高洪濤,王舜,程美超,程曉

(1.淮北師范大學(xué) 體育學(xué)院,安徽 淮北 235000;2.山東財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院,山東 濟(jì)南 250100)

自從2021年國務(wù)院印發(fā)《全民健身計(jì)劃(2021－2025年)》以來,國民的身體健康在國家層面得到不斷重視,人們投身體育運(yùn)動(dòng)的熱情也尤為高漲[1],在此背景下形式多樣的移動(dòng)健身應(yīng)用程序(APP)應(yīng)運(yùn)而生,呈井噴式增長(zhǎng)[2]。艾瑞咨詢?cè)凇吨悄苓\(yùn)動(dòng)現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)指南2018》中表示跑步是當(dāng)下最受歡迎的運(yùn)動(dòng)之一,可以堪稱全民第一運(yùn)動(dòng)[3]。在如此巨大的跑步需求啟發(fā)下,各種跑步類運(yùn)動(dòng)APP為了吸引大量用戶都投入了十足的精力,根據(jù)比達(dá)網(wǎng)(Big Data－Research)發(fā)布的《2021年1月運(yùn)動(dòng)健身類APP排行》“悅動(dòng)圈”和“小米運(yùn)動(dòng)”(排名前三的跑步類運(yùn)動(dòng)APP)用戶使用人數(shù)已達(dá)到3 511.3萬,由此可見在“互聯(lián)網(wǎng)＋”背景下用戶在日常跑步鍛煉中運(yùn)用相關(guān)APP進(jìn)行記錄打卡的行為正逐漸成為一種習(xí)慣[4]。

跑步類運(yùn)動(dòng)APP的快速發(fā)展引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,通過對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn),當(dāng)前研究大多僅僅只涉及跑步類APP的運(yùn)動(dòng)和移動(dòng)電商等領(lǐng)域,且多數(shù)研究側(cè)重于跑步類APP在高校教育、課程設(shè)置等方面的作用,而忽視了用戶對(duì)其使用意向的研究,但用戶作為推動(dòng)跑步類運(yùn)動(dòng)APP產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“引擎”,其使用意向更應(yīng)該受到重視,研究其使用意向?qū)﹂_發(fā)適切于大眾需要的運(yùn)動(dòng)App產(chǎn)品來說有著重要的意義。基于此,本文以用戶對(duì)跑步類APP使用意向作為研究對(duì)象,使用TAM模型、TRI理論為基礎(chǔ),通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型以此來剖析各因素對(duì)使用意愿的影響。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 技術(shù)接受模型(TAM)

1989年戴維斯(Davis)等[5]人提出了技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),該模型經(jīng)常作為研究人們對(duì)新信息技術(shù)行為意向影響因素的理論模型,用戶對(duì)于新技術(shù)的使用意向受到感知有用性和感知易用性的影響,進(jìn)而影響使用意愿,最終潛移默化的控制其使用行為。技術(shù)接受模型由感知特性構(gòu)成,主要包括:感知有用性(Perceived Usefulness):指?jìng)€(gè)體感知新技術(shù)對(duì)其效率的提升程度;感知易用性(Perceived Ease of Use):指?jìng)€(gè)體感知新技術(shù)對(duì)其操作的難易程度。

1.2 技術(shù)準(zhǔn)備度(TRI)

技術(shù)準(zhǔn)備度(Technology Readiness Index)可以理解為一種多維度的心理架構(gòu),通常用以推測(cè)用戶使用新系統(tǒng)或技術(shù)來完成日常工作與生活傾向性的一種理論模型[6],四種不同維度的個(gè)性特征構(gòu)成了技術(shù)準(zhǔn)備度,它們相互作用共同決定了個(gè)體對(duì)新技術(shù)的使用意向。技術(shù)準(zhǔn)備度的變量是多方面的,主要包括:

樂觀主義(Optimism):這是一個(gè)對(duì)于新技術(shù)的使用較為積極的概念,即相信新技術(shù)可以為個(gè)體生活工作提供更多的效率和控制。

