朱亞琴 宗舒瑤 戴良平


摘要:隨著我國共享經濟的發展,圖書館APP間的競爭不斷升級,面對市場上眾多的圖書館APP,用戶該如何讓選擇,影響用戶對圖書館APP的使用意愿的影響因素有哪些,如何提高用戶對圖書館APP的粘性成為目前圖書館APP使用市場亟待解決的問題。文章以基于信息共享模式與互動性的網絡模型為框架,以APP主導的信息共享、用戶主導的信息共享、感知互動性、預期互動性、用戶粘性等為變量,采用問卷調查法,收集 311份有效樣本,研究發現:APP主導的信息共享正向影響預期互動性與感知互動性,用戶主導的信息共享正向影響預期互動性與感知互動性,預期互動性與感知互動性正向影響用戶粘性。文章旨在在理論,發展了圖書館App使用行為理論,豐富了信息共享模式理論的應用范圍;在實踐上,貢獻了APP時刻關注主導信息共享與著力強化圖書館App互動性體驗兩點建議。
關鍵詞:圖書館APP;APP主導的信息共享;用戶主導的信息共享;互動性;用戶粘性
1.文獻綜述與理論基礎
1.1APP主導的信息共享與用戶主導的信息共享
信息共享模式是近年逐漸流行的一種創新型圖書館服務模式。信息共享模式是圖書館用戶的主要活動模式之一,是圖書館用戶交換信息的活動模式。
APP主導的信息共享是指通過APP打破信息孤島局面,將集合成的多個綜合全面的信息發放至共享空間內成為公共信息,為人所利用。目前,多數類型APP開始采用信息共享模式:智慧城市[9]、健康APP[10]等等。在各類APP向信息共享模式發展的基礎上,圖書館APP作為“信息庫”式的APP也采用了該模式。APP主導的信息共享能夠使用戶了解到更多關于圖書館APP的信息,提高用戶的滿意程度進而提高用戶粘性。大數據技術下,信息可以通過共享被加工成知識,從而促進用戶對APP的滿意度,進而增加圖書館用戶粘性。楊敏等調查優化了我國“雙一流”大學圖書館信息共享空間預約服務。王鋼等研究平臺能力,平臺信譽、共享渠道三個變量對信息共享模式的影響假設,為企業發展提出建議。
1.2感知互動性與預期互動性
互動性是互聯網的核心特征,用戶在互聯網上不僅僅是單獨的個體,在用戶使用互聯網之前或用戶正在使用時都希望能夠在互聯網上與其他用戶進行互動產生共鳴。根據兩個不同的時期對互動性的認知,我們把互動性分為:感知互動性與預期互動性。
Newhagen 等在 1995 年首次提出感知互動性(perceived interactivity)。感知互動性是指個體在與APP互動過程中體驗到的一種心理狀態 [20] 。當用戶在使用圖書館APP時,他瀏覽、點贊、回復APP或其他用戶的信息或其他用戶點贊、回復自己的信息時都是進行互動,當用戶意識到自己在與APP或其他用戶進行互動時就形成了感知互動性。宋蒙蒙等研究提高網絡互動效率激發游客產品購買行為的問題[21],證實感知互動不能對購買行為產生顯著影響,而是通過沉浸和感知價值的中介作用產生購買行為。
預期互動性(expected interactivity)是指個體擬與某種信息工具(如網站)互動時,他們期望體驗到的互動程度[22]。當用戶在使用圖書館APP之前,他期望圖書館APP能夠給他帶來多少頻率、深度與APP或其他用戶的互動。畢達天等研究了基于用戶視角下,網絡互動的特征[23]。熊太純等分析了當前圖書館網絡互動服務存在的主要問題,提出了完善和推進圖書館網絡互動服務的建議。
2.模型與假設
2.1提出假設
2.1.1APP主導信息共享與感知、預期互動性
APP主導信息共享是指在“互聯網+”思維背景下,APP打破信息孤島局面,將集合成的多個綜合全面的信息發布至APP內成為公共信息[8]。感知、預期互動性是指用戶的一種心理狀態[18]。前者是平臺為了更好地解決APP使用者信息不對稱的問題,是繼市場和企業之后全新的信息配置機制[25]。后兩者是在網絡上的個體對在獲得有利信息后與信息的提供方進行交互行為的認知[26]。通過APP主導信息共享可以更好地向使用圖書館APP的用戶提供全面、完整的信息和資源,當用戶在使用前了解到APP主導的信息共享頻率高時會提高用戶對互動的期望;同時當用戶在使用圖書館APP時,在APP共享的信息里篩選出更多自己想要的信息會使用戶更大可能性的感知互動。基于此,提出假設:
H1: APP主導的信息共享正向影響感知互動性
H3:APP主導的信息共享正向影響預期互動性
2.1.2用戶主導信息共享與感知、預期互動性
用戶主導的信息共享是指以APP上的個體用戶為共享的主體,借助APP提供的公共信息交流通道,進行多元化的、大容量、多參與的信息交流和共享[7]。當用戶在使用圖書館APP前,了解到用戶在使用APP時信息共享的頻率高會提高該用戶對使用APP過程中進行信息共享以及互動的期望值。當用戶在使用APP時,接收到其他用戶共享的信息越多或回復越多,該用戶感知到的互動性越強。基于此,提出假設:
H2: 用戶主導的信息共享正向影響感知互動性
H4:用戶主導的信息共享正向影響預期互動性
2.1.3感知、預期互動性與用戶粘性
