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    旅游虛擬社區(qū)用戶粘性與分享行為的關(guān)系:自我建構(gòu)的調(diào)節(jié)作用

    2018-11-13 07:54:44屠金歌
    旅游科學(xué) 2018年3期
    關(guān)鍵詞:虛擬社區(qū)調(diào)節(jié)作用相依

    陳 曄 耿 佳 吳 迪 屠金歌

    (1.南開大學(xué)旅游與服務(wù)學(xué)院,天津 300350; 2.林肯大學(xué)旅游、體育與社會(huì)學(xué)院,新西蘭克賴斯特徹奇 85084)

    0 引言

    旅游虛擬社區(qū)因其共享性、開放性、虛擬性等特征,為人們提供了一個(gè)方便、自由地交流和分享旅游相關(guān)信息的平臺(tái)(陳勁松,2001),成為越來越多旅游者獲取旅游信息、交流經(jīng)驗(yàn)、尋找旅伴的重要渠道。

    旅游虛擬社區(qū)的迅速發(fā)展引起了旅游營銷組織的關(guān)注,也引發(fā)了學(xué)術(shù)界對該領(lǐng)域的探索與研究(張愛平 等,2013)。分享是旅游虛擬社區(qū)用戶的常見行為,分享的內(nèi)容常常給社區(qū)用戶帶來價(jià)值,也活躍了社區(qū)的交流氛圍。影響虛擬社區(qū)用戶分享行為的因素可以分為個(gè)體性因素和社區(qū)性因素兩類。個(gè)體層面的因素包括用戶的分享動(dòng)機(jī)、主觀規(guī)范、期望和自我效能感等(劉麗群 等,2007;袁靜,2011),如Lin等(2004)基于計(jì)劃行為理論,發(fā)現(xiàn)個(gè)體的分享態(tài)度、行為控制感、分享的主觀規(guī)范等共同決定分享動(dòng)機(jī),分享動(dòng)機(jī)又對知識(shí)分享行為有影響。在社區(qū)層面,影響用戶分享行為的因素主要有虛擬社區(qū)的安全性、易用性等(徐鵬 等,2018)。

    用戶持續(xù)關(guān)注某一網(wǎng)絡(luò)社區(qū),并投入較多的時(shí)間和精力,即形成用戶粘性。粘性體現(xiàn)了用戶對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的忠誠度(Hallowell,1996)和依賴程度(Xu et al.,2010)。McCloskey(2004)的研究表明,網(wǎng)絡(luò)用戶的粘性是其購買行為的一個(gè)強(qiáng)預(yù)測因素,當(dāng)一個(gè)用戶愿意花更多的時(shí)間在某一網(wǎng)站上時(shí),更可能做出購買行為。由此可見,粘性對用戶的行為具有預(yù)測作用。社區(qū)的繁榮發(fā)展依賴于用戶持續(xù)的信息分享行為,而持續(xù)分享的用戶往往是該社區(qū)的老用戶,累計(jì)登錄時(shí)間長、登錄次數(shù)較多(Lin et al.,2004)?;诖?本文主要探討旅游虛擬社區(qū)用戶粘性對其分享行為的影響關(guān)系。此外,網(wǎng)絡(luò)社區(qū)里的分享行為與人的個(gè)體特質(zhì)密切相關(guān)。Shoda等(1993)研究表明,人的個(gè)體特質(zhì)會(huì)對其行為起調(diào)節(jié)作用。錢春海(2010)在研究團(tuán)隊(duì)內(nèi)知識(shí)分享行為的影響因素時(shí)指出,成員的個(gè)體特質(zhì)會(huì)調(diào)節(jié)成員之間的共享心智模式對知識(shí)分享行為的影響。旅游虛擬社區(qū)中的分享行為實(shí)質(zhì)上是基于網(wǎng)絡(luò)的人與人之間的互動(dòng)。那么網(wǎng)絡(luò)社區(qū)用戶的個(gè)體特質(zhì),尤其是用戶對于自我與他人關(guān)系的認(rèn)知——自我建構(gòu)在粘性與分享行為之間是否存在調(diào)節(jié)作用?本文將引入自我建構(gòu)理論來探討粘性與分享行為的關(guān)系,進(jìn)一步了解旅游虛擬社區(qū)用戶的行為機(jī)制。

