您好, 访客   登录/注册

知识问答社区用户心流体验对持续知识共享意愿的影响研究

来源:用户上传      作者:

  
  摘要:[目的/意义]为解释知识问答社区用户分享知识时的情绪和体验,从PAT模型(Person-Artifact-Task model)入手,探求用户自身特征、社区的工具特征、知识共享任务特征对心流体验产生的影响以及心流体验与持续知识共享意愿之间的关联。[方法/过程]论文以百度知道社区的活跃用户为调查对象,回收205份有效问卷,利用Amos21.0软件对数据进行结构方程模型分析。[结果/结论]研究发现,知识问答社区用户自身特征中的技能水平、感知控制力、兴趣,社区工具特征的互动性、感知易用性,以及任务特征的挑战性对其心流体验的产生有正向影响;按照影响程度降序排列,依次为感知易用性、技能水平、感知控制力、互动性、兴趣;用户产生的心流体验越强,其持续参与知识共享的意愿越强;心流体验在除了清晰目标之外的其他6个自变量与持续知识共享意愿之间的中介作用得到了验证。在此基础上,论文从强化用户粘性、激发兴趣、提升互动等方面探讨对知识问答社区管理实践的启示。
  关键词:知识问答社区;持续知识共享意愿;用户;心流体验;影响因素;PAT模型
  DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2019.02.013
  〔中图分类号〕G252.0;C912.67〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821(2019)02-0111-10
  随着信息时代用户的信息需求不断增长,传统的信息传递获取方式以及现有的社区和人际圈很难满足用户日益增长的信息需求,大量用户选择通过虚拟社区进行知识的传递和分享。知识问答社区作为一种重要的虚拟社区,通过用户间的互动问答活动解决用户提出的问题,以满足用户的信息需求[1]。目前,知识问答社区依然存在用户知识共享意愿不高,大量问题亟待用户作答,这一现象在一定程度上阻碍了知识问答社区的可持续发展。
  目前,针对虚拟社区的用户持续知识共享意愿的研究经常与用户满意度联系在一起。研究大都基于期望确认理论[2-3],探究用户满意度的影响因素。影响用户满意度的因素也可以大致分为外部因素(如系统知识质量[1]、感知有用性等)和用户自身因素(如自我效能[4]、心理安全感[5]、使用习惯、互惠利他[2]等)。而用户满意度也将会对用户的知识共享意愿产生显著的正向影响[6-8]。
  而学者对用户在知识共享过程中用户的情绪体验对持续知识共享意愿的影响的关注度则不高。本研究试图借鉴心理学中的“心流体验”(Flow Experience)理论,探讨影响虚拟社区用户心流体验的因素,并探讨对其持续知识共享意愿的影响。以期对提升用户心流体验和持续知识共享意愿和促进社区的良性发展提供参考性建议。本研究尝试引入“心流体验”理论来解释知识问答社区用户分享知识时的情绪和体验。
  1理论模型与研究假设
  1.1理论模型的构建
  心流体验的概念最早由心理学家Csikszentmihalyi于20世纪80年代提出,专指当人们全身心投入某一活动时获得的整体感觉[9],即当人们全神贯注投入某项活动时经常会忘记时间的流逝和对身边事物的感知,甚至失去自我感知意识,并感到一种持续的愉悦感。心流体验不仅是一种积极的精神状态、一种功能,也被视作是一个动态过程,它需要触发的条件,会持续一段时间,也会产生一系列的结果。这一理论最初应用于心理学领域,现被引入互联网领域,应用到网络游戏[25-26]、网络购物、在线学习[27]、网络社交[28]、网络信息搜寻[29]等情境之中,研究网络用户体验对使用意愿和行为的影响,现有研究发现心流体验会对用户的持续使用意愿产生显著的正向影响。
  知识问答社区是用户在自由提问和回答的基础上形成的、相对稳定的虚拟社区,用户寻找和自己具有共同兴趣和爱好的人进行信息的沟通与分享,并在此过程中培养对社区的忠诚度和归属感。从用户进入知识问答社区到愿意分享知识,再到持续进行知识共享,这一过程中其情绪和情感体验会发生变化,进而改变用户对知识共享的意愿和行为。已有学者对这一问题做了初步探究,如李力[3]通过研究用户在虚拟社区知识共享过程中的心流体验对知识搜寻和知识贡献意愿的影响,发现心流体验对持续知识共享意愿具有积极影响。
