周 濤 陳可鑫

(杭州電子科技大學(xué)管理學(xué)院，浙江 杭州 310018)

社會化媒體技術(shù)的應(yīng)用和移動設(shè)備的普及促進(jìn)了社會化商務(wù)的快速發(fā)展。從依托原有的電子商務(wù)平臺構(gòu)建社區(qū)的凡客達(dá)人、淘江湖，到建立第三方社會化電子商務(wù)平臺的美麗說、蘑菇街，再到利用社交平臺和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送的Facebook、Twitter、新浪微博，近年來社會化商務(wù)發(fā)展迅猛，并得到了企業(yè)的關(guān)注和重視。CNNIC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(jì)報(bào)告》指出，由于社交平臺的移動性，廣告、游戲、電商、金融、O2O等領(lǐng)域都在充分利用網(wǎng)紅、直播、社群優(yōu)勢，追求最大程度的變現(xiàn)[1]，社會化商務(wù)發(fā)展呈現(xiàn)出欣欣向榮的景象。但與此同時，大量的社會化商務(wù)平臺面臨著注冊用戶少；用戶活躍度低；用戶持續(xù)使用比例較低等問題。因此有必要研究社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理，發(fā)現(xiàn)影響用戶參與的顯著因素，從而采取有效措施促進(jìn)用戶行為，確保社會化商務(wù)的成功實(shí)施。

自社會化商務(wù)誕生以來，國內(nèi)外學(xué)者研究了社會化商務(wù)的發(fā)展歷程和模式[2-3]，分析了電子商務(wù)和社會化商務(wù)的區(qū)別[4]，對社會化商務(wù)用戶行為進(jìn)行了初步分析[3,5-7]。總體而言，對于社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理的研究較為缺乏，特別是研究用戶在社會化商務(wù)平臺中的情感體驗(yàn)如何影響用戶行為的文獻(xiàn)較少。另外，社會化商務(wù)平臺往往基于云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，商家需要在社區(qū)平臺基礎(chǔ)上構(gòu)建合適的商業(yè)模式[3]，而現(xiàn)階段研究技術(shù)因素的文獻(xiàn)較少?；诖耍疚膶⒒赟OR(刺激—組織—響應(yīng))模型，將社區(qū)質(zhì)量和社會支持作為刺激因素，將虛擬社區(qū)感作為用戶的情感體驗(yàn)，研究社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理過程。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 SOR模型

SOR模型源自心理學(xué)，主要用于解釋環(huán)境特征對用戶心理活動和行為的影響。早期的心理學(xué)者忽略了個體的內(nèi)心活動，將S-R模型視為一個“黑箱子”，20世紀(jì)30年代，S-R模型被改正優(yōu)化，增加了一個“O”變量，成為了SOR模型[8]，即刺激一組織一響應(yīng)模型。其中S表示外界刺激(Stimulus)，會對主體產(chǎn)生一定影響，O表示有認(rèn)知的有機(jī)體(Organism)，R表示主體在接收到刺激之后，經(jīng)過某些內(nèi)心活動，相應(yīng)做出的反應(yīng)(Response)，如接受或拒絕、采納或規(guī)避。SOR模型大多被用在研究消費(fèi)者行為的研究當(dāng)中，Bitner M J[9]利用SOR模型研究了物理環(huán)境對客戶和雇員消費(fèi)行為的影響，Namkung Y等[10]研究了SOR模型下服務(wù)公平對客戶情緒和使用行為的影響。近兩年國內(nèi)關(guān)于SOR模型的研究也不斷涌現(xiàn)，喻昕等[11]將彈幕信息沉浸視為SOR模式下的情感表現(xiàn)，研究發(fā)現(xiàn)，直播平臺中的沉浸體驗(yàn)會正向影響用戶的信息參與行為。徐孝娟等[12]在SOR模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建了社交網(wǎng)站用戶流失行為整合模型，研究了社交網(wǎng)絡(luò)中的大規(guī)模用戶流失現(xiàn)象。SOR模型已被廣泛應(yīng)用于研究環(huán)境特征如何影響用戶的心理狀態(tài)及用戶行為，因此本文借鑒已有研究[13-14]，將其作為研究社會化商務(wù)用戶行為的理論基礎(chǔ)。

