智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素与实证

韦雅楠 王晰巍 贾若男

摘 要：[目的/意义]随着智媒体技术的快速发展，越来越多的企业利用各种智媒体平台与用户进行信息交互，通过获取用户信息数据，分析用户信息行为了解用户需求，提升用户信息服务质量。[方法/过程]本文以信息系统成功模型为基础，基于信息生态理论构建智媒体环境下企业与用户信息交互意愿的影响因素模型，通过问卷调查和结构方程进行实证研究以验证模型的有效性。[结果/结论]数据结果表明，智媒體系统质量、信息质量、服务质量以及沉浸体验对用户满意度具有正向影响，且用户满意度正向影响信息交互行为。本研究可以帮助企业完善智媒体的交互功能，对企业智媒体平台健康发展起到一定的指导作用。

关键词：智媒体;企业;用户;信息交互意愿;影响因素

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.03.013

〔中图分类号〕G203 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2020）03-0126-11

Abstract：[Purpose/Significance]With the rapid development of smart media technology，more and more enterprises use a variety of smart media platforms to conduct information interaction with users by obtaining user information data，analyzing user information behavior to understand user needs，and improving user information service quality.[Method/Process]Based on the Model of IS Success，this paper constructed influencing factors model of the information interactive willingness between enterprises and users in the context of smart media based on the information ecology theory，and conducted an empirical study through questionnaires and structural equations to verify the effectiveness of the model.[Result/Conclusion]The results showed that the quality of smart media system，information quality，service quality and immersion experience had a positive impact on user satisfaction，and user satisfaction had a positive impact on information interaction behavior.This study can help enterprises to improve the interactive functions of smart media and play a guiding role in the healthy development of smart media platforms.

Key words：smart media;enterprize;users;information interact willingness;influencing factors

智媒体是在传统媒体的基础上结合互联网、大数据、虚拟现实等技术发展起来的新型交互平台[1]。相比于传统媒体，智媒体最大的优势便是依托各种信息技术挖掘数据、分析数据、打造平台，完成与用户的信息交互。在“互联网+”进一步深化和全球信息化的大背景下，智媒体与行业相结合的时机已逐步成熟。利用智媒体的各种平台与用户进行信息交互成为很多企业了解用户消费需求和获得消费行为规律的新媒介。

国外学者Stephan H Haeckel分析了信息交互的本质是信息交换，信息技术的发展扩大了信息交互的规模[2];Jennifer Fleming认为交互是两个人或多个人之间交换想法、情感或物体的过程。在信息学领域，人们进行利用各种信息技术，在交互平台上搜索、交换信息[3];Carlos A Velasco等认为用户使用各种设备和不同的交互模式获取信息服务，这些交互模式取决于个人特征和使用环境。随着移动设备的出现，行业将重点放在设备特性的标准化上，从而为信息提供者提供了一些内容适应设施[4];Debra Revere等通过文献综述以公共卫生信息交互过程为例，分析了信息交互的需求、过程、目的和作用，为企业或组织应用信息交互系统与用户进行交互提供管理策略[5];Rajan Varadarajan等分析了包括互联网在内的许多互动技术从根本上改变了零售商在市场上的竞争方式，交互式技术可以是通用的，一项专有的交互式技术可以使企业在较长时间内从创新中获得经济收益[6]。国内学者裴雷基于用户信息交互行为理论，分析了影响用户信息交互的因素及对信息检索的影响[7];邓胜利基于用户需求、信息技术和服务环境分析了影响用户信息交互的影响因素，对提升信息交互质量起到一定的指导作用[8];王晰巍等基于人—系统交互理论，构建老年用户抵制行为影响因素解释结构模型，分析了影响老年用户抵制行为的因素及因素之间的关系，以移动智媒体开发者面向老年用户提供更合理的信息服务提供建设性意见[9];齐云飞等基于信息生态链视角研究社会化问答用户的信息交互行为，提出影响信息交互行为的因素并进行实证分析，对优化社会化问答信息服务给出对策和建议[10];杨梦晴等基于信息生态因子视角，提出影响移动消费用户情境信息共享意图与行为的4个因素，构建了移动消费用户情境信息共享行为影响因素模型并进行实证研究[11]。综述国内外研究成果发现，国外学者的研究主要聚焦于用户信息交互的本质、交互的作用及交互技术;国内学者对用户在互联网信息交互的研究主要集中在信息交互行的技术和环境，但围绕智媒体环境下用户信息交互意愿影响因素研究的实证成果相对较少，基于信息生态理论构建智媒体环境下用户信息交互意愿影响因素模型的成果相对更少。

