黃 燕,范 哲
近年移動閱讀APP迅速發(fā)展,雖然有研究者指出可用性是移動閱讀使用行為的影響因素[1],但鮮見研究者從可用性視角探討移動閱讀服務(wù),更無成熟量表測量移動閱讀APP可用性的研究。為此,筆者借鑒移動APP可用性指標(biāo),結(jié)合移動閱讀特征,建立移動閱讀APP可用性的測量量表。主要研究思路是:首先通過文獻(xiàn)調(diào)研和訪談,挖掘移動閱讀APP使用者對可用性方面的關(guān)注點,結(jié)合移動閱讀APP的特性構(gòu)建初步量表。在訪談中用戶提到“穩(wěn)定性”“響應(yīng)速度”,為此,結(jié)合黃煒等提出的移動應(yīng)用指標(biāo)體系,提取“內(nèi)存”“更新速度”“兼容性”“穩(wěn)定性”等指標(biāo)[2];結(jié)合Hartmut Hoehle等提出的移動應(yīng)用可用性指標(biāo)體系,提取“響應(yīng)速度”“數(shù)據(jù)保留”“色彩”“交互控件”“定方向”“字形”“過渡”等指標(biāo)[3-4]。由于移動閱讀具有個性化、大容量、私密性、融合性、以用戶為中心[5]的特性,提取“一站式閱讀”“內(nèi)容互動分享”“個性化”“內(nèi)容互動分享”[6-8]等指標(biāo),由此提出“內(nèi)存”“更新速度”等25個指標(biāo),初步構(gòu)建移動閱讀APP可用性的測度模型,包括應(yīng)用性能、用戶界面、便捷性、內(nèi)容等4個主要維度,見表1。
表1 移動閱讀APP可用性模型指標(biāo)解釋及其主要參考來源
經(jīng)過訪談和文獻(xiàn)調(diào)研構(gòu)建的初步量表較粗糙,因而使用探索性因子分析建立模型,再用驗證提供分析現(xiàn)模型以驗證和修正的概念和計算工具,其提供的結(jié)果為驗證性因子分析建立假設(shè)提供了基礎(chǔ)[9]。根據(jù)資料查詢和訪談建立初步量表后,對隨機(jī)抽取的問卷數(shù)據(jù)的一半使用探索性因子分析,找出影響觀測變量的因子個數(shù),以及各個因子和觀測變量之間的相關(guān)度,再使用另一半數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證性因子分析,然后結(jié)合兩個分析結(jié)果以及實際情況、訪談結(jié)果對測量量表進(jìn)行修正,最終得出一套比較科學(xué)的測量量表。
本研究主要采用問卷調(diào)查方式,問卷分為兩部分:(1)被調(diào)查者的基本信息。包括性別、年齡、受教育程度,以及是否使用過移動閱讀APP、使用過哪些移動閱讀APP和使用這些移動閱讀APP閱讀了什么?本研究主要選取Flipboard、ZAKER等具有Web2.0特征的移動閱讀APP,而選取的內(nèi)容指標(biāo)主要來源于這兩個APP,因為這兩款A(yù)PP具有移動閱讀APP的典型性且用戶眾多,具有代表性。分別選取Flipboard的特色“設(shè)計”“內(nèi)容互動”“個性化”等指標(biāo),以及ZAKER[9]的特色“離線下載”“一站式閱讀”“個性化訂閱”“基于地理位置的服務(wù)”“智能化推送”等指標(biāo)。(2)移動閱讀APP可用性的測量。要求被調(diào)查者根據(jù)自身情況進(jìn)行打分,采用李克特式量表,1-5分別表示“非常不重要”“不重要”“無所謂”“重要”“非常重要”。
調(diào)查時間為2017年2月15-28日,收回504份問卷。其中使用過移動閱讀APP的392人,占77.78%。剔除未使用過移動閱讀APP的112份問卷,對剩下的392份問卷進(jìn)行分析。通過SPSS計算,調(diào)查問卷的整體Cronbach's α為0.942,KMO值為0.918,表明整體的信度和效度都很好,適合進(jìn)行因子分析。為研究移動閱讀APP用戶的可用性偏好,從不同的年齡、不同的年齡層次以及不同的學(xué)歷用戶認(rèn)為最重要的指標(biāo)出發(fā)進(jìn)行分析。表2羅列出不同層次的用戶最偏好的指標(biāo),可以看出明顯的用戶特征,體現(xiàn)所構(gòu)建的指標(biāo)的適用性良好。
表2 不同層次用戶的偏好
