發(fā)布時間：2020-10-30 11:36

　　 我國經(jīng)濟的高速發(fā)展擴大了中產(chǎn)階級群體規(guī)模,技術進步也大大提高了包含衣食住行在內(nèi)的生活效率,物質(zhì)水平的極大滿足與精神文化的普遍匱乏之間的差異造成了持續(xù)性的群體焦慮,繼而催生了強烈的學習動機。自媒體內(nèi)容營銷引爆粉絲經(jīng)濟,人人都是內(nèi)容生產(chǎn)者這一現(xiàn)象逐漸成為知識經(jīng)濟下的新風尚。移動設備和網(wǎng)絡支持服務的技術進步促進了移動支付的普及、用戶移動付費習慣的養(yǎng)成和線上交易新形態(tài)數(shù)字產(chǎn)品的出現(xiàn),付費門檻有助于用戶將時間、注意力和精力從爆炸信息量轉(zhuǎn)移出來�？偠�言之,階層焦慮、全民內(nèi)容輸出、技術條件和移動支付習慣為知識付費產(chǎn)業(yè)提供了核心驅(qū)動力。知識付費圍繞跨領域知識與技能輸出,具有學習門檻低、非必須連續(xù)性、碎片化形式輸出、稀缺性和專業(yè)度等特點,能夠滿足用戶多樣性需求。知識付費產(chǎn)業(yè)逐漸形成了以內(nèi)容方、平臺方、用戶核心,以孵化運營機構(gòu)、傳播渠道、服務企業(yè)為輔助的產(chǎn)業(yè)格局。目前知識付費平臺一般分為獨立平臺、內(nèi)容平臺轉(zhuǎn)型、社交平臺轉(zhuǎn)型、PGC平臺、PUGC平臺等幾類,平臺方依托品牌流量或差異化優(yōu)勢占領用戶心智模式,通過關聯(lián)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,不斷完善階梯型產(chǎn)品矩陣,打造多元收入結(jié)構(gòu)。而內(nèi)容方則通過不斷積累熱度、打造版權(quán)級優(yōu)質(zhì)內(nèi)容、建立自有生態(tài)等方式實現(xiàn)其商業(yè)價值,為用戶提供實實在在的內(nèi)容與知識。而隨著知識付費的風頭漸緩,用戶消費逐漸趨于理性,“精明”的消費者已經(jīng)不再愿意為了良莠不齊的知識產(chǎn)品進行沖動性購買,知識付費平臺和內(nèi)容產(chǎn)品的再次打開次數(shù)減少、復購率降低、用戶黏性變差等問題制約著知識付費產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。用戶留存應成為知識付費企業(yè)和學術界重點關注問題。然而目前國內(nèi)外學者多關心商業(yè)模式、運營方式、行業(yè)法律及社會變革、傳播機制、用戶行為等幾個方面,對移動知識付費用戶復購行為及意愿的內(nèi)在機理鮮有研究。為此,在研究移動知識付費用戶復購意愿動機之前,本文首先以知乎Live為研究對象進行了文本挖掘,運用word2vec模型進行特征聚類,得出了用戶最關心的重要因素和指標。本文在文本挖掘結(jié)果基礎上,結(jié)合信息系統(tǒng)成功模型和期望確認理論,將感知質(zhì)量和品牌認知分別作為實際購買和購前期望,并做出相關假設,構(gòu)建出了移動知識付費用戶復購意愿影響機制的理論模型。接著采用問卷調(diào)研的方法進行實證研究,結(jié)果表明:感知系統(tǒng)質(zhì)量、感知信息質(zhì)量、感知服務質(zhì)量正向影響用戶滿意度繼而促進移動知識付費用戶重復購買意愿,且轉(zhuǎn)移障礙也顯著作用于用戶復購意愿。知識產(chǎn)品品牌認知負向調(diào)節(jié)感知信息質(zhì)量和用戶滿意度之間的關系,知識產(chǎn)出方品牌認知也在感知服務質(zhì)量和用戶滿意度之間起到負向調(diào)節(jié)作用,具有顯著差異。本論文研究創(chuàng)新點和貢獻在于:其一,以知乎Live為對象評論文本分析拓寬了文本挖掘的應用范圍。其二,本文的理論模型構(gòu)建過程存在創(chuàng)新性,不同于一般學術研究文獻綜述的方式,本研究結(jié)合文本挖掘的結(jié)果與經(jīng)典理論(信息系統(tǒng)成功模型和期望確認理論)的結(jié)合構(gòu)建更為科學、穩(wěn)固、有理有據(jù)的概念模型。其三,本研究從平臺方、知識產(chǎn)出方、用戶等多方視角出發(fā)構(gòu)建移動知識付費用戶復購意愿影響機制模型,豐富了移動知識付費和內(nèi)容付費領域內(nèi)個人行為層面上的相關研究成果。最后,本論文的研究成果也可以從實踐方面為知識付費企業(yè)、頭部大V、腰部KOL、長尾力量、知識獲取用戶提供一些建設性的意見。
【學位單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F49;F274
【部分圖文】：

