高校圖書館微信公眾號(hào)用戶持續(xù)使用意愿研究

趙乃瑄，劉佳靜，金潔琴

1 研究綜述

1.1 國外研究綜述

1980年，Oliver提出消費(fèi)者滿意模型，認(rèn)為滿足感能夠影響用戶的態(tài)度改變和購買意愿[1]。Bhattacherjee將該理論運(yùn)用到信息系統(tǒng)研究，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上銀行用戶的滿意度及感知有用性決定其持續(xù)使用意愿，但用戶滿意度又受期望確認(rèn)與感知有用性的影響[2]。大量學(xué)者基于期望確認(rèn)模型對(duì)不同領(lǐng)域用戶的持續(xù)使用意愿展開研究。Barnes等以ECM-IT模型為基礎(chǔ)對(duì)Twitter用戶進(jìn)行Web調(diào)查，發(fā)現(xiàn)感知有用性、滿意度及習(xí)慣能強(qiáng)烈影響用戶使用意愿[3]；Kim將主觀規(guī)范納入期望確認(rèn)模型調(diào)查社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(SNS)用戶，驗(yàn)證了決定SNS用戶持續(xù)使用意愿的影響因素[4]。

DeLone和McLean提出信息系統(tǒng)成功模型(又稱D＆M模型)，用于信息管理與信息系統(tǒng)研究[5]。由于電子商務(wù)爆炸性增長，兩位學(xué)者優(yōu)化D＆M模型，使原有的信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、用戶滿意保持不變，新增服務(wù)質(zhì)量、使用意愿、凈效益三個(gè)變量[6]。有學(xué)者嘗試將D＆M模型運(yùn)用到其他領(lǐng)域的用戶滿意度研究?；贒＆M模型，Wang等通過調(diào)查臺(tái)灣G2C電子政務(wù)系統(tǒng)用戶，發(fā)現(xiàn)感知凈收益對(duì)電子政務(wù)系統(tǒng)的成功影響最大[7]；Tam等驗(yàn)證了系統(tǒng)質(zhì)量、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量對(duì)移動(dòng)銀行(M-Banking)用戶滿意度的正向影響關(guān)系[8]。

1.2 國內(nèi)研究綜述

通過對(duì)圖書館微信公眾號(hào)用戶的滿意度及持續(xù)使用意愿進(jìn)行調(diào)研，崔競(jìng)烽等發(fā)現(xiàn)心理愉悅度、感官接受度、內(nèi)容吸引度及使用受益度是影響用戶體驗(yàn)的重要因素[9]；李嵐冰等研究發(fā)現(xiàn)，儀式化與工具化使用正向影響大學(xué)生的社交需要與尊重需要，這兩個(gè)需要又正向影響他們的使用意向[10]；林淑貞引入微信公眾平臺(tái)的服務(wù)特性、用戶特征、聲譽(yù)形象等變量，探究這些影響因素與用戶使用意愿的結(jié)構(gòu)關(guān)系[11]。

學(xué)者將ECM或DM模型用于對(duì)微信公眾號(hào)的用戶持續(xù)使用意愿研究。在ECM模型基礎(chǔ)之上擴(kuò)展研究，閔慶飛等引入通過驗(yàn)證的中介變量情感性承諾概念，構(gòu)建微信公眾號(hào)用戶持續(xù)采納意向模型[12]；李嘉等發(fā)現(xiàn)滿意度可以從功用滿足、社交滿足和享樂滿足三個(gè)方面來解釋[13]；孟猛、尹明章等發(fā)現(xiàn)感知有用性及滿意度能夠影響微信公眾號(hào)用戶的使用意愿[14-15]；Bhattacherjee等基于對(duì)ECM-IT模型理論延伸構(gòu)建了ECM-ISC模型[16]；黃元豪等新增平臺(tái)質(zhì)量及信息安全兩個(gè)變量至旅游類微信公眾號(hào)用戶持續(xù)使用模型中并得到驗(yàn)證[17]；楊甜通過引入新媒體特點(diǎn)、平臺(tái)質(zhì)量和主觀行為規(guī)范等因子，發(fā)現(xiàn)媒體及周圍人際關(guān)系對(duì)用戶的持續(xù)關(guān)注意向有正向影響[18]。涂霞、趙英等將DM模型與心流體驗(yàn)、TRA和TAM等其他模型進(jìn)行整合，發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知易用性、有用性及心流體驗(yàn)等產(chǎn)生正向影響，并且對(duì)用戶(尤其是大學(xué)生用戶)的使用意愿產(chǎn)生顯著正向影響[19-20]；孫紹偉等在DM模型基礎(chǔ)上調(diào)研圖書館微信公眾號(hào)用戶，發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量對(duì)用戶滿意度的影響最大[21]。

