孟 猛 朱慶華

(南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210023)

·理論探索·

移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為研究

孟 猛 朱慶華*

(南京大學(xué)信息管理學(xué)院，江蘇 南京 210023)

[目的/意義]文章旨在探究移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為的影響因素及其相互關(guān)系，為移動社交媒體運營商提高用戶滿意度和忠誠度，增強用戶黏性，洞察用戶真正興趣和心理需求，培養(yǎng)用戶習(xí)慣等提供決策參考。[方法/過程]本文整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論及習(xí)慣，構(gòu)建移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為概念模型，提出研究假設(shè)并設(shè)計調(diào)查問卷；針對微信用戶進(jìn)行紙質(zhì)問卷調(diào)查，共回收234份有效問卷，采用偏最小二乘法分析數(shù)據(jù)，在排除共同方法變異的影響下，對測量模型和結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行評估，并對研究假設(shè)和調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行驗證。[結(jié)果/結(jié)論]結(jié)果顯示，持續(xù)使用意愿和習(xí)慣直接影響移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為，習(xí)慣對持續(xù)使用意愿和行為之間有負(fù)向的調(diào)節(jié)作用；使用后感知有用性、滿意度及自我功效正向顯著影響持續(xù)使用意愿；期望確認(rèn)度對使用后感知有用性和滿意度產(chǎn)生直接影響；感知關(guān)系性和感知勝任性正向顯著影響內(nèi)在動機，內(nèi)在動機對滿意度正向影響顯著，滿意度對習(xí)慣產(chǎn)生直接影響。根據(jù)研究結(jié)論，對移動社交媒體(微信)運營商提出管理建議。

用戶；移動社交媒體；持續(xù)使用行為；概念模型；擴展的ECM-ISC；自我決定理論；微信；習(xí)慣；偏最小二乘法

社交媒體(Social Media)是以Web2.0的思想和技術(shù)為基礎(chǔ)并允許用戶創(chuàng)造和分享內(nèi)容的一組互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序[1]，如Twitter、Facebook、Google+等。而移動社交媒體(Mobile Social Media)是以移動終端設(shè)備(如智能手機等)為載體，通過“移動社交APP”實現(xiàn)社交媒體功能[2]。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、移動終端以及移動APP的日益發(fā)展，移動社交媒體用戶數(shù)量越來越多。據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)2017年8月發(fā)布的《第40次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2017年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到7.51億，手機網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.24億，各類手機應(yīng)用的用戶規(guī)模不斷上升，場景更加豐富[3]。由于移動社交類APP具有較高的同質(zhì)性，移動社交類APP運營商之間的競爭十分激烈[4]。用戶在移動社交類APP之間使用切換成本比較低，使得用戶幾乎無需花費任何成本便可使用另一款移動社交APP。因此，如何提高用戶滿意度和忠誠度，增強用戶黏性，洞察用戶真正興趣和心理需求，培養(yǎng)用戶習(xí)慣等，確保用戶在初次使用后并保持持續(xù)使用，對移動社交類APP運營商來說尤為重要。

然而，信息系統(tǒng)的最初接受是實現(xiàn)信息系統(tǒng)成功的第一步，信息系統(tǒng)的長期存活和最終的成功取決于它的持續(xù)使用，而不是第一次使用[5]。從近幾年來國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用的研究來看，主要集中在兩個方面：一是信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用意愿，主要以ECM-ISC模型或通過理論整合構(gòu)建模型為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。趙英等[6]通過梳理和分析動機理論、使用與滿足理論、信息系統(tǒng)成功模型、期望確認(rèn)理論，構(gòu)建大學(xué)生持續(xù)使用社交媒體的影響因素概念模型，并采用同一測量量表對微信、微博和人人網(wǎng)進(jìn)行實證研究，提出3種不同社交媒體的影響因素模型，為高校相關(guān)部門利用社交媒體提供依據(jù)和參考；陳明紅等[7]基于感知價值理論、信息質(zhì)量理論和沉浸理論，研究了移動社交媒體用戶持續(xù)共享信息的影響因素和機制。類似的，其他學(xué)者[8-13]也開展了相關(guān)研究。除社交媒體(網(wǎng)絡(luò))外，學(xué)者們還研究了其它主題，比如移動即時通訊[14-15]、位置分享[16-17]、移動閱讀[18-19]、移動圖書館[20]、網(wǎng)絡(luò)圖書館[21]、社會化閱讀[22]、社交問答平臺[23]、移動社交支付[24]以及網(wǎng)上團(tuán)購[25]等。二是信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用行為，主要以ECM-ISC模型或以擴展的ECM-ISC模型為基礎(chǔ)進(jìn)行研究。劉人境等[26]以ECM-ISC基礎(chǔ)，整合計劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)，引入感知娛樂、感知信任和習(xí)慣建立研究模型。研究發(fā)現(xiàn)，ECM-ISC與TPB集成在解釋SNS 的持續(xù)使用方面具有良好的適用性，并且該模型的整體解釋能力得到了增強。期望確認(rèn)度對感知有用和滿意度影響顯著，滿意度對持續(xù)使用意向直接產(chǎn)生影響；王哲[27]以ECM-ISC模型為基礎(chǔ)，新增自變量(感知易用性、感知愉悅度和感知信任度)，引入習(xí)慣作為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建社會化問答社區(qū)知乎用戶持續(xù)使用行為理論模型并實證研究。劉魯川等[28]以擴展的ECM-ISC模型為理論依據(jù)，結(jié)合移動搜索信息系統(tǒng)的特點，構(gòu)建并實證了移動搜索用戶持續(xù)使用的理論模型；楊文正等[29]以擴展的ECM-ISC模型為基礎(chǔ)，對數(shù)字教育資源用戶持續(xù)使用行為進(jìn)行研究；類似的，楊甜[30]和李宗富等[31]也做了相關(guān)研究。

綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者較多地關(guān)注以ECM-ISC模型或整合理論構(gòu)建模型為基礎(chǔ)的用戶持續(xù)使用意愿研究，用戶持續(xù)使用行為研究相對較少。用戶持續(xù)使用行為研究主要以ECM-ISC模型或擴展ECM-ISC模型為基礎(chǔ)進(jìn)行分析，而且在以ECM-ISC模型為基礎(chǔ)的用戶持續(xù)使用行為研究方面，主要將習(xí)慣作為持續(xù)使用意圖和行為之間的調(diào)節(jié)變量，延伸至用戶持續(xù)使用行為的研究。整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論(Self-determination Theory，SDT)及習(xí)慣研究移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為尚未發(fā)現(xiàn)。盡管已有研究為本文提供了有益借鑒，但是仍然存在一些問題和不足。一是擴展ECM-ISC模型僅從心里認(rèn)知視角分析IS用戶持續(xù)使用行為，從內(nèi)在動機視角分析IS用戶持續(xù)使用行為尚存不少空白；二是持續(xù)使用行為包括有意識的持續(xù)使用行為和習(xí)慣性使用行為，有意識的持續(xù)使用行為通過“持續(xù)使用意向”來解釋，在擴展ECM-ISC模型中習(xí)慣性使用行為并未得到解釋。鑒于此，本文在借鑒上述國內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，整合擴展的ECM-ISC模型和自我決定理論，從心理認(rèn)知與內(nèi)在動機的雙重視角分析移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為，引入習(xí)慣以便能夠更好地解釋移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為。這也是本研究的創(chuàng)新之處，以期得到與以往不同且更加合理的解釋，為移動社交媒體(微信)運營商提供決策參考。

