基于SOR模型的在线知识社区用户潜水行为研究

被引：81

作者：

周涛 ^{[1
]}

刘佳怡 ^{[1
]}

邓胜利 ^{[2
]}

机构：

[1] 杭州电子科技大学管理学院

[2] 武汉大学信息管理学院

来源：

情报杂志 | 2022年 / 07期

关键词：

在线知识社区; 潜水行为; 刺激-机体-反应模型; 信息超载; 知识分享;

D O I：

暂无

中图分类号：

G252 [读者工作];

学科分类号：

050302 [传播学];

摘要：

[研究目的]在线知识社区作为知识分享和交互的重要平台，大量用户处于潜水状态，这会阻碍社区的可持续发展。因此，研究在线知识社区用户潜水行为，识别用户潜水的原因，对于提升社区用户活跃度和分享行为具有指导意义。[研究方法]基于SOR(刺激-机体-反应)构建研究模型，收集353份有效问卷并采用结构方程模型软件AMOS考察动机因素对知识社区用户焦虑、社交网络疲劳及用户潜水行为的作用机理。[研究结论]研究结果发现，内部动机(社会比较、隐私关注)和外部动机(信息超载、功能超载)通过焦虑情绪和社交网络疲劳影响用户潜水行为。研究结果启示知识社区需要综合考虑用户的内部动机和外部动机因素来缓解其焦虑和社交网络疲劳，从而提升社区用户活跃度，促进其知识共享。

引用

页码：160 / 165+83 +83

页数：7

共 28 条

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