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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
薛杨 许正良
［目的／意义］在微信营销环境下，基于沉浸理论的视角对微信用户信息行为展开研究，为企业的微信营销活动提供一定的管理借鉴。［方法／过程］分析了交互性、易用性的企业信息平台特性及有用性、娱乐性的企业信息质量特性对微信用户沉浸状态的影响作用，以及沉浸状态下产生的阅读、点赞、评论的信息关注行为及转发、评论转发、创建的信息分享行为之间的关系。［结果／结论］在刺激—机体—反应（Ｓ－Ｏ－Ｒ）范式下，构建微信营销环境下用户信息行为的理论模型。［局限］仅基于沉浸理论的观点进行了初步研究，未来还需进一步开展相应的实证研究。
关键词：
微信营销 信息行为 沉浸理论 影响因素
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王晰巍 曹茹烨 杨梦晴 陈立军
［目的 ／意义］针对移动社交媒体的典型工具微信的信息共享行为进行研究，以帮助企业或相关组织更好地利用社交媒体工具开展相关的业务及公共服务。［方法／过程］基于信息生态视角，构建微信用户信息共享行为的影响因素模型，并通过实证研究方法对模型的适用性进行检验。［结果／结论］数据分析结果表明，感知信息有用性、自我效能、信息技术创新性、信息环境交互性四个变量对微信用户信息共享态度产生正向影响，微信用户的信息共享态度对共享行为也产生正向影响。
关键词：
微信 信息共享 信息生态 影响因素
[期刊] 情报科学
[作者]
喻昕 许正良
【目的/意义】在网络直播平台环境中,基于沉浸理论的视角对弹幕用户信息参与行为展开研究,为研究弹幕信息行为研究提供一定的理论基础,同时为网络直播平台提供管理借鉴。【方法/过程】分析了互动性、可视性、娱乐性和有用性的弹幕信息特性在对弹幕信息沉浸状态的影响作用,以及沉浸状态下用户的弹幕参与行为。【结果/结论】在刺激-机体-反应-(S-O-R)模型范式下,构建网络直播平台中弹幕信息用户参与行为理论模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 张向先 相甍甍
[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
[期刊] 图书情报工作
[作者]
苏文成 吴君如 于莹莹 卢章平 刘桂锋
[目的/意义]为探索虚拟现实场景中用户沉浸式信息检索绩效的影响机理，设计并实施用户信息行为实验，以期为虚拟现实信息检索系统的构建提供建议。[方法/过程]研究借助Oculus Quest 2虚拟现实眼镜，记录32名被试在不同虚拟现实场景主题中完成任务的检索时长、回忆率、皮肤电等绩效数据。通过后测问卷获得被试的沉浸感、检索体验等主观变量数据，利用回归分析方法探究虚拟现实场景主题、用户主观检索体验对其检索绩效的影响关系。[结果/结论]虚拟现实场景中，被试在非偏好场景中的信息检索沉浸感高于偏好场景。虚拟场景主题对用户检索绩效并无影响。用户的检索沉浸感、感知有用性、感知易用性、满意度均显著正向影响其探索型检索任务的完成绩效，且满意度为其中的完全中介变量，据此提出虚拟现实场景中提升用户信息检索绩效的相关启示。
[期刊] 情报科学
[作者]
杨海娟
【目的/意义】优质信息传播是社交应用持续健康发展的助推力,而适应性信息分享是提高社交信息质量的有效途径。【方法/过程】以微信平台为研究对象,基于社会影响的"推-拉"视角构建微信用户适应性信息分享行为影响因素概念模型,并通过问卷调研和结构方程建模方法进行实证分析。【结果/结论】结果表明:规范性压力、社会连接和形象都显著正向影响微信用户的适应性信息分享行为,且规范性压力的影响均大于社会连接和形象的影响。此外,规范性压力对社会连接和形象都产生显著的正向影响。
[期刊] 图书馆
[作者]
陈渝 王馨笛
微博在内容日趋多元化、内容营销与数字营销并行发展的同时,也面临着过度商业化导致用户流失等问题。新媒体时代,微博应用沉浸式信息流的设计特点吸引着众多用户沉浸其中,但影响用户沉浸状态与持续使用行为的关系尚缺乏理论支撑。本研究以沉浸理论为基础,引入潜在示能性作为调节变量,实证分析微博用户沉浸状态的影响因素,进一步强调沉浸与持续使用行为的联系。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
贺建平 黄秋皓
本研究探讨了沉浸体验中驱动消费者行为的前因动机，以及作为品牌推崇行为的结果因素，创建了结构方程模型。分析发现：品牌表达自我、品牌创新性、品牌拟人化、社交媒体互动营销及社交媒体口碑对沉浸体验有正向影响，且沉浸体验影响了品牌推崇。中介效应表明，社交媒体口碑是最重要的中介因素。研究结论也为企业在数字环境中利用媒介传播品牌信息、培养忠诚消费者提供了实务上的参考。
关键词：
品牌推崇 社交媒体营销传播 沉浸体验
[期刊] 商业经济研究
[作者]
裴淑媛
