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基于ELM模型知識付費(fèi)用戶使用意愿的影響因素研究

2020-04-19 08:51
福建質(zhì)量管理 2020年8期
關(guān)鍵詞:生產(chǎn)者意愿態(tài)度

石 珂

(貴州師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 貴州 貴陽 550000)

一、引言

知識付費(fèi)指用戶出于明確需求目的而付費(fèi)購買的碎片化知識活動,用戶付費(fèi)購買的產(chǎn)品是經(jīng)知識付費(fèi)內(nèi)容生產(chǎn)者對自身認(rèn)知盈余(人的知識、能力、經(jīng)驗等)加工處理后的產(chǎn)物。據(jù)中國青年報社會調(diào)查中心2016年出具的調(diào)查報告顯示,在受訪人群中,有63.6%的人支持為知識付費(fèi),73.9%的人會為了某類問題答案付費(fèi)。與之相對應(yīng)的是大量知識付費(fèi)平臺的誕生,例如“喜馬拉雅FM”、“知乎”、“得到”等。在此背景下,對于知識付費(fèi)用戶使用意愿影響因素研究是非常有現(xiàn)實意義的。

本文以精細(xì)加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model)為基礎(chǔ),參考已有研究結(jié)論,結(jié)合感知質(zhì)量、感知成本、社會影響等因素構(gòu)建知識付費(fèi)用戶使用意愿模型。以問卷調(diào)查的方式收集收據(jù)以探討知識付費(fèi)用戶知識付費(fèi)使用意愿問題。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)精細(xì)加工可能性理論

美國心理學(xué)家Petty&Cacioppo于1986年首先提出精細(xì)加工可能性模型(ELM),主要用于討論信息說服過程中個體態(tài)度的轉(zhuǎn)變過程[1]。該模型認(rèn)為,用戶態(tài)度的轉(zhuǎn)變通過中央路徑和邊緣路徑這兩條路徑進(jìn)行。中心路徑下用戶對獲得信息的處理更為深入、思考更為細(xì)致,進(jìn)而使自身態(tài)度產(chǎn)生改變。而在邊緣路徑下,用戶更多依據(jù)信息相關(guān)的外圍線索做出判斷。ELM模型發(fā)展至今,已被廣泛用于用戶使用意愿/行為的研究中[2-3]。

(二)知識付費(fèi)相關(guān)研究

我國移動互聯(lián)網(wǎng)在近十年來得到了飛速的發(fā)展,以微信支付、支付寶為首的移動支付在逐漸改變著公眾的支付習(xí)慣,同時網(wǎng)絡(luò)版權(quán)法律體系得到進(jìn)一步完善,為正版付費(fèi)為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容付費(fèi)的理念逐漸深入人心。目前對于知識付費(fèi)的研究主要集中在對知識付費(fèi)意愿/行為影響因素的研究上。已有眾多學(xué)者對相關(guān)的影響因素做出論證。

國內(nèi)學(xué)者關(guān)于知識付費(fèi)的研究日趨多樣化,李鋼等通過計劃行為理論驗證了社會影響以及感知質(zhì)量對用戶知識付費(fèi)行為的正向影響[4]。趙保國采用期望確認(rèn)模型對知識付費(fèi)用戶進(jìn)行調(diào)研,證明用戶知識付費(fèi)持續(xù)使用意愿受感知有用性的正向影響[5]。張帥通過對調(diào)查對象做半結(jié)構(gòu)化訪談,對得到的資料進(jìn)行定性分析得到影響知識付費(fèi)行為的影響因素主要有信息質(zhì)量、個體需求、主觀規(guī)范等七種[6]。

ELM模型作為一款經(jīng)典的雙路徑模型,從用戶態(tài)度的變化路徑入手來解釋用戶對信息系統(tǒng)的采納或使用意愿。本文采用ELM模型作為理論基礎(chǔ),探索中心路徑與邊緣路徑下的知識付費(fèi)用戶使用意愿的影響因素以及作用機(jī)理。

三、研究假設(shè)與模型構(gòu)建

(一)中心路徑

1.感知質(zhì)量

信息質(zhì)量是ELM模型中心路徑是最為關(guān)鍵的影響因素,而用戶在對信息質(zhì)量的判斷過程中很少采用客觀質(zhì)量,往往采用自己主觀的感知質(zhì)量來評判產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量[7]。對于知識付費(fèi)而言,用戶的感知質(zhì)量越高越有可能對知識付費(fèi)使用產(chǎn)生積極的態(tài)度。綜上做出以下假設(shè):

H1:用戶對知識付費(fèi)的感知質(zhì)量正向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度。

2.感知有用性

前文提到,用戶使用知識付費(fèi)的最終目的是為了滿足個人需求,用戶獲取到知識付費(fèi)產(chǎn)品后自身需求做匹配的過程中勢必會對產(chǎn)品包含的信息做深入的分析思考,此時用戶處于高精細(xì)化加工狀態(tài)。當(dāng)知識付費(fèi)產(chǎn)品滿足用戶的個人需求時,可以認(rèn)為這些知識付費(fèi)產(chǎn)品是有用的。程曉宇在其研究中證明,感知有用性作為中心路徑下的關(guān)鍵變量對用戶付費(fèi)閱讀態(tài)度有正向影響[8]。因此,將感知有用性歸為中心路徑并作出以下假設(shè):

