球隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)、微博互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的關(guān)系
——人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的調(diào)節(jié)作用

李漢熙，駱 雷，張孟艷

1 問題的提出

社交媒體的出現(xiàn)深刻影響了體育產(chǎn)品與服務(wù)的供給方式與消費(fèi)方式[1]。 職業(yè)體育俱樂部借助各類社交媒體開展線上球迷關(guān)系管理。 由于社交媒體具有參與、公開、交流、對(duì)話、社區(qū)化和連通性等特征[2]，職業(yè)體育俱樂部開展社交媒體營(yíng)銷客觀上促進(jìn)了俱樂部與球迷之間互動(dòng)關(guān)系的重塑。 職業(yè)球隊(duì)可以借助社交媒體對(duì)球迷群體開展線上視覺產(chǎn)品的傳播、“球隊(duì)之家”的構(gòu)建、球迷文化的營(yíng)造等活動(dòng)[3]，進(jìn)而提升球迷與職業(yè)球隊(duì)的身份認(rèn)同。 作為主流的社交媒體平臺(tái)， 微博具有廣泛的用戶關(guān)注度和影響力。《2018 年微博用戶發(fā)展報(bào)告》[4]顯示，截至2018 年第四季度，微博月活躍用戶已達(dá)4.62 億人次，日活躍用戶達(dá)2 億人次。 微博用戶的龐大基數(shù)為職業(yè)球隊(duì)擴(kuò)大球迷群體規(guī)模和提高球迷黏性奠定了重要基礎(chǔ)。對(duì)職業(yè)球隊(duì)而言， 如何借助社交媒體平臺(tái)將龐大的微博用戶轉(zhuǎn)化為高忠誠(chéng)度的球迷群體是職業(yè)球隊(duì)面臨的重要營(yíng)銷議題。

球迷關(guān)注社交媒體的動(dòng)機(jī)與社交媒體的一系列功能（如發(fā)帖、評(píng)論、分享）有直接關(guān)系。 已有研究[5]表明， 社交媒體關(guān)注動(dòng)機(jī)能夠促進(jìn)球迷在社交媒體上的消費(fèi)、貢獻(xiàn)與創(chuàng)造行為。職業(yè)球隊(duì)可以利用球迷關(guān)注微博的動(dòng)機(jī)維度， 差異化地制定球隊(duì)社交媒體賬號(hào)的營(yíng)銷管理策略， 吸引更多的球迷加入球隊(duì)微博的互動(dòng)中， 進(jìn)而有效培育球迷的忠誠(chéng)度和消費(fèi)黏性。 因此，為有效轉(zhuǎn)化球隊(duì)微博用戶，職業(yè)球隊(duì)需要關(guān)注和解答如下具體問題：一是，用戶關(guān)注球隊(duì)微博的動(dòng)機(jī)是什么？ 即用戶關(guān)注動(dòng)機(jī)主要包括哪些可能的維度或因子。二是，球隊(duì)微博的關(guān)注動(dòng)機(jī)是否會(huì)影響球迷忠誠(chéng)度？如果存在影響關(guān)系，那么球隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)對(duì)球迷忠誠(chéng)的影響機(jī)理又是什么？ 關(guān)注動(dòng)機(jī)是否會(huì)通過用戶與微博的互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)產(chǎn)生間接影響？三是，不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征屬性下的用戶在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中是否具有顯著性差異？例如，男性與女性是否在上述路徑關(guān)系中的強(qiáng)度上有顯著差異。針對(duì)上述問題，國(guó)外學(xué)者主要探討了用戶在不同社交媒體關(guān)注動(dòng)機(jī)上的比較問題[6]、球迷對(duì)社交媒體的關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為之間的關(guān)系問題[5,7]。 國(guó)內(nèi)學(xué)者則主要從定性分析的視角闡釋了社交媒體對(duì)體育營(yíng)銷產(chǎn)生的影響[3,8-9]，以及社交媒體在體育賽事營(yíng)銷領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀[10-11]。 從國(guó)內(nèi)外既有研究來看，球隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)、互動(dòng)行為以及球迷忠誠(chéng)等變量間影響機(jī)理仍未得到實(shí)證數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量在微博關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用也未得到既有研究的驗(yàn)證。 基于此，本文以球隊(duì)微博為例，探討社交媒體關(guān)注動(dòng)機(jī)、互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的因果路徑關(guān)系，并以人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（性別、年齡、學(xué)歷）為調(diào)節(jié)變量，運(yùn)用多群組比較分析（Multi-group Analysis, MGA），驗(yàn)證不同用戶群體對(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

