自媒体营销在旅游当中的应用

摘要

眼下，我们正处在被互联网覆盖的大环境，社交网络媒体平台应运而生，网络社交软件平台的不断更迭，人们通过这些软件平台获取信息和分享信息的方式也越来越多，且日新月异的变化者。用户对网络信息的接受程度越来越高的同时，会对此类信息和平台产生依赖的趋势。而随着信息技术的不断革新，和与旅游产业不断协同发展融合，各类媒体继续革新，社交媒体的优势极为明显，具体包括交互性强、种类多、覆盖范围广、信息传播快以及用户数量多。在此基础上，社交媒体覆盖的领域越来越多，并逐渐成为游客搜索旅游信息的主要工具。久而久之，社交媒体上的旅游信息会对用户旅游决策构成显著影响。

本文通过对前人文献的分析与总结，以微信朋友圈这一平台作为基底，基于UTAUT修正模型并结合微信朋友圈、旅游信息传播、自媒体在旅游当中的运用以及旅游决策等，对相关领域展开深入探究。再以其他学者的研究成果为依据，将个人态度与旅游信息质量融入其中，完成了UTAUT理论模型的搭建，并在网上发放经过测量修缮的量表问卷。得到样本后，利用AMOS23.0统计分析软件对收集到的501份有效样本进行实证分析，对数据进行基本信息统计，信度检测，探索性因子分析，验证性因素分析，区别效应，结构方程模型的分析、修正和检验，性别、年龄和学历的差异性分析。

最终的研究结果表明，社会影响、旅游信息质量、娱乐服务、工作绩效、付出期望、个人态度对微信朋友圈旅游信息接受意愿或态度具有显著正向影响，生活便利对使用意愿不具有显著影响。另外，研究还发现，不同性别、年龄、学历层次对微信朋友圈旅游信息接受意愿构成影响均呈现出不同的显著性差异。最后，通过以上结论总结展望，进行总结，阐述文章的不足之处并提出进一步研究的展望。

关键词：微信朋友圈；旅游信息；接受意愿；UTAUT修正模型

1、绪论

1.1 选题依据及研究意义

1.1.1 选题背景与依据

近年，xxx以宏观经济环境为基础，制定了“互联网+旅游”的战略发展计划。在该计划的影响下，旅游行业必将获得更大的发展空间。

2023年，胡润研究院发布的全球财富榜单表明“互联网+分享经济”是大势所趋。同样，旅游产业的政策不断革新，网络信息技术市场化加剧，在这样的多重影响下，我国旅游业发展态势愈发迅猛，积极发展，呈良性上升趋势，具体而言，旅游产品的数量越来越多，市场结构也变得更为合理，在这类大势所趋的影响之下，针对旅游讯息资源的捕捉、大数据测算对旅游消费者画像，各类服务平台，越来越了解用户需求，用户逐渐依赖能够提供精准服务的各类平台。在此基础上，大众获取旅游信息的方式越来越直接，具体包括用户评价、传统旅行社以及在线旅游软件。由此可见，互联网信息分享时代已然到来，网络社交软件平台的不断更迭，推陈出新，人们获取信息的方式同样阐述了日新月异的变化。用户对网络信息的接受程度越来越高的同时，会对这些网络信息和平台本身表现出越来越高的依赖趋势。时下，旅游者的消费行为正在网络信息的影响下呈现出新的特性，随着信息传播技术与旅游产业不断深入融合、协同发展，社交平台、工具软件、搜索引擎、社区论坛等相关媒体、媒介的继续革新发展，我们马上会迎来一个网络旅游信息获取的新纪元。国内外相关专家学者也注意到，社交媒体的优势愈发明显。简而言之，其优势为交互性强、种类多、覆盖范围广、信息传播快以及用户数量多。在这种情况下，社交媒体逐渐成为大众获取信息的主要渠道。

而微信平台，作为以用户熟人圈层为基底的社交软件平台，已经成为用户活跃度、使用频率最高的在线社交平台之一，拥有着不可估量的庞大熟人链接性，就意味着其信息传播的数量、速度与价值皆高于同类型社交软件平台。对微信用户来说，朋友圈是分享美食、美景以及心情的主要场所。在旅游过程中，超过80%的游客都会拍照留念。超过40%的游客曾经或者正在有将自己的旅游攻略和照片分享到各种社交网络媒体平台上的经验。据统计，超过30%的游客在决策过程中，会参考亲朋好友提供的旅游信息。

通过以上信息，我们可以看出，微信朋友圈会对旅游决策构成显著影响。究其原因，微信的用户数量极多，再加上用户粘性高，传播范围广，很可能形成“口碑效应”。旅游地在宣传中便可利用这一点，为旅游地宣传带来新的路径。本文在UTAUT模型基础上，研究微信朋友圈旅游信息（包括旅游地文字信息、照片、视频，广告宣传链接等）带给旅游者潜在地影响，并归纳总结其发挥影响的作用强度、影响游客接受朋友圈旅游信息究竟有哪些重要因素等，对微信朋友圈旅游信息带给旅游者的旅游决策影响提出相应的建议。

1.1.2 研究意义

1.1.2.1 理论意义

本论文关注自媒体飞速发展的网络环境下，微信朋友圈里出现的众多旅游信息带给用户旅游决策的影响，结合旅游学、社会学、传播学等知识，从旅游主体的视角出发，研究微信朋友圈中的旅游信息与游客旅游决策之间的关联。

自从微信朋友圈横空出世，学术界一致认为它是最小的自媒体，学者们也对其的传播方式和属性进行研究，而且，随着微信朋友圈的用户使用频率的高速攀升，微信朋友圈营销类的研究，也逐步为学者所关注，且学者们已经开始对微信用户、微信朋友圈广告、微信小程序、微信朋友圈信息分享行为等方向加以研究。通过梳理文献后发现，关于微信朋友圈旅游信息对用户的决策有何影响的研究比较少，本论文便从这个角度出发，尝试探讨不同特征的旅游者在面对微信朋友圈旅游信息时差异与表现，揭示因此给旅游宣传带来的商机与挑战，对于丰富和发展旅游者决策理论、旅游营销新模式的探索、新媒体在旅游营销领域研究有新意义。

1.1.2.2 实践意义

自媒体时代已经到来，互联网经济飞速发展，高速无限制的网络环境为旅游者接受大量的旅游消费信息带来了极大便捷，而在学者们在关注旅游者心理机制的同时，如何引导旅游者在查看朋友圈旅游信息，以便接收到对其旅游决策有用、真实有效的信息，是旅游目的地保持本真性的宣传、营销需要考虑的。游客在进行旅游决策之前查看到的微信朋友圈信息，既可以看到旅游目的地的亮点，也可以看到其他游客的真实意见与感受，同时，也希望可以让旅游企业在日后借助微信平台进行营销之时，可以更好地针对消费者的需求，从而完善产品与服务平台质量，提升竞争力，从而推进旅游宣传营销模式改革与融合、完善旅游行业自媒体营销运营业务的结合。

