序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇用戶滿意度調(diào)研范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

中圖分類號： TN941.2文獻標識碼：A 文章編號：

研究背景和意義

面對已到來的3G時代，多模網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)成為了手機終端開發(fā)的熱點，手機視頻已經(jīng)成為運營商爭搶的數(shù)據(jù)增值業(yè)務(wù)之一，為此有必要提出手機視頻用戶滿意度評價指標體系并進行實證研究，找出影響手機視頻用戶滿意度的關(guān)進因素并進行測評，最終得出手機視頻用戶滿意度指數(shù)模型，為手機視頻行業(yè)的運營管理提供有效的決策依據(jù)，幫助手機視頻行業(yè)企業(yè)在激烈的競爭中處于不敗地位并推動產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。

二、研究現(xiàn)狀

目前關(guān)于手機視頻的研究主要集中在以下三個領(lǐng)域：第一，傳播學(xué)領(lǐng)域。立足于傳播學(xué)領(lǐng)域研究了手機視頻的鏡頭語言、節(jié)目特征、媒介特征和傳播特點等。第二，技術(shù)領(lǐng)域。主要討論手機視頻的平臺轉(zhuǎn)換、傳輸技術(shù)、技術(shù)實現(xiàn)手段等。第三，產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。研究了手機視頻產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)模式和盈利方式等問題。

關(guān)于用戶滿意度的研究已經(jīng)形成了非常完善的體系，其中包括顧客滿意度基礎(chǔ)理論研究；顧客滿意度模型研究；顧客滿意度應(yīng)用研究等。但關(guān)于手機視頻用戶滿意度的研究還未見報道。

三、手機視頻用戶滿意度基礎(chǔ)理論

3.1.手機視頻概念

手機視頻是指基于移動網(wǎng)絡(luò)（GPRS、EDGE、3G、Wifi等網(wǎng)絡(luò)），通過手機終端，向用戶提供影視、娛樂、原創(chuàng)、體育、音樂等各類音視頻內(nèi)容直播、點播、下載服務(wù)的業(yè)務(wù)。

3.2.手機視頻分類

隨著手機視頻的不斷發(fā)展其業(yè)務(wù)形式越來越豐富，我們可以嘗試對手機視頻進行分類，根據(jù)不同的層次分為二類，一是根據(jù)手機視頻的不同傳輸通道可以將其劃分為基于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站的手機視頻業(yè)務(wù)，基于移動通信網(wǎng)的手機視頻業(yè)務(wù)和基于廣播網(wǎng)的手機視頻業(yè)務(wù)；二是手機視頻面向用戶的需求可以將其劃分為視頻通話業(yè)務(wù)、娛樂業(yè)務(wù)和資訊業(yè)務(wù)。

3．3手機視頻業(yè)務(wù)特點

3．3．1移動性、便攜性強

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，手機成為了新時代人民的隨身必備品，手機應(yīng)用業(yè)務(wù)漸漸成為人們生活中必不可少的部分。很多用戶尤其是年輕人選擇手機視頻的原因就是手機視頻可以隨身攜帶，任意移動，可以滿足他們隨時隨地觀看視頻獲取娛樂和新聞資訊等要求。更有人形象的稱手機媒體為“影子”媒體，因為手機媒體可以做到每時每刻不離手邊走邊看。手機媒體可以完全體現(xiàn)出新聞傳播中的5W元素。即無論何時（whenever），何地（wherever），誰（whoever），無論什么內(nèi)容（whatever），能找到對方（whomever）。

3．3．2娛樂性、互動性強

處于媒體大爆炸時代的用戶可以通過各種媒體渠道獲得資訊，據(jù)艾媒咨詢《2011年度中國手機視頻狀況研究報告》調(diào)查研究顯示，手機視頻用戶最喜歡的手機視頻內(nèi)容是影視劇，占35.2%，位于第二位、第三位的分別為娛樂、綜藝視頻。因此，手機視頻內(nèi)容呈現(xiàn)出娛樂性強的特點。

與此同時，手機在實現(xiàn)了人機互動的同時還實現(xiàn)了人際間的互動，手機視頻用戶可以通過手機和其他用戶分享自己的照片、音樂、錄像等多媒體信息。用戶還可以通過手機自由選取所需信息，參與媒介的傳播行為，與傳播者進行溝通互動。受眾在觀看自己喜愛的節(jié)目的同時也可以通過手機終端參與到節(jié)目中去并發(fā)表自己的評論和意見。如今，互動已經(jīng)演變成為手機視頻業(yè)務(wù)中的一項內(nèi)容。3．3．3資費偏高

3G技術(shù)的發(fā)展在為廣大消費者帶來更高速的上網(wǎng)體驗、更豐富的信息資源。由于現(xiàn)行資費是通過流量計算的，而手機視頻業(yè)務(wù)通常會消耗大量的流量，資費問題已經(jīng)成為阻礙手機上網(wǎng)用戶使用手機視頻業(yè)務(wù)的重要因素。

3．3．4受終端限制

手機的便攜性決定了手機屏幕大小不可能等同于電視和電腦，目前市場上流行的手機款式屏幕大都介于2.5到5.5英寸之間。雖然目前市場上銷售的手機大都支持手機視頻，但是也有少數(shù)手機終端是不支持手機視頻播放的，這個問題嚴重影響了手機視頻業(yè)務(wù)的終端適配性，用戶在不考慮更換手機的條件下是不會定制手機視頻業(yè)務(wù)的。

四、手機視頻用戶滿意度的基本概念和評價指標體系

4．1手機視頻用戶滿意度

手機視頻用戶是指一年中平均每半年至少通過手機終端使用過一次手機視頻服務(wù)的用戶，手機視頻用戶使用手機視頻服務(wù)的動機是其對于手機視頻內(nèi)容信息存在一定的需求，手機視頻用戶滿意包括手機視頻搜索、觀看或下載過程和手機視頻使用后的滿足狀態(tài)，用戶的滿意度受手機視頻內(nèi)容質(zhì)量，客戶端服務(wù)，用戶個體等多種因素影響，本文中的手機視頻用戶滿意度將從結(jié)果和過程兩個方面考慮并進行設(shè)計，因此本文將手機視頻用戶滿意定義為用戶使用手機視頻服務(wù)的過程和結(jié)果的滿意狀態(tài)。

4．2概念模型設(shè)計

手機視頻用戶滿意概念模型可以幫助我們探索和確立影響手機視頻用戶滿意的因素，以及所確立的因素對于手機視頻用戶滿意的影響，最終提出手機視頻用戶滿意測評依據(jù)。

在手機視頻用戶滿意概念模型的確立過程中，我們借鑒了ACSI（American Customer Satisfaction Index 美國顧客滿意度指數(shù)模型），研究了手機視頻內(nèi)容、服務(wù)的特殊性和手機視頻用戶基本行為的基礎(chǔ)后，構(gòu)建了手機視頻用戶滿意度概念模型（如圖一）。在該模型中包括一個外源潛變量即用戶預(yù)期，四個內(nèi)生潛變量分別為感知質(zhì)量、價格認知、用戶滿意度和用戶抱怨。結(jié)構(gòu)變量間的關(guān)系假設(shè)如下：感知質(zhì)量對于價格認知有直接的正向作用；感知質(zhì)量對于用戶滿意度有直接的正向作用；用戶預(yù)期對于感知質(zhì)量有直接的正向作用；用戶預(yù)期對于價格認知有直接的正向作用；用戶預(yù)期對于用戶滿意度有直接的正向作用；價格認知對于用戶滿意度有直接的正向作用；用戶滿意度對于用戶抱怨有直接的負向作用。

4．3手機視頻用戶滿意度評價指標體系

由于前人對于用戶滿意度的研究實驗中已經(jīng)證實了大部分觀測變量及其結(jié)構(gòu)變量之間的關(guān)系，本文將結(jié)合手機視頻業(yè)務(wù)的主要特點，對于感知質(zhì)量這一結(jié)構(gòu)變量的下層觀測變量進行設(shè)計，這也是手機視頻用戶滿意度指數(shù)模型相對于美國客戶滿意度指數(shù)模型的最主要區(qū)別，可以體現(xiàn)手機視頻業(yè)務(wù)的關(guān)鍵特征，也是影響手機視頻用戶滿意度的主要因素。

通過分析與總結(jié)，我們給出了手機視頻用戶滿意度評價指標體系及所有結(jié)構(gòu)變量和觀測變量（如表1、圖一）。

表 1 手機視頻用戶滿意度評價指標體系

圖 一 手機視頻用戶滿意度指數(shù)模型

其中，橢圓為我們在上文中設(shè)定的潛變量，矩形表示潛變量所對應(yīng)的各個觀測變量，變量之間的單箭頭表示變量之間回歸關(guān)系，單箭頭直線間的數(shù)值代表變量之間的標準回歸系數(shù)。矩形上方的數(shù)值表示該變量被解釋的程度。

4．4滿意度指數(shù)模型驗證

4．4．1GFI與AGFI

GFI指模型適配度指數(shù)，AGFI為調(diào)整的適配度指數(shù)，AGFI的值介于0和1之間，數(shù)值越接近1，表示模型的適配度越好，本文中手機視頻用戶滿意度指數(shù)模型的GFI與AGFI結(jié)果顯示（表2）,GFI=0.091，AGFI=0.864，說明該模型具有較好的模型適配度。

表2 GFI與AGFI結(jié)果

4．4．2RMSEA

RMSEA指漸進殘差均方和平方根，其值越小表示模型的適配度越好，一般可接受的范圍是

表3 RMSEA結(jié)果

因此，該手機視頻用戶滿意度指數(shù)模型中的變量與關(guān)系路徑都通過了驗證。結(jié)構(gòu)變量路徑圖如圖二：

圖 二 結(jié)構(gòu)變量路徑圖

4．5實證研究結(jié)果分析

（1）在所得到的手機視頻用戶滿意度模型中，所有觀測變量的負荷系數(shù)均超過了0.5，說明模型中的所有觀測變量對于其所對應(yīng)的結(jié)構(gòu)變量都有很好的解釋能力。

（2）相關(guān)結(jié)構(gòu)變量對于用戶滿意度的解釋度為0.85，說明結(jié)構(gòu)變量的選擇合理性較高，能夠很好的解釋手機視頻用戶滿意度。

（3）用戶滿意度受用戶預(yù)期、價格認知和感知質(zhì)量三個變量直接影響，其值分別為：-0.02、0.2和0.73，說明直接影響手機視頻用戶滿意度的最關(guān)鍵變量是感知質(zhì)量，提高質(zhì)量是提高手機視頻用戶滿意度的首要任務(wù)，這一任務(wù)需要通過提高手機視頻內(nèi)容豐富程度、系統(tǒng)易用性、播放速度及流暢程度、畫面清晰程度和更好的滿足用戶個性化需求來完成。

（3）用戶預(yù)期對于用戶滿意度的直接效應(yīng)為-0.02，這一結(jié)論拒絕了原假設(shè)：用戶預(yù)期對于用戶滿意度有直接的正向作用。說明用戶過高的預(yù)期會降低其對于手機視頻的滿意程度，但直接影響不大。

（4）感知質(zhì)量對于價格認知的直接效應(yīng)為0.59，說明提高用戶的質(zhì)量感知可以提高用戶對于價格的認知繼而提高手機視頻用戶滿意度。

（5）用戶預(yù)期對于感知質(zhì)量和價格認知的直接效應(yīng)為0.55和0.12，說明用戶預(yù)期的提高可以提高用戶對于質(zhì)量的感知和價格的認知。

篇（2）

新華信國際信息咨詢（北京）有限公司

聯(lián)合總裁和CEO

在中國汽車市場放慢腳步的當下，如何提升用戶滿意度，進一步提高用戶的忠誠度，又一次被各大廠商和經(jīng)銷商提上議事日程，再一次成為焦點。

提升用戶滿意度已不是新鮮話題。2000年起，大多數(shù)合資和外資廠商就已經(jīng)開展了滿意度研究，近年來，自主品牌也逐漸看重這項研究，成為汽車廠商在渠道領(lǐng)域中一個重要的管理工具。

但在日趨成熟的中國汽車市場，仍有很多障礙阻礙了用戶滿意度的進一步提升。例如，目前的滿意度研究還較多地停留在終端用戶層面，廠商內(nèi)部各個部門或品牌的滿意度相關(guān)研究工作過于分散且步調(diào)不一致，近幾年用戶的期望不斷提高且變化較快，進一步造成影響滿意度的因素多而復(fù)雜等。

所有這些都提出了新要求，滿意度工作的開展要綜合考慮多種因素，通過對資源的有效規(guī)劃、梳理和整合來帶動體系競爭力的提升，進而促成和保障用戶滿意。我們基于在滿意度領(lǐng)域長期的研究經(jīng)驗，建議從以下幾個方面進行優(yōu)化：

第一，企業(yè)戰(zhàn)略層面的規(guī)劃、梳理和整合。

影響滿意度的因素多而復(fù)雜，很多因素不是經(jīng)銷商能夠解決的，如車輛定價、交車時間、試駕體驗、網(wǎng)絡(luò)布局和擴張等，這需要廠商以戰(zhàn)略的眼光來看待問題，進行合理規(guī)劃。像近期的奔馳中國與北京奔馳成立新的銷售公司、大眾進口車業(yè)務(wù)的整合、寶馬5S店的建立等，這些看似與滿意度無關(guān)的問題，實際上對用戶滿意度的提升有著深遠影響。

第二，車型品牌的規(guī)劃、梳理和整合。

中國汽車市場上有上百個車型品牌，多數(shù)廠商也都在開展多品牌戰(zhàn)略，但在覆蓋更多市場和規(guī)避風(fēng)險的同時，也帶來了一系列問題，如分散企業(yè)資源以至于無法提供最優(yōu)的產(chǎn)品和服務(wù)、品牌或產(chǎn)品定位不清以至無法將信息有效傳遞給用戶、營銷活動各自為戰(zhàn)等，所有這些均會降低用戶在購車和用車過程中的滿意度體驗。

各品牌資源的規(guī)劃、梳理和整合，對滿意度的提升至關(guān)重要。如大眾集團聯(lián)合旗下的大眾、奧迪、賓利、保時捷、布加迪、蘭博基尼六大品牌，共同開展以宣傳跑車文化為主題的營銷活動，在節(jié)省成本和統(tǒng)一步調(diào)的同時，又能帶給用戶最優(yōu)的跑車文化體驗，可以有效提升用戶滿意度。

第三，企業(yè)相關(guān)職能部門間的協(xié)調(diào)一致。

篇（3）

1 引言

目前，我國三大運營商積極推進國家提速降費政策的落實，促使4G互聯(lián)網(wǎng)用戶發(fā)展迅猛，導(dǎo)致用戶體驗度持續(xù)下降。為了防止用戶流失，運營商采取了大量的創(chuàng)新性優(yōu)化手段來提升網(wǎng)絡(luò)性能，但收效甚微。本文旨在通過對用戶群體模型及體驗的研究，分析用戶對網(wǎng)絡(luò)滿意度評判分值低的主導(dǎo)因素，運用多元線性回歸數(shù)學(xué)算法迭代和遞推出用戶滿意度的權(quán)重因子。首先從理論研究到調(diào)研全流程式對用戶群模型進行了擬合；然后對比傳統(tǒng)專家預(yù)判式優(yōu)化方法，提出了構(gòu)建基于用戶群模型及體驗做優(yōu)化的新模式；再結(jié)合用戶群模型中的變量權(quán)重因子，詳細分解了系統(tǒng)采取xDR（External Data Representation）信令P聯(lián)分析方法、NAE（Network Anomaly Events，網(wǎng)絡(luò)異常事件）地理柵格化等創(chuàng)新性的優(yōu)化手段；最后通過運營商3期用戶滿意度的調(diào)研案例，驗證了用戶體驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性及自主型網(wǎng)優(yōu)系統(tǒng)的有效性。

2 理論研究方法

2.1 分析滿意度調(diào)研用戶群及抽樣客觀性

根據(jù)尼爾森調(diào)研公司對移動用戶的調(diào)查報告，將用戶對網(wǎng)絡(luò)的滿意度分成三類：差感用戶、客觀用戶和好感用戶。其中，差感用戶定義為無通話異常事件，通話質(zhì)量打分低；客觀用戶定義為存在通話異常事件，通話質(zhì)量打分較客觀；好感用戶定義為有通話異常事件，通話質(zhì)量打分高。調(diào)查報告中客觀用戶占比約為70%，并驗證了客觀用戶打分與網(wǎng)絡(luò)感知基本一致，在排除抱有好感和偏見的用戶后，絕大部分用戶（65%～75%）的滿意度打分與其所遇到的異常事件呈現(xiàn)很強的相關(guān)性，這一結(jié)論經(jīng)與后端調(diào)取歷史通話錄音的結(jié)果基本一致。

篩選出三類用戶群中的客觀用戶，將調(diào)研用戶數(shù)結(jié)合網(wǎng)絡(luò)制式維度進行細分，確定2G/3G用戶和4G用戶的分布比例。

2.2 構(gòu)建滿意度概念模型

結(jié)合上文確定的客觀用戶各網(wǎng)絡(luò)制式分布比例進行外呼深訪，選取客觀用戶深訪的原因是由于客觀用戶能夠準確評價網(wǎng)絡(luò)提供的服務(wù)。以深訪結(jié)果構(gòu)建如圖1所示的用戶滿意度概念模型，語音模型中影響用戶滿意度的主要因素是掉話和質(zhì)差（MOS），數(shù)據(jù)模型中網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定是影響手機上網(wǎng)滿意度的最主要原因。

