大学生移动视频使用行为的实证研究

大学生移动视频使用行为的实证研究 基于技术接受模型的分析视角一、问题的缘起截止2015年6月，中国移动视频应用用户规模为8.79亿，在移动互联网整体用户中占比达77.25%，在使用智能手机观看在线视频的用户中大多是年轻人，40%以上年龄区间为20到29岁，超过60%的用户小于30岁，大学生是其中主要用户群体。因此，本文计划以大学生群体为研究对象，针对其第三方应用的选择和使用影响因素进行探讨，探索影响大学生群体选择使用移动视频的因素及影响因子间的相互关系。因此，本文研究目的有三个：一是分析影响大学生群体使用移动视频的因素及各因素间的相互关系；二是验证TAM模型对大学生用户移动视频使用行为的作用机制；三是以大学生特定身份解析其对技术移动端使用有用性和感知价值。二、相关文献综述1986年，Davis提出了技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）6。 TAM理论模型2000年，Venkatesh和Davis提出了TAM2模型7，增加了主观规范、印象、工作相关性等因素，具体模型结构如下：图1-2 TAM2理论模型TAM2模型是重新采用了TAM舍弃的主观准则，从而进行完善的模型理论。（1）主观规范：个人采取行为时受到社会中其他成员认同程度大小的影响（2）印象：个人对使用新技术后，使得自身所处的社会网络群体中的地位增程度（3）工作相关性：个人认为该新技术对其工作的适用程度。（4）产出质量：个人采用新技术后，对达到预期工作目标的效果程度。（5）结果论证可能性：采用新技术后，个人能够明确评价出使用该技术对其工作产生的效果。（6）经验：个人基于以前对技术使用的认知程度（7）自愿程度：个人对使用新技术的自我决定程度TAM2模型强调对工具性的认知，但忽略了人们的内在动机。技术接受模型提出后20多年间，已被学者运用到不同研究领域，下表是技术接受模型在模型发展及在线视频行业的情况综述： 国内外研究现状研究者研究领域研究成果Davis1989文字处理软件验证了TAM模型和量表的有效性，确定感知有用性是技术使用行为的决定因素；确定了感知易用性也是决定因素之一。9Davis，Venkatesh2000针对四家不同企业应用繁杂系统软件进行研究提出TAM2模型，验证社会规范、印象、结果论证对用户使用意向的影响。Featherman2003网络服务将感知风险引入经典TAM模型，对消费者在采用网络服务时所面临的风险进行维度划分。10Vincent Lai2005网上银行不同性别、年龄的用户在技术使用中具有相似的效果。11龙丽华2010移动视频业务在TAM模型的基础上，新增社会影响、业余偏好、消费、优惠以及感知风险性等因素，探究用户在移动视频业务上的使用行为。12侯德林2012网络视频服务作者在TAM模型理论基础上，引入个体角色特征和社会角色特征以及网站服务特征，并实证说明他们对技术使用行为的影响。13谢黎蓉2014技术接受模型作者对技术接受模型演变进行梳理。 本文的移动端涉及到智能手机和平板电脑两个部分，通过对中国知网文献检索，目前针对大学生移动视频研究的文章几乎空白，而他们是移动视频使用的主要用户群体。因此，本研究对象的大学生群体是指接受良好的教育，对新鲜技术接受能力强的在校高校学生，包括本科生和研究生。三、用户使用行为的测量维度分析 （1）使用行为（Use behavior）是指用户在实际使用移动视频的举止行动，主要通过用户使用的频率、时间和使用的移动端的种类来考量用户的实际使用情况。使用行为测量变量 变量测量问题使用行为UB1：使用移动视频的种类UB2：使用移动视频的频率UB3：使用移动视频的时长UB4：继续使用该移动视频的意愿（2）使用意向（Behavioral intention）使用意向是指目标群体接受并使用该项新技术的程度，影响使用意向的因素既有外在因素又有内在的心理因素、个人因素。本文将主要关注于外在因素，即对技术接受程度方面进行分析，考量维度主要包括是否愿意使用、愿意经常使用和乐意推荐朋友使用等。使用意向测量变量 变量测量问题使用意向BI1：愿意使用在线移动视频BI2：如果有不错的使用效果应用，愿意经常使用BI3：如果能产生不错的使用效果，愿意推荐朋友使用（3）感知有用性（Perceived usefulness）感知有用性是大学生感觉能使用该项新技术能够提高其工作和生活的效率程度，将感知有用性引入本研究型中，是考量移动视频能够给目标受众带来何种实用需求。