基于TAM理论的用户对LBS推荐信息心理抗拒的研究.docx
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基于TAM理论的用户对LBS
推荐信息心理抗拒的研究
摘要:
文革以TAM理论基础,从用户的心理角度出发,提出了相关因素影响用户LBS推荐信息心理抗拒的假设,并利用实证的方法对假设进行检验。
研究结果表明,用户对LBS推荐信息的感知有用性和信息激励均显著负向影响强迫性感受;个性化特征和时间压力均显著负向影响强迫性感受和操纵意图推断;感知风险显著正向影响强迫性感受和操纵意图推断;感知易用性对用户操纵意图推断的影响不显著。
关键词:
TAM理论;LBS推荐信息;强迫性感受;操纵意图推断
-32-
—、引言
据CNNIC报告显示,截止2015年年底,中国手机网民规模达到6.20亿,其中手机网购用户规模达到了3.40亿,占整体手机网民规模的54.8%。
智能手机的快速普及为LBS推荐信息的发展提供了重要载体。
LBS营销整合了服务和定位两大功能,使商家可以在正确的时间和地点为移动用户提供准确的信息。
很多商家意识到了LBS营销这些优势,开始通过LBS营销提升客户量。
例如,商家实时为用户推送的订餐、打车、旅游景点服务。
这种在特定的情境下基于用户偏好和需求为用户推送的信息突破了传统网络营销在精准性和个性化上的限制o然而,带有诱导性和劝说性的LBS推荐信息可能引起用户的心理抗拒。
二、相关文献综述
1.TAM理论。
技术接受模型(TechnologyAcceptanceModel,TAM)是1989年学者Davis在研究个体对信息技术的接受时提出来的(Davis,1989),该模型具有普适性。
TAM模型认为个体对信息技术的实际使用行为会受到其行为意愿的支配,后者又会受到个体信息技术使用态度的影响,且决定个体信息技术接受态度主要有两个变量:
感知有用性和感知易用性。
具体模型如图1所示。
2.LBS营销。
LBS(LocationBasedSevice)营销即商家基于位置服务技术,将服务信息发送到用户的移动设备上以实现营销目的一种手段。
LBS营销模式可以分为签到营销模式、商业营销模式、生活营销模式和社交营销模式(姜海洋&曾剑秋,2015)。
本文主要研究的是基于LBS的商业营销模式,其整合了移动互联网和电子商务的优势,通过定位动能和服务功能的结合,以移动用户为目标,向其推荐商品或服务信息。
E前,较为常见的LBS商业营销模式是根据用户的偏好和地理位置,为用户推送周边的餐饮、娱乐等信息。
例如,向商场周围的用户推送折扣信息,向车站附近的旅客推送出租车信息等。
Merisavo等人(2007)的研究表明,LBS服务提高了移动广告的用户价值。
但是,未经用户许可的主动式推荐信息唤起用户心理上的厌恶和反感情绪(Tsangetal.,2004;Kivetz,2005)o
3.心理抗拒理论。
心理抗拒理论源于认知失调理论,由Brehem首次提出。
该理论认为当个体感知自由受到威胁或侵犯时会设法解除威胁,并试图拒绝外部信息和建议以防止自由的进一步丧失(Brehem,1966),且个体感知自由受到威胁的程度越大,其抗拒的情感反应就越大(Milleretal.,2007)。
心理抗拒的核心表达方式是强迫性感受和操纵意图推断。
前者是指个体被迫接触而产生的情感反应(Edwardsetal.,2002);后者源于劝说知识模型,认为个体会构建关于劝说的知识结构,并基于此来判断他人的企图(Kirmani&Zhu,2007)o
三、假设提出
1.基于TAM理论的假设。
基于TAM理论,Gauzente,等人(2008)研究了用户对短信营销的态度,发现感知有用性和感知易用性对用户的行为意愿产生积极的推动作用。
Lopez-Nicolas等人(2008)基于TAM理论和创新扩散理论研究了用户对移动增值服务的接受态度,研究表明TAM理论的两个关键变量感知有用性和感知易用性显著影响用户移动增值服务的接受态度。
LBS推荐是根据移动用户的位置及其历史消费需求为其推送信息,如果推送信息符合用户特定情境的需求,就能有效降低用户的抗拒心理(UnniR&Harmon,2007)o基于此,提出以下假设:
H1:
感知有用f生越强,消费者的强迫性感受越低;
H2:
感知易用ft越强,消费者的操纵意图推断越弱。
2,个性化特征。
LBS推荐在获取用户位置的同时,通过挖掘用户的偏好,为用户推荐个性化的信息。
这种推荐
图1TAM理论
变量
题项
因子载荷
CR值
AVE
变量
题项
因子载荷
CR值
AVE
感知有用性a=0.827
PU1
0.741
0.825
0.611
信息激励a=0.763
STIM1
0.724
0.790
0.557
PU2
0.793
STIM2
0.778
PU3
0.810
STIM3
0.735
感知易用性
a=0.830
PEU1
0.790
0.821
0.606
感知风险
a=0.801
PR1
0.747
0.779
0.541
PEU2
0.741
PR2
0.672
PEU3
0.802
PR3
0.783
个性涕征a=0.837
IND1
0.792
0.883
0.653
强迫性感受
a=0.739
FOR1
0.703
0.766
0.522
IND2
0.801
FOR2
0.688
IND3
0.817
FOR3
0.773
IND4
0.823
时间压力a=0.824
TIME1
0.694
0.770
0.523
操纵意图推荐
a=0.801
MAN1
0.821
0.774
0.631
TIME2
0.722
MAN2
0.767
TIME3
0.763
表1信度和效度检验表
