张扬与理性：大学生参与网络直播行为影响因素分析

张紫娇　钟蔚

[摘 要] 网络直播平台因互动及时、制作简单、成本低廉等特点迅速吸引大学生的热情参与。大学生作为主体与受众参与网络直播对其生活、学习、价值观等方面产生重要影响，已引起社会关注。运用TAM和D&M理论，在构建大学生参与网络直播行为生成机理基础上，建立以系统质量、内容质量、服务质量、感知信任、感知成本、行为习惯、感知易用性、感知有用性、满意度、期望确认度、行为意向为变量的影响大学生参与网络直播行为的结构模型。以M高校为例进行问卷调研，对各影响因素加以验证，得出结论：大学生自我表现和个性展示的内心渴望与网络平台服务的用户体验是大学生参与网络直播行为的关键要素。

[关键词]大学生;网络直播行为;影响要素;结构方程

[中图分类号]C32 [文献标志码]A

移动互联时代，海量的信息通过新媒体技术在人们面前多元化呈现，信息传播进入“人人有麦克风”阶段，呈现出全新的传播生态和新格局。[1]29网络直播是基于网络流行新媒体技术，在电脑、手机登终端设备上以有线或者无线联网为渠道，现场信息以文字、语音、图像、视频、弹幕等多种形式展现的传播方式。[2]71直播作为新媒体的产物，一方面作为娱乐工具，让参与者感受别样的生活。另外一方面，网络直播不断涉及暴力、色情等低俗内容，给社会带来严重的负面影响。大学生作为参与网络直播的主力军，往往容易受到主播内容的影响。研究高校学生产生参与网络直播行为的动机，并据此积极引导高校学生，使其以更健康的方式参与网络直播。

对于网络直播行为的研究，不同的学者从不同角度进行研究。一是网络直播用户的特征方面：Max.通过对收集的998份问卷进行分析，利用T检验得出性别与观看节目的内容有直接的关系。[3]995Kaja J.通过分析网络直播的内容和弹幕信息，分析判断用户的信息行为。[4]18二是网络直播动机方面：Mathildc B.通过调查动机与用户内容发现，网络直播中主要的交流动机是无聊、社交。[5]83穆毅使用心理学的放大分析用户行为，得出寻求主体构建、远离孤独和寻找慰藉是高校学生参与网络直播的原因。[6]93汪雅倩从主播的视角研究网络直播用户参与网络直播行为的动机，表达真实自我，满足深层次需求的“精神自留地”。[7]68三是网络直播的法律方面：徐蒙等人分析了网络直播过程中存在的法律风险。[8]16赵墨林从多个角度梳理了网络直播过程中存在的问题，并借助国外经验对我国完善网络直播的相关法律提出有效建议。[9]19

作为新媒体产物，关于网络直播研究的学者并不多，对大学生参与直播行为更是少之又少。本文以高校学生为研究对象，计量分析其参与网络直播行为的影响因素，从而予以规范引导。

一、高校学生参与网络直播行为理论分析

大学生参与网络直播行为可以通过两种方式进行。第一种是作为主播，对自己的生活场景进行直播，吸引粉丝获得打赏。另外一种是作为用户，观看别人的生活场景，在这个过程中感受到愉悦。本文以技术接受模型（TAM）模型和信息系统成功模型（D&M）为框架，在此基础上结合高校学生的特点，对高校学生参与直播行为的影响因素进行分析。

（一）基于TAM理论的高校学生参与网络直播行为基本变量分析

技术接受模型（Technology Acceptance Model， TAM）是Davis于1986年提出的，而后在2000年对其修正。[10]1001修正后的模型，主要包括感知有用性、感知易用性，行为意向和使用行为4个变量，主要分析用户对使用某一系统的接受程度。该模型的结构图如图1所示。

感知有用性：主要是指高校学生对网络直播平台的主观有用。当学生感知到通过网络直播平台能够增长见识、增多与朋友的谈资或者能够愉悦心情，学生会主观感知到网络直播平台的有用性。

感知易用性：主要是指高校学生对网络直播平台的主观易用。当学生感知到网络直播平台是简单易用，容易操作的，那么在一定程度上会提高高校学生对网络直播平台易用性的主观感知。