1.2 社會化商務(wù)用戶行為研究

社會化商務(wù)誕生于2005年，是通過社交媒體從事電子商務(wù)行為的一種衍生模式[15]。陶曉波等[3]將社會化商務(wù)歸納為3個發(fā)展階段，即在已有的電子商務(wù)平臺添加社交功能、在社會化媒體中增加交易功能、利用O2O模式推進(jìn)社會化商務(wù)。鞠彥輝等[2]在論述了社會化電子商務(wù)的特征和驅(qū)動力的基礎(chǔ)上，把社會化商務(wù)劃分為多個維度。同時，也很多學(xué)者對社會化商務(wù)用戶行為展開了實(shí)證研究。Ng S P[5]研究了在社會化商務(wù)中，信任傳遞和文化因素對購買意愿的影響。張洪等[13]從消費(fèi)者體驗(yàn)的視角分析了社會化商務(wù)平臺中消費(fèi)者行為的影響因素。Zheng X等[16]發(fā)現(xiàn)，評論者的社會特征、購買習(xí)慣以及產(chǎn)品的固有性質(zhì)都會影響在線評論質(zhì)量。周軍杰[6]從自我效能、信任、虛擬社區(qū)感3個方面研究了用戶互動如何影響用戶粘性。

綜合上述分析可以發(fā)現(xiàn)，已有文獻(xiàn)對社會化商務(wù)進(jìn)行了初步研究，但存在以下不足：1)商業(yè)模式的構(gòu)建需要與企業(yè)自身的技術(shù)平臺相匹配[3]。但目前研究社會化商務(wù)平臺質(zhì)量包括系統(tǒng)質(zhì)量、信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量對用戶行為作用的文獻(xiàn)較少。2)已有文獻(xiàn)較少揭示社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理過程，特別是用戶在社區(qū)中的情感體驗(yàn)(如虛擬社區(qū)感)和心理變化如何產(chǎn)生，以及心理狀態(tài)如何影響行為的研究很少。本文基于SOR，構(gòu)建了社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理模型，研究社區(qū)質(zhì)量、社會支持等環(huán)境因素對虛擬社區(qū)感的作用，以及虛擬社區(qū)感對用戶行為的影響機(jī)理。

2 研究模型與假設(shè)

本文的研究模型如圖1所示。社會支持和社區(qū)質(zhì)量是“刺激”(S)因素，社會支持包括信息支持、情感支持，社區(qū)質(zhì)量包括服務(wù)質(zhì)量、信息質(zhì)量、信息質(zhì)量。虛擬社區(qū)感作為“有機(jī)體”的內(nèi)心活動(O)，是一個二階因子，包括成員感、影響力、需求滿足、情感聯(lián)結(jié)四個因素。虛擬社區(qū)感會影響用戶在社區(qū)中的積極分享和持續(xù)使用行為(R)。

圖1 研究模型

2.1 社會支持

已有研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)中的社會支持多是虛擬的，用戶得到的可見支持較少，而得到的信息支持和情感支持較多[17]。因此本文認(rèn)為社會支持包括情感支持和信息支持兩個維度。情感支持反映了用戶在社區(qū)中得到的其他用戶的關(guān)心、鼓勵、同情等。社會化商務(wù)社區(qū)中的用戶通過在社區(qū)中的動態(tài)了解彼此，感同身受的用戶在情感上產(chǎn)生共鳴，好友的關(guān)心將提供強(qiáng)有力的情感支持。例如網(wǎng)易云音樂以音樂社交為切入點(diǎn)，充分發(fā)揮音樂意見領(lǐng)袖的作用，讓他們創(chuàng)造內(nèi)容，讓用戶消費(fèi)內(nèi)容。很多聽眾都在音樂評論中傾訴自己的故事，其他網(wǎng)友的點(diǎn)贊和支持給了當(dāng)事人極大的心理安慰，使其對這個社區(qū)產(chǎn)生深深的依賴感。因此本文假設(shè)：

