计算机媒介沟通使用与日常需求满足之间的关系：技术特定工作资源与工作要求的作用

《The Spanish Journal of Psychology》：The Relationship between Computer-Mediated Communication Use and Daily Need Satisfaction: The Role of Technology-Specific Job Resources and Job Demands

　　摘要：员工在很大程度上依赖于计算机媒介通信（CMC）。虽然CMC提供了显著的好处，但它也带来了一些挑战。这些相反效应背后的理论机制仍不甚明了，这限制了我们减少CMC使用带来的负面影响的同时最大化其优势的能力。本研究利用工作设计理论来揭示CMC使用与员工基本需求满足感之间的复杂关系，后者是员工福祉和表现的重要决定因素。更具体地说，我们认为CMC使用可以通过提供社会支持（一种关键的工作资源）来满足自我决定理论中定义的相关性、能力和自主性等基本心理需求。然而，它也可能通过引入技术引发的工作需求（如中断和技术工作负担）来阻碍心理需求的满足。我们对143名员工进行的日常日记研究证实了这些假设：CMC使用通过增强的社会支持与每日的相关性满足感呈正相关；相反，由于任务中断和技术工作负担，它与每日自主性满足感呈负相关。我们讨论了这些结果的理论和实际意义，确认了CMC在满足和挑战基本心理需求方面的双重作用。

引言：信息和通信技术（ICTs）已经改变了员工的工作方式和地点（Cascio & Montealegre, 2016）。关于计算机媒介通信（CMC）的研究有着悠久的历史，最初出现在20世纪80年代和90年代，旨在探讨电子邮件、聊天室和讨论板等数字渠道如何影响社交互动和协作（Sproull & Kiesler, 1986; Walther, 1996）。随着时间的推移，这项研究从人际和社会背景扩展到了组织环境，CMC成为日常工作交流不可或缺的一部分（Byron, 2008; Lee, 2023）。诸如便携式电脑、手机和协作工具等设备使得CMC成为可能（Fuss et al., 2021; Rudolph et al., 2021），允许员工在家工作并保持联系，即使没有面对面的互动（Vleeshouwers et al., 2022）。最近的研究探讨了CMC使用的成本和收益。例如，关于视频会议的研究认为，这种CMC方法可以改善人际关系并促进沟通（Karl et al., 2022; Queiroz et al., 2023），但同时也可能产生技术相关的挫败感，并增加时间和精力（Karl et al., 2022; Nesher & Wehrt, 2022）。此外，Hurbean等人（2025）发现，工作中的即时消息传递会增加中断和技术复杂性，但同时也能提升工作表现。尽管这些研究提供了有价值的见解并为未来的研究奠定了基础，但它们仅关注特定的CMC形式，这限制了得出普遍结论的能力。Zhu（2019）批判了这种对个别CMC形式的狭隘关注——因为员工通常会在多种CMC形式之间切换，尤其是在他们高度依赖ICTs进行工作时（Jokela et al., 2015）。因此，我们的研究旨在通过同时考察CMC使用的支持性和需求性方面来解决这一差距，而不考虑员工交替使用的具体CMC形式。我们将CMC使用概念化为“使用CMC应用程序的沟通範围或时间”（Stich et al., 2017），并且理论认为它对员工的福祉和表现既有积极影响也有负面影响（Bondanini et al., 2025; Vanden Abeele et al., 2024）。与之前将CMC使用概念化为行为参与或沟通频率的研究（Lee, 2023; Shockley et al., 2021; Van Zoonen & Sivumen, 2022）以及基于共享技术和功能特征的渠道中心方法（Meier & Reinecke, 2021）一致，该方法将通信媒介归为一类，而不是将每个应用程序视为独特的（Ellison & Boyd, 2013）。我们将CMC使用操作化为每天在不同渠道上的数字通信使用范围，不论其丰富性或同步性如何。这种关注频率而非沟通质量或内容的方法符合我们捕捉员工日常使用数字通信技术行为变化的目标。更具体地说，本研究旨在通过考察CMC使用与自我决定理论（SDT; Ryan & Deci, 2000, 2017）定义的三种基本心理需求（相关性、能力、自主性）的满足感之间的关系，为文献做出贡献：相关性（即感到联系）、能力（即有效）和自主性（即感到心理自由）。研究CMC使用与这些需求的关系至关重要，因为它们与员工福祉、态度和行为的多种重要结果相关（Van den Broeck et al., 2016）。通过整合SDT和工作设计理论，我们的研究超越了通信渠道的内容或特征，关注CMC使用如何与员工的日常需求满足感相关联的过程。需求满足也可以被视为一个关键构念，以全面理解CMC使用的影响，因为先前的研究表明，CMC使用与社会联系（与同事的社交互动的数量和质量）、生产力（工作表现和任务完成）以及自主性（灵活性和控制感）之间存在矛盾关系（Day et al., 2019; ter Hoeven et al., 2016; van Zoonen & Sivumen, 2016）。为了解释为什么CMC使用可能同时有助于和阻碍基本心理需求的满足，我们依赖工作设计理论（Wang et al., 2020）。多年来，研究强调了具有挑战性和资源性的工作特征对减少和增加员工需求满足感的重要性（Bakker & Demerouti, 2007; Van den Broeck et al., 2008），因为“基本心理需求是情境响应的构念”（Coxen et al., 2021），表明它们的满足取决于员工所处的具体（组织）环境（Ryan & Deci, 2017; Vansteenkiste & Ryan, 2013）。传统上，研究集中在像工作特征模型（Hackman, 1980）这样的既定动机特征上。然而，随着CMC在工作场所的广泛使用，有必要探索新的、特定于技术的特征如何增强或阻碍需求满足。因此，我们的研究模型通过个体内的日常日记方法，考察CMC使用与社会支持、中断和技术工作负担之间的关系。这种方法建立在之前关于CMC使用的基础研究之上（Kroencke et al., 2023; Meier et al., 2021），但认识到员工在不同日子内的CMC使用可能存在差异，并扩展了关于心理需求满足日常变化的新研究（Coxen et al., 2021; Coxen, van der Vaart, Van den Broeck, Rothmann, 2021, 2023）。日常测量提供了对员工经历的更准确理解，揭示了当天的波动和关联，而不是依赖于横断面分析的整体平均体验（Ohly et al., 2010; Weiss & Rupp, 2011）。因此，这种方法可能更准确地捕捉到CMC使用与员工当代工作资源和工作需求体验之间的关联。我们的研究模型如图1所示。

