林超煜

(黎明職業(yè)大學(xué) 文化傳播學(xué)院，福建 泉州 362000)

1 前 言

1.1 研究背景

隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的興起，新媒體網(wǎng)絡(luò)社交發(fā)展迅速。CNNIC(2020)[1]根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心在京發(fā)布的第47次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到了9.89億，普及率達(dá)70.4%，超過全球平均水平4.1個(gè)百分點(diǎn)，超過亞洲水平9.1個(gè)百分點(diǎn)，手機(jī)網(wǎng)民占99.7%。人們習(xí)慣在社交網(wǎng)絡(luò)中使用文字作為載體交換信息，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是以圖文形式存在的表達(dá)工具，對(duì)文字起輔助作用[2]。

大學(xué)生是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)最關(guān)注的群體，他們有閑暇的時(shí)間使用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交流，他們的生活、信息、交流與互聯(lián)網(wǎng)社交媒體密切相關(guān)，在網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用上擁有話語權(quán)[3]。并且，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的制作和網(wǎng)絡(luò)流行文化有密不可分的關(guān)系，符合大學(xué)生張揚(yáng)個(gè)性、勇于挑戰(zhàn)和敢于新鮮的特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是視覺的非語言符號(hào)[4]，跟隨其發(fā)展帶來的是IP，商業(yè)模式和文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此，大學(xué)生作為網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的主要使用客戶，具有市場(chǎng)代表性。

1.2 研究目的及意義

1.2.1 TAM適用研究

本文所采用的TAM模型[5]是Davis1989年根據(jù)計(jì)劃行為理論提出的新理論，TAM模型沒有在網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)上使用過。基于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)和短信一樣，擁有傳達(dá)信息、表達(dá)溝通解釋的功能，本文將TAM適用于研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，一是擴(kuò)大了TAM的使用范圍，可以為今后別的研究打下基礎(chǔ)，提供新的研究思路；二是借此研究來驗(yàn)證TAM模型是否也能運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)。

1.2.2 結(jié)合動(dòng)機(jī)理論

本文研究大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用因素，除使用TAM模型研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)自身具備的屬性和功能之外，還利用動(dòng)機(jī)理論中人們行為習(xí)慣的內(nèi)心需求，加入新的影響大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的因素，即表達(dá)動(dòng)機(jī)和溝通動(dòng)機(jī)，修正了TAM模型并建立出新的模型，增強(qiáng)了研究的解釋能力。

1.2.3 補(bǔ)充實(shí)證研究

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)國(guó)外的研究中，大部份文章探究使用人群的性格特征與使用類型的關(guān)系，或者使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)與人際關(guān)系的親密程度影響，用量化研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素的實(shí)證研究很少。因此，本文是對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素研究的深入探究與補(bǔ)充。

1.2.4 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的功能

網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的出現(xiàn)，一是解決溝通問題；二是生動(dòng)表達(dá)涵義；三是解決語境差異導(dǎo)致的誤解；四是表情包利于情緒宣泄[6]。表情包有趣而生動(dòng)[7]，促進(jìn)了人們交流，縮短人際交往距離，引發(fā)人們聯(lián)想反映事物的內(nèi)涵和外延。

1.3 研究問題

本文整理出網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)深受年輕大學(xué)生喜愛的原因。按照技術(shù)接受模型和動(dòng)機(jī)理論中的維度去分類，感知有用性和感知易用性是Davis技術(shù)接受模型[8]的兩個(gè)變量，用以測(cè)量使用群體對(duì)系統(tǒng)或者技術(shù)的感知喜歡和接受的程度。在上述基礎(chǔ)上，發(fā)展起感知娛樂性、節(jié)約成本、可獲得性變量，根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的研究，提出使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是為了表達(dá)溝通、提高與他人的親密度，本文將其概念提煉為表動(dòng)動(dòng)機(jī)與溝通動(dòng)機(jī)。本研究探究上述各個(gè)因素是否對(duì)大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)行為產(chǎn)生影響。相關(guān)的研究問題如下：

Q1：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的可獲得性、感知成本對(duì)其感知易用性產(chǎn)生怎樣的影響？

