張紫嬌　鐘蔚

[摘 要] 網絡直播平臺因互動及時、制作簡單、成本低廉等特點迅速吸引大學生的熱情參與。大學生作為主體與受眾參與網絡直播對其生活、學習、價值觀等方面產生重要影響，已引起社會關注。運用TAM和D&M理論，在構建大學生參與網絡直播行為生成機理基礎上，建立以系統(tǒng)質量、內容質量、服務質量、感知信任、感知成本、行為習慣、感知易用性、感知有用性、滿意度、期望確認度、行為意向為變量的影響大學生參與網絡直播行為的結構模型。以M高校為例進行問卷調研，對各影響因素加以驗證，得出結論：大學生自我表現和個性展示的內心渴望與網絡平臺服務的用戶體驗是大學生參與網絡直播行為的關鍵要素。

[關鍵詞]大學生;網絡直播行為;影響要素;結構方程

[中圖分類號]C32 [文獻標志碼]A

移動互聯(lián)時代，海量的信息通過新媒體技術在人們面前多元化呈現，信息傳播進入“人人有麥克風”階段，呈現出全新的傳播生態(tài)和新格局。[1]29網絡直播是基于網絡流行新媒體技術，在電腦、手機登終端設備上以有線或者無線聯(lián)網為渠道，現場信息以文字、語音、圖像、視頻、彈幕等多種形式展現的傳播方式。[2]71直播作為新媒體的產物，一方面作為娛樂工具，讓參與者感受別樣的生活。另外一方面，網絡直播不斷涉及暴力、色情等低俗內容，給社會帶來嚴重的負面影響。大學生作為參與網絡直播的主力軍，往往容易受到主播內容的影響。研究高校學生產生參與網絡直播行為的動機，并據此積極引導高校學生，使其以更健康的方式參與網絡直播。

對于網絡直播行為的研究，不同的學者從不同角度進行研究。一是網絡直播用戶的特征方面：Max.通過對收集的998份問卷進行分析，利用T檢驗得出性別與觀看節(jié)目的內容有直接的關系。[3]995Kaja J.通過分析網絡直播的內容和彈幕信息，分析判斷用戶的信息行為。[4]18二是網絡直播動機方面：Mathildc B.通過調查動機與用戶內容發(fā)現，網絡直播中主要的交流動機是無聊、社交。[5]83穆毅使用心理學的放大分析用戶行為，得出尋求主體構建、遠離孤獨和尋找慰藉是高校學生參與網絡直播的原因。[6]93汪雅倩從主播的視角研究網絡直播用戶參與網絡直播行為的動機，表達真實自我，滿足深層次需求的“精神自留地”。[7]68三是網絡直播的法律方面：徐蒙等人分析了網絡直播過程中存在的法律風險。[8]16趙墨林從多個角度梳理了網絡直播過程中存在的問題，并借助國外經驗對我國完善網絡直播的相關法律提出有效建議。[9]19

作為新媒體產物，關于網絡直播研究的學者并不多，對大學生參與直播行為更是少之又少。本文以高校學生為研究對象，計量分析其參與網絡直播行為的影響因素，從而予以規(guī)范引導。

一、高校學生參與網絡直播行為理論分析

大學生參與網絡直播行為可以通過兩種方式進行。第一種是作為主播，對自己的生活場景進行直播，吸引粉絲獲得打賞。另外一種是作為用戶，觀看別人的生活場景，在這個過程中感受到愉悅。本文以技術接受模型（TAM）模型和信息系統(tǒng)成功模型（D&M）為框架，在此基礎上結合高校學生的特點，對高校學生參與直播行為的影響因素進行分析。

（一）基于TAM理論的高校學生參與網絡直播行為基本變量分析

技術接受模型（Technology Acceptance Model， TAM）是Davis于1986年提出的，而后在2000年對其修正。[10]1001修正后的模型，主要包括感知有用性、感知易用性，行為意向和使用行為4個變量，主要分析用戶對使用某一系統(tǒng)的接受程度。該模型的結構圖如圖1所示。

感知有用性：主要是指高校學生對網絡直播平臺的主觀有用。當學生感知到通過網絡直播平臺能夠增長見識、增多與朋友的談資或者能夠愉悅心情，學生會主觀感知到網絡直播平臺的有用性。

感知易用性：主要是指高校學生對網絡直播平臺的主觀易用。當學生感知到網絡直播平臺是簡單易用，容易操作的，那么在一定程度上會提高高校學生對網絡直播平臺易用性的主觀感知。

