用戶主觀幸福感對知識付費行為影響的路徑分析
發(fā)布時間:2021-07-24 07:28
2016年被認為是“知識付費元年”,各大知識付費平臺在這一年紛紛推出付費產(chǎn)品,如語音問答平臺“分答”和知識產(chǎn)品“得到”等,大量用戶和資本的進入加速了知識付費產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,知識付費被業(yè)界認為是一種有價值且可持續(xù)的內(nèi)容變現(xiàn)模式。但是,當前知識付費平臺仍然存在著用戶復(fù)購率低、完課率低等問題,“幾分鐘學(xué)會XXX”系列課程也受到了多方詬病,“群體焦慮”被當作知識付費的營銷噱頭,社會及網(wǎng)絡(luò)上也一直流傳著“販賣焦慮”“消費情感”的質(zhì)疑。因此,探討用戶主觀幸福感對知識付費行為的影響對了解用戶付費原因,提升用戶體驗,完善付費內(nèi)容,提升平臺營收,以及促進知識付費產(chǎn)業(yè)健康持續(xù)發(fā)展都具有迫切的現(xiàn)實意義。本研究依據(jù)技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),探討用戶主觀幸福感對知識付費行為的影響,分析用戶主觀幸福感對知識付費的行為意向是否存在顯著影響及如何影響,以及用戶的感知有用性與感知易用性在用戶主觀幸福感對知識付費的行為意向影響中,是否具有增強或削弱的中介作用。本研究采用深度訪談和問卷調(diào)查兩種研究方法。首先,就知識付費用戶的使用情緒與使用行為與受訪者進行深度訪談,進行探索研...
【文章來源】:廣東外語外貿(mào)大學(xué)廣東省
【文章頁數(shù)】:102 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
理論研究模型
50RMSEA值<0.08SRMR<0.05GFI>0.90以上AGFI值>0.90以上增值適配度指數(shù)NFI>0.90以上IFI>0.90以上RFI>0.90以上TLI>0.90以上簡約適配度指數(shù)PGFI>0.50以上PNFI>0.50以上4.4.1積極情緒潛變量驗證性因子分析由表4-13可知,積極情緒潛變量模型中絕對適配指數(shù)和增值適配指數(shù)基本滿足評價指標。CFA驗證性因子分析中,如圖4-1所示,4個題項的標準化因子載荷量均>0.5,表示題項對于量表具有較好的解釋能力。由表4-14可知組合信度0.807>0.7,AVE=0.512>0.5,說明量表的組合信度和收斂效度良好。圖4-1積極情緒驗證性因子分析模型(CFA)表4-13積極情緒量表驗證因子分析的模型參數(shù)估計表(N=572)統(tǒng)計檢驗量評價指標適配的標準或臨界值檢驗結(jié)果數(shù)據(jù)絕對適配度指數(shù)CMIN/DF值1.0-5.0之間4.763X2值P>0.05(未達到顯著水平)0.009RMR值<0.050.016RMSEA值<0.080.081SRMR<0.050.0195
51GFI>0.90以上0.992AGFI值>0.90以上0.960增值適配度指數(shù)NFI>0.90以上0.987IFI>0.90以上0.989RFI>0.90以上0.960TLI>0.90以上0.968表4-14積極情緒驗證性因子分析結(jié)果潛變量題項未標準化回歸系數(shù)標準化回歸系數(shù)S.E.C.R.AVE組合信度積極情緒PE110.7260.5120.807PE21.20.7240.08214.571PE31.0940.7320.07514.671PE41.0510.6830.07513.9384.4.2消極情緒潛變量驗證性因子分析如圖4-2所示,CFA驗證性因子分析中,5個題項的標準化因子載荷量均大于0.5,表示題項對于量表具有較好的解釋力。由表4-16可知,組合信度=0.831>0.7,AVE=0.502>0.5,量表的組合信度與收斂效果良好。但在絕對適配指數(shù)中,見表4-15,CMIN\df=11.241>5.0,RMSEA=0.134>0.08,AGFI=0.885<0.90,大于評價指標的適配指數(shù),說明消極情緒的模型擬合度有待進一步優(yōu)化。圖4-2消極情緒驗證性因子分析模型(CFA)表4-15消極情緒量表驗證因子分析的模型參數(shù)估計表(N=572)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]焦慮心境下閱讀與購書行為悖離的現(xiàn)象研究[J]. 雷蕾. 出版發(fā)行研究. 2019(07)
[2]認知與情感交互效應(yīng)對消費者綠色購買意愿的影響[J]. 盛光華,解芳,龐英. 商業(yè)研究. 2019(06)
[3]“知識焦慮”緣何而生[J]. 匡文波. 人民論壇. 2019(03)
[4]在線問答社區(qū)用戶知識付費意愿影響因素實證研究[J]. 趙菲菲,渠性怡,周慶山. 情報資料工作. 2019(01)
[5]平臺機制與用戶意愿:知識付費的兩大要素解析[J]. 彭蘭. 中國編輯. 2018(11)
