虚拟学术社区用户采纳意愿的影响因素

奥鹏网院作业

虚拟学术社区用户采纳意愿的影响因素
涂瑞德，操慧子，明均仁

摘 要 系统地研究用户采纳虚拟学术社区的影响因素，获取用户对虚拟学术社区的态度、意愿及其影响因素，对推广虚拟学术社区、方便虚拟学术社区用户学习或科研具有重要意义。文章基于UTAUT 模型，结合用户采纳虚拟学术社区的基本特征，构建虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型；开展问卷调查分析，进行模型验证。研究发现，绩效期望、努力期望正向显著影响用户采纳意愿，努力期望正向显著影响绩效期望，便利条件正向显著影响努力期望。

关键词 虚拟学术社区 采纳意愿 用户行为 UTAUT模型

0 引言
互联网推动了学术交流方式的全面变革与拓展。虚拟学术社区逐渐普及与发展，如知乎、小木虫、丁香园、科学网等，已成为学者知识交流、知识获取、知识共享和知识创新的重要平台。虚拟学术社区依托海量的科研与学习讨论、考试与求学咨询、研究领域探讨等信息与知识资源，被越来越多的科研人员所重视，成为传统学术交流在网络上的延伸。

尽管虚拟学术社区具有海量的信息资源，并为用户提供泛在获取知识资源的便利途径，然而也出现了认知度不高、利用率不高、知识贡献参与意愿不高等问题。虚拟学术社区实际价值的体现，主要依赖于用户对其移动服务的采纳和使用程度。因此，系统研究用户对虚拟学术社区的采纳意愿，获取用户的态度、意愿及其影响因素，对全面推广虚拟学术社区，扩大其认知度与使用率[1]，推动虚拟学术社区的可持续发展，具有重要的实践价值。本研究选取信息系统用户行为研究领域较为成熟的UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)模型，结合用户采纳虚拟学术社区的基本特征，构建虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型；设计调查问卷，面向高校师生获取样本数据，并进行模型验证，探究用户采纳虚拟学术社区的影响因素，以更好地建设与完善虚拟学术社区平台，高质量地为用户提供知识服务。

1 模型构建及假设
1.1 研究模型
随着信息技术用户采纳行为研究的深入，信息技术采纳研究领域出现技术接受模型(TAM)、创新扩散理论(IDT)、理性行为理论(TRA)、激励模型(MM)、计划行为理论(TPB)、整合技术接受和计划行为理论(Combined TAM and TPB)、用户计算机使用模型(MPCU)、社会认知理论(SCT)等理论模型[2]，选取其中一种理论模型去解释或预测用户对信息系统或信息技术的采纳意愿并不能得到预期的结果。基于此，Venkatesh等通过比较上述8 个理论模型，整合其中32 个主要变量，构建并验证UTAUT 模型[3]。随后，UTAUT模型被广泛应用于不同的信息技术或信息系统，如Alawadhi等将UTAUT模型应用于科威特电子政务服务用户采纳行为研究，得到绩效期望、努力期望、同伴影响、便利条件显著影响用户采纳行为[4]；Foon 等将UTAUT 模型应用于马来西亚网络银行用户采纳行为，得知绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、信任与用户行为意愿积极相关[5]；Pardamean 等将 UTAUT 模型应用于博客技术，得出绩效期望、社会影响与行为意愿有重要的关联，努力期望与行为意愿无相关关系[6]；王凡以TAM模型和D ＆ M模型为基础，结合UTAUT中的“社群影响”变量，应用于移动图书馆，构建了移动图书馆用户持续使用意愿的影响因素模型[7]；Salim将UTAUT模型应用于社交媒体，发现绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件与用户行为意愿具有积极的相关性，年龄和性别对绩效期望无影响，经验对努力期望与社会影响产生影响[8]。

为更好地探讨虚拟学术社区用户采纳行为，系统了解用户采纳虚拟学术社区的影响因素，本研究选取UTAUT 模型中社会影响、绩效期望、努力期望、便利条件等变量，构建虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型，如图1所示。

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图1 虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型

