林超煜
(黎明職業(yè)大學(xué) 文化傳播學(xué)院,福建 泉州 362000)
隨著互聯(lián)網(wǎng)科技的興起,新媒體網(wǎng)絡(luò)社交發(fā)展迅速。CNNIC(2020)[1]根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心在京發(fā)布的第47次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》指出,中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到了9.89億,普及率達(dá)70.4%,超過(guò)全球平均水平4.1個(gè)百分點(diǎn),超過(guò)亞洲水平9.1個(gè)百分點(diǎn),手機(jī)網(wǎng)民占99.7%。人們習(xí)慣在社交網(wǎng)絡(luò)中使用文字作為載體交換信息,網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是以圖文形式存在的表達(dá)工具,對(duì)文字起輔助作用[2]。
大學(xué)生是對(duì)互聯(lián)網(wǎng)最關(guān)注的群體,他們有閑暇的時(shí)間使用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行交流,他們的生活、信息、交流與互聯(lián)網(wǎng)社交媒體密切相關(guān),在網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用上擁有話語(yǔ)權(quán)[3]。并且,網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的制作和網(wǎng)絡(luò)流行文化有密不可分的關(guān)系,符合大學(xué)生張揚(yáng)個(gè)性、勇于挑戰(zhàn)和敢于新鮮的特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是視覺(jué)的非語(yǔ)言符號(hào)[4],跟隨其發(fā)展帶來(lái)的是IP,商業(yè)模式和文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。因此,大學(xué)生作為網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的主要使用客戶,具有市場(chǎng)代表性。
1.2.1 TAM適用研究
本文所采用的TAM模型[5]是Davis1989年根據(jù)計(jì)劃行為理論提出的新理論,TAM模型沒(méi)有在網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)上使用過(guò)。基于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)和短信一樣,擁有傳達(dá)信息、表達(dá)溝通解釋的功能,本文將TAM適用于研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào),一是擴(kuò)大了TAM的使用范圍,可以為今后別的研究打下基礎(chǔ),提供新的研究思路;二是借此研究來(lái)驗(yàn)證TAM模型是否也能運(yùn)用于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)。
1.2.2 結(jié)合動(dòng)機(jī)理論
本文研究大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用因素,除使用TAM模型研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)自身具備的屬性和功能之外,還利用動(dòng)機(jī)理論中人們行為習(xí)慣的內(nèi)心需求,加入新的影響大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的因素,即表達(dá)動(dòng)機(jī)和溝通動(dòng)機(jī),修正了TAM模型并建立出新的模型,增強(qiáng)了研究的解釋能力。
1.2.3 補(bǔ)充實(shí)證研究
關(guān)于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)國(guó)外的研究中,大部份文章探究使用人群的性格特征與使用類型的關(guān)系,或者使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)與人際關(guān)系的親密程度影響,用量化研究網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素的實(shí)證研究很少。因此,本文是對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素研究的深入探究與補(bǔ)充。
1.2.4 網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的功能
網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的出現(xiàn),一是解決溝通問(wèn)題;二是生動(dòng)表達(dá)涵義;三是解決語(yǔ)境差異導(dǎo)致的誤解;四是表情包利于情緒宣泄[6]。表情包有趣而生動(dòng)[7],促進(jìn)了人們交流,縮短人際交往距離,引發(fā)人們聯(lián)想反映事物的內(nèi)涵和外延。
本文整理出網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)深受年輕大學(xué)生喜愛(ài)的原因。按照技術(shù)接受模型和動(dòng)機(jī)理論中的維度去分類,感知有用性和感知易用性是Davis技術(shù)接受模型[8]的兩個(gè)變量,用以測(cè)量使用群體對(duì)系統(tǒng)或者技術(shù)的感知喜歡和接受的程度。在上述基礎(chǔ)上,發(fā)展起感知娛樂(lè)性、節(jié)約成本、可獲得性變量,根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的研究,提出使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)是為了表達(dá)溝通、提高與他人的親密度,本文將其概念提煉為表動(dòng)動(dòng)機(jī)與溝通動(dòng)機(jī)。本研究探究上述各個(gè)因素是否對(duì)大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)行為產(chǎn)生影響。相關(guān)的研究問(wèn)題如下:
Q1:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的可獲得性、感知成本對(duì)其感知易用性產(chǎn)生怎樣的影響?