綜上所述，DM及ECM-IT模型均是研究用戶滿意度及持續(xù)使用意向的理論模型，國外學(xué)者將上述模型多用于信息系統(tǒng)及電子商務(wù)等領(lǐng)域研究；國內(nèi)學(xué)者的研究集中在圖書館微信公眾號(hào)領(lǐng)域，部分學(xué)者將DM與ECM-IT模型引入對(duì)微信領(lǐng)域用戶使用意愿的研究中，但考慮到研究的切入點(diǎn)不同、調(diào)查的樣本存在差異、提出的變量有待驗(yàn)證、研究結(jié)果未顯示出一致性等問題，本文整合DM與ECM-IT模型，通過對(duì)高校師生用戶的調(diào)查，構(gòu)建針對(duì)高校圖書館微信公眾號(hào)的用戶持續(xù)使用意愿模型，以期推動(dòng)圖書館微信公眾號(hào)發(fā)展。

2 研究假設(shè)

本文引入期望確認(rèn)模型(ECM-IT)中的所有變量及信息系統(tǒng)成功模型(DM)中的信息質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量。DM模型中的凈效益是指信息系統(tǒng)的成功給個(gè)人、組織和社會(huì)帶來的影響，與本研究內(nèi)容無關(guān)，故未引入該變量，DM模型中的服務(wù)質(zhì)量被納入感知價(jià)值的范疇。

(1)信息質(zhì)量(Information Quality)，是信息系統(tǒng)重要影響因素，考慮到微信平臺(tái)特點(diǎn)，信息質(zhì)量可以從內(nèi)容質(zhì)量及更新頻率兩個(gè)維度來考量。高校圖書館(以下簡稱“高校館”)微信公眾號(hào)的推文質(zhì)量提高，用戶的滿意度及持續(xù)使用意愿也隨之提高，故提出假設(shè)：

H1：信息質(zhì)量對(duì)用戶滿意度產(chǎn)生正向影響

H2：信息質(zhì)量對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正向影響

(2)系統(tǒng)質(zhì)量(System Quality)，是指平臺(tái)自身系統(tǒng)性能的質(zhì)量，就微信公眾號(hào)來說，系統(tǒng)質(zhì)量可從易用性、可靠性、可訪問性[22]三方面評(píng)價(jià)。如果平臺(tái)安全可靠、隨時(shí)都可以訪問、界面清晰明了、用戶易懂易用，那么用戶的滿意度自然會(huì)上升，因此可以假設(shè)：

H3：系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)用戶滿意度產(chǎn)生正向影響

H4：系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正向影響

(3)感知價(jià)值(Perceived Value)，是指用戶在消費(fèi)某產(chǎn)品后權(quán)衡付出與收獲所做出的評(píng)價(jià)，重點(diǎn)反映的是用戶對(duì)某商品或服務(wù)質(zhì)量的認(rèn)知程度。感知價(jià)值可以發(fā)生在多個(gè)階段(使用前，使用中，使用后)，而滿意度一般只發(fā)生在使用后，強(qiáng)調(diào)情感體驗(yàn)。本文重點(diǎn)從互動(dòng)價(jià)值和感知有用性這兩方面來考量用戶的感知價(jià)值。情感往往受認(rèn)知程度的影響，據(jù)此提出假設(shè)：

H5：感知價(jià)值對(duì)用戶滿意度產(chǎn)生正向影響

H6：感知價(jià)值對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正向影響

(4)情感因素(正向)。從心理學(xué)角度來說，情感(Emotion)被定義為一種準(zhǔn)備行動(dòng)的心理狀態(tài)，通過影響信念與態(tài)度去引導(dǎo)人們的決策與行動(dòng)。除考慮到用戶在使用過程中的情緒，本文還考慮到用戶的期望對(duì)其滿意度及持續(xù)使用意愿的影響。學(xué)者基于微博、移動(dòng)圖書館調(diào)查過情感體驗(yàn)與滿意度之間的關(guān)系，認(rèn)為正向情感可以使用戶的滿意度得到較大提升[23-24]。因此，將情感因素引入微信公眾號(hào)用戶滿意度的調(diào)查中具有合理性，故提出假設(shè)：

