图书馆信息推送服务用户接受研究*

常 红，田 野，沙淑欣

0 引言

信息推送服务是指将图书馆文献服务、个性化读者服务、信息素养培训信息、图书馆基于用户信息需求分析整合的二次或三次文献信息等通过RSS订阅、办公平台(OA)、社会性网络服务(SNS)、移动图书馆等推送服务平台发送给用户。信息推送可起到将图书馆资源和服务告知用户的目的，用户可随时随地随身享用图书馆服务。但是用户对信息推送服务的接受现状如何呢？有多少用户关注信息推送服务？用户的信息需求通过信息推送服务得到满足了吗？本文拟就此进行探讨。

1 信息推送服务用户接受现状

图1 技术接受模型(TAM)

近年很多高校馆通过图书馆主页、OPAC系统内嵌RSS服务，一方面由于主动接受RSS订阅的用户有限，另一方面用户订阅的网站Feeds太多而陷于信息泛滥，摒弃RSS，使RSS难以发挥成效。南京开展RSS服务的6所高校，仅有1%的用户对RSS非常了解，使用过高校馆RSS服务的用户不到三分之一[1]。

对高校教师群体而言，办公系统是接收学校公文、通知的主渠道。笔者对2009-2013年山东工商学院图书馆通过OA系统发布的信息服务通知(包括馆办刊物、资源动态、服务动态)的用户签收率进行统计，发现教师用户对图书馆推送服务的感知有用性和接受度逐年降低(见表1)。

表1 山东工商学院图书馆通过OA推送的通知用户的签收率

学生用户是高校馆基于微博、微信等社会性网络服务的主要推送群体。以新浪微博为例，通过对各高校馆微博粉丝量、活跃粉丝量、发博量、被转发量、被评论量等基础数据的综合加权计算而生成的微博影响力指标，一定程度上反映学生用户对图书馆微博的接受程度。《第33次中国互联网络发展状况统计报告》 显示，2013年微博、社交网站等互联网应用使用率均在下降，以社交元素为基础的即时通信平台应用发展稳定。

随着3G、4G普及、无线网络发展、移动终端功能提升和价格走低，读者用户群体中手持移动终端得到普及。至2014年5月，据不完全统计，国内有千余家图书馆开通超星移动图书馆服务，拓展了图书馆基于短信的信息推送服务模式。

2 信息推送服务用户接受影响因素

在信息系统/信息技术(IS/IT)研究领域，Davis(1989)提出的技术接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)能有效理解和解释在不同用户群体、不同技术、不同组织环境下IS/IT使用行为(见图1)。近年许多研究者对TAM 模型进行扩展和整合，演绎出技术接受模型2(TAM 2)、整合性技术接受与使用模型(UTAUT)、技术接受和任务技术适配整合模型(TAM&TTF)、技术接受模型3(TAM3)等。这些研究在个人信息技术接受研究领域产生了深远的影响，TAM 相关模型在基于微博等社会性服务网络、移动图书馆等用户接受和使用意愿方面的研究也得到了广泛应用，见表2。

表2 TAM相关理论在社交网络服务、移动图书馆用户接受方面的研究

（续表2）

3 研究框架与假设

虽然Lu&Yang以TAM 模型为基础，整合了任务技术适配模型(TTF)和社会资本理论，探讨了可感知的任务技术适配与可感知的社交技术适配对用户使用SNS网站意图的影响，但基于适配视角将TAM 模型应用在高校馆信息推送服务用户接受方面的研究较少。信息推送服务离不开SNS、移动图书馆等信息推送平台，因此，笔者整合TAM 模型和TTF模型，引入推送服务品质、用户信息需求强度、平台用户黏性、推送服务品质与用户信息需求适配、平台用户黏性与用户信息需求适配五个变量，构建图书馆信息推送服务用户接受影响因素模型(见图2)，并提出相关假设。