图1. 假设的研究模型。通过研究这个模型，本文旨在对CMC使用和工作设计的文献做出重要贡献。首先，鉴于CMC使用的显著增加，了解其对各种员工结果的差异化影响至关重要。我们研究的一个优势是它关注基本心理需求的满足感，因为这在许多此类结果中起着关键作用（Van den Broeck et al., 2016）。为了推进知识，我们探讨了员工在家工作时CMC的使用情况，此时同事不在现场，员工完全依赖CMC进行联系。虽然之前的研究已经承认CMC是一种促进工作的工具，并分别考察了其优缺点，但同时揭示CMC使用的利益和缺点将有助于理解当前和未来的工作格局（Berg-Beckhoff et al., 2017）。其次，这项研究进一步更新了工作设计理论，以适应采用CMC使用的灵活工作场所（Hill et al., 2022），并回应了深入理解技术媒介互动如何塑造个人工作设计体验的呼吁（Wang et al., 2020）。我们特别考察了工作设计的特定技术方面，考虑了受CMC使用影响的资源和需求。鉴于这些特定技术因素现在已成为许多工作场所的组成部分，我们的发现扩展了当前的工作设计文献（Parker et al., 2019），并为提高当代工作质量提供了宝贵的建议。第三，通过采用个体内的日常日记设计，本研究回应了关于员工沟通的多层次研究的呼吁（Shockley et al., 2021）。虽然大多数先前的研究使用的是关注员工CMC使用之间差异的横断面设计，但日记研究能够考察个体内每天的波动——揭示CMC使用、社会支持、中断和技术工作负担如何在不同日子内变化，并影响他们的日常需求满足感。这种方法提供了对员工日常技术媒介工作体验的更细致和详细的洞察（Bolger et al., 2003）。通过捕捉个体内的动态，我们的研究更准确地理解了CMC使用与需求满足感之间的日常过程，从而提高了对当代数字工作环境研究的方法论精度。

CMC使用与基本需求满足：CMC技术使员工能够部分或完全在家工作（Vleeshouwers et al., 2022）。文献表明，CMC在本质上具有矛盾性，对员工福祉和表现既有积极影响也有消极影响（Kroencke et al., 2023）。一方面，CMC使用是有益的，因为它提供了无限多的沟通机会，可以促进高效的工作流程，并有助于实现更好的工作-生活平衡（Kroencke et al., 2023; Sandoval-Reyes et al., 2019）。它提高了员工与同事高效沟通、分享知识以及在在家工作时保持联系的能力，从而改善了员工福祉（ter Hoeven et al., 2016）以及工作表现（Nielsen & Koseoglu, 2007）。另一方面，CMC使用也可能带来不利影响，因为它会将工作压力扩展到非工作领域，导致工作-生活冲突增加，从而降低员工福祉和表现（Anderson et al., 2002; Boswell & Olson-Buchanan, 2007; Vanden Abeele et al., 2024）。随着CMC在现代工作环境中的广泛整合，进一步了解员工对CMC的使用如何与其福祉和行为的各个方面相关联变得至关重要。一个基本方面可以在SDT（Ryan & Deci，参考文献Ryan和Deci2000，参考文献Ryan和Deci2017）中提出的基本需求满足概念中找到，这一概念有助于解释如此广泛的结果。根据SDT理论，个体拥有三种内在的心理学需求：归属需求（即感到与他人的联系和互动）、能力需求（即感觉自己在行动中有效）以及自主需求（即体验到意志力和心理自由）（Van den Broeck等人，参考文献Van den Broeck, Ferris, Chang和Rosen2016）。当这三种基本需求得到满足时，个体会表现出幸福感、工作满意度、情感投入和表现优异；而需求满足度低则与动机不足、心理困扰以及表现不佳相关，即使在日常层面也是如此（Coxen等人，参考文献Coxen, van der Vaart, Van den Broeck, Rothmann和Schreurs2023；Van den Broeck等人，参考文献Van den Broeck, Ferris, Chang和Rosen2016）。因此，研究使用数字沟通技术（CMC）对基本需求的影响非常重要，因为它使我们能够同时理解CMC的使用与各种结果之间的关系。SDT中的这三个基本心理学需求——归属需求、能力需求和自主需求——与文献中提到的数字通信技术使用所导致的三个矛盾维度——社交联系、生产力和自主性——非常吻合（Day等人，参考文献Day, Barber, Tonet和Landers2019）。首先，使用数字通信技术（如CMC）会引发从孤立到侵扰的各种社交问题（Russell等人，参考文献Russell, Jackson和Banks2021）。其次，它可能同时促进或阻碍工作任务完成。最后，尽管员工可以使用数字通信技术和CMC来自由地安排工作方式和时间，但他们也可能感到被这种通信方式控制（Day等人，参考文献Day, Barber, Tonet和Landers2019；Mazmanian等人，参考文献Mazmanian, Orlikowski和Yates2013）。依赖这些基本需求也有助于解释为什么CMC的使用会产生矛盾的效果。研究强调了工作设计在塑造基本需求满足度方面的关键作用（Van den Broeck等人，参考文献Van den Broeck, Ferris, Chang和Rosen2016）。员工在工作中可能会遇到有益的、满足其基本需求的工作特征（即工作资源），但也可能会遇到具有挑战性的、阻碍需求满足的工作特征（即工作要求）（Bakker等人，参考文献Bakker, Demerouti和Sanz-Vergel2023；Demerouti等人，参考文献Demerouti, Bakker, Nachreiner和Schaufeli2001）。这种工作特性的分类与我们研究CMC使用的积极和消极影响的目标非常一致。