行为意向：行为意向是指高校学生使用网络直播平台愿望的强烈性。

参与行为：高校学生参与直播行为的表现，具体可表现为参与时长、参与频度、参与网络直播平台的数量。

基于此，提出如下假设：

H1：感知有用性能够正向影响高校学生参与网络直播的行为意向。

H2：感知易用性能够正向影响高校学生参与网络直播的行为意向。

H3：感知易用性能夠正向影响高校学生对网络直播行为的感知有用性。

H4：高校学生参与网络直播的行为意向正向影响高校学生参与网络直播行为。

（二）基于D&M理论的高校学生参与网络直播行为基本变量分析

信息系统成功模型（Information System Success Model， 简称D&M模型）是美国学者Delone等人于1992年提出的，该模型主要考量信息系统的成功性对使用者行为的影响。[11]93该模型共有六个变量，分别是系统质量、服务质量、信息质量、系统使用、用户满意、净收益之间的关系，如图2所示。

系统质量：主要是用户对网络直播平台的系统质量的感知。若网络直播平台响应速度快、页面布局合理、功能丰富，那么用户感知的系统质量将会很高。

内容质量：主要是指网络直播平台为使用者提供内容的质量。如果内容可靠、更新速度快、干扰信息少，那么用户会对网络直播平台有较高的感知内容质量。

服务质量：是指网络直播平台为用户提供的各种服务的质量。

满意度：高校学生参与网络直播过程中感受的满意度。

期望确认度：高校学生在使用网络直播平台之前会有预期。使用后，若感知没有达到期望值，会降低参与直播行为意向。若期望确认度高，会增加高校学生参与网络直播的行为意向。

根据D&M理论，提出如下假设：

H5：系统质量正向影响高校学生参与网络直播行为的满意度。

H6：系统质量正向影响高校学生参与网络直播行为的感知易用性。

H7：内容质量正向影响高校学生参与网络直播行为的满意度。

H8：服务质量正向影响高校学生参与网络直播行为的满意度。

H9：服务质量正向影响高校学生参与网络直播行为的感知易用性。

H10：服务质量正向影响高校学生参与网络直播行为的感知有用性。

H11：满意度正向影响高校学生参与网络直播的行为意向。

H12： 满意度正向影响高校学生参与网络直播的期望确认度。

H13：期望确认度正向影响高校学生参与网络直播的行为意向。

（三）基于高校学生参与网络直播行为特性的基本变量分析

除了通过模型识别出的基本变量，本文在分析高校学生参与网络直播行为特性的基础上构建新的变量，如感知成本，感知信任[12]546和行为习惯。[13]18

感知成本：主要是指高校学生在参与网络直播时感知到成本的高低。成本主要包括浪费的时间成本和打赏主播的资金成本。

感知信任：用户在使用互联网产品的时候容易造成隐私泄露，这就使用户对系统安全有很大的重视。如果高校学生对网络直播平台的感知信任度高，认为网络直播平台能够遵守相关协议，保护用户隐私。

行为习惯：高校学生作为一个特殊的群体，有自身的行为习惯，比如习惯性地玩手机、习惯探索新事物等，这些行为习惯促使高校学生产生参与网络直播的行为。

基于此，提出如下假设：

H14：感知成本负向影响高校学生参与网络直播的行为意向。

H15：感知信任正向影响高校学生对参与网络直播行为的满意度。

H16：行为习惯对高校学生参与网络直播行为有正向影响。

H17：感知有用性对高校学生参与网络直播的行为习惯有正向影响。

H18：感知有用性对高校学生参与网络直播的满意度有正向影响。

二、高校学生参与网络直播行为的模型构建

综上分析得到影响高校学生参与网络直播行为的因素，并提出假设。按照 上述假设，得到高校学生参与网络直播 行为影响因素的作用路径如图3所示。

高校参与网络直播行为的模型中，系统质量（SQ）、内容质量（CQ）、服务质量（EQ）、感知信任（PT）、感知成本（PC）、行为习惯（BI）是外生潜变量。感知易用性（PEU）、感知有用性（PU）、满意度（SAT）、期望确认度（CON）和行为意向（INT）既是内生潜变量，也是外生潜变量。参与行为（BEH）为内生潜变量。根据结构方程原理对上述模型进行数学描述、构建高校学生参与网络直播行为的结构方程如下。

三、大学生参与网络直播行为的实证分析

（一）样本选择与问卷发放

本文以M高校为研究对象，针对不同年级不同专业的学生发放调查问卷。结合90后、00后大学生喜爱使用互联网的特点，采用线上发放为主要形式。通过朋友圈、E-MAIL、问卷星、QQ等方式发放在线问卷，共回收323份问卷。按照答题时间不低于60秒为判别标准，共有295份有效问卷。问卷回收情况见表1。

