社交網(wǎng)站持續(xù)使用行為意向的動(dòng)機(jī)研究.pdf

1、本項(xiàng)研究是證明在社交網(wǎng)站持續(xù)行為意向產(chǎn)生的過程中，心流體驗(yàn)發(fā)揮了顯著的作用；同時(shí)證明隱性動(dòng)機(jī)（包括：隱性成就動(dòng)機(jī)、隱性親和動(dòng)機(jī)、隱性權(quán)力動(dòng)機(jī)）對(duì)心流體驗(yàn)或特殊領(lǐng)域滿意度的形成發(fā)揮了顯著的調(diào)節(jié)作用；進(jìn)而更加完整地描述社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為意向的形成過程和機(jī)制。
　　本研究選擇的對(duì)象是社交網(wǎng)站的用戶，具體包括：人人網(wǎng)、開心網(wǎng)、豆瓣網(wǎng)、Facebook、QQ空間、微信朋友圈等的用戶。在對(duì)其進(jìn)行測(cè)試時(shí)，將要對(duì)用戶填寫SNS使用情況的調(diào)查

2、問卷，檢查他們是否屬于社交網(wǎng)站用戶，不屬于社交網(wǎng)站用戶的被測(cè)者將被剔除。研究過程分為兩部分。第一部分是在前人研究社交網(wǎng)站持續(xù)使用行為意向研究的基礎(chǔ)上，加入用戶個(gè)人內(nèi)部因素—心流體驗(yàn)變量，建立結(jié)構(gòu)方程理論模型，應(yīng)用擬合度方法得到原期望確認(rèn)模型的各變量（包括感知有用性、期望確認(rèn)度、滿意度、持續(xù)使用意向）與心流體驗(yàn)之間的路徑、方向和載荷量。第二部分的研究引入多動(dòng)機(jī)網(wǎng)格技術(shù)（MMG）測(cè)量方法來測(cè)量隱性動(dòng)機(jī)，并對(duì)前人研究方法進(jìn)行改進(jìn)。研究中采用實(shí)

3、驗(yàn)方法，通過電腦展示測(cè)試圖片，并控制了被測(cè)者看圖和選擇題項(xiàng)的時(shí)間。然后，對(duì)隱性動(dòng)機(jī)（隱性成就動(dòng)機(jī)、隱性親和動(dòng)機(jī)、隱性權(quán)力動(dòng)機(jī)）分別進(jìn)行回歸分析，檢驗(yàn)期望確認(rèn)度對(duì)心流體驗(yàn)和滿意度的正向作用中，隱性動(dòng)機(jī)發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。
　　本項(xiàng)研究顯示社交網(wǎng)站用戶的“滿意度”對(duì)“持續(xù)使用行為意向”具有顯著的正向作用（P<0.05）。社交網(wǎng)站用戶的“感知有用性”對(duì)“滿意度”具有顯著的正向作用（P<0.001）。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對(duì)“感知有用性”

4、具有顯著的正向作用（P<0.001）。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對(duì)“滿意度”具有顯著的正向作用（P<0.001）。社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”對(duì)“心流體驗(yàn)”具有顯著的正向作用（P<0.001）。社交網(wǎng)站用戶的“滿意度”對(duì)“心流體驗(yàn)”具有顯著的正向作用（P<0.001）。社交網(wǎng)站用戶的“心流體驗(yàn)”對(duì)“持續(xù)使用行為意向”具有顯著的正向作用（P<0.01）。但是，社交網(wǎng)站用戶的“感知有用性”對(duì)“持續(xù)使用行為意向”正向作用不顯著（P>0.05

5、）。另外，回歸分析的結(jié)果顯示所有模型的F值均在p<.001的水平下達(dá)到較顯著水平，并且各交互項(xiàng)的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β值均在p<.001的水平下達(dá)到較顯著水平，各模型的ΔR2證明了它們對(duì)心流體驗(yàn)或滿意度有良好的解釋能力。因此，證明了隱性成就動(dòng)機(jī)、隱性親和動(dòng)機(jī)、隱性權(quán)力動(dòng)機(jī)在社交網(wǎng)站用戶的“期望確認(rèn)度”正向影響“心流體驗(yàn)”（或“滿意度”）的過程中，起到了調(diào)節(jié)作用。
　　本項(xiàng)研究結(jié)論具有相當(dāng)新奇性：第一，通過新路徑，發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證社交網(wǎng)站用戶的期望

6、確認(rèn)度對(duì)心流體驗(yàn)的正向影響，使原有模型沒有的個(gè)人與情境的互動(dòng)過程得以體現(xiàn)，這是對(duì)原期望確認(rèn)模型路徑的擴(kuò)展。第二，引入新的測(cè)量方法，嘗試在社交網(wǎng)站用戶研究中使用的多動(dòng)機(jī)網(wǎng)格技術(shù)測(cè)量方法，測(cè)量用戶的隱性動(dòng)機(jī)。第三，將心流理論、動(dòng)機(jī)匹配理論和期望確認(rèn)理論有機(jī)地結(jié)合在一起，描述個(gè)人因素與情境因素對(duì)持續(xù)使用行為意向的影響，提升理論模型的解釋力，從而創(chuàng)新了理論。
　　研究結(jié)果有助于研究社交網(wǎng)站活躍用戶持續(xù)使用意向的原因，并幫助社交網(wǎng)站企業(yè)通過