1 理論背景

1.1 擴展的ECM-ISC模型

Oliver R L[32]于1980年提出期望確認(rèn)理論(Expectation-Confirmation Theory，ECT)，該理論是研究消費者滿意度的基本理論。在此基礎(chǔ)上，Bhattacherjee A(2001)[33]提出了信息系統(tǒng)持續(xù)使用模型(Expectation-Confirmation Model of IS Continuance，ECM-ISC)，并采用對在線銀行用戶的實地調(diào)查驗證該模型的假設(shè)。該模型由4個要素構(gòu)成：感知有用性、期望確認(rèn)度、滿意度和信息系統(tǒng)持續(xù)意向。Limayem M(2007)[34]整合習(xí)慣和ECM-ISC模型，對ECM-ISC模型進(jìn)一步擴展，將最終因變量擴展到信息系統(tǒng)持續(xù)使用。隨后，為了提高ECM-ISC模型的魯棒性和預(yù)測能力，Bhattacherjee A(2008)等[35]對該模型提出了一些修改和擴展，刪除了使用后感知有用性和滿意度之間的關(guān)系。然而，任何人類行為理論模型的目標(biāo)是預(yù)測行為而非意圖，比如理性行為理論(Theory of Reasoned Action，TRA)和計劃行為理論(TPB)。信息技術(shù)使用意向和行為之間的正向聯(lián)系已經(jīng)在科技接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)和技術(shù)接受使用統(tǒng)一理論(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT)得到擴展。IT持續(xù)使用意愿是IT持續(xù)使用行為的必要非充分條件，如果用戶缺少訪問IT的資源或使用IT的技能，意愿可能無法轉(zhuǎn)化為實際行為。因而，Bhattacherjee A(2008)等[35]引入感知行為控制(Perceived Behavior Control，PBC)，增添信息技術(shù)自我功效和可控制性(也稱促成因素)兩個變量到ECM-ISC模型，即為擴展的ECM-ISC模型，增強了模型的解釋力[36]。

1.2 自我決定理論

美國心理學(xué)家Deci E L和Ryan R M[37]于1985年提出自我決定理論(Self-determination Theory，SDT)，它的核心要素是內(nèi)在動機和外在動機，以及構(gòu)成動機的一系列基本心理需求[38]。內(nèi)在動機是指自己因為享受該活動過程，有意識地去做這件事。外在動機是指從事結(jié)果與活動本身相背離的活動，如追求獎勵或避免懲罰[39]。該理論還提出內(nèi)在動機的采納或較多自我決定類型外在動機的內(nèi)化，取決于3個基本心理需求的滿足：自主需求(Autonomy)、關(guān)系需求(Relatedness)和勝任需求(Competence)[40]。研究表明，在滿足這些需求的活動上人們更有可能堅持并有更好的定性表現(xiàn)。自主性是指個體渴望自我發(fā)起并自我調(diào)節(jié)行為；關(guān)系性是指個體渴望感受到與他人或群體有聯(lián)系；勝任性是指個體渴望在獲得有價值的結(jié)果時感覺到有效[41]，類似自我效能感。

1.3 習(xí) 慣

行為被習(xí)慣影響，但習(xí)慣與行為是有區(qū)別的。Aarts H和Dijksterhuis A[42]指出習(xí)慣是一種目標(biāo)導(dǎo)向的自動行為形式，它代表了一個目標(biāo)和有助于實現(xiàn)這個目標(biāo)的行動之間的聯(lián)系。Triandis H C[43]和Kim B[44]認(rèn)為習(xí)慣是指不假思索地自動發(fā)生的重復(fù)行為模式，因此它有助于保持習(xí)慣性行為。Ouellette J A和Wood W[45]發(fā)現(xiàn)過去行為對未來行為的直接影響最為顯著，因為在穩(wěn)定的環(huán)境中行為會頻繁且持續(xù)地執(zhí)行，同時行為意愿和實際使用之間的關(guān)系明顯減弱，習(xí)慣和實際使用之間的關(guān)系顯著增強。然而，多年以來習(xí)慣在其它學(xué)科已被廣泛地進(jìn)行研究，尤其是社會心理學(xué)，然而信息系統(tǒng)領(lǐng)域的文獻(xiàn)很少關(guān)注[34]。在不同學(xué)科中，習(xí)慣通常被理解為“習(xí)得的行為序列自動地對特定的情況做出反應(yīng)，這些特定的情況可能在獲得某些目標(biāo)或結(jié)束狀態(tài)時起作用”[46]。本研究采用Limayem M等[34]對IS習(xí)慣的定義“IS習(xí)慣是指人們由于學(xué)習(xí)，傾向于自動地執(zhí)行行為(使用IS)的程度”。根據(jù)該定義，習(xí)慣與意愿在概念上有相對較少的重疊，因此可以在解釋IS使用時提供額外的解釋力。

2 概念模型與研究假設(shè)

2.1 概念模型

本研究概念模型主要基于上述擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論及習(xí)慣進(jìn)行設(shè)計構(gòu)建，如圖1所示。其中擴展的ECM-ISC模型作為本研究概念模型的基礎(chǔ)，由于擴展的ECM-ISC模型是從心理認(rèn)知視角解釋“持續(xù)使用意愿”對“持續(xù)使用行為”的影響，“滿意度”變量主要通過“期望確認(rèn)度”的短期影響來解釋，未能從用戶“內(nèi)在動機”視角去解釋用戶“滿意度”和“持續(xù)使用意愿”。因此，本研究引入自我決定理論，從用戶內(nèi)在動機的角度研究用戶長期穩(wěn)定的使用移動社交媒體的心理動機及對“滿意度”和“持續(xù)使用意愿”的影響。然而，劉人境等[26]認(rèn)為“持續(xù)使用行為”包括有意識和無意識的持續(xù)使用行為，而“持續(xù)使用意向”不能解釋無意識持續(xù)使用行為，即習(xí)慣性持續(xù)使用行為。基于此，本研究引入習(xí)慣變量，開展移動社交媒體用戶習(xí)慣性持續(xù)使用行為的研究，以期得到與以往不同且更加合理的解釋。

圖1 概念模型

2.2 研究假設(shè)

