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基于SEM和fsQCA的虚拟兴趣社区用户信息采纳的影响因素研究

目录

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究目的与问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究范围和方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、理论框架与模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、虚拟兴趣社区概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

虚拟兴趣社区定义及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

虚拟兴趣社区发展历程与现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

虚拟兴趣社区用户行为分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

四、基于SEM的用户信息采纳影响因素研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

研究假设与变量设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

数据收集与处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

SEM模型构建与分析结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

假设检验结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、基于fsQCA的用户信息采纳影响因素研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

fsQCA方法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

数据准备与编码方式．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

配置路径分析过程与结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

结果解释与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

六、综合分析与结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

基于SEM和fsQCA的综合结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

用户信息采纳影响因素的对比与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

研究结果的启示与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

七、结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

实践启示与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

研究不足与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

一、内容概括

本研究旨在深入探讨虚拟兴趣社区用户信息采纳的影响因素，通过构建结构方程模型（SEM）和模糊结构方程模型（fsQCA），结合实证数据分析，揭示用户信息采纳的内在机制与外部驱动因素。研究基于网络社交媒体的背景，聚焦于兴趣社区这一特定环境，关注用户在社区中的信息交流与内容接受行为。

首先，通过文献回顾与理论框架构建，我们明确了虚拟兴趣社区用户信息采纳的内涵及重要性，并梳理了相关的前因变量，如社区声誉、信息质量、用户特征等。在此基础上，利用SEM模型对变量间的直接与间接关系进行定量分析，识别出影响用户信息采纳的关键因素及其作用路径。

进一步地，fsQCA方法的应用使我们能够处理高维、复杂的数据结构，揭示变量之间的非线性关系与交互作用。通过fsQCA模型，我们探讨了在不同条件下，哪些因素能够激发用户的信息采纳行为，以及这些因素之间的相互作用如何共同影响最终的用户信息采纳结果。

本研究综合运用SEM和fsQCA方法，对虚拟兴趣社区