H7：正向情感因素對(duì)用戶滿意度產(chǎn)生正向影響

H8：正向情感因素對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正向影響

(5)用戶滿意度與持續(xù)使用意愿。用戶滿意度是指人的一種心理體驗(yàn)，可以被定義為：商品或服務(wù)本身價(jià)值與用戶在消費(fèi)或購買時(shí)所產(chǎn)生期望的心理反差，反差越低則滿意度越高。對(duì)微信公眾號(hào)滿意度越高，繼續(xù)關(guān)注的可能性越大，因此提出假設(shè)：

H9：用戶滿意度對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生正向影響

基于上述五個(gè)方面的假設(shè)，本文的研究理論模型如圖1所示。

圖1 高校館微信公眾號(hào)用戶持續(xù)使用意愿研究模型

3 量表構(gòu)建

結(jié)合本研究假設(shè)設(shè)計(jì)問卷，問卷分3部分：(1)引導(dǎo)語，解釋調(diào)查目的；(2)用戶信息，包括性別、年齡、學(xué)校、身份(本科生、碩博士研究生、教師)、是否關(guān)注學(xué)校圖書館微信公眾號(hào)及使用的時(shí)間；(3)變量測(cè)量表，包括對(duì)信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、感知價(jià)值、情感因素、用戶滿意度及用戶持續(xù)使用意愿等變量的測(cè)量，答案采用Likert五級(jí)量表(非常同意、同意、不一定、不同意、非常不同意)。具體變量與相應(yīng)問題的設(shè)計(jì)如表1所示。

表1 本文研究量表

4 影響模型實(shí)證

4.1 數(shù)據(jù)來源

根據(jù)教育部2017年6月14日公布的《全國普通高等學(xué)校名單》，南京有25所公辦本科高校，從清博大數(shù)據(jù)平臺(tái)收集2018年4月1-30日這25所高校圖書館微信公眾號(hào)的WCI(微信傳播指數(shù))數(shù)據(jù)，以WCI指數(shù)270作為臨界值(WCI指數(shù)過低的微信公眾號(hào)傳播力較低，不具代表性與研究價(jià)值)，選取前6位公眾號(hào)所屬高校的師生作為問卷調(diào)查對(duì)象，分別是：南京林業(yè)大學(xué)、南京航空航天大學(xué)、東南大學(xué)、南京師范大學(xué)、南京大學(xué)和南京工業(yè)大學(xué)。在填寫問卷前通過詢問確保調(diào)查對(duì)象為該館微信公眾號(hào)的用戶。問卷分為線上和線下兩種形式，發(fā)放時(shí)間為2018年5月，回收在線問卷545份、紙質(zhì)問卷78份，有效問卷588份。588份問卷描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表2 6所高校公眾號(hào)用戶基本信息統(tǒng)計(jì)表

4.2 數(shù)據(jù)分析

(1)信度(Reliability)分析。運(yùn)用SPSSStatistics 21.0工具，通過Alpha信度系數(shù)法來測(cè)驗(yàn)本文量表的信度，結(jié)果如表3所示。一般來說，Cronbach’s Alpha系數(shù)在0.65以上是屬于比較可信的范圍。根據(jù)表3，本文量表中所有潛在變量的Cronbach’s Alpha系數(shù)均在0.7以上，表明量表具有較好的信度。

表3 信度和聚合效度分析

(2)效度(Validity)分析。效度是指測(cè)量到的結(jié)果反映所想要考察內(nèi)容的程度。測(cè)量結(jié)果與要考察的內(nèi)容越吻合，效度越高；反之，效度越低。效度分為聚合效度與判別效度兩類。聚合效度可通過平均提煉方差(AVE值)與組合信度(CR值)來檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。一般來說，AVE值高于0.5，且CR值高于0.7，則表明聚合效度較好。本研究量表中的所有潛在變量均達(dá)到這一標(biāo)準(zhǔn)，因此說明該量表具有較好的聚合效度。判別效度的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)為：某一變量平均提煉方差的算術(shù)平方根應(yīng)大于該變量與其它變量間的相關(guān)系數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。表4量表中的所有變量均滿足上述標(biāo)準(zhǔn)，說明該量表有較好的判別效度。

