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页面风格 I1:主流 I2:跟随 I3:简洁 I4:复杂 论的条件下，采用视线跟踪法测度商品信息关注程度，建立测试数据集，计算出各因变量的 数值。然后借鉴镶嵌图形测验和所罗门学习风格量表，采用问卷调查法来测度认知风格，该 问卷还用于获取控制变量的数值，并通过实验设计和样本控制的方法将视力、年龄、教育程 度等可能影响实验的因素排除。 130 2.1 眼动仪实验设计与信息关注度的测度 视线跟踪法也称眼动研究方法，使用眼动仪收集用户的眼动数据，然后用特殊软件对这 些数据进行整理、分析，得出特定的眼动指标，进而用来分析用户心理和用户行为[16]。本 文利用眼动仪作为研究工具，使用视线跟踪法来测量被试对不同页面区域的关注程度，在淘 宝商城、卓越网、阿里巴巴和北斗手机网分别选取一个诺基亚N97 手机的商品展示页面来 135 进行分析，对页面核心区域的内容进行截屏，并根据理论模型对页面内容进行了适当的调整， 统一页面大小为1024*768 像素，具体测试材料如图1 所示。然后使用眼动仪来测试被试者 对每个页面的浏览情况，分别对设定的特征区域J1 至J6 获取每位被试的注视数据，建立测 试数据集，进而计算出各因变量的数值，具体计算方法如下： 使用DataView 软件获取每个被试在每个页面每个区域上的注视数目和累积注视时间， 140 记为Nij 和Tij，以及被试在每个页面上的总的注视次数和总的用时，记为VNi 和VTi，其中 i=1,2,…,4，对应四种页面风格，j=1,2,…,6，对应六个功能区域。图3 为使用DataView 软件 获取的某被试的注视数目和注视时间的界面截图，图3 中页面上的圆圈表示该位置有一个注 视，圆圈的大小及旁边标注的数字表示该注视的注视时间长短。 145 图3 使用DataView 软件获取注视数目和注视时间 将Nij 和Tij 分别除以相应的面积调整系数Wij，得到第一次调整的值BNij 和BTij，Wij 的 值为1024*768 除以第i 个页面的第j 个区域的面积（像素值），调整的目的是为了抵消区域 面积大小的不同对关注度造成的影响。再分别将BNij 和BTij 除以VNi 和VTi，即得到ANij 和 150 ATij 的值，调整的目的是为了突出不同区域关注度的差异而抵消被试对整个页面的关注差 异。 当i=0 时，ANij 和ATij 表示每个区域平均的区域注视数目和注视时间，这两个变量是将 不同图片相同区域的注视数目和时间进行平均得到的。计算公式如下： Σ Σ = = = = 4 1 0 4 1 0 ( ) / , ( ) / i j ij i j ij AN AN k AT AT k 155 k 为四个页面中实际出现j 区域的次数，对应六个区域依次为（4,4,4,4,2,2）。 2.2 问卷设计与认知风格测度 问卷共三部分，其中认知风格的测度分为两部分。第一部分借鉴被广泛应用的所罗门学 习风格量表 [17]，结合对5 位被试的试做情况对问题进行了筛选，最终确定通过40 题主观 160 题来测度C2-C5，每个维度10 题，每题有两个选项，a、b 分别对应左右两侧的认知风格类 型，记录选a 的次数除以10 即为该被试在该认知风格维度的分值。第二部分使用镶嵌图形 测验[18]来测度C1，本文在北京师范大学心理学测验题目[19]的基础上根据需要进行了删节， 每题根据难度赋予相应的分值，算出每名被试的总分，再根据其用时与平均用时的比较对总 分进行相应的调整，将调整后的得分除以可能达到的最高分得到该被试的最终分值。分值表 165 示该被试属于左侧认知风格的隶属度，对应的属于右侧认知风格的隶属度为1 减去该分值。 第三部分是有关消费者网络熟悉程度和购物经验的，共三个题目，包括平均每周上网时 间；近半年来网上购物次数和购物金额。E1 用平均每周上网时间来描述，每周上网时间在 40 小时以上的为1，表示网络熟悉程度高，以下的为0，表示网络熟悉程度低；E2 则综合近 半年来网上购物次数与金额两个指标，取近半年网购多于4 次，且金额在100 元以上为1， 170 表示购物经验丰富，其余为0，表示购物经验不丰富。 2.3 分析方法 由于因变量和自变量均为数值型变量，所以采用统计分析中的相关分析来验证假设，分 别以E1 与E2 为控制变量，考察Cr 和ANij、ATij 之间的相关关系。