我们看到三种与使用CMC有关的工作特征，这些特征有助于理解这种通信方式如何影响员工的满足感（见图1）。首先，CMC的使用为员工提供了一个宝贵的资源，使他们能够随时随地通过多种渠道轻松快速地获得同事的社会支持（High等人，参考文献High, Ruppel, McEwan和Caughlin2023）。特别是在远程工作的情况下，面对面与同事的互动受限时，CMC取代了传统的面对面接触，成为获得社会支持的主要途径（Dawson-Howard等人，参考文献Dawson-Howard, Standen和Omari2013；Kroencke等人，参考文献Kroencke, Harari, Back和Wagner2023）。CMC作为连接、协调和增强团队内部沟通的重要工具（Rains & Wright，参考文献Rains和Wright2016；Xiaojuan Ou等人，参考文献Xiaojuan Ou, Ling Sia和Kit Hui2013），使员工即使彼此物理上分离也能感受到来自同僚的社会支持。在这方面，研究显示CMC的使用与社交功能呈正相关（Pfeil等人，参考文献Pfeil, Zaphiris和Wilson2009；Sinclair & Grieve，参考文献Sinclair和Grieve2017），并减轻了孤独感（Van Zoonen & Sivunen，参考文献van Zoonen和Sivunen2022）。基于这项研究，我们认为在工作日使用CMC将提升员工当天的社交支持体验。此外，基于SDT理论的文献进一步强调了社会支持在满足归属需求、能力需求和自主需求方面的重要性（Patterer等人，参考文献Patterer, Yanagida, Kühnel和Korunka2023），因为它有助于建立关系、增加相互学习的机会，并促进有意义感和控制感。Van den Broeck等人的元分析证据（参考文献Van den Broeck, Ferris, Chang和Rosen2016）也证明了社会支持与归属需求、能力需求和自主需求满足之间的稳健且积极的关联。值得注意的是，在日常层面上也发现了类似的关系（Coxen等人，参考文献Coxen, van der Vaart, Van den Broeck和Rothmann2021）。因此，结合上述证据，我们提出在特定的一天使用CMC可能会促进日常社交支持体验，从而有助于满足当天的归属需求、能力需求和自主需求。

假设1：日常使用CMC与员工通过同事提供的日常社交支持而获得的归属需求、能力需求和自主需求的满足度呈正相关。其次，除了提供社交支持的机会外，使用CMC也可能带来挑战性方面。众所周知，CMC的使用会干扰员工的工作流程，分散他们的注意力，并造成心理负担（Day等人，参考文献Day, Paquet, Scott和Hambley2012）。这是因为CMC允许在任何时间、任何地点进行消息交流，意味着通信可能在不期而至的时刻打扰到工人，导致他们正在进行的工作暂停（Jett & George，参考文献Jett和George2003；Sonnentag等人，参考文献Sonnentag, Reinecke, Mata和Vonderer2018）。研究表明，干扰是影响员工幸福感的常见且突出的工作压力源（Baethge等人，参考文献Baethge, Rigotti和Roe2015；Chesley，参考文献Chesley2014），我们认为它们也可能对员工的日常需求满足度产生负面影响，尤其是在能力需求和自主需求方面。经历更多干扰的员工可能会感到较少的能力满足感，因为他们需要暂时暂停当前任务来处理其他问题（Parker等人，参考文献Parker, Pahor, Van den Broeck和Zacher2024）。因此，员工可用于完成初始任务的时间和精力减少（Vanden Abeele等人，参考文献Vanden Abeele, Vandebosch, Koster, de Leyn, Van Gaeveren, de Segovia Vicente, Van Bruyssel, van Timmeren, De Marez, Poels, DeSmet, De Wever, Verbruggen和Baillien2024），并且需要在干扰后重新集中精力回到被打断的任务上（Beal等人，参考文献Beal, Weiss, Barros和MacDermid2005；ten Brummelhuis等人，参考文献ten Brummelhuis, Bakker, Hetland和Keulemans2012）。由于员工无法完全专注于当前任务，干扰会严重挑战他们在工作中的有效性感受，从而对能力需求的满足度产生负面影响。此外，来自CMC使用的干扰可能会降低日常的自主需求满足度，因为它们限制了员工的心理自由感，因为这些干扰本质上是“不可预见”的，员工对此几乎没有控制力（Coates，参考文献Coates1990）。综上所述，我们认为在员工更多使用CMC的日子里，他们可能会经历更多的干扰，这反过来又会对他们的能力需求和自主需求产生负面影响。因此，我们预期：
假设2：日常使用CMC与员工通过日常干扰体验而获得的自主需求和能力需求的满足度呈负相关。

