移动社交网络对城市居民出行选择行为影响研究

发布时间：2020-08-07 02:55

【摘要】：已有关于交通信息对出行决策的影响研究主要基于政府和企业发布的公开交通信息,而随着社交网络和4G通讯设备的发展,交通信息的传播途径已延伸至移动社交网络,虽然通过各种渠道获得交通信息的内容相差不大,但在使用移动社交网络获取信息过程中,用户心理感知的变化势必会“放大”或“缩小”对交通信息原有的解读,从而影响出行决策。本文从移动社交网络环境影响出发,以关联用户为研究对象,实现移动社交网络潜变量对出行选择行为影响的科学分析与定量解释。主要研究内容包含以下几个方面:1、在界定移动社交网络概念和特点的前提下,基于技术接受模型,融合感知风险、感知趣味、信任等理论,构建了表征出行者对移动社交网络使用意愿的结构方程模型,其中主观规范和感知趣味性为外生潜变量,其余为内生潜变量,并且假设除感知风险性对使用意愿产生负向的直接影响外,其余均对使用意愿产生正向的直接影响。2、在描述出行决策全过程以及交通信息对出行决策影响的前提下,以决策过程交通信息获取方式为突破口,将使用移动社交网络获取交通信息所产生的心理潜变量与个人属性变量和出行方式特性变量带入传统出行选择模型中形成混合选择模型。其中,用结构方程模型表示潜变量与观测变量以及潜变量与显变量间的因果关系;用离散选择模型表示潜变量与显变量共同作用下方式选择行为效用函数。3、设计回收262份关于移动社交网络下出行选择行为的有效问卷,通过信效度检验后进行实证分析。结果表明:感知易用性、感知有用性、感知信任、主观规范、感知趣味性对移动社交网络使用意愿存在显著的正影响,感知风险性存在显著的负影响,其中感知有用性效用最高,达到0.73;感知趣味性效用最小,仅为0.09。另外,感知有用性和感知信任对使用意愿只能直接影响,其余潜变量对使用意愿同时产生直接效应和间接效应。4、将包含移动社交网络潜变量、个人属性变量、出行方式特性变量的混合离散选择模型同传统出行选择模型进行实证分析对比,结果表明:不带潜变量和带潜变量的选择模型的优度比系数分别为0.257和0.473,说明混合离散选择模型精度更高,同时估计出各变量对公共交通、私家车、出租车(或网约车)的影响参数,并作对应解释。
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U491
【图文】：

分析图,数据来源,分析图,验证性因子分析

图 4-2 数据来源分析图4.3.2 正式数据信效度检验本研究的测量量表主要根据相关综述加以整理归类，并结合自身理解编制而成，且问卷制成后经过试填写及修正，在问卷预调查中也对设计题项进行了探索性因子分析，其结果显示较好，因此内容效度和准则效度符合研究的要求。而对于正式问卷数据，主要从测量量表的聚合效度上进行验证，常用的方法是验证性因子分析。验证性因子分析除了可以进行效度检验，也可以进行信度检验，因此正式问卷数据的信度评估不再单独使用 Cronbach’s 系数进行判定。正式调查数据的信度评估主要从个别指标信度和因子建构信度（CompositeReliability, CR）两个方面来进行。在验证性因子分析中，可以分别计算出个别变项的 R2，也就是各测量指标是标准化负荷系数的平方，作为个别变项的信度指标，一般对个别指标的检验是标准化因子负荷大于 0.6，且 t 值大于显著性水平即可；建构信度主要用来评估潜在建构指标的一致性程度，建构信度越高表示测量指标之间的关联度越高，对于潜变量的建构信度指标，一般认为大于 0.6 即可，其计算

【参考文献】