为了保证不同认知风格维 度之间的独立性，本文将预先对认知风格的五个维度进行因子分析（主成分方法），再根据 175 分析结果调整认知风格维度。 3 结果分析 2010 年7 月，在合肥工业大学管理学院选取41 位学生与教师作为被试进行实验，收集 有效视线跟踪数据41 份，回收有效问卷40 份，进入最终分析的样本共40 份。所有被试均 具有本科或以上学历，年龄介于20-36 岁之间，视力良好，采用eyelink 公司的EyeLink II 180 进行浏览行为数据采集，模式设置为35mm 镜头、静态单眼，其它参数采用默认设置。 3.1 结果 采用的Dataview 软件对眼动仪实验数据进行初步分析，获取Nij、Tij、VNi 和VTi 的值， 并对问卷进行处理，获取各题测试结果（对40 题单选题分四组计算的信度系数Cronbach’s α 值在0.702 到0.836 之间），再使用Excel2007 对数据进行预处理，计算各变量的初始值， 185 各变量的描述统计列表如表1，所有变量的Cronbach's α值为0.743。 表1 描述统计 变量 Min Max 均值 方差 变量Min Max 均值方差变量Min Max 均值 方差 C1 0.0 0.8 0.5 0.0 AT11 0.6 6.5 1.7 1.0 AT31 0.0 2.6 1.0 0.5 C2 0.1 0.8 0.5 0.0 AN11 0.7 6.0 1.7 0.9 AN31 0.0 3.1 1.0 0.5 C3 0.4 1.0 0.7 0.0 AT12 0.0 7.6 0.9 2.4 AT32 0.0 21.3 4.7 20.4 C4 0.1 0.8 0.5 0.0 AN12 0.0 7.0 0.9 2.2 AN32 0.0 19.2 4.7 18.4 C5 0.1 1.0 0.5 0.0 AT13 0.0 8.9 3.3 4.2 AT33 0.0 11.5 5.4 8.6 E1 0.0 1.0 0.5 0.3 AN13 0.0 7.5 3.2 3.4 AN33 0.0 13.0 5.2 8.2 E2 0.0 1.0 0.4 0.2 AT14 0.0 2.9 1.0 0.5 AT34 0.0 2.2 1.0 0.3 AN14 0.0 3.0 1.0 0.4 AN34 0.0 2.2 1.0 0.3 AT01 0.4 2.9 1.3 0.4 AT15 0.0 2.7 1.2 0.7 AT36 0.0 1.1 0.2 0.2 AN01 0.4 3.1 1.3 0.4 AN15 0.0 2.8 1.1 0.6 AN36 0.0 1.2 0.2 0.2 AT02 0.1 7.9 2.0 2.4 AT21 0.0 5.3 1.2 1.0 AT41 0.0 3.2 1.2 0.7 AN02 0.2 7.7 2.0 2.5 AN21 0.0 5.5 1.3 1.2 AN41 0.0 4.2 1.2 0.8 AT03 0.0 7.1 3.9 2.8 AT22 0.0 6.7 0.9 3.1 AT42 0.0 10.3 1.5 2.9 AN03 0.0 6.3 3.7 2.1 AN22 0.0 7.5 0.9 3.2 AN42 0.0 10.9 1.7 3.3 AT04 0.3 2.3 1.4 0.2 AT23 0.0 20.1 3.9 12.2 AT43 0.0 10.4 2.8 7.3 AN04 0.3 2.2 1.4 0.2 AN23 0.0 17.0 3.8 9.9 AN43 0.0 8.8 2.6 4.8 AT05 0.0 3.5 1.6 0.6 AT24 0.0 3.4 1.4 0.6 AT44 0.3 3.8 2.2 0.8 AN05 0.0 3.2 1.5 0.5 AN24 0.0 2.9 1.3 0.5 AN44 0.4 3.7 2.1 0.7 AT06 0.0 1.1 0.2 0.2 AT25 0.0 4.9 1.9 1.2 AT46 0.0 1.2 0.3 0.1 AN06 0.0 1.3 0.3 0.2 AN25 0.0 4.1 1.9 1.0 AN46 0.0 1.4 0.3 0.2 再使用SPSS18 的相关分析过程对变量进行处理，获得26*5*5 共650 对皮尔逊相关系 数（Pearson C 195 orrelation）的值及其显著性水平，表2 列出了对于注视数目和注视时间均通过 检验（在0.05 或0.01 的显著性水平下）的变量26 对，相关系数的值反映了在给定的经验水 平（E）和页面风格（I）情况下，认知风格（C）对功能区域（J）的关注程度的影响效果， 结果验证了本文的两个假设。 