网络直播APP使用行为影响因素模型及实证研究

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2020.05.003

图书情报工作 ›› 2020, Vol. 64 ›› Issue (5): 22-31.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2020.05.003

• 专题：新媒体信息消费创新服务的新趋势 • 上一篇下一篇

网络直播APP使用行为影响因素模型及实证研究

王晰巍^1,2, 刘伟利¹, 贾沣琦¹, 张闯¹

1. 吉林大学管理学院长春 130022;
2. 吉林大学大数据管理研究中心长春 130022

收稿日期:2019-08-07 修回日期:2019-10-21 出版日期:2020-03-05 发布日期:2020-03-05
作者简介:王晰巍(ORCID:0000-0002-5850-0126),大数据管理研究中心主任,教授,博士生导师,E-mail:wxw_mail@163.com;刘伟利(ORCID:0000-0002-9320-3573),本科生;贾沣琦(0000-0002-0850-8947),本科生;张闯(ORCID:0000-0002-2774-7484),本科生。
基金资助:
本文系国家自然科学面上项目"信息生态视角下新媒体信息消费行为机理及服务模式创新研究"（项目编号：71673108）研究成果之一。

An Empirical Study on Influencing Factors of Live-streaming APP Using Behavior

Wang Xiwei^1,2, Liu Weili¹, Jia Fengqi¹, Zhang Chuang¹

1. School of Management, Jilin University, Changchun 130022;
2. Big Data Management Research Center, Jilin University, Changchun 130022

Received:2019-08-07 Revised:2019-10-21 Online:2020-03-05 Published:2020-03-05

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 以网络直播为代表的新兴交互媒体正在深刻地改变人们的生活习惯和精神文化需求，对网络直播APP用户使用行为影响因素进行分析，可以让网络直播平台更好地了解网络直播用户的采纳特征，帮助平台运营商提供更好的服务。[方法/过程] 基于TAM和UTAUT模型，采用问卷调查和结构方程模型构建网络直播APP用户使用行为的影响因素概念模型，针对典型群体对影响因素模型进行实证分析。[结果/结论] 数据分析结果表明，网络直播APP用户使用意愿的影响最大的是感知交互性，其次是用户感知价值；感知风险性对网络直播用户使用意愿产生负向影响，社会因素对使用意愿不产生影响。

关键词: 网络直播, APP, 用户使用行为, 影响因素

Abstract: [Purpose/significance] The emerging interactive media represented by live-streaming is profoundly changing people's living habits and the spiritual and cultural needs. Analysis of the influencing factors of the behavior of live-streaming APP users can enable the live-streaming platform to better understand the adoption characteristics of live-streaming users. The adoption characteristics of live-streaming users help platform operators to provide better services.[Method/process] Based on the TAM and UTAUT models, a questionnaire and a structural equation model were used to construct a conceptual model of the influencing factors of the use behavior of online live APP users, and an empirical analysis was conducted on the influencing factors model of typical groups.[Result/conclusion] The results of data analysis show that the most influential effect of online live APP user is perceived interactivity, followed by user perceived value; perceived risk has a negative impact on the willingness of users of live-streaming users and social factors have no effect on their willingness to use.

Key words: live-streaming, APP, user behavior, influencing factors

中图分类号:

G252

王晰巍, 刘伟利, 贾沣琦, 张闯. 网络直播APP使用行为影响因素模型及实证研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(5): 22-31.

Wang Xiwei, Liu Weili, Jia Fengqi, Zhang Chuang. An Empirical Study on Influencing Factors of Live-streaming APP Using Behavior[J]. LIS, 2020, 64(5): 22-31.

