网络社区用户使用意向影响因素实证研究

随着互联网应用的普及,网络社区在中国迅速发展,出现了很多提供社区服务的网站.网络用户对于社区系统的自发的使用是社区网站成功的关键.本研究在调整传统的技术接受模型的基础上,对于影响网络社区使用的系统设计和社会因素进行研究.研究结果发现用户对于系统的感知有用性、感知快乐,以及社区系统质量和用户的社交倾向对于网络社区的使用有显著影响.     

在线学习用户持续使用行为的影响因素研究——基于社会化网络环境和学情定位视角

在线学习为优质教育资源的传播起到了积极的作用,也为优秀的教师提供了更广阔的平台。从学校内到学校外,都史无前例地关注信息技术与教育教学的融合。如何让在线学习更好地服务于教育教学是一个重要的实践问题。本文以期望确认理论(ECT)框架为基础,整合社会化网络的感知兴趣、感知互动两个变量,加入内容驱动因素和学情定位认识变量,用结构方程模型来构建用户持续网络学习的概念模型。通过模型分析验证,研究社会化网络环境下用户持续在线学习的影响因素,从而对目前发展迅猛的在线教育持续发展提供一些理论参考建议。     

社会化推荐中基于对分网络的用户偏好预测

本文首先阐述了对分网络算法在社会化推荐中的应用,然后分析了社会化推荐的运作机理,构建了社会化推荐模型,最后从相似用户集构建、基于对分网络的用户偏好预测和算法评价3个方面,进行了基于对分网络的用户偏好预测实现研究。评价表明对分网络方法对用户偏好预测的效果较好。     

基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿研究

[目的/意义]本文以用户行为感知视角，研究影响移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用的因素，为移动社交网络信息服务提供理论基础，并为移动社交网络提供商提出参考与应用借鉴。[方法/过程]分析移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用意愿影响因素，引入相关变量，构建了基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿模型并提出假设，最后通过结构方程模型进行实证分析。[结果/结论]感知有用性、感知易用性、感知娱乐、感知质量等因素均显著影响主导型及浏览型两类用户；服务质量、感知风险、知识获取、个人创新、社会认可、感知信任、感知转换成本等因素对两类用户有不同程度的影响。     

社会网络环境下的信息传播机制

本文着重研究了社会网络环境下基于用户关系的信息传播机制。首先,分析了社会网络环境下信息传播模式的变革,包括基于用户关系的非线性传播、低门槛平等化传播、信息级联增值传播等模式;在网络信息传播模型的基础上,提出了社会化信息传播模型并从用户关系传播、社会化媒体传播两种角度进行了阐述。     

社交类手机APP用户使用行为分析

本文以技术接受模型(TAM)为基础, 根据社交类手机APP的功能,将网络外部性、软件设计特征、感知娱乐性和感知风险性加入到用户使用行为模型中,对TAM模型进行修正。自行设计调查问卷,对25~39岁年轻人群进行社交类手机APP使用行为情况调查,利用SPSS19.0、AMOS21.0对修正的TAM模型进行验证。实证结果显示:网络外部性、软件设计特征、感知易用性、感知有用性对用户使用行为有显著正向影响,感知娱乐性、感知风险性对用户使用行为影响不显著。     

网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计

网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统,主观性较大,协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法,设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法,构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本,避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态,提高抗干扰性能。实验结果表明,算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少,推荐可靠性优于传统方法。     

医疗类社会化搜索答案质量用户满意度模型及实证研究

社会化搜索是一种新兴的、基于Web2.0框架的搜索模式,在此模式基础上的医疗类社会化搜索平台目前已成为缓解医疗资源紧张的重要手段之一。本文基于健康信念模型和顾客满意度模型,以用户为中心,结合当前的时代背景,构建医疗类社会化搜索答案质量用户满意度模型,并通过问卷调研修正模型。研究发现：医疗类社会化搜索平台答案的来源质量对健康行为期望和健康威胁感知均有显著影响,是最具影响力的一个质量维度;情感质量对用户的自我效能影响显著;健康行为期望和健康威胁感知对感知价值的影响高于对满意度的影响;而感知价值和自我效能是影响用户满意度的关键指标。     

