基于元分析的在线社区用户转移意愿影响因素研究

范昊　热孜亚·艾海提　李珊珊

DOl：10.3969/j.issn.1008-0821.2021.10.004

[中图分类号]G252.0 [文献标识码]A [文章编号]1008—0821（2021）10—0030—10

Web2.0时代，随着互联网技术的快速发展，各类在线社区不断涌现。由于不同在线社区在内容、使用体验、服务质量等方面存在差异，而同类型社区之间具有可替代性，使得社区用户能轻易地在不同在线社区之间进行转移。数据显示，2020年上半年，微信、QQ的用户使用率呈现下降的趋势，而微博的使用率则小幅上升;疫情期间，在线游戏领域用户回升显著，视频用户观看时长增长显著，各类在线社区面临着如何有效吸引和保留用户的难题。基于此，国内外学者对在线社区用户转移意愿影响因素进行了大量实证研究，取得了丰富的研究成果。

通过对相关实证研究文献的整理与分析发现，不同研究涵盖的因素冗杂且存在一定的不一致，这主要体现在同一因素在不同研究中的显著性不一致、影响方向不一致和关系强度不一致。例如，周涛等证实不满意度会显著影响用户的社交媒体转移意向，但Fei L等的研究发现，用户对当前使用SNS社区的不满意度与转移意向之间并无显著关系;Hou A C Y等提出先前转移经验会正向影响在线游戏用户的转移意愿，Hsieh J K等却发现，转移经验会负向影响博客用户的转移意愿;Hou A C Y等发现，感知娱乐性与SNS用户的转移意愿存在弱相关关系（r=0.232），而Hsieh J K等发现，感知娱乐性与博客用户的转移意愿存在强相关关系（r=0.65）等。不同学者开展研究时的研究视角、理论基础、研究平台、情境特征等多种客观因素的差异都可能会造成上述不一致结论的产生。在具体实践中，这些存在差异的结论与观点不利于形成用户转移意愿与其影响因素的统一定论，无法为在线社区运营商提供可参考的用户转移一般规律。鉴于此，本文基于元分析方法，系统梳理现有在线社区用户转移意愿与其影响因素间关系的实证研究，客观揭示相异性研究结果产生的原因，以期为在线社区的功能完善和用户运营给予综合性参考。

1相关研究

1.1在线社区

在线社区又称虚拟社区、线上社区，Rheingold将其定义为人们在虚拟的网络空间中不断交谈和思想交流而形成的一种带有人类情感和人际关系网的文化集合。在线社区区别于线下社区，主要体现于其虚拟性、开放性、非地域性和非时间性的特点，即在线社区是依托互联网与现代信息技术而存在的，社区用户可以随时随地就某一问题或领域在网络空间开展交流与互动.与此同时，在线社区总是随用户的变化而处于动态变化之中，因而具有高度自主性。不同学科领域的学者对在线社区的分类有所不同，目前广泛采用的分类体系由Armstrong A等提出，其根据社区成员的目的将在线社区划分为交易型社区、兴趣型社区、幻想型社区和关系型社区4种类型。也有学者认为，在线社区的类型可从内容和关系两个维度进行划分，内容导向性越强的社区越侧重于信息的产生和共享，而关系导向性越强的社区则越侧重人际互动与关系的建立。此外，研究也指出，社区用户是在线社区的两大基本元素之一，其中社区用户的口碑传播、用户参与以及知识共享等行为研究是在线社区研究的主要内容。隨着网络服务功能的逐渐扩展，用户对于平台的体验感和交互感的要求不断提高，使得在线社区用户可以选择自愿进入或退出某一社区，因此，关注和研究用户的转移行为与意愿是在线社区运营和可持续发展的重要基础之一。

1.2在线社区用户转移意愿及其影响因素研究

“用户转移”这一概念最早起源于人口地理学领域的“迁移理论”，用于研究一段时间内人口在两个地理空间上的永久或半永久性迁移，后被市场营销领域学者引入研究消费者替换服务提供商的行为，当前其在信息系统研究和电子商务领域得到广泛关注，用于讨论信息系统用户由使用原系统转向使用新系统的网际转移现象。Ye C等将用户的转移意愿定义为用户部分减少或完全终止使用一个特定的信息技术产品，同时转向使用能满足其特定需求的其他替代产品的意向;王晰巍等认为，社交媒体用户转移是用户增加对“新”社交媒体的使用，减少对“旧”社交媒体的使用，甚至放弃“旧”社交媒体完全投入到“新”社交媒体的使用当中。类似地，本研究定义在线社区的用户转移为：特定一段时间内，用户逐渐减少使用或完全不使用当前在线社区，同时增加对其他在线社区的使用。