本文在研究中试图回答以下3个研究问题：1）哪些因素会影响用户使用智媒体平台进行信息交互的意愿;2）是否可以基于信息生态理论构建智媒体环境下用户信息交互意愿影响模型;3）能否通过实证研究的方法结合典型行业验证本文所构建模型的实用性。本文基于信息生态理论，对智媒体平台用户的信息交互意愿影响因素进行理论模型构建，采用问卷调查和结构方程模型，收集相关数据，以验证所构建的行为模型的实用性。本文的研究可更好地了解智媒体环境下用户的信息交互行为影响因素，从而更好地帮助行业智媒体服务商针对用户需求提供更好的产品及服务。

1 相关理论

1.1 智媒体概念

智媒体是利用互联网、物联网、大数据、虚拟现实等人工智能技术重构新闻信息生产与传播全流程的新型媒体。主要包括智能媒体、智慧媒体和智库媒体3个部分。智能媒体指使用数据挖掘、数据分析、算法推荐等人工智能技术，完成数据获取、分析、交互、效果检测、营销等环节。智慧媒体指的是用主流价值观解决算法偏差的问题，为技术引擎植入价值观的灵魂。智慧媒体是智媒体必不可少的重要构成，其关键在于价值主导，让技术更加弘扬主旋律。智库媒体指以媒体为基础提供全联接智力支持。通过智能技术和智慧报道为政府、企业、社会民众提供智力支持[12]。

本文研究的智媒体，是指企业通过互联网、物联网、大数据、云计算等技术，在电脑、手机等终端提供与用户信息交互的平台。如企业资讯媒体网站、企业咨询网络社区、企业智能微博平台、企业智能交互平台等。

1.2 智媒体环境下的信息交互

交互的概念最早来自于设计领域，强调从用户的角度出发，通过交互让产品更易用，让用户更满意。在信息领域，交互指的是信息的产生、传递和接收过程[13]。交互是互联网最大的特征，人们不仅可以通过人—机交互来查询信息，而且可以通过人—人交互来进行信息的交流。根据信息交互的目的，可以将信息交互行为分为知识、学术型信息交互，情感型信息交互，娱乐型信息交互3种[14]。

本文研究的智媒体环境下的企业与用户信息交互，指在信息采集、加工、整合、核查、系统生产和内容分发等各方面加入更多智能技术，企业和用户通过智能交互平台进行数字信息搜索、浏览、传递、接收等行为。具体包括信息查询、回复、评论、点赞、分享、虚拟交互等。企业和用户通过查询和浏览获得更多的知识和信息，通过发布和分享来提供知识和信息的再组织，通过回复、评论和点赞等完成信息的在线交互[15]。

1.3 沉浸理论

沉浸理论（Flow Theory）是芝加哥大学著名心理学家米哈里·契克森米哈于1975年首次提出。该理论指出当人们处理和自身能力水平相当的任务时，会过滤掉环境的杂质，进入专注的状态，即沉浸于情境[16]。沉浸理论被广泛应用于信息行为分析，孙建军等基于沉浸理论、需求层次分析和理性行为理论分析社交网络环境下用户网络链接的内外部动因[17];徐娟等通过梳理国内外沉浸理论在信息学领域的应用文献后指出，研究主要集中在沉浸理论的量度指标、影响因素、对用户使用与购买行为的影响、对用户使用信息系统绩效的影响以及沉浸引发的互联网问题性使用这5个方面[18]。

