基于UTAUT 模型的学术社交网络使用行为影响因素研究*

牛艳霞 张耀坤 黄 磊

（1.北京交通大学经济管理学院 北京 100044； 2.南昌航空大学经济管理学院 南昌 330063）

1 引言

随着社交服务向各个领域的不断拓展，一种专门服务于科研人员的学术社交网络（Academic Social Network Service, 以下简称ASNS），正逐步被科研人员所熟知和使用。典型的国外有ResearchGate、Academia.edu 等，国内则以科研之友（ScholarMate）为代表。ASNS 以科研人员之间的社交关系为纽带，突破了传统的科学交流边界，有效集成和共享了科研项目、论文及其引用等多元化信息[1]，正在影响和改变科研人员相互联结、信息共享、科研合作的方式[2]。

不难发现，当前的ASNS 仍以模仿通用型的社交平台如Facebook 等为主，但两者显然有不同的服务对象，因而有必要探索影响科研人员对ASNS 使用意愿和使用行为的关键因素，以便采取相应措施，改进服务以促使其获得良性发展，切实服务于科学交流。为此，文章采用技术采纳与使用统一理论（the Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology，以下简称UTAUT），对拥有ASNS 使用经历的科研人员展开实证调查研究，以全面分析影响科研人员使用ASNS 的显著因素。

2 文献回顾

ASNS 使用行为研究是当前图书情报和科研管理领域的热点之一。目前，已有研究从多个视角来探索科研人员使用社交媒体（主要为学术博客、学术BBS 等）的显著影响因素。陈明红等基于计划行为理论（TPB）视角，发现行为态度、主观规范和感知行为控制显著正向影响使用意愿，且使用意愿对使用行为也有显著的正向积极影响[3]。胡文静等构建了社交网络学术活动使用意愿的影响因素模型，研究发现学科特征、平台质量、感知价值、转换成本、学术环境是影响科研人员使用意愿的主要因素[4]。张宁等通过构建学术社交网络用户感知的信息质量影响因素CPUC 模型，表明用户感知的信息质量受到社区、平台、用户和内容4 方面的影响[5]。这些视角无疑丰富了我们对于科研社交平台使用行为的理解，但同时也存在视角迥异，难以全面了解其使用行为的影响因素。

UTAUT 模型整合了技术接受模型（TAM）、任务技术适配模型（TTF）、计划行为理论（TPB）、社会认知理论（SCT）等8个模型，可以有效弥补因单一视角所带来的局限性。该模型包括4 个核心维度：绩效期望（Performance Expectancy，PE）、努力期望（Effort Expectancy，EE）、社会影响（Social Influence，SI）和便利条件（Facilitating Conditions，FC）[6]。目前，UTAUT模型已在多个领域应用并已被证实具有较高的解释度[7-13]。

在科研人员社交媒体使用行为研究方面，UTAUT 模型已有初步应用。张长亮等基于UTAUT 模型和感知价值理论证实网络社群用户的信息感知有用性、信息共享的社会影响会对其信息共享态度产生正向影响，且信息共享态度对持续信息共享行为具有显著影响[14]。Gruzd 等人已初步采用并对UTAUT 模型进行了修正（由于科研人员对社交媒体的使用取决于个人意愿，受组织支持不明显，故剔除了便利条件这一维度），发现绩效期望、努力期望、社群影响均显著影响其社交媒体使用意愿[15]。遗憾的是，该项研究并非针对科研社交平台，且为质性研究，但无疑为后来的研究提供了一个极好的思路。

3 研究假设与研究模型

不同于一般社交平台，ASNS 上的注册用户多为某一学术领域内的专家和科研工作者，且不受其所在组织的规约，完全出于自发意愿，因此具有一定的群体特质和使用行为倾向性。作为科研工作交流的辅助工具，用户主要使用ASNS 进行学术交流、共享科研项目，以此通过学术知识资源的分享、传递和吸收来加强彼此之间的关联。而在ASNS 上进行学术知识的交流过程中，交互内容的时效性、可获取性、学术价值是决定学术知识交流效果的关键要素，同时也要避免用户未公开发布的学术成果被窃取，因此对平台的隐私保护力度、信息质量和服务质量有着较高要求。基于此，本研究对模型适当进行修正，保留绩效期望、努力期望、社会影响3 个核心维度，新引入感知风险、信息质量、服务质量3 个核心维度。

