后喻时代老年群体智能电视使用行为影响因素研究
2023-06-10杨溪
□杨溪
根据第七次全国人口普查的数据显示,我国60 岁及以上的老年人口数量为2.64 亿,占我国总人口的18.7%,且最近几年老年人口比例上升较为明显。在媒介接触行为方面,由于受到生活习惯、生理特点等因素的影响,老年群体对电视依旧十分依赖。根据中国家电网2022年1月发布的《2022 国内市场适老化电视调研报告》数据显示:49.3%的老年人平均每天看电视时间在2 小时以上,49.6%的老年人开机后不能直达想看的电视节目,40.3%的老年人在遇到问题后选择“问孩子”。而在实际的调研中,我们发现智能电视的有用性、易用性和代际技术支持会影响老年群体对智能电视的使用态度、使用意愿,进而影响老年群体对智能电视的实际使用行为。当信息技术的发展给年轻群体来带生活便利的同时,针对老年群体的“数字鸿沟”现象也应当引起社会的关注。
文献回顾
根据《老年人权益保障法》规定,我国老年群体的年龄起点为60 周岁,此年龄阶段的老人基本上处于退休状态,社交圈子相对固化,业余空闲时间比较多,操作技能的学习意愿相对年轻群体较低,在媒介的使用上,会更加倾向于“点一点、划一划”即可完成的“傻瓜模式”。[1]
后喻时代是指在科学技术高速发展的今天,晚辈由于掌握了新的技术或者技能,而向长辈进行知识传授的时代。[2]老年群体的媒介接触行为一般落后于年轻群体,刘炜基于技术接受模型研究老年群体对网络服务的态度及接受行为,并得出老年群体的接受行为不仅取决于老年群体对新技术和新服务的感知程度,还取决于技术和人物的匹配程度,行为期望、促成因素及社会影响对其行为有显著影响,绩效期望的影响相对不大。[3]张宁基于认知负荷理论与感知价值理论等理论基础,在“感知—情感—行为意愿”模型的基础之上研究老年群体线上媒介接受行为,并深化老年群体的心理反应和行为特征,研究其相关因素的作用机制。[4]李彪则以数字反驳为切入点,在UTAUT 的理论框架下,研究数字反哺意愿和使用意愿对微信朋友圈使用行为的影响。[5]
综上所述,老年群体作为数字时代的弱势群体,他们对技术局限的感知更敏感。针对媒介的意愿和使用行为,目前大部分研究学者使用的是创新扩散理论,而随着技术模型的深化,TRA、TAM 和UTAUT 也逐渐成为相关研究的基础模型,也有一些学者从消极使用行为出发,使用CAC、SSO、SOR 模型对此进行研究。本研究在进行前期调研数据及文献整理后,选取TAM 模型作为基础模型,并试图解决以下两个问题:一是在后喻时代背景下,哪些因素会影响老年群体对智能电视的使用态度、使用意愿及实际使用行为;二是在后喻时代背景下,是否可以建立老年群体智能电视使用行为的影响因素模型。
为分析并探讨上述研究问题,本研究在对国内外相关文献进行分析总结的基础上,运用结构方程模型对老年群体智能电视使用行为影响因素进行研究,探索老年群体遇到新技术产品后各因素之间的相互作用及影响,分析其行为形成机理,具有技术创新扩散的意义。
理论模型建构及研究假设
TAM 模型。TAM 模型是研究学者在TRA 模型基础之上提出来的,最初目的是研究人们对计算机接触和使用行为的影响因素,其核心变量分为两个:感知易用性和感知有用性。TAM 模型认为人们的实际系统使用行为是由行为意向引起的,而使用意向和态度会受到感知有用性和感知易用性的共同影响,具体包括系统特征、媒介设计、用户特征等。尚珊等以TAM 为研究模型,研究受众对微博持续使用的影响因素,认为满意度是影响受众对微博持续使用的关键因素,而感知有用性在提升受众对微博满意度方面起到了重要作用。[6]
代际理论。代际理论主要是针对“代”的不同阶段划分和代际差异形成原因分析的一种理论,主要分析不同年龄阶段的群体在行为和思想上产生的文化差异,尤其强调早期生活经历对群体的价值观及行为会产生决定性的影响。代际理论对近代以来“新老代沟”的研究具有普遍的适用性,其也从技术变革、社会变迁、知识认知等方面进行了分类研究。虽然代际理论具有一定的局限性,但针对性较强,尤其在技术飞速发展的今天,对分析思想代沟和数字鸿沟具有深刻的影响。
研究假设。一、感知有用性和感知易用性。感知有用性指受众在进行媒介接触时,认为媒介对其自身的工作效率或者生活效率的提升程度。相关学者研究认为,感知有用性对媒介的持续使用和信息的采纳都具有显著的正向影响。感知易用性指受众在媒介接触中感受到媒介简单和容易的程度,相关学者研究认为感知易用性在一定程度上会对感知有用性产生正向影响,一般表现为当一媒介越容易使用时,其使用意愿也会有所增强。针对老年群体,其受到生理、心理及环境的限制,对有用性和易用性的感知相对更加敏感。[7]故本研究提出如下假设:
H1:感知有用性对老年群体智能电视使用态度存在显著的正向影响。
H2:感知易用性对老年群体智能电视使用态度存在显著的正向影响。