2.3 根據(jù)深訪后的概念模型構(gòu)建用戶滿意度數(shù)學(xué)模型

針對用戶滿意度概念模型中影響語音和數(shù)據(jù)的主要因素，從性能管理系統(tǒng)中提取用戶實際使用行為數(shù)據(jù)，采用多元線性逐步回歸方法，建立用戶滿意度與異常感知事件的關(guān)聯(lián)模型，找到提升網(wǎng)絡(luò)滿意度的抓手。當由多種因素共同決定一個現(xiàn)象時，使用多元線性回歸（Multivariate Linear Regression）方法將多個自變量形成最優(yōu)組合共同來預(yù)測或估計因變量：

yi=β0+β1xi1+β2xi2+…+βpxip+εi （1）

其中，yi為因變量；β0為常數(shù)項；β1…p為偏回歸系數(shù)；xi1…ip為自變量；εi為隨機誤差。

在概念模型中，多個網(wǎng)絡(luò)異常事件指標共同決定用戶滿意度，系數(shù)即該指標的影響權(quán)重。經(jīng)數(shù)據(jù)推導(dǎo)和遞歸形成的語音及數(shù)據(jù)模型公式如下（下列各影響因子取值已經(jīng)過逐步非線性變換并標準化）：

語音模型公式：

2G/3G用戶語音滿意度=5.5+0.75×主叫失敗間隔+

0.69×被叫失敗間隔+0.09×超短呼間隔+1.68×掉話間隔 （2）

4G用戶語音滿意度=5.5+0.49×主叫失敗間隔+1.81×被叫失敗間隔+0.09×超短呼間隔+0.72×掉話間隔 （3）

數(shù)據(jù)模型公式：

數(shù)據(jù)滿意度=-0.84×TCP（無線）時延+0.08×

TCP（核心）成功率-0.15×DNS時延+0.11×EPS缺省

承載建立成功率+1.28×Http業(yè)務(wù)成功率-0.94×Http響應(yīng)時延+0.85×Http下載速率-0.18×TAU失敗次數(shù)-0.08×TAU時延-0.38×LTE流量+5.5 2.4 用戶滿意度數(shù)學(xué)模型擬合度驗證

經(jīng)遞歸和推導(dǎo)出語音及數(shù)據(jù)模型公式后，選取運營商1140人（2G/3G用戶535人，4G用戶605人）進行深訪，根據(jù)異常事件提取xDR及網(wǎng)絡(luò)性能數(shù)據(jù)進行滿意度數(shù)學(xué)模型的擬合測試驗證，驗證結(jié)果顯示：掉話是影響2G/3G用戶通話感知的最主要因素，約占52.2%；MOS值是影響4G用戶通話感知的最主要因素，約占58.1%；Http業(yè)務(wù)成功率是影響用戶上網(wǎng)感知的最主要因素，約占26.16%。

以每月數(shù)據(jù)預(yù)測后續(xù)月份的用戶滿意度，經(jīng)驗證模型置信度為95%，擬合優(yōu)度分別為98.8%和99.1%。基于模型擬合數(shù)據(jù)可知，用戶滿意度數(shù)學(xué)模型與實際滿意度控制在5%以內(nèi)，這說明模型的穩(wěn)定性良好，可以應(yīng)用于影響滿意度的異常感知事件定位。

3 基于用戶群模型及體驗創(chuàng)新網(wǎng)優(yōu)模式，構(gòu)建自優(yōu)化系統(tǒng)

3.1 傳統(tǒng)性專家預(yù)判優(yōu)化方法

針對用戶滿意度異常感知事件的定位，傳統(tǒng)性專家預(yù)判優(yōu)化采取QoE（Quality of Experience，用戶感知）映射到KQI（Key Quality Indicators，關(guān)鍵質(zhì)量指標）及KPI（Key Performance Indicators，關(guān)鍵績效指標），根據(jù)KPI異常波動指標查找異常的因子來定位影響用戶感知的網(wǎng)絡(luò)問題，查找過程中將專家排查流程和判斷方式固化為經(jīng)驗庫，通過匹配經(jīng)驗庫中設(shè)置的門限和范圍值來定位用戶感知問題，然后再采取現(xiàn)場DT（Drive Test，路測）/CQT（Call Quality Test，呼叫質(zhì)量測試）測試、RF優(yōu)化、后臺話統(tǒng)分析和終端定位等優(yōu)化手段解決感知問題。傳統(tǒng)優(yōu)化方法屬于被動式和事后補救性優(yōu)化，對用戶底層的數(shù)據(jù)和信令關(guān)聯(lián)不夠，分析不夠全面且用戶歷史信息回溯性不足。

3.2 基于用戶群模型及信令構(gòu)建自主型優(yōu)化系統(tǒng)

為彌補傳統(tǒng)專家預(yù)判式優(yōu)化的不足，提升用戶群體驗，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自愈合和自優(yōu)化，以用戶群模型與異常感知事件關(guān)聯(lián)分析、xDR信令關(guān)聯(lián)分析和NAE地理柵格化相融合，構(gòu)建自主型網(wǎng)優(yōu)系統(tǒng)。系統(tǒng)分成橫、縱兩個層面，橫向從UE（User Equipment，用戶終端）到E-UTRAN（Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演進的UMTS陸地?zé)o線接入網(wǎng)）、業(yè)務(wù)平臺、服務(wù)器、提供商等方面；縱向上按照業(yè)務(wù)流程進行分段分析，實現(xiàn)業(yè)務(wù)端到端分析、質(zhì)量分析、業(yè)務(wù)可視化及感知問題的自分析、自定位和自優(yōu)化。

（1）xDR信令關(guān)聯(lián)分析方法

在傳統(tǒng)專家式分析結(jié)果的基礎(chǔ)上，通過各網(wǎng)元的軟硬采集xDR數(shù)據(jù)，將xDR數(shù)據(jù)與MR（Measurement Report，測量報告）進行字段關(guān)聯(lián)填充、補缺和賦值，結(jié)合定位算法與地圖指紋庫定位用戶使用環(huán)境及自動輸出優(yōu)化方案；主要包含基于用戶定位指紋庫、用戶環(huán)境區(qū)分技術(shù)、3D仿真、POI自動輸出、ACP（自動布站）等關(guān)鍵技術(shù)，利用這些技術(shù)現(xiàn)對異常問題和區(qū)域的定位，再結(jié)合開戶數(shù)據(jù)、經(jīng)濟分析數(shù)據(jù)、投訴數(shù)據(jù)分析定位價值柵格，實現(xiàn)面向用戶的自優(yōu)化與智能規(guī)劃。

xDR信令關(guān)聯(lián)分析的難點在于數(shù)億級的數(shù)據(jù)處理，Hadoop在這方面具有較好的擴展性和性能，能實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理、截取、關(guān)聯(lián)和儲存，并面向分布式進行TB/PB級的數(shù)據(jù)處理。Hadoop在對海量數(shù)據(jù)的萃取過程中，通過map生成數(shù)據(jù)的配對值，如：MR和xDR信令數(shù)據(jù)屬關(guān)系型數(shù)據(jù)，如圖2所示，在GPS信息關(guān)聯(lián)并賦值中，MR與xDR字段匹配成功是獲取GPS的關(guān)鍵，通過xDR中S1-U/MME數(shù)據(jù)解析提取出用戶的GPS信息，并通過用戶屬性將此GPS時間點附近的MR數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)MR數(shù)據(jù)精確的用戶環(huán)境區(qū)分和定位。

運用分布式關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對海量xDR數(shù)據(jù)進行map映射，主要采用大表聚合和關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)通過合理的索引優(yōu)化技巧可以實現(xiàn)分秒級計算操作。因此，基于關(guān)系型map映射構(gòu)建MR和xDR的關(guān)聯(lián)性數(shù)據(jù)庫并應(yīng)用于用戶群體驗的提升，是構(gòu)建自主型網(wǎng)優(yōu)系統(tǒng)的關(guān)鍵所在。

（2）NAE地理柵格化

為了在自主型優(yōu)化系統(tǒng)中直觀展示用戶群模型應(yīng)用于定位網(wǎng)絡(luò)異常事件方面的效果，便于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和處理，將用戶所處區(qū)域進行地理柵格化，以圖形渲染的方式呈現(xiàn)異常事件的惡化程度及用戶所處環(huán)境的多維網(wǎng)絡(luò)信息。以網(wǎng)絡(luò)異常事件――MOS值為例：經(jīng)過研究與實踐，采用E-mode1模型可準確快速評價4G用戶語音質(zhì)量，輸出等效MOS值，結(jié)合xDR、MR、話統(tǒng)等多維數(shù)據(jù)定位異常原因，并針對不同原因開展RF、參數(shù)、信令、性能及新功能應(yīng)用等多方面的優(yōu)化工作，以達到切實提高用戶體驗、提升用戶網(wǎng)絡(luò)滿意度的目的。

實現(xiàn)NAE地理柵格按照圖3中的步驟將MOS數(shù)據(jù)與MR通過時間差、UEID進行關(guān)聯(lián)，借助MR字段數(shù)據(jù)對MOS進行定位并地理柵格化顯示，進行用戶VIP分析、網(wǎng)絡(luò)性能分析、網(wǎng)絡(luò)覆蓋分析等特性優(yōu)化，以高效支撐4G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化分析。

4 應(yīng)用推廣

2016年運營商委托三方公司對用戶滿意度進行了三期的調(diào)研，深訪調(diào)研選取1140個樣本（2G/3G用戶535人，4G用戶605人），按照用戶身份屬性、終端屬性和消費屬性的實際比例，抽取用戶群和運用多元線性逐步回歸方法進行異常事件跟蹤（抽樣置信區(qū)間95%），判斷異常事件變化趨勢，選取三個典型樣本進行跟蹤，發(fā)現(xiàn)全網(wǎng)語音掉話表現(xiàn)變差。

將用戶群模型定位后的網(wǎng)絡(luò)掉話變差――掉話間隔縮短，通過自優(yōu)化系統(tǒng)定位為CN流程沖突導(dǎo)致，并進行了流程優(yōu)先級自優(yōu)化，掉話間隔拉長，完成網(wǎng)絡(luò)自愈合，問題得到解決。經(jīng)過系統(tǒng)反復(fù)迭代和優(yōu)化，三方公司進行第3期的調(diào)研結(jié)果如圖4所示。可以看出，第3期用戶滿意度得分較前兩期上升明顯，達到預(yù)期效果。

5 結(jié)束語

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)用戶終端、業(yè)務(wù)和需求的不斷變化，如何保障網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、提升用戶感知、保持業(yè)務(wù)持續(xù)增長，是通信運營商面臨的網(wǎng)絡(luò)難題。本文通過xDR信令關(guān)聯(lián)分析和NAE地理柵格化等手段對異常事件及區(qū)域進行處理，基于用戶群模型及體驗構(gòu)建了自主型網(wǎng)優(yōu)系統(tǒng)，該技術(shù)手段能夠有效提升用戶感知，并改善網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量。在以后的實際應(yīng)用中，需要結(jié)合新業(yè)務(wù)、新功能和新協(xié)議逐步優(yōu)化完善，以持續(xù)提升網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工作的智能化水平。

參考文獻：

[1] 馮傳躍. LTE網(wǎng)絡(luò)MR和信令數(shù)據(jù)的聯(lián)合分析方法[A]. 天津市電視技術(shù)研究會年會論文集[C]. 2016.

[2] 趙川斌，張驥，任義. 基于用戶感知的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化體系建設(shè)探討[J]. 移動通信， 2011，35（6）： 19-24.

[3] 胡宇辰，郭宇. 基于沙漏模型的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶行為分析[J]. 管理世界， 2013（7）： 184-185.

[4] 肖傳郊. LTE網(wǎng)絡(luò)端到端優(yōu)化系統(tǒng)[J]. 電信網(wǎng)技術(shù)， 2012（11）： 5-7.

[5] 王磊，王西點，程楠. 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的智能化無線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化體系[J]. 電信科學(xué)， 2015（12）： 159-163.

[6] 陳磊，江俊敏，袁汶雯. 自動?xùn)鸥窕ぞ叩膶崿F(xiàn)及其在網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)中的應(yīng)用[J]. 郵電設(shè)計技術(shù)， 2010（12）： 49-52.

[7] 鄭偉. 柵格化數(shù)據(jù)在移動通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D]. 北京： 北京郵電大學(xué)， 2014.

篇（4）

摘 要：政務(wù)微信作為我國政府提供公共服務(wù)的獨特方式，應(yīng)用日益普及，如何對政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量進行有效評價成為亟待解決的問題。文章從政務(wù)微信服務(wù)過程、服務(wù)載體、服務(wù)內(nèi)容和服務(wù)結(jié)果四個方面出發(fā)，基于用戶滿意度，從便捷性、移情性、響應(yīng)性、可靠性和保證性五個維度構(gòu)建了政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型，并以“武漢”為例，進行模型檢驗和實證研究，對“武漢”服務(wù)質(zhì)量的提升提出了建議。

關(guān)鍵詞：用戶滿意度；政務(wù)微信；服務(wù)質(zhì)量；服務(wù)質(zhì)量評估；武漢

中圖分類號：G203；D035-39 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017028

1 引言

隨著社交媒體逐步滲透到社會生活的各個領(lǐng)域，政府部門也開始關(guān)注并利用這一新興信息交流工具為公眾提供服務(wù)，政務(wù)微博、政務(wù)微信等新型電子化公共服務(wù)方興未艾。社交媒體具有即時傳播、互動性強、信息形式多樣等特點，能更好地吸引用戶、提升用戶體驗。相對于微博、網(wǎng)站而言，微信公眾號的互動性、針對性及個性化程度更高。中國社科院2016年的《中國新媒體發(fā)展報告》顯示，截至2016年2月，微信公眾號已經(jīng)超過1000萬個；截至2016年1月，政務(wù)微信公眾號超過5萬個 [1]。

政府部門通過微信平臺政務(wù)信息，可以主動引導(dǎo)輿論，改變了傳統(tǒng)的定點、定時政務(wù)信息的方式，但在實踐中，現(xiàn)有的政務(wù)微信在內(nèi)容質(zhì)量及與用戶的交流互動等方面也存在一些問題和不足。本文對政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量與用戶滿意度之間的關(guān)系進行探索，由此構(gòu)建了基于用戶滿意度的政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型，以武漢市政務(wù)微信――“武漢”為例進行模型檢驗和實證研究，并據(jù)此對其服務(wù)質(zhì)量的提升提出建議。

2 基于用戶滿意度的政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型構(gòu)建

2.1 研究綜述

近年來，社交媒體在各行各業(yè)的應(yīng)用日益廣泛，對其質(zhì)量進行評價開始引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注[2-3]。政務(wù)微信作為我國政府獨有的公共服務(wù)提供方式，逐漸發(fā)展成為政府與群眾溝通交流的新平臺， 也成為了學(xué)術(shù)研究的熱點之一。目前國內(nèi)學(xué)者對政務(wù)微信的研究主要包括發(fā)展現(xiàn)狀、影響因素以及案例研究三個方面。在政務(wù)微信的發(fā)展現(xiàn)狀方面，研究涉及政務(wù)微博和政務(wù)微信等政務(wù)社交媒體的功能、特點、影響和模式，并著重探討微信及其他社交媒體對于建設(shè)未來更加開放、更加親民的服務(wù)型政府的作用[4-6]；或是分析政務(wù)微信、政務(wù)微博、政府網(wǎng)站三者的區(qū)別與聯(lián)系，并指出三者共同構(gòu)成了電子政務(wù)服務(wù)體系[7-8]。在影響政務(wù)社交媒體的因素方面，學(xué)者們分析政務(wù)微信公眾號用戶采納影響因素、政務(wù)微信公眾號用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵影響因素[9-11]。在案例分析方面，鄭磊等[12]從整體布置、在線服務(wù)、賬號設(shè)置等方面分析了“上?！焙螅瑢ζ溥\營的改進提出了建議；王少輝等[13]則借鑒“武漢交警”政務(wù)微信平臺的運營經(jīng)驗，對中國基于微信平臺的電子化公共服務(wù)模式的完善提出建議。

國外學(xué)者也對社交媒體在政務(wù)信息服務(wù)中的應(yīng)用進行了研究。在提供信息服務(wù)方面，Bertot和Criado等的研究表明Twitter等社交媒體可以提高政府信息的開放性和透明度，促使政府為公民提供更好的信息服務(wù)[14-15]。在公眾參與和交互方面，Crump和Khan等的研究表明使用社交媒體為公眾提供政府信息服務(wù)可以調(diào)動公民參與的積極性，對政府與公眾之間的關(guān)系有積極作用[16-17]。其他學(xué)者在研究政務(wù)社交媒體采納時還發(fā)現(xiàn)，主觀規(guī)范、網(wǎng)絡(luò)外部性對用戶采納有正向影響[18-19]，感知風(fēng)險和信任對用戶采納有顯著影響[20]，感知易用性和感知有用性對用戶持續(xù)使用有積極影響[21]。

綜觀國內(nèi)外現(xiàn)有的研究，我國對政務(wù)微信的現(xiàn)狀、影響因素以及最佳實踐等已經(jīng)有了一定的探索，國外學(xué)者對于社交媒體應(yīng)用于政府信息服務(wù)中的研究也取得了一定的成果，但目前對于政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價的實證研究尚屬空白。

2.2 政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價概念模型的建立

政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價是根據(jù)用戶的需求和滿意度，采用一定的評價指標，按照一定的原則和程序?qū)φ?wù)微信服務(wù)質(zhì)量進行全面評估的過程。用戶滿意度是用戶對服務(wù)質(zhì)量的直接表述，當用戶對政務(wù)微信的感知水平符合或高于其預(yù)期水平，則用戶獲得較高的M意度；反之，用戶獲得較低的滿意度。本文對國內(nèi)外眾多學(xué)者有關(guān)電子政務(wù)服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量、社交媒體（微博）信息服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)研究維度進行梳理（見表1），結(jié)合政府微信及公共信息服務(wù)的特征，構(gòu)建了基于用戶滿意度的政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型（見圖1）。

