周建利 張愛(ài)華 段 婧

1.北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100876；2.北京航天信息股份有限公司，北京 100195

社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受意愿的影響研究

周建利1張愛(ài)華1段 婧2

1.北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100876；2.北京航天信息股份有限公司，北京 100195

本研究結(jié)合技術(shù)接受理論、社會(huì)影響理論探討了社交網(wǎng)絡(luò)中影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)平臺(tái)中應(yīng)用接受意愿的因素。本研究通過(guò)具體的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)新浪微博展開問(wèn)卷調(diào)查并收集數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS20.0軟件對(duì)596個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。實(shí)證分析結(jié)果表明：信息性社會(huì)影響、規(guī)范性社會(huì)影響兩個(gè)外在影響因素，感知易用性、感知有用性兩個(gè)內(nèi)在影響因素對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的使用意愿都有顯著的正向影響；信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的感知有用性和使用意愿的影響將受到社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用，社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度會(huì)正向調(diào)節(jié)信息性社會(huì)影響與感知有用性、規(guī)范性社會(huì)影響與感知有用性、信息性社會(huì)影響與使用意愿、規(guī)范性社會(huì)影響與使用意愿之間的關(guān)系。

社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度；信息性社會(huì)影響；規(guī)范性社會(huì)影響；使用意愿；社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

strength of social relation；informational social influence；normative social influence；usage intention；application on social network

引言

近兩年社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展規(guī)模和速度令人驚嘆，國(guó)外的Facebook、YouTube、Twitter漸顯成熟，國(guó)內(nèi)的人人網(wǎng)、開心網(wǎng)、新浪博客、新浪微博等迅速成長(zhǎng)，越來(lái)越多的人們開始習(xí)慣將越來(lái)越多的線下活動(dòng)和交往轉(zhuǎn)移到社交網(wǎng)絡(luò)中，人們的活動(dòng)越來(lái)越模糊了線上和線下的界限。社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今出現(xiàn)新的趨勢(shì)，幾乎所有的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商都把平臺(tái)開放、引入第三方應(yīng)用理解為一種觀念、心態(tài)上的創(chuàng)新，并認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)未來(lái)的發(fā)展將是第三方應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)。引入有價(jià)值的第三方應(yīng)用，推出更加豐富多彩的應(yīng)用以此來(lái)增加用戶對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的用戶粘性正成為社交網(wǎng)絡(luò)業(yè)界競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)；如何在成千上萬(wàn)的應(yīng)用中脫穎而出被社交網(wǎng)絡(luò)用戶廣泛接受和使用，是社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)商和第三方應(yīng)用開發(fā)商非常關(guān)注的事情。目前針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的研究主要集中在應(yīng)用的用戶隱私方面，在應(yīng)用的用戶行為方面的研究處于初步探索階段。影響社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中第三方應(yīng)用的用戶接受的因素可能有很多，如來(lái)自線上線下的與自己有聯(lián)系的人的影響、應(yīng)用本身價(jià)值等因素。本研究試圖通過(guò)對(duì)技術(shù)接受相關(guān)理論的回顧，結(jié)合社會(huì)影響、社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度理論構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受意愿影響模型并進(jìn)行實(shí)證研究，實(shí)現(xiàn)：（1）探討社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受的影響因素以及各因素間的相互關(guān)系；（2）探討社交網(wǎng)絡(luò)中社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)社會(huì)影響與感知變量、使用意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用；（3）根據(jù)研究結(jié)果為社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)商和第三方應(yīng)用開發(fā)商的運(yùn)營(yíng)提供建議。

1 相關(guān)研究評(píng)述

1.1 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中消費(fèi)者行為意愿模型

技術(shù)接受模型（T e c h n o l o g y Acceptance Model，TAM）是Davis（1989）[1]在Ajzen（1975）[2]的理性行為理論（Theory of Reasoned Action，TRA，該理論認(rèn)為個(gè)體對(duì)某事物的態(tài)度直接受到信念的影響，同時(shí)態(tài)度對(duì)個(gè)體的行為意愿有直接影響作用）基礎(chǔ)上提出的理論模型，主要從用戶內(nèi)在認(rèn)知的角度來(lái)觀察和解釋使用者對(duì)信息技術(shù)或信息系統(tǒng)的接受程度。Davis（1989）[1]將TRA模型中的信念（belief）具體化為兩個(gè)變量：感知易用性（perceived ease of use，PEOU，個(gè)體認(rèn)為使用某系統(tǒng)的容易程度）和感知有用性（perceived usefulness，PU，個(gè)體認(rèn)為使用某系統(tǒng)能提高其工作績(jī)效的程度）。該理論認(rèn)為當(dāng)用戶面對(duì)一個(gè)新的技術(shù)或信息系統(tǒng)時(shí)，感知有用性和感知易用性是兩個(gè)主要決定因素，如圖1所示。

