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[目的 /意义]从用户行为视角探究算法推荐服务应用过程中存在的问题,可为应对算法推荐乱象提供指引和规范。[方法 /过程]采用条件价值法量化网络用户算法推荐服务接受意愿,并对其接受意愿与使用行为是否背离进行验证,最后基于感知价值与风险理论分析该现象产生的影响因素。[结果 /结论 ]网络用户在算法推荐服务使用过程中,存在接受意愿与使用行为的背离现象,即用户持续使用但接受意愿不高。用户感知价值对接受意愿与行为背离产生负向作用且用户的感知愉悦性影响最为显著;感知风险正向影响背离现象产生,其中经济损失程度影响最大,信息过载程度影响最小。 相似文献
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餐饮外卖移动APP信息采纳行为影响因素实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 移动商务快速发展,O2O模式的移动商务越来越受到大众的关注,研究餐饮外卖移动APP信息采纳行为对于移动互联网环境下用户信息行为的研究及推进O2O模式移动APP的应用起到重要作用。[方法/过程] 以技术采纳和使用整合理论及感知信息质量理论为基础,构建餐饮外卖移动APP信息采纳行为影响因素模型,运用问卷调查的方法进行实证研究、收集调查数据,对数据进行统计分析,探究所构建模型的适用性及各影响因素的影响方向及程度。[结果/结论] 餐饮外卖移动APP信息采纳意向受到绩效期望、社会影响、感知信息质量正向影响;感知风险对采纳意向未达到显著性影响;采纳意向和促进因素正向影响采纳行为。 相似文献
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移动终端视角下的老年用户在线健康信息搜寻行为影响因素研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 结合目前人口老龄化日渐严重的社会背景,探究我国老年用户在线健康信息搜寻的行为机理,丰富当前老年用户信息搜寻行为理论研究成果,引导老年用户有效搜寻健康信息,优化健康信息服务部门工作。[方法/过程] 采用半结构化访谈的方法收集24位老年用户的在线健康信息搜寻经历,运用扎根理论提炼出老年用户在线健康信息搜寻行为的内外5个影响因素,构建老年用户在线健康信息搜寻行为影响因素的理论模型。[结果/结论] 最终得到网络环境因素、个体特征因素、社会支持因素、移动终端客观因素和个体认知因素是影响老年用户在线健康信息搜寻行为的关键因素,深入阐释各因素与搜寻行为间的作用机理。并根据理论模型,对政府、医疗机构、APP类软件等健康信息提供方提出一些可行的建议。 相似文献
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[目的/意义]以网络直播为代表的新兴交互媒体正在深刻地改变人们的生活习惯和精神文化需求,对网络直播APP用户使用行为影响因素进行分析,可以让网络直播平台更好地了解网络直播用户的采纳特征,帮助平台运营商提供更好的服务。[方法/过程]基于TAM和UTAUT模型,采用问卷调查和结构方程模型构建网络直播APP用户使用行为的影响因素概念模型,针对典型群体对影响因素模型进行实证分析。[结果/结论]数据分析结果表明,网络直播APP用户使用意愿的影响最大的是感知交互性,其次是用户感知价值;感知风险性对网络直播用户使用意愿产生负向影响,社会因素对使用意愿不产生影响。 相似文献
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[目的 /意义]推荐算法技术快速发展所产生的“过滤气泡”现象给用户信息行为带来深刻的影响。从用户角度出发,对其面对过滤气泡时的行为类型以及行为产生的机制进行探索性研究,帮助用户建立对过滤气泡现象的理性认知,为信息服务平台明确推荐算法的建设方向、改进服务水平提供一定的参考。[方法 /过程]采用扎根理论,选取对互联网信息服务平台有一定使用经验的30位用户进行半结构化访谈,并进行编码分析,构建用户面对过滤气泡时的行为与形成机制模型。[结果 /结论 ]用户面对过滤气泡时的行为类型主要包括忽略行为、缓解行为、加强行为、突破行为以及脱离行为。感知控制、态度和信息需求直接影响用户面对过滤气泡时的行为;推荐算法通过态度以及感知控制的中介作用对行为产生影响;此外,个人特质对行为产生的全过程起到调节作用。对特定情境下用户信息行为的研究以及进一步探究过滤气泡现象提供了一种研究视角和研究基础。 相似文献