由構(gòu)建的模型可知，對政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量的測度主要是從服務(wù)載體、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)過程和服務(wù)結(jié)果四個方面判斷各個維度與用戶滿意度之間的關(guān)系。概念模型由政務(wù)微信便捷性、移情性、響應(yīng)性、可靠性和保證性五個維度和用戶滿意度構(gòu)成。

對政務(wù)微信服務(wù)載體的測量主要是便捷性，政務(wù)微信的便捷性是指服務(wù)載體在時間、空間的影響下為公眾提供服務(wù)的能力；對服務(wù)過程的測度包括移情性和響應(yīng)性，移情性表現(xiàn)為微信服務(wù)的個性化、服務(wù)的針對性、信息推薦還有溝通的禮貌性等，響應(yīng)性用來衡量服務(wù)反饋的速度、服務(wù)的易理解性；對信息內(nèi)容的測度主要是可靠性，即政務(wù)微信信息內(nèi)容的真實可信性、全面完整性；對政務(wù)微信服務(wù)結(jié)果的測量主要是保證性維度，包括是否解決了問題、是否了有用的消息、解決問題的效率。

用戶滿意度指用戶對服務(wù)和服務(wù)提供者的整體滿意度，是用戶享用服務(wù)前的期望與使用后的感知之間差異的一種反映。對于政府部門來說，如何提高政務(wù)社交媒體的質(zhì)量和用戶滿意度，建立良好的用戶關(guān)系，是一個很重要的問題。因此，除了要探討政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量的影響因素之外，還有必要研究政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量各維度與用戶滿意度間的關(guān)系。

2.3 研究假設(shè)的提出與量表的設(shè)計

基于服務(wù)質(zhì)量由顧客感知的觀點，本文在服務(wù)質(zhì)量模型中引入用戶滿意度，結(jié)合SERVQUAL量表[22]和SERVPERF量表[29]，采用歸納演繹法生成初始問項，向相關(guān)專家請教，最終確定符合政務(wù)微信特點的量表（見表2），并提出研究假設(shè)。

2.3.1 便捷性與用戶滿意度之間關(guān)系的假設(shè)

便捷性指服務(wù)載體在時間、空間的影響下為公眾提供服務(wù)的能力。政務(wù)微信服務(wù)最大的特點是該服務(wù)不受時空的限制，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動通信技術(shù)的應(yīng)用使服務(wù)突破了時空的約束，克服了傳統(tǒng)公共服務(wù)的缺陷，使公眾可以隨時隨地享受政府提供的公共服務(wù)。Wolfinbarger等人指出網(wǎng)站便捷性是網(wǎng)站服務(wù)的基礎(chǔ)，在互聯(lián)網(wǎng)時代，網(wǎng)站是用戶獲取各種電子服務(wù)的載體，便利的網(wǎng)站設(shè)計能提高用戶對網(wǎng)站質(zhì)量的感知[30]。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H1：政務(wù)微信便捷性對用戶滿意度有顯著正向影響。

2.3.2 移情性與用戶滿意度之間關(guān)系的假設(shè)

移情性主要是指對顧客付出個人關(guān)懷、服務(wù)人員是否關(guān)心顧客、是否了解顧客特殊需求、是否重視顧客的利益以及是否提供顧客方便的營業(yè)時間。根據(jù)政務(wù)微信的自身特征，移情性主要是指回復(fù)是否中肯、用語是否禮貌、是否隨時可以尋求幫助和是否隨時可以查詢服務(wù)進展的互動，微信互動確實可以做到不受時空限制隨時隨地進行。Sohn等指出網(wǎng)站既是一個系統(tǒng)，又是一個用戶互動溝通的渠道，因此用戶與系統(tǒng)、客戶以及用戶間的互動情況將共同影響用戶對網(wǎng)站的質(zhì)量感知[31]。本文據(jù)此提出假設(shè)：

H2：政務(wù)微信移情性對用戶滿意度有顯著正向影響。

2.3.3 響應(yīng)性與用戶滿意度之間關(guān)系的假設(shè)

響應(yīng)性主要是指明確告知顧客各項服務(wù)時間、提供的服務(wù)是否符合顧客的期待、服務(wù)人員是否總是樂意幫助顧客以及服務(wù)人員是否會因為忙碌而無法提供服務(wù)。根據(jù)政務(wù)微信自身特征，應(yīng)該包括服務(wù)人員是否迅速給予回復(fù)、幕后工作人員是否樂意幫助以及回復(fù)是否滿意等。國內(nèi)學(xué)者梁君研究發(fā)現(xiàn)用戶將網(wǎng)站的響應(yīng)性看作是影響網(wǎng)站質(zhì)量最重要的因素[32]。本文據(jù)此提出假設(shè)：

H3：政務(wù)微信響應(yīng)性對用戶滿意度有顯著正向影響。

2.3.4 可靠性與用戶滿意度之間關(guān)系的假設(shè)

可靠性主要是指能否履行對顧客的承諾、顧客有困難時是否表現(xiàn)出協(xié)助的誠意、公司是否可信賴、是否準時提供所承諾的服務(wù)以及是否將服務(wù)相關(guān)的記錄正確的保存。結(jié)合政務(wù)微信特征，政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量的可靠性主要是指提供的各項服務(wù)功能是否均可使用、頁面信息是否均可瀏覽閱讀、信息更新是否及時、信息是否全面以及能否滿足需求。Kim等指出，評價網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量的最重要的指標就是信息質(zhì)量，信息質(zhì)量維度已經(jīng)廣泛的被用來測量用戶感知的電子服務(wù)質(zhì)量[33]；Hernon等也認為信息質(zhì)量是衡量用戶滿意程度的一個重要指標，而衡量信息質(zhì)量最重要的指標就是可靠性[34]。本文據(jù)此提出以下假設(shè)：

H4：政務(wù)微信可靠性對用戶滿意度有顯著正向影響。

2.3.5 保證性與用戶滿意度之間關(guān)系的假設(shè)

保證性主要是指服務(wù)人員是否可以信任、提供服務(wù)能否使顧客安心、服務(wù)人員是不是很有禮貌、服務(wù)人員能否互相幫助以及提供更好的服務(wù)。結(jié)合政務(wù)微信特征，評估政務(wù)微信的保證性維度主要有提供的信息是否準確、是否泄漏私人信息。Zeithaml等指出保證性是影響網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量的一個重要維度，并且安全性也是用戶一直關(guān)心的問題[35]；Szymanski等也認為安全性是影響電子服務(wù)質(zhì)量或者滿意度的重要維度之一[36]。據(jù)此，本文提出假設(shè)：

H5：政務(wù)微信保證性對用戶滿意度有顯著正向影響。

3 政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型的實證分析

3.1 樣本描述

研究采用問卷調(diào)查法，以“武漢”為測評對象，從以下三個部分展開：第一個部分是背景信息，包括調(diào)查者的年齡、性別、職業(yè)、教育程度以及用戶利用政務(wù)微信服務(wù)的情況，可以了解他們經(jīng)常使用哪些微信公眾號、服務(wù)內(nèi)容、使用頻率、使用年限等，由此了解用戶的特征、喜好及行為；第二部分是調(diào)查問卷的主體部分，其設(shè)計主要借鑒了SERVQUAL量表和SERVPERF量表。在對便捷性、移情性、響應(yīng)性、可靠性和保證性五個維度以及用戶滿意度進行測量的過程中，采用了Likert 5級量表，1分表示非常不滿意，2分表示不滿意，3分表示一般，4分表示滿意，5分表示非常滿意；第三部分是用戶滿意度的調(diào)查和對政務(wù)微信改進的建議收集。本調(diào)查以“問卷網(wǎng)”為主，輔以電子郵件方式收集數(shù)據(jù)，本次共發(fā)出問卷230份，收回有效問卷197份，有效回收率達85.7%。在應(yīng)答者中，男性有97人，占49.2%；女性100人，占50.8%。

3.2 稻莘治鲇爰偕杓煅

3.2.1 探索性因子分析

筆者利用SPSS19.0對收集到的197份有效樣本進行探索性因子分析（結(jié)果見表3）。根據(jù)Bartlett球形檢驗（p

由表4可知，六個因子的載荷均大于0.5且沒有出現(xiàn)雙重載荷的情況，因子結(jié)構(gòu)較為合理，由此得到含22個題項的正式量表。在此基礎(chǔ)上筆者對正式量表進行信效度分析。

3.2.2 信度分析

本文主要采用克朗巴哈系數(shù)（Cronbach’s α系數(shù)）和建構(gòu)信度（Composite Reliability，CR）這兩個指標來進行信度分析。Cronbach’s α系數(shù)由SPSS19.0計算直接得；CR是利用AMOS 21.0，經(jīng)過驗證性因子分析，通過衡量各測量題項的因子載荷得到（具體見表5）。經(jīng)題項剔除后的正式量表整體Cronbach’s α系數(shù)為0.792，四個因子的Cronbach’s α值在0.674-0.871之間（>0.6），表明內(nèi)部一致性較高。同時，經(jīng)驗證性因子分析探討得到的各潛變量建構(gòu)信度值CR皆高于建議值0.7，說明本模型內(nèi)在質(zhì)量好，各變量具有較好的信度。

3.2.3 效度分析

因本次研究所采取的量表題項都經(jīng)過了前人的多次證明和檢驗，所以在內(nèi)容效度上基本不存在統(tǒng)計問題。經(jīng)過驗證性因子分析可知，測量模型的主要指標自由度CMIN/DF、規(guī)范擬合指數(shù)NFI、比較擬合指數(shù)CFI、擬合優(yōu)度指數(shù)GFI、近似均方根殘差RMSEA均達到理想值要求，表明模型擬合較好。各個潛變量上的標準化載荷處于0.584-0.916之間，滿足因子載荷值介于0.50-0.95之間的標準，通過了顯著性檢驗；平均提取方差值A(chǔ)VE值處于0.501-0.6167之間，均大于0.5，表明各變量都存在良好的收斂效度。

3.2.4 假設(shè)檢驗

本文借助AMOS 21.0軟件，基于極大似然估計的方法來計算模型擬合指標和各路徑系數(shù)的參數(shù)估計，并得出假設(shè)檢驗有關(guān)的潛變量之間的關(guān)系。由表5顯示的結(jié)果可知，此結(jié)構(gòu)方程的各項擬合指標除GFI略低于0.9外，其他指標都符合基本標準。統(tǒng)計學(xué)認為，GFI的值大于0.9表示模型路徑圖與實際數(shù)據(jù)有較佳的適配度，大于0.8表示適配合理，而這里GFI值為0.839，可以認為模型適配基本合理。從整體的擬合指標來看，可以認為模型最終的擬合效果較好，假設(shè)模型與數(shù)據(jù)擬合程度可以被接受。

表6描述的是模型的標準路徑系數(shù)。從表中可知，三條檢驗路徑（便捷性->用戶滿意度；可靠性->用戶滿意度；響應(yīng)性->用戶滿意度）結(jié)果顯著（p用戶滿意度；保證性->用戶滿意度）結(jié)果不顯著，假設(shè)H2、H5未通過檢驗。

3.3 研究結(jié)論及建議

本文結(jié)合政務(wù)微信特征設(shè)計調(diào)查問卷，以“武漢”為研究對象，對調(diào)研數(shù)據(jù)進行詳細分析，形成研究結(jié)論并據(jù)此提出以下建議：

（1）便捷性與用戶滿意度之間呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系。本文在檢驗便捷性維度與服務(wù)質(zhì)量滿意度線性之間的關(guān)系時發(fā)現(xiàn)，H1通過檢驗，說明兩者有顯著的正向相關(guān)關(guān)系。

通過對調(diào)研數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)公眾對“武漢”便捷性維度評估均值為4.04，便捷性維度可細分為使用簡單、獲取信息變量、節(jié)省時間和快速查找信息題項，各題項的評估均值分別為4.07、4.12、3.97和4.01。由此可見，公眾對于“武漢”的便捷性總體是滿意的?！拔錆h”應(yīng)繼續(xù)以圖文結(jié)合的方式信息，以方便用戶閱讀和獲取信息，維持用戶的滿意度。

（2）移情性與用戶滿意度之間無顯著相關(guān)關(guān)系。對移情性與服務(wù)質(zhì)量用戶滿意度之間線性關(guān)系進行分析的結(jié)果顯示，H2未通過檢驗，說明兩者之間無顯著的相關(guān)關(guān)系。

經(jīng)過分析，可以發(fā)現(xiàn)公眾對“武漢”移情性維度評價均值為3.93，移情性可細化為隨時可以尋求幫助查詢服務(wù)進展、回復(fù)中肯和用語禮貌題項，各題項的均值分別為3.96、3.87和3.95。由此可見，公眾對“武漢”移情質(zhì)量總體來說是一般滿意的。為提高用戶的滿意度，“武漢”在今后的運營中，服務(wù)人員應(yīng)注意禮貌用語的使用以及服務(wù)態(tài)度的友好。

（3）響應(yīng)性與用戶滿意度之間呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系。本文分析響應(yīng)性與用戶滿意度之間線性關(guān)系，發(fā)現(xiàn)H3通過檢驗，說明兩者之間有著顯著的正向相關(guān)關(guān)系。

通過對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，我們發(fā)現(xiàn)公眾對“武漢”響應(yīng)性維度服務(wù)質(zhì)量滿意度評估均值為3.85，響應(yīng)性可細化為迅速給予回應(yīng)、告知解決問題時間、我滿意其回復(fù)和工作人員樂意幫助我?guī)讉€題項，各題項對應(yīng)的均值分別為3.82、3.88、3.76和3.93。由此可見，公眾對“武漢”響應(yīng)性維度總體一般滿意。為提高響應(yīng)性，“武漢”應(yīng)采用自動與人工相結(jié)合的方式，對具有共性的、簡單的、標準化的問題，可更多使用自動回復(fù)，對復(fù)雜的個性化的問題，可更多采用人工方式予以答復(fù)，這樣做不僅能及時給用戶提供答復(fù)，也能給后臺提供一定的緩沖時間。

（4）可靠性與用戶滿意度之間呈顯著的正向相關(guān)關(guān)系。本文分析可靠性與服務(wù)質(zhì)量滿意度之間的線性關(guān)系，結(jié)果顯示H4通過檢驗，說明兩者之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系。

通過對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)眾對“武漢”可靠性維度服務(wù)質(zhì)量滿意度評估均值為4.03，可靠性可細化為各項功能均能使用、頁面信息均可閱讀、信息更新及時和信息全面幾個題項，各題項對應(yīng)的均值分別為4.03、4.09、3.98和4.00。由此可見，公眾對“武漢”可靠性維度總體是滿意的。除保證各項功能可用且操作便捷以外，還要提供及時、完整的信息，這是“武漢”進一步努力的方向。

（5）保證性與用戶滿意度之間無顯著相關(guān)關(guān)系。本文分析了保證性與服務(wù)質(zhì)量滿意度之間的線性關(guān)系，結(jié)果顯示H5未通過檢驗，說明兩者之間無顯著相關(guān)關(guān)系。

通過分析，可以發(fā)現(xiàn)保證質(zhì)量滿意度均值為3.99，保證性可以細化為不泄露私人信息、很好用和愿意長期使用幾個題項，各題項均值分別為3.98、3.96和4.04。由此可見，公眾對“武漢”保證性維度的服務(wù)質(zhì)量一般滿意。為了給用戶提供有保證的政務(wù)微信服務(wù)，一方面政府應(yīng)運用可靠的信息安全技術(shù)；另一方面，相關(guān)的政策、規(guī)章制度、法律法規(guī)也必不可少。

4 結(jié)語

社交媒體具有開放性和參與性的特點， 由此決定了提升其服務(wù)質(zhì)量必須注重用戶的體驗，政府應(yīng)用的社交媒體亦然；唯有關(guān)注用戶體驗，才能更加有有針對性地提升服務(wù)質(zhì)量， 更加充分、有效地運用政務(wù)新媒體， 不斷拓展“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)”的深度和V度。本文從用戶滿意度的視角構(gòu)建政務(wù)微信服務(wù)質(zhì)量評價模型，一方面為政務(wù)新媒體服務(wù)質(zhì)量評價的學(xué)術(shù)研究提供參考， 另一方面有助于政府明確在政務(wù)微信建設(shè)實踐中的優(yōu)勢與不足，更好地為公眾提供政務(wù)微信服務(wù)。

參考文獻：

[1] 中國社會科學(xué)院.中國新媒體發(fā)展報告[EB/OL].[2016-12-12].http：///xwcbx/xwcbx_rdjj/201606/t20160622_3

080928.shtml.

[2] 向陽，黃蓉，袁明珍.基于服務(wù)質(zhì)量差距模型的社交媒體服務(wù)質(zhì)量評估――以微信為例[J].出版廣角，2015（5）：79-81.

[3] 葉鳳云，邵艷麗，張弘.基于行為過程的移動社交媒體用戶信息質(zhì)量評價實證研究[J].情報理論與實踐，2016，39（4）：71-77.

[4] 蔣天民，胡新平.政務(wù)微信的發(fā)展現(xiàn)狀、問題分析及展望[J].現(xiàn)代情報，2014，34（10）：88-91.

[5] 龔花萍，劉帥.基于微信平臺的政務(wù)信息公開新模式[J].現(xiàn)代情報，2014，34（4）：62-66.

[6] 金婷.淺析政務(wù)新媒體的發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題及對策建議[J].電子政務(wù)，2015（8）：21-27.