H1：情感支持將顯著影響虛擬社區(qū)感。

信息支持指的是有助于解決問題的建議、意見、對策等[18]。Blanchard A[19]的研究表明，成員之間的信息交換和信息交流會增強(qiáng)自身價值的感知和對他人的信任，這種信任和對自我價值的感知越強(qiáng)，其虛擬社區(qū)感就越強(qiáng)。例如網(wǎng)絡(luò)直播讓用戶脫離了被動的觀看習(xí)慣，用戶和用戶、用戶和主播之間可以通過發(fā)彈幕進(jìn)行信息交換，傳遞信息支持。因此網(wǎng)絡(luò)直播社區(qū)的受眾黏性遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)媒體。喻昕等[11]也在研究中指出，即時送達(dá)的彈幕信息給了用戶很好的沉浸感，對社區(qū)用戶的參與行為有積極的影響作用。因此，良好的信息支持可以使用戶快速融入其所在社區(qū)，產(chǎn)生虛擬社區(qū)感，本文假設(shè)：

H2：信息支持將顯著影響虛擬社區(qū)感。

2.2 社區(qū)質(zhì)量

從技術(shù)層面考慮，社會化商務(wù)社區(qū)作為信息系統(tǒng)[20]，其內(nèi)容、頁面設(shè)計(jì)、系統(tǒng)穩(wěn)定性等會直接影響用戶體驗(yàn)和對社區(qū)認(rèn)同，并決定其是否愿意繼續(xù)停留在該社區(qū)。根據(jù)信息系統(tǒng)成功模型，信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量是信息系統(tǒng)的關(guān)鍵成功因素。因此，本文將基于該模型，考察社區(qū)質(zhì)量對用戶行為的作用。

服務(wù)質(zhì)量反映了社區(qū)提供的服務(wù)是否具有及時性、可靠性、保證性和移情性[21]。社會化商務(wù)平臺如果能為用戶提供可靠的有保障的服務(wù)，并且能及時解決用戶使用過程中遇到的問題，表明該平臺具有較高的服務(wù)質(zhì)量，值得用戶信賴。同時，一個好的平臺能從用戶需求出發(fā)，為用戶提供個性化專業(yè)化的服務(wù)，從而使用戶養(yǎng)成使用習(xí)慣，并對該平臺產(chǎn)生依賴感。Alali H等指出，服務(wù)質(zhì)量正向影響用戶滿意度[22]。Liang等[23]指出，優(yōu)質(zhì)的服務(wù)質(zhì)量可以讓用戶達(dá)到自己的預(yù)期值從而對該社區(qū)產(chǎn)生滿意度。因此，

H3：服務(wù)質(zhì)量將顯著影響虛擬社區(qū)感。

系統(tǒng)質(zhì)量體現(xiàn)在訪問速度、頁面設(shè)計(jì)、導(dǎo)航等方面。如社區(qū)導(dǎo)航是否便捷有效、頁面設(shè)計(jì)是否清晰、訪問是否流暢等。Delone W H等認(rèn)為，一個高質(zhì)量的系統(tǒng)將會帶來較高的滿意度和正向凈收益[21]。例如阿里云提供的計(jì)算能力使得用戶在“雙十一”活動中的交易和支付流程變得更加流暢，給用戶提供了良好的體驗(yàn)。另外，系統(tǒng)的快速響應(yīng)和便捷操作是用戶獲得沉浸感的前提，都將影響用戶的體驗(yàn)[24]，進(jìn)而影響虛擬社區(qū)感。

H4：系統(tǒng)質(zhì)量將顯著影響虛擬社區(qū)感。

信息質(zhì)量包括準(zhǔn)確性、完整性、一致性和及時性[25]。Lee S等[26]提出，信息質(zhì)量對用戶參與和分享行為有顯著影響。用戶期望從社區(qū)獲得準(zhǔn)確、及時的信息，從而建立對社區(qū)的歸屬感和認(rèn)同感。例如，知識型社區(qū)“羅輯思維”成功把握了知識社區(qū)的用戶注重信息的準(zhǔn)確性和可讀性這一特點(diǎn)，將自媒體做成了一檔內(nèi)容質(zhì)量高且通俗易懂的節(jié)目，所以在短期內(nèi)就增加了受眾的品牌忠誠度。相比之下，短視頻或直播型社區(qū)的用戶更看中信息的時效性。視頻軟件和直播軟件的彈幕傳遞的信息，可以很快地將用戶帶入情境，使得用戶參與變得更有趣。因此，本文假設(shè)，

