基于fsQCA的差异化用户在线知识付费意愿联动效应研究

【目的/意义】人们对知识付费的需求不断提升,但信息冗余和服务质量无法保证,会降低其付费意愿。本文主要采用定性比较分析方法(fsQCA),探究社交网络平台中影响用户高知识付费意愿的联动组合因素。【方法/过程】通过Python工具,获取知乎平台中职场、健康和法律领域的付费咨询版块中差异化用户的数据进行分析。【结果/结论】研究表明,平台用户的高付费意愿是多个组合因素联动作用的结果,不同领域的用户付费意愿的影响因素不同,部分因素可进行相互替代,知识付费平台应针对不同领域的用户采用不同的管理策略。【创新/局限】本文从组态视角对社交网络平台中用户知识付费意愿联动效应进行了研究,但研究样本量有限,影响因素分析并没有涵盖所有潜在因素,后续应补充完善。