齊莉麗+王丹

內(nèi)容摘要：信息超載的難題使得消費(fèi)者很難在海量的商品信息中快速找到目標(biāo)，個(gè)性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生且應(yīng)用日趨廣泛，但仍然被許多消費(fèi)者拒絕采納，精準(zhǔn)找出影響用戶最終采納行為的因素對(duì)提高推薦系統(tǒng)效率具有重要意義。本文在改進(jìn)技術(shù)整合模型基礎(chǔ)上新增關(guān)鍵因子，構(gòu)建用戶采納影響因素的理論模型；然后通過(guò)實(shí)證研究明確各因子之間的關(guān)系以及對(duì)用戶采納意向的影響程度?；趯?shí)證結(jié)果，對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)提出改進(jìn)建議。

關(guān)鍵詞：個(gè)性化推薦系統(tǒng) UTAUT模型 用戶采納 影響因素

中圖分類號(hào)：C931.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

概念模型與研究假設(shè)

學(xué)者Venkatesh在借鑒TAM模型的基礎(chǔ)上，提出了整合型技術(shù)接受與使用理論模型，即UTAUT模型。該模型精煉地凝聚了四個(gè)核心變量即努力期望、績(jī)效期望、促成條件和社群影響，這也是對(duì)用戶的信息技術(shù)接受與使用行為起決定性作用的變量，以及四個(gè)對(duì)以上核心維度有顯著影響的調(diào)節(jié)變量即性別、年齡、經(jīng)驗(yàn)和自愿。其中，用戶的采納意愿和便利條件直接影響其采納行為，并且采納意愿不受其他變量影響。努力期望、績(jī)效期望和社群影響則是通過(guò)影響用戶的采納意愿而間接地影響其采納行為。

UTAUT模型擁有較好的分析和解釋能力，已成為預(yù)測(cè)和解釋使用者接受信息技術(shù)行為的可靠有效模型之一。因此，本文基于UTAUT模型進(jìn)行了改進(jìn)和擴(kuò)展，綜合考慮個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展和消費(fèi)者變化，認(rèn)為電子商務(wù)推薦系統(tǒng)自身的特性和用戶的心理特性也是影響用戶采納的重要因素，將研究變量擴(kuò)展為包含績(jī)效期望、努力期望、社群影響、感知推薦質(zhì)量、感知時(shí)效性、沉浸體驗(yàn)、感知風(fēng)險(xiǎn)、自我認(rèn)知、采納意愿和采納行為10個(gè)變量，以期更系統(tǒng)和全面地解析消費(fèi)者采納個(gè)性化推薦系統(tǒng)的影響因素，如圖1所示。

基于以上概念模型，本文提出研究假設(shè)如表1所示。

量表設(shè)計(jì)和問(wèn)卷調(diào)查

問(wèn)卷的設(shè)計(jì)主要包括三個(gè)部分。第一部分是問(wèn)卷說(shuō)明；第二部分包含了甄別性問(wèn)題，主要是受訪者的基本情況，如性別、年齡、受教育程度、職業(yè)、網(wǎng)購(gòu)頻率以及對(duì)推薦系統(tǒng)的了解程度等；第三部分包含了研究模型中所有變量的測(cè)度題項(xiàng)。本文采用Likert 5級(jí)量表，受訪者需根據(jù)自身情況，對(duì)每個(gè)題項(xiàng)的認(rèn)同程度勾選判斷，選項(xiàng)包括“很不同意”、“不同意”、“一般”、“同意”、“非常同意”五個(gè)級(jí)別。在問(wèn)卷初稿完成后，首先在經(jīng)常進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)的消費(fèi)者中進(jìn)行了問(wèn)卷預(yù)調(diào)研，共收集到有效前測(cè)樣本117份，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行修正和完善后，正式問(wèn)卷共包括了33個(gè)題項(xiàng)。

正式調(diào)研共收集問(wèn)卷556份，進(jìn)行篩選整理后最終得到有效問(wèn)卷488份?？傮w樣本中女性占45.8%，男性占54.2%，大學(xué)本科和碩士研究生占比79%。購(gòu)買頻率方面，將近一半的被調(diào)查者每月都會(huì)進(jìn)行網(wǎng)購(gòu)，經(jīng)常性網(wǎng)購(gòu)的用戶占比則達(dá)到了28.4%，被調(diào)查者中有30.2%的用戶對(duì)個(gè)性化推薦系統(tǒng)有較高程度的了解。

實(shí)證檢驗(yàn)和結(jié)果討論

（一）信度和效度分析

為保證問(wèn)卷量表的可靠性和有效性，本文首先使用SPSS 20.0軟件對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了信度和效度的測(cè)量。