第三，CMC使用的最后一个重要挑战性方面是技术工作负荷，指的是由于使用信息通信技术（ICTs）而产生的工作量和时间压力（Liu等人，参考文献Liu, Du, Choi和Li2022）。这种现象主要源于CMC的独特特性，它们偏离了自然的交流方式；使用CMC需要额外的认知努力和时间，需要更快地工作，并应对繁重的 workload（Chesley，参考文献Chesley2010；Tarafdar等人，参考文献Tarafdar, Tu, Ragu-Nathan和Ragu-Nathan2011），这导致认知活动比例如面对面交流时更为密集（Simon，参考文献Simon2006）。这种技术工作负荷与员工动机的下降有关（An等人，参考文献An, Boyajian和O’Brien2016）。与干扰类似，我们再次看到技术工作负荷与能力需求和自主需求之间的联系，这与技术工作负荷作为一种需求的观点一致（Sandoval-Reyes等人，参考文献Sandoval-Reyes, Acosta-Prado和Sanchís-Pedregosa2019），并且实证证据表明，这种需求主要阻碍了能力需求和自主需求的满足（Van den Broeck等人，参考文献Van den Broeck, Ferris, Chang和Rosen2016）。因此，我们认为员工使用CMC越多，他们所经历的技术工作负荷就越大（即工作需求），这反过来又会对他们的能力需求和自主需求产生负面影响。技术工作负荷可能会通过造成员工需要在有限的时间内处理大量任务的感知来妨碍能力满足度，从而损害他们以满意的方式完成任务的能力。此外，技术工作负荷还可能通过降低员工对通过CMC传递的信息的控制感来削弱日常的自主需求满足度。这与自主需求满足感的本质相悖，因为自主需求的满足感涉及体验到意志力和心理自由。总之，我们认为在员工更多使用CMC的日子里，他们可能会经历更多的技术工作负荷，这反过来又会对他们的能力需求和自主需求产生负面影响。

方法
样本和程序
我们的假设基于日记研究设计进行测试。在两个工作周（例如10个工作日）期间，受访者在他们在家工作的日子里填写了问卷（Ohly等人，参考文献Ohly, Sonnentag, Niessen和Zapf2010）。仅关注在家工作的日子，因为员工在这些日子主要依赖数字工具保持联系，这样我们就可以研究不受办公室中面对面互动影响的员工沟通行为。这种方法确保了我们能够在数字通信是工作交流主要方式的情境下考察与工作相关的CMC使用情况。受访者通过传单、海报和社交媒体招募。要参与研究，受访者必须在比利时有有偿工作，会说荷兰语，并且在数据收集的10天内至少有2天在家工作。没有提供金钱补偿。受访者首先登录在线预选问卷，提供他们的知情同意书，其中解释了数据保密性得到保证，并且参与是自愿的。然后他们回答了一些关于人口统计因素的问题。最后，他们被要求提供电子邮件地址以便接收每日电子问卷（大约5分钟）。共有254名参与者符合条件并提供了他们的电子邮件地址以纳入数据收集。在数据收集期间，参与者在工作日内结束时（大约下午3:30）收到每日调查的链接。每次每日评估首先判断受访者当天是否在家工作。只有回答“是”的人才能获取完整问卷。不完整的参与数据被排除在外，143名员工（个人层面的响应率为56.30%；日层面的响应率为38.41%）提供了至少2天在家工作的完整信息，每天的观察次数至少为2次，最多为8次（平均4.46次），共计530次观察。大多数员工是女性（63.6%），年龄范围从23岁到63岁（平均值38.09岁，标准差11.61岁）。他们每周工作至少20小时，最多42小时，其中有一例外是48小时（平均值38.19岁，标准差2.88小时）。参与者受教育程度较高：超过一半的人拥有硕士学位（61.5%），其次是学士学位（27.3%）和中学学位（6.3%），并且他们是在家工作时使用CMC的知识工作者。所有研究变量均采用自我报告的测量方法进行评估，评定采用五点李克特量表（范围从1“完全不同意”到5“完全同意”），除非另有说明。为了适应每日使用情况，在相关条目中加入了“今天”一词。计算机中介通信（CMC）的使用情况通过Stich等人（参考文献Stich, Tarafdar, Cooper和Stacey 2017）提出的四个条目进行形成性测量，这些条目反映了参与者在合同规定的工作时间内使用四种不同CMC渠道的频率。具体條目包括：“今天你在工作中使用电子邮件的程度如何？”；“今天你在工作中使用视频会议（如Teams、Zoom、Skype等）的程度如何？”；“今天你在工作中使用音频会议或无图片通话的程度如何？”；以及“今天你通过即时通讯工具（如WhatsApp、Signal、Skype、Teams、Messenger等）进行聊天的程度如何？”。这些条目的评分采用五点李克特量表，范围从1“从不”到5“非常频繁”。来自同事的社会支持（${\unicode{x03C9}}_w$=0.79）通过Short Inventory to Monitor Psychosocial Hazards（“SIMPH”；参考文献Notelaers, De Witte, Van Veldhoven, Vermunt和Pelletier 2007）中的三个条目进行测量。一个示例条目是：“今天我在遇到困难时能够依靠同事的帮助。”干扰（${\unicode{x03C9}}_w$=0.94）通过Sonnentag等人（参考文献Sonnentag, Reinecke, Mata和Vorderer 2018）提出的三个条目进行评估，例如“今天，传入的电子邮件和其他在线消息妨碍了我工作。”技术工作负荷（${\unicode{x03C9}}_w$=0.94）通过Liu等人（参考文献Liu, Du, Choi和Li 2022）提出的四个条目进行测量。一个示例条目是：“今天，由于信息和通信技术（ICT）的要求，我有很多工作要做。”基本需求满足度通过Van den Broeck等人（参考文献Van den Broeck, Vansteenkiste, De Witte, Soenens和Lens 2010）为每个需求设计的三个条目进行测量。示例条目包括“今天，我感到自己是工作团队的一部分”（归属感满足度；${\unicode{x03C9}}_w$=0.84），“今天，我感到自己在工作中有能力”（能力满足度；${\unicode{x03C9}}_w$=0.90），以及“今天，我感到在工作中可以做自己”（自主性满足度；${\unicode{x03C9}}_w$=0.82）。

