移动社会应用中持续使用意愿的影响因素研究--网络外部性与羊群行为的交互作用研究_外部性论文

移动社交应用的持续使用意愿影响因素研究——探讨网络外部性和羊群行为的共同作用，本文主要内容关键词为：羊群论文,社交论文,意愿论文,因素论文,作用论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       一、引言

       近年来，随着3G通信网络的广泛使用以及智能手机、平板电脑的流行，越来越多的移动网民涌现。移动网民是指使用智能手机、平板电脑等移动终端上网的网民。根据中国互联网络信息中心(China Internet Network Information Center，CNNIC)发布的《第34次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2014年6月底，我国移动网民的数量达到5.27亿人，移动终端已经成为我国网民的第一大上网终端①。移动终端和3G网络使网民随时、随地上网成为了可能，其中，智能手机是移动终端中的主力军，已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。智能手机和3G网络的广泛使用，也推动了移动应用和增值服务产业的迅速发展，移动社交应用是移动应用中最为热门的应用之一。根据《第34次中国互联网络发展状况统计报告》，截至2014年6月底，社交网络用户的数量为2.57亿，较2013年年底下降了2043万人，造成这种急剧下滑的一个重要原因就是移动社交应用的激烈竞争。艾瑞咨询的统计数据显示，60.2％的智能手机用户安装了移动社交应用，截至2013年10月底，我国最流行的移动社交应用——微信的使用人数已经超过了6亿人②。

       移动社交应用的广泛使用给供应商带来了巨大的商机，同时，也带来了挑战。当前国内移动社交应用种类众多、竞争激烈，较低的切换成本使用户很容易从一种移动社交应用切换到另一种，因此，建立用户对产品的忠诚度以及增强用户粘性，对于移动社交应用的供应商而言是一个巨大的挑战。在当前背景下，有必要对影响移动社交应用用户持续使用的因素进行研究。在具体的研究过程中，本文采用网络外部性和羊群理论建立了整合模型来分析影响移动社交应用持续使用的因素。和现存的研究相比，本研究具有以下两点创新：一是以往文献多集中在对采纳意愿的研究，忽略了对持续使用的关注，而本文研究的重点是持续使用意愿；二是信息系统领域现存关于羊群行为的研究主要集中在技术的初始采纳阶段，本文研究了技术采纳以后羊群效应对用户持续使用意愿的影响。

       本文基于网络外部性理论、羊群行为和沉浸理论建立了整合模型来研究影响用户持续使用移动社交应用意愿的因素。

       二、理论背景与研究假设

       1.移动社交应用

       3G网络和移动上网终端改变了人们的沟通、生活和社交方式，手机对于用户而言不再只是用于打电话和发短信的通信设备，智能手机已经成为人们重要的娱乐工具。众多移动社交应用帮助人们实现了社交、阅读电子书、玩手机游戏、听音乐、看视频等很多有趣的活动。在线游戏、即时信息和社交网络服务等都已经被嵌入到手机等移动平台(Gao & Bai，2014)。根据International Data Corporation的报告，用户在智能手机或者平板电脑下载软件的投入将从2013年的878亿元增加到2017年的1870亿元③。移动社交应用(如微信、连我等)由于整合了在线游戏、即时信息和社交网络服务等，已经成为现在最为流行的移动应用。与传统PC端的网络服务相比，移动社交应用具有随时随地使用、方便快捷等优势。因此，移动社交应用一经推出，就吸引了大批用户，如何有效保留用户对移动社交应用开发商而言是一个至关重要的问题。

       2.移动社交应用的持续使用意愿

       持续使用是反映用户决定重复其当前使用行为的一种心理状态，持续使用可以与市场营销领域的重复购买概念类比。持续使用是一种用户采纳以后的后采纳行为，在本研究中，持续使用意愿是一种继续使用移动社交应用的意愿，本文重点讨论了持续使用意愿而不是采纳意愿。

       本文采用网络外部性和羊群行为理论建立了整合模型来解释影响移动社交应用持续使用的因素。本文建立的模型如图1所示。

      