圖1 技術(shù)接受模型

社會(huì)影響對(duì)信息系統(tǒng)的技術(shù)接受意愿的影響作用還不是很清晰。Venkatesh et al（2003）[3]綜合了理性行為理論（TRA）、技術(shù)接受模型（TAM）等八個(gè)理論提出了統(tǒng)一的技術(shù)接受和使用模型（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT），指出行為意愿直接受績(jī)效預(yù)期（TAM模型中的感知有用性）、努力預(yù)期（TAM模型中的感知易用性）、社會(huì)影響（主觀規(guī)范）、促進(jìn)條件四個(gè)核心因素的影響，同時(shí)經(jīng)驗(yàn)、性別、年齡和自愿程度對(duì)四個(gè)核心因素與行為意愿之間關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。然而UTAUT理論中只包括了社會(huì)影響的一個(gè)方面：主觀規(guī)范。隨著web2.0技術(shù)的發(fā)展，尤其是社交網(wǎng)絡(luò)這個(gè)典型的web2.0應(yīng)用被越來(lái)越多的用戶接受，社會(huì)影響在解釋群體行為時(shí)已經(jīng)是不可或缺的重要因素，所以全面探討社會(huì)影響對(duì)個(gè)體行為的影響非常重要。

1.2 社會(huì)影響

社會(huì)影響在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和現(xiàn)實(shí)環(huán)境中都會(huì)對(duì)個(gè)體某種行為態(tài)度和意愿產(chǎn)生影響，這一結(jié)論被Venkatesh&Davis（2000）、Rivis&Sheeran（2003）、Hsu&Lu（2004）、Shu-ming Wang（2010）等學(xué)者證實(shí)，但大都只考慮了社會(huì)影響的一個(gè)方面：主觀規(guī)范。社會(huì)影響發(fā)生在個(gè)體的情感、觀點(diǎn)或行為受到與之有聯(lián)系的人的影響的過(guò)程中，Deutsch&Gerard（1955）[5]將社會(huì)影響從社會(huì)心理學(xué)角度分為信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響。信息性社會(huì)影響指通過(guò)從他人那里獲取信息以作為自己對(duì)事物真實(shí)性判斷的依據(jù)，發(fā)生在人們對(duì)某事物不確定或?qū)δ呈挛锏目捶ㄅc社會(huì)其他個(gè)體看法不一致時(shí)；而規(guī)范性社會(huì)影響指人們?yōu)榱双@得他人的喜愛(ài)或尊重而表現(xiàn)出的從眾。本研究中信息性社會(huì)影響指社交網(wǎng)絡(luò)中用戶從社交網(wǎng)絡(luò)或其他途徑了解到關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中某個(gè)應(yīng)用的信息，如該應(yīng)用的功能、用戶評(píng)價(jià)、在應(yīng)用排行榜中的位置等信息；規(guī)范性社會(huì)影響指社交網(wǎng)絡(luò)用戶所感受到與自己有聯(lián)系的人是如何評(píng)價(jià)該應(yīng)用以及他們多大程度上直接或間接地希望自己也嘗試使用該應(yīng)用的壓力。

社會(huì)影響對(duì)個(gè)體情感、觀點(diǎn)、行為的影響作用通過(guò)人與人之間的聯(lián)系產(chǎn)生。雖Lee 等（2003）、Song&Song（2002）、Haythornthwaite &Wellman（1998）等學(xué)者開始意識(shí)社會(huì)關(guān)系即人與人之間的聯(lián)系這種社會(huì)影響對(duì)個(gè)體行為的影響作用，但是并沒(méi)有區(qū)分社會(huì)關(guān)系強(qiáng)弱對(duì)個(gè)體行為影響的差異。