[7] 王芳，張璐陽.中國政務(wù)微信的功能定位及公眾利用情況調(diào)查研究[J].電子政務(wù)，2014（10）：58-69.

[8] 王愚.突發(fā)事件中的政務(wù)微博與政務(wù)微信對比分析[D].南昌：江西師范大學(xué)，2015.

[9] 宋之杰，巫翠玉，石蕊.政務(wù)微信公眾號用戶采納研究[J].電子政務(wù)，2015（3）：18-25.

[10] 李宗富，張向先.政務(wù)微信公眾號用戶持續(xù)使用意愿的關(guān)鍵影響因素識別與分析[J].圖書館學(xué)研究，2016（14）：94-100.

[11] 劉曉娟，王昊賢，肖雪，等.基于微博特征的政務(wù)微博影響因素研究[J].情報雜志，2013（12）：35-41.

[12] 鄭磊，王棟，王h，等.上海市政務(wù)微信發(fā)展報告：現(xiàn)狀、趨勢與啟示[J].電子政務(wù)，2014（9）：16-28.

[13] 王少輝，高業(yè)庭.基于微信平臺的電子化公共服務(wù)模式創(chuàng)新研究――以“武漢交警”政務(wù)微信為例[J].電子政務(wù)，2014（8）：53-60.

[14] Criado J I，Sandoval-Almazan R，Gil-Garcia J R.Government innovation through social media[J].Government Information Quarterly，2013，30（4）：319-326.

[15] Bertot J C，Jaeger P T，Hansen D.The impact of polices on government social media usage：Issues，challenges，and recommendations[J].Government Information Quarterly，2012，29（1）：30-40.

[16] Crump J.What Are the Police Doing on Twitter？Social Media，the Police and the Public[J].Policy & Internet，2011，3（4）：1-27.

[17] Yoon H Y，Kim J，Khan G F，et al.From e-government to social government：Twitter use by Korea's central government[J].Online Information Review，2014，38（1）：95-113.

[18] Lau A S M.Strategies to encourage the adoption of G2C e-government services in Hong Kong[J].Electronic Government，2004，1（3）：273-292.

[19] Wang C，Hsu Y，F(xiàn)ang W.Acceptance of technology with network externalities：An empirical study of internet instant messaging services[J].Jitta Journal of Information Technology Theory & Application，2005，6（3）：15-28.

[20] Horst M，Kuttschreuter M，Gutteling J M.Perceived usefulness，personal experiences，risk perception and trust as determinants of adoption of e-government services in The Netherlands[J].Computers in Human Behavior，2007，23（4）：1838-1852.

[21] Wangpipatwong S，Chutimaskul W，Papasratorn B.Understanding Citizen's Continuance Intention to Use e- Government Website：a Composite View of Technology Acceptance Model and Computer Self-Efficacy[J].Electronic Journal of e-Government，2008（1）：55-64.

[22] Parasuraman A，Zeithaml V，Berry L.Servqual ：A Multiple-item Scale for Measuring Consumer Perceptions of Service Quality[J].Journal of Retailing，1988，64（1）：12 -40.

[23] Cronin J J，Taylor S A.Measuring Service Quality：A Reexamination and Extension[J].Journal of Marketing，2010，56（3）：55-68.

[24] （美）克里斯蒂?格魯諾斯.吳曉云，馮偉雄，譯.服務(wù)市場營銷管理[M].上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，1998.

[25] 劉淵，鄧，金獻幸.政府門戶網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量與內(nèi)外部用戶再使用意愿研究――以杭州市政府門戶網(wǎng)站為例[J].情報學(xué)報，2008，27（6）：908-916.

[26] 周毅.公共信息服務(wù)質(zhì)量問題研究――基于建立政府與公民信任關(guān)系的目標[J].情報理論與實踐，2014，37（1）：17-21.

[27] 羅杭，郭珍，張毅.移動政務(wù)的價值分析[J].情報資料工作，2010（4）：37-41.

[28] 嚴煒煒.用戶滿意度視角下微博客服務(wù)質(zhì)量評價模型研究[J].圖書情報工作，2011，55（18）：53-56.

[29] 戴煒軼，王凱洋，徐芳.基于用戶體驗的高校微博信息服務(wù)質(zhì)量評價指標體系研究[J].蘭州教育學(xué)院學(xué)報，2013，29（10）：113-116.

[30] Wolfinbarger M，Marry C.eTai1Q：dimensionalizing，measuring and predicting etail quality[J].Journal of retailing，2003，79（3）：183-198.

[31] Changsoo Sohn，Suresh K.Tadisina.Development of e-service quality measure for internet-based financial institutions[J].Total Quality Management & Business Excellence，2008，19（9）：903-918.

[32] 梁君.第三方B2B電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評價體系研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2008.

[33] Kim S，Stoel L.Dimensional hierarchy of retail website quality[J].Information & Management，2004，41（5）：619-633.

[34] Hernon P，Calvert P.E-service quality in libraries：Exploring its features and dimensions[J].Library & Information Science Research，2005，27（3）：377-404.

篇（5）

摘　要：本文以電子商務(wù)平臺作為研究背景，構(gòu)建了用戶價值、用戶滿意和重購意向的影響關(guān)系模型。實證研究結(jié)果顯示，實用價值、享樂價值均對用戶滿意具有顯著的正向影響；并且用戶滿意在用戶價值和重購意向的關(guān)系中具有部分中介效應(yīng)作用。

關(guān)鍵詞 ：電子商務(wù)；用戶價值；用戶滿意；重購意向

中圖分類號：F713.50文獻標志碼：A文章編號：1000-8772（2015）01-0056-02

引言

由于用戶可以足不出戶就可以購買到自己需要的多樣化并具有質(zhì)量保證的商品，電子商務(wù)平臺已經(jīng)在現(xiàn)代人的生活中占據(jù)了重要的位置（Huang Chun-Che等，2010）[1]。用戶使用電子商務(wù)平臺，一方面是為了獲得購物的便利性、經(jīng)濟性以及獲得廣泛而全面的產(chǎn)品信息；另一方面，吸引用戶的是在線購物體驗中的愉悅、享受產(chǎn)品時尚過程中的快樂。針對電子商務(wù)平臺運營商而言，用戶在平臺中獲得自身需要的利益后，是否能對用戶的行為和態(tài)度產(chǎn)生影響，以及對用戶的哪些行為態(tài)度產(chǎn)生影響將是平臺需要重視的問題。

Lam，Shankar和Erramilli 等（2004）將顧客價值定義為顧客從產(chǎn)品或服務(wù)中所得到的總價值[2]。根據(jù)Ajzen的計劃行為理論，人的行為意愿必然會受到某種因素的影響，而驅(qū)動人的行為和態(tài)度[3]。這意味著用戶價值可能是驅(qū)動用戶行為和態(tài)度的因素之一。滿意被認為是消費者在購買體驗過程中自身目標的滿足程度（Oliver，2006a）[4]。因而用戶滿意是電子商務(wù)平臺中用戶對購物過程是否達到自身目的的態(tài)度的體現(xiàn)。Mala Srivastava等（2014）從社交互動和方便的角度分析了顧客滿意的前因[5]，但是電子商務(wù)平臺中用戶價值和用戶滿意之間的關(guān)系更是未能得到驗證。Lee、Lee和Feick（2001）認為重復(fù)購買表示顧客持續(xù)購買公司產(chǎn)品和服務(wù)的意向[6]。用戶在電子商務(wù)平臺的重購意向?qū)绊懙接脩羰欠駥ζ脚_產(chǎn)生忠誠。然而，目前在電子商務(wù)平臺中有關(guān)用戶價值和重購意向的關(guān)系仍未得到研究。

為解決以上研究問題，本文以電子商務(wù)平臺為研究背景，通過結(jié)構(gòu)方程模型實證研究，分析了用戶價值、用戶滿意和重購意向之間的影響關(guān)系，并為電子商務(wù)平臺運營商提升用戶忠誠和平臺服務(wù)提供了理論借鑒。

一、文獻回顧與假設(shè)的提出

Lam，Shankar和Erramilli 等（2004）將顧客價值定義為顧客從產(chǎn)品或服務(wù)中所得到的總價值。這是從顧客價值的內(nèi)在屬性角度來定義的。顧客價值不僅存在內(nèi)在屬性，還體現(xiàn)在顧客對價值的感知方面。Gursoy，Spangenberg和Rutherford（2006）[7]進一步提出顧客價值包含實用價值和享樂價值兩個維度。

Petrick和Backman（2002）認為感知價值對顧客的整體滿意度可能存在重要影響[8]，Cronin等（2000）提出價值和滿意都可能是行為意向的直接前因[9]。因此本研究提出假設(shè)：

假設(shè)1：實用價值對用戶滿意具有顯著的正向影響；假設(shè)2：享樂價值對用戶滿意具有顯著的正向影響；假設(shè)3：用戶滿意對重購意向具有顯著的正向影響；假設(shè)4：用戶滿意在用戶價值和重購意向的關(guān)系中具有中介效應(yīng)作用。

二、實證分析

1.研究設(shè)計和驗證性因子分析

（1）量表設(shè)計。實用價值和享樂價值的量表參考了Chiu H和Hsieh Y等人的研究[10]，用戶滿意的量表參考了Cronin等（2000）的研究，重購意向主要參考了Zeithaml等（1996）的研究[11]。

（2）信度分析和效度分析。在量表設(shè)計的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了調(diào)研問卷。在北京某高校學(xué)生中收集了100份預(yù)調(diào)研問卷，通過信度和效度分析對問卷的可靠性進行研究。信度分析的結(jié)果顯示，量表的整體Cronbach&acute;s Alpha為0.832，實用價值、享樂價值、用戶滿意和重購意向的Cronbach&acute;s Alpha分別為0.780、0.719、0.746、0.812。效度分析結(jié)果顯示，正式量表的KMO值達到了0.813，并通過了Barlett&acute;s球形檢驗（p<0.001），所有題項與變量的共同度達到了0.5以上，累計方差解釋度為67.2%，表明了問卷的效度分析符合要求。

（3）正式調(diào)研和驗證性因子分析。在預(yù)調(diào)研基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了正式調(diào)研問卷。本研究的對象是電子商務(wù)平臺的用戶，因此在問卷設(shè)計中要求調(diào)研對象是長期使用電子商務(wù)平臺的用戶。本研究通過QQ群、問卷星網(wǎng)站以及在高校對大學(xué)生進行問卷收集等方式，共收集了214份有效問卷。使用Lisrel8.7軟件對有效問卷的驗證性因子分析結(jié)果符合標準要求。2.結(jié)構(gòu)方程模型分析

本文使用Lisrel8.7軟件進行結(jié)構(gòu)方程模型分析。分析結(jié)果顯示，實用價值和享樂價值分別對用戶滿意的影響路徑系數(shù)為0.56、0.34，T值分別為7.44和3.89，表明了實用價值和享樂價值對用戶滿意具有顯著的正向影響，即假設(shè)1和2得到驗證。用戶滿意對重購意向的影響路徑系數(shù)為0.40，T值為4.54，表明了用戶滿意對重購意向具有顯著的正向影響，即假設(shè)3得到驗證。實用價值和享樂價值分別對重購意向的影響路徑系數(shù)為0.31和0.24，T值分別為3.49和2.79，表明了實用價值和享樂價值分別對重購意向具有顯著的正向影響。又用戶價值對用戶滿意以及用戶滿意對重購意向具有顯著的正向影響。因此，用戶滿意在用戶價值和重購意向的關(guān)系中具有部分中介效應(yīng)作用，即假設(shè)4得到驗證。

三、結(jié)論與啟示

首先，電子商務(wù)平臺中的用戶價值包括實用價值和享樂價值兩方面，并且用戶價值對用戶滿意具有重要的影響作用。實用價值包括平臺使用的方便性、經(jīng)濟性以及平臺服務(wù)的合理性，而享樂價值主要包括用戶在平臺購物中的快樂、感知平臺的使用是明智的選擇等方面。當用戶在平臺中獲得了自身需要的價值時，會從心理方面影響用戶對于電商平臺的滿意度。因此對于平臺而言，需要不斷完善網(wǎng)站功能，使用戶的購物更順暢；通過豐富產(chǎn)品類別、提高支付的功能和安全性，提升用戶對于平臺使用的滿意度。

其次，用戶滿意對于重購意向具有積極的影響作用，并且用戶滿意在用戶價值和重購意向的關(guān)系中具有中介效應(yīng)作用。用戶在電子商務(wù)平臺中通過獲取自身在實用和心理方面的需要后，能夠直接影響其重復(fù)購買的行為意向；而當用戶獲得滿意的購物體驗后，會由于心理期望的滿足，進一步提升用戶的重購意向。因此對于電商平臺，不僅要創(chuàng)造良好的購物環(huán)境，讓用戶的購物體驗是一種良好的享受。同時，加強對用戶使用過程的調(diào)研，積極獲取用戶在購物、物流配送、在線支付等各方面的反饋和建議，通過提升網(wǎng)站的服務(wù)和功能。最終不斷提高用戶對購物平臺的滿意度，為平臺不斷積累忠誠用戶群做積極準備。

參考文獻：

[1] Huang Chun-che，Liang Wen-Yau，Lai Yu-Hsin，et al.The Agent- based Negotiation Process for B2C E-commerce[J].Expert Systems with Applications，2010，37：348-359.

[2] Lam S.Y.，Shankar V.，Erramilli M.K，Murthy B.Customer Value， Satisfaction，Loyalty，and Switching Costs： An Illustration from A Business-To-Business Service Context[J].Journal of The Academy of Marketing science，2004，32 （3）：293-311.

[3] Ajzen I.Theory of planned behavior[J].Organizational Behavior and Human Decision Process，1991，50：179-211.

[4] Oliver R L.Customer Satisfaction Research.The Handbook of Marketing Research：Uses，Misuses，and Future Advances，2006a，Vol.1.

[5] Mala Srivastava，Dimple Kaul.Social Interaction，Convenience and Customer Satisfaction：The Mediating Effect of Customer Experience[J].Journal of Retailing and Customer Services，2014， 21（ ）：1028-1037.

[6] Lee J，Lee J，F(xiàn)eick L.The Impact of Switching Costs on The Customer Satisfaction-Loyalty Link：Mobile Phone Service in France[J].Journal of Services Marketing，2001，15（1）：35-48.

[7] Gursoy D.，Spangenberg E.，Rutherford D..The Hedonic and Utilitarian Dimensions of Attendees&acute; Attitudes toward Festivals[J].Journal of Hospitality and Tourism Research.2006，30（3）：279~294.

[8] Petrick J F，Backman.An Examination of The Construct of Perceived Value for The Prediction of Golf Travelers’ Intentions to Revisit[J]. Journal of Travel Research，2002，41（1）：38-45.

[9] Cronin J J，Brady M K，Hult G T M.Assessing The Effects of Quality，Value and Customer Satisfaction on Consumer Behavioral Intentions in Service Environment[J].Journal of Retailing，2000，76（2）：193-218.

篇（6）

1.2Kano問卷的數(shù)據(jù)采集由于前述研究已經(jīng)從用戶視角確立了檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的構(gòu)成要素，本調(diào)查主要是通過Kano問卷來識別這些要素對用戶滿意度的影響程度。問卷采用正反兩個方向提問，正向問題是測量用戶對檔案網(wǎng)絡(luò)平臺具備此要素時的態(tài)度；反向問題則測量用戶對檔案網(wǎng)絡(luò)平臺不具備此要素的反應(yīng)。問題回答選項設(shè)置為五個級度，如：當檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)平臺具備/不具備此性能時？答案有：5我喜歡；4最好這樣；3無所謂；2我能忍受；1不喜歡。并且針對每一種要素的類別匹配，每個被訪者可得到5*5種可能的回答組合，Kano模型提供了可供參考的典型要素分類表，如表2所示：本次調(diào)查主要通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放與現(xiàn)場調(diào)查的方式面向檔案用戶發(fā)出問卷100份，經(jīng)篩選（排除少答、錯答、回答全部一樣的問卷）后得有效問卷76份。調(diào)研對象主要面向有過使用檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)經(jīng)歷的用戶，以保障獲取數(shù)據(jù)的真實可靠。

1.3數(shù)據(jù)的匯總與呈現(xiàn)我們將收集的問卷錄入到SPSS中，在保證無“缺失值”的前提下，對獲得的正向數(shù)據(jù)和反向數(shù)據(jù)分別進行T檢驗。本研究采取了單一樣本T檢驗的方法，檢驗值為用戶打分的中間值，以此判斷用戶回答的數(shù)據(jù)是否有顯著差異。T檢驗結(jié)果表明各要素的顯著性P值P<0.01，說明總體均值與檢驗值存在的顯著差異，各要素均具備較好的鑒別度。每個要素的類別歸屬，根據(jù)Kano問卷，以用戶認為某要素最多的質(zhì)量分類為該要素的最終類別歸屬。最后對有效問卷進行統(tǒng)計分析，將每個要素歸屬度最高的質(zhì)量類別列出，如表3所示：

2以用戶滿意度為導(dǎo)向的檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)策略分析

本研究基于用戶視角獲取檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的要素，并通過問卷調(diào)查與數(shù)據(jù)分析的方式確定各要素的類別歸屬，并根據(jù)各類別的要素進行具體分析。

