微博營銷傳播論文范文

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一、研究設計與方法———基于技術接受模型

（一）研究模型的提出1．技術接受模型的概念技術接受模型(TechnologyAcceptanceMod-el，以下簡稱TAM)是由美國學者FredD.Davis根據理性行為理論在信息系統/計算機技術領域發展而來，用于解釋和預測人們對信息技術的接受程度。[3](P475)Davis提出技術接受模型受到兩個主要決定因素的影響：感知的有用性與感知的易用性。感知的有用性是反映使用一個具體系統能提高效率的程度；感知的易用性是指一個系統容易使用的程度，即熟悉使用系統所需要付出的努力程度。2．技術接受模型的應用技術接受模型綜合解釋了為何以及如何接受或使用某種新興技術的有效理論，它的基本架構的合理性已經被以往的一些研究證實。隨著互聯網技術的不斷發展，一些新興的應用形式不斷出現，正是在這樣的背景下，大量學者將它作為研究新興技術的接受或使用的有力工具，如網民的網絡使用行為、網絡營銷傳播變革等。[5](P125-137)本文將該理論引入微博用戶與微博信息間的互動使用行為中，以互聯網技術作為研究手段，探討Web3.0時代的微博營銷傳播效果。3.模型建立本文在綜合分析了大量關于TAM的相關文獻后，發現這個模型尚有不足。它著重考察的是感知易用性與感知有用性間接影響行為的因素，而沒有考慮到一些外界條件對行為的直接作用。在本文中，筆者以TAM的核心結構為基礎，進行了適當的修正與補充，具體如下：（1）把系統設計的特征作為外部變量，并通過訪談識別出用戶對該系統特征感知的有用性與易用性，將它們整合為“互聯網技術”。（2）將用戶的使用態度和意向整合為“微博用戶的使用態度”。（3）用戶的使用行為主要集中于互動使用行為，即“微博用戶的互動行為”。之后，提出本文研究的理論模型（見圖2），模型主要由三部分組成：自變量、中介變量與因變量。其中，自變量是互聯網技術；中介變量是微博用戶的使用態度(以下簡稱使用態度)；因變量是微博用戶的互動行為(以下簡稱互動行為)。

（二）研究假設首先，考察互聯網技術與微博用戶的互動行為的直接關系。假設H1：互聯網技術與互動行為呈正向關系。然后，考察互聯網技術與微博用戶的互動行為之間的間接關系，即互聯網技術通過影響微博用戶的使用態度，從而影響了微博用戶的互動行為。假設H2：互聯網技術與使用態度呈正向關系。假設H3：使用態度與互動行為成呈正向關系。假設H4：互聯網技術通過影響使用態度從而影響了互動行為。

二、數據分析與發現

（一）問卷的發放與回收本文選擇對微博有一定了解的受眾作為調查對象，問卷主要是利用網絡渠道進行發放與回收，部分實地調查問卷選取高校有微博使用經驗的在讀學生，共回收有效問卷205份。之后，隨機剔除5份，最后確定進行分析的樣本數為200份。

（二）信度分析與因子分析本文用α系數方法對問卷的各個類別進行信度檢驗。同時，由于自變量指標相對于其他變量而言，指標較多，因此，只對自變量進行KMO檢驗與因子分析，輸出結果見表1。根據表1可以看出，各題項的α系數值在0.7以上，因此本文所采用的量表具有較好的信度。Comrey等研究者指出，探索性因子分析中至少應包含3個或是更多的變量才能確保因子被有效識別。[6]（P137－147）因此，第四個因子只包含1道題，不具備有效性，故將第4個因子剔除。再用同樣的方法重新對自變量進行因子分析，得到3個主因子，累計可以解釋總體方差的68.799%。本文將這三個因子分別命名為：互聯網信息整合度(以下簡稱整合度)、互聯網信息有序可控性(以下簡稱可控性)、互聯網及終端平臺普適度(以下簡稱普適度)，將這三個因子作為新的自變量，在之后的相關分析與回歸分析中使用。

（三）相關分析本文采用相關分析對提出的假設進行檢驗，相關分析結果見表2。根據表中的輸出結果，可以得出如下結論：假設H1部分成立，即整合度與互動行為沒有直接關系，可控性、普適度與互動行為有直接關系，且普適度和互動行為的關系更密切。假設H2成立，且相較于整合度和可控性而言，互聯網普適度對互動行為的影響程度稍弱。假設H3成立，且使用態度和互動行為相關程度較高。

（四）回歸分析為了檢驗假設H4成立與否，本文采用回歸方程的方法進行論證：首先，用互動行為對互聯網技術進行回歸；其次，用使用態度對互聯網技術進行回歸；最后，用互動行為對使用態度和互聯網技術同時進行回歸，并對比之前的回歸方程，檢驗回歸系數發生變化的程度。回歸分析輸出結果見表3。根據表中的結果，得出如下結論：第一，互聯網技術與互動行為之間的回歸方程：互動行為=1.063+0.289×可控性+0.326×普適度。可控性與普適度對互動行為產生直接的影響。第二，互聯網技術與使用態度之間的回歸方程：使用態度=2.056+0.186×可控性+0.187×整合度。可控性與整合度對使用態度產生直接的影響。從回歸方程可看出，普適度沒有被加入到方程之中，這是由于普適度與可控性和整合度相比，與使用態度的相關程度差距明顯所致。第三，互動行為與使用態度和互聯網技術之間的回歸方程：互動行為=-0.145+0.308×普適度+0.180×可控度+0.587×使用態度。將“使用態度”用上述第二個方程進行擬合，則得出最終的回歸方程為：互動行為=1.062+0.308×普適度+0.289×可控度+0.110×整合度。與之前互動行為對互聯網技術進行回歸時得到的方程相比，可以發現，加入了使用態度之后，整合度被加入方程中，可控性與普適度的標準化系數分別由原來的0.279和0.543降到了0.173和0.511。根據Baron與Kenny對中介變量與中介效應的研究：當自變量與因變量之間具有較高相關，在它們之間加入中介變量時，如果自變量與因變量的相關系數或回歸系數降低(降低到0就是完全中介)，即說明中介變量能有效解釋自變量與因變量間的關系。[7]（P1173-1182）由此，本文發現加入使用態度之后，可控性與普適度對互動行為的影響和貢獻在減小，而整合度則通過影響使用態度被加入回歸模型。這說明：可控性和普適度除了能直接影響互動行為外，還能通過使用態度間接對互動行為產生影響；整合度沒有直接對互動行為產生影響，而是間接的通過影響使用態度而影響互動行為。因此，假設H4成立。

