影响高校学生采纳社交媒体的共性因素研究

2018-03-15 10:22刘任烨范娇颖
图书馆 2018年3期
关键词:量表社交变量

赵 英 田 蜜 刘任烨 范娇颖

(四川大学公共管理学院信息管理技术系 成都 610064)

1 引言

大数据时代,社交媒体在人们的信息获取和交流中占据着非常重要的地位。随着社交媒体功能丰富化,高校图书馆需要把握学生采纳社交媒体的需求和动机,才能更好地利用社交媒体的特点提供服务。社交媒体发展迅速,满足用户沟通、娱乐、兴趣、工作等各个层次需求,已成为网民网络生活中不可缺少的一部分。从用户对社交媒体的使用频率来看,63.3%的用户每天都会使用社交媒体。其中即时通信(如QQ、微信等)的使用率最高,为90.7%,其次是以QQ空间、微博、人人网为代表的综合社交应用,使用率为69.7%。从社交用户的年龄结构来看,以40岁以下用户为主,占82.5%,其中20—29岁年龄段社交用户占32.9%,在整体人群中占比最大,这个年龄段中大部分为高校学生,高校学生已经成为社交媒体的重要群体[1],许多高校图书馆也将社交媒体应用到信息服务中[2-3]。社交媒体形式更加丰富,更新交替更加迅速,吸引了大量学者们对特定社交媒体的采纳行为进行研究,目前学者的研究主要针对特定社交媒体采纳模型的改进和扩展,如针对微信的研究,熊莎[4]在技术接受模型(TAM)的基础上,增加了感知趣味性和感知成本、感知风险等变量,结合网络外部性理论,发现网络外部性对微信采纳影响最大。王潇雨[5]使用技术接受模型,变量为认知易用性、认知有用性、主观规范和认知娱乐,并结合“使用与满足理论”进行研究,发现主观因素是影响微信采纳最重要的因素。除此之外,针对其他类型社交媒体的采纳研究又有所不同,比如吴云[6]以整合技术接受模型(UTAUT)为基础,研究政务社交媒体(政务微博)的采纳行为,使用的变量有感知可信性、绩效预期、焦虑、社会影响、社会评价和付出预期。从以上分析可以看出,现有文献主要是从不同角度出发对社交媒体采纳的影响因素进行研究,研究成果较为分散,且大多使用一种或两种特定的采纳模型进行研究,理论来源各有不同,研究变量没有统一的命名标准和规则。这些情况会导致同一变量出现不同命名的情况,如感知趣味性和认知娱乐,它们都是表示用户在使用社交媒体过程中感受到的愉悦性;另外也会导致不同变量间存在一定的交叉重叠现象,如在研究中常使用的感知风险和感知可信性,虽然感知风险涵盖内容较多一些,但两者都有用户感知到采纳对象的可靠性及安全程度的意思。总的来说,现有文献对社交媒体采纳的影响因素缺少系统化的梳理和研究,在这些研究文献中隐藏着各种有规律的信息和知识,因此本文以发现高校学生采纳社交媒体的影响因素为出发点,在众多有关采纳的研究文献中广泛收集信息技术及信息系统(IT/IS)个人采纳相关变量,进行知识发现,基于研究对象和社交媒体总体的特点提取出可能相关的变量,并构建影响因素概念模型。这些变量是在社交媒体研究中会考虑到的变量,故称为社交媒体采纳共性变量。通过对这些变量的总结,可以辅助相关研究者从整体上把握采纳社交媒体的影响因素,为社交媒体理论研究提供具有普适性的参考和指导。