图2 图书馆信息推送服务用户接受影响因素模型

3.1 推送服务品质

服务内容、态度、技能、效率，馆员素质、媒介素养等是影响信息推送服务品质的重要因素。服务品质的结果来自用户对事前的“期望服务”与事后感受的“认知服务”的差距[8]。笔者将用户对信息推送服务项目的期望服务视为“关注程度”，认知服务视为“满意程度”，信息推送服务品质定义为用户对信息推送服务项目的关注度和满意度的差距，用公式表达为：服务品质=满意程度-关注程度(见图3)。

图3 信息推送服务品质概念图

假设H1：推送服务品质对用户接受有显著正向影响

3.2 用户信息需求强度

信息服务推送不仅要满足“信息查找与获取”层次上的用户需求，也要满足“科学研究范式转移”层面上的用户需求；不仅要满足用户普适性的信息需求，也要满足用户个性化的信息需求。随着社交网络服务虚拟化、常规化发展，图书馆应尝试利用新媒体技术平台通过信息推送服务唤醒用户潜在的信息需求，鼓励用户表达自己的信息需求，从而促使图书馆调整资源订购策略、提升信息服务水平。笔者将用户信息需求强度定义为：用户作为信息推送服务的接受者表达信息需求的强烈程度，主要表现在对信息内容、信息源、信息获取方式和方法的需求强度。用户的信息需求强度受其任务进程、目标动力、个人特性的影响，不断动态变化。

假设H2：用户信息需求强度对用户接受有显著正向影响

3.3 平台用户黏性

用户黏性概念来源于网站黏性，即用户对网站的重复使用度、依赖性、忠诚度等，也可描述为网站本身具备的吸引用户和留住用户的能力。笔者将信息推送服务平台的用户黏性定义为：在一段时间内用户持续选择使用该平台的意向和行为，可从感知有用性、感知易用性、感知交互性三个维度来考量。感知有用性是指用户感知到利用某信息推送平台后对其学习、教学、科研等绩效提高的程度。用户认为某平台的有用性越高，那么对该平台的使用意愿就越强烈；感知易用性是指用户学会并使用某信息推送平台的难易程度。在用户使用信息推送服务平台过程中，平台操作流程的难易程度可以影响用户的使用热情和使用行为。感知易用性可以从三个方面来关注：用户能在每次访问时方便地找到需要的信息，用户能在平台上获得更多意料之外的信息，用户在平台的使用过程中感到愉悦；感知互动性是指借助信息推送服务平台，图书馆员与用户之间、用户与用户之间、用户与平台之间沟通交流的深度和广度。在Web3.0技术支撑下，基于互联网的信息服务推送平台如微博、微信等让信息需求用户可同步或异步地与参考咨询馆员进行交流，一定程度上增加了人际之间、人机之间的互动，这些互动对用户访问推送平台的意向及使用行为都会产生有益的影响。在TAM 模型及其应用中，感知易用性与感知有用性对用户使用该技术的态度和使用意向具有正向直接影响，对用户是否使用该技术具有决定作用[9]。

假设H3：平台用户黏性对用户接受有显著正向影响

3.4 推送服务品质和平台用户黏性与用户信息需求的适配

权变理论认为，适配(Fit)为多重要素和多重结构特征的内部一致性。有学者将Fit译为契合、相关性等，其本意旨在探讨两个变量之间的关联性或多个变量间的关系。例如，纪杰[10]等用契合度来研究已购数据库与用户信息需求之间的匹配程度；涂颖哲[11]用相关性研究高校图书馆微博功能与大学生信息素质需求的匹配程度；杨浴琮[12]等建立高校图书馆用户信息需求与馆藏结构动态适配模型；蒋楠[13]等基于相关性理论，构建探讨用户信息需求与信息内容的相关性指标模型。