2 文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

2.1 球隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)與微博互動(dòng)行為的關(guān)系

使用與滿足理論 （the uses and gratifications approach） 被廣泛應(yīng)用于體育與社交媒體的研究中[1]。使用與滿足理論是站在用戶視角， 分析用戶的大眾傳播媒介接觸動(dòng)機(jī)以及傳播媒介給他們帶來的心理或行為上的效用?；谑褂门c滿足理論，球迷關(guān)注職業(yè)體育俱樂部官方微博的行為是為了滿足其社會(huì)和心理需求。 這些需求本身自然就表現(xiàn)為球迷的微博關(guān)注動(dòng)機(jī)。Witkemper 等[12]將信息、娛樂、消磨時(shí)間和粉絲情結(jié)視為用戶關(guān)注運(yùn)動(dòng)員Twitter 的主要?jiǎng)訖C(jī)；Li 等[6]通過研究中美球迷使用Twitter 和微博的動(dòng)機(jī)，將粉絲關(guān)注球隊(duì)社交媒體的動(dòng)機(jī)劃分為信息、娛樂、技術(shù)知識(shí)、球隊(duì)支持、消磨時(shí)間和逃避。 結(jié)合文獻(xiàn)和后續(xù)探索性因子分析結(jié)果，本文將職業(yè)球隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)的維度劃分為信息動(dòng)機(jī)、技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)、球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)和消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)。在球迷的社交媒體互動(dòng)行為方面，主要表現(xiàn)在頁面流量、訪問頻率、搜索、私信、頁面停留時(shí)間、點(diǎn)贊、發(fā)布、閱讀、頁面訪問、評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容等[13-15]。

信息動(dòng)機(jī)是指球迷希望通過關(guān)注球隊(duì)微博獲得關(guān)于球隊(duì)和球員的各類動(dòng)態(tài)信息，如比賽陣容、得分情況、勝負(fù)情況等。信息動(dòng)機(jī)是球迷關(guān)注球隊(duì)官方微博的重要?jiǎng)訖C(jī)。 例如，對(duì)于大學(xué)生群體而言，信息搜集是他們?cè)赥witter 和Facebook 等社交媒體平臺(tái)關(guān)注自己所喜愛球隊(duì)的主要因素[7]。 信息動(dòng)機(jī)是否會(huì)對(duì)球迷的社交媒體互動(dòng)行為產(chǎn)生影響， 學(xué)界的研究發(fā)現(xiàn)并不完全一致。 有研究[16]發(fā)現(xiàn)中國(guó)球迷關(guān)注運(yùn)動(dòng)員個(gè)人微博的信息動(dòng)機(jī)不會(huì)顯著影響球迷的社交媒體互動(dòng)，但也有研究[5]發(fā)現(xiàn)，球隊(duì)粉絲關(guān)注職業(yè)足球俱樂部社交媒體的信息動(dòng)機(jī)會(huì)正向顯著影響粉絲的互動(dòng)行為。 盡管信息動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為的影響關(guān)系存在分歧，但是獲取信息依舊是影響Twitter 用戶體育消費(fèi)行為的動(dòng)機(jī)因素[12]，用戶在社交媒體的互動(dòng)行為也是信息獲取之后完成的。基于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：信息動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為存在顯著正向影響。

技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)是指球迷通過關(guān)注球隊(duì)微博了解運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的技術(shù)知識(shí)， 同時(shí)獲得樂趣和愉悅的體驗(yàn)。用戶在虛擬社區(qū)中的互動(dòng)行為，主要為了滿足自己的娛樂需求，用戶在點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)價(jià)等互動(dòng)過程中能夠愉悅身心[17]，球迷關(guān)注運(yùn)動(dòng)員微博的技術(shù)支持動(dòng)機(jī)能夠顯著影響球迷的社交媒體互動(dòng)行為[16]。對(duì)于許多球迷群體而言， 他們既是運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的熱愛者，又是球隊(duì)的支持者。 他們或者因“關(guān)注而熱愛”，又或者因“熱愛而關(guān)注”。 他們?cè)陉P(guān)注球隊(duì)官方微博的同時(shí)， 也希望獲取與運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目技能提升有關(guān)的知識(shí)或方法， 而這一動(dòng)機(jī)對(duì)他們?cè)谖⒉┢脚_(tái)的互動(dòng)行為可能具有重要影響。與此同時(shí)，關(guān)注球隊(duì)官方微博是球迷的休閑娛樂活動(dòng)， 愉悅的體驗(yàn)同樣可能會(huì)促使球迷加強(qiáng)與微博平臺(tái)及其他粉絲用戶的互動(dòng)。 因此，本文提出如下假設(shè)：