感知互動性是指個體在與APP互動過程中體驗到的一種心理狀態 [20] 。預期互動性是指個體擬與某種信息工具(如網站)互動時,他們期望體驗到的互動程度[22]。用戶粘性指的是客戶對于品牌或產品的忠誠、信任與良性體驗等結合起來形成的依賴感和再消費期望值,依賴感越強,客戶粘性越高;再消費期望值越高,客戶粘性越高[3]。當用戶對圖書館APP的預期互動性越強,用戶持續不斷、反復打開圖書館APP的可能性就越大;同時,當用戶對圖書館APP的感知互動性越強,用戶停留在圖書館APP的時間就越長。基于此,提出假設:
H5: 感知互動性正向影響用戶粘性
H6:預期互動性正向影響用戶粘性
2.2概念模型
3.研究設計
3.1問卷設計
問卷參考張初兵[18]的旅游App用戶粘性與購買意向:互動性視角這篇論文,在此基礎上將問卷改編成為適合圖書館APP調查的問卷,問卷由5個變量構成:APP主導的信息共享,用戶主導的信息共享,感知互動性,預期互動性,用戶粘性。變量下設計了22個題項,所有變量均采用 Likert5點量表,1 表示“非常不同意”,5表示“非常同意”。目標調研人群為所有使用圖書館APP的群眾。我們一開始先將初步問卷發放給自己身邊的同學進行試填寫,經過訪談,最終修改成稿,利用問卷星發布。在問卷的最前面設置一條是非題:“你是否正在使用圖書館APP”(列出目前市面上下載量最多的幾款APP,同時設置了其他這個可填選項),通過這道是非題,過濾那些沒有使用過圖書館APP的被調查者。
3.2 數據收集
關于樣本量,結構方程模型法要求樣本量必須超過 200。因此,本文設定的最小樣本量為200。
本研究調查問卷是通過問卷星進行發布調查。在具體執行時,以使用過圖書館App的用戶為調研對象,要求選出最近一次使用的圖書館App,并對該圖書館App直接相關的問題給予評價。據此,至 20200710,問卷星收回311份問卷。
在被調查者中,36.7%的是男性;63.3%是女性;年齡主要集中于20至25歲,占比59.8%;本科及本科以上學歷占比95.5%,總體而言,被調查者的學歷層次較高。
3.3分析方法
收集到問卷后,首先我們要先將收集到的問卷中的無效問卷剔除掉,然后對剩下的有效問卷中收集到的數據進行信度效度分析,信度分析也稱為可靠性分析,用于測量樣本回答結果是否可靠,即樣本有沒有真實作答量表類題項,衡量信度的方法有很多種,常用的信度系數包括:克隆巴赫α系數、折半系數、重測信度,可在spss中進行分析。效度分析,簡單來說就是問卷設計的有效性、準確程度,用于測量題項設計是否合理。常用的方法有:探索性因子分析和驗證性因子分析,也可以在spss中進行。
4. 假設檢驗與結果討論
4.1主效應檢驗
檢驗結果如表2,APP主導信息共享、用戶主導信息共享對感知互動性、預期互動性有正向影響,感知互動性、預期互動性對用戶粘性有正向影響。假設1-6得以驗證。
5.2結論與建議
(1)APP主導的信息共享正向影響感知互動性與預期互動性。當用戶在圖書館APP內接收到APP共享的信息越多,用戶感知自身與APP進行互動的可能性就越大。在用戶使用圖書館APP之前,當他們了解到APP會持續不斷地進行信息共享的次數越多,用戶對圖書館APP進行互動的期望越高。因此,圖書館APP內要營造良好的信息共享氛圍。首先智能信息技術快速發展,圖書館APP通過大數據技術分析用戶的偏好、需求,以至于圖書館APP本身盡可能地分享用戶可能需要的信息,刺激用戶對信息共享的感知;其次,是采取季度問卷,每個季度發放問卷,讓用戶能夠對APP的相關功能進行評價或提出建議,可以促進深度互動。
(2)用戶主導的信息共享正向影響感知互動性與預期互動性。當用戶在圖書館APP內接收到其他用戶共享的信息越多,用戶感知自身與其他用戶進行網絡互動的可能性就越大。在用戶使用圖書館APP之前,當他們了解到正在使用的用戶經常會持續不斷地在APP內進行信息共享,用戶對圖書館APP進行互動的期望越高。因此,為了激勵更多的用戶主動地進行信息共享,我們提出以下措施:開展相關活動,例如根據用戶信息共享的次數進行等級劃分或積分獎勵換取特權這一系列活動。
(3)用戶粘性受感知互動性與預期互動性的正向影響。當用戶在使用APP之前了解到APP內互動頻率高,交流程度深會促進用戶使用圖書館APP的行為。當用戶在使用圖書館APP時感知圖書館APP內APP與用戶、用戶與用戶之間互動次數多,交流頻率高也會促進用戶持續不斷地使用圖書館APP。因此,為了加強用戶粘性,首先要做到,強化圖書館APP互動性體驗功能,實現信息發布的快捷性、格式多樣性,注重APP的硬件功能,支持APP發布視頻之類的信息等。
參考文獻
[1]田丹. 我國移動圖書館APP應用現狀分析 [J]. 國家圖書館學刊, 2015, 24(05): 74-80.
[2]蘇秀清. 大數據視角下涉稅信息共享機制建設研究——以南平地區為例 [J]. 江蘇商論, 2020, (07): 73-7+82.
[3]王海萍. 在線消費者粘性研究 [D]; 山東大學, 2009.
作者簡介: 朱亞琴(2000—),女,江蘇南通人,江蘇大學管理學院,本科生,研究方向:電子商務
宗舒瑤(2000—),女,江蘇常州人,江蘇大學管理學院,本科生,研究方向:電子商務
戴良平(1997—),女,江蘇大學管理學院,碩士研究生,研究方向:創新管理
基金項目?江蘇大學大學生科研項目(編號:19C286)研究成果之一
(江蘇大學?江蘇?鎮江?212013)