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(山東科技大學 經濟管理學院，山東 青島 266590)

一、引言

生態(tài)環(huán)境惡化和生活習慣失衡使得慢性病與亞健康成為影響我國居民健康的主要原因，這使得居民更加關注個人健康。同時，隨著移動互聯(lián)網的迅速發(fā)展，基于移動終端的個性化、智能化健康管理服務成為民眾的普遍需求，眾多健康管理類應用(Application，簡稱“APP”)應運而生。然而由于移動健康管理服務內容同質化嚴重也使得健康管理類APP用戶容易出現(xiàn)轉移和流失，因此如何形成穩(wěn)定的用戶粘性已經成為影響健康管理類APP發(fā)展的關鍵問題。在此背景下，本文基于實證調研對健康管理類APP用戶粘性的形成及強化機理展開研究，以期為健康管理類APP提供商建立和強化用戶粘性提供有益幫助。

隨著移動應用的普及，移動應用提供商往往不再單純地關注應用的下載次數(shù)，而是更加注重用戶體驗與活躍程度，期望通過用戶的高頻持續(xù)使用形成用戶粘性來建立牢固的客戶關系。因此，用戶粘性的問題逐漸得到重視，而相關研究重點也從最初的用戶接受與采納行為，轉變到用戶持續(xù)使用、用戶粘性強化等研究領域。對于用戶粘性，國外學者Wu、Holsing、Chiang等提出用戶粘性是提供商吸引、保留以及促使用戶進一步訪問網站和使用移動應用的能力[1-5]。國內學者周軍杰、趙青等基于用戶視角指出用戶粘性意味著用戶在面臨轉換壓力或其他影響因素時不會改變使用習慣，而是持續(xù)訪問和使用其偏好的網站或移動應用[6-8]。國內外學者對用戶粘性的相關研究內容十分豐富，并且普遍強調用戶的持續(xù)、重復使用行為。而在移動應用領域，諸多學者也對用戶粘性展開了大量研究，如微博用戶粘性研究[9-10]、網絡游戲APP用戶粘性研究[11]、移動社交APP用戶粘性研究[12]及移動瀏覽器用戶粘性研究[13]等。相關學者針對不同領域的移動應用的用戶粘性進行了廣泛的研究并取得了豐富的成果，但是關于用戶粘性的研究大多是基于企業(yè)或用戶視角對其影響因素進行探討，而且對于用戶粘性的分類研究尚不多見，僅有部分學者按照用戶的使用動機將用戶粘性劃分為技術粘性和社會粘性[14]。另外，目前對于APP用戶粘性形成原因及強化機理的研究仍有待于進一步深入研究，現(xiàn)有研究多關注用戶粘性的表現(xiàn)形式、度量指標或是強化用戶粘性的概括性建議，但是忽視了用戶粘性的形成和強化過程。因此，探究用戶粘性的產生與強化機理是提升健康管理類APP用戶粘性，改善健康管理類APP使用效果的重要手段。

二、理論模型與研究假設

(一)理論模型

期望確認理論(expectation-confirmation theory,簡稱“ECT”)由Oliver于1980年提出，Oliver認為用戶的忠誠度來自高度的認同和承諾，這種認同和承諾會帶來用戶的持續(xù)使用行為[15]。Bhattacherjee在此基礎之上構建了全新的信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型，即ECM-ISC模型[16]。ECM-ISC模型包括期望確認度、感知有用性、用戶滿意度和持續(xù)使用意向，期望確認度正向影響感知有用性和用戶滿意度，感知有用性正向影響用戶持續(xù)使用意向，且感知有用性又正向影響用戶滿意度。ECM-ISC模型被廣泛應用于信息系統(tǒng)尤其是移動應用領域中用戶的持續(xù)使用行為，學者們往往根據(jù)自身的研究課題對模型加以改善擴展。如彭希羨等在微博用戶的持續(xù)使用行為研究中，將感知趣味性以及感知隱私安全引入到期望確認模型中[17]。趙青等在網絡粘性行為形成機理的研究中驗證了習慣、心理體驗正向影響用戶的持續(xù)使用意向[8]。劉虹等在對視頻網站用戶持續(xù)使用的實證分析中將感知娛樂和感知成本引入到期望確認模型中[18]。鄭大慶等在即時通訊軟件持續(xù)使用研究中引入態(tài)度變量擴展了期望確認模型[19]。隨著對用戶持續(xù)使用行為研究的深入，學者們不僅關注感知價值對用戶持續(xù)使用行為的影響也開始探究感知風險對用戶持續(xù)使用的影響。Schnall和Higgins指出移動健康應用的使用增加了用戶的隱私和安全隱患，用戶感知風險顯著影響用戶的持續(xù)使用意愿[20]。Xiang和Lee在感知娛樂和感知風險對智能手機APP的影響比較分析研究中指出，感知風險對用戶持續(xù)使用APP的意愿有顯著的負面影響[21]。因此，本研究在ECM-ISC模型的基礎上引入了用戶感知風險維度，從感知價值和感知風險兩個視角探究了用戶粘性的形成過程和強化機理。