信息在一定程度上提升了用户对信息的兴趣,能引起用户积极的情感体验,不易唤起用户的劝说知识。
因此,用户的强迫性感受和操纵意图推荐较弱。
基于此,提出以下假设:
H3:
个性化特征越强,强迫性感受越弱;
H4:
个性化特征越强,操纵意图推断越弱。
3.信息激励。
LBS推荐信息是基于用户情境为用户推荐的信息。
信息在一定程度上迎合了用户需求,但是隐性风险会唤起用户的消极心理,这就需要商家采取一定的激励手段,尤其是金钱激励。
Ho(2012)认为激励作为推动用户产生动机的手段,能够有效提升用户接受LBS推荐信息的兴趣。
H5:
信息激励越强,强迫性感受越弱。
4.时间压力。
时间压力是指个体感知到没有充足的时间做出决策的情感体验(王艳萍、程岩,2013)。
LBS推荐信息往往携带时间限制,消费者在缺乏做出合理决策的充足时间,因此,容易产生时间压力的I青感体验,尤其是由于激励而产生内隐的时间压力体验。
如果LBS推荐信息携带的激励因素越多,用户感知到的机会成本越大,时间压力越强,其心理抗拒情绪体验就会相对较弱(Rieskamp&Hoffrage,2008)o基于此,提出以下假设:
H6:
时间压力越大,强迫性感受越弱;
H7:
时间压力越大,操纵意图推断越弱。
5.感知风险。
感知风险主要有隐私风险和功能风险两种。
LBS服务不仅需要提供身份信息、电话号码这样的个人信息,而且能够跟踪定位用户的具体位置(Pura,2005)°Zhou(2011)的研究发现用户的感知风险会影响其对LBS服务的信任,进而影响其使用意愿。
LBS推荐信息若不能为用户提供其需要的服务信息,就可能意味着隐私泄露、“垃圾广告”骚扰等,易使用户联想到诈骗、手机中毒等经济财产损失,对推荐信息产生反感情绪。
基于此,提出以下假设:
H8:
感知风险越大,消费者的强迫性感受越强;
H9:
感知风险越大,消费者的操纵意图推
断越强。
四、假设检验
1.预调研和正式调研。
针对本研究提出的假设,在对前人文献整理的基础上,结合深度访谈,设计了本研究变量的测量量表。
为保证量表的准确性和可靠性,在正式调研之前,对测量量表进行了预调研,预调研对象主要是博士生、硕士生和MBA学生。
通过对预调研结果以及被调研人员的反馈进行分析,设计了本研究的正式测量量表。
正式调研问卷分为三部分,共29个题项,第_部分测量了用户LBS推荐信息的接触情况;第二部分使用李克特五级量表测量了本研究提出的相关变量;第三部分测量了被调研对象的人口统计学特征。
正式调研于2016年3月到4月在网上和网下进行调研。
共发放问卷346份,回收335份,剔除填写不完整、存在问题以及未接触过LBS广告的问卷27份,共回收有效问卷308份。
在有效问卷中,样本主要集中在20到35岁,占比为81.5%;男性占比46.4%,女性占比53.6%;在受教育上,专科及以下占比26.6%,本科占比44.5%,研究生及以上占比28.9%;在职业上,学生占比47.9%,企事业单位员工23.6%,政府公务员10.7%,其它17%。
2.信度和效度分析。
本文主要采用SPSS20.0和AMOS21.0对样本数据进行信度和效度检验。
由表]所示,各个变量的Gonbach's值和组合信度值均大于0.700,因子载荷值和AVE指均大于0.500,且整体问卷的KM0值为0.781,巴特利特球形检验结果为Sig=0.000o说明问卷具有良好的信度和效度。
3.结构方程模型分析。
本文利用AMOS21.0对假设进行检验。
检验结果如表2所示。
各拟合指标均达到标准,说明可以进行结构方程检验。
假设
路径系数
T值
P值
拟合指标
强迫性感受
<—..•
感知有用性
-0.475
8.179
***
X2/df=2.181
GFI=0.896
AGFI=0.937
IFI=0.956
CFI=0.949
NFI=0.903
RMSEA=0.087
P=0.000
操纵意图推断
<—...
感知易用性
-0.094
1.579
0.255
强迫性感受
■<—...
个性化特征
-0.179
2.524
0.012
操纵意图推断
<—...
个性化特征
-0.226
4.565
***
强迫性感受
<—...
信息激励
-0.663
6.643
***
强迫性感受
<—...
时间压力
-0.196
2.436
0.025
操纵意图推断
<—...
时间压力
-0.383
4.169
***
强迫性感受
■<—...
感知风险
0.216
1.974
0.043
操纵意图推断
<—...
感知风险
0.344
5.254
***
表2结构方程检验结果
结构方程检验结果表明,感知易用性对操纵意图推荐的假设在P=0.05的显著性水平上没有得到实证支持,其余8个假设均得到实证支持。
总体上是说,感知有用性、个性化特征、信息激励、时间压力和感知风险均对用户LBS推荐信息的心理抗拒有影响。
五、 研究结论
1.在移动互联网情境下,用户对LBS推荐信息的有用性感知能有效降低其强迫性感受(路径系数为-0.475);但是用户对LBS推荐信息的易用性感知不能有效降低其操纵意图推断(路径系数为-0.094),这可能是由于用户对移动设备以及移动网络使用都比较熟悉,对LBS推荐信息易用性的感知本身不明显,使用的难易程度不是其判断推荐信息是否存在劝说因素的主要标准。
LBS推荐信息的个性化特征显著影响用户的心理抗拒,其中对强迫性感受影响的路径系数为-0.179,对操纵意图推断影响的路径系数为-0.226,这是由于LBS推荐信息是根据用户偏好,并且结合用户位置进行推送,信息的精准性和有
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