高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度影響因子研究——以華中師范大學(xué)為例

馮莎莎

(華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院, 武漢 430079)

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高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度影響因子研究
——以華中師范大學(xué)為例

馮莎莎

(華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院, 武漢 430079)

研究高校微信公眾號(hào)訂閱用戶(hù)數(shù)據(jù)，分析用戶(hù)滿(mǎn)意度影響因子，為改善用戶(hù)體驗(yàn)，提高活躍度提供參考。構(gòu)建一個(gè)綜合模型，以高校學(xué)生為主要調(diào)查對(duì)象，采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)其影響因素進(jìn)行量化分析。調(diào)查研究表明，高校微信公眾號(hào)滿(mǎn)意度影響因子有:感知有用性、感知易用性、感知娛樂(lè)性、信息感知質(zhì)量性和高校微信公眾號(hào)使用意愿。同時(shí)，高校微信公眾號(hào)的使用意愿主要受到感知有用性、感知娛樂(lè)性與信息感知質(zhì)量性三個(gè)因素的影響，而信息感知質(zhì)量性發(fā)揮中介作用，聯(lián)系和調(diào)節(jié)各種因素之間的關(guān)系。

高校微信公眾號(hào)；TAM模型；結(jié)構(gòu)方程模型；用戶(hù)滿(mǎn)意度；用戶(hù)服務(wù)；用戶(hù)體驗(yàn)

1 引言

由于現(xiàn)代信息技術(shù)的迅速發(fā)展，擁有大量移動(dòng)用戶(hù)的微信成為日常信息交流的重要載體。而其中的微信公眾號(hào)，更是為大量的用戶(hù)提供服務(wù)。這將是我們討論的主要受眾群體。美國(guó)未來(lái)學(xué)家奈斯比特在《大趨勢(shì)》一書(shū)中曾說(shuō)過(guò)，“我們淹沒(méi)在信息中，但是卻渴求知識(shí)。”[1]隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展，各類(lèi)信息像洪水一樣向我們涌來(lái)，如何選擇我們真正需要的信息是一個(gè)迫在眉睫的問(wèn)題。生活節(jié)奏的加快，知識(shí)獲取的困難，使得人們學(xué)習(xí)的時(shí)間越來(lái)越碎片化。而擁有大量移動(dòng)用戶(hù)的微信公眾號(hào)因?yàn)槠湔Z(yǔ)言精煉，學(xué)習(xí)方便，逐漸成為我們獲得最新資訊與學(xué)習(xí)的一種重要方式。由于高校移動(dòng)用戶(hù)人群具有年齡層次年輕化，知識(shí)層次較高等顯著特點(diǎn)，所以官方認(rèn)證的高校微信公眾號(hào)訂閱人群基數(shù)大，傳播范圍廣，是獲得高校最新資訊極為方便的一個(gè)途徑。檢測(cè)用戶(hù)對(duì)于高校微信公眾號(hào)的滿(mǎn)意度因子研究將是本文研究的重點(diǎn)。

2 微信公眾號(hào)

微信(WeChat)作為一種發(fā)送和接收即時(shí)通訊信息的應(yīng)用平臺(tái)，是騰訊公司于2011年1月21日推出的一類(lèi)新型免費(fèi)服務(wù)軟件?；谝苿?dòng)智能客戶(hù)端，微信能夠支持通信、在線語(yǔ)音視頻等各種功能，同時(shí)還支持根據(jù)地理位置找到相關(guān)好友，網(wǎng)絡(luò)朋友圈為用戶(hù)提供良好的互動(dòng)體驗(yàn)。微信在傳播信息方面更加便利高效，它將傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)理念進(jìn)行改革，使信息透明化、公眾化，快速傳送到每位用戶(hù)的微信平臺(tái)，在手機(jī)客戶(hù)端上即可獲取，傳播效果更加突出[2]。微信可進(jìn)行跨通訊運(yùn)營(yíng)商和操作系統(tǒng)運(yùn)作，這使其能將網(wǎng)絡(luò)上發(fā)出的免費(fèi)消息、語(yǔ)音、圖片、視頻等快速地共享到各媒體平臺(tái)，擴(kuò)大社交范圍。因?yàn)檫@種優(yōu)勢(shì)的存在，雖然推出的時(shí)間不長(zhǎng)，但至今已有超過(guò)5億活躍用戶(hù)在使用。騰訊發(fā)布的2015年微信用戶(hù)數(shù)據(jù)報(bào)告顯示，其用戶(hù)平均年齡只有26歲，97.7%的用戶(hù)在50歲以下，86.2%的用戶(hù)在18-36歲之間，可以看出微信具有極強(qiáng)的社交媒體性，是人們生活中不可或缺的日常工具。