創(chuàng)新主義(Innovativeness):對(duì)于新技術(shù)有想要征服它的心理動(dòng)向,有想成為技術(shù)指導(dǎo)者的傾向。

不舒適感(Discomfort):個(gè)體認(rèn)為無法控制新技術(shù)反而會(huì)被其控制的負(fù)面感受。

不安全感(Insecurity):對(duì)于新技術(shù)并不能完全信任,對(duì)其能否完成既定目標(biāo)與效果上存在一定質(zhì)疑。

1.3 技術(shù)準(zhǔn)備度與技術(shù)接受模型(TRAM)

雖然TAM理論模型已被證實(shí)能較好地預(yù)測(cè)用戶對(duì)于新技術(shù)的使用意向,但麥克法蘭(Mcfarland)等[7]認(rèn)為,TAM對(duì)個(gè)體特征的關(guān)注度不夠,應(yīng)增加其變量范圍,以進(jìn)一步增強(qiáng)對(duì)技術(shù)接受行為的解釋和預(yù)測(cè)。通過研究發(fā)現(xiàn),TRI理論中的變量能夠從四個(gè)維度推理判斷個(gè)體對(duì)待新技術(shù)的使用態(tài)度與看法,而TAM模型的變量能夠用來預(yù)測(cè)和說明個(gè)體對(duì)于新技術(shù)或信息使用行為,因此雖然二者側(cè)重點(diǎn)并不相同,但是技術(shù)接受模型和技術(shù)準(zhǔn)備度在一定情況中是存在著某種關(guān)聯(lián)。為了對(duì)技術(shù)準(zhǔn)備度(TRI)進(jìn)行科學(xué)測(cè)試,帕拉蘇拉曼(Parasuraman)與美國公司Rock Bridge Associates進(jìn)行了量表指數(shù)開發(fā),共歷時(shí)三個(gè)階段,由最初的44個(gè)初始項(xiàng)目池到最終確定到四個(gè)維度共36個(gè)題項(xiàng),但它仍然存在一定場(chǎng)合下不適用的問題,如文獻(xiàn)[8]研究發(fā)現(xiàn),TRI受到文化背景不同的影響,中美兩國顧客在相同環(huán)境下,中國顧客的不舒適感與不安全感要高于美國顧客。文獻(xiàn)[9]也發(fā)現(xiàn),在創(chuàng)新精神這一維度中男性要比女性對(duì)待新技術(shù)或系統(tǒng)時(shí)的接受程度更高。為了改善這一問題,文獻(xiàn)[10]將TAM與TRI相結(jié)合形成新的結(jié)構(gòu)模型TRAM,通過研究發(fā)現(xiàn),技術(shù)接受模型(TAM)與技術(shù)準(zhǔn)備度(TRI)之間存在因果關(guān)系,即TRI的個(gè)性特質(zhì)變量對(duì)TAM的感知變量均產(chǎn)生影響,但技術(shù)準(zhǔn)備度中的變量削弱了感知易用性與使用意向之間的影響系數(shù),同時(shí)在易用性、有用性與使用意向三者之間起到重要的調(diào)節(jié)。朱姆(Juam)等[11]也將TRAM模型用于消費(fèi)領(lǐng)域,發(fā)現(xiàn)該模型適用于文化差異背景下的消費(fèi)行為。這與本文所探討的跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意向研究不謀而合,在技術(shù)接受模型(TAM)的基礎(chǔ)上進(jìn)行拓展,引入技術(shù)準(zhǔn)備度(TRI)將個(gè)性特質(zhì)作為前因變量,能夠調(diào)節(jié)用戶的個(gè)體差異問題,彌補(bǔ)單一模型的不足。本研究的概念模型如圖1所示:

圖1 TRAM概念模型

2 研究假設(shè)

基于對(duì)上述技術(shù)準(zhǔn)備度與技術(shù)接受模型的分析探討,可以發(fā)現(xiàn)用戶在跑步時(shí)是否使用跑步APP進(jìn)行鍛煉類似于用戶在某種特定情況下是否接受信息或技術(shù)。由此,我們可以將二者模型合二為一,構(gòu)建用戶對(duì)于跑步APP使用意向影響因素的假設(shè)模型,并以此結(jié)構(gòu)為準(zhǔn),進(jìn)而研究分析使用意向的相關(guān)影響因素。