1.2研究内容与技术路径

1.2.1 研究内容

本论文遵从如下逻辑思路：现在整个人类社会都处在被互联网覆盖的大环境中，微信和很多社交网络媒体平台一样，成为了人们工作生活中不可或缺的网络工具。本文将旅游主体作为研究对象，分析对其所能接收到的旅游信息与个体旅游决策之间的关系。通过这种方式，详细分析微信朋友圈旅游信息的特点及现状，考虑旅游者接受朋友圈旅游信息究竟有哪些重要因素等，对微信朋友圈旅游信息带给游客的旅游决策影响提出相应的建议，给旅游宣传营销带来全新策略的可能性。构建理论模型，收集量表数据，并对相关领域展开深入探究。与此同时，也要剖析旅游主体的决策过程以及决策过程中的各类影响因素，以期旅游企业在日后使用微信朋友圈作为营销手段时，可以更好地借助微信朋友圈信息的营销功能，有针对性地进行营销，为社交网络媒体平台的旅游营销带来新的路径，为旅游营销实践做出新的参考。

基于以上逻辑思路，论文的研究内容主要集中在以下几个方面：第一，辨析旅游主体与其接收到的微信朋友圈信息的特征；第二，明确旅游主体在出行意愿之前和旅游决策之时，接收到的朋友圈旅游信息特性与影响深度；第三，揭示不同属性特征的旅游主体在出行意愿之前和旅游决策之时对微信朋友圈旅游信息接受度表现、特点与差异；第四，验证微信朋友圈旅游信息会给旅游主体在出行意愿之前和旅游决策之时带来的影响。第五，探讨此影响对为旅游企业带来的机遇和挑战；第六，根据实证研究得出结论，通过数据分析，提出相应的旅游地宣传营销的见解。

1.2.2 技术路径

本文的研究将秉承定性与定量相结合的原则，在研究初期，保证阅读大量文献，汇总前人学者运用UTAUT模型研究微信朋友圈、自媒体当中的旅游信息、旅游决策等。接下来综述前人学者运用UTAUT模型研究微信朋友圈、自媒体在旅游当中的应用、旅游决策等方面的研究进展。在做好扎实的文献阅读准备工作后，创新性的总结出本文所构建的微信朋友圈旅游信息接受意愿模型的研究基础。具体路径如下：

首先，进行文献研究，通过相关文献资料的汇集梳理，以期更熟练地掌握目前学界有关微信朋友圈、自媒体在旅游当中的应用、旅游决策、旅游信息传播等相关方面的研究进度，并以对现有理论的分析为出发点和落脚点，提出和完善理论模型、研究假设。

接着，再以文献研究结果为依据，逐步完成实证分析。在研究过程中，可以分别确立旅游主体属性、微信朋友圈旅游信息等的维度和结构，以现有量表为基础，并对其进行修缮与编制，从而形成量表问卷。通过这种方式，既可以提高数据收集效率，又能提升研究结果的准确性。

其次，运用统计分析法，基于UTAUT模型，利用AMOS23.0统计程序对收回的有效数据进行分析，包括基本信息统计、验证性因素分析、信度检测、区别效应以及探索性因子分析，采用结构方程模型对相应假设进行验证，运用差异性分析不同控制变量给整个模型带来的影响。

最后，基于实证研究的结论进行进一步分析，通过对于数据分析提炼出有靶向性的、行之有效的网络社交媒体平台营销的建议。具体研究技术路径图如下：

　　图1-1技术路径图

　　2、相关概念与理论基础

2.1 相关概念界定

2.1.1 微信朋友圈

在2011年，腾讯公司结合用户特点，研发了一款名叫“微信”的软件。从功能上看，微信多用于社交、工作，用户可以通过微信使用视频、语音、图片以及文字与好友进行交流。进行信息分享与互动点评。如今，微信以超过11亿用户位居社交软件平台榜首。对用户来说，微信的各类功能极为完善，尤其是分享生活、信息获取、亲友沟通以及社交需求等功能，很好的满足了用户使用需求。在微信的影响下，大众的生活方式发生了改变。在此基础上，微信逐渐成为学界的主要研究内容之一。在研究过程中，部分学者认为该软件属于社交媒体，仅把微信看作是“社交工具”的一种，也有的学者因为其自媒体的功用，把它当做传播媒介，认为微信是信息传播的平台与途径。基于微信越来越多的自媒体功能，如短视频功能“视频号”，如今已经开展的“微信直播”等功能，更有的学者把微信看作是“新媒体”的一种，由于微信软件的功能越来丰富，它会被作为新媒体、自媒体存在的可能性也将变大。

2012年，微信正式上线朋友圈功能，用户可使用朋友圈以文字、图片方式分享、记录生活，之后，小视频、状态等功能陆续上线，供用户分享生活，记录当下心情。而且，微信朋友圈可以分享文章、音乐或视频链接，微信经过这几年的发展，在新版本中，可为其他用户设置标签，在发朋友圈消息的时候可选择“公开”、“私密”、“部分可见”、“不给谁看”的模式，私密性更可控，并支持分享所在位置。相较于其他社交软件和自媒体软件，用户在记录生活的同时，可以利用分组功能将部分好友屏蔽。换而言之，用户拥有较大的自主权，可以自由选择分享群体。相较于其他社交网络媒体平台，微信朋友圈的功能，现如今已越来越完善，私密性越来越强。好友的日常生活，并通过其他用户在微信朋友圈分享的信息了解对方，寻找聊天话题。

而且，现在越来越多的用户选择拍照或录视频的方式，将旅途中的某个瞬间记录下来，具体包括美食、美景以及旅行感悟等内容，并上传至微信朋友圈。也有很多旅游行业的相关从业者，每天在朋友圈中发布与自己行业相关的信息、广告，以达到宣传和营销的目的。更有重视自身品牌宣传力的企业，在腾讯微信投放各自品牌相关的广告或活动广告，在这种广告投放之后，对企业的利润究竟能带来多大的提升，我们不得而知。但相信企业选择这样的广告的目的并不只是效益、利润，更是为了传递企业自身的文化价值，增强品牌影响力的同时，逐步扩大市场占有率。另外，微信小程序广告以及公众号广告等，功用都与上述广告相似，提高的是被宣传企业的软实力和其在消费者心中的形象，这些内容和软广告均可分享到微信朋友圈，或者在使用微信朋友圈时浏览到。可以说，目前用户能在微信朋友圈中接触到的旅游信息越来越多，类目也越来越鱼龙混杂，各类图文消息、语音视频等新媒体信息层出不穷。用户不论是否有旅行的打算，也都可以在使用微信朋友圈时转发此类消息，分享旅游方面的信息，具体包括商品、出行、环境以及餐饮等等。在实践过程中，分享旅游信息不仅可以增强品牌影响力，也能吸引更多潜在游客。整个微信朋友圈的信息传播活跃度越来越高，旅游信息在微信朋友圈的传播度也将越来越强。

2.1.2 自媒体在旅游当中的应用

梳理文献后发现，此方面的研究大都围绕旅游主体、消费者及其行为，以及社交媒体在旅游运营、营销等方面的行业应用展开的研讨。

在社交媒体的影响下，顾客与企业之间的关系是学界的主要研究方向。大部分的学者会选择从旅游行为的决策机制这一角度出发，进行深入研究，揭示社交媒体网络对于激发旅游主体需求、信息搜索等，直到旅游意向形成的机理，这方面的研究成果已比较丰厚。Hudson等认为，社交媒体网络已经彻头彻尾改变了旅游主体的旅游计划思路与消费模式；Verma等的研究证明了旅游主体比较倾向于信任朋友之间相互推荐的信息，其次才是旅游网站的推荐[；现如今的消费者大都生活在已经被互联网覆盖的环境中；Mendes等的研究便指出，使用网络社交媒体平台的年轻人，目前更愿意相信用户原创内容提供的相关信息，即（User Generated Content ，简称UGC），这些研究无一不说明自媒体信息的重要性。

