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基于技术接受模型的用户量化自我持续参与意愿研究
基于技术接受模型的用户量化自我持续参与意愿研究
摘要：
随着信息技术的迅速发展，用户对于技术的接受程度和参与意愿成为了研究的热点。本文基于技术接受模型，通过量化分析用户的自我持续参与意愿，旨在为技术设计和营销策略提供理论参考。
关键词：技术接受模型；用户参与意愿；自我持续参与意愿；量化分析
1.引言
如今，随着信息技术的广泛应用和快速发展，用户对于技术的接受和参与意愿成为了研究的关键点。技术接受模型（TAM）提供了分析用户对技术接受程度的理论框架，但是对于用户自我持续参与意愿的量化研究还相对较少。本文旨在探索用户自我持续参与意愿的量化分析方法，并对其影响因素进行探讨。
2.技术接受模型（TAM）
技术接受模型是由戴维·戈尔弗里（DavidA.Gosurf）和米尔顿·谢弗（FredD.Davis）在1986年提出的，用于解释个体对于新技术的接受和使用意愿。TAM将用户的接受意愿分为两个因素：感知有用性和感知易用性。感知有用性指的是用户认为使用该技术可以对他们的工作或生活产生实际的效益。感知易用性则是用户认为学习和使用该技术相对容易。
3.用户自我持续参与意愿的定义
用户自我持续参与意愿是指用户在初次接触并采用了一项技术后，对于长期持续使用和参与的意愿。用户的持续参与意愿不仅仅受到技术本身的影响，同时也受到个体因素、社会因素和外部环境等因素的影响。
4.用户自我持续参与意愿的量化分析方法
用户自我持续参与意愿的量化分析可以通过问卷调查和实验研究两种方法进行。问卷调查可以通过采用用户满意度、忠诚度和参与意愿等指标进行量化分析。实验研究可以设计出实际场景和任务，观察用户对于技术的持续参与行为，并对其进行量化分析。
5.影响因素分析
用户自我持续参与意愿受到多个影响因素的综合影响。其中，技术因素包括技术的功能完善程度、性能稳定性等；个体因素包括用户的个人特性和需求等；社会因素包括同伴推荐和社交影响等；外部环境因素包括经济因素和政策支持等。
6.结论
用户自我持续参与意愿是用户对于技术的长期参与和持续使用的意愿，是评估技术接受程度的重要指标。通过技术接受模型的分析和量化分析方法的应用，可以进一步理解和预测用户的自我持续参与意愿。同时，影响因素的综合分析可以为技术设计和营销策略提供理论参考。
参考文献：
Gosurf,D.A.,&Davis,F.D.(1986).TechnologyAcceptanceModel:ANewModelforStudyingUserAcceptanceofComputersSystems.MISQuarterly,13(3),319-340.
Li,Y.,Sun,H.,Liu,Y.,&Fu,S.(2018).FactorsInfluencingContinuanceIntentiontoUseMOOCs.Sustainability,10(2),315.
Davis,F.D.,Bagozzi,R.P.,&Warshaw,P.R.(1989).UserAcceptanceofComputerTechnology:AComparisonofTwoTheoreticalModels.ManagementScience,35(8),982-1003.