探索性因子分析和驗證性因子分析需使用不同數(shù)據(jù)源[10],從392份樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取196份進(jìn)行探索性因子分析,196份進(jìn)行驗證性因子分析。通過SPSS計算,樣本數(shù)據(jù)KMO值為0.901,Bartlett's球形檢驗近似卡方顯著性Sig.=0.000<0.01,表明樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。采用主成分分析法,采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn),選擇具有Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法探索量表的內(nèi)在結(jié)構(gòu),旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂。將旋轉(zhuǎn)成分矩陣整理排序后如表3所示。
由表3看出,由SPSS提取出4個公共因子:公共因子1包含AF6、AF2、AF3、AF1、AF4、AF5六個指標(biāo),對應(yīng)指標(biāo)模型中應(yīng)用性能的所有指標(biāo);公共因子2包含AC4、AC3、AC5、AC2、AC1、AC7、CO4七個指標(biāo),對應(yīng)指標(biāo)模型中內(nèi)容的所有指標(biāo),并將“一站式閱讀”這個指標(biāo)囊括其中;公共因子3包含CO1、CO3、CO2、AC6、CO5五個指標(biāo),對應(yīng)指標(biāo)模型中便捷性的除了CO4的所有指標(biāo),將“個性化”指標(biāo)囊括其中;公共因子4包含UI2、UI1、UI5、UI7、UI3、UI4、UI6七個指標(biāo),對應(yīng)指標(biāo)模型中用戶界面的所有指標(biāo)。參照探索性因子分析的結(jié)果,對原始測量表進(jìn)行修正,并對25個指標(biāo)再重新進(jìn)行編碼,編碼結(jié)果如表4所示。
表3問卷探索性因子分析——旋轉(zhuǎn)成分矩陣
表4 移動閱讀APP可用性測量量表指標(biāo)調(diào)整
剩下的196份樣本數(shù)據(jù)使用AMOS 21.0工具進(jìn)行驗證性因子分析,首先在AMOS界面上設(shè)置4個潛變量(即表4模型的4個維度)、25個觀測變量(即25個指標(biāo))和25個殘差變量,然后選擇最大似然估計方法進(jìn)行運算,驗證性因子分析模型及標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)見圖1。驗證性因子分析的結(jié)果可用于進(jìn)一步檢驗表3移動閱讀APP可用性測量量表指標(biāo)維度的有效性。
圖1 驗證性因子分析模型及標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)
各指標(biāo)及其對應(yīng)維度之間的載荷系數(shù)估計見表5。其中臨界值C.R.是未進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的路徑系數(shù)估計值和估計值標(biāo)準(zhǔn)誤S.E.的比值,作用相當(dāng)于t檢驗,C.R.>2.58則表示參數(shù)估計值達(dá)到0.01的顯著水平,即路徑系數(shù)得到了數(shù)據(jù)的支持;顯著性P的值小于0.001時,以***的形式顯示,表示顯著性水平較好[11]。根據(jù)AMOS提供的 CMIN/DF、GFI、CFI、NFI、IFI指數(shù)來衡量量表整體結(jié)構(gòu)的合理性,原始組的結(jié)果如表6所示。根據(jù)各指標(biāo)的可接受標(biāo)準(zhǔn),本研究的各指標(biāo)基本達(dá)到了檢驗要求[12-14]。AMOS提供的M.I.(修正指數(shù))表示增加該條路徑后,整體模型將會減少的最小卡方值,所以筆者比較關(guān)注M.I.值較大的路徑。將各路徑M.I.值由大到小排列,M.I.值較大的部分路徑見表7。從表7中可以看出,有UI5、UI7、CO5組成的路徑M.I.值最大。綜合考慮3個指標(biāo)的含義及其所在的維度,筆者試圖刪除其來觀察適配度指標(biāo)值的變化程度,所得數(shù)據(jù)證明刪除這3個指標(biāo)的相關(guān)路徑量表結(jié)構(gòu)變優(yōu)。
表5 各指標(biāo)及其對應(yīng)維度之間的載荷系數(shù)估計
表6 模型適配度指標(biāo)值
表7 M.I.值較大的路徑
綜合考慮探索性因子分析和驗證性因子分析的結(jié)果,對量表作以下修正:
