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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王晰巍 赵可轶 刘宇桐 罗然
智能语音中的人机交互正成为人工智能行为分析中的前沿问题。文章在拟人化视角下对智能语音交互影响因素进行分析，让智能语音开发者更好地了解智能语音用户使用的行为特征，推动智能语音技术的产业发展和场景应用。文章基于拟人化视角构建智能语音交互用户使用影响因素模型，采用问卷调查方式收集数据，运用结构方程方法进行模型检验，并运用模糊集定性比较分析fsQCA方法进行使用行为的组态分析。数据分析结果表明，价值效果期望、使用成本期望、社群环境影响、交互便利条件、智能语音拟人化对智能语音交互用户使用意愿具有显著影响，使用成本期望起负向影响。上述5个变量通过中介变量智能语音交互用户使用意愿影响智能语音交互用户使用行为，划分两类组态进行组合分析，综合分析影响用户使用行为的因素作用路径。
关键词：
智能语音交互 影响因素 拟人化
[期刊] 开放教育研究
[作者]
杨根福
当前，大规模开放在线课程（ＭＯＯＣ）存在用户学习完成率低、中途退出率高问题，本文从ＭＯＯＣ用户持续使用行为的视角，基于信息系统持续使用理论和自我决定理论，引入内在动机、基本心理需求因素（感知自主性、感知能力、感知关系性）和ＭＯＯＣ设计因素（内容质量、自主性、社交化互动），构建了ＭＯＯＣ用户持续使用意愿影响因素研究模型，并通过实证研究得到以下结论：一是外在动机（感知有用性）和内在动机对ＭＯＯＣ用户的持续使用意愿有显著直接影响，其中感知有用性还通过满意度对持续使用意愿产生间接影响；二是满意度对ＭＯＯＣ用户持续使用意愿有显著直接影响，期望确认对感知有用性、满意度和内在动机有直接影响，并通过它们对ＭＯ．．．
[期刊] 情报科学
[作者]
代宝
【目的/意义】本研究旨在发现用户采纳和持续使用微信意愿的影响因素。【方法/过程】利用Webster&Watson提出的IS用户行为研究文献综述方法,对CNKI中关于微信用户采纳和持续使用行为的实证研究文献进行系统分析。【结果/结论】影响微信用户采纳意愿的因素主要包括用户的人格特质、需要和动机、认知因素、态度和体验因素、社会因素和技术因素;影响微信用户持续使用意愿的因素主要包括用户的认知因素、态度和体验因素、社会因素和技术因素。
关键词：
微信 用户采纳 持续使用 影响因素
[期刊] 经济问题
[作者]
郭彦丽 付旭 陈建斌
基于社会认知理论，采用模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，探讨在人机交互场景下，平台环境和个体认知如何互动影响平台用户的知识吸收能力。研究发现：环境因素是人机互动知识共享的基础，而与个体认知因素相匹配的交互设计是提升吸收效能的关键。促进强吸收能力形成的核心条件有强联结、高信任的环境因素和强自我效能和高结果期望的认知因素；导致吸收能力弱的核心条件则是用户之间过大的知识距离和过弱的联结强度等环境因素。研究结论为知识平台提升用户知识吸收能力提供了理论依据与现实启示，为未来提升人机交互设计促进知识共享的研究提供参考借鉴。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张国方 李孟凯
为研究智能网联汽车用户的使用满意度影响因素，灵活探索用户个性需求，以现有智能网联汽车用户为研究对象，结合顾客满意度理论，建立了智能网联汽车用户的满意度模型，利用神经网络思想在结构方程基础上建立BP神经网络，以优化满意度模型；通过问卷调查方式采集数据，对数据进行检验分析，验证智能网联汽车用户满意度优化模型。验证结果表明，优化模型能够定量地分析出各因素之间的相互影响关系，影响用户满意度的主要路径是使用态度，重要路径是感知风险。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓胜利 鲍唯
用户交互学习作为网络用户的深层次需求,对社交网站的运营与发展至关重要。基于社交网站环境、用户特征,构建社交网站用户交互学习行为影响因素的模型,通过问卷调查,运用Spss和Lisrel 8.7对该模型验证性分析,其社交网站用户偏好、社交网站功能、社交网站信息资源质量、社交网站用户的有用感知、社交网站用户人际关系以及社交网站激励机制对用户交互学习行为均有明显的正向影响。
[期刊] 情报科学
[作者]
张敏 唐国庆 张艳
【目的/意义】为探究产品伤害危机情境下搜索引擎用户的持续使用行为的影响因素及其内在作用机理。【方法/过程】在整合信息系统持续使用的期望确认理论、感知风险理论、归因理论、计划行为理论和习惯理论的基础上,提出研究假设并构建了理论模型,同时进行了实证研究。【结果/结论】研究结果显示,期望确认正向刺激搜索引擎用户的感知有用性和使用满意度,感知有用性能促进使用满意度,使用满意度能促进持续使用意愿;责任归因对感知使用风险具有促进作用,感知使用风险对使用满意度和持续使用意愿均具有抑制作用;持续使用态度正向影响持续使用意
关键词：
产品伤害危机 搜索引擎 持续使用
[期刊] 图书馆
[作者]
季忠洋 李北伟 朱婧祎
以社会认知理论中个体认知、环境、行为为智慧图书馆用户使用行为影响因素理论模型的基本框架,结合计划行为理论、网络外部性理论与技术接受模型丰富理论模型内容。根据理论模型提出假设并设计、发放问卷,采用结构方程模型验证假设。结果表明:个体认知维度中的自我效能和结果预期与环境维度中的主观规范和网络外部性均显著影响用户行为意愿,但自我效能对结果预期的影响不显著;行为维度中用户的行为意愿显著影响使用行为。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