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[目的 /意义]算法推荐服务衍生的风险给人们的日常生活造成重大影响,厘清算法推荐服务风险的产生机制以及用户应对算法推荐服务风险的行为特征有助于进一步完善算法推荐服务体系。[方法 /过程]运用扎根理论,采用半结构化的访谈方式,一对一深度访谈30名网络用户,结合防护性行为模型和风险应对行为理论,探索算法推荐服务风险中用户的应对机制、影响因素以及决策路径。[结果 /结论 ]研究发现风险属性、传播渠道、平台特征和用户行为特征对算法推荐服务风险的传播产生影响;在风险传播的基础上,用户形成风险感知、利益相关者感知和防护性行为感知;用户在感知的基础上形成态度和效果评估,并以此为依据制定决策,采取不同的应对行为。最后从算法素养、风险参与和个体学习3个层次提出建议,以应对算法推荐服务风险。 相似文献
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高校图书馆微信公众平台用户流失行为模型及其影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 构建高校图书馆微信公众平台用户流失行为模型,分析用户流失的影响因素,有助于减少高校图书馆微信公众平台的用户流失,为高校图书馆微信公众平台运营推广提供理论依据和参考建议。[方法/过程] 首先借鉴S-O-R理论构建高校图书馆微信公众平台用户流失行为模型,并结合民族志决策树方法设计访谈问卷,采用扎根理论方法抽取影响因素及各因素之间关系。然后借助解释结构方程模型分析影响因素。最后根据分析结论提出相应的对策和建议。[结果/结论] 构建高校图书馆微信公众平台用户流失行为模型和影响因素的解释结构模型,分析影响因素的层级和相互关系,指出根本原因因素、中间层因素和表象层因素,并针对各层次影响因素和分析结果提出减少高校图书馆微信公众平台用户流失的对策和建议。 相似文献
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[目的/意义]开展科研信息用户与知识服务平台个性化信息推荐功能的交互研究,有助于提升对用户推荐交互行为的理解,改善平台的推荐交互设计,从而提升推荐功能的用户体验;也可为优化推荐算法,提升推荐内容有效性提供指导。[方法/过程]招募36名参与者,采用实验研究方法,以CNKI和ScienceDirect为实验平台,利用Morae收集数据,开展用户研究。[结果/结论 ]研究揭示用户与推荐功能的交互行为、交互路径与交互路径链。主要揭示用户与个性化信息推荐交互的4个阶段、9种交互行为特征及4种交互路径类型;用户对推荐的关注源于检索结果无法满足他们的信息需求。研究发现采纳推荐能够启发用户,进一步影响他们与平台的交互。研究也表明,当前知识服务平台的推荐质量有待提升,用户对推荐的采纳使用率较低,常用的推荐交互路径较短,趋于简单化。 相似文献
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[目的/意义]移动互联网环境下的网络团购是电子商务发展中出现的新的产业形态,研究移动网络团购APP信息采纳行为对推动移动信息消费具有积极的作用.[方法/过程]基于信息生态视角建立移动网络团购APP信息采纳行为概念模型,运用问卷调查和结构方程的实证研究方法对模型的适用性进行检验.[结果/结论]数据结果表明,信息人是移动网络团购APP信息采纳行为模型中的关键影响因素,信息、信息技术、信息环境对移动团购APP信息采纳态度均产生正向影响,信息采纳态度对信息采纳行为产生正向影响.本研究对更好地了解移动环境下用户信息消费行为并有针对性地开发APP软件具有一定的参考价值. 相似文献