黄颖、林靖宇以及刘艳红等学者在研究该领域时，撰写了《“旅游+互联网”情境下的自媒体营销》。在文中，学者们选取新媒体营销为切入点，对旅游业营销以及新媒体营销等基础理论和实践内容展开深入探究。需要注意的是，区域媒体营销、微博营销以及微信营销均属于研究内容。此外，他们剖析了部分战略实践案例，使读者能够了解在被互联网覆盖的大环境中自媒体迸发的趋势，也可以让旅游相关从业者从书中知晓应该如何应对“互联网+”大势所趋下的旅游行业转型策略。李宏在研究过程中，撰写了《旅游目的地新媒体营销：策略、方法与案例》。他选取旅游目的地营销特征为切入点，对新媒体环境下的营销方式展开深入探究。康玲在研究该领域时，选取襄阳旅游为研究对象，详细分析了融媒体营销模式的特点及现状，深入剖析被互联网覆盖的大环境里利用新媒体进行旅游营销的提升策略和要领。贾慧等学者研究的领域，是自媒体营销视角下旅游产品知识平台的构建，研究发现，受如今的时代背景和互联网背景所影响，平台要结合自身特点，充分发挥自媒体的优势，不断优化旅游产品的营销策略。通过这种方式，增强品牌影响力，抢占更多市场份额。换而言之，这不仅是因为政策的帮扶和时代更迭带来的影响，更是因为“互联网+”发展态势迅猛，以及便捷的网络生活让更多消费者收益所导致的结果。

金准在研究时发现，要想做好旅游景区自媒体营销，急需建设XX主导营销的旅游目的地生态营销系统，并融合新媒体营销新观念，或XX牵头的融媒体中心与旅游的驱动结合，这是大势所趋。Anita Wenger则认为，旅游目的地的相关从业人员既然可以通过社交媒体直接直观地查看旅游主体发布的信息，那么就可以逆向思维，在第一时间了解到旅游主体发布的信息和态度，继而用捕捉到这些信息来改进自身的产品和服务。高婷则在其研究中，选取旅游行业为研究对象，结合网络平台的特点与游客消费意愿，对两者之间的关系展开深入探究。唐书转在研究该领域时，选取旅游景区为切入点，再以新媒体的特点为依据，详细介绍了两者之间的联结方式。他认为景区要结合自身情况，充分发挥自媒体与互联网的优势，积极主动的参与到网络营销当中。通过这种方式，激发游客的消费欲望，逐步增强营销效果。

在研究过程中，景区自媒体是学界的主要研究方向。究其原因，自媒体具有很强的互动性。因此，旅游景区的相关工作人员可以通过这类互动分享，逆向查看旅游主体对景区的评价，也可以更主动更直观地了解到旅游主体需求，提供更好的旅游服务。

2.1.3 旅游决策

旅游决策是指旅游主体对旅游行为作出的决策，也就是人们通常所说的作出外出旅游的决定，此类决定，与旅游动机有密不可分的关系。SchmÖll与Matieson等认为，在通常状态下，旅游者在做的旅游决策是非感性的，是要提前规划的。简而言之，游客会以自身利益为基础，提高旅游决策的准确性。在研究过程中，Crotts明确指出个体产生旅游意愿之后，要在出游前对产品的各项属性进行综合评估，并以评估结果为基础，选取其中一种出游成本最低且有能最大的满足旅游主体自身需求方案的过程，这类过程产生的结果是理性的，也就是所谓的旅游决策。Gilbert则把旅游决策当做从旅游主体产生旅游需求开始，直到旅游行为完成后，旅游主体做出的一系列纷繁复杂、持续、有阶段性的决策过程。李刚认为，旅游主体的旅游决策行为不止受外界人、事、物的影响，例如身边人的评论，也同样会受到内在主观因素的潜移默化地改变，比如旅游者的潜在需求、旅游动机以及认知程度等等。保继刚在研究过程中，强调旅游偏好会对旅游决策构成显著影响。具体而言，个体产生旅游意愿之后，会主动收集旅游信息，并结合旅游偏好，做出较为合理的选择。而这一过程，被称为旅游决策。

通过对前人学者的研究的归纳梳理与总结，本文认为旅游决策可以定义为旅游者在出游前，受到主观、客观等方面的多重干预下，结合已掌握的信息，并通过相对充分的信息搜寻，以旅游者自身利益最大化的原则基础上作出非感性的旅游规划过程。

2.1.4 旅游信息传播

我们通常认为，新媒体营销的过程是通过信息传播促成的，因此，新媒体的营销功能也可以通过传播效果来检验。旅游目的地社交平台的网络营销，与新媒体信息传播效果有相辅相成的关系，所以本文同样需要考虑传播学这个媒体营销研究重要的支撑学科。

也有众多国内外学者，从旅游信息传播的模型、效果的角度深入探究，比如从网络信息场、信息源属性等视角，建立了各自的旅游信息的网络传播模式；庞闻等学者，在研究的过程中设计了“旅游信息传播的立体模型”，认为旅游信息主要是指在确保能够发生旅游活动之前，以促成或保证旅游活动顺利开展为出发点，向旅游主体和潜在旅游主体传达旅游目的地相关的各类信息；孙丽在研究该领域时，选取传播效果为切入点，并结合两级效果理论，完成了相关研究。她认为，旅游行为的发生与旅游决策的形成共同促成了个体的旅游行为。

如何将旅游信息与传播结合，从而达到营销目的，周君志研究时发现，在新媒体的影响下，景区要结合自身情况，充分发挥新媒体的优势，提高资源配置的合理性。换而言之，整合各类旅游元素，提高资源利用率，就是所谓的整合营销，具体包括把旅游企业、旅游目的地、相关工作人员、游客、旅游信息发布、旅游信息宣传等各类因素有序整合后，站在全局角度，从可持续发展的视角出发，完成旅游策划营销的制定。对景区来说，营销策略会对营销效果构成显著影响。因此，优化营销策略能够吸引更多潜在游客。具体而言，景区要集中内部资源，尽快整合各类旅游元素，更好的满足游客需求。另外，景区还要不断地创新、优化、完善、测试整合营销策略，不断地实现将旅游信息与传播相结合，进而达到营销的目的。

2.2用户接受领域理论

2.2.1 理性行为理论

Fishebein&Ajzen在研究用户接受意愿时，发明了理性行为理论，也被称为TRA理论。该理论囊括了社会学研究领域、心理学研究领域等在内的需要研究领域，并在这些领域的广泛研究中得到了普遍的应用，并且，在不断实践过程中一再被证明，TRA理论在很多学科和研究领域当中均拥有较高解释力度。该理论认为，态度与主观规范很容易对某些人是否会采取某些行为意向带来影响，个体的行为会受到行为意向的影响。理性行为理论的出发点和落脚点一致，始终认为是人是理性的、人在采取某些行动之前，会考虑其他人的看法与社会准则，继而作出评判后，再进行一系列的行动。TRA模型如下图所示：