1.3 社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度

Pickering&King（1995）[6]將社會(huì)關(guān)系定義為個(gè)人和他人之間通過(guò)交流的頻率和方式而形成的聯(lián)結(jié)。Rosen（2011）[7]指出社會(huì)關(guān)系測(cè)量的最普遍的方法是社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度。Granovetter（1973）[8]研究了傳統(tǒng)社交環(huán)境中社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中弱關(guān)系的價(jià)值，他開創(chuàng)性的研究發(fā)現(xiàn)弱關(guān)系將作為連接兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)群體的橋梁，可以獲取在強(qiáng)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中無(wú)法獲得的新信息和資源，弱關(guān)系有助于信息和創(chuàng)新的更大范圍的傳播。Luo 等（2011）[9]等人指出在線下社會(huì)中保持強(qiáng)社會(huì)關(guān)系聯(lián)結(jié)的個(gè)體之間，如朋友、家人，有利于信息接受，能使個(gè)體更容易接受信息和新事物。研究消費(fèi)者行為的一些學(xué)者認(rèn)識(shí)到與消費(fèi)者個(gè)體保持不同關(guān)系強(qiáng)度的相關(guān)群體對(duì)消費(fèi)者決策制定的影響作用可能是不同的。臺(tái)灣學(xué)者王遵智（2004）[10]的研究表明信息傳播者與接收者之間的關(guān)系強(qiáng)度對(duì)信息的影響效果有顯著正向影響關(guān)系。社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度在線下傳統(tǒng)的社會(huì)聯(lián)系中對(duì)個(gè)體行為有影響已經(jīng)得到相關(guān)學(xué)者的證實(shí)，但是在社交網(wǎng)絡(luò)這樣一個(gè)線上線下活動(dòng)和交往逐漸模糊的環(huán)境中，社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)個(gè)體行為的影響如何還有待進(jìn)一步探討。畢繼東（2009）[11]從消費(fèi)者感知的角度，研究網(wǎng)絡(luò)口碑（信息性社會(huì)影響）影響消費(fèi)者購(gòu)買意愿時(shí)，實(shí)證了社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)購(gòu)買意愿的顯著影響作用。Hossain 等（2009）[12]研究用戶接受虛擬社區(qū)時(shí)，表明社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)用戶行為意愿的顯著影響作用。

2 模型的構(gòu)建和假設(shè)的提出

到目前為止，TRA理論、TAM模型、UTAUT模型被廣泛用于各個(gè)領(lǐng)域，運(yùn)用最多的是在信息技術(shù)領(lǐng)域中消費(fèi)者對(duì)新技術(shù)接受情況的研究。學(xué)者們的研究證實(shí)了技術(shù)接受理論不僅在傳統(tǒng)的信息系統(tǒng)領(lǐng)域有很強(qiáng)的解釋力，在基于web網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息系統(tǒng)的應(yīng)用接受也有很好的適應(yīng)性，如Hossain等（2009）[12]對(duì)虛擬社區(qū)的用戶接受的研究，Moon&Kim（2001）[13]對(duì)消費(fèi)者使用萬(wàn)維網(wǎng)的研究，Wang 等（2011）[14]對(duì)博客使用意愿的研究，田瑩穎（2011）[15]對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)游戲用戶接受影響的研究。