用戶粘性行為的出現(xiàn)是一個漸變的過程，它始于對移動應用初始的接受和使用，進而在初始使用的基礎上，基于期望確認和用戶體驗展開持續(xù)使用，而用戶粘性行為正是在持續(xù)使用基礎上出現(xiàn)的行為意愿。本研究為了詳細揭示用戶粘性的形成過程和強化機理，將用戶粘性細分為弱用戶粘性和強用戶粘性兩個階段，用以替代原ECM-ISC模型中籠統(tǒng)的持續(xù)使用意愿變量。弱用戶粘性定義為用戶下載健康管理類APP之后暫時不會卸載，并且會偶爾打開瀏覽和使用；強用戶粘性定義為以后即使有其他可替代選擇時仍然會繼續(xù)使用當前的健康管理類APP，在未來會保持甚至是增加APP的使用頻率并且主動向周圍人推薦該APP。

感知價值理論在用戶采納后行為的實證研究領域中具有廣泛應用，尤其是在移動應用領域學者不斷引入新的感知價值維度，這些引入的感知價值維度大致可以劃分為兩類，一類是基于用戶需求提出的，如鄧君等在證實感知理論在檔案服務質量的適用性研究中，將感知價值劃分為用戶需求、用戶期望以及感知服務質量。寧昌會、胡常春在移動APP持續(xù)使用意愿實證研究中，將感知價值劃分為感知有用性、感知易用性以及感知趣味性。一類是基于用戶體驗提出的，如黃柏淅在移動社交類APP用戶持續(xù)使用行為研究中，引入并證實了感知娛樂性正向影響用戶的持續(xù)使用行為。在移動閱讀APP用戶持續(xù)使用意愿研究中，楊根福指出用戶感知滿意度顯著正向影響用戶的持續(xù)使用意愿。因此，本文從用戶需求和用戶期望兩個角度，將健康管理類APP領域的用戶感知價值界定為用戶期望價值和用戶體驗價值，并且引入了感知風險維度。同時，本文通過對用戶粘性研究成果的梳理將用戶粘性進一步劃分為弱用戶粘性和強用戶粘性兩個階段，用戶期望價值、用戶體驗價值以及用戶感知風險共同作用于用戶粘性的弱、強兩個階段，游戲化參與作為外因變量影響弱用戶粘性和強用戶粘性。綜上，本文構建健康管理類APP用戶粘性形成及強化機理的概念模型，如圖1所示。

圖1 健康管理類APP用戶粘性形成及強化機理模型

(二)研究假設

1.感知價值與健康管理類APP用戶粘性關系。

用戶對移動應用的功能、內容、風格及服務等方面的需求構成用戶期望價值，期望價值是導致用戶選擇并持續(xù)使用的主要驅動力。健康管理類APP的用戶期望價值主要表現(xiàn)為用戶期望通過APP獲得健康管理知識達到提高健康水平的目的，其次是用戶期望通過APP完成自身健康數(shù)據(jù)和健身行為的記錄和分享需求。用戶粘性的產生始于對移動應用的接受與初期使用，并由于期望的滿足而展開持續(xù)使用，而用戶粘性正是在持續(xù)使用基礎上形成的行為意向和行為特征。因此，本研究提出如下假設：