在数字经济的推动下,数字信息消费已经成为人们日常消费的主要类型之一。企业和各类组织向消费者提供了大量的数字信息产品和服务,但是消费者的数字信息消费模式仍有待研究。本文聚焦我国数字信息消费的现状和特点,并结合沉浸体验理论,探讨沉浸体验对消费者数字信息消费的应用价值以及适用性,然后就消费者对数字信息消费的需求、检索、体验和分享四个阶段进行了剖析,构建了基于沉浸体验视角的数字信息消费的 "四位一体"循环模式,最后提出企业提高数字信息消费的对策建议,包括:利用智能技术精准把握消费者信息需求;开发检索工具并模拟检索场景;精致设计和营造信息体验场景;增强数字信息反馈。
[期刊] 情报科学
[作者]
薛杨 许正良 景涛
【目的/意义】在微信营销环境下对用户信息分享意愿的提升策略展开研究,为企业的微信营销活动提供一定的管理借鉴。【方法/过程】通过文献回顾,依据微信的现实特征,界定了企业微信营销环境下用户的信息分享与分享意愿;在沉浸理论、选择性注意理论、魔弹理论的框架下,从企业信息平台特性及企业信息质量特性两个维度分析总结出了微信营销环境下用户信息分享的动因。【结果/结论】结合企业的管理应用,提出了微信营销环境下用户信息分享意愿的提升建议。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
查先进 张晋朝 严亚兰
双路径模型最早由社会心理学领域的学者提出,认为个人对某行为的态度改变主要受到中枢路径和边缘路径的影响。本文运用双路径模型研究微博环境下用户的学术信息搜寻行为,认为用户对该行为的态度改变受到信息质量(中枢路径)和信源可信度(边缘路径)的影响。鉴于微博的娱乐性和学术信息的严谨性,本文将用户态度分为认知反应和情感反应两个方面。首先基于已有的文献构建信息质量二阶模型,并构建微博学术信息搜寻行为影响因素研究模型。然后采用问卷调查法,搜集294份有效样本数据。在此基础上,利用偏最小二乘结构方程建模方法对数据进行分析,发现信息质量和信源可信度都显著正向影响用户的认知反应和情感反应,且信息质量的影响均大于信源...
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
王奕丰 陈铭
了解公共图书馆儿童用户漫画资源利用行为的影响因素，有助于优化图书馆漫画资源建设与儿童漫画阅读推广服务。文章采用扎根理论为研究方法，对河南省图书馆东区漫画馆和上海图书馆东馆少儿阅览区的儿童用户进行观察和访谈，结合S-O-R理论和认知发展理论，构建儿童用户漫画利用行为影响因素模型。研究发现，在漫画因素、内部环境因素和外部环境因素的综合刺激下，儿童用户的认知与情感相互作用，进而产生馆内信息搜寻行为、纸本阅读行为和游戏社交行为。在此基础上对图书馆漫画资源建设与儿童漫画阅读推广服务提出针对性的建议。
[期刊] 图书馆
[作者]
仇婷 刘岩芳
自媒体时代,人们越来越多的从互联网中获取信息。文章从沟通分析的角度,探析网络环境下用户获取信息的过程,通过信息之间的传递以及各主体之间的沟通方式,并从信息源、沟通者、各网络平台沟通能力、用户反馈四个方面进行分析。通过网络用户信息获取行为的因素,探析网民与各个网络主体之间的关系,即网民与网民、网民与虚拟社区、网民与政府之间,在出现网络突发事件时,通过沟通过程模型让其尽快消解,以减轻事件的影响。
关键词：
用户信息行为 沟通分析 网络环境
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
李敏 黄成 叶孟良 欧荣 袁源
以新浪微博、腾讯微博等为主的微博客已经成为用户获取健康信息的主要平台。探索微博环境下用户健康信息扩散行为影响因素是干预"伪健康"信息扩散的必须手段,也是科学、准确的健康信息扩散最大化的决策依据。以已有相关研究为理论基础,构建微博环境下用户健康信息扩散行为的影响因素模型。运用问卷调查法,借助SPSS22.0和Amos21.0进行实证研究。首先运用SPSS22.0进行探索性因子分析筛选测量题项以及进行问卷信度效度的初测。然后,运用Amos21.0进行验证性因子分析,构建模型,并进行模型的拟合修正、信度效度验证
关键词：
信息扩散 健康信息 关系强度 微博
[期刊] 情报学报
[作者]
夏立新 杨金庆 程秀峰
为了提高群组推荐模型中推荐结果的准确度问题,本文研究并提出了一种融合情境信息的群组推荐模型。首先,获取用户行为情境数据,同时发掘提取单个用户行为的偏好;其次,计算单个用户行为相似度,进行群组聚类发现;然后,融入情境信息挖掘群组行为特征,并构建群组行为偏好特征向量,最后结合协同推荐思想,将群组作为整体,和其他群组对项目的历史评分进行协同,形成预测评分。在实验中,我们通过分析用户的操作流,提取了主题序列特征,然后融入了经典情境信息,得出推荐结果。结果表明,使用该模型得出的排序靠前(6位)的推荐结果较之传统(非情境)的群组推荐方法具有更高的准确性。因此,该模型更适用于移动环境下的群组推荐。
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