Q2：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)對(duì)其感知有用性產(chǎn)生怎樣的影響？

Q3：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性與感知有用性有什么影響？

Q4：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性、感知有用性對(duì)使用意愿和行為產(chǎn)生怎樣的影響？

2 研究假設(shè)

根據(jù)上述文獻(xiàn)綜述回顧了影響大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的變量之后，本文提出相關(guān)假設(shè)包括：

H1：大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的可獲得性正向影響感知易用性；

H2：大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的節(jié)約成本正向影響感知易用性；

H3：大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的表達(dá)動(dòng)機(jī)正向影響感知有用性；

H4：大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的溝通動(dòng)機(jī)正向影響感知有用性；

H5：大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂性正向影響感知有用性；

H6：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性正向影響感知有用性；

H7：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知有用性正向影響大學(xué)生的使用意愿；

H8：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性正向影響大學(xué)生的使用意愿；

H9：網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用意愿正向影響大學(xué)生的使用行為。

3 研究方法

本研究根據(jù)經(jīng)典的技術(shù)接受模型和自我決定理論，結(jié)合大學(xué)生與網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的特點(diǎn)提出新的修正模型，使用李克特五級(jí)量表，采用了Davis技術(shù)接受模型的問卷測(cè)量，Davis是最先使用技術(shù)接受模型的研究專家，在這個(gè)領(lǐng)域多次整理和總結(jié)前人的經(jīng)典理論，最終提出技術(shù)接受模型，并不斷完善和修正，提出其他變量，例如感知成本等[9-10]。因此具有說服力、科學(xué)性、可行性。由此研究大學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)時(shí)的可獲得性、節(jié)約成本、感知易用性、感知有用性、娛樂性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)與使用意愿、使用行為之間的關(guān)系。

3.1 問卷設(shè)計(jì)

根據(jù)文獻(xiàn)回顧及研究框架的分析，將問卷分為三個(gè)部分，一共有37個(gè)問題。第一部分是網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的基本使用情況，包含使用社交平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)、使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率、使用表情符號(hào)的個(gè)數(shù)、主動(dòng)使用的意愿、更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率，自定義網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的來源等，這部分主要測(cè)量大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的基本狀況。第二部分為網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用行為測(cè)量，主要包含9個(gè)維度的測(cè)量，即可獲得性、節(jié)約成本、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)、娛樂性、感知有用性、感知易用性、使用意愿以及使用行為，每個(gè)變量都是前人運(yùn)用過的研究變量。這部分主要使用李克特五級(jí)量表，每個(gè)變量使用三個(gè)問題衡量，回答從“非常不同意”到“非常同意”相對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)是1至5分。第三部分為研究對(duì)象的人口統(tǒng)計(jì)測(cè)量，包含大學(xué)生的年齡、性別、最高學(xué)歷等。

3.2 自變量的操作性定義

本研究模型的操作性定義，其衡量主要根據(jù)相關(guān)的參考文獻(xiàn)，修改TAM適合本研究情況而使每一個(gè)項(xiàng)目測(cè)量都是按照李克特五級(jí)量表進(jìn)行設(shè)定的。在以下的操作性定義中，先對(duì)研究變量?jī)?nèi)容進(jìn)行定義和歸納說明，并通過對(duì)上述各個(gè)變量的操作化定義為測(cè)量的問卷內(nèi)容鎖定研究范圍；本測(cè)量問卷部分結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用功能而設(shè)定，研究變量包括感知易用性、感知有用性、可獲得性、娛樂性、節(jié)約成本、溝通動(dòng)機(jī)、表達(dá)動(dòng)機(jī)、使用意愿以及使用行為，根據(jù)前人的研究測(cè)量的項(xiàng)目得出問卷測(cè)量問題。