H5：信息質(zhì)量將顯著影響虛擬社區(qū)感。

2.3 虛擬社區(qū)感

虛擬社區(qū)感(Sense of Virtual Community)由社區(qū)感發(fā)展而來，反映了成員在社區(qū)中對于成員感、影響力和沉浸的個人感受。Blanchard A L等認(rèn)為，只有產(chǎn)生了虛擬社區(qū)感的社群才可以被稱為虛擬社區(qū)[27]。根據(jù)McMillan D W等[28]的定義，本文把虛擬社區(qū)感劃分為4個維度：成員感、影響力、需求滿足、情感聯(lián)結(jié)。并且將虛擬社區(qū)感作為一個二階因子。

Chen G L等[29]認(rèn)為，當(dāng)用戶成員感增強(qiáng)時，他們會把自己和其他成員視為一體，并且愿意在該社區(qū)花費(fèi)更多的時間和精力。Zhao L[30]等的研究表明，如果用戶對社區(qū)有強(qiáng)烈的歸屬感，他們會慢慢地接受社區(qū)的規(guī)范制度，并且接受其他用戶的意見和觀點(diǎn)。因此，他們會更加愿意參與社區(qū)的活動。Tonteri L等[31]指出，用戶參與虛擬社區(qū)是為了滿足自己社交、娛樂、或功能性的需求，如果這些需求被滿足，他們將會更多使用該社區(qū)。同時，如果成員在社區(qū)有持續(xù)的影響力，該用戶將會成為一位意見領(lǐng)袖，其言論影響著更多的參與者。該用戶將感受到成就感、自豪感，這將促進(jìn)其更多地使用該社區(qū)。另外，社會化商務(wù)社區(qū)的持續(xù)發(fā)展得益于用戶與用戶之間強(qiáng)有力的情感聯(lián)結(jié)，用戶之間、用戶與社區(qū)之間的情感維系會對其參與產(chǎn)生積極影響。因此，虛擬社區(qū)感可以促進(jìn)用戶的使用行為。

H6：虛擬社區(qū)感將顯著影響使用行為。

在社會化商務(wù)社區(qū)中有歸屬感的成員，活躍度較高，他們在社區(qū)中會積極參與信息的發(fā)布和傳遞。Chai S等[32]認(rèn)為，虛擬社區(qū)感越強(qiáng)，用戶參與貢獻(xiàn)意愿越強(qiáng)。當(dāng)社區(qū)中的用戶聯(lián)系越緊密，用戶之間的交流就會越多，這種緊密關(guān)系會對用戶分享行為產(chǎn)生更多的積極作用。用戶對社區(qū)的認(rèn)同程度會直接影響他們在社區(qū)中分享的數(shù)量。此外，有些潛水的成員雖然不經(jīng)常發(fā)表言論，但是他們也會用其他方式表示對社區(qū)的認(rèn)同，比如主動把社區(qū)分享給好友[33]。

H7：虛擬社區(qū)感將顯著影響分享行為。

3 數(shù)據(jù)收集與分析

3.1 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

研究模型包含8個因子，除了虛擬社區(qū)感為二階因子，其他因子都由3～4個測量指標(biāo)進(jìn)行測度，所有測量指標(biāo)都采用5點(diǎn)Likert法進(jìn)行測量，且大多參考國外的經(jīng)典文獻(xiàn)，以提高內(nèi)容效度。問卷設(shè)計(jì)完成后，首先邀請了20名用戶填寫問卷并提出意見，之后根據(jù)他們的建議對問卷進(jìn)行修改和完善，以提高問題的可讀性。表1列出了最終的測量指標(biāo)及來源。

表1 變量及指標(biāo)