       图1 概念模型和假设

       3.感知有用性对持续使用意愿的影响

       感知有用性作为技术接受模型(Davis，1989)的重要组成部分，已经得到了众多学者在初期采纳领域和持续使用领域的研究(Taylor & Strutton，2010)。技术的有用性一直被视为影响用户行为决策的重要因素，已经有研究证实了用户对SNS的感知有用性会正向影响用户使用SNS的意愿(Kwon & Wen，2010)。感知有用性是影响移动社交应用持续使用意愿的重要因素，移动社交应用的用户比较关心一个移动社交应用是否可以提高其与他人联系和分享信息的效率，是否允许他们与别人建立并保持某种联系并且不受地理上的限制(Pfeil，Arjan & Zaphiris，2009)。因此，本文提出如下假设：

      

：感知有用性正向影响持续使用意愿。

       4.沉浸体验对持续使用意愿的影响

       沉浸体验是沉浸理论的核心概念，该概念描述了人们全身心专注于一项活动，而忽略周围一切的一种状态。Hoffman & Novak(1996)的研究表明，沉浸体验可以从六个维度来测量，分别是技巧、挑战性、娱乐性、控制、激励和焦虑。这些测量的维度中，娱乐性、注意力集中程度和感知控制是最经常使用的维度(Finneran & Zhang，2005)。在移动社交应用情境下，感知娱乐性是指用户在使用移动社交应用时体验到的快乐和享受，注意力的集中程度反映了用户在使用移动社交应用时的沉浸程度，感知控制是指感知的被移动社交应用和周围环境的控制程度。因此，该研究将沉浸体验定义为用户沉迷于使用移动社交应用进行社交活动的一种暂时的无意识体验，在这个过程中，用户感觉自己的注意力高度集中，并且能感受到移动社交应用带给自己的快乐。

       沉浸体验最初只是被应用于心理学领域，目前，沉浸体验的概念已被推广到网络环境中，Hoffman & Novak(1996)认为，沉浸体验是理解在线体验的核心。在信息系统领域，已经有学者证实了良好的沉浸体验会正向影响用户的使用态度和行为。沉浸体验会引发探索行为，当陷入沉浸体验时，用户的全部注意力都被其行为所吸引，从而对用户的使用态度和行为产生影响(刘鲁川、孙凯，2011)，他们会持续使用能够给自己带来沉浸体验的信息技术或信息系统(Zhou，2013)。与前人的研究保持一致，因此，本文提出如下假设：

      

：沉浸体验与持续使用意愿正相关。

       5.羊群行为对持续使用意愿的影响

       为了解释很多用户跟风选择同一种信息技术又很快弃用的现象，本研究加入了羊群行为视角来扩展已有文献对信息技术持续使用的研究。羊群行为是指“所有人做和别人一样的事情，即使自己已经掌握的信息显示做另外一件事更好”(Barterjee，1992)。当人拥有的信息不完备或者面对特定环境时，可能引发羊群行为(Walden & Browne，2009)。现有研究已经证实了羊群行为可能在很多环境中发生，如金融市场中模仿他人的行为(Hirshleifer，Subrahmanyam & Titman，1994)、软件市场中用户跟风下载热门的软件(Duan，Gu & Whinston，2009)以及用户会跟风采纳同一种信息系统(Sun，2013)。

       Sun(2013)提出了模仿他人(Imitating Others，IMI)和不全信自己拥有的信息(Discounting Own Information，DOI)两个变量来描述信息技术采纳领域的羊群行为。IMI用来描述用户在采纳一种信息技术时跟随别人选择的程度；DOI是指用户在采纳一种信息技术时对自己已经拥有的关于该技术信息的忽略程度。与前人的研究相一致，本文认为，采纳移动社交应用时模仿他人IMI和不全信自己已经拥有信息DOI的程度会影响用户对已采纳移动社交应用的持续使用意愿。