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一种融合情境因素的社会化信息推荐新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 针对目前融合情境因素的信息推荐方法大都存在推荐前的情境过滤(pre-filtering)和推荐后的情境过滤(post-filtering)所导致的价值信息流失问题,将情境因素融入到推荐过程中,实现基于用户-资源-情境的多维推荐。[方法/过程] 将情境因素融入推荐的过程中,动态挖掘在不同情境下用户兴趣的偏好,利用社会网络的相关指标赋予用户兴趣初始值,从空间距离的视角计算用户兴趣的权重,最后,借鉴内容过滤和协同推荐的思想实现用户的评分预测,进而按照用户的兴趣进行推荐。[结果/结论] 与以往二维推荐的实验比较表明,将情境因素融入到推荐过程中的方法在减少价值流失的基础上,能更为准确地揭示用户的兴趣,提高推荐质量,为存在社会关系的社会化媒体推荐服务提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]移动应用程序（APP）的大量供给及用户注意力稀缺性,导致了其激烈的生存竞争。对于亟待发展的学术APP而言,研究其用户采纳意愿的主要影响因素并加以利用具有重要意义。[方法/过程]以技术接受模型、期望确认模型等经典用户行为理论模型为基础,结合学术APP的特点,构建学术APP用户采纳意愿影响因素模型;运用问卷调查的方法收集数据并对数据进行统计分析和实证研究,从而验证模型的适用性。[结果/结论]感知有用性、感知易用性、满意度、感知权威及社会影响对学术APP用户采纳意愿有显著正向影响。学术APP开发者应当增加资源的可获得性,提升用户对有用性与易用性的感知;强化APP属性,提升用户满意度;严格控制资源的专业性,维护用户对权威性的感知;扩大学术APP的社会影响。 相似文献
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[目的/意义]深入挖掘和准确理解中国大学生日常网络行为模式，不仅对促进用户行为和检索领域的发展具有巨大的理论意义，而且在提升面向大学生用户的企业个性化服务与信息推荐能力方面也具有潜在的社会价值和实践意义。[方法/过程]提出一种基于大规模日志分析的大学生用户行为模式识别新方法，该方法包括一种基于深度学习和文本分析技术的半监督学习算法"MaxMatching"以及混合两种特征熵（香农熵与真实熵）的聚类模型。[结果/结论]实证结果表明本方法不仅在算法和结果解释上具有一定的优势，而且能从网络使用能力、访问时序性和主题倾向性三方面归纳与呈现中国大学生网络行为全方位模式。该方法和结论有效地拓展了信息检索领域查询项的语义化理解方面的方法体系，也为企业提升面向大学生用户的个性化信息推荐服务提供一定的参考和可行性意见。 相似文献
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移动商务用户持续使用行为实证研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 新信息技术用户持续使用行为是用户信息行为研究中一个重要的研究领域,系统概括移动商务用户持续使用行为研究现状能够为国内学者开展相关研究提供有益参考。[方法/过程] 以国内外文献调研与分析为基础,厘清移动商务用户持续使用行为的基础理论及影响因素。[结果/结论] ①计划行为理论、技术接受模型、期望确认模型等理论与模型是现有研究的理论基础;②影响移动商务用户持续使用行为的因素包括用户个人因素、移动商务自身因素、外部因素及多方面综合因素;③现有研究还存在着部分研究样本数量及代表性不够、大多采用截面研究方法、影响因素局限在认知范畴等不足。 相似文献
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[目的/意义]通过融合不同来源数据的方式探索社交媒体用户消极使用行为影响因素,为用户健康合理地可持续使用社交媒体提供理论支撑,并为平台改进服务提供参考信息。[方法/过程]对访谈数据进行三级编码,结合爬虫获取的包含部分受访者数据的用户行为轨迹数据分析社交媒体用户消极使用原因,构建社交媒体用户消极使用行为影响因素模型。[结果/结论]通过多源数据融合能够解决单一来源数据有效性不足问题。研究发现外部环境因素(任务情境、信息过载、社交过载、不良言论)和平台因素(系统功能、品牌形象、付费服务)通过内部个人因素(信息需求、认知差异、负面情绪、使用成本、使用习惯、隐私关注)影响用户使用社交媒体,产生潜水、屏蔽、间歇使用、转移、退出和抵制等不同程度的消极使用行为,一定程度上反映了用户作为弱势对象在技术环境下的自我保护。 相似文献
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信息生态视角下老年用户群体微信使用行为影响因素研究 总被引：2，自引：2，他引：0
