基于期望确认理论的运动APP持续使用模型构建.docx
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基于期望确认理论的运动APP持续使用模型构建
基于期望确认理论的运动APP持续使用模型构建
王若楠,柳亚奇,刘宇
【摘要】摘要:
通过对持续使用行为相关文献的整理，基于期望确认模型研究框架，引入信息系统成功模型、习惯理论、虚拟社区感相关理论，构建了运动APP的持续使用模型，并提出了变量关系的假设。
该模型可看作两个小模型：
其一为关于用户的持续使用意向模型，其二为用户持续使用行为模型。
分别分析两个小模型的影响因素，并对模型中各个变量进行操作性定义和假设提出。
【期刊名称】体育成人教育学刊
【年（卷）,期】2017（033）006
【总页数】5
【关键词】运动APP;期望确认模型;信息系统成功模型;虚拟社区感;持续使用；沉浸感；成员感
伴随“互联网+”纳入国家战略，如今手机移动互联使用已经实现大面积覆盖，手机网民超越PC端保持第一终端地位。
2014年《关于加快发展体育产业促进体育消费若干意见》（国发46号文件）的出台将“互联网+体育”思维引入全民健身领域，以解决社会体育运动资源等问题。
与移动互联发展速度相对应的是APP的爆炸性增长，据统计2016年APP市场规模有1.3亿元之多。
在促进全民健身、体育、移动互联、智能手机相结合的背景下，运动类APP的发展有巨大潜力，在众多运动类APP中将品牌影响力根植其中是一个重要问题[1]。
本文选取期望确认模型作为研究基础，针对运动APP的特性引入相关构念对基础模型进行扩展修正，以提高模型解释力。
前期探索性构建用户对运动APP的持续使用模型，为后期模型关系路径的验证性分析做好基础。
1持续使用基础理论概述
一般来讲，信息系统的使用包括最初采纳阶段与信息系统持续使用阶段。
便于达到信息系统的预期价值，信息系统只能保持足够数量的用户活跃度，最终是由用户的持续使用行为决定。
相比于初始的采纳，信息系统持续使用更为重要。
信息系统的持续使用主要由三个关键性的决策阶段组成：
第一阶段即用户对信息系统的使用是在理智的、可控制的情况下做出的理性决策，使用过程是经过深思熟虑、综合判断而产生的持续使用意图，影响用户持续使用的因素有用户感知到的有用性、易用性、风险、理解来决定；第二阶段即用户通过使用信息系统对此产生的情感、态度以及切身感受而做出有意识的决策，影响用户持续使用行为的影响因素即满意度来决定，Kim等学者依情感因素提出理性—感情平衡模型；第三阶段即用户的持续使用已形成无意识的重复行为，不受信息系统本身以及对系统的态度和期望，影响因素有习惯、忠诚刺激。
后续研究中信息系统持续使用问题被学者们关注，为加强用户持续使用行为的解释力，基于持续使用行为模型构建的角度分为以下三种发展路径。
1.1基于TAM信息系统的模型构建
TAM（technologyacceptancemodel，技术接受模型）是学者Davis在1989年提出的，TAM作为一个开放模型，用于解释用户持续使用行为[2]。
TAM模型的感知有用性、感知易用性主要是信息系统自身特有的某些服务功能会对用户的决策产生影响，是一种理性决策的影响，是用户采纳行为研究的重要因素。
因TAM模型的开放性，后续研究中部分学者在TAM模型基础上加入“系统经验、行为结果、使用频率、感知风险、易于理解”等相关构念，Hong等学者提出TAM模型的使用在信息系统采纳方面取得成功，为了突破这种局限性，将研究的视角延伸到采纳后用户持续使用行为方面，并指出用户的持续使用行为是在采纳后做出的理性决策[3]。
1.2基于ECM信息系统的模型构建