       (1)模仿他人(IMI)。关于羊群行为的研究表明，模仿他人的行为会显著影响一个人的决策行为。Sun(2013)确认了模仿他人与信息技术采纳行为和持续使用行为的关系；Rao，Greve & Davis(2001)的研究证实了决策者跟随别人做出决定可能会经历“决策后遗憾”，因为这种跟风行为忽视了个人的需求，导致用户可能会盲目地选择一种不适合自己的技术或者应用；Parthasarathy & Bhattacherjee(1998)指出，深受他人影响的信息技术使用者在采纳这项技术以后很容易感到失望或者不满意。因此，本文提出如下假设：

      

：模仿他人采纳移动社交应用会负向影响持续使用意愿。

       (2)不全信自己拥有的信息(DOI)。信息瀑布理论是从信息视角来解释羊群行为的内在机制(Berndt，Pindyck & Azoulay，2003)。根据信息瀑布理论，影响个人决策的信息有两类：一类是自己已经掌握的信息；另一类是来自其他决策者的影响(Sun，2013)。当一个人不相信自己的信息时，其他人的决策行为对其影响更大，这种情况下容易产生信息瀑布现象。一个用户忽略自己信息的程度越高，则用户保留的关于该技术满足自己个人需求以及适应具体使用环境的信息越少。因此，很多用户采纳一种新技术以后，很快会重新考虑所采用技术和使用环境的适用情况(Jasperson，Carter & Zmud，2005)。用户采用一项信息技术以后为了使技术和环境相吻合，会重新修改他们关于这项技术的使用。因此，本文提出如下假设：

      

：不全信自己拥有的信息会负向影响持续使用意愿。

       6.网络外部性对感知收益的影响

       1985年，Katz & Shapiro提出了网络外部性这一概念，Katz & Shapiro通过对耐用品的研究发现，消费者从产品中获得的价值，不仅与该产品的现有消费规模有关，还可能与其未来规模存在联系。正是在此基础上，大量相关研究进一步展开，该研究也成为网络外部性领域的重要标志。目前网络外部性已经被广泛应用于解释信息技术产品的持续使用意愿(Brynjolfsson & Kemerer，1996；李蒙翔等，2010)。同样，网络外部性理论也可以用于解释影响移动应用持续使用意愿的因素(Gao & Bai，2014)。移动社交应用网络存在网络外部性，因为越多用户使用同一款移动社交应用，他们之间的潜在连接就越多。因此，潜在用户在决定是否采纳一款移动社交应用以及用户在考虑是否继续使用一款移动社交应用时，都会受到该移动社交应用现有用户数量的影响。网络外部性可以增强用户感知到的关于一款产品或服务的使用价值(Katz & Shapiro，1985)，不仅包括经济价值(Brynjolfsson & Kemerer，1996)，还包括用户对于这种产品或者服务的感性和理性认识(Lin & Bhattacherjee，2008；邓朝华、鲁耀斌、张金隆，2007)。感知有用性是一种理性认识，而沉浸体验是一种感性认识，因此，本文认为，在移动社交应用情境下，网络外部性会对感知有用性和沉浸体验均产生影响。

       学界主要从两个角度来描述网络外部性：一是在规模层面从现有用户规模扩展到未来用户规模对用户效用的影响；二是在产品层面关注兼容或互补产品对用户效用的影响。与这两种表达相对应，Katz & Shapiro(1985)将网络外部性分为直接网络效应和间接网络效应，其中，直接网络效应是指因使用特定产品或者服务人数的增加，而使用户获取的价值增加；而间接网络效应是指因产品或服务的互补产品数量增加，而使用户获取的价值增加。显然，移动社交应用是典型的具有网络外部性的信息产品，因此，本研究将从直接和间接两个方面来解释网络外部性对移动社交应用持续使用意愿的影响。