[6]知識付費發(fā)展現(xiàn)狀與未來展望[J]. 沈嘉熠. 中國編輯. 2018(11)
[7]從需求到體驗:用戶在線知識付費行為的影響因素[J]. 杜智濤,徐敬宏. 新聞與傳播研究. 2018(10)
[8]新一代知識問答平臺中提問者付費意愿的影響因素探究[J]. 趙宇翔,劉周穎,宋士杰. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(08)
[9]知識付費時代媒介焦慮營銷的困境研究[J]. 王瑾. 出版廣角. 2018(13)
[10]用戶在線知識付費行為研究——基于計劃行為理論[J]. 李鋼,盧艷強,滕樹元. 圖書館學(xué)研究. 2018(10)
本文編號:3300216
【文章來源】:廣東外語外貿(mào)大學(xué)廣東省
【文章頁數(shù)】:102 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
理論研究模型
50RMSEA值<0.08SRMR<0.05GFI>0.90以上AGFI值>0.90以上增值適配度指數(shù)NFI>0.90以上IFI>0.90以上RFI>0.90以上TLI>0.90以上簡約適配度指數(shù)PGFI>0.50以上PNFI>0.50以上4.4.1積極情緒潛變量驗證性因子分析由表4-13可知,積極情緒潛變量模型中絕對適配指數(shù)和增值適配指數(shù)基本滿足評價指標。CFA驗證性因子分析中,如圖4-1所示,4個題項的標準化因子載荷量均>0.5,表示題項對于量表具有較好的解釋能力。由表4-14可知組合信度0.807>0.7,AVE=0.512>0.5,說明量表的組合信度和收斂效度良好。圖4-1積極情緒驗證性因子分析模型(CFA)表4-13積極情緒量表驗證因子分析的模型參數(shù)估計表(N=572)統(tǒng)計檢驗量評價指標適配的標準或臨界值檢驗結(jié)果數(shù)據(jù)絕對適配度指數(shù)CMIN/DF值1.0-5.0之間4.763X2值P>0.05(未達到顯著水平)0.009RMR值<0.050.016RMSEA值<0.080.081SRMR<0.050.0195
51GFI>0.90以上0.992AGFI值>0.90以上0.960增值適配度指數(shù)NFI>0.90以上0.987IFI>0.90以上0.989RFI>0.90以上0.960TLI>0.90以上0.968表4-14積極情緒驗證性因子分析結(jié)果潛變量題項未標準化回歸系數(shù)標準化回歸系數(shù)S.E.C.R.AVE組合信度積極情緒PE110.7260.5120.807PE21.20.7240.08214.571PE31.0940.7320.07514.671PE41.0510.6830.07513.9384.4.2消極情緒潛變量驗證性因子分析如圖4-2所示,CFA驗證性因子分析中,5個題項的標準化因子載荷量均大于0.5,表示題項對于量表具有較好的解釋力。由表4-16可知,組合信度=0.831>0.7,AVE=0.502>0.5,量表的組合信度與收斂效果良好。但在絕對適配指數(shù)中,見表4-15,CMIN\df=11.241>5.0,RMSEA=0.134>0.08,AGFI=0.885<0.90,大于評價指標的適配指數(shù),說明消極情緒的模型擬合度有待進一步優(yōu)化。圖4-2消極情緒驗證性因子分析模型(CFA)表4-15消極情緒量表驗證因子分析的模型參數(shù)估計表(N=572)
【參考文獻】:
期刊論文
[1]焦慮心境下閱讀與購書行為悖離的現(xiàn)象研究[J]. 雷蕾. 出版發(fā)行研究. 2019(07)
[2]認知與情感交互效應(yīng)對消費者綠色購買意愿的影響[J]. 盛光華,解芳,龐英. 商業(yè)研究. 2019(06)
[3]“知識焦慮”緣何而生[J]. 匡文波. 人民論壇. 2019(03)
[4]在線問答社區(qū)用戶知識付費意愿影響因素實證研究[J]. 趙菲菲,渠性怡,周慶山. 情報資料工作. 2019(01)
[5]平臺機制與用戶意愿:知識付費的兩大要素解析[J]. 彭蘭. 中國編輯. 2018(11)
[6]知識付費發(fā)展現(xiàn)狀與未來展望[J]. 沈嘉熠. 中國編輯. 2018(11)
[7]從需求到體驗:用戶在線知識付費行為的影響因素[J]. 杜智濤,徐敬宏. 新聞與傳播研究. 2018(10)
[8]新一代知識問答平臺中提問者付費意愿的影響因素探究[J]. 趙宇翔,劉周穎,宋士杰. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(08)
[9]知識付費時代媒介焦慮營銷的困境研究[J]. 王瑾. 出版廣角. 2018(13)
[10]用戶在線知識付費行為研究——基于計劃行為理論[J]. 李鋼,盧艷強,滕樹元. 圖書館學(xué)研究. 2018(10)
本文編號:3300216
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