摘 要 為了提升學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量，本文系統(tǒng)分析了用戶采納學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站資源的影響因素。通過在整合型技術(shù)接受擴展模型（UTAUT）中加入感知任務(wù)技術(shù)匹配變量、個體創(chuàng)新性和感知信任變量，構(gòu)建了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)初始采納影響因素模型，并使用問卷調(diào)查法獲取數(shù)據(jù)驗證模型。結(jié)果表明：感知任務(wù)技術(shù)匹配、績效期望、努力期望、社會影響、個體創(chuàng)新性以及感知信任正向影響個體對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿，采納意愿和促成因素正向影響個體對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納行為。

關(guān)鍵詞 學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站? UTAUT? 采納行為? 影響因素

分類號 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2019.12.009

Abstract This paper systematically analyzes the main influencing factors of users adoption of academic social networking sites， in order to improve the service quality of academic social networking sites. In this paper， the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology （UTAUT） is added with perceived task-technology fit， individual innovation and perceived trust to construct an initial adoption influencing factors model of academic social networking sites， and questionnaire survey method is used to obtain data verification model. The results show that perceived task-technology fit， performance expectancy， effort expectancy， social influences， individual innovation and perceived trust have positive influence on the individuals adoption intention， and adoption intentions and facilitating conditions positively affect individuals adoption behavior of academic social networking sites.

Keywords Academic social networking sites. UTAUT. Adoption behavior. Influencing factors.

隨著國外Academia.edu、ResearchGate、Mendeley、國內(nèi)科學(xué)網(wǎng)、小木蟲、百度學(xué)術(shù)等學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站（ASNS，Academic Social Networking Sites）的出現(xiàn)，很大程度上彌補了傳統(tǒng)學(xué)術(shù)交流體系更新滯后、成本高昂的弊端，也改變了知識信息創(chuàng)建、傳播、交流、使用的方式，為科研人員匯集大范圍、密集型的科研資源的同時也為同行間或跨領(lǐng)域的協(xié)作提供了便利。作為向目標(biāo)用戶傳播信息的有效工具，越來越多的科研人員開始使用ASNS。為了不斷開拓市場，運營商有必要系統(tǒng)了解個體采納學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的影響因素，以便采取措施積極提升采納率。

1 相關(guān)文獻回顧

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)是以學(xué)術(shù)信息共享和知識交流為目的，借助互聯(lián)網(wǎng)幫助學(xué)者與其他科研人員建立專業(yè)網(wǎng)絡(luò)，并為他們進行學(xué)術(shù)研究時的各種活動提供便利的在線服務(wù)、工具或平臺[1]，本文中僅對網(wǎng)站平臺做出討論。到目前為止，現(xiàn)有的研究多集中在了解不同學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的功能、服務(wù)，探索未來學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的發(fā)展方向和規(guī)律;另一方面間接或直接得獲取用戶行為數(shù)據(jù)，研究用戶的行為特征及規(guī)律，但這類研究還只是少數(shù)。如：A.C.Bullinger等通過對24個學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站案例和10個科研社交網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建者的深度訪談，將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站確定為身份和網(wǎng)絡(luò)管理、交流、信息管理、協(xié)作4個功能[2]。REBIUN工作組的研究將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站劃分為研究共享類、結(jié)果共享類和資源共享類[3]。M.S.Rad等人整合UTAUT、TTF模型、社會資本理論，考察了性能預(yù)期、努力預(yù)期、社會影響、便利條件、用戶阻力、個人、技術(shù)、任務(wù)和社會特征對用戶使用SRNS意向的影響[4]。陳明紅等人以TPB理論為基礎(chǔ)，設(shè)計科研社交網(wǎng)絡(luò)使用行為影響因素模型，研究結(jié)果表明行為態(tài)度、感知行為控制、主觀規(guī)范顯著影響使用意向，使用意向正向影響使用行為[5]。Wei等研究確定使用ASNS的學(xué)者群體加入ASNS團隊的各種動機，包括搜尋信息（信息需求）、建立網(wǎng)絡(luò)和連接（社會需求）、增加網(wǎng)絡(luò)影響力（專業(yè)知名度）、利他動機幾方面[6]。