H2：技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為存在顯著正向影響。

球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)是指球迷出于對(duì)球隊(duì)的身份認(rèn)同和喜愛而關(guān)注球隊(duì)官方微博。 球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)與球隊(duì)認(rèn)同感關(guān)系密切。 如果球迷與球隊(duì)之間存在強(qiáng)烈的心理依附關(guān)系， 球迷往往表現(xiàn)為高度的球隊(duì)認(rèn)同和球隊(duì)支持。反之，如果球迷與球隊(duì)之間沒有心理依附關(guān)系，球迷往往表現(xiàn)為較低的球隊(duì)認(rèn)同和球隊(duì)支持。球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)是球迷關(guān)注球隊(duì)社交媒體的動(dòng)機(jī)維度之一[6]。 研究[16]發(fā)現(xiàn)，球迷關(guān)注球星微博的支持動(dòng)機(jī)會(huì)顯著正向影響球迷的社交媒體互動(dòng)，基于此，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為存在顯著正向影響。

消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)是指球迷利用社交媒體來緩解生活中的無聊和工作中的壓力。 現(xiàn)代社會(huì)的工作與生活節(jié)奏普遍加快，體育在人類追求閑適生活、釋放工作壓力等方面具有天然的作用。 球迷通過關(guān)注和追隨職業(yè)體育俱樂部， 能夠營(yíng)造寬松愉悅的環(huán)境和氛圍，忘卻生活與工作中的煩惱與焦慮，甚至能夠?qū)崿F(xiàn)精神價(jià)值的自我重塑。已有研究[12]發(fā)現(xiàn)，消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)影響大學(xué)生在社交媒體上的體育消費(fèi)行為。 如果用戶消磨時(shí)間的動(dòng)機(jī)較強(qiáng)， 那么他們?cè)陉P(guān)注球隊(duì)社交媒體的過程中可能會(huì)表現(xiàn)為更多的互動(dòng)行為。 基于此，本文提出如下假設(shè)：

H4：消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為存在顯著正向影響。

2.2 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用

雖然球迷群體對(duì)職業(yè)體育俱樂部微博關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為之間可能存在因果路徑關(guān)系， 但不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的球迷群體是否在上述關(guān)系中存在強(qiáng)度上的差異？ 這是職業(yè)體育俱樂部營(yíng)銷人員進(jìn)行市場(chǎng)細(xì)分的重要參考依據(jù)。 Vale 等[5]也建議后續(xù)研究探討社交媒體用戶的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量對(duì)動(dòng)機(jī)和參與互動(dòng)行為之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。例如，根據(jù)性別變量所劃分的男性與女性在微博關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系上可能存在一定差異。 男性球迷往往既是球隊(duì)支持者，也是運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的參與者，他們比女性群體可能具有更強(qiáng)的技術(shù)知識(shí)獲取動(dòng)機(jī)， 該動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為的影響強(qiáng)度可能并不相同。類似地，根據(jù)年齡變量所劃分的中老年與青年球迷群體之間在消磨時(shí)間或球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)上也可能會(huì)調(diào)節(jié)其與互動(dòng)行為的關(guān)系。 基于此，本文提出如下假設(shè)：

H5：性別變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用。

H6：年齡變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用。

H7：學(xué)歷變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用。

2.3 互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的關(guān)系

球隊(duì)忠誠(chéng)通常作為球迷心理與行為研究中的結(jié)果變量。 球隊(duì)忠誠(chéng)通常表現(xiàn)為球迷對(duì)所支持球隊(duì)的心理承諾和行為忠誠(chéng)。 提升球迷的忠誠(chéng)度是所有職業(yè)體育俱樂部開展客戶關(guān)系管理的重要目標(biāo)。 具有強(qiáng)烈忠誠(chéng)度的球迷與球隊(duì)間具有較強(qiáng)的身份和情感認(rèn)同， 他們會(huì)重復(fù)購(gòu)買職業(yè)球隊(duì)的賽事門票以及球隊(duì)的一系列衍生產(chǎn)品， 并通過現(xiàn)場(chǎng)觀賽和直播觀賽等行為表現(xiàn)出自己的忠誠(chéng)。 相關(guān)研究[18-19]證實(shí)，通過增加在線平臺(tái)上粉絲的互動(dòng)體驗(yàn)， 會(huì)提升粉絲的忠誠(chéng)度。 在體育營(yíng)銷領(lǐng)域，也有學(xué)者[5]建議對(duì)社交媒體的互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)度之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。 基于此，本文提出如下假設(shè)：

