新型冠状病毒肺炎疫情期间在线健身服务用户持续使用意愿的影响因素研究
发布时间：2021-09-12 16:50
新冠肺炎疫情期间,在线健身服务作为"智慧抗疫"的重要组成部分受到了业界和学界的广泛关注。为了进一步探究在线健身服务持续使用意愿的影响因素,该文对技术接受模型（TAM）和任务—技术匹配模型（TTF）进行了整合,通过网络调查和数理统计等研究方法对用户持续使用在线健身服务的影响因素进行了实证分析。结果表明:（1）影响用户持续使用意愿的内外部因素主要包括感知有用性、感知易用性、感知趣味性、任务特征、技术特征和任务—技术匹配度6项;（2）感知有用性、感知易用性、感知趣味性以及任务—技术匹配度对用户持续使用意愿均有显著正向影响;（3）任务特征和技术特征显著正向影响任务—技术匹配度,感知易用性则显著正向影响感知有用性,而感知易用性则不显著正向影响感知趣味性。基于以上分析提出了增加用户持续使用意愿的相关建议。
【文章来源】：体育学研究. 2020,34(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
TAM模型构建
在实际研究中，发现TAM模型更倾向于从用户个人的感知视角出发来探讨个体对新技术的接受程度，却缺乏对特定任务和任务情境的关注。但是新技术的运用往往是在某个特定场景中进行的，忽略外部场景因素的影响将会造成新技术的有用性和新技术对特定任务的有用性认知之间的混淆，存在一定的结构性缺陷。而TTF模型则刚好相反，其核心要素任务特征和技术特征更加关注外部因素对于用户个人的影响，但却忽视了在任务—技术匹配过程中作用于个体的内在影响因素。因此Dishaw和Strong两位学者于1999年将TAM模型和TTF模型首次结合起来使用，发现模型与具体事件的契合度越来越贴切[20]。在后续的众多研究中，学者们均发现两者结合既考虑到了用户个人的心理特征和行为态度，也考虑到了外部场景因素对任务—技术匹配度的影响，能更好地解释用户为什么要利用新技术来完成其特定任务。基于上述分析，本研究也综合内外部因素，选取了TAM模型中的感知有用性、感知易用性和感知趣味性3个内部动机变量和TTF模型中的任务特征、技术特征和任务—技术匹配度3个外部场景变量，构建了TAM与TTF的整合模型，以便更好地进行新技术接受程度和持续使用意愿的探索（见图3）。2 研究设计
Goodhue和Thompson于1995年最早提出了任务—技术匹配模型（task-technology fit,TTF），其主要用于衡量用户能否通过新技术的场景构建从而完成预定任务，反映了信息技术和任务需求之间存在的逻辑关系[12]。在国外，TTF模型目前在移动图书馆和移动保险等相关领域得到了广泛应用，如Lee等通过对于移动保险的采纳研究发现，技术效能将显著影响任务—技术匹配度，而后者又会影响移动技术的使用绩效[13]。D’Ambrac等研究发现移动图书馆和阅读任务之间的匹配度对电子书的实际利用具有显著的正向影响[14]。目前国内在体育领域的应用研究还没有，主要运用在图书馆、教育和旅游等领域。如陈鹤阳和甘春梅等从TTF视角出发对移动图书馆的使用绩效进行了实证研究，认为移动图书馆使用中的任务—技术匹配度可以支持用户持续使用意愿[15-16]。赵建民和张立新等则利用TTF构建了一个用于解释和预测教师接受信息技术行为的影响因素模型，并进行了任务特征、技术特征及其匹配关系的探讨，试图为提高信息技术在教育领域的应用提供有效借鉴[17-18]。徐菲菲等则从旅游视角研究发现游客使用智慧系统进行旅游活动的任务特征和技术特征对其使用该系统的任务—技术匹配度有正向影响[19]。总之，TTF模型主要从新技术本身入手，利用新技术构建的场景来较好的解释技术和任务的匹配度。