    1 文獻(xiàn)綜述

    1.1 粘性相關(guān)研究

    1.1.1 網(wǎng)絡(luò)粘性

    早期的網(wǎng)絡(luò)粘性研究較多是基于網(wǎng)站的視角來界定粘性的概念。Davenport(2000)指出,粘性是網(wǎng)站能夠吸引并保留網(wǎng)站訪問者的能力。Zott等(2000)認(rèn)為,粘性是網(wǎng)站通過向用戶提供獨(dú)特的內(nèi)容、滿足用戶需求的服務(wù)來延長用戶停留時(shí)間、提高用戶訪問頻率的能力。Rosen(2001)指出,粘性是網(wǎng)站吸引用戶多次重訪的一種屬性。隨著對網(wǎng)絡(luò)用戶行為特征研究的深入,研究者們意識(shí)到,從用戶的角度出發(fā)可以更好地分析網(wǎng)站用戶的行為機(jī)制(王海萍,2009)。于是越來越多的研究開始以用戶視角定義網(wǎng)絡(luò)粘性,將粘性用于描述用戶對網(wǎng)站的忠誠度(Hallowell,1996)、依賴程度(Xu et al.,2010)以及持續(xù)參與的意愿(楊冠淳 等,2009)。

    1.1.2 粘性與在線消費(fèi)者行為研究

    已有基于用戶視角的粘性研究多借助消費(fèi)者行為理論,主要探討網(wǎng)絡(luò)用戶粘性的影響因素、粘性對在線消費(fèi)者行為特征的影響等。如Li等(2006)基于承諾理論(theory of commitment)提出,用戶對網(wǎng)站的信任、情感性承諾(affective commitment)和計(jì)算型承諾(calculative commitment)正向影響其對該網(wǎng)站的持續(xù)使用意向,促進(jìn)其用戶粘性。Bansal等(2004)的研究表明,網(wǎng)站易用性、信息的可獲得性等特征對粘性有直接影響作用,并通過用戶對網(wǎng)站的總體滿意度間接影響用戶粘性。至于粘性對在線消費(fèi)者行為特征的影響,已有研究主要關(guān)注的是粘性對消費(fèi)者在線購買意向和購買行為的影響(Lin,2007;Zott et al.,2000;Reichheld et al.,2000)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)用戶愿意在某一網(wǎng)站花費(fèi)較多時(shí)間時(shí),其購買的意向就會(huì)增強(qiáng),并最終促成購買行為的發(fā)生(McCloskey,2004)。Khalifa等(2002)還指出,粘性是消費(fèi)者忠誠的一個(gè)子集,消費(fèi)者的網(wǎng)絡(luò)粘性可以用重復(fù)購買的次數(shù)來衡量??梢?粘性對用戶的行為具有預(yù)測作用。因此本文認(rèn)為,旅游虛擬社區(qū)的用戶粘性與用戶分享行為之間有直接關(guān)系。

