本文關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)站持續(xù)使用行為意向的動機(jī)研究

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【摘要】：本項研究是證明在社交網(wǎng)站持續(xù)行為意向產(chǎn)生的過程中,心流體驗發(fā)揮了顯著的作用;同時證明隱性動機(jī)(包括:隱性成就動機(jī)、隱性親和動機(jī)、隱性權(quán)力動機(jī))對心流體驗或特殊領(lǐng)域滿意度的形成發(fā)揮了顯著的調(diào)節(jié)作用;進(jìn)而更加完整地描述社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為意向的形成過程和機(jī)制。本研究選擇的對象是社交網(wǎng)站的用戶,具體包括:人人網(wǎng)、開心網(wǎng)、豆瓣網(wǎng)、Facebook、QQ空間、微信朋友圈等的用戶。在對其進(jìn)行測試時,將要對用戶填寫SNS使用情況的調(diào)查問卷,檢查他們是否屬于社交網(wǎng)站用戶,不屬于社交網(wǎng)站用戶的被測者將被剔除。研究過程分為兩部分。第一部分是在前人研究社交網(wǎng)站持續(xù)使用行為意向研究的基礎(chǔ)上,加入用戶個人內(nèi)部因素——心流體驗變量,建立結(jié)構(gòu)方程理論模型,應(yīng)用擬合度方法得到原期望確認(rèn)模型的各變量(包括感知有用性、期望確認(rèn)度、滿意度、持續(xù)使用意向)與心流體驗之間的路徑、方向和載荷量。第二部分的研究引入多動機(jī)網(wǎng)格技術(shù)(MMG)測量方法來測量隱性動機(jī),并對前人研究方法進(jìn)行改進(jìn)。研究中采用實驗方法,通過電腦展示測試圖片,并控制了被測者看圖和選擇題項的時間。然后,對隱性動機(jī)(隱性成就動機(jī)、隱性親和動機(jī)、隱性權(quán)力動機(jī))分別進(jìn)行回歸分析,檢驗期望確認(rèn)度對心流體驗和滿意度的正向作用中,隱性動機(jī)發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。本項研究顯示社交網(wǎng)站用戶的“滿意度”對“持續(xù)使用行為意向”具有顯著的正向作用(p0.05)。社交網(wǎng)站用戶的“感知有用性”對“滿意度”具有顯著的正向作用(p0.001)。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對“感知有用性”具有顯著的正向作用(p0.001)。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對“滿意度”具有顯著的正向作用(p0.001)。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對“心流體驗”具有顯著的正向作用(p0.001)。社交網(wǎng)站用戶的“滿意度”對“心流體驗”具有顯著的正向作用(p0.001)。社交網(wǎng)站用戶的“心流體驗”對“持續(xù)使用行為意向”具有顯著的正向作用(p0.01)。但是,社交網(wǎng)站用戶的“感知有用性”對“持續(xù)使用行為意向”正向作用不顯著(p0.05)。另外,回歸分析的結(jié)果顯示所有模型的f值均在p.001的水平下達(dá)到較顯著水平,并且各交互項的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β值均在p.001的水平下達(dá)到較顯著水平,各模型的Δr2證明了它們對心流體驗或滿意度有良好的解釋能力。因此,證明了隱性成就動機(jī)、隱性親和動機(jī)、隱性權(quán)力動機(jī)在社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”正向影響“心流體驗”(或“滿意度”)的過程中,起到了調(diào)節(jié)作用。本項研究結(jié)論具有相當(dāng)新奇性:第一,通過新路徑,發(fā)現(xiàn)驗證社交網(wǎng)站用戶的期望確認(rèn)度對心流體驗的正向影響,使原有模型沒有的個人與情境的互動過程得以體現(xiàn),這是對原期望確認(rèn)模型路徑的擴(kuò)展。第二,引入新的測量方法,嘗試在社交網(wǎng)站用戶研究中使用的多動機(jī)網(wǎng)格技術(shù)測量方法,測量用戶的隱性動機(jī)。第三,將心流理論、動機(jī)匹配理論和期望確認(rèn)理論有機(jī)地結(jié)合在一起,描述個人因素與情境因素對持續(xù)使用行為意向的影響,提升理論模型的解釋力,從而創(chuàng)新了理論。研究結(jié)果有助于研究社交網(wǎng)站活躍用戶持續(xù)使用意向的原因,并幫助社交網(wǎng)站企業(yè)通過留住更多的活躍用戶來提升品牌價值。另外,本研究將有助于從個人心理方面,探索引起社交網(wǎng)站成癮的原因,為人們理解和完善自己的使用行為提供參考。因此,本研究具有一定的理論與現(xiàn)實價值。
【關(guān)鍵詞】：社交網(wǎng)站 持續(xù)使用行為意向 心流體驗 隱性動機(jī) 期望確認(rèn)度
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F49;F713.55
【目錄】：