擴展的ECM-ISC模型是本研究概念模型的基礎(chǔ)，期望確認(rèn)度(Expectation Confirmation，EC)是指用戶對移動社交媒體的初始期望與使用后實際體驗感受之間差距的程度。期望確認(rèn)度正向影響使用后感知有用性和滿意度。一般而言，用戶對移動社交媒體的期望確認(rèn)度越高，認(rèn)為移動社交媒體越有用，對使用移動社交媒體越滿意。使用后感知有用性(Post-Usage Usefulness，PU)是指用戶在使用移動社交媒體后，從先前有用性認(rèn)知中聚合而來形成一種長期不變的信念，它區(qū)別于TAM模型中的感知有用性。Bhattacherjee A(2008)等[35]根據(jù)TRA、TBP 和EDT 等理論,在論證了長期信念與持續(xù)使用意圖之間的關(guān)系后，認(rèn)為使用后的感知有用性對用戶的持續(xù)使用意圖產(chǎn)生直接影響[47]。滿意度(Satisfaction，ST)是指用戶對比移動社交媒體使用前初始期望與使用后實際體驗感受而產(chǎn)生的心理狀態(tài)的總和，即用戶需求被滿足的程度。Bhattacherjee A(2008)等[35]的研究顯示滿意度正向影響用戶IS持續(xù)使用的意愿。持續(xù)使用意愿(Continuance Usage Intention，CUI)是指已經(jīng)使用過移動社交媒體的用戶認(rèn)為自己未來持續(xù)使用移動社交媒體的可能性或意愿[27]。持續(xù)使用行為(Continuance Usage Behavior，CUB)是指用戶持續(xù)不斷地使用移動社交媒體的實際行為。根據(jù)理性行為理論(TRA)，用戶使用移動社交媒體的意愿直接影響其持續(xù)使用行為。然而，IT持續(xù)使用意愿是IT持續(xù)使用行為的必要非充分條件，如果用戶缺少訪問IT的資源或使用IT的技能，意愿可能無法轉(zhuǎn)化為實際行為。因而，Bhattacherjee A(2008)等[35]引入感知行為控制(PBC)，增添兩個截然不同但又相互聯(lián)系的變量：自我功效(Self-Efficacy，SE)和可控制性(Controllability)。自我功效反映個體有能力獨立地完成預(yù)定行為的信念，關(guān)注的是個人技能和能力。如果用戶在使用移動社交媒體后，認(rèn)為自己沒有能力使用，自然會產(chǎn)生放棄繼續(xù)使用的意愿?？煽刂菩苑从硞€體對執(zhí)行該行為所需外部資源的控制感，也稱促成因素(Facilitating Conditions，F(xiàn)C)。與自我功效不同，促成因素正向影響用戶持續(xù)使用行為。如果用戶缺乏智能手機(終端)，或者不在無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍，即便用戶有持續(xù)使用移動社交媒體的意愿，也必須中斷持續(xù)使用的行為。由于擴展的ECM-ISC模型是本研究的理論基礎(chǔ)之一，該模型的提出者Bhattacherjee A(2008)等[35]以烏克蘭政府機構(gòu)的管理和工作人員使用文件管理系統(tǒng)為背景，驗證了擴展的ECM-ISC模型7個假設(shè)；劉魯川等[28,47]以擴展的ECM-ISC模型為基礎(chǔ)，引進(jìn)信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量等變量，構(gòu)建移動搜索用戶持續(xù)使用理論模型并提出研究假設(shè)，研究表明擴展的ECM-ISC模型7個假設(shè)均成立。鑒于此，本文提出研究假設(shè)如下：

H1a：移動社交媒體用戶的期望確認(rèn)度正向影響使用后感知有用性。

H1b：移動社交媒體用戶的期望確認(rèn)度正向影響滿意度。

H1c：移動社交媒體用戶使用后感知有用性正向影響持續(xù)使用意愿。

H1d：移動社交媒體用戶使用后滿意度正向影響持續(xù)使用意愿。

H1e：移動社交媒體用戶的持續(xù)使用意圖正向影響持續(xù)使用行為。

H1f：移動社交媒體用戶的自我功效正向影響持續(xù)使用意愿。

H1g：移動社交媒體用戶的促成因素正向影響持續(xù)使用行為。

根據(jù)自我決定理論，感知自主性(Perceived Autonomy，PA)是指用戶在使用移動社交媒體時對自主性的需要，即自我調(diào)節(jié)他們參與使用自己選擇的移動社交媒體的渴望。自我決定理論中的一個重要假設(shè)是與活動有關(guān)的感知自主性會增加內(nèi)在動機。用戶根據(jù)自己的興趣，結(jié)合活動主題自主發(fā)表言論，主動建立好友關(guān)系，讓用戶感受到活動有感知自主性，從而會增加自我決定的內(nèi)在動機。感知關(guān)系性(Perceived Relatedness，PR)是指用戶使用移動社交媒體時渴望能夠感受到與他人或群體聯(lián)系及關(guān)心和支持，從中體驗到一種歸屬感。用戶通過移動社交媒體能夠很方便地與他人或群體建立聯(lián)系，能得到他們關(guān)心和支持，滿足內(nèi)心的歸屬感，進(jìn)而影響內(nèi)在動機。感知勝任性(Perceived Competence，PC)是指用戶在使用移動社交媒體時想要有效的渴望。自我決定理論認(rèn)為，滿足這一顯著需要將影響內(nèi)在動機。原因在于當(dāng)移動社交媒體勝任性的需要被滿足時，用戶感覺到有能力使用移動社交媒體。生活中人們都希望被大家的認(rèn)可和關(guān)注，用戶通過移動社交媒體發(fā)布自己感興趣的或分享有價值的信息，好友給予點贊或好評，用戶從中獲取成就感，進(jìn)而影響內(nèi)在動機。內(nèi)在動機(Intrinsic Motivation，IM)是指一項活動的表現(xiàn)，沒有明顯的原因除了對它的真正興趣或享受執(zhí)行過程之外[38,41]。對移動社交媒體有興趣的用戶更有可能對他們實際使用移動社交媒體感到滿意[41,48]。Sorebo O等[41]以自我決定理論為基礎(chǔ)，在教師利用在線學(xué)習(xí)技術(shù)與現(xiàn)場課程相結(jié)合的背景下，提出一個擴展的信息系統(tǒng)延續(xù)理論，研究表明感知自主性、感知關(guān)系性、感知勝任性對內(nèi)在動機產(chǎn)生正向影響，內(nèi)在動機正向影響用戶滿意度和持續(xù)使用意愿。鑒于此，本文提出研究假設(shè)如下：

