基于UTAUT模型的用户采纳微博的关键因素研究

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摘 要 微博是一种允许用户通过各种终端通讯方式进入互联网，虽诞生不久但却以强大的影响力受到用户的热爱。本研究以微博用户为研究对象，并采用utaut模型研究出了用户采纳微博的影响因素。文章引入了用户整合技术接受模型 （Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, UTAUT）并总结UTAUT模型在移动互联网的领域的应用，根据微博的特性总结出了影响用户采纳微博的关键因素研究为7种因素假设如：用户使用意愿、努力期望、娱乐性动机、个性化动机、便利条件、绩效期望、社会影响、信息行动机。使用了问卷调查法收集资料，对微博用户进行调查，收回有效问卷338份并进行Spss18.0软件分析数据的一般特性、可靠性以及问卷的可信度。使用了Lisrel8.70软件来验证模型的拟合度。

关键词 微博；UTAUT模型；使用意愿；使用行为；信息性动机

1.引言

尽管目前微博用户数量保持高速增长，但增长率的绝对值却在逐渐降低。与此不同，微博的数目和速率当前正保持在较高的水平。据新浪副总编辑孟波介绍，从新浪微博内测开始，它的用户数就以每周50%的速度增长。正是看到了微博的迅猛发展势头，在新浪，人人网，搜狐，腾讯等大型用户网站投身微博后，Google等也开始推出了自己的微博，希望从火热的微博市场中有所获取。

然而微博的兴起和发展带来了疑问：为什么微博如此受到用户的喜爱？用户究竟出于什么样的目的，接受和采纳微博呢？到底是哪儿些因素引起了客户？

2.用户使用微博因素

2.1 娱乐性因素

娱乐性动机指的是微博因能帮人们消磨时间、缓解压力、获得娱乐和放松而被人乐于使用Trammell等(2004)、Leung(2003)、Pine和Gillmore(1999)等学者都在研究中发现，通过浏览或者与其他人互动而获得愉悦和放松使用户写博客、参与虚拟社区的一大原因。

根据2009年2月18日，中国画联网信息中心（CNNIC）在京《中国手机上网行为研究报告（简版）》，研究显示即时通信，社区交友，手机音乐，手机游戏等娱乐性的应用依然是移动互联网用户选择的主要内容。移动互联网应用产品中，应用率最高的依然为即时通信类，占整体的31.2%，庞大的用户群拥有了良好的发展空间。而交友社区类产品则在2008年取得了明显的市场突破，除了多家机构在此领域的重点投资形成潮流外，此类产品强大的聚众能力为其发展提供了有利条件。

手机音乐，手机上网浏览，手机聊天，即时通信，保持比较高的应用率，活跃用户大约660万。手机电视，手机博客，手机微博等也正在获得更多手机网民的青睐，活跃用户在大约250万左右。不过，此次调查也显示，上网与学习类产品，正在快速的发展，特别是WAP邮箱业务，活跃用户总量已经达到了480万。

2.2 个性化动机

Jack Dorsey在编写第一个微博程序Twitter时，他对这种新的媒体形式已经有了明确的定义――及时通过手机短信来告知和好友自己目前的状态，而正是这种明确的定义定了微博在传播个人信息方面的突出优势。用户不必通过考虑技术或句法的条条框框，他们发出的每条微博信息只是因为回答一个简单的话题：“What are you doing?”,因此像“终于下班了!”、“刚打完球”等等，这类生活化的口音便在微博客商大行其道。研究机构PearAnalytics曾对2009年8月Twitter上的信息分布做过统计，结构显示缺乏实质意义的描述统计信息（Pointless Babble）所占比例高达40.55，紧随着其后的是互动式的对话信息（Conversation）和转发信息（Pass-Along Value）。

不同类型用户在使用微博时所表现出来的态度会截然不同，喜欢唱新奇事物的用户，容易采纳新的观点，并且可能比一般的用户更早的使用最新的科技产品或者服务。因此，此类型消费者对于微博来说采纳程度会比较高。有个性的用户具有独立的决策判断，较不易受其他因素的影响，对兴起的食物有高度的兴趣，进行搜寻的努力程度也较大。

2.3 信息性动机

指的是用户为了满足获取或分享信息的需求而使用微博的动机。由于微博更新速度快、可实时等特点，微博上有大量的新闻咨询和其他各种各样的信息。同时，微博的便捷、转发功能强大等特点又使其他信息传播上具有独特优势。Dholakia等（2004）、Flanagin和Matzger(2001)都曾在研究中之处信息性需求使用户参与虚拟社区的重要因素。

