截至2017年末，中国大陆总人口为13.9亿人[1]，互联网网民规模达到7.72亿，普及率达到55.8%。其中手机网民规模达到7.53亿，占网民总数的97.5%[2]。自二十世纪九十年代在中国兴起，互联网经过20年时间的发展和普及，已彻底融入中国社会，成为中国人不可或缺的生活方式。

从中国网民各类互联网应用的使用率来看，以获取信息、信息交流为主要目的的基础应用，如即时通信、搜索引擎、网络新闻等，常年占据网民使用率榜单的前三名，到2017年末普及程度均超过80%[2]。互联网已经成为中国民众获取信息的重要来源。

因此，有必要加强对互联网信息传播的研究，而疏理清楚互联网信息来源是互联网信息研究工作的起点。

因为以上方面考虑的是三个完全没有重叠的方面，Eggleston把它们放在一个“三维”的立体图上，如图1所示。

实际上，中国特色扶贫开发道路提出的“科技扶贫”，就是对马克思主义反贫困理论关于“发展生产力消除贫困”的时代样本。

一、信息栈理论

（2）通讯社、报社、电视台等传统媒体作为信息源。拥有新闻采编权的传统媒体在涉及政治、经济、军事、外交等社会公共事务的报道中占据主流地位，一方面传统媒体纷纷开辟了线上渠道发布信息，比如自建网站、微博、微信公众号等；另一方面传统媒体发布的信息通过被其他网站转载的方式大量传播。这类信息源在政治、军事、经济等领域的新闻传播中占据绝对的主导地位，发布信息规范，具有极高的权威性。

二、互联网信息源疏理

（3）商业门户网站等作为信息源。此类网站虽然在特定主题新闻上受限，但是在体育、娱乐、科技以及特定专业领域等主题上产生大量原创信息，并因其运作灵活和内容丰富，拥有较大的影响力，如腾讯网等商业新闻门户网站访问量远超一般的传统媒体网站，又如淘宝网等电商网站产生巨量的商品信息。

采用SPSS 19.0统计学软件对数据进行处理，计量资料以“±s”表示，采用t检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。

（4）普通网民作为信息源。互联网发展早期，受限于计算机使用的技术门槛和网络普及程度，普通网民发布信息的渠道少、门槛高，得益于BBS论坛、即时通讯软件的流行，普通网民逐渐成为互联网信息的来源之一。随着智能终端普及和移动互联网的推广，微博、微信朋友圈、网站作者号、网络直播等的流行，互联网信息发布门槛低、渠道更多样，普通网民日益成为互联网信息的重要来源。这类信息源在近些年增长迅速，但信息发布随意性大，良莠不齐，缺乏规范化。

根据北京邮电大学钟义信教授的定义[3]，信息是物质存在的方式和运动状态的表现形式，是和物质、能量并列的最普遍意义上的存在。信息一经产生便源源不断传向信息的接收者，在信息源S和信息接收者R之间，这条信息纽带即信息流。信息流在社会中是一种普遍存在的现象，简单如两人面谈，复杂点如一次突发事件的新闻跟踪报道。信息首先经由信源S产生，经过0个或多个中间环节，最终被信息接收者R接收。这些中间环节接受、处理和传递信息，即信息栈W[4]。许多时候，人们接收信息并非通过直接观察、亲身体验，而是通过信息栈传递获取信息。

根据信息栈理论分析，只有当互联网本身作为观察研究对象时，互联网才是信息源。而其他情况下，互联网仅仅是信息传递过程中的中间环节信息栈。用户获取信息，许多情况并非直接从信息源获取信息，而是通过信息栈获取信息，比如网民每天从互联网获取大量新闻信息，并不是由网民亲临事件发生场地观察体验所得，而是通过记者写稿报道、网站发布、好友转发等方式间接获得信息。为表述和研究方便，视信息传递到互联网的第一批信息栈为互联网信息源。

根据调研，互联网信息源主要有以下类别，其中除互联网本身作为信息源外，其余均为信息在互联网传播的首批信息栈:

（1）互联网本身作为信息源。当互联网本身作为观察和研究对象时，互联网及其组成部分便是用户直接信息来源。这类信息源主要的接收者是互联网研究的学者、技术人员等。

（5）数字化的传统文献作为信息源。鉴于计算机处理数据的大存储、高速度，将传统文献信息数字化、网络化便成为互联网时代的重要应用方向。比如清华大学、清华同方于1999年始建的CNKI（中国知识基础设施工程）工程，将传统学术期刊等文献数字化、网络化，方便了学术资源的传播和利用。这类信息源分布相对集中，信息规范化好，已建立成熟的评价机制。

（6）政府部门电子政务作为信息源。中国政府网于2006年元旦正式开通，各级政府部门网站也在过去十多年中陆续建立，电子政务早已深入人心。随着移动互联网兴起，“两微多端”成为政务新媒体发展趋势，即微博、微信和各种移动应用客户端。政府部门的网站、微博和微信订阅号毫无疑问是互联网最具权威性的信息来源。

（7）其他组织机构网站作为信息源。互联网早已成为各类型组织机构的重要宣传阵地和业务渠道，对于特定行业、特定组织机构，它们的官方网站、认证微博、认证公众号等，便是获取相关信息的最直接来源。

三、结束语

通过对互联网信息源的梳理，可以帮助更好地认识互联网信息传播的规律。根据栈理论，网民从互联网上获取信息的来源许多时候并非最初的信息源，仅仅是信息传递的信息栈，随信息流上溯，信息越客观越接近本来的面目。不同信息来源在不同领域具有不同价值和定位，在分析过程中需要分门别类加以识别。

进一步的简单效应检验发现，在低收入组，低近邻信任组的平均k值(M=0.28,SD=0.02)会显著高于高近邻信任组而在高收入组，不同信任水平群体间的时间折扣不存在显著差异，另外，分别以对陌生人、亲戚、朋友的信任水平替换近邻信任进行方差分析，均未发现显著交互作用。研究结果支持了研究假设。

参考文献

[1]中华人民共和国国家统计局.中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].http：//www.gov.cn/xinwen/2018-02/28/content_5269506.htm.2018-02-28.

[2]CNNIC.第41次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201803/P020180305409870339136.pdf.2018-04-03.

[3]钟义信.自然语言理解的全信息方法论[J].北京邮电大学学报,2004,27(4)：1-12.

[4]严怡民.现代情报学理论[M].武汉：武汉大学出版社,1996.