　　图2-1 理性行为理论模型（TRA模型）

　　2.2.2 计划行为理论

学者Ajzen的研究基于TRA理论模型之上，修缮和新增的变量，发明了计划行为理论，也被称为TPB理论。在研究过程中，他发现个体的主观意愿与行为并不完全吻合。因此他在研究中有建树性地增加了控制因素：一个感知行为。在这种情况下，计划行为理论随之诞生。该理论认为，行为控制、主观规范以及自身态度都会对个体的行为意愿构成显著影响。与此同时，个体行为也会受到行为意向与行为控制的影响。如图2-2所示，TBP模型较为简洁：

　　图2-2 计划行为理论模型（TPB模型）

　　2.2.3 技术接受模型

学者Davis,F.D.在上述两种理论模型的基础之上，修缮变量、完善模型，完成了技术接受模型的搭建，也被称为TAM模型。需要注意的是，TRA理论是TAM模型的核心观点，即个体行为会受到主观规劝以及个体态度的影响。与此同时，主观意愿以及规范信念是主观规范以及各地态度的主要影响因素。在研究过程中，他将感知应用性与感知有用性融入模型，进一步提升了研究结果的准确性。

感知有用性的定义是预备使用目标操作系统的个体，在实际日常工作中和系统地使用过程中，能够确定目标系统最开始使用，确实可以优化工作方式，并在一定程度上确保了工作效率稳步提升，最终提高工作业绩。这属于Davis,F.D.制作的TAM模型里的关键内容，其主要依托核心观点，以个体态度及主观规范为基准，以间接方式来影响个体活动，个体态度及规范将围绕相关因素而调整，这便属于TRA模型的关键变量，在TAM模型中得以延伸。

感知易用性是TAM模型的重要组成部分，也属于核心研究变量之一。在实践过程中，个体感受到的目标系统起初及持续使用一段时间后，体验到的目标系统实际操作过程中着手难易情况及目标系统理解的难以状态。还有就是，在TAM模型里面，使用态度的解释是个体于工作期间与系统应用期间，体验使用目标系统的情况下基于实际使用体验时产生的包含个体情感、对客观使用环境产生的想法等主观态度，这种态度感知可能是消极的，抑或是积极的。

梳理研究文献时发现，TAM模型强调的是，感知有用性能够轻易的作用在使用态度。感知易用性相对来说显得更为复杂，一方面要作用于预期使用者是不是希望通过目标系统以及技术主观态度趋势，另一方面还能够基于感知有用性，间接作用在该类是否愿意使用系统的态度趋势。换而言之，使用意愿会对使用态度构成显著影响，如图2-3所示：

　　图2-3 技术接受模型（TAM模型）

　　TAM模型存在着简单明了、科学客观的特性。因此广受各个学科的应用，毫不夸张的说，这个模式已经成了主流科研领域里应用频率最高、范围最广的技术接受与使用基础模型。

但是从客观的角度出发，TAM模型的不足之处主要表现在，研究问题的出发点不够客观，只会从个体的角度出发，不会立足全面来展开分析，以及对工作方式的改善或工作效率的提高等因素，却忽略了环境对用户的影响。之后，更很学者基于TAM模型提出了众多修正模型，但随着信息技术的不断发展，互联网覆盖面越来越广，和学者们对信息技术采纳研究的不断深入，现有模型已经不能满足不断革新的技术的需求。

2.2.4 技术接受和使用整合模型

因为用户的实践活动没有规律，而且用户自身所在的环境会给实践活动引发诸多影响，在这种情况下容易对使用行为的解释力度不够理想化的不足。Viswanath Venkatesh在研究该领域时，完成了整合性科技接受与使用模型的搭建，也被称为UTAUT模型。UTAUT模型是对上述各个单独理论的汇总和补充。

这个具有创新性的新模型汇集了当时关于个人用户技术接受理论领域价值最大的八个模型和理论，具体包括动机模型、TPB模型和复合模型、社会认知理论、创新扩散理论、计划行为理论、PC利用模型、技术接受模型以及理性行为理论。与此同时，促进因素、社会影响、绩效期望以及付出期望均属于关键变量，并且能对使用行为与使用意图构成显著影响。

当然，自愿性、经验、性别以及年龄既是控制变量，也是UTAUT模型的重要组成部分。在其影响下，研究人员能够更好的掌握使用行为和使用意图与关键变量之间的关系，如图2-4所示：

　　图2-4 整合技术接受与使用模型（UTAUT模型）

　　在阅读文献和学习前人学者的研究之后,汇总、梳理了整合技术接受与使用模型( UTAUT)中变量的定义、来源以及他们在原模型中的定义，具体介绍如下图表。

　　表2-1 UTAUT该模型变量的定义、来源以及他们在原模型中的定义

　　该模型的明细解释如下：

个体对于某种事物的感知，并竭力想要达到某种结果，就是所谓的绩效期望。需要注意的是，工作成果、工作适用性、相对优势、外在动机以及感知有用性均为绩效期望的重要组成部分。

付出期望的具体含义为，用户个人觉得系统的应用范围，主要源于感知易用性、复杂度、易用程度共同作用产生的结果。

社会影响的具体含义为，用户感知对其自身比较关注的群体有无必要应用该新系统的程度，主要源于主观规范、社会因素所衍生的结果。

个体认为现有组织结构与技术能够推动系统的发展，就是所谓的促成条件，即使用者个人认为使用该技术的支持度和便捷性。此外，兼容性、配合条件以及感知行为控制均属于促成条件的决定性因素

在研究过程中，本文选取UTAUT模型为基础，对使用行为与使用意愿展开深入探究。在该模型的影响下，笔者发现促成条件、社会影响、付出期望以及绩效期望全部都能够给使用意愿及行为带来明显影响。模型对技术解释度、对技术接受的解释力逐渐趋同。因此能够确定的是，UTAUT模型属于技术接受研究中机器有效的技术接受度的测量模具，即便其出现的时间不算就，但就算是这样，也不影响其已经被广泛应用于诸多学术研究领域。

3.研究设计与数据分析

3.1研究设计

社会经济不断发展，人们对休闲娱乐的需求不断提高，旅游已逐步成为人们的娱乐休闲活动的代表之一。近几年，移动互联网技术覆盖全球，社交网络媒体平台旅游信息的大规模出现，更是打破了传统旅游行业的宣传和营销模式。截至目前，大量学者的研究均集中在旅游APP、旅游目的地、酒店等，以及微信朋友圈广告、自媒体营销方面的研究，而利用UTAUT这一种信息技术接受模型，在社交网络媒体平台与旅游信息的结合的方面还处于正在发展的阶段。

旅游主体的需求是网络营销时代最需要被关注到的，不仅旅游企业需要关注，旅游营销和自媒体相关从业者同样急需关注，它是真正推动在线旅游信息的核心因素。因此，伴随研究在线旅游信息的学者不断扩充，用户接受在线旅游信息的影响因素成为当下在线旅游信息和自媒体营销的研究方向的重中之重。

文章结合社交网络媒体平台的传播特点，总结出了微信朋友圈信息传播的自身特性，从微信特有的互动沟通方式与朋友圈信息传播的模式出发，随后还在微信盆朋友圈广泛应用，并且对旅游信息传播等理论资料展开了系统性研究。以此支撑课题的研究，最终确定，朋友圈旅游信息和能够影响游客对目的地的认知、行为意愿、旅游决策。