    1.2 分享行為相關(guān)研究

    對于分享行為的定義,研究者們基于不同的研究目的給出了不同的闡釋。信息分享本質(zhì)上是指個(gè)體通過某種媒介將信息傳遞給他人,是一種個(gè)體與他人的互動(dòng)行為(Sveiby,1997)。因此本文依據(jù)此觀點(diǎn),從互動(dòng)的角度出發(fā),將分享行為定義為群組內(nèi)的成員之間共享知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)等信息的行為。目前對分享行為的研究主要集中于分享行為的測量、分享行為的影響因素及其影響機(jī)制等方面。Yi(2009)開發(fā)了用于測量用戶分享行為的KSBS(the knowledge sharing behavior scale)量表,該量表測量了分享行為的4個(gè)維度:文字貢獻(xiàn)(written contributions)、組織溝通(organizational communication)、人際交流(personal interactions)和實(shí)踐社群(communities of practices),且被廣泛應(yīng)用于不同群體、眾多領(lǐng)域分享行為的測量(Ramayah et al.,2014)。Wang等(2014)基于社會(huì)交換理論和社會(huì)認(rèn)知理論建立結(jié)構(gòu)方程模型,探索了機(jī)會(huì)成本、信任和互惠對在線旅游社區(qū)內(nèi)成員的知識(shí)分享意愿、分享行為的影響機(jī)制。錢春海(2010)將影響團(tuán)隊(duì)內(nèi)成員信息分享的因素歸為個(gè)體層面、群體層面和組織層面三大類,并指出,組織成員之間的共享心智模式會(huì)影響信息分享行為,而組織成員的個(gè)體特質(zhì)會(huì)對這一影響關(guān)系起調(diào)節(jié)作用。由此可見,組織成員的個(gè)體特質(zhì)對其分享行為有影響。

    1.3 自我建構(gòu)的調(diào)節(jié)作用

    關(guān)于個(gè)體性格特質(zhì)對其分享行為的影響,研究者們往往針對不同的研究對象選擇更具相關(guān)性的性格特質(zhì)作為研究變量(Caligiuri,2000)。旅游虛擬社區(qū)中不同性格特質(zhì)的用戶在群組中的互動(dòng)程度是不同的,某些性格特質(zhì)的用戶偏愛與他人互動(dòng),而某些性格特質(zhì)的用戶可能會(huì)避免互動(dòng)。基于分享行為的互動(dòng)本質(zhì),本文選擇自我建構(gòu)作為調(diào)節(jié)變量,探究其對粘性與分享行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

    Markus等(1991)將“自我建構(gòu)”(self-construal)定義為從自我與他人關(guān)系的角度認(rèn)識(shí)自我的一種認(rèn)知結(jié)構(gòu),并將自我建構(gòu)分為獨(dú)立型自我建構(gòu)(independent self)和相依型自我建構(gòu)(interdependent self)。其中,擁有獨(dú)立型自我建構(gòu)的個(gè)體注重自身與他人的差異,而擁有相依型自我建構(gòu)的個(gè)體更注重自身與他人的聯(lián)系(Christopher et al.,2012)。該理論與文化層面的個(gè)人主義與集體主義存在聯(lián)系,強(qiáng)調(diào)在不同文化環(huán)境下,人們的自我建構(gòu)傾向也存在差異。在個(gè)人主義文化氛圍中,人們更有可能表現(xiàn)出獨(dú)立型自我傾向;而在集體主義文化氛圍中,人們則更有可能表現(xiàn)出相依型自我傾向(Singelis,1994;Oyserman et al.,2002)。Singelis(1994)從個(gè)體角度出發(fā)指出,獨(dú)立型自我和相依型自我在同一個(gè)體中是可以并存的,并且隨著情境的變化,個(gè)體的獨(dú)立型自我傾向和相依型自我傾向也會(huì)發(fā)生改變。

    個(gè)體在自我建構(gòu)方面存在的差異會(huì)導(dǎo)致其在觀念上的差異,進(jìn)而影響到個(gè)體的行為。由于自我建構(gòu)與人的行為意向存在緊密的聯(lián)系,自我建構(gòu)也曾被用于解釋諸如幫助行為(Yong Seo et al.,2014)、知識(shí)分享行為(Liu et al.,2014)、持續(xù)參與意愿(Scammon et al.,2015)等?;诖?我們推論:自我建構(gòu)在粘性與分享行為的關(guān)系中存在調(diào)節(jié)作用,用戶對某一社區(qū)的粘性程度相同的情況下,不同的自我建構(gòu)傾向會(huì)導(dǎo)致用戶分享行為的差異。

