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　　本文以技术接受模型（TAM）为基础，根据社交类手机APP的功能，将网络外部性、软件设计特征、感知娱乐性和感知风险性加入到用户使用行为模型中，对TAM模型进行修正。自行设计调查问卷，对25～39岁年轻人群进行社交类手机APP使用行为情况调查，利用SPSS190、AMOS210对修正的TAM模型进行验证。实证结果显示：网络外部性、软件设计特征、感知易用性、感知有用性对用户使用行为有显著正向影响，感知娱乐性、感知风险性对用户使用行为影响不显著。

　　移动互联网与互联网共同推进中国的信息化进程，改变人们的生活结构。以手机终端为代表的移动互联网，使得信息通过全时空的“移动”渗透到人们的日常生活。尼尔森网联发布的《移动社交用户需求与行为调研报告》显示，超过90%的移动社交用户几乎每天都会使用移动社交APP，且人均每天在社交媒体上所花费的平均时间为15小时，70%以上的用户会在空闲时间使用社交应用。据《互联网周刊》正式对外发布《2014年中国APP排行榜TOP500》榜单中，在移动社交类应用中，微信占据首位，QQ、微博、陌陌紧随其后。截止到

2015年05月10日
在全球，如今的活跃社交媒体用户达到206亿，其中每月82%是通过移动设备访问的。今年，每个月使用手机访问社交网络的社交网络用户占中国社交网络用户的832%，占手机用户的325%，同时也是全球最大的手机社交网络用户群体[2]。本文沿用中国互联网络信息中心对“社交类APP”的定义，即具有社交功能的移动互联网应用，包括社交网站、微博、即时通信工具、博客、论坛等等，本次研究重点研究当前使用较为频繁的手机社交网站、微信、微博、即时通信APP。社交网站、即时通信偏于沟通、交流、互动，微博则更偏向信息传播，三类应用互为补充。

　　社交类手机APP想要占据上风，保持住用户粘度，对影响社交类手机APP用户使用行为重要因素的研究便显得尤为重要。本文拟从用户行为倾向角度对社交类手机APP用户进行分析，旨在通过25～39岁青年人的行为倾向反映用户对社交类手机APP的使用情况，从而根据用户行为倾向对社交类手机APP提出有针对性的意见及发展方向的预估。

　　1 相关理论及文献综述

　　11 技术接受模型（The Technology Acceptance Model，TAM）
Davis（1989）提出了技术接受模型（The Technology Acceptance
Model，TAM）专门来描述和解释人对信息技术的接受程度，能够解释技术使用者的行为。根据技术接受模型，行为态度（Attitude Toward

Using）由感知有用性（Perceived Usefulness）和感知易用性（Perceived Ease of
Use）共同决定，同时感知易用性对感知有用性有直接的影响，通过感知有用性来产生作用，而二者都由外部变量所决定，这两者是其关键因素，而其他的外在变量则影响感知有用性和感知有用性。

　　技术接受模型框架：

　　Lee等（2003）分析了以往（1986-2003）对TAM模型的研究，并且检验了TAM模型的有效性，同时指明了未来的研究方向。Sun

&
Zhang[6]（2006）认为已有的技术接受模型中存在两方面的局限性：模型的解释力低且不稳定、变量之间的关系不一致性，并提出调节变量，建议从组织特征、系统特征和个体差异三方面考虑影响变量之间的调节变量。李五朵（2009）、董正浩、赵玲、冯鑫（2013）、Kuan-Yu

Lin、Hsi-Peng Lu（2015）等都将TAM模型进行修正，从而使之更符合研究的内容。

  　　12 网络外部性理论

　　1985年，Katz和Shapiro正式提出网络外部性这一概念。他们指出，消费者从产品或服务中获得的效用除了产品或服务本身带来的效用之外，还来自用户的增加而带来的潜在效用，这种特性就叫作网络外部性。吴茹双（2013）以技术接受模型（TAM）为基础，引入感知娱乐性和网络外部性两个变量，并以用户特征作为外部变量构建研究模型。陈楠[（2013）研究发现社交网络用户自我表露行为的广度并不会受到隐私风险感知的影响；隐私风险感知、安全保护感知和信息维护感知会显著负向影响自我表露的隐私风险感知。