2.1 樂觀主義對(duì)跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]將樂觀主義定義為用戶對(duì)技術(shù)的積極態(tài)度,即如果用戶認(rèn)為新技術(shù)的出現(xiàn)與使用會(huì)讓工作生活更加便捷的話,個(gè)體往往更容易接受新技術(shù)的出現(xiàn)。羅赫里希(Roehrich)[13]認(rèn)為,樂觀主義是“人們?cè)诿鎸?duì)困難時(shí)總報(bào)以積極向上態(tài)度去面對(duì)”的一種傾向。泰勒(Taylor)等[14]通過研究證明在未知風(fēng)險(xiǎn)下,樂觀者比悲觀者更容易以積極態(tài)度面對(duì)困難局面。因此,樂觀的人更可能認(rèn)為對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用對(duì)其身體鍛煉具有積極正面的作用。綜上提出以下假設(shè):

H1a:樂觀主義正向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知有用性。

H1b:樂觀主義正向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知易用性。

2.2 創(chuàng)新精神對(duì)跑步APP感知的影響

文獻(xiàn)[15]認(rèn)為,創(chuàng)新精神是個(gè)體在面對(duì)新技術(shù)時(shí)是否樂于去嘗試應(yīng)用的意愿程度?？ɡ{(Karajanna)等[16]研究表明,創(chuàng)新能力和創(chuàng)新意識(shí)較強(qiáng)的人在接受新技術(shù)時(shí)會(huì)表現(xiàn)出較強(qiáng)的自信心。盡管新技術(shù)所帶來的價(jià)值還不明確,所帶來的收益也并不明顯,但他們?nèi)匀幌鄬?duì)樂意嘗試使用新技術(shù)。林(Lin)等[17]認(rèn)為當(dāng)個(gè)體的創(chuàng)新精神水平越高時(shí)他們?cè)诿鎸?duì)新興移動(dòng)技術(shù)時(shí)的使用態(tài)度會(huì)比普通人更為積極。文獻(xiàn)[18]研究發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新精神對(duì)技術(shù)接受模型中的變量均會(huì)產(chǎn)生積極影響。綜上提出以下假設(shè):

H2a:創(chuàng)新精神正向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知有用性。

H2b:創(chuàng)新精神正向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知易用性。

2.3 不舒適感對(duì)跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]將不舒適感定義為個(gè)體在使用新技術(shù)時(shí)感覺缺乏應(yīng)有的控制并對(duì)此產(chǎn)生焦慮的感知,這將抑制個(gè)體對(duì)新技術(shù)的使用態(tài)度。哈克巴斯(Hackbarth)等[19]通過研究發(fā)現(xiàn),個(gè)體在面對(duì)新技術(shù)時(shí)不安全感而產(chǎn)生的焦慮會(huì)對(duì)TAM中感知變量產(chǎn)生負(fù)面影響?？扑固?Costa)等[20]認(rèn)為,不適感會(huì)降低個(gè)體對(duì)新技術(shù)產(chǎn)生消極態(tài)度,從而影響使用意愿。因這種不舒適感會(huì)對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的感知變量產(chǎn)生負(fù)面影響。綜上提出以下假設(shè):

H3a:不舒適感負(fù)向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知有用性。

H3b:不舒適感負(fù)向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知易用性。

2.4 不安全感對(duì)跑步APP感知的影響

Parasuraman等[12]認(rèn)為不安全感是指?jìng)€(gè)體對(duì)于新技術(shù)的到來感到有危機(jī)感,懷疑其工作能力是否對(duì)己有利并對(duì)其產(chǎn)生的后果感到擔(dān)憂,這將對(duì)個(gè)體使用新技術(shù)產(chǎn)生負(fù)面影響。文獻(xiàn)[21]認(rèn)為,缺乏安全感是由于人們面對(duì)新技術(shù)或系統(tǒng)的先天恐懼所產(chǎn)生的。陳(Chen)等[22]認(rèn)為,對(duì)于新技術(shù)的接受態(tài)度消極的原因主要是出于對(duì)安全與信息泄露的擔(dān)憂而產(chǎn)生的。文獻(xiàn)[18]指出,個(gè)體在面對(duì)新技術(shù)所出現(xiàn)的不安全將會(huì)對(duì)用戶的使用行為產(chǎn)生消極影響。綜上提出以下假設(shè):

