社交网站用户持续使用行为研究——基于信息获取和人际交互的视角

以用户信念为基础,期望确认模型为框架,将社交网站看作是一个信息获取工具或人际交互工具,分别构建了其用户持续使用行为模型,并采用问卷调查和结构方程建模的方法,以新浪微博用户为调查对象进行了实证研究,以期能促进对社交网站用户持续使用行为的理解,以及能为社交网站服务商提供参考和建议。     

从人口统计特征和生活方式探讨SNS社交网站用户的使用行为及其活跃度

作为Web2．0时代的新兴产物,SNS社交网站已经成为互联网领域最热门的话题。而如何提高网站的活跃度是众多SNS企业关注的话题之一。从实证角度研究了社交网站用户的生活方式和人口统计特征如何影响其使用行为,进而影响其活跃度。发现分享新鲜事和玩游戏这两项使用行为对社交网站用户的活跃度有显著影响,而用户的某些生活方式（如创新因子）和人口统计特征（如性别、年龄、职业）又会对用户的使用行为产生显著影响。为SNS企业识别和留住活跃用户提供了理论依据。     

基于社会认知理论和大五人格模型的SNS用户内容生成行为实证研究

论文基于社会认知理论和大五人格模型,探讨了社交网站(SNS)用户的人格特质和认知因素以及SNS的信任氛围对用户在网站中的内容生成行为的影响作用。研究表明,大五人格中只有外向性和尽责性显著影响SNS用户的内容生成行为;此外,结果期望和信任氛围对SNS用户的内容生成行为也有显著影响。     

基于元分析的社交媒体用户信息交互意愿及行为影响因素研究

[目的/意义]针对已有社交媒体用户信息交互意愿与行为影响因素研究结果间的差异问题,对该领域相关实证研究进行综合再分析后得出更为客观的结论。[方法/过程]采用元分析方法,对搜集的26篇实证研究中所提取的数据进行系统定量分析。[结果/结论]研究发现,对社交媒体用户信息交互意愿及行为具有显著正向影响的因素分别有6个、12个,其中感知有用性、社会影响、感知易用性与用户信息交互意愿强相关,结果预期、个体认知、感知娱乐性与用户信息交互意愿中度相关;个体认知、互惠、交互意愿、满意度、人际关系、媒体平台质量、激励、社会影响、结果预期与用户信息交互行为中度相关,感知有用性、信任、自我效能感与用户信息交互行为弱相关。     

基于社交网站采纳健康信息行为特点及其影响因素的实证研究

健康信息与人的生命质量息息相关,研究其在社交网站上的采纳特点和影响因素十分必要。然而关于使用社交网络获取健康知识这一行为的研究仅处于起步阶段,尚缺乏对网络用户基于社交网站采纳健康信息行为的深入认识和探讨。结合社会认知理论和现有的健康信息系统研究,选取若干具有代表性的因子建立结构方程模型,以了解国内网络用户基于社交网站采纳健康信息的行为特点和影响因素。通过探索性因子分析和验证性因子分析,实证结果证实了用户健康自我效能、健康关注、感知风险和感知信息支持显著影响了用户对SNS健康信息的采纳意向;同时感知信息支持、感知情感支持、健康关注及感知风险显著影响了用户的健康自我效能;感知风险受到用户信任倾向的显著影响。为今后针对社交网络获取健康知识的研究提供了理论模型上的借鉴,为采取针对性的干预措施提供科学合理的参考。     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。     

社交招聘用户信息共享的影响因素研究

【目的/意义】提高社交招聘网站用户之间的信息共享意愿和习惯。【方法/过程】了解社交招聘网站的概念 和分类,在社交招聘网站信息传播过程中揭示用户信息发布和接受意愿对共享行为的积极作用。基于技术接受模 型,结合需求层次理论和社会认同理论等,选取社会身份、社交需求、经济情况、自我实现、隐私保障、身份确认和个 性化作为影响因素并进行了实证研究。【结果/结论】经济情况、自我实现以及个性化对用户的感知可信性有显著影 响,社交需求、自我实现和个性化用户感知可用性有显著影响,用户的感知可信性与感知可用性对用户的信息接受 意愿和信息发布意愿有着十分显著的影响。     