表3-3 感知有用性测量变量 变量测量问题感知有用性PU1：使用在线移动视频能随时随地观看视频PU2：使用在线移动视频可以使生活更便捷PU3：使用在线移动视频能更方便地进行内容传播（4）感知易用性（Perceived ease of use）Davis在技术接受模型中提出了感知易用性的概念，是指用户在获得特定信息不需要努力的程度。本文的感知易用性是指大学生在使用移动视频时所不需要损耗精力的程度，考量视频应用的易用性是否能够给目标受众带来使用意向。 感知易用性测量变量变量测量问题感知易用性PEU1：使用在线移动视频操作简单而乐意使用PEU2：在线视频快速响应、反应灵敏而乐意使用PEU3：使用在线移动视频可以更方便获取所需要信息（5）感知趣味性（Perceived interest）Davis从信息技术使用的角度，认为感知趣味性也是使用系统的内部动机，感知趣味性是用户在使用移动视频时感觉有趣并享受的程度。本文从大学生自身感知出发，对使用移动视频的趣味性进行探索，围绕乐趣性和社交趣味两个维度进行测量。感知趣味性测量变量变量测量问题感知趣味性PI1：感觉使用移动视频能带来乐趣PI2：感觉使用移动视频能带来社交乐趣（6）感知风险性（Perceived risk）2003年Featherman在研究网络服务时将感知风险性引入到研究模型中，发现模型的拟合程度有所提高。于是，本文将感知风险性引入模型，是指大学生使用移动视频时可能产生的预期损失，将从财务风险、隐私风险、时间风险和绩效风险等维度来考量。感知风险性测量变量变量测量问题感知风险性PR1：担心使用移动视频会受到欺骗偷扣费用而损失金钱PR2：担心使用移动视频会过度消费流量带来金钱损失PR3：担心使用移动视频会影响视力PR4：担心使用移动视频会影响学习PR5：担心使用移动视频会泄露隐私PR6：担心使用移动视频会被收集个人信息用于其他用途PR7：担心通过登录移动视频造成很多垃圾邮件甚至骚扰电话PR8：担心使用移动视频会耽误其他事情（7）产品质量（The quality of the products）产品质量是指在商品经济范畴，企业根据特定标准对产品进行规划、设计等全程必要的信息披露。本文的产品质量是从移动视频的界面稳定性、交互响应速率、可获取性等维度进行考量移动视频应用的软件质量。产品质量测量变量变量测量问题产品质量PQ1：很容易搜索到需要的移动视频PQ2：很容易下载到需要的移动视频PQ3：下载该移动视频速度很快PQ4：在移动设备上使用移动视频运行稳定流程PQ5：移动设备上兼容性好PQ6：移动视频功能齐全PQ7：移动视频操作简便，很好解决问题PQ8：觉得移动视频响应速度快（8）内容质量（The quality of the content）是指大学生使用移动视频时所接触到的内容信息质量，包括视频内容的有效性、及时性、多样性、观看质量、氛围等维度。内容质量测量变量变量测量问题内容质量CQ1：觉得移动视频上的内容更新及时、反应快CQ2：觉得移动视频内容多样化CQ3：觉得移动视频画面清晰，观看效果好CQ4：觉得移动视频声音效果体验好CQ5：觉得移动视频观看评论氛围好CQ6：觉得视频端的互动氛围好CQ7：觉得移动视频视频缓存快CQ8：觉得移动视频广告少、观看体验好四、 概念模型的提出根据上述分析提出用户群体使用行为满意度模型如下：（一）假设提出 1. 感知易用性对感知有用性和使用意向的影响本研究对象是移动视频，随着移动技术不断进步，用户需要不断更新采用新技术，所以用户在使用移动视频时，能够感知到易用程度对继续选择使用此产品会产生一定影响，于是得出下面假设：H1：感知易用性对感知有用性有正向影响2. 感知有用性对使用意向的影响感知有用性与感知易用性是技术接受模型中两个基本变量，对改善用户生活效率、丰富娱乐方面有影响，提出以下假设：H3：感知有用性对移动视频的使用意向有正向影响 3. 感知趣味性对感知有用性和使用意向的影响本文认为大学生在使用移动视频时的交互趣味以及社交趣味对感知有用性和使用意向有影响，于是提出以下假设：H4：感知趣味性对移动视频的使用意向有正向影响 H5：感知趣味性对感知有用性有正向影响4. 感知风险性对感知有用性和使用意向的影响本文将用户对感知风险性描述为大学生使用移动视频时可能产生的预期损失，从财务、绩效、隐私、时间等四个维度的风险展开研究，提出假设如下：H7：感知风险性对移动视频的使用意向有反向影响 5. 产品质量对感知易用性和使用意向的影响本文研究的移动视频属于网络视频服务范畴，计划从从移动端特性出发，提出产品质量概念，包括可靠性、响应性、关怀性和保证性等，提出研究假设如下：H8：产品质量对感知易用性有正向影响H9：产品质量对移动视频的使用意向有正向影响6. 