H8：互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)存在顯著正向影響。

基于上述文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)， 提出理論模型圖（圖1）。

圖1 理論模型圖Figure1 Theoretical model

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 量表

量表的設(shè)計(jì)以相關(guān)文獻(xiàn)和焦點(diǎn)小組訪談為基礎(chǔ)。 首先， 借鑒既有文獻(xiàn)構(gòu)建初步的量表維度及題項(xiàng)。其次，邀請(qǐng)關(guān)注球隊(duì)官方微博的4 名球迷參與焦點(diǎn)小組訪談，了解他們對(duì)球隊(duì)官方微博的態(tài)度，集中探討他們關(guān)注球隊(duì)官微的原因，進(jìn)一步修改量表。焦點(diǎn)小組采用半結(jié)構(gòu)式訪談為主， 持續(xù)時(shí)間為90 min左右。 除了4 名球迷外，2 名研究組成員分別負(fù)責(zé)小組訪談的主持與訪談?dòng)涗洝?焦點(diǎn)小組訪談主要聽取他們對(duì)于問卷表述和內(nèi)容結(jié)構(gòu)方面的意見，修正問卷中題目涵義不清晰或者措辭不當(dāng)?shù)念}項(xiàng)， 使量表語句的陳述方式更為合理。 問卷包括4 個(gè)部分：（1）微博關(guān)注動(dòng)機(jī)量表；（2）微博互動(dòng)行為量表；（3）球迷忠誠(chéng)量表；（4）人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征（性別、年齡、職業(yè)、受教育程度、月收入及家庭情況）。其中，微博關(guān)注動(dòng)機(jī)量表采用Li 等[6]基于洛杉磯湖人隊(duì)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)量表修正， 關(guān)注動(dòng)機(jī)初始量表共計(jì)18 個(gè)觀察題項(xiàng)。微博互動(dòng)行為量表基于微博“瀏覽、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊”等四大功能，同時(shí)增加“活動(dòng)參與（例如抽獎(jiǎng)、視頻投稿等）”測(cè)量指標(biāo)，共計(jì)包含5 個(gè)觀察題項(xiàng)。球迷忠誠(chéng)量表則采用陳鐸[20]的俱樂部球迷忠誠(chéng)量表，共計(jì)6 個(gè)題項(xiàng)。 所有題項(xiàng)的測(cè)量均采用李克特5 級(jí)量表（1 表示非常不同意，2 表示不同意，3 表示一般，4表示同意，5 表示非常同意）。

3.2 數(shù)據(jù)搜集

采用便利抽樣方式， 對(duì)微博粉絲用戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)問卷發(fā)放。為盡可能提升樣本的代表性，運(yùn)用問卷星在球隊(duì)官方微博、微信球迷群、虎撲論壇相關(guān)版塊等渠道和平臺(tái)發(fā)放問卷。發(fā)放問卷共259 份，回收問卷259 份，其中有效問卷247 份，有效率為95.4%。

3.3 數(shù)據(jù)分析方法

運(yùn)用SPSS 25.0 和SmartPLS 3.2.8 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。 使用SPSS 25.0 進(jìn)行探索性因子分析。 在探索性因子分析之前， 進(jìn)行KMO 值和Bartlett 球形檢驗(yàn)。 KMO 值大于0.7 時(shí)，認(rèn)為數(shù)據(jù)適合做因子分析；Bartlett 球形檢驗(yàn)P值小于0.05 時(shí)， 相關(guān)矩陣不是單位矩陣，存在公共因子。探索性因子分析過程采用主成分法提取因子和最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，因子特征值應(yīng)大于或者等于1[21]；因子載荷應(yīng)大于或者等于0.5[22]。 使用SmartPLS 3.2.8 進(jìn)行測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型的驗(yàn)證。 測(cè)量模型采用外部模型載荷和組合信度，進(jìn)行信度評(píng)估，外部模型載荷、組合信度大于0.7，即視為具有良好的信度；測(cè)量模型的收斂效度將平均變異萃取量（Average Variance Extracted，AVE）大于0.5 作為判斷標(biāo)準(zhǔn)[23]112-115。 測(cè)量模型區(qū)分效度檢驗(yàn)采用Fornell-Larcker 準(zhǔn)則， 即潛在構(gòu)面AVE 的平方根大于該構(gòu)面與其他任意構(gòu)面間的相關(guān)系數(shù)[24]。 MGA 方面，當(dāng)兩組路徑系數(shù)有顯著不同時(shí)（即P＜0.05，拒絕H0：| 路徑系數(shù)1-路徑系數(shù)2|=0），則認(rèn)為調(diào)節(jié)作用存在[25]。

