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120 关注的用户群体也有所差异[9]，因此，个体的社会联系，包括朋友、家人、同事和熟人等， 会分布在不同的SNS 平台上。这种情况下，用户能够通过使用多个SNS 实现与其所有社交 网络中关系的连接。此外，有些个体需要保持与国外朋友的联系，但是由于国外朋友使用的 SNS 不同，因此，个体可能需要采纳其朋友使用的SNS 来保持与其的联系。第二，个体希 望通过在SNS 平台上的自我展示来彰显个人身份标识，以此建立与他人的联系并博得好感 125 [36]。一般来说，个体会向他人展示他们认为他人接受认同的、能够帮助建立与他人之间紧 密稳固关系的个人形象，从而实现其社交目标[37, 38]。因此，个体会采纳多个SNS 来向不同 SNS 平台上的不同社交群体展示符合该平台上社交对象的个人形象。 第三，为了吸引和保持用户，很多SNS 服务提供商通过邀请名人和其他媒体入驻其平 台强化用户与网站之间的联系，但由于SNS 服务提供商与名人或其他公司之间通常建立的 130 是排他性的战略合作关系，用户常常会发现他们喜欢的明星或媒体出现在不同的SNS 平台 上。因此，在信息需求方面，个体会选择使用多个SNS 以及时获取有关名人的动态资讯以 及其他媒体提供的社会新闻等。第四，除了信息提供的功能，娱乐休闲也是SNS 服务提供 的另一主要功能。为了提高用户的使用体验，各个SNS 服务提供商在其平台上都提供了大 量的互动游戏和娱乐应用，在提供享乐价值方面也表现出不同的优势。因此，用户可以通过 135 采用多个SNS 利用不同SNS 服务提供商在提供享乐价值方面的优势，更好地满足其在娱乐 休闲方面的需求。例如，由于Facebook 积极地与第三方游戏开发商Zynga 合作，能够在其 平台上持续不断推出各种高质量的游戏和应用，因此，使用Facebook 的用户，可能会得到 最好的游戏体验。此外，过去的研究表明，对同一类型的有互补性的多个服务品牌的使用能 够产生协同效应，即使用多个服务品牌带来的效用会远远大于使用单个服务的效用总和。基 140 于以上论述，我们提出： 假设3：个体感知到的不同SNS 之间在满足人际交流、自我展示、信息获取和娱乐休 闲方面的需求的互补性越高，其使用多个SNS 的意向越强。 1.3 在线网络中的社会影响 在信息系统使用的背景下，社会影响被定义为个体感知到的重要的他人认为他们应该使 145 用某一新系统的程度[39]。个体行为最普遍的决定因素之一就是个体周围的人对该个体施加 的影响[40]。行为科学研究已经从理论和实证上证实了这一观点，即个体的社交网络，特别 是网络中那些重要的人会影响个体的行为[41, 42]。信息系统领域的大量研究表明，主观规范 这种社会影响是个体行为意向的关键直接的决定变量[43-45]。由于个体使用SNS 的主要目的 是获取信息和社交联系，社会影响固存于个体使用SNS 的决策过程中[46]，因此，考虑到个 150 体社交网络结构的内部异质性，个体会在社会影响的作用下采纳其好友使用的多个SNS。 因此，我们提出： 假设4：个体感知到的社会影响程度越高，其使用多个SNS 的意向越强。 1.4 行为意向和实际行为 大量的文献研究表明，行为意向对信息系统的实际使用有显著的正向影响。态度—行为 155 关系理论、健康行为模型、目标理论等都认为行为意向是实际行为的关键决定因素[47]。个 体的行为受实施行为的意向的驱动这一观点已得到广泛支持[48]，大量的实证研究也证实了 使用意向是个体在各种情境和背景下实际使用行为的可靠的预测变量（如Venkatesh 等[39]; Taylor 和Todd [49]; Venkatesh 和Brown[50]）。因此，我们提出： 假设5：个体使用多个SNS 的行为意向正向影响其使用多个SNS 的实际行为。 160 1.5 控制变量 根据过去的研究发现，计算机自我效能（computer self-efficacy）是影响个体对IT 采纳 和使用的关键前因变量[49, 51]，使用IT 的经历对个体对信息系统的使用有显著的影响[52, 53]， 因此，在本研究中，我们将计算机自我效能和SNS 使用经历作为个体对SNS 的多重使用行 为的控制变量。研究模型如下图1： 165 图1 SNS 多重使用的研究模型 Fig. 1 Research Model on Multiple Usage of SNSs 2 结论 170 本文提出了个体对SNS 多重使用行为的研究模型，为我们理解个体在使用多个SNS 的 决策过程中的影响因素提供了启发和指导。理论上，本研究通过探讨个体对多个SNS 的探 索和使用行为对信息系统采纳和使用文献做出贡献。过去关于IT 采纳和使用的研究绝大多 数基于传统模型如理性行为理论、技术接受模型、计划行为理论或者这些理论的组合、拆分 和扩展等（如Taylor 和Todd [49]），一些学者如Mathieson [44]、Vannoy 和Palvia [46]、Legris 175 等[54]对此提出了批评，认为这种研究太一般化、缺乏具体性、并且可能由于研究情境的特 殊性导致模型不适合或不能有效地解释问题等。本研究采用新的研究思路，基于心理学领域 的最优刺激水平理论和服务科学领域的服务互补性的文献，探讨了SNS 情境下用户的多重 使用行为，丰富并深化了我们对于个体采纳和使用IT 行为的理解。第二，过去的很多研究 （如Hu 和Kettinger [55]）为我们了解用户使用和持续使用SNS 的影响因素提供了颇为丰富 180 的见解，但这些研究忽略了不同SNS 服务之间的竞争关系的作用。