(1)在探索性因子分析結(jié)果公共因子4中包含UI1、UI2、UI3、UI4、UI5、UI6、UI7 七個指標(biāo),但在驗證性因子分析中發(fā)現(xiàn)UI5和UI7組成的路勁系數(shù)M.I.值偏大,數(shù)據(jù)證明在刪除了這兩個指標(biāo)后量表結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化;UI5、UI7與用戶界面維度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)分別為0.63、0.56??紤]UI5(設(shè)計)和UI7(形式)指標(biāo)是Flipboard等強(qiáng)調(diào)社會化交互功能移動閱讀APP增加的特色服務(wù),是亮點所在,可能不適合作為評價移動閱讀APP可用性的指標(biāo),因此進(jìn)行刪除。
(2)在探索性因子分析結(jié)果中將“個性化”指標(biāo)歸入公共因子3,在根據(jù)探索性因子分析的結(jié)果進(jìn)行驗證性分析后,發(fā)現(xiàn)與CO5(個性化)組成的路徑M.I.值偏大,數(shù)據(jù)證明刪除該指標(biāo)后量表結(jié)構(gòu)得到優(yōu)化;且CO5與便捷性維度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.56??紤]該指標(biāo)與便捷性這一維度的相關(guān)性時,覺得將該指標(biāo)歸入便捷性這一維度略欠妥當(dāng),因而刪除該指標(biāo)。
經(jīng)過文獻(xiàn)調(diào)研的初步模型提出、問卷調(diào)查后初次修正以及結(jié)合探索性因子分析與驗證性因子分析結(jié)果后的最終修正,本研究構(gòu)建出社會化閱讀APP可用性測量量表。該量表包括4個維度、22個指標(biāo)以及22個題項,如表8所示。
表8 移動閱讀APP可用性測量量表
本文構(gòu)建的移動閱讀APP可用性的指標(biāo)體系兼顧應(yīng)用性能、用戶界面、便捷性和內(nèi)容,一方面可以反映用戶的需求所向;另一方面也可為移動閱讀APP的開發(fā)與功能改進(jìn)、推動全民閱讀提供思路。
從指標(biāo)構(gòu)成看,應(yīng)用性能中的“穩(wěn)定性”“響應(yīng)速度”在訪談以及對不同用戶的偏好分析都占有較大權(quán)重,表明用戶需要移動閱讀APP在足夠短的時間內(nèi)展現(xiàn)出用戶想要看見的內(nèi)容,并且在操作過程中不頻繁出現(xiàn)閃退情況。內(nèi)容維度中的“內(nèi)容互動分享”“智能化推送”“基于地理位置的服務(wù)”“一站式閱讀”等也受到用戶的重點關(guān)注,表明用戶對移動閱讀APP提出更高的期待與要求,除單純地提供閱讀內(nèi)容外,用戶希望獲取信息的方式更加便捷、獲取的內(nèi)容更加符合自己的興趣,并且有一個開放便捷的可以發(fā)表自己的見解同時也能與他人進(jìn)行交流的平臺。相比而言,用戶對用戶界面維度的指標(biāo)關(guān)注點較低,說明現(xiàn)有移動閱讀APP的界面設(shè)計基本滿足用戶的需求。
從性能角度看,用戶較在意穩(wěn)定性和響應(yīng)速度,一些閱讀APP在開啟以及首頁有廣告,難免會引起用戶不滿,軟件設(shè)計者要注意廣告投放時間、方式以及類型。從內(nèi)容角度看,開發(fā)商主要關(guān)注兩方面:一是互動分享功能,閱讀社交化是用戶的需求也是全民閱讀的需求,方便有效的交流方式與平臺可以刺激用戶的閱讀興趣。Flipboard有一項特色功能——當(dāng)用戶導(dǎo)入其他社交軟件的好友,他們的照片、狀態(tài)信息都會顯示在布局精致的頁面里。用戶可以方便地看到好友分享的內(nèi)容,實現(xiàn)閱讀平臺與社交平臺的結(jié)合,在互聯(lián)網(wǎng)時代“社會化閱讀”趨勢越來越明顯的現(xiàn)在,這種功能的實現(xiàn)很大程度上滿足了用戶的需求。二是私人訂制,智能化推送、基于地理位置的服務(wù)以及內(nèi)容精選都是因人而異的,是對用戶的行為與興趣進(jìn)行分析后推送給用戶最適宜的內(nèi)容的功能,這種個性化和便捷性的功能是增加用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵。移動閱讀APP可以增加標(biāo)簽功能,讓用戶選擇符合心意的標(biāo)簽,同時結(jié)合用戶的閱讀行為,進(jìn)行聚類分析,進(jìn)而推送給用戶最適宜的內(nèi)容。
