信息網絡技術的快速發(fā)展和互聯網普及化帶來了虛擬社區(qū)極大地發(fā)展,人們參與虛擬社區(qū)的目的不再僅僅局限于知識信息的交換,也尋求情感支持和享樂體驗,在知識的交換及轉移過程中,也創(chuàng)造出新知識和新價值,因而研究虛擬社區(qū)用戶的知識共享行為有利于更好地進行知識管理和創(chuàng)新。在應用市場上,每天有海量的虛擬社區(qū)誕生、成長、成熟、衰落,但虛擬社區(qū)之間功能雷同、設計相似,差異化較小,如何從眾多的虛擬社區(qū)中脫穎而出成為了虛擬社區(qū)成功的關鍵因素。因而,個性化的推薦服務、良好的交互體驗成為了虛擬社區(qū)吸引用戶的新亮點。絕大多數關于虛擬社區(qū)知識共享的研究主要集中于影響因素和作用機制研究,基于價值共創(chuàng)視角研究虛擬社區(qū)用戶知識共享行為的研究較少,因而本研究建立了虛擬社區(qū)用戶知識共享行為的兩階段模型,以環(huán)境因素作為自變量促進一階段知識共享行為的發(fā)生,吸引新用戶參與,以用戶共創(chuàng)價值作為二階段感知體驗刺激提升用戶未來繼續(xù)參與該社區(qū)互動的意向,留在該社區(qū)。本章節(jié)首先圍繞著四個關鍵詞“虛擬社區(qū)”、“知識共享”、“價值共創(chuàng)”、“S-O-R范式”進行了文獻檢索梳理,總結各檢索源的研究現狀;接著介紹了S-O-R范式的定義及以其為基礎的相關研究,為后文奠定了理論基礎;接著對虛擬社區(qū)的定義及分類、虛擬社區(qū)用戶知識共享行為的參與動機、持續(xù)參與意向的國內外研究進行了總結,對價值共創(chuàng)理論和研究現狀進行了概括,構思本文的研究變量。其次,在S-O-R范式的理論基礎上構建了基于價值共創(chuàng)視角的虛擬社區(qū)用戶知識共享行為的概念模型,并提出了相應的假設。利用數據分析軟件SPSS19.0、AMOS17.0對知乎社區(qū)用戶收集的數據進行了描述性統計分析、信效度分析、路徑分析。研究得出了如下結論:在虛擬社區(qū)中,互惠規(guī)范、感知個性化正向影響用戶的知識共享行為,人際信任、感知交互性對知識共享行為的正向作用沒有得到證實,用戶在虛擬社區(qū)環(huán)境的知識共享行為正向影響用戶的共創(chuàng)價值—顧客學習價值、社會綜合價值和享樂價值。此外,顧客學習價值和享樂價值顯著正向影響用戶未來加入該社區(qū)的持續(xù)參與意向,社會價值對持續(xù)參與意向的正向影響沒有得到證實。最后,對實證分析結果進行了總結,提出了相應的管理啟示。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：D669;F49
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 用戶價值增長驅動互聯網發(fā)展
        1.1.2 虛擬社區(qū)知識共享應用凸顯
        1.1.3 消費者成為價值創(chuàng)造的核心
    1.2 研究目標和研究意義
        1.2.1 研究目標
        1.2.2 研究意義
    1.3 研究內容
    1.4 研究方法
第二章 相關理論基礎和文獻綜述
    2.1 文獻檢索情況概述
    2.2 S-O-R范式
        2.2.1 S-O-R范式的定義
        2.2.2 以S-O-R范式為理論基礎的相關研究
    2.3 虛擬社區(qū)知識共享的相關研究
        2.3.1 虛擬社區(qū)的概述
        2.3.2 知識共享
        2.3.3 虛擬社區(qū)知識共享的相關研究
    2.4 價值共創(chuàng)
        2.4.1 價值共創(chuàng)的定義
        2.4.2 以價值共創(chuàng)為理論基礎的相關研究
    2.5 本章小結
第三章 研究模型與假設
    3.1 研究模型的構建
    3.2 研究假設
        3.2.1 以環(huán)境因素作為刺激（S）
        3.2.2 以用戶共創(chuàng)價值作為有機體感知（O）
        3.2.3 以用戶持續(xù)參與意向作為響應（R）
    3.3 控制變量
    3.4 本章小結
第四章 研究設計與實施
    4.1 量表定義及開發(fā)
        4.1.1 量表定義
        4.1.2 量表設計
    4.2 問卷設計
    4.3 預調研信效度分析
        4.3.1 信度分析
        4.3.2 效度分析
    4.4 問卷發(fā)放與收集
    4.5 本章小結
第五章 實證分析
    5.1 描述性統計分析
        5.1.1 樣本統計特征
        5.1.2 測量題項統計分析
    5.2 信度分析
    5.3 效度分析
    5.4 結構方程模型
        5.4.1 結構方程模型的構建
        5.4.2 結構方程模型的擬合度評價
        5.4.3 路徑分析
    5.5 模型研究結果總結
第六章 研究結論分析和管理啟示
    6.1 研究結論與分析
    6.2 理論貢獻
    6.3 管理啟示
第七章 研究總結與展望
    7.1 研究工作總結
    7.2 研究創(chuàng)新點
    7.3 研究不足與展望
參考文獻
致謝
作者簡介
附錄

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本文編號：2880400