参考文献

[1] 中国互联网络信息中心.中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].[2019-05-20].http://www.cac.gov.cn/2018-08/20/c_1123296882.htm.
[2] 2018年中国直播市场分析及预测:市场规模达到363.3亿元[EB/OL].[2019-05-20].http://www.chinairn.com/news/20180907/084503136.shtml.
[3] 平家宏.2018年网络直播行业发展方分析报告[EB/OL].[2019-05-21]. https://wenku.baidu.com/view/96d098f8690203d8ce2f0066f5335a8102d266f9.html.docx.
[4] KHAN M L. Social media engagement:what motivates user participation and consumption on YouTube?[EB/OL].[2019-07-20].https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.09.024.
[5] BRUCEA Z H,NEILLA J T,SJOBLOMB M,et al. Social motivations of live-streaming viewer engagement on Twitch[EB/OL].[2019-07-20].https://doi.org/10.1016/j.chb.2018.02.013.
[6] SCHEIBE K,FIETKIEWICZ K J,STOCK W G. Information behavior on social live streaming services[J]. Journal of information science theory and practice 2016,4(2):06-20.
[7] PAYNE K,KEITH M J,SCHUETALER R M. Examining the learning effects of live streaming video game instruction over Twitch[EB/OL].[2019-07-20].https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.08.029.
[8] 马志浩,葛进平.青年群体网络直播平台接入鸿沟的影响因素——基于技术采纳与持续使用的视角[J].新闻与传播评论,2018,71(2):112-128.
[9] 侯德林,蔡淑琴,夏火松,等.网络视频服务用户内容生成上传行为意愿实证研究[J].情报学报,2013,32(8):887-896.
[10] 乐晓蓉.大学生参与网络直播的实证分析及应对策略[J].思想理论教育,2018(2):76-80.
[11] 喻昕,许正良.网络直播平台中弹幕用户信息参与行为研究——基于沉浸理论的视角[J].情报科学,2017,35(10):147-151.
[12] 杨刚,刘颢琳,徐韵影,等.网络直播引导下用户信息行为特征研究[J].情报理论与实践,2018,41(6):100-105,99.
[13] WILSON T D. Human information behavior[J].Informing science,2000,3(2):49-55.
[14] DAVIS F D,BAGOZZI R P,WARSHAW P R. User acceptance of computer technology:a comparison of two theoretical models[J].Management science,1989(8):982-1003.
[15] 宋文杰,朱学芳.基于TAM模型的移动图书馆用户行为意愿研究[J].图书馆学研究,2015(11):71-77,60.
[16] MOOM J W,KIM Y G. Extending the TAM for a World-Wide-Web context[J].Information & management,2001,38(4):217-230.
[17] 谢新洲,安静,王尧.基于技术接受模型的微信用户信息发布行为研究[J].情报学报,2015,34(8):801-808.
[18] 周沛,马静,徐晓林.移动电子政务公众采纳影响因素的实证研究[J].图书情报工作,2012,56(5):134-138.
[19] 孙建军,李君君.基于TAM/TTF整合的电子商务用户接受模型[J].图书情报工作,2010,54(20):119-123.
[20] VENKATESH V,MORRIS M G,DAVIS G B. User acceptance of information technology:toward a unified view[J].Mis quartrtly,2003,27(3):425-478.
[21] IM I,HONG S,KANG M S. An international comparison of technology adoption testing the UTAUT model[J]. Information & management,2011,48(1):1-8.
[22] WILLIAMS M D, RANA N P,DWIVEDI Y K. The unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT):a literature review[J].Journal of enterprise information management,2015,28(3):443-488.
[23] BROWN S A,DENNIS A R,VENKATESH V. Predicting collaboration technology use:integrating technology adoption and collaboration research[J].Journal of management information systems,2010,27(2):9-54.
[24] WEERAKKODY V,RAMZI El-HADDADEH R,FADS Al-SOBHI F, et al. Examining the influence of intermediaries in facilitating e-government adoption:an empirical investigation[J]. International journal of international manggement,2013,33(5):716-725.
[25] 柯佳秀,章小童,邓小昭.新媒体环境下大学生听书行为意向影响因素研究[J].图书情报工作,2017,61(10):101-109.
[26] 孟健,刘阳.移动打车软件用户使用意愿影响因素研究[J].现代情报,2016,36(2):25-31.
[27] 武学斐.影响用户接受移动互联网的关键因素分析[D].北京:北京邮电大学,2008.
[28] BRUCE D H. Competitive advantage:creating and sustaining superior performance[M].New York:FreePress,1985:94-95.
[29] GU Z W,WEI J,XU F Y. An empirical study on factors influencing consumers' initial trust in wearable commerce[J]. Journal of computer information systems,2016,56(1):79-85.
[30] 谢佳琳,张晋朝.用户在线生成内容意愿影响因素研究[J].信息资源管理学报,2014,4(1):69-77.
[31] 王晰巍,李师萌,王楠阿雪,等.新媒体环境下用户信息交互意愿影响因素与实证——以汽车新媒体为例[J].图书情报工作,2017,61(15):15-24.
[32] 李武,胡泊,季丹.电子书阅读客户端的用户使用意愿研究——基于UTAUT和VAM理论视角[J].图书馆论坛,2018,38(4):103-110.
[33] 李宝库,高玉平,郭婷婷.基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究[J].现代管理科学,2017(5):15-17.
[34] 李彩云.基于UTAUT模型的手机视频APP用户使用意愿影响因素研究[J].互联网天地,2014(11):24-28.
[35] 薛雨潇,徐青青.网络直播乱象及原因分析[J].今传媒,2017,25(11):44-46.
[36] ZAINAB A M, KIRAN K,KARIM N H A, et al. UTAUT'S performance consistency:Empirical evidence from a library management system[J].Malaysian journal of library & information science,2018,23(1):17-32.
[37] AKRAM H,RUI Q,HABIBUR R. Investigating factors influencing the physicians' adoption of electronic health record (EHR) in healthcare system of Bangladesh:an empirical study[EB/OL].[2019-07-25].https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.09.016.
[38] 曹越,毕新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学,2014,32(9):137-141,146.
[39] 李敏.视频直播产品用户接受模型研究[D].北京:首都经济贸易大学,2017.
[40] COX D F. Risk taking and information handling in consumer behavior[M].Boston:Harvard University Press,1967.
[41] 赵英,张美,谢彩云.用户接受手机互联网的影响因素的实证研究[J].西南民族大学学报(人文社会科学版),2014,35(2):75-80.
[42] SALLEH N,HUSSEIN R,MOHAMED N,et al. An empirical study of the factors influencing information disclosure behavior in social networking sites[C]//2013 international conference on advanced computer science applications and technologies. Piscataway:IEEE,2013:181-185.
[43] 易涌征.移动支付消费者接受的影响因素研究[D].杭州:浙江大学,2012.
[44] UDO G,BAQCHI K,MAITY M. Exploring factors affecting digital piracy using the norm activation and UTAUT models:the role of national culture[J].Journal of business ethics.2016,135(3):517-541.
[45] SJBLOM M,TORHNEN M,HAMARI J, et al. Content structure is king:an empirical study on gratifications game genres and content type on Twitch[J].Computers in human behavior,2017,73:161-171.
[46] 赵呈领,王娴,马晨星.感知交互性对在线学习者持续学习意愿的影响:基于S-O-R视角[J].现代远距离教育,2018(3):12-20.
[47] WANG C C.Factors influencing the adoption of online group-buying in virtual community[J].Multimedia tools and applications,2017,76(9):11751-11768.
[48] 王倩倩.网络教学平台感知交互性对用户行为意向的影响研究[D].杭州:浙江财经大学,2018.
[49] OSHLYANSKY L,CAIRNS P,THIMBLEBY H. Validating the unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT) tool cross-culturally[EB/OL].[2019-05-20].https://www.researchgate.net/publication/221437093_Validating_the_Unified_Theory_of_Acceptance_and_Use_of_Technology_UTAUT_tool_cross-_culturally.
[50] 陈洁,朱小栋.基于UTAUT和ITM整合视角的微信支付用户使用行为影响因素研究[J].现代情报,2015,35(4):35-40.
[51] 王哲.社会化问答社区知乎的用户持续使用行为影响因素研究[J].情报科学,2017,35(1):78-83,143.
[52] DAVENPORT T H,PRUSAK L. Information ecology:mastering the information and knowledge environment[M].New York:Oxford University Press,1997.

