宗婕聰 吳群 彭宇新

摘要：挖掘服務(wù)設(shè)計領(lǐng)域技術(shù)接受理論研究熱點及前沿趨勢。本研究利用了知識圖譜工具CiteSpace對2009-2018年期間，在Web of Science（SCI—E和SSCI）發(fā)表的1506篇文獻，進行文獻計量分析。經(jīng)分析，可得出未來服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論研究趨勢主要在于移動服務(wù)領(lǐng)域，尤其是移動銀行及電子商務(wù)領(lǐng)域。通過分析，本研究著重討論了當前該領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)、研究熱點和研究趨勢，為服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論應(yīng)用及其相關(guān)領(lǐng)域之研究提供參考。

關(guān)鍵詞：服務(wù)設(shè)計 技術(shù)接受理論 知識圖譜 可視化分析 共被引分析 CiteSpace

中國分類號：TB47

文獻標識碼：A

文章編號：1003-0069（2020）05-0088-04

Abstract： To explore the research hotspots and frontier trends on TAM inPerspective of Service Design.This paper uses the knowledge graph tool CiteSpaceto conduct a bibliometric analysis of l ， 506 articles published in Web Of Science （SCI-E and SSCI） during 2009-2018.It' s suggested that the trend of TAM researchin perspective of service design lies mainly in the field of mobile services， especiallymobile banking and e-commerce.This study focuses on the current knowledgestructure. research hotspots， and research trends in this field， and provides areference for the study of technology acceptance theory and its related fields from theperspective of service design.

Keywords ： Service Design Technology Acceptance Model Knowledge Graph VisualAnalysis Co-citation Analysis CiteSpace

引言

信息時代，用戶主觀接受度對服務(wù)設(shè)計影響頗深。自20世紀80年代以來，DavisⅢ提出了技術(shù)接受模型（TAM），基于此，后人發(fā)展出諸多拓展模型或理論，其中包括理性行為理論（TRA）、技術(shù)接受模型（TAM）、動機模型（MM）、個人電腦使用模型（MPCU）、創(chuàng)新擴散（DI）、計劃行為理論（TPB）、擴散理論（IDT）、社會認知理論（SCT）和技術(shù)接受與使用統(tǒng)一理論（UTAUT）[2]。信息通信技術(shù)（ICT）不僅可用于提高現(xiàn)有服務(wù)的效率，更為全新類型的服務(wù)提供了可能，例如，在服務(wù)體系的構(gòu)建方面，由于醫(yī)療保健領(lǐng)域先進技術(shù)的快速發(fā)展，床邊終端系統(tǒng)在醫(yī)院中越來越多地被采用。Sooyoung Yoo [3]提出了一種以用戶為中心，用戶體驗改進的床邊終端關(guān)鍵服務(wù)開發(fā)流程，該流程即采用了服務(wù)設(shè)計方法。

本研究采用了科學計量學的方法，對服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論應(yīng)用研究文獻進行了可視化研究，以了解當前該領(lǐng)域的知識結(jié)構(gòu)、研究熱點和研究趨勢，為該領(lǐng)域研究發(fā)展提供了參考對照。

一、研究設(shè)計

（一）研究方法：本研究采用知識圖譜方法。科學知識圖譜是一種新的研究方法，通過數(shù)據(jù)挖掘，信息處理和圖形繪制，揭示知識的發(fā)展過程與結(jié)構(gòu)關(guān)系[4]。本研究運用知識圖譜工具CiteSpace對2009至2018年期間在Web of Science核心合集（SCI-E和SSCI）數(shù)據(jù)庫發(fā)表的1506篇文獻，進行了國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析、機構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析以及文獻共被引分析，以了解當前該領(lǐng)域研究熱點與趨勢。

（二）數(shù)據(jù)來源：本研究選用的數(shù)據(jù)來源于Web of Science核心合集（SCI-E和SSCI），檢索的時間范圍為2009-2018，檢索策略為：主題=（“Technology Acceptance Model”）和（“Service*”），語言=（英語），文獻類型包括會議論文（CONFERENCE PROCEEDINGS PAPER）、論文（ARTICLE）、綜述（REVIEW）和信件（LETTER）。截至2018年12月31日，檢索到有效記錄1506條，隨后導出到CiteSpace中作進一步分析。