1.問(wèn)卷信度分析。信度是指通過(guò)測(cè)量工具得出的問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果一致性或可靠性的程度，反映了被測(cè)對(duì)象的真實(shí)性。信度高說(shuō)明誤差值低，量表具有較高的穩(wěn)定性，參考價(jià)值也較高。根據(jù)學(xué)者Devellis（1991）的觀點(diǎn)，Alpha系數(shù)在0.7及以上，才能說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)是可信的，否則說(shuō)明不可信，該觀測(cè)變量應(yīng)該剔除，本文的信度分析結(jié)果中，各研究變量的Cronbachs Alpha系數(shù)均在0.7以上，說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)內(nèi)部一致性較高，信度良好，量表的測(cè)試結(jié)果可以被接受。

2.問(wèn)卷效度分析。效度是測(cè)量工具能夠準(zhǔn)確評(píng)價(jià)測(cè)量質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，它反映了量表在多大程度上測(cè)量出了研究變量的真正概念或特質(zhì)。學(xué)者Kaiser（1974）指出，因子分析的前提條件是KMO值大于0.5和Bartlett球體檢驗(yàn)結(jié)果顯著。

本文整體研究變量的綜合KMO值為0.901，大于0.7并接近于1，表明研究變量之間相關(guān)性極強(qiáng)，因子分析結(jié)果良好。Bartlett球體檢驗(yàn)的近似卡方值為7745.984，自由度為528，達(dá)到良好顯著性。顯著性概率P值為0.000<0.05，因此拒絕零假設(shè)。本文測(cè)量項(xiàng)總數(shù)為33，樣本容量為488。綜上所述，該問(wèn)卷部分觀測(cè)變量適合做因子分析。

接下來(lái)，本文利用探索性因子分析法（EFA）進(jìn)行問(wèn)卷結(jié)構(gòu)效度的測(cè)量。首先對(duì)量表進(jìn)行主成分提取，以便觀察各觀測(cè)變量的共同度。共同度若大于0.4小于1，則主成分提取效果比較好。本文觀測(cè)變量的共同度最小值為0.590，最大值是0.816，數(shù)值都在0.4以上，說(shuō)明數(shù)據(jù)效果比較理想，不需要剔除觀測(cè)變量。完成因子分析的前期工作后，本文采用主成分分析法提煉公共因子。當(dāng)提取10個(gè)因子時(shí)，方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了71.546%，說(shuō)明這10個(gè)公因子對(duì)于本研究的測(cè)量量表有較好的代表性，且與先前構(gòu)建的用戶采納概念模型中的研究變量個(gè)數(shù)保持了一致。

（二）驗(yàn)證性因子分析

本文利用AMOS 20.0軟件對(duì)量表數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析，以明確量表各問(wèn)項(xiàng)應(yīng)屬于哪個(gè)因子。首先對(duì)33個(gè)觀測(cè)變量進(jìn)行最大方差正交旋轉(zhuǎn)，并將得到的因子載荷矩陣中因子載荷數(shù)大于0.5的問(wèn)項(xiàng)保留下來(lái)，用以解釋與之對(duì)應(yīng)的公共因子，具體因子結(jié)構(gòu)分析結(jié)果見(jiàn)表2?？梢钥闯觯袉?wèn)題都可歸類為十個(gè)公共因子，且每個(gè)研究變量的觀測(cè)變量也都?xì)w于同一個(gè)公共因子，所有測(cè)量指標(biāo)的因子載荷值都在0.5以上，這樣的分析結(jié)果表明了問(wèn)卷的效度良好，可將觀測(cè)變量全部保留下來(lái)。

（三）結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）建模

在以上分析的基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了推薦系統(tǒng)用戶采納影響因素的初始結(jié)構(gòu)方程模型，然后利用AMOS 20.0軟件進(jìn)行了擬合驗(yàn)證，證明模型擬合良好，統(tǒng)計(jì)上能夠被接受。為提高模型的適配度，使得概念模型擬合更加良好，需要根據(jù)初始SEM模型的路徑系數(shù)顯著性輸出結(jié)果以及修正指標(biāo)，通過(guò)逐次增加或剔除一條不顯著路徑或者修改某個(gè)參數(shù)的方法，對(duì)模型進(jìn)行修正。本文逐次剔除了不顯著路徑自我認(rèn)知→采納意愿、努力期望→采納意愿，增加了感知時(shí)效性→感知推薦質(zhì)量這條相關(guān)性較強(qiáng)的路徑。

本文選取了擬合優(yōu)度指數(shù)、模型比較適合度等多種擬合指數(shù)，來(lái)進(jìn)行修正后結(jié)構(gòu)方程模型的擬合驗(yàn)證，具體指標(biāo)見(jiàn)表3?？梢?jiàn)本文最終模型擬合度良好。