H1：用戶期望價值對健康管理類APP弱用戶粘性有顯著的正向影響

H2：用戶期望價值對健康管理類APP強用戶粘性有顯著的正向影響

用戶體驗價值是指用戶在使用移動應用過程中以及使用后獲得的認知和心理感受的總稱。健康管理類APP的用戶體驗價值主要體現(xiàn)在兩方面，一是用戶在使用過程中體驗到的APP提供的健康管理服務的科學性和專業(yè)性，二是健康管理類APP的界面設計和功能布局。在移動互聯(lián)網情境下，APP提供商可以根據(jù)用戶的習慣和偏好提供定制服務以滿足用戶的個性化需求，同時也更容易與用戶進行互動并及時獲取用戶的反饋信息，用戶體驗價值在用戶使用APP的過程中被進一步放大。因此，本研究提出如下假設：

H3：用戶體驗價值對健康管理類APP弱用戶粘性有顯著的正向影響

H4：用戶體驗價值對健康管理類APP強用戶粘性有顯著的正向影響

2.感知風險與健康管理類APP用戶粘性關系。

用戶在使用健康管理類APP的過程中感知到的風險主要是隱私風險，如APP提供商掌握了用戶的個人隱私信息以及健康狀況，而在用戶不知情、不同意的情況下被使用或者出售給第三方用作他用。趙楊在移動圖書館類APP持續(xù)使用的研究中指出，用戶感知成本對APP用戶的持續(xù)使用行為有顯著負向影響[22]。李睿等對移動互聯(lián)網環(huán)境下用戶隱私泄露容忍度的研究表明，大多數(shù)移動互聯(lián)網用戶對隱私泄露的容忍度不高，企業(yè)應避免濫用涉及用戶隱私的信息[23]。用戶信息被泄露或者被濫用，使用戶蒙受損失，進而用戶粘性就會減弱甚至消失，因此，本研究提出如下假設：

H5：用戶感知風險對健康管理類APP弱用戶粘性有顯著的負向影響

H6：用戶感知風險對健康管理類APP強用戶粘性有顯著的負向影響

3.ECM-ISC模型與健康管理類APP用戶粘性的關系

相較傳統(tǒng)的感知價值維度，移動互聯(lián)網環(huán)境下用戶感知價值的維度也發(fā)生了新改變，感知有用性作為單一指標已經不能全面反映用戶感知價值。本研究以用戶期望價值、用戶體驗價值兩個維度替代了原模型中感知有用性這一變量，更加細致地刻畫了用戶的感知價值，并引入了感知風險維度。因此，本研究提出以下假設：

H7：健康管理類APP用戶的期望確認度對用戶期望價值有顯著的正向影響

H8：健康管理類APP用戶的期望確認度對用戶體驗價值有顯著的正向影響

H9：健康管理類APP用戶的期望確認度對用戶感知風險有顯著的負向影響

滿意度這一變量無法揭示用戶在使用APP過程中用戶粘性從無到有、由弱及強的變化規(guī)律。本研究將用戶粘性劃分為弱用戶粘性和強用戶粘性兩個階段以期揭示用戶粘性的形成過程。依據(jù)本文提出的健康管理類APP用戶粘性形成及強化機理模型，本研究提出以下研究假設：

H10：健康管理類APP用戶的期望確認度對弱用戶粘性有顯著的正向影響

H11：健康管理類APP用戶的弱用戶粘性對強用戶粘性有顯著的正向影響

4.游戲化參與與健康管理類APP用戶粘性的關系

游戲化參與在用戶粘性的研究中并不多見，然而隨著移動用戶對競爭性與娛樂性訴求的提升，健康管理類APP逐漸開始重視游戲化參與對用戶粘性強化的作用。Kevin Werbach認為游戲化就是在非游戲情境下使用游戲元素以及游戲設計的技術[24]。Deterding更加深刻地將游戲化理解為一種機制，即在非游戲系統(tǒng)中利用游戲元素來提高用戶的使用體驗與參與程度[25]。Hamari基于實證研究的結果表明，用戶的游戲化參與對持續(xù)使用行為具有正向影響。游戲化參與的核心是將某個已經存在的具有一定核心和內在價值的事物與游戲機制相結合，吸引用戶持續(xù)參與其中并獲得娛樂體驗與情感滿足。游戲化參與的思想廣泛應用于健康管理類APP的設計之中，本研究提出如下假設：