Q2:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂(lè)性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)對(duì)其感知有用性產(chǎn)生怎樣的影響?
Q3:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性與感知有用性有什么影響?
Q4:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性、感知有用性對(duì)使用意愿和行為產(chǎn)生怎樣的影響?
根據(jù)上述文獻(xiàn)綜述回顧了影響大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的變量之后,本文提出相關(guān)假設(shè)包括:
H1:大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的可獲得性正向影響感知易用性;
H2:大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的節(jié)約成本正向影響感知易用性;
H3:大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的表達(dá)動(dòng)機(jī)正向影響感知有用性;
H4:大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的溝通動(dòng)機(jī)正向影響感知有用性;
H5:大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂(lè)性正向影響感知有用性;
H6:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性正向影響感知有用性;
H7:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知有用性正向影響大學(xué)生的使用意愿;
H8:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性正向影響大學(xué)生的使用意愿;
H9:網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用意愿正向影響大學(xué)生的使用行為。
本研究根據(jù)經(jīng)典的技術(shù)接受模型和自我決定理論,結(jié)合大學(xué)生與網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的特點(diǎn)提出新的修正模型,使用李克特五級(jí)量表,采用了Davis技術(shù)接受模型的問(wèn)卷測(cè)量,Davis是最先使用技術(shù)接受模型的研究專家,在這個(gè)領(lǐng)域多次整理和總結(jié)前人的經(jīng)典理論,最終提出技術(shù)接受模型,并不斷完善和修正,提出其他變量,例如感知成本等[9-10]。因此具有說(shuō)服力、科學(xué)性、可行性。由此研究大學(xué)生在使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)時(shí)的可獲得性、節(jié)約成本、感知易用性、感知有用性、娛樂(lè)性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)與使用意愿、使用行為之間的關(guān)系。
根據(jù)文獻(xiàn)回顧及研究框架的分析,將問(wèn)卷分為三個(gè)部分,一共有37個(gè)問(wèn)題。第一部分是網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的基本使用情況,包含使用社交平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)、使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率、使用表情符號(hào)的個(gè)數(shù)、主動(dòng)使用的意愿、更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率,自定義網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的來(lái)源等,這部分主要測(cè)量大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的基本狀況。第二部分為網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用行為測(cè)量,主要包含9個(gè)維度的測(cè)量,即可獲得性、節(jié)約成本、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)、娛樂(lè)性、感知有用性、感知易用性、使用意愿以及使用行為,每個(gè)變量都是前人運(yùn)用過(guò)的研究變量。這部分主要使用李克特五級(jí)量表,每個(gè)變量使用三個(gè)問(wèn)題衡量,回答從“非常不同意”到“非常同意”相對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)是1至5分。第三部分為研究對(duì)象的人口統(tǒng)計(jì)測(cè)量,包含大學(xué)生的年齡、性別、最高學(xué)歷等。
本研究模型的操作性定義,其衡量主要根據(jù)相關(guān)的參考文獻(xiàn),修改TAM適合本研究情況而使每一個(gè)項(xiàng)目測(cè)量都是按照李克特五級(jí)量表進(jìn)行設(shè)定的。在以下的操作性定義中,先對(duì)研究變量?jī)?nèi)容進(jìn)行定義和歸納說(shuō)明,并通過(guò)對(duì)上述各個(gè)變量的操作化定義為測(cè)量的問(wèn)卷內(nèi)容鎖定研究范圍;本測(cè)量問(wèn)卷部分結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用功能而設(shè)定,研究變量包括感知易用性、感知有用性、可獲得性、娛樂(lè)性、節(jié)約成本、溝通動(dòng)機(jī)、表達(dá)動(dòng)機(jī)、使用意愿以及使用行為,根據(jù)前人的研究測(cè)量的項(xiàng)目得出問(wèn)卷測(cè)量問(wèn)題。