数据分析方面，我们的日常评估包含多层数据，其中每日测量数据（第一层；N=530次观察）嵌套在个体层面（第二层；N=143名参与者）内。因此，我们进行了多层验证性因子分析（CFA）。我们按照图1中指定的方式，使用R语言中的Lavaan包（参考文献Rosseel 2012），在个体内部层面指定了所有路径，对整个多层结构方程模型（ML-SEM；参考文献Preacher, Zyphur和Zhang 2010）进行了测试。我们模拟了工作特征与各种心理需求之间的相关性，以解释共享方差（Kline，参考文献Kline 2015），并使用固定斜率和随机截距对模型进行了测试（Bauer，参考文献Bauer 2003）。此外，通过Omega系数评估了可靠性，当Omega值高于0.70时，表示可靠性良好（McDonald，参考文献McDonald 1970）。

结论部分，描述性统计、相关性、ICC值和多层CFA结果显示，表1列出了我们研究变量的均值、标准差、相关性和Omega可靠性系数（Hayes等人，参考文献Hayes和Coutts 2020；Lia等人，参考文献Lai和Lai 2020）。我们首先使用IBM SPSS Statistics 28.0计算了组内相关系数（ICC）（表2）。结果显示，个体内部的变异范围从33.3%（归属感满足度）到50.2%（干扰）。因此，因变量的总方差有超过5%可以由个体内部差异解释（Heck等人，参考文献Heck, Thomas和Tabata 2013），因此必须考虑数据的相互依赖性，分组结果也很重要。这支持了我们选择使用每日日记和多层设计来检验假设的决定。表1显示了均值、标准差、相关性和Omega可靠性系数。注意：N=143名个体和530次观察。个体内部的相关性显示在对角线下方；第一层之间的相关性被计算并汇总到个人层面。对角线上显示的是组内和组间的Omega可靠性系数。***p<.001，**p<.01，*p<.05。

表2显示了日度变量的组内相关性（ICC）。我们的假设测量模型包括七个因子（CMC、社会支持、干扰、技术工作负荷、归属感满足度、能力满足度和自主性满足度），这些因子同时存在于个体内部和个体之间层面。该模型拟合度良好（${\unicode{x03C7}}^2$=740.44，$df$=472，$p$<.001，$CFI$=0.95，$TLI$=0.95，$RMSEA$=0.03，${\mathrm{SRMR}}_{\mathrm{within}}$=.05，${\mathrm{SRMR}}_{\mathrm{between}}$=.08），所有条目都显著地加载到了预期的潜在因子上。尽管两个模型的拟合指数相当（见表3），但我们保留了因子模型A，因为它允许我们将三种基本心理需求——归属感、能力和自主性——作为独立的潜在结构进行区分，这与Social Development Theory（SDT；Ryan和Deci，参考文献Ryan和Deci 2000，Ryan和Deci 2017）的观点一致。这种分解结构更准确地揭示了每种基本心理需求的满足度与研究中的工作特征之间的独特关联。虽然因子模型B在简洁性上略胜一筹，且拟合度略好，但它将所有需求聚合为一个因子，这限制了我们测试差异化假设和理论解释结果的能力。对于所有模型，我们采用了最大似然（ML）估计器，因为它是一种广泛采用的模型估计方法（Preacher等人，参考文献Preacher, Zhang和Zyphur 2011）。这种方法特别适合多层结构方程建模（MSEM；Preacher等人，参考文献Preacher, Zhang和Zyphur 2011），并且允许同时测试路径（Rockwood，参考文献Rockwood 2020）。

表3显示了多层CFA的结果。因子模型A在个体层面包括七个因子（计算机中介通信使用、社会支持、干扰、技术工作负荷、归属感满足度、能力满足度和自主性满足度）。因子模型B在个体层面包括五个因子（计算机中介通信使用、社会支持、干扰、技术工作负荷和基本需求满足度）。

假设检验部分，表4展示了多层中介模型中CMC使用通过社会支持、干扰和技术工作负荷对基本需求满足度的间接效应结果。图2显示了ML-SEM的标准化直接路径系数和标准误差。假设1表明，日常CMC使用与通过同事的日常社会支持对归属感、能力和自主性需求的满足度呈正相关。结果支持CMC使用对归属感满足度的间接效应（ES=0.18，SE=0.08，p<.05），但未发现CMC使用通过社会支持对能力满足度（ES=0.04，SE=0.02，p=.13）和自主性满足度（ES=0.04，SE=0.03，p=.13）的间接效应。因此，假设1只得到了部分支持。

脚注1：表4显示了CMC使用对归属感、能力和自主性满足度的间接效应。注意：第一层N=530（个体内部层面）。Est.=标准化系数。SE=标准误差。***p<.001，**p<.01，*p<.05。图2显示了结构方程模型的标准化直接路径系数和标准误差。***p<.001，**p<.01，*p<.05。注意：结果是第一层（日度层面）N=530。假设2表明，日常CMC使用与通过日常干扰体验对能力和自主性需求的满足度呈负相关。结果表明CMC使用对自主性满足度有间接效应（SE=-.19，SE=.06，p<.001），但未发现CMC使用通过干扰对能力满足度有间接效应（ES=-.04，SE=.03，p=.26）。因此，假设2得到了部分支持。假设3表明，日常CMC使用与通过日常技术工作负荷体验对能力和自主性需求的满足度呈负相关。结果支持CMC使用通过技术工作负荷对自主性满足度的间接效应（SE=-.13，SE=.05，p<.05），但未发现CMC使用通过技术工作负荷对能力满足度有间接效应（SE=.02，SE=.02，p=.40）。因此，假设3也得到了部分支持。