H12:游戲化參與對健康管理類APP弱用戶粘性有顯著的正向影響

H13:游戲化參與對健康管理類APP強用戶粘性有顯著的正向影響

三、問卷設計與數(shù)據(jù)分析

(一)量表開發(fā)和數(shù)據(jù)采集

本文參考了Oghuma、Deng、Margaret、陳瑤等經典文獻量表，并結合健康管理類APP的用戶特征和使用特點對量表進行了適當?shù)男薷?最終問卷見表1。所有的研究變量都采取多個測量指標進行測量，所有題項都采用5級李克特尺度，1代表完全不同意，5代表完全同意。

本研究數(shù)據(jù)以網絡問卷和實地問卷兩種方式同時收集。網絡問卷通過郵件、問卷星等工具隨機向悅動圈、咕咚等健康管理類APP用戶發(fā)放。實地問卷是在青島市范圍內隨機抽取學生以及市民，邀請他們填寫問卷。調查問卷共回收300份，篩除無效問卷24份，獲得有效問卷276份，有效率為91.33%。有效樣本中，男性占48.5%，女性占51.5%；20-30歲的比例是81.5%，31-40歲的比例是18.5%；大學(含大專)及以上學歷占70%。從被調查的人口統(tǒng)計信息來看，樣本具有一定代表性。

(二)信度與效度分析

本文利用SPSS19.0和AMOS20.0軟件對量表進行信度和效度分析，結果如表2所示，各變量的克朗巴赫系數(shù)α值和復合信度CR值均大于0.7，表明各變量的量表具有良好的信度。由于各變量的平均方差提取量(AVE)均大于0.5，表明量表的收斂效度良好。由于各變量的AVE的平方根均大于該變量與其他變量的相關系數(shù)，表明量表的區(qū)分效度良好。

(三)結構方程模型假設檢驗

本文利用AMOS17.0軟件進行結構方程模型分析以檢驗模型假設，模型的擬合度指標數(shù)值如下：CMIN/DF=2.425，GFI=0.982，AGFI=0.947，NFI=0.947，CFI=0.910，IFI=0.911，RMR=0.048，RMSEA=0.065，均達到了Bagozzi提出的判斷標準(CMIN/DF<3;GFI、AGFI、NFI、CFI、IFI均應大于0.9；RMR<0.05;RMSEA<0.08)，表明研究的擬合度良好。模型的參數(shù)估計值及假設檢驗結果表3所示。

表1 變量構造及來源

表2 信度與效度分析指標值

注:對角線上加粗數(shù)值是相應變量的平均方差提取量(簡稱AVE)的平方根。

表3 參數(shù)估計值與假設檢驗結果

注:*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001

(四)結果分析

根據(jù)檢驗結果，假設H2與假設H3成立，假設H1與假設H4不成立。說明用戶在使用健康管理類APP的不同階段，其注重的感知價值是不同的，感知價值的分層現(xiàn)象在用戶粘性的形成及強化過程當中表現(xiàn)得尤為明顯。在用戶初始使用一款健康管理類APP時，良好的用戶體驗能夠保證APP不會在短時間內被用戶卸載，這是移動應用形成弱用戶粘性的前提和基礎。良好的用戶體驗會驅使用戶進一步了解APP，增加使用頻率。此時用戶體驗價值對弱用戶粘性的影響是顯著的，而用戶期望價值對弱用戶粘性的影響并不顯著。然而隨著用戶的使用深入，良好的用戶體驗已經不能滿足用戶期望，用戶對于健康管理類APP的功能和效用期望逐漸明晰，只有健康管理類APP能夠有效滿足用戶的期望需求時，其才能避免被卸載棄用，用戶粘性才會由薄弱的弱用戶粘性轉化為牢固的強用戶粘性。所以此時用戶體驗價值對弱用戶粘性的影響是不顯著的，而用戶期望價值對強用戶粘性的影響是顯著的。因此，健康管理類APP提供商在優(yōu)化用戶體驗的同時，也需要對APP的服務內容與功能布局進行改進升級，以便為用戶提供差異化、個性化健康服務，滿足用戶的健康管理需求，提高APP自身的不可替代性。