微信公眾號(hào)是商家和其他企業(yè)在微信公眾平臺(tái)上注冊(cè)的個(gè)人賬號(hào)，它與相應(yīng)的QQ賬號(hào)可進(jìn)行相互授權(quán)連通，商家可運(yùn)用公眾號(hào)在微信平臺(tái)上進(jìn)行互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)，與特定的群體進(jìn)行文字、圖片、視頻等消息的交流溝通，[3]形成新型的互動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)模式。如今，微信公眾號(hào)更成為一種為用戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)的模式。隨著微信用戶(hù)的不斷增加，它將成為移動(dòng)時(shí)代的超級(jí)平臺(tái)，而用戶(hù)可以得到更多的資源，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)學(xué)習(xí)，獲取個(gè)性化服務(wù)。

微信公眾號(hào)分為三種類(lèi)型：訂閱號(hào)、服務(wù)號(hào)、企業(yè)號(hào)。首先是訂閱號(hào)，它構(gòu)建了讀者之間一種新的傳播方式。訂閱號(hào)分為普通訂閱號(hào)與認(rèn)證訂閱號(hào)。本文以華中師范大學(xué)為代表的高校認(rèn)證官方微信訂閱號(hào)為研究案例。認(rèn)證訂閱號(hào)比普通訂閱號(hào)功能更加強(qiáng)大，底部可以直接進(jìn)行外部鏈接，并且為第三方平臺(tái)開(kāi)發(fā)提供接口。服務(wù)號(hào)可以認(rèn)為是更為高級(jí)的訂閱號(hào)，能夠提供更加強(qiáng)大的平臺(tái)。它的定向是用戶(hù)，不適合個(gè)人，主要適合企業(yè)，分為認(rèn)證與普通的服務(wù)號(hào)。企業(yè)號(hào)針對(duì)大型公司、政府或者事業(yè)單位。

微信訂閱號(hào)與服務(wù)號(hào)的區(qū)別主要在于以下四點(diǎn)：(1)訂閱號(hào)每天都可以群發(fā)消息，而服務(wù)號(hào)只能一個(gè)月發(fā)四次；(2)訂閱號(hào)不能微信支付，而服務(wù)號(hào)可以進(jìn)行申請(qǐng)支付；(3)訂閱號(hào)需要認(rèn)證才能申請(qǐng)自定義菜單，而服務(wù)號(hào)無(wú)需認(rèn)證即可；(4)訂閱號(hào)群發(fā)消息時(shí)有消息提醒而訂閱號(hào)沒(méi)有。目前大多數(shù)高校采用的是認(rèn)證的訂閱號(hào)，具有每天發(fā)布一條圖文信息且底部能進(jìn)行查詢(xún)等功能。

3 高校微信公眾號(hào)訂閱用戶(hù)滿(mǎn)意度概念模型

3.1 技術(shù)接受模型(TAM)

美國(guó)學(xué)者Davis在1989年將理性行為理論(TRA) 運(yùn)用到用戶(hù)信息接受情況的分析中，構(gòu)建了技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model，簡(jiǎn)稱(chēng)TAM)[4]。TAM是專(zhuān)門(mén)用來(lái)描述和解釋信息技術(shù)的接受程度，并能夠解釋技術(shù)使用者的行為。TAM認(rèn)為系統(tǒng)使用、行為意向、想用的態(tài)度以及感知的有用性和易用性等變量之間有了密切的關(guān)系，感知的有用性和易用性影響想用的態(tài)度，想用的態(tài)度和感知的有用性共同影響行為意向，行為意向影響系統(tǒng)使用[5]。系統(tǒng)中所包含的諸如用戶(hù)特征、系統(tǒng)感知形式、系統(tǒng)框架等因素都屬于外部變量的范疇，而這些外部變量同時(shí)還為模型中不同個(gè)體間的差異、系統(tǒng)內(nèi)部的行為意向、可控的各種干擾因素以及周?chē)h(huán)境之間建立了一種相互影響的關(guān)系。Bhattacherjee 認(rèn)為當(dāng)用戶(hù)感知到新信息技術(shù)有益時(shí)，會(huì)進(jìn)行持續(xù)使用[6]。模型如圖1所示。