同时，TTF模型作为一个正式概念，主要包括用户主体、任务特征、技术特征、任务—技术匹配度和使用意愿等核心要素。其中用户主体是指技术使用个人对于新技术的了解情况和使用经历，并不直接影响持续使用意愿，故后续研究中会删除此变量。而技术特征、任务特征和任务—技术匹配度三个因素则共同影响了用户的持续使用意愿（见图2）。任务特征是指用户通过新技术所需要完成的任务，本研究中特指用户通过在线健身服务完成相应的体育锻炼任务。技术特征是指新技术的使用可以帮助用户完成所需要完成的任务，本研究中特指通过新技术的支持实现远程在线锻炼，从而满足相应的运动需求。任务—技术匹配度是指通过新技术的帮助所能满足用户需求的程度，本研究中特指如果在线健身服务的功能越能满足用户的健身需求，则用户对其的持续使用意愿将会越高。基于以上分析，本研究提出了如下假设：
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动健身App用户持续使用意愿研究[J]. 崔洪成,陈庆果. 首都体育学院学报. 2020(01)
[2]中学生体育锻炼积极心理效益量表编制报告[J]. 王树明,曹杨. 体育学研究. 2019(06)
[3]整合视角下教师采纳新技术的影响因素体系研究[J]. 张立新,秦丹. 远程教育杂志. 2019(04)
[4]移动学习采纳转化为持续的动因及其组态效应研究[J]. 杨金龙,胡广伟. 情报科学. 2019(07)
[5]新时期我国体育场馆消费者细分及定价策略研究[J]. 傅钢强,杨明. 南京体育学院学报. 2019(02)
[6]景区智慧旅游系统使用意愿研究——基于整合TAM及TTF模型[J]. 徐菲菲,黄磊. 旅游学刊. 2018(08)
[7]消费升级下我国健身休闲服务业的创变之路[J]. 石岩,石川,吴翠玲. 体育学研究. 2018(02)
[8]基于高校图书馆微信用户接受行为模型构建研究[J]. 曹鹏. 图书馆理论与实践. 2017(10)
[9]高校教师对混合式教学接受度的实证研究——基于DTPB与TTF整合的视角[J]. 赵建民,张玲玉. 现代教育技术. 2017(10)
[10]TAM和TTF视角下移动图书馆利用效率研究[J]. 陈鹤阳. 新世纪图书馆. 2017(07)
本文编号：3394590
【文章来源】：体育学研究. 2020,34(02)北大核心CSSCI
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
TAM模型构建
在实际研究中，发现TAM模型更倾向于从用户个人的感知视角出发来探讨个体对新技术的接受程度，却缺乏对特定任务和任务情境的关注。但是新技术的运用往往是在某个特定场景中进行的，忽略外部场景因素的影响将会造成新技术的有用性和新技术对特定任务的有用性认知之间的混淆，存在一定的结构性缺陷。而TTF模型则刚好相反，其核心要素任务特征和技术特征更加关注外部因素对于用户个人的影响，但却忽视了在任务—技术匹配过程中作用于个体的内在影响因素。因此Dishaw和Strong两位学者于1999年将TAM模型和TTF模型首次结合起来使用，发现模型与具体事件的契合度越来越贴切[20]。在后续的众多研究中，学者们均发现两者结合既考虑到了用户个人的心理特征和行为态度，也考虑到了外部场景因素对任务—技术匹配度的影响，能更好地解释用户为什么要利用新技术来完成其特定任务。基于上述分析，本研究也综合内外部因素，选取了TAM模型中的感知有用性、感知易用性和感知趣味性3个内部动机变量和TTF模型中的任务特征、技术特征和任务—技术匹配度3个外部场景变量，构建了TAM与TTF的整合模型，以便更好地进行新技术接受程度和持续使用意愿的探索（见图3）。2 研究设计