移动社交APP用户转移行为的影响因素研究

[目的/意义] 移动社交APP发展迅速,但各类产品之间的功能较为相似,相互之间替代性较高,因此防止用户转移对于社交APP来说至关重要。基于PPM（推-拉-锚）模型,研究了社交APP用户的转移行为。[方法/过程] 对收集的322份有效问卷采用SEM进行分析。[结果/结论] 研究结果表明,系统质量不满意度、服务质量不满意度、社会认同和社会交互等因素正向影响用户的转移意向,转移成本负向影响转移意向。研究结果启示社交APP需要采取措施阻止用户转移,从而实现用户保持,获取竞争优势。     

社交媒体用户公共事件信息回避行为动机研究

[目的/意义]对微博用户公共事件信息回避的原因进行分析,了解微博用户公共事件信息回避的行为特征,对用户个人、社交媒体平台、内容提供商及政府部门应对公共事件有重要实践意义。[方法/过程]基于S-O-R(刺激-机体-反应)模型,以微博平台上的公共事件信息为研究对象,从信息和情感角度分析了社交媒体用户公共事件信息回避行为的发生机制,探究了涉入度在模型中的调节效应,采用结构方程进行了假设验证。[结果/结论]影响社交媒体用户公共事件信息回避的信息因素(信息质量、信息交互、信息过载)通过用户情感因素(社交媒体疲劳)来导致用户的公共事件信息回避行为,同时涉入度对部分信息因素对用户情感因素的影响过程中起到调节作用。     

网站用户满意度评价

为了对网站进行客观的用户满意度评价，本文首先分析了用户的搜索过程和各类网站的特点以找出影响用户满意度的因素。然后从用户和网站的交互过程着手，研究了用户的搜索行为，总结出用户评价网站的一些标准，提出了用户满意度的评价模型和体系结构。最后，结合从第三方监测机构得到的数据，提出了一套评价网站用户满意度的方法和公式。对本方法的局限性和今后的研究方向也进行了说明。     

基于网络视频的用户交互式持续学习行为影响因素研究

【目的/意义】基于网络视频的用户交互式持续学习行为对于推动网络视频学习资源价值最大化以及教育 信息化发展具有重要意义,对其影响因素及作用机理的探究有助于增加用户粘性并推动在线学习良好生态的构 建。【方法/过程】通过采集交互式学习视频的186038条弹幕数据,并以此为原始资料采用扎根理论的质性研究方法 对弹幕数据进行三级编码提取出概念和范畴,进而构建影响因素理论模型。【结果/结论】研究发现,个体因素、课程 因素和教师因素通过影响用户交互行为因素达到影响用户满足感,并进一步影响用户交互式持续学习行为;此外, 用户的个体特征会调节用户交互行为因素对用户满足感的影响,且教师的授课风格会直接影响用户交互式持续学 习行为。【创新/局限】本文采用扎根理论并以弹幕数据为原始资料构建了交互式持续学习行为影响因素模型,各影 响因素的定量分析有待后续验证,亦可通过对比分析其他类型网络视频学习资源拓展本文研究结论。     

Predicting positive user responses to social media advertising: The roles of emotional appeal,informativeness, and creativity

As social network services become more pervasive, social media advertising emerges as an attractive vehicle for augmenting advertising effectiveness. To leverage this new means of marketing, one must understand what engages SNS users in a favorable online behavior (i.e., overtly indicating personal interest in, or support for, the exposed message by clicking the Like or Share button in Facebook), thereby resulting in an effective advertising campaign. This research conceptualizes SNS ad effectiveness as a concept encompassing emotional appeal, informativeness and creativity that all have a potential to contribute to a positive online behavior. It empirically investigates the antecedents of positive user behavior for a SNS ad based on the theory of reasoned action, the social influence theory, and a persuasion theory. It proposes and tests a conceptual model of the formation of online user’s behavioral responses with regards to SNS advertising. The results of our empirical tests of the model reveal that informativeness and advertising creativity were key drivers of favorable behavioral responses to an SNS ad and that intention to engage in favorable user responses was positively associated with purchase intention. Based on these findings, the paper suggests further research directions and offers implications for harnessing the full potential of the new SNS advertising platform.     