雖然Davis（1989）[1]的技術(shù)接受模型（TAM）沒(méi)有考慮社會(huì)影響對(duì)個(gè)體行為的影響作用，但后來(lái)很多學(xué)者如Taylor（1995）[16]、Venkatesh（2000）[4]等的研究都表明社會(huì)影響因素對(duì)個(gè)體IT采納有積極的影響作用。Ajzen（1975）[2]提出的理性行為理論（TRA）及后續(xù)的相關(guān)理論為社會(huì)影響和個(gè)體接受行為之間的關(guān)系建立了理論基礎(chǔ)。一些學(xué)者的實(shí)證研究證明了社會(huì)影響因素對(duì)個(gè)體行為意愿的正向影響作用，如Hsu&Lu（2004）[17]證明了主觀規(guī)范和感知臨界數(shù)量對(duì)個(gè)體接受在線游戲的行為意愿的正向影響作用；Salganik 等（2006）[18]通過(guò)實(shí)驗(yàn)論證了社會(huì)影響對(duì)歌曲的整體感知的影響作用，表明人們會(huì)因?yàn)樗说男袨椋ㄈ缦螺d數(shù)量，對(duì)應(yīng)下載這首歌的人數(shù)）對(duì)同一首歌形成完全不同的兩種認(rèn)識(shí)；Wang等（2011）[14]研究社會(huì)影響對(duì)用戶使用博客的意愿時(shí)表明社會(huì)影響對(duì)博客的感知有用性和使用意愿有顯著影響，同時(shí)驗(yàn)證了規(guī)范性社會(huì)影響和信息性社會(huì)影響對(duì)博客的感知系統(tǒng)質(zhì)量和感知功能性質(zhì)量、感知信息質(zhì)量都有重要影響；Hossain 等（2009）[12]通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究用戶接受虛擬社區(qū)的影響因素時(shí)發(fā)現(xiàn)來(lái)自與個(gè)體保持強(qiáng)關(guān)系的群體的社會(huì)影響對(duì)個(gè)體的感知有用性的影響大于弱關(guān)系群體；Venkatesh&Davis（2000）[4]提出的技術(shù)接受的擴(kuò)展模型時(shí)提出社會(huì)影響之主觀規(guī)范與個(gè)體對(duì)系統(tǒng)的感知有用性密切相關(guān)。

Hossain 等（2009）[12]驗(yàn)證了人們使用虛擬社區(qū)的意愿與保持社會(huì)聯(lián)系的人群的社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度是顯著相關(guān)的，當(dāng)與個(gè)體保持強(qiáng)關(guān)系的人使用了虛擬社區(qū)時(shí)，會(huì)促使個(gè)體也采用這個(gè)系統(tǒng)。Rivis&Sheeran（2003）[19]，Hsu& Lu（2004）[17]提出在面對(duì)泛濫的在線信息，人們?yōu)榱烁米R(shí)別信息，傾向于跟隨別人的行為和選擇而不是自己做出客觀判斷。

綜上，本研究在TRA、TAM模型及統(tǒng)一的技術(shù)接受和使用模型（UTAUT）基礎(chǔ)上，結(jié)合社會(huì)影響理論和社會(huì)關(guān)系理論，研究社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受影響，構(gòu)建如圖2模型，并提出如下11個(gè)假設(shè)：

H1：感知易用性對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的感知有用性有正向影響

H2：感知有用性對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受的使用意愿有正向影響

H3：感知易用性對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受的使用意愿有正向影響

H4：規(guī)范性社會(huì)影響與社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的感知有用性正相關(guān)

H5：規(guī)范性社會(huì)影響與社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的使用意愿正相關(guān)

H6：信息性社會(huì)影響與社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的感知有用性正相關(guān)

H7：信息性社會(huì)影響與社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中應(yīng)用的使用意愿正相關(guān)

H8：來(lái)自強(qiáng)關(guān)系群體的信息性社會(huì)影響對(duì)行為意愿的正向作用大于弱關(guān)系群體

H9：來(lái)自強(qiáng)關(guān)系群體的規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)行為意愿的正向作用大于弱關(guān)系群體

H10：來(lái)自強(qiáng)關(guān)系群體的規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)感知有用性的正向作用大于弱關(guān)系群體

H11：來(lái)自強(qiáng)關(guān)系群體的信息性社會(huì)影響對(duì)感知有用性的正向作用大于弱關(guān)系群體

圖2 社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受影響模型

3 研究設(shè)計(jì)

本研究設(shè)計(jì)的問(wèn)卷調(diào)查項(xiàng)和前人的研究基本保持一致。感知有用性、感知易用性、使用意愿的測(cè)量項(xiàng)來(lái)源于Davis（1985）。信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響的測(cè)量項(xiàng)借鑒了Venkatesh et al（2003）[3]、Hsu &Lu（2004）[17]和Wang&Lin（2011）[20]的研究設(shè)計(jì)。在測(cè)量社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度時(shí)，本研究在前人研究成果基礎(chǔ)上結(jié)合強(qiáng)調(diào)弱關(guān)系的Granovetter（1973）[8]的社會(huì)關(guān)系理論和強(qiáng)調(diào)強(qiáng)關(guān)系的Krackhardt（1992）[21]的社會(huì)關(guān)系理論，結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)特性，從互動(dòng)頻度、情感強(qiáng)度、親密程度、互惠程度、關(guān)系持久時(shí)間五個(gè)維度對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中人與人之間的關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行測(cè)量。