2 社交媒体采纳相关理论

2.1 主要理论支撑

2.1.1 采纳理论历史及发展

最早的采纳理论来源于Fishbein和Ajzen[7]1975年提出的理性行为理论(Theory of Reasoned Action,TRA)。该理论指出个人行为可以通过行为意向推断,且受态度和主观规范影响。在TRA理论的基础上,结合期望、自我效能、行为决策、创新扩散等理论以及市场营销和人机交互方面的研究成果,Davis于1986年提出技术接受采纳模型(Technology Acceptance Model,TAM)[8],并提出感知有用性和感知易用性两个变量,引来了诸多学者的关注,其中有学者直接对模型发展及模型本身应用价值进行研究[9],有学者则通过增加外部变量对TAM模型进一步扩展[10-11],大批的研究成果使得模型的有效性在不同用户不同环境下都得到了充分的验证。但TAM和TRA理论都是假定人的行为是完全受其意志控制的,存在一定的局限性,因而后期有许多学者对其进行了深化研究。1991年Ajzen在TAM模型的基础上增加了感知行为控制这个影响因素,提出了计划行为理论(Theory of Planned Behavior,TPB)。Ajzen指出:“人的行为是由行为意向决定的,而行为意向是由态度、主观规范和感知的行为控制共同决定。”[12]此外还有一个有影响力的模型是任务技术匹配模型(Task-Technology Fit,TTF),Goodhue 和 Thompson 于1995年提出了该模型,任务技术匹配模型强调任务特征、技术特征与个人特征是影响个人绩效的重要前因,但其存在一个劣势:没有将任务技术匹配与用户的行为意向之间的关系考虑到研究中,无法反映出任务技术匹配是如何作用于个人行为的。同年Rogers提出创新扩散理论模型(Innovation Diffusion Theory, IDT) ,他认为客观上是否创新并不重要,重要的是采纳者在主观上是否认为其是创新,而采纳者眼中的创新是一种新产品、新实践或新事物[13]。

有学者还提出了扩展技术接受模型TAM2,技术采纳与利用整合理论UTAUT,基于价值的采纳模型(Value-based Adoption Mode,VAM)等。这些理论是在上述理论的基础上发展来的,所表述的思想在上述理论中都有一定的阐述,此处不再赘述。

2.1.2 其他变量相关理论

此外,采纳研究中涉及的外部变量相关理论相当丰富,由于篇幅限制,在此列出几个和社交媒体相关的主要理论。

社会认同理论最初由Tajfel提出,他提出当某个个体认识到他属于特定的社会群体,同时也认识到作为群体成员可以带给他情感和价值意义,那么就称之为社会认同[14]。

网络外部性理论,Rohlfs[15]于1974 年最先提出网络外部性的概念,Katz和Shapiro[16]在1985年进行了进一步的阐述,社交媒体的外部性已经得到证实,但对采纳的影响仍需讨论。

动机理论(Motivation,MM),Lou在2001年将动机定义为个体通过自我协调外部因素与内在要求,形成的激发、保持及促进行为活动朝向目标前进的内在动力[17]。近年来,动机理论广泛应用于网络虚拟社区、博客等研究中,但动机的选择有待进一步分析。

系统质量相关理论,最早出现在DeLone和McLean 1992年[18]提出的系统成功模型中。经过多年发展,系统质量、信息质量和服务质量使用最广,成为信息系统成功的评判维度,但由于研究对象的不同,对这三个变量的定义也不同。

感知风险理论,最初由Bauer 于1960年提出,指出消费者做出的任何行为都可能会产生无法确定的结果,而这些不确定的结果可能会给消费者带来不愉悦的感觉[19]。1967年Cunningham[20]提出了功能风险(经济、暂时性和成就)和心理风险(心理和社会);1972年Kaplan和Jacoby[21]又将其细分为财务风险、绩效风险、心理风险、身体风险、社会风险;随后时间风险、隐私风险也纳入到感知风险因素中。可以看出目前感知风险的构成因素研究有了一定的成果,但在社交媒体研究中对于感知风险的定义、构成等还未达成业界共识,仍需继续探索和不断验证。

畅理论,在有的文献中亦称为心流理论[22]或者畅爽理论[23]。早期畅理论主要研究内心动机,用来解释日常生活和工作中人们体会到的愉快感,随着信息系统的发展,畅理论在信息系统领域研究上同样体现了其良好的解释力。