  为进一步揭示心流体验与知识问答社区用户持续知识共享意愿之间的机理,本文参考Finneran C M等提出的PAT模型(Person-Artifact-Task Model)[10]的思路,期望从心流体验的影响因素开始考察。该模型提出人(P)、工具(A)、任务(T)是影响用户心流体验的重要因素,其中人的因素包括心理动力因素(如心理需要[11]、認知需要[12]、计算机态度[13]、动机[14]等)、心理状态因素(如注意力[15-16])、心理特征能力(技能水平[15-17]、认知新奇性[18]等);工具的因素包括系统质量(如界面可用性[15]、感知易用性[19]、可控性[20]、互动性[21])、信息质量、服务质量;任务的因素包括任务目标的清晰性[22]、任务挑战性[23-24]。以上3方面的因素或单独或交互作用,共同影响心流体验的产生与发展。结合知识问答社区的平台特点与用户知识共享行为特征,本文把心流体验的人(P)、工具(A)、任务(T)3个维度修正为P代表用户自身特征、A代表知识问答社区特征、T代表知识共享任务特征。通过将影响用户心流体验的因素与知识问答社区用户知识共享意愿的影响因素分别进行归纳总结,并寻找两类影响因素中的共性因素,寻找二者的交集,最终筛选出本研究的具体变量,即P维度有技能水平、感知控制力、兴趣3个变量,A维度有交互性、感知易用性两个变量,T维度有清晰目标、挑战性两个变量。
  为此,本文构建了理论模型(见图1)。聚焦知识问答社区用户心流体验与持续知识共享意愿的关系,从PAT模型入手,探求用户自身特征、社区的工具特征、知识共享任务特征对心流体验产生的影响,进而研究心流体验与持续知识共享意愿之间的关联。   1.2研究假设的提出
  1.2.1用户自身特征与心流体验
  用户所具备的技能是产生心流体验的一个重要因素[32]。用户的网站使用能力、信息检索与利用能力、知识共享能力越高,用户进入和使用网站的过程就更加轻松和顺畅,也更有能力回答其他用户提出的问题。在知识共享的过程中,用户希望将知识共享的主动权和控制权掌握在自己手中,而不受外界其他因素的干扰。也就是说,用户的感知控制力越强,就越能按照自己的意愿进行知识共享,知识共享的过程就会更加的自主和顺畅。此外,兴趣也是影响用户知识共享意愿的一个重要因素。人们往往会对自己感兴趣的事情更加专注并付出更大努力,也会在过程中获得更高的愉悦感[33]。为此提出以下假设:
  H1-a:技能水平正向影响心流体验;
  H1-b:感知控制力正向影响心流体验;
  H1-c:兴趣正向影响心流体验。
  1.2.2网站社区特征与心流体验
  Hoffman D L等[30]发现用户与网站的交互性对心流体验存在显著影响,网站的交互相应速度、用户与网站的互动行为对用户的心流体验进而对用户的感知满意度产生积极影响[21]。如果网站与用户处于良性互动状态,用户就有可能因为网站的流畅感而感到愉悦,也更容易产生心流体验。同样,网站导航的便捷程度(即感知易用性)会影响用户使用网站的流畅性[31]。如果网站的感知易用性越高,用户访问网站就越轻松便捷,能够有效地促进用户产生心流体验。因此提出如下假设:
  H2-a:互动性正向影响心流体验;
  H2-b:感知易用性正向影响心流体验。
  1.2.3共享任务特征与心流体验
  Novak T P等[22]提出挑战与技能相匹配、目标清晰会对心流体验的产生起到促进作用。在知识问答社区中,用户的目标明确,才能更好完成知识共享的任务。此外,不同任务对用户的挑战不同,挑战性强的任务在一定程度上会激发用户的胜负欲,并在攻克难关的过程中产生更加强烈的心流体验。可见,挑战性可能会对用户的心流体验产生正向影响。因此提出如下假设:
  H3-a:清晰目标正向影响心流体验;
  H3-b:挑战性正向影响心流体验。
  1.2.4心流体验与持续知识共享意愿
  如果用户在知识共享活动中产生愉悦感,这种感觉会影响用户继续在社区内贡献知识的意愿。从动机的角度而言,用户在知识共享过程中所获得的积极情感体验,是用户持续分享知识的内在动机,即感受到愉悦之后,他们想要通过重复参与活动再次享受這种沉浸的感觉。因此提出以下假设:
  H4:心流体验正向影响持续知识共享意愿。
  1.2.5心流体验的中介作用
  从上文可知,用户自身(P)、网站(A)、任务(T)三方面的特征均有可能影响知识问答社区用户在知识共享过程中的心流体验,而心流体验则会触发用户进行第二次或持续进行知识共享。因此提出以下假设:
  H5:心流体验在PAT和持续知识共享意愿之间起到中介作用。
  2问卷设计与数据收集
  为确保测量工具的信度与效度,本研究采用已开发成熟并在权威期刊上公开发表的测量量表,进行适应性修改,形成问卷。问卷分为两部分,第一部分为用户个人基本资料(性别、学历、职业、),及使用百度知道进行知识共享的情况题项,共8道题;第二部分为知识问答社区用户心流体验及持续知识共享意愿的影响因素30道问题,如表1所示。量表采用里克特五级量表(Likert 5-Point Scale),尺度从“非常不同意”至“非常同意”,并分别赋予1~5分。为了确保问卷的准确度与有效性,在问卷正式定稿之前,选取百度知道一个在线团队中的30名成员,进行预调研,然后根据预试者的意见对问卷进行了修订。
  借助问卷星平台发布正式问卷。调查对象是百度知道的活跃用户,即有持续知识共享经验丰富的用户。遴选百度知道社区每周周积分排行榜TOP100的用户,通过向用户发送站内私信、百度知道团线上交流平台等方式邀请用户回答问卷。5周中收集问卷259份,剔除含有缺失项的问卷和不符合抽样标准的问卷,最终得到205份有效问卷。
  3实证结果与分析
  3.1描述性统计
  表2报告了调查样本的描述性统计结果。性别上,男、女分别占55.12%、44.88%,整体男女比例相当,男性略高于女性。年龄上,30~39岁人数最多,超过了一半(54.63%);其次是18~29岁(30.24%),40岁以上占13.17%。这说明调查对象集中在18~39岁之间,总体较为年轻。学历上,本科占比最大(74.15%),其次是专科(19.51%),整体受教育水平较高。职业分布上,近七成来自企事业单位与政府部门。
  表3报告了调查对象使用百度知道社区的情况。在登录社区频率上,近60%的用户每周3~5次,其次是每周1~2次(32.2%),“每天1次”占7.8%,说明样本用户忠实度较高;在平均每次访问时长上,过半的(61.95%)的用户每次访问社区1~2小时,33.66%的用户平均访问时长为2~3小时,平均时长1小时(3.41%)以下或3小时以上(0.98%)的用户极少;在平均回答问题频率上,52.68%的用户能保持每周3~5次,40.49%的用户平均每周1~2次,每天1次(3.90%)甚至多次(2.93%)的用户较少。说明调研对象符合社区活跃用户的标准,存在持续的知识共享活动。
  3.2信度与效度检验
  表4显示各量表的内部一致性Cronbachs α系数都大于0.8,其中兴趣、心流体验、总量表都大于0.9,说明测量量表信度较高,变量具有良好的稳定性和内部一致性。本文采用探索性因子分析验证问卷的结构效度。首先取样足够度的KMO值为0.929,Bartletts检验近似卡方值为4610.889(df=435,sig.=0.000<0.05),说明数据适合做因子分析。然后对自变量的23个问项数据进行探索性因子分析,得到心流体验影响因素的7个因子,因子的累计方差贡献率达到79.632%。同时一个变量的所有题项的因子载荷均出现在一个公因子上,因子载荷均大于0.5,表明量表效度较好。   3.3结构方程模型分析与假设检验
  本研究使用Amos21.0进行结构方程模型分析,在未经修正的原始模型中,该模型的RMSEA指标为0.052,小于0.08,符合适配度要求。但“清晰目标”至“心流体验”的路径显著性极低,P值为0.278,大于0.05。为了提升模型的拟合度,剔除清晰目标至心流体验的路径,对模型进行修正,修正后的模型如图2所示。
  表5为修正后模型的各项拟合度评估指标:CMIN/DF为1.542,TLI、IFI、CFI均大于0.9,RMSEA为0.052,小于0.08。拟合指标均符合一般SEM研究标准,可以认为模型与数据的拟合度较好。
  经过修正后的模型的各项拟合指标均达到了不错的水平,能够较好地反映出各变量之间的相关关系,变量之间的路径系数及T-value值汇总见表6。
  由表5可知,技能水平、感知控制力、兴趣、互动性、挑战性对心流体验的P值均小于0.05,说明技能水平、感知控制力、兴趣、互动性、挑战性对心流体验均具有显著的正向作用,假设H1-a、H1-b、H1-c、H2-a、H2-b、H3-b均成立。清晰目标对心流体验的P值大于0.05,标准化路径系数为0.02,说明清晰目标对心流体验的正向作用不显著,H3-a不成立。同时,心流体验对持续知识共享意愿的P值小于0.05,标准化路径系数为0.638,说明心流体验对持续知识共享意愿有显著的正向影响,假设H4成立。