微博具有强大的号召力不但在于它内容简短，而且因为它可以通过互联网手机短信,聊天工具等多种方式发送，非常方便快捷。特别是有线载体（互联网）和无线终端(手机)的结合，使微博真正实现了随时随地在媒体竞争日益剧烈的今天，以最快的速度抢到新闻成为各大媒体觊觎的目标。而大量散布在各地，甚至是事件现场的微博用户，不但能第一时间提供新闻信息，而且可以实时播报，实时性和现场感更强，以至于有人认为在一场突发事件刚刚发生后，人们可以在Witter上搜到大量的实时消息，却在谷歌上一无所获。

前面提到微博的许多特点，本研究为了更高的测量出用户采纳微博的关键因素，将采纳微博的主要原因和障碍归类整理，从而引入了娱乐因素，信息性因素，个性因素三个新变量。在研究中这三个变量对用户使用意愿产生影响。根据微博的特点，用户采纳微博的关键因素研究初步修正原有UTAUT模型，本文模型分为两部分，一部分是原有的UTAUT模型，第二部分是新增加绿色部分如图2-1所示：

3.实证假设检验分析

本节主要是对用户采纳微博的关键因素研究模型中的便利条件、努力期望、绩效期望、社会影响、信息性动机、个性化动机、娱乐性动机、使用意愿及使用行为变量，运用结构方程的处理方法来研究变量之间的关系。

本研究以UTAUT模型为研究基础，尝试了解用户在选择使用微博的影响因素。在研究用户采纳微博的关键因素研究时，我们采用结构方程来对模型进行处理，算出每条路的指标化回归系数（路径系数）和显著性，来了解各个变量之间的因果关系，并构建各个变量之间的路径关系图。本研究进行了不考虑控制变量的影响, 结构方程模型的机构指标如下:

・卡方值自由度比（Chi-square/df）：卡方值自由度比较小，表示模型的你和情况比较好。但是卡方值和样本模型相关，样本越大，卡方值也就越大，因此需要同时参考其他模型适合标准。

・拟合优度指数(Goodness-of-Fit Index)：只测定观测变量的方差协方差矩阵在多大程度上被模型引申的方差协方差矩阵所预测。GFI值在0~1之间，该值越大表示适合度越好。GFI在0.7到0.9之间被认为是合理的，在0.90以上被认为是好的拟合的证据。

・修正拟合优度指数(Adjust Goodness-of-Fit Index)：AGFI利用模型中参数估计的总数与模型估计的独立参数以自由度来修正，估计的参数相对与数据点越小，AGFI越接近GFI。指数都在0到1之间，较大的数对应于较好的拟合，在0.7到0.9之间被认为是合理的，0.9以上被认为是好的拟合的证据。

・模型比较适合度(Comparative Fit Index)：值在0到1之间，0.9以上认为模型拟合性比较好。

・近似误差均方根(Root Mean Square Error of Approximation)：该统计值在小于0.08的时候表明模型拟合比较好。

・非凡拟合指数NNFI（Non-Normed Fit Index）：以虚拟模型为基准研究模型的改进程度，值域在0到1之间，0.9以上取值表示模型拟合比较好。

通过Lisrel8.70软件对用户采纳模型进行初步的路检验，计算出标准化回归系数和显著性系数，从而了解各变量之间的关系，验证相关假设是否成立，通过删除或合并变量最终构建出模型路径图。

从模型分析结果各项可以看出，此模型的拟合参数值的标准优于前一个模型，能相对更好的解

释用户采用微博的关键因素研究。模型指出如下表示：

表3-2 修正模型后的指标值

修正后，用户采纳微博的关键因素研究概念如下图所表示：

从上可以看出绩效期望、努力期望、绩效期望、社会影响、便利条件、信息性动机、个性化动机、娱乐性动机会直接或间接地影响用户采用微博的行为。

根据各个变量之间的路径系数，本文研究将各个变量之间对微博使用行为的直接效果和间接效果计算出来，如表所示。

表3-3 每个自变量和中介变量对用户使用微博的影响效果

根据对用户使用行为影响效果大小对自变量和中介变量进行排序，依次为使用意愿、努力期望、娱乐性动机、个性化动机、便利条件、绩效期望、社会影响、信息行动机。根据结构方程处理结果，对本文研究对第三章的用户采纳微博的关键因素模型的假设做出了验证。

4.研究结论

经过结构方程的检验，本研究发现，用户使用微博的关键因素影响由使用意愿、努力期望、娱乐性动机、个性化动机、便利条件、绩效期望、社会影响、信息性动及组成。具体的影响路径可描述为下文：

用户的使用意愿会直接影响其对微博的使用行为。用户对微博有使用意愿而采取实际行动是使用微博的前提所在，因为用户自身的态度决定了他们的行动。他们愿意使用是他们去使用微博的必要条件，路径系数为0.80，在显著水平α=0.05的条件下，T值为6.24，所以造成了假设检验结果很显著，能对用户使用行为有80%的解释力。