本問(wèn)卷采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查的方式,問(wèn)卷包含37個(gè)問(wèn)題,問(wèn)卷詳情可見(jiàn)附錄一,利用問(wèn)卷星形成電子問(wèn)卷和問(wèn)卷二維碼,采用便利抽樣將問(wèn)卷發(fā)至筆者的大學(xué)班群、研究生班群以及朋友圈,通過(guò)親朋好友進(jìn)行搜集。主要是對(duì)大學(xué)生這一年輕的群體作為研究對(duì)象進(jìn)行調(diào)查,問(wèn)卷發(fā)放的時(shí)間共五天,共回收233份問(wèn)卷,問(wèn)卷有效率100%。網(wǎng)絡(luò)微信問(wèn)卷成本低、速度快、范圍廣等優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn),可以為研究節(jié)省時(shí)間,有利于更方便地收回問(wèn)卷。
樣本的描述性分析主要包括調(diào)查對(duì)象的性別、年齡、學(xué)歷等。本研究包含了基本的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用狀況,每天在社交網(wǎng)絡(luò)上花費(fèi)的時(shí)間、使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率、經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的個(gè)數(shù)、主動(dòng)使用表情符號(hào)的意愿、更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率以及獲取的渠道等。上述均屬于調(diào)查的基本狀況,因此納入描述性統(tǒng)計(jì)的范圍里。本次統(tǒng)計(jì)的數(shù)量為233。
表1 基本對(duì)象研究統(tǒng)計(jì)表
問(wèn)卷調(diào)查對(duì)象基本信息統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果顯示,本次問(wèn)卷調(diào)查的有效樣本數(shù)據(jù)總量為233人,其中男性有99人,女性有134人,女性人數(shù)多于男性人數(shù)。
年齡分析的結(jié)果顯示,18~24歲之間的人數(shù)最多有126人,占比為54.1%;其次是25~39歲之間有76人。主要以18~24歲之間為主,比較符合本研究的研究主體,將大學(xué)生年輕人作為研究對(duì)象。
學(xué)歷統(tǒng)計(jì)中,本科學(xué)士居多,有129人,占比為55.4%;其次是碩士研究生共有85人。兩者的總占比為91.7%,因此也符合研究的對(duì)象要求。
每天使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)的跳槽結(jié)果顯示,2~3個(gè)小時(shí)使用時(shí)間的人數(shù)居多,有61人,占比為26.2%;其次是6個(gè)小時(shí)以上有53人,總體上大學(xué)生每天使用社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)。
表2 大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)表
使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的頻率的回答中,經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人數(shù)為最多,占比34.3%。而十分經(jīng)常使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人也占總比的18%,說(shuō)明大學(xué)生十分青睞于使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)。
經(jīng)常使用的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào),1~3個(gè)為很少,13個(gè)網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)為很多,調(diào)查研究顯示,26.2%有6~9個(gè)自己經(jīng)常使用的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào),可以看出大學(xué)生都有自己喜愛(ài)使用的表情符號(hào),且1個(gè)是最低限度。
大學(xué)生主動(dòng)使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的意愿調(diào)查中,33%的人經(jīng)常主動(dòng)使用表情包,十分經(jīng)常的占比15%。從不主動(dòng)使用的人僅占比3%。說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)能帶動(dòng)大家積極參與的熱情,大部份人會(huì)選擇主動(dòng)使用表情符號(hào)。
在更新網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的人數(shù)占比里,大學(xué)生偶爾和有時(shí)更新一下網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào),總占比70%,經(jīng)常更新的占26.2%,十分經(jīng)常的占比為2.6%。
