當(dāng)前突發(fā)事件的頻發(fā)不僅給人們的生命財(cái)產(chǎn)造成了嚴(yán)重的損失,并且也影響了社會(huì)的和諧穩(wěn)定,尤其隨著社交媒體的廣泛使用,突發(fā)事件的影響被無限放大,政府作為輿情調(diào)控的主體,需要借助社交媒體進(jìn)行溝通、交流,從而調(diào)控輿情的演進(jìn)來化解危機(jī)。當(dāng)前環(huán)境下政府需要轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的角色意識(shí),參與到輿情當(dāng)中,了解網(wǎng)民的情緒變化和行為方式,進(jìn)行智能化地危機(jī)管理。本研究從實(shí)際出發(fā),結(jié)合突發(fā)事件這一情境,探索影響微博用戶持續(xù)使用微博獲取信息意愿的因素及因素之間的內(nèi)在聯(lián)系,“持續(xù)使用意愿”是抽象概念,無法直接測量,結(jié)構(gòu)方程模型被認(rèn)為是測量抽象概念的很好的方法,本研究基于UTAUT和ECM模型,確定了績效期望、努力期望、社會(huì)影響、感知信任、期望確認(rèn)度、滿意度、持續(xù)使用意愿、使用行為8個(gè)變量,提出了若干假設(shè),構(gòu)建了突發(fā)事件情境下微博用戶持續(xù)獲取信息行為的影響因素模型,運(yùn)用調(diào)查問卷和結(jié)構(gòu)方程法,通過問卷調(diào)查收集了數(shù)據(jù),在AMOS中對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,驗(yàn)證假設(shè)。數(shù)據(jù)研究結(jié)果表明持續(xù)使用意愿對使用行為產(chǎn)生顯著正向影響;期望確認(rèn)度對滿意度、感知信任、績效期望產(chǎn)生顯著正向影響;績效期望、努力期望、社會(huì)影響、滿意度對持續(xù)使用意愿產(chǎn)生顯著正向影響... 

【文章來源】：東北師范大學(xué)吉林省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究框架

圖 2 UTAUT 模型用者相信這種信息技術(shù)系統(tǒng)在多大程度上測因素，按照性別和年齡劃分，對男性和TAUT 模型的教師的研究實(shí)踐中表明績效期EE)是指個(gè)體使用此信息技術(shù)系統(tǒng)所需付出響，并僅在開始的時(shí)候表現(xiàn)地尤為突出。G，在使用社交媒體相對較少努力的老年人

愿增加呈正相關(guān)，缺乏使用社交媒體的原因包括雇教育者難以使用社交媒體，以及認(rèn)為社交媒體不會(huì)了是否、為什么以及如何使用社交媒體進(jìn)行交流和這方面的研究成果，基于對 51 位信息科學(xué)與技術(shù)，發(fā)現(xiàn)影響學(xué)者使用社交媒體意圖和使用的因素，UT)第一個(gè)使用 UTAUT 來解釋社交媒體的學(xué)術(shù)使用查獲取數(shù)據(jù)，構(gòu)建模型，采用整合型技術(shù)接受和在一個(gè)發(fā)展中國家的影響，評估了各因素對采用移和方向，研究結(jié)果表明，文化水平和國家水平的差]。Alawadhi 等采用統(tǒng)一的技術(shù)接受與使用理論(U探討決定發(fā)展中國家(科威特)采用電子政務(wù)服務(wù)的向受績效期望、努力期望和同伴的影響，便利條件務(wù)的情況[29]。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新媒體環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)輿情特征量及行為規(guī)律研究——基于信息生態(tài)理論[J]. 趙丹,王晰巍,李師萌,張柳.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2017(12)
[2]面向閱讀推廣的微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為預(yù)測[J]. 田磊,任國恒,王偉.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2017(11)
[3]應(yīng)急知識(shí)管理、組織記憶與即興決策能力提升機(jī)理及路徑研究[J]. 李振華,薛耀文.  科技管理研究. 2017(20)
[4]新媒體環(huán)境下移動(dòng)學(xué)習(xí)用戶信息共享行為研究[J]. 郭宇,王晰巍,李婧雯,段其姍.  圖書情報(bào)工作. 2017(15)
[5]圖書館移動(dòng)閱讀用戶接納行為影響因素研究[J]. 徐愷英,崔偉,洪旭東,王晰巍.  圖書情報(bào)工作. 2017(15)
[6]政府電子信息服務(wù)質(zhì)量與公眾持續(xù)使用意愿關(guān)系實(shí)證研究[J]. 楊菲,高潔.  圖書情報(bào)工作. 2017(17)
[7]融入情感差異和用戶興趣的微博轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測[J]. 唐曉波,羅穎利.  圖書情報(bào)工作. 2017(09)
[8]面向突發(fā)事件的微信輿情生態(tài)治理研究[J]. 夏一雪,蘭月新,李昊青,吳翠芳,張秋波.  現(xiàn)代情報(bào). 2017(05)
[9]突發(fā)事件輿情信息生態(tài)鏈系統(tǒng)的協(xié)同演化機(jī)理研究[J]. 孫振良,宋紹成.  情報(bào)科學(xué). 2017(05)
[10]突發(fā)事件中的政務(wù)微博網(wǎng)絡(luò)輿論引導(dǎo)能力研究——以2016武漢暴雨為例[J]. 陳璟浩.  情報(bào)探索. 2017(01)



本文編號(hào)：2947650