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

论文摘要

本文梳理了当前国内外关于微博的研究,对微博的概念、功能和特点等进行了归纳总结,并介绍了确认期望和畅理论在微博用户持续使用意愿研究中应用的可能性,同时从微博的市场特点出发,提出微博服务供应商侧的一些因素对于微博用户持续使用意愿的影响。本研究结合期望确认理论和畅理论,在综合考虑微博服务供应商侧特点的基础上,建立了微博用户对于微博持续使用意愿的概念模型,并进行了模型的实证研究,在此基础上对模型进行实证检验和修正,从而进一步探讨微博用户的持续使用意愿的影响因素和影响机制,为提高微博用户的活跃度提供建议和参考。在文献综述和实证研究的基础上,本研究发现直接影响微博用户持续使用意愿的因素为微博用户的满意度及其对微博的感知有用性,而研究假设中的畅体验对持续使用意愿的直接影响并不成立。微博服务供应商侧特点的三个方面系统质量、信息质量、服务质量以及畅体验、期望确认都通过微博用户的满意度的中介效应对持续使用意愿产生了间接影响。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 目录
• 图目录
• 表目录
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究问题
• 1.3 研究意义
• 1.3.1 理论意义
• 1.3.2 现实意义
• 1.4 研究流程
• 1.5 章节架构
• 2 理论发展与研究综述
• 2.1 微博
• 2.1.1 微博的定义
• 2.1.2 微博在国内外的发展历程
• 2.2 微博的功能和特点
• 2.2.1 微博的功能
• 2.2.2 微博的特点
• 2.2.3 微博与其他互联网产品的区别
• 2.3 期望确认模型
• 2.3.1 期望确认模型的发展过程
• 2.3.2 IS情境下持续使用意愿的影响因素
• 2.3.3 对期望确认模型的批判
• 2.4 Flow理论（畅理论）
• 2.4.1 畅的定义
• 2.4.2 畅体验的渠道模型
• 2.4.3 网络环境下畅理论的相关研究
• 2.4.4 畅体验与期望确认模型的整合研究
• 2.5 服务供应商特征
• 3 研究模型构建与假设提出
• 3.1 微博持续使用意愿模型构建
• 3.2 研究假设的提出
• 4 研究设计与研究方法
• 4.1 问卷调查流程
• 4.2 变量操作性测量问卷项
• 4.3 数据分析方法
• 4.4 前测结果分析
• 4.4.1 探索性因子分析
• 4.4.2 信度分析
• 4.5 正式问卷发放
• 5 数据分析
• 5.1 样本描述性统计分析
• 5.1.1 微博用户的人口统计特征
• 5.1.2 微博用户使用行为属性
• 5.1.3 变量的描述性分析
• 5.2 量表的信度与效度检验
• 5.2.1 信度检验
• 5.2.2 效度分析
• 5.4 相关分析
• 5.4.1 感知有用性、确认与满意度之间的相关关系
• 5.4.2 服务供应商特征与满意度之间的相关关系
• 5.4.3 感知有用性、满意度与持续使用意愿之间的相关关系
• 5.4.4 畅体验与满意度、持续使用意愿之间的相关关系
• 5.5 回归分析
• 5.5.1 确认程度与感知有用性的回归分析
• 5.5.2 诸变量与满意度的回归分析
• 5.5.3 感知有用性、满意度、畅体验与持续使用意愿之间的回归分析
• 5.6 中介变量的中介效应分析
• 5.6.1 初始变量与结果变量的回归分析
• 5.6.2 中介变量的中介效应分析
• 5.7 数据分析结果讨论和总结
• 5.7.1 研究假设验证结果与模型修正
• 5.7.2 不同用户对微博持续使用意愿及其影响因素的认知差异分析讨论
• 5.7.3 期望确认程度与感知有用性的关系讨论
• 5.7.4 微博用户满意度与其影响因素的关系讨论
• 5.7.5 微博用户持续使用意愿与其影响因素的关系讨论
• 6 研究结论与展望
• 6.1 研究结论与对策
• 6.2 研究不足与展望
• 参考文献
• 作者简历及在学期间所取得的主要科研成果