  本文采用Bootstrap法对心流体验的中介效应进行检验。将bootstrap样本数位设定为1000,置信水平设置为95%,执行中介效应检验。在互动性、感知易用性、挑战性、技能水平、感知控制力、兴趣到持续知识共享意识这6条路径上,Bias-Corrected
  方法置信区间与Pereentile方法置信区间均不包含0在内,说明这6条路径的中介效应成立。心流体验在清晰目标与持续知识共享意愿之间的中介作用没有得到验证。因此,心流体验在清晰目标和持续知识共享意愿之间不具有中介效应,假设H5部分成立。
  综上,假设H3-a未得到统计结果的支持,假设H5得到部分支持,其他假设全部获得统计结果的支持。
  4研究结论与启示
  4.1研究结论与理论贡献
  本文以百度知道为代表的知识问答社区为背景,从PAT模型视角考察活跃用户心流体验与其持续知識共享意愿间的关联,基本验证了本文提出的研究假设。研究发现,按照程度高低降序排列,对知识问答社区用户心流体验的影响因素依次为感知易用性、技能水平、感知控制力、互动性、兴趣,而目标清晰对其作用不显著;心流体验对持续知识共享意愿有正向影响;心流体验在除了清晰目标之外的其他6个自变量与持续知识共享意愿之间的中介作用也得到了验证。
  1)用户自身特征与心流体验:知识问答社区用户的技能水平、感知控制力、兴趣对其心流体验的产生具有正向影响。
  首先,用户技能水平越高越容易产生心流体验,这与Koufaris M[17]提出的技能水平的高低是影响心情舒畅的重要因素相吻合。本研究从网站访问技能、信息检索能力、自身的知识储备、分享知识方式四个方面考察用户技能水平,研究发现:①如果用户的互联网和网站使用水平较低,他将无法十分顺利地访问网站,就无法完整体验网站提供的各项服务;②如果用户的信息搜寻和检索水平较低,他很难在网站中获取到自己所需要的信息和知识,无法真正解决自己的困难;③如果用户的知识储备较为匮乏,或不擅于将自己内在的知识传递给他人,也很难有效地完成知识共享任务。可见,由于技能水平较低,用户会因无法达成自己想完成的目标也无法享受网站提供的服务而出现焦虑和厌倦情绪,很难产生愉悦的情感体验。相比而言,只有在熟练掌握网站使用技巧、信息搜寻和检索能力较强,同时知识储备丰富且擅长传播知识的情况下,用户才可能顺利地提问与回答,完成知识的分享,并在这一过程中产生如专注、忘我、愉悦、快乐等感觉,才能进一步促进用户产生持续进行知识共享的意愿。
  其次,感知控制力越强越有利于用户产生心流体验。当用户感到自己能不受网站的限制和操控,并根据自己的意愿完成知识共享时,用户便更容易产生心流体验。也就是说,用户在知识共享的过程中,会享受一种能够驾驭网站的感觉,而不是被驾驭的束缚感。
  第三,兴趣有利于用户心流体验的产生,这与Malone T W[33]得到的结论相符。知识问答社区用户在注册时,会根据自己的兴趣和专长选择用户分组,并根据自己的兴趣选择性浏览和回答问题。用户会对自己感兴趣的问题表现出较高的热情,也更愿意在自己感兴趣的问题上花费更多的时间和精力。
  2)网站特征与心流体验:知识问答社区的互动性、感知易用性可以促进用户心流体验的产生。
  Huang Y等[40]发现网站的互动效率对用户的心流体验产生正向作用,本研究再次验证了这一结论。在知识问答社区中,用户只是通过网站的文字和图片了解其他用户提出的问题和回答,缺乏面对面交流的氛围感和身临其境的感觉,获取信息有限,互动频率与效率较低。如果网站能够提升用户间互动的氛围感,增强用户之间的互动频率和效率,那么用户会获得更多的信息并增强身临其境的感觉,进而提升用户知识共享的体验感。
  此外,Skadberg等[19]发现网站导航的便捷程度对用户心流体验将产生正向影响,本研究所得到的结果与之相符。这说明网站导航的便捷程度越高,用户越能轻松地访问并熟悉网站,进而能控制自己在社区中的访问路线,最终查询到自己需要的信息和知识。这说明如果用户能迅速地融入网站,则能够较为顺畅地进行各项操作,进而会促进其获得更加愉快的使用体验。