内容质量对感知有用性和使用意向的影响本文计划从视频信息服务内容的时效性、多样性、观看质量、下载速度及广告体验等维度研究内容质量对使用意向的影响。因为内容质量好坏可能会对用户的感知有用性产生影响，提出研究假设如下：H10: 内容质量对感知有用性有正向影响H11：内容质量对移动视频的使用意向有正向影响（二） 模型设定本文在上述研究方法和假设基础上，结合特定的大学生群体对象，针对其在移动视频使用行为得出如下模型构思：图3-1 模型假设由上图可知模型涉及的变量因素有：（1）感知易用性：用户认为使用移动视频可能耗费的精力程度。（2）感知有用性：用户感觉使用新技术能提高其工作和生活效率的程度。（3）感知趣味性：用户使用移动视频时感觉有趣并享受的程度，包括乐趣性、社交趣味两个维度。（4）感知风险性： 用户使用移动视频时可能产生的预期损失，包括财务风险、时间风险、隐私风险等。（5）产品质量：关于移动视频界面稳定性、交互的响应速率、可获取性能等。其中产品可获取性是指是否有搜寻下载应用；稳定性是指应用程序的兼容情况，是有闪退等问题。（6）内容质量：用户使用移动视频时所接触到的视频信息质量，包括视频内容的有效性、及时性、多样性、清晰度、观看氛围等5个维度。（7）使用意向：目标群体接受并使用该项新的技术的程度。（8）使用行为：用户在实际使用移动视频的举止行动，以使用频率、时长等来衡量。五、研究过程及分析本研究是针对大学生群体在使用视频类第三方应用时的行为因素及其关系，基本采取闭合式问卷形式，也涉及到开放式问题，以保证调研的严谨性。设计问卷前先做一次无结构访谈来确定问卷的内容以及假设，测试问卷可行度，然后发放给湖北省各高校267名学生。问卷内容共15个问题，其中1-4是个人信息，5到8是使用行为调查，9到16为用户使用行为调研。本次采取随机抽样调查法，通过线上问卷星和线下实体问卷结合，在湖北省各高校展开调查。（一）问卷设计分析 1. 样本描述性分析问卷时间从2015年5月10日至2015年6月4日，时长四十四天。发放问卷267份，实际填写251份，排除不合格完整问卷，最终有效数为243份，有效回收率为91.01%。在243份有效问卷中，从性别结构上看，男女比例基本平衡，女性略多于男性。从学历构成上看，主要被调查对象为本科学历，占调查总数的78.19%，其次是研究生学历，占调查总数的17.28%（详见表4-2-1）。表4-2-1 样本分布情况统计指标指标值样本数百分比性别男11547.74%女12752.26%学历本科生19078.19%研究生4217.28%大专及以下114.53% （1）使用默认的视频软件和自主下载软件观看视频的比例 调查显示，70.95%的大学生会自行下载安装移动视频应用，28.63%的大学生会选择使用手机自带应用（详见图4-2-1）。图4-2-1 用户观看视频软件来源（2） 第三方应用选择情况：使用优酷移动视频的用户数量所占比例最大调查的用户中安装优酷移动视频的人数是最多的，其次，安装两个以上的应用的人数达到81.85%，安装三个以上的比例达到了60%以上（详见表4-2-2）。表4-2-2 用户安装视频种类移动视频应用名称安装比例优酷48.54%腾讯视频14.62%搜狐视频14.04%哔哩哔哩12.28%土豆9.36%爱奇艺5.68%（3） 在线移动视频使用意向情况 调查者中80%的用户愿意使用移动视频，且愿意经常性使用并且推荐朋友使用（详见图4-2-2）。图4-2-2 用户使用意愿（4）在线移动视频使用时间及频率 调查显示，在243位有效被调查者中从不使用在线移动视频的只占总数的0.41%，也就是说99%的大学生使用在线移动视频，其中频繁使用在线移动视频的占到了45.23%。从使用时间上看，61%的被调查者表示每天会使用在线移动视频1小时以内，也有23.65%的被调查者表示使用在线移动视频的时间在1-2个小时。总体来看，绝大部分大学生群体使用了在线移动视频，他们平均使用在线移动视频的时间在1小时左右（详见图4-2-3）。图4-2-3 用户观看视频频率及时长调查还发现，移动视频主要以优酷视频为主，用户在移动视频使用频率和每天使用时长较长，且下载多个视频应用的人数较多，尚未出现长期使用的产品。 （二）问卷变量指标分析 1. 问卷信度分析本文采取信度，是指在一个维度内，不同题项间的一致程度，通常用于表明问卷的可靠程度，信度系数最好在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受，在0.6以下就要考虑重新编问卷。