2.2 相关变量梳理

基于以上研究理论,后人又不断加入新的变量进行研究。尤其是近5年来将采纳接受理论应用于社交媒体呈现热门状态,但是大多数社交媒体的采纳研究主要是扩展一种模型或整合两种模型,对社交媒体的研究也是针对特定的某一种媒体,对其影响因素的提出和证实的研究成果比较分散,不同的研究之间采用的研究变量和研究理论也不尽相同。为了全面挖掘社交媒体采纳的影响因素,本文对近年来采纳研究使用的变量进行梳理,以“采纳”“技术接受”“Adoption”“Technology acceptance”为关键词检索了近5年国内外发表在信息系统领域重要期刊上的IT/IS个人采纳相关的文献,除去相关度不高以及概念性和综述性的文献后,最终筛选出文献112篇,其中应用范围涵盖了电子商务、图书馆等领域的采纳研究,整理了出现三次以上的个人采纳研究理论和其变量,如表1所示:

表1 2009—2015年信息系统领域重要期刊三次以上变量

本文根据变量的定义范围、内容对象相似度等将以下变量归为5大类,如表2所示:

这些已有研究的模型和理论是本文研究的基础,而如此众多的影响因素中,可用于社交媒体采纳的影响因素具体有哪些?这需要结合高校学生和社交媒体的特点进一步筛选。

表2 2009—2015年信息系统领域重要期刊三次以上变量分类列表

3 社交媒体采纳影响因素模型设计

3.1 研究理论模型构建

社交媒体目前并无统一的定义,特别是随着移动互联网技术的发展,其功能更加丰富,但是我们可以归纳出社交媒体公认的一些特点:①技术和系统特征:与传统媒体相比,人们是通过网络进行交流互动,需要一定的技术支持;②交流联系平台:社交媒体的基础便是为用户提供各种互动和交流的服务;③个性化,自发传播:社交媒体给用户带来了极大参与空间,个人空间等功能的灵活性使其实现了个性化;④依附网络和用户关系圈,使得信息传播迅速、范围广、影响力大;⑤娱乐性:即用户在使用社交媒体时可以体会到趣味性和愉悦感;⑥消费特征:社交媒体作为一种商业产品,在使用过程中会涉及流量费用、功能费用等。结合上述社交媒体特征以及变量梳理(见表2),将变量提取分析后归纳为五个维度,分别为任务目标、阻碍因素、系统特征、社会影响和个人因素,以下将对各维度变量的内容及选择依据进行详细的描述。

任务目标:这一类变量主要用于描述用户对于产品本身的使用目标和期望,体现出产品的价值,最为常用的变量即感知有用性,与其类似的还有感知价值、感知绩效、绩效期望。作为一种新的信息技术,感知有用性是社交媒体采纳最为重要的因素[26],在TAM模型的基础上,部分研究者加入了“使用满足理论”和“动机理论”。随着社交媒体功能丰富化,高校图书馆需要把握学生采纳社交媒体的需求和动机,才能更好地利用社交媒体的特点提供服务。因此,本文将获取信息(求知动机)、关系维护(人际动机)、自我呈现(记录与表达动机)、娱乐放松(娱乐动机、感知娱乐、趣味性)以及畅理论纳入到采纳的影响因素中。括号内是其他理论中具有相近含义的因素变量。

阻碍因素:考虑到用户在接受新产品时会面临对自身使用该产品后受益与损失的衡量,因此在社交媒体采纳影响因素中阻碍因素也是不可忽略的因素,在结合感知风险理论以及类似的焦虑理论和感知成本理论的基础上,本文将阻碍因素提取为隐私风险、经济风险、时间风险和心理风险。具体分析如下:高校学生基本没有自己的经济来源,而社交媒体在使用中会产生一定的费用,可能成为图书馆社交媒体服务的限制因素[27],这就意味着其采纳行为可能存在着对经济风险的感知;另一方面,由于在使用社交媒体时,信息可能存在被盗用或泄露的风险,即隐私风险;而从尝试使用社交媒体到完全掌握需要一定时间,使用时也会占据用户部分时间,这就意味着感知时间风险也可能成为影响采纳行为的因素;同时,目前正处于信息爆炸的时代,使用社交媒体时无法避免干扰信息和无用信息,用户对采纳存在担忧和焦虑感,即心理风险。