三、結論與啟示

（一）結論1．互聯網技術在不同程度上直接影響微博用戶的互動行為通過互動行為對互聯網技術的回歸分析，驗證了它們的相關分析的結果，即：互聯網信息整合度沒有直接影響互動行為，而互聯網信息有序可控性和互聯網及終端平臺普適度對互動行為有直接影響，并且普適度的影響程度更大。也就是說，可控性與普適度能直接影響微博營銷傳播效果。2．互聯網技術通過影響微博用戶的使用態度間接影響微博用戶的互動行為為了檢驗使用態度是否對互聯網技術與互動行為的關系產生了中介作用，本文進行了三組回歸分析(互動行為對互聯網技術進行回歸、使用態度對互聯網技術進行回歸、互動行為對使用態度和互聯網技術同時進行回歸)后發現：使用態度起到了中介作用，整合度對互動行為的影響是間接的，而可控性和普適度兼有直接和間接的影響。所以，互聯網技術除了直接影響互動行為之外，還能通過影響使用態度而間接影響互動行為。也就是說，可控性與普適度能直接和間接地對微博營銷傳播效果造成影響，而整合度只能通過影響使用態度間接影響微博營銷傳播效果。綜上，本文對初期提出的模型進行適當修正。修正后的結果見圖3。

（二）啟示1.Web3.0的“真實”力量微博可以說是受眾主動傳播的最佳平臺，它病毒般的傳播模式，既有可能帶來聚集的口碑效應，也有可能造成毀滅性的打擊，一切都取決于傳播的可信度。企業營銷信息的真實性尤為重要，而由微博用戶主動傳播造成營銷信息的“失真”則是影響傳播效果主要原因之一。在Web3.0時代，伴隨著信息有序可控性的飛躍，微博傳播信息的真實性情況將有很大的改變，它能在實現營銷傳播范圍最大化的同時，將信息內容的“失真”程度降到最低。因此，由受眾“個性化傳播”造成的信息偏差將被大大降低，再加上微博本身所具備的強卷入度與實時溝通的特性，這樣就使企業的營銷信息能在保證真實性的情況下進行“一傳十、十傳百”的傳播，真正發揮受眾主動營銷傳播的價值,顯著提升其微博營銷傳播的效果。2.強大的信息“整合”傳播企業在實際微博營銷傳播時，營銷信息傳達的一致性尤其重要。在Web3.0時代，漸進式語義網的發展，將使微博用戶獲取營銷信息更加個性化、效率化與精確化。此外，用戶偏好系統的引入，提高了企業營銷信息傳播的質量與精確性。這兩方面的結合，將能達成企業與用戶間的同步互動，使得營銷信息的傳達趨于同一。通過微博的強黏貼性，微博用戶隨時都能接收到企業為自己定制的營銷信息。在增強微博平臺友好度的同時，企業也完成了“點對點”的傳播，因此，微博營銷傳播的效果顯著提升。3.“無縫連接”催生“微傳播”企業營銷信息的接觸點與營銷傳播的效果緊密相連。在Web3.0時代，網絡模式將能實現不同終端之間的相互兼容，任何移動與非移動的數碼設備都能方便接入互聯網，在進行資源共享的同時，也實現了網絡融合的普適化。因此，用戶在任何時間與地點都能無縫鏈接與共享企業在任何互聯網終端的營銷信息，極大地豐富了微博用戶與營銷信息間的接觸點，從而促進了微博用戶主動參與微博平臺的積極性，與營銷信息間的卷入程度也隨之提升。同時，企業與用戶之間的無所不在的“微傳播”，大大提升信息傳播的實時溝通能力，這將進一步推進營銷信息與傳播受眾間的互動程度，提升微博營銷傳播的效果。本文的研究建立在傳播理論、營銷傳播理論以及Web3.0技術理論的基礎上，通過問卷調查與訪談的方式探索了微博用戶對目前互聯網環境狀況、微博的使用態度以及參與使用微博方面的看法，并以技術接受模型為基本框架，利用互聯網技術作為研究手段，嘗試探析Web3.0時代的微博營銷傳播效果，得出了一些重要的結論。但由于筆者學識尚淺、研究時間等原因，本文還存在著不少缺陷。首先，樣本取樣集中，樣本量偏少。其次，由于沒有獎勵措施，問卷的題項設置不宜過多，因此，量表的設計也存在著不夠細致與全面的問題。另外，筆者在研究過程中，發現被試用戶的心理與傳播互動性之間有很強的關系，可以通過微博用戶心理與互聯網技術之間的關系，界定研究變量，并在此基礎上談論二者之間的關系，開辟一條新的研究途徑。

作者：陳翊肖鴻單位：三明學院管理學院