網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的來(lái)源多種多樣,獲取方法簡(jiǎn)單,主要包括系統(tǒng)自帶的、微博上保存的、通過(guò)其他朋友發(fā)了然后自己保存的,還有專門的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)App,自己制作的等。調(diào)查結(jié)果顯示:占比最多的77.7%的大學(xué)生都是保存和收藏其他人的網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào);有28.8%的人也會(huì)自己制作網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào),自己制作表情符號(hào)具有十足的樂(lè)趣性。
4.3.1 信度分析
Lee.Cronbach(1951)認(rèn)為,信度分析(reliability analysis)就是研究數(shù)據(jù)的可靠性,它就是使用同種方法去檢測(cè)同種對(duì)象的結(jié)果是否具有一致性。一般使用相關(guān)系數(shù)Cronbach α來(lái)表示信度系數(shù)。
美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Hair(1991)指出,量表系數(shù)有數(shù)值指標(biāo),系數(shù)的數(shù)值為0.9以上,表示該量表信度最佳;數(shù)值為0.8,表示信度不錯(cuò);系數(shù)數(shù)值介于0.7~0.8之間,表示較好;數(shù)值范圍在0.6~0.7之間,表示勉強(qiáng)可以;但是,數(shù)值最低限度為0.6,低于該數(shù)值考慮重新設(shè)計(jì)問(wèn)卷。
本研究利用SPSS軟件,得出問(wèn)卷內(nèi)容一致性的數(shù)值結(jié)果,用以表示信度分析。計(jì)算的?系數(shù)如表3所示。
表3 信度分析
上圖信度分析表可以呈現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的各維度量表的Cronbach α值最低為0.8以上,與Anderson(1995)提出的值大于0.6的量表效果好相符合。說(shuō)明各量表的信度結(jié)果不錯(cuò)。由此證明本研究的變量測(cè)量指標(biāo)內(nèi)在一致性較強(qiáng),說(shuō)明使用該調(diào)查數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)查網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素是比較可靠的。
4.3.2 效度分析
效度分析(validity analysis)就是有效性,是一種測(cè)量數(shù)據(jù)結(jié)果的有效性的程度,可以測(cè)量研究?jī)?nèi)容和測(cè)量結(jié)果的匹配程度。數(shù)據(jù)抽樣樣本使用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)數(shù)值和巴特利特(Bartlett)測(cè)量本研究數(shù)據(jù)的效度。如果越接近 KMO數(shù)值1顯示該研究數(shù)據(jù)越有效,前人研究表明,KMO 大于 0.9 表明數(shù)據(jù)十分有效,KMO 大于 0.7 小于 0.9 表明數(shù)據(jù)比較有效,KMO 大于 0.6 小于 0.7 表明數(shù)據(jù)可以接受,在0.5以下則需要考慮重新收集數(shù)據(jù)。
表4 效度分析
各量表的KMO 值均在0.7之上;巴特利特球體檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值的顯著性為0.000,該數(shù)值小于 0.01,呈顯著性水平;各量表的效度均比較好。因此本研究量表測(cè)量指標(biāo)的效度較高。
4.3.3 相關(guān)分析
相關(guān)分析作為一種統(tǒng)計(jì)方法,主要研究變量之間是否具備相關(guān)性,檢測(cè)相關(guān)性強(qiáng)弱程度的高低。線性相關(guān)主要運(yùn)用在檢測(cè)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性的強(qiáng)弱的程度,檢驗(yàn)兩者之間的密切程度,用以在統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中可以定量的描述兩個(gè)變量之相關(guān)關(guān)系。
大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用意愿、使用行為及其影響變量之間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果如下:
表5 相關(guān)分析表
大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)使用因素相關(guān)分析結(jié)果顯示,可獲得性、娛樂(lè)性、節(jié)約成本、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)等因素與感知易用性、感知有用性、使用意愿、使用行為之間均有顯著的正向相關(guān)關(guān)系,為進(jìn)一步研究各變量對(duì)使用意愿、使用行為的影響情況,研究采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行深入研究。
4.4.1 結(jié)構(gòu)方程模型分析
結(jié)構(gòu)方程模型通常包括兩個(gè)基本模型:測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型。其中,測(cè)量模型是由潛在變量與觀察變量組成,反映的是潛在變量與觀察變量的關(guān)系;而結(jié)構(gòu)模型則表示潛在變量之間的關(guān)系,它是一種實(shí)證分析模型方法,通過(guò)尋找變量間內(nèi)在的結(jié)構(gòu)關(guān)系驗(yàn)證某種結(jié)構(gòu)關(guān)系或模型的假設(shè)是否合理、模型是否正確。結(jié)構(gòu)方程模型同時(shí)考慮并處多個(gè)因變量、容許自變量和因變量均含有測(cè)量誤差等優(yōu)點(diǎn)。