现有在线社区用户转移的研究大多是从“态度—意愿—行为”这一视角出发，基于某一具体在线社区，构建并检验理论模型以研究用户在不同在线社区间转移的影响因素，其中，着眼于用户转移意愿的研究成果最为丰富。从研究方法上看，已有研究大多采用截面数据调查法，使用问卷调查法、访谈法、扎根理论方法等获取数据，再利用结构方程模型、因子分析等数据分析方法测定被试用户的转移意愿及其影响因素。从理论模型上看，现有研究主要基于“推—拉—锚定”（Push-Pull-Mooring，PPM）模型展开讨论，该模型认为推力、拉力和锚定3方面因素是影响用户转移的决定性因素，其中，推力因素是推动用户减少使用原社区的因素，拉力因素是吸引用户增加使用新社区的因素，锚定因素是促进或阻碍社区用户从原社区转向使用新社区的因素。大多研究将认知理论、社会网络迁移理论、使用与满足理论、期望（不）确认理论等理论模型融入PPM框架中，以识别和检验影响用户转移意愿的各种因素。可见，现有研究以量化检验因变量与有限数量自变量之间的关系为主，影响因素的涵盖面较广且研究结论存在较多不一致，难以对实践产生更广泛的指导意义。基于此，部分学者从定性层面对用户转移意愿影响因素进行梳理与总结，但鲜有学者从定量层面对现有研究结论进行整合，且尚未发现利用元分析方法对领域内大量相异性结论进行定量综述的文章。

因此，本文期望使用元分析方法，整合在线社区情境下的用户转移意愿研究，定量检验影响在线社区用户转移意愿因素的关系强度大小，以系统评估相关因素的影响效果，并探索在线社区用户转移意愿与其影响因素间关系可能存在的调节变量，从而形成具有稳定性和一般性的研究结论，为把握用户转移意愿的动因机理研究提供定量依据。

2研究设计

2.1研究方法与步骤

元分析（Meta-analysis）是综合某一主题下的众多单个实证研究结果的一种统计学分析方法，又称为Meta分析、荟萃分析、整合分析等。该方法旨在对不同研究中的单个效应量以一定的权重进行编码统计，最终得到所有研究的平均效应量，以此来综合评价多个存在差异的研究结论。研究也提出元分析作为一种定量综合集成分析方法，在学科定量集成研究应用中具有处理研究结论之间的矛盾、揭示研究间异质性的原因和推进今后科研方向等意义。目前，元分析方法在多个领域受到广泛关注与应用。图书情报领域的学者也基于元分析方法进行了较多探索，主要成果有：①从局部入手研究某一特定因素与研究问题间的关系，如张宁等基于元分析对个体认知专注与虚拟社区用户参与间的关系开展了性质和强度上的定量化探索，吴川徽等明确了用户感知风险与网络信息搜寻行为关系的整体效应和可能的调节变量;②从整体出发，多因素综合定量分析研究问题下的所有验证结果，如曹树金等、范哲等基于元分析对影响虚拟社区知识共享意愿和社会化媒体用户使用行为的显著相关因素进行了梳理与整合，为领域后续的研究发展提供了理论基础。由此可见，元分析方法在用户信息行为影响因素的定量集成研究中具有适用性，故本研究将采用元分析方法对在线社区用户转移意愿的影响因素进行定量整合。

本研究的具体步骤为：①根据研究问题确定主题检索词，全面收集相关文献;②制定文献筛选标准，严格筛选目标文献;③对目标文献作数据编码与处理;④统计分析，包括异质性检验、发表偏倚检验、关系强度判定以及调节效应检验。整个分析过程利用CMA3.0（Comprehensive Meta-Analysis）软件辅助完成。

2.2文献检索与筛选

元分析方法的研究对象具有全面性和客观性的特点，全面地收集样本文献能保证元分析结果的客观性和消除潜在的偏倚性。因此，本文使用多种数据库检索已有的各类文献，具体检索策略为：对Web of Science、Elsevier ScienceDirect、Wiley On-line Library、Springer、ProQuest学位论文全文检索平台等英文数据库以“Online Communit*、Virtual Communit*、Web Communit*、Social Network”匹配“Users Switch、Users Migrant、Switching Inten-tion*、Switching Behavior、Migration Intention*、Migration Behavior”进行关键词组合检索;对我国知网、万方、维普中文科技期刊、AiritiLibrary台湾学术文献数据库等中文数据库则相应地使用关键词为“在线社区、虚拟社区、线上社区、网络社区、社会化网络”匹配“用户转移、转移意愿/行为、转换意愿/行为、迁移意愿/行为”的检索策略。此外，为避免遗漏“灰色文献”，又借助百度学术、Google Scholar进行二次检索与重点文献的回溯检索，以保证最大限度收集相关文献，最终得到与本文研究相关的、可获得的文献103篇，供下一步进行文献筛选。