圖1 技術(shù)接受模型

TAM是預(yù)測(cè)用戶(hù)是否采納新信息技術(shù)的工具，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。在實(shí)踐中影響技術(shù)接受的因素非常復(fù)雜，而且針對(duì)不同的技術(shù)，在不同的環(huán)境中，其影響因素也是非常復(fù)雜的。為了更好地解釋、預(yù)測(cè)信息技術(shù)的接受，并為實(shí)際部分提供實(shí)踐指導(dǎo)，模型需要不斷完善。為此，國(guó)內(nèi)外提出了各種外部變量。Wixom & Todd(2005)總結(jié)了三種擴(kuò)展途徑：(1)引入主觀規(guī)范、感知行為控制和自我效能等作為相關(guān)模型中的變量；(2)引入結(jié)果展示性、可視性、兼容性等其他信念變量；(3)引入外部變量，如個(gè)性特征等，將其作為有用性及易用性認(rèn)知的前置變量或調(diào)節(jié)變量[7]。在國(guó)內(nèi)，李寶強(qiáng)(2008)對(duì)模型中的外部變量進(jìn)行了分類(lèi)：(1)有關(guān)用戶(hù)個(gè)體特征或個(gè)人能力的變量；(2)有關(guān)社會(huì)影響的變量；(3)有關(guān)用戶(hù)心理認(rèn)知的變量；(4)有關(guān)信息技術(shù)作用和技術(shù)作用與用戶(hù)需要適合程度的變量；(5)有關(guān)技術(shù)使用環(huán)境或使用條件的變量[8]。外部變量在影響用戶(hù)對(duì)信息技術(shù)的有用性認(rèn)知、易用性認(rèn)知、行為意圖的過(guò)程中，還可能受到其他因素的影響，即在不同的情境中，各種外部變量對(duì)認(rèn)知和行為意圖的影響力不同，這些變量即為調(diào)節(jié)變量。這些變量基本涵蓋了影響用戶(hù)接受和使用信息技術(shù)的各種因素。

3.2 研究模型

本文將技術(shù)接受模型TAM引入到高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度分析中，除了TAM模型中所包含的感知易用性與感知有用性外，加入了娛樂(lè)性變量、信任變量、信息感知質(zhì)量變量，并進(jìn)行融合，如圖2所示。由于本研究主要研究高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度因子分析，受眾群體較為單一，且并不是所有的TAM模型都需要進(jìn)行外部變量分析，因此主要分析各因變量之間關(guān)系[9]。

圖2 高校微信公眾號(hào)訂閱用戶(hù)滿(mǎn)意度概念模型

3.3 用戶(hù)滿(mǎn)意度影響因素分析

3.3.1 感知有用性

感知有用性是用戶(hù)從高校微信公眾號(hào)中感知到收益的程度，是指其能否滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，需要我們進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析，了解用戶(hù)期望值，結(jié)合現(xiàn)代科技技術(shù)，提供更豐富的功能。當(dāng)高校微信公眾號(hào)能夠滿(mǎn)足用戶(hù)需求時(shí)，用戶(hù)會(huì)進(jìn)行重復(fù)使用，對(duì)使用意愿有顯著影響。同時(shí)用戶(hù)在使用過(guò)程中，會(huì)認(rèn)同高校微信公眾號(hào)的價(jià)值，從而影響信息感知質(zhì)量性。使用意愿的提高，會(huì)使用戶(hù)易于長(zhǎng)時(shí)間使用高校微信公眾號(hào)，從閱讀中產(chǎn)生濃厚的興趣，具有沉浸感，從而感知娛樂(lè)性。

感知有用性相關(guān)假設(shè)

H11：用戶(hù)的感知有用性會(huì)正向顯著影響高校微信公眾號(hào)使用意愿

H12：用戶(hù)的感知有用性對(duì)信息感知質(zhì)量性存在著正向顯著影響

H13：用戶(hù)的感知有用性會(huì)正向顯著影響感知娛樂(lè)性

3.3.2感知易用性

感知易用性是指用戶(hù)感知到使用微信公眾號(hào)的容易程度，當(dāng)用戶(hù)使用新功能或新技術(shù)時(shí)，如果微信公眾號(hào)容易操作，容易使用，則用戶(hù)的使用意愿會(huì)加強(qiáng)。當(dāng)使用的難度系數(shù)較低時(shí)，用戶(hù)會(huì)更傾向于使用，從而感知到高校微信公眾號(hào)的質(zhì)量。

H21：感知易用性會(huì)正向影響高校微信公眾號(hào)使用意愿

H22：感知易用性對(duì)感知有用性存在著正向影響

3.3.3 感知娛樂(lè)性

感知娛樂(lè)性是指在使用微信公眾號(hào)時(shí)，用戶(hù)從中感知到的快樂(lè)或者趣味性。用戶(hù)在使用信息技術(shù)時(shí)，除了有用性與易用性外，會(huì)對(duì)產(chǎn)生趣味的信息技術(shù)進(jìn)行使用。當(dāng)用戶(hù)在使用時(shí)感受到快樂(lè)時(shí)，也會(huì)對(duì)信息技術(shù)感知到有用易用，從而影響信息的感知質(zhì)量。