（四）假設(shè)檢驗(yàn)分析

在以上分析結(jié)果基礎(chǔ)上，接下來(lái)驗(yàn)證本文的初始研究假設(shè)，最終得出的結(jié)論是：績(jī)效期望、沉浸體驗(yàn)、社群影響顯著正向影響用戶的采納意愿，感知風(fēng)險(xiǎn)與之顯著負(fù)相關(guān)；努力期望和自我認(rèn)知對(duì)用戶采納意愿的影響并不顯著，自我認(rèn)知直接顯著影響努力期望，努力期望通過(guò)績(jī)效期望這個(gè)中介變量間接顯著影響采納意愿；感知推薦質(zhì)量通過(guò)績(jī)效期望間接顯著影響采納意愿，感知時(shí)效性與感知推薦質(zhì)量、績(jī)效期望和努力期望均顯著正相關(guān)，并通過(guò)績(jī)效期望間接顯著影響采納意愿；用戶的采納意愿直接正向顯著影響其采納行為。對(duì)應(yīng)修正后的路徑圖如圖2所示，圖中明確了各變量之間的關(guān)系，其中實(shí)線表示顯著路徑，虛線表示不顯著路徑。

（五）實(shí)證結(jié)果討論

結(jié)構(gòu)方程模型的總效應(yīng)等于直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的總和。根據(jù)修正后結(jié)構(gòu)方程模型中各變量的路徑系數(shù)，能夠計(jì)算出各潛變量對(duì)采納行為的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，具體結(jié)果見(jiàn)表4。

根據(jù)計(jì)算結(jié)果，可將影響用戶采納個(gè)性化推薦系統(tǒng)的所有因素按照影響力大小進(jìn)行排序?yàn)椋翰杉{意愿（0.66）>績(jī)效期望（0.31）>感知時(shí)效性（0.21）>沉浸體驗(yàn)（0.20）>感知風(fēng)險(xiǎn)（-0.15）>社群影響（0.14）>努力期望（0.10）>感知推薦質(zhì)量（0.06）>自我認(rèn)知（0.05）。

結(jié)論

用戶對(duì)在線個(gè)性化推薦系統(tǒng)的采納意愿直接影響其采納行為；績(jī)效期望對(duì)采納意愿的影響最為顯著，這表明推薦系統(tǒng)的功能和服務(wù)效率可直接影響用戶的使用意愿；推薦時(shí)效性顯示對(duì)用戶需求滿足的及時(shí)程度，顯著正向影響用戶采納意愿；智能的個(gè)性化推薦服務(wù)帶給用戶與傳統(tǒng)搜索引擎相異的愉悅購(gòu)物沉浸體驗(yàn)，使用戶感受到高效和便利，可提高其采納意愿；不同用戶對(duì)推薦系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)感知?jiǎng)t是負(fù)向顯著影響用戶采納意愿的關(guān)鍵因素；用戶感知到的周圍人群對(duì)待推薦系統(tǒng)的態(tài)度也對(duì)其采納意愿有一定程度的影響。

基于以上分析，本文提出以下幾個(gè)方面的建議：提高推薦準(zhǔn)確度，增強(qiáng)系統(tǒng)的有用性；縮短推薦響應(yīng)的時(shí)間，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推薦；豐富推薦內(nèi)容，增強(qiáng)推薦的多樣性；加強(qiáng)推薦系統(tǒng)的安全保護(hù)，降低用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)面信任；優(yōu)化推薦界面，打造用戶體驗(yàn)感良好的推薦系統(tǒng)形象；降低使用門(mén)檻，提高用戶的努力期望；加強(qiáng)個(gè)性化推薦產(chǎn)業(yè)鏈上的多方合作，實(shí)現(xiàn)互利共贏。

參考文獻(xiàn)：

1.唐哲，丁二玉，駱斌，陳世福.基于Web Mining的推薦系統(tǒng)[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2005（12）

2.宋輝.電子商務(wù)推薦系統(tǒng)用戶采納影響因素研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2011

3.李亞男等.影響個(gè)性化推薦系統(tǒng)的用戶采納的因素[J].人類工效學(xué)，2013（2）

4.謝黎蓉.技術(shù)接受模型演變綜述[J].華中師范大學(xué)研究生學(xué)報(bào)，2014（1）

5.孟燕.隱私關(guān)注與在線個(gè)性化定制系統(tǒng)用戶采納行為的關(guān)系研究[D].山東財(cái)經(jīng)大學(xué)碩士論文，2013

6.Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al. User Acceptance of Information Technology：Toward a Unified View[J]. MIS Quarterly，2003，27（3）

7.Davis F D. A technology acceptance model for empirically testing new end-user information systems： Theory and results[D]. Cambridge， MA： Sloan School of Management， Massachusetts Institute of Technology，1986