系统特征:这一类变量描述的是产品本身的客观属性,它们是客观存在的硬性条件,会直接影响用户对产品的体验,因此在一定程度上可能会作用于用户对产品的认知和判断。本文选择的变量为感知易用性、系统质量、信息质量、服务质量和相对优势。其中系统质量、信息质量、服务质量三个维度在电子商务系统、图书馆系统和计算机领域的采纳研究中都得到了证实[28-29]。感知易用性,类似的有易用期望(努力期望)以及“可用性理论”的部分变量[30],在社交媒体的研究中已大量得到证实。由社交媒体的定义可以看出,社交媒体提供的服务需要依附于网络平台,移动社交媒体还需要手机硬件的支持,对系统质量存在一定要求。同时,在使用社交媒体时涉及系统与用户的沟通、交互和信息传达,因而信息质量也将成为用户采纳意向的影响因素。此外,社交媒体所提供的如:软件升级、用户使用指南等方面的服务也是用户在采纳中可能考虑的一部分,即服务质量也是影响用户采纳意向的因素。由于社交媒体同类商品较多,竞争强度大,因而本文将创新扩散理论模型(DIO模型)提出的相对优势也纳入到采纳的影响因素中。

社会影响:这一类变量体现的是外界环境因素对于社交媒体采纳的影响。高校学生由于校园内联系相对紧密,易受到周围群体的影响,因此高校图书馆的应用研究中对社会影响的研究也不可忽视[31]。本文综合了网络外部性理论、社会认同理论及他人研究模型中的社会影响因素提出了四个变量:网络外部性、主观规范、形象品味和社会认同。社会认同理论表明人不是作为单独的个体存在,人的行为会受到环境和周围群体的影响,因此本研究将社会认同作为研究变量考虑在内。社交媒体的特点之一就是聚集了大量的用户群体,其外部性的特点已经在之前的研究中被证实。社交媒体作为一种提供社交服务基础的工具,关系是用户的纽带,用户难免会受到周围人的影响,因此主观规范不能忽视。另一方面,社交媒体的基础服务提供了一个交流互动的公共平台。参与的人本身就构成了一个群体,群体间因为某种联系(如共同的兴趣等)聚集在一起,群体的特征往往赋予了使用者个人的形象特征。高校学生作为一个年轻的社会群体,个性独立、追求时尚,产品的形象品味可能影响最终的采纳意向。

个人因素:这一类变量体现的是个体本身的特性对采纳社交媒体的影响。作为新时代的年轻群体,高校学生群体在具有一定共同性的同时更加追求个性化。本研究选择了自我效能、个人创新、相容性和经验作为研究变量。首先,自我效能与便利条件和促成因素的核心概念相似,当用户感知到自己有能力、有资源使用社交媒体时,他有可能更乐意使用该社交媒体,这在大部分学者的研究中已经证实。社交媒体的使用需要用户有一定的条件,如网络性能等。微信一类的移动应用,还需要用户有智能手机或者平板电子设备的支持。个人创新(好奇心、感知创新、计算机革新、IT创新)体现了个人对新技术的态度,社交媒体作为一种新事物的出现,个人的好奇心驱使强度可影响到最终的采纳。每一种社交媒体的出现都给了用户一种新的体验,而这种定位和体验是否与用户的价值观和习惯相匹配,能否促使用户决定使用它,这就是相容性的意义所在。有时用户面临的可能是一系列新技术的重新学习,是否有使用类似技术的经验可能会影响用户的采纳。

综上所述,本研究提出的高校学生采纳社交媒体的影响因素模型如图1所示,该研究模型共包含了25个一阶变量,涵盖了近年来常用于各类社交媒体研究中的主要变量,依据一阶变量各自的定义范围和特点,归纳为任务目标、阻碍因素、系统特征、社会影响和个人因素五个构面,每个构面分别用一个高阶变量来概括其共同特征,因变量为社交媒体的采纳意向。

图1 高校学生采纳社交媒体影响因素模型

该模型的提出从整体上概括了大学生社交媒体采纳的影响因素,可以以此模型为依据,在进行社交媒体研究时根据所需选择适当的影响因素来研究;同时也可以选取不同构面的影响因素,对一阶变量之间的关系进行深入分析。