H31：感知娛樂(lè)性會(huì)正向影響高校微信公眾號(hào)使用意愿

H32：感知娛樂(lè)性對(duì)信息感知質(zhì)量性、感知易用性存在著正向影響

3.3.4 信息感知質(zhì)量性

高校微信公眾號(hào)在信息感知質(zhì)量性方面，主要體現(xiàn)在賬戶(hù)推送信息的組織方式對(duì)受眾來(lái)說(shuō)是否合適。當(dāng)用戶(hù)認(rèn)同高校微信公眾號(hào)推送的信息質(zhì)量時(shí)，會(huì)提高使用熱情，增強(qiáng)用戶(hù)的使用意愿。同時(shí)當(dāng)用戶(hù)認(rèn)同該技術(shù)，持續(xù)使用時(shí)，會(huì)正向影響用戶(hù)感知有用性。

H41：信息感知質(zhì)量性會(huì)正向顯著影響高校微信公眾號(hào)使用意愿

H42：信息感知質(zhì)量性對(duì)感知有用性存在著正向顯著影響

4 研究方法

4.1 數(shù)據(jù)獲取與樣本統(tǒng)計(jì)

使用問(wèn)卷調(diào)查的方式收集數(shù)據(jù)，應(yīng)用前面所提到的理論模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的問(wèn)卷。問(wèn)卷主體分為三個(gè)部分：第一部分為是否使用過(guò)高校微信公眾號(hào)，如果使用，進(jìn)行第二、三部分的調(diào)查，如果未使用則在第一部分進(jìn)行原因調(diào)查；第二部分為個(gè)人背景及使用情況。個(gè)人背景的主要因素有性別、年齡、受教育程度、職稱(chēng)四個(gè)方面，使用情況的主要因素為使用頻率及已使用的時(shí)間；第三部分為調(diào)查影響用戶(hù)對(duì)于高校微信公眾號(hào)使用情況滿(mǎn)意度的因素，詳見(jiàn)表1。

表1 高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度因子

問(wèn)卷各變量采用多指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，各指標(biāo)采用Likert五分量表進(jìn)行評(píng)定，用1-5依次表示“很不滿(mǎn)意”“不滿(mǎn)意”“一般”“滿(mǎn)意”和“很滿(mǎn)意”。用戶(hù)根據(jù)自己的主觀感受和實(shí)際情況進(jìn)行問(wèn)卷的填寫(xiě)。

問(wèn)卷數(shù)據(jù)的收集主要通過(guò)兩種方法，一是運(yùn)用問(wèn)卷星在網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，二是發(fā)放紙質(zhì)問(wèn)卷填寫(xiě)。問(wèn)卷的調(diào)查時(shí)間為2016年3-4月，為期一個(gè)月。本問(wèn)卷的題項(xiàng)為27，問(wèn)卷數(shù)為195份，滿(mǎn)足數(shù)據(jù)處理的樣本需求?；厥盏膯?wèn)卷中，男性與女性樣本各占27.9%和72.1%，其中調(diào)查對(duì)象年齡在18-25歲的占比達(dá)87.2%。由于微信公眾平臺(tái)是從2012年開(kāi)始運(yùn)行，因此使用高校微信公眾號(hào)年限少于兩年的人員達(dá)91.1%，但也從側(cè)面反映出微信公眾號(hào)的普及速度快。從用戶(hù)的使用頻率來(lái)看，每天使用的用戶(hù)達(dá)25.1%，而每周使用的人數(shù)占到總比重的38.0%，說(shuō)明用戶(hù)使用較活躍，處于一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的水平。

4.2 結(jié)構(gòu)方程模型

結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)是一種多元數(shù)據(jù)處理工具，通過(guò)參數(shù)估計(jì)，可以建立、評(píng)估與檢驗(yàn)多個(gè)因變量和多個(gè)自變量的因果關(guān)系，是多元數(shù)據(jù)分析的重要工具。過(guò)去，常用回歸分析法來(lái)檢驗(yàn)因果關(guān)系。隨著可測(cè)變量的增多，回歸分析已不能滿(mǎn)足此類(lèi)模型。為了分析和揭示高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度因子影晌因素，本研究將釆用結(jié)構(gòu)方程模型來(lái)進(jìn)行假設(shè)的檢驗(yàn)和重要性排序。在模型中，將用戶(hù)的個(gè)人背景與使用情況作為環(huán)境變量予以控制，首先建立測(cè)量方程與結(jié)構(gòu)方程。

