大學生使用微博的動機與行為特點的調查與分析

侯聰聰++趙偉

摘 要：微博在誕生之初就引發了一場“微革命”，但隨著即時通訊軟件的發展，微博逐漸式微。該研究以河北大學微博用戶為研究對象，試圖探究用戶使用微博的動機，了解他們的行為特點，以及二者之間的影響關系，為尋求微博以后的發展路徑提供資料。該研究主要以技術接受模型為基本架構，在對前人的相關研究和文獻資料進行梳理的基礎上，運用統計軟件SPSS對有效樣本進行了分析，考察了使用動機與行為特點之間的關系。

關鍵詞：微博 使用動機 行為特點 TAM

中圖分類號：G64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）05（c）-0146-04

《中國互聯網數據平臺》統計數據顯示，截至2014年12月，我國微博用戶規模為2.49億，網民使用率為38.4%，與去年相比使用率下降7.1%；而截至2015年12月，我國微博用戶規模為1.78億，網民使用率為33.5%，與去年相比使用率下降了4.9%；截至2016年12月，我國微博用戶使用率為37.1%，雖然較去年有所增長，但是相較于微信、QQ的85.8%和67.8%，還具有很大的差距[1]。

而如今對微博的研究大都集中在對其技術特征和傳播模式或與學科教學結合的現象性分析上，在微博上交往的內部驅動力、心理機制及行為特點的系統與實證討論相對匱乏。該文以國內外文獻和問卷分析為基礎，以技術接受模型為基本架構，利用大學生使用微博的動機和行為特點問卷，以河北大學大學生使用微博的動機和行為特點來初步揭示大學生使用微博的動機和行為特點。以期從更寬泛的角度揭示微博交往的關鍵問題，為微博重新尋求發展之路提供一手資料，為微博的發展及服務商制定合理的營銷策略提供寶貴依據。另一方面，了解用戶使用微博的動機以及與行為特點之間的關系，對針對不同用戶需求的市場細分也將起到有益幫助。

1 信息技術接受模型（TAM）的提出

1989年，Davis在理性行為理論的基礎上，針對技術接受和使用行為提出了技術接受模型，以此來論證決定人們接受并使用新技術的因素是什么，并解釋和預測使用者的技術使用行為。該模型認為，用戶對計算機系統的感知會影響他們的態度，態度進一步影響意圖，然后就產生了用戶的使用行為[2]。TAM原始模型如圖1所示。

TAM特別強調了兩種行為信念，即“感知有用性”和“感知易用性”對技術使用意向和行為的影響。其中，“感知易用性”是指“個人認為使用某一技術或系統所需花費的努力的程度”，而“感知有用性”指“個人認為使用某一技術或系統能提升自己的工作績效的程度”[4]。

2 調查設計與實施

根據所研究的問題和目的設計了調查方案，并確定了調查內容、問卷內容、調查時間、調查地點和實施方案，并嚴格按照實施方案開展調查，并在調查完畢后篩選出有效信息以便后期開展數據分析。

2.1 調查內容設計

本次調查設計重點關注三個方面：一是大學生使用微博的動機，二是大學生在微博上進行的主要操作及其他行為的特點和原因，三是兩者之間的聯系和互相影響程度。

近年來，很多研究對微博、博客的使用動機及行為進行了探討，并得到了一些成果[5]。研究可以發現，在微博、博客使用動機研究中，一些動機出現頻率較高，像自我表達、記錄生活、社會聯系、消遣娛樂等，但是很多動機出現了命名不同、歸類不一的現象，而且，各個學者對動機的認識或有不同，如“匿名瀏覽”和“時尚”動機只被部分人提到。