1.2 研究假设
(1)社会影响。社会影响(Social Influence)是指用户对身边重要的人认为自己应该使用信息技术的感知[3]，即用户认为亲属、朋友、同事、熟人等觉得自己应该使用网络技术，所以使用它[9]。Merat等研究发现用户对家人、朋友等认为自己应该使用自动化公路运输系统的感知会显著影响用户接受该系统[10]；Yahya等实证显示用户对身边重要的人认为自己应该使用e-Syariah电子政务门户系统的感知会影响其使用意愿[11]。根据虚拟学术社区的基本特征，将社会影响定义为高校师生对同事、同学、老师等认为自己应该使用虚拟学术社区的感知。如果高校师生身边的人都在使用虚拟学术社区，他们会觉得虚拟学术社区可以满足自己的绩效期望，值得尝试，进而使用虚拟学术社区。反之，如果高校师生身边的人都不使用虚拟学术社区，那么自己使用虚拟学术社区的可能性会降低。因此，本研究提出如下假设：

H1：社会影响正向影响高校师生对虚拟学术社区的绩效期望。

H2：社会影响正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿。

(2)绩效期望。绩效期望(Performance Expectancy)是指用户认为使用信息技术能帮助自己在工作中获得效益的感知[3]，或用户对使用系统能改善工作绩效而获利的信任程度[12]。Baptista通过结构方程方法验证了用户在使用移动银行进行相关操作时获益程度的感知显著影响其使用移动银行的行为意向[13]；朱多刚等认为绩效期望反映了用户对使用信息系统所带来的绩效提高的感知，如查询事务办理的便利、快捷、高效，并验证绩效期望显著正向影响其使用移动政务意向[14]。根据虚拟学术社区的基本特征，本研究将绩效期望定义为高校师生对采纳虚拟学术社区能帮助自己在学习或工作中获得效益的感知。如果高校师生感觉使用虚拟学术社区能为学习或科研带来效益，会愿意采纳虚拟学术社区，如充分利用零碎时间在任何地方获取虚拟学术社区信息资源；反之，如果高校师生感觉使用虚拟学术社区对自己没有任何帮助，将拒绝使用虚拟学术社区。因此，本研究提出如下假设：

H3：绩效期望正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿。

(3)努力期望。努力期望(Effort Expectancy)是指用户对信息技术使用的容易程度的感知[3]，换言之，用户对自己使用信息技术所需努力程度的感知[15]。根据虚拟学术社区的基本特征与研究目的，本研究将努力期望定义为高校师生使用虚拟学术社区所付出努力的感知。如果高校师生在使用虚拟学术社区时，可快速获取所需资源，达到自己的绩效期望，会感到愉悦并愿意采纳虚拟学术社区；相反，如果用户使用虚拟学术社区时感到很麻烦，需要花很大的努力才能获取相关资源，且达不到预期使用效果，则会拒绝采纳虚拟学术社区。因此，本研究提出如下假设：

H4：努力期望正向影响高校师生对虚拟学术社区的绩效期望。

H5：努力期望正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿。

(4)便利条件。便利条件(Facilitating Conditions)是指用户对组织、技术或相关基础设施支持信息系统使用的感知[3]。Tarhini等研究发现学生对外部资源(时间、金钱等)和技术资源(笔记本电脑、宽带、无线网等)可用性的感知显著影响其采纳电子学习系统行为[16]；Lallmahomed等实证发现硬件、软件、技术以及推广程度正向影响用户采纳Facebook 的感知行为[17]。高校师生在使用虚拟学术社区时可能遇到一些未知阻碍，影响其使用虚拟学术社区的意愿。因此，根据高校师生采纳虚拟学术社区的基本情况，本研究将便利条件定义为高校师生对移动网络、移动技术等因素支持其采纳虚拟学术社区的感知。如果高校师生可通过手机、平板等移动平台使用虚拟学术社区，使用4G、WiFi网络时更快更省电，类似便利条件越多，高校师生对于虚拟学术社区的努力期望与使用意愿越强烈。反之，采纳虚拟学术社区的意愿将会降低。因此，本研究提出如下假设：

H6：便利条件正向影响高校师生对虚拟学术社区的努力期望。

H7：便利条件正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿。

2 问卷设计与数据收集
2.1 问卷设计
本研究问卷分为3 个部分，共32 个问项：(1)引导语，阐述本次研究的目的以及问卷中涉及到的一些专业术语。(2)高校师生的基本信息，包括年龄、身份(老师或学生)、学历等。(3)潜变量问项，分别对绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、采纳意愿设置问项，每个潜变量由3~5 个测量变量组成。其中问卷的各测量变量都是根据国内外成熟量表与用户采纳虚拟学术社区的基本特征设计，测量变量问项选取李克特(Likert)五级量表，“1”至“5”分别表示“非常不同意”至“非常同意”。为确保问卷的质量，研究对问卷进行小范围的预调查，征询相关领域专家意见后对问卷进行修改完善，如表1所示。