3.3 問卷發(fā)放與回收

本問卷采用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的方式，問卷包含37個(gè)問題，問卷詳情可見附錄一，利用問卷星形成電子問卷和問卷二維碼，采用便利抽樣將問卷發(fā)至筆者的大學(xué)班群、研究生班群以及朋友圈，通過親朋好友進(jìn)行搜集。主要是對(duì)大學(xué)生這一年輕的群體作為研究對(duì)象進(jìn)行調(diào)查，問卷發(fā)放的時(shí)間共五天，共回收233份問卷，問卷有效率100%。網(wǎng)絡(luò)微信問卷成本低、速度快、范圍廣等優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，可以為研究節(jié)省時(shí)間，有利于更方便地收回問卷。

4 統(tǒng)計(jì)分析

4.1 樣本描述性統(tǒng)計(jì)分析

樣本的描述性分析主要包括調(diào)查對(duì)象的性別、年齡、學(xué)歷等。本研究包含了基本的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用狀況，每天在社交網(wǎng)絡(luò)上花費(fèi)的時(shí)間、使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率、經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的個(gè)數(shù)、主動(dòng)使用表情符號(hào)的意愿、更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率以及獲取的渠道等。上述均屬于調(diào)查的基本狀況，因此納入描述性統(tǒng)計(jì)的范圍里。本次統(tǒng)計(jì)的數(shù)量為233。

表1 基本對(duì)象研究統(tǒng)計(jì)表

問卷調(diào)查對(duì)象基本信息統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示，本次問卷調(diào)查的有效樣本數(shù)據(jù)總量為233人，其中男性有99人，女性有134人，女性人數(shù)多于男性人數(shù)。

年齡分析的結(jié)果顯示，18～24歲之間的人數(shù)最多有126人，占比為54.1%；其次是25～39歲之間有76人。主要以18～24歲之間為主，比較符合本研究的研究主體，將大學(xué)生年輕人作為研究對(duì)象。

學(xué)歷統(tǒng)計(jì)中，本科學(xué)士居多，有129人，占比為55.4%；其次是碩士研究生共有85人。兩者的總占比為91.7%，因此也符合研究的對(duì)象要求。

4.2 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用現(xiàn)狀分析

每天使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)的跳槽結(jié)果顯示，2～3個(gè)小時(shí)使用時(shí)間的人數(shù)居多，有61人，占比為26.2%；其次是6個(gè)小時(shí)以上有53人，總體上大學(xué)生每天使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)。

表2 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)表

使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率的回答中，經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人數(shù)為最多，占比34.3%。而十分經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人也占總比的18%，說明大學(xué)生十分青睞于使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)。

經(jīng)常使用的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，1～3個(gè)為很少，13個(gè)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)為很多，調(diào)查研究顯示，26.2%有6～9個(gè)自己經(jīng)常使用的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，可以看出大學(xué)生都有自己喜愛使用的表情符號(hào)，且1個(gè)是最低限度。

大學(xué)生主動(dòng)使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的意愿調(diào)查中，33%的人經(jīng)常主動(dòng)使用表情包，十分經(jīng)常的占比15%。從不主動(dòng)使用的人僅占比3%。說明網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)能帶動(dòng)大家積極參與的熱情，大部份人會(huì)選擇主動(dòng)使用表情符號(hào)。

在更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人數(shù)占比里，大學(xué)生偶爾和有時(shí)更新一下網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，總占比70%，經(jīng)常更新的占26.2%，十分經(jīng)常的占比為2.6%。

網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的來源多種多樣，獲取方法簡(jiǎn)單，主要包括系統(tǒng)自帶的、微博上保存的、通過其他朋友發(fā)了然后自己保存的，還有專門的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)App，自己制作的等。調(diào)查結(jié)果顯示：占比最多的77.7%的大學(xué)生都是保存和收藏其他人的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)；有28.8%的人也會(huì)自己制作網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)，自己制作表情符號(hào)具有十足的樂趣性。

4.3 統(tǒng)計(jì)分析

4.3.1 信度分析

Lee.Cronbach(1951)認(rèn)為，信度分析(reliability analysis)就是研究數(shù)據(jù)的可靠性，它就是使用同種方法去檢測(cè)同種對(duì)象的結(jié)果是否具有一致性。一般使用相關(guān)系數(shù)Cronbach α來表示信度系數(shù)。

