基于UTAUT模型探究用户对抖音信息流广告的接受行为.pdf
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1、科技传播109信息科技作者简介:王清忆,郑州大学,研究方向为新媒体传播。信息流广告是依托于网络媒介平台,在给用户带来最低干扰的情况下以隐性的方式传递广告信息的广告形式,如果用户没有关注到“广告”“详情”等字样,就很难分辨所获得的信息是否为广告。这种广告形式相较于传统的硬广更容易被用户理解和接受,且互动性和精确性更强。而 UTAUT 模型(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology,技术采纳与利用整合理论)在用户接受行为与接受度方面有较成熟的解释性,所以本文以 UTAUT 模型为理论依托展开研究。CNNIC 第 51 次中国互联网络发展状
2、况统计报告显示,截至 2022 年 12 月,我国网民规模为 10.67 亿,同比增加 3.4%,互联网普及率达75.6%1。这表明广告商的目标消费群体大部分聚集在移动网络终端。抖音作为用户基数庞大的短视频软件,在“有用户就有市场”的新媒体视域下拥有着强大的市场潜力,其精准且海量的用户数据为企业的广告投放开辟了新天地,使企业能够以最低的成本获取最大的流量转化,从而更快获得广告创收。1 研究设计1.1 研究模型本文基于 UTAUT 理论模型,综合参照其他学者对该模型的应用和修正,及在信息流广告的相关研究中有关理论模型的使用,建构了用户对抖音信息流广告的接受行为模型。UTAUT 模型中主要包括四个
3、最核心的原始变量:绩效期望、努力期望、社会影响和便利条件。其中,“努力期望”指的是用户在使用技术产品时,会评估自己可能会付出的精力和时间成本。但是本研究关注的信息流广告是以软化的方式随信息内容一同流入用户视野中,用户是被动接触广告,并未付出较多需要努力的成本,所以该变量在本次测量中被删除。另外,由于信息流广告是在用户不知情的情况下被展现在界面上,用户的接触多为被动,作为控制变量的“自愿性”和“经验”都与本研究课题的实际情况相悖,不适宜本次测量,因此删除。本文借鉴既有学者的相关研究,并根据抖音信息流广告本身的特性,在 UTAUT 模型的基础上添加了新的测量变量,修正了模型。学者凌嘉慧在UTAUT
4、 模型增加了三个变量:广告创意、精准推送、媒介影响,以测量用户对信息流广告的接受度,结果指出,广告创意和媒介影响正向影响用户的接触意愿,但精准推送的影响并不明显2。史艳芳3的结论与其有参差,根据快手平台信息流广告的特性也增加了广告精确度的因素,但结果发现影响显著,而其他新增变量平台满意度,则影响效果不显著。本研究认为其测量的结果有待进一步检验,所以本文在模型中纳入了关于用户对平台满意度的变量,命名为“平台认可度”。另外还有很多学者都基于UTAUT模型探究用户对抖音信息流广告的接受行为王清忆摘 要 将 UTAUT 模型作为理论范式,通过 SPSS 软件和 AMOS21.0 探究用户对抖音信息流广
5、告的接受行为,并建构新的测量模型。研究发现,绩效期望和社群影响都对用户的使用意愿有显著正向影响,且绩效期望的影响力更强;而平台认可度和广告创意对用户的使用意愿并不存在显著影响;内容干扰性对用户使用意愿有轻微的正向影响;使用意愿正向影响用户的接受行为,而便利条件对用户接受行为并未产生显著影响。关键词 抖音;信息流广告;用户接受行为;UTAUT 模型中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708(2023)335-0109-0420237(下)科技传播110信息科技关注到了感知风险这一变量,但不同学者得出的结论不一。如黄杰等4发现,感知风险对用户行为意愿影响不大,但对购买行为影响很
6、大;而邹伯涵5则发现,感知风险会对用户参与有显著正向影响。所以该变量还有进一步被测量的变量,本研究跳脱出用户的隐私风险感知,转而关注内容本身的干扰性,以测量其对用户接受行为的影响。综合前文的文献回顾,本研究在模型中纳入了三个新增变量:平台认可度、内容干扰性、广告创意,并建构了预设模型(图 1)。图1 预设模型1.2 研究假设本文的研究假设基于用户对信息流广告的接受行为模型图提出(表 1)。由于内容干扰性本身带有负面倾向,因此预设其与用户的使用意愿和接受行为呈负向影响关系;而其他自变量呈正面倾向,因此预设其与因变量呈正向影响关系。表1 研究假设1.3 问卷设计与数据收集本研究借助李克特量表设计问
7、卷内容,量表设计均是从 1 至 5,同意度随所选分数依次递增。自变量的维度包含了平台、内容、广告、用户等多重视角,因变量侧重于用户未来的使用可能性。本次问卷的发放以线上为主,发放渠道集中在用户活跃度比较高的微信群、微信朋友圈、小红书等平台,共收集问卷 201 份。由于问卷第一题是询问用户是否在抖音看到过信息流广告,填“否”的用户被排除在有效数据内,以及量表题胡乱选择的也被删除,所收集的问卷内有 10 份被剔除,实际有效问卷共191 份,问卷回收率达到 95.03%。2 数据分析结果2.1 信度与因子分析问卷停止发放后,对样本进行了初步筛查,随后通过 SPSS 和 AMOS21.0 软件进行数据
8、分析:对自变量进行信度和探索性因子分析,并对 19个变量进行 Bartlett 球形检验,结果显示 X2 的值为 1 542.960(df=171),显著水平为 0.000 0.001,KMO 的值为 0.874 0.8,说明所选取的变量适合做因子分析。随后采用主成分分析法,对初始矩阵进行方差极大正交旋转,并根据因子的固定数量提取6 个因子,累计方差贡献率达到 69.067,因子载荷都在 0.50 以上,所以自变量的各个题项具有较好的建构效度。6 个因子整体的 Cronbachs 系数为 0.903,各因子分别的信度均大于 0.5,因此说明各因子具有相对较好的内部一致性。对结果变量进行信度和探
9、索性因子分析,V22和 V23 同时与两个因子有高度相关性,因此予以删除。对其余 5 个变量进行 Bartlett 球形检验,结果显示 X2 的值为 319.197(df=10),显著水平为0.000 0.001,KMO 的值为 0.819 0.8,说明所选取的变量适合做因子分析。随后采用主成分分析法,对初始矩阵进行方差极大正交旋转,并根据因子的固定数量提取 2 个因子,累计方差贡献率达到 72.222,因子载荷都在 0.60 以上,所以自变量的各个题项具有较好的建构效度。2 个因子整体的Cronbachs 系数为 0.826,各因子分别的信度均大于 0.6,因此说明各因子具有相对较好的内部一
10、致性。2.2 假设验证通过 AMOS21.0 建构测量模型,进行验证性因子分析(图 2)。结果显示,RMR 接近于 0,GFI、NFI、CFI、AGFI 各项判断值均大于 0.85,P 值达到显著性水平,说明测量模型的适配度良好。根据假设验证结果构建影响用户对抖音信息流广告接受行为的因素模型,7 个假设中有 3 个成立。初始变量共 6 个,其中,绩效期望(=0.484;=0.347)不仅对使用意愿有显著的正向影响,还直接对用户的接受行为产生显著正向影响,与过往的研究结论契合;社群影响(=0.321)用户的使用意愿存在显著的正向影响;内容干扰性(=0.104)则对用户的使用意愿有少许正向影响,与
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