（二）信度和效度检验

信度，是指采用同样的方法对同一研究对象反复测量结果的一致程度。信度系数越大，表示测量的可信性越大。在本研究中，以Cronbach's Alpha为信度的度量标注。Cronbach's Alpha在0.5以上，表明数据可信;在0.7以上，表明数据的可信度是非常高的;达到0.9以上，表明数据十分可信。本文采用SPSS 22.0对所有的量表进行信度分析，其结果如表2所示。

效度是指有效性，即测量工具能够准确测量出所需测量事物的程度。效度系数越大，表示测量的有效性越高。本文选取KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）统计量和Bartlett球形度检验两个指标来判断样本数据是否合适进行因子分析。当KMO值在0.7以上，说明问卷的效度很好。效度检验结果如表3所示。

（三）实证检验

采用AMOS软件对大学生参与网络直播行为结构方程进行运算，得到结构方程的路径系数和拟合优度，分别见表4和表5。

分析显示，拟合指标RMR有待于改善。由于残差均方根RMR主要是通过协方差计算得到，其数值结果不仅受到测量单位变换的影响，也会受到样本数量大小的影响，因此RMR在衡量模型拟合度方面并不是一个非常可靠性的指标。然而其他指标卡方自由度、RMSEA等关键指标拟合结果非常好。所以综合而言，该模型是可接受的。

（四）结果分析

1.效应值分析

根据表5和图3，计算各个变量对参与行为的直接效应、间接效应和总效应（见表6）。由表6可知，从直接影响的角度来分析，高校学生网络直播过程中，行为意向对参与网络直播行为起到決定性 作用。但是与其他的行为比较，发现行为意向对行为的影响有下降趋势，主要是因为高校学生是一个心智不是特别成熟的群体，自身行为选择可能受周边环境的影响比较大。

從总效应排序结果来分析，感知有用性对高校学生是否参与网络直播影响最大。随着95后，甚至00后进入高校学习，高校学生渴望表现自我和展示自我的特点更加鲜明，而直播平台能够满足人们展示自我的需求。

感知易用性作为影响高校学生参与网络直播平台的第二大重要因素。网络直播平台是否易用，操作是否简单方便，会影响高校学生对网络直播平台的使用。网络平台是否易用，主要取决于网络直播平台的系统质量，服务质量。

对网络直播平台的满意度是影响高校学生是否参与网络直播行为的关键因素。通过上述模型，可以判断出平台上的内容质量和感知信任度是影响高校学生对网络直播平台满意度的关键因素。

2.模型假设的分析

经模型计算，不成立的假设主要有假设H2，H5，H8，H13，H14和H16。根据实际调研，与高校学生进行面对面沟通交流，分析假设不成立的原因。

（1）假设H2不成立的原因分析。感知易用性主要是通过感知有用性对高校学生是否参与网络直播行为的行为意向产生影响。主要原因是建立模型的时候，忽略考虑中介因素的影响。

（2）假设H5和H8不成立的原因分析。通过实地调研发现，高校学生对直播网络平台是否满意的原因取决于有用性和可靠性。所以相比于系统的内容质量和感知信任，系统质量和服务质量对高校学生是否使用网络直播平台的影响更小一些。

（3）假设H13不成立原因分析。网络直播平台多数情况下是高校学生娱乐的平台，因此很多学生在使用网络直播平台前，并没有对平台有预设。所以网络直播平台对高校学生参与网络直播的行为意向影响并不显著。

（4）假设H14不成立的原因分析。多数学生在参与网络直播平台的时候，纯属是消遣时间，很少付出经济成本。高校学生课余时间比较多，对时间的价值认识也不到位。因此感知的时间成本对高校学生参与网络直播行为意向的影响并不显著。

（5）假设H16不成立的原因分析。行为习惯对高校学生是否参与网络直播行为有调节作用，但不一定是正向影响。很多高校学生有不自觉打开手机的行为习惯。但很多学生选择社交平台，比如微信和QQ。还有一部分学生选择了游戏软件。当然也有部分学生选择了网络直播平台。所以，行为习惯对高校学生参与网络直播行为的影响有待于进一步研究。

