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摘要：随着社交媒体时代的到来，传统的知识沟研究从关注知识接收开始延伸到知识生产。该文基于全国29个省市大学生的实证调查，研究发现大学生作为知识生产实践的重要群体，其数字鸿沟更多的是以知识生产方式存在，而不是知识接受的方式存在。具体表现为：性别、年龄等人口学因素对于大学生社交传播偏向的知识生产和专业化媒体偏向的知识生产所起到的作用存在明显差异;大学生群体原生家庭的经济地位、成长经历、使用者与工具的关系对两种维度的知识生产都产生明显影响，经济条件好的大学生使用者知识生产能力较高，与媒介工具关系密切、媒介依赖感较强的使用者知识生产能力较高;不同的行为动机影响偏向不同的知识生产能力。高校可以通过制度创设，有针对性地提供校园支持或者争取政府和社会支持，以减少大学生群体的数字不均;增加相关课程整体提升大学生群体数字应用技能水平，降低新媒体数字鸿沟的程度;注重激发大学生个体自我效能，实现其自我拓展的可能性。
关键词：大学生网民;数字鸿沟;知识生产;媒介使用
中图分类号：G434 文献标识码：A
1970年，美国明尼苏达大学的三位教授在一系列实证研究的基础上提出经典的“知识沟假设”，“社会经济地位高的人能够比社会经济地位低的人更快获取信息，不同经济地位个体之间的知识鸿沟呈现扩大的趋势”。经历数十年的发展，当网络融入日常生活，传播学者在20世纪90年代提出“互联网鸿沟”。随着移动终端的普及，知识接收维度的鸿沟已在很大程度上得到解决，互联网接入和使用技能差异显然难以解释互联网背景中知识资源配置倾斜的现状和成因。尤其在进入Web2.0时代，用户生产内容的行为成为常态，知识生产的形式覆盖社区网络、播客（视频分享）、博客、微博和微信等社交媒体，以影像、文字，或者是压缩包文件等形式表达和传播。使用者从接收知识的被动状态向生产知识的主动状态过渡，知识生产行为差异带来的数字鸿沟问题凸显。
在经典的知识沟假设中，知识的定义是“媒体话题中的政治内容和公共事务”。在社会发展的过程中，研究者根据具体的历史语境扩大信息社会的知识范围，按照生产性质分类，知识生产可以分为“原创性知识生产、复制性知识生产和定制性知识生产”。而知识生产者也由于知识性质的差异，在不同的层次上工作：“他们可能是信息的传递者、改革者、加工者、解释者或分析者和原创者”。卡尔·曼海姆在知识社会学理论中所指的知识，是除了“精确科学”（科学）和“形式逻辑”（逻辑）之外的“历史、政治和社会科学以及日常生活中的思想”事实上，在互联网背景下，知识生产和信息生产在一定程度上融合重叠，所以从宽泛的意义而言，信息的生产和传播是广义的知识生产的一部分，与曼海姆对于知识的指向较为一致。目前，“知识生产”的概念也被诸多学者所接受和使用，本研究将沿袭这一具有较强包容性的概念思路分析知识生产沟的存在现状和影响因素。
大学生历来被视为互联网空间的先行者，作为知识水平较高的青年群体，他们能够接触到前沿的思想和知识。从互联网诞生以来，在获取知识新渠道和生产知识的探索潮流中，都有大学生群体的参与。在当代中国社会改革变迁的历史背景下，这一群体难以避免地受到原生家庭、成长经历以及教育体制等因素影响。作为知识生产实践的生力军，大学生群体是否存有知识生产沟？哪些因素会影响这种数字鸿沟？本文基于问卷调查，以知识生产的视角探索大学生群体中数字鸿沟的现状及影响因素。
一、文献综述
（一）知识生产的形式研究
互联网背景下的知识生产行为，也被描述为“用户生成內容”（User Generated Content）。相关研究不同程度地认为可从用户类型与角色、内容类型与属性以及用户行为的动因和模式、相互联系等维度对于知识生产形式进行细分。对于知识生产平台，有研究根据使用动机将自媒体的知识生产模式分为“以社交为目的的自媒体平台、以内容分享为目的的网络平台、以知识共筹为目的的网络平台、以兴趣讨论为目的的网络平台和以自我表达、公共议论为目的的网络平台”。也有学者将用户生成内容的形式划分为“娱乐型、社交型、商业型、兴趣型和舆论型”。根据相关学者对于知识生产的观察，知识生产的形式一般包括使用社交媒体过程中日常化和个性化的内容生产;以及需要一定技术水准进行创作的较为专业化的内容制作，如视频字幕、网页、影像编辑等创作，甚至存在长期或大型的大规模协作行为。