ECM（expectation-confirmation-theory，期望确认理论）是知名学者1980年Oliver研究了满意度和期望确认两个新构念后提出的。
ECM的出现被用于研究产品的消费和服务的续约问题[4]。
该理论解释用户再消费行为是“期望—期望确认—满意度—意向”的过程，通俗讲用户的再消费意图由用户之前的使用行为的满意度来决定，可见，满意度是促进用户再消费的关键因素。
Bhattacherjee指出信息系统持续使用与用户再消费的底层决策机制是相似的，提出ECM—IT（expectation-confirmationmodelinIT，2001b，期望确认模型）新模型，该模型对用户采纳后行为规律有重要研究，用户使用后的态度与感受的满意度是能否持续使用的关键因素。
1.3模型的完善与扩展
信息系统的持续使用研究不仅仅局限于信息系统采纳的问题，在后续研究文献中提出，TAM模型的基本构念已经不能很好解释用户的持续使用行为，特定情境下是缺乏解释力的。
Limayem在2007年提出持续使用行为这一构念。
Bhattacheriee对持续使用行为进行相关验证，确定了持续使用意向对行为有正向显著影响，从而奠定了在基础模型中的作用。
为加强关于用户持续使用行为发生的解释力，Gefen在2003年指出，用户在使用过程中根据使用经验与切身感受而产生不受控制的习惯，习惯变量会影响用户决策，对研究用户持续使用的影响是正向显著关系[5]。
Kim学者在2011年以社交网络案例在ECM—IT模型基础加入主观规范构念解释了影响用户的持续使用行为。
后续研究中相关学者结合模型加入流理论的投入、感知费用、感知有趣性，理性行为理论的社会影响、社会规范，计划行为理论的先前行为、信念、忠诚加以解释用户的持续使用行为。
2构建运动APP持续使用模型的理论依据
2.1期望确认模型
期望确认模型指出用户在接触某一系统时都会产生一种心理上的初始期望，使用后会产生一种理性的感知认识，信息系统的初始期望与使用后的感知认识两者做出对比形成期望确认度。
两者相同则期望确认；期望高于感知则为负期望不确认；期望低于感知则为正期望不确认。
确认度与期望对比形成用户满意度，满意度越高则会持续使用，满意度低则反之。
Bhattacherjee在2001年便依据“期望—确认—满意—意图”这个范式提出了期望确认模型。
该模型提出后不少学者对移动服务端进行相关研究。
Hong、Thong等相关学者2006年基于模型对移动互联网用户的持续使用研究发现：
感知易用性与感知有趣性的解释度很高，感知有用性、满意度是直接影响持续使用意图的关键，但也有学者指出感知有用性对满意度的影响并不显著。
移动服务方面引入期望确认模型进行研究有重要意义，在运动APP的持续使用方面可借鉴期望确认模型为基础进行研究。
需要引起注意的是，期望确认模型的研究没有考虑系统内部特性对用户持续使用的影响，过于关注用户使用后满意度的感受。
如本研究的运动APP在使用过程中，APP平台的运行、数据处理、GPS定位以及手机性能等等对用户的持续使用都有重要影响。
所以，在研究运动类APP持续使用时需要将系统本身内部特性提供功能的研究纳入模型，这样对用户持续使用的解释度更高、更全面。
2.2信息系统成功模型引入
运动APP（Application），即运动类手机应用软件。
目前运动类APP的运行都离不开移动网络的支持，终端设备会影响其内容形式以及功能使用，因此，研究运动类APP持续使用时，信息系统本身、提供的功能以及内容的呈现等都是用户持续使用的影响因素。
信息技术前期主要对于促进企业应收而使用，但是信息系统成功的定义没有得到统一。