行為意向：行為意向是指高校學生使用網絡直播平臺愿望的強烈性。

參與行為：高校學生參與直播行為的表現，具體可表現為參與時長、參與頻度、參與網絡直播平臺的數量。

基于此，提出如下假設：

H1：感知有用性能夠正向影響高校學生參與網絡直播的行為意向。

H2：感知易用性能夠正向影響高校學生參與網絡直播的行為意向。

H3：感知易用性能夠正向影響高校學生對網絡直播行為的感知有用性。

H4：高校學生參與網絡直播的行為意向正向影響高校學生參與網絡直播行為。

（二）基于D&M理論的高校學生參與網絡直播行為基本變量分析

信息系統(tǒng)成功模型（Information System Success Model， 簡稱D&M模型）是美國學者Delone等人于1992年提出的，該模型主要考量信息系統(tǒng)的成功性對使用者行為的影響。[11]93該模型共有六個變量，分別是系統(tǒng)質量、服務質量、信息質量、系統(tǒng)使用、用戶滿意、凈收益之間的關系，如圖2所示。

系統(tǒng)質量：主要是用戶對網絡直播平臺的系統(tǒng)質量的感知。若網絡直播平臺響應速度快、頁面布局合理、功能豐富，那么用戶感知的系統(tǒng)質量將會很高。

內容質量：主要是指網絡直播平臺為使用者提供內容的質量。如果內容可靠、更新速度快、干擾信息少，那么用戶會對網絡直播平臺有較高的感知內容質量。

服務質量：是指網絡直播平臺為用戶提供的各種服務的質量。

滿意度：高校學生參與網絡直播過程中感受的滿意度。

期望確認度：高校學生在使用網絡直播平臺之前會有預期。使用后，若感知沒有達到期望值，會降低參與直播行為意向。若期望確認度高，會增加高校學生參與網絡直播的行為意向。

根據D&M理論，提出如下假設：

H5：系統(tǒng)質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的滿意度。

H6：系統(tǒng)質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的感知易用性。

H7：內容質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的滿意度。

H8：服務質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的滿意度。

H9：服務質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的感知易用性。

H10：服務質量正向影響高校學生參與網絡直播行為的感知有用性。

H11：滿意度正向影響高校學生參與網絡直播的行為意向。

H12： 滿意度正向影響高校學生參與網絡直播的期望確認度。

H13：期望確認度正向影響高校學生參與網絡直播的行為意向。

（三）基于高校學生參與網絡直播行為特性的基本變量分析

除了通過模型識別出的基本變量，本文在分析高校學生參與網絡直播行為特性的基礎上構建新的變量，如感知成本，感知信任[12]546和行為習慣。[13]18

感知成本：主要是指高校學生在參與網絡直播時感知到成本的高低。成本主要包括浪費的時間成本和打賞主播的資金成本。

感知信任：用戶在使用互聯(lián)網產品的時候容易造成隱私泄露，這就使用戶對系統(tǒng)安全有很大的重視。如果高校學生對網絡直播平臺的感知信任度高，認為網絡直播平臺能夠遵守相關協(xié)議，保護用戶隱私。

行為習慣：高校學生作為一個特殊的群體，有自身的行為習慣，比如習慣性地玩手機、習慣探索新事物等，這些行為習慣促使高校學生產生參與網絡直播的行為。

基于此，提出如下假設：

H14：感知成本負向影響高校學生參與網絡直播的行為意向。

H15：感知信任正向影響高校學生對參與網絡直播行為的滿意度。

H16：行為習慣對高校學生參與網絡直播行為有正向影響。

H17：感知有用性對高校學生參與網絡直播的行為習慣有正向影響。

H18：感知有用性對高校學生參與網絡直播的滿意度有正向影響。

二、高校學生參與網絡直播行為的模型構建

綜上分析得到影響高校學生參與網絡直播行為的因素，并提出假設。按照 上述假設，得到高校學生參與網絡直播 行為影響因素的作用路徑如圖3所示。

高校參與網絡直播行為的模型中，系統(tǒng)質量（SQ）、內容質量（CQ）、服務質量（EQ）、感知信任（PT）、感知成本（PC）、行為習慣（BI）是外生潛變量。感知易用性（PEU）、感知有用性（PU）、滿意度（SAT）、期望確認度（CON）和行為意向（INT）既是內生潛變量，也是外生潛變量。參與行為（BEH）為內生潛變量。根據結構方程原理對上述模型進行數學描述、構建高校學生參與網絡直播行為的結構方程如下。

三、大學生參與網絡直播行為的實證分析

（一）樣本選擇與問卷發(fā)放

本文以M高校為研究對象，針對不同年級不同專業(yè)的學生發(fā)放調查問卷。結合90后、00后大學生喜愛使用互聯(lián)網的特點，采用線上發(fā)放為主要形式。通過朋友圈、E-MAIL、問卷星、QQ等方式發(fā)放在線問卷，共回收323份問卷。按照答題時間不低于60秒為判別標準，共有295份有效問卷。問卷回收情況見表1。