（三）參數(shù)設(shè)置：本研究導入數(shù)據(jù)至CiteSpace時，除特殊說明，各項參數(shù)閾值設(shè)置如下：“時間分區(qū)（Time Slicing）”中設(shè)置研究起止年份，即2009年至2018年;“時間切片（ Years per Slice）”的值設(shè)定為1，即將時間分區(qū)設(shè)置為每一年;“修剪算法（Pruning）”項下選取“尋徑算法（Pathfinder）”：“節(jié)點類型（Node Type）”則分別設(shè)置為“國家（Country）”、“機構(gòu)（Institute）”、“關(guān)鍵詞（Keywords）”及“參考文獻（Reference）”;其他參數(shù)則為默認選項。此外，節(jié)點數(shù)據(jù)選取N值越大，表示生成的網(wǎng)絡(luò)將相對更全面一些。本研究選取標準設(shè)定為“TopN=50”，即在每個時間段（Time Slice）中提取50個被引次數(shù)最高的文獻。

二、發(fā)文數(shù)量與態(tài)勢分析

服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論應(yīng)用研究的發(fā)文量呈明顯的增長態(tài)勢。從2011年至2014年，呈緩慢增長趨勢，而2014年至2016年，發(fā)文量呈激增態(tài)勢。2018年，該領(lǐng)域文獻發(fā)文量達到峰值，為220篇（見表1、圖1）。此皆與該領(lǐng)域研究熱潮有著直接關(guān)聯(lián)。

（一）國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

在CiteSpace中，選擇“國家”作為節(jié)點類型，繪制該領(lǐng)域國家/地區(qū)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜。如圖2所示，共得出56個節(jié)點和193條連接線。整體而言，合作網(wǎng)絡(luò)愈靠近中心的國家，連接線愈多，網(wǎng)絡(luò)愈密集，且國家合作程度以發(fā)文量較高的幾個國家為主導。由此可見，該學術(shù)領(lǐng)域已形成一些研究團隊，此有利于資源共享，研究創(chuàng)新。

表2為發(fā)文量前10的國家。根據(jù)表2可知，美國的發(fā)文量最多，總計236篇（占15.67%），在該研究領(lǐng)域中占主要地位，而中國、馬來西亞以及印度是前10位國家中的發(fā)展中國家，其中，中國共發(fā)表229篇（15.21%），排名第2，其他均以發(fā)達國家為主導，這顯示出經(jīng)濟能力對提升學術(shù)水平的積極作用;中介中心性方面，美國（0.34）同樣持最高值，處于網(wǎng)絡(luò)的合作中心。此外，發(fā)文量前十的國家中均有合作關(guān)系，且以美國（0.34）、英國（0.23）和德國（0.17）為主導。而韓國（0.05）、西班牙0.03）、印度（0.02）、中國臺灣（0.01）其中介中心性均低于0.1，表明與其他國家或地區(qū)之間的合作不頻繁。

（二）機構(gòu)共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

依前述操作，在CiteSpace中選擇“機構(gòu)”作為節(jié)點類型，繪制該領(lǐng)域研究機構(gòu)及其合作網(wǎng)絡(luò)的知識圖譜。如圖3所示，共得出198個節(jié)點和109條連接線，即1506篇文獻分布在了198個研究機構(gòu)中。各機構(gòu)之間的網(wǎng)絡(luò)密度較低，并且鮮少有合作關(guān)系（連線）。連線集中于來自韓國與中國（內(nèi)地）的機構(gòu)，而其他地區(qū)的機構(gòu)例如英國、中國臺灣、伊朗等地區(qū)就像是“信息孤島”，幾乎沒有與外界合作的跡象。

表3為發(fā)文量前15的機構(gòu)。由表3可知，成均館大學（韓國）的發(fā)文量最高，總計29篇，其中韓國的機構(gòu)在技術(shù)接受理論領(lǐng)域占據(jù)主導地位，共計3所;中介中心性方面，尚未有機構(gòu)能夠成為該領(lǐng)域跨學科傳播的驅(qū)動力（均<0.1）。其中除了成均館大學（0.02）、華中科技大學（0.02）、韓國科學技術(shù)院（0.01）、慶熙大學（0.03）、香港理工大學（0.03）、拉曼大學（0.02）之外，其余機構(gòu)的中間中心性均為0，這足以說明該領(lǐng)域在跨學科之間的合作上仍處于起步階段，這與服務(wù)設(shè)計作為一個近幾年才新興的學科密切相關(guān)。

（三）關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

依前述操作，在CiteSpace中選擇“關(guān)鍵詞”作為節(jié)點類型。如圖4所示，共生成127個節(jié)點和705條連接線。每個十字型節(jié)點代表一個引用的關(guān)鍵詞。對于單個節(jié)點，每個十字型的大小代表相應(yīng)每一年時間切片中關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率。因此，每個節(jié)點的大小與相應(yīng)文獻中關(guān)鍵詞的頻率成正比。