    2 研究假設(shè)

    2.1 用戶粘性對分享行為的影響

    趙青等(2012)從消費(fèi)者行為的角度對網(wǎng)絡(luò)用戶粘性的形成機(jī)理進(jìn)行了分析,并指出,網(wǎng)絡(luò)用戶對網(wǎng)站的持續(xù)使用或與網(wǎng)站的互動(dòng)是粘性的體現(xiàn)。已有研究表明,用戶與網(wǎng)站的持續(xù)互動(dòng)會(huì)刺激用戶的積極態(tài)度(如滿意度等),促進(jìn)其在線分享行為(Lee et al.,2011)。Phang等(2009)也指出,互動(dòng)性會(huì)對在線分享行為產(chǎn)生影響??梢?用戶對虛擬社區(qū)的粘性會(huì)使其形成心理依賴,進(jìn)而促使其產(chǎn)生分享行為。由此,本文提出以下假設(shè):

    H1:在旅游虛擬社區(qū)中,用戶粘性對分享行為有顯著正向影響。

    2.2 自我建構(gòu)對用戶粘性與分享行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用

    研究者普遍認(rèn)為,個(gè)體的自我建構(gòu)會(huì)影響其網(wǎng)絡(luò)社交行為(Kim et al.,2010;Chen et al.,2012)。重視群體關(guān)系的個(gè)體與重視自我感受的個(gè)體對虛擬社區(qū)的依賴感以及與社區(qū)成員的情感鏈接是有區(qū)別的(朱振中 等,2014),這會(huì)導(dǎo)致用戶在行為方面存在差異。以往研究在不同領(lǐng)域驗(yàn)證了自我建構(gòu)對社交行為具有調(diào)節(jié)作用,并且相依型自我程度越高,對社交影響越大(Long et al.,2014;Cheung et al.,2010)。Ma-Kellams等(2012)認(rèn)為,相依型自我個(gè)體更重視自我的社會(huì)角色、責(zé)任以及群體關(guān)系,所以在面對組內(nèi)成員時(shí)會(huì)表現(xiàn)出較高的合作和分享動(dòng)機(jī)。Liu等(2014)指出,由于價(jià)值觀、合作觀和互惠觀的影響,相依型自我的人與圈內(nèi)其他成員友好相處的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)。Lee等(2012)的研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)虛擬社區(qū)用戶相依型自我建構(gòu)傾向越強(qiáng)時(shí),其關(guān)系觀念與網(wǎng)絡(luò)口碑行為意向會(huì)變得越突出,從而越傾向于分享。據(jù)此,本文提出以下假設(shè):

    H2:旅游虛擬社區(qū)用戶的相依型自我建構(gòu)在用戶粘性與分享行為的關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)作用。

    相比于追求歸屬與群體和諧的相依型自我個(gè)體,傾向于獨(dú)立型自我建構(gòu)的個(gè)體追求自由與獨(dú)特,他們將虛擬社區(qū)更多的是看作一個(gè)逃避現(xiàn)實(shí)和發(fā)現(xiàn)真實(shí)自我的地方(Dholakia et al.,2004)。所以,與相依型自我個(gè)體不同,獨(dú)立型自我個(gè)體在虛擬社區(qū)中的決策行為會(huì)更多基于自己的想法和態(tài)度,而很少受到他人觀點(diǎn)的影響。因此,他們不會(huì)刻意為了融入群體而與群組成員保持良好的關(guān)系并主動(dòng)進(jìn)行分享。個(gè)體的獨(dú)立型自我建構(gòu)傾向越強(qiáng),越不受規(guī)則的束縛(Algesheimer et al.,2005),越不會(huì)為了追求群體和諧或避免被排斥而勉強(qiáng)自己留在社區(qū)或做出分享行為。據(jù)此,本文提出以下假設(shè):