2.1影響要素分析

2.1.1一元質(zhì)量類別中的要素充分滿足時，用戶的滿意體驗會呈正比例提高。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，一元質(zhì)量包含5個要素：F6（檔案集成檢索）指通過多元化的方式為用戶提供檔案資源的查詢檢索服務(wù)。當檢索網(wǎng)站提供易用、適合的檢索途徑從而使用戶查找到所需檔案資源時，用戶滿意度就會上升；同樣，當檢索功能不夠完善，用戶無法全面、準確地查找到所需檔案時，用戶滿意度會下降。F7（促進檔案利用）指通過網(wǎng)絡(luò)方式提供方便公眾的檔案預(yù)約與利用服務(wù)，如果檔案網(wǎng)站能夠提供方便公眾的檔案查詢預(yù)約、檔案法規(guī)的查詢、民生檔案的獲取，用戶滿意度就會正向的提升。F8（用戶咨詢服務(wù)）指的是集成檔案資源、檔案專業(yè)人員、信息技術(shù)等為用戶提供知識性的咨詢服務(wù)。研究發(fā)現(xiàn)，用戶渴望在滿足基本咨詢問題基礎(chǔ)上，獲得一些能夠促進自身檔案知識的補充、檔案技能提高的知識性的指導(dǎo)，這也能夠促進用戶滿意度的正向提升。F10（檔案主題聚類）指為用戶提供檔案的主題聚類查詢，隨著主題類別中融合了更豐富、更多樣、更具參考價值的相關(guān)檔案資源時，用戶滿意度會正向提高。F13（鏈接易用流暢）指用戶希望能夠流暢地訪問檔案網(wǎng)站、快速下載資源的體驗，同樣也說明檔案網(wǎng)站在保障基本網(wǎng)速基礎(chǔ)上，更流暢的鏈接速度能夠有效提升用戶滿意度。

2.1.2必備質(zhì)量指基于用戶滿意視角的檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)所“理當如此”的質(zhì)量。如果該質(zhì)量不充分時會引起用戶滿意度的明顯下降。結(jié)果顯示必備質(zhì)量包含5個要素：F1（檔案全面完整）指的是用戶能夠感受到檔案數(shù)字化建設(shè)的全面性與完整性，能夠真實地向用戶呈現(xiàn)檔案風(fēng)貌。這對于用戶來說，是一種必備屬性，也是展現(xiàn)數(shù)字化檔案資源的基本保障。F2（檔案描述準確）是描述檔案信息清晰準確的一項指標。如果出現(xiàn)描述不準確或出現(xiàn)錯誤的現(xiàn)象，會導(dǎo)致用戶滿意的明顯下降。F3（檔案可信適用）指的是檔案對于用戶具備相當?shù)目尚哦?，同時適用于用戶的需求，這也是基于用戶視角的必備要素。F12（網(wǎng)站安全穩(wěn)定）表示檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的提供需要有持續(xù)穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)平臺支撐，如果出現(xiàn)平臺不穩(wěn)定、用戶信息泄露的情況，會導(dǎo)致用戶的強烈不滿。F14（在線導(dǎo)航幫助）要求檔案網(wǎng)絡(luò)服務(wù)平臺提供盡可能多的有用資源導(dǎo)航并為用戶提供在線幫助，從而方便用戶的信息查詢并及時解決用戶問題。

2.1.3魅力質(zhì)量指能夠給予用戶超出期望、對用戶滿意度提升明顯的要素。這些要素能夠喚起用戶潛在的滿意體驗，當其充分實現(xiàn)時能夠顯著提升用戶滿意度。研究發(fā)現(xiàn)，魅力質(zhì)量包含4個要素：F4（檔案在線展覽）指通過多種途徑、多維視角呈現(xiàn)公眾所關(guān)注的熱點、政策、人物的專題。依托檔案網(wǎng)站提供在線展覽，不僅使檔案部門節(jié)約時間、成本，而且面向更寬廣的用戶群體帶來一種更方便的瀏覽方式。提供更全面、詳細、生動的聲像結(jié)合的展覽方式，能夠促進用戶滿意度的顯著提升。F5（特色檔案產(chǎn)）包含歷史文化、風(fēng)土人情、特殊事件、名人名勝、名優(yōu)特產(chǎn)等豐富檔案底蘊內(nèi)容[11]。從用戶視角分析，特色檔案編研產(chǎn)品能夠為用戶帶來反映地區(qū)風(fēng)貌、時代特征的資源，對用戶具有借鑒參考意義。F9（個性資源推薦）指為用戶提供個性化服務(wù)與資源的推薦，為用戶提供最適合、最有用的服務(wù)方式，這是用戶非常喜歡的一種服務(wù)模式；F11（用戶反饋交流）指用戶可以針對自身需求、檔案建設(shè)要求向相關(guān)機構(gòu)進行反饋，并且能夠獲得與其他用戶進行交流的機會。分析發(fā)現(xiàn)用戶更希望能夠傳達自身的意愿，能與其他用戶交流分享自己的觀點。

2.1.4無關(guān)質(zhì)量指當要素得到充分滿足時，對用戶滿意體驗的影響不大。該類別中僅包含要素F15（網(wǎng)站界面美觀），指的是檔案網(wǎng)站信息服務(wù)的界面是否美觀簡潔得體。研究發(fā)現(xiàn)，用戶訪問檔案網(wǎng)站具有較強的目的性，用戶更傾向于針對性地進行檔案查詢檢索，而對檔案界面的美觀性的關(guān)注就降低了。

2.2優(yōu)化用戶滿意度導(dǎo)向的檔案網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)策略Matzler[12]認為在Kano模型中，質(zhì)量改進的優(yōu)先順序應(yīng)優(yōu)先保障用戶認為必備的質(zhì)量要素（M），然后再優(yōu)化用戶期望與滿意度呈正向相關(guān)的質(zhì)量要素（O），在此基礎(chǔ)上保障超越用戶期望的質(zhì)量要素（A），無關(guān)質(zhì)量（I）可以不考慮提供。

2.2.1必備質(zhì)量是用戶認為“理當如此”的要素，為保障用戶滿意度必須充分給予保障。第一，保障數(shù)字化檔案資源的質(zhì)量。要加快檔案數(shù)字化的進程，對于利用率較高的檔案原件要優(yōu)先數(shù)字化以提升其利用價值，同時要建立維護與利用的檔案數(shù)據(jù)庫[13]。應(yīng)通過用戶調(diào)查、反饋等方式準確把握與預(yù)測廣大用戶的潛在需求，能夠按照檔案結(jié)構(gòu)優(yōu)化、檔案規(guī)范準確的方式呈現(xiàn)給用戶。第二，保障系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)定。針對網(wǎng)站的運營情況進行監(jiān)測與維護，以保障服務(wù)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。針對網(wǎng)絡(luò)故障提供應(yīng)急預(yù)案與保障措施，從而通過多種方式保障網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與服務(wù)器的穩(wěn)定安全，維護用戶基本權(quán)利與信息安全。

4.2.2一元質(zhì)量中包含的要素與用戶滿意度呈正向相關(guān)，充分保障該要素的實現(xiàn)能夠促進用戶滿意度的正向提升。主要通過如下方式：第一，為用戶提供多元化的檔案查詢方式。通過網(wǎng)絡(luò)為檔案用戶提供便捷、簡單、準確的檔案查詢方式，檔案網(wǎng)站應(yīng)通過一站式檢索方式給予用戶統(tǒng)一的檔案資源檢索，同時通過高級檢索、邏輯檢索等方式保障用戶檔案信息的查全率和查準率。第二，加強對數(shù)字化檔案資源的編研開發(fā)。在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，檔案機構(gòu)應(yīng)體現(xiàn)一種“隨需應(yīng)變”的服務(wù)理念，進一步促進資源集成與共享，并在此基礎(chǔ)上注重融入智慧的檔案資源組織開發(fā)，提供更適用于用戶的、增值的檔案信息產(chǎn)品。第三，為用戶提供面向知識解答的參考服務(wù)。一方面應(yīng)通過實時咨詢、表單咨詢等同步異步的方式滿足用戶普通的咨詢需求，還可以建設(shè)咨詢知識庫方便用戶自助問題查詢。另一方面，要在集成資源、深度加工、智力分析的基礎(chǔ)上，針對用戶的個性化信息需求提供面向問題解決方案的知識服務(wù)。

2.2.3魅力質(zhì)量本身并不被用戶期望，但是當其充分滿足時能夠讓用戶滿意度顯著提升。第一，網(wǎng)絡(luò)平臺能夠帶給用戶更加全面的檔案展覽，應(yīng)通過圖文、聲像、虛擬3D技術(shù)等技術(shù)手段全方位、多視角、真實客觀地呈現(xiàn)檔案風(fēng)貌；第二，可以通過用戶角色設(shè)定、個人興趣定制、用戶行為記錄等手段為用戶提供個性化的檔案服務(wù)推薦與檔案資源定制服務(wù)，從而滿足用戶個性化和動態(tài)化的信息需求；第三，邀請用戶參與評價與反饋，共同參與資源建設(shè)。檔案機構(gòu)應(yīng)提供用戶反饋的渠道，允許用戶對發(fā)現(xiàn)的問題予以評價；同時針對館藏特色資源的建設(shè)，鼓勵用戶積極參與征集評價，共同建設(shè)和挖掘檔案特色資源。

篇（7）

中圖分類號：G521.9 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2012）10-0140-05

Factors Influencing Users' Acceptance Behavior of Graduate Employment Information System

ZHANG Mei， ZHAO Ying， XIE Cai-yun

（School of Public Administration， Sichuan University， Chengdu 610064）

Abstract： this paper constructs a model which could describe the factors influencing behavior of user acceptance， by integrating the technology acceptance model and customer satisfaction theory， after the empirical analysis it shows the important factors； it's a new idea to take improving measures to promote the system. This survey would promote the development of the GEIS from taking the technology as the center to User-Centered， it will be benefit for providing satisfied， humanized employment system for users.

Key words： graduate employment information system； TAM； user acceptance behavior； SEM

1 引言

就業(yè)信息系統(tǒng)是高校數(shù)字化校園的重要組成部分，屬于學(xué)校系統(tǒng)之一，具有較強的強制性，不論用戶愿不愿意，面臨就業(yè)的需求都將驅(qū)使用戶必須使用該系統(tǒng)。在這種不得不用的情況下，研究影響用戶有效使用系統(tǒng)的因素，對改善系統(tǒng)，提高用戶的滿意度，使系統(tǒng)更加人性化，就顯得尤為重要。

高校就業(yè)信息系統(tǒng)就是利用系統(tǒng)的各種資源，最大限度地滿足用戶的需要，為用戶提供更好的就業(yè)服務(wù)，學(xué)生用戶對系統(tǒng)使用情況的滿意度是評判系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量的重要指標之一。通過在CNKI中對篇名或者關(guān)鍵詞中包含“就業(yè)信息系統(tǒng)”或“就業(yè)系統(tǒng)”的論文進行檢索，得到74篇相關(guān)研究論文，但還未有從用戶行為角度出發(fā)，將用戶技術(shù)接受的理論應(yīng)用于高校就業(yè)信息系統(tǒng)建設(shè)質(zhì)量的研究。

而在新技術(shù)的推動下，一些學(xué)者開始強調(diào)信息系統(tǒng)建設(shè)要結(jié)合用戶在網(wǎng)絡(luò)時代的角色變化，以用戶為中心主動研究用戶的需求和行為，并適應(yīng)當前新技術(shù)的發(fā)展，創(chuàng)建綜合化服務(wù)平臺，提供有針對性的用戶信息服務(wù)[1]。因此，本文從用戶行為角度出發(fā)，以TAM模型和用戶滿意理論為基礎(chǔ)，結(jié)合就業(yè)信息系統(tǒng)實際情況，從用戶感知角度構(gòu)建影響用戶使用就業(yè)信息系統(tǒng)因素模型，通過檢驗分析來找到改善高校就業(yè)信息系統(tǒng)質(zhì)量的新途徑，為就業(yè)管理系統(tǒng)的升級完善提供指導(dǎo)，從而提高就業(yè)管理的效率，為高校畢業(yè)生提供更好的就業(yè)信息服務(wù)。

2 高校就業(yè)信息系統(tǒng)概況

2.1 與一般商業(yè)系統(tǒng)的不同

高校就業(yè)信息系統(tǒng)是以求職招聘、政策宣傳、就業(yè)指導(dǎo)、創(chuàng)業(yè)培訓(xùn)為主題，以幫學(xué)生就業(yè)，助企業(yè)選才為宗旨，以促進畢業(yè)生就業(yè)的一個信息平臺。面臨就業(yè)，畢業(yè)生用戶都要依靠學(xué)校的就業(yè)信息系統(tǒng)來獲取招聘信息和就業(yè)協(xié)議書的管理。由于高校就業(yè)信息系統(tǒng)是依托于高校為廣大畢業(yè)生免費提供服務(wù)的，不具有盈利性，因此，在系統(tǒng)的建設(shè)方面就缺乏商業(yè)系統(tǒng)的人性化。

2.2 就業(yè)信息系統(tǒng)存在的問題

作為畢業(yè)生與企業(yè)用戶的就業(yè)信息交流平臺，是一個非常重要的就業(yè)中介媒體。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，許多高校都建有就業(yè)信息系統(tǒng)，但是普遍存在著資料源不充實、就業(yè)指導(dǎo)沒有個性化、功能不健全、站點管理維護、內(nèi)容不完善等問題，沒有一個統(tǒng)一標準的模板或者規(guī)范[2，3]。

針對以上問題，許多學(xué)者在開發(fā)技術(shù)、功能設(shè)計等方面都做了改進研究，比如：王宇航等根據(jù)高校就業(yè)工作的特點和需求，提出了基于J2EE架構(gòu)下的數(shù)字校園就業(yè)信息系統(tǒng)[4]；徐江紅以學(xué)院就業(yè)工作流程和就業(yè)信息的管理工作現(xiàn)狀為基礎(chǔ)，設(shè)計出基于Web的職業(yè)院校就業(yè)信息系統(tǒng)[5]；張秋良從系統(tǒng)論的原理出發(fā)，分析了大學(xué)生就業(yè)自我屬性子系統(tǒng)中各要素的關(guān)系，提出了大學(xué)生就業(yè)問題改革路徑的若干建議[6]。但是他們都忽略了高校就業(yè)信息系統(tǒng)的建設(shè)應(yīng)該以用戶為中心，缺乏對用戶需求的關(guān)注，就業(yè)信息系統(tǒng)勢必不能很好地被用戶所接受。

3 技術(shù)接受模型與用戶滿意理論研究

3.1 技術(shù)接受模型

1989年Davis提出的技術(shù)采納模型（TAM）[7，8]旨在解釋和預(yù)測使用者使用信息系統(tǒng)一段時間后接受系統(tǒng)的情況，該模型認為影響系統(tǒng)最重要的兩個因素是有用性感知（Perceived Usefulness， U）和易用性感知（Perceived ease of use， EOU），揭示了用戶接受的一組通用影響因素。目前，大多數(shù)實證研究表明TAM模型理論是可靠的，因此，嘗試應(yīng)用于高校環(huán)境下的就業(yè)信息系統(tǒng)，從用戶感知角度有效解釋和預(yù)測用戶使用系統(tǒng)的影響因素。

3.2 用戶滿意理論

隨著用戶滿意理論在信息系統(tǒng)領(lǐng)域的發(fā)展[9]，2003年Delone和Mclean提出改進的D&M信息系統(tǒng)模型，將用戶滿意度作為衡量信息系統(tǒng)成功的一項重要指標，主張針對信息系統(tǒng)本身特征，即通過信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量的測量來評價用戶滿意和用戶的行為意向。

由于TAM模型的行為信念（有用性和易用性）是用戶對研究對象一個總體的感覺，缺少明確的外部變量，不能具體地測量影響用戶接受的因素，也就不能對系統(tǒng)有較好的改進指導(dǎo)作用。因此，Wixom和Todd（2005）將用戶滿意研究與技術(shù)接受理論結(jié)合起來，構(gòu)建了用戶滿意與技術(shù)接受整合模型[10]， 該模型將用戶滿意理論中的系統(tǒng)本身特征（信息質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量）作為技術(shù)接受模型的外部影響因素，彌補了TAM模型缺乏明確外部變量的缺點。

4 就業(yè)信息系統(tǒng)用戶接受行為模型

對于影響信息系統(tǒng)質(zhì)量因素的研究，王延清和喬志剛等結(jié)合ISO9000質(zhì)量標準與信息系統(tǒng)相關(guān)理論，認為信息系統(tǒng)質(zhì)量特征的內(nèi)容包括系統(tǒng)質(zhì)量、信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量[11]；王欣和陳建華從系統(tǒng)組成要素對影響信息系統(tǒng)質(zhì)量的因素進行分析，包括人、數(shù)據(jù)、軟件、硬件、過程和服務(wù)質(zhì)量[12]；韓忠東和李平等針對成本、進度和人力資源等影響因素對信息系統(tǒng)開發(fā)和維護階段的質(zhì)量控制策略進行研究[13]。根據(jù)陳瑤、邵培基對信息系統(tǒng)采納后使用實證研究文獻進行統(tǒng)計分析，得出影響信息系統(tǒng)持續(xù)使用意向的因素頻率最高的是滿意度和感知有用性[14]，在TAM模型中加入滿意度作為影響使用意向的變量。

因此，本文針對就業(yè)信息系統(tǒng)資料源不充實、功能不健全和交互性差等不足，結(jié)合技術(shù)接受模型和用戶滿意理論，以測量“用戶滿意”的信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量作為影響用戶“系統(tǒng)使用”的外部因素，構(gòu)建旨在預(yù)測和檢驗影響用戶使用就業(yè)信息系統(tǒng)因素的模型，如圖1所示。

用戶的使用過程是一個不斷的體驗過程，會對系統(tǒng)形成一個整體的印象，即滿意度。本研究假設(shè)個體的滿意度由用戶對系統(tǒng)的有用性和易用性感知決定。影響用戶感知的外部因素由信息質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量三個維度組成，這三個維度結(jié)合高校就業(yè)信息系統(tǒng)實際情況分解成一級指標，旨在全面地考察影響用戶接受就業(yè)信息系統(tǒng)的主要因素。