（1）變量定義及量表設(shè)計(jì)

根據(jù)研究設(shè)計(jì)的模型，本研究有6個(gè)因素，其中感知有用性、感知易用性、信息性社會(huì)影響、規(guī)范性社會(huì)影響、使用意愿5個(gè)因素將通過(guò)李克特5點(diǎn)量表進(jìn)行測(cè)量，1表示非常不同意，5表示非常同意，共設(shè)計(jì)了16個(gè)題項(xiàng)；社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度這一調(diào)節(jié)變量將通過(guò)社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度測(cè)量表，包括5個(gè)維度18個(gè)測(cè)度項(xiàng)來(lái)測(cè)量?jī)蓚€(gè)個(gè)體之間的關(guān)系強(qiáng)度，總分18分，分?jǐn)?shù)越高關(guān)系強(qiáng)度越強(qiáng)。測(cè)量表如表1所示。

表1 社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度測(cè)量維度及相應(yīng)事項(xiàng)

本研究中，感知有用性定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用容易使用的程度，此定義源于Venkatesh 等（2003）[3]關(guān)于努力期望（Effort Expectancy）（即個(gè)體使用信息系統(tǒng)的容易程度）的定義。感知易用性定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶認(rèn)為使用社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用幫助獲得更多信息、更深入了解朋友、獲得更多娛樂(lè)、更好利用微博的程度，此定義借鑒了Davis（1989）[1]，Venkatesh等（2003）[3]的定義。使用意愿變量的定義源于Fishbein&Ajzen（1975）[2]對(duì)行為意向（Behavioral Intention）的解釋，本研究中被定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的意愿的強(qiáng)弱程度。信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響的定義源于Deutsch&Gerard（1955）[22]，本研究中將信息性社會(huì)影響定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶從他人處獲得有關(guān)微盤相關(guān)信息時(shí)對(duì)個(gè)體所造成影響的程度，將規(guī)范性社會(huì)影響定義為社交網(wǎng)絡(luò)用戶感覺(jué)到的與自己有聯(lián)系的人認(rèn)為自己應(yīng)該使用微盤的程度。社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度的定義主要來(lái)源于Granovetter（1973）[8]和Krackhardt（1992）[21]，表示個(gè)人和他人之間通過(guò)交流的頻率和方式而形成的聯(lián)結(jié)的緊密程度。

（2）問(wèn)卷前測(cè)測(cè)量

按照上述測(cè)量問(wèn)項(xiàng)編制了調(diào)查問(wèn)卷初稿。問(wèn)卷參考前人們的研究設(shè)計(jì)初步設(shè)計(jì)好后，首先邀請(qǐng)了5個(gè)管理信息系統(tǒng)專業(yè)并在社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有研究的研究生，以及1名博士生形成一個(gè)專家小組，對(duì)調(diào)研問(wèn)卷的結(jié)構(gòu)、問(wèn)項(xiàng)描述進(jìn)行討論，并根據(jù)他們的反饋意見(jiàn)再次修改問(wèn)卷，得到修正后的量表如表2所示。此后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)放的形式，進(jìn)行了68份前測(cè)，利用SPSS20.0對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行初步的信度分析，相關(guān)變量的克朗巴赫系數(shù)在0.805至0.926之間，各變量的Cronbach’α值都大于0.8。據(jù)此判定問(wèn)卷具有較好的信度，隨后將此問(wèn)卷正式在問(wèn)卷星平臺(tái)上進(jìn)行調(diào)查。