[目的/意义]随着中国逐步进入老龄化社会,越来越多的老年人使用移动社交软件来丰富自己的生活,微信成为我国老年用户群体使用最多的社交软件,研究和分析老年用户群体的微信使用行为成为信息行为分析的新问题。[方法/过程]以信息、信息人、信息环境和信息技术四者和谐的信息生态视角,在UTAUT模型的基础上建立老年用户群体的微信使用意愿影响因素研究模型,以结构方程作为研究方法对数据结果展开实证分析。[结果/结论]数据结果显示信息、信息人、信息环境、信息技术对老年微信用户使用意愿产生正向影响;信息人因素对老年微信用户使用意愿影响最大,其次是信息环境和信息技术,影响最小的是信息因素。本研究对了解老年人信息行为特征,制定中国老龄化社会发展中针对老年人的相关社会引导政策具有一定的理论和实践意义。 相似文献
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[目的 /意义]近年来,移动搜索行为成为信息检索领域的重要研究问题,用户在移动搜索过程中会发生较多的后续行为,对移动搜索后续行为进行研究有助于深入了解移动搜索意图、挖掘移动搜索行为特征。[方法 /过程]基于移动搜索会话中的后续行为视角,通过一次真实场景下的用户实验,结合用户手机交互日志数据与结构化日志数据,分析用户在移动搜索会话中的后续行为特征。[结果 /结论 ]在移动搜索中,移动搜索引发的后续行为主要包括持续搜索、信息分享、网络购物、通话服务、出行导航,其中以持续搜索、信息分享为主;移动搜索任务、搜索动机、搜索主题与不同类型后续行为之间的关联存在差异;在APP使用路径方面,用户在后续行为中的APP使用路径较为复杂,呈现出明显的中心性。 相似文献
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社交网站用户流失行为理论基础及影响因素探究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义] 通过对社交网站用户流失行为相关研究成果进行梳理,分析讨论目前用户流失行为研究中需要关注的问题,以期完善用户行为相关理论并为推进社会化媒体的健康发展提供指导。[方法/过程] 通过梳理目前用户流失行为的相关理论成果,侧重于主题内容分析。[结果/结论] 详细探索流失行为的相关研究内容、理论基础及影响因素。结果发现,对于社交网站情景下用户流失原因要素,特别是要素间关系的探索尚存在很大研究及整合空间,同时有关用户流失行为方面的理论研究尚缺乏统一框架。未来的研究需要重点关注用户流失背后的原因、规律、流失模型构建及相应的流失策略等,有针对性地对社交网站的失败案例进行个案分析,并且通过访谈等方式获取用户流失行为潜藏的原因。 相似文献
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[目的/意义]研究移动社交网络情境中用户与联系人关系、用户感知联系人行为如何影响用户对产品推荐信息反应意愿,并就研究结果提出管理对策。[方法/过程]通过手机微信平台收集的316份有效问卷,运用偏最小二乘回归法对数据进行分析。[结果/结论]结果表明：对联系人推荐的认知信任和情感信任正向影响用户对产品推荐信息反应意愿;亲密度和过去经历正向影响联系人推荐的认知信任和情感信任;过度发布行为负向影响联系人推荐的认知信任和情感信任。但是,相似性与对联系人推荐的认知信任和情感信任之间关系未获得支持。 相似文献
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[目的 /意义]旨在从算法感知的视角出发,探明用户对跨平台信息推荐接受意愿的成因与作用机制,为解决用户与智能算法交互领域的问题提供理论参考。[方法 /过程]从感知公平性、感知可问责性和感知透明度3方面阐释用户对跨平台信息推荐的算法感知内涵,基于启发式—系统式模型框架,探究不同维度的算法感知对用户接受意愿的差异化影响及其作用机制,采用结构方程建模进行实证研究。[结果 /结论 ]感知公平性、感知可问责性和感知透明度可以显著降低用户的隐私关注,进而提升用户对跨平台信息推荐的接受意愿,感知可问责性对隐私关注产生的负向影响最大;感知公平性和感知可问责性还可以增强用户的社会临场感,社会临场感对用户的推荐接受意愿具有正向影响。根据研究结论,为在线平台企业更好地实施跨平台信息推荐策略,以及互联网信息管理机构进一步完善推荐算法治理模式提供对策与建议。 相似文献