　　13 感知娱乐性

　　感知娱乐性指个人在参加活动时感觉到的好玩有趣的程度。张云卿（2009）、何栋（2010）以TAM模型为基础模型和理论依据，在原有模型基础上添加了感知娱乐性、内容体验、感知风险等影响消费者行为的因素作为前置变量，加入到TAM模型中研究手机电视业务接受行为。李鹤[（2010）将UTAUT模型应用于移动互联网业务，实证分析结果显示，绩效期望、努力期望、感知娱乐、促成因素、感知风险、网络质量和感知成本对移动互联网使用意愿有着显著的影响。刘宪立[（2012）、王杰（2015）基于技术接受模型（TAM）都发现感知娱乐性对行为意向产生了影响。

　　14 感知风险理论

　　1960年，哈佛大学学者Raymond ABauer[17]首次将“感知风险（Perceived
Risk）”的概念从心理学引入消费者行为学研究，认为消费者所有行为都会产生其自身无法准确预见的后果，而且其中部分后果很可能是令人不愉快的。Stone和Gronhaug[18]（1993）提出了6个风险维度，验证了身体风险、财务风险、功能风险、心理风险、社会风险和时间风险6个维度的存在，其对总风险的解释力达到888%。王崇、李一军、叶强（2007）、姜凌、陈雅静（2012）、刘勇、叶婷燕（2014）研究都发现感知风险对用户、消费者使用的重要影响。

　　2 手机用户APP使用意向研究模型的设计

　　21 模型设计与研究假设

　　当用户需求得到满足时就会产生使用意向，从而促使用户实践某一行为。通过前文对社交类手机APP的情况论述，

本研究以技术接受模型（TAM）为基础，借鉴社交类手机APP的特点，将网络外部性、软件设计特征、感知娱乐性、感知风险性等加入到TAM模型中，对TAM进行修正，通过个体差异来构建社交类手机APP用户使用行为模型。

　　H1：网络外部性对社交类手机APP感知易用性产生正向影响。
　　H2：软件设计特征对社交类手机APP感知易用性产生正向影响。
　　H3：感知易用性对社交类手机APP感知有用性产生正向影响。
　　H4：感知易用性对社交类手机APP的使用意向产生正向影响。
　　H5：感知有用性对社交类手机APP的使用意向产生正向影响。
　　H6：感知风险性对社交类手机APP使用意向产生正向影响。
　　H7：感知娱乐性会正向影响用户社交类手机APP的使用意向。
　　H8：使用意向对社交类手机APP使用行为产生正向影响。

　　22 研究设计与结果分析

　　221 问卷设计

　　以前人的研究成果为基础，针对研究目的及社交类手机APP功能，将研究问卷设计为三大部分：第一部分为个人基本信息，包括年龄、性别、学历等。第二部分为用户对社交类手机APP使用的基本情况。第三部分为对社交类手机APP使用情况的具体了解，并采用李克特5度量表设计了25个题目来测量本文假设模型涉及的8个潜在变量主体，所有测量变量指标都来自于参考文献，每一个潜在变量都有3～4个测量变量组成，李克特5度量表测量选择项为“1非常不认同”――“5非常认同”。问卷发放主要通过问卷星、微博、微信和QQ渠道，滚雪球式扩散，共发放250份，有效问卷202份，有效率为808%。

　　222 信度和效度分析

　　信度主要使用Cronbachs
α系数来评估，利用SPSS190对模型中各个变量进行分析，信度系数越高表示各变量之间相关性越高，并且大于07时，符合信度系数要求。本次调研中，总问卷的信度Cronbachs

α为0942，社交类手机APP使用情况部分信度Cronbachs α为0974，各个变量的Cronbachs
α都大于08，表明信度较高。

　　对于效度，通过因子分析进行检验，采用KMO值和Bartlett球形度检验结构效度。KMO值越接近于0表明原始变量相关性越弱，越接近于1，表明原始变量相关性越强，越适合做因子分析。本次调研数据的KMO都在06以上，Sig值为0000，小于显著性水平005，这说明收集的数据有较高的相关性，适合做因子分析。

　　223 样本人口统计分析

　　利用SPSS190
统计分析软件对这202个样本进行描述性频数分析可知，男性为91，占总体4455%，女性为111，占总体5545%；从年龄分布上来看，使用社交类手机APP的用户大多都在18～39岁，

恰巧符合社交类手机APP时尚的特性；从最高学历来看，本科占391%，硕士及以上占5495%，充分说明使用社交类手机APP的用户集中在年轻且高学历的人群中；从职业的角度来说，大多数使用社交类手机APP的人群为学生，占7228%；从月收入来看，由于是学生占大多数的原因，因此普遍月收入不是很高；从月通讯支出来看，话费在100元左右的较为普遍。可见社交类手机APP的使用大多呈现年轻化的趋势。具体的样本人口统计信息如表4所示。