H2:用戶對知識付費(fèi)感知有用性正向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度。

3.易理解性

易理解性指用戶對于內(nèi)容容易理解程度的感知,Zhang認(rèn)為信息質(zhì)量的特征包含易理解性[9],而信息質(zhì)量是中心路徑下影響因素。章萌在關(guān)于有聲閱讀的研究中認(rèn)為易理解性對態(tài)度有正向影響[10]。綜上本研究將易理解性歸為中心路徑并作出以下假設(shè)

H3:知識付費(fèi)的易理解性正向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度

4.感知成本

感知成本是指顧客在消費(fèi)過程感知到的付出。在Kim對移動互聯(lián)網(wǎng)采用意愿研究中指出感知成本對用戶的使用態(tài)度有明顯影響作用[11]。用戶在對產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)過程中會對其形成一定的評價,該評價會作用于用戶在同類型產(chǎn)品或服務(wù)的使用行為上,這與ELM中心路徑下對用戶信息處理的方式一致。因此,本研究將感知成本歸為中心路徑,并提出以下假設(shè):

H4:用戶的感知成本越高越負(fù)向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度。

(二)邊緣路徑

1.信源可信度

邊緣路徑是個體缺乏足夠的動機(jī)以及深入分析信息的能力時主要影響用戶的路徑,個體更有可能通過產(chǎn)品信息的外在因素作為最終決策的參考。信源可信度是指個體對于信息來源感到信任的程度。查先進(jìn)認(rèn)為微博學(xué)術(shù)信息的信源可信度顯著正向影響用戶對學(xué)術(shù)信息的認(rèn)知反應(yīng)和情感反應(yīng)[12]。在本研究中,當(dāng)用戶處于低精細(xì)加工可能性時,對知識付費(fèi)產(chǎn)品生產(chǎn)者和平臺可信度的感知很有可能影響其使用意愿,因此本研究將信源可信度歸為邊緣路徑,并提出以下假設(shè):

H5:知識付費(fèi)的信源可信度正向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度。

2.社會影響

社會影響是指用戶面對知識付費(fèi)內(nèi)容時受到周圍人或經(jīng)常使用的平臺推薦等外界環(huán)境的影響。當(dāng)用戶看到身邊朋友都在使用或推薦使用知識付費(fèi)時,可能會提升對知識付費(fèi)內(nèi)容的關(guān)注與信任。程曉宇[13]在其研究中證實了移動閱讀用戶受到的社會影響對用戶態(tài)度有正向影響。本研究認(rèn)為,當(dāng)用戶對知識付費(fèi)的相關(guān)信息分析意愿和能力不足時,社會影響對用戶知識付費(fèi)使用意愿的影響可能更強(qiáng),因此,本研究認(rèn)為社會影響屬于邊緣路徑,并提出以下假設(shè):

H6:用戶的社會影響正向影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度。

(三)態(tài)度

態(tài)度是指個人對該項行為所抱持的正面或負(fù)面的感覺,用戶使用態(tài)度對使用意愿的影響已經(jīng)得到眾多學(xué)者的驗證,根據(jù)計劃行為理論,用戶的使用意愿受用戶使用態(tài)度的正向影響[14]。李鋼的研究證實了在知識付費(fèi)的使用情景下,用戶對知識付費(fèi)的使用態(tài)度正向影響其使用意愿[15]。

H7:用戶對知識付費(fèi)使用態(tài)度正向影響使用意愿

綜上所述,本文以ELM模型為基礎(chǔ),構(gòu)建了用戶知識付費(fèi)使用意愿影響因素的概

念模型(見圖1)。

圖1 研究模型

四、數(shù)據(jù)收集與分析

(一)信度與效度分析檢驗

信度檢驗通過Cronbach's α系數(shù)以及組合信度(CR)來衡量。如表2所示,各變量Cronbach's α值均大于或接近0.7,同時組合信度值均大于0.7,可以認(rèn)為本問卷信度較好。效度通過檢驗收斂效度和區(qū)分效度實現(xiàn)。本研究變量下所有測量項因子載荷均接近或大于0.7,收斂效度很好。本研究各變量平均抽取變異量的平方根(AVE)大于各變量之間相關(guān)系數(shù)(如表3所示),可以認(rèn)為區(qū)分效度良好。

表2 問卷信度與效度分析

表3 相關(guān)系數(shù)與AVE平方根

注:對角線為AVE平方根

(二)結(jié)構(gòu)方程模型檢驗

本研究通過PLS算法計算得到模型各路徑標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)。采用Bootstrapping算法進(jìn)行顯著性檢驗,樣本容量為1000,研究假設(shè)檢驗結(jié)果見圖2所示。