H4a:不安全感負(fù)向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知有用性。

H4b:不安全感負(fù)向影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP感知易用性。

2.5 技術(shù)接受模型中變量之間的影響

根據(jù)戴維斯(Davis)[23]提出的TAM模型可得知,感知有用性受到感知易用性的影響。感知易用性會(huì)將感知有用性當(dāng)作中介間接影響使用意向。當(dāng)用戶在認(rèn)為新技術(shù)或新信息系統(tǒng)容易上手時(shí),他們會(huì)對(duì)其有用性產(chǎn)生更積極的態(tài)度。伍金(Woojin)等[24]研究發(fā)現(xiàn),顧客的感知有用性越是積極他們使用預(yù)定系統(tǒng)的意愿也越強(qiáng)烈。同樣,文卡塔斯(Venkatesh)等[25]發(fā)現(xiàn),對(duì)使用意向影響較大的因素是感知有用性。因此,感知有用性會(huì)直接影響使用意向。綜上提出以下假設(shè):

H5:感知有用性與跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意向正相關(guān)。

H6:感知易用性與跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意向正相關(guān)。H7:跑步APP感知易用性對(duì)感知有用性起到正向影響。

2.6 技術(shù)準(zhǔn)備度與跑步類APP使用意向的關(guān)系

文獻(xiàn)[26]指出,為了更為科學(xué)地檢驗(yàn)個(gè)性特質(zhì)在用戶面對(duì)新技術(shù)或新模型時(shí)使用意向的影響,應(yīng)該將TRI理論納入TAM模型中。巴斯戈澤(Basg?ze)[27]指出,技術(shù)準(zhǔn)備度將會(huì)正向影響用戶在消費(fèi)購物方面的意向。文獻(xiàn)[18]發(fā)現(xiàn),四個(gè)維度個(gè)性特征中的激勵(lì)因素影響越高時(shí),個(gè)體對(duì)其的使用意向也會(huì)提高;當(dāng)抑制因素影響越高時(shí),則出現(xiàn)相反情況。綜上提出以下假設(shè):

H8:技術(shù)準(zhǔn)備度影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意向。

基于上述假設(shè),本文研究框架如圖2所示:

圖2 假設(shè)框架模型

3 研究工具與方法

3.1 變量測(cè)試與數(shù)據(jù)采集

本研究在前文提出的研究框架以及用戶感知態(tài)度、使用意向研究的基礎(chǔ)之上,主要采用Parasuraman等[28]開發(fā)的技術(shù)準(zhǔn)備度量表2.0,并對(duì)Davis[23]在TAM模型中的變量進(jìn)行適當(dāng)改編,通過研究和歸納國內(nèi)外相關(guān)使用意向研究量表和指標(biāo),再結(jié)合實(shí)際情況,與相關(guān)專家討論后,提取出適合本文的測(cè)量指標(biāo)(見表1)。

表1 變量測(cè)試關(guān)系與來源

首先,問卷調(diào)查了用戶的基本情況、是否使用過跑步類運(yùn)動(dòng)APP、使用頻率等基本信息;其次,調(diào)查了受訪者的個(gè)性特征、感知態(tài)度、使用意向,共29道測(cè)試題。采用likert5級(jí)量表,選項(xiàng)從“非常同意”到“非常不同意”共有5個(gè)。

本文所涉及的跑步APP主要是指具有跑步功能、跑步指導(dǎo)、心理輔導(dǎo)、任務(wù)制定、輔助教練指導(dǎo)學(xué)員跑步等功能的APP,如咕咚、悅跑圈、約跑等移動(dòng)應(yīng)用程序。2021年12月至2022年2月,利用問卷星編制問卷,進(jìn)行數(shù)據(jù)收集,截至2022年2月28日,通過微信、QQ等社交平臺(tái)發(fā)出的問卷共收到350份。對(duì)收到的問卷進(jìn)行篩選剔除15份無效問卷,有效問卷共計(jì)335份,有效率達(dá)95.71%。