通过spss 19进行问卷数据处理，得到Cronbach s alpha系数如下：表4-3-1 问卷的信度系数表变量信度系数（Cronbach s alpha）问题数量移动视频使用意向0.8503感知移动视频有用性0.8193感知移动视频易用性0.7923感知移动视频趣味性0.7072移动视频产品质量0.9008移动视频内容质量0.9038感知移动视频风险性0.8608由上表结果可以看出，本问卷的各项的Cronbach s alpha信度系数均大于0.6，达到了可信的程度，以下为本研究中各变量的可靠性分析结果：表4-3-2 使用意向的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值BI17.453.819.688.848BI27.163.664.781.761BI37.243.722.739.800由表4-3-1可知，感知有用性的信度系数为0.860，均大于表5-1-2中的项已删除的Cronbachs Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。表4-3-3 感知有用性的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值PU17.534.085.708.868PU27.494.205.837.752PU37.734.271.731.841由表4-3-1可知，感知有用性的信度系数为0.872，均大于表5-1-3中的项已删除的Cronbachs Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。表4-3-4 感知易用性的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值PEU17.773.867.747.789PEU27.693.648.813.728PEU37.983.451.656.888由表4-3-1可知，感知易用性的信度系数为0.857，其中PEU3的项已删除Cronbachs Alpha 值为0.888大于了0.857，说明删除PEU3的问题，问卷可靠性更高，但整体可靠性达到0.8以上。表4-3-5 感知趣味性的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值PI13.491.542.626.PI23.94.947.626. 由表4-3-1可知，感知趣味性的信度系数为0.756，均大于项已删除的Cronbachs Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。表4-3-6 产品质量的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性多相关性的平方项已删除的 Cronbachs Alpha 值PQ123.3425.619.759.604.880PQ223.9826.775.556.553.901PQ323.6325.870.723.675.884PQ423.5126.354.749.687.882PQ523.5326.718.734.654.884PQ623.3425.619.759.618.880PQ723.1028.036.550.671.899PQ823.5926.057.684.570.887由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的信度系数为0.900，其中PQ2的项已删除Cronbachs Alpha 值为0.901大于了0.900，说明删除PQ2，问卷可靠性更高。表4-3-7 内容质量的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值CQ123.3030.428.695.887CQ223.3029.788.779.880CQ323.3429.795.731.883CQ423.4230.236.725.884CQ523.5829.683.729.884CQ623.6029.770.721.884CQ723.5229.441.697.886CQ823.6529.724.507.910由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的信度系数为0.903，其中CQ8的项已删除Cronbachs Alpha 值为0.910大于了0.903，说明删除CQ8，问卷的可靠性更高。