证性推论。因此，交互作用、中介效应、调节效应以及二分类验证准确性分析均被视为次要或探索性分析，并在主要的析因模型分析之后进行解释。

实验材料

为2 × 2 × 2实验设计创建了八条模拟社交媒体帖子。每条帖子描述了一个与大学生相关的、合理的灾害相关情境，包括强降雨、城市内涝、交通临时中断、校园安全提醒或短期应急准备等内容。这些帖子采用类似面向公众的中文社交媒体帖子的截图式布局，包含信息来源标签、标题、简短正文、时间戳、互动指标以及简单的界面元素。所有内容均未使用真实灾害地点、真实受害者、真实突发事件、真实官方公告或可识别的公共机构发布内容。

准确版本包含内部一致的信息和适度的防护建议，例如查看官方更新、避免驶入积水道路以及准备基本必需品。误导性版本则使用了夸大的威胁描述、模糊的来源归属、缺乏依据的预测或无法验证的紧急声明¹⁵。官方来源条件使用了虚构的经认证的应急管理式标签，而同龄人来源条件则使用了普通转发的学生或同龄人账号。所有来源名称、地点、时间戳、互动指标和界面细节均为虚构。全部八个刺激材料的完整文本描述见表2，以便读者评估来源独立性、真实性及语气操控情况。

刺激材料的初步测试

对30名符合相同纳入标准但未参与主实验的大学生进行了预试验。参与者使用5点量表对每条帖子的真实性、情感强度、来源可信度、措辞清晰度和感知准确性进行评分。他们还指出是否有任何帖子似乎涉及真实的近期灾难事件或真实的政府公告。

预实验用于检验情境的真实性和操纵的清晰度，而非使误导性帖子明显虚假，因为即使在仔细处理的条件下，错误信息仍可能被误判¹⁶。当措辞不清晰、情绪对比过弱、威胁性表述过度，或内容与真实事件过于相似时，会对刺激材料进行修改。

主问卷中保留了三个操纵检验项目。参与者需判断该帖子似乎来自官方还是非官方来源、内容看似准确还是可疑，以及其措辞在情感上具有多强的威胁性。仅因参与者误判帖子真实性并不会导致其被排除，因为误判本身属于被测量的现象之一。只有当操纵识别失败同时伴随无效的作答行为（如未通过注意力检测或呈现模式化回答）时，才会予以排除。

实验步骤

实验于2026年3月3日至2026年3月21日通过一个可通过智能手机或计算机访问的在线调查平台进行。参与者打开链接后，会看到一页电子知情同意书，其中说明了研究的总体目的、自愿参与原则、预计完成时间、保密措施、可能因涉及灾害相关内容而产生的轻微不适，以及在提交前随时退出的权利。参与者需确认自己年满18岁并同意参与，方可进入问卷部分。

参与者首先完成基线测量，包括人口学特征、日常社交媒体使用情况、既往灾难经历、感知信息素养以及对官方应急信息的总体信任度。随后，平台通过嵌入的个体层面随机化方法，将每位参与者随机分配至八个实验组之一。参与者浏览一则模拟帖子，在完成帖后部分后，无法返回之前的页面。

暴露后立即，参与者完成了感知风险、感知可信度、情绪反应、核实意愿和分享意愿的测量。核实任务要求参与者做出具体的行为选择，而不仅仅是报告意愿评分，因为年轻用户在检测虚假信息方面的自信并不一定能在真实的数字环境中转化为准确的识别能力¹⁷。参与者在进入后续的说明页面之前，需从一个固定的列表中选择核实行为。

问卷结束时，所有参与者均立即接受了事后说明。页面指出，该内容是为研究目的而创建的，提到某些版本包含误导性信息，并提醒参与者在分享与灾害相关的信息前，应通过官方应急管理渠道进行核实。同时要求参与者不得在研究之外复制、保存或转发任何实验刺激材料。

测量方法

风险感知通过五个条目进行测量，涵盖感知严重性、可能性、个人相关性、校园或社区影响以及采取预防措施的必要性。这些条目反映了关于风险感知的既有观点，即作为一种主观判断，涉及对后果、不确定性及可控性的感知¹⁸。回答采用五点李克特量表记录，从1 = 非常不同意到5 = 非常同意。得分越高，表示感知到的风险越高。

感知可信度通过四个条目进行测量，用以评估该帖子是否显得可信、准确、值得信赖以及值得依赖。验证意愿通过四个条目进行测量，用以评估个体是否愿意查看官方渠道、搜索支持性证据、对比多个信息来源，以及在确认前暂缓转发。分享意愿通过三个条目进行测量，用以评估个体是否愿意转发、向同学传播或基于该帖子提醒他人。事实核查意愿被视为一个独立的构念，因为先前的社交媒体研究已将其与新闻素养和信任判断相关联¹⁹。