由表4列出的前20個高頻關(guān)鍵詞可知，“技術(shù)接受模型”（975）出現(xiàn)頻率最高，接下來是“信息技術(shù)”（619）和“用戶接受度”（562），其他常用關(guān)鍵詞有“接受度”（397）、“服務(wù)”（278）、“信任度”（263）等。

中介中心性方面，“感知有用性”（0.13）、“接受度”（0.12）、“服務(wù)”（0.12）具有較高值，說明這些關(guān)鍵詞代表了該領(lǐng)域中突發(fā)性較強的新興趨勢。

不論關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率，抑或中介中心性方面，都可看出“服務(wù)”、“用戶接受度”等的研究熱度。Garry Wei-Han Tan[5]以UTAUT為基準模型，將該模型與流動理論、心理特征、社會環(huán)境和安全關(guān)注因素相結(jié)合，研究線上旅游購物消費者的行為意向。Silas FormunyuyVerkijika[6]對電子政務(wù)模型Umega及其擴展版進行了實證檢驗。研究結(jié)果表明，績效預(yù)期、社會影響、感知風險和計算機自我效能感對行為意向有顯著影響。

（四）文獻的共被引分析

1.文獻共被引聚類分析：依前述方法，在CiteSpace中選擇節(jié)點類型為“參考文獻”。如圖5所示，每一個圓環(huán)節(jié)點代表一篇引用的參考文獻。對于單個節(jié)點，每個異色同心環(huán)的厚度代表相應(yīng)1年時間片段中聚類標簽的出現(xiàn)頻率。因此，每個節(jié)點的大小與相應(yīng)文獻的總共被引頻率成正比。其中引用文獻連線的距離表示兩篇文獻的相關(guān)強度，顏色則表示第—次被引的年份，顏色越暖，時間越近。

表5為聚類后的10個研究熱點標簽以及每個標簽里頻率最高的5個關(guān)鍵詞。通過對每個聚類群集內(nèi)的代表文獻進行分析與歸類，我們得到了幾個技術(shù)接受理論與服務(wù)體系研究熱點的子主題，以下從技術(shù)接受度（0#、1#、9#）、服務(wù)創(chuàng)新（2#、3#、5#）、移動服務(wù)（4#、6#、7#、8#）共三部分對該領(lǐng)域研究熱點進行解讀。

（1）技術(shù)接受度：數(shù)字時代，移動服務(wù)已然成為新型業(yè)態(tài)模式。如今，愈來愈多的研究者運用技術(shù)接受理論于構(gòu)建服務(wù)體系的過程中，為服務(wù)提供者深挖用戶采用意圖。Mayanka Singh Chhonker[7]其研究表明TAM與UTAUT是目前應(yīng)用最廣泛的技術(shù)接受理論。此外，文獻中的主導結(jié)構(gòu)是感知有用性、感知易用性、社會影響對行為意圖的影響，其次是績效預(yù)期、促進條件與努力預(yù)期。Ezlika M.Ghazali[8]的研究結(jié)果也表明，模型中的大多結(jié)構(gòu)都會影響購物者選擇移動購物的意圖。

除了關(guān)于移動服務(wù)最初采用與使用上的研究外，亦有對使用后采納度及可持續(xù)使用的研究。Zhou Tao[9]提出了一種移動后采用模型，并將用戶行為歸納為三個變量：持續(xù)意向、推薦和投訴。其研究表明，期望確認、感知易用性、感知有用性與使用成本對用戶滿意度有顯著影響，進一步?jīng)Q定了他們采用服務(wù)后的行為。此外，感知有用性對持續(xù)意向有著直接影響。

（2）服務(wù)創(chuàng)新：社會虛擬世界（svw）已然成為社會互動的重要環(huán)境，與此同時，虛擬商品與服務(wù)的供求關(guān)系迅速增長。MattiMantymaki[10]其研究以技術(shù)接受模型、激勵模型與網(wǎng)絡(luò)外部性理論為基礎(chǔ)，考察了網(wǎng)絡(luò)外部性的持續(xù)使用和購買意向。其研究結(jié)果表明，持續(xù)使用與采購之間有很強的關(guān)系，以及其他用戶的存在對于預(yù)測大眾的購買行為的重要性。