（1）信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量

系統(tǒng)的產(chǎn)物信息和系統(tǒng)本身是信息系統(tǒng)最基本的組成部分，信息質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量是測量信息系統(tǒng)成功的重要指標。就業(yè)信息系統(tǒng)最重要的內(nèi)容就是信息，對用戶而言，根據(jù)James Melzer提出的蜂窩模型的補充圖，系統(tǒng)提供的信息讓用戶感知是有用的、符合需求的、可信的，那么這個信息就滿足了用戶的需求和期望[15]。信息質(zhì)量的高低直接影響用戶對系統(tǒng)有用性的感知。

系統(tǒng)質(zhì)量是就業(yè)信息系統(tǒng)本身的展現(xiàn)形式，設(shè)計良好的系統(tǒng)應(yīng)該是界面簡單，易于使用，有效率和易反應(yīng)的。由于就業(yè)信息系統(tǒng)普遍存在著功能不完善的缺點，因此主要從系統(tǒng)功能性和界面設(shè)計來測量。功能設(shè)計是指信息系統(tǒng)所能提供和滿足個體用戶需求的功能，適當?shù)墓δ茉O(shè)計能增加用戶的易用性認知，多余的功能會造成系統(tǒng)冗余，降低用戶的易用性認知；友好的界面設(shè)計可以提高用戶的體驗。

服務(wù)質(zhì)量是對就業(yè)信息系統(tǒng)提供的服務(wù)的評價。隨著信息時代用戶角色的變化，用戶對系統(tǒng)的需求不僅是可以咨詢問題、獲取信息，用戶還希望在獲取信息時，可以有更多的自，可以自己控制何時以何種形式獲得信息；增強人與機器、人與人之間的交互，為用戶提供個性化的服務(wù)，可以體現(xiàn)系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量。1998年，美國Loyola大學(xué)的Elliot King也提出了用戶之間的交互可以使信息有效反饋。

因此，將信息質(zhì)量、系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量作為影響用戶感知系統(tǒng)有用性、易用性的外部因素。

H1（假設(shè)1）：高校就業(yè)信息系統(tǒng)的信息質(zhì)量對用戶感知該系統(tǒng)的有用性成正向顯著影響。

H2（假設(shè)2）：高校就業(yè)信息系統(tǒng)的系統(tǒng)質(zhì)量對用戶感知該系統(tǒng)的易用性成正向顯著影響。

H3（假設(shè)3）：高校就業(yè)信息系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量對用戶感知該系統(tǒng)的有用性成正向顯著影響。

（2）有用性感知和易用性感知

有用性感知是指用戶相信使用特定系統(tǒng)能夠滿足自己特定需求的程度。當用戶認為系統(tǒng)有用性越高，對該系統(tǒng)的滿意度就越高，使用意向越趨于正向。易用性感知是指用戶使用該系統(tǒng)容易的程度。當用戶感受到系統(tǒng)越容易操作使用，就會認為系統(tǒng)越有用，滿意度也越高。

H4（假設(shè)4）：感知的有用性對使用高校就業(yè)信息系統(tǒng)的滿意度有正向顯著影響。

H5（假設(shè)5）：感知的有用性對使用高校就業(yè)信息系統(tǒng)的行為意向有正向顯著影響。

H6（假設(shè)6）：感知的易用性對感知的有用性有正向顯著影響。

H7（假設(shè)7）：感知的易用性對使用高校就業(yè)信息系統(tǒng)的滿意度有正向顯著影響。

（3）滿意度

用戶滿意是指用戶對其需求已被滿足程度的感受。滿意度是這種感受的定量化描述，即用戶在消費某種商品或獲得某種服務(wù)時，對商品或服務(wù)所體現(xiàn)出的本身價值與用戶期望的一種實際心理反差[16]。一般這種反差越低，用戶滿意度越高，用戶對該系統(tǒng)的使用意向越強。

H8（假設(shè)8）：滿意度對使用高校就業(yè)信息系統(tǒng)的行為意向有正向顯著影響。

5 模型檢驗和分析

為檢驗上述提出的理論假設(shè)，本研究設(shè)計問卷進行調(diào)查。問卷的基本結(jié)構(gòu)采用Davis建議的問卷設(shè)計方法，將測量某一變量的題項放在一起，減少調(diào)查對象在填寫問卷時的困惑。問卷調(diào)研對象以四川大學(xué)大四和研究生三年級的應(yīng)屆畢業(yè)生為主，所有問項均采用李克特（Likert）五點量表設(shè)計，從非常不同意到非常同意進行量度。問卷設(shè)計完成后先進行了小范圍的測試，對問卷進行適當?shù)男薷?，最終形成正式問卷。調(diào)研共計回收167份問卷，剔除無效問卷25份，得到有效問卷共計142份。

5.1 信度和效度分析

信度檢測所得到的結(jié)果的一致性或穩(wěn)定性反映被測特征真實程度的指標。測量信度最常用的方法是Cronbach’s alpha（α）系數(shù)，通常情況下，當α的值大于0.7，就認為問卷測量的結(jié)果是有效的。利用SPSS軟件檢驗結(jié)果表明，除服務(wù)質(zhì)量之外的其余變量的α均大于0.8，具有高度內(nèi)部一致性和可靠性。服務(wù)質(zhì)量的內(nèi)部一致性為0.565，小于0.7，交互性問項二（INA2）項總計相關(guān)度為-0.014小于0.5為負數(shù)，內(nèi)部一致性檢驗結(jié)果不理想，將其刪除。刪除之后再檢驗，各變量的信度結(jié)果都大于0.7，結(jié)果可信。

效度分析之前進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，本研究各變量的KMO值都高于0.5，Bartlett 球形檢驗皆達到顯著，適合進行因子分析。

對本文研究模型中的各變量進行因子分析，得到各分變量的因子負荷系數(shù)表，如表1

從表1中可以看出，各變量的測量指標因子載荷都在0.5以上，符合研究需要。各變量的總體解釋度如表1所示，都在59%以上，表明因子結(jié)構(gòu)清晰。

為了進一步對變量進行信度和效度分析，下面檢驗各個因子之間的區(qū)別效度，進行區(qū)別效度檢驗結(jié)果如表2所示。

注：限制1——限定“信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量相關(guān)系數(shù)為1”的模型

限制2——限定“信息質(zhì)量和系統(tǒng)質(zhì)量相關(guān)系數(shù)為1”的模型

限制3——限制“系統(tǒng)質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量相關(guān)系數(shù)為1”的模型

發(fā)現(xiàn)3個2因子約束模型的卡方值都與未限定模型的3因子度量模型卡方值有顯著增加，卡方值差異量顯著性檢驗的概率值P=0.000

5.2 結(jié)構(gòu)方程模型分析

本研究的問卷樣本數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布要求，能進行模型適配度檢驗。進行參數(shù)估計時，由于服務(wù)質(zhì)量到有用性感知的路徑系數(shù)在置信度為0.05的水平上不顯著，路徑系數(shù)也為負數(shù)，即服務(wù)質(zhì)量對有用性感知有負向的影響，這與實際是不相符的，因此，刪除這一不顯著的潛變量，以保證模型后續(xù)擬合的客觀性和有效性，得到修正后的模型，進行下一步整體模型的適配度檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。

由表3可知，模型的適配度指標值都達到了很好的適配效果，可見本模型的適配度良好。

研究模型的適配度檢驗得出模型中各條路徑假設(shè)的顯著性結(jié)果，研究結(jié)果如圖2所示。圖2中原來提出的8個假設(shè)中有5條路徑是被支持的。

修正后的模型的潛變量之間即因果關(guān)系標準化路徑系數(shù)如表4。

注：P

由表4，發(fā)現(xiàn)潛變量之間因果關(guān)系路徑中有2條路徑的P值在置信度為0.05上是不顯著的，分別是“滿意度

5.3 數(shù)據(jù)結(jié)果分析及討論

（1）滿意度對行為意向的影響不顯著可能的原因

①就業(yè)信息系統(tǒng)屬于需求驅(qū)動型，用戶不會因為對系統(tǒng)滿意度高而頻繁使用該系統(tǒng)，也不會因為對系統(tǒng)滿意度低而不使用該系統(tǒng)，只要有就業(yè)信息需求，那么就業(yè)信息系統(tǒng)對于用戶就是有用的，需求會驅(qū)使用戶使用該系統(tǒng)。

②高校就業(yè)信息系統(tǒng)不同于一般的商業(yè)系統(tǒng)，具有強制性，不論用戶愿不愿意，為了能獲取就業(yè)信息、就業(yè)指導(dǎo)和完成就業(yè)，都必須通過學(xué)校就業(yè)信息系統(tǒng)進行處理，就業(yè)信息系統(tǒng)使用的可替代性和轉(zhuǎn)移性都是較低的。因此對于此類強制性系統(tǒng)，用戶的滿意度可能對用戶的使用意向影響不大。

（2）易用性感知對滿意度的影響是不顯著的

通過最終修改模型可知，易用性感知是通過直接影響有用性感知而間接影響對系統(tǒng)的滿意度。這可能與調(diào)研對象全是學(xué)生用戶有關(guān)，學(xué)生還未進入社會，對于高品質(zhì)生活的要求不高，當系統(tǒng)有用，能滿足自身需求時，不會苛求其面面俱到。

（3）信息質(zhì)量和易用性感知對有用性感知有顯著正向的影響

由研究可知用戶最關(guān)心的是高校就業(yè)信息系統(tǒng)是有用的，而有用性受到易用性和系統(tǒng)信息質(zhì)量的影響，其中信息質(zhì)量對有用性影響最大為0.626，主要從網(wǎng)站內(nèi)容資源的角度出發(fā)，而易用性主要是從網(wǎng)站構(gòu)建的形式出發(fā)，形式只是為了更好地表現(xiàn)資源內(nèi)容，因此學(xué)校就業(yè)信息系統(tǒng)提供的信息資源才是用戶使用其的最主要的原因。結(jié)果也證實了TAM模型中的系統(tǒng)易用性感知會增強用戶對系統(tǒng)有用性的感知。

（4）系統(tǒng)質(zhì)量對易用性感知有顯著正向影響

從功能和界面兩個方面測量系統(tǒng)質(zhì)量也被證實顯著影響用戶的易用性感知，表明系統(tǒng)的功能和界面設(shè)計的改善會增加用戶對系統(tǒng)的易用性感知。

根據(jù)以上修正結(jié)果和結(jié)果分析，得到最后的高校就業(yè)信息系統(tǒng)用戶使用行為影響因素修正適配模型見圖3。

6 結(jié)束語

通過對文獻的梳理，將TAM模型和用戶滿意理論應(yīng)用于高校背景下的就業(yè)信息系統(tǒng)，得出了在這種背景下的模型解釋。

（1）結(jié)果支持經(jīng)典模型技術(shù)接受模型中易用性感知對有用性感知有正向影響，以及有用性感知對行為意向有正向影響的假設(shè)。

（2）有用性感知是影響用戶滿意度和行為意向的最重要的因素。感知的有用性是影響行為意向和滿意度的最重要的因素，路徑系數(shù)分別為0.726和0.501，高校就業(yè)信息系統(tǒng)應(yīng)該重點關(guān)注有用性。而有用性的評價是由系統(tǒng)的資源內(nèi)容和網(wǎng)站形式兩方面決定，因此，在內(nèi)容方面，信息質(zhì)量的衡量需要考慮信息的可獲得性、完備性和有效性等，可獲得性包括鏈接的正確性、信息要以用戶習(xí)慣的閱讀形式呈現(xiàn)，完備性則是招聘信息的內(nèi)容要全面，根據(jù)單位性質(zhì)和職位類別分別進行有效地歸類，方便用戶瀏覽和利用。由于是招聘信息，還需要展示出招聘企業(yè)有效的交互方式，如BBS等；在網(wǎng)站形式方面，系統(tǒng)質(zhì)量要從系統(tǒng)功能和界面友好性出發(fā)，根據(jù)學(xué)生用戶可能的信息檢索、瀏覽、交互和選擇行為，就業(yè)信息系統(tǒng)需要為用戶提供可供檢索的站內(nèi)搜索引擎、便于用戶瀏覽的信息展示界面、為檢索到的信息提供不同的排序方式，如按相關(guān)度、時間和工作類別等。

（3）就業(yè)信息系統(tǒng)應(yīng)“以用戶為中心”進行建設(shè)。就業(yè)信息系統(tǒng)的最終使用者是用戶，只有用戶有效地接受，才能發(fā)揮就業(yè)信息系統(tǒng)的最大作用。高校雖然一直在投入大量人力物力建設(shè)就業(yè)信息系統(tǒng)，但是依然存在許多不足，面對這種高投入低產(chǎn)出的現(xiàn)象，高校應(yīng)該從“以技術(shù)為中心”轉(zhuǎn)向“以用戶為中心”，依據(jù)用戶不同的學(xué)科體系合理地將就業(yè)信息進行分類，提高就業(yè)信息的針對性；根據(jù)登錄學(xué)號和用戶檢索偏好，為用戶就業(yè)提供及時的信息推薦和指導(dǎo)，開發(fā)出基于用戶需求的就業(yè)信息系統(tǒng)。

（4）就業(yè)信息系統(tǒng)的建設(shè)還要注重易用性。雖然按照影響力的大小，感知易用性對滿意度的影響在高校環(huán)境下的就業(yè)信息系統(tǒng)中并不顯著，但是易用性感知通過正向影響有用性感知間接地影響用戶行為意向，而且一個優(yōu)質(zhì)的就業(yè)信息系統(tǒng)不僅要讓用戶覺得資源是有用的，還要讓用戶的操作使用過程是清晰明了和便捷的，具有人性化的系統(tǒng)設(shè)計，將為用戶帶來額外滿意的用戶體驗。為了提高系統(tǒng)易用性，首先需要根據(jù)用戶需求對系統(tǒng)進行分析，合理設(shè)計系統(tǒng)的組織、標識、導(dǎo)航和搜索系統(tǒng)；其次，為用戶提供技術(shù)支持，如畢業(yè)時期訪問量增加時保證網(wǎng)速的穩(wěn)定，提供系統(tǒng)使用指導(dǎo)幫助等；增加用戶反饋模塊，讓系統(tǒng)管理者及時解決用戶提出的使用過程中遇到的困難，由此提高用戶易用性感知。

本文的研究意義就在于將以用戶為中心的思想融入高校信息系統(tǒng)的設(shè)計之中，從用戶感知系統(tǒng)的易用性、有用性出發(fā)構(gòu)建的影響用戶接受行為的因素模型的設(shè)計，經(jīng)過實證研究表明具有不可替代性的高校就業(yè)信息系統(tǒng)與一般商業(yè)系統(tǒng)在影響用戶接受因素方面具有差異性，其影響用戶接受就業(yè)信息系統(tǒng)最重要的因素是有用性，而易用性感知不強，這為高校就業(yè)信息系統(tǒng)改進設(shè)計提出了新的思路，以用戶為中心的設(shè)計也將有利于改善用戶的人機交互體驗。

參考文獻：

[1]李賓，沈曉梅.從用戶接受到用戶體驗——談圖書館用戶角色變化[J].圖書館論壇，2010（2）：17-19，52.

[2]黃國軍，陶國喜.高校畢業(yè)生就業(yè)信息網(wǎng)網(wǎng)站的現(xiàn)狀及問題初探[J].科技信息（科學(xué)教研），2007（27）：73.

[3]劉利平，季云，劉婷婷.高校就業(yè)信息網(wǎng)現(xiàn)狀分析與發(fā)展建議[J].中國高新技術(shù)企業(yè)，2009（16）：122-123.

[4]王宇航，楊慶海，代成琴.J2EE架構(gòu)下高校就業(yè)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].中山大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2009（S1）.

[5]徐江紅.基于Web畢業(yè)生就業(yè)信息系統(tǒng)的設(shè)計[J].中國現(xiàn)代教育裝備，2011（1）.

[6]張秋良.構(gòu)建中國大學(xué)生就業(yè)系統(tǒng)初探——基于系統(tǒng)論視角[J].長春工業(yè)大學(xué)學(xué)報（高教研究版），2011（1）.

[7]孫建軍，成穎，柯青.TAM模型研究進展——模型演化[J].情報科學(xué)，2007（8）：1121-1127.

[8]魯耀斌，徐紅梅.技術(shù)接受模型的實證研究綜述[J].研究與發(fā)展管理，2006（3）：93-99.

[9]吳秀娟，趙昆.基于TAM的網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)教育系統(tǒng)使用行為的影響因素分析[J].價值工程，2010（7）：151-153.

[10]黃婷.社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（SNS）的用戶接受影響因素研究[D].浙江大學(xué)，2010.

[11]王延清，喬志剛，楊青，薛華成.信息系統(tǒng)的質(zhì)量因素分析[J].管理信息系統(tǒng)，2000（6）.

[12]王欣，陳建華，韓潔平.信息系統(tǒng)質(zhì)量的影響因素分析[J].情報科學(xué)，2002（4）.

[13]韓忠東，李平，楊鋒杰.信息系統(tǒng)質(zhì)量控制策略分析[J].情報雜志，2007（3）.