（3）數(shù)據(jù)收集和分析

本研究的調(diào)查對(duì)象主要針對(duì)國(guó)內(nèi)最大的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)新浪微博中的用戶，通過(guò)滾雪球的方式在新浪微博中將問(wèn)卷調(diào)查鏈接展示在微博中，希望與作者有聯(lián)系的人通過(guò)鏈接轉(zhuǎn)到問(wèn)卷調(diào)查平臺(tái)問(wèn)卷星上完成調(diào)查問(wèn)卷，同時(shí)這些被調(diào)查者在他們的微博中轉(zhuǎn)發(fā)“我參與了‘社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用接受影響’的有獎(jiǎng)?wù){(diào)查”信息，告知與被調(diào)查者有聯(lián)系的人來(lái)參與此調(diào)查。本次調(diào)研總共收集了623份，其中有效問(wèn)卷596份。通過(guò)SPSS20.0軟件進(jìn)行分析，初步檢驗(yàn)問(wèn)卷的信度與效度。采用相關(guān)分析、主成分回歸分析和逐步回歸分析方法對(duì)研究假設(shè)及模型進(jìn)行驗(yàn)證。

表2 修正后的各變量問(wèn)項(xiàng)參考量表

4 數(shù)據(jù)分析與假設(shè)檢驗(yàn)

本研究將采用最廣泛的Cronbach’s α值對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行內(nèi)在信度檢驗(yàn)。本研究的整體Cronbach’α值為0.902，說(shuō)明問(wèn)卷的總體信度很好，總體測(cè)量表的測(cè)量結(jié)果十分可信。各變量的Cronbach’α值分別為0.867、0.785、0.826、0.925、0.872，Cronbach’α值都大于0.75，都在“很可信”和“十分可信”的標(biāo)準(zhǔn)范疇，說(shuō)明問(wèn)卷的各變量測(cè)度項(xiàng)具備很好的內(nèi)部信度，各變量的測(cè)度題項(xiàng)一致性很好。

采用巴特利特球度檢驗(yàn)與KMO檢驗(yàn)對(duì)測(cè)量量表的效度進(jìn)行檢驗(yàn)。在巴特利特球度檢驗(yàn)中若該統(tǒng)計(jì)量的觀測(cè)值比較大，且對(duì)應(yīng)的概率P值小于給定的顯著性水平α，則應(yīng)拒絕零假設(shè)，認(rèn)為原有變量適合做因子分析。問(wèn)卷數(shù)據(jù)經(jīng)SPSS20.0分析后所有變量的KMO值都大于0.7，且都達(dá)到顯著（P<0.001），說(shuō)明問(wèn)卷的效度較好。

假設(shè)和模型檢驗(yàn)

用使用意愿（c）對(duì)感知有用性（b）、感知易用性（a）、信息性社會(huì)影響（d）、規(guī)范性社會(huì)影響（e）做簡(jiǎn)單最小二乘回歸，首先進(jìn)行共線性診斷，分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：信息性社會(huì)影響（d）與規(guī)范性社會(huì)影響（e）的相關(guān)系數(shù)是0.886，顯著相關(guān)；信息性社會(huì)影響與使用意愿負(fù)相關(guān)，與一般經(jīng)驗(yàn)相反；特征根（Eigenvalue）前面三個(gè)主成分?jǐn)?shù)值較大，而后面兩個(gè)主成分較小，最后一個(gè)主成分為0.113（較?。?；變異構(gòu)成（Variance Proportions）指標(biāo)中，最后一個(gè)主成分對(duì)信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響的貢獻(xiàn)均為94%（大于0.5）。以上分析結(jié)果表明，信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響之間共線性較為嚴(yán)重。因此需采用主成分回歸方法進(jìn)行回歸分析以去除變量間共線性對(duì)整體回歸的影響。通過(guò)主成分回歸方法得到顯著的回歸方程：

使用意愿=0.517*感知易用性+0.515*感知有用性+0.251*信息性社會(huì)影響+0.239*規(guī)范性社會(huì)影響

采用同樣的方法用感知有用性（b）對(duì)感知易用性（q）、信息性社會(huì)影響（d）、規(guī)范性社會(huì)影響（e）做主成分回歸，得到如下顯著的回歸方程：