Goodhue和Thompson于1995年最早提出了任务—技术匹配模型（task-technology fit,TTF），其主要用于衡量用户能否通过新技术的场景构建从而完成预定任务，反映了信息技术和任务需求之间存在的逻辑关系[12]。在国外，TTF模型目前在移动图书馆和移动保险等相关领域得到了广泛应用，如Lee等通过对于移动保险的采纳研究发现，技术效能将显著影响任务—技术匹配度，而后者又会影响移动技术的使用绩效[13]。D’Ambrac等研究发现移动图书馆和阅读任务之间的匹配度对电子书的实际利用具有显著的正向影响[14]。目前国内在体育领域的应用研究还没有，主要运用在图书馆、教育和旅游等领域。如陈鹤阳和甘春梅等从TTF视角出发对移动图书馆的使用绩效进行了实证研究，认为移动图书馆使用中的任务—技术匹配度可以支持用户持续使用意愿[15-16]。赵建民和张立新等则利用TTF构建了一个用于解释和预测教师接受信息技术行为的影响因素模型，并进行了任务特征、技术特征及其匹配关系的探讨，试图为提高信息技术在教育领域的应用提供有效借鉴[17-18]。徐菲菲等则从旅游视角研究发现游客使用智慧系统进行旅游活动的任务特征和技术特征对其使用该系统的任务—技术匹配度有正向影响[19]。总之，TTF模型主要从新技术本身入手，利用新技术构建的场景来较好的解释技术和任务的匹配度。同时，TTF模型作为一个正式概念，主要包括用户主体、任务特征、技术特征、任务—技术匹配度和使用意愿等核心要素。其中用户主体是指技术使用个人对于新技术的了解情况和使用经历，并不直接影响持续使用意愿，故后续研究中会删除此变量。而技术特征、任务特征和任务—技术匹配度三个因素则共同影响了用户的持续使用意愿（见图2）。任务特征是指用户通过新技术所需要完成的任务，本研究中特指用户通过在线健身服务完成相应的体育锻炼任务。技术特征是指新技术的使用可以帮助用户完成所需要完成的任务，本研究中特指通过新技术的支持实现远程在线锻炼，从而满足相应的运动需求。任务—技术匹配度是指通过新技术的帮助所能满足用户需求的程度，本研究中特指如果在线健身服务的功能越能满足用户的健身需求，则用户对其的持续使用意愿将会越高。基于以上分析，本研究提出了如下假设：
【参考文献】：
期刊论文
[1]移动健身App用户持续使用意愿研究[J]. 崔洪成,陈庆果. 首都体育学院学报. 2020(01)
[2]中学生体育锻炼积极心理效益量表编制报告[J]. 王树明,曹杨. 体育学研究. 2019(06)
[3]整合视角下教师采纳新技术的影响因素体系研究[J]. 张立新,秦丹. 远程教育杂志. 2019(04)
[4]移动学习采纳转化为持续的动因及其组态效应研究[J]. 杨金龙,胡广伟. 情报科学. 2019(07)
[5]新时期我国体育场馆消费者细分及定价策略研究[J]. 傅钢强,杨明. 南京体育学院学报. 2019(02)
[6]景区智慧旅游系统使用意愿研究——基于整合TAM及TTF模型[J]. 徐菲菲,黄磊. 旅游学刊. 2018(08)
[7]消费升级下我国健身休闲服务业的创变之路[J]. 石岩,石川,吴翠玲. 体育学研究. 2018(02)
[8]基于高校图书馆微信用户接受行为模型构建研究[J]. 曹鹏. 图书馆理论与实践. 2017(10)
[9]高校教师对混合式教学接受度的实证研究——基于DTPB与TTF整合的视角[J]. 赵建民,张玲玉. 现代教育技术. 2017(10)
[10]TAM和TTF视角下移动图书馆利用效率研究[J]. 陈鹤阳. 新世纪图书馆. 2017(07)
本文编号：3394590
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