表4-3-8 感知风险性的可靠性分析项已删除的刻度均值项已删除的刻度方差校正的项总计相关性项已删除的 Cronbachs Alpha 值PR126.0336.420.528.853PR225.7737.137.557.849PR325.5237.143.578.847PR426.0336.412.556.849PR525.9834.628.705.831PR625.7035.399.721.831PR725.7036.418.641.840PR825.8636.934.582.846由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的信度系数为0.860，表中各项已删除Cronbachs Alpha 值均为小于0.860，说明问卷可靠性高。 2. 问卷效度分析结构效度是本研究重点，将通过因子分析法进行考量。在对数据进行因子分析前需要进行KMO和Bartlett球形度检验。对因子矩形进行KMO和巴特利特球体检验，用于判断资料中的相关数据能不能做因子分析，要球形检验显著（即P小于0.05或0.01），KMO值大于0.6以上才适合做因子分析。表4-3-9 KMO 和 Bartlett 的检验取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.891Bartlett 的球形度检验近似卡方5573.185df741Sig.000本文研究因子的KMO值为0.891，大于0.6，适合因子分析，结果如下：表4-3-10 旋转成份矩阵a成份12345678CQ5.784.194.095.123.174-.080.116-.187CQ6.750.273-.003.134.169-.046.150-.190CQ2.745.339.133-.049.006-.008-.037.225CQ3.744.271.179-.012-.035.117-.089.238CQ4.733.246.175.056-.038.162.017.181CQ7.717.190.189.033.161.013-.081.024PQ5.696.104.361-.073.174.032-.073.284PQ6.678.173.331-.107.164.161-.105.237PQ3.673.033.108-.099.312-.022.190-.103CQ1.660.413.109-.097.042.168-.086.267PQ4.612.098.143-.023.513.077-.072.138CQ8.587-.023-.057.038.225-.144.438.010PI2.516.347.122-.033.297.021.201.069PQ7.233.816.149-.102.129.022.065.256PEU1.233.816.149-.102.129.022.065.256PU3.400.702.194.057.081-.060.100-.121PEU3.290.684.375.207.298.043.003-.180PU2.290.684.375.207.298.043.003-.180PI1.440.528.280-.023.041.062.123.248PU1.281.487.391.196.245.050-.153.190BI2.173.216.835-.071.014-.049.085.119BI3.220.241.805-.013.171.015-.010-.010BI1.229.223.754-.043.064-.016-.074.042PR7-.088.098.002.854-.041.032.161.028PR6-.017-.041-.022.775-.077.216.295.135PR5.111-.085-.127.608.053.333.379.009PR8.065.024-.010.579-.042.550-.119-.197PEU2.355.369.157-.084.764.106-.010.126PQ8.355.369.157-.084.764.106-.010.126PR4.076-.046-.030.241.127.774.126-.197PR3.017.127.025.173.041.711.324.169PR2.043.039.045.239-.152.122.752.018PR1-.010.124-.048.256.096.209.696-.041PQ2.492.294.160.152.285-.200.010.609PQ1.492.294.160.152.285-.200.010.609提取方法 :主成份。 旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 13 次迭代后收敛。 由上表我们看出表中每项的因子载荷量均大于0.5，说明变量间的关联性较好。表4-3-11 解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积 %113.46338.46638.46613.46338.46638.4667.76322.18022.18023.91511.18549.6513.91511.18549.6514.67113.34635.52632.3056.58556.2362.3056.58556.2363.0598.74044.26541.4374.10560.3421.4374.10560.3422.5417.25951.52551.4034.00864.3501.4034.00864.3502.3526.72058.24561.2133.46667.8161.2133.46667.8161.8765.35963.60471.0623.03470.8511.0623.03470.8511.8595.31368.9178.9042.56973.720提取方法：主成份分析。特征值（Eigenvalue）是每个因子的载荷量的平方和。一般认为其初始特征值大于1，则它为有意义的因子,由上表可知，初始特征值大于1的有7个，它们共同解释了70.851%的变异量，因此选取7个因子作为公因子，这7个公因子分别表示假设中的使用意向、感知有用性、感知易用性、感知风险性、感知趣味性、产品质量、内容质量。本文采用结构方程模型处理多个自变量、因变量之间的关系，对于用户使用意向行为的影响因素有感知易用性、感知有用性、感知风险性、产品质量、内容质量等。计划通过IBM SPSS AMOS软件对其进行检验，计算自变量、中间变量以及因变量之间的关系，并构建本研究的最终模型和路径关系图。结合上文的研究部分，预期模型结果图将如下：3.模型拟合度分析模型拟合度分析是对相关的研究提出的预测模型进行分析，采用的方法有平方和检测、线性回归检测等。相关的评价指标有：（1） 卡方检验，就是样本实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。卡方值与自由度值之比，比值越小越趋于符合。（2） 拟合优度指数（GFI），拟合优度指数度量了观测变量的方差和协方差多大程度被研究数据中的方差与协方差预测，GFI值应该小于1，且越接近1，说明拟合优度越好。（3） 近似误差均方根，即RMSEA，RMSEA值越小表示研究模型的拟合度越好，当RMSEA小于0.08时，表示模型拟合度好，当模型的RMSEA大于1时，拟合效果不好。（4） 非范拟合指数（NNFI）表示预期模型和独立模型的差异程度。在独立模型中，构成模型的各个变量之间不具有相关性，当独立模型与预期模型差异越大，其代表预期的模型具有很好的拟合程序。当NNFI大于0.8时，说明预期模型的拟合度较好。（5） 临界比（C.R.）是将问卷调查者的问卷得分总和按高低顺序排列分组，计算两者的差异的显著水平。当C.R.的绝对值应大于1.96，显著水平应小于0.05。本次模型的拟合度分析结果如下：表4-5-1 拟合度分析指标合理范围本模型取值卡方自由度比小于32.912拟合优度指数（GFI)大于0.70.715近似拟合误差均方根（RMSEA)小于0.080.065修正拟合优度指数(AGFI)大于0.70.735模型比较适合度(CFI)大于0.70.752非范拟合指数(NNFI）大于0.80.812由表中结论可知，该模型的各项取值均值合理范围内，因此模型的拟合度较好。4.假设验证分析使用AMOS软件进行结构方程模型研究分析，了解假设的变量之间存在着回溯关系。