后继研究中，DeLon与McLean学者提出了信息系统成功的基础模型，分为系统质量、信息质量、系统使用、用户满意、个人影响、组织影响6个评估变量，根据功能划分为输入与输出两部分。
信息系统能够被广泛应用的关键在于系统质量与信息质量两个构念在满意度方面绩效的获取，信息系统的成功过程存在时间与因果的关系。
此外，DeLone对信息系统成功模型的评估变量做出了解释：
如系统质量的评估一般用系统的稳定性、是否易于操作、系统使用响应速度、系统安全防护、是否灵活等指标；信息质量一般用准确性、时效性、权威性、持续性等指标评估；用户满意是用户对信息质量、系统质量等评估项的使用后的整体感受，用户满意是影响用户持续使用信息系统的一个重要变量。
2.3习惯的调节
Verplanken在1997年提出习惯理论用以解释用户根据经验存在而产生的一种自发性心理活动。
习惯是间接体现用户心理因素的一个构念，用户多次使用对系统提供的服务质量形成习惯时，以后再使用无需对系统做出任何判断。
总体来讲，习惯的主要特点具有自动化、导向性、不受控制、效率高。
所以习惯在模型中作为调节变量尤为重要。
2.4虚拟社区感的完善
运动APP的虚拟社区设计初衷为达到同兴趣人群的沟通交流，功能实现方面构建了虚拟社交群、兴趣圈子等。
虚拟社区感带给用户的切身感受会加强使用粘性，虚拟社区感的存在对解释用户对运动APP持续使用有非常重要的影响。
虚拟社区感来源于社会心理学，概念定义为人们在某一虚拟社区存在的某一种关系的切身感受，这种满意度促使自己更多地依恋其中参与更多活动，满意度由成员感、影响力、沉浸感这三个维度来测量（Koh,Kim,2003）。
成员感是指用户感觉自己在虚拟社区中有一席之地，是存在的；影响力是指用户可感知自己对虚拟社区中的其他人有积极方面的影响，被其他人持续关注；沉浸感是指用户通过使用虚拟社区有无法自拔的感受，希望通过虚拟社区影响更多的人，有持续使用虚拟社区的意图[6]。
3运动APP持续使用模型的构建与假设
3.1持续使用模型构建
综合上述支撑理论分析，梳理运动APP持续使用模型逻辑，特提出以下运动APP持续使用模型。
模型分为两部分：
其一以持续使用意向为因变量来构建用户对运动APP的持续使用意向的前期模型；其二因变量是持续使用行为，习惯作为中间调节变量构建用户对运动APP的持续使用行为的后期模型（如图1）。
3.2变量关系假设提出
基础模型中的感知有用性、满意度、持续使用意图是三个非常重要的构念因子。
用户在使用运动APP过程中，满意度高低代表了用户对未来行为的控制，满意度越高，意味用户在未来选择继续使用的频率越高，因此便会增强用户对该系统的持续使用意向。
感知有用性是期望确认模型的另一个重要影响因素，表示用户在感知到信息系统使用后对工作绩效有明显提高，对于使用后的感知有用性产生满意度，并对信息系统做出理性决策，信息系统的使用对人们绩效提高越多，人们越依赖，满意度越高，使用意图会更加明显。
运动APP中人们期望通过系统能够学习科学健身知识、邀约私人教练、社交沟通等。
依据期望确认模型，感知有用性对满意度、持续使用意图来说是一个重要的影响因素，对持续使用意图、满意度有正向影响。
结合本研究，在运动APP使用中，提出以下假设，H1：
用户对运动APP的满意度会直接影响持续使用系统的意图；H2：
感知有用性越高对持续使用意向的影响越大；H3：
感知有用性越高用户的满意度越高，有正向影响。
根据期望确认理论，期望确认是前期对产品的期望与使用后感受的感知对比，如果使用后的感知比使用前的期望高，说明期望不确认为正，即系统满意度增强。
如果两者不匹配出现期望不确认现象，会对产品初始感知到有用性的期望重新认识甚至做必要调整。
满意度与有用性是期望确认模型的关键因子，并指出期望确认对两者都产生正向影响，因此引入假设。