陈美玲 白兴瑞 林艳
移动互联网和手机终端的发展为移动学习的开展奠定了物质基础,许多企业、学校等纷纷关注和开发移动学习系统和平台,各种移动应用软件如雨后春笋般涌现。这些系统能否被长期广泛地使用,与用户的初始接受行为、持续使用行为等有很大关系。本文在Bhattacherjee的信息系统持续使用模型的基础上,根据移动学习的相关特性,增加感知易用性和感知移动性价值变量,构建了移动学习用户持续使用研究模型,设计问卷并以本校大学生为研究对象收集数据,利用SPSS 18.0统计分析软件和Amos 18.0结构方程模型分析软件进行信效度分析、验证模型假设,找出影响移动学习用户持续使用行为的关键性因素。
[期刊] 消费经济
[作者]
陈容 蔡立燕 王傅强
移动购物作为新兴的购物途径有着巨大的发展潜力，然而现有研究对用户移动购物的行为特点还没有清晰的认识，在理论分析的基础上，开发用户移动购物持续使用行为的期望确认模型ＥＣＭ－ＭＢ。研究发现，感知有用性、优惠政策和满意度共同影响持续使用意愿，用户确认程度、感知风险和优惠政策显著影响满意度，优惠政策显著影响感知有用性和确认程度，而广告和一致性分别影响感知有用性和确认程度。依托上述发现，本文获得了针对性的管理启示。
[期刊] 软科学
[作者]
刘人境 柴婧
以SNS社交网络个人用户持续使用行为为研究对象,以信息系统持续使用理论为参考框架,整合计划行为理论,针对SNS的特点引入感知娱乐、感知信任及习惯,建立研究模型进行实证研究。研究结果表明:信息系统持续使用理论在SNS情境下有良好的适用性;主观规范和感知行为控制对用户的使用意向和实际使用行为影响显著;感知娱乐对满意度和持续使用意向影响显著;习惯对实际使用行为的影响及对持续使用意向和行为之间的调节效应显著。
[期刊] 情报科学
[作者]
王哲
【目的/意义】旨在探究以知乎为代表的社会化问答社区用户持续使用行为的影响因素及其相互关系。【方法/过程】以信息系统持续使用模型(ECM-IT)为基础,以感知有用性、感知易用性、期望确认、感知愉悦度和感知信任度为自变量,用户的满意度和持续使用意向为中间变量,用户的持续使用行为为因变量,引入习惯作为持续使用意向和行为之间作用关系的调节变量,构建知乎用户持续使用行为的结构方程模型;通过问卷调查法收集数据,共回收有效问卷218份,利用结构方程模型统计分析软件AMOS21.0分析数据。【结果/结论】研究发现,感知愉
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张敏 祝安 张芳
影响因素分析是在线教育平台用户持续使用行为实证研究中的重要内容,能为相关领域的理论研究和管理实践提供借鉴和建议。文章以CNKI和WOS为数据源,通过关键词检索、追溯检索和数据清洗等步骤获取国内外近5年与研究主题高度相关的代表性文献37篇。整合信息生态理论和实证研究的分析流程形成研究框架,从信息人、信息、信息技术和信息环境等维度探究已有文献所涉及影响因素的研究现状和趋势。研究发现:影响因素研究尚缺乏架构性的系统梳理,基于信息生态理论和实证研究范式对影响因素展开系统研究具有可行性和可靠性。未来,对个体特征更深入的探究、基于教育本质的跨学科多元融合、新兴技术和产业发展前沿、差异性环境等将赋予影响因素研究更为丰富的内容。
[期刊] 商业研究
[作者]
钱瑛
在线学习随着信息技术的发展越来越普及,这为优质教育资源的传播起到了积极作用。社会各界都在关注信息技术与教育教学的融合,腾讯、阿里、百度等巨头也针对在线教育开始布局。如何让在线学习更好地服务于教育、教学是重要的实践问题,本文以期望确认理论(ECT)框架为基础,整合社会化网络的感知兴趣、感知互动两个变量,通过加入内容驱动因素和学情定位认识变量,用结构方程模型构建了用户持续网络学习的概念模型,通过模型分析了社会化网络环境下用户持续在线学习的影响因素,旨在对发展迅猛的在线教育持续发展提供理论参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郝乐
[目的/意义] 网络平台通过人工智能（AI）人机交互形成用户画像进行个性化推荐已成常态，同时暴露出不当或过度收集使用个人信息、泄露用户隐私信息等问题。以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展为人机交互带来颠覆性影响，也为数据安全与个人信息保护带来更大的冲击与挑战。基于此，对AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露及个人信息保护问题的研究将具有重要的实践价值与意义。[方法/过程] 文章通过对15名AI人机交互平台用户进行深度访谈，运用扎根理论研究方法进行编码分析，识别AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露所涉及的个人信息类型和敏感信息类型，并对用户的隐私意识和影响用户隐私信息披露意愿的客观因素进行分析，进而提出加强隐私信息披露风险规制及个人信息安全保障的对策建议。[结果/结论] 基于编码结果，将AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露的影响因素归纳为用户因素、平台因素、社会环境因素、隐私权衡因素4个维度，以此建构理论分析模型，并作为强化AI人机交互用户个性化推荐中隐私信息披露风险规制及个人信息保护的重要指引。
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