社会化问答情境下网络用户信息规避行为的影响机制研究——基于扎根理论的探索性分析

【目的/意义】为揭示社会化问答情境下网络用户信息规避行为的影响因素,引导用户减少信息规避行为,优化和创新社会化问答社区信息管理和服务模式。【方法/过程】选取典型的社会化问答社区——知乎作为研究对象,应用扎根理论方法,通过数据资料收集、三级编码等过程,结合认知失调理论构建了社会化问答情境下网络用户信息规避行为的影响因素模型。【结果/结论】研究发现社区氛围和社群影响直接影响信息规避行为发生;信息质量、信息需求、期望价值、自身能力通过认知失调的中介作用间接影响信息规避行为发生;感知威胁、情感偏好、平台体验、管理机制通过情感不适的中介作用间接影响信息规避行为发生。【创新/局限】本文在样本数据和影响因素挖掘方面还存在不足,未来研究将会进一步完善。     

网络在线预约挂号系统用户的爽约行为研究

【目的/意义】随着互联网与医疗行业的融合,网上在线预约挂号系统应运而生,系统用户的爽约行为日益 明显,其受到多种因素的影响。【方法/过程】在TRA、TPB和TAM模型的基础上构建了网络在线预约挂号系统用户 的爽约行为影响因素模型,并采用结构方程模型法对模型研究假设进行了验证。【结果/结论】研究结果表明,时间 冲突性感知、爽约成本预期、健康状况感知、遗忘因素等直接影响用户爽约倾向;医生名誉感知、气候适宜性感知、 信息支持感知、交通便利性感知等直接影响爽约行为;用户爽约倾向正向影响爽约行为;预约提前期间接影响用户 爽约行为;系统熟练度感知对用户爽约倾向的影响不显著。     

社会化网络环境下生活网站用户体验研究

在社会化网络环境不断深化的背景下,网站用户逐渐开始利用微博、微信、来往等社会化网络工具获取网站信息;社会化网络环境下的用户体验成为影响网站成功的重要因素之一。本文在文献分析和深度访谈的基础上,以生活网站用户为研究对象,将其体验过程分为用户吸引、用户参与、用户分享三个阶段,提取生活网站用户体验影响因子以及构建生活网站用户体验的测评模型。运用专家访谈与问卷调查对测评指标进行分析,构建相关结构方程。使用SPSS19.0对数据样本进行预处理,利用AMOS7.0统计分析软件工具对相关因子进行检验及模型修正,为生活网站品牌深入用户内心,提升网站自身价值提供理论依据与指导。     

社会化电子商务用户信息采纳行为影响因素研究

【目的/意义】通过研究社会化电子商务用户信息采纳行为的影响因素,引导与优化用户信息采纳行为。【方 法/过程】本文以UTAUT模型为基础,引入信息质量、感知风险和信任环境3个变量,构建了社会化电子商务用户 信息采纳行为影响因素模型并通过问卷调查进行实证研究。【结果/结论】研究表明绩效期望、社会影响、信息质量、 信任环境和努力期望直接正向影响社会化电子商务用户信息采纳意向;感知风险负向影响社会化电子商务用户信 息采纳意向;用户信息采纳意向、促成因素直接正向影响社会化电子商务用户信息采纳行为。     

事件系统视角下网络舆情态势感知研究

[研究目的]随着互联网技术的发展,网络环境变得日益复杂,网络舆情事件发展态势感知的难度也在不断加大,为网络舆情监管带来了极大挑战。在舆情事件发生时,及时感知其发展态势,厘清其演化特征和规律,藉此提出相应建议,对引导与治理网络舆情具有重要意义。[研究方法]基于事件系统理论,提出一种融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型。首先,采集舆情事件时间、空间和强度要素相关数据。然后,划分舆情演化阶段、分析网络舆情扩散属性和情绪强度属性的特征。最后,构建Grey-BP神经网络模型,预测网络舆情扩散属性和情绪强度属性的后续发展态势。[研究结论]从事件系统视角出发,构建了融合态势感知理论和用户画像的网络舆情态势感知模型,整体性地探究舆情事件时间、空间和强度要素特征,能够较为全面地阐述网络舆情的演化态势,并可靠地预测其未来演变趋势。     