（二）知识生产行为的动因研究
相关研究认为知识生产行为的动因较为复杂，难以对其进行简单描述。不同的社交媒体语境中，知识生产行为存在差异化动因，比如用户的众包行为通常更多受到经济利益、个人创造力提升的机遇、潜在的工作自由度、社区情感等因素的影响。有学者对于早期网络社区中日志内容生成进行电话调查研究，发现影响网络日志内容生产的主要因素包括“知识分享、社会交往、生活记录、情感释放、人生鼓励”。还有学者提出“个人层次的网络关系结构位置、个人社群意识，以及个人一般信任等因素与用户在社群中的知识分享行为相关”。此外，有研究关注外部规范和内化程度的影响差异，指出知识生产行为的影响因素包括社会驱动维度、技术驱动维度、个体驱动维度和人口统计学特征。关于知识生产行为动因，多数研究者强调同时存在个体情感、认知等内在动因，以及现实环境、虚拟环境等因素构成的外在动因。
（三）大学生数字鸿沟研究
对于素养差异性，美国学者Lisa指出数字鸿沟是衡量当代社会不平等的重要标准。数字不均产生的现有和已有社会不平等之间关系密切，一方面加强固有的社会不平等机制，另一方面又能够推动社会公平。近年来针对大学生群体存在的数字鸿沟，赵联飞通过对于12所高校的“中国大学生就业、生活与价值观研究”追踪调查，以“工具性一情感性”分类框架对于大学生互联网应用进行分析，并指出“互联网鸿沟涉及接入、技能和应用等三个层面，其中，互联网接人指向是否拥有互联网设备、端口等基础条件;互联网技能指对于硬件和软件的操作能力;互联网应用指向如何融入和提升日常学习、工作和生活”。曾凡斌以暨南大学300余名在校学生为样本，对第二道数字鸿沟的影响因素进行研究。这些研究不同程度地指出大学生数字鸿沟不止于工具使用层面。 关于数字鸿沟的影响及应对研究，有学者从大学生多模态网络使用、政治知识和社会参与的角度研究了大学生群体的数字不均问题，研究发现虽然大学生群体在年龄和教育程度上具有相对的同质性，但所在家庭的社会经济地位仍会在很大程度上影响大学生的网络使用模态，并进而对其社会融入产生影响。还有学者指出，互联网本身并无扩大或合拢知识沟的倾向，但由于众多外在因素的影响，其快速、高效、便捷的独特优势将传统大众媒介原有影响下业已形成的知识沟数倍放大。部分研究者对此提出政府主导、加强教育、进行宣传、寻求支持、设施建设等应对建议。
大学生的知识生产行为作为一种重要的社会现象，和社会经济、政治、文化、教育密切相关。目前对于大学生数字鸿沟的研究不足主要体现在：第一，部分理论研究，缺少经验材料和数据支撑;实证类研究普遍存在由于抽样方法和样本量局限，有的研究仅对于某一具体媒介使用的差异进行测量，以及单一描述性分析地域、经济水平所影响的数字接入等问题;第二，更多研究集中于知识获取沟，在对知识生产行为数字鸿沟的测量中，缺少针对性的指标;第三，多数研究中没有对两种差异性较大的知识生产行为进行区分，造成对知识生产沟的测量分析存有偏差。本研究力图弥补现有研究的不足，将大学生知识生产分为社交传播偏向的知识生产、专业化媒体偏向的知识生产，从对比和整体两个角度测量、分析知识生产沟的影响因素。
二、研究设计
（一）研究方法
上海交通大学社会调查中心对中国29个省市（除港澳台、青海、西藏以外）的2240所中国普通高等学校（机构）的在校大学生进行多阶段复合抽样调查。抽样第一阶段从中国高校中，综合考虑学校的地域、等级、影响力，抽取了103所高校，较为全面地覆盖本科院校和专科院校，以及一、二、三线城市和东、中、西部地区;第二阶段在调查学校中，采取随机抽样方法进行调查，从每所学校随机抽取100名受访者，共发放10300份问卷，回收有效问卷9781份，回收率为94.96%。