檢驗結果表明，假設H5與假設H6均成立，反映了用戶在使用健康管理類APP的過程中，無論是初始使用還是持續(xù)使用期間，用戶對于感知風險始終非常敏感。在用戶粘性的弱、強兩個階段中，一旦用戶感知到風險，比如個人信息被泄露，接收到垃圾短信郵件等，健康管理類APP用戶粘性就會減弱甚至消失。對于健康管理類APP提供商來說，保護用戶隱私信息安全，降低用戶感知風險是建立和維系用戶粘性的重要環(huán)節(jié)。假設H7至假設H10全部成立，說明期望確認對用戶期望價值、用戶體驗價值、用戶感知風險及弱用戶粘性影響顯著，再次驗證了ECM-ISC模型中各變量之間的關系，這與前人應用期望確認模型進行用戶采納后行為研究的結論一致。因此，為促進用戶粘性的初步建立，健康管理類APP提供商應當提高APP服務內容的科學性和專業(yè)性，APP界面設計應彰顯人性化，并注重用戶使用之后的反饋建議，做到用戶信息嚴格管理，不被第三方竊取濫用等。

檢驗結果中假設H11成立，說明弱用戶粘性對強用戶粘性影響顯著。健康管理類APP用戶粘性的形成是一個漸進的過程，經歷了從無到有、由弱轉強的過程，穩(wěn)定的強用戶粘性也是從最初薄弱的用戶粘性開始積累形成的。對于提供商而言，要形成并維系強用戶粘性首先要先建立弱用戶粘性，并遵循用戶粘性的形成及強化規(guī)律，循序漸進促使用戶形成強用戶粘性。假設H12與假設H13成立，反映出游戲化參與不僅可以通過影響弱用戶粘性間接地影響強用戶粘性，而且可以成為強用戶粘性的直接前因變量。由此可見游戲化參與在用戶粘性的形成與強化過程中發(fā)揮著重要作用，提供商可以將游戲元素和游戲設計運用到健康管理類APP的開發(fā)與設計當中，通過提高用戶的游戲化參與程度來維系和強化用戶粘性，促進用戶粘性由弱轉強。

四、結論與啟示

本文基于改進的期望確認模型構建了健康管理類APP用戶粘性形成及強化機理的結構方程模型。模型假設檢驗結果表明感知價值的分層現(xiàn)象在用戶粘性由弱轉強的過程中表現(xiàn)明顯；用戶感知風險對用戶粘性的強、弱兩個階段都有顯著影響；游戲化參與不僅可以通過影響弱用戶粘性間接地影響強用戶粘性，而且可以成為強用戶粘性的直接前因變量。本研究在理論上豐富了期望確認模型在用戶粘性研究領域的成果，為其他移動應用用戶粘性的研究提供了有益參考；在實踐中對健康管理類APP提供商構建和強化用戶粘性提出了策略建議，幫助提供商深入了解用戶粘性的形成及強化過程，有針對性地改進健康管理類APP的服務功能和運行模式。

健康管理類APP用戶粘性的形成并非一蹴而就的，而是一個從無到有、由弱轉強的漸進過程。健康管理類APP提供商可以通過跟蹤用戶使用過程，收集用戶使用反饋，進而優(yōu)化APP界面設計，提升用戶體驗；由于用戶對移動環(huán)境中感知風險的關注，提供商應當注重對用戶隱私與信息安全的保護，避免被第三方濫用，防止用戶粘性減弱甚至是消失；根據(jù)游戲化機制的作用效果，APP提供商可以將游戲元素以及游戲設計的技術引入到健康管理類APP中，通過提高用戶的游戲化參與程度，促進用戶粘性的建立以及強化。另外，健康管理類APP提供商要建立穩(wěn)固的強用戶粘性，就必須擺脫服務內容與應用功能同質化嚴重的弊病，提供多樣化的健康管理服務，滿足用戶的個性化使用期望。只有當用戶在健康管理方面的需求得到真正滿足，一款健康管理類APP的價值才會得到充分展現(xiàn)。

在移動應用功能紛繁復雜的情境下，健康管理類APP用戶粘性形成及強化的影響因素也十分之多，本文只考慮了用戶感知價值、用戶感知風險以及游戲化參與對用戶粘性的作用機理，后續(xù)研究可以進一步挖掘影響健康管理類APP用戶粘性的其他因素。且本研究的調查樣本范圍主要集中在在校碩博研究生以及剛參加工作的青年人群體，對于中老年群體調查樣本涉及的較少。因此，在未來的研究過程中有必要針對中老年人等高年齡群體展開調研，以進一步檢驗本文的研究結論。

參考文獻：

[1]WU C.What factors affect people′s stickiness on the social network site?The case of facebook in Taiwan[J].Key Engineering Materials,2011,474-476:1573-1577.