3.1 研究假设

3.1.1 绩效期望对ASNS 使用意愿的影响

绩效期望是指个人认为使用该系统对工作的帮助程度。若用户使用某个新系统或新技术能提升工作绩效，则这种感知上的期望就会提升其使用意愿。Lin 等人通过调查在线学习行为的影响因素也证实了这一观点[16]。科研人员在使用ASNS 时，可以搜索和下载学术信息资源，关注同领域内其他学者的最新思想动态，创建或加入项目讨论小组。如果用户认为使用后对自己的科研工作或学习有很大帮助，则愿意花费更多精力去使用平台，有助于提高其持续使用意愿。因此，本研究提出假设：

H1：绩效期望对ASNS 的使用意愿有正向影响。

3.1.2 努力期望对ASNS 使用意愿的影响

努力期望是指用户对信息技术使用的容易程度的感知。Davis 等研究发现，掌握信息技术的难易程度会直接影响用户的接纳意愿[17]。如果ASNS 使用功能操作设计不合理，用户与系统交互不畅，需要耗费很多精力去填写信息或获取所需信息，就会产生消极和抵触情绪。同时用户希望ASNS 是易学易用的，在使用过程中不会耗费过多的精力。故而，提出假设：

H2：努力期望对ASNS 的使用意愿有正向影响。

3.1.3 感知风险对ASNS 使用意愿的影响

感知风险是指社交网络用户在信息共享行为中可能造成的潜在损失。有研究表明，感知风险会抑制用户对社交媒体的使用意愿[18]。本研究基于ASNS 用户信息行为的特殊性，认为ASNS 用户信息共享行为所面临的感知风险主要包括两个方面：一是用户在使用服务时，不可避免地需要提供某些个人信息[19]，可能面临信息泄露、垃圾信息推送等风险；二是ASNS 为用户提供了交流机会，但一些未公开发表或发布的学术思想存在被窃取的可能。基于此，文章提出假设：

H3：感知风险对ASNS 的使用意愿有负向影响。

3.1.4 社会影响对ASNS 使用意愿的影响

社会影响指个人所感受到的受周围群体影响的程度。Lewis 等提出外部影响因素的感知会影响个体对行为的态度[20]。在使用ASNS 的过程中，用户会受到所处环境中其他个体的影响，如果其他个体对用户营造了一种使用学术社交网络的大环境，同时又有很好的学术交流氛围，也会提升用户的使用意愿。李玲丽等通过对Academia.edu 用户的调查也显示周围同事对用户使用ASNS 具有重要影响[21]。由此，文章提出假设：

H4：社会影响对ASNS 的使用意愿有正向影响。

3.1.5 信息质量对ASNS 使用意愿的影响

信息质量（Information Quality），是指信息对用户的适用性[22]。研究表明，在以提供信息资源类为主的网络服务中，信息内容质量的高低是影响用户满意度的重要因子[23-24]。目前，尽管ASNS 将自身定位为社交工具，但其所提供的学术信息资源仍是用户在与系统交互过程中获得的最直观的收益，也是大多数科研人员使用ASNS 的主要动机之一。若ASNS 提供的信息质量高，就会正向提升用户对平台的使用意愿。因此，提出假设：

H5：信息质量对ASNS 的使用意愿有正向影响。

3.1.6 服务质量对ASNS 使用意愿的影响

服务质量（Service Quality），指系统提供服务可满足用户需求的程度。有研究表明，SNS 网站的服务质量显著正向影响顾客忠诚度，且服务质量中的交互性、个性化和可靠性对忠诚度的影响效果显著[25]。对于ASNS，若用户能在现有平台中随时随地、快速便捷地找到其所需要的服务，则会强化其对平台服务评价的好感度，进一步提升其使用意愿，同时也会在其所在群体中向同事朋友推荐该平台，扩散平台的正面影响。因此，提出假设：

H6：服务质量对使用意愿有正向影响。

H7: 服务质量对社会影响有正向影响。

3.1.7 使用意愿对使用行为的影响

使用意愿（Behavioral Intention），指个人当前或将来可能会使用系统的主观倾向。使用行为则是在个人意愿趋势下会采取的实际行动，具体行为的发生需经历从动机到执行的阶段[26]。而Venkatesh 等在之前的研究中也证实用户的行为意愿会直接影响其使用行为[6]。若用户主观情感上对系统的使用意愿强烈，就会驱使其主动去使用，甚至向周围的人推荐该系统，反之则不会有主动使用的行为。因此，提出假设：

H8: 使用意愿对使用行为有正向影响。

3.2 模型构建

基于以上假设，本研究以绩效期望、努力期望、感知风险、社会影响、信息质量、服务质量为自变量，以用户对ASNS 的使用意愿为中介变量，以ASNS 用户使用行为作为因变量。构建的研究模型如图1 所示。