    H3:旅游虛擬社區(qū)用戶的獨(dú)立型自我建構(gòu)在用戶粘性與分享行為的關(guān)系中具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

    3 量表開發(fā)與數(shù)據(jù)收集

    本文采用李克特7點(diǎn)量表,1分表示非常不同意,7分表示非常同意,分值越大表示同意程度越高。量表題項(xiàng)借鑒了已有相關(guān)研究(見表1)。最終形成的問卷有22個(gè)問項(xiàng),包括一個(gè)陷阱題(陷阱題為Q10,用于甄別無效問卷)。問卷首先請被調(diào)查者提供經(jīng)常使用的旅游虛擬社區(qū)名稱,然后針對此虛擬社區(qū)回答各問項(xiàng),保證答題具有明確的指向性。

    表1 問卷題項(xiàng)與來源

    本文的研究對象是旅游虛擬社區(qū)的用戶。2016年2月—3月,我們在線上和線下發(fā)放問卷。線上利用“問卷星”設(shè)計(jì)、生成問卷鏈接和二維碼,通過微信、QQ群等社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擴(kuò)散,以及通過天涯論壇、馬蜂窩等國內(nèi)用戶量較大的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的旅游板塊中用戶留下的郵箱發(fā)送問卷鏈接。共收回線上問卷202份,其中有效問卷118份。線下問卷主要在天津和北京的部分高校、蘇州的拙政園和獅子林等旅游景點(diǎn)發(fā)放,共收回298份問卷,其中有效問卷204份。綜合線上線下,共收回有效問卷322份,有效問卷數(shù)量和問項(xiàng)數(shù)量之比超過10∶1,滿足統(tǒng)計(jì)分析需要(Hosmer et al.,2000)。

    收集的有效樣本中,男性占44.4%,女性占55.6%。由于線下問卷主要在北京和天津的高校發(fā)放,所以樣本中本科及以上學(xué)歷占91.9%。

    4 假設(shè)檢驗(yàn)與研究結(jié)論

    4.1 信度檢驗(yàn)

    本問卷的信度采用CITC(corrected item-total correction)指數(shù)和Cronbach’s α 系數(shù)來檢驗(yàn)。根據(jù)計(jì)算結(jié)果,量表總體的Cronbach’s α系數(shù)為0.899。對每個(gè)潛變量也單獨(dú)進(jìn)行了計(jì)算,其中粘性、分享行為、相依型自我和獨(dú)立型自我4個(gè)分量表的Cronbach’s α系數(shù)分別為0.739,0.885,0.745和0.796,均高于0.6,表明量表的內(nèi)部一致性較好。另外,Cronbach(1951)認(rèn)為,CITC指數(shù)是判斷某一測量題項(xiàng)歸于特定結(jié)構(gòu)變量是否具有較好內(nèi)部一致性的良好指示器,所以本文又對CITC指數(shù)進(jìn)行檢測,結(jié)果顯示相關(guān)系數(shù)均大于0.3,可以認(rèn)為該問卷具有較好的信度。

    4.2 效度分析

    本文采用探索性因子分析和驗(yàn)證性因子分析對問卷的效度進(jìn)行檢測,并在此基礎(chǔ)上結(jié)合收斂效度與判別效度指標(biāo)進(jìn)行考察。

    4.2.1 探索性因子分析

    通過KMO和Bartlett’s球型檢驗(yàn),得出KMO值為0.817,表明變量之間的相關(guān)性較強(qiáng);近似卡方值為4117.593,p值為0.000,即通過問卷得到的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行因子分析,可進(jìn)行問卷效度的檢驗(yàn)。