       (1)直接网络效应：感知使用性。移动社交应用开发的一个初衷是随时随地保持和朋友之间的联系(Pfeil，Arjan & Zaphiris，2009；Powell，2009)，因此，本文使用感知的朋友网络而不是感知的整个网络来测量移动社交应用的直接网络效应(Lou，Luo & Strong，2000)。感知的朋友网络即为用户感知的移动社交应用的使用性，用户拥有的使用同一款移动社交应用的朋友越多，朋友之间的交互越多，从中获得的乐趣也越多(Powel，2009)，从而使用户感知到更高的有用性和沉浸体验。相反，如果用户认识的人中很少人采用同一款移动社交应用，那么用户从中获得的乐趣和效应较低，最后可能会放弃使用。因此，本文提出如下假设：

      

：感知使用性与用户感知移动社交应用的有用性成正比。

      

：感知使用性与用户感知移动社交应用的沉浸体验成正比。

       (2)间接网络外部性：感知互补性。本文采纳Lin & Bhattacherjee(2008)的主张，使用感知互补性代表间接网络外部性，它的意思是一个移动社交应用为用户提供的可使用的应用或服务种类越多，越能够为用户创造额外的收益和需求。因此，越多的应用，如社交游戏、照片分享和朋友搜索可以帮助移动社交应用用户保持与他人的互动，从而增加使用移动社交应用的乐趣(Powell，2009)。这些应用增加了用户对移动社交应用的感知有用性，提高了用户对移动社交应用的满意度(Lin & Lu，2011)。Zhou & Lu(2011)指出，感知互补性会影响用户对移动即时消息的感知娱乐性、感知有用性和满意度。因此，本文提出如下假设：

      

：感知互补性与用户感知移动社交应用的有用性正相关。

      

：感知互补性与用户感知移动社交应用的沉浸体验正相关。

       三、研究方法

       1.问卷设计和变量测度

       首先，通过阅读文献找到各变量的测量指标，将量表进行翻译得到本研究的初始问卷，并通过对专家进行访谈对初始问卷进行测试，针对专家的反馈意见对问卷进行修正和完善。然后，使用修改后的问卷针对30名经常使用手机版微信的大学生进行了预测试，根据反馈意见删除了持续使用意愿中的一个反向题项，并修改了一些语义模糊的题项。最后，经过反复修改得到了本研究的正式问卷。问卷采用Likert 5分量表进行设计，其中1代表“非常不同意”，3代表“中立”，5代表“非常同意”。本研究所使用的量表全部来自前人的研究，并进行了适当调整以适应本研究的情境，其中，感知有用性(USE)的量表参考了Davis(1989)、Kwon & Wen(2010)；感知用户性(NP)的量表来源于Lou，Luo & Strong(2000)；感知互补性(PC)的量表源于Lin & Bhattacherjee(2008)；模仿其他人(IMI)与不全信自己拥有的信息(DOI)的量表参考了Sun(2013)；沉浸体验(FE)的量表源自Novak，Hoffman & Duhachek(2003)；持续使用意愿(INT)的量表参考自文献Kim，Park & Oh(2008)。

       2.数据收集

       微信是一款集及时性、社交性、移动性和娱乐性为一体的移动社交应用，由腾讯公司于2011年1月21日推出，该应用自上线以来获得了巨大的成功。据统计，截至2013年11月，微信的注册用户已经超过6亿。微信是当前国内最流行的移动社交应用，以此为研究对象具有一定代表性，因此，本文以微信为例对移动社交应用的持续使用意愿影响因素进行研究。

       本研究的正式问卷采用纸质问卷的形式进行发放，本文在国内的两所高校共发放了247份问卷，其中有效回收225份问卷，删除7份漏填问卷和4份不认真填写的问卷(大部分问题都勾选同一个答案)，最后得到214份有效问卷，问卷的有效回收率为86.6％。根据CNNIC的报告，学生是手机网络用户的最大用户群，所占的比例为24.9％④，而移动社交应用在年轻人尤其是大学生中更为流行，因此，本文采用了学生样本收集数据。表1总结了本研究样本的描述性统计结果。

      