检索到相关文献后，需对文献作进一步筛选，以选取适用于元分析的目标文献。本文采用以下标准对文献进行筛选与剔除：①选取以在线社区中的用户转移意愿影响因素为研究对象的文献，剔除研究对象为非在线社区或非用户转移意愿的文献，如浏览器用户的转移、非移动图书馆用户的转移以及组织中的知识转移等;②选取明确报告了样本量、因素的相关系数r或能够转换成相关系数的其他效应值（如t值、F值）等统计数据的实证研究文献，剔除定性综述或理论研究等非实证类型文献，以及缺乏可计算数据的文献;③目标文献须是不包含相同样本的独立研究，即当多篇文献中出现相同样本数据时，仅保留样本量偏大的那项。经过多次筛选排查，最终获得38篇相关文献用于元分析，包括12篇中文文献和26篇外文文献，其中期刊论文23篇、学位论文7篇、会议论文8篇，文献时间跨度为2008—2020年。

2.3文献编码与处理

为保证编码数据的客观性和准确性，本研究的两位作者在通读上述目标文献的基础上，分别独立进行编码工作。第一轮编码结束后，交叉核对两人的编碼表，对编码不一致处共同讨论核实，再对不一致结果的来源文献进行第二轮编码，最终编码的一致性为89.5%。

3在线社区用户转移意愿影响因素的元分析

将上述编码后文献数据导人CMA3.0软件中，软件可根据公式对单个效应值r做Fisher Z值转换，并得到转换后的效应值。经编码与统计，上述38篇目标文献共识别出影响在线社区用户转移意愿的90个不同因素和197个效应值。RosenthalR认为，一个因素只需两个效应值就可以进行元分析，因此本研究选取其中出现频次大于等于3的共22个影响因素进行元分析，进一步统计检验以得到最终的影响因素与其平均效应值。

3.1发表偏倚检验

发表偏倚也称“文件抽屉”问题，是指一种相较于没有得出显著性结果的文章，具有显著性结果的文章更容易被发表，导致一些具有低显著性结论的文章留在研究者的抽屉里的现象。。因此，为了减少纳入元分析文献受“发表偏倚”问题的影响，首先进行发表偏倚检验。

本研究将结合漏斗图和失效安全系数Fail-safeN进行发表偏倚检验。图1是用于定性检验发表偏倚的漏斗图，由图可知，多数研究均集中于漏斗的中上部，没有研究落在漏斗底部，且多数效应值均匀地分布在平均值附近，说明本研究存在发表偏倚的可能性较小。一般而言，当失效安全系数Fail-safe N大于其判别标准5K+10（K为独立研究的数量）时可以认为研究不存在发表偏倚。在本研究纳入的22个高频影响因素中，除感知不充分参与、社交性、系统质量、社会关系、多样化需求、准备成本和惯性7个影响因素存在发表偏倚外，其余各影响因素与用户转移意愿之间的失效安全系数均满足大于5K+10的临界条件，不存在发表偏倚问题，具体如表1所示。因此，本研究进一步剔除上述存在发表偏倚的影响因素，保留表1中的15个因素作为最终考察对象，并对其做进一步探索。

由表1可知，本研究所考察的15个影响在线社区用户转移意愿的因素总体上是稳定的，此次元分析结果可靠有效。

3.2异质性检验

异质性检验是元分析中对各研究结果合并的基础，只有当各研究结果具有一致性时，合并分析的结果才能被认为是真实可靠的。目前，Q检验和，2检验是主要的异质性检验方法，当Q检验结果显著或I²统计量大于50时，表明研究间存在明显的异质性，应选用随机效应模型合并效应量;反之，则表明研究间不存在异质性，应选用固定效应模型合并效应量。

本研究的异质性检验结果如表1所示，除“相对匮乏性”因素的Q值不显著（p>0.05），应选用固定效应模型之外，其余各影响因素的Q值均在0.05的置信水平上统计显著，且多数因素的I²集中在95左右，表明各影响因素均存在较强的异质性，应选用随机效应模型进行效应值合并计算。