    利用SPSS對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析,共提取到5個(gè)公因子,方差貢獻(xiàn)率分別為33.830%、10.102%、8.311%、6.455%、4.925%,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為63.621%,表明這5個(gè)公因子代表了問卷21個(gè)題項(xiàng)的大部分信息。其中,相依型自我被分為兩個(gè)因子,主要是因?yàn)?測量相依型自我的6個(gè)問項(xiàng)中,前3項(xiàng)主要涉及“回避排斥”因子,即個(gè)體避免自己的某種行為受到群體排斥的傾向;而后3項(xiàng)主要涉及“追求和諧”因子,即個(gè)體會(huì)為了融入群體而做出某些行為(Hashimoto et al.,2013)。根據(jù)公因子載荷結(jié)果,每個(gè)公因子的載荷值都大于0.5,且都集中于0.5~0.8,由此可以證明問卷結(jié)構(gòu)效度較好。

    4.2.2 驗(yàn)證性因子分析

    本文采用AMOS 17.0軟件對模型進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析,分析結(jié)果顯示,模型的絕對擬合χ2/df=3.516,近似誤差均方根RMSEA=0.089,擬合指標(biāo)GFI=0.820,NFI=0.800,NNFI=0.848,IFI=0.873,CFI=0.873。絕對指標(biāo)(x2/df、RMSEA)和相對指標(biāo)(GFI、NFI、NNFI、IFI、CFI)的值雖不在理想值范圍內(nèi),但是均接近理想值,擬合在可接受范圍內(nèi)。

    AVE指標(biāo)反映了每個(gè)潛變量所解釋的變異量中有多少來自于該潛變量中的題項(xiàng),當(dāng)其值大于0.5時(shí)表示該潛變量具有較好的收斂效度。而本文中獨(dú)立型自我、相依型自我這兩個(gè)潛變量的AVE值均低于0.5,表明收斂效度較差,還有待后續(xù)研究進(jìn)一步分析(見表2)。

    表2 驗(yàn)證性因子分析結(jié)果

    判別效度可以檢測潛變量之間互不相關(guān)的程度。如果某因子AVE的算術(shù)平方根比該因子與其他因子的相關(guān)系數(shù)都大,說明該因子的判別效度較高。如表3所示,粘性、分享行為、相依型自我、獨(dú)立型自我的AVE算術(shù)平方根都比該因子與其他因子的相關(guān)系數(shù)高,所以可以判斷各潛變量的判別效度較好。綜上所述,量表信度、效度都較好,并且所收集數(shù)據(jù)與模型的擬合達(dá)到了基本要求。

    表3 收斂效度和判別效度檢驗(yàn)

    注:對角線加粗為AVE的算術(shù)平方根,對角線下方為潛變量之間的相關(guān)系數(shù)。

    4.3 假設(shè)檢驗(yàn)

    4.3.1 用戶粘性對分享行為的影響

    回歸分析是本文所采取的主要分析方法。依據(jù)溫忠麟等(2005)的主張,首先對自變量和調(diào)節(jié)變量進(jìn)行了中心化處理。然后對粘性與分享行為兩個(gè)變量進(jìn)行回歸分析。

    分析結(jié)果顯示,標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.519,t值為10.862(p<0.01),表明粘性對分享行為的影響顯著,且為正向影響,用戶粘性的增加會(huì)促進(jìn)其分享行為的產(chǎn)生。VIF與容忍度均在1附近,證明共線可能性低,回歸擬合較好。假設(shè)1得到支持。

    4.3.2 自我建構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

    關(guān)于自我建構(gòu)對粘性與分享行為的調(diào)節(jié)檢驗(yàn),關(guān)鍵在于將相依型自我與獨(dú)立型自我區(qū)分開來,所以,本文采用Holland等(2004)的方法,將獨(dú)立型自我與相依型自我的值標(biāo)準(zhǔn)化后相減,得到自我建構(gòu)指數(shù),并將該指數(shù)求均值,大于均值的歸為獨(dú)立型自我,小于均值的歸為相依型自我。至此,相依型自我傾向的用戶共計(jì)159人,獨(dú)立型自我傾向的用戶共計(jì)163人。