表1 变量测量指标选项设计

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2.2 数据收集
高校师生为虚拟学术社区的主要使用主体，因此，本研究面向武汉大学、华中科技大学、中国地质大学、华中师范大学、武汉工程大学等5所武汉市高校师生发放纸质问卷与网络问卷，共收回247份样本数据，得到196份有效问卷，有效率为79.35%。使用描述性统计分析受访者的身份、性别、年龄、专业、学历，如表2所示。

表2 虚拟学术社区用户的人口统计学描述

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3 数据分析
3.1 测量模型的有效性检验
测量模型的有效性主要包括内容的可靠性、内部一致性、区分性。关于内容的有效性，由于测量模型中的问项均是根据国外成熟量表以及虚拟学术社区的用户采纳特征改编而成，因此测量模型的问项内容是具备有效性的。经过SPSS 17.0检验，本研究量表信度结果如表3所示。学者认为在探索性研究中，Cronbach’s Alpha值大于0.5即可认为数据可靠[19]。由表3可知，所有变量的Cronbach’s Alpha值均大于0.6，说明各变量测量数据可靠。利用SPSS 17.0进行KMO样本检测和巴特利特(Bartlett)球体检验来检验量表的有效性。由表3可知，变量的KMO值均大于0.6，量表总体上有效，说明此模型因素具有较高的效度，可作下一步的因子分析与模型验证。关于内部一致性，内部一致性可利用组合信度(CR)和Cronbach’s α系数来衡量，由表3可知，二者系数基本都大于0.7，仅社会影响的Cronbach alpha系数值为0.654，小于0.7 但大于0.6，属于可接受范围，分析结果表明问卷数据具有良好的内部一致性[20]。

表3 验证性因子分析

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关于区分性，一般认为，通过相关系数矩阵检验，每个潜变量的AVE的平方根都大于与其他变量的相关系数，表明每个变量的测量问项都能够与其他变量的问项区分开来，进一步说明本研究中的问卷量表的不同潜变量之间具有较好的区分效度，具体结果如表4所示。由表4可知，每个潜变量的AVE的平方根都大于与其他变量的相关系数，因此，测量模型具有较好的区分性。

表4 潜在变量间相关系数与AVE平方根

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3.2 结构方程模型
本研究利用SmartPLS 2.0 软件对虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型进行路径参数估计，利用 Bootstrapping 重复抽样(1，000 次) 检验路径系数的显著程度，具体结果如图2 所示。Henseler等学者认为，主要需要评估内生潜变量的R2值、路径系数等，其中内生潜变量的R2系数是必须评估的指标，R2值大小反映了结构变量被解释的程度，说明模型的预测能力[21]。Chin将R2系数0.67、0.33、0.19依次描述为内容充实、中等、较弱[22]。研究结果显示，采纳意愿的R2为0.535，说明该模型具有良好的预测效果，被解释的变量可以被模型解释。

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图2 路径系数及显著性

注：**表示p<0.01，***表示p<0.001

4 讨论
绩效期望、努力期望正向显著影响用户采纳意愿，努力期望正向显著影响绩效期望，便利条件正向显著影响努力期望，如表5所示。绩效期望至采纳意愿的路径系数为0.297，参数估计值p<0.01，且绩效期望正向影响用户采纳意愿，可知高校师生对虚拟学术社区的绩效期望越高，越愿意采纳虚拟学术社区；努力期望至采纳意愿的路径系数为0.479，参数估计值p<0.001，且努力期望正向影响用户采纳意愿，可知高校师生对虚拟学术社区的努力期望越高，越愿意采纳虚拟学术社区；努力期望至绩效期望的路径系数为0.516，参数估计值p<0.001，且努力期望正向影响用户绩效期望，可知高校师生对虚拟学术社区的努力期望越高，其绩效期望也会越高；便利条件至努力期望的路径系数为0.391，参数估计值p<0.001，且便利条件正向影响用户努力期望，可知高校师生使用虚拟学术社区的条件越便利，越愿意学习、使用虚拟学术社区。