在以上基础之上，接下来还需要在本段中探究工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、旅游信息质量以及个人态度，就用户关于微信朋友圈旅游信息接受意愿与态度影响方向及影响强弱作出判断，本文拟采用线上发放电子形式量表问卷调研的方法进行实证研究。线上发放问量表卷具有传播速度快、散布范围广等优势，也可以在后期避免人工录入数据时产生的非必要错误，本文考虑通过线上形式发放量表问卷，也是顾及到了研究时间的急迫性。在大范围、大规模进行量表问卷调研之前，本文会针对小范围、小规模人群进行问卷的预调研，以检验量表问卷的信度、效度和用户对量表问卷调研内容的理解和感知程度。

目前，用户接受在线旅游信息的影响因素与在线旅游信息、自媒体营销之类的研究实践并不长，尚未取得阶段性成果。现阶段，学者们在研究相关领域时，往往会以技术接受（TAM）模型为基础，逐步完成实证研究。

在研究过程中，笔者发现学界对UTAUT模型的应用频率非常低。基于这一点，本文选取使用行为、使用意向、社会影响、绩效期望以及付出期望等变量为切入点，对相关领域展开深入探究。与此同时，本研究还添加或删除部分变量，具体包括年龄、性别以及经验等信息。通过这种方式，打造出针对本课题的模型结构，对用户接受微信朋友圈旅游信息的意愿进行分析，具体如下。

3.1.1 模型原有变量及相关假设

3.1.1.1 绩效期望及相关假设

基于学者Venkatesh et al.对绩效期望的定义，本文结合相关内容对绩效期望的定义为：

用户认为使用微信朋友圈功能时，所接收到的各类旅游信息，对其生活带来便捷或者帮助的程度，对其生活、娱乐或工作等其他方面的改善程度。

吴文汐和徐东超在研究该领域时，明确指出朋友圈广告与用户旅游决策密切相关。经过反复论证，他们认为工作期望、娱乐期望以及生活期望均属于绩效期望。在这种情况下，笔者会基于俞坤给出的建议，把这些变量划分成工作绩效、娱乐体验、生活便利来展开研究，确保研究结论符合实际情况。

基于此，本文提出以下假设：

H1：工作绩效正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿；

H2：娱乐服务正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿；

H3：生活便利正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿。

3.1.1.2 付出期望及相关假设

基于学者Venkatesh et al.对付出期望的定义，本文结合相关内容对付出期望的定义为：

用户认为使用微信朋友圈功能时接收各类旅游信息过程中需要付出的努力程度，以及对此类信息的接受难易程度。

华在冉使用UTAUT模型，研究微信7.0版本更新的“看一看”功能的过程中发现，付出期望对用户使用微信“看一看”功能使用意愿存在着明显正向影响。戴明轩与张玲基于UTAUT模型，选择以南京林业大学学生为切入点展开系统性分析，最终确定模型里面的努力期望变量，会对大学生群体运用网络闲置交易软件平台有显著的正向影响。

通过朋友圈所了解的旅游信息，要是用户可以正常应用这项功能的同时还可以方便快捷的接收信息，那么其使用的想法肯定会越来越浓厚，所以提出假设：

H4：付出期望正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿。

3.1.1.3 社会影响及相关假设

基于学者Venkatesh et al.对社会影响的定义，本文结合相关内容对社会影响的定义为：

用户可以感知到地对其重要的人，以及周遭其他用户，认为微信朋友圈接收各类旅游信息对其自身的影响程度。

覃琼玉在其研究中发现，关系强度和口碑传播相互存在着明显的正向影响关系，此外还专门强调这种影响的具体强度与旅游主体的行为意愿、决策有关。Hossain et al.也在自己的研究中指出，社会影响给医生采用电子健康记录系统地使用意愿正向影响较为明显。

截至目前，基于微信平台的熟人关系脉络联结很深的特点，微信已成为用户活跃度、黏性、使用频率最高的在线社交网络媒体平台之一。巨大规模的用户通过微信朋友圈和越来越多的交流互动功能，与亲朋好友在线上进行信息分享和交流互动沟通。曾有大数据分析显示，从获取旅游信息的渠道上来看，选择来自于亲朋好友推荐的旅游信息的游客，约占总游客规模的三分之一，故本文假设：

H5：社会影响正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿。

3.1.2 模型新增变量及相关假设

3.1.2.1 微信朋友圈旅游信息质量及相关假设

微信朋友圈中经常出现的旅游信息具有独特的属性，比如夺目的旅途照片，又比如旅行社工作人员发布的微商广告，而微信朋友圈正在用它特有的传播方式和效果传递这些信息，自然会对信息接收者的行为意愿产生影响。

本文结合前人学者的相关研究内容，认为旅游信息质量是指旅游信息在传播扩散的路径中，其信息的丰富程度、可信程度、吸引力程度等。

李金阳分析论证虚拟网站信息分享、传播质量及渠道给民众日常活动的影响，最终强调，信息质量会给消费者决策行为十分重要的作用影响。张晗则认为，微信朋友圈信息对旅游者决策的影响有关，体现于微信朋友圈里的旅游信息吸引度、旅游信息质量，通过研究发现这些因素都对旅游主体的决策行为有显著的正向影响。故本文假设：

H6：旅游信息质量正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿。

3.1.2.2 个人态度及相关假设

本文结合前人学者的相关研究内容，认为个人态度分为以下几个方面，即认知、情绪和行为意图。认知是指用户个体所持有的主观看法，或多或少的源于其思想精神，以及个体所掌握的科学知识等。情绪是指用户个体在感情层次的反射，表现为对某一事物的好恶，也是一种属于用户个体的主观感受；行为意图认知是指用户个体所有持有某种行为的愿望和倾向 。

贾璐研究后发现，广告的推送态度会显著影响消费者对飞信的接受程度。郭宇嘉论证后了解到，消费者的观点与理解同信用卡消费者的接受程度之间存在着明显的正向影响。郑磊，提出的观点是，个人态度同微信用户的接受意愿存在着显著的正向影响。基于以上内容，故本文假设：

H7：个人态度正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿。

3.1.3 计划行为及相关假设

计划行为理论认为用户的行为意愿受到个人态度、主观理念和行为控制的影响，行为控制与行为意愿在共同作用下对行为本身带来影响，基于以上内容，故本文假设：

H8：用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿正向影响使用行为。

3.1.4 控制变量及相关假设

基于学者Venkatesh et al.在搭建UTAUT模型的过程中，增加了四个控制变量，具体包括自愿性、经验、年龄以及性别。此外，还详细介绍了主要影响。由于本文的研究的微信是近十年才发展的应用，具有用户主动下载的特性，而微信用户也会主动浏览微信朋友圈内容，其中不乏各类旅游信息，所以，笔者删除了经验与自愿性变量。最终会分析性别、年龄、学历对旅游用户接受模型的影响。在这种情况下，本研究结合控制变量的特点，提出如下假设：

H9：不同性别样本分别对整个测量模型有显著影响。

H10：不同年龄段样本分别对整个测量模型具有显著影响。

H11：不同学历层次样本分别对整个测量模型具有显著影响。

根据前文的假设分析，本文的研究假设总结如下表：

　　表3-1 研究假设总结

　　3.2研究模型

笔者就UTAUT模型此前的变量加以改进，只有模型相关的自变量没动，将绩效期望细分为工作绩效、娱乐服务、生活便利三个变量，还根据具体需求，创新性的融入了旅游信息质量、个人态度两个变量，同时保留原模型中的性别、年龄等变量作为调节变量，尝试通过构建研究模型来达到以下研究诉求：