問卷發(fā)放的對象是在校大學(xué)生、企事業(yè)單位員工等，問卷發(fā)放持續(xù)了3周，共收集了398份調(diào)查問卷，在去除無效問卷后，共得到有效問卷339份。其中，男性用戶比例為59%，女性用戶比例為41%，大學(xué)生比例為62.5%。問卷涉及的社會化商務(wù)社區(qū)包括網(wǎng)易云音樂、微信、新浪微博等。

3.2 測量模型分析

測量模型分析主要考察指標(biāo)負(fù)載、信度、效度。如表2所示，各變量的Alpha系數(shù)均大于0.7，說明量表信度良好。大部分指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載均在0.7以上，AVE值均超過0.5，CR值均超過0.7，因此量表具有較好的效度。

3.3 結(jié)構(gòu)模型分析

接下來用LISREL軟件進(jìn)行結(jié)構(gòu)模型分析，各變量之間標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)及顯著水平如圖2所示。虛擬社區(qū)感作為二階因子，它的4個維度MEM、INFL、SEC、NED在二階因子的負(fù)載均較高(0.673、0.639、0.845、0.626)，表明用虛擬社區(qū)感來整合這四個維度是可行的。從標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)來看，除信息質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量對虛擬社區(qū)感的作用不顯著以外，其他系數(shù)都在0.01的水平顯著。表3列出了部分?jǐn)M合指數(shù)值，顯示模型擬合度較好。

表2 因子標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載、AVE、CR及Alpha值

4 討 論

由圖2可知，除假設(shè)H4和H5不成立外，其他假設(shè)均得到驗(yàn)證。情感支持、信息支持、服務(wù)質(zhì)量顯著影響虛擬社區(qū)感，虛擬社區(qū)感顯著影響使用行為、分享行為。虛擬社區(qū)感、用戶分享行為和用戶使用行為被解釋的方差分別是66.7%、50.6%和7.5%。

(注：**,P<0.01;***,P<0.001;ns,不顯著)圖2 路徑系數(shù)及顯著性

擬合指數(shù)推薦值實(shí)際值χ2/df<32.04GFI>0.900.879AGFI>0.800.852CFI>0.900.965NFI>0.900.934RMSEA<0.080.053

研究結(jié)果顯示，虛擬社區(qū)感的四個維度中，情感聯(lián)結(jié)在二階因子的負(fù)載最高，顯示用戶對于情感聯(lián)結(jié)的關(guān)注。以“網(wǎng)紅”Papi醬為例，她每周定期發(fā)布的視頻，或內(nèi)容輕松，或發(fā)人深思，總能獲得很多的點(diǎn)擊量和轉(zhuǎn)發(fā)量。網(wǎng)紅依托其人格魅力，通過互動、交流等方式和粉絲緊密相連。網(wǎng)紅和粉絲之間以及粉絲和粉絲之間的情感聯(lián)結(jié)，是社區(qū)保持持久活力的重要途徑，使得“網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)”成功轉(zhuǎn)化為“社群經(jīng)濟(jì)”。

社會支持方面，情感支持和信息支持都對虛擬社區(qū)感有顯著影響。但情感支持(路徑系數(shù)為0.61)對虛擬社區(qū)感的影響比信息支持(路徑系數(shù)為0.27)更強(qiáng)。以往對社會支持的研究較多關(guān)注在線健康社區(qū)，社區(qū)中的用戶大多是詢問信息和尋求治療方案，因此信息支持的作用明顯。本文的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，用戶不僅關(guān)注直接支持如信息支持，更加重視間接支持如情感支持，從而建立對社區(qū)的社區(qū)感和認(rèn)同感。這可能是由于虛擬社區(qū)感是一種情感體驗(yàn)，因此主要受到情感支持的影響。

研究沒有發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量對虛擬社區(qū)感的作用，這可能是因?yàn)樯鐣虅?wù)平臺中，用戶生產(chǎn)內(nèi)容造成了“信息過載”，而用戶只想選擇性地選取對自己有用的信息。高山等在問答型虛擬社區(qū)用戶滿意度研究中發(fā)現(xiàn)，過于豐富的內(nèi)容和過于精心的設(shè)計(jì)反而擾亂視線，可能會給用戶帶來負(fù)面影響[38]。另外，社會化商務(wù)平臺中存在一些虛假信息。盧寶周等的研究表明[39]，盡管評分是口碑的重要組成部分，評分狀況對用戶購買決策的重要程度卻極低，原因是商家常利用激勵手段鼓勵消費(fèi)者給出正面評論，因此消費(fèi)者反饋的信息不一定是他們的真實(shí)體驗(yàn)。信息過載和虛擬信息等問題使得信息質(zhì)量對虛擬社區(qū)感的影響并不顯著。