用户的努力期望对使用意愿影响和显著。研究发现，努力期望对用户使用意愿影响很显著，路径系数为0.38，在显著性水平α=0.05的条件下，T值为2.83，达到了标准。经过分析，样本人群属于高学历、电脑熟悉程度高、网龄较长的使用。这类用户的特点是自身知识水平较高，对系统和电脑、网络操作都很熟悉，因此对努力期望这个变量不敏感。也就是说他们对自身的认识和评价认为系统的使用不会给他们带来什么困难，因此对微博的使用登录等不形成什么问题，大部分都对努力期望所涉及的问题中表示同意，所以造成了假设检验结果很显著。

娱乐性动机直接影响用户使用意愿。研究发现，娱乐性动机对使用意愿影响很显著，路径分析系数为0.42，在显著性水平α=0.05的条件下，T 值为3.50，达到了标准。经过分析，样本人是学生群、上班群。平时学习、工作累了就暂时从生活中的烦恼和压力中解脱出来，探讨及讨论目前有关热题等从中能感到一种快乐和愉快，放松放松，所以大家都比较同意论文中所涉及到的问题表示同意，所以造成了假设检验结果很显著。

个性化动机直接影响用户使用意愿，虽然他的影响没有前3个那么强烈但是也足够在显著水平α=0.05的条件下，T值能达到2.44，路径系数为0.36。主要可能因为有些用户比较善于发现并喜欢使用新的技术产品，感觉比较流行、时尚感。从而造成了使用微博的原因，形成了假设验证结果很显著。

便利条件对用户行为有直接的影响。路径系数为0.27,在显著水平α=0.05的条件下，T值为2.11，我们发现用户群比较认同微博的传输速率以及微博的登入。但是对新的用户来说微博还是一个新的东西，还不习惯上微博。如果遇到问题也不一定能有微博朋友帮你解答，大家更关注自己发表东西，吸引别人的注意、个人作秀之类，想让别人对关心你自己，而忽略了自己对别人的关心和关注。所以论文的假设检验结果很显著。

从原假设来说绩效期望会对用户使用意愿有直接影响，但是从结构模型中发现绩效期望与用户使用意愿影响并不大，可以忽略不计。不过绩效期望却对用使用行为优质比较强烈的影响。路径系数值为0.25，在显著水平α=0.05的条件下，T值达到了12.09相对来说是比前几个都高的多。论文中的假设是不成立的，通过修改最终绩效期望对用户使用行为的影响很显著。

社会影响对用户使用意愿有着正面影响。研究发现路径系数为0.30，在显著水平α=0.05的条件下，T值为2.08, 达到了标准，社会印象对用户使用微博的意愿有着显著影响。因为样本人群离不开群体，所以一般朋友用什么他们现场使用一下，如果听到朋友或者周围的人说这个很好那个很好，你就会直接影响用户的使用意愿，形成了论文中的假设结果很显著。

信息性动机对用户使用意愿直接影响。从研究发现，路径系数为0.24，在显著水平α=0.05的条件下，T值为2.97，达到标注，也就是说微博上能很快地参与到最新的信息及流行、最爱关注的话题中去，能在微博上学习很多东西、可以转发，分享自己有意思的帖子、关注名人的生活信息以及可以随时随地的获取或者发信息等特点。论文假设结果非常显著，能反映出用户使用微博的关键因素。

5.研究建议

移动互联网的反战已是全球趋势，微博客的一个最重要的能力就是用户可以通过各种移动终端进行，这符合移动互联网的发展趋势。因此对电信运营商来说，微博无疑具有一定的启示作用，其意义在将互联网与手机用户相融合，打造成一个移动互联网的融合性平台。

可以说，中国运营商已经具备为用户提供微博服务的调剂，如手机通信、各种差异化移动服务业以及用户实名制等。运营商通过微博服务来丰富其在互联网及移动互联网的应用与各种手机结合。推广电信的移动增值产品，挖掘用户价值，同时也可以带动用户增长作用。

由于电信运营商的内容比较弱，让电信运营商来运营纯粹以媒体维护的微博似乎不太现实，而且电信运营商的通信能力有点没有发挥出来。因此，对电信运营商来说，应该打造一个更具有通讯特色的微博，一个结合手机通信、微博服务以及三方位应用等为一体的融合性平台，充分让该平台在互联网上以及移动互联网上发挥作用。

由于微博的根性很强，广泛分布在PC、移动终端等多种平台，特别是收集移动终端，也给电信运营商开阔了多种商业模型。运营微博的目标可能是增加网站流量，将流量转换为金钱。相比之下，电信运营商运营微博的成功指标则不单单在于流量，更重要的是在增强新用户，扩展外网用户，增强滋生在互联网的增值应用。因而通过上述分析，用户采用微博的前景比较明朗，微博无疑是一个不错的选择方向。

参考文献：

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