任务技术适配模型的适配可以从两个层面理解：一是技术层面与使用者层面之间的适配；二是技术层面与任务层面之间的适配，只有两个层面都实现最佳适配，才能更有效地改善使用者绩效。笔者认为，推送服务品质和用户信息需求适配，可以理解为图书馆所推送的信息是否与用户所需求的信息相匹配、推送的信息是否能有效地帮助用户解决问题并作出正确的决策；平台用户黏性和用户信息需求适配，可以理解为图书馆所选择的信息推送平台的有用性、易用性、互动性是否和用户个人特性相匹配，是否和用户的信息需求相匹配，以方便经常访问该平台获取用户所需要的信息。图书馆推送的资源、服务和用户任务的相关度越高，用户利用图书馆的动机就会越强，图书馆各项资源及服务被利用的深度和广度就会得到提升，同时也会提升图书馆用户黏性。

假设H4：推送服务品质与用户信息需求适配对用户接受有显著正向影响

假设H5：平台用户黏性与用户信息需求适配对用户接受有显著正向影响

4 数据分析

笔者于2014年4月以山东工商学院、烟台大学、鲁东大学教师用户为调研对象，以面对面访谈、邮件等方式，共发放调查问卷132份，回收有效问卷117份，有效回收率88.6%。笔者利用SPSS对各变量进行信度和效度分析，各变量具有良好的信度和效度。利用结构方程模型对构建的概念模型进行实证分析，对各假设进行验证，分析各变量间的关系，并检验了模型对样本数据的拟合水平。结果见图4和表3。

图4 模型分析结果

表3 模型路径系数SEM分析结果

研究结果表明，推送服务品质、用户信息需求强度、平台用户黏性、推送服务品质与用户信息需求适配、平台用户黏性与用户信息需求适配对用户接受都有正向显著影响。其中推送服务品质与用户信息需求适配对用户接受影响最大，平台用户黏性与用户信息需求适配次之，平台用户黏性对用户接受的影响最小。

5 信息推送服务用户接受的启示

结合本文实证研究结果，图书馆在信息推送服务用户接受战略层面上可考虑制定信息推送服务规划、完善服务品质评价；在实践操作层面上创新信息推送服务模式、多渠道嵌入用户信息环境，掌握用户信息需求的动态变化，努力提高推送服务品质和平台用户黏性与用户信息需求的适配度，提高用户的信息服务接受度并进而提升用户对图书馆资源服务的利用率。

5.1 完善服务战略规划，转变服务意识

建立并完善各部门参与推广的机制，设置专职岗位负责信息服务推广工作，推动向学科信息推送服务方向纵向延伸。

5.2 完善推动服务评价，优化战略规划

信息推送服务评价的主体来自用户和图书馆。通过用户评价，可及时了解用户对图书馆信息推送服务的满意度及其对服务的期望，同时检验图书馆信息推送服务是否达到了用户的信息需求及期望。通过图书馆自身服务品质评价，可以了解图书馆服务推送战略是否得到有效实施，各环节存在什么问题。

LibQUAL+TM是图书馆服务质量评价研究中的主流应用模型，在图书馆服务质量评价中有良好的适用性。谢嫚[14]设计了包括服务平台、服务界面、信息内容组织、服务质量与效果以及用户反馈5个一级指标、23个二级指标的信息推送服务评价体系。当然，不同的信息推送服务项目的用户评价问卷和模型可以具体设计。例如，李白杨[15]等以微博、微信、移动图书馆为研究对象，将图书馆移动服务评价指标分为功能性、内容性、互动性、易用性、拓展性五个大类11个小项。只有不断评价——总结——优化，才能不断提高图书馆信息推送服务品质和用户信息需求适配度，保证信息推送服务被用户接受，主动参与并有效利用图书馆资源和服务。

5.3 创新推送服务方式，提升服务品质

信息推送服务要不断推陈出新，满足甚至超出用户期望，才能提升服务品质。如果在主题策划、活动方式上没有创新，吸引不了用户，达不到服务推广的目的。这需要馆员在策划活动前了解国内外图书馆动态，加强同国内外同行交流，形成具有本校特色的信息推送服务模式。