1.4 智媒体环境下用户信息交互中的信息生态问题

智媒体平台是当下及未来媒体发展的主流，智媒体平台成为企业与用户之间、用户与用户或组织之间进行信息交互的新媒介。企业或组织可以通过智媒体平台传播企业的产品及服务品牌，并挖掘用户需求，从而为消费者提供更好的个性化产品及服务。如何吸引用户在智媒体平台上进行积极的信息交互，这需要解决以下5个方面的问题：第一，智媒体系统质量是否对用户智媒体使用满意度有影响;第二，智媒体信息质量是否对用户智媒体使用满意度有影响;第三，智媒体服务质量是否对用户智媒体使用满意度有影响;第四，沉浸体验是否对用户智媒体使用满意度有影响;第五，用户智媒体使用满意度是否对智媒体企业与用户信息交互行为有影响。

上述5个方面的问题，可以从“信息、信息环境、信息技术和信息人”和谐发展的信息生态视角，构建智媒体环境下用户信息交互影响因素模型，从而更好地了解智媒体环境下用户的信息行为，并为用户提供更好的产品和服务，最终提高智媒體平台服务商的核心竞争力[19]。

2 概念模型与研究假设

2.1 信息系统成功模型

信息系统成功模型（DeLone and McLean Model of IS Success，简称“D&M模型”）由Delone与Mclean在1992年提出，该模型分析了信息系统的基础结构，解释了系统质量、信息质量、服务使用、用户满意、个人影响和组织影响这些要素之间的关系，并研究了它们如何对信息系统成功产生影响。该模型通过从因果关系的角度来理解信息系统成功实施的过程，为评估信息系统成功提供了一种可行的方法[20]。

智媒体环境下企业与用户进行信息交互，不同智媒体系统质量、信息质量、服务质量不同，用户的使用意愿也不同。用户的使用意愿对个人造成影响，进而对组织造成影响。因此，本研究以智媒体作为一个整体影响因素，结合DeLone&McLean信息系统成功模型以及沉浸理论，构建智媒体环境下企业与用户交互意愿影响因素理论模型。从智媒体的系统质量、信息质量、服务质量以及沉浸体验等方面分析智媒体环境下企业与用户信息交互的意愿影响因素。

2.2 智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素模型

在D&M模型的基础上，结合信息生态理论，本文构造了基于信息生态理论的智媒体环境下用户交互意愿影响因素模型，如图2所示。构建了包含5个外因潜在变量和2个内因潜在变量的智媒体企业与用户信息交互行为影响因素理论模型。该模型中的外因潜变量分别为：智媒体系统质量、信息质量和服务质量、沉浸体验以及个体认知;内因潜在变量为用户智媒体使用满意度（也是中介变量）和智媒体信息交互行为。

2.3 智媒体环境下企业与用户信息交互行为影响因素研究假设

2.3.1 智媒体系统质量对用户智媒体使用满意度的影响

智媒体系统质量主要是指智媒体所具备的一些功能和特性，例如可靠性、易用性和响应性等[21]。可靠性指的是系统正确运行的能力;易用性指的是系统使用的便捷性;响应性指的是系统快速反馈的能力。根据信息系统成功模型，系统质量对于用户使用满意度产生直接正向显著的影响[22];常颖等认为搜索系统质量对用户跨屏在线信息搜索意愿有正向影响[23]。基于上述文献研究成果本文认为：智媒体系统质量对用户智媒体使用满意度有正向影响。

2.3.2 智媒体信息质量对用户智媒体使用满意度的影响

智媒体信息质量主要是指智媒体所传播和提供的信息质量状况，包括可信性、及时性、可靠性、价值增值、相关性、准确性、可解释性、易理解性、可获取性、客观性、完整性、可追溯性、信誉、表达一致性、成本节约、易操作性、数据和数据源的多样化、简洁性、获取安全、数据量适合、灵活性等[24]。本研究选取前3个指标，可信性、及时性、可靠性来设计问卷。可信性指的是智媒体传播的信息真实可信;及时性是指智媒体更新信息的速度;可靠性是指全面性是指通过体智媒体可获得信息全面程度。学者孟猛、朱庆华认为信息质量对感知有正向显著影响[25];张海等认为信息质量对移动政务APP用户满意度产生正向影响[26]。基于上述文献研究成果本文认为：智媒体信息质量对用户智媒体使用满意度有正向影响。