讨论部分：鉴于计算机中介通信（CMC）的普遍性，本文旨在通过研究员工日常CMC使用与工作设计和基本需求满足度之间的关联，来阐明CMC的悖论性作用。基于工作设计理论，我们重点关注技术特定的工作资源（社会支持）和工作要求（干扰和技术工作负荷）作为解释这些关系的机制。我们的研究结果总体上证实，CMC使用的日常波动可能对员工当天的基本需求满足度产生混合效应。具体来说，在员工使用CMC更多的日子里，他们报告说获得了更多的社会支持，但同时也经历了更多的干扰和技术工作负荷，这些因素对需求满足度既有积极影响也有负面影响。这些发现增加了我们对CMC使用的理解，并进一步细化了工作设计和SDT理论的文献。首先，我们的研究提供了关于个体内部CMC使用支持性和负面影响动态的见解。员工主要依赖数字工具来完成工作并保持与同事的联系，这使得我们采用居家工作的方法能够特别适当地捕捉到CMC使用的日常影响。我们的结果显示，员工在不同日子的CMC使用情况存在差异（即个体内部变异），表明他们的CMC使用存在显著波动。这些波动揭示了CMC使用的悖论性质在个体层面也是成立的。更具体地说，我们的发现表明，CMC使用可能增强归属感满足度，但同时可能在日常基础上对自主性满足度产生负面影响。这突显了CMC使用的复杂性，表明虽然它对某些结果有益，但对其他结果可能有害。我们的结果进一步表明，从日常角度来看，CMC使用可能通过增加社会支持和归属感满足度来抵消居家工作常常带来的孤独感（Gajendran和Harrison，参考文献Gajendran和Harrison 2007），但也可能通过不希望的干扰和增加的工作负荷给员工带来压力，从而降低自主性满足度。因此，管理人们的脱节和工作负荷——即使在居家工作的日子里——至关重要，以保障他们的心理需求满足度（Verlinden等人，参考文献Verlinden, Baillien, Notelaers和Verbruggen 2024）。其次，这项研究为工作设计文献做出了贡献，进一步阐释了技术使用的增加如何影响员工的工作经验（Wang等人，参考文献Wang, Liu和Parker 2020）。我们的研究表明，即使员工没有面对面交流的机会，CMC使用也可能通过工作设计机制（如社会支持、干扰和技术工作负荷）发挥作用。然而，这种灵活工作的能力也带来了新的工作要求，如干扰和技术工作负荷。因此，我们的研究表明，工作的新特征可能不会单一地改善或恶化工作设计，而是可能存在不同的路径。这项研究还揭示了情境因素如何改变员工的体验，即使工作内容本身没有变化（Parker等人，参考文献Parker, Van den Broeck和Holman 2017），并呼吁进一步研究领导者和服务员自身如何改变CMC使用对工作设计的影响（Parker等人，参考文献Parker, Van den Broeck和Holman 2017）。有趣的是，我们的分析还发现，与CMC使用相关的需求（即干扰和技术工作负荷）之间存在正相关；在工作日中，CMC使用带来的干扰越多，员工感受到的技术工作负荷就越大。这可以解释为干扰通常会导致正在进行的任务暂时中断，增加了完成任务所需的时间（Vanden Abeele等人，参考文献Vanden Abeele, Vandebosch, Koster, de Leyn, Van Gaeveren, de Segovia Vicente, Van Bruyssel, van Timmeren, De Marez, Poels, DeSmet, De Wever, Verbruggen和Baillien 2024），同时也消耗了完成任务所需的时间（Lin等人，参考文献Lin, Kain和Fritz 2013）。与技术相关的需求与社会支持无关，这证实了使用多媒体通信（CMC）可能影响工作设计的两种不同路径。第三，我们的研究结果支持了研究CMC使用在个人内部日变化关联性的重要性。通过采用个人内部的角度，本研究表明员工的CMC使用量每天都在波动，而这些波动对其社交支持、干扰情况、技术工作负荷以及需求满足感有着直接的影响。这为我们提供了更加细致的理解，即CMC使用如何影响需求的满足。第四，本研究证实了社会需求理论（SDT）的一般原则，表明工作特征（如社交支持）对基本需求的满足也有着影响，而且这种影响是每日存在的。然而，本研究还扩展了对需求满足前因的探讨，展示了新的工作实践（如CMC使用）及相关工作特征（如技术工作负荷和干扰）如何与需求满足相关联。一些预期的关系得到了验证，除了CMC使用与通过社交支持获得的能力满足感和自主性满足感之间的关系，以及CMC使用通过技术工作负荷和干扰获得的能力满足感之间的关系。尽管早期的元分析证据（Van den Broeck等人，2016年）显示社交支持与自主性满足感之间存在密切关联，但在我们当前的研究中，CMC使用通过干扰和技术工作负荷对自主性满足感的负面影响似乎超过了通过社交支持可能带来的正面影响。不过，社交支持确实将CMC使用与对关联需求的满足联系了起来，但我们没有发现通过社交支持满足能力需求的证据。这可能表明，当员工在家工作时，他们通过CMC进行交流时，更侧重于明确的互動成分。在这种沟通背景下，个体可能体验到两种形式的支持：情感支持和工具性支持（Colbert等人，2016年）。这两种支持都与感受到属于某个社交群体的感觉有关。未来的研究可以更深入地探讨，为什么社交支持与关联需求的满足感之间的关联比与自主性和能力需求的满足感更为紧密。最后，我们的研究通过考察在家工作的特定情境下的CMC使用，为整合远程工作文献的见解迈出了第一步。我们没有将远程工作作为主要焦点或前因，而是将其视为一种情境条件，从而能够研究一个员工主要依赖数字工具与他人互动的工作环境。先前的研究表明远程工作存在矛盾效应——它既促进了自主性和灵活性，同时又增加了社交隔离（Day等人，2019年；Figueiredo等人，2024年；Gajendran等人，2007年；Metselaar等人，2023年）。通过关注CMC使用，我们的研究提供了对这些矛盾现象的更细致视角，表明数字沟通使用的强度影响了每日社交支持、干扰和技术工作负荷的体验，而这些又不同地影响着基本需求的满足。因此，我们的研究发现有助于更细致地理解远程工作环境，通过识别CMC使用作为一种行为机制，它可以与更高或更低的基本需求满足感相关联。此外，我们认为CMC使用对混合工作模式或办公室工作的员工可能有不同的影响，因为他们的CMC使用可能会替代或有时会妨碍面对面的交流。未来的研究可以探讨在办公室工作时，CMC使用的影响是否较弱，在办公室工作时，员工可以更容易地向同事寻求建议、帮助或只是进行聊天，这会增加他们的社交支持感（Morgeson & Humphrey，2006年；Wang等人，2021年）。这不仅可能减少对CMC使用的需求，还可以缓解其在工作需求方面的负面影响。此外，未来的研究可以探讨在办公室工作或混合工作环境中，面对面交流和虚拟交流如何影响CMC使用与工作特征之间的关系，从而影响基本需求的满足。此外，研究CMC使用在这些工作环境中是替代还是补充面对面交流也可能很有价值。