表5 模型检验结果

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注：**表示p<0.01，***表示p<0.001

本研究提出的7个假设，4个得到验证，3个未被验证，即假设“H1：社会影响正向影响高校师生对虚拟学术社区的绩效期望”“H2：社会影响正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿”“H7：便利条件正向影响高校师生对虚拟学术社区的采纳意愿”不成立，结合用户回访，主要原因如下：当前各大虚拟学术社区发展较为成熟，如小木虫网站会员超过252万，日访问量近200万次，多数高校师生对其有一定了解，并且高校师生信息检索能力较强，相较于他人推荐，高校师生更注重通过实际使用感受来决定其采纳意愿，因此社会影响对绩效期望与采纳意愿不产生影响。由于虚拟学术社区多以网站、APP形式为大众提供知识服务，操作简便、易用性强，大多数用户对此类软件操作熟悉，且提供多种在线沟通渠道如微博、电话等方式泛在地帮助用户，对于用户来说使用均较为便利，因此便利条件对采纳意愿不产生影响。

5 建议
(1)努力期望与绩效期望方面，虚拟学术平台服务商或建设方可在校园内开展各种关于虚拟学术社区的知识竞赛活动，如虚拟学术社区检索大赛、知识问答大赛，促使学生都参与其中，提升高校师生对虚拟学术社区的绩效期望；虚拟学术社区服务商或建设方可优化其客户端的响应速度，减少高校师生获取相关资源的时间，提升高校师生的努力期望；同时，加强虚拟学术社区用户信息保密措施，增加虚拟学术社区消耗流量时的预警功能，降低对风险的感知以及增强其对虚拟学术社区的信任。

(2)在便利条件方面，虚拟学术社区服务商或建设方可在学校举办各种关于虚拟学术社区的推广活动，介绍虚拟学术社区的功能与作用，使高校师生充分了解虚拟学术社区，让其感受到虚拟学术平台的有用性与便利性，促使更多高校师生有机会认知并采纳虚拟学术社区；虚拟学术平台服务商或建设方可加强虚拟学术社区的机构关联功能，延长用户使用虚拟学术社区的漫游功能，提高虚拟学术社区的可获取性，使高校师生可在任何时间任何地方使用虚拟学术社区；虚拟学术平台服务商或建设方可与高校进行合作，根据不同高校的特色，合理安排虚拟学术社区的使用权限，如扩大虚拟学术社区的位置关联范围等，促使虚拟学术社区得到有效利用；虚拟学术平台服务商或建设方可完善虚拟学术社区的用户界面、可靠性等系统质量，以增强高校师生的用户体验，使更多的高校师生使用虚拟学术社区。

6 结语
虚拟学术社区是当前用户进行学术交流活动的重要阵地，研究虚拟学术社区用户采纳意愿的影响因素，能为虚拟学术平台的管理与服务优化提供实践借鉴，且有助于拓展与深化虚拟学术平台的知识组织与服务推进。本研究基于UTAUT模型，结合用户采纳虚拟学术社区的基本特征，构建了虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型，并对模型进行了验证。结果显示，便利条件正向显著影响努力期望，努力期望正向显著影响绩效期望，绩效期望、努力期望正向显著影响用户采纳意愿。虚拟学术平台服务商或建设方可采取如下措施完善服务：(1)从努力期望与绩效期望角度改进，例如开展相关活动、优化客户端、增加保密措施等；(2)针对便利条件进行服务推进，例如扩大宣传范围、加强关联功能、合理安排使用权限等。

虚拟学术社区用户采纳意愿属于复杂的用户心理行为，需从多个维度系统地展开研究。因此，今后有关虚拟学术社区用户采纳意愿的研究，需考虑如下问题：(1)本研究选取信息系统领域较为成熟的UTAUT模型，构建虚拟学术社区用户采纳意愿影响因素模型，模型与变量的选取未能系统且全面地探析用户采纳虚拟学术社区意愿的影响因素。因此，后续研究可利用扎根理论，自上而下系统地获取影响用户采纳虚拟学术社区意愿的质性因素，结合相关理论模型变量，构建模型并定量分析用户采纳意愿。(2)本研究选取的调查对象为武汉市高校师生，其样本代表性较弱、地域性较强。因此，后续的研究需扩大样本采集区域，面对不同地区、不同高校获取样本数据，以保证样本的代表性。(3)鉴于时间、精力等因素的限制，本研究只解释了绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件等因素对用户采纳意愿的影响，未从权重角度探析绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件等因素影响用户采纳意愿的差异性。因此，今后的研究将从扩大外部变量，并考虑差异性及权重，从多个角度展开影响虚拟学术社区用户采纳意愿研究，以期更好地指导虚拟学术社区建设。

参考文献

[1]陈明红.学术虚拟社区用户持续知识共享的意愿研究[J].情报资料工作，2015（1）：41-47.

[2]邓朝华.移动服务用户采纳模型及其实证研究[D].武汉：华中科技大学，2008.