2.3.3 智媒体服务质量对用户智媒体使用满意度的影响

智媒体服务质量主要是指智媒体为用户提供各项服务质量的程度。本文主要从个性化、交互性两个方面衡量服务质量[27]。个性化是指智媒体能够提供满足用户个性化需求的服务;交互性是指用户的意见或建议能够得到反馈，智媒体能够提供一定的双向交流的渠道。沈军威等认为移动图书馆信息交互过程形成的服务质量对用户满意度产生积极影响[28];李宗富等认为档案馆微信号交互服务质量正向影响用户满意度[29]。基于上述文献的研究结果本文认为：智媒体服务质量对用户智媒体使用满意度有正向影响。

2.3.4 沉浸体验对用户智媒体使用满意度的影响

用户使用智媒体与企业进行信息交互的沉浸体验是指，当用户接收到系统质量、信息质量及服务质量等与预设比较吻合，用户会全身心投入信息交互而忽视外界环境，并产生忘我的感觉或是感受不到时间流逝的良好体验[30]。现有的关于移动社交网站、在线学习、网络交互服务等的研究都表明，沉浸体验能给用户带来强烈的满足感和幸福感[31]。学者朱明在相关研究中指出，沉浸体验在高校图书馆用户阅读过程中普遍存在，但与一般沉浸理论的解释存在一定差异：其中条件因素中的目标明确、过程控制、能力契合、即时反馈、自我兴趣，体验结果中的时间扭曲、意识丧失、全神贯注均与一般沉浸理论保持一致，但知行合一与有目的的体验这两个概念在研究中尚未得到验证，同时还发现群体氛围这一构成维度[32];欧阳博等也在研究中指出沉浸体验对用户满意度具有正向影响[33]。基于上述文献的研究结果本文认为：沉浸体验对用户智媒体使用满意度有正向影响。

2.3.5 个体认知对用户智媒体使用满意度的影响

个体认知对用户使用智媒体的满意度产生影响。个体认知包括个体态度，能力认知和价值认知[22]。个体态度描述用户是否倾向使用智媒体与企业进行信息交互，能力认知描述用户使用智媒体与企业进行信息交互的能力水平，价值认知描述用户对使用智媒体与企业进行信息交互的评价。龚艺巍等学者认为个体认知是影响用户满意度的重要内在因素[34]。马丹丹等认为个体认知偏好对知识分级推荐服务的有重要的影响[35]。基于上述文献的研究结果本文认为：个体认知对用户智媒体使用满意度有正向影响。

2.3.6 用户智媒体使用满意度对智媒体企业与用户信息交互行为的影响

用户智媒体使用满意度是指用户在使用智媒体的过程中实际感知效果和使用前期望的差异函数[36]。根据望确认理论，当用户对产品满意后，可能会促使其继续使用该产品，且用户满意度与其持续使用意愿之间的正向显著性关系已经被广泛地证实。国外学者Kamal Mohammed Alhendawi等提出用户满意对网络系统信息交互意愿有正向影响[37]，Sun-Woo Park等通过研究分析400名韩国体育游戏和赛事愛好者的社交网络服务（SNS）用户数据，提出社交媒体用户满意对信息消费行为有正向影响[38];国内学者张海等提出满意度正向影响用户对移动政务APP的使用意愿[26];唐莉斯等提出用户满意对用户持续使用社会性网络服务有正向影响[39];常颖等通过研究证实用户搜索满意度对用户跨屏搜索意愿有显著影响[23]。基于上述文献的研究结果本文认为：用户智媒体使用满意度对智媒体企业与用户信息交互行为有正向影响。

2.4 调查问卷设计

为了确保实证研究结果的可信性，本文参照李岚冰等[40]、仇婷等[41]学者的研究成果，设计了合适智媒体环境下企业与用户信息交互行为影响因素的调查问卷，如表1所示（由于篇幅所限，样本基本信息题项省略）。问卷包括两个部分，第一部分为变量问项，本文共有7个变量，每个变量设计3～4个问题，共23个问题，问题项采用李克特7级量表形式，每个项目由一组陈述句组成，每句都由“完全同意”、“同意”、“基本同意”、“一般”、“基本不同意”、“不同意”以及“完全不同意”这7项组成;第二部分共5题，为样本基本信息，用作样本筛选及分析。在大量发放问卷前，笔者通过小样本的预调研，修正了问卷中存在的问题，如专业术语较难理解、问项表述模糊、问项选项区分度低等，最后才面向大量用户群体发放问卷。

