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《合肥工业大学》 2010年
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消费者网络信息搜寻行为研究

张结魁  
【摘要】: 信息搜寻是消费者购买决策过程的一个重要环节,网络信息搜寻已成为消费者获取信息的重要方式,而且网络信息搜寻行为还能够增强消费者在线购买的意向并提高其满意度,因此网络信息搜寻行为也就自然地发展成为电子商务研究的课题之一,而互联网信息环境的新特性也凸显了网络信息搜寻行为研究的重要性。 本文将网络信息搜寻过程理解为消费者在面临某个任务时与任务情境相互作用形成信息需求认知,信息需求触发信息搜寻并对网络信息搜寻行为产生影响,网络信息搜索行为又由站内访问和站间转移两个相互交替的基本过程构成。为此本文着重研究了以下三个问题:界定信息需求的内涵,探讨信息需求的形成机制和度量问题,构建和验证信息需求模型;分析信息需求对网络信息搜寻行为的影响并与其他竞争模型因素进行比较;研究消费者在大范围网站间的精力分配规律和转移行为模式。具体的研究工作及创新性成果如下: (1)构建信息需求模型。将信息需求定义为个体在面临某个问题情境时,由于意识到内部已有知识不足以,或是不确定能够解决当前问题,从而产生的对外部信息的需求。并分别探讨了个体已有知识和任务情境对信息需求的具体影响,给出了相应的变量度量方法和理论假设,建立了一个相对完善的信息需求理论模型,并对模型进行了实证验证。该模型的创新之处在于:①验证了个体已有知识和任务情境特征对信息需求存在显著影响,其中个体已有知识包括领域知识和网络知识两个方面,任务情境特征则使用复杂性和风险性两个维度来测量。②使用信息需求量和信息需求清晰程度两个维度来度量信息需求,不仅包括对信息需求的静态度量,还包括了信息需求的动态发展表征。文中进一步分析了消费者信息需求的构成与发展,发现:①不同类型信息需求的数量和发展规律存在明显差异。②信息需求的发展是以任务或主题为中心的,在特定时间段内消费者往往专注于特定类型或主题信息的搜寻。③信息需求总体上是沿着“理解问题-解决问题”的方向演进的,消费者优先搜寻领域原理方面的知识以满足理解问题方面的信息需求,在后期则主要是以搜寻事实知识信息为主以满足解决问题方面的信息需求。 (2)分析信息需求对网络信息搜寻行为的影响并与其他竞争模型进行比较。拓展和改进了网络信息搜寻行为的度量方法,从信息搜寻量和信息搜寻行为进程两个方面分析了信息需求对信息搜寻行为的影响,并进一步从不同视角选择了若干影响网络消费者信息搜寻行为的关键指标,对其影响效果进行比较分析,提出并验证了如下理论假设:①信息需求量与信息搜寻量之间存在倒“U”型关系。②信息需求清晰程度越高,消费者使用搜索引擎和导航网站的频率会越低。③消费者在信息搜寻任务的前期阶段主要会集中在少数几个网站上,后期阶段会扩大网站访问范围。④在信息搜寻任务的前期阶段消费者单次网站会话的时间和页面访问数会较少,后期阶段单次网站会话的时间和页面访问数将会上升。⑤网络信息搜寻量与搜寻收益之间存在正向相关关系。⑥对于不同产品类而言,消费者信息搜寻的时间窗口长度是不一样的。通过进一步分析比较信息需求、人口统计学因素、产品因素、搜寻收益等对网络信息搜寻行为的解释与预测能力,我们发现信息需求的解释与预测能力更全面一些,特别是能够对信息搜寻行为的发展变化做出较好的预测。信息需求量对信息搜寻量的影响是显著的,但并不是单调的,相对而言搜寻收益是预测网络信息搜寻量的最佳指标。而人口统计学因素中,年龄和收入对于消费者的购前信息搜寻量并不存在普遍意义上的显著影响,即使在特定情形下存在显著影响,这种影响关系也不是单调的;产品因素中,产品类型对于购前信息搜寻量存在显著影响,但价格对购前信息搜寻量的影响严格来说是不显著的,偏相关分析结果表明对于高价格的商品,消费者之所以愿意投入更多的搜寻时间或搜寻更多的网站,其根本目的是为了获得更多的搜寻收益(价格优惠)。 (3)消费者站间转移行为的建模与分析。应用齐夫定律和复杂网络理论这两个网络环境下普遍应用的理论模型对消费者站间转移行为建模,分析比较了特定任务环境下的消费者和日常网站访问过程中的用户在网站间分配搜寻精力和转移的一般规律,发现二者具有较强的共同性:二者在网站间的搜寻精力分配均遵循齐夫定律;二者的网站间转移网络拓扑结构特征也很相似,既具有一般网络的一些共同特征,如小世界现象,高聚类系数,异类匹配和抗破坏能力弱等,但也存在一些与一般网络不太一样的地方,如度不完全服从幂律分布,网络社区结构具有明显的圈层特征和自相似特征等。另外消费者的站间转移具有高度互惠的特征,而且主要围绕搜索引擎和领域网站展开,其中围绕首位搜索引擎和首位领域网站的转移居于绝对主导地位。消费者在不同类型的网站间具有不同的转移行为特征,文中构建了能够反映消费者在不同类型网站上转移特征的若干指标,据此可以识别出搜索引擎、领域网站、社交网站等。在此基础上,设计实现了一种领域网站自动发现及其站间转移行为模式抽取的算法,并将该算法应用到实验数据和真实数据中,均获得了良好的效果。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F274

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