基于序列模式挖掘的社交网络用户行为分析

针对SNS用户行为存在序列性这个特点,文章提出了一种SNS用户行为分析模型。模型以SNS群体用户为研究对象,引入序列模式挖掘的方法实现用户行为分析,最终获得用户的频繁行为序列模式。文章应用实例对该模型进行了可行性验证,并对未来研究进行展望。     

Combining Non-sampling and Self-attention for Sequential Recommendation

With the rapid development of social media and big data technology, user’s sequence behavior information can be well recorded and preserved on different media platforms. It is crucial to model the user preference through mining their sequential behaviors. The goal of sequential recommendation is to predict what a user may interact with in the next moment based on the user’s historical record of interactive sequence. However, existing sequential recommendation methods generally adopt a negative sampling mechanism (e.g. random and uniform sampling) for the pairwise learning, which brings the defect of insufficient training to the model, and decrease the evaluation performance of the entire model. Therefore, we propose a Non-sampling Self-attentive Sequential Recommendation (NSSR) model that combines non-sampling mechanism and self-attention mechanism. Under the premise of ensuring the efficient training of the model, NSSR model takes all pairs in the training set as training samples, so as to achieve the goal of fully training the model. Specifically, we take the interactive sequence as the current user representation, and propose a new loss function to implement the non-sampling training mechanism. Finally, the state-of-the-art result is achieved on three public datasets, Movielens-1M, Amazon Beauty and Foursquare_TKY, and the recommendation performance increase by about 29.3%, 25.7% and 42.1% respectively.     

社交网络用户间歇性中辍行为的影响因素研究

[目的/意义]探讨消极社会比较、不同类型的消极情绪对社交网络用户间歇性中辍的作用机理,有助于丰富与拓展社交网络用户行为的相关研究。[方法/过程]构建社交网络用户间歇性中辍影响因素的理论模型。通过在线问卷搜集273份有效样本,利用PLS-SEM进行数据分析。[结果/结论]结果发现,倦怠和嫉妒显著影响社交网络用户的间歇性中辍行为;而消极社会比较显著影响社交网络用户的嫉妒情绪,其次是焦虑,最后是倦怠。     

感知价值视角的移动SNS用户持续使用意向研究

基于对国内外社交服务用户动机的梳理,分析移动SNS用户感知价值的结构维度包括社会价值、信息价值和娱乐价值。借鉴感知价值和期望确认理论,构建了移动SNS用户持续使用意向模型。以328份移动SNS用户为样本,通过结构方程模型对概念模型中各变量之间的关系进行实证检验。实证结果显示社会价值、信息价值和娱乐价值不仅直接正向影响持续使用意向,而且还通过满意度间接影响用户持续使用意向。     

Exploring individuals’ subjective well-being and loyalty towards social network sites from the perspective of network externalities: The Facebook case

This study aims to investigate users’ subjective well-being and loyalty towards social network sites (SNSs). Despite the growing role of network externalities in SNS continuance decisions, the SNS usage literature has paid scant attention to the relationship between network externalities, SNS identification, and users’ subjective well-being. In this study, we identify four components of network externalities: perceived network size, external prestige, compatibility, and complementarity. In the research model, both network size and external prestige are hypothesized positively to affect SNS identification. Perceived compatibility and perceived complementarity are hypothesized positively to affect user satisfaction. Satisfaction and SNS identification are hypothesized positively to affect user subjective well-being and loyalty towards the SNS. Users’ subjective well-being is hypothesized positively to affect their loyalty towards the SNS. Data collected from 615 valid users of Facebook provide strong support for most of these hypotheses. The findings indicate that perceived network size negatively affects users’ SNS identifications. Other components of network externalities have positive effects on SNS identification and satisfaction, which in turn have positive effects on users’ subjective well-being and loyalty towards SNS. Implications for theory and practice and suggestions for future research are also discussed.     

Web环境下的交互式用户体验研究

本文在介绍用户体验概念的基础上,通过用户个体行为和群体行为分析,提出Web环境下的用户体验设计要注重个体行为体验和社群交互体验两方面,以个性化的信息空间和开放、共享的社群体验设计,不仅实现以用户为中心的、量身定制的用户体验,还要满足用户的社会化需求和自我价值的实现,这是超越传统个体行为体验的新形式。     

基于聚类分析的SNS网络研究

SNS网站积累着起巨大的用户量以及用户的关系网络,蕴藏着巨大的商业价值。以SNS网站社会网络为研究对象,结合聚类分析和社会网络分析的基本思想,提出了以社会心理学理论为基础的针对SNS关系分析的框架——基于聚类分析的社会网络分析框架SNAC,定义了SNS关系权重指标"亲密度",基于"簇饱和度"改进K-Means聚类算法,用网络参数描述了SNS关系网络的特征和小世界特征,利用实验验证了分析框架的可行性。