[2]HOLSING C,OLBRICH R.Effect of user-generated content on website stickiness: the case of social shopping communities[J].International Journal of E-Business Research,2012:301-308.

[3]CHIANG H,HSIAO K.Youtube stickiness: the needs,personal,and environmental perspective[J].Internet Research,2015(1):85-106.

[4]YANG H,LIN C.The stickiness of facebook website: a value and culture-based view[J].International Journal of Web Based Communities,2016(1):55.

[5]LI D,BROWNE G,WETHERBE J.Why do Internet users stick with a specific web site? A relationship perspective[J].International Journal of Electronic Commerce,2006(4):105-141.

[6]XU J,LIU Z.Study of online stickiness: Its antecedents and effect on repurchase intention[C]// International Conference on E-Education,E-Business,E-Management,and E-Learning.IEEE,2010:116-120.

[7]周軍杰.社會化商務背景下的用戶粘性:用戶互動的間接影響及調節(jié)作用[J].管理評論,2015(7):127-136.

[8]趙青,張利,薛君.網絡用戶粘性行為形成機理及實證分析[J].情報理論與實踐,2012(10):25-29.

[9]RAMAYAH T,NEJATI M,SHAFAEI A.Modelling predictors of blog stickiness and retention by university students [J].Malaysian Journal of Library & Information Science,2015(3):15-27.

[10]LU H,LEE M.Demographic differences and the antecedents of blog stickiness[J].Online Information Review,2010(1):21-38.

[11]WU J,WANG S,TSAI H.Falling in love with online games: the uses and gratifications perspective[J].Computers in Human Behavior,2010(6):1862-1871.

[12]符曉陽,桑亞雄.社交網站用戶黏性影響因素分析[J].現(xiàn)代情報,2014(10):174-176.

[13]劉俊博.移動瀏覽器用戶黏性影響因素研究[D].重慶：西南大學,2014.

[14]巴晶,胡麗娜.虛擬社區(qū)粘性對網民參與行為的影響:實證研究[J].現(xiàn)代管理科學,2012(5):109-111.

[15]OLIVERR L.A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions[J].Journal of Marketing Research,1980(4):460-469.

[16]BHATTACHERJEE A.Understanding information systems continuance: an expectation confirmation model[J].MIS Quarterly,2001(3):351-370.

[17]彭希羨,馮祝斌,孫霄凌等.微博用戶持續(xù)使用意向的理論模型及實證研究[J].現(xiàn)代圖書情報技術,2012(11):78-85.

[18]劉虹,裴雷,孫建軍.基于期望確認模型的視頻網站用戶持續(xù)使用的實證分析[J].圖書情報知識,2014(3):94-103.

[19]鄭大慶,李俊超,黃麗華.“3Q”大戰(zhàn)背景下的軟件持續(xù)使用研究:基于修訂的“期望-確認”模型[J].中國管理科學,2014(9):123-132.

[20]SCHNALL R,HIGGINS T,BROWN W,et al.Trust,perceived risk,perceived ease of use and perceived usefulness as factors related to m-health technology use[J].Studies in Health Technology & Informatics,2015,216:467.

[21]XIANG J,LEE H.A comparative analysis on the effects of perceived enjoyment and perceived risk on hedonic utilitarian smartphone applications[J].International Journal of Networking & Virtual Organisations,2015(2/3):120-135.

[22]趙楊,高婷.移動圖書館APP用戶持續(xù)使用影響因素實證研究[J].情報科學,2015(6):95-100.

[23]李睿,張銳劍,李文立,等.移動互聯(lián)網環(huán)境下的隱私泄露容忍度測度方法[J].管理評論,2016(7):102-111.

[24]KEVIN W,DAN H.游戲化思維:改變未來商業(yè)的新力量[M].周逵,王曉丹，譯.杭州：浙江人民出版社,2014.

[25]DETERDING S,SICART M,NACKE L,et al.Gamification using game-design elements in non-gaming contexts[C]// International Conference on Human Factors in Computing Systems,CHI 2011,Extended Abstracts Volume,Vancouver,Canada,May.DBLP,2011:2425-2428.