此外，在線社區(qū)服務(wù)方面也已有學者做了一定研究。Joel Jarvinen[11]其研究擴展了UTAUT2，以研究影響接受和使用Instagram的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（SNS）的因素。Puneet Kaur[12]在其研究中探討了影響青少年繼續(xù)參與facebook品牌社區(qū)的因素。其研究結(jié)果表明，自我效能感、享樂主義動機、互惠互利和社會影響對用戶態(tài)度有積極影響。其中，自我效能感影響最大。此外，態(tài)度、繼續(xù)意向和活動水平顯著相關(guān)。

（3）移動服務(wù)：技術(shù)接受理論已在諸多領(lǐng)域得到廣泛運用，譬如：移動學習、電子政務(wù)、移動商務(wù)、互聯(lián)網(wǎng)金融、公共服務(wù)等領(lǐng)域。

Frank K.Y.Chan[13]開發(fā)并測試了一種強制公民采用電子政務(wù)技術(shù)的模式。其測試結(jié)果表明，與技術(shù)推出不同階段的各種相關(guān)因素預(yù)測了關(guān)鍵技術(shù)采用變量，這些變量反過來又預(yù)測了公民對電子政務(wù)技術(shù)的滿意度。

Rai-Fu Chen[14]基于技術(shù)接受模型，對影響醫(yī)院信息系統(tǒng)（HIS）接受的關(guān)鍵因素進行了研究。該模型由六個結(jié)構(gòu)構(gòu)成：系統(tǒng)質(zhì)量、信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、感知有用性、感知易用性和接受度。結(jié)果表明，從醫(yī)生的角度而言，感知有用性和感知易用性顯著影響了其接受程度。

2.文獻共被引引文突發(fā)分析：引文突發(fā)（Citation burst）是通過檢測引文在某一段時間內(nèi)引用頻率的突發(fā)強度來找出該領(lǐng)域研究熱點的新興趨勢[5]。共被引分析結(jié)果顯示，327個節(jié)點中有25篇文獻出現(xiàn)引文突發(fā)現(xiàn)象。引文突發(fā)的結(jié)果按強度降序排列。表6列出了2009至2018年期間引文突發(fā)強度最高的前20篇文獻，其中，該期間被引頻次激增的年份通過較高的色塊表現(xiàn)。

根據(jù)表6可知，文獻可依研究內(nèi)容，分為理論研究及實證研究兩類。

理論研究包括三類：①信息技術(shù)接受研究中所產(chǎn)生的用戶接受模型研究（文獻5、8）;②信息系統(tǒng)（IS）成功模型研究，以衡量IS研究中復雜因變量（文獻4）;③對技術(shù)接受模型的批判性回顧（文獻3）。

實證研究包括六類：①關(guān)于移動服務(wù)使用意圖驅(qū)使因素的研究（文獻7、10、12、15、18）;②技術(shù)接受模型在移動商務(wù)領(lǐng)域的實證研究，以評估該服務(wù)質(zhì)量、接受度、可信度等（文獻1、2、11、14、16、17、20）;③技術(shù)接受模型在移動銀行領(lǐng)域的實證研究，以了解消費者對于該服務(wù)的接受度，并推測其行為意圖（文獻6）;④技術(shù)接受模型在電子政務(wù)領(lǐng)域的實證研究，以分析公民信任、創(chuàng)新和接受因素（文獻9、13）;⑤技術(shù)接受模型在移動學習領(lǐng)域的實證研究，通過將動機視角融入技術(shù)接受模型，捕獲外在與內(nèi)在激勵因素，以解釋用戶使用學習媒介的意圖（文獻19）。

結(jié)論與展望

本次研究中借助CiteSpace生成了服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論領(lǐng)域的科學知識圖譜，評估了知識結(jié)構(gòu)、研究熱點和研究趨勢。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①發(fā)文量較高的10個國家中，60%為發(fā)達國家，突顯出經(jīng)濟能力對提升學術(shù)水平的積極作用，此外，中國（229篇）發(fā)文量位居第二，說明我國學術(shù)界對該領(lǐng)域之重視;②成均館大學（韓國）發(fā)文數(shù)量中排名第1，說明韓國在該領(lǐng)域研究產(chǎn)出之高;而我國在發(fā)文量前15的機構(gòu)中占四所，說明我國院校對該領(lǐng)域研究之熱忱度;③從國家和機構(gòu)的知識圖譜中分析可知，該領(lǐng)域的研究正向著跨機構(gòu)、跨國家之間合作交流的趨勢前進;④文獻共被引分析及引文突發(fā)分析表明，在研究方法上，技術(shù)接受理論與用戶滿意理論成為研究熱點，在研究內(nèi)容上，技術(shù)接受模型于電子商務(wù)服務(wù)及移動銀行服務(wù)中的應(yīng)用是該領(lǐng)域中兩個最突出的熱點。