針對(duì)指標(biāo)和潛變量之間的關(guān)系，構(gòu)建測(cè)量方程如下：

x=Λxξ+δ

y=Λyη+ε

其中：x指外源指標(biāo)構(gòu)成的向量總和；

Y指內(nèi)生指標(biāo)構(gòu)成的向量總和；

ξ指外源潛變量構(gòu)成的向量總和；

η指內(nèi)生潛變量構(gòu)成的向量總和；

Λx指外源指標(biāo)與外源潛變量的相關(guān)關(guān)系，即外源指標(biāo)在外源潛變量上的因子負(fù)荷矩陣；

Λy指內(nèi)生指標(biāo)與內(nèi)生變量的相關(guān)關(guān)系，即內(nèi)生指標(biāo)在內(nèi)生潛變量上的因子負(fù)荷矩陣；

對(duì)于潛變量間的關(guān)系，可以寫(xiě)成如下結(jié)構(gòu)方程：

η=Bη+Γξ+ζ

其中：B指內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系；

Γ指內(nèi)生潛變量受外源潛變量的影響程度；

ζ指結(jié)構(gòu)方程中的校正因子，即是在結(jié)構(gòu)方程中沒(méi)有得到解釋的內(nèi)容。[10]

根據(jù)T法則，可以判斷模型是否可以識(shí)別[11]。本文中的模型，共有19個(gè)觀測(cè)變量，5個(gè)潛變量，可以得出df>0,表示模型過(guò)度識(shí)別，可以檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度。因此可以認(rèn)為整個(gè)模型是可以識(shí)別的。

4.3 數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

4.3.1 信度與效度檢驗(yàn)

信度分析(Reliability)，又稱(chēng)可靠性分析，是調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果在反復(fù)測(cè)量時(shí)不因人群地區(qū)、背景、學(xué)歷等干擾因素而受到影響。采用Cronbach α信度系數(shù)來(lái)進(jìn)行衡量，通常情況下，信度系數(shù)在0.61-0.66之間則表明該數(shù)據(jù)不可靠；信度系數(shù)在0.65-0.70之間，則表明量表可以接受；信度系數(shù)在0.70-0.80之間，則表明量表相當(dāng)好；信度系數(shù)在0.80-0.90之間，則表明量表非常好。在表1分析結(jié)果中，顯示各變量Cronbach α信度系數(shù)值分別為0.772、0.895、0.895、0.850、0.839。各潛變量的信度系數(shù)均在0.772-0.895之間，同時(shí)各潛變量間Cronbach α信度系數(shù)值為0.940，因此可以得出信度大部分很好。本研究所使用問(wèn)卷調(diào)查中的各個(gè)變量及其所度量的維度都體現(xiàn)出較高的內(nèi)部一致性和穩(wěn)定性。

效度具體是指用調(diào)查問(wèn)卷可以有效測(cè)量出研究人員所需要的測(cè)度數(shù)據(jù)正確性程度。本次采用SPSS 20.0軟件，針對(duì)問(wèn)卷采用探索性因子的分析方法進(jìn)行一個(gè)結(jié)構(gòu)效度的查驗(yàn)，從而得出是否有遺漏的研究變量發(fā)生。當(dāng)然，因子分析方法有自身的前提，即各量表問(wèn)項(xiàng)之間必須具備一定的相關(guān)性。為了檢測(cè)問(wèn)項(xiàng)相關(guān)性，本研究采用Bartlett球體研究設(shè)計(jì)與問(wèn)卷檢驗(yàn)和KMO樣本測(cè)度兩種方法。相關(guān)性檢驗(yàn)需要Bartlett球體獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)并進(jìn)行驗(yàn)證，進(jìn)而在相關(guān)矩陣上得以體現(xiàn)。其數(shù)據(jù)有一個(gè)準(zhǔn)確的指針：適合進(jìn)行因子分析的KMO值不小于0.9；KMO值若在0.8-0.9，很適合；當(dāng)KMO值在0.7-0.8時(shí)，適合；KMO值在0.6-0.7時(shí)，不太適合；當(dāng)KMO值在0.5-0.6時(shí)，很勉強(qiáng)；當(dāng)KMO值在0.5以下時(shí)，不適合。如表2所示KMO檢驗(yàn)值為0.926,Bartlett 的球形度檢驗(yàn)P<0.001，具有顯著性，適合做因子分析。因子分析中采用主成分分析法和最大方差法，旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣共提取5個(gè)因子，解釋總方差的73.176%。每個(gè)維度上其主要解釋的因子載荷越大越好(應(yīng)高于0.40)，在其他因子上的因子載荷越小越好(盡量低于0.50)，問(wèn)卷效度很好。

表2 KMO和巴特利特檢驗(yàn)