信息素养通过六个项目在接触前进行测量，涵盖信息来源评估、交叉核对习惯、识别误导性标题的能力、对情感化表述的意识、区分官方与非官方信息的能力，以及咨询权威信息来源的意愿。既往灾难经历通过两个项目进行测量，包括个人经历自然灾害或紧急事件中断的情况，以及此前是否在线搜索过与灾难相关的信息。对官方应急信息的总体信任度通过三个项目进行测量。

验证行为通过基于任务的多选反应规则进行评分。参与者可从八种行为中选择任意一种：查看官方应急管理网站、搜索经过验证的政府账号、将声明与权威新闻媒体进行比对、查看大学应急通知页面、向未指明的朋友询问、仅阅读评论、先转发后核实，或不采取任何行动²⁰。前四种行为被编码为可靠的验证行为，每项得1分；后四种行为被编码为被动、不可靠或过早转发类反应，得0分。因此，连续型验证行为得分范围为0至4分。当参与者至少选择了一项可靠验证行为且未在核实前选择转发时，二分法验证准确性变量编码为1。变量定义、条目编号、编码规则及得分构建方法详见表3。

数据质量控制

在进行统计分析之前已完成数据质量控制。在提交或开始填写的460份问卷中，排除了34份，保留了426份用于分析。预先设定了固定的排除顺序：年龄不符合条件、非学生身份、问卷未完成、参与过预试验、未通过注意力检测、完成时间极短、以及存在模式化作答情况。若完成时间少于中位完成时间的三分之一，则被视为极短时间。仅当直线型作答与未通过注意力检测或完成时间极短同时出现时，才会予以剔除。

使用非识别性调查指标（包括重复的应答模式和异常的提交时间）对重复或可疑的提交进行筛选。未导出任何姓名、学生编号、电话号码、社交媒体账户名称、面部图像、精确位置、IP地址或设备标识符用于分析。主要结局变量存在缺失值的案例被排除在主要分析之外。由于问卷要求在提交前必须完成核心实验项目，因此主要变量的缺失情况预计极少。筛选标准和操作性定义见表4。

伦理考量

本研究仅对部分帖子中存在的误导性元素进行了有限的隐瞒，未隐瞒研究的一般主题、任务类型、自愿参与性质、保密程序或可能出现的轻微不适感。这种有限的隐瞒对于保持验证任务的有效性是必要的，并在任务结束后立即进行了情况说明。与灾难相关的材料避免使用真实地点、真实受害者、真实紧急事件、图形化图像以及真实的政府公告，因为对紧急情况下的错误信息处理不当可能增加公众焦虑，并干扰适当的公共应对措施²¹。

匿名数据集仅包含研究变量和随机生成的参与者编码。原始问卷导出数据、筛选后的分析数据、代码本文件、刺激材料以及统计语法均单独存储在一台受密码保护的计算机中，仅研究团队成员可访问。未导出、分析或共享任何可识别个人身份的信息。

统计学分析

采用 IBM SPSS Statistics 27.0 版本和 R 4.3 版本进行统计分析。连续变量以均值和标准差进行汇总。分类变量以频数和百分比进行汇总。采用 Cronbach's α 系数评估多项目量表的内部一致性，组间分析中 α ≥ 0.70 视为可接受。

在进行假设检验之前，先进行了操纵检验。采用独立样本t检验比较中性条件与高威胁条件下感知情绪强度的差异。使用卡方检验分析被试对官方来源与同行来源线索的识别情况。比较了被试对准确信息与误导性信息的感知准确性评分。在拟合结果模型之前，检验了八个实验组之间的随机化平衡性。

主要结局指标为风险感知、感知可信度、验证意愿、分享意愿以及基于连续任务的验证行为得分。二元验证准确性变量、超出预设双向对比的交互项、中介、调节及稳健性模型被视为次要或探索性分析。对于连续型主要结局指标，采用析因方差分析和一般线性模型进行分析。纳入双向和三向交互项，以检验信息真实性的影响是否因信息来源线索或情感基调而异。对于二元验证准确性，采用逻辑回归分析，并报告比值比及95%置信区间。

中介和调节模型被视为次要分析。将感知可信度作为信息来源线索与核实意图之间的中介变量进行检验。将风险感知作为情绪基调与分享意图之间的中介变量进行检验。将信息素养作为感知可信度与分享意图之间关联的调节变量进行检验。由于虚假信息的反应不仅取决于信息的准确性，还受到认知评估、信任判断和分享动机的影响²²，因此这些模型在主要的因子模型之后进行解释。间接效应通过5,000次自助抽样法进行估计。