4 結(jié)果與分析

4.1 信度檢驗(yàn)

根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,本研究使用克隆巴赫系數(shù)(Cronbach’s Alpha)驗(yàn)證信度,從本研究結(jié)果來看,本問卷中量表的各個(gè)選項(xiàng)相關(guān)性均大于0.5(見表2),說明變量中各選項(xiàng)設(shè)置合理,不需要?jiǎng)h除題項(xiàng)。此外本研究只有創(chuàng)新性量表的克隆巴赫系數(shù)值在0.7～0.8以內(nèi),其余量表總體值均大于0.8。根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理,當(dāng)該系數(shù)值在0.7～0.8之間時(shí),量表的信度一般,當(dāng)該系數(shù)值在0.8～0.9之間時(shí),量表信度較高,由此可見,該量表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析可信度較高。

表2 問卷信度檢驗(yàn)結(jié)果

4.2 效度檢驗(yàn)

利用SPSS22.0對(duì)335份數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到本問卷KMO值為0.831(大于0.7時(shí)效果最好),巴特利特(Bartlet)球形檢驗(yàn)系數(shù)為1 462.489,顯著性水平sig值為0.000,說明問卷的結(jié)構(gòu)效果良好。具體分析結(jié)果如表3所示:

表3 問卷效度分析結(jié)果

根據(jù)統(tǒng)計(jì)原理,當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)因子負(fù)荷大于0.5小于0.95時(shí)才能表示模型適配度良好,因此,刪除標(biāo)準(zhǔn)化因子負(fù)荷值小于0.5的第1、6、13、17選項(xiàng),剩余題項(xiàng)組合信度CR均大于0.7,同時(shí)在潛變量中收斂效度AVE均大于0.45,由此可見問卷區(qū)別效度良好。具體數(shù)值如表4所示:

表4 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

4.3 模型與假設(shè)檢驗(yàn)

結(jié)構(gòu)方程模型又被稱為潛變量模型,通過路徑分析來檢驗(yàn)各變量之間的因果關(guān)系[31]。因此,本研究也將使用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)來檢驗(yàn)各變量直接的關(guān)系以及驗(yàn)證所提出的使用意向模型能否得到支持。根據(jù)各參數(shù)估計(jì)的評(píng)價(jià)指標(biāo)與適切情況(見表5),該模型的RMSEA、AGFI、GFI、TLI、CFI、IFI、NFI沒有達(dá)到理想要求,因此對(duì)模型進(jìn)行修正,刪除因素荷載小于0.5的參數(shù)得到正確模型(見圖3)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,圖3能夠清晰反映出本研究中的樂觀主義、創(chuàng)新精神、不舒適感、不安全感、感知有用性、感知易用性與使用意向?yàn)闈撟兞?LG2－LG5、SS1－SS3、CX2－CX4、AQ1－AQ3、PU1－PU4、PE1－PE4、UI1－UI4為顯變量,e1－e29為誤差變量,修正后所有顯變量的因子荷載均大于標(biāo)準(zhǔn)值要求的0.6,最終得到適配的擬配模型。具體擬合指數(shù)如表6所示:CMIN/DF＝2.408,RMR＝0.068,RMSEA＝0.070(小于標(biāo)準(zhǔn)值3、0.05與0.08時(shí)),說明適配度較好;GFI＝0.904,AGFI＝0.805,均大于0.8的臨界值,說明具有較好擬合度;CFI＝0.924,NFI＝0.878,TLI＝0.912,與理想值0.9誤差不大,因此可以說樣本模型與數(shù)據(jù)模型具有良好的適配度。