篇（8）

一、引言

在進行新產(chǎn)品和服務(wù)項目開發(fā)時，產(chǎn)品設(shè)計者往往需要列舉出一系列產(chǎn)品功能屬性，以滿足現(xiàn)有用戶和潛在用戶的需求。通常，產(chǎn)品設(shè)計者會進行多次復(fù)雜的用戶需求分析研究，以獲得盡可能豐富的用戶需求清單。然而，當大量的用戶需求擺在面前時，產(chǎn)品設(shè)計者通常會遇到一個問題，即我的最終產(chǎn)品中，應(yīng)該包含哪些產(chǎn)品功能屬性。Kano模型是與產(chǎn)品質(zhì)量有關(guān)的用戶滿意度模型。Kano分析技術(shù)是一種科學(xué)合理的識別產(chǎn)品屬性并進行產(chǎn)品功能性概念類別劃分的技術(shù)，目前正在被越來越多的產(chǎn)品設(shè)計者應(yīng)用。

二、Kano模型的基本思想

受赫茲伯格雙因素理論啟發(fā)，日本學(xué)者狩野紀昭于1984年提出Kano模型[1]，Kano模型對于理解產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量特性比較有效，且能分析企業(yè)特定的戰(zhàn)略地位[2]。認為對質(zhì)量評價要采用二維模式：顧客主觀感受與產(chǎn)品客觀表現(xiàn)，從而獲取顧客滿意度[3]與產(chǎn)品績效之間的非線性關(guān)系，Kano模型將產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量特性分為以下五類：

①魅力質(zhì)量因素（Attractive quality）；②必備質(zhì)量因素（Must-be quality）；③一元質(zhì)量因素（One-dimensional quality）；④無差異質(zhì)量因素（Indifferent quality）；⑤逆向質(zhì)量因素（Reverse quality）。

Kano模型通過把產(chǎn)品或服務(wù)的具體特性轉(zhuǎn)化成顧客的期望預(yù)期，依據(jù)質(zhì)量因素的詳細分類，尋求和理解顧客對于這些期望預(yù)期的態(tài)度，從而指導(dǎo)企業(yè)相關(guān)決策的制定，進行對客戶的細分，開發(fā)新產(chǎn)品，最大限度的滿足客戶需求。Kano模型采用問卷調(diào)查的方法，具體步驟如下：

步驟一：根據(jù)質(zhì)量特性是否滿足設(shè)計問卷。利用Kano模型進行數(shù)據(jù)采集時，需要詢問被訪者一組配對客戶需求問題，以“電腦有沒有防水鍵盤”這一需求為例，詢問的配對問題為如下：

如果電腦擁有防水鍵盤，您感覺如何？1.我喜歡；2.它理應(yīng)如此；3.無所謂；4.我能忍受；5.我不喜歡。如果電腦沒有防水鍵盤，您感覺如何？1.我喜歡；2.它理應(yīng)如此；3.無所謂；4.我能忍；5.我不喜歡。

步驟二：針對每個需求的配對問題，每個被訪者可以得到5×5種可能的回答組合。每一種回答組合對應(yīng)于一個分類定義。即：

A＝魅力屬性；M＝必備屬性；O＝一維屬性；I＝次要屬性（無關(guān)屬性）；R＝與假設(shè)相反的看法；Q＝有問題的回答

步驟三：對照Kano分析的屬性分類表，確定屬性的類型，然后確定需求類型。所有后期的數(shù)據(jù)分析，都將依靠合理的屬性分類表來進行。如下表1。

步驟四：確定各需求的重要度權(quán)重k。

權(quán)重k確定標準如下：

5―至關(guān)重要：近期可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)的損失；4―非常重要：忽略可能導(dǎo)致業(yè)務(wù)損失；3―一般：不能被忽略，但相對較低；2―不重要：大家都意識到，特別是很容易解決；1―很不重要

結(jié)合上步確定的需求類型，剔除掉無關(guān)屬性，相反屬性和有問題的回答，魅力屬性，必備屬性及一維屬性的權(quán)重在3―5之間，經(jīng)討論確定具體值。

三、結(jié)語

本文在用戶需求分類中引入Kano模型，將用戶需求分成必需質(zhì)量、期望質(zhì)量和吸引質(zhì)量，并將分類結(jié)果用于用戶重要性調(diào)整過程，平衡了3種質(zhì)量的比例與用戶滿意度的比例之間的非線性關(guān)系。在成本一定的情況下，使得產(chǎn)品資源得到優(yōu)化配置，提高了產(chǎn)品的市場競爭力，提升用戶需求滿意度。

參考文獻

篇（9）

中圖分類號： G203 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016018

Quality Research of Answers in Social Q&A Platforms Based on Indexes of the“Concentrate Here”Region

Abstract Answers on social Q&A platforms show differences between quality performance perception and importance expectation perception. According to the method of IPA（Importance Performance Analysis）， the differences can be divided into four regions：“Continue to Maintain”region，“Key to Improve”region，“No Need for Priory”region and “Over Expression”region. Based on pilot studies， this paper uses customer satisfaction model theory to structure the conceptual model of customer satisfaction to the quality of answers on social Q&A platforms with indexes of the“Key to Improve”region， and then corrects and tests it through user surveys. This paper finds that users expectation perception quality， performance perception quality and perception value have direct and great influences on users general satisfaction degrees， which has a strong positive correlation influences on users continuance. This paper also finds that improving the four quality indexes of “Key to Improve” region can effectively enhance users’ satisfaction and the willingness to use social Q&A platforms continuously. This paper also gives suggestions on bettering the quality of answers on social Q&A platforms.

Key words social Q&A platform； answer quality； user satisfaction model

1 引言

社會問答平臺（Social Q&A Platform，SQA）又被稱為社會問答社區(qū)或者問答平臺等，目前對其還沒有一個統(tǒng)一的標準定義。 Shah[1]從用戶服務(wù)的角度將其定義為一種提供用戶使用自然語言表達信息需求的方式；一個提供參與者滿足用戶需求的平臺和一個構(gòu)建包含鼓勵參與的社區(qū)。同時，Shah也從用戶、內(nèi)容和技術(shù)三個角度來定義當前社會問答平臺研究的相關(guān)領(lǐng)域。從用戶角度出發(fā)，用戶的分類[2-5]、專家發(fā)現(xiàn)[6-9]和用戶動機[10-13]是其研究的重點。從技術(shù)角度出發(fā)，其研究的重點包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[14-16]、問題自動生成[17-18]以及答案的自動摘要[19-20]。而以內(nèi)容為核心的研究主要分為兩個層面，首先是基于問題的相關(guān)研究，包括問題的分類[21-23]、檢索[24-26]和推薦[27-29]；其次是基于答案的研究，其重點包括付費型問答平臺答案質(zhì)量的研究[30-31]和基于文本與非文本特征的答案質(zhì)量評價研究[32-35]。

本課題小組在文獻[36]中研究了社會問答平臺答案質(zhì)量績效感知與重要性期望感知之間的差異，運用重要性―績效性分析方法，對答案質(zhì)量績效感知與重要性期望感知差異性進行分析，以每個維度的績效感知質(zhì)量與期望感知質(zhì)量的平均值為橫、縱坐標值，以所有維度績效感知質(zhì)量與期望感知質(zhì)量的平均值為分割線，將十三個維度分為四個象限，即“繼續(xù)保持”區(qū)域、“重點改善”區(qū)域、“毋需優(yōu)先”區(qū)域和“過度表現(xiàn)”區(qū)域（見表1）。其中，“重點改善”區(qū)域的“專業(yè)性、權(quán)威性、客觀公正、完整性”四個指標是本文研究的重點，其突出特點是用戶的期望感知較高，而社會問答平臺答案質(zhì)量的實際答案質(zhì)量較低。這種期望質(zhì)量與績效感知質(zhì)量的差異不一致性，僅能表明社會問答平臺的答案質(zhì)量尚不能滿足用戶的信息需求，還有較大的提升空間，但“重點改善”區(qū)域相關(guān)指標的改善是否能夠提高用戶的滿意度，是否能夠激勵用戶持續(xù)使用社會問答平臺的信息資源是本文重點研究的目的。

表1 答案質(zhì)量的“四個象限”特征與指標

2 概念模型的構(gòu)建

本文主要采用的是中國用戶滿意度指數(shù)模型――CCSI模型，融合了用戶的“期望感知質(zhì)量”和“績效感知質(zhì)量”，構(gòu)建社會問答平臺答案質(zhì)量“重點改善”區(qū)域指標的用戶滿意度概念模型。首先采用“期望不一致”的顧客滿意度測量模型，將用戶期望的信息質(zhì)量（即重要性期望感知）與感知的信息質(zhì)量（績效感知）進行對比，同時考慮到用戶獲取答案的成本因素，引入感知價值，并考慮用戶對當前社會問答平臺答案質(zhì)量的總體滿意程度，以及用戶是否會繼續(xù)使用社會問答平臺作為信息源來獲取知識，因此引入總體質(zhì)量滿意度和用戶忠誠兩個隱性變量?；凇爸攸c改善”區(qū)域的用戶滿意度概念模型的構(gòu)成要素主要有[37-38]：

（1）用戶感知質(zhì)量，即績效感知質(zhì)量?？冃Ц兄侵感畔⒂脩粼谑褂蒙鐣柎鹌脚_過程中或者使用后對其答案質(zhì)量的感知與判斷，他是決定用戶對社會問答平臺答案質(zhì)量滿意程度的一個十分重要的因素，感知質(zhì)量作為內(nèi)生潛在變量無法直接測量，本文以“重點改善”的四個指標為觀測變量來衡量感知質(zhì)量，故感知質(zhì)量的觀測變量包括四個：社會問答平臺答案質(zhì)量的專業(yè)性、權(quán)威性、客觀公正性和完整性。

（2）用戶期望質(zhì)量，即重要性期望感知質(zhì)量，指用戶根據(jù)自身的學(xué)習(xí)、科研需要和過去使用社會問答平臺的經(jīng)歷，對其希望社會問答平臺答案質(zhì)量所能達到的一種理想狀態(tài)的描述與認知。Oliver指出期望質(zhì)量對用戶的滿意度產(chǎn)生直接的影響，主要是因為顧客總是習(xí)慣于一定的實際表現(xiàn)，而對這種習(xí)慣往往形成預(yù)期，成為滿意度的評價標準。它包括兩個方面：一是用戶根據(jù)自身需求，希望能滿足需求而對質(zhì)量的期望；二是用戶根據(jù)過去的使用經(jīng)驗而產(chǎn)生的質(zhì)量期望。重要性期望感知質(zhì)量作為內(nèi)生潛在變量無法直接測量，本文以“重點改善”的四個指標為觀測變量來衡量感知質(zhì)量，故感知質(zhì)量的觀測變量包括四個：社會問答平臺答案質(zhì)量的專業(yè)性期望質(zhì)量、權(quán)威性期望質(zhì)量、客觀公正期望質(zhì)量和完整性期望質(zhì)量。

（3）感知價值。感知價值表示用戶所獲得的信息資源質(zhì)量相對于其花費的成本的比值。本研究主要對象是獲取社會問答平臺答案信息資源的用戶，其花費的主要成本是付出的努力成本，包括時間和精力。因此本文的感知價值的觀測變量包括兩個：相對于所獲取的信息資源質(zhì)量的努力成本（感知價值一）和相對于努力成本所獲取的信息資源質(zhì)量（感知價值二）。

（4）用戶滿意度。用戶的滿意度主要是指用戶在使用社會問答平臺中的相關(guān)信息資源后對其整體的滿意度進行評價。用戶滿意度作為潛在內(nèi)生變量，其測量的指標主要包括三個方面，即用戶對信息資源質(zhì)量總體的滿意程度、相對于用戶信息需求的滿意度和相對于用戶期望的滿意度。

（5）持續(xù)使用。持續(xù)使用是指用戶在結(jié)合對社會問答平臺信息源質(zhì)量滿意度認知的基礎(chǔ)上決定是否繼續(xù)使用社會問答平臺中的信息資源，用戶持續(xù)使用意愿受用戶總體滿意度的直接影響。持續(xù)使用作為潛在內(nèi)生變量，其測量的主要指標包括兩個方面：第一是用戶是否還會繼續(xù)使用社會問答平臺來滿足自身的信息需求；第二是當用戶滿足自身信息需求所花費的時間和精力增加時，是否還繼續(xù)使用該社會問答平臺。

本文主要是使用結(jié)構(gòu)方程模型的方法，通過驗證性因素分析來研究“重點改善”區(qū)域的相關(guān)指標對用戶對社會問答平臺答案質(zhì)量的滿意度感知與持續(xù)使用意愿的影響（見圖1）。其中矩形方框代表的是觀測變量，橢圓形代表潛在內(nèi)生變量，且潛在變量之間由加粗有向線表示二者之間的因果關(guān)系，假設(shè)潛在變量之間存在正向的因果關(guān)系。

3 模型驗證

本文以社會問答平臺使用者為研究對象，問卷調(diào)查包括三個方面：第一，根據(jù)用戶近三個月使用社會問答平臺的經(jīng)歷，對答案質(zhì)量進行評價；第二，根據(jù)用戶學(xué)習(xí)和科研情況，對社會問答平臺答案質(zhì)量的期望進行評價；第三，根據(jù)用戶使用社會問答平臺的經(jīng)歷，對其答案質(zhì)量以及總體感知進行評價。

3.1 感知質(zhì)量與期望質(zhì)量的信度和效度檢驗

通過上述研究表明，“專業(yè)性”“權(quán)威性”“客觀公正性”和“完整性”是社會問答平臺重點改善的要點，基于這四種測量指標構(gòu)建用戶滿意度模型的感知質(zhì)量與期望質(zhì)量的測量指標。為了保證該測量工具的有效性，在進行正式調(diào)查前對感知質(zhì)量與期望質(zhì)量的信度和效度進行檢驗（見表2），本文采用預(yù)調(diào)查的方式，前期共發(fā)放問卷100份，回收有效問卷86份。

從檢驗數(shù)據(jù)可知，感知質(zhì)量與期望質(zhì)量的Cronbach α值均大于0.7，且各題項的項已刪除Cronbach α值小于總體值，說明變量之間具有良好的一致性。將感知質(zhì)量與期望質(zhì)量做一個因子分析，對其KMO值設(shè)定一個大于0.7的標準，提取一個共同因素的因素負荷量，因素負荷量的值越大表示題項與共同因素間的關(guān)系愈密切，可以得到各變量的因子負荷量均大于0.45的結(jié)果（見表3），說明變量之間具有一致性，通過效度檢驗。因此感知質(zhì)量與期望質(zhì)量的信度和效度滿足要求。

3.2 數(shù)據(jù)描述

后期數(shù)據(jù)的收集主要通過調(diào)查問卷的形式進行獲取，其中紙質(zhì)問卷200份，共收回195份，有效問卷186份；網(wǎng)絡(luò)問卷315份，收回283份，有效問卷數(shù)268份，獲得總問卷數(shù)為454份，有效率為88.2%。調(diào)查對象在學(xué)科的分布上較為平均，其中文科背景的被調(diào)查者235人，理科背景的219人各占總數(shù)的51.8%和48.2%；在知識層次上，本科學(xué)生的數(shù)量與碩士及碩士以上的人數(shù)基本相等，各占總數(shù)的53.5%和46.5%。且被調(diào)查的用戶超過50%使用社會問答平臺的年限在兩年以上。由此可以得出，被調(diào)查者對于社會問答平臺答案質(zhì)量的評價能在一定程度上反映用戶對資源質(zhì)量的認知。

3.3 數(shù)據(jù)的信度與效度檢驗

在對全部問卷數(shù)據(jù)進行分析之前，需要對總體數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗，量表只有通過了信度和效度檢驗，其所測數(shù)據(jù)才具有可靠性和有效性。信度指問卷具有穩(wěn)定性和一致性，本研究利用SPSS19.0軟件對問卷內(nèi)容的15個觀測變量分組進行內(nèi)在一致性分析，內(nèi)在一致性分析往往用Cronbach α值來衡量。每組的Cronbach α值均大于0.7，說明變量具有良好的內(nèi)部一致性（見表4）。

表4 每組觀測變量的信度檢驗

在效度檢驗中，本研究主要采用建構(gòu)效度，即因子分析法進行效度檢驗。在進行因子分析前先計算兩組變量的KMO值，以確定樣本是否進行因子分析。KMO檢驗值為0.912，大于給定的0.7的標準，表明其兩組數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

成本矩陣中顯示了提取一個共同因素的因素負荷量，因素負荷量的值越大表示題項與共同因素間的關(guān)系愈密切，各變量的因子負荷量大于0.45，說明變量之間具有一致性，通過效度檢驗（見表5）。

表5 成分矩陣

3.4 模型檢驗

本文采用結(jié)構(gòu)方程模型（Structural Equation Modeling， SEM）對上文的概念模型進行驗證，SEM是一種理論模型檢定的統(tǒng)計方法，用來檢定關(guān)于觀測變量和潛變量之間假設(shè)關(guān)系的一種多重變量統(tǒng)計的實證分析方法，即以所收集的數(shù)據(jù)來檢定基于理論所建立的假設(shè)模型。利用AMOS7.0構(gòu)建基于“重點區(qū)域”相關(guān)指標的用戶滿意度的概念模型圖，經(jīng)過多次修正模型最終得到通過驗證的概念模型圖（見圖2）。

（1）模型適配度檢驗。由圖2右下方整體模型適配度描述可知，該模型的卡方值為88.771，P=0.87>0.05，未達到顯著水平，接受虛無假設(shè)，表示理論模型和實際觀察數(shù)據(jù)相適配。但是卡方值易受到樣本數(shù)大小的影響，因此也考察其他適配度的統(tǒng)計量（見表6）。由表中數(shù)據(jù)可知指標均達到適配標準，因此可以認定該模型可以很好的擬合樣本數(shù)據(jù)。