稳健性检验分三步进行。首先，在排除任何操纵检验项目未通过的参与者后，重新运行主要模型。其次，对性别、教育水平、每日社交媒体使用情况、既往灾难经历以及对官方应急信息的基线信任度等变量进行模型调整。第三，验证行为既作为连续得分进行分析，也作为二分类准确性变量进行分析。主要结果的统计显著性设定为 p < 0.05。次要分析则依据效应方向、置信区间以及与主要模型的一致性进行解释，而不仅仅依赖边缘 p 值。效应量根据模型类型报告为偏η²（partial eta squared）、Cohen's d、标准化系数或比值比。

数据管理与可重复性

匿名分析数据集为每位参与者提供一行，每个变量提供一列。数据集包含参与者编码、实验条件、人口统计学变量、基线测量值、操纵检验条目、暴露后结果、验证行为指标、综合评分以及排除标记。参与者编码为随机生成，不与学生身份信息关联。

复合评分通过确认条目方向后，对每个量表内的有效条目取平均值得出。较高的评分始终表示所测量构念的水平较高。仅在条目表述需要时进行反向计分。数据清理日志记录了所有排除情况、重新编码决策、复合评分计算及模型设定。可重复性数据包包括匿名化的分析数据集、代码本、刺激材料描述、筛选日志以及统计分析语法。为支持错误信息与风险传播研究的可重复性，对刺激材料设计、随机化方法、排除规则、评分流程和分析语法均进行了透明化记录²³。

结果

参与者特征与实验分组

经过资格筛选、知情同意确认、完成情况检查、注意力检测筛选以及数据质量审查后，共保留426份有效问卷用于分析。最终样本包括171名男性参与者、239名女性参与者，以及16名不愿报告性别的参与者。平均年龄为21.01岁（标准差 = 1.96）。样本中包含388名本科生和38名研究生。参与者来自理学与工学、人文与社会科学、商科与管理学、艺术与传播学、教育学以及医学或健康相关专业。基线特征见表5。

参与者被平均分配到八个实验组中。官方信息来源组包含214名参与者，同行信息来源组包含212名参与者。准确信息组包含214名参与者，误导信息组包含212名参与者。中性语调组和高威胁语调组各包含213名参与者。每个实验组包含53或54名参与者。实验分配情况见表5。

在进行结局分析之前，先检验了随机化平衡性。年龄、性别、专业类型、每日社交媒体使用情况、既往灾难经历以及对...

讨论

这项随机实验考察了中国大学生对模拟的与灾难相关的社交媒体帖子的反应，这些帖子在信息来源提示、信息真实性和情感基调方面各不相同。结果显示出三个主要模式。第一，具有误导性的灾难信息和高威胁性措辞会增加感知风险。第二，官方来源提示会提高信息的感知可信度和分享意愿。第三，基于任务的核实行为与来源提示的关联性，强于其与信息真实性或情感基调的关联性。总体而言，这些发现表明，内容层面的提示和来源层面的提示均影响了学生对灾难信息的反应，但这些提示在感知、意图和行为方面的效应机制并不相同。

误导性帖子会提高风险感知这一发现，与灾害虚假信息研究结果一致，表明在紧急情况下，虚假或夸大的说法可能加剧不确定性并扭曲公众认知²⁴。在本研究中，误导性帖子并非被设计为明显虚假的陈述，而是包含模糊的出处、夸大威胁程度以及无法验证的主张，这些特征在社交媒体上传播的灾害相关虚假信息中十分常见²⁵。这种设计有助于解释为何误导性信息会提升感知风险，而非被当作不可靠内容而遭忽视。对于高度依赖社交媒体获取及时信息的大学生而言，不确定...

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
IBM SPSS Statistics	IBM Corp.	版本 27.0	进行描述性统计、信度分析、t 检验、卡方检验、析因方差分析以及一般线性模型分析
在线调查平台	问卷星（Wenjuanxing/Questionnaire Star）或同等在线调查系统	在线调查系统；不适用版本号	实施资格筛查、电子知情同意、基线问卷、随机分组、刺激材料呈现、暴露后测量以及验证任务
R 统计软件	统计计算基金会（R Foundation for Statistical Computing）	版本 4.3	进行统计分析、稳健性检验、逻辑回归以及基于自助法的二次分析
统计语法/代码本文件	内部开发	SPSS/R 语法与代码本	记录变量编码规则、排除标准、复合得分构建方法及模型设定
刺激材料截图式界面模板	内部开发	虚构的中文社交媒体帖子布局	以逼真的社交媒体形式呈现模拟的灾害信息，避免使用真实灾害事件或政府公告内容