       四、数据分析与结果

       1.信度和效度检验

       (1)探索性因子分析。本研究采用SPSS进行探索性因子分析，对21个测度项进行主成分抽取和最大方差旋转，得到因子结构，结果如表2所示。析出特征值大于1的7个因子，方差解释率为69.91％，且因子结构清晰，各题项在其对应因子载荷大于0.5，在其他因子的交叉载荷小于0.4。

      

       (2)验证性因子分析。本研究采用验证性因子分析(CFA)对测量模型的模型拟合优度、信度和效度进行检验(吴明隆，2010)。验证性因子分析的结果显示，本研究的测量模型与数据的拟合程度较好：

/df=1.457，GFI=0.911，AGFI=0.875，CFI=0.957以及RMSEA=0.046。

       收敛效度判断标准有三个：一是所有提项的标准因子载荷大于0.7并且在0.001水平上显著(Gefen 2000)；二是组合信度(composite reliability，CR)和Cronbach's Alpha都大于0.7(Nunally & Bernstein，1967)；三是每个因子的平均抽取方差(average variance extracted，AVE)均大于0.5(Fornell & Larcker，1981)。题项PC4的标准因子载荷只有0.505，因此，将PC4删除，删除以后信度与收敛效度分析结果如表3所示。大部分题项的标准因子载荷在0.7以上并且在0.001水平上显著，NP3，PC1，IMI1，IMI3，DOI1，USE1，FE3几个题项的标准因子载荷虽然低于0.7，但是，均接近0.7且在0.001的水平上显著，因此，仍保留这些题项。组合信度的范围在0.705～0.792之间，大于推荐值0.7，Cronbach's α的范围在0.700～0.788，大于推荐值0.7。除了IMI，其他变量的AVE的取值范围为0.524～0.560，大于推荐值0.5，IMI的AVE为0.496接近0.5。因此，本研究的测量模型具有较好的收敛效度。

      

       区别效度的检验结果如表4所示，平均抽取方差的平方根大于与其他变量的相关系数，保证了本研究测量模型较好的区别效度。

      

       2.假设检验

       本研究使用AMOS 22对结构模型进行检验，结果表明，结构模型与数据的拟合程度较好：

/df=1.688，GFI=0.895，AGFI=0.858，CFI=0.932以及RMSEA=0.057。结构模型的路径系数结果如图2所示，表5报告了本研究的假设检验情况。假设

和假设

的路径系数不显著，因此，假设

和假设

没有得到支持。假设

的路径系数显著，但是，方向与假设相反，因此，拒绝假设

。除了假设

、假设

和假设

，其他假设均得到了支持。三个内生变量持续使用意愿、感知有用性和沉浸体验被解释的方差分别为55％、59％和31％。

      

      

       图2 结构模型检验结果

       注：*p＜0.05，**p＜0.01，***p＜0.001；ns：不显著；

：显著路径，

：不显著路径。

       五、研究结果与讨论

       1.结果讨论

       为了研究影响用户移动社交应用持续使用意愿的因素，本文构建了基于网络外部性、羊群行为和沉浸体验理论的整合模型，并以微信这种最具代表性的移动社交应用为例，收集问卷数据对该模型进行检验。实证结果表明，本文的测量模型具有良好的信度和效度，结构模型中五个假设(共八个)得到支持。

       (1)感知有用性和不全信自己拥有的信息两个变量是影响移动社交应用用户持续使用意愿的主要因素。相对于不全信自己拥有的信息(β=0.249)，感知有用性(β=0.335)的影响更大，说明移动社交应用作为一种功能型应用，提高用户感知的有用性是锁定用户的关键，因此，移动社交应用需不断完善功能以满足用户需求。与本文的假设一致，沉浸体验正向影响用户的持续使用意愿(系数为0.133)，良好的用户体验同样可以增加用户对产品的忠诚度。

       (2)一个出人意料的结果是，羊群行为正向影响移动社交应用用户的持续使用意愿，具体而言，模仿他人对持续使用意愿无显著影响，不全信自己拥有的信息会正向影响持续使用意愿，这与假设