值得注意的是，在數(shù)據(jù)選擇部分，本次研究僅限于服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論領(lǐng)域內(nèi)受關(guān)注程度較高的核心英文期刊，而中文文獻未被分析，所獲取的數(shù)據(jù)集不夠宏大，缺少對該領(lǐng)域研究趨勢的全局分析，其結(jié)果或存在一定偏差;從研究熱點而言，由于對服務(wù)設(shè)計視角下技術(shù)接受理論領(lǐng)域認知的廣度與深度尚有欠缺，或會對知識圖譜的解讀帶來一定誤差，因此，本研究值得進一步探討，在后續(xù)的研究中，需克服數(shù)據(jù)不足所造成的消極影響，集思廣益運用更為科學之研究方法或工具，從更全面、更系統(tǒng)的角度深挖，為該領(lǐng)域之前瞻研究帶來更多啟示。

基金項目：教育部人文社科基金-可用性視角下老年人公共終端技術(shù)接受模型研究（項目編號：18YJC760099）;浙江省哲學社會科學規(guī)劃課題-老年人公共終端技術(shù)接受分析及服務(wù)設(shè)計體系（項目編號：20NDJC084YB）：浙江省健康智慧廚房系統(tǒng)集成重點實驗室開放課題-大數(shù)據(jù)和小數(shù)據(jù)融合的智慧家居個性化設(shè)計模式研究（項目編號：19080049-N）。

參考文獻：

[1] Davis F D.Perceived Usefulness. Perceived Ease of Use. and User Acceptance ofinformation Techuology[J].MisQuarterly， 1989. 13（3）：319-340.

[2] Veukatesh V. Motris M G. Davis G B， et al. LTser Acceptance of Information Technology： Toward a Unified View[J].MIS Quarterly. 2003. 27（3）： 425-478.

[3] Yoo S. Development and User Research of a Smart Bedside Station Svstem toward Patient-Centered HealthcareSystem[J]. Jourual of Medical Systems. 2015. 39（9）： 86.

[4] Chen Y. Liu Z. Chen J. et al. History and Theory of Mapping Knowledge Domaius[J] . Studies In Science OfScience. 2008. 26（3）： 449-460.

[5] Tan G W-H. Ooi KB . Gender aud age： Do They Really Moderate Mobile Tourism Shopping Behavior？[J].Telematics & Informatics. 2018. 35（61： 1617-1642.

[6] Verkijika S F. De Wet L. EGovemmeut Adoption in Sub-Saharan Africa[J]. Electronic Conunerce Research andApplicatious. 2018. 30： 83-93.

[7] Chhonker M S. Verma D. Kar A K. et al M-Conunerce Technology Adoption：Thematic aud Citatiou Analvsis ofScholariy Research Duriug （2008-2017） [J]. The Bottom Line. 2018. 31（3/4）： 208-233.

[8] Ghazali E M.Mutum D S. ChougJH.et al Do Consumers Technology Adoption：Thematic and Citation Analysis ofand Technology Adoption in Malaysia [J]. Asia Pacific Journal of Marketing & Logistics， 2018.

[9] Zhou T. An Empiiical Exairmation of Users'

Post-Adoptiou Behaviour of Mobile Services[J]. Behaviour &Information Technology， 2011， 30（2）： 241-250.

[10] Mantymaki M， Salo J. Teenagers iu Social Virtual Worids： Continuous Use and Purchasing Behavior in Habbo

[11] Jarviueu J. Ohtonen R. KarJ aluoto H C01lsmner Acceptance and Use of Instagram[C]//Hawaii InternationalConference on Svstem Sciences. IEEE， 2016.

[12] Kaur P. LTuderpinnjngs of User Participation in Service ProviderHosted Onliue Conunuuities[J] . Service Science.2016. 8（3）： 249-262.

[13] Chan F K Y， Thong J Y L， Venkatesh V. et al Modeling Cirizen Satisfactiou with Mandatory Adoption of anE-Govermnent Technology[J]. Journal of the Association for Information Systems， 2010， 11（10）： 519-549.

[14] Chen R F. Hsiao J L An Empuical Studv of Phvsicians'

Acceptance of Hospitallufonnation Svstems inTaiwan[J]. Telemedicine & e-Health， 2012， 18（2）：120-125.

[15] Wang C X. Lv S R. Suo X The Knowledge Map of Public Safety and Health[C]//2015 12th InternationalConference on Fuzzy Systems and Knowledee Discovery （FSKD）. Zhangjiajie， China： IEEE， 2015： 1688-1692.