**局限性与进一步研究**
与任何研究一样，我们的研究也存在局限性。首先，由于我们每天只进行一次测量，因此我们的研究设计无法测试模型中关系的因果性，也无法观察一天之内或不同天之间的波动（Defour & Taamouti，2010年）。然而，将测量次数限制在每天一次确保了调查频率不会影响结果，例如不会增加技术工作负荷和干扰。未来的研究可以考虑每天进行多次测量，以便更细致地了解CMC使用的变化情况，以及其对第二天的影响，或者考虑之前工作特征可能产生的累积效应。同时，我们专注于在家工作的日子，这种方法在方法上有助于分离数字工作互动，但没有完全考虑到家庭环境中的其他社交互动。在家工作时，家庭成员或伴侣的支持可能弥补了与同事交流减少的不足。这种非工作支持可能通过帮助员工在家时保持一种关联感来补充工作相关的社交联系，尽管它可能无法完全替代来自工作关系的社交支持。探索这种非工作支持和工作相关支持之间的相互作用是未来研究的重要方向。此外，未来的研究可以采用纵向方法和（准）实验设计，并通过干预措施来测试我们模型中关系的因果性质（Grant & Wall，2009年）。其次，我们的日记录设计提供了关于CMC使用在当天内的个人内部波动及其对当天特定工作特征和基本需求满足感的影响的见解，但它没有解释为什么CMC使用会被认为是支持性的或具有要求的。未来的研究可以进一步探讨为什么员工在不同天数对CMC使用有不同的感知。定性方法可以提供对这些潜在机制的更丰富见解，可能会指出团队氛围或物理工作环境等情境因素，或自我调节或应对策略等个体因素。第三，我们研究中的所有测量都是自我报告的。研究表明，个人在评估自己的ICT使用情况时可能会出现误差（Parry等人，2021年）。然而，由于个人更可能低估而非高估他们的CMC使用量，我们预计这不会显著改变所研究的关系。未来的研究可以考虑使用客观测量方法，例如追踪每天发送和接收的电子邮件数量或参加的会议数量，来解决这个问题。或者，可以结合使用自我报告和客观测量方法（de Segovia Vicente等人，2024年）。第四，CMC使用的测量仅关注了不同CMC渠道的使用程度，而没有考虑沟通的内容和目的。虽然我们是第一个指出现在家工作时CMC使用悖论性质基础的研究，但下一步可以包括沟通的内容和目的，因为员工可能出于多种目的使用相同的技术，这可能会对需求满足产生不同影响。此外，这种测量方法无法可靠地区分不同形式的CMC使用。未来的研究可以进一步明确沟通类型，例如区分与工作相关的查询、愉快的会议、网络欺凌、压力性的交流或正式或非正式的电子邮件，因为这些可能会对基本需求的满足产生不同的影响。例如，非正式的闲聊可能有助于增强关联感，而关于工作相关主题的讨论可能有助于增强能力满足感。这有助于更好地理解通过CMC发送的信息（媒介丰富理论；Huang等人，2010年）。为了区分不同形式的CMC使用及其与工作特征和结果的关系，未来的研究可以使用体验抽样方法（ESM；Fisher & To，2012年）实时收集数据。此外，未来的研究应该使用更多的项目来测量这些不同的CMC方法，从而提高测量的可靠性。第五，尽管明确指出问题与工作时间内与工作相关的活动有关，但仍有可能受访者包括了工作时间之外使用的CMC（Wang等人，2020年）。然而，如果受访者频繁报告非工作相关的CMC使用，这可能会削弱观察到的效果，使得工作相关的CMC的真实效果显得更为显著。最后，我们只研究了在家工作的员工。通过这样做，我们试图明确界定研究的背景，以探讨CMC使用如何帮助员工实现最佳的工作设计，从而实现心理需求的满足。然而，必须承认，这些发现仅适用于在家工作并使用CMC的员工。此外，CMC使用对不在家工作或妨碍面对面交流的员工可能产生不同的影响。未来的研究可以在办公室工作的员工、不完全在家工作的员工以及在非家工作场所远程工作的员工中复制这项研究，以便更深入和普遍地理解结果。