四、规范引导大学生参与网络直播行为的建议

为促进高校学生积极健康地使用网络直播平台，按照上述实证模型的结果，从学生、企业和高校三个角度提出改善建议。

从高校学生的角度来讲，通过参与网络直播平台，能够暂时放松心情，缓解学习压力。但是在使用这些能够带来短暂快乐感的网络工具时，高校学生要注意提高自己的自制力;从网络直播平台的信息能够增长见识，改善生活，但是要注意信息的质量，避免不实、有害信息的获取影响学习和生活;网络直播平台上有的大量数据信息，如何筛选信息是高校学生必须掌握的一项能力，应避免沉迷于大量的信息，过度浪费时间。

从网络直播企业的角度来说，高校学生用户对网络直播平台的信息质量和系统安全有较高的要求。所以在直播网络平台上，一方面要重视内容的及时更新和内容的可靠性，提高对不实内容进行监管。另外一方面，随着越来越多互联网犯罪的事实的曝光，系统安全性是为学生用户在使用互联网产品时考虑的关键因素。所以，提高用户对网络平台的感知信任是网络直播企业急需解决的关键问题。

从高校的角度来讲，积极引导学生健康参与网络直播平台能提高学生沟通交流能力，拓展学生社交范围，促进学生全面发展。

实证模型表明，由于对时间的感知成本较低，导致很多学生在使用直播网络没有节制，浪费时间。所以从高校的角度出发，通过举办讲座等形式提高学生对时间成本的感知能力，从而有效的避免沉迷于网络直播平台。另外，互联网犯罪的程度和频度的不断提高，高校应当通过多种方式提升学生在使用互联网产品的安全意识，促使学生在参与网络直播时，注意隐私的保护，避免网络诈骗。

[参考文献]

[1] 赵梦媛.网络直播在我国的传播现状及其特征分析[J].西部学刊：新闻与传播，2016（8）：29-32.

[2] 付业勤，罗艳菊，张仙锋.我国网络直播的内涵特征、类型模式与规范发展[J].重庆邮电大学学报：社会科学版，2017（4）：71-81.

[3] Max Sjobloma， Juho Hamari. Why do people watch others play video games？ An empirical study on the motivations of Twitch users[J]. Computers in Human Behavior，2017（75）：985-996.

[4] Katrin Scheibe， Kaja J. Fiet kiewicz， Wolfgang G. Stock. Information Behavior on Social Live Streaming Services[J].Journal of Information Science Theory and Practice，2016（2）：6-20.

[5] Mathilde B. Friedlnder. Streamer Motives and User-Generated Content on Social Live-Streaming Services[J].Journal of Information Science Theory and Practice，2017（1）：65-84.

[6] 汪雅倩.“新型社交方式”：基于主播視角的网络直播间陌生人虚拟互动研究[J].中国青年研究，2019（2）：87-93+72.

[7] 穆毅.孤独与狂欢：基于网络直播用户的心理和行为分析[J].新闻研究导刊， 2016（22）： 67-68.

[8] 徐蒙，祝仁涛.新媒体视域下UGC 模式的法律风险及其防范——以网络直播为例[J].浙江传媒学院学报，2016（4）：13-17.

[9] 赵墨林.网络直播的法律规制[D].长春：吉林大学， 2017.

[10] Davis F D， Bagozzj R P， Warshaw P R. User accept computer technology： a comparison of two theoretical[J].Management Science，1989 （8）：982-1003.

[11] Delone J， Mclean F.Information Systems Success： The quest for the Dependent Variable[J].Information System Research， 1992（1）： 60-95.

[12] Kim B. Understanding key factors of users' intentions to repurchase and recommend digital items in social virtual worlds[J]. Cyberpsychology Behavior &Social networking， 2012（10）： 543-550.

[13] 李珊珊.基于“使用与满足”虚拟社区网民行为研究——以百度贴吧为例[D].广州：华南理工大学，2010.

[责任编辑]王立国

Abstract： The online live platform attracts college students' enthusiastic participation because of timely interaction， simple process and low cost. As the main body and audience， college student participate in online live. And this has an important impact on their life， learning， values and other aspects. The formation mechanism of College Students' participation in online live has been analyzed based on the theory of TAM and D&M. And a structural model is established in this paper though the action path which is composed of system quality， content quality， service quality， perceived trust， perceived cost， behavior habits， perceived ease of use， perceived usefulness， satisfaction， expectation confirmation， behavioral intention. M university is selected as the object of empirical analysis to verify the influence path and degree of each factor. The conclusion that Inner desire for self-expression and user experience is the key factors for college students to participate in online live is drawn. This has important practical significance for promoting the active and healthy use of network broadcasting by college students.

Keywords： college students; live broadcast behavior; influencing factors; SEM