2 研究模型

在技術(shù)接受和利用的研究中，技術(shù)接受模型（TAM）和任務(wù)技術(shù)匹配模型（TTF）是兩個最常用到的模型。TAM廣泛應(yīng)用于解釋和預(yù)測技術(shù)接受/采納。雖然它是一個被高度引用的模型，但一些學(xué)者對它的理論準(zhǔn)確性保持懷疑態(tài)度。Bagozzi指出TAM模型存在局限性，例如結(jié)構(gòu)過于簡單，框架中存在兩個關(guān)鍵的留白，意圖與行為的聯(lián)系未經(jīng)驗證[7]。整合型技術(shù)接受擴展模型（UTAUT）是由Venkatesh， Morris等人綜合TAM、IDT、TRA、TPB、MM、C-TAM-TPB、MPCU、SCT等模型提出，該模型具有較好的解釋力度。此外，TTF模型認(rèn)為只有當(dāng)技術(shù)特征與任務(wù)需求相匹配，用戶才會采納新的技術(shù)[8]，換言之，用戶采用某項新技術(shù)并不只是取決于對技術(shù)的態(tài)度和感知，如果用戶認(rèn)為這項技術(shù)與他的任務(wù)不適合、不能提升績效，就不會采納這項新技術(shù)。因此本文結(jié)合UTAUT模型和TTF理論，加入感知任務(wù)技術(shù)匹配變量、個體創(chuàng)新性、感知信任等個體因素變量，并通過實證研究來探索個體在采納學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站資源過程中，績效期望、努力期望、社會影響、促成因素、感知信任、個體創(chuàng)新性以及感知任務(wù)技術(shù)匹配與采納意愿和采納行為之間的相互影響關(guān)系，研究模型如圖1：

3 研究假設(shè)

Venkatesh等學(xué)者結(jié)合感知有用性、工作適配、外在動機等變量整合出績效期望，并將其定義為個體使用信息技術(shù)或系統(tǒng)時提升工作績效的期望程度[9]，一般而言，當(dāng)用戶考慮使用一項新的技術(shù)/系統(tǒng)時，他們通常會考慮這項新技術(shù)/系統(tǒng)能否提升工作效率、改善工作質(zhì)量[10]。在本次研究中用績效期望反映個體在使用ASNS前對預(yù)期效益的估計，比如提供科研資源或幫助提升學(xué)術(shù)影響力等等。M.S Rad等人通過UTAUT模型構(gòu)建用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)行為意向影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)績效期望直接影響使用意向[11]。Rad等通過TOPSIS方法評估影響科研人員采納社會科研網(wǎng)絡(luò)進行協(xié)作的因素，證明績效期望、努力期望、社會影響以及便利條件都會對SRNS使用動機產(chǎn)生影響[4]178。因此我們提出假設(shè)：

H1：績效期望正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

此外，用戶在決定使用一項新技術(shù)/系統(tǒng)前，如果他們認(rèn)為某信息系統(tǒng)/技術(shù)操作起來越容易，其使用該信息技術(shù)/系統(tǒng)的態(tài)度積極性就會越高。努力期望是用戶認(rèn)為使用某項新技術(shù)/信息系統(tǒng)的難易程度。在概念上與TAM模型的感知易用性相似，高努力期望表示高易用性和較少的努力，Lallmahomed et al. 在2013年研究中確定努力期望對社交網(wǎng)站用戶的行為意愿有較高的影響[12]。據(jù)此，提出假設(shè)如下：

H2：努力期望正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

社會影響是指個體受到身邊的人的影響，或是個體認(rèn)為重要的人認(rèn)為其該使用新技術(shù)/系統(tǒng)的程度。此外，也有相關(guān)研究已經(jīng)證明社會影響是決定行為意向的一項重要因素，如Lallmahomed等人的實證研究中也證明社會影響會對用戶使用在線技術(shù)（如SNSs）的意向產(chǎn)生影響。據(jù)此，提出假設(shè)如下：