4.3.2 結(jié)構(gòu)方程分析

這一部分會(huì)通過(guò)結(jié)構(gòu)方程軟件分析，檢驗(yàn)此次研究的假設(shè)和相關(guān)的理論模型，并從三個(gè)角度來(lái)開(kāi)展研究：第一角度檢驗(yàn)并測(cè)量模型的驗(yàn)證性，第二角度對(duì)因子進(jìn)行分析，第三角度對(duì)其結(jié)構(gòu)模式的發(fā)展。吳明隆曾說(shuō)過(guò)，由測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型的基本模型中引導(dǎo)出結(jié)構(gòu)方程模式的分析，結(jié)構(gòu)模型重點(diǎn)在于變量之間的連接關(guān)系，存在于觀察變量和潛在變量中，測(cè)量模式重點(diǎn)在于有著直接效果的潛質(zhì)變量和觀察指標(biāo)產(chǎn)生的效果[12]。

我們以理論研究為基礎(chǔ)，探討出了研究模型，主要是利用驗(yàn)證性因子的分析方法來(lái)評(píng)估研究模型的擬合狀況，然后對(duì)量表結(jié)構(gòu)的可靠性進(jìn)行考核。如此，可以根據(jù)結(jié)構(gòu)公式對(duì)研究模型的擬合數(shù)值考核結(jié)果來(lái)判斷其有效性。結(jié)構(gòu)方程擬合的進(jìn)行過(guò)程中，擬合效果需要使用以下擬合指數(shù)來(lái)進(jìn)行研究并檢驗(yàn)其效果。通常情況下，總體擬合指數(shù)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如下：卡方值越小越好；RMR小于0.05；近似誤差均方根(RMSEA)小于0.08；相對(duì)擬合指數(shù)(TLI)、擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)、比較擬合指數(shù)(CFI)、調(diào)整的擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)、近似誤差均方根(RMSEA)、增加擬合指數(shù)(IFI)以及規(guī)范擬合指數(shù)(NFI)均大于0.8。如果模型擬合指數(shù)能夠同時(shí)達(dá)到以上標(biāo)準(zhǔn)，則表明模型的有效性符合實(shí)際情況，能夠與數(shù)據(jù)吻合。

為了說(shuō)明假設(shè)模型對(duì)現(xiàn)實(shí)行為的解釋力，本研究首先會(huì)通過(guò)AMOS軟件對(duì)模型擬合度進(jìn)行檢驗(yàn)。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合效果，如表3所示。

表3 總體擬合系數(shù)表

表3顯示的假設(shè)模型擬合指數(shù)，自由度與卡方的比值倒數(shù)約為1.57，相當(dāng)于規(guī)范擬合指數(shù)(NFI)的值為 0.902，比較擬合指數(shù)(CFI)的值為 0.960，增加擬合指數(shù)(IFI)的值為 0.961，相對(duì)擬合指數(shù)(TLI)的值為0.954 ，而近似誤差均方根(RMSEA)的值不得超過(guò) 0.08。以上絕大部分指數(shù)均符合各指標(biāo)滿(mǎn)足條件，而GFI和AGFI 除外，說(shuō)明量表的結(jié)構(gòu)效度良好，假設(shè)模型檢驗(yàn)的研究是正確的。

接下來(lái)對(duì)各條假設(shè)路徑進(jìn)行檢驗(yàn)分析，如表4所示。

表4 模型的路徑系數(shù)及顯著性表

通過(guò)以上的研究結(jié)果可知相關(guān)假設(shè)的結(jié)果，如表5所示：

表5 假設(shè)檢驗(yàn)表

上述表格數(shù)據(jù)顯示，用戶(hù)參與使用意愿因素并不會(huì)因?yàn)楦兄子眯远艿接绊懀畔⒏兄|(zhì)量性也沒(méi)有對(duì)感知有用性產(chǎn)生正向影響，而剩余的假設(shè)卻得出了不錯(cuò)的結(jié)果，它們存在著相關(guān)性，這與國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究結(jié)論是相符合的。另外，我們?cè)谘芯恐羞€發(fā)現(xiàn)了其他結(jié)論，使用意愿并不直接受易用性的影響，而是以信息感知質(zhì)量為載體，對(duì)使用意愿進(jìn)行間接的影響。

5 研究結(jié)論與提升用戶(hù)對(duì)高校微信公眾號(hào)滿(mǎn)意度方法

5.1 研究結(jié)論

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對(duì)高校微信公眾號(hào)用戶(hù)滿(mǎn)意度因子模型路徑進(jìn)行總結(jié)歸納。結(jié)果如圖3所示。

