基于UTAUT模型的网络知识社区用户使用行为影响因素研究

发布时间：2020-03-19 12:16

【摘要】：知识的传播方式在不断的进步,从过去的纸质化逐步转变为网络信息化。百科让知识大众化,引擎让知识便捷化,论坛让知识共享化。激增的信息总量导致用户得到有价值信息的效率在下降,这一问题不断凸显。随之产生了一批帮助用户筛选有效知识信息的知识平台以及网络知识社区,这些社区面向特定人群传递不同价值的知识信息。用户的使用意愿及行为对一个网络知识社区的影响很大,只有了解用户的使用意愿和行为才能采取相对应的政策,从而牢固使用群体。因此,深入研究影响用户使用行为的因素对于提升网络知识社区用户使用量和满意度具有重要意义。文章首先对整合型技术接受与使用模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,简称UTAUT模型)的相关概念进行阐述,并回顾了给内外相关的文献。整合型技术接受与使用模型(UTAUT模型)对于用户使用行为具有强大的解释力。模型包含了绩效期望(PE)、付出期望(EE)、社群影响(SI)、配合情况(FC)四大核心影响因素。根据网络知识社区的特性,本文增加了三个主要影响因素:信息化需求、个性化需求、满意程度,以及性别、年龄、学历、职业四大控制变量,13个变量构建成本文的研究模型,即本文的UTAUT模型。本文采用实证分析的方法,研究基于UTAUT模型对影响网络知识社区使用用户的影响因素。知乎作为受众最为广泛的国内网络知识社区,被选取为本文的研究对象,设计相关的调查问卷,并进行数据分析,并得出结论认为,绩效期望、付出期望、社群影响、配合情况、信息化需求、个性化需求、满意程度这七大影响因素均通过中间变量使用意愿来间接影响使用行为,信息化需求也直接影响用户的使用行为,而四个控制变量性别、年龄、学历、职业对于用户使用意愿和使用行为都有直接的影响。最后,本文为知乎等网络知识社区提出相关建议,如不断满足用户绩效期望、开发个性化板块、维持用户使用意愿、配合移动端升级系统等方面。
【图文】：

图 1-1 中国互联网用户和互联网普及率识信息开始不断的通过互联网的方式进行传播，其传播的同时众多断的涌出，，日益渐增的信息总量导致信息使用用户得到的信息不再

图 1-2 2003 年-2017 年网络知识社区相关文献热门关键词如图 1-2 可知，对于网络知识社区的研究国内学者关注的热点集中在知网络社区、知识社区及社会网络分析等方面。廖晓和李志宏主要研究知企业社区，通过关注度算法依次计算帖子和知识点关注度[7],在对加权知
【学位授予单位】：黑龙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G252

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本文编号：2590209