表4 判別效度檢驗(yàn)

4.3 模型檢驗(yàn)

(1)觀測(cè)變量檢驗(yàn)。運(yùn)用SPSS Statistics 21.0工具計(jì)算觀測(cè)變量的因子載荷與t值，一般來說，因子載荷高于0.5則表明該觀測(cè)變量能夠很好地解釋上層(潛在)變量，若t值大于3.29，即p值小于0.001，表示該系數(shù)在0.001水平上顯著。結(jié)果如表5所示，所有觀測(cè)變量均滿足上述標(biāo)準(zhǔn)，且結(jié)合擬合指數(shù)來看，本研究所設(shè)計(jì)的測(cè)量指標(biāo)確實(shí)屬于相應(yīng)變量，并且所用的樣本數(shù)據(jù)與測(cè)量模型之間的擬合程度較好。

(2)模型和假設(shè)檢驗(yàn)。本研究對(duì)模型和假設(shè)的檢驗(yàn)運(yùn)用的是Amos 24.0軟件的結(jié)構(gòu)方程模型分析方法。首先通過Amos Graphics繪制模型路徑，再計(jì)算各潛變量之間的路徑系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差及t值，其中t值用于判斷其因果關(guān)系的顯著性，結(jié)果如表6所示。一般來說，t值大于1.96就表示因果關(guān)系顯著，而表6中所有假設(shè)的t值均遠(yuǎn)大于1.96，因此表明相關(guān)潛變量之間的因果關(guān)系十分顯著。從模型檢驗(yàn)結(jié)果來看，信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、感知價(jià)值、用戶的正向情感與用戶滿意度及用戶持續(xù)使用意愿之間的路徑系數(shù)均大于0.3，說明相關(guān)變量之間的關(guān)系顯著，即H1至H8假設(shè)成立；用戶滿意度與用戶持續(xù)使用意愿之間的路徑系數(shù)高達(dá)0.78，說明這兩個(gè)變量之間的關(guān)系極其顯著，用戶滿意度能夠?qū)τ脩舫掷m(xù)使用意愿產(chǎn)生非常顯著的正向影響，即H9假設(shè)成立。

表5 觀測(cè)變量因子載荷

表6 模型檢驗(yàn)結(jié)果

5 建議

實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量、感知價(jià)值和用戶的正向情感均能夠?qū)τ脩魸M意度及持續(xù)使用意愿產(chǎn)生顯著正向影響，用戶滿意度對(duì)用戶持續(xù)使用意愿產(chǎn)生的影響最大。為提高高校館微信公眾號(hào)用戶持續(xù)使用意愿，筆者根據(jù)研究結(jié)果提出以下四點(diǎn)建議。

(1)嵌入多元系統(tǒng)平臺(tái)。微信公眾號(hào)的平臺(tái)界面可設(shè)置3個(gè)一級(jí)菜單，每個(gè)一級(jí)菜單中又可設(shè)置5個(gè)二級(jí)菜單。通過嵌入圖書館系統(tǒng)平臺(tái)，高校圖書館微信公眾號(hào)除了提供查找書籍、借閱/續(xù)借、講座信息、開館時(shí)間等服務(wù)，還可考慮提供圖書館全景導(dǎo)覽、失物招領(lǐng)、座位預(yù)約、證件掛失等服務(wù)。運(yùn)營者可通過設(shè)置特色欄目、舉辦主題活動(dòng)等方式來促進(jìn)服務(wù)內(nèi)容的多元化。東南大學(xué)的“我的朗讀”、南京大學(xué)的“書香南大”等欄目既具有圖書館特色，又為感興趣的用戶提供了施展才華的平臺(tái)；南京林業(yè)大學(xué)開設(shè)的“公開課”“微期刊”“云悅讀”，湖南圖書館提供的“博看報(bào)刊圖書”“云圖聽書”等服務(wù)，均是通過接入教學(xué)系統(tǒng)平臺(tái)或云服務(wù)等外部系統(tǒng)給予用戶便利，使用戶輕輕一點(diǎn)便可觀看視頻公開課、閱讀最新期刊與暢銷書籍。

