基于“行为经济学理论”的UGC旅游网站用户贡献行为动因研究

张欣蕾

大众旅游与互联网的碰撞，为旅游业带来新机遇.以M网站为首的UGJC在线旅游网站作为在线旅游网站的重要组成部分，是社交、用户生成模式在旅游业的重大突破。而近两年，关于M网站雇用专业游记写手、信息丧失真实性和自愿性的新闻层出不穷，严重影响了UGC在线旅游网站的发展。

本文将基于行为经济学的理论，以M网站为例，运用文献研究法和扎根研究法相结合，围绕用户贡献行为动因展开研究。剖析促成用户主动上传内容的动机，构建动因模型，促进M网站用户自主贡献行为.

UGC在线旅游网站为用户提供分享旅行心得、旅行记录、游玩攻略的平台。近年来，关于网站雇用专业游记写手、信息丧失真实性和自愿性的新闻层出不穷，用户粘性呈下降趋势。笔者认为，UGC在线旅游网站的运营基础就在于用户主动上传的内容，无论盈利模式如何创新，都不能忽视用户的主动贡献行为。

理论基础

本文将基于行为经济学的理论，以M网站为例，运用文献研究法和扎根研究法相结合，剖析促成用户主动上传内容的动机，构建用户UGC动因模型，促进UGC在线旅游网站的用户贡献行为。

社会偏好。社会偏好即人们在关心自身利益的同时，也会在意他人的物质收益。社会偏好可以分为三种偏好，即利他偏好、差异厌恶偏好及互惠偏好。

镜像神经元。Meltzoff和Decety认为镜像神经系统是人类进行模仿学习的基础。由于镜像神经元的作用，人们具有心理上的获得能力、社会交往、共情能力等。行为经济学家认为，镜像神经元的存在使得我们具备揣摩他人心理活动的能力。

扎根研究

笔者基于已有动因模型和行为经济学相关理论，提出适应于UGC旅游网站用户贡献行为的动因模型，将其动因划分为三个维度，即社会因素维度、感知驱动维度和内在需求维度。

根据扎根理论的研究方法，进行深度访谈调研，最终形成了24份有效记录。并对访谈记录进行细致梳理，删除与动因关键词无关的内容，将资料记录逐步编码整合，得到71个一级编码，在此基础上归纳整理出二级编码和三级编码。

结果与分析

归纳得到的三级编码包括镜像神经元作用、感知驱动以及内在需求，其中镜像神经元作用这一编码所包含的一级编码比例最高（57_7%），其余两项所包含的一级编码比例依次为14.1%和28.2%。

镜像神经元作用

镜像神经元作用这一编码可以解释为在镜像神经元的作用下，个体具有揣摩他人行为意图和心理的能力。在所得三级编码中，镜像神经元作用这一编码所含一级编码占比最高。

进一步，在镜像神经元的这种作用下，会表现出三种用户贡献行为动因（二级编码）：炫耀心理、认可需求以及社交需求。 炫耀心理。炫耀心理是指用户进行公开游记发表的一大动因是炫耀自身的优越。例如被访者“A07”认为M网站上的用户最主要的动机是炫耀自己的摄影作品。

认可需求。认可需求指用户发表游记后渴望得到他人的认可与关注，渴望社会地位的认同感。比如得到大家的点赞或赞赏类的评论，成为热门或精华类攻略。

社交需求。个体在进行社会交往的过程中，通过揣摩社交圈中个体行为背后的心理而获得满足和快感。被访者“A09”提到，自己身边的人没有使用M网站的，没必要发出游记给不认识的人看。相比之下，更愿意在朋友圈分享游记或者风景。

感知驱动

感知驱动是指个体感知到的关于该技術的有用程度、易用程度以及安全程度。

感知有用性。感知有用性是指用户感知到的使用M网站的有用程度。多位被访者表示，贡献行为的动因是通过发表游记或攻略来记录生活，很有意义或很有成就感。

感知易用性。感知易用性是指用户使用M网站的难易和便捷程度。对此，少数被访者提到，在M网站上发游记或攻略太麻烦了，完成一篇游记需要花费很多精力和时间，相比之下更愿意在朋友圈里发，因为朋友圈更方便。

内在需求

内在需求维度是指个体为满足内在需求而产生动因。

兴趣爱好。兴趣爱好是指个体将写游记作为自己的兴趣爱好。

外在收益。外在收益是指M网站用户由于在网站上分享自己的游记和攻略，而获得的外在收益，比如获得积分，积分达到一定数值后可以兑换礼品或参与线下旅游活动。

利他偏好。利他偏好是指M网站用户在网站是分享自己的心得和攻略，是为了帮助到其他人。少数被访者表示他们认为那些在网站上分享的人是出于好心，是热心肠的人，在帮助他人中获得快乐。

本研究关于用户贡献动因的假设中，炫耀、认可需求、社交需求、感知有用性、感知易用性、兴趣爱好、外在收益、利他偏好作为动因的假设均得到验证。且在所得动因中，镜像神经元作用导致的炫耀、认可需求、社交需求动因是最重要的动因。

由此得到用户贡献行为动因模型，如下图1所示。

局限与展望

在访谈调研方面，受人力等条件的约束，本研究的样本量较小进而限制了研究结果，且较少运用量化数据。质性研究的缺点在于研究结论的主观性强。

因此，后续的研究可以通过扩大样本量，完善和丰富所收集的研究资料。采取定性和定量研究相结合的方法，更深入地挖掘UGC旅游网站用户贡献行为动因。