圖3 假設(shè)模型的標(biāo)準(zhǔn)化輸出結(jié)果

表5 模型擬合度評(píng)價(jià)指標(biāo)比較

表6 修正后模型適配度指數(shù)表

在本結(jié)構(gòu)模型中,運(yùn)行Amos22.0軟件得到的結(jié)果如表7所示。對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)化條件下模型的回歸系數(shù)和顯著性系數(shù)p值進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)路徑分析結(jié)果可以看出除了H1a、H3a、H3b、H4a、H5不成立外,其他假設(shè)都成立。

表7 檢驗(yàn)假設(shè)輸出結(jié)果

5 結(jié)果討論

本文通過TAM模型和TRI理論,從用戶的個(gè)性特質(zhì)、用戶感知以及使用意向三個(gè)方面提出對(duì)于影響跑步類運(yùn)動(dòng)APP使用意向的因素,遵循科學(xué)性原則并通過SPSS軟件和SEM對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證,由此可見本研究數(shù)據(jù)是可靠有效的。因此根據(jù)研究結(jié)果,得到下述結(jié)論:

5.1 個(gè)性特征與感知有用性的關(guān)系

通過對(duì)用戶使用意向影響因素的模型推導(dǎo),得出創(chuàng)新性特質(zhì)是用戶感知有用性的主要影響因素,并且創(chuàng)新性特質(zhì)對(duì)其有用性產(chǎn)生正向影響(其余特征H1a、H3a、H4a均不成立)。分析其原因大致有兩點(diǎn):一方面,隨著“互聯(lián)網(wǎng)＋體育”的推廣與應(yīng)用,新興的信息技術(shù)與系統(tǒng)在體育領(lǐng)域發(fā)揮著巨大的作用,在運(yùn)動(dòng)健身中人們已經(jīng)接受并習(xí)慣了新技術(shù)或系統(tǒng)對(duì)整個(gè)過程的介入,甚至已經(jīng)習(xí)慣通過使用新技術(shù)來處理日常生活或工作事務(wù)。久而久之,人們對(duì)于新信息技術(shù)的使用態(tài)度與意向敏感程度下降,最終導(dǎo)致用戶對(duì)新技術(shù)或系統(tǒng)的感知有用性越來越小,這也從一方面解釋了在技術(shù)準(zhǔn)備度的四個(gè)維度中僅有創(chuàng)新精神對(duì)感知有用性產(chǎn)生主要影響,而其余特質(zhì)均不產(chǎn)生顯著影響;另一方面,在特定情況下用戶樂于與技術(shù)發(fā)展并肩同行,并且期待對(duì)新技術(shù)的使用能夠提高生活與工作效率。因此,用戶在跑步過程中使用APP加以輔助運(yùn)動(dòng),能夠提高他們的感知價(jià)值。

5.2 個(gè)性特質(zhì)與感知易用性的關(guān)系

當(dāng)用戶的個(gè)性特質(zhì)(技術(shù)準(zhǔn)備度)作為前因變量時(shí),對(duì)用戶感知特性均會(huì)產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響用戶對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意向。通過假設(shè)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),四個(gè)維度的用戶個(gè)性特質(zhì)對(duì)用戶感知都有著不同影響結(jié)果,在這類個(gè)性特質(zhì)中,用戶的樂觀主義、創(chuàng)新精神和不安全感對(duì)感知易用性起到主要影響,其中樂觀性特征、創(chuàng)新性特征和感知易用性呈現(xiàn)正相關(guān)。僅有不舒適感對(duì)跑步類APP的感知易用性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),說明用戶樂觀主義、創(chuàng)新精神、不安全感是通過感知易用性的中介作用對(duì)使用意向產(chǎn)生影響,這一結(jié)果恰好與文獻(xiàn)[32]的研究結(jié)果一致,即用戶在接受新信息技術(shù)時(shí),個(gè)體的樂觀主義與創(chuàng)新精神起到了重要的推動(dòng)作用,樂觀與創(chuàng)新程度越高時(shí),感知有用性越高;不安全感越高時(shí),感知易用性越低。說明用戶對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的接受程度較高,跑步類APP能夠在跑步時(shí)配合穿戴式設(shè)備監(jiān)控心率、步幅步頻、時(shí)間配速等,讓用戶在跑步過程中得到更多的控制,對(duì)感知有用性起到了正向的影響。感知易用性受到不安全感的負(fù)面影響,這說明,跑步類APP雖然能夠很好地記錄用戶在跑步時(shí)的各項(xiàng)身體數(shù)據(jù),但同時(shí)存在一系列的安全問題譬如用戶的健康數(shù)據(jù)、支付信息、個(gè)人資料被泄露等問題,這都是在一定程度上造成用戶感知缺乏安全感的原因[33]。

