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基于詳盡可能性模型的用戶創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究

發(fā)布時間:2024-06-07 01:29
  本文基于詳盡可能性模型構(gòu)建了用戶創(chuàng)新社區(qū)四維度創(chuàng)意采納模型,分析各維度中不同因素對創(chuàng)意采納的影響作用;谛∶譓IUI社區(qū)提交的16.3萬余條創(chuàng)意的實證研究表明:用戶社區(qū)地位對創(chuàng)意采納有積極影響;用戶主動貢獻行為對創(chuàng)意采納有積極影響,而反應貢獻行為對創(chuàng)意采納無顯著影響;社區(qū)認同度對創(chuàng)意采納有顯著的積極影響;創(chuàng)意質(zhì)量包括創(chuàng)意長度及創(chuàng)意論據(jù)數(shù)量均與創(chuàng)意采納成倒U型曲線關系;社區(qū)吸收能力正向調(diào)節(jié)創(chuàng)意長度與創(chuàng)意采納之間的曲線關系。研究結(jié)果可以為解決企業(yè)在創(chuàng)意采納過程中的認知負荷問題提供有益的指導和借鑒。

【文章頁數(shù)】:10 頁

【部分圖文】:

基于詳盡可能性模型的用戶創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究



本文構(gòu)建了社區(qū)創(chuàng)意采納的詳盡可能性模型,如圖1所示。社區(qū)創(chuàng)意采納的詳盡可能性模型由邊緣路徑和中心路徑共同組成,邊緣路徑與源的可信度相關,是與創(chuàng)意具體內(nèi)容無關的一些邊緣線索,包括用戶社區(qū)地位、用戶貢獻行為和社區(qū)認同度三個方面,而中心路徑與創(chuàng)意論證質(zhì)量,通過創(chuàng)意內(nèi)容質(zhì)量進行衡量。此外....


基于詳盡可能性模型的用戶創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究



本文主要依據(jù)列(3)結(jié)果進行假設的分析。用戶社區(qū)地位中的用戶積分(β=0.061,p<0.001)、好友數(shù)量(β=0.021,p<0.1)對社區(qū)創(chuàng)意的采納具有積極的影響,假設1和假設2得到驗證。相對于非官方社區(qū)地位(β=0.025),官方社區(qū)地位(β=0.061)對創(chuàng)意采....


基于詳盡可能性模型的用戶創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究



圖2創(chuàng)意長度與創(chuàng)意采納關系圖由(2)和列(3)對比可知,列(3)加上創(chuàng)意長度二次項和創(chuàng)意論據(jù)平方項之后,模型的AIC和BIC指標都有明顯的減小,模型(3)具有更好的擬合優(yōu)度,這說明了二此項很重要,去掉二次項可能會造成估計結(jié)果的偏差。創(chuàng)意長度平方、創(chuàng)意論據(jù)數(shù)量平方與創(chuàng)意采納間的回....


基于詳盡可能性模型的用戶創(chuàng)新社區(qū)創(chuàng)意采納影響因素研究



由(2)和列(3)對比可知,列(3)加上創(chuàng)意長度二次項和創(chuàng)意論據(jù)平方項之后,模型的AIC和BIC指標都有明顯的減小,模型(3)具有更好的擬合優(yōu)度,這說明了二此項很重要,去掉二次項可能會造成估計結(jié)果的偏差。創(chuàng)意長度平方、創(chuàng)意論據(jù)數(shù)量平方與創(chuàng)意采納間的回歸系數(shù)分別是β=-0.229(....



本文編號:3990577

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