社交平台分享机制设计对消费决策的影响研究

发布时间：2017-08-11 15:41

  本文关键词：社交平台分享机制设计对消费决策的影响研究

  更多相关文章： 社交平台 信息分享 消费决策 领域影响力 人机交互

【摘要】：社交媒体快速发展改变了人们获取和分享信息的行为和体验,进而会影响到很多决策的制定,其中,消费决策过程就受到了越来越多的影响。因此,对社交分享与消费决策过程关系的剖析是一个很值得研究的课题。而目前还是缺少从人机交互、用户行为分析视角探究分享与决策的关系的研究。首先,关于消费决策过程,作者提出一个基于社交分享的消费决策过程模型,为研究工作提供了理论指导。其次,关于社交媒体平台分享机制设计,作者分析了几类社交媒体平台分享机制设计的特点,并以“签到”为例研究分享行为的特点,以及探讨分享机制设计对分享行为的支持。再则,关于分享行为对消费决策的影响,作者对用户分享消费相关信息的行为进行了研究,基于提出的理论模型,分析背后的作用机理。最后,具有较大社会影响力的用户的意见在决策过程中起重要的作用,很有必要研究社交媒体用户的影响力的度量问题。现有的研究多数采用全局性的度量维度,作者提出领域影响力模型来更精确的度量用户的影响力,以便识别出领域内具有较大影响力的意见领袖。消费决策过程的需求认知、信息收集和购买后评价三个重要阶段受到社交媒体用户分享的信息的影响。作者提出一个设想的基于社交分享的消费决策过程模型,指出外部环境特征和个人特征能够影响消费者的感知利益和信任,进而影响消费决策过程。该模型因素的选取充分考虑了传统购物和在线购物两种情境。作者采用问卷调查的方法对假设条件进行验证,最终确定了该模型。社交媒体平台分享机制设计会直接影响到用户的分享行为。作者尝试分析购物网站上消费者评价平台及网站附属的SNS平台、强调社交功能的社交网络平台、即时通讯(IM)平台、专业的消费者评价平台及基于位置的服务(LBS)类社交平台的分享机制设计的特征。以典型的LBS的“签到”分享行为为例,采用分析嘀咕网在线用户数据结合实验室用户访谈的方法,分析用户分享行为的特点,包括分享行为的时间特点、地域特点和分享内容的情感倾向性特点。社交媒体平台上消费相关的分享行为会影响消费决策。作者对社交媒体用户分享消费相关信息的行为进行了研究。采用实验室环境下用户访谈(加观察)结合问卷调查的方法获得了29名样本用户访谈数据和206份有效问卷数据。基于对上述数据的分析,发现了购物网站上买家评论和网店的信誉、专业评论网站上的评论信息、身边亲友(强关系)的建议及LBS上消费相关评论会对消费决策产生影响。同时,这些发现也再次印证了提出的理论模型。社交媒体用户的影响力的度量是一个很重要的问题。而现有的研究多数采用全局性的度量维度,如粉丝数、发布的信息数等。但是,影响力应该是在特定的领域内起作用的,因此作者提出领域影响力模型。首先采用机器学习的方法对信息所属的领域进行划分,然后在各领域内对用户的影响力进行度量。对于领域影响力的度量关注领域信息和领域关系两个指标,用户自身发布信息的质量越高、他们的粉丝的质量越好,则用户在该领域的影响力就越大。最后对领域影响力的稳定性及与其他全局性影响力维度的相关性进行了评估,结果证明提出的领域影响力是稳定的,但是它与其他两个全局性维度的相关性不高,不可以互相替代使用。
【关键词】：社交平台 信息分享 消费决策 领域影响力 人机交互
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F713.55
【目录】：

• 创新点摘要5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第1章 绪论13-27
• 1.1 研究背景及意义13-15
• 1.2 国内外相关研究15-24
• 1.2.1 社交平台信息分享研究15-19
• 1.2.2 消费决策研究19-21
• 1.2.3 社会影响力研究21-24
• 1.3 论文研究内容24-25
• 1.4 论文组织结构25-27
• 第2章 理论模型基础27-39
• 2.1 相关理论及模型27-31
• 2.1.1 社会网络相关理论27-28
• 2.1.2 行为理论28-29
• 2.1.3 消费决策模型29-31
• 2.2 基于社交分享的消费决策过程模型31-37
• 2.2.1 模型构建31-33
• 2.2.2 模型验证33-37
• 2.3 小结37-39
• 第3章 分享机制设计与分享行为39-61
• 3.1 社交平台分享机制设计39-46
• 3.1.1 社交平台分享机制设计要素39-41
• 3.1.2 典型社交平台分享机制设计特征41-46
• 3.1.2.1 购物网站上消费者评价平台及网站附属的SNS平台42
• 3.1.2.2 强调社交功能的社交网络平台42-43
• 3.1.2.3 即时通讯平台43-44
• 3.1.2.4 专业的消费者评价平台44
• 3.1.2.5 LBS类社交平台44-46
• 3.2 签到分享行为特征46-55
• 3.2.1 数据获取47-48
• 3.2.2 数据处理48-50
• 3.2.3 签到分享行为特征50-55
• 3.2.3.1 时间特征50-52
• 3.2.3.2 地点特征52-55
• 3.3 签到分享内容特征55-59
• 3.3.1 数据描述55
• 3.3.2 数据处理55-56
• 3.3.3 签到分享内容特征56-59
• 3.3.3.1 评论内容的长度56
• 3.3.3.2 评论内容与地点的相关性56
• 3.3.3.3 评论内容的情感色彩56-58
• 3.3.3.4 评论内容的关注点58
• 3.3.3.5 评论内容情感色彩随时间变化趋势58-59
• 3.4 小结59-61
• 第4章 消费相关分享与消费决策61-80
• 4.1 消费相关分享行为61-73
• 4.1.1 社交平台上的消费相关分享62-70
• 4.1.1.1 研究方法与过程62-64
• 4.1.1.2 研究发现64-70
• 4.1.2 LBS上的消费相关分享70-73
• 4.1.2.1 研究方法与过程70-71
• 4.1.2.2 研究发现71-73
• 4.2 分享行为对决策影响73-78
• 4.2.1 购物网站上买家评论和店铺声誉74-75
• 4.2.2 专业消费者评论类社交平台上的评论75-76
• 4.2.3 地理位置邻近的好友的评论76
• 4.2.4 LBS类社交平台上与购物相关的评论76-78
• 4.3 小结78-80
• 第5章 领域影响力80-92
• 5.1 数据描述80-81
• 5.2 领域分类81-85
• 5.2.1 领域类别81-84
• 5.2.2 领域分类84-85
• 5.3 影响力模型85-90
• 5.3.1 模型构建85-87
• 5.3.2 模型评估87-90
• 5.4 小结90-92
• 第6章 总结及未来工作展望92-97
• 6.1 总结及启示92-95
• 6.1.1 总结92-93
• 6.1.2 启示93-95
• 6.1.2.1 对社交平台设计开发的启示93-94
• 6.1.2.2 对社交平台运营的启示94-95
• 6.2 未来工作展望95-97
• 参考文献97-106
• 附录A 信息传播与消费决策关系问卷脚本106-108
• 附录B 用户研究访谈脚本108-110
• 附录C 用户研究问卷脚本110-119
• 附录D LBS用户研究访谈脚本119-122
• 攻读学位期间公开发表论文122-123
• 致谢123-124
• 作者简介124

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本文编号：656947