200 表2 相关分析结果汇总表 相关系数 相关系数 序号 J C E I N(数量) T(时间) 序号J C E I N（数量） 数-T 1 J1 C3 全部 I0 -0.347* -0.377* 14 J3 C1 E1=1 I2 0.552* 0.512* 2 J1 C3 E2=1 I0 -0.554* -0.550* 15 J3 C5 全部I2 0.316* 0.341* 3 J1 C3 E2=1 I4 -0.623* -0.639* 16 J3 C5 E2=1 I0 0.671** 0.654** 4 J1 C5 全部 I4 0.410** 0.416** 17 J3 C5 E2=1 I1 0.579* 0.644** 5 J1 C5 E2=1 I4 0.612* 0.614* 18 J3 C5 E2=1 I2 0.591* 0.621* 6 J1 C5 E1=1 I0 0.615** 0.586** 19 J3 C5 E1=1 I2 0.532* 0.577** 7 J1 C5 E1=1 I3 0.515* 0.476* 20 J4 C2 E2=1 I4 -0.519* -0.579* 8 J1 C5 E1=1 I4 0.604** 0.592** 21 J4 C5 E2=1 I2 -0.620* -0.592* 9 J1 C1 E2=0 I1 -0.398* -0.396* 22 J4 C1 E1=0 I2 0.575** 0.628** 10 J2 C2 E2=1 I1 -0.524* -0.544* 23 J4 C4 E2=0 I4 0.412* 0.454* 11 J2 C3 全部 I3 -0.327* -0.331* 24 J5 C4 E1=0 I0 -0.591** -0.546* 12 J2 C5 E2=1 I2 0.631* 0.596* 25 J5 C4 E1=0 I1 -0.549* -0.524* 13 J3 C1 全部 I3 -0.409** -0.359* 26 J6 C4 E2=0 I4 -0.459* -0.524** 注：上表中最后两列分别对应注视数目与注视时间，各栏的值分别为一定条件下对应变量间的皮尔逊相关 系数（Pearson Correlation），*、**分别表示在0.05、0.01 显著性水平下检验通过（双尾）。 3.2 假设1 的验证 在给定经验水平和页面风格的情况下，实证分析的结果验证了H1，即认知风格影响其 205 对商品信息（功能区域）的关注程度。其中如下几个方面的现象值得关注： ①对有经验的消费者而言，场独立-场依存维度与价格区域之间的相关关系依页面风格 不同而表现出差异，对于简洁风格表现出负相关，对于跟随风格表现出正相关（其它风格是 不显著的正相关）。一般来说场依存的人对外部信息更加敏感，所以越是场依存的消费者越 会关注价格，但对于简洁风格，场依存的消费者不能一下子找到价格这样的不显眼区域，而 210 场独立的消费者虽然不熟悉页面，但可以利用以往的上网经验快速找到价格区域进行浏览。 ②对有经验的消费者而言，感觉-直觉认知维度与图标区域存在负相关（主流风格)，与 商品信息区域存在负相关（复杂风格）。即对于淘宝商城页面，越是感觉型的越不关注图标， 越是直觉型的越关注；对于复杂风格，越是感觉型的越不关注商品信息，越是直觉型的越关 注。 215 ③对有经验的消费者而言，视觉-言语认知维度与标题和图标区域存在负相关关系，即 越是言语型的越关注标题和图标这两个最基本的元素，而越是视觉型的则越不关注，这与人 们根据常识认为视觉型的会对图标更感兴趣而对标题不感兴趣的看法是不一致的。 ④对没有经验的消费者而言，活跃-沉思认知维度与商品信息、商家信息和附加信息等 较大块区域存在显著性相关关系。与商品信息区域呈现正相关（复杂风格）；与商家信息（平 220 均与主流风格）和附加信息（复杂风格）存在负相关。这说明经验对活跃-沉思维度的效应 很明显。 ⑤对有经验的消费者而言，序列-整体认知维度与标题、图标、价格这三个页面基本元 素之间均存在正相关关系。即序列型认知风格的消费者对这三个区域的关注度较高，整体型 的消费者较低。这是因为整体型消费者一般是假设引导型，当没有购买意愿时，就不会去寻 225 找标题、图标、价格这类商品信息；而序列型消费者是材料引导型，容易对对页面提供的主 学术论文网Tag：代写论文 代写管理论文 |
