社会性网络服务用户使用意图影响因素研究

发布时间：2017-09-11 20:07

  本文关键词：社会性网络服务用户使用意图影响因素研究

  更多相关文章： 社会性网络服务 技术接受模型 任务-技术匹配模型 个人创新性

【摘要】：随着信息技术的发展,互联网已从最初的Web1.0时代发展到Web2.0时代。在Web2.0时代,社会性网络服务(Social Networking Service,SNS)是最为流行的互联网产品,同时也是以网站为载体,通过为用户提供各种交互功能,帮助用户拓展社交圈的享乐型信息系统,比如:人人网(校内网)、开心网和Facebook等。源于六度分割理论(Six Degrees of Separation),SNS打破时间和地域限制,具有个性化、互动性及社会性的特点。SNS是以促进人与人之间交流互动为目标的新型的电子商务模式,此模式在未来的信息技术行业扮演着举足轻重的角色。 目前,我国SNS拥有良好的政治环境、稳定的经济环境、庞大的用户群体和成熟的信息技术等条件,发展势头相当迅猛,市场前景良好。同时,国外的许多SNS相继进入我国市场。然而相对欧美和其他发达地区,我国SNS兴起较晚,同时仍属于新鲜事物,同质现象严重,且用户接受度还不高。随着该行业的深入发展和业内竞争的加剧,SNS提供商应了解影响用户接受的原因,以其设计和开发出符合用户接受的服务产品。因此,探究用户对社会性网络服务使用意图的影响因素,并为我国SNS提供商提供参考建议,具有重要的实践意义和理论意义。 本文在技术接受模型(TAM)、计划行为理论(TPB)和任务-技术匹配模型(TTF)理论基础上,以SNS用户使用意图为研究对象,从“任务技术匹配”视角研究SNS用户使用意图的影响因素,并通过“个人创新性”(Individual Innovativeness,INN)将用户划分为高创新群体和低创新群体,研究这些因素在不同用户群体中的差异。通过文献阅读和问卷调查,采用结构方程模型思想,运用SPSS17.0和AMOS7.0软件进行数据分析,本文获得一些有意义的结论,并取得三点创新。 (1)通过“任务技术匹配”角度探讨SNS用户使用意图的影响因素,得到更具有针对性的结论; (2)“任务技术匹配”对“感知有用性”和“感知易用性”的影响在不同群体上有差异,取得为SNS推广人员进行推广的新思路; (3)“任务技术匹配”影响因子的探究,验证影响因子(互动性和个性化)对“任务技术匹配”的重要影响,对“任务技术匹配”现有研究形成补充。 通过上述分析,本文针对我国社会性网络服务发展提出参考建议,并希望为我国社会性网络服务用户接受方面提供实践基础。
【关键词】：社会性网络服务 技术接受模型 任务-技术匹配模型 个人创新性
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：C931.6
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-20
• 第一节 研究背景与问题10-13
• 一、研究背景10-12
• 二、问题提出12-13
• 第二节 SNS 简介13-17
• 一、SNS 概念13-16
• 二、SNS 类别16-17
• 第三节 研究方法17-18
• 第四节 论文框架18-20
• 第二章 文献综述20-38
• 第一节 技术接受理论研究综述20-26
• 一、理性行为理论20-22
• 二、计划行为理论22-23
• 三、技术接受模型23-26
• 四、小结26
• 第二节 任务-技术匹配模型研究综述26-31
• 一、任务-技术匹配模型26-28
• 二、技术接受与任务-技术匹配整合模型28-31
• 三、小结31
• 第三节 SNS 用户接受研究综述31-37
• 一、SNS 网站用户接受31-33
• 二、享乐型信息系统（HIS）用户接受33-34
• 三、其它相关领域用户接受34-35
• 四、小结35-37
• 第四节 综述小结37-38
• 第三章 研究模型与假设38-48
• 第一节 研究模型的提出38-40
• 第二节 变量定义与假设40-48
• 一、TAM 变量及其假设40-42
• 二、感知娱乐性及其假设42-43
• 三、TPB 变量及其假设43-44
• 四、TTF 变量及其假设44-47
• 五、控制变量47-48
• 第四章 研究设计与数据收集48-62
• 第一节 问卷设计48-49
• 第二节 变量问项设计49-53
• 一、TAM 变量49-50
• 二、感知娱乐性变量50
• 三、TPB 变量50-51
• 四、TTF 变量51-52
• 五、控制变量52-53
• 第三节 初测问卷53-61
• 一、初测问卷发放与回收53
• 二、初测问卷信度分析53-55
• 三、初测问卷效度分析55-59
• 四、最终问卷形成59-61
• 第四节 数据收集61-62
• 第五章 数据分析62-81
• 第一节 描述性统计分析62-64
• 第二节 样本信度分析和正态分布检验64-66
• 第三节 测量模型检测66-72
• 一、结构方程模型简介66
• 二、验证方法66-67
• 三、“任务技术匹配”测量模型分析67-69
• 四、“任务特性”与“技术特性”测量模型分析69-70
• 五、技术接受模型测量模型分析70-72
• 第四节 结构方程全模型检验与修正72-79
• 一、全模型建立72-73
• 二、假设验证73-75
• 三、模型修正75-76
• 四、路径分析76-78
• 五、分类分析78-79
• 第五节 最终模型79-81
• 第六章 结论与展望81-87
• 第一节 结论81-83
• 第二节 建议83-85
• 第三节 创新点85-86
• 第四节 不足与展望86-87
• 参考文献87-92
• 附录 A SNS 用户使用意图影响因素正式调查问卷92-96
• 致谢96-97
• 攻读硕士学位期间发表的科研成果目录及获奖情况97

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本文编号：832797