    本文使用SPSS 17.0,運(yùn)用層次回歸法分別檢驗(yàn)相依型自我和獨(dú)立型自我對用戶粘性與分享行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。層次回歸主要分為兩個(gè)步驟:首先,對收集到的自變量粘性和調(diào)節(jié)變量自我建構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化;其次,分別用未引入交互項(xiàng)和引入交互項(xiàng)的模型做分層回歸,觀察自我建構(gòu)的調(diào)節(jié)作用是否顯著。

    在對相依型自我的調(diào)節(jié)作用的檢驗(yàn)中,得到粘性×相依型自我的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)為0.954,t值為2.379(p<0.01),通過顯著性檢驗(yàn)??梢?相依型自我建構(gòu)在用戶粘性與分享行為之間起正向調(diào)節(jié)作用,即:對于相依型自我建構(gòu)程度高的用戶來說,相依型自我的特質(zhì)會(huì)增強(qiáng)粘性與分享行為的正向關(guān)系。其中,R方為0.328,大于0.3,說明相依型自我建構(gòu)對粘性與分享行為的正向調(diào)節(jié)作用能解釋32.8%的人群情況。因此,假設(shè)2得到支持。對獨(dú)立型自我的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行檢驗(yàn),得到粘性×獨(dú)立型自我的p值大于0.05,這表明,獨(dú)立型自我建構(gòu)對用戶粘性與分享行為的調(diào)節(jié)作用不顯著,所以假設(shè)3未得到支持。

    數(shù)據(jù)分析結(jié)果并沒有發(fā)現(xiàn)用戶的獨(dú)立型自我建構(gòu)對粘性行為與分享行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。本文認(rèn)為,原因是獨(dú)立型自我個(gè)體更看重自己的需求,旅游虛擬社區(qū)給他們提供了表達(dá)自己觀點(diǎn)的平臺(tái),所以他們形成了比較固定的社區(qū)參與行為,其粘性特征和分享行為并不受到自我建構(gòu)的影響。

    5 研究結(jié)論與管理啟示

    5.1 研究結(jié)論

    本文對旅游虛擬社區(qū)中用戶粘性與分享行為的關(guān)系進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)用戶對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的粘性對其分享行為有顯著的正向影響。在旅游虛擬社區(qū)中,人們持續(xù)關(guān)注時(shí)間越長、登錄越頻繁,他們常常表現(xiàn)越活躍、參與和分享行為越多。為進(jìn)一步深入分析旅游虛擬社區(qū)中用戶粘性與分享行為的關(guān)系,本文引入自我建構(gòu)理論探討不同個(gè)體特質(zhì)對用戶行為的影響。研究發(fā)現(xiàn),相依型自我建構(gòu)在用戶粘性與分享行為關(guān)系中具有正向調(diào)節(jié)作用,表明相依型自我的用戶希望與他人保持融洽的關(guān)系,更在乎集體利益,他們在虛擬社區(qū)中表現(xiàn)得更積極,樂于分享和互動(dòng)。研究也發(fā)現(xiàn),獨(dú)立型自我建構(gòu)在用戶粘性與分享行為的關(guān)系中調(diào)節(jié)作用不顯著。假設(shè)3雖未得到驗(yàn)證,但仍然表明兩種不同個(gè)體特質(zhì)的用戶在虛擬社區(qū)中的行為表現(xiàn)是有差異的,這對于旅游虛擬社區(qū)用戶的管理策略具有理論意義。