　　224 社交类手机APP基本使用情况分析

　　在调研的人群中，有9801%的人对微信的使用频繁，9001%的人对QQ保持着使用度，对微博的使用相对较少，说明微信的新兴、独有的定位功能及相对优势，使其占据了年轻人的心，而老牌的QQ，则以独特的空间功能及相对的老友聚集，使得其人气不下，微博则侧重其与名人之间的交流与互动，因此相对来说，使用度较低。由于QQ的起步时间较早，因此4505%的人对其使用时间较久，微信从2011年开始起步，3168%的人有3～5年的使用经验。同时由于多年的使用经验，因此被调研人的社交类手机APP中的好友数量，有4109%的人达到了200人以上，50～150人的也相对较多。

  　　225 社交类手机APP用户使用情况分析

　　本文以技术接受模型（TAM）理论为研究基础，提出了社交类手机APP用户使用行为模型，利用结构方程处理分析假设模型， 测量各个路径的显著性以及路径系数，以此探究各组相关变量之间的关系，构建的路径关系如图3所示。

　　用AOMS210对构建的结构方程模型进行分析，结合整理的SPSS数据，得出AOMS的输入结果为表5，临界比值CR除假设6、7，其他项绝对值都大于196，说明除假设6、7被拒绝，其他假设都得到支持。

　　对修正后的模型进行拟合度检验，通过AMOS输出拟合度检验的结果并整理为表6，拟合优度指数GFI为0848，非规范拟合指标TLI为0889，比较拟合指数CFI大于08，近似误差的均方根RMSEA的值为008，卡方值和自由度之比（CMIN/DF）小于3，均达到模型可接受标准。整体而言，从主要适配度统计量来看，修正后数学效能的理论因果模型图与实际数据可以适配。

　　通过实证分析结果，假设1、假设2、假设3、假设4、假设5、假设8得到支持，假设6、假设7被拒绝。从而得到以下结论：

　　（1）假设关系H1、H2通过结构方程模型的验证，即社交类手机APP的网络外部性与感知易用性、软件设计特征与感知易用性均正相关。其中，网络外部性与感知易用性之间的路径系数为0658，充分说明通过社交类手机APP，用户不但得到了服务的效用，同时也得到了潜在效用，如获得了更多的实事信息，看到了更多的好友动态，与好友得到了更多的互动。软件的设计界面使得用户对其使用更加便利，更加适用其键位，对界面的操作更加熟练，节省了不必要的时间。

　　（2）H3、H4、H5通过结构方程验证，即感知易用性正向显著影响社交类手机APP感知有用性，感知易用性正向显著影响使用意向，感知有用性正向影响使用意向。其中感知易用性对感知有用性的路径系数为0822，充分验证了Davis模型中的核心变量的地位。用户一旦觉得该款社交类手机APP易用，便会认为其对自己能带来好处，便会产生一定的粘性，一段时间内持续登录，从而影响其使用的意向。随着社交好友的增加，将有更多的用户认为该款社交类手机APP流行，有使用价值，随之对手机社交APP的好感也会随之增长。

　　（3）H6、H7没有通过结构方程的验证，即感知风险性对社交类手机APP使用意向影响不显著，感知娱乐性对使用意向影响不显著。充分表明，感知风险对社交类手机APP的使用不造成威胁。用户使用社交类手机APP，不会感觉个人信息方面的泄露问题，对其有一定的信任感，同时微信、QQ、易信等社交APP都有支付的功能，用户对其使用也有很大的信任。感知娱乐性不是用户选择社交类手机APP的目的，用户通过社交类手机APP主要是联络友情、交流心得、看动态，是对信息的渴望，如要获得娱乐一般会选择视频类手机APP。

　　（4）H8通过结构方程的验证，即社交类手机APP使用意向正向显著影响实际使用。其路径系数高达0878，充分说明使用意向会直接诱使用户实际使用。用户一旦对某款社交类手机APP产生好感，便会产生使用的行动，例如QQ、微信等。用户会每天登陆，查看好友状态等情况，关注对方的生活等，从而使自己逐渐对该社交类APP产生使用的粘性，最终形成习惯，每天离不开社交软件。

　　3 社交类手机APP发展前景

　　借势开放平台的APP正在深刻地改变我们所处的世界，APP将迎来新的舞台。通过移动互联网相连接，手机APP占据了大多数人的心。社交类APP始终是核心，是当今年轻人勇于跟随的时尚，如何把握住用户的使用意向，进而保持其粘性，同时提高其忠诚度，是各大社交类手机APP

始终要更新、前进的动力。

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