和假设

矛盾。Sun(2013)的研究可以解释这种现象，Sun(2013)认为，羊群行为可以有效降低用户选择信息技术的事后遗憾，从而增强影响用户的持续使用意愿，因此，跟风选择用户基数最大的信息技术是新用户选择一种可接受信息技术的最佳策略。

       (3)至于网络外部性和感知收益的关系，本文发现，直接网络效应(感知使用性)和间接网络效应(感知互补性)均会正向影响感知有用性，其中，感知使用性的影响起到主导作用(系数为0.739)。感知使用性会正向影响沉浸体验，越多朋友使用同一款移动社交应用，用户从中获得的沉浸体验程度越高，而感知互补性对沉浸体验无显著影响，因此，假设

没有得到支持。

       2.理论与实践意义

       本研究具有重要的理论和实践意义，研究结果对于学术研究和管理实践具有重要的指导意义。理论方面，本文丰富了现有关于持续使用意愿的研究。现存信息系统领域关于羊群行为的研究主要集中在技术的初始采纳阶段，缺乏关于技术采纳后羊群效应对持续使用意愿影响的研究，而本文研究的正是羊群行为对用户采纳以后持续使用意愿的影响。增强产品的黏性和用户的忠诚度，对于移动社交应用的成功而言至关重要，关于这方面的研究还处于初期，本文的研究整合了网络外部性和羊群行为，探讨了影响移动社交应用持续使用意愿的因素，弥补了这一空白。

       实践方面，本研究的结论对于移动社交应用的提供商和使用者都具有指导意义，对提供商而言，本研究证实了网络外部性和羊群行为均会对用户的持续使用意愿造成影响，供应商不可忽略用户因为跟风效应采纳信息产品可能会跟风弃用这种产品的事实，因此，增加移动社交应用的网络外部性是留住用户的关键。另一方面，本文的研究证实，影响移动社交应用持续使用意愿的最重要因素是用户感知有用性，因此，不断完善核心社交服务功能，并不断强化移动社交应用的边缘功能，可以极大地提高用户的使用黏性；沉浸体验会正向影响用户的持续使用意愿，供应商在提高产品功能的同时，良好的用户体验也不容忽略。本文的研究证实，羊群行为会正向影响用户的持续使用意愿，说明对用户而言，选择一款使自己能接受信息技术的最佳策略就是跟风采纳别人选择的信息产品，因为羊群行为可以有效降低用户选择信息技术的事后遗憾。

       3.局限与研究展望

       第一，本研究采用的样本为学生样本，虽然移动社交应用在年轻人尤其是大学生群体中更为流行，学生样本可以在很大程度上代表中国移动社交应用用户的实际情况，但是，样本的局限性还是会影响本文研究结论的普适性，以后的研究可以对多个群体进行调查，并做对比分析。第二，本文只选择了微信这种最典型的移动社交应用作为研究对象，但研究结论不能推广到所有类型的移动社交应用，未来的研究可以探讨影响其他类型移动社交应用(如以美拍、微视为代表的微视频社交应用)或其他利基社交应用(如兴趣社交应用豆瓣app)持续使用的因素。第三，本研究所使用的数据均为自报告数据，未来的研究可以采用其他方式获取数据，如观察移动社交应用用户的行为或获取相关的二手数据。第四，本研究采用的问卷数据是截面数据，只是同一个时间点的数据，未来的研究可以考虑时间因素，选取多个时间点对样本进行调查。

       注释：

       ①中国互联网信息中心(CNNIC).第34次中国互联网络发展状况统计报告[R].2014.

       ②艾瑞咨询集团.2014年上半年中国移动社交应用市场研究报告[R].2014.

       ③International Data Corporation.Worldwide and U.S.Mobile Applications Download and Revenue 2013-2017 Forecast:The App as the Emerging Face of the Internet[R].2013.

       ④中国互联网信息中心(CNNIC).第34次中国互联网络发展状况统计报告[R].2014.

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