美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Hair(1991)指出，量表系數(shù)有數(shù)值指標(biāo)，系數(shù)的數(shù)值為0.9以上，表示該量表信度最佳；數(shù)值為0.8，表示信度不錯(cuò)；系數(shù)數(shù)值介于0.7～0.8之間，表示較好；數(shù)值范圍在0.6～0.7之間，表示勉強(qiáng)可以；但是，數(shù)值最低限度為0.6，低于該數(shù)值考慮重新設(shè)計(jì)問卷。

本研究利用SPSS軟件，得出問卷內(nèi)容一致性的數(shù)值結(jié)果，用以表示信度分析。計(jì)算的?系數(shù)如表3所示。

表3 信度分析

上圖信度分析表可以呈現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的各維度量表的Cronbach α值最低為0.8以上，與Anderson(1995)提出的值大于0.6的量表效果好相符合。說明各量表的信度結(jié)果不錯(cuò)。由此證明本研究的變量測(cè)量指標(biāo)內(nèi)在一致性較強(qiáng)，說明使用該調(diào)查數(shù)據(jù)來調(diào)查網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素是比較可靠的。

4.3.2 效度分析

效度分析(validity analysis)就是有效性，是一種測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)果的有效性的程度，可以測(cè)量研究?jī)?nèi)容和測(cè)量結(jié)果的匹配程度。數(shù)據(jù)抽樣樣本使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)數(shù)值和巴特利特(Bartlett)測(cè)量本研究數(shù)據(jù)的效度。如果越接近 KMO數(shù)值1顯示該研究數(shù)據(jù)越有效，前人研究表明，KMO 大于 0.9 表明數(shù)據(jù)十分有效，KMO 大于 0.7 小于 0.9 表明數(shù)據(jù)比較有效，KMO 大于 0.6 小于 0.7 表明數(shù)據(jù)可以接受，在0.5以下則需要考慮重新收集數(shù)據(jù)。

表4 效度分析

各量表的KMO 值均在0.7之上；巴特利特球體檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值的顯著性為0.000，該數(shù)值小于 0.01，呈顯著性水平；各量表的效度均比較好。因此本研究量表測(cè)量指標(biāo)的效度較高。

4.3.3 相關(guān)分析

相關(guān)分析作為一種統(tǒng)計(jì)方法，主要研究變量之間是否具備相關(guān)性，檢測(cè)相關(guān)性強(qiáng)弱程度的高低。線性相關(guān)主要運(yùn)用在檢測(cè)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性的強(qiáng)弱的程度，檢驗(yàn)兩者之間的密切程度，用以在統(tǒng)計(jì)的過程中可以定量的描述兩個(gè)變量之相關(guān)關(guān)系。

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用意愿、使用行為及其影響變量之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果如下：

表5 相關(guān)分析表

大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用因素相關(guān)分析結(jié)果顯示，可獲得性、娛樂性、節(jié)約成本、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)等因素與感知易用性、感知有用性、使用意愿、使用行為之間均有顯著的正向相關(guān)關(guān)系，為進(jìn)一步研究各變量對(duì)使用意愿、使用行為的影響情況，研究采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行深入研究。

4.4 回歸分析

4.4.1 結(jié)構(gòu)方程模型分析

結(jié)構(gòu)方程模型通常包括兩個(gè)基本模型：測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型。其中，測(cè)量模型是由潛在變量與觀察變量組成，反映的是潛在變量與觀察變量的關(guān)系；而結(jié)構(gòu)模型則表示潛在變量之間的關(guān)系，它是一種實(shí)證分析模型方法，通過尋找變量間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系驗(yàn)證某種結(jié)構(gòu)關(guān)系或模型的假設(shè)是否合理、模型是否正確。結(jié)構(gòu)方程模型同時(shí)考慮并處多個(gè)因變量、容許自變量和因變量均含有測(cè)量誤差等優(yōu)點(diǎn)。

衡量結(jié)構(gòu)方程式的模型包括很多指標(biāo)，研究需要使用下列的指標(biāo)去衡量模型的適配度，也即是測(cè)量修正的假設(shè)模型與前人研究資料的一致性程度。