• 摘要3-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-29
• 1.1 研究動機(jī)14-15
• 1.2 研究理論框架與提出問題15-21
• 1.2.1 研究目標(biāo)15-16
• 1.2.2 理論框架16-20
• 1.2.3 問題提出20-21
• 1.3 研究意義21-22
• 1.3.1 理論價值21-22
• 1.3.2 現(xiàn)實價值22
• 1.4 研究的創(chuàng)新點22-25
• 1.4.1 探索期望確認(rèn)度與心流體驗之間的關(guān)系23
• 1.4.2 引入動機(jī)匹配理論23-24
• 1.4.3 采用多動機(jī)網(wǎng)格技術(shù)（MMG）測量社交網(wǎng)站用戶的隱性動機(jī)24-25
• 1.5 研究路線25-27
• 1.6 文章結(jié)構(gòu)27-29
• 第2章 文獻(xiàn)綜述29-76
• 2.1 社交網(wǎng)站持續(xù)使用研究的分類29-31
• 2.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀31-45
• 2.2.1 早期研究以技術(shù)視角的相關(guān)理論為主31-35
• 2.2.2 趨向用戶視角的相關(guān)理論35-44
• 2.2.3 心流體驗的相關(guān)研究44
• 2.2.4“使用后接受模型”理論44-45
• 2.3 現(xiàn)有研究模型與變量分析45-59
• 2.3.1 個人與情境的互動46-48
• 2.3.2 激勵48-55
• 2.3.3 滿意度55-56
• 2.3.4 意向與行為56-57
• 2.3.5 個人動機(jī)57-59
• 2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評價與啟示59-76
• 2.4.1 動機(jī)和激勵的概念混淆59
• 2.4.2 過于強調(diào)情境因素的作用59-60
• 2.4.3 個人隱性動機(jī)的缺失60-61
• 2.4.4 缺少動機(jī)匹配理論的研究方法61-63
• 2.4.5 相關(guān)文獻(xiàn)的啟示63-64
• 2.4.6 重要變量的測量方法64-76
• 第3章 假設(shè)76-85
• 3.1 原期望確認(rèn)模型（ECM）的相關(guān)假設(shè)76-78
• 3.2 心流體驗的相關(guān)假設(shè)78-79
• 3.3 動機(jī)匹配理論的相關(guān)假設(shè)79-82
• 3.4 研究模型82-85
• 第4章 研究方法85-95
• 4.1 量表選定85-90
• 4.1.1 采用李克特量表測量的變量85-88
• 4.1.2 采用多動機(jī)網(wǎng)格技術(shù)MMG測量的變量88-90
• 4.2 數(shù)據(jù)收集90-93
• 4.2.1 被測者招募原則90
• 4.2.2 測量數(shù)據(jù)收集90-92
• 4.2.3 測試過程92-93
• 4.3 數(shù)據(jù)分析93-95
• 第5章 結(jié)果與分析95-122
• 5.1 被試分布95-101
• 5.1.1 人口統(tǒng)計特征95-97
• 5.1.2 社交網(wǎng)站使用分布97-99
• 5.1.3 均值與標(biāo)準(zhǔn)差99-101
• 5.2 心流體驗與原期望確認(rèn)模型變量分析101-108
• 5.2.1 信度分析102-103
• 5.2.2 效度分析103-104
• 5.2.3 模型擬合度104-105
• 5.2.4 心流體驗與原期望確認(rèn)模型變量的路徑分析105-108
• 5.3 調(diào)節(jié)作用的回歸分析108-122
• 5.3.1 隱性動機(jī)MMG測量結(jié)果的信度分析108
• 5.3.2 隱性動機(jī)MMG測量結(jié)果的內(nèi)部相關(guān)信分析108-110
• 5.3.3 隱性動機(jī)MMG測量結(jié)果的探索性因素分析110-112
• 5.3.4 回歸分析112-113
• 5.3.5 隱性成就動機(jī)的調(diào)節(jié)作用113-116
• 5.3.6 隱性親和動機(jī)的調(diào)節(jié)作用116-119
• 5.3.7 隱性權(quán)力動機(jī)的調(diào)節(jié)作用119-122
• 第6章 結(jié)論與展望122-140
• 6.1 結(jié)論122-131
• 6.1.1 原期望確認(rèn)模型的驗證124-126
• 6.1.2 心流體驗的作用顯著126-129
• 6.1.3 隱性動機(jī)的調(diào)節(jié)作用顯著129-131
• 6.2 創(chuàng)新與啟示131-134
• 6.2.1 研究模型的擴(kuò)展創(chuàng)新131-132
• 6.2.2 測量方法創(chuàng)新132-133
• 6.2.3 理論創(chuàng)新133-134
• 6.3 研究局限134-136
• 6.3.1 被測者統(tǒng)計學(xué)特征分布的局限134
• 6.3.2 心流體驗測量的局限134-135
• 6.3.3 隱性動機(jī)測量的局限135
• 6.3.4 未涉及隱性動機(jī)與其他變量之間的交互影響135-136
• 6.4 研究展望136-140
• 6.4.1 其他的隱性動機(jī)的測量方法136-137
• 6.4.2 增加心流體驗量表維度137
• 6.4.3 增加模型變量137-138
• 6.4.4 運用于其他信息系統(tǒng)的研究138-140
• 參考文獻(xiàn)140-160
• 附錄一160-162
• 附錄二162-165
• 附錄三165-167
• 致謝167-168
• 攻讀博士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文168-170

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本文編號：729863