    5.2 管理啟示

    (1) 旅游虛擬社區(qū)可通過增強(qiáng)用戶粘性來促進(jìn)分享行為

    旅游虛擬社區(qū)的持續(xù)發(fā)展十分依賴用戶的信息分享,而用戶往往傾向于從社區(qū)中獲得信息而不愿意分享信息(Lin et al.,2004),也即存在“搭便車”的情況(Fang et al.,2010)。那么,如何刺激用戶進(jìn)行分享?本文研究結(jié)論表明,粘性對分享行為具有顯著正向影響。而根據(jù)已有研究,從虛擬社區(qū)層面來看,網(wǎng)站粘性的影響因素主要有:網(wǎng)站信息價(jià)值(Weber et al.,1999)、便利性(Yang et al.,2012)、可靠性、安全性(黎志成 等,2002),以及良好的界面設(shè)計(jì)帶來的良好用戶體驗(yàn)(Shen et al.,2010)等。旅游虛擬社區(qū)的運(yùn)營者可以通過嚴(yán)格的內(nèi)容審核保證社區(qū)內(nèi)共享信息的可靠性和準(zhǔn)確性,通過簡潔、時(shí)尚、友好的界面設(shè)計(jì)為用戶提供良好的體驗(yàn),通過提升網(wǎng)站的安全性來更好地保護(hù)用戶的隱私,從而提升用戶的粘性,并最終影響用戶的分享意愿、促進(jìn)用戶的分享行為。

    (2) 對旅游虛擬社區(qū)用戶進(jìn)行群組化營銷管理

    本文發(fā)現(xiàn),不同自我建構(gòu)的用戶在旅游虛擬社區(qū)中的行為存在差異,這為群組化營銷管理提供了理論依據(jù)。對于獨(dú)立型自我和相依型自我這兩類用戶,旅游虛擬社區(qū)的運(yùn)營者需根據(jù)他們的用戶行為特征來識(shí)別,進(jìn)行群組化區(qū)別營銷管理。對于相依型自我的用戶,他們更在乎別人的看法和集體利益,因此群體性特征比較明顯,對這類用戶可以建立起相關(guān)群組,針對群組開展用戶管理并組織營銷活動(dòng)。而獨(dú)立型自我的用戶更注重自我感受和個(gè)人利益,個(gè)體性特征更顯著,這類用戶更適合采取一對一的旅游營銷方式,直接影響用戶個(gè)人會(huì)更有效。例如,在旅游虛擬社區(qū)的公眾空間里多推送一些大家都偏愛的適宜季節(jié)的旅游目的地,通過話題參與來吸引相依型自我的用戶;而對于獨(dú)立型自我的用戶,則可以定期推送一些獨(dú)特、彰顯個(gè)性的新興旅游目的地。

    (3) 對旅游虛擬社區(qū)用戶開展分類激勵(lì)

    本文探討并驗(yàn)證了在旅游虛擬社區(qū)中用戶的自我建構(gòu)對粘性與分享行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。其中,相依型自我對粘性與分享行為的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用,而獨(dú)立型自我對上述關(guān)系沒有顯著的調(diào)節(jié)作用。該研究結(jié)果說明,在旅游虛擬社區(qū)中,不同自我建構(gòu)的用戶對旅游信息、旅游體驗(yàn)的分享、社區(qū)氛圍的感知和社區(qū)參與等方面都存在差異。旅游虛擬社區(qū)運(yùn)營者在激勵(lì)用戶更多參與和分享時(shí)需要深入了解和細(xì)分用戶,根據(jù)用戶的自我建構(gòu)傾向采取適宜的激勵(lì)措施。具體來說,對于相依型自我的用戶,旅游虛擬社區(qū)運(yùn)營者可以推出他們共同感興趣的話題和活動(dòng),通過他們?nèi)后w內(nèi)的交流來相互影響,產(chǎn)生群體共鳴或達(dá)成共識(shí),這樣更容易促進(jìn)他們的參與行為和分享行為;而對獨(dú)立型自我的用戶,可以設(shè)置針對個(gè)人的物質(zhì)或非物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì),這類用戶更容易受到直接的激勵(lì)而產(chǎn)生參與和分享行為。

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