第一、探究工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、旅游信息质量以及个人态度，对于用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿及态度影响方向与强弱；第二、探究人口统计学变量，即性别、年龄、学历对整个模型的调节效应是否存在。

基于以上分析，微信朋友圈旅游信息接受模型可进一步描绘如图下：

　　图3-1 研究模型图

　　3.3问卷设计

结合最终的研究目标，笔者拿来做调查的问卷共有两个，Section,Section A基于用户性别、年龄等人口统计学问题，Section B参考过往己有的研究成果，围绕“工作绩效”（Work Performance,简称WP）、“个人态度”（Personal Attitude,简称PA）、“娱乐服务”（Entertainment Service,简称ES）、“生活便利”（Life of Convenience,简称LC）、“使用意愿”（Intention to Use,简称IU）、“付出期望”（Exertion Expectation,简称EE）、“使用行为”（Usage Behavior,简称UB）、“社会影响”（Counity Impact,简称CI）以及“旅游信息质量”（Tourism Information Quality,简称TIQ）等维度为基础，总共制定了二十七个测量项。

此部分内容采用。李克特五点量表，针对每个题项按照同意状况从低至高逐次规划处从“非常不同意”到“非常同意”五种程度，在收集数据的过程中，笔者会详细介绍量表功能。

量表如下表所示，具体调研问卷量表见附录。

表3-2

3.4问卷前测

尚未结合量表问卷展开更大面积的调研时，首先会在特定范围里就问卷本身展开预调查。希望通过这种方式来评估问卷信度与效度、各测量项的设计是否合理、问题描述是否精确、是否易于理解、是否存在歧义。预调查提前后续调查7天开展，给量表问卷涵盖的修改预留了充盈的时间，预测样本在笔者的生活范围内回收，共发放五十份问卷，全部有效收回，经过信度和效度检验，修改存在歧义或难以理解的问题共3个，最终的量表问卷题项一共三十一个，最后通过信度和效度的检验。

3.5数据分析

3.5.1 基本信息统计

此次正式发布量表问卷时间为2020年12月19日至2020年12月26日，共计8天时间。采用问卷星线上调研的方式回收量表问卷，主要通过微信、朋友圈、直接给好友发放量表问卷链接等渠道进行扩散、转发，在线回收数据减少了一定工作量，调研过程比较有效，且被调研者的身份更加多样化，样本不单一。调研结束之后，总共回收五百零一份有效样本

这里面女生有207人。占据总人数规模的41.3%，男性被调查者共二百九十四人，占总人数的58.7%。最高占比的年龄群体是十八岁到二十八岁之间的人群，占总人群的37.1%，最高学历群体占比是大学本科，占总人数的49.5%。将近三分之二的群体认为，他们经常在微信朋友圈中浏览到旅游信息。详细基本信息统计如下表3-2所示。

表3-3 基本信息统计

3.5.2 信度检验

信度属于某一测量工具不会受随机影响的程度，通常情况下会通过信度系数或信度指数来阐释。在经济学和管理学的研究当中，最常使用的表达是“内部的一致性信度”，通常反射出不同参与量表问卷调查对象对同一概念的不同测量项回答一致性的高低。

接下来的信度分析（Reliability Analysis）检测主要依托克朗巴哈（Cronbach’s Alpha）信度系数。通过它评估调查量表问卷的研究变量在不同测量题项上的一致性程度。在诸多学者看来，变量想有优秀的信度则Cronbach’s Alpha系数应当超过0.7。额如果该数字保持着0.6—0.7这个范围的话，则认为一致性尚可，量表问卷接受度尚可。当克朗巴哈信度系数小于零点六，则说明量表问卷中用来评估的单独概念其各种测量项相互对答题人来说得分不存在着明显的一致性，量表问卷不具备参考价值。

本文的研究共有九个因素，分别为社会影响、工作绩效、付出期望、娱乐服务、使用意愿、生活便利、个体态度、信息质量以及使用行为，接下来会就不同的变量展开针对性的信度分析，测量结果见下表。信度分析如下表3-3所示：

表3-4 信度分析表

如表3-4所示，工作绩效的Cronbach’s Alpha系数为0.805；娱乐服务的Cronbach’s Alpha系数为0.814；生活便利的Cronbach’s Alpha系数为0.862；付出期望的Cronbach’s Alpha系数为0.828；社会影响的Cronbach’s Alpha系数为0.831；信息质量的的Cronbach’s Alpha系数为0.844；个人态度的Cronbach’s Alpha系数为0.855；使用意愿的Cronbach’s Alpha系数为0.818；使用行为的Cronbach’s Alpha系数为0.885；由此可见，均超越零点七的标准，此外所有项的系数都超过了0.8，可见几乎所有测量项的得分都存在着不错的一致性信度，量表信度优秀。

CITC都已经超过了0.5的标准，由此可见测量题项能够满足研究所需。通过“删除该题项的Cronbach’s Alpha”的值能够明确得出结论，删除所有题都不得导致Cronbach’s Alpha值上涨，所以也具备明显的的信度，因此可以说明，此量表问卷通过了信度检验，量表问卷内部指标之间的同质性良好。

3.5.3 探索性因子分析

从量表问卷的角度看，此前大部分研究都是结合的内容及结构效度展开分析。前者属于相关题项和所测变量的适合性及逻辑相符性,笔者主要讨论的是量表问卷属于理论资料的回顾表明变量间的关系或关联打造的。本文将结合笔预调查得出的结论指正题项、阐释思路等都加以了优化，所以可以提出，这个量表问卷能够满足所需的内容效度。

在本论文中，主要强调研究结构效度，其属于描述题项评估所评变量的水平，所以，笔者就搜集到的各项数据展开针对性因素分析（Exploratory factor analysis，EFA），从而确定证明量表问卷的结构是有效性，清晰地构建背后的构成结构，从而验证回收回来的量表问卷数据是与笔者的预期相符的。

依托SPSS23.0对探索性因子分析量表展开KMO和Bartlett’s 球形检验，见表3-4：

表3-5 KMO and Bartlett’s 检验表

通过上表得出KMO=0.883，超过了0.7，可见Bartlett’s 球形检验值是显著（Sig.<0.001）,同时还反映了量表问卷数据满足因子分析的既定标准。展开全方位分析期间，因子提取时结合主成分分析方法，再通过特征根大于一为因子提取公因子，因子旋转时采用方差最大正交旋转进行因素分析。结论见下表。

表3-6 因子分析结果表

从上表可以看出因素分析结果总共得到九个因素，分别为个体态度、工作绩效、社会影响、娱乐服务、付出期望、生活便利、使用意愿、信息质量以及使用行为，总解释能力为76.439%，远超一半的标准。由此可见，这九个因素都存在着足够代表性。因素负荷量系数见上表。所有测量题项的因素负荷量都超过了0.5，此外交叉载荷都不足0.4，所有题项全部都落在与之匹配的因素里，可见量表结构效度还不错。

3.5.4 验证性因素分析

此项分析共涉及九个维度，分别为个体态度、工作绩效、社会影响、娱乐服务、付出期望、使用意愿、生活便利、信息质量以及使用行为，涵盖了27个测量题目，进行验证性因素分析后，得出如下图与表。