图1 研究模型

4 研究设计

4.1 量表设计

本研究共涉及8 个变量因子，各因子均采用多指标进行测度。所有测度项均来自于已有文献，以提高量表的内容效度，具体参考文献见表1。

整个量表的设计分为三大部分，第一部分为用户个人基本概况，第二部分为影响用户使用ASNS 意愿的主要因素，第三部分为用户自身的使用意愿和使用行为表现。在问卷编制过程中首先通过小范围预调查和专家访谈等环节，不断将问卷内容改进完善，最终共确定有34个测度项。问卷测量表采用Likert 5 级量表法打分，答题者根据自身实际使用情况和使用意愿，在“非常不同意”“不同意”“一般”“同意”“非常同意”之间做出唯一选择，分别对应“1、2、3、4、5”分。各因子具体的测度项见表1。

表1 因子测度项

4.2 数据收集

本研究采用问卷星制作调查问卷。首先在Research-Gate、Academia.edu 和科研之友中收集我国用户名单和E-mail，通过发送邮件邀请其填写问卷，并请被调查用户将问卷推送给有过ASNS 使用经历的同事进行填写。本次 调查时间持 续2 周（2019年9月3日至2019年9月17日），共回收问卷314 份，剔除掉无效问卷，得到有效问卷269 份，有效率为85.7%。受访者的描述性统计结果参见表2。

5 研究结果与讨论

5.1 信效度分析

信度表明了测量量表所得结果的一致性程度。本研究通过Cronbach’α 值来测量信度。采用SPSS 22.0 进行检验，本研究中所有因子的α 值均大于 0.7，显示了较好的信度[31]。本研究利用KMO 检验和Bartlett 球体检验验证量表的结构效度。检验结果显示，此模型具有较好的结构效度（KMO 检验系数为0.843，Bartlett 球体显著性水平p=0.000）。进一步检验平均萃取方差（AVE），各个变量AVE 平方根均大于该变量与其他变量的相关系数（见表3），表明本研究中问卷量表的不同变量之间具有较好的区分效度[32]。

5.2 结构方程模型分析

上述效度分析结果显示，本研究所选取的变量独立性较好，故适合用变量组合来进行结构方程分析[33]。运用AMOS 22.0 建立初始模型，进行初步拟合，并根据拟合度结果及修正指数M.I.（Modification Indices）进行模型修正。修正后的模型各项指标分别为：卡方 /自由度的值为2.081，CFI 值为0.917，AGFI 值为0.823，NFI 值为0.835，R MSEA 值为0.079，拟合度标准参考吴明隆介绍的常用指标标准[34]，均在可接受的范围内，模型的拟合效果较好。修正后的模型路径系数见表4。

表4 结构方程模型路径系数

由表4 结果可知假设H1、H2、H4、H5、H7、H8 的临界比值绝对值即CR 值均＞1.96，且H2、H4、H7、H8的P 值均在0.001 的水平显著，H1 的P 值为0.003，在0.01的水平上显著，H5 的P 值为0.031，在0.05 的水平上显著，故假设H1、H2、H4、H5、H7、H8 成立。从而可知绩效期望、努力期望、社会影响、信息质量显著影响ASNS 用户使用意愿；服务质量显著正向影响社会影响，对ASNS 用户使用意愿有间接正向影响效果；使用意愿对使用行为有显著影响。假设H3、H6 的P 值均大于0.05，故原先假设不成立，感知风险、服务质量对用户的使用意愿没有显著影响。

5.3 研究结果讨论

研究结果显示，绩效期望、努力期望、信息质量、社会影响对使用意愿有显著正向影响，路径系数从高到低依次为：社会影响（0.513）、信息质量（0.463）、努力期望（0.255）、绩效期望（0.154）。说明社会影响对用户使用意愿的作用效果最大，其次为信息质量。服务质量显著正向影响社会影响，对ASNS 用户使用意愿有间接正向影响效果。感知风险、服务质量对用户的使用意愿没有显著影响。

之所以社会影响的影响效果最大，主要是由于ASNS对国内大多数高校老师、学生而言尚属于新生事物，相较于微信、QQ、微博等受众较多、用户群体庞大的非科研社交平台，和国内外知名的ResearchGate、Academia.edu、科研之友等相比，ASNS 并未做过多宣传，完全靠用户自愿自主使用，若周围没有人使用相关平台或者用户在开展科研工作、与同行合作交流时不是必须要使用相应平台，则很少会主动了解使用。故而多数用户都是通过周围人推荐或者为了加强与同行的联系而使用相关平台，社会影响因此成为影响用户使用意愿的关键因素。