**实际意义**
本研究的见解可以帮助员工减轻CMC使用的负面影响，如干扰和工作负荷增加，并增强其积极方面，如体验到社交支持。解决CMC过度使用的一种方法是数字断开（Verlinden等人，2024年）。员工可以表现出自我调节行为，有意识地从在线沟通渠道中断开连接。这样可以减少干扰和技术工作负荷，同时仍能在连接时间内获得社交支持。公司内部的标准和协议可以促进这一点。例如，组织政策可以为所有员工设定特定的离线时间，在这段时间内员工可以不受干扰地工作。员工还可以在沟通渠道上使用“在线”或“离线”符号，与同事明确安排他们的可用性。同事应尊重“勿打扰”或“离线”的指示。团队内部也可以根据团队需求调整公司层面的协议，制定类似的可用性和断开连接的规定。

**结论**
随着员工越来越依赖CMC，理解CMC使用如何影响员工的基本需求满足感以及理解这一关系背后的支持性和负面影响过程变得至关重要。我们发现，增加CMC的使用通过日常社交支持与日常的关联感满足感呈正相关。然而，日常使用CMC通过日常干扰与日常的自主性满足感呈负相关，同时通过日常技术工作负荷也与自主性满足感呈负相关。我们得出结论，CMC使用对员工的基本需求满足感产生了双重影响。

**数据可用性声明**
支持本研究发现的数据可以在开放科学框架（Open Science Framework）上获得，并在获得接受后公开提供。

**致谢**
我们感谢行动编辑和匿名审稿人提供的建设性和宝贵的反馈。

**作者贡献**
概念化：E.V.、E.B.；数据管理：E.V.；形式分析：E.V.；调查：E.V.；方法论：E.V.；项目管理：E.V.；可视化：E.V.；初稿撰写：E.V.；修订和编辑：E.V.、E.B.、S.D.、M.V.、A.V.

**资金声明**
本研究得到了鲁汶大学（KU Leuven）的[IMP/20/004]资助，以及比利时弗兰德斯研究基金会（FWO）的[G052723N]资助。该项目已获得鲁汶大学社会伦理委员会（SMEC）的批准 [G-2021-4272-R2(MAR)]。作者未报告任何潜在的利益冲突。

**附件：计算机辅助沟通（Computer-Mediated Communication, CMC）的使用情况**
以下哪个选项最符合你的情况？在多大程度上……
1. 你今天在工作中使用了电子邮件吗？
2. 你今天在工作中使用了视频会议（例如通过Teams、Zoom、Skype等）吗？
3. 你今天在工作中使用了音频会议或无图片的通话方式吗？
4. 你今天在工作中通过即时通讯工具（例如WhatsApp、Signal、Skype、Teams、Messenger等）进行了聊天吗？

**社交支持（Social Support）**
以下哪个选项最符合你的情况？
1. 今天，当我遇到困难时，能够得到同事的帮助。
2. 今天，当我需要帮助时，能够向同事求助。
3. 今天，我觉得同事们认可我的工作表现。

**干扰（Interruptions）**
以下哪个选项最符合你的情况？今天……
1. 到来的电子邮件和其他在线消息干扰了我工作的进行。
2. 电子邮件和其他在线消息在我不方便的时候发送给了我。
3. 电子邮件和其他在线消息在我工作时让我分心。

**技术工作负荷（Techno-Workload）**
信息与通信技术（Information and Communication Technology, ICT）包括计算机、智能手机、笔记本电脑、平板电脑等设备，以及这些设备的使用方式（例如用视频会议代替面对面的会议，用电子文件代替纸质文件等）。ICT可以帮助我们，但也可能使工作变得更加复杂。通过以下问题，我们想了解你对ICT及其相关要求的体验（例如：通过ICT一次性接收到大量信息，我需要花费很长时间才能找到所需的信息；使用这些工具很不便捷；额外的会议很多等）。今天，哪些方式最有效？
1. 由于ICT的要求，今天我的工作量很大。
2. 由于ICT的要求，今天我不得不处理超出自己能力范围的工作量。
3. 由于工作中的ICT需求，今天我完成工作的时间很有限。
4. 由于ICT的要求，今天我的工作需要付出很多努力。

**相关性满意度（Relevance Satisfaction）**
以下哪个选项最符合你的情况？
1. 今天，有些同事对我来说就像真正的朋友一样。
2. 今天，我觉得自己是团队中的一员。
3. 今天，我能够和同事讨论对我来说重要的事情。

**能力满意度（Competence Satisfaction）**
以下哪个选项最符合你的情况？
1. 今天，我觉得自己在工作中很有能力。
2. 今天，我觉得自己擅长这份工作。
3. 今天，我觉得即使是最困难的任务也能完成。

**自主性满意度（Autonomy Satisfaction）**
以下哪个选项最符合你的情况？
1. 今天，我可以按照自己认为合适的方式来完成工作。
2. 今天，我的工作任务与我的真实兴趣相符。
3. 今天，我觉得在工作中能够做真实的自己。

**脚注**
1. 进一步的分析显示，在将“每周平均在家工作的天数”这一控制变量纳入CMC使用情况与相关因素之间的关系后，上述关系仍然没有发生变化。如需了解详细结果，请联系第一作者。