网络直播APP使用行为影响因素模型及实证研究

An Empirical Study on Influencing Factors of Live-streaming APP Using Behavior

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	袁红, 王焘. 政府数据开放可持续发展关键影响因素识别与作用机理分析[J]. 图书情报工作, 2022, 66(9): 53-65.
[2]	魏太琛, 刘敏榕, 陈振标. 高校专利技术转移转化价值影响因素实证分析——基于11所一流高校专利转移转化数据[J]. 图书情报工作, 2022, 66(9): 103-116.
[3]	胡媛, 陈国东, 姚晓杰, 谢守美. 科研数据管理服务影响因素互作用框架元综合研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(8): 122-133.
[4]	黄崑, 郑明煊, 罗士超, 靳健. 探索式搜索中基于面部表情识别的用户情绪及影响因素研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(5): 93-104.
[5]	廖青云, 李玲, 路璐, 费鹏飞, 邹沐宏. 信息素养教育直播培训的学员专注度影响因素实证研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(3): 65-71.
[6]	翟运开, 张倩, 赵栋祥. 疫情防控常态化下患者双渠道就诊满意度影响因素研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(3): 118-129.
[7]	宋小康, 赵宇翔, 朱庆华. 在线健康信息替代搜寻影响因素研究：基于健康信念模型和社会支持理论[J]. 图书情报工作, 2022, 66(2): 45-56.
[8]	金燕, 刘琦, 毕崇武. 研究生学术搜索中的信息规避行为与成因研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(18): 84-94.
[9]	李月琳, 张泰瑞, 李嗣婕. 基于系统性综述的政府信息公开影响因素及实践赋能[J]. 图书情报工作, 2022, 66(18): 114-125.
[10]	叶莎莎, 杜婉鹏, 杜杏叶. 信息茧房视域下移动知识服务使用影响因素研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(16): 117-124.
[11]	戴艳清, 孙英姿. 公共文化服务短视频营销模型研究——以抖音APP为例[J]. 图书情报工作, 2022, 66(15): 46-54.
[12]	范春竹, 邓小昭, 韩毅. 社交媒体用户消极使用行为：多源数据融合视角[J]. 图书情报工作, 2022, 66(15): 76-85.
[13]	马家伟, 张艳丰, 唐思慧. 我国在线健康咨询类APP隐私政策合规性用户感知测度实证研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(15): 86-96.
[14]	陈苗苗, 安璐. 突发传染病情境下社会化问答平台用户角色形成及转变——以知乎平台为例[J]. 图书情报工作, 2022, 66(12): 68-81.
[15]	贾明霞, 徐跃权, 赵宇翔. 大学生数字囤积行为的探索性研究——基于个人信息管理视角[J]. 图书情报工作, 2022, 66(10): 74-88.