  3)任务特征与心流体验:任务目标的清晰性对知识问答社区用户心流体验的产生不存在显著的正向作用,而挑战性有正向作用。   Novak T P等[22]认为任务目标的清晰性关系到行动者注意力的聚焦难度,从而影响心流体验的产生,本研究未发现清晰目标对心流体验的显著作用。知识问答社区的用户即使明确了知识共享的目标,清楚自己在知识共享中应该做什么,也有可能无法获得较为强烈的心流体验。可能的解释是知识问答社区用户的知识共享任务并不都是目标导向的,其行为动机可能来自帮助他人或是奉献知识,而这种任务往往具有随机性,这一特点更容易激发用户的兴趣,有利于形成或提升心流体验。因而,目标明确并不一定会有利于知识问答社区用户心流体验的形成。
  此外,Moneta等[23]发现挑战性与心流体验成负相关关系,Rheinberg F等[24]则发现挑战性与心流体验成倒U型曲线关系,本研究发现挑战性会对心流体验产生直接的正向影响。在知识问答社区中,如果用户遇到挑战性极低的问题,用户会产生较为放松的感觉,若持续回答此类简单的问题,用户的知识技能得不到充分的利用,容易产生枯燥、无聊和厌倦情绪。相反,而随着问题的挑战性不断提升,用户需要在知识共享中充分使用自己具备的技能和知识,当自己的技能和知识不足以完成挑战时,用户还会通过其他途径搜寻新知识来充盈自身知识和技能,使任务的挑战性与自己的能力相匹配,在整个知识共享过程中伴随着挑战与自身技能的不断调节,同时由于任务的挑战系数较高,用户需要集中注意力克服挑战,不会产生懈怠和放松情绪。在知识共享任务完成之后,用户获得的成就感会有较大程度的提升,而整个知识共享的过程会成为心流体验产生的高发地。
  4)心流体验与持续知识共享意愿:知识问答社区用户产生的心流体验越强,持续参与知识共享的意愿越强。如果用户能够全身心地投入,在知识共享的过程中产生愉悦、快乐的感觉和情感体验,用户就有可能会为了再次获得这种感觉和情感体验而进行再次的甚至持续的知识共享。
  5)心流体验在PAT各特征和持续知识共享意愿之间的中介作用:用户自身特征、知识问答社区特征、任务特征通过促进心流体验的产生,进而提升用户持续知识共享意愿。根据上文的分析不难发现,心流体验在互动性、感知易用性、挑战性、技能水平、感知控制力、兴趣和持续知识共享意愿之间均具有中介作用,而心流体验在清晰目标和持续知识共享意愿之间的中介效应没有得到检验。说明用户网站社区特征、共享任务的挑战性、用户个人特征均会通过心流体验对持续知识共享意愿产生积极影响。可以发现心流体验是知识问答社区用户持续知识共享意愿产生过程中至关重要的一环。
  4.2实践启示
  本研究也为知识问答社区管理实践提供了一些启示。1)知识问答社区管理者可以把提升用户心流体验作为强化用户粘性和忠诚度的重要举措。社区管理者需要密切关注和重视用户在知识共享过程中的心流体验,并着力创造用户知识共享过程中的心流体验的环境。2)注重激发用户知识共享兴趣,保障用户知识共享的自主权。知识问答社区的管理者要将用户真正感兴趣的问题推送给用户,在用户知识共享过程中,保证用户知识共享的自主权,不要加以过多干涉。3)提升知识问答社区的互动性,建立完善便捷的导航系统。为用户创造知识共享的情境和氛围,让用户获得更加立体和真实的知识共享体验。4)明确任务挑战等级指数,开辟更多用户帮助渠道。使用户在知识贡献过程中遇到困难能够及时通过帮助渠道答疑解惑,让用户感受到执行任务的顺畅感。
  4.3研究局限与展望
  本研究具有一定的理论和实践价值,但仍存在某些不足:首先,触发心流体验的前因具有多样性与复杂性,本研究在PAT模型的框架内选取了7个自变量探讨知识问答社区用戶心流体验的影响因素,还有一些未考虑在内的变量,后续研究可以考虑从其他视角去打开心流体验的黑箱。同时,本研究讨论了变量之间的相关关系,并未对变量之间的因果关系进行验证,此后的研究可以进一步探讨变量之间的因果关系。其次,本研究的测量量表均来自国外,直接应用于中国情境或许还存在一定的局限性,后续研究可以开发更适应于中国情境的量表。
  参考文献
  [1]Chen I Y L.The Factors Influencing Members Continuance Intentions in Professional Virtual Communities—A Longitudinal Study[J].Journal of Information Science,2007,33(4):451-467.
  [2]王学东,赵文军.虚拟社区知识传播的可持续动力模型研究:全国情报学博士生学术论坛论文集[C].北京:北京大学,2012:412-417.
  [3]李力.虚拟社区用户持续知识共享意愿影响因素实证研究——以知识贡献和知识搜寻为视角[J].信息资源管理学报,2016,(4):91~100.