基于长尾效应的互联网网络质量模型探究

随着互联网业务的飞速发展,用户投诉网络质量问题日益增多。为直观量化宽带互联网网络质量,提出一种基于长尾效应的互联网网络质量评分模型,该模型自适应增大关键质差指标权重,相比较传统模型能够更加精准地显示网络质量及波动,测试结果表明,该方法可以有效地评价网络的质量状况和用户感知情况,并为专业技术人员优化网络提供可靠依据。     

社会化商务环境下用户生成内容的动机研究——以“大众点评网”为例

以基于用户点评的社会化商务网站"大众点评网"为研究对象,在文献分析与问卷调查的基础上,提取可能影响社会化商务环境下用户生成内容的动机因素并建立模型,利用统计学软件SPSS及结构方程软件AMOS对数据进行处理,构建与修正模型并验证相关假设,重构社会化商务环境下用户生成内容的动机模型。实证结果表明:社会信任、感知易用性、享乐动机及外部奖励显著正向影响用户生成内容行为,而社会交往、感知有用性及利他动机对用户生成内容行为并未产生显著影响。     

社会化网络的信息扩散研究

信息扩散是社会化网络的重要特征之一,信息扩散模型和扩散最大化是信息扩散研究中的两个基本问题。分析了信息扩散的两类基本模型:级联模型和门槛模型,并基于选择性注意理论,提出了一种改进的扩散模型。"影响力个体或意见领袖"的挖掘是信息扩散最大化研究的核心问题,从不同角度分析了信息节点重要性的衡量方法,并提出了社会化标注网络中标签用户影响力的NRCS计算模型。     

非常规突发事件中在线社会网络用户信息共享动机研究*

为了理解非常规突发事件背景下在线社会网络用户进行信息共享的动机,基于使用与满足理论,构建在线社会网络用户信息共享的动机模型,并提出若干研究假设,最后以芦山地震为背景,对新浪微博用户为对象进行问卷调查,统计分析结果表明：易用性和有用性感知、在线用户的满意度、利他主义、道德感知影响微博用户的信息共享行为,形象声望和对微博用户共享行为影响不显著。     

Taste环境下基于对分网络的社会化推荐引擎构建

协同推荐中相似度计算方法和用户兴趣预测方法的选择,是推荐性能优劣的关键。本文首先分析了社会化推荐的运作机理,构建了基于Taste的社会化推荐模型,阐述了模型实现的关键方法,在此基础上,探讨了Taste环境下基于对分网络推荐算法的社会化推荐引擎构建方法,并利用电影数据进行了实现研究,表明基于对分网络的社会化推荐具有较好的性能。     

关于网络团购中影响消费者购买意愿的因素的模型实证研究

随着网络团购的不断发展,这种新的消费现象逐渐引起了研究者的重视.本研究基于技术接受模型(TAM)和感知风险理论,采用结构方程模型(SEM),分析感知有用性、感知易用性和感知风险对消费者网络团购的购买意愿的影响.研究结果显示,感知风险和感知有用性是影响消费者团购意愿的两个关键因素.     

社会化媒体环境下用户使用银行在线业务意愿的影响因素研究

[目的]社会化媒体与社交网络的迅猛发展,驱动银行开始在其网站中嵌入各种社会化工具,为用户提供社会化服务。在这种环境下,影响用户使用网上银行的因素较传统互联网环境相比可能会发生变化。因此本研究聚焦于社会化媒体环境,探究该环境下影响用户使用网上银行意愿的影响因素。[方法]通过情景式问卷收集用户数据,采用相关性分析、多元回归分析、方差分析等方法进行数据分析。[结果/结论]在社会化媒体环境下,信息支持不仅可以直接正向影响用户对网上银行的使用意愿,还可以通过网站设计对用户使用意愿产生间接影响;情感支持可以通过正向影响网站设计而对用户使用网上银行的意愿产生间接影响;感知有用性、感知易用性、网站设计均可以直接正向影响用户的使用意愿,而感知风险则对用户的使用意愿具有直接的负向影响。此外,主观规范虽不能直接影响用户使用网上银行的意愿,但可以通过感知有用性对其产生间接地影响。