3.2 变量测量问项设计

3.2.1 任务目标类变量测量问项

感知有用性是指用户感知到采纳社交媒体带来的好处;娱乐放松是指用户感知到采纳社交媒体可以获得的快乐和轻松感;畅理论是指用户感知使用社交媒体可以有一种沉浸在其中畅快的感觉;获取信息、关系维护和自我呈现是指用户感知到使用社交媒体可以用来满足自己对应需求的程度;参考Wolfradt U,Doll[32],Matsuba[33]相关测量量表并结合社交媒体和大学生的特点,修正后得出的变量测量量表如表3所示;

表3 任务目标相关变量测量量表

3.2.2 阻碍因素类变量测量问项

隐私风险是指个体感知在使用社交媒体工具时对隐私泄露的担忧;时间风险是指个体感知在使用社交媒体工具时会耗费大量时间的担忧;经济风险是指个体感知在使用社交媒体工具时会增加很多费用的担忧,如流量费等;心理风险是指个体感知在使用社交媒体工具可能会让其困扰的程度。参考Cunningham[34],Stone[35]相关测量量表修正后得出的变量测量量表如表4所示:

表4 阻碍因素相关变量测量量表

3.2.3 系统特征类测量问项

这里的系统质量是指个体感知社交媒体工具的可靠性、可访问性等系统基本性能的优劣程度;信息质量是指个体感知的社交媒体信息展示方式,准确性、及时性的优劣程度;服务质量是指在社交媒体服务过程中服务提供者和用户间互动,以增强用户体验的优劣程度;相对优势是指个体感知到产品不能被其他产品替代的程度;感知易用性是指用户对产品本身容易使用程度的感知。参考黎斌[36],Davis,Bagozzi[37]等相关测量量表修正后得出的变量测量量表如表5所示:

表5 系统特征相关变量测量量表

3.2.4 社会影响类变量测量问项

网络外部性是指随着社交媒体服务个体用户使用数量和活跃度的变化,给个体用户带来的效用也随着上升的程度;信任是指个体对社交媒体服务供应商及所提供服务的信任程度;形象品味是指个体感知使用社交媒体能提升自己形象,代表时尚和不落伍的程度;主观规范是指重要的人对使用社交媒体的观点对其最终采纳社交媒体的影响程度;社会认同是指个体感知到自己属于使用该社交媒体工具的群体,认识到作为该群体的成员带来的情感和价值意义。参考Tao Zhoua, Yaobin Lu[38],李柱[39],Moore, G., Benbasat[40]等相关测量量表修正后得出的变量测量量表如表6所示:

表6 系统特征相关变量测量量表

社会认同当我的社交圈都在使用该社交媒体时,我也会使用它我觉得成为该社交媒体的粉丝感觉很好我可以很好地与其他社交媒体用户的交流互动我觉得自己在该社交媒体的使用中扮演着重要角色形象品味使用该社交媒体是一种不落伍的表现使用该社交媒体可以提升我的影响力使用该社交媒体平台,可以提高我在交际圈中的重要性信任我相信该社交媒体提供的服务是不会突然中断的我觉得该社交媒体不会恶意损害使用者的利益我相信该社交媒体的服务提供商是合法正规的主观规范和我一样的年轻人都使用该社交媒体在平时的生活学习中大家都倾向于使用该社交媒体交流对我很重要的家人、朋友支持我使用该社交媒体

3.2.5 个人因素类变量测量问项

自我效能是指个体对自己能否掌握使用社交媒体的信念;个人创新性是指个体对新的信息技术愿意尝试的程度;相容性是指社交媒体与个体的价值观、生活方式、使用习惯和需要匹配的程度;态度是指个体对社交媒体本身的积极评价促使其使用该社交媒体的程度;经验是指曾经有使用过类似产品的经验促使其使用该社交媒体的程度。参考Kuo, Ying Feng[41],方针[42]等人相关测量量表修正后得出的变量测量量表如表7所示:

表7 个人因素相关变量测量量表

3.2.6 社交媒体采纳意向测量问项

采纳意向是用户愿意使用社交媒体的程度。本文参考董文鸳[43]等人相关测量量表修正后得出的变量测量量表如表8所示:

表8 个人因素相关变量测量量表

以上提出的82个测量项均建立在已有的理论基础上,参考了来源于各个领域的量表问项,并根据大学生采纳社交媒体的特点进行了整理和修订。该测量项可以作为大学生采纳社交媒体影响因素理论模型的变量测量参考,也可以为以后的研究者对变量的理解以及变量间关系的研究起到促进作用。相关领域的研究人员可以依据给出的测量量表快速切入到对模型变量的进一步检测和研究中。

4 结语

本文在分析前人理论的基础上,对近年来在电子商务领域、图书馆领域和信息技术领域等多个领域的个人采纳研究理论模型变量进行了总结分析,结合大学生和社交媒体的特点,挖掘出了25个相关变量项,从任务目标、阻碍因素、系统特征、社会影响和个人因素五大方面对高校学生采纳意向影响因素进行了全面的分析,最终发现了共性影响因素理论模型,并针对每个变量构造了相应的测量量表,本文所给出的详细的变量定义和测量量表可供相关研究者在未来研究中参考和应用。整个研究体现了对个人采纳理论变量从“整合”到“分类”,从“全面理解”到“具体应用”的过程。一方面,模型的提出是对社交媒体影响因素的全面概要,而不是单独针对某一个社交媒体,提出的影响因素和测量量表具有一定的普适性,可以辅助相关研究人员理解社交媒体采纳的整体结构。以后的研究者在进行特定社交媒体的采纳研究时,可以以此模型为基础,依据具体研究对象的特点和研究目标筛选出适合的变量进行验证和分析。另一方面,本文的研究通过对近年来个人采纳研究理论和变量的梳理分析,对概念、范围相似的变量作了整合分类处理,有利于相关研究者对于采纳理论和变量的认知和应用,为以后的理论和变量的筛选提供参考。本文所研究的重点是对影响采纳意向的因素整理分析,并未对变量间关系进行分析,这有待后续进一步深入探索。

(来稿时间:2017年5月)

1. 中国互联网络信息中心.CNNIC《2015年中国社交应用用户行为研究报告》[EB/OL]. http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/sqbg/201604/P020160722551429454480.pdf.

2. 马大艳, 李学静, 陈虹暻. 高校图书馆微信服务现状分析及发展对策——基于“985工程”大学图书馆的调研[J]. 图书馆工作与研究, 2015, 1(3):33-37.

3. 黄国凡, 肖铮. 图书馆新媒体服务的实践与思考——以厦门大学图书馆为例[J]. 情报资料工作, 2014(6):85-88.

4. 熊莎. 国内移动社交用户使用意愿的影响因素研究[D].北京邮电大学, 2013.

5. 王潇雨. 微信使用者使用行为及意图探讨[D]. 兰州大学, 2013.

6. 吴云, 胡广伟. 政务社交媒体的公众接受模型研究[J].情报杂志, 2014(2):177-182.

7. Fishbein M, Ajzen I. Belief, Attitude, Intention and Behaviour: an introduction to theory and research[J]. Philosophy &Rhetoric, 1975, 41(4):842-844.

8. Davis F D. A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems : theory and results[J].Mit Sloan School of Management, 1985: 233-250.

9. 孙建军, 成颖, 柯青. TAM模型研究进展——模型演化 [J]. 情报科学 , 2007, 25(8):1121-1127.

10. 黎利. B2C电子商务个人采纳意向的影响因素研究[D]. 中南大学, 2007.

11. Wang Z. Exploring the Intrinsic Motivation of Hedonic Information Systems Acceptance: Integrating Hedonic Theory and Flow with TAM[M]Intelligent Computing and Information Science.Springer Berlin Heidelberg,2011:722-730.

12. Ajzen, Icek. The theory of planned behavior [J]. Organizational Behavior&Human Decision Processes, 1991, 50(2):179-211.

13. Rogers E M. Diffusion of Innovations. 4th edition[M]//Diffusion of innovations /. Free Press, 1995:866-879.

14. Tajfel H., Billig M.G. , Bundy R. P. , et al. Social categorization and intergroup behaviour[J]. European Journal of Social Psychology, 1971, 1(2):149-178.

15. Rohlfs Jeff.A Theory of Interdependent Demand for a Communications Service[J].The Bell Journal of Economics and Management Science, 1974, 5(1):16-37.