表4-6-1 模型验证结果表假设EstimateS.E.C.R.P显著性感知有用性 - 感知易用性 0.4140.0954.436*显著移动视频使用意向 - 感知易用性0.5560.0609.469*显著移动视频使用意向 - 感知有用性0.5610.0648.787*显著移动视频使用意向 - 感知趣味性0.2590.0723.582*显著感知有用性 - 感知趣味性0.0340.1260.2690.788不显著感知有用性 - 感知风险性-0.0990.091-1.0880.276不显著移动视频使用意向 - 感知风险性-0.3920.131-2.803*显著感知易用性 - 产品质量0.5990.05810.312*显著移动视频使用意向 - 产品质量0.2700.0654.132*显著感知有用性 - 内容质量0.0110.0970.1120.910不显著移动视频使用意向 - 内容质量0.3700.1113.339*显著根据上表的数据，去除不符合要求的假设数据，模型的路径系数如下图：图4-6-1 模型路径系数图感知易用性对感知有用性的影响、感知易用性对移动视频的使用意向的影响、感知趣味性对移动视频的使用意向的影响、感知风险性对移动视频的使用意向的影响、产品质量对移动视频的使用意向的影响、内容质量对移动视频的使用意向的影响验证结果显著，说明推论可以推广到总体，接受原假设。感知趣味性对感知有用性、内容质量对感知有用性的假设验证结果不显著，推论结果无法推广到总体，放弃原假设由此可以得出：在线移动视频使用行为相关假设假设是否成立H1：感知易用性对感知有用性有正向影响是H2：感知易用性对移动视频的使用意向有正向影响是H4：感知趣味性对移动视频的使用意向有正向影响是H7：感知风险性对移动视频的使用意向有反向影响是H8：产品质量对感知易用性有正向影响是H9：产品质量对移动视频的使用意向有正向影响是H10: 内容质量对感知有用性有正向影响否H11：内容质量对移动视频的使用意向有正向影响是六、 结论与讨论1.大学生对移动视频的感知易用性对感知有用性、使用意向有正向影响。研究可知，大学生用户对移动视频的感知易用性与感知有用性呈现正向影响，感知易用性与使用意向也呈现正相关。因此，移动端操作简单可以使用户对其感知有用性产生积极影响，增强其产生使用意向的意愿。2.用户对移动视频的感知有用性对使用意向有正向影响。从结果得知假设H3成立，即大学生感知移动视频带来生活便利、能随时观看等性能可以增加其使用意向。这表明移动互联网丰富了用户观看视频行为的渠道，使其生活更丰富。因此，优化产品在不同场景使用情况，可以促进用户选择使用移动视频。 3.用户感知趣味性对使用意向有正向影响，但与感知有用性不存在明显关系。实证证明H4成立，H5不成立，说明用户使用移动视频观看视频是有趣味的事情，能激发他们放松娱乐、参与互动和社会化传播，方式越丰富有趣越能刺激用户的使用意向，但趣味性并不能引起用户对其感知有用性的认知。 4.感知风险性对感知有用性没有明显关系，但对使用意向有负向影响。实证研究证明了H6不成立、H7成立。说明用户认为使用移动视频可能会造成财产损失、隐私风险，但这些风险并不会影响其对移动视频有用性的感知。在选择使用移动端时，风险性越大，使用的意向越小。这意味着视频服务商必须要提供可靠的移动视频信息，使其产生信任感从而促进使用。5.产品质量对感知易用性、使用意向有正向影响。研究证明移动视频的产品质量对感知易用性、使用意向有正向影响，意味着产品质量会影响到用户的使用意向。因此，需要优化产品质量，提高反应速度和缓存速度、改善wifi的接入点等问题，以促进用户选择使用。6.内容质量对感知有用性不存在明显关系，对使用意向有正向影响。研究证明移动视频的内容质量并不会影响用户对其感知有用性的影响，但是内容质量会影响其使用意向，好的内容能促进用户选择使用移动视频。因此，需要给用户提供更丰富的视频资源，且优化移动端的片源声音、画面质量，促进更的用户使用。因此，综合以上研究发现，本文的建议是：（1） 内容及产品优化 产品开发者应当优化内容观看体验，提高产品视频质量，同时购买更多的视频资源，优化视频播放质量以及缓存速度，便于吸引新用户群体并使其产生使用依赖。由于移动视频是基于无线网络连接使用，WIFI的接入点优化，以及视频内容的大小，缓冲时间都会影响观看体验，其性能进行优化，采用更好的技术使得视频所占空间更小而不影响视频内容质量。（2） 互动形式优化 研究发现，好的社交体验以及互动氛围能刺激用户使用移动视频，因此优化互动形式，如互动时间、方式、表情、语音等，开发新而有趣的功能，可以吸引用户延长使用时间，并促进他们带动分享，吸引更多用户产生使用行为。（3） 盈利形式优化 由于大部分视频都是免费，其盈利主要来源于广告和会员模式，从模型分析可知，广告仍旧会影响用户观看体验，并且不良广告会使得用户离开所选择的视频内容。因此，提倡盈利形式优化，可以增强用户使用移动视频的粘度。但是，由于本研究主要是针对湖北地区高校，样本容量有限，因，此本研究存在着取样不足的局限性。而且，本研究假设是针对普适性的用户群体使用影响因素设定研究假设，没有考虑其中的特殊性，无法囊括全面，存在局限性，期待以后的研究深入。