5.3 用戶個(gè)性特征與技術(shù)準(zhǔn)備度與使用意向的關(guān)系

根據(jù)研究結(jié)果表明,假設(shè)H5不成立,說明用戶對(duì)跑步類APP的感知有用性對(duì)使用意向不產(chǎn)生顯著影響,因此在跑步類APP的營(yíng)銷推廣中不必在此處浪費(fèi)過多資源。深究其原因在于跑步這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的特殊性,它不需要特定的體育用品或器材,跑步類APP對(duì)其也只是起到輔助的作用,并不能左右用戶的使用意向[34－35]。但是假設(shè)中H6、H8成立,能夠表明從感知角度來看,用戶感知易用性和技術(shù)準(zhǔn)備度對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用意愿有重要影響。此外,技術(shù)準(zhǔn)備度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)大于用戶對(duì)易用性的感知,由此看出與跑步類運(yùn)動(dòng)APP本身相比,個(gè)性化特征是影響用戶是否使用跑步類運(yùn)動(dòng)APP更重要的因素。

6 建議

6.1 提供更多個(gè)性化和專業(yè)化服務(wù)

研究結(jié)果顯示,顧客的創(chuàng)新特征對(duì)跑步APP的感知有用性、易用性和使用意向有著顯著正向影響。因此,跑步類APP不能僅僅為用戶提供基礎(chǔ)服務(wù)功能,還應(yīng)該注重相關(guān)功能內(nèi)容的創(chuàng)新性,在大力推廣跑步類運(yùn)動(dòng)APP的同時(shí),更要注重用戶的專業(yè)化、個(gè)性化服務(wù),以更加優(yōu)異的品質(zhì)吸引用戶,盡可能地滿足用戶的健康需求,切實(shí)有效地改善用戶健康狀況[36]。

6.2 嚴(yán)格檢查用戶數(shù)據(jù)，提高用戶安全感

根據(jù)研究結(jié)果顯示,用戶在跑步類運(yùn)動(dòng)APP的感知易用性與使用意向方面受到缺乏安全感的影響。由此,想要跑步類運(yùn)動(dòng)APP在用戶鍛煉時(shí)得到更多的使用并發(fā)揮更大的作用,就必須使用戶數(shù)據(jù)得到保護(hù),保障用戶權(quán)益的透明化,相關(guān)措施可以主要從兩個(gè)方面入手:一是要消除用戶對(duì)于健康數(shù)據(jù)泄露的疑慮,APP可與用戶在線上簽訂相關(guān)條款;二是根據(jù)傳播學(xué)中“意見領(lǐng)袖”理論,可以引入資深跑步達(dá)人或蘇炳添、劉翔等專業(yè)運(yùn)動(dòng)員分享運(yùn)動(dòng)理論與教學(xué),以此增強(qiáng)用戶對(duì)跑步APP進(jìn)行鍛煉效果的信任感[37－38]。除此以外,跑步APP還存在數(shù)據(jù)記錄不準(zhǔn)確的問題。因此,如何在不借助專業(yè)儀器的情況下正確收集數(shù)據(jù),這將會(huì)給跑步類運(yùn)動(dòng)APP的未來發(fā)展提出考驗(yàn)[39]。

6.3 優(yōu)化設(shè)計(jì)，提高用戶感知易用性

根據(jù)研究結(jié)果顯示,感知易用性將直接影響使用意向,用戶在跑步時(shí)選擇使用相關(guān)APP是為了更好地控制跑步過程中的配速、心率、節(jié)奏等,以此達(dá)到最佳的鍛煉效果,因此不希望有太多的難度限制,所以跑步類運(yùn)動(dòng)APP必須簡(jiǎn)化界面操作等流程,讓使用過程一目了然,促進(jìn)用戶對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP的使用[40]。如果操作界面過于復(fù)雜,會(huì)讓用戶產(chǎn)生消極態(tài)度,因此在跑步類運(yùn)動(dòng)APP的設(shè)計(jì)上要以用戶為主體,用戶主體意識(shí)增強(qiáng)了,則更會(huì)放心大膽地在跑步時(shí)去嘗試運(yùn)用相關(guān)APP加以輔助[41]。