衡量結(jié)構(gòu)方程式的模型包括很多指標(biāo),研究需要使用下列的指標(biāo)去衡量模型的適配度,也即是測(cè)量修正的假設(shè)模型與前人研究資料的一致性程度。
卡方自由度比。研究通過(guò)AMOS顯示輸出結(jié)果CMIN/DF。該數(shù)值小于3,則表示本文修正模型適配度良好;該數(shù)值如果大于3時(shí),表示網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的修正模型適配度不佳。
RMSEA值(root mean square error of approximation)是絕對(duì)性指標(biāo),不需要基準(zhǔn)線模型,該數(shù)值的大小反映修正模型的適配度好壞與否。相比較而言,研究數(shù)值在0.08-0.10范圍,表示模型適配比較普通;范圍在0.05-0.08意思是修正模型適配度程度較為良好,適配合理;如果該研究數(shù)值小于0.05則表示模型適配度達(dá)到最佳程度。
GFI(goodness-of-fit index)是一種數(shù)值越接近于1,模型的適配度越佳的絕對(duì)性指標(biāo)。
IFI(incremental fit index)和 CFI(comparative fit index) 是一種相對(duì)性指標(biāo);屬于增值適配度統(tǒng)計(jì)量,通常是將待檢驗(yàn)的假設(shè)理論模型與基準(zhǔn)線模型的適配度相對(duì)比,用來(lái)判斷兩個(gè)模型契合與否,該數(shù)值如果越接近1,則表示兩個(gè)模型越契合。
PNFI(parsimony-adjusted NFI)是調(diào)整指標(biāo),屬于比較簡(jiǎn)約的適配度指數(shù),該數(shù)值比較理想的范圍為0.50以上。根據(jù)本研究假設(shè),構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型圖如下所示:
本研究對(duì)模型進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析,運(yùn)算后模型擬合情況結(jié)果如下表所示:
表6 模型整體擬合優(yōu)度分析表
根據(jù)上圖,可以呈現(xiàn)出模型整體適配度,卡方自由度比值為2.461<3.000,表示本研究修正模型的適配度較為良好。RMSEA值為0.078<0.08,兩模型相符合。GFI值為0.82,一般符合。而CFI值為0.932、IFI值為0.934,均小于1,達(dá)到了指標(biāo)的理想標(biāo)準(zhǔn)程度。總的來(lái)說(shuō),該模型擬合情況較好,理論模型和真實(shí)數(shù)據(jù)之間的契合度相匹配程度高,模型的結(jié)果具有科學(xué)性。
4.4.2 研究模型路徑分析
本研究采用AMOS21.0版軟件使用結(jié)果方程模型運(yùn)算,對(duì)問(wèn)卷星統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、整理、探討,下圖為修正研究模型的模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表:
表7 模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表
由模型標(biāo)準(zhǔn)路徑系數(shù)表可知,可獲得性對(duì)感知易用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)(β=0.441,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明可獲得性對(duì)感知易用性有顯著的正向影響,假設(shè)1成立。節(jié)約成本對(duì)感知易用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.427,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明節(jié)約成本對(duì)感知易用性有顯著的正向影響,假設(shè)2成立;
表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性由于顯著性(β=0.755,P>0.5)沒(méi)有顯著的正向影響,沒(méi)有達(dá)到顯著性水平,假設(shè)3不成立。溝通動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.031,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明溝通動(dòng)機(jī)與感知有用性的關(guān)系為正相關(guān),假設(shè)4成立。娛樂(lè)性對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.137,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明娛樂(lè)性對(duì)感知有用性有顯著的正向影響,假設(shè)5成立。感知易用性對(duì)感知有用性的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.391,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明感知易用性對(duì)感知有用性有顯著的正向影響,假設(shè)6成立。
感知易用性對(duì)使用意愿的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.48,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明感知易用性對(duì)使用意愿有顯著的正向影響,假設(shè)7成立。