3.3关系强度

关系强度指各影响因素与用户转移意愿间相关关系的大小。根据Cohen jt41j提出的判别标准，相关系数r的强度可以分为基本不相关（0≤r<0.1）、弱相关（0.1≤rO.05），其他各影响因素与用户转移意愿均存在显著相关关系（p<0.05），且95%的置信区间均不包含0，说明满意度对用户转移意愿的影响不显著。具体来说，相对匮乏性（r=0.566）、网络义务性（r=0.552）和感知价值（r=0.548）与用户转移意愿显著强正相关，不满意度（r=0.485）、主观规范（r=0.451）、替代品吸引力（r=0.443）、同辈影响（r=0.431）、感知有用性（r=0.354）和网络规模（r=0.313）与用户转移意愿中度正相关，先前转移经验（r=0.26）和感知娱乐性（r=0.243）与用户转移意愿弱正相关，转移成本（r=一0.332）与用户转移意愿中度负相关，沉没成本（r=一0.265）和持续成本（r=-0.246）与用户转移意愿弱负相关。

3.4调节效应检验

从表1的异质性检验结果可知.除“相对匮乏性”不存在明显异质性外，本研究其余各影响因素均存在异质性。为找出这些研究间差异的来源，本研究引入“社区类型”这一情境因素，来探究在线社区类型在研究用户转移意愿中可能存在的调节作用。本研究以Armstrong A等学者提出的分类体系为基础，将在线社区划分为关系型和非关系型社区两类，关系型社区指成员间为维持相互之间的关系而聚集形成的社区，主要以微信、微博、Facebook等基于人际互动的SNS社交网站为主，而非关系型社区指其他属于交易型、兴趣型、娱乐型或综合型的社区，如以个体间交互与娱乐为目的的在线游戏社区、视频社区，或基于共同兴趣爱好、以知识交流为目的的在线学术社区、问答社区等。调节变量分组中，当各影响因素对应的组间Q_B值在0.05的置信水平上显著时，说明研究的异质性部分来源于研究间的不同研究特征，而部分来源于研究内的随机误差。表2是社区类型作为调节变量时的分析结果。

由表2可知，社区类型对感知娱乐性、不满意度、替代品吸引力、网络义务性、感知有用性以及感知价值与用户转移意愿的关系有显著影响（p<0.05），但对先前转移经验、同辈影响、转移成本、网络规模以及主观规范与用户转移意愿之间的关系影响不显著（p>0.05）。由此可说明，不同研究之间的特征差异会导致结论的部分异质性，因而表明社区类型对用户转移意愿及其影响因素之间的关系具有一定的调节作用。从关系强度来看，相对于非关系型社区而言，关系型社区中的感知娱乐性、替代品吸引力和感知价值对用户转移意愿的作用更强。

4结果与讨论

4.1影响在线社区用户转移意愿的因素及其关系强度

剔除存在发表偏倚问题的影响因素后，在纳入本研究的15个用户转移意愿影响因素中.除“满意度”这一因素影响不显著外，其余因素对在线社区用户的转移意愿均有不同强度的显著影响，具体如图2所示。根据各影响因素自身的含义与特点，将其放入PPM模型的推力、拉力和锚定框架中可以发现，对于用户转移意愿而言，相关关系最强的因素是拉力因素中的相对匮乏性、網络义务性和感知价值，其次是拉力因素中的其他因素（网络规模、替代品吸引力、同辈影响、相对匮乏性、感知有用性及主观规范）和推力因素中的不满意度以及锚定因素中的转移成本，而推力因素中的感知娱乐性以及锚定因素中的先前转移经验、沉没成本和持续成本与用户转移意愿的相关关系最弱。

由图可见，吸引用户转向新在线社区的影响因素是显著强相关和中度相关因素的主要构成，这与多数研究中“拉力因素在驱动用户转移中起最关键的作用”这一结论一致。目前仅有少量研究关注相对匮乏性、网络义务性和感知价值这3个相关强度最高的因素，后续研究可以更多地以这三者为核心构建用户转移意愿模型，也可进一步对其进行细分，如从情感匮乏、经济匮乏和功能匮乏3个方面探究相对匮乏性对在线社区用户转移过程的影响。相较于强相关和中度相关因素而言，具有弱相关关系的影响因素在不同研究中的结果更有可能与元分析结果不一致。例如，在纳入元分析的实证研究中，仅有1篇文献认为替代品吸引力与用户转移意愿间具有弱相关关系，而大多数研究得出“先前转移经验与用户转移意愿间存在中度相关关系”的结论，与本研究通过综合多个实证研究结果后得出的结论不一致。因此，未来研究应该更多地探索和确认这些因素对用户转移意愿的影响强度。