在參考并梳理前人相關研究的基礎上，初步確立了微博用戶的十種使用動機：操作便捷、表達情感、記錄生活、獲取信息、匿名瀏覽、社會聯系、關注他人、休閑娛樂、習慣陪伴和跟隨時尚[8]。并將用戶的行為特點分成登錄微博頻率、更新微博頻率、登錄微博時長以及使用微博時長四個維度[9]。問卷內容首先調研了人口特征，其次根據用戶可能會具有的行為特點設置了4-11題，具體涉及到的內容有：品牌、登錄方式、使用時長、更新頻率、登陸頻率和時長、以及主要操作；最后針對初步確立的使用動機設置了12-15題，具體涉及的調查內容有：使用動機、吸引大學生的話題和用戶等，在調查內容上側重行為特點的四個維度的調查和具體使用動機的調查，以便得到更加準確的數據來開展數據分析工作。

2.2 調查方案與實施

該次調查對象為河北大學在校本科生，調查時間為2016年12月15日—2017年1月15日，在網絡上開展線上調研，利用問卷調查法來收集一手資料，抽樣方法采用簡單隨機抽樣，是根據部分實際調查結果來推斷總體標志總量，屬于非全面調查的范疇。

筆者在網上發布問卷，邀請河北大學各個年級的本科生參與調研，本次調研共回收問卷318人，其中有效問卷為310份，其中男生144人，女生166人；本科一年級72人，二年級70人，三年級97人，四年級71人；理工科學生為179人，文科類學生131人。

3 關于微博使用動機的數據調查統計與研究

本節針對大學生使用微博的動機開展了數據分析，利用SPSS軟件對大學生使用微博的動機開展了因子分析，通過客觀的數據分析揭示大學生使用微博的動機。對于該研究而言，自變量指標較多，提取因子最有必要，因此將對自變量進行因子分析，并將提取出來的主因子存為新的變量，用于進一步分析、研究。

由表1可知KMO統計量為0.547，那么可以使用因子分析法來分析數據。

由表2可知前5個因子的特征根大于1，合計的方差解釋度為59.8%，雖然比較低，但在實際調研項目中可以接受。在進行因子旋轉后，提取總量不變，仍為59.8%。

表3為因子旋轉后各因子在原始變量上的負荷，從中可以得到各因子的特征。

因子1：主要是和可以自由發表觀點并得到他人建議、展現個性并得到關注、記錄生活狀態并宣泄情緒有關，因此可以將該因子命名為“表達情感”。

因子2：主要是和了解名人動態、了解時尚、轉發得獎有關，可以將該因子命名為“關注他人”。

因子3：主要是和獲取愉悅心情、消磨時間有關，可以將該因子命名為“休閑娛樂”。

因子4：主要是和了解陌生人的生活動態和思想、增加見聞有關，可以將該因子命名為“獲取信息”。

因子5：主要是和使用方便快捷，易于操作有關，可以將該因子命名為“使用便捷”。

而動機1、動機2、動機3、動機4都與感知有用性有關，用戶在使用微博的動機不管是表達情感、關注他人、休閑娛樂還是獲取信息都表現了用戶對于有用性的感知。動機5則表現了感知易用性，用戶由于微博使用方便、易于操作而產生了使用微博的動機。

4 大學生微博行為特點與使用動機的回歸分析

回歸分析是判斷變量之間是否具備因果關系的重要方法。通過回歸分析，可以建立一個回歸方程來定量地描述變量之間的變化，看一個變量的變化在多大程度上可以預測另一個變量的變化。本章根據回歸分析來探究行為特點和使用動機之間關系，以五個使用動機為自變量，以四個行為特點維度為因變量，建立起回歸方程來反映自變量和因變量之間的變化關系。最終利用TAM技術接受模型揭示了大學生使用微博動機與行為特點之間的聯系。

以五個使用動機為自變量，登陸頻率為因變量進行回歸分析，得到以下輸出結果：

從表4和表5可以看到，使用動機與使用頻率的總相關系數R為0.406，決定系數R方為0.165，校正決定系數（調整R方）為0.151。另外，回歸模型以及常數項、動機1、動機2、動機4、動機5的顯著性概率（Sig）都小于0.05，說明具有統計學意義。而動機3顯著性概率遠遠超出0.05，因而不具備統計學意義。可見，使用動機1、動機2、動機4和動機5都對使用頻率產生影響和貢獻。經過進一步比較，動機4（獲取信息）對使用微博頻率的影響和貢獻大于其他動機。