圖3

結(jié)論一：感知有用性對(duì)用戶(hù)使用意圖正向影響，感知易用性對(duì)用戶(hù)的使用意愿沒(méi)有顯著影響，與已有的部分技術(shù)接受研究一致。易用性在最初會(huì)影響行為意圖，隨著時(shí)間推移，積累經(jīng)驗(yàn)后，這種影響會(huì)消失。本研究中用戶(hù)為高校學(xué)生，學(xué)歷較高，年齡在20-30歲之間，具有能較快適應(yīng)新信息技術(shù)的特點(diǎn)，從而弱化了易用性對(duì)使用搜索引擎的行為意愿。

結(jié)論二：用戶(hù)對(duì)于高校微信公眾號(hào)的使用意愿，會(huì)受感知娛樂(lè)性的正向影響。 Davis 1992 年引入感知娛樂(lè)性變量，以便更好地解釋用戶(hù)的接受與使用行為[13]。在此次研究中，我們得出了一致的結(jié)論，即感知度會(huì)正向影響用戶(hù)使用意愿，當(dāng)用戶(hù)有興趣進(jìn)一步了解信息技術(shù)時(shí)，他們就會(huì)繼續(xù)使用，在自己無(wú)法自拔的同時(shí)體驗(yàn)到快樂(lè)。

結(jié)論三：用戶(hù)對(duì)于高校微信公眾號(hào)的使用意愿，在很大程度上受到信息感知質(zhì)量性的積極影響。當(dāng)用戶(hù)對(duì)于信息提供的質(zhì)量滿(mǎn)足時(shí)，會(huì)對(duì)信息技術(shù)產(chǎn)生認(rèn)同感，提高用戶(hù)對(duì)于信息技術(shù)的滿(mǎn)意度，從而產(chǎn)生使用意愿。

結(jié)論四：本文研究中，感知易用性并沒(méi)正向影響感知有用性，而是感知有用性正向影響感知易用性?？赡苁墙y(tǒng)計(jì)學(xué)中誤差導(dǎo)致壓抑現(xiàn)象引起，造成關(guān)聯(lián)方向相反。感知娛樂(lè)性、感知易用性、感知有用性等通過(guò)影響信息感知質(zhì)量性進(jìn)而對(duì)使用意愿產(chǎn)生顯著的正向影響。圖3的數(shù)據(jù)顯示，感知有用性對(duì)感知娛樂(lè)性存在著正向影響，感知易用性對(duì)信息感知質(zhì)量性存在著正向影響。

5.2 關(guān)于增加用戶(hù)對(duì)高校微信公眾號(hào)認(rèn)可度的相關(guān)建議

為了提高用戶(hù)對(duì)高校微信公眾號(hào)的滿(mǎn)意程度，我們根據(jù)以上的研究結(jié)果提出如下建議：首先，可以提高用戶(hù)的感知娛樂(lè)性。在設(shè)計(jì)高校微信公眾號(hào)時(shí)，增加互動(dòng)性功能。對(duì)于用戶(hù)感興趣的話題進(jìn)行探討或組織活動(dòng)，使用戶(hù)產(chǎn)生代入感，增強(qiáng)關(guān)注度，從而在瀏覽高校微信公眾號(hào)時(shí)產(chǎn)生快樂(lè)，具有沉浸感，使用戶(hù)使用意愿加強(qiáng)。其次，應(yīng)該提高高校微信公眾號(hào)信息質(zhì)量。感知質(zhì)量與滿(mǎn)意度之間關(guān)系，已經(jīng)有很多文獻(xiàn)進(jìn)行敘述，本文主要從信息感知質(zhì)量性與用戶(hù)高校微信公眾號(hào)使用意愿方面進(jìn)行研究。從模型中可以了解到，信息感知質(zhì)量性作為中介，對(duì)其他變量都具有影響。因此，在高校微信公眾號(hào)設(shè)計(jì)時(shí)，應(yīng)注重發(fā)布內(nèi)容的權(quán)威性，讓用戶(hù)感受到信任，從而提高用戶(hù)的使用意愿。

受制于樣本量，本研究仍有些不足。主要表現(xiàn)在本文問(wèn)卷只有195份，數(shù)據(jù)量雖然能夠進(jìn)行樣本分析處理，但是由于抽樣調(diào)查的不確定性，造成統(tǒng)計(jì)誤差。同時(shí)以高校學(xué)生為例，雖然將本科生與研究生分開(kāi)計(jì)量，但由于該校男女比例因素，使得本次研究性別、年齡、職稱(chēng)方面的因素?zé)o法很好體現(xiàn)出來(lái)，這些是后續(xù)研究中需要進(jìn)一步完善的問(wèn)題。

[1] 約翰·奈斯比特,多麗絲·奈斯比特.中國(guó)大趨勢(shì)下的挑戰(zhàn)與機(jī)遇[J].光彩,2011(9):10-12.