当然，具有中度相关关系的影响因素仍会在不同研究中具有一定的不一致性。例如，大量文献采纳转移成本作为研究中的锚定因素，并认为转移成本对用户转移意向存在显著负向影响这与本研究的结果一致。但也有部分实证研究对这一观点给出了否定性证据，如Choi J等、夏立新等学者发现，转移成本对用户转移意向无显著影响，产生这种不一致结论的原因可能在于，即便是强相关或中度相关因素的研究，它们之间也存在一定的不一致性，只是存在不一致性的研究数量较少，在研究综合中其效应会被其他多个具有高度一致且相关关系较强的研究抵消。

此外，虽然不满意度和感知娱乐性（推力因素）是出现频次较高的两个因素，但其对用户转移意愿的影响较弱。其中，感知娱乐性是本研究识别出的影响用户转移意愿的因素中最弱的，说明现有实证研究对用户转移意愿推力因素的讨论较为分散，并且从整体上来说其关系强度仍较弱，这与Hou A C Y等学者的“推力因素在用户转移过程中的影响作用是有限的”这一研究结论较为一致。因此，后续研究可以通过深度访谈、扎根理论等定性方法充分识别与挖掘推动用户转移至其他社区的关键因素.实现在推力因素研究视角上的进一步拓展。

4.2调节效应的影响分析

通过异质性检验和调节效应检验，本研究发现在线社区类型可以作为用户转移意愿与其影响因素之间关系的调节变量。进一步来说，社区类型对感知娱乐性、不满意度、替代品吸引力、网络义务性、感知有用性以及感知价值与用户转移意愿的关系有显著影响，并且相较于非关系型社区，关系型社区中的感知娱乐性、替代品吸引力和感知价值对用户转移意愿的正向作用都更强。不同类型的在线社区具有差异化的功能属性与特征，关系型社区旨在为用户提供信息交流平台，一方面，當用户发现市场上存在其他社区平台可作为替代品，并且替代品在系统、功能或是信息质量上使用户更加满意，他们更愿意尝试使用新社区;另一方面，已有研究证实社交媒体等关系型社区的社交趣味性不足或感知收益不强都会给用户带来负面体验，从而导致用户产生转移意愿。在实际研究中，非关系型社区的用户转移意愿也会依据社区的主要功能呈现情境化特征，如在娱乐型社区情境下，用户更关注是否满足其娱乐需求和沉浸式体验，而在兴趣型社区情境下，用户的转移动机更多的受如感知有用性、感知易用性等外部因素的影响。因此，未来研究在构建理论模型时应更多地考虑不同社区的情境特征，以更有针对性地剖析用户转移意愿的动机与因素。

5结语

基于国内外38篇与在线社区用户转移意愿影响因素相关的实证研究，本研究利用元分析方法，综合分析不同因素对在线社区用户转移意愿的影响程度，并基于研究情境特征，检验可能引起不同研究间影响程度差异的调节变量。研究发现，对用户转移意愿产生直接影响的15个关键因素中，相对匮乏性、网络义务性和感知价值是与用户转移意愿相关关系最强的因素，而感知娱乐性的相关关系最弱。同时，社区类型作为调节变量会影响感知娱乐性、不满意度、替代品吸引力、网络义务性、感知有用性以及感知价值6个因素与用户转移意愿的关系。本研究在一定程度上反映了在线社区用户转移意愿的动因机理，得出了用户转移意愿与其影响因素的一致性研究结论，为在线社区的持续发展和运营提供了理论支撑。此外，本研究实现了利用元分析方法定量综合分析用户转移意愿影响因素，丰富了在线社区用户转移领域的研究思路。

本研究也有一定的局限性。首先，纳入元分析的原始文献数量较少，这也是受当前在用户转移领域的实证研究数量整体较少所影响;其次，受因素的频次下限影响，有些如习惯、惯性等已证实对用户转移意愿有显著影响的潜意识因素因其出现频次较少而未被纳入元分析中，这可能会导致研究的因素不够全面。未来的研究可以从不同角度对用户转移领域做动因研究，扩充相关领域实证文献，并通过大样本元分析得出更可靠结论;并且，可考虑其他研究特征（如转移类型、文化情境、被试特征等）对不同研究间效应值的调节作用，找出产生不一致性结论的可能根源。

（责任编辑：孙国雷）