6.4 注重體醫(yī)結(jié)合，挖掘大數(shù)據(jù)價(jià)值

所謂體醫(yī)結(jié)合,是指以公眾參與體育為重點(diǎn),以體育運(yùn)動(dòng)的方式配合甚至替代醫(yī)療,為公眾提供科學(xué)、系統(tǒng)的身體指數(shù)監(jiān)測(cè)、體育健身計(jì)劃、體育風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、運(yùn)動(dòng)損傷護(hù)理等相關(guān)產(chǎn)品,幫助人們提高體質(zhì)和健康水平。跑步類運(yùn)動(dòng)APP正可以利用其龐大的用戶數(shù)量,跟蹤用戶運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),充分利用大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì),準(zhǔn)確劃分用戶群體,打造“硬件＋軟件＋數(shù)據(jù)”的健康監(jiān)管模式[42]。

6.5 重視功能創(chuàng)新，提升用戶體驗(yàn)感

跑步運(yùn)動(dòng)類APP研發(fā)重心不能僅側(cè)重手機(jī)這一新媒介,也應(yīng)該嘗試與運(yùn)動(dòng)手環(huán)、運(yùn)動(dòng)手表等可穿戴設(shè)備共同發(fā)揮作用,實(shí)時(shí)記錄用戶在跑步時(shí)的各項(xiàng)生理數(shù)據(jù),每周或半個(gè)月向用戶反饋各類指標(biāo)及數(shù)據(jù)讓用戶對(duì)其運(yùn)動(dòng)有良好的監(jiān)控,培養(yǎng)用戶科學(xué)跑步健身的習(xí)慣(如每周跑步的次數(shù)、單次跑步的里程數(shù)、跑步時(shí)的適當(dāng)心率),以此來展示跑步APP對(duì)于提升個(gè)人健康的有效性,提高用戶體驗(yàn)感,使得更多用戶參與其中[43]。

7 研究不足與展望

本研究中所探討的用戶使用意向假設(shè)模型是在TAM模型與TRI理論基礎(chǔ)上所構(gòu)建的,主要變量為用戶感知與個(gè)性特征,但在現(xiàn)實(shí)生活中同樣存在其他因素對(duì)其使用意向產(chǎn)生影響,如不同年齡性別的受眾人群、自我效能、消費(fèi)能力、感知風(fēng)險(xiǎn)等因素。因此,研究中所得出的數(shù)據(jù)與結(jié)論還是存在一定局限性。未來,若要豐富對(duì)跑步類運(yùn)動(dòng)APP使用意向的研究,可以從以下幾個(gè)方面入手:(1)研究方法及數(shù)據(jù)獲取渠道需要多元化。現(xiàn)階段關(guān)于使用意向的相關(guān)研究數(shù)據(jù)都是通過問卷調(diào)查法獲取,但用戶接受新技術(shù)是一個(gè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的過程,數(shù)據(jù)只能反映當(dāng)時(shí)用戶態(tài)度,隨著時(shí)間推移,感知易用性會(huì)隨之減弱,且感知有用性也會(huì)發(fā)生變化。因此,研究方法多元化會(huì)成為該領(lǐng)域的研究趨勢(shì)[44];(2)拓展具有領(lǐng)域特征的整合模型。在研究使用意向時(shí)選取順應(yīng)實(shí)際情況的相應(yīng)理論模型加以組合,豐富相關(guān)基礎(chǔ)研究[45];(3)豐富模型變量。增加用戶年齡、性別、受教育水平以及收入情況等現(xiàn)實(shí)變量進(jìn)行實(shí)證研究,加強(qiáng)模型解釋力度[46]。