由于市场上不只有一个 SNS 服务提供商，各个SNS 服务提供商为争夺用户面临着激烈竞争，因此，SNS 服务之间 的竞争关系势必会影响个体对SNS 服务的选择。本研究基于使用满足理论，识别出了不同 SNS 服务之间在满足用户人际交流、自我展示、信息获取和娱乐休闲方面的竞争但同时也 存在的互补性的关系，试图揭示出用户使用多个SNS 的动机因素，丰富了我们对感知互补 185 性对于用户在网络服务情境下的决策行为的影响的认识。第三，本研究识别出用户在使用多 个SNS 过程中的不确定性和寻求多样性的特点，将用户对SNS 的多重使用看作一种探索行 为，引入了最优刺激水平OSL 这一构念探讨个体差异对用户使用多个SNS 的影响。尽管 OSL 在营销领域研究较多，并且被证明是刻画个体对环境刺激的一般反应的稳定并具代表 性的一种个性特质，目前还很少有研究探讨OSL 在信息系统使用情境下的作用。因此，作 190 为检验OSL 在个体采纳和使用IT 过程中的作用的一个有益的尝试，本研究将拓宽了OSLT 最优刺激水平 感知互补性 信息获取 娱乐休闲 自我展示 社会影响 SNS 多重使用 的行为意向 SNS 多重使用行为 SNS 使用 经历 H2 H1 H3 H4 H5 计算机自 我效能 人际交流 理论的应用范围，将其进一步扩展应用到信息系统领域，能够帮助我们更好地理解个体差异 对于个体使用IT 创新的决策过程的影响。 从实践上说，本研究提出的模型首先能够为SNS 服务提供商特别是新的SNS 公司，包 括尝试进入新市场的跨国SNS 公司和试图从当前对手中争夺市场份额的初创本地公司，提 195 供了一个较为具体的获取更多用户的途径。第二，本研究能够为SNS 公司管理层制定合适 的竞争策略提供指导，在满足用户使用SNS 的需求方面，公司可能需要采取“差异化”的 竞争策略以避免与其他SNS 公司之间的直接竞争，或者可能需要采取“卓越化”的竞争策 略向用户提供比竞争对手更高质量的服务，从而支持用户需求的互补性满足。第三，本研究 通过探讨OSL对于个体使用多个SNS 的影响，可以为SNS 运营商和市场营销人员细分市场、 200 制定合适的营销策略、开展对应的促销活动等提供指导。例如，研究表明，一般来说，年轻 男性的OSL 高于中年女性的OSL，并且高OSL 的个体对于寻求新奇和冒险有更强的渴望[14, 18]，为了设计出有效的广告策略，或许凸显服务的新颖性和创新性对于年轻的男性群体更为 有效，而对于中年女性群体来说，或许通过强调公司在本行业的专业程度和在市场上的领导 地位来降低用户的感知风险更为契合这一用户群体的特点。 205 未来研究可以基于本研究提出的模型，加入其它可能的相关影响因素，探讨对用户SNS 多重使用行为的影响，提高模型的预测效力；本研究从用户的角度考察用户使用多个SNS 的影响因素，这一研究视角必然将我们的思考范围限制在了用户方面的因素，相信考虑公司 方面的因素如竞争战略、营销活动等，能够为我们深入了解用户行为和企业活动之间的相互 作用机制提供更为丰富的见解；此外，Burton-Jones 和Straub [56]指出，IT 的实际使用可以从 210 多个方面来测量，如使用广度和深度，未来研究可以考虑如何能够比较全面地测量用户对于 SNS 的多重使用行为，从而为我们提供更丰富的启发和指导。 [参考文献] (References) [1] eMarketer. Facebook Helps Get One in Five People Worldwide Socializing on Online Networks [OL]. 215 [2012-3-15]. http://www.emarketer.com/Mobile/Article.aspx?R=1008903 [2] comScore. 2012 U.S. Digital Future in Focus [OL]. [2012-2-9]. http://www.comscore.com/Press_Events/Presentations_Whitepapers/2012/2012_US_Digital_Future_in_Focus [3] Agarwal, R, Gupta, A K, and Kraut, R. The interplay between digital and social networks [J]. Information Systems Research, 2008, 19(3): 243-252. 220 [4] Boyd, D M and Ellison, N B. Social network sites: definition, history, and scholarship [J]. Journal of Computer-Mediated Communication, 2008, 13(1): 210-230. [5] Ellison, N B, Steinfield, C, and Lampe, C. The benefits of Facebook "friends:" Social capital and college students' use of online social network sites [J]. Journal of Computer-Mediated Communication, 2007, 12(4): 1143-1168. 225 [6] Valenzuela, S, Park, N, and Kee, K F. Is there social capital in a social network site? 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