本次调查对象总体为年龄在15-35岁之间的中国在校大学生，包括专科生、本科生、研究生。受访者中男性占比41.3%，女性占比58.7%;学历为本科生的占比（62.3%）最高;所学专业中人文科学（28.9%）、工科（23.9%）、理科（23.2%）、社会科学（16.2%）所占比例较高。调查数据使用SPSS 22.0进行统计处理，本研究综合描述性分析、回归分析等，研究大学生用户在知识生产行为中的数字鸿沟现状及影响因素。
（二）研究假设
在以往的研究中.人口统计变项、媒介使用习惯、自我效能等因素均影响到媒介使用行为;在知识生产行为的影响因素中，研究者通过实证研究以及内容分析等方法发现人口学因素、媒介使用习惯、媒介关系、媒介使用动机等因素具有重要作用。基于此，在对媒介使用影响知识生产沟的小样本前测及焦点小组访谈的基础上，本研究提出以下假设：
假设1：社交媒体背景下，大学生群体的知识生产实践存在数字鸿沟;
假设2：人口学因素影响大学生的知识生产沟：性别、年龄、教育背景、家庭经济背景等因素与知识生产层面的数字鸿沟现象相关;
假设3：媒介使用情况影响大学生的知识生产沟：媒介使用习惯、媒介互动参与行为等因素与知识生产层面的数字鸿沟现象相关;
假设4：与媒介之间的关系影响大学生的知识生产沟：业界经历、媒介依赖感、媒介认同感、媒介使用动机影响知识生产层面的数字鸿沟。
（三）变量测量
1.大学生知识生产行为多样性能力：包括社交传播偏向的知识生产行为和专业化媒体偏向的知识生产行为。社交传播偏向的知识生产包括（微博、微信、QQ/MSN即时聊天工具、人人网/开心网、豆瓣、YY语音、国外社交网站），我们选择了七种较为常见的社交传播偏向的知识生产平台，按照使用类别数量进行累计，1-7分计值;专业化媒体偏向的知识生产包括（编辑制作数码图片、制作DV、制作个人网页、制作视频字幕、制作电子杂志、大型或者长期多人协作内容创作项目、制作更新博客等），我们选择了七种运用较为广泛的专业化媒体偏向的知识生产方式，按照参与方式数量进行累计，1-7分计值。
2.人口学统计因素：分别考察大学生年龄、性别、教育背景（专科生、本科生、硕士研究生、博士研究生）、家庭月收入（分为2000元以下、2001-5000元、5001-10000元、10001-20000元、20001-50000元、50000元以上）、月生活費（500元及以下、501-1000元、1001-1500元、1501-2000元、2001-2500元、2500元以上）等信息。
3.媒介使用情况：主要考察大学生互联网每天接触时长（不接触、0.5-
关键词：大学生网民;数字鸿沟;知识生产;媒介使用
中图分类号：G434 文献标识码：A
1970年，美国明尼苏达大学的三位教授在一系列实证研究的基础上提出经典的“知识沟假设”，“社会经济地位高的人能够比社会经济地位低的人更快获取信息，不同经济地位个体之间的知识鸿沟呈现扩大的趋势”。经历数十年的发展，当网络融入日常生活，传播学者在20世纪90年代提出“互联网鸿沟”。随着移动终端的普及，知识接收维度的鸿沟已在很大程度上得到解决，互联网接入和使用技能差异显然难以解释互联网背景中知识资源配置倾斜的现状和成因。尤其在进入Web2.0时代，用户生产内容的行为成为常态，知识生产的形式覆盖社区网络、播客（视频分享）、博客、微博和微信等社交媒体，以影像、文字，或者是压缩包文件等形式表达和传播。使用者从接收知识的被动状态向生产知识的主动状态过渡，知识生产行为差异带来的数字鸿沟问题凸显。
在经典的知识沟假设中，知识的定义是“媒体话题中的政治内容和公共事务”。在社会发展的过程中，研究者根据具体的历史语境扩大信息社会的知识范围，按照生产性质分类，知识生产可以分为“原创性知识生产、复制性知识生产和定制性知识生产”。而知识生产者也由于知识性质的差异，在不同的层次上工作：“他们可能是信息的传递者、改革者、加工者、解释者或分析者和原创者”。卡尔·曼海姆在知识社会学理论中所指的知识，是除了“精确科学”（科学）和“形式逻辑”（逻辑）之外的“历史、政治和社会科学以及日常生活中的思想”事实上，在互联网背景下，知识生产和信息生产在一定程度上融合重叠，所以从宽泛的意义而言，信息的生产和传播是广义的知识生产的一部分，与曼海姆对于知识的指向较为一致。目前，“知识生产”的概念也被诸多学者所接受和使用，本研究将沿袭这一具有较强包容性的概念思路分析知识生产沟的存在现状和影响因素。