系統(tǒng)質(zhì)量對虛擬社區(qū)感也沒有顯著作用，這可能是隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，硬件和軟件性能都在不斷提升，社區(qū)的系統(tǒng)質(zhì)量包括訪問速度、界面設(shè)計(jì)等已得到顯著提升，不再是用戶關(guān)注的重心?，F(xiàn)有社區(qū)平臺的前端普遍較有吸引力，用戶并沒有感知到系統(tǒng)質(zhì)量存在顯著差異。伴隨著“開源中國”等的興起，每天有不同知識背景的開發(fā)者在社區(qū)中進(jìn)行知識交換和共享，使得做出一個社區(qū)平臺相對容易。此外，本文的主要調(diào)查對象為大學(xué)生，他們具備豐富的互聯(lián)網(wǎng)知識和操作技能，使得訪問社會化商務(wù)社區(qū)對于他們來說并不是難事，這也將影響系統(tǒng)質(zhì)量對于他們行為的影響。

研究發(fā)現(xiàn)，虛擬社區(qū)感積極影響用戶分享行為和使用行為，且對分享行為的作用大于使用行為。Zhao L等[30]的研究也表明，虛擬社區(qū)感對用戶獲取和分享知識行為有正向作用，且對分享知識行為的作用更顯著。因此，虛擬社區(qū)感不僅讓用戶加入到平臺，而且使用戶產(chǎn)生依戀，對用戶的使用和分享行為產(chǎn)生顯著影響。

5 結(jié) 論

基于SOR，本文構(gòu)建了社會化商務(wù)用戶行為機(jī)理模型。研究發(fā)現(xiàn)，情感支持、信息支持、服務(wù)質(zhì)量顯著影響虛擬社區(qū)感，進(jìn)而影響用戶使用行為和分享行為。

研究結(jié)果啟示社區(qū)管理者：1)提高社區(qū)的服務(wù)質(zhì)量，在日常的運(yùn)營管理中多關(guān)注用戶個性化需求，通過改善用戶體驗(yàn)來增強(qiáng)用戶的歸屬感。2)重視用戶的虛擬社區(qū)感。在虛擬社區(qū)感的四個維度中，應(yīng)著重加強(qiáng)用戶的情感聯(lián)接，通過各種活動使得用戶之間的聯(lián)系更緊密。如充分發(fā)揮意見領(lǐng)袖的帶頭作用，讓“網(wǎng)紅”、明星等發(fā)起話題，讓用戶參與其中，激起用戶的共鳴。社會化商務(wù)社區(qū)之所以有別于一般QQ群、微信群等組織，正是因?yàn)樯鐓^(qū)規(guī)模龐大且成員具有共同的價值認(rèn)同，這種強(qiáng)關(guān)系是保持社區(qū)生命力的關(guān)鍵所在。3)在社區(qū)建立一種支持性(Supportive)的氛圍，鼓勵用戶彼此之間的情感、信息交互?？梢酝ㄟ^會員級別、積分、線下活動等激勵用戶之間廣泛深入的信息情感交互，從而提升用戶對社區(qū)認(rèn)同，促進(jìn)其使用和分享行為。

本文的不足包括：1)本文的主要調(diào)查對象為大學(xué)生，雖然他們是一個重要的社會化商務(wù)用戶群體，未來研究需要調(diào)查其他用戶如在職人員，以擴(kuò)大研究結(jié)果的普適性。2)除了虛擬社區(qū)感，其他因素如關(guān)系質(zhì)量、用戶體驗(yàn)等也可能影響社會化商務(wù)用戶行為，未來的研究可關(guān)注這些因素的作用。

[1]CNNIC.第40次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告[R].中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2017.

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