感知有用性對(duì)使用意愿的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.382,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明感知有用性對(duì)使用意愿有顯著的正向影響,假設(shè)8成立。使用意愿對(duì)使用行為的標(biāo)準(zhǔn)路徑影響系數(shù)為(β=0.479,P<0.5),達(dá)到顯著性水平;說(shuō)明使用意愿對(duì)使用行為有顯著的正向影響,假設(shè)9成立。
綜上可知,可獲得性、節(jié)約成本對(duì)感知易用性均有顯著的影響,影響較大的是節(jié)約成本;溝通動(dòng)機(jī)、娛樂(lè)性對(duì)感知有用性均有顯著的影響,影響較大的是溝通動(dòng)機(jī);表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的影響不顯著。
表8 結(jié)論分析表
本研究從技術(shù)接受模型出發(fā),探討當(dāng)代大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用影響因素,本文的影響因素有網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的感知易用性、感知有用性、可獲得性、節(jié)約成本、娛樂(lè)性、表達(dá)動(dòng)機(jī)、溝通動(dòng)機(jī)。梳理相關(guān)文獻(xiàn)后做出假設(shè),進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查并整理得到數(shù)據(jù)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)各個(gè)因素都有不同程度的影響。通過(guò)所有的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行相關(guān)分析及回歸分析,結(jié)合前人的研究對(duì)照假設(shè)論證分析。最終可以看出除了表達(dá)動(dòng)機(jī)不顯著之外,其他的假設(shè)均成立。
假設(shè)成立是以大學(xué)生使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)現(xiàn)實(shí)感覺(jué)為基礎(chǔ),真實(shí)使用情況為指導(dǎo),研究數(shù)據(jù)為依托最終得出的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕Y(jié)果。在使用網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的過(guò)程中,大家的使用情況均在數(shù)據(jù)中,呈現(xiàn)出深有同感的趨勢(shì)。假設(shè)成立中,可獲得性、節(jié)約成本對(duì)感知易用性都存在顯著的影響,兩者相比影響較大的是節(jié)約成本,其原因主要從兩個(gè)方面呈現(xiàn)。第一,是從可獲取性方面,因?yàn)闇y(cè)量該變量時(shí),三個(gè)測(cè)量變量中包含制作表情包很簡(jiǎn)易,這一項(xiàng)很多年輕人并不贊同,在年輕人看來(lái)只有制作出動(dòng)畫類,具備高技術(shù)性的才屬于會(huì)制作。同時(shí)有很多人的表情符號(hào)是收藏他人得到,因此呈現(xiàn)該結(jié)果。第二,從節(jié)約成本方面來(lái)說(shuō),網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用不會(huì)花費(fèi)時(shí)間、金錢、腦力,所以兩者相比較,節(jié)約成本會(huì)是年輕人的首選。
溝通動(dòng)機(jī)、娛樂(lè)性對(duì)感知有用性均有顯著的影響,影響較大的是溝通動(dòng)機(jī);表達(dá)動(dòng)機(jī)對(duì)感知有用性的影響不顯著。
假設(shè)成立主要是由于網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用更多體現(xiàn)在人與人的在線交流中,而表達(dá)側(cè)重于發(fā)自己的心情和朋友圈時(shí)對(duì)其的使用。相比表達(dá)動(dòng)機(jī),從網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的使用頻率上來(lái)說(shuō),與他人聊天溝通的頻率遠(yuǎn)比發(fā)朋友圈的頻率高;網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)的娛樂(lè)性主要來(lái)自于互相斗圖,并不是每個(gè)人都熱衷于斗圖,因此,溝通動(dòng)機(jī)是最為顯著的一項(xiàng)。
而針對(duì)不成立的假設(shè)原因有以下三點(diǎn)。第一,提出這個(gè)假設(shè)是因?yàn)樽髡邚膫鞑W(xué)的人際傳播角度去思考,且包含符號(hào)學(xué)的相關(guān)知識(shí),文字作為表達(dá)人類的工具,網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)也可以,但是作者會(huì)過(guò)多地放大了網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)在表達(dá)上起的作用。第二,網(wǎng)絡(luò)表情符號(hào)也只不過(guò)是一個(gè)很簡(jiǎn)單的輔助工具輔助文字,并沒(méi)有深刻地去感受到表達(dá)的感覺(jué)。第三,大學(xué)生覺(jué)得會(huì)使用就行了,主要是方便快捷易上手,因此沒(méi)有站在表達(dá)的立場(chǎng)和角度上認(rèn)為自己帶有表達(dá)動(dòng)機(jī)。