二、使用态度、使用意愿与实际使用。使用态度是指受众在进行媒介接触时积极或者消极的感受,并以此评估这种态度对于某种行为的执行效果所带来的影响。使用意愿指的是一个人进行某种行为的意愿强度,相关研究认为使用态度会对使用行为产生直接影响。邓秀军在研究快手APP 上秦腔视频用户的使用行为时,认为使用意愿会正向影响其用户对于快手APP 的使用。[8]故本研究提出如下假设:
H3:使用态度对老年群体智能电视使用意愿存在显著的正向影响。
H4:使用意愿对老年群体智能电视实际使用行为存在显著的正向影响。
三、代际技术支持。代际支持指上下代在生活和情感上的相互支持,也指共同分享资源、信息和生活体验的一种过程。在后喻时代,代际支持特指下代对上代的主动支持,主要表现为数字反哺。故本研究提出如下假设:
H5:代际技术支持对老年群体使用智能电视的态度存在显著的正向影响。
H6:代际技术支持对老年群体使用智能电视的意愿存在显著的正向影响。
H7:代际技术支持对老年群体智能电视实际使用行为存在显著的正向影响。
图1:老年群体智能电视使用行为影响因素模型
研究设计
问卷设计。本研究问卷主要分为三大部分:一、人口统计变量描述性统计;二、智能电视使用情况描述性统计;三、量表测试。其中,量表测试含有6 个潜变量,总计18 个问题。
数据收集。本研究选取60 岁及以上的老人作为调查对象,由于受访对象的特殊性,采用自填式与代填式相结合的方法通过线上线下共同进行,线下受访地点主要集中在老年大学、花鸟市场等,线上问卷在问卷星平台形成发布。为了保证老年人能较好地理解问卷内容,会向受访老年人进行问卷疑问的充分解释工作(包括问卷的题项内容、内涵与填写规则)。填写后对相关基础数据进行分析总结,同步对问卷中相对不准确的部分进行调整。本次调研收到问卷234 份,有效问卷222 份。
数据分析与研究发现
信度及效度检验。信度检验主要是对测量结果可靠性的检验,效度检验是对测量结果准确性的检验。调查显示,所有量表变量的信效度均在0.800 以上(0.892-0.968),说明它们具有较高的信效度。KMO 值为0.923(>0.800),表明题项之间适合做因子分析;Bartlett 球形检验的显著性概率为P=0.000(<0.050),表明变量之间的关联性较强。C.R. 均大于0.700,且所有潜在变量的AVE 值均大于0.500,说明本研究测量题项具有较高的收敛效度。区分效度,主要采用AVE 法对数据进行检测,AVE 的平方根均大于各变量之间的相关系数,表明数据具有良好的区分效度。
结构模型检验与假设检验。如表1 所示,χ2/df 为1.999,RMSEA 为0.067,GFI 为0.897,NFI、TLI、CFI 基本大于0.900。根据数据计算结果显示,模型的各相关指标均符合标准,模型总体拟合度良好。路径系数及参数检验如表2 所示,假设问题除了H7,其他均通过检验。
表1:模型拟合度实测指标
表2:路径系数及参数检验
讨论分析
根据数据分析结果显示,本文构建的研究模型较为合理,其中各要素对老年群体智能电视使用态度的影响系数由高至低分别为感知易用性(β=0.427)、感知有用性(β=0.412)、代际技术支持(β=0.215);各要素对老年群体智能电视使用意愿的影响系数由高至低分别是为使用态度(β=0.682)、代际技术支持(β=0.311);而对老年群体智能电视实际使用行为影响系数主要为使用意愿(β=0.786)。结合上述数据结果讨论分析如下。
图2:结构方程模型路径
因地制宜——“傻瓜式”信息优化。智能电视生产方在为老年群体提供更为优质的媒介信息时,也要充分考虑信息的易识别性和便捷性,并建立精细化的信息数据库,根据老年群体的使用习惯进行精准化的算法推送。随着技术的发展,要尽可能实现智能电视的全语音化控制,根据老年群体的生理和心理特性,进行因地制宜的“傻瓜式”信息优化。
乌鸦反哺——器物反哺与思想反哺兼具。子代应在反哺中发挥更加积极的作用,积极给老年群体介绍最新的资讯及相关技术,增进老年群体对新技术的了解,并营造良好的家庭沟通氛围,使得代际沟通成为新旧交流的常态,进而增强老年群体对智能电视的使用态度和使用意愿,增进反哺效果的产生。[9]
与时俱进——新一代的数字环境。为促使老年群体的“再社会化”,可加强“老年大学+社区服务”模式的打造;营造与时俱进的数字环境,促进新型的学习关系,增强老年群体的自我效能;尽量缩小老年群体的数字代沟,实现视阈融合,帮助老年群体全面适应新的数字化时代。
结语
本研究从对象选取、方法操作和模型运用三个方面对老年群体的媒介接触行为进行了分析。首先,对老年群体对智能电视的使用行为进行了探索,倡导大众对于适老化产品及数字鸿沟的关注,强化媒介易用性的重要性;其次,基于相关理论和模型进行了实证研究,为老年群体对智能电视的使用行为提供了一定维度的解释;最后,在众多的技术接收和使用模型中,加入了代际技术支持因素,解释力有所增强。但是,样本量和变量覆盖范围存在一定的不足,后续将扩大样本量及覆盖范围,提升研究结论的适用性和精准性。