　　图3-2验证性因素分析CFA图

　　表3-7 验证性因素模型拟合度表

图表3-7所示，1.235是CMIN/DF的统计值。由此可见，CMIN/DF的统计值低于3。与此同时，统计值高于0.9的指标包括CFI、IFI、TLI、NFI、AGFI以及GFI。0.033是RMR的统计值，尚且低于0.08。而0.02是RMSEA的统计值，不足0.08，所有拟合指标都说明，指标满足通常的研究标准，不难看出，这个模型有很好的配适度。

表3-8 验证性因素分析结果表

由上表可知，工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、旅游质量信息、个人态度、使用意愿、使用行为的所有指标标准化因素负荷都超过0，组成信度（CR）分别为0.808、0.821、0.863、0.832、0.834、0.844、0.856、0.824、0.887都超过0.7，平均变异萃取量（AVE）分别为0.584、0.606、0.677、0.623、0.626、0.644、0.665、0.611均大于零点五，也进一步说明各个变量具有良好的收敛效度。

3.5.5 区别效度

本文根据前人学者的研究，应当结合科学的AVE法对区别效度展开分析，Fornell and Larcker学者提出，所有因素AVE开根号应当超过所有成对变数的相关系数，只有这样才可以反映因素间的区别效度。不同因素AVE开根号都要超过对角线外的标准化相关系数，只有这样才可以确定还拥有区别效度，斜下三角是相关系数，具体内容如下表。

表3-9 区别效度表

注： **, P<0.01

3.5.6 结构方程模型

本文的研究在实证检验之前，第一步是打造结构方程初始模型。笔者打造的初始模型总共有两种，一种属于结构模型，另一种属于测量模型，里面关键的是打造结构模型，充分明确初始模型包含的所有潜变量。打造初始模型前，应当厘清不同变量相互的关联情况，实际上，具体的情况还得做后续验证才可以确定。

本文一共设置了工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、旅游质量信息、个人态度、使用意愿、使用行为这九个潜变量。分析不同潜变量相互存在的的交互关系与作用属于打造初始模型的关键问题，只有解决了这个问题，才能够打造出结构模型，当结构模型落实好后，才能够设定构测量模型，简而言之应当提前明确所有潜变量和所属观测变相互存在的关系，笔者把概念模型、若干研究假设和初始模型构建中的注意事项结合，打造出下图的初始模型，给后续验证提供助力。

　　图3-3 SEM 初始模型图

　　3.5.6.1模型分析

利用AMOS23.0执行计算，使用最大似然法进行估计，结果显示如下图。

　　图3-4 SEM 初始模型图

　　初始模型路径系数如下表所示。

表3-10 初始模型路径系数表

由上表可以得到，除生活便利对使用意愿不具有显著影响外（P＞0.05），其他路径均具有显著影响（P＜0.05），因此，需要删除“生活便利”这个不显著的路径，并对整个模型进行修正。

3.5.6.2模型修正

根据前文可知，生活便利对使用意愿不具有显著影响，剔除此不显著的变量关系，重新执行分析得到下图。修正后的模型如下图所示。

　　图3-5 修正后的模型图

　　3.5.6.3模型拟合度检验

观察下表不难看出CMIN/DF是1.227，达不到3的标准， GFI、AGFI、NFI、TLI、IFI、CFI都超过了0.9的标准， RMR是0.037，不足0.08，RMSEA是0.021，低于0.08，可见所有拟合指标都满足一般研究所需，所以可以理解成这个模型存在着一定配适度。模型拟合度检验结果如下表所示。

表3-11 模型拟合度检验结果表

3.5.6.4假设检验

通过下表可以解读出，工作绩效对使用意愿（β=0.155，p<0.05）、娱乐服务对使用意愿（β=0.176，p<0.05）、付出期望对使用意愿（β=0.128，p<0.05）、社会影响对使用意愿（β=0.222，p<0.05）、旅游信息质量对使用意愿（β=0.188，p<0.05）、个人态度对使用意愿（β=0.117，p<0.05）具有显著正向影响，假设成立；且使用意愿对使用意愿（β=0.42，p<0.05）存在着明显的正向影响，假设成立。路径系数如下表所示。

表3-12 路径系数表

3.5.7 差异性分析

3.5.7.1性别差异性分析

通过独立样本t检验得到，不同性别在工作绩效、社会影响、个人态度、使用意愿、使用行为上均存在显著差异，且男性得分比女性高，不同性别在娱乐服务、生活便利、付出期望、旅游信息质量上不存在显著差异，具体见下表。性别差异性分析如下表所示。

表3-13 性别差异性分析表

通过上表可分析出，对于男性和女性用户来说，娱乐服务、生活便利、付出期望、旅游信息质量上均不存在显著差异，因为使用同一款社交软件（即微信APP的朋友圈功能）的用户,此类人群的使用习惯均是软件设计开发者刻意培养出来的；且微信朋友圈平台信息流通具有私密的性质，微信朋友圈的用户只能看到好友的朋友圈信息，以及微信朋友圈投放的一定数量的广告，对这些信息点赞或评论，故用户已经产生了相对固定的浏览习惯，故无明显差异。对于男性用户来说，工作绩效、社会影响、个人态度、使用意愿、使用行为上均存在显著差异，且得分比女性高，间接说明男性用户在使用微信朋友圈浏览信息时，目的性更强，因此，不同性别样本分别对整个测量模型有一定程度的显著影响。

3.5.7.2年龄差异性分析

通过单因素方差分析得到如下结论，不同年龄段在工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、使用意愿、上均存在显著差异，且年龄越高得分越高，不同年龄段在旅游信息质量、个人态度、使用行为上不存在显著差异，具体见下表。年龄段差异性分析如下表所示。

表3-14 年龄差异性表

通过上表可分析出，不同年龄段用户，在旅游信息质量、个人态度、使用行为上不存在显著差异，主要是因为微信朋友圈作为熟人网络的社交平台，出现的旅游信息有限，用户对此类信息都以浏览为主，参考和使用为辅，用户抱着同样的出发点，故得出的结论不存在显著差异。而不同年龄段用户，在工作绩效、娱乐服务、生活便利、付出期望、社会影响、使用意愿都有显著差异，且年龄越高得分越高，则说明年龄越高的人，越在意和看重日常浏览信息的价值。因此，不同年龄段样本分别对整个测量模型有一定程度的显著影响。

3.5.7.3学历差异分析

基于单因素方差分析发现，最高学历在工作绩效、使用行为、社会影响以及使用意愿等方面存在较大的差异。与此同时，学历与分值成正相关。不同学历层次在娱乐服务、生活便利、付出期望、旅游信息质量、个人态度上不存在显著差异，具体见下表。学历差异性分析如下表所示。

表3-15 学历差异性分析表

通过上表可分析出，最高学历不同层次的用户，在娱乐服务、生活便利、付出期望、旅游信息质量、个人态度上不存在显著差异。但对于学历越高的用户，越在意工作绩效、社会影响、使用意愿、使用行为，即在意微信朋友圈的旅游信息对用户本人的功用。因此，不同学历层次样本分别对整个测量模型有一定程度的显著影响。

3.6总结

依据上述分析处理的结果，对本文的初始研究假设逐一进行验证，结果如下，假设检验具体结果如下表所示。

　　表3-16 假设检验具体结果表

　　通过删除不显著路径、修正模型，将其进行全面梳理后确定模型见下图，这里面虚线体现出潜在变量相互的影响关系不显著。最终模型图及路径系数如下图所示。

　　图3-5 最终模型图及路径系数

　　通过上文分析得出的结论可知，本文提出的十一个假设中，有十个得到了验证。

即H1工作绩效、H2娱乐服务、H4付出期望、H5社会影响、H6旅游信息质量、H7个人态度正向影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿，且H8用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿正向影响其使用行为。