卡方自由度比。研究通過AMOS顯示輸出結(jié)果CMIN/DF。該數(shù)值小于3，則表示本文修正模型適配度良好；該數(shù)值如果大于3時(shí)，表示網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的修正模型適配度不佳。

RMSEA值(root mean square error of approximation)是絕對(duì)性指標(biāo)，不需要基準(zhǔn)線模型，該數(shù)值的大小反映修正模型的適配度好壞與否。相比較而言，研究數(shù)值在0.08-0.10范圍，表示模型適配比較普通；范圍在0.05-0.08意思是修正模型適配度程度較為良好，適配合理；如果該研究數(shù)值小于0.05則表示模型適配度達(dá)到最佳程度。

GFI(goodness-of-fit index)是一種數(shù)值越接近于1，模型的適配度越佳的絕對(duì)性指標(biāo)。

IFI(incremental fit index)和 CFI(comparative fit index) 是一種相對(duì)性指標(biāo)；屬于增值適配度統(tǒng)計(jì)量，通常是將待檢驗(yàn)的假設(shè)理論模型與基準(zhǔn)線模型的適配度相對(duì)比，用來判斷兩個(gè)模型契合與否，該數(shù)值如果越接近1，則表示兩個(gè)模型越契合。

PNFI(parsimony-adjusted NFI)是調(diào)整指標(biāo)，屬于比較簡(jiǎn)約的適配度指數(shù)，該數(shù)值比較理想的范圍為0.50以上。根據(jù)本研究假設(shè)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型圖如下所示：

本研究對(duì)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析，運(yùn)算后模型擬合情況結(jié)果如下表所示：

表6 模型整體擬合優(yōu)度分析表

根據(jù)上圖，可以呈現(xiàn)出模型整體適配度，卡方自由度比值為2.461<3.000，表示本研究修正模型的適配度較為良好。RMSEA值為0.078<0.08，兩模型相符合。GFI值為0.82，一般符合。而CFI值為0.932、IFI值為0.934，均小于1，達(dá)到了指標(biāo)的理想標(biāo)準(zhǔn)程度?？偟膩碚f，該模型擬合情況較好，理論模型和真實(shí)數(shù)據(jù)之間的契合度相匹配程度高，模型的結(jié)果具有科學(xué)性。

4.4.2 研究模型路徑分析

本研究采用AMOS21.0版軟件使用結(jié)果方程模型運(yùn)算，對(duì)問卷星統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理、探討，下圖為修正研究模型的模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表：

表7 模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表

由模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表可知，可獲得性對(duì)感知易用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)(β=0.441，P<0.5)，達(dá)到顯著性水平；說明可獲得性對(duì)感知易用性有顯著的正向影響,假設(shè)1成立。節(jié)約成本對(duì)感知易用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.427，P<0.5)，達(dá)到顯著性水平；說明節(jié)約成本對(duì)感知易用性有顯著的正向影響，假設(shè)2成立；

表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性由于顯著性(β=0.755，P>0.5)沒有顯著的正向影響,沒有達(dá)到顯著性水平，假設(shè)3不成立。溝通動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.031，P<0.5),達(dá)到顯著性水平；說明溝通動(dòng)機(jī)與感知有用性的關(guān)系為正相關(guān)，假設(shè)4成立。娛樂性對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.137，P<0.5),達(dá)到顯著性水平；說明娛樂性對(duì)感知有用性有顯著的正向影響，假設(shè)5成立。感知易用性對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.391，P<0.5),達(dá)到顯著性水平；說明感知易用性對(duì)感知有用性有顯著的正向影響，假設(shè)6成立。

感知易用性對(duì)使用意愿的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.48，P<0.5)，達(dá)到顯著性水平；說明感知易用性對(duì)使用意愿有顯著的正向影響，假設(shè)7成立。

感知有用性對(duì)使用意愿的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.382，P<0.5)，達(dá)到顯著性水平；說明感知有用性對(duì)使用意愿有顯著的正向影響，假設(shè)8成立。使用意愿對(duì)使用行為的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.479，P<0.5)，達(dá)到顯著性水平；說明使用意愿對(duì)使用行為有顯著的正向影響，假設(shè)9成立。