H2a：用戶使用移動社交媒體時的感知自主性正向影響內(nèi)在動機。

H2b：用戶使用移動社交媒體時的感知關(guān)系性正向影響內(nèi)在動機。

H2c：用戶使用移動社交媒體時的感知勝任性正向影響內(nèi)在動機。

H2d：用戶使用移動社交媒體時的內(nèi)在動機正向影響滿意度。

H2e：用戶使用移動社交媒體時的內(nèi)在動機正向影響持續(xù)使用意愿。

如上所述，習(xí)慣(HABIT)有很大的潛力去解釋與IS相關(guān)的行為，這些行為可能不會再是個人完全有意識的控制。Limayem M等[34]研究發(fā)現(xiàn)習(xí)慣對IS持續(xù)使用意愿與行為之間的關(guān)系起負(fù)向調(diào)節(jié)作用，對IS持續(xù)使用行為有直接效應(yīng)。肖懷云[49]根據(jù)持續(xù)使用行為產(chǎn)生的原因，它被分為有意識的持續(xù)使用行為和習(xí)慣使用行為。劉人境等[50]認(rèn)為有意識的持續(xù)使用行為是用“持續(xù)使用意圖”來解釋的，習(xí)慣性使用行為是用“習(xí)慣”來解釋的。然而，Aarts H等[51]認(rèn)為當(dāng)行動與個人最初希望獲得的目標(biāo)密切相關(guān)時，令人滿意的經(jīng)驗可能是重復(fù)同樣的動作。如果移動社交媒體用戶成功獲得他們意向的目標(biāo)，在相同的情境線索和相關(guān)目標(biāo)下，他們傾向于重復(fù)使用移動社交媒體。因此，移動社交媒體用戶的滿意度與習(xí)慣性使用的形成密切相關(guān)是可期待的[44]?；谏鲜龇治觯疚募僭O(shè)如下：

H3a：移動社交媒體用戶的滿意度正向影響習(xí)慣。

H3b：移動社交媒體用戶的習(xí)慣對持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為的關(guān)系有負(fù)向的調(diào)節(jié)作用。

H3c：移動社交媒體用戶的習(xí)慣正向影響持續(xù)使用行為。

3 研究方法與數(shù)據(jù)分析

3.1 研究方法

3.1.1 量表設(shè)計

本研究所使用的量表均借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)中已有成熟量表，對國外相關(guān)研究量表，進(jìn)行雙向翻譯法翻譯，并根據(jù)移動社交媒體的主題特性做出相應(yīng)調(diào)整設(shè)計問卷，其中感知信任(Perceived Trust，PT)為標(biāo)記變量(Marker Variable)用于共同方法變異(Common Method Variance，CMV)檢驗。為確保問卷的有效性和可靠性，在正式問卷調(diào)查之前選取小部分移動社交媒體(微信)用戶進(jìn)行預(yù)調(diào)查，根據(jù)預(yù)調(diào)查結(jié)果修改相關(guān)題項，最終問卷由兩部分構(gòu)成：第一部分是用戶基本信息；第二部分是移動社交媒體(微信)用戶行為的測量，如表1所示。除持續(xù)使用行為外，其它潛變量的測量均采用李克特(Likert)七級等距量表[52]，其中“1”為完全不同意、“2”為不同意、“3”為比較不同意、“4”為不確定、“5”為比較同意、“6”為同意、“7”為完全同意，移動社交媒體(微信)用戶根據(jù)實際使用經(jīng)歷進(jìn)行選擇。

表1 移動社交媒體(微信)用戶行為概念模型變量選項

表1(續(xù))

3.1.2 數(shù)據(jù)收集與樣本構(gòu)成

截止到2017年第二季度，微信和WeChat的合并月活躍賬戶數(shù)達(dá)到9.63億[62]。據(jù)此，本研究選取微信作為移動社交媒體平臺，以此為研究對象具有一定的代表性。此外，據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)2017年8月發(fā)布的《第40次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》顯示，截至2017年6月，中國手機網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.24億。從年齡結(jié)構(gòu)來看，20～29歲年齡段的網(wǎng)民占比最高，達(dá)29.7%；30～39歲群體占比為23.0%。從職業(yè)結(jié)構(gòu)來看，學(xué)生群體占比仍然最高，為24.8%[3]。另外，洪紅等[9]、陳昊等[11]及梁栩彬等[13]選取在校大學(xué)生進(jìn)行問卷調(diào)查，開展移動社交媒體的相關(guān)研究。因此，本研究認(rèn)為在校大學(xué)生樣本在一定程度上可以代表總體。

本研究問卷調(diào)查時間為2017年3～4月，調(diào)查對象為南京大學(xué)在校本生，采用便利抽樣法，發(fā)放300份紙質(zhì)調(diào)研問卷，回收問卷279份，回收率為93%，剔除全部選"1"或"7"及其它無效問卷45份，有效問卷234份，有效率為78%。在有效樣本的人口統(tǒng)計學(xué)特征中，男生129人(55.10%)，女生105人(44.90%)；年齡范圍為16～22歲102人(43.60%)，23～30歲105人(44.90%)，31～35歲9人(3.80%)，36歲以上18人(7.70%)；學(xué)歷構(gòu)成分別是本科117人(50.00%)，碩士93人(39.70%)，博士及以上24人(10.30%)；移動社交媒體(微信)使用經(jīng)驗為1～2年(不含2年)30人(12.80%)，2～3年(不含3年)87人(37.20%)，3～4年(不含4年)60人(25.60%)，4年及以上57人(24.40%)。

3.1.3 樣本量評估

為了確保本研究樣本估計的穩(wěn)健性，作為流行的經(jīng)驗法則，Barclay D W等[63]建議最小樣本量應(yīng)為測量模型最大題目數(shù)的10倍或結(jié)構(gòu)模型最大路徑關(guān)系數(shù)的10倍。在本研究的概念中，測量模型最大題目數(shù)為6，結(jié)構(gòu)模型最大路徑關(guān)系數(shù)為4，最小樣本量至少應(yīng)為60個或40個。因此，本文研究的樣本數(shù)為234個，滿足Barclay D W等關(guān)于采用PLS數(shù)據(jù)分析最小樣本數(shù)的建議準(zhǔn)則。

3.2 數(shù)據(jù)分析

本研究采用偏最小二乘法(Partial Least Squares，PLS)分析樣本數(shù)據(jù)，軟件工具包為Smart PLS 2.0，PLS屬于第二代統(tǒng)計學(xué)范疇的分析方法[64]。采用PLS理由在于：①PLS特別適合于預(yù)測[65]；②PLS可以處理反映型(Reflective)和形成型(Formative)測量模型[65]；③PLS可以最大限度地解釋方差[66]；④PLS適合探索式研究和理論發(fā)展以及復(fù)雜的模型，而且與研究的目標(biāo)更接近[67]；⑤PLS容易用于測試調(diào)節(jié)效應(yīng)[65,68]。由于PLS并沒有提供一個既定的全局?jǐn)M合優(yōu)度準(zhǔn)則，通常評估模型分兩個階段進(jìn)行：測量模型評估和結(jié)構(gòu)模型評估，模型評估是指系統(tǒng)地評估結(jié)構(gòu)模型所表達(dá)的假設(shè)是否被數(shù)據(jù)所支持[69，70]。同時，在運用SmartPLS計算時，估計方法選用路徑加權(quán)方案(Path Weighting Scheme)[71]，最大迭代次數(shù)為300；顯著性計算選用自助法(Bootstrapping)抽樣為5 000次[72]。