对于信息质量、绩效期望与努力期望的影响效应，多数取决于当前国内外ASNS 平台的推广应用程度、提供的信息源质量和用户使用习惯。有研究表明，目前用户使用ASNS 的主要动机之一是为了获取学术信息资源[2]，对科研用户而言，信息质量直接关系到科研结果的可靠程度，所以信息质量对用户的使用意愿至关重要。此外，若ASNS能提供更为丰富且易获取的信息资源，同时在操作上可进一步优化，不耗费用户过多时间去掌握使用技巧，用户就会更倾向于使用该平台。因而，目前许多ASNS 都在不断扩大信息丰富度，提高其准确度，增加其易用性。以ResearchGate 为例，其所含学术资源非常丰富，甚至可以取代传统的学术搜索引擎，且在信息准确度方面远超学术搜索引擎。

研究结果也显示，感知风险、服务质量对使用意愿的影响效果并不显著，这与以往的研究存有较大不同。我们认为，对于感知风险，与通用的社交平台不一样，目前ASNS 仍以个人教育、工作经历信息以及科研信息为主，并不涉及过多个人生活隐私。此外，用户上传的信息主要集中于已发表（录用）的论文，未经公开的学术思想或成果被窃取风险较小，故感知风险对用户使用意愿的影响不显著。而对于服务质量，尽管人们普遍认为其对用户使用意愿影响显著，然而在科研社交平台的使用上却是个特例。目前，ASNS 仍属于传统的资源提供（检索）功能与社交功能的简单组合。有研究表明，用户目前使用ASNS的目的多为检索和下载学术资源，对基于嵌入式的社交功能涉及较少[35]。而事实上，各个科研社交平台在资源提供功能上均较为成熟且趋于同质化。因而，文章的研究结果并非意味着服务质量不重要，而恰恰说明了目前ASNS在功能上的同质化，且仍没有深度嵌入到科研创新过程当中。

此外，研究结果也表明，用户使用意愿显著正向影响使用行为，用户的实际使用行为会受其主观意愿驱使，若意愿越强烈则越有可能使用平台。这与Venkatesh[6]、Im等[8]、Liu 等[9]、陈明红等[3]的结论基本一致。

6 研究结论与建议

6.1 研究结论

本研究基于UTAUT 模型，结合ASNS 的特征，构建了ASNS 使用意愿和使用行为影响因素模型，并对模型进行了实证检验。研究结果表明，绩效期望、努力期望、社会影响、信息质量是影响科研社交平台用户使用意愿的主要因素，且均为正向显著影响。按影响效果强弱排序，依次为：社会影响、信息质量、努力期望、绩效期望。感知风险和服务质量对用户使用科研社交平台的意愿影响不显著。使用意愿对使用行为有着显著正向作用。

6.2 ASNS 发展建议

目前，国内外均在大力发展ASNS。文章的探讨和结论可为当前实践特别是我国ASNS 的发展提供如下建议：

充分利用社会影响，发挥已有用户的宣传作用。科学研究过程在很大程度上是一种团体协作活动，成员的影响非常关键。在ASNS 发展过程中，通过社会影响来吸引用户是较为常用也是高效的策略，如ResearchGate的“熟人邀请”策略就达到了很好的效果[2]。目前，我国ASNS 仍处于起步阶段，扩大其用户量仍是当务之急，必须充分利用社会影响，其具体做法一方面可以采用“熟人邀请”策略，最大限度地吸引用户；另一方面，吸引业内高知名度专家入驻，从而形成名人效应，这也不失为一个好的策略[3]。

完善信息源的覆盖度及准确度，提高用户满意度。当前，用户利用ASNS 其主要目的之一仍是获取学术信息资源。从现有情况来看，国外ASNS 如ResearchGate 其准确度总体较高，但其文献来源主要以外文文献为主，难以覆盖中文文献。相对而言，我国的ASNS 涵盖中外文文献，更符合国内学者的需求，但信息的准确度总体偏低，如科研之友平台中，论文的引用信息较不准确。此外，国外ASNS 对许多文献可提供全文下载服务，而国内科研社交平台一般难以揭示。这些无疑影响了用户的使用满意度，因此国内外ASNS 都有必要扩大信息源的覆盖度并提高其准确性。

探索深度的科研过程嵌入式服务机制，优化现有功能。科学研究是复杂的过程，Schleyer 等认为科研社交平台必须与现有科研工作流程紧密结合[36]。韩文等考查了ResearchGate、Academia.edu 等平台的功能，认为其具有聚合科研资源、提高学术交流成效、增加合作机会等功能，还可以作为学术资源管理工具和学者评价的替代计量指标[37]。尽管如此，目前国内外ASNS 在功能上仍是对传统文献数据库和社交工具的简单组合，对于科研过程的嵌入式服务机制仍有待进一步探索，而这些都必须建立在科研过程中对用户信息行为深入理解的基础上。