圖2 路徑分析結(jié)果

注:***p<0.001;**p<0.01;*p<0.05

五、研究結(jié)果與啟示

(一)研究結(jié)果

根據(jù)結(jié)果所示:除易理解性對使用態(tài)度的假設(shè)不成立以外,其余假設(shè)均成立,筆者認(rèn)為,該假設(shè)之所以不成立原因可能在于,用戶購買知識付費(fèi)產(chǎn)品是明確為了滿足自身需求的行為,相對與直接關(guān)系到用戶最終感知價值的中心路徑下感知質(zhì)量、有用性以及感知成本這三者,產(chǎn)品本身是否易于理解并不是影響用戶知識付費(fèi)使用態(tài)度的關(guān)鍵性因素。除易理解性外,中心路徑下感知質(zhì)量、有用性與感知成本的相關(guān)假設(shè)都得到了證實,且感知質(zhì)量的路徑系數(shù)大于感知成本與有用性,說明知識付費(fèi)產(chǎn)品質(zhì)量仍然是用戶在知識付費(fèi)使用過程中的關(guān)鍵影響因素。

值得注意的是,邊緣路徑下社會影響與信源可信度的路徑系數(shù)比中心路徑下變量更高。筆者認(rèn)為,這與本次的調(diào)查對象有關(guān),本研究主要調(diào)查對象大部分為在校學(xué)生,當(dāng)前主要的需求信息大部分從傳統(tǒng)途徑(老師、知網(wǎng))即可獲取。對于知識付費(fèi)的需求程度不高,主動尋找知識付費(fèi)產(chǎn)品動機(jī)不強(qiáng),因此邊緣路徑下變量的影響較大。由此說明,在用戶缺乏動機(jī)與能力對知識付費(fèi)的信息質(zhì)量作出判斷或者沒有形成明確的看法時,來自家人、朋友或者對自己有影響的人的推薦對于自身知識付費(fèi)態(tài)度的變化是非常有影響的。同時,一個可信的信息源也是具有相當(dāng)?shù)恼f服力。

(二)啟示

研究發(fā)現(xiàn),知識付費(fèi)產(chǎn)品生產(chǎn)者的可信度是用戶選擇知識付費(fèi)產(chǎn)品的一個重要因素,用戶更愿意選擇在相關(guān)領(lǐng)域更加具有權(quán)威性以及專業(yè)性的生產(chǎn)者所推出的知識付費(fèi)產(chǎn)品。一方面專業(yè)生產(chǎn)者生產(chǎn)的內(nèi)容質(zhì)量可以得到保證,另一方面這些頭部內(nèi)容生產(chǎn)者自帶流量。知識付費(fèi)平臺與這些頭部內(nèi)容生產(chǎn)者建立好良好的合作關(guān)系會吸引一大批的潛在用戶。出于增加用戶量以及為內(nèi)容生產(chǎn)者增加“粉絲”的考慮,知識付費(fèi)平臺應(yīng)該更加重視生產(chǎn)者與用戶之間的聯(lián)系互動,主動開拓交流渠道,例如開通線上直播、舉辦交流會等。

值得警醒的是,知識付費(fèi)平臺如果一味依靠頭部生產(chǎn)者產(chǎn)出內(nèi)容是難以為繼的,在與頭部內(nèi)容生產(chǎn)者保持良好合作的同時,知識付費(fèi)平臺應(yīng)更加主動的去挖掘更多潛在的知識生產(chǎn)者,鼓勵他們生產(chǎn)上傳優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,與更多優(yōu)秀的知識生產(chǎn)者建立良好關(guān)系,這樣知識付費(fèi)平臺便會有源源不斷的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容推出,避免陷入供不應(yīng)求的窘境。在維護(hù)好產(chǎn)品內(nèi)容質(zhì)量以及擴(kuò)大挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的同時,知識付費(fèi)運(yùn)營商應(yīng)盡可能滿足不同群體的需求,在社會分工細(xì)化如此深入的今天,不同人群的興趣和愛好迥然不同,這要求知識付費(fèi)運(yùn)營商一方面應(yīng)擴(kuò)大知識產(chǎn)品豐富度,為用戶構(gòu)建多元化的內(nèi)容體系,另一方面為用戶打造深度的學(xué)習(xí)場景,滿足不同用戶的學(xué)習(xí)需求。

在研究中,社會影響對用戶的影響占據(jù)相當(dāng)大的比例。這說明用戶對于知識付費(fèi)的使用態(tài)度容易受到外部環(huán)境壓力以及身邊朋友的影響。對此,為提高用戶的使用意愿,運(yùn)營者應(yīng)持續(xù)進(jìn)行口碑建設(shè),制作話題活動引導(dǎo)用戶在其社交圈(微博、微信等)自發(fā)轉(zhuǎn)載、擴(kuò)散,以此引發(fā)用戶興趣,吸引更多用戶嘗試體驗。同時,知識付費(fèi)平臺努力塑造良好企業(yè)形象,在品牌宣傳方面尋求突破和創(chuàng)新,使自身經(jīng)營理念、價值觀念、文化精神深入人心,努力打造社會各界對平臺的良好印象。

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