大学生历来被视为互联网空间的先行者，作为知识水平较高的青年群体，他们能够接触到前沿的思想和知识。从互联网诞生以来，在获取知识新渠道和生产知识的探索潮流中，都有大学生群体的参与。在当代中国社会改革变迁的历史背景下，这一群体难以避免地受到原生家庭、成长经历以及教育体制等因素影响。作为知识生产实践的生力军，大学生群体是否存有知识生产沟？哪些因素会影响这种数字鸿沟？本文基于问卷调查，以知识生产的视角探索大学生群体中数字鸿沟的现状及影响因素。
一、文献综述
（一）知识生产的形式研究
互联网背景下的知识生产行为，也被描述为“用户生成內容”（User Generated Content）。相关研究不同程度地认为可从用户类型与角色、内容类型与属性以及用户行为的动因和模式、相互联系等维度对于知识生产形式进行细分。对于知识生产平台，有研究根据使用动机将自媒体的知识生产模式分为“以社交为目的的自媒体平台、以内容分享为目的的网络平台、以知识共筹为目的的网络平台、以兴趣讨论为目的的网络平台和以自我表达、公共议论为目的的网络平台”。也有学者将用户生成内容的形式划分为“娱乐型、社交型、商业型、兴趣型和舆论型”。根据相关学者对于知识生产的观察，知识生产的形式一般包括使用社交媒体过程中日常化和个性化的内容生产;以及需要一定技术水准进行创作的较为专业化的内容制作，如视频字幕、网页、影像编辑等创作，甚至存在长期或大型的大规模协作行为。
（二）知识生产行为的动因研究
相关研究认为知识生产行为的动因较为复杂，难以对其进行简单描述。不同的社交媒体语境中，知识生产行为存在差异化动因，比如用户的众包行为通常更多受到经济利益、个人创造力提升的机遇、潜在的工作自由度、社区情感等因素的影响。有学者对于早期网络社区中日志内容生成进行电话调查研究，发现影响网络日志内容生产的主要因素包括“知识分享、社会交往、生活记录、情感释放、人生鼓励”。还有学者提出“个人层次的网络关系结构位置、个人社群意识，以及个人一般信任等因素与用户在社群中的知识分享行为相关”。此外，有研究关注外部规范和内化程度的影响差异，指出知识生产行为的影响因素包括社会驱动维度、技术驱动维度、个体驱动维度和人口统计学特征。关于知识生产行为动因，多数研究者强调同时存在个体情感、认知等内在动因，以及现实环境、虚拟环境等因素构成的外在动因。
（三）大学生数字鸿沟研究
对于素养差异性，美国学者Lisa指出数字鸿沟是衡量当代社会不平等的重要标准。数字不均产生的现有和已有社会不平等之间关系密切，一方面加强固有的社会不平等机制，另一方面又能够推动社会公平。近年来针对大学生群体存在的数字鸿沟，赵联飞通过对于12所高校的“中国大学生就业、生活与价值观研究”追踪调查，以“工具性一情感性”分类框架对于大学生互联网应用进行分析，并指出“互联网鸿沟涉及接入、技能和应用等三个层面，其中，互联网接人指向是否拥有互联网设备、端口等基础条件;互联网技能指对于硬件和软件的操作能力;互联网应用指向如何融入和提升日常学习、工作和生活”。曾凡斌以暨南大学300余名在校学生为样本，对第二道数字鸿沟的影响因素进行研究。这些研究不同程度地指出大学生数字鸿沟不止于工具使用层面。 关于数字鸿沟的影响及应对研究，有学者从大学生多模态网络使用、政治知识和社会参与的角度研究了大学生群体的数字不均问题，研究发现虽然大学生群体在年龄和教育程度上具有相对的同质性，但所在家庭的社会经济地位仍会在很大程度上影响大学生的网络使用模态，并进而对其社会融入产生影响。还有学者指出，互联网本身并无扩大或合拢知识沟的倾向，但由于众多外在因素的影响，其快速、高效、便捷的独特优势将传统大众媒介原有影响下业已形成的知识沟数倍放大。部分研究者对此提出政府主导、加强教育、进行宣传、寻求支持、设施建设等应对建议。
