Kim等[2]研究发现不同性别、年级、学科和性格的学生在使用不同的平台搜寻信息的频率和使用目的方面有显著差异。Sin[3]研究了性别—年级、问题解决方式等特征对留学生的信息源使用以及日常生活信息搜寻的差异性影响。基于社会化媒体学术信息搜寻行为影响因素调查所收集的273个样本，采用独立样本t检验和单因素方差分析的统计分析方法对分组样本进行比较。......
2023-08-03
结构模型分析结果: 社会化媒体用户学术信息搜寻行为
【摘要】：为了进一步分析造成这一结果的原因，这里将信息有用性作为固定因变量，系统质量作为固定自变量，其他变量单独或两两同时进入回归模型进行分析，结果如表4-7所示，可以看到，当服务质量和信息源可信度同时进入回归模型后，系统质量对信息有用性的影响不再显著，如表4-7中的模型7所示，说明用户在判断社会化媒体中学术信息有用性的时候，系统质量会因为用户重视服务质量和信息源可信度而对用户判断信息有用性不再有明显的影响。
利用偏最小二乘法结构化方程建模方法对结构模型中的研究假设进行检验，同时，采用Bootstrap重抽样方法从数据集中重复抽取样本形成新的数据集进行显著性检验，样本数设置为1000，据此可计算得到t估计值。首先，对主效应模型进行分析，结果如图4-2所示。
从图4-2可以看到，用户对社会化媒体中学术信息有用性的感知显著地影响用户的学术信息搜寻行为，因此，假设H1成立。从中枢路径和边缘路径对信息有用性的影响来看，属于中枢路径变量的信息质量和服务质量显著地影响用户对社会化媒体中学术信息有用性的感知，因此，假设H2和H3成立；属于边缘路径变量的系统质量对信息有用性不存在显著的影响，因此，假设H4不成立，而信息源可信度显著地影响用户对社会化媒体中学术信息有用性的感知，因此，假设H5成立。从性格特征对中枢路径和边缘路径变量的影响来看，大部分假设成立，具体而言，外向型性格正向显著地影响用户对信息质量、服务质量、系统质量以及信息源可信度的感知，因此，假设H10a、H11a、H12a和H13a成立；随和型性格正向显著地影响用户对信息质量和信息源可信度的感知，因此，假设H10b和H13b成立；开放型性格仅对服务质量存在正向显著的影响，因此，假设H11c成立；尽责型性格正向显著地影响用户对信息质量、系统质量和信息源可信度的感知，因此，假设H10d、H12d和H13d成立；情绪型性格负向显著地影响用户对信息质量、系统质量和信息源可信度的感知，因此，假设H10e、H12e和H13e成立。同时，在主模型中还将性别、年龄、身份、学科、学术经验、社会化媒体使用经验以及信息用户角色作为控制变量指向信息搜寻行为以检验样本特征对信息搜寻行为的影响，从图4-2的结果可以看到，学术经验对信息搜寻行为存在正向的显著性影响，表明用户的学术经验越丰富，他们越可能在社会化媒体中搜寻学术信息以满足自己的信息需求。其他的控制变量对信息搜寻行为不存在显著影响，因此，未将它们的路径系数在图4-2中展示。在主效应模型中，信息搜寻行为的解释方差为0.530，信息有用性的解释方差为0.721，信息质量的解释方差为0.480，服务质量的解释方差为0.458，系统质量的解释方差为0.474，信息源可信度的解释方差为0.524，表明主效应结构模型具有良好的预测效果[63]。
此外，在图4-2的结果中，系统质量对信息有用性不存在显著影响，但从表4-4可以看到，系统质量与信息有用性之间的相关系数为0.739，说明系统质量对信息有用性存在独立的影响作用，它对信息有用性的影响因其他变量的存在而被弱化。为了进一步分析造成这一结果的原因，这里将信息有用性作为固定因变量，系统质量作为固定自变量，其他变量单独或两两同时进入回归模型进行分析，结果如表4-7所示，可以看到，当服务质量和信息源可信度同时进入回归模型后，系统质量对信息有用性的影响不再显著，如表4-7中的模型7所示，说明用户在判断社会化媒体中学术信息有用性的时候，系统质量会因为用户重视服务质量和信息源可信度而对用户判断信息有用性不再有明显的影响。
表4-7 层次回归分析
注:*p＜0.05；**p＜0.01；***p＜0.001；ns:non-significant。
主效应模型分析之后，将调节变量加入结构模型中以检验信息需求对中枢路径变量和边缘路径变量与信息有用性之间关系的调节作用。交互效应通过自变量与调节变量之间相乘实现，从表4-8的结果可以看到，与研究假设相反，信息需求对信息质量和服务质量与信息有用性之间的关系存在负向显著的调节作用(模型2和模型3)，因此，假设H6和H7不成立。信息需求对系统质量和信息源可信度与信息有用性之间的关系存在负向显著的调节作用(模型4和模型5)，因此，假设H8和H9成立。在模型2到模型5中，信息有用性的方差解释分别增加了0.020、0.019、0.017和0.017。根据Cohen[64]和Mathieson等[65]对效应量(Effect Sizes)的解释，计算得到模型2、模型3、模型4和模型5的效应量分别为0.074、0.070、0.062和0.062，表示中低水平的效应。总体上看，结构模型具有较好的预测效果。
表4-8 结构模型交互效应结果
注:*p＜0.05；**p＜0.01；**p＜0.001；ns:non-significant。
f2＝ΔR2/(1-R2)，表示效应大小。[66]效应水平高、中、低的临界值分别是0.35、0.15、0.02。[67]
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2023-08-03
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