圖 1-1 中國知識付費市場 AMC 模型Figure1-1 The AMC Model of Chinese Knowledge Payment Market然而，無論是問答咨詢、付費訂閱、社群圈子還是音視頻直播等知識付費產(chǎn)品形式（如表 1-1 所示）的發(fā)展過程中都存在著一些普遍性問題。第一，依靠獵奇心理來復刻“爆款“使得內(nèi)容偏向娛樂化，違背平臺知識分享的初衷與定位。第二，頭部大 V和腰部 KOL 的內(nèi)容輸出數(shù)量有限，長尾力量的內(nèi)容質(zhì)量良莠不齊，難以辨別。第三，知識版權(quán)界定模糊，原創(chuàng)內(nèi)容難以得到版權(quán)保護。最后，用戶付費趨于理性，知識產(chǎn)品再次打開率和復購率難以保證。因此，對于用戶而言，用戶到底是否愿意為知識獲取與共享付費？使用移動知識付費平臺和知識產(chǎn)品對用戶是否有用？什么因素影響了用戶的持續(xù)使用意愿？這些問題的解決能夠為知識付費產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的弊端提供一些建設性的意見。而另一方面，對于平臺方來說，面對愈演愈烈的“知識大戰(zhàn)”，如何更好的搭建移動知識付費平臺，提高用戶滿意度及刺激再次購買意向的產(chǎn)生，直接關系

廣東工業(yè)大學碩士學位論文軟件，對樣本數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析、信效度分析、因子分析和回歸分析，然后結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建、分析和修正，確保模型的科學性和可靠性。1.3 技術路線與創(chuàng)新點1.3.1 技術路線本文的技術路線如下圖 1-2 所示，大致的流程為：首先通過對 word2vec 的文獻查閱，對知乎 live 評論進行爬取，從知識付費 APP 用戶評論文本中探究用戶關心的重要因素。接著根據(jù)文本挖掘結(jié)論和相關文獻綜述構(gòu)建移動知識付費用戶復購意向影響因素的基本理論模型框架。然后按照科學的流程構(gòu)建問卷量表，在小范圍里預調(diào)查后進行正式問卷的發(fā)放與回收，并對回收來的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，驗證理論模型與假設。最后根據(jù)實證研究結(jié)果，提出有關平臺搭建布局、知識生產(chǎn)方與知識產(chǎn)品質(zhì)量、用戶與粉絲運營等方面的建議。

在 2013 年發(fā)布了一款基于深度學習的開源工具——Word2vec，它可化為多維實數(shù)值向量[23]，將自然語言中的字詞轉(zhuǎn)化為合適計算機的稠向量的淺層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練方法。word2vec 作為一種分布式的詞向量表訓練，將文本內(nèi)容每個詞的處理轉(zhuǎn)化為 K 維向量空間中的向量運算似度可以通過詞之間的距離（如歐式距離、cosine 相似度等）來計算。入層-隱藏層-輸出層”的三層神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù) Huffman 編碼，使得隱藏層激活的內(nèi)容大致一致，出現(xiàn)頻率越高的詞語激活的隱藏層數(shù)降低了計算的復雜度。word2vec 算法通過不斷的發(fā)展與沉淀，得到來表示詞向量，分別是連續(xù)詞袋模型 CBOW(Continuous Bag of m 模型，具體模型如圖 2-1 所示。相比于潛在語義分析（LSI）、潛LDA），Word2vec 可以將詞的語境信息融入到整個計算過程中，使結(jié)果語義信息更加豐富，因此 Word2Vec 常被用于文本挖掘工作，分析、特征關鍵詞提取等。
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本文編號：2862415