大学生的知识生产行为作为一种重要的社会现象，和社会经济、政治、文化、教育密切相关。目前对于大学生数字鸿沟的研究不足主要体现在：第一，部分理论研究，缺少经验材料和数据支撑;实证类研究普遍存在由于抽样方法和样本量局限，有的研究仅对于某一具体媒介使用的差异进行测量，以及单一描述性分析地域、经济水平所影响的数字接入等问题;第二，更多研究集中于知识获取沟，在对知识生产行为数字鸿沟的测量中，缺少针对性的指标;第三，多数研究中没有对两种差异性较大的知识生产行为进行区分，造成对知识生产沟的测量分析存有偏差。本研究力图弥补现有研究的不足，将大学生知识生产分为社交传播偏向的知识生产、专业化媒体偏向的知识生产，从对比和整体两个角度测量、分析知识生产沟的影响因素。
二、研究设计
（一）研究方法
上海交通大学社会调查中心对中国29个省市（除港澳台、青海、西藏以外）的2240所中国普通高等学校（机构）的在校大学生进行多阶段复合抽样调查。抽样第一阶段从中国高校中，综合考虑学校的地域、等级、影响力，抽取了103所高校，较为全面地覆盖本科院校和专科院校，以及一、二、三线城市和东、中、西部地区;第二阶段在调查学校中，采取随机抽样方法进行调查，从每所学校随机抽取100名受访者，共发放10300份问卷，回收有效问卷9781份，回收率为94.96%。
本次调查对象总体为年龄在15-35岁之间的中国在校大学生，包括专科生、本科生、研究生。受访者中男性占比41.3%，女性占比58.7%;学历为本科生的占比（62.3%）最高;所学专业中人文科学（28.9%）、工科（23.9%）、理科（23.2%）、社会科学（16.2%）所占比例较高。调查数据使用SPSS 22.0进行统计处理，本研究综合描述性分析、回归分析等，研究大学生用户在知识生产行为中的数字鸿沟现状及影响因素。
（二）研究假设
在以往的研究中.人口统计变项、媒介使用习惯、自我效能等因素均影响到媒介使用行为;在知识生产行为的影响因素中，研究者通过实证研究以及内容分析等方法发现人口学因素、媒介使用习惯、媒介关系、媒介使用动机等因素具有重要作用。基于此，在对媒介使用影响知识生产沟的小样本前测及焦点小组访谈的基础上，本研究提出以下假设：
假设1：社交媒体背景下，大学生群体的知识生产实践存在数字鸿沟;
假设2：人口学因素影响大学生的知识生产沟：性别、年龄、教育背景、家庭经济背景等因素与知识生产层面的数字鸿沟现象相关;
假设3：媒介使用情况影响大学生的知识生产沟：媒介使用习惯、媒介互动参与行为等因素与知识生产层面的数字鸿沟现象相关;
假设4：与媒介之间的关系影响大学生的知识生产沟：业界经历、媒介依赖感、媒介认同感、媒介使用动机影响知识生产层面的数字鸿沟。
（三）变量测量
1.大学生知识生产行为多样性能力：包括社交传播偏向的知识生产行为和专业化媒体偏向的知识生产行为。社交传播偏向的知识生产包括（微博、微信、QQ/MSN即时聊天工具、人人网/开心网、豆瓣、YY语音、国外社交网站），我们选择了七种较为常见的社交传播偏向的知识生产平台，按照使用类别数量进行累计，1-7分计值;专业化媒体偏向的知识生产包括（编辑制作数码图片、制作DV、制作个人网页、制作视频字幕、制作电子杂志、大型或者长期多人协作内容创作项目、制作更新博客等），我们选择了七种运用较为广泛的专业化媒体偏向的知识生产方式，按照参与方式数量进行累计，1-7分计值。
2.人口学统计因素：分别考察大学生年龄、性别、教育背景（专科生、本科生、硕士研究生、博士研究生）、家庭月收入（分为2000元以下、2001-5000元、5001-10000元、10001-20000元、20001-50000元、50000元以上）、月生活費（500元及以下、501-1000元、1001-1500元、1501-2000元、2001-2500元、2500元以上）等信息。
3.媒介使用情况：主要考察大学生互联网每天接触时长（不接触、0.5-