3.2.1 共同方法變異檢驗

在問卷調(diào)查時，由于所有測量題目均由同一被調(diào)查者填寫，就容易產(chǎn)生共同方法變異(CMV)的問題[73]。根據(jù)Podsakoff P M等[74]建議，在問卷設(shè)計過程中，為了確保問卷質(zhì)量，對問卷進(jìn)行兩次前測，并根據(jù)被調(diào)查者反饋信息修正問卷語義。在問卷調(diào)查過程中，采用被調(diào)查者信息匿名法[75]。同時，在數(shù)據(jù)分析前，使用Harman單因子鑒定法檢驗共同方法變異[76]，將該研究所有測量題目進(jìn)行探索式因素分析，判斷標(biāo)準(zhǔn)為特征值是否大于1，在未旋轉(zhuǎn)時提取9個主成分共解釋總方差的73.2%，其中第一主成分解釋了總方差的31.6%，略高于解釋總方差的30%，顯示可能受CMV的影響。另外，根據(jù)Lindell等[77]的建議，采用標(biāo)記變量技術(shù)(Marker Variable Technique)進(jìn)行CMV檢驗，首先定義一個理論上與該研究無關(guān)的變量為標(biāo)記變量——感知信任(Perceived Trust，PT)，計算該變量與結(jié)構(gòu)模型內(nèi)生變量之間的相關(guān)性。如果存在一定的相關(guān)性且顯著，由于標(biāo)記變量是理論上不相關(guān)的變量，說明受到CMV的影響，然后通過標(biāo)記變量排除多余的相關(guān)性[78]。經(jīng)計算，感知信任(β=0.181，T=3.453)對使用后感知有用性(PU)正影響且顯著；感知信任(β=-0.216，T=4.91)對內(nèi)在動機(IM)負(fù)影響且顯著，說明該研究受CMV的影響。因此，該研究采用標(biāo)記變量——感知信任(Perceived Trust，PT)，在排除CMV的影響下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3.2.2 測量模型評估

本文通過驗證性因子分析驗證測量模型的有效性和可靠性，Hair J F等[72]及Fornell C和Larcker D F[79]建議反映型測量模型的內(nèi)部一致性：Cronbach’s Alpha>0.70(在探索性研究中，0.60≤Cronbach’s Alpha≤0.70被認(rèn)為是可以接受的)，Nunnally J和Bernstein I[80]建議組成信度CR>0.70；測量題目可靠性：因子載荷值大于0.70，且大于交叉因子載荷值；收斂效度：平均方差萃取量AVE>0.50。從表2可知，在排除CMV的影響下，除促成因素(FC)的Cronbach’s Alpha=0.575不符合標(biāo)準(zhǔn)外，其它均符合標(biāo)準(zhǔn)，說明該測量模型的其它構(gòu)念具有內(nèi)部一致性、測量題目可靠性及收斂效度。另外，區(qū)別效度分析用于驗證模型潛變量之間相關(guān)性在統(tǒng)計上是否有差異。Bagozzi R P和Yi Y[81]認(rèn)為AVE的算術(shù)平方根應(yīng)大于構(gòu)念之間Pearson相關(guān)數(shù)的絕對值，說明該測量模型的構(gòu)念之間有較好的區(qū)分效度。從表3可知，在排除CMV的影響下，對角線粗體字為AVE的算術(shù)平方根，下三角為構(gòu)念之間的Pearson相關(guān)系數(shù)，符合Bagozzi R P和Yi Y的標(biāo)準(zhǔn)，說明該測量模型具有區(qū)別效度。

表2 信度及收斂效度分析

表2(續(xù))

表3 區(qū)別效度分析

本研究概念模型中持續(xù)使用行為(Continuance Usage Behavior，CUB)為形成型測量模型，該模型的評估方法與反映型測量模型的評估方法不同，評估可靠性沒有意義[70，82]。Diamantopoulos A[83]認(rèn)為評估形成型測量模型主要評估有效性，而非可靠性。Henseler J等[84]建議從指標(biāo)和結(jié)構(gòu)(潛變量之間的關(guān)系)兩個層面評估形成型測量模型有效性。對于指標(biāo)有效性的評估， Efron B[85]建議采用Bootstrapping及Miller R G[86]建議采用Jackknifing檢驗指標(biāo)權(quán)重是否在p<0.05顯著[70]，F(xiàn)ornell C和Bookstein F L[87]建議通過方差膨脹因子(Variance Inflation Factor，VIF)評估形成型指標(biāo)之間的多重共線性程度，Neter J等[88]認(rèn)為VIF<4及Hair J F等[72]認(rèn)為VIF<5顯示多重共線性并不是一個問題。對于結(jié)構(gòu)效度(潛變量之間的關(guān)系有效性)的評估，Straub D等[89]認(rèn)為潛變量和其他潛變量之間的關(guān)系在以前的文獻(xiàn)中已經(jīng)被充分提及并且具有顯著意義，Bruhn M等[90]認(rèn)為形成型潛在變量與其它潛在變量之間的相關(guān)性小于0.700，表明有足夠的區(qū)別效度，而且Lohm?ller J-B[91]建議路徑系數(shù)應(yīng)大于0.100。經(jīng)計算，在排除CMV的影響下，除CUB1(β=0.396，p=0.093)對CUB影響不顯著外，CUB2(β=0.420，p=0.001)和CUB3(β=0.500，p=0.001)對CUB影響均顯著且符合Efron B和Miller R G建議標(biāo)準(zhǔn)；CUB1的VIF=1.175，CUB2的VIF=1.257，CUB3的VIF=1.367，符合Neter J等建議標(biāo)準(zhǔn)；形成型潛在變量CUB與其它潛在變量的關(guān)系均來自以前的文獻(xiàn)回顧，而且相關(guān)性均小于0.700且符合Bruhn M等建議標(biāo)準(zhǔn)；除FC→CUB的路徑系數(shù)小于0.100外，其它路徑系數(shù)均大于0.100且符合Lohm?ller J-B。因此，為確保形成型潛在變量CUB有效性及區(qū)別效度，考慮刪除指標(biāo)CUB1及路徑FC→CUB(H1g)，同時不在共線性問題得到驗證。

3.2.3 研究假設(shè)驗證

在排除CMV的影響下，刪除指標(biāo)CUB1及路徑FC→CUB(H1g)，采用PLS對該模型的路徑關(guān)系進(jìn)行分析，除PA(β=0.027，T=0.421)→IM(H2a)及IM(β=-0.014，T=0.245)→CUI(H2e)的路徑系數(shù)不顯著外，其它均顯著。刪除路徑PA→IM(H2a)及IM→CUI(H2e)，對研究假設(shè)進(jìn)一步分析，檢驗結(jié)果全部顯著，該模型標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)PLS分析結(jié)果如圖2所示。