4 研究結(jié)果

4.1 樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

247 名職業(yè)球隊(duì)官方微博用戶樣本中：男性174 名，女性73 名；年齡處于18～22 周歲的為123 名，23～30周 歲 的 為104 名，31～40 周 歲 的 為20 名，40 周 歲 及以上樣本數(shù)為0， 這與微博用戶以青年群體為主的特征吻合；受教育程度方面，高中及以下微博用戶為20 名，大專及本科微博用戶為186 名，研究生及以上微博用戶為41 名。從樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征分布來看（表1），樣本能夠較好地反映球隊(duì)官方微博用戶的總體分布特征，樣本的代表性較好。

表1 樣本人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征Table1 Demographic characteristics of the sample

4.2 探索性因子分析

為探索和構(gòu)建球隊(duì)官方微博的用戶關(guān)注動(dòng)機(jī)因子的維度，本文采用探索性因子分析。在探索性因子分析之前，進(jìn)行KMO 值與Bartlett 球形檢驗(yàn)。 KMO值為0.871，大于0.70，且Bartlett 球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為1 566.208（P＜0.001），說明樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣見表2，所有觀察題項(xiàng)的因子載荷均大于0.5，沒有雙重載荷現(xiàn)象，因子結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定。

表2 旋轉(zhuǎn)后的矩陣Table2 Rotation of the matrix

旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣顯示：共得到4 個(gè)因子，根據(jù)因子題項(xiàng)所代表的實(shí)際意義， 將4 個(gè)因子分別命名為信息動(dòng)機(jī)因子（3 個(gè)觀察題項(xiàng)）、技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)因子（5 個(gè)觀察題項(xiàng)）、球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)因子（3 個(gè)觀察題項(xiàng)）、消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)因子（5 個(gè)觀察題項(xiàng)）。 關(guān)注動(dòng)機(jī)所有4 個(gè)因子的Cronbach’s α 系數(shù)均大于0.7， 表示動(dòng)機(jī)量表具有較好的內(nèi)部一致性信度[22]，量表及具體觀察題項(xiàng)見表3。

表3 關(guān)注動(dòng)機(jī)量表Table3 Scale of motivation to follow

4.3 測(cè)量模型信效度分析

4.3.1 測(cè)量模型的信度

在SmartPLS 中，采用外部模型載荷對(duì)指標(biāo)信度（indicator reliability）進(jìn)行判斷，采用組合信度判斷內(nèi)部一致性信度。由表4 可得，各題項(xiàng)的外部模型載荷除了F4=0.673＜0.7（考慮刪除該題項(xiàng)會(huì)影響球迷忠誠(chéng)量表的內(nèi)容效度， 而且該外部模型載荷接近0.7，故不予刪除）， 其余題項(xiàng)的外部模型載荷均大于0.7。 此外，各潛在構(gòu)面組合信度值均大于0.7，說明測(cè)量模型具有較好的內(nèi)部一致性信度[26]。

表4 外部模型載荷的顯著性檢驗(yàn)及組合信度Table4 Significance test of outer loadings and composite reliability

4.3.2 測(cè)量模型的效度

測(cè)量模型的效度檢驗(yàn)包括收斂效度與區(qū)別效度。 采用AVE 判斷收斂效度,如表5 所示，各潛在構(gòu)面的AVE 值均大于0.5， 表明測(cè)量模型的收斂效度較好。 區(qū)別效度主要通過Fornell-larcker 準(zhǔn)則判斷，如表6 所示，各潛在構(gòu)面AVE 的平方根值均大于該構(gòu)面與其他任意構(gòu)面的相關(guān)系數(shù)， 故測(cè)量模型具有較好的區(qū)別效度。

表5 潛在因子的AVE 值Table5 Average variance extracted

表6 因子間相關(guān)系數(shù)Table6 Correlation coefficient between factors

4.3.3 共線性分析

在SmartPLS 中， 采取方差膨脹因子（Variance Inflation Factor，VIF） 作為共線性問題的參考依據(jù)。依照Hair 等[23]143-145標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)VIF 值小于5 時(shí)，說明共線性問題并不嚴(yán)重。 外部模型 VIF 值為1.606～4.343，內(nèi)部模型VIF 值為1～2.180，均小于5，因此不存在嚴(yán)重的共線性問題。

4.4 結(jié)構(gòu)模型與假設(shè)檢驗(yàn)

4.4.1 路徑分析與假設(shè)檢驗(yàn)