3 数据分析及讨论

3.1 样本及方法选择

本文研究智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素，主要研究对象是通过多元化的智媒体平台与企业进行信息交互的用户群体，主要对选取高校学生和企业员工作为研究样本群体，因为群体年龄符合企业用户年龄分布，并且从调查样本描述性统计结果来看（见表2），研究调查年龄段在20～25岁的占24.4%，25岁以上的有58.6%，即20岁以上的用户占83%，样本具有代表性。使用智媒体与企业进行信息交互的用户普遍具有更高的教育水平，本次调研取样的群体教育程度为高中及以下的占3.2%，其余96.8%为大专及以上，说明样本具有较高的教育程度。84%的被调查者每天使用智媒体的时间在1小时以上，并且已经使用智媒体超过两年的被调查者占比61.3%，综上所述，本研究所调查的样本对智媒体的使用具有较多经验，研究结果的科学性能够在一定程度上得到保证，同时本研究的被调查者也具有鲜明的代表性。

3.2 信度效度检验

为了分析调查问卷得到的样本数据的可靠性，通过SPSS 22.0软件进行了信度和效度检验。其中，智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素因子分析结果表明数据整体适合进行因子分析（如表3）;Bartlett球形检验统计量为，相应的概率显著性（Sig）为0.000，可知各变量间具有较强的相关性，因此也适合进行因子分析。通过计算Cronbach's α一致性系数进行各因子内部一致性信度分析（见表4），各个维度的Cronbach's α系数均在0.7以上，表明其具备内部一致性。

3.3 验证性因子与模型检验

验证性因子分析是检验理论模型与实证数据是否一致的过程，即模型与数据的内在适配程度，通过验证可以看出理论模型的真实性与适用性。本文借助AMOS 17.0和SPSS22.0软件，通过结构方程模型来进行验证性因子分析。本文选择方程模型的原因在于结构方程模型是验证性分析方法，并且在以往的研究中，国内外学者对此类问题的研究在研究方法的选择上都偏向于采用问卷调查、结构方程模型以及回归分析等定量研究方法，因此本文选用结构方程模型来验证理论模型具有一定的合理性。修正后的各项指标如表5所示。

本研究采用一次释放一个参数的方法，将其固定参数值修改为自由参数，并重新对模型进行估计。经过对理论模型的多次修正，最终接受模型检验结果如表6所示，其区分效度如表7所示，标准化系数如图3所示。

本文从卡方自由比、渐进残差均方和平方根（RMSEA）、良適性适配指标（GFI）和增值适配度指标（NFI、CFI）等不同类别的指标对模型的配适度进行检测和判别，同时各变量AVE的平方根均大于相应的相关系数，表明模型的区别效度良好，所观测到的数值之间能够加以区分。因此结合上述各图表中的指标值，总体来看各指标均符合标准，模型配适度较好。

3.4 参数估计与假设检验

本文采用最大似然法对各因子之间路径系数值进行估计（见表8）。其中C.R.为临界比值，即t检验值，其绝对值均大于1.96;P值检验在5%的误差水平上，可以看出各因子之间都具有统计显著性。因此根据表中结果数据可以看出模型通过了假设检验。

3.5 讨论分析

从上述各图表的数据结果可以看出，本文提出的假设H1、H2、H3、H4、H5和H6的检验结果均得到数据支持，假设成立。从数据结果可以看出，外因潜在变量对智媒体环境下企业与用户信息交互的影响作用大小依次为智媒体信息质量（β=0.268）、用户个体认知（β=0.208）、智媒体沉浸体验（β=0.206）、智媒体服务质量（β=0.187）及智媒体系统质量（β=0.165）;内因潜在变量用户智媒体使用满意度（β=0.646）对用户转移行为产生正向影响。