注：*:P<0.05,**:P<0.01,***:P<0.001,n.s.:insignificance.圖2 概念模型路徑PLS分析結(jié)果

3.2.4 調(diào)節(jié)效應(yīng)驗證

由于自變量CUI、調(diào)節(jié)變量HABIT、因變量CUB均為潛變量，采用SPSS24.0分析HABIT對CUI→CUB(H1e)之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)之前，該研究采取對3個潛變量分別求和再計算，對自變量CUI和調(diào)節(jié)變量HABIT做中心化變換[93]，再做CUB=a×CUI+b×HABIT+c×CUI×HABIT+e的層次回歸分析，若CUI×HABIT的回歸系數(shù)c檢驗顯著，則調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著，分析結(jié)果如表4所示。由表4知，CUI×HABIT的回歸系數(shù)c=-0.158且顯著，ΔR2=0.021且顯著。表明HABIT對CUI→CUB(H1e)之間有負(fù)調(diào)節(jié)效應(yīng)，即當(dāng)調(diào)節(jié)變量HABIT每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差，自變量CUI對因變量CUB的斜率減少0.158個標(biāo)準(zhǔn)差。另外，采用PLS分析HABIT對CUI→CUB(H1e)之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，調(diào)節(jié)效應(yīng)(β=-0.172，T=3.957)→CUB的路徑系數(shù)顯著。通過兩種方式分析HABIT對CUI→CUB(H1e)之間的調(diào)節(jié)效應(yīng)，回歸系數(shù)(c=-0.158)與路徑系數(shù)(β=-0.172)相差甚微，HABIT對CUI →CUB(H1e)之間的負(fù)調(diào)節(jié)效應(yīng)得到驗證。

3.2.5 結(jié)構(gòu)模型評估

對于結(jié)構(gòu)模型的評估主要看每個內(nèi)生潛在變量的決定系數(shù)R2。Chin W W[93]認(rèn)為內(nèi)生潛在變量的決定系數(shù)R2近似為0.670表示實務(wù)上解釋能力，R2約為0.333表示中度解釋能力，R2約為0.190表示解釋能力薄弱。同時，還要評估結(jié)構(gòu)模型中潛變量之間的路徑系數(shù)，Huber F等[94]認(rèn)為潛變量之間的路徑系數(shù)應(yīng)該大于0.100，且在p<0.05顯著[70]。另外，Chin W W[93]和Cohen J[95]認(rèn)為可以根據(jù)Cohen J的f2值評估結(jié)構(gòu)方程模型中每條路徑的影響大小(Effect Size)，0.0200.350分別表示外生變量對內(nèi)生變量的影響力低、中、高。對于結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測相關(guān)性評估，可以采用非參數(shù)Stone-Geisser檢驗[96-97]，該檢驗采用一個樣本重用技術(shù)Blindfolding程序創(chuàng)建殘差估計。Hair J F等[72]認(rèn)為結(jié)構(gòu)模型的預(yù)測相關(guān)性Q2應(yīng)該大于0，而且被檢驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測相關(guān)性越好，Q2就越大[70,98]。經(jīng)計算，在排除CMV的影響下，決定系數(shù)(根據(jù)Chin W W[93]的標(biāo)準(zhǔn))：0.214≤R2(CUB、CUI、IM、PU、ST、HABIT)≤0.483表示具有中度解釋能力；路徑系數(shù)(根據(jù)Huber F等[94]的標(biāo)準(zhǔn))：從表3知，潛變量之間的路徑系數(shù)均大于0.100且顯著；影響大小(根據(jù)Chin W W[93]和Cohen J[95]的標(biāo)準(zhǔn))：f2(CUI→CUB)= 0.099(低)、f2(HABIT→ CUB)= 0.021(低)，f2(PU→ CUI)= 0.1(低)、f2(SE→CUI)= 0.063(低)、f2(ST→CUI)= 0.086(低)，f2(PC→IM)= 0.12(低)、f2(PR→IM)= 0.034(低)，f2(ST→ HABIT)= 0.272(中)，f2(EC→PU)=0.599(高)，f2(EC→ST)= 0.447(高)、f2(IM→ST)= 0.159(中)；預(yù)測相關(guān)性(根據(jù)Hair J F等[72]及Fornell C等[98]的標(biāo)準(zhǔn))：0.148≤Q2(CUB、CUI、IM、PU、ST、HABIT)≤0.327表示內(nèi)生潛在變量有較好的預(yù)測相關(guān)性。

表4 習(xí)慣調(diào)節(jié)作用的層次回歸分析

注：*:P<0.05,**:P<0.01,***:P<0.001,N=234

4 討論與結(jié)論

4.1 結(jié)果討論

本研究在借鑒國內(nèi)外學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論及習(xí)慣，構(gòu)建移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為概念模型。根據(jù)本研究概念模型，提出研究假設(shè)和問卷設(shè)計并以微信為例收集樣本數(shù)據(jù)，采用PLS分析數(shù)據(jù)，在排除CMV的影響下，對測量模型和結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行評估，并對研究假設(shè)和調(diào)節(jié)效應(yīng)進(jìn)行驗證，主要有以下研究發(fā)現(xiàn)：

1)持續(xù)使用意愿和習(xí)慣對移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為產(chǎn)生直接影響，共同解釋23.2% 持續(xù)使用行為的方差變異。相對于習(xí)慣(β=0.165，p<0.05)而言，持續(xù)使用意愿(β=0.359，p<0.001)的影響更大，該結(jié)果與Limayem M等[34]2007年在MIS Quarterly發(fā)表的文章研究結(jié)果相近。從影響效應(yīng)大小來看，f2(CUI→ CUB)= 0.099、f2(HABIT →CUB)= 0.021，說明持續(xù)使用意愿大于習(xí)慣對持續(xù)使用行為的解釋能力。而且，習(xí)慣(β=-0.172，T=3.957)對持續(xù)使用意愿和持續(xù)使用行為的關(guān)系有負(fù)向的調(diào)節(jié)作用，這一結(jié)果與Limayem M等[34]、劉人境等[26]研究相一致。但是，本研究促成條件對持續(xù)使用行為影響不顯著，可能原因是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和移動智能終端的普及，對移動社交媒體(微信)用戶來說，使用移動社交媒體(微信)的促成條件已不成問題。然而，前人的研究對象大多是功能型信息系統(tǒng)，如數(shù)字資源教育系統(tǒng)[29]、文件管理系統(tǒng)[35]等，促成條件是必須的，進(jìn)而對持續(xù)使用行為產(chǎn)生直接影響。因此，本研究移動社交媒體(微信)用戶持續(xù)使用行為受到有意識的使用行為和習(xí)慣性使用行為的雙重作用。這一結(jié)果表明，用戶使用移動社交媒體(微信)強烈意愿和習(xí)慣可以直接促使用戶使用移動社交媒體(微信)行為的發(fā)生。

2)使用后感知有用性、滿意度及自我功效正向顯著影響持續(xù)使用意愿，共同解釋40.0% 持續(xù)使用意愿的方差變異。就路徑系數(shù)而言，使用后感知有用性(β=0.321，p<0.001)對持續(xù)使用意愿的影響要大于滿意度(β=0.269，p<0.001)及自我功效(β=0.219，p<0.001)，這一結(jié)果與Bhattacherjee A等[35]、劉魯川等[28]等研究一致。從影響效應(yīng)大小來看，f2(PU→CUI)= 0.1、f2(ST→CUI)= 0.086、f2(SE→CUI)= 0.063，說明使用后感知有用性對持續(xù)使用意愿的解釋能力要大于滿意度和自我功效。這一結(jié)果表明用戶只有在實際生活中通過使用移動社交媒體(微信)，感覺對自己有用，對整個使用過程和結(jié)果滿意，自己有能力使用，才會產(chǎn)生后續(xù)持續(xù)使用的意愿。