（二）信度和效度檢驗

信度，是指采用同樣的方法對同一研究對象反復測量結果的一致程度。信度系數越大，表示測量的可信性越大。在本研究中，以Cronbach's Alpha為信度的度量標注。Cronbach's Alpha在0.5以上，表明數據可信;在0.7以上，表明數據的可信度是非常高的;達到0.9以上，表明數據十分可信。本文采用SPSS 22.0對所有的量表進行信度分析，其結果如表2所示。

效度是指有效性，即測量工具能夠準確測量出所需測量事物的程度。效度系數越大，表示測量的有效性越高。本文選取KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）統(tǒng)計量和Bartlett球形度檢驗兩個指標來判斷樣本數據是否合適進行因子分析。當KMO值在0.7以上，說明問卷的效度很好。效度檢驗結果如表3所示。

（三）實證檢驗

采用AMOS軟件對大學生參與網絡直播行為結構方程進行運算，得到結構方程的路徑系數和擬合優(yōu)度，分別見表4和表5。

分析顯示，擬合指標RMR有待于改善。由于殘差均方根RMR主要是通過協(xié)方差計算得到，其數值結果不僅受到測量單位變換的影響，也會受到樣本數量大小的影響，因此RMR在衡量模型擬合度方面并不是一個非?？煽啃缘闹笜?。然而其他指標卡方自由度、RMSEA等關鍵指標擬合結果非常好。所以綜合而言，該模型是可接受的。

（四）結果分析

1.效應值分析

根據表5和圖3，計算各個變量對參與行為的直接效應、間接效應和總效應（見表6）。由表6可知，從直接影響的角度來分析，高校學生網絡直播過程中，行為意向對參與網絡直播行為起到決定性 作用。但是與其他的行為比較，發(fā)現行為意向對行為的影響有下降趨勢，主要是因為高校學生是一個心智不是特別成熟的群體，自身行為選擇可能受周邊環(huán)境的影響比較大。

從總效應排序結果來分析，感知有用性對高校學生是否參與網絡直播影響最大。隨著95后，甚至00后進入高校學習，高校學生渴望表現自我和展示自我的特點更加鮮明，而直播平臺能夠滿足人們展示自我的需求。

感知易用性作為影響高校學生參與網絡直播平臺的第二大重要因素。網絡直播平臺是否易用，操作是否簡單方便，會影響高校學生對網絡直播平臺的使用。網絡平臺是否易用，主要取決于網絡直播平臺的系統(tǒng)質量，服務質量。

對網絡直播平臺的滿意度是影響高校學生是否參與網絡直播行為的關鍵因素。通過上述模型，可以判斷出平臺上的內容質量和感知信任度是影響高校學生對網絡直播平臺滿意度的關鍵因素。

2.模型假設的分析

經模型計算，不成立的假設主要有假設H2，H5，H8，H13，H14和H16。根據實際調研，與高校學生進行面對面溝通交流，分析假設不成立的原因。

（1）假設H2不成立的原因分析。感知易用性主要是通過感知有用性對高校學生是否參與網絡直播行為的行為意向產生影響。主要原因是建立模型的時候，忽略考慮中介因素的影響。

（2）假設H5和H8不成立的原因分析。通過實地調研發(fā)現，高校學生對直播網絡平臺是否滿意的原因取決于有用性和可靠性。所以相比于系統(tǒng)的內容質量和感知信任，系統(tǒng)質量和服務質量對高校學生是否使用網絡直播平臺的影響更小一些。

（3）假設H13不成立原因分析。網絡直播平臺多數情況下是高校學生娛樂的平臺，因此很多學生在使用網絡直播平臺前，并沒有對平臺有預設。所以網絡直播平臺對高校學生參與網絡直播的行為意向影響并不顯著。

（4）假設H14不成立的原因分析。多數學生在參與網絡直播平臺的時候，純屬是消遣時間，很少付出經濟成本。高校學生課余時間比較多，對時間的價值認識也不到位。因此感知的時間成本對高校學生參與網絡直播行為意向的影響并不顯著。

（5）假設H16不成立的原因分析。行為習慣對高校學生是否參與網絡直播行為有調節(jié)作用，但不一定是正向影響。很多高校學生有不自覺打開手機的行為習慣。但很多學生選擇社交平臺，比如微信和QQ。還有一部分學生選擇了游戲軟件。當然也有部分學生選擇了網絡直播平臺。所以，行為習慣對高校學生參與網絡直播行為的影響有待于進一步研究。