16. Katz M.,Shapiro c..Technology adoption in the presence of network externalities[J]. Journal of Political Economy, 1985, 94:822-841.

17. Lou H, Luo W, Strong D. Perceived critical mass effect on groupware acceptance[J]. European Journal of Information Systems,2000, 9(2):91-103.

18. Delone W H, Mclean E R. Information systems Success:The quest for the dependent variable[J]. Information Systems Research, 1992, 3(3):60-95.

19. Bauer RA.Consumer behavior as risk taking[C]//Hancock RS.Dynamic Marketing for a Changing World.Proceeding of the 43th Conference of American Marketing Association, 1960:389-398.

20. Cunningham S M. The Major Dimensions of Perceived Risk[M]. Consumer Behavior, 1967:82-101.

21. Kaplan LB,Szybillo GJ, Jacoby J..Components of perceived risk in product purchase:cross-validation.[J].Journal of applied Psychology, 1974, 59(3):287-291.

22. 李晶, 王文韬. 心流体验理论在网络信息行为领域的应用[J]. 情报资料工作, 2015(2):62-66.

23. 李彦娜. 关于移动社交网络的用户行为影响因素研究[D]. 东北财经大学, 2012.

24. Lee J H, Song C H. Effects of trust and perceived risk on user acceptance of a new technology service[J]. Social Behavior &Personality An International Journal, 2013, 41(4):587-597.

25. 张楠, 郭迅华, 陈国青. 信息技术初期接受扩展模型及其实证研究[J]. 系统工程理论与实践, 2007, 27(9):123-130.

26. 陈攀. 基于移动互联网的微信用户采纳研究[D]. 华中科技大学, 2012.

27. 邓李君, 杨文建. 基于移动图书馆发展影响因素的平台功能分析[J]. 情报资料工作, 2014(2):95-98.

28. 吴艳, 占南, 罗毅. 用户接受视角下高校开放课程资源使用意愿模型构建研究[J]. 图书馆学研究, 2014(18):69-76.

29. 曹越, 毕新华. 云存储服务用户采纳影响因素实证研究 [J]. 情报科学, 2014(9):137-141, 146.

30. IS09241-11. Ergonomic Requirements for Office Work with Visual Display Terminals-Part 11:Guidance on Usability[S],IS09241-11, 1994.

31. 吴雪敏. 手机图书馆大学生采纳行为影响因素研究[J]. 情报探索, 2014(6):10-13.

32. Wolfradt U, Doll J. Motives of adolescents to use the Internet as function of personality traits, personal and social factors[J]. Journal of Educational Computing Research, 2001, 24(1): 13-27.

33. Matsuba M K. Searching for self and relationships online[J]. Cyber Psychology & Behavior, 2006, 9(3):275-284.

34. Cunningham S M. The Major Dimensions of Perceived Risk[M]. Consumer Behavior, 1967:82-101.

35. Stone R.N., Gronhaun K. Perceived risk: considerations for the marketing discipline[J]. European Journal of Marketing,1993, 27(3):39-50.

36. 黎斌. 微博用户持续使用意愿影响因素研究——基于期望确认理论的视角[D]. 浙江大学, 2012.

37. Davis F D, Bagozzi R P, Warshaw P R. Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace[J]. Journal of Applied Social Psychology,1992, 22(14):1111-1132.

38. Tao Zhoua, Yaobin Lu. Examining mobile instant messaging user loyalty from the perspectives of network externalities and flow experience[J]. Computers in Human Behavior, 2011, 27:883-889.

39. 李柱. 大学生移动商务采纳意向的影响因素研究[D].中南大学, 2010.

40. Moore G C, Benbasat I. Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation[J]. Pediatrics, 1991, 2(3):192-222.

41. Kuo Y F, Yen S N. Towards an understanding of the behavioral intention to use 3G mobile value-added services[J].Computers in Human Behavior, 2009, 25(1):103-110.

42. 方针. 用户信息技术接受的影响因素模型与实证研究[D]. 复旦大学, 2005.

43. 董文鸳. 科研人员对Google Scholar的采纳行为及启示 [J]. 图书与情报, 2014(4):11-16.

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