3)期望確認(rèn)度對使用后感知有用性和滿意度產(chǎn)生直接影響，期望確認(rèn)度解釋43.1%使用后感知有用的方差變異，期望確認(rèn)度和內(nèi)在動機共同解釋48.3%滿意度的方差變異，并通過他們對移動社交媒體(微信)用戶持續(xù)使用意愿和行為產(chǎn)生間接影響。就路徑系數(shù)而言，期望確認(rèn)度(β=0.597，p<0.001；β=0.518，p<0.001)對使用后感知有用性的影響略大于對滿意度的影響，這一結(jié)果與Bhattacherjee等[35]、楊文正等[29]等研究一致。從影響效應(yīng)大小來看，f2(EC→PU)=0.599、f2(EC→ST)= 0.447，說明期望確認(rèn)度對使用后感知有用性的解釋能力略大于滿意度。這一結(jié)果表明，擴展的ECM-ISC模型中期望確認(rèn)度對使用后感知有用性和滿意度具有較穩(wěn)健的解釋力。在使用移動社交媒體(微信)后，用戶的期望確認(rèn)度越高，認(rèn)為移動社交媒體(微信)越有用，對使用移動社交媒體(微信)越滿意。

4)感知關(guān)系性和感知勝任性正向顯著影響內(nèi)在動機，共同解釋35.7% 內(nèi)在動機的方差變異，感知自主性對內(nèi)在動機正向影響不顯著。就路徑系數(shù)而言，感知勝任性(β=0.412，p<0.001)對內(nèi)在動機的影響大于感知關(guān)系性(β=0.225，p<0.05)。從影響效應(yīng)大小來看，f2(PC→IM)= 0.12、f2(PR→IM)= 0.034，說明感知勝任性對內(nèi)在動機的解釋能力略大于感知關(guān)系性。這一結(jié)果與Sorebo O等[41]略有不同，Sorebo O等的研究結(jié)果是感知自主性和感知勝任性正向顯著影響內(nèi)在動機。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，Sorebo O等的研究對象是在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)，非社會化媒體系統(tǒng)，感知關(guān)系性并不是內(nèi)在動機的充分條件，感知自主性和感知勝任性才是最重要的因素。本研究對象為移動社交媒體(微信)，是一種社會化媒體平臺，感知關(guān)系性是影響內(nèi)在動機的因素之一。因此，用戶通過使用移動社交媒體(微信)與他人或群體建立聯(lián)系，擴大他們的交際圈，發(fā)布自己感興趣的或分享有價值的信息，好友給予點贊或好評，從中獲取成就感，進(jìn)而增強用戶使用移動社交媒體(微信)的內(nèi)在動機。然而，用戶雖然感知到自主性對他們很重要，但是移動社交類APP有較多的選擇性，用戶對自主性的敏感性就會降低，進(jìn)而降低用戶使用移動社交媒體(微信)的內(nèi)在動機。

5)內(nèi)在動機對滿意度正向影響顯著，內(nèi)在動機和期望確認(rèn)度共同解釋48.3%滿意度的方差變異。就路徑系數(shù)而言，期望確認(rèn)度(β=0.518，p<0.001)對滿意度的影響大于內(nèi)在動機(β=0.309，p<0.001)。從影響效應(yīng)大小來看，f2(EC→ST)= 0.447、f2(IM→ST)= 0.159，說明期望確認(rèn)度對滿意度的解釋能力大于內(nèi)在動機。這一結(jié)果與Sorebo O等[41]研究一致，移動社交媒體(微信)用戶使用前的預(yù)期在使用后得到確認(rèn)的程度將對用戶滿意度產(chǎn)生重要影響，同時對移動社交媒體(微信)正真有興趣的用戶，他們對實際使用移動社交媒體(微信)也會感到滿意。但是，內(nèi)在動機對持續(xù)使用意愿不具有顯著影響關(guān)系，這說明用戶興趣與持續(xù)使用移動社交媒體(微信)的關(guān)系不太明顯，并不是持續(xù)使用移動社交媒體(微信)的充分條件，使用后感知有用才是最重要的因素。

6)滿意度對習(xí)慣產(chǎn)生直接影響，解釋21.4% 習(xí)慣的方差變異。從路徑系數(shù)和影響效應(yīng)大小來看，滿意度對習(xí)慣影響的路徑系數(shù)β=0.462且p<0.001，f2(ST→HABIT)= 0.272，說明滿意度對習(xí)慣正向影響非常穩(wěn)健，這一結(jié)果與Kim B[44]研究一致。因此用戶使用移動社交媒體(微信)一旦達(dá)到目的，他們就會感到滿意。在相同的情境線索和相關(guān)目標(biāo)下，他們傾向于重復(fù)使用移動社交媒體(微信)進(jìn)而形成習(xí)慣，并通過習(xí)慣間接影響持續(xù)使用行為。

4.2 結(jié)論及啟示

4.2.1 研究結(jié)論

本研究通過整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論及習(xí)慣，構(gòu)建移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為概念模型，以微信用戶為實證對象，采用PLS對該模型進(jìn)行了驗證，探究了移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為的影響因素及其相互關(guān)系。在排除CMV的影響下，本研究測量模型具有較好的信度和效度，結(jié)構(gòu)模型中12假設(shè)(共15個)得到驗證，概念模型整體具有較強的解釋能力及較好的預(yù)測能力，假設(shè)檢驗結(jié)果形成了以下的研究結(jié)論：①從心理認(rèn)知角度來看，在擴展的ECM-ISC模型中，諸如期望確認(rèn)度、使用后感知有用性、滿意度、持續(xù)使用意愿等變量是影響用戶持續(xù)移動社交媒體的關(guān)鍵因素。②從內(nèi)在動機角度來看，自我決定理論SDT中感知關(guān)系性和感知勝任性是影響移動社交媒體用戶內(nèi)在動機的關(guān)鍵因素。同時突破了擴展的ECM-ISC模型中滿意度僅受到期望確認(rèn)度的正向影響的局限，揭示了滿意度還受到內(nèi)在動機的正向影響。③本研究引入習(xí)慣這一變量，分析了滿意度對習(xí)慣的正向影響及習(xí)慣對持續(xù)使用行為的正向影響，并分析了習(xí)慣對持續(xù)使用意向和行為的關(guān)系有負(fù)向調(diào)節(jié)作用的機理，擴展了解釋持續(xù)使用行為的影響因素，彌補了現(xiàn)有研究的不足。