[2]李蕾，高海珍.微信：3億用戶(hù)的背后——本刊專(zhuān)訪微信團(tuán)隊(duì)[J].新聞與寫(xiě)作，2013(4)：34-36.

[3] 曹乃凡.關(guān)于微信群組傳播的研究——以微信營(yíng)銷(xiāo)為例[J].新聞研究導(dǎo)刊,2015(11):277.

[4] 宋文杰,朱學(xué)芳.基于TAM模型的移動(dòng)圖書(shū)館用戶(hù)行為意愿研究[J]. 圖書(shū)館學(xué)研究,2015(11):71-77，60

[5] 匡文波. 基于技術(shù)接受模型的微信使用行為研究[J]. 國(guó)際新聞界,2015(10):117-126.

[6] Anol Bhattacherjee. Understanding Information Systems Continuance: An Expectation Confirmation Model[J]. MIS Quarterly，2001 ( 3) : 351-370.

[7] Wixom B.H. & Todd P.A.. A theoretical integration of user satisfaction and technology acceptance [J].Information Systems Research,2005,16(1):85-102.

[8] 蘇君華,董宏志.面向搜索引擎的用戶(hù)接受模型研究[J].情報(bào)科學(xué),2013(11):64-68.

[9] 齊佳音,李源泉,史雙，等.技術(shù)接受模型(TAM)變量間關(guān)系的綜述分析[C]//信息系統(tǒng)協(xié)會(huì)中國(guó)分會(huì)2006年學(xué)術(shù)研討會(huì)，2006:15-19.

[10] Viswanath Venkatesh,Fred D. Davis.A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies[J].Management science: Journal of the Institute of Management Sciences,2000,46(2):186-204.

[11] 凌鴻,夏力,曾鳳煥，等.內(nèi)容傳遞類(lèi)移動(dòng)商務(wù)用戶(hù)接受模型研究[J].上海管理科學(xué),2008,30(1):31-35.

[12] Hung-Pin Shih.Extended technology acceptance model of Internet utilization behavior[J].Information & Management,2004,41(6):719-729.

[13] 于慧.電子商務(wù)環(huán)境下關(guān)于消費(fèi)者行為的影響因素研究[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué),2008.

[14] Moon J, Kim Y. Extending The TAM for A World-Wide-Web Context [J]. Information & Management， 2001, 38(4):217-230.

[15] Teo T, Lim V. Intrinsic and Extrinsic Motivation in Internet Usage [J]. Omega，1999, 27(1):25-37.

[16] 張一涵,袁勤儉.我國(guó)高校學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)信息獲取行為的影響因素研究[C]//第四屆全國(guó)情報(bào)學(xué)博士生學(xué)術(shù)論壇論文集,2014:1-16.

[17] Nicolae Nistor.When technology acceptance models won’t work: Non-significant intention-behavior effects[J].Computers in human behavior,2014,34(May):299-300.

[18] 孫友然,楊淼,江歌. 基于結(jié)構(gòu)方程的高校實(shí)踐教學(xué)滿(mǎn)意度模型構(gòu)建研究[J]. 高教探索,2016(1):74-81.

[19] 侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結(jié)構(gòu)方程模型及其應(yīng)用[M].北京:教育科學(xué)出版社，2004:245.

[20] 吳明隆.問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)分析實(shí)務(wù)操作與應(yīng)用[M].重慶：重慶大學(xué)出版社，2010:194.

[21] 吳茹雙.微信用戶(hù)使用態(tài)度影響因素研究[D].上海交通大學(xué),2013.

(責(zé)任編輯：朱愛(ài)瑜)

Impact Factors on User Satisfaction of WeChat Official Accounts in University——Taking Central China Normal University as an Example

FENG Sha-sha

(Central China Normal University, Wuhan 430079, China)

The study of user subscription data of WeChat Official Accounts in university and the analysis of impact factor of user satisfaction provide reference for improving user experience and activity degree. To build a comprehensive model, by using structural equation model to analyze quantitatively its impact factor on the basis of college students. The research shows that the impact factors includes: perceived usefulness, perceived easy-using, perceived entertainment, information perceived quality, use intention of Wechat Official Accounts in university. At the same time, the willingness of Wechat Official Accounts is mainly influenced by three factors: perceived usefulness, perceived entertainment and information perceived quality which plays an intermediary role to contact and adjust various factors.

WeChat Official Accounts in university; TAM model; structural equation model; user satisfaction; user service; user experience

G252.0

A

1006-1525(2016)06-0109-08

馮莎莎,女，碩士研究生。

2016-04-13