而H9不同性别、H10不同年龄段，和H11不同学历层次样本对于工作绩效, 娱乐服务, 生活便利, 付出期望, 社会影响, 旅游信息质量, 个人态度, 使用意愿, 使用行为全部均呈现出不同的显著差异。说明影响不同性别、不同年龄段、不同学历层次的用户关注微信朋友圈旅游信息因素是不同的，需要区别看待。

H3生活便利对用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿的正向影响不显著，是因为微信作为社交平台，其朋友圈内容具有复杂性，单纯的浏览其中的旅游信息，没有交流互动、没有接触到有针对性地推荐时，不足以让用户作出旅游决策，而且，微信软件并非搜索引擎，虽有“搜一搜”、“看一看”等功能，但也不足以让用户接触到足够多地旅游信息来参与决断，况且，问卷量表仅调研来了用户对微信中“朋友圈”这一功能中接触到的旅游信息接受意愿，所以生活便利对用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿带来的正向影响不显著。

4、研究结论与展望

4.1 研究结论

本论文关注的是被互联网覆盖的大环境中，社交网络媒体平台飞速发展，微信朋友圈的众多旅游信息带给游客旅游决策的影响，结合旅游学、传播学和市场营销学等知识，从旅游主体的视角出发，研究微信朋友圈中的旅游信息与旅游主体行为意向、旅游决策之间的关联。并试图在原UTAUT模型与国内外研究中已经成熟的量表，从中引入旅游信息质量、个人态度为新的自变量，通过在线发放问卷进行调研的形式，希望搭建影响用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿的模型，本文回收的五百零一份有效量表问卷，并使用AMOS23.0软件进行数据处理和分析，对前文提出的研究假设进行了验证，并解释了数据所示的结论。

文章通过一系列的探索，发现用户微信朋友圈旅游信息接受意愿受诸多因素影响。通过上文分析可知，工作绩效对使用意愿（β=0.155，p<0.05）、社会影响对使用意愿（β=0.222，p<0.05）、娱乐服务对使用意愿（β=0.176，p<0.05）、个人态度对使用意愿（β=0.117，p<0.05）、付出期望对使用意愿（β=0.128，p<0.05）以及旅游信息质量对使用意愿（β=0.188，p<0.05）均具有显著正向影响，因此，假设全部成立；使用意愿对使用意愿（β=0.42，p<0.05）存在着明显的正向影响，假设同样成立。

假设H3生活便利给用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿的正向影响不显著，可能是因为微信作为社交平台，其朋友圈内容多种多样，具有复杂性，单纯的浏览其中的旅游信息，当用户没有交流互动、没有接触到有针对性地推荐时，不足以让用户作出旅游决策。而且，微信作为社交网络媒体平台其中的APP软件，其性质并非搜索引擎，虽有“搜一搜”、“看一看”、“视频号”等功能，但也不足以让用户搜寻到足够多地旅游信息来参与决断，或者满足旅游主体出行前的搜索要求，况且，量表问卷仅调研了用户对相关功能里了解的旅游信息接受意愿，并在调查量表里添加了新的变量。通过这种方式，对用户旅游信息接受意愿与生活便利之间的关系展开深入探究，最终发现两者并无任何联系。

通过差异性研究不难发现，不同性别、不同学历层次的用户中，在旅游信息质量上均不存在显著差异，却在工作绩效、社会影响、使用意愿上均出现了显著差异，其中，男性得分比女性高，年龄越高的人群得分越高，学历越高的人群得分越高。

可得出具体研究结论如下：

第一、社会影响是用户个人接受微信朋友圈旅游信息时占比最重的影响因素，微信朋友圈是以熟人关系链特点的平台，具有熟人关系脉络交互作用的特征，朋友圈中有人发消息将给用户带来影响，在微信朋友圈看到熟人发布旅游信息，无论是主动点赞或是评论，即便是打开照片或视频多看两眼，都会对旅游决策产生不一样的影响。

第二、高质量的旅游信息会正向影响用户接受微信朋友圈旅游信息的意愿，微信朋友圈里旅游信息吸引度、旅游信息质量等都正向影响着旅游者决策行为，因而可以证明微信朋友圈旅游信息的质量也是用户尤为关注的问题，其质量越高，对用户的吸引力力越强，将这些用户当作旅游主体，想让他们发生旅游决策，则必须提高旅游信息质量。

第三、娱乐服务同样是正向影响用户接受微信朋友圈旅游信息最重要的影响因子之一。旅游，是一种高层次的非基本生存消费，微信朋友圈里用户能够随意观看旅游信息，用户浏览此类信息时，可以达到身历其境之感。

第四、工作绩效正向影响用户接受微信朋友圈旅游信息。不难看出微信朋友圈旅游信息给用户提供的便利及帮助程度、优化的生活程度、满足信息查询需求，量表中，有几位接受调查的用户在问卷中明确提出：在他们发生旅游决策之前，会参考微信朋友圈中的旅游信息，在微信朋友圈中看到中意信息之后，有可能去找信息的发布者咨询相关旅游的情况，也可能去常用的旅游网站查阅具体情况，进而选择。

第五、个人态度和付出期望同样是用户接受微信朋友圈旅游信息比较重要的影响因素，且用户对微信朋友圈旅游信息接受意愿正向影响使用行为，符合原UTAUT模型假设。在研究过程中，笔者发现用户通过微信朋友圈来了解旅游信息的情况下，当个人态度意愿越强时，产生实际使用行为的机会也越大。

第六、生活便利对微信朋友圈旅游信息接受意愿的正向影响不显著。在日常生活中，绝大多数用户都认为朋友圈里的信息过于繁杂，而且只是查阅信息，缺少沟通环节和推荐，所以不可能因此就做出旅游决策，不过这部分信息存在着明显时效性，必须特定的情境中，才能够给他们的接受意愿带来一定的影响。

第七、不同性别、不同年龄段、不同学历层次的用户需求和习惯虽然不同，但在旅游信息质量上均不存在显著差异，说明各类用户对微信朋友圈旅游信息质量要求相对一致。不同层次用户在工作绩效、社会影响、使用意愿上均出现了显著差异，其中，男性得分比女性高，年龄越高得分越高，学历越高得分越高，可能是因为年龄大、学历高的用户对自身的需求更加了解，认为需要在微信朋友圈旅游信息中获取到对自身更有利的信息，需求更精准；另外，年龄大、学历高的用户多已参加工作，时间相对不自由，对信息的精准度和时间的利用率更在意，同样会更加在意微信朋友圈旅游信息对自身的功用。

4.2 研究启示

注意把握用户痛点，有层次性的进行营销，得用户使用意愿者得天下，拥有使用意愿不仅代表用户已接受微信朋友圈旅游信息，也代表用户个人均会利用微信朋友圈接受旅游信息，继而对其的旅游决策带来或多或少地影响。因此宣传营销者需要分层次多了解用户习惯，培养用户习惯。在培养用户习惯的过程中，产生用户黏性后即可引导用户态度，让用户跟着宣传营销者的思路走，这样，对微信朋友圈旅游信息有好感的用户会接受度会变得越来越高，长此以往，良性循环。

而心里有抵触情绪的用户面对此类信息，尤其是带有明显广