感知有用性=0.447*感知易用性+0.226*信息性社會(huì)影響+0.213*規(guī)范性社會(huì)影響其路徑圖如3所示。

圖3 模型路徑圖

本研究通過(guò)層次回歸分析方法驗(yàn)證了社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度對(duì)信息性社會(huì)影響與感知有用性、信息性社會(huì)影響與使用意愿、規(guī)范性社會(huì)影響與感知有用性、規(guī)范性社會(huì)影響與使用意愿之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。在本研究中，社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度作為連續(xù)型調(diào)節(jié)變量M，信息性社會(huì)影響、規(guī)范性社會(huì)影響作為自變量X，行為意愿和感知有用性作為因變量Y，進(jìn)行enter層次回歸分析。溫忠麟（2005）[23]指出，檢驗(yàn)連續(xù)變量的調(diào)節(jié)作用時(shí)，做Y=aX+bM+cXM+e的層次回歸分析，首先做Y對(duì)X和M的回歸，得測(cè)定系數(shù)；再做Y對(duì)X、M和XM的回歸得到，如果顯著高于，或者XM的回歸系數(shù)c檢驗(yàn)顯著（系數(shù)c衡量了調(diào)節(jié)效應(yīng)的大小），則調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著。社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

表3 社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度調(diào)節(jié)作用結(jié)果

綜上，本研究提出的11個(gè)假設(shè)，H1、H2、H3、H4、H4、H5，H6，H7，H8，H9，H10，H11的P檢驗(yàn)值均小于0.01，達(dá)到顯著性水平，因此本研究的全部假設(shè)均成立。

5 研究結(jié)語(yǔ)與建議

在社交網(wǎng)絡(luò)中，社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)平臺(tái)中應(yīng)用的感知易用性、所受到的信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)感知有用性有顯著正向影響關(guān)系，說(shuō)明社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)平臺(tái)中的應(yīng)用的有用性感知除了受到易用性感知的影響外，還會(huì)受到與用戶有聯(lián)系的其它人的影響，即信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響。且來(lái)自保持強(qiáng)關(guān)系群體的信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)應(yīng)用的感知有用性的影響作用顯著大于來(lái)自保持弱關(guān)系的群體。

感知有用性、感知易用性、信息性社會(huì)影響、規(guī)范性社會(huì)影響會(huì)顯著影響社交網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)應(yīng)用的使用意愿，且信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)使用意愿的影響作用會(huì)因?yàn)榕c社交網(wǎng)絡(luò)用戶有聯(lián)系的人的社會(huì)關(guān)系強(qiáng)度的不同而不同。實(shí)證研究表明，針對(duì)平臺(tái)上的應(yīng)用，來(lái)自強(qiáng)關(guān)系群體的信息性社會(huì)影響和規(guī)范性社會(huì)影響對(duì)使用意愿的正向作用顯著大于弱關(guān)系群體。

研究結(jié)論對(duì)現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)如何運(yùn)營(yíng)平臺(tái)上的應(yīng)用、第三方應(yīng)用的開發(fā)和推廣提供了一定的參考。社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)者可以根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中個(gè)體間關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行個(gè)性化推薦來(lái)更精準(zhǔn)地推廣第三方應(yīng)用；而第三方應(yīng)用開發(fā)商則著重從應(yīng)用本身價(jià)值特征出發(fā)，開發(fā)出簡(jiǎn)單易用且真正滿足社交網(wǎng)絡(luò)用戶某方面需求的應(yīng)用。

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The effect of the strength of social relation on applications’usage intention in social network

Zhou Jianli1，Zhang Aihua1，DuanJing2
1.School of Economics and Management，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China；2.Beijing Aerospace Touchplus Information Corp，Beijing，100195

This paper combines TAM and social influence theory to discuss factors influencing user's intention to use an application on a social network.We collected data on Sina Weibo by questionnaires and analyzed the 596 valid samples using SPSS software to verify our hypothesis.We focus on the moderation effects of the strength of social relation on the relation between social impact factors and perceived variables、intention to use.The empirical results show that informational and normative social influence of two external factors, perceived ease of use and perceived usefulness of the internal influence factors have a significant positive impact on the intention to use applications in the social networking platform, and the strength of social relation has positive moderation effect on the relation between informational social influence and perceived usefulness, the relation between normative social influence and perceived usefulness, the relation between informational social influence and intention to use, and the relation between normative social influence and intention to use.

F626

10.3969/j.issn.1001-8972.2012.23.037

周建利.北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士,主要研究方向社交網(wǎng)絡(luò)中社會(huì)關(guān)系；

張愛(ài)華.北京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授,主要研究方向決策預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)分析；

段婧.航天信息股份有限公司,主要研究方向決策預(yù)測(cè)。