H3：社會影響正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

促進因素是指個人認(rèn)為現(xiàn)有組織或技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施支持其使用信息技術(shù)/系統(tǒng)的程度。對一些新手來說，他們大多希望可以有專業(yè)的指導(dǎo)和培訓(xùn)課程或相關(guān)資料來幫助他們盡快熟練新的技術(shù)/系統(tǒng)。用戶在新技術(shù)/系統(tǒng)的使用過程中，有問題時如果能夠得到有效的幫助（如參考資料、技術(shù)支持人員、在線客服等） 會增加其使用行為。因此，我們認(rèn)為促成因素的支持會促進用戶的采納行為。

H4：促進因素正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納行為。

信任是用戶采納和使用某系統(tǒng)/技術(shù)的前提，用戶采納ASNS，需要平臺提供良好的信任環(huán)境。當(dāng)前已有研究將信任理論加入到UTAUT模型中，分析信任對用戶技術(shù)接受和使用行為傾向的影響。在本文中，感知信任是指用戶對自己使用的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)平臺的功能、信息內(nèi)容以及開發(fā)商、運營商的主觀信任程度。

H5：感知信任正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

相對于普通的社交網(wǎng)站或較為傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)交流渠道，ASNS在很多方面具有較為獨特的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢將大大滿足科研人員的科研需求。根據(jù)TTF模型可知，任務(wù)技術(shù)匹配度是指技術(shù)對用戶執(zhí)行特定任務(wù)相匹配的程度。本文指學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的功能特征對用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站來進行活動的支持程度。較高的任務(wù)與技術(shù)匹配會促進用戶對一項新技術(shù)/系統(tǒng)的采納意愿;相反，較低的任務(wù)技術(shù)匹配會降低用戶對技術(shù)/系統(tǒng)的采納意愿。對此提出假設(shè)：

H6：感知任務(wù)技術(shù)匹配度正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

個體創(chuàng)新性是指用戶個人所具有的個性特征，代表個體率先接觸和體驗新事物的意愿，本文將個體創(chuàng)新性定義為用戶接受學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站這種新事物的觀念和內(nèi)在傾向程度，梳理相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn)個體創(chuàng)新性影響個體對某項新技術(shù)的接受和使用，個體創(chuàng)新性高的用戶對新技術(shù)有更高的嘗試意愿。如張宏梅等人通過實證研究證明了個體創(chuàng)新性越高的用戶，其越容易信任及接受新技術(shù)[13]。

H7：個體創(chuàng)新性正向影響用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿。

采納意愿是指用戶會在將來某個時間內(nèi)使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的可能性預(yù)測。采納行為是指用戶在某個時間段內(nèi)使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的具體行為，其中包括瀏覽科研動態(tài)、尋求合作伙伴、下載/發(fā)布學(xué)術(shù)資源等。根據(jù)TPB理論，個人的使用意愿越強，就會越努力的去實現(xiàn)和發(fā)生使用行為。

H8：用戶對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿正向影響其采納行為。

4 實證調(diào)查問卷設(shè)計

4.1 問卷設(shè)計與結(jié)果統(tǒng)計

研究模型共包括9個變量，每個變量采用3～5個問項進行測度。查閱相關(guān)文獻，在此基礎(chǔ)上設(shè)計問卷。問卷采用Likert五級量表度量，通過網(wǎng)絡(luò)渠道發(fā)放和回收問卷。回收問卷之后采用SPSS22.0對收集的問卷數(shù)據(jù)進行分析和模型驗證。網(wǎng)上參與填寫問卷的用戶均為互聯(lián)網(wǎng)用戶，其中有一些接觸過學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，也有一些在使用過之后放棄使用。本次共收到問卷327份，其中有效問卷258份，其描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

4.2 信度和效度檢驗

問卷信度分析中，通常α系數(shù)需要大于0.7。本問卷的總體Cronbach α系數(shù)值為0.918，各變量的Cronbach α系數(shù)值也均大于0.7，說明測量量表具備較高的信度。此外，通過SPSS22.0進行因子分析來檢驗量表的建構(gòu)效度，從表2中可以看出，除努力期望的KMO值為0.686<0.7外，各變量的KMO值均大于0.7并通過Bartlett球形檢驗，最終提取到9個因子，這9個因子與題項有良好的對應(yīng)關(guān)系，這種對應(yīng)關(guān)系與先前設(shè)計的模型理論變量相符，且有很高的顯著性水平（Sig.=0.000），各問項的因子載荷均大于0.5，因子旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率為68.732%，說明問卷各問項設(shè)置合理，量表有良好的結(jié)構(gòu)效度。綜上所述，本研究各變量的信效度都符合進一步做假設(shè)檢驗的要求，結(jié)果見表2。

5 模型驗證及分析

5.1 相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究各研究變量間相關(guān)關(guān)系，使用相關(guān)系數(shù)表示變量間的關(guān)系情況的一種統(tǒng)計方法。本研究分析績效期望、努力期望、社會影響、感知信任、個體創(chuàng)新性、感知任務(wù)技術(shù)匹配這6個因素與采納意愿的相關(guān)關(guān)系、促成因素和采納意愿與采納行為的相關(guān)關(guān)系。

（1）ASNS采納意愿與假設(shè)影響因素的相關(guān)關(guān)系。由表3可知，績效期望、努力期望、社會影響、感知任務(wù)技術(shù)匹配、個體創(chuàng)新性、感知信任這幾個因素分別與采納意愿之間呈現(xiàn)0.01水平上的顯著性，并且相關(guān)系數(shù)值都大于0.3，因而說明這些因素與采納意愿之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，這6個因素與采納意愿有著較為緊密的相關(guān)關(guān)系，初步驗證了采納意愿相關(guān)假設(shè)。

（2）ASNS采納行為與假設(shè)影響因素的相關(guān)關(guān)系。由表4可知，促成因素、采納意愿分別與采納行為之間呈現(xiàn)0.01水平上的顯著性，并且相關(guān)系數(shù)值都大于0.4，因而說明這些因素與采納行為之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，這2個因素與采納行為有著較為緊密的相關(guān)關(guān)系，初步驗證了采納行為相關(guān)假設(shè)。

5.2 回歸分析

（1）ASNS用戶采納意愿與假設(shè)影響因素的回歸分析。根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果，績效期望、努力期望、社會影響、感知任務(wù)技術(shù)匹配、個體創(chuàng)新性、感知信任與采納意愿相關(guān)顯著，均進入多元回歸分析。由表5所示的回歸分析結(jié)果可見，R2值達到0.467，說明所有自變量可以解釋采納意愿值變化的46.7%的原因，即表明回歸方程對樣本數(shù)據(jù)點的擬合度合適，具備一定的穩(wěn)定性。D-W值為1.986，在2附近，說明基本無自相關(guān)性（即樣本之間沒有影響關(guān)系）。同時回歸的F檢驗統(tǒng)計量的觀測值為36.642，對應(yīng)的概率P值為0.000，在0.01的水平上達到了顯著水平，可進行回歸模型的顯著性檢驗。此外，績效期望、努力期望、社會影響、個體創(chuàng)新性、感知信任的回歸系數(shù)P值（顯著性） 小于0.01，感知任務(wù)技術(shù)匹配的回歸系數(shù)P值小于0.05，說明這些變量均對采納意愿具有顯著影響，假設(shè)成立。根據(jù)實證可得回歸模型，結(jié)果如下：采納意愿=0.219*績效期望+0.210*努力期望+0.229*社會影響+0.126*感知任務(wù)技術(shù)匹配+0.173*個體創(chuàng)新性+0.142*感知信任。

（2）ASNS用戶采納行為與假設(shè)影響因素的回歸分析。根據(jù)相關(guān)分析的結(jié)果，促成因素、采納意愿與采納行為相關(guān)顯著，均進入多元回歸分析。由表6所示的回歸結(jié)果能夠看出，回歸方程可以解釋38.7%的總變異（R2），具備一定的解釋能力。D-W值為1.626，在2附近，說明基本無自相關(guān)性（即樣本之間沒有影響關(guān)系）?；貧w的F=80.420，對應(yīng)的概率P值為0.000，在0.01的水平上達到了顯著水平，可進行回歸方程的顯著性檢驗。表6反映了回歸方程中的自變量采納意愿和促成因素與因變量采納行為間的回歸關(guān)系以及回歸系數(shù)的顯著性水平檢驗結(jié)果，采納意愿、促成因素的回歸系數(shù)P值（顯著性）小于0.01，假設(shè)成立。

6 研究結(jié)論

通過本文所構(gòu)建的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)初始采納影響因素模型，統(tǒng)計和驗證所獲取的數(shù)據(jù)，分析結(jié)果表明績效期望、努力期望、社會影響、感知信任、個體創(chuàng)新性以及感知任務(wù)技術(shù)匹配這6個因素正向影響個體對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納意愿，而采納意愿和促成因素正向影響個體對學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的采納行為，其具體數(shù)據(jù)見圖2。

（1） 績效期望。數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示，績效期望（0.219）正向影響用戶對ASNS的采納意愿。說明用戶在評價一個ASNS網(wǎng)站時，如果認(rèn)為ASNS能給其帶來更多的價值，個體就會愿意使用該ASNS。ASNS可以使科研人員不受時間、地點限制，利用碎片化時間瀏覽科研資訊、相關(guān)資源，與相關(guān)聯(lián)系人進行交互等等;ASNS可以選擇性為用戶推送個性化信息;此外，在ASNS推廣初期，可能會為用戶帶來一些同系列產(chǎn)品/服務(wù)的附加權(quán)益/特權(quán)，可在一定程度上為用戶帶來績效?，F(xiàn)在，不斷有新型ASNS涌現(xiàn)，雖然彼此之間有一些區(qū)別，但是競爭仍然激烈。用戶在面對眾多選擇時，如果能夠選擇最適合自己內(nèi)在需求的、更符合自己價值追求的ASNS，那么用戶的使用意愿就會更加強烈。

（2） 努力期望。研究結(jié)論顯示用戶對ASNS的努力期望會影響用戶的采納意愿，路徑系數(shù)為0.210，說明當(dāng)用戶使用某種ASNS時所需付出的努力越小，他們采納該ASNS的可能性就愈大。當(dāng)使用一個新的ASNS時，用戶需要熟悉不同的功能模塊以滿足自己的需求，當(dāng)ASNS界面設(shè)計簡潔、流暢、人性化時，就會大大降低用戶的學(xué)習(xí)難度、減少學(xué)習(xí)時間，用戶就會更加愿意嘗試使用該ASNS。

（3） 社會影響。研究結(jié)論顯示社會影響會正向影響用戶對ASNS的采納意愿，路徑系數(shù)為0.229。這一結(jié)論表明當(dāng)周圍某些對個體來說很重要的人認(rèn)為他們應(yīng)該使用某ASNS時，個體對這種來自他人建議的感知越強烈，其采納ASNS的意愿就會越強烈，反之亦然。社會影響對采納意愿的影響體現(xiàn)在，個體想通過使用ASNS融入科研團隊、適應(yīng)科研大環(huán)境變化、與他人建立親密聯(lián)系。當(dāng)這類需求越強烈，個體采納ASNS的意愿就會越強烈。

（4） 感知信任。研究結(jié)論顯示感知信任正向影響用戶采納ASNS的意愿，路徑系數(shù)為0.142。這表明用戶比較關(guān)心ASNS的可靠性、安全性，雖然ASNS的出現(xiàn)在一定程度上弱化了時空限制，豐富了學(xué)術(shù)交流的方式，但是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的虛擬性卻增加了用戶的不確定性和感知風(fēng)險，如：使用ASNS一般要求提交個人真實信息，使用戶擔(dān)心在ASNS使用過程中存在個人隱私信息泄露風(fēng)險。

（5） 個體創(chuàng)新性。本研究結(jié)論顯示用戶的個體創(chuàng)新性正向影響用戶對ASNS的采納意愿，路徑系數(shù)為0.173。這一結(jié)論表明個體創(chuàng)新性越高的個體在ASNS早期發(fā)布時就會去嘗試去接觸，也更容易發(fā)現(xiàn)ASNS的便捷性、有用性、專業(yè)性價值，增強了其對ASNS的采納意愿。

（6） 感知任務(wù)技術(shù)匹配。本研究結(jié)論顯示個體對使用ASNS的任務(wù)技術(shù)匹配程度的感知正向影響其采納意愿，路徑系數(shù)為0.126。這一結(jié)論表明用戶在利用ASNS進行科研活動過程中，如果感知到ASNS的功能特征與其任務(wù)需求之間的匹配程度越高，其使用ASNS的意愿就越強烈。反之用戶可能就不會產(chǎn)生使用ASNS的想法。

（7） 促成因素。研究結(jié)論顯示促成因素對用戶的采納ASNS的行為有直接影響，路徑系數(shù)為0.304。這一結(jié)論表明在ASNS的學(xué)習(xí)和使用過程中，促成因素主要包括他人幫助、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、資料指南等，這些因素的優(yōu)化和改善都有希望直接提升用戶體驗，進而促進用戶的采納行為。但是如果缺乏相關(guān)支持性因素，那么也有可能直接導(dǎo)致用戶的采納行為無法實現(xiàn)。

（8） 采納意愿。采納意愿是個體使用ASNS的先決條件，當(dāng)用戶產(chǎn)生采納意愿之后才有可能產(chǎn)生采納行為。本研究結(jié)論顯示個體對ASNS的采納意愿正向影響其采納行為，路徑系數(shù)為0.485。

7 發(fā)展策略

本文通過在UTAUT模型中引入感知任務(wù)技術(shù)匹配、個體創(chuàng)新性和感知信任三個變量，從用戶、技術(shù)兩方面對個體采納學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的行為意愿進行了實證研究。為了進一步提高個體采納意愿、吸引新用戶，筆者在此結(jié)論基礎(chǔ)上提出發(fā)展策略。

7.1 豐富服務(wù)功能，提升任務(wù)技術(shù)匹配度，加強用戶的績效期望

本文的研究結(jié)果表明，績效期望對ASNS的采納意愿有正向影響，因此提高平臺提供的信息資源的質(zhì)量，改善服務(wù)功能，讓個體更加精準(zhǔn)的獲取自己所需的信息資源和服務(wù)，可以為用戶創(chuàng)造更大的價值。運營商可以通過采集用戶在ASNS的屬性信息和使用行為對用戶進行畫像，從而為用戶推送更加適合需求的資源，提高使用效率[14]。此外，開發(fā)商可以進一步開發(fā)移動設(shè)備客戶端，方便用戶的使用，或者進一步細(xì)分用戶群體，針對不同類型的用戶，為他們提供更加適配領(lǐng)域需求的信息和服務(wù)，提升ASNS的使用價值。另外，我們要及時進行市場調(diào)查，深入了解用戶需求，針對用戶任務(wù)特征設(shè)計平臺技術(shù)特征，進而不斷更新學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的功能，升級ASNS所提供的產(chǎn)品和服務(wù)，保證ASNS的不斷發(fā)展，并更加符合用戶的任務(wù)特性。

7.2 簡化網(wǎng)站操作流程，突出主要功能，提升用戶的努力期望

本文的研究結(jié)果表明，提高ASNS的易用性，能夠較大程度上提高ASNS的接受和采納意愿。不同的ASNS會帶來不同的使用體驗，體現(xiàn)在界面、操作、資源/服務(wù)質(zhì)量等方面，這些都會影響個體的采納意愿，這就要求運營商將ASNS界面盡可能地簡化，減少相對不重要的內(nèi)容，以突出主要功能。在設(shè)計ASNS的操作流程時，可以參照主流ASNS平臺，以減少用戶轉(zhuǎn)化成本，吸引新用戶。此外還可以設(shè)計便捷移動端和新媒體服務(wù)，構(gòu)建清晰明了的導(dǎo)航，提供與相關(guān)其他平臺的同步更新功能等等。

7.3 保證使用過程安全，提高個體信任度

ASNS平臺需要從技術(shù)上保障個體的信息安全，防止個體信息（尤其是注冊信息）被公開，從而增加用戶使用ASNS的安全感，讓用戶放心的使用ASNS進行科研活動。此外要設(shè)置專職崗位和聯(lián)絡(luò)渠道，使用戶在遇到安全問題時，能夠快速與運營商專職人員聯(lián)系，以便及時解決問題。此外，還要注重知識產(chǎn)權(quán)保護。學(xué)術(shù)信息網(wǎng)絡(luò)傳播的過程中，知識侵權(quán)行為時有發(fā)生，為了保障ASNS用戶共享的知識資源不被盜取、冒用，需要采用技術(shù)手段保證知識資源的安全傳播和利用，ASNS服務(wù)提供商還要對知識侵權(quán)行為進行及時檢測、提供相關(guān)追責(zé)支持服務(wù)，如法律咨詢。

7.4 凈化資源，構(gòu)建知識導(dǎo)航系統(tǒng)

隨著學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的不斷發(fā)展，ASNS中的資源文獻量不斷增長，使得用戶難以從海量繁雜的知識資源中提取出所需優(yōu)質(zhì)信息，因此ASNS需對上傳信息/知識的用戶進行身份驗證，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站運營商要號召用戶提交優(yōu)質(zhì)準(zhǔn)確的信息資源，并且ASNS運營商也要對錯誤信息、虛假信息進行過濾，保證學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站中信息資源的質(zhì)量。此外，對網(wǎng)站知識進行語義分析和深層次聚合，構(gòu)建內(nèi)容相互關(guān)聯(lián)的多維度、多層級知識導(dǎo)航系統(tǒng)，有序顯示資源分布及關(guān)系，便于用戶整體把握并按需選擇知識類別，進行專題檢索，為用戶提供深層次的知識服務(wù)。

7.5 提供使用手冊，設(shè)置在線專員，促成使用行為

首先，為用戶提供使用手冊，清晰明了的介紹ASNS各項功能和服務(wù)。其次，要針對ASNS地功能設(shè)計用戶的培訓(xùn)教程，讓用戶能夠快速有效的了解學(xué)習(xí)ASNS的新功能。最后，還可以設(shè)置在線專員，使用戶在使用過程中遇到困難時，可以及時向在線客服人員尋求幫助。

7.6 設(shè)計創(chuàng)新產(chǎn)品，創(chuàng)新營銷方式，迎合個體獵奇心理

相對來說，年輕用戶的創(chuàng)新意識較強，高校研究生具有較大科研需求且富有創(chuàng)新性，將高校研究生作為目標(biāo)用戶進行前期推廣，廣泛組織開展富有吸引力的推廣活動，然后以前期接受推廣的群體為范例進一步廣泛推廣，可實現(xiàn)“病毒式”傳播。此外，平臺運營商在平臺運行過程中要不斷借助新興技術(shù)，以用戶需求為中心設(shè)計創(chuàng)新性產(chǎn)品和功能，在推廣中通過新潮的設(shè)計使網(wǎng)站平臺符合技術(shù)潮流趨勢，從而吸引更多個體采納ASNS.。

7.7 尋求政策支持，樹立意見領(lǐng)袖，最大化社會影響作用

積極尋求國家政策扶持，營造有利于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站健康發(fā)展的大環(huán)境。平臺運營商還可以通過向個體推送好友的注冊情況來促進個體的采納，此外邀請新用戶獲得積分、特別權(quán)限等的激勵手段、資深科研人員扮演“意見領(lǐng)袖”、營造良好的科研輿論環(huán)境等對吸引新用戶都具有重要意義。

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石婷婷 遼寧大學(xué)歷史學(xué)院碩士研究生。 遼寧沈陽，110136。

（收稿日期：2018-11-12 編校：劉 明，左靜遠(yuǎn)）