四、規(guī)范引導大學生參與網絡直播行為的建議

為促進高校學生積極健康地使用網絡直播平臺，按照上述實證模型的結果，從學生、企業(yè)和高校三個角度提出改善建議。

從高校學生的角度來講，通過參與網絡直播平臺，能夠暫時放松心情，緩解學習壓力。但是在使用這些能夠帶來短暫快樂感的網絡工具時，高校學生要注意提高自己的自制力;從網絡直播平臺的信息能夠增長見識，改善生活，但是要注意信息的質量，避免不實、有害信息的獲取影響學習和生活;網絡直播平臺上有的大量數據信息，如何篩選信息是高校學生必須掌握的一項能力，應避免沉迷于大量的信息，過度浪費時間。

從網絡直播企業(yè)的角度來說，高校學生用戶對網絡直播平臺的信息質量和系統(tǒng)安全有較高的要求。所以在直播網絡平臺上，一方面要重視內容的及時更新和內容的可靠性，提高對不實內容進行監(jiān)管。另外一方面，隨著越來越多互聯(lián)網犯罪的事實的曝光，系統(tǒng)安全性是為學生用戶在使用互聯(lián)網產品時考慮的關鍵因素。所以，提高用戶對網絡平臺的感知信任是網絡直播企業(yè)急需解決的關鍵問題。

從高校的角度來講，積極引導學生健康參與網絡直播平臺能提高學生溝通交流能力，拓展學生社交范圍，促進學生全面發(fā)展。

實證模型表明，由于對時間的感知成本較低，導致很多學生在使用直播網絡沒有節(jié)制，浪費時間。所以從高校的角度出發(fā)，通過舉辦講座等形式提高學生對時間成本的感知能力，從而有效的避免沉迷于網絡直播平臺。另外，互聯(lián)網犯罪的程度和頻度的不斷提高，高校應當通過多種方式提升學生在使用互聯(lián)網產品的安全意識，促使學生在參與網絡直播時，注意隱私的保護，避免網絡詐騙。

[參考文獻]

[1] 趙夢媛.網絡直播在我國的傳播現狀及其特征分析[J].西部學刊：新聞與傳播，2016（8）：29-32.

[2] 付業(yè)勤，羅艷菊，張仙鋒.我國網絡直播的內涵特征、類型模式與規(guī)范發(fā)展[J].重慶郵電大學學報：社會科學版，2017（4）：71-81.

[3] Max Sjobloma， Juho Hamari. Why do people watch others play video games？ An empirical study on the motivations of Twitch users[J]. Computers in Human Behavior，2017（75）：985-996.

[4] Katrin Scheibe， Kaja J. Fiet kiewicz， Wolfgang G. Stock. Information Behavior on Social Live Streaming Services[J].Journal of Information Science Theory and Practice，2016（2）：6-20.

[5] Mathilde B. Friedlnder. Streamer Motives and User-Generated Content on Social Live-Streaming Services[J].Journal of Information Science Theory and Practice，2017（1）：65-84.

[6] 汪雅倩.“新型社交方式”：基于主播視角的網絡直播間陌生人虛擬互動研究[J].中國青年研究，2019（2）：87-93+72.

[7] 穆毅.孤獨與狂歡：基于網絡直播用戶的心理和行為分析[J].新聞研究導刊， 2016（22）： 67-68.

[8] 徐蒙，祝仁濤.新媒體視域下UGC 模式的法律風險及其防范——以網絡直播為例[J].浙江傳媒學院學報，2016（4）：13-17.

[9] 趙墨林.網絡直播的法律規(guī)制[D].長春：吉林大學， 2017.

[10] Davis F D， Bagozzj R P， Warshaw P R. User accept computer technology： a comparison of two theoretical[J].Management Science，1989 （8）：982-1003.

[11] Delone J， Mclean F.Information Systems Success： The quest for the Dependent Variable[J].Information System Research， 1992（1）： 60-95.

[12] Kim B. Understanding key factors of users' intentions to repurchase and recommend digital items in social virtual worlds[J]. Cyberpsychology Behavior &Social networking， 2012（10）： 543-550.

[13] 李珊珊.基于“使用與滿足”虛擬社區(qū)網民行為研究——以百度貼吧為例[D].廣州：華南理工大學，2010.

[責任編輯]王立國

Abstract： The online live platform attracts college students' enthusiastic participation because of timely interaction， simple process and low cost. As the main body and audience， college student participate in online live. And this has an important impact on their life， learning， values and other aspects. The formation mechanism of College Students' participation in online live has been analyzed based on the theory of TAM and D&M. And a structural model is established in this paper though the action path which is composed of system quality， content quality， service quality， perceived trust， perceived cost， behavior habits， perceived ease of use， perceived usefulness， satisfaction， expectation confirmation， behavioral intention. M university is selected as the object of empirical analysis to verify the influence path and degree of each factor. The conclusion that Inner desire for self-expression and user experience is the key factors for college students to participate in online live is drawn. This has important practical significance for promoting the active and healthy use of network broadcasting by college students.

Keywords： college students; live broadcast behavior; influencing factors; SEM