  [4]张嵩,吴剑云,姜雪.问答类社区用户持续知识贡献模型构建[J].计算机集成制造系统,2015,(10):2777~2786.
  [5]Zhang Y,Fang Y,Wei K K,et al.Exploring the Role of Psychological Safety in Promoting the Intention to Continue Sharing Knowledge in Virtual Communities[J].International Journal of Information Management,2010,30(5):425-436.
  [6]金晓玲,汤振亚,周中允,等.用户为什么在问答社区中持续贡献知识?:积分等级的调节作用[J].管理评论,2013,25(12):138-146.
  [7]Lee Y S,B A.Toward a New Knowledge Sharing Community:Collective Intelligence and Learning Through Web-portal-based Question-answer Services[D].Georgetown University,2006.   [8]李龙一,余涛,王琼.社交问答社区用户持续知识共享意愿实证研究:Advances in Humanities and Social Science Research[C].Paris:Atlantis Press,2016:520-524.
  [9]Csikszentmihalyi M,Lefevre J.Optimal Experience in Work and Leisure[J].Journal of Personality & Social Psychology,1989,56(5):815.
  [10]Finneran C M,ZhanG P.A Person-Artefact-Task(PAT)Model of Flow Antecedents in Computer-mediated Environments[M].Academic Press,Inc,2003.
  [11]魏婷,李艺.教育游戏参与者行为意向影响因素的实证研究[J].电化教育研究,2011,(4):81-87.
  [12]Li D,Browne G J.The Role of Need for Cognition and Mood in Online Flow Experience[J].Data Processor for Better Business Education,2006,46(3):11-17.
  [13]Ho L A,Kuo T H.How Can on Amplify the Effect of E-learning?An Examination of High-tech Employees Computer Attitude and Flow Experience[J].Computers in Human Behavior,2010,26(1),23-31.
  [14]Khang H,Kim J K,Kim Y.Self-traits and Motivations as Antecedents of Digital Media Flow and Addiction:The Internet,Mobile phones,and Video Games[J].Computers in Human Behavior,2013,29(6):2416-2424.
  [15]Pace S.A Grounded Theory of the Flow Experiences of Web Users[J].International Journal of Human-Computer Studies,2004,60(3):327-363.
  [16]Luna D,Peracchio L A,De Juan M D.Flow in Individual Web Sites:Model Estimation and Cross-Cultural Validation[J].Advances in Consumer Research,2003,30:280-281.