3.5.1 智媒体信息质量对使用满意度的影响

智媒体信息质量对用户智媒体使用满意度的标准化估计值为0.268，P值为0.005，验证智媒体信息质量对使用满意有正向影响，并对用户信息交互行为产生间接影响。研究假设与已有研究结论具有一致性，信息质量正向影响用户满意[42]。衡量信息质量的指标比较多，本文选取可信性、及时性和可靠性3个指标，分析智媒体环境下信息质量对用户使用满意度的影响。可信性指企业与用户信息交互过程中，搜索到的信息的真实性。互联网技术发展带来网速提升及信息量急速扩增，导致网络上有更多的真实信息但同时也充斥着大量的待确认信息或虚假信息，企业或用户在信息交互过程中倾向于获得真实信息，是使用满意的关键因素。信息及时性体现在信息的更新是否符合用户需求，用户在交互过程中需要搜索到最新的信息，以满足用户体验。信息的可靠性体现在交互的信息对企业和用户来说是否有用，企业与用户的信息交互过程目的是为了满足信息需求，达到使用的目的，信息的可靠性正是达到这一目的的指标。

除了信息的可信性、及时性和可靠性，随着信息技术的发展，提升信息质量还可以通过加入数据分析、人工智能等技术为用户提供信息增值服务，过滤虚假信息，提高信息的可解释性，从客观角度为用户提供完整的可追溯的信息，保证信息安全，控制信息获取的成本。

3.5.2 用户个体认知对使用满意度的影响

用户个体认知对用户智媒体使用满意度的标准化估计值为0.208，P值为0.002，验证用户个体认知对使用满意有正向影响，并对用户信息交互行为产生间接影响。研究假设与已有研究结论具有一致性，用户个体认知正向影响用户满意[22]。个体认知主要包括个体的态度、能力和价值认知，是个体对外界刺激综合反馈。智媒体环境下企业与用户信息交互过程中用户的个体认知描述了个体使用智媒体信息交互的意愿，能力水平以及交互评价。

如前文所述，大量研究证实个体认知是影响用户满意的重要因素。前述研究更多地将个体认知作为中介变量来分析其对用户满意的影响，而本文的创新之处在于，将个体认知作为外因变量，分析其对内因变量的影响，并通过实证数据验证了它的显著作用。研究证实，在实际交互过程中，提高用户的个体认知是提升用户满意的有效方法。关注用户是否倾向使用智媒体进行信息交互，提升企业与用户的信息交互能力，关注企业与用户的信息交互评价。

3.5.3 沉浸体验对使用满意度的影响

沉浸体验对智媒体使用满意度的标准化估计值为0.206，P值小于0.05，验证沉浸体验对满意度有正向影响，并且对用户交互行为产生间接影响。本文假设与前人相关研究具有一致性，例如學者李晶在相关研究中指出的，现有的关于信息交互的研究表明，沉浸体验能给用户带来强烈的满足感和幸福感，用户会全身心投入信息交互而忽视外界环境，并产生忘我的感觉或是感受不到时间流逝[31]。

同个体认知，较多的前述研究将沉浸体验作为中介变量来分析其对用户满意的影响，本文将个体认知作为外因变量，分析其对内因变量的影响，并通过实证数据验证了它的显著作用。企业与用户使用智媒体进行信息交互过程中，沉浸体验会带来沉浸于交互过程，忽视外界影响，提高满意度产生幸福感，进而持续、重复使用智媒体来进行信息交互。沉浸体验表述用户对交互过程的投入程度，智媒体的显著特性是交互性和娱乐性。可以通过提供难度适中、便捷易操作的交互，使用户能力与交互难度相匹配。明确交互设计目标，提高用户体验，交互过程中设置及时反馈，提升交互体验。

3.5.4 智媒体服务质量对使用满意度的影响

智媒体服务质量对用户智媒体使用满意度的标准化估计值为0.187，P值为0.005，验证服务质量对满意度存在正向影响，并间接地影响信息交互行为。这一假设也支持了前人的研究观点，例如郑德俊等认为移动图书馆信息交互过程形成的服务质量对用户满意度产生积极影响[28];李宗富等认为档案馆微信号交互服务质量正向影响用户满意度[29]。智媒体服务质量主要是指智媒体为用户提供各项服务质量的水平。本文主要从个性化、交互性两个方面衡量服务质量。个性化是指智媒体能够提供满足用户个性化需求的服务;交互性是指用户的意见或建议能够得到反馈，智媒体能够提供一定的双向交流的渠道。