運(yùn)用SmartPLS 3.2.8 進(jìn)行結(jié)構(gòu)模型分析， 結(jié)構(gòu)模型的路徑分析結(jié)果見表7。 結(jié)果顯示：技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為具有顯著正向影響（P＜0.01），球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為也具有顯著正向影響（P＜0.01），即假設(shè)H2 和H3 得到驗(yàn)證。 而信息動(dòng)機(jī)和消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為均沒有顯著正向影響，即假設(shè)H1 和H4 未得到驗(yàn)證。 此外，互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)具有較強(qiáng)的正向顯著性影響（路徑系數(shù)達(dá)0.544，P＜0.01），即假設(shè)H8 得到驗(yàn)證。

表7 路徑分析結(jié)果Table7 Path analysis results

4.4.2 變異解釋量

結(jié)構(gòu)模型因變量的變異解釋量通常采用決定系數(shù)R2判定，該值表示模型中內(nèi)生變量（因變量）的變異程度可以被所有外生變量（自變量）解釋的總量。R2值介于0～1， 數(shù)值越高代表自變量對(duì)因變量的預(yù)測(cè)力越強(qiáng)。 在營(yíng)銷領(lǐng)域，0.75、0.5、0.25 分別表示高度、中度、微弱的解釋力[23]199。 如表8 所示，互動(dòng)行為的變異量被所有關(guān)注動(dòng)機(jī)因子的解釋量約為0.313，球迷忠誠(chéng)的變異量被互動(dòng)行為的解釋量約為0.293。整體來看， 模型中自變量對(duì)因變量的解釋強(qiáng)度介于微弱和中等強(qiáng)度之間。

表8 因變量的變異解釋量Table8 Variance explained of effect variables

4.4.3 調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

由于性別、 年齡與學(xué)歷等均為類別變量或定序變量，故采用MGA 驗(yàn)證上述人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量的調(diào)節(jié)作用。 結(jié)果顯示：性別在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中沒有調(diào)節(jié)作用， 即男性球迷群體與女性球迷群體在任意關(guān)注動(dòng)機(jī)因子與互動(dòng)行為的關(guān)系強(qiáng)度上均沒有顯著性差異，即假設(shè)H5 未得到驗(yàn)證（表9）。

表9 性別的調(diào)節(jié)作用Table9 Moderating effects of gender

年齡在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用，即假設(shè)H6 得到驗(yàn)證（表10）。具體而言，18～22周歲的球迷群體與23～30 周歲的球迷群體在技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為之間的關(guān)系強(qiáng)度上存在顯著性差異（P=0.031＜0.05），即23～30 周歲球迷群體的關(guān)系強(qiáng)度（路徑系數(shù)=0.452）顯著高于18～22 周歲球迷用戶的關(guān)系強(qiáng)度 （路徑系數(shù)=0.083）。 與此同時(shí)，31～40 周 歲 的 球 迷 群 體 與18～22 周 歲 的 球 迷 群體在球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為之間的關(guān)系強(qiáng)度上也存在顯著性差異（P=0.039＜0.05），即31～40 周歲球迷群體的關(guān)系強(qiáng)度（路徑系數(shù)=0.610）顯著高于18～22周歲球迷用戶的關(guān)系強(qiáng)度（路徑系數(shù)=0.143）。

表10 年齡的調(diào)節(jié)作用Table10 Moderating effects of age

學(xué)歷在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中也具有調(diào)節(jié)作用，即假設(shè)H7 得到驗(yàn)證（表11）。 具體而言，高中及以下學(xué)歷的球迷群體與研究生及以上球迷群體， 在技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為之間的關(guān)系強(qiáng)度上存在顯著性差異（P=0.019＜0.05），即高中及以下學(xué)歷球迷群體的關(guān)系強(qiáng)度（路徑系數(shù)=0.724）顯著高于研究生及以上球迷群體的關(guān)系強(qiáng)度 （路徑系數(shù)=-0.117）。

