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(duì)創(chuàng)意采納的影響作用�；�于小米MIUI社區(qū)提交的16.3萬余條創(chuàng)意的實(shí)證研究表明:用戶社區(qū)地位對(duì)創(chuàng)意采納有積極影響;用戶主動(dòng)貢獻(xiàn)行為對(duì)創(chuàng)意采納有積極影響,而反應(yīng)貢獻(xiàn)行為對(duì)創(chuàng)意采納無顯著影響;社區(qū)認(rèn)同度對(duì)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(zhǎng)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(guān)系;社區(qū)吸收能力正向調(diào)節(jié)創(chuàng)意長(zhǎng)度與創(chuàng)意采納之間的曲線關(guān)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(rèn)知負(fù)荷問題提供有益的指導(dǎo)和借鑒。

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

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(guān),是與創(chuàng)意具體內(nèi)容無關(guān)的一些邊緣線索,包括用戶社區(qū)地位、用戶貢獻(xiàn)行為和社區(qū)認(rèn)同度三個(gè)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(jìn)行衡量。此外....

本文主要依據(jù)列(3)結(jié)果進(jìn)行假設(shè)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(duì)社區(qū)創(chuàng)意的采納具有積極的影響,假設(shè)1和假設(shè)2得到驗(yàn)證。相對(duì)于非官方社區(qū)地位(β=0.025),官方社區(qū)地位(β=0.061)對(duì)創(chuàng)意采....

圖2創(chuàng)意長(zhǎng)度與創(chuàng)意采納關(guān)系圖由(2)和列(3)對(duì)比可知,列(3)加上創(chuàng)意長(zhǎng)度二次項(xiàng)和創(chuàng)意論據(jù)平方項(xiàng)之后,模型的AIC和BIC指標(biāo)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(xiàng)很重要,去掉二次項(xiàng)可能會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的偏差。創(chuàng)意長(zhǎng)度平方、創(chuàng)意論據(jù)數(shù)量平方與創(chuàng)意采納間的回....

由(2)和列(3)對(duì)比可知,列(3)加上創(chuàng)意長(zhǎng)度二次項(xiàng)和創(chuàng)意論據(jù)平方項(xiàng)之后,模型的AIC和BIC指標(biāo)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(xiàng)很重要,去掉二次項(xiàng)可能會(huì)造成估計(jì)結(jié)果的偏差。創(chuàng)意長(zhǎng)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(hào)：3990577