通過分析，得到使用動機與登陸微博頻率的回歸方程：

登陸頻率=2.352-0.143*動機1-0.094*動機2-0.260*動機4-0.149*動機5

通過相同的回歸分析的方法，以五個使用動機為自變量，更新微博頻率、登陸微博時長、使用微博時長為因變量，分析得到如下結果：

更新頻率=2.661-0.237*動機1-0.136*動機5

登陸時長=2.797+0.161*動機1+0.164*動機4+0.270*動機5

使用時長=3.177+0.133*動機1+0.132*動機2

5 結語

該文提到技術接受模型（TAM）考察了感知有用性、感知易用性通過影響使用態度和意向來影響使用行為的關系，那么對于微博用戶而言，使用行為是否會受到使用動機的影響？如何影響？不同動機對不同行為特點的影響程度是否具有不同？這些問題在數據分析中已然表明使用動機在不同程度上直接影響其使用行為，包括登錄微博的頻率和時長、更新微博頻率和使用微博時長分別與使用動機的相關關系。

根據以上求得的回歸方程，得出影響登陸微博頻率的動機分別為：表達情感、關注他人、獲取信息和使用便捷；影響更新微博頻率的動機分別為：表達情感和使用便捷；影響登錄微博時長的動機分別為：表達情感、獲取信息和使用便捷；影響使用微博時長的動機分別為：表達情感和關注他人。

通過回歸分析發現，微博用戶的使用動機與行為特點之間存在著不同程度的相關關系，用戶的使用動機會直接影響到其使用行為。而且，不同的動機對行為有不同的影響，影響程度也有差異。

具體說來，動機4（獲取信息）對使用微博頻率的影響和貢獻大于其他動機；動機1（表達情感）對更新微博頻率的影響和貢獻大于動機5（使用便捷）；動機5（使用便捷）對登錄微博時長的影響和貢獻大于動機1（表達情感）和動機4（獲取信息）；動機1（表達情感）對使用微博時長的影響和貢獻大于動機2（關注他人）。

而動機1、動機2、動機3、動機4反映了用戶的感知有用性，動機5反映了用戶的感知易用性，在TAM模型中，用戶的感知有用性和感知易用性直接間接地影響著使用的行為意向，即行為特點，而以上的研究結論符合TAM的基本構架[10]。

6 不足之處

該研究在使用技術接受模型的基礎上，通過問卷調查法等實證研究方法對微博用戶的使用動機及行為進行了研究，探討了用戶使用動機與行為之間的關系，并得出一些重要結論。但同時，研究還存在不少缺陷。首先，樣本量偏少。經過調查，該次研究共回收311份問卷，其中有效樣本310個。由于主要采用網絡問卷調查，同時考慮到沒有誘人的獎勵措施，問卷題項不宜太多，因此某些量表存在不夠細致、不夠全面的問題，這對測量及研究結果的準確性帶來一定隱患。其次，調查取樣比較集中，不足以充分代表整體。樣本量偏少、取樣集中等問題使本研究的結論可能存在代表性不足的問題。

參考文獻

[1] CNNIC.第37次中國互聯網絡發展狀況統計報告，http：//cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/201701/P020170123364672657408.pdf，2017年1月.

[2] 何迎朝，陳紅花.微博使用動機與行為特征研究綜述[J].商業時代，2014（5）：68-70.

[3] 王娟.微博客用戶的使用動機與行為—基于技術接受模型的實證研究[D].山東大學，2010.

[4] Zhang Lixuan，Pentina Iryna. Motivations and usage patterns of weibo[J].CyberPsychology，Behavior and Social Networking，2012（6）：312-317.

[5] 胡瓏瑛，董靖巍.微博用戶轉發動機實證分析[J].中國軟科學，2015（2）：175-182.

[6] 趙玲，張靜.微博用戶使用動機影響因素與結構的實證研究[J].管理學報，2014（8）：1239-1245.

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[8] 張李義，張然.技術接受模型（TAM）關鍵變量前因分析[J].信息資源管理學報，2015（2）：11-20.