表11 學(xué)歷的調(diào)節(jié)作用Table11 Moderating effects of education

5 討論與管理營(yíng)銷建議

本文從實(shí)證研究的角度考察和驗(yàn)證球隊(duì)微博的關(guān)注動(dòng)機(jī)、互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的因果路徑關(guān)系，同時(shí)探討了不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。 經(jīng)過探索性因子分析，得到4 個(gè)微博關(guān)注動(dòng)機(jī)因子：信息動(dòng)機(jī)、技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)、球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)、消磨時(shí)間動(dòng)機(jī)。 測(cè)量模型的信效度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，測(cè)量模型均具有良好的內(nèi)部一致性水平和建構(gòu)效度。 結(jié)構(gòu)模型的驗(yàn)證結(jié)果顯示：技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)、球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)均對(duì)互動(dòng)行為具有顯著正向影響；互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)也存在顯著正向影響。 此外，調(diào)節(jié)作用分析結(jié)果顯示：包括年齡和學(xué)歷在內(nèi)的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量均在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系間具有調(diào)節(jié)作用。 上述結(jié)果表明，職業(yè)體育俱樂部社交媒體關(guān)注動(dòng)機(jī)、互動(dòng)行為以及球迷忠誠(chéng)之間的因果鏈條得到了實(shí)證材料的部分驗(yàn)證。 為進(jìn)一步闡明本文的理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐意義，以理論模型圖（圖1）和實(shí)證研究結(jié)果為依據(jù)，側(cè)重從技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)和微博互動(dòng)行為的關(guān)系、球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)和微博互動(dòng)行為的關(guān)系、微博互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的關(guān)系以及人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量的調(diào)節(jié)作用等方面，對(duì)本文研究結(jié)果在球迷忠誠(chéng)領(lǐng)域的理論貢獻(xiàn)及其對(duì)球迷關(guān)系營(yíng)銷的實(shí)踐意義進(jìn)行分析和討論。

5.1 技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)和微博互動(dòng)行為的關(guān)系

本文發(fā)現(xiàn)技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)是球迷產(chǎn)生瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論、參與活動(dòng)等球隊(duì)微博互動(dòng)行為的主要驅(qū)動(dòng)力之一。 這與Vale 等[5]關(guān)于粉絲關(guān)注職業(yè)足球俱樂部Facebook 的信息動(dòng)機(jī)與粉絲互動(dòng)行為的關(guān)系是一致的。 Vale 等[5]研究發(fā)現(xiàn)，球迷對(duì)技術(shù)知識(shí)和娛樂信息的關(guān)注會(huì)顯著影響球迷的微博互動(dòng)行為。基于上述研究發(fā)現(xiàn)，本文建議球隊(duì)微博在整體內(nèi)容的推送與設(shè)計(jì)方面應(yīng)更加注重對(duì)技術(shù)知識(shí)、娛樂信息與功能的開發(fā)， 例如增加球隊(duì)中球員的技術(shù)教學(xué)文字與視頻內(nèi)容， 設(shè)計(jì)更加具有娛樂價(jià)值的文字與視頻內(nèi)容，提供線上直播的球迷與球隊(duì)（球星）的見面會(huì)等。 通過微博推送內(nèi)容與微博功能設(shè)計(jì)的改進(jìn)， 能夠吸引更多球迷以增強(qiáng)與俱樂部微博的互動(dòng)行為，從而有效提升微博營(yíng)銷的效果。

5.2 球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)和微博互動(dòng)行為的關(guān)系

本文發(fā)現(xiàn)球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)能夠顯著影響球迷的互動(dòng)行為。 球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)主要來自具有高度球隊(duì)認(rèn)同感的球迷群體。 這類群體與球隊(duì)之間具有強(qiáng)烈的情感認(rèn)同和心理依附關(guān)系， 支持球隊(duì)就代表著支持球隊(duì)的一切，當(dāng)然也包括球隊(duì)的官方微博等社交媒體。本文再次驗(yàn)證了Park 等[16]、Li 等[6]關(guān)于球隊(duì)支持與互動(dòng)行為的研究結(jié)果。 與Li 等[6]的研究發(fā)現(xiàn)有所不同的是，Li 等[6]認(rèn)為中國(guó)NBA 球迷參與美國(guó)職業(yè)體育社交媒體平臺(tái)的主要原因是明星運(yùn)動(dòng)員， 而非整個(gè)球隊(duì)。 而本文則明確發(fā)現(xiàn)球隊(duì)支持也會(huì)顯著影響球迷對(duì)球隊(duì)社交媒體的互動(dòng)參與。為此，建議后續(xù)研究可以將“球隊(duì)支持”和“球員支持”納入同一個(gè)理論模型， 深入探討上述2 個(gè)變量對(duì)互動(dòng)行為和球迷忠誠(chéng)的影響機(jī)理。