4.2.2 研究啟示

根據(jù)本研究結(jié)論，對移動社交媒體(微信)運營商給出管理建議如下：1)擴展的ECM-ISC模型中，期望確認(rèn)度對使用后感知有用性和滿意度均正向顯著影響。因此，移動社交媒體(微信)運營商應(yīng)合理塑造用戶期望，期望過高或過低都會影響用戶的持續(xù)使用意愿和行為，同時增強移動社交媒體(微信)的實用性，不斷開發(fā)新功能，增強用戶使用后有用性感知，提高用戶對產(chǎn)品的滿意度和忠誠度，確保用戶在初次使用后并保持持續(xù)使用。2)移動社交媒體(微信)運營商應(yīng)從內(nèi)在動機角度洞察用戶的真正興趣和心理需求，從感知關(guān)系性和感知勝任性兩個方面強化用戶的內(nèi)在動機。因此，移動社交媒體(微信)運營商應(yīng)增強用戶社交功能，鼓勵朋友圈相互關(guān)心和支持，提醒朋友圈定期溝通聯(lián)系等，讓用戶切實感受到移動社交媒體(微信)能夠幫助自己管理人際關(guān)系。同時增強用戶自我展示功能，對用戶在朋友圈等發(fā)布自己感興趣的或分享有價值的信息，除好友給予點贊或好評外，移動社交媒體(微信)可以建立聲譽跟蹤機制，用戶從中獲取成就感。3)移動社交媒體(微信)應(yīng)加強用戶使用習(xí)慣的培養(yǎng)，可根據(jù)用戶每天上線的次數(shù)、停留時間的長短、與好友互動的次數(shù)以及用戶發(fā)布感興趣的或分享有價值的信息數(shù)量，對用戶給予不同形式不同級別的獎勵，鼓勵用戶持續(xù)使用，培養(yǎng)用戶的習(xí)慣性使用行為。另外，雖然本研究以微信為例，但是研究結(jié)論和啟示亦可廣泛適用于各大移動社交媒體平臺。

4.3 研究意義與局限性

本研究的目的是探討如何提高對移動社交媒體(微信)用戶忠誠度及增強用戶黏性，確保用戶在初次使用后并保持持續(xù)使用，穩(wěn)定和吸收更多用戶群體，促進(jìn)移動社交媒體(微信)穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展?；诖耍狙芯客ㄟ^整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論及習(xí)慣，構(gòu)建移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為概念模型，試圖從心理認(rèn)知與內(nèi)在動機的雙重視角分析移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為，引入習(xí)慣以便能夠更好地解釋移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為，這是本研究的創(chuàng)新之處，以期得到與以往不同且更有力的理論解釋。本研究的意義包括兩個方面：1)理論方面：從國內(nèi)外學(xué)者研究成果來看，主要以ECM-ISC模型或以擴展的ECM-ISC模型為基礎(chǔ)，開展信息系統(tǒng)用戶持續(xù)使用行為研究，還未發(fā)現(xiàn)整合擴展的ECM-ISC模型、自我決定理論(Self-determination Theory，SDT)及習(xí)慣構(gòu)建概念模型，開展移動社交媒體用戶持續(xù)使用行為研究。未來的研究者可考慮采用本研究概念模型或在本研究概念模型的基礎(chǔ)上引入新的變量等，對如何提高對移動社交媒體(微信)用戶忠誠度及增強用戶黏性做進(jìn)一步的探索。2)實踐方面：本研究對移動社交媒體(微信)運營商提高用戶忠誠度及增強用戶黏性具有一定的實踐指導(dǎo)意義，移動社交媒體(微信)運營商可根據(jù)本研究結(jié)論開展相應(yīng)的工作。

當(dāng)然，本研究也存在一定局限性。主要集中在3個方面：1)本研究調(diào)查樣本主要來自在校大學(xué)生，未考慮其它移動社交媒體(微信)用戶，雖然在校大學(xué)生群體具有一定的代表性，但選擇更廣泛的用戶群體作為研究對象，本研究概念模型的通用性會更好。2)本研究所采用的數(shù)據(jù)為橫截面數(shù)據(jù)，不能反映各潛變量之間相互關(guān)系的動態(tài)變化，未來可考慮在移動社交媒體(微信)終端安裝數(shù)據(jù)采集器獲取用戶行為數(shù)據(jù)，做進(jìn)一步的研究。3)本研究持續(xù)使用意愿和習(xí)慣共同解釋23.2% 持續(xù)使用行為的方差變異，該結(jié)果與Limayem M等[34]研究結(jié)果(R2=0.211)相近。筆者通過便利抽樣訪談，總結(jié)發(fā)現(xiàn)用戶使用移動社交媒體(微信)主要受親朋好友、同學(xué)同事等在用或業(yè)務(wù)往來、工作需要使用等的影響，這與計劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)中“主觀規(guī)范”的相符合。此外，移動社交媒體(微信)平臺的友好性、便捷性等直接影響用戶的行為控制感知，進(jìn)而對用戶持續(xù)使用意愿和行為產(chǎn)生影響。因此，下一步考慮在本研究概念模型中引入TPB 中的“主觀規(guī)范”和“感知行為控制”這兩個潛變量，以期對用戶持續(xù)使用移動社交媒體(微信)得到更好的解釋。

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StudyonMobileSocialMediaUsers’ContinuousUsageBehavior

Meng Meng Zhu Qinghua

(School of Information Management，Nanjing University，Nanjing 210023,China)

[Purpose/Significance]The paper aimed to explore the influence factors of mobile social media users’ continuous usage behavior and their mutual relationship,and provided a reference decision-making reference for mobile social media operators to improve users’ satisfaction and loyalty,enhance users’ stickiness,insight into the user’s real interests and psychological needs,and cultivate users’ habits and so on.[Method/Process]The paper integrated the extended ECM-ISC model,Self-determination Theory and Habit,constructed the conceptual model of mobile social media users’ continuous usage behavior,and proposed the hypotheses and designs the questionnaires;The research data was collected through the paper questionnaire survey of WeChat users,and 234 valid questionnaires had been collected.The paper used partial least squares(PLS)to analyze the collected data,evaluated the measurement model and the structure model,and validated the hypothesis and the moderating effect under the influence of excluding common methods of variation.[Result/Conclusion]The results showed that Continuous Usage Intention and Habit had direct influence on mobile social media users’ Continuous Usage Behavior,and Habit had negative moderating effect on Continuance Usage Intention and Continuance Usage Behavior;Post-Usage Usefulness,Satisfaction and Self-Efficacy had a significant positive effect on Continuance Usage Intention;Expectation Confirmation had a direct impact on Post-Usage Usefulness and Satisfaction;Perceived Relatedness and Perceived Competence positively affected Intrinsic Motivation,and Intrinsic Motivation had a significant positive impact on Satisfaction which had a direct impact on Habit.According to the research conclusions,management Suggestions for mobile social media(WeChat)operators were proposed.

user;mobile social media;continuous usage behavior;conceptual model;extended ECM-ISC;self-determination theory;WeChat;habit;partial least squares

10.3969/j.issn.1008-0821.2018.01.001

C931.6

A

1008-0821(2018)01-0005-14

2017-09-19

國家社會科學(xué)基金重大項目“面向大數(shù)據(jù)的數(shù)字圖書館移動視覺搜索機制與應(yīng)用研究”(項目編號15ZDB126)。

孟猛(1977-)，男，副研究員，博士研究生，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)用戶行為，信息安全風(fēng)險管理。

朱慶華(1963-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：社會化媒體，互聯(lián)網(wǎng)用戶行為，信息政策與法規(guī)。

馬 卓)