為了推廣全民閱讀,首先要吸引用戶進(jìn)行閱讀,最有效的方式是迎合其需求,通過移動閱讀APP推送給其感興趣的內(nèi)容,讓用戶養(yǎng)成閱讀的習(xí)慣;進(jìn)而在移動閱讀APP上借鑒社交媒體的部分功能要素,通過標(biāo)簽、群組等形式構(gòu)建在線閱讀小組,吸引更多的人參加,帶動身邊的人加入閱讀行列,形成濃厚的閱讀氛圍。
本文借鑒前人對移動應(yīng)用可用性的測量量表,結(jié)合移動閱讀的特性,通過探索性因子分析以及驗證性因子分析的方法,構(gòu)建了適用于移動閱讀APP可用性的測量量表,主要由應(yīng)用性能、用戶界面、便捷性和內(nèi)容四個維度構(gòu)成,開發(fā)了22個具體的測度指標(biāo)。按照科學(xué)的量表開發(fā)程序進(jìn)行移動閱讀APP可用性量表設(shè)計,并通過的信度和效度檢驗,適用于進(jìn)行移動閱讀APP可用性的測量研究。構(gòu)建的測量量表對移動閱讀APP的開發(fā)、發(fā)展以及推廣全民閱讀有一定的指導(dǎo)意義。未來研究中,可使用此量表考量各類主流移動閱讀APP的可用性,從用戶感知層面改進(jìn)服務(wù)。此外,移動閱讀作為一種新型閱讀形式,在社會化媒體推動下,可用性還會賦予更豐富的內(nèi)涵,未來將致力于社會化網(wǎng)絡(luò)對移動閱讀及其可用性方面影響的研究,使測量量表更完善。
[1]郭戀.手機(jī)移動閱讀效果影響因素的實驗研究[D].杭州:浙江師范大學(xué),2012.
[2]黃煒,李總苛,黃建橋.移動應(yīng)用程序(APP)評價指標(biāo)體系研究[J].圖書與情報,2016(3):110-117.
[3]HartmutHoehle,Viswanath Venkatesh.Mobile application usability:conceptualization and instrument development[J].MIS QUARTERLY, 2015 (2):435-472.
[4]HartmutHoehle,RubaAljafari,Viswanath Venkatesh.Leveraging Microsoft's mobile Usability guidelines:Conceptualizing and developing scales formobile application usability[J].Intermational Journalof Human-ComputerStudies,2016(C):35-53.
[5]蘇帆帆.移動閱讀業(yè)務(wù)持續(xù)使用行為影響因素研究[D].北京:北京郵電大學(xué),2011.
[6]高曉晶,雷萍,侯壯,等.移動數(shù)字閱讀的發(fā)展趨勢探微[J].圖書情報工作,2015(S2):210-212.
[7] 百度百科.Flipboard[EB/OL].[2017-03-12].http://baike.baidu.com.
[8]李森和.一站式的閱讀體驗從細(xì)節(jié)打動用戶[EB/OL].[2017-03-12].http://cio.zdnet.
[9]戴維.以ZAKER為例淺談社會化閱讀[J].圖書情報研究,2015(2):75-77,97.
[10]Anderson J C,Gerbing D W.Structural equation modeling in practice:A review and recommended two-step approach[J].Psychological Bulletin,1988(3):411-423.
[11]孫曉寧,趙宇翔,朱慶華.基于SQA系統(tǒng)的社會化搜索答案質(zhì)量評價指標(biāo)構(gòu)建[J].中國圖書館學(xué)報,2015(4):65-82.
[12]Steiger,James H.Structural model evaluation and modification:An interval estimation approach[J].MultivariateBehavioralResearch,1990(2):173-180.
[13]莫祖英,馬費成.數(shù)據(jù)庫信息資源內(nèi)容質(zhì)量用戶滿意度模型及實證研究[J].中國圖書館學(xué)報,2013(2):85-96.
[14]Maccallum R C,Widaman K F,Preacher K J,et al.Sample Size in Factor Analysis:The Role of Model Error[J].Multivariate Behavioral Research,2001 (4):611-637.