智媒体需要更多的个性化服务以满足不同用户的需要，为用户收集、分类和整理数据，向用户提供和推荐相关信息，以满足用户的需求。通过网络建设，为用户带来更加个性的信息服务;完善智媒体平台，提高信息交互效果;通过云计算，为用户推送符合需求的内容;注重原创内容，提高用户的服务整体水平;融合用户、网络、平台、内容4个核心内容提高用户服务质量，从而提高用户使用满意。

3.5.5 智媒体系统质量对使用满意度的影响

智媒体系统质量对用户智媒体使用满意度的标准化估计值为0.165，P值为0.018，验证系统质量对满意度存在正向影响，并间接地影响信息交互行为。这一假设也支持了前人的研究观点，例如常颖等认为搜索系统质量对用户跨屏在线信息搜索意愿有正向影响[23]。本文研究的系统质量主要有系统的可靠性、易用性和响应性。通过提高系统防止故障造成系统失效来提高系统的可靠性。采取故障掩蔽技术和系统重组技术，故障掩蔽技术是指防止故障造成差错的各种技术，系统重组技术是防止差错导致系统失效的各种技术。通过提高系统的适应性、功能性和有效性来提高系统的易用性，使智媒体在特定条件下更易被理解、学习和使用并吸引用户。增强智媒体的快速反馈能力，提高智媒体交互响应性。交互性是智媒体重要的特性，企业与用户通过智媒体进行信息交互，如果信息能够得到及时反馈，用户会对交互过程达到更高的满意水平。通过云计算、数据分析、人工智能等技术有效控制网络拥塞，完成极速反馈，提高系统质量，提高用户满意。

3.5.6 用户智媒体使用满意度对信息交互行为的影响

用户智媒体使用满意度对信息交互行为的标准化估计值为0.646，P值小于0.05，说明满意度对信息交互行为存正向影响。这与许多前人研究的结论是一致的，如学者Kamal Mohammed Alhendawi等提出用户满意对网络系统信息交互意愿有正向影响[37]，用户使用移动政务APP的意愿受满意度的影响[26]。企业和用户可以通过智媒体获得需要的信息，并且随着满意度的提高，使用智媒体的时间和频率也会增加。智媒体要充分利用网络技术、云计算、虚拟现实等技术，为用户提供所需的信息服务，提高用户粘性，增加用户的信息服务体验。

4 研究结论

本研究在理论层面，以信息、信息人、信息技术、信息环境和谐发展的信息生态理论为基础，结合信息系统成功模型构建了智媒体环境下企业与用户信息交互意愿影响因素模型，分析了影响智媒体用户信息行为的因素。本研究为智媒体环境下企业与用户信息交互意愿分析提供了新的视角，为信息交互行为分析提供基于实证的研究方法。实践层面，本研究选择智媒体的主要代表用户进行问卷调查，运用探索性因子和结构方程模型，对所构建的概念模型进行验证。数据研究结果表明智媒体信息质量对使用满意度有正向影响，用户个体认知对使用满意度有正向影响，沉浸体验对使用满意度有正向影响，智媒体服务质量对使用满意度有正向影响，智媒体系统质量对使用满意度有正向影响，用户智媒体使用满意度对信息交互行为有正向影响。研究发现信息质量、用户个体认知和沉浸体验是影响企业与用户使用智媒体进行信息交互的主要因素，因此，我们应该聚焦于提高信息的可信、及时、可靠，为用户提供个性化的交互平台和产品，提供及时反馈，提高用户体验。

本研究也存在一定的局限性，只研究了调查对象的年龄和学历，没有对调查对象所处的行业和地区等进行分类研究，可能导致分析结果的针对性降低。在未来的研究中，将对研究对象再细分，得出智媒体环境下不同行业、不同地区的用户与企业进行信息交互的意愿影响因素，并进行对比分析，为企业与用户提出不同的信息交互对策。

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（责任编辑：郭沫含）