[3]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User Acceptance of Information Technology：Toward a Unified View[J].Mis Quarterly，2003，27 （3）：425-478.

[4]Alawadhi S ，Morris A .The Use of the UTAUT Model in the Adoption of E-Government Services in Kuwait[C]//Hawaii International Conference on System Sciences.IEEE，2008：1-17.

[5]Foon Y S，Fah B C Y.Internet Banking Adoption in Kuala Lumpur：An Application of UTAUT Model[J].International Journal of Business ＆ Management，2011，6（4）：161-167.

[6]Pardamean B，Susanto M.Assessing User Acceptance toward Blog Technology Using the UTAUT Model[J].International Journal of Mathematics ＆ Computers in Simulation，2012，6（1）：203-212.

[7]王凡.移动图书馆用户持续使用意愿影响因素研究[J].图书馆工作与研究，2017（7）：50-56.

[8]Salim B.An Application of UTAUT Model for Acceptance of Social Media in Egypt：A Statistical Study[J].International Journal of Information Science，2012，2（6）：92-105.

[9]Khan I U，Hameed Z，Yu Y，et al.Predicting the acceptance of MOOCs in a developing country：Application of Task-Technology Fit Model，Social Motivation，and Self-determination Theory[J].Tele⁃matics ＆ Informatics，2017（3）：1-15.

[10]Merat N，Dziennus M，Schieben A.What influences the decision to use automated public transport? Using UTAUT to understand public acceptance of Automated Road Transport Systems[J].Transportation Research Part F Traffic Psychology ＆ Behaviour，2017 （50）：55-64.

[11]Yahya M，Nadzar F，Rahman B A.Examining user Acceptance of E-Syariah Portal Among Syariah users in Malaysia[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences，2012（67）：349-359.

[12]Jeng J F，Tzeng G H.Social influence on the use of Clinical Decision Support Systems： Revisiting the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology by the fuzzy DEMATEL technique[J].Computers ＆ Industrial Engineering，2012，62（3）：819-828.

[13]Baptista G，Oliveira T.Understanding mobile bank⁃ing：The unified theory of acceptance and use of technology combined with cultural moderators[J].Computers in Human Behavior，2015（50）：418-430.

[14]朱多刚，郭俊华.基于UTAUT模型的移动政务采纳模型与实证分析[J].情报科学，2016（9）：110-114.

[15]Gwebu K L，Wang J.Adoption of Open Source Software：The role of social identification[J].Decision Support Systems，2011，51（1）：220-229.

[16]Tarhini A，Hone K，Liu X.User Acceptance Towards Web-based Learning Systems：Investigating the Role of Social，Organizational and Individual Factors in European Higher Education [J].Procedia Computer Science，2013，17（1）：189-197.

[17]Lallmahomed M Z I，Rahim N Z A，Ibrahim R，et al.Predicting different conceptualizations of system use： Acceptance in hedonic volitional context（Facebook） [J].Computers in Human Behavior，2013，29（6）：2776-2787.

[18]Davis F D.Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use，and User Acceptance of Information Technology[J].Mis Quarterly，1989，13（3）：319-340.

[19]Joseph F H，Ronald L T，Rolph E A，et al.Multivariate Data Analysis[M].Upper Saddle River，NJ：Pretice Hall，1998：346-348.

[20]Nunally J C.Psychometric Theory[M].New York：McGraw-Hill Book Company，1978：13-24.

[21]Henseler，Jörg，Ringle C M ，Sinkovics R R .The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing[J].Social Science Electronic Publishing，2009（20）：27-319.

[22]徐靖.非社交类网站的社交网络化功能度量及其对用户使用意愿的影响[D].杭州：浙江大学，2012.

Influencing Factors of Virtual Academic Community Users’Adoption Intention：An Empirical Research

TU Ruide，CAO Huizi，MING Junren

Abstract This paper aims to make clear users’attitudes toward virtual academic communities，their adoption intention and the influencing factors.First，a new model for analyzing the influencing factors of virtual academic community users is proposed，in which the UTAUT model is adopted，and the characteristics of users’adoption of academic communities are taken into consideration.Then a questionnaire is distributed among university teachers and students through online and offline channels，and the sample data collected are used to verify the new model.It is found out that performance expectations and effort expectations could positively affect users’adoption intention，and effort expectations could positively affect performance expectations，and facilitating conditions could positively affect efforts expectations.Such could be helpful for the popularization of virtual academic communities as well as users’better exploitation of virtual academic communities.

Keywords virtual academic community；adoption intention；user behavior；UTAUT model