綜上可知，可獲得性、節(jié)約成本對(duì)感知易用性均有顯著的影響，影響較大的是節(jié)約成本；溝通動(dòng)機(jī)、娛樂性對(duì)感知有用性均有顯著的影響，影響較大的是溝通動(dòng)機(jī)；表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的影響不顯著。

表8 結(jié)論分析表

5 結(jié) 論

5.1 除了表達(dá)動(dòng)機(jī)不顯著之外，其他的假設(shè)均成立

本研究從技術(shù)接受模型出發(fā),探討當(dāng)代大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素,本文的影響因素有網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性、感知有用性、可獲得性、節(jié)約成本、娛樂性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)。梳理相關(guān)文獻(xiàn)后做出假設(shè)，進(jìn)行問卷調(diào)查并整理得到數(shù)據(jù)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)各個(gè)因素都有不同程度的影響。通過所有的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)分析及回歸分析，結(jié)合前人的研究對(duì)照假設(shè)論證分析。最終可以看出除了表達(dá)動(dòng)機(jī)不顯著之外，其他的假設(shè)均成立。

5.2 節(jié)約成本相比可獲得性影響較大及原因

假設(shè)成立是以大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)現(xiàn)實(shí)感覺為基礎(chǔ)，真實(shí)使用情況為指導(dǎo)，研究數(shù)據(jù)為依托最終得出的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)果。在使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的過程中，大家的使用情況均在數(shù)據(jù)中，呈現(xiàn)出深有同感的趨勢(shì)。假設(shè)成立中，可獲得性、節(jié)約成本對(duì)感知易用性都存在顯著的影響，兩者相比影響較大的是節(jié)約成本，其原因主要從兩個(gè)方面呈現(xiàn)。第一，是從可獲取性方面，因?yàn)闇y(cè)量該變量時(shí)，三個(gè)測(cè)量變量中包含制作表情包很簡(jiǎn)易，這一項(xiàng)很多年輕人并不贊同，在年輕人看來只有制作出動(dòng)畫類，具備高技術(shù)性的才屬于會(huì)制作。同時(shí)有很多人的表情符號(hào)是收藏他人得到，因此呈現(xiàn)該結(jié)果。第二，從節(jié)約成本方面來說，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用不會(huì)花費(fèi)時(shí)間、金錢、腦力，所以兩者相比較，節(jié)約成本會(huì)是年輕人的首選。

5.3 溝通動(dòng)機(jī)在感知有用性中影響大于娛樂性

溝通動(dòng)機(jī)、娛樂性對(duì)感知有用性均有顯著的影響，影響較大的是溝通動(dòng)機(jī)；表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的影響不顯著。

假設(shè)成立主要是由于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用更多體現(xiàn)在人與人的在線交流中，而表達(dá)側(cè)重于發(fā)自己的心情和朋友圈時(shí)對(duì)其的使用。相比表達(dá)動(dòng)機(jī)，從網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用頻率上來說，與他人聊天溝通的頻率遠(yuǎn)比發(fā)朋友圈的頻率高；網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂性主要來自于互相斗圖，并不是每個(gè)人都熱衷于斗圖，因此，溝通動(dòng)機(jī)是最為顯著的一項(xiàng)。

5.4 不成立的假設(shè)原因

而針對(duì)不成立的假設(shè)原因有以下三點(diǎn)。第一，提出這個(gè)假設(shè)是因?yàn)樽髡邚膫鞑W(xué)的人際傳播角度去思考，且包含符號(hào)學(xué)的相關(guān)知識(shí)，文字作為表達(dá)人類的工具，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)也可以，但是作者會(huì)過多地放大了網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)在表達(dá)上起的作用。第二，網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)也只不過是一個(gè)很簡(jiǎn)單的輔助工具輔助文字，并沒有深刻地去感受到表達(dá)的感覺。第三，大學(xué)生覺得會(huì)使用就行了，主要是方便快捷易上手，因此沒有站在表達(dá)的立場(chǎng)和角度上認(rèn)為自己帶有表達(dá)動(dòng)機(jī)。