5.3 微博互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的關(guān)系

本文驗(yàn)證了微博互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)的顯著正向影響， 表明隨著球迷對(duì)球隊(duì)微博內(nèi)容的瀏覽、轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論、活動(dòng)參與等互動(dòng)行為的強(qiáng)化，球迷的忠誠(chéng)度也隨之增強(qiáng)。如前所述，球迷忠誠(chéng)是職業(yè)體育俱樂部開展球迷關(guān)系管理的重要目標(biāo)， 這一研究發(fā)現(xiàn)為職業(yè)體育俱樂部營(yíng)銷人員利用社交媒體平臺(tái)培養(yǎng)球迷忠誠(chéng)度提供了重要的參考依據(jù)。 需要指出的是， 雖然球迷的微博互動(dòng)行為能夠顯著影響球迷忠誠(chéng)，但微博互動(dòng)行為僅是球迷忠誠(chéng)的一個(gè)前因變量，這并不能說明球迷忠誠(chéng)只能受到互動(dòng)行為的影響。此外， 本文并未探討球迷微博互動(dòng)行為對(duì)球迷忠誠(chéng)的影響機(jī)制問題， 即互動(dòng)行為是否會(huì)通過其他中介變量（例如感知價(jià)值等）對(duì)球迷忠誠(chéng)產(chǎn)生間接影響。這些問題都有賴于后續(xù)研究予以解答。

5.4 人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為關(guān)系間的調(diào)節(jié)作用

本文發(fā)現(xiàn)年齡、 學(xué)歷在關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系中具有調(diào)節(jié)作用。第一，在年齡方面，MGA 發(fā)現(xiàn)：23～30 周歲人群在技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為的關(guān)系強(qiáng)度顯著高于18～22 周歲人群。 18～22 周歲人群大多為在校大學(xué)生球迷， 而22～30 周歲人群大多為已經(jīng)進(jìn)入工作崗位的球迷。因此，在球隊(duì)官方微博的營(yíng)銷方面， 建議營(yíng)銷人員針對(duì)已經(jīng)進(jìn)入工作崗位的青年球迷群體增強(qiáng)技術(shù)知識(shí)與娛樂性內(nèi)容的推送。 本文還發(fā)現(xiàn)：31～40 周歲人群在球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)和互動(dòng)行為的關(guān)系強(qiáng)度顯著高于18～22 周歲人群，即職業(yè)球隊(duì)可以重點(diǎn)關(guān)注31～40 周歲人群的球隊(duì)支持動(dòng)機(jī)， 并通過各種營(yíng)銷手段提升該群體的球隊(duì)認(rèn)同度和情感依附程度。 第二，在學(xué)歷方面，高中及以下人群在技術(shù)知識(shí)與娛樂動(dòng)機(jī)對(duì)互動(dòng)行為的關(guān)系強(qiáng)度顯著高于研究生及以上人群。為此，建議營(yíng)銷人員加強(qiáng)對(duì)球迷群體在學(xué)歷維度上的區(qū)分， 并對(duì)高中及以下學(xué)歷人群更多推送球員技術(shù)動(dòng)作以及球隊(duì)娛樂新聞等方面的內(nèi)容。

6 結(jié)束語

社交媒體的使用已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外體育營(yíng)銷領(lǐng)域的重要議題。 職業(yè)體育俱樂部旨在利用社交媒體平臺(tái)開展球迷關(guān)系管理， 搭建球迷與球隊(duì)之間乃至球迷與球迷之間的溝通平臺(tái)。 球迷為了滿足自身的社會(huì)和心理需求關(guān)注球隊(duì)的社交媒體平臺(tái)， 并在這片球迷的精神家園中參與社交媒體互動(dòng)。 本文考察了球迷關(guān)注球隊(duì)微博的動(dòng)機(jī)維度與因子構(gòu)成， 驗(yàn)證了微博關(guān)注動(dòng)機(jī)、 微博互動(dòng)行為與球迷忠誠(chéng)的因果路徑關(guān)系， 探討了人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征變量在微博關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用。 本文為深入了解球迷與球隊(duì)社交媒體平臺(tái)互動(dòng)行為的前因與后果提供了可供借鑒的新視角， 也為后續(xù)研究提供了可供比較的基準(zhǔn)理論模型。本文可能存在如下不足：一是數(shù)據(jù)搜集方面， 本文采用了便利抽樣的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集，可能會(huì)在某種程度上影響樣本的代表性。建議后續(xù)研究進(jìn)一步擴(kuò)大樣本量和樣本采集范圍。 二是本文僅以微博這一特定的社交媒體平臺(tái)為研究對(duì)象， 后續(xù)研究可以進(jìn)一步驗(yàn)證其他社交媒體平臺(tái)用戶的關(guān)注動(dòng)機(jī)與互動(dòng)行為的關(guān)系。 三是本文所采用的社交媒體動(dòng)機(jī)量表來自國(guó)外學(xué)者的相關(guān)量表，量表的跨文化適用性方面可能存在缺陷。 建議后續(xù)研究可以基于國(guó)內(nèi)研究情境， 研制具有本土文化適用性的社交媒體關(guān)注動(dòng)機(jī)量表。