5.4 多渠道嵌入用户环境，助力推广效果

新媒体、新技术的广泛应用在时空上扩展了图书馆信息推送服务，图书馆要在网络虚拟社区中研究追踪用户，用户去哪里，图书馆的服务就跟到哪里，利用新技术来支持自身的用户群体。馆员要不断提高自身媒介素养，洞悉用户对信息推送平台的有用性、易用性、互动性的感知，要不断地谋划在合适的环节将图书馆的资源、服务、人员嵌入到用户的信息环境和工作流程中，融入到用户的研究过程，为科研和教学提供最大限度的支持。

用户和馆员对新技术的依赖并不能保证推广的效度，应多渠道与用户有效沟通。山东工商学院自2009年始每年在网上发布图书馆信息资源用户需求调查问卷，由于只是在图书馆主页、办公系统内进行发布，连续4年主动填写问卷的用户没有达到预期的人数，2013年除在网上发布通知，也采取面对面访谈、电话通知等传统方式，填写有效问卷的用户大幅增加。

6 结语

服务是图书馆永恒不变的主题。本文在探讨信息推送服务用户接受现状的基础上，借鉴TAM 和TTF理论，开展在社交网络服务和移动图书馆用户接受方面的研究，基于适配的视角构建信息推送服务用户接受影响因素模型，在教师群体中进行实证研究今后需优化的模型，并在学生用户群体中进行实证检验，以期为图书馆信息推送用户接受研究提供借鉴。

[1] 刘磊，王贤，林小娟.R SS 在高校图书馆应用的大学生需求调查分析——以南京高校为例[J].图书情报知识，2011（2）：13-19.

[2] 周建利.社会关系强度对社交网络中应用接受影响的研究[D]. 北京：北京邮电大学，2013.

[3] 贺佳莹. 微博客用户接受模型及实证研究[D]. 北京：北京邮电大学，2012.

[4] 郭文文. 基于UTAUT 模型的微博用户使用行为影响因素研究[D]. 大连：大连理工大学，2013.

[5] 王佳琦.图书馆微博的用户接受行为影响因素研究[D].哈尔滨：黑龙江大学，2012.

[6] 王双. 移动图书馆用户接受模型研究[J]. 情报科学，2013，31 （4）：39-44.

[7] HSI-PENG L，YANG Yi-wen. Toward an understanding of the behavioral intention to use a social networking site：An extension of task-technology fit to social-technology fit[J]. Computers in Human Behavior，2014，34：323-332

[8] PARASURAMAN A，ZEITHAML V A，BERRY L L. A conceptual model of service quality and its implications for future research [J]. The Journal of Marketing，1985，49：41-50.

[9] DAVIS F D. Perceived usefulness，perceived ease of use，and user acceptance of information technology[J].MIS Quarterly，1989，13 （3）：319-340.

[10] 纪杰，冯有胜. 高校图书馆数据库与用户需求的契合度实证研究—基于重庆工商大学的调查[J]. 图书情报工作，2012 （23）：74-77，49.

[11] 涂颖哲. 大学生使用高校图书馆微博意愿影响因素研究———基于TAM3 模型[J]. 科技视界，2013（27）：206-207.

[12] 杨浴琮，张红心. 高校图书馆用户需求与馆藏结构的动态适配模型构建[J]. 情报科学，2011，29 （9）：1303-1306.

[13] 蒋楠，王鹏程. 社会化问答服务中用户需求与信息内容的相关性评价研究———以“百度知道”为例[J].信息资源管理学报，2012 （3）：35-45.

[14] 谢嫚. 图书馆信息推送服务评价研究[J]. 图书馆学研究，2012 （2）：71-73，38.

[15] 李白杨，白广思. 三种图书馆移动服务现状、评价与展望[J]. 图书馆学研究，2013 （18）：69-73.