  [17]Koufaris M.Applying the Technology Acceptance Model and Flow Theory to Online Consumer Behavior[J].Information Systems Research,2002,13(2):205-223.
  [18]易加斌,紀淑娴.基于畅体验的消费者网络购物行为的实证研究[J].统计与决策,2011,21:51-54.
  [19]Skadberg Y X,Kimmel J R.Visitors Flow Experience while Browsing a Web Site:Its Measurement,Contributing Factors and Consequences[J].Computers in Human Behavior,2004,20(3):403-422.
  [20]Hsu C L,Lu H P.Why Do People Play On-line Games?An Extended TAM with Social Influences and Flow Experience[J].Information & Management,2004,41(7):853-868.
  [21]李光明,蔡旺春,郭悦.购物网站交互性对顾客满意度的影响——远程临场感与心流的链式中介作用[J].软科学,2016,(1):115-119.
  [22]Novak T P,Thomas R.Internet Marketing:Influences,Themes and Directions[EB/OL].https://www.ama.org/search/pages/results.aspx?k=internet%20market,2017-03-15.
  [23]Moneta,Giovanni B.The Flow Experience Across Cultures[J].Journal of Happiness Studies,2004,5(2):115-121.
  [24]Rheinberg F,Vollmeyer R.Flow Experience in a Computer Game under Experimentally Controlled Conditions.Zeitschrift Fur Psychologie,2003,(4):161-170.   [25]Chang C C.Examining Users Intention to Continue Using Social Network Games:A Flow Experience Perspective[J].Telematics & Informatics,2013,30(4):311-321.
  [26]Hull D C,Williams G A,Griffiths M D.Video Game Characteristics,Happiness and Flow as Predictors of Addiction Among Video Game Players:A Pilot Study[J].Journal of Behavioral Addictions,2013,2(3):145-152.
  [27]Lee Y,Choi J.A Structural Equation Model of Predictors of Online Learning Retention[J].Internet & Higher Education,2013,16(1):36-42.
  [28]张嵩,丁怡琼,郑大庆.社会化网络服务用户理想忠诚研究——基于沉浸理论和信任承诺理论[J].情报杂志,2013,(8):197-203.
  [29]代宝,刘业政.基于期望确认模型、社会临场感和心流体验的微信用户持续使用意愿研究[J].现代情报,2015,(3):19~23.
  [30]Hoffman,Donna L,Novak,Thomas P.Marketing in Hypermedia Computer-mediated Environments:Conceptual Foundations.[J].Journal of Marketing,1996,60(3):50-68.
  [31]王澜淇.基于心流体验的网络消费行为模型分析[J].心理技术与应用,2013,(3):10-12.
  [32]Csikszentmihalyi M.Beyond Boredom and Anxiety[M].Jossey-Bass Publishers,1975.
  [33]Malone T W.Toward a Theory of Intrinsically Motivating Instruction[J].Cognitive Science,1981,5(4):333-369.
  [34]Venkatesh V,Davis F D.A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model:Four Longitudinal Field Studies[J].Management Science,2000,46(2):186-204.
  [35]Novak T P,Hoffman D L,Yung Y F.Measuring the Customer Experience in Online Environments:A Structural Modeling Approach[J].Marketing Science,2000,19(1):22-42.
  [36]Hausman A V,Siekpe J S.The Effect of Web Interface Features on Consumer Online Purchase Intentions[J].Journal of Business Research,2009,62(1):5-13.
  [37]Lee K C,Kang I,Mcknight D H.Transfer from Offline Trust to Key Online Perceptions:An Empirical Study[J].IEEE Transactions on Engineering Management,2007,54(4):729-741.
  [38]Chen I Y L.The Factors Influencing Members Continuance Intentions in Professional Virtual Communities—A Longitudinal Study[J].Journal of Information Science,2007,33(4):451-467.
  [39]He W,Wei K K.What Drives Continued Knowledge Sharing?An Investigation of Knowledge-Contribution and -Seeking Beliefs[J].Decision Support Systems,2009,46(4):826-838.
  [40]Huang Y,Chung J Y.A Web Services-based Framework for Business Integration Solutions[J].Electronic Commerce Research & Applications,2003,2(1):15-26.
  (責任编辑:郭沫含)

转载注明来源:https://www.xzbu.com/4/view-15168059.htm