（2）模型標準化路徑系數(shù)分析。圖2中的數(shù)值表示的是潛在變量間以及潛在變量與觀測變量的標準化回歸系數(shù)。潛在變量之間的標準化回歸系數(shù)表示變量間的相關(guān)關(guān)系，數(shù)值的大小表示因變量對果變量的影響因素大小，本文在概念模型構(gòu)建階段的假設(shè)，即潛在變量之間的因果關(guān)系假設(shè)成立。潛在變量與觀測變量的標準化回歸系數(shù)為因素負荷量，因素負荷量的平方值為潛在變量對觀測變量的解釋變異量，因素負荷量越大，表示潛在變量的觀測變量的個別信任度較好。圖中15個觀測變量對其潛在變量的因素負荷量均在0.61～0.97之間，表示觀測變量能較好地反映潛在變量的特征。

4 模型數(shù)據(jù)分析

本文在文獻[36]的基礎(chǔ)上，以社會問答平臺答案質(zhì)量“重點改善”區(qū)域的四個相關(guān)指標為基礎(chǔ)，研究用戶對社會問答平臺答案質(zhì)量的期望感知和績效感知與用戶的總體滿意度以及持續(xù)使用的相關(guān)關(guān)系。通過圖2用戶滿意度模型的標準化系數(shù)圖以及變量間的相關(guān)關(guān)系可知：

（1）用戶期望感知質(zhì)量作為外生潛在變量，對績效感知質(zhì)量、感知價值和用戶滿意度有著直接的影響關(guān)系。用戶期望感知質(zhì)量對績效感知質(zhì)量的影響（0.373）大于對感知價值（0.232）和用戶滿意度（0.151）的影響。原因在于用戶衡量績效感知質(zhì)量時，習(xí)慣于用期望質(zhì)量與其相比較，因此對其影響較大。感知價值受到期望感知質(zhì)量和績效感知質(zhì)量的影響，而后者（0.622）對感知價值的影響要明顯大于前者（0.232）。感知價值的觀測變量包括相對于花費成本所獲得答案的質(zhì)量和相對于獲得答案的質(zhì)量所花費的成本，兩者都是將花費的成本與實際獲得的答案質(zhì)量即績效感知質(zhì)量進行比較，因此績效感知質(zhì)量相對于期望質(zhì)量對其影響度更大。

（2）用戶滿意度受到期望質(zhì)量、績效質(zhì)量和感知價值三個潛在變量的影響。感知價值（0.486）對用戶滿意度的影響高于績效感知質(zhì)量（0.402）和期望質(zhì)量（0.151），表明在質(zhì)量滿意度的方面，用戶更加傾向于從價值的角度去衡量，同時問答平臺答案質(zhì)量的績效質(zhì)量也是影響用戶最終滿意度的重要方面，其也通過對感知價值的影響來間接的影響用戶的總體滿意度。而期望質(zhì)量對用戶滿意度也產(chǎn)生影響，但是影響效果有限，原因在于用戶對社會問答平臺答案質(zhì)量的總體滿意度主要來源于問答平臺答案使用效果后的感知評價，而期望質(zhì)量大多作為用戶感知答案質(zhì)量的評價標準，因此其對總體滿意度影響相對較小。

（3）持續(xù)使用潛在變量受到滿意度潛在變量的直接影響，滿意度對待續(xù)使用的直接效果值為0.998，表明用戶對社會問答平臺的滿意程度決定了用戶是否會持續(xù)使用社會問答平臺的信息資源，用戶的滿意度越大，持續(xù)使用社會問答平臺信息源的可能性也就越高。對于持續(xù)使用變量的兩個觀測變量，即用戶是否會繼續(xù)使用社會問答平臺以滿足自身信息需求（持續(xù)使用一）和用戶所花費的成本增加時用戶是否還會繼續(xù)使用該信息資源，從兩者路徑系數(shù)的因素負荷量來看，用戶會持續(xù)使用社會問答平臺信息資源來滿足自身的信息需求，但是當所花費的時間和精力出現(xiàn)變化時，用戶繼續(xù)使用該信息資源的意愿就會有所變化。

5 討論與建議

（1）本文以“重點改善”區(qū)域的四個指標為期望感知質(zhì)量與績效感知質(zhì)量的觀測變量，來研究這些指標與用戶對社會問答平臺的滿意度以及是否會持續(xù)使用該信息資源的相關(guān)關(guān)系。通過上面分析得出，用戶對社會問答平臺答案質(zhì)量的期望價值與績效感知價值之間存在差異，且這種不一致性也對用戶關(guān)于問答平臺的總體滿意度產(chǎn)生直接性的影響，而滿意度的大小在很大程度上決定了用戶是否會繼續(xù)使用社會問答平臺的信息資源。說明提高“重點改善”區(qū)域的相關(guān)指標一方面對于滿足用戶對相關(guān)質(zhì)量標準的期望具有十分重要的作用，同時通過改善相關(guān)指標來提升用戶對社會問答平臺的總體滿意度以及將這些滿意度轉(zhuǎn)化為用戶持續(xù)使用該信息資源的動力具有十分重要的意義。

（2）用戶持續(xù)使用社會問答對社會問答平臺答案質(zhì)量的滿意度受到用戶期望質(zhì)量、績效感知質(zhì)量和感知價值三者的正向影響。其中用戶的感知價值與用戶的績效感知質(zhì)量是影響用戶滿意度最重要的兩個潛在變量。這種顯著的影響關(guān)系為提高用戶的滿意度提供了相關(guān)的思路。第一，著重提高社會問答平臺答案質(zhì)量，特別要重視“重點改善”區(qū)域相關(guān)指標的改善，從而提高用戶的滿意度，促使用戶持續(xù)使用社會問答平臺資源；第二，優(yōu)化社會問答平臺的用戶服務(wù)與用戶體驗，節(jié)省用戶使用社會問答平臺資源的時間和精力，提高用戶獲得高質(zhì)量信息的性價比，從而提供用戶滿意度，間接影響用戶持續(xù)使用的意愿，同時持續(xù)使用潛在變量的“持續(xù)使用二”觀測變量，也表明了當用戶在只用社會問答平臺所花費的成本變化時，其使用意愿也會發(fā)生相應(yīng)的變化。

參考文獻：

[1] Shah C，Oh S，Oh J S.Research agenda for social Q&A[J].Library & Information Science Research， 2009，31（4）：205-209.

[2] 毛波，尤雯雯. 虛擬社區(qū)成員分類模型[J].清華大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）2006（S1）：1069-1073.

[3] 王偉軍，甘春梅.Web2.0信息資源管理[M].北京：科學(xué)出版社，2011.

[4] 張中峰，李秋丹.社區(qū)問答系統(tǒng)研究綜述[J].計算機科學(xué)，2010，37（11）：19-23.

[5] Gazan R.Seekers，sloths and social reference：Homework questions submitted to a question-answering community[J]. New Review of Hypermedia and Multimedia， 2007， 13（2）： 239-248.

[6] Chen L，Nayak R. Expertise analysis in a question answer portal for author ranking[C].Web Intelligence and Intelligent Agent Technology， 2008. WI-IAT'08. IEEE/WIC/ACM International Conference on.IEEE，2008：134-140.

[7] Jurczyk P，Agichtein E.Discovering authorities in question answer communities by using link analysis[C].Proceedings of the sixteenth ACM conference on Conference on information and knowledge management.ACM，2007：919-922.

[8] Jurczyk P，Agichtein E.Hits on question answer portals：exploration of link analysis for author ranking[C].Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM， 2007： 845-846.

[9] Zhou G，Lai S，Liu K，et al.Topic-sensitive probabilistic model for expert finding in question answer communities[C].Proceedings of the 21st ACM international conference on Information and knowledge management. ACM， 2012： 1662-1666.

[10] Raban D R. Self\presentation and the value of information in Q&A websites[J]. Journal of the American society for information science and technology， 2009， 60（12）： 2465-2473.

[11] Raban D，Harper F. Motivations for answering questions online[J].New media and innovative technologies， 2008， 73.

[12] Nam K K，Ackerman M S， Adamic L A. Questions in， knowledge in？：a study of naver's question answering community[C].Proceedings of the SIGCHI conference on human factors in computing systems. ACM， 2009： 779-788.

[13] Oh S.The characteristics and motivations of health answerers for sharing information， knowledge， and experiences in online environments[J]. Journal of the American Society for Information Science and Technology， 2012， 63（3）： 543-557.

[14] 王寶勛.面向網(wǎng)絡(luò)社區(qū)問答對的語義挖掘研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)， 2013.

[15] Jeon J， Croft W B， Lee J H. Finding similar questions in large question and answer archives[C].CIKM ’05. New York， NY， USA： ACM， 2005：84-90.

[16] Soricut R， Brill E. Automatic question answering using the web： Beyond theFactoid[J].Inf. Retr.， 2006， 9（2）：191C206.

[17] Ignatova K，Bernhard D， Gurevych I.Generating high quality questions from low quality questions[C].Proceedings of the Workshop on the Question Generation Shared Task and Evaluation Challenge，（NSF， Arlington， VA）.2008.

[18] Zhao S，Wang H，Li C，et al. Automatically Generating Questions from Queries for Community-based Question Answering[C].IJCNLP，2011：929-937.

[19] Liu Y，Li S，Cao Y，et al. Understanding and summarizing answers in community-based question answering services[C].Proceedings of the 22nd International Conference on Computational Linguistics-Volume 1. Association for Computational Linguistics，2008：497-504.

[20] Tomasoni M， Huang M. Metadata-aware measures for answer summarization in community Question Answering[C].Proceedings of the 48th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics， 2010：760-769.

[21] Ignatova K，Toprak C，Bernhard D，et al. Annotating question types in social Q&A sites[C].Tagungsband des GSCL Symposiums ‘Sprachtechnologie und eHumanities，2009：44-49.

[22] Harper F M，Weinberg J，Logie J，et al.Question types in social Q&A sites[J].First Monday，2010，15（7）.

[23] Pomerantz J.A linguistic analysis of question taxonomies[J].Journal of the American Society for Information Science and

Technology，2005， 56（7）：715-728.

[24] Wu H，Wu W，Zhou M，etc.Improving search relevance for short queries in community question answering[C].Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining.ACM，2014：43-52.

[25] Cao X，Cong G，Cui B，et al.The use of categorization information in language models for question retrieval[C].Proceedings of the 18th ACM conference on Information and knowledge management.ACM，2009：265-274.

[26] Ji Z，Xu F，Wang B.A category-integrated language model for question retrieval in community question answering[M].Information Retrieval Technology. Springer Berlin Heidelberg， 2012： 14-25.

[27] Xu F，Ji Z，Wang B.Dual role model for question recommendation in community question answering[C].Proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. ACM， 2012：771-780.

[28] Guo J，Xu S，Bao S，et al.Tapping on the potential of q&a community by recommending answer providers[C].Proceedings of the 17th ACM conference on Information and knowledge management.ACM，2008：921-930.

[29] Zhou T C，Lyu M R，King I.A classification-based approach to question routing in community question answering[C].Proceedings of the 21st international conference companion on World Wide Web.ACM，2012：783-790.

[30] Chen Y， HO T H U A， KIM Y M I.Knowledge market design：A field experiment at Google Answers[J].Journal of Public Economic Theory， 2010， 12（4）： 641-664.

[31] Jeon G Y J，Kim Y M，Chen Y.Re-examining price as a predictor of answer quality in an online Q&A site[C].Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM，2010：325-328.

[32] Zhu Z，Bernhard D，Gurevych I.A Multi-Dimensional model for assessing the quality of answers in social Q&A sites[J].Technische Universit？]t Ukp Lab，2009：264-265.

[33] Jeon J， Croft W B， Lee J H， et al. A framework to predict the quality of answers with non-textual f eatures[C].Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval.ACM，2006： 228-235.

[34] Agichtein E，Castillo C，Donato D， et al. Finding high-quality content in social media[C].Proceedings of the 2008 International Conference on Web Search and Data Mining.ACM，2008：183-194.

[35] Shah C，Pomerantz J.Evaluating and predicting answer quality in community QA[C].Proceedings of the 33rd international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval.ACM，2010：411-418.

篇（10）

2產(chǎn)品概念定義

通過市場調(diào)研，結(jié)合產(chǎn)品問題及用戶的期望值確定產(chǎn)品的概念定義。產(chǎn)品面向年輕用戶，定位為造型年輕時尚、使用舒適、人性化的健康產(chǎn)品。造型上突出差異化概念，清新、色彩搭配時尚，布料舒適、易拆洗；功能上突出按摩舒適性，人性化細節(jié)等。其中，舒適性是按摩墊產(chǎn)品的核心部分，滿意的按摩體驗會讓用戶愉悅地使用產(chǎn)品，產(chǎn)品的使用價值才能得到更好的發(fā)揮。2．1實現(xiàn)產(chǎn)品概念的解決方法用戶通過體驗產(chǎn)品來確定產(chǎn)品是否舒適或不舒適［4］。根據(jù)用戶體驗，以發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題為主線，模擬用戶使用產(chǎn)品的情景，記錄用戶使用產(chǎn)品整個過程，觀察用戶操作產(chǎn)品過程的細節(jié)，如圖2所示。通過按摩部位舒適性分析、坐姿分析、滿意度收集為方案設(shè)計提供理論基礎(chǔ)。2．1．1按摩部位舒適性分析該環(huán)節(jié)分析如何對頸部、背部、腰部等部位重要穴位進行刺激，以達到舒適按摩效果。對按摩強度、按摩位置、靠背傾角等控制參量進行合理設(shè)置，從而確定滿足人體舒適性的按摩模式，是按摩舒適與否的決定因素，也是產(chǎn)品設(shè)計與開發(fā)的關(guān)鍵［5］。按摩舒適性包含兩方面內(nèi)容：按摩墊的功能參數(shù)對使用者靜態(tài)坐姿的影響（主要是產(chǎn)品造型對身體的支撐及布料舒適觸感）；按摩功能帶給用戶的按摩感受直接影響用戶的按摩舒適性。（1）頸部肌肉組織豐富，區(qū)域范圍較小，穴位多，要求按摩穴位的準確到位、力度適中。按摩頭的圓潤程度、轉(zhuǎn)動范圍和長度也是影響按摩舒適性的因素。（2）由于背部區(qū)域骨骼較多，目前市場上按摩墊的背部按摩頭為硬質(zhì)塑料，按摩過程中會按壓到骨骼部位，造成一定的疼痛感與不適感。（3）在坐姿狀態(tài)下，腰部疼痛是身體不舒適的重要原因，其次是頸部和背部［6］，可見腰部舒適性的重要性。目前按摩墊腰部按摩設(shè)計不合理，腰部按摩頭與人體腰部弧線不匹配所致，導(dǎo)致穴位按摩不到位，舒適性效果不理想。2．1．2坐姿分析舒適坐姿主要是用戶放松休息的坐姿狀態(tài)，分析用戶在放松狀態(tài)下，身體與座椅的夾角、靠背高度及壓力分布等參數(shù)關(guān)系，這對按摩墊造型有引導(dǎo)作用，造型式樣也是會影響座椅舒適性的因素［7］。當軀干后仰使軀干和大腿間保持約115°～135°時，坐姿也趨近于正常的腰彎形態(tài)，腰、背有襯墊支撐的姿勢時脊柱可維持較自然的姿勢，身體處于最佳的輕松狀態(tài)［8］。2．1．3滿意度收集在用戶使用體驗后，收集用戶對產(chǎn)品的滿意度。這是用戶層面上的價值體現(xiàn)，用戶滿意度是用戶體驗使用產(chǎn)品的實際感受與其期望值相比較的程度，可轉(zhuǎn)化為用戶需求。用戶滿意度實際上就是用戶核心利益的最大滿足［9－10］。用戶滿意度收集通過為用戶提供一個完整的體驗過程來獲得真實的滿意度。通過邀請35位年輕用戶在放松休息狀態(tài)使用按摩墊，詳細記錄用戶使用過程中所遇到的問題。用戶主要關(guān)注問題點：（1）腰部穴位按摩不到位，背部按摩出現(xiàn)局部不適感；（2）罩布拆洗不便；（3）控制器、電源線無法收納。2．2方案概念設(shè)計根據(jù)產(chǎn)品價值機會及用戶需求完成方案概念設(shè)計。主要創(chuàng)新點：根據(jù)產(chǎn)品價值機會及用戶需求完成方案概念設(shè)計，體現(xiàn)如下：（1）頸部按摩頭要圓潤，可升降調(diào)節(jié)與俯、仰角度調(diào)節(jié)，滿足不同身高用戶需求；（2）背部按摩頭材質(zhì)調(diào)整為海綿包裹按摩頭，增加彈性與柔軟性，增加按摩舒適度；（3）腰部按摩頭角度調(diào)整與人體腰線匹配。經(jīng)多次測試，結(jié)合人機工程學(xué)原理，θ取5°～8°較為合適。在功能設(shè)計的基礎(chǔ)上，造型設(shè)計上通過線面進行形體分割，色彩搭配突出產(chǎn)品的年輕時尚感，經(jīng)過多輪方案討論與篩選，最終確定概念設(shè)計方案。

3實現(xiàn)機會

制作產(chǎn)品樣機模型，用于檢查外觀或結(jié)構(gòu)合理性，如圖5所示。制作樣機模型有如下特點：（1）造型設(shè)計方面，應(yīng)用包裹造型語言，動感線面分割設(shè)計，整體風(fēng)格清新、時尚；（2）功能設(shè)計方面，具有俯仰角度調(diào)節(jié)功能、升降高度調(diào)節(jié)功能，調(diào)整背部按摩頭為柔性按摩頭，腰部按摩頭角度調(diào)整匹配人體腰線；（3）人性化細節(jié)方面，增加前后罩布拉鏈，罩布方便拆卸清洗；增加控制器和電源線收納袋。為檢驗產(chǎn)品效果，邀請了18位年輕用戶使用產(chǎn)品樣機，評價結(jié)果為“良好”。