H4：
期望确认度越高，对满意度的影响越大，影响显著；H5：
期望确认度度越高，对感知有用性的影响越大，呈正向影响。
目前运动类APP主要分为教练类、场馆类、跑步类、运动社交四大类[7-8]。
首先，健身健美的科学健身教程、健康生活的私人教练预约、跑步类里的好友预约等等都是通过移动手机借助APP平台以媒介的形式进行沟通交流，用户可以将自己的运动信息以及锻炼后的效果分享兴趣圈子，不管系统信息还是用户信息提供的正确、清晰都是用户之间彼此满意的基础，用户感受好满意度自然就高。
其次，用户对运动APP的使用是利用了系统提供的基本记录功能，利用APP记录的数据进行统计检测自己的健身状况与能量消耗。
所以说，系统质量方面对APP是否能随时正常登陆、功能是否齐全、数据处理响应时间快慢、是否可以灵活运用等等，都是用户是否满意的基础。
最后，运动无处不在，特别是运动类APP的预约私教、场馆预订、跑步GPS定位等服务功能对用户的使用提供了便利。
系统质量、信息质量、服务可达性凸显运动APP在设计开发时的重要性，系统流畅、响应快、信息权威、资源丰富、服务可达用户满意，满意度高而形成用户持续使用意向。
基于此提出以下三个假设，H6：
信息质量越高，用户对系统满意度就高，影响显著；H7：
系统质量越高，用户对系统满意度就高，影响显著；H8：
服务可达性越高，用户对系统满意度就高，影响显著。
虚拟社区感的形成存在于虚拟空间，虚拟社区感的形成决定于用户参与之前的信任，因此，如果用户一直活跃于虚拟社区，说明对虚拟社区已经产生了信任[9]。
运动APP中的兴趣圈子、同城好友预约锻炼等功能对用户提供正向积极影响，决定于用户在虚拟社区中的粘性，对用户持续使用有正向影响。
基于此，提出虚拟社区感的三个假设，H9：
沉浸感越好，对用户的持续使用意图越强，存在正向影响关系；H10：
影响力越好，对用户的持续使用意图越强，存在正向影响关系；H11：
成员感越好，对用户的持续使用意图越强，存在正向影响关系。
持续使用意向的产生是用户首先经过信息系统过程中与使用后切身感受系统提供的功能绩效有显著影响，最后做出理性决策。
用户使用运动类APP过程中对运动数据的记录、分析、分享等形成习惯，使用习惯形成后，每次运动都会不受控制打开运动APP对运动量以及能量消耗进行检测。
基于此，提出以下两个假设，H12：
习惯变量的主要作用在于调节持续使用意图与持续使用行为两者之间的关系；H13：
持续使用意向越明显，持续使用行为越容易产生，有正向显著影响。
3.3模型测项指标设计
本模型研究包含涉因变量、自变量与中介变量三部分。
因变量有“持续使用行为”，自变量有“期望确认、服务可达性、系统质量、系统质量、成员感、沉浸感、影响力、习惯”，中介变量有“感知有用性、满意度、持续使用意图”。
通过上述相关构念的定义特提出模型变量测量项表（见表1）。
4结束语
以期望确认理论模型为研究基础，融入了信息系统成功模型、习惯理论与虚拟社区感的三个测量维度，并结合运动APP特性构建了以上运动APP持续使用模型。
该模型假设的感知有用性、期望确认、满意度、虚拟社区感、系统质量、信息质量、感知服务可达性对运动APP持续使用模型的解释非常重要，是解释持续使用意图的关键性因子，同时持续使用意向对行为的产生具有正向显著关系，但是有了习惯变量的存在，使两者之间的关系此起彼伏。
作为一项探索性的研究，本文分析了影响用户对运动APP持续使用的影响因素，并针对相关构念做出定义、提出关系假设13个。
在后续研究中，将结合具体数据为模型关系路径作出验证性分析。
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