(2)優(yōu)化推送內(nèi)容形式。原創(chuàng)推文更能博得用戶關(guān)注，更具推送價(jià)值。在內(nèi)容選擇上，要從滿足用戶需求和把握當(dāng)下熱點(diǎn)兩個(gè)角度出發(fā)，創(chuàng)作實(shí)用類、熱點(diǎn)類、排行類、意見征集類等多主題推文。從形式來說，單一的圖文結(jié)合難免讓人覺得千篇一律，創(chuàng)作時(shí)不妨考慮加入音頻、視頻等形式來提高用戶體驗(yàn)。合理的推送頻率可提高用戶滿意度，雖然服務(wù)號(hào)與訂閱號(hào)存在功能差異(服務(wù)號(hào)每月可群發(fā)4條消息，訂閱號(hào)每天可群發(fā)1條消息)，但可通過報(bào)道同系列活動(dòng)來維持微信公眾號(hào)的持續(xù)更新。南京師范大學(xué)圖書館微信公眾號(hào)的“敬文講壇”欄目通過定期的線下活動(dòng)與線上報(bào)道相結(jié)合，既達(dá)到活動(dòng)宣傳效果，又使未到場(chǎng)參與的師生能通過微信公眾號(hào)了解活動(dòng)詳情。

(3)創(chuàng)新運(yùn)營管理模式。除了為用戶傳達(dá)資訊，微信公眾平臺(tái)還有一個(gè)功能是提供服務(wù)交互。與用戶的交互可從自動(dòng)回復(fù)與人工回復(fù)兩方面進(jìn)行，自動(dòng)回復(fù)可分為被關(guān)注回復(fù)、關(guān)鍵詞回復(fù)、收到消息回復(fù)。如有自動(dòng)回復(fù)無法解決的問題，用戶可在線咨詢客服。對(duì)客服的選擇，除圖書館館員外還可考慮招聘學(xué)生兼職。圖書館可邀請(qǐng)專業(yè)人員對(duì)運(yùn)營者進(jìn)行培訓(xùn)，或鼓勵(lì)運(yùn)營人員通過自學(xué)來提高運(yùn)營能力。

(4)加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保障。一般高校館微信公眾號(hào)都接入了該校圖書館系統(tǒng)平臺(tái)，平臺(tái)為驗(yàn)證身份常需要用戶輸入工作證號(hào)、學(xué)生證號(hào)及密碼，因涉及個(gè)人隱私，應(yīng)盡可能保障用戶使用的安全。一方面，應(yīng)及時(shí)更新微信平臺(tái)的隱私設(shè)置功能；另一方面，應(yīng)在涉及隱私風(fēng)險(xiǎn)的操作界面作出解釋與提醒。另外，運(yùn)營者務(wù)必保證提供鏈接的安全性，切勿發(fā)布虛假或存在安全隱患的廣告。

6 結(jié)語

基于信息系統(tǒng)成功模型與期望確認(rèn)模型，本文對(duì)6所南京高校圖書館微信公眾號(hào)的用戶持續(xù)使用意愿進(jìn)行實(shí)證分析。從理論研究角度看，一方面，本文在新模型中引入情感因素這一潛在變量，通過檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)正向情感因素能夠顯著正向影響用戶持續(xù)使用意愿，這一結(jié)論是對(duì)DM與ECM-IT模型的擴(kuò)展；另一方面，拓寬了DM與ECM-IT模型的適用范圍，論證了這兩種模型在圖書館微信公眾號(hào)領(lǐng)域中的適用性。從實(shí)踐層面看，本文為高校圖書館微信公眾號(hào)提高用戶滿意度、增強(qiáng)用戶粘性、提升用戶持續(xù)使用意愿提供了參考價(jià)值，對(duì)微信公眾號(hào)可持續(xù)發(fā)展起到了促進(jìn)作用。但本研究也有局限性：首先，本文回收的有效問卷僅588份，雖然具有一定的代表性，但與微信公眾號(hào)龐大的用戶數(shù)量相比，樣本數(shù)量偏少；其次，本文雖然調(diào)查了受訪者的性別、年齡、學(xué)歷，但并未考慮用戶差異性對(duì)研究結(jié)果的影響作用；最后，本文只考慮了正向情感因素對(duì)用戶持續(xù)使用意愿的影響，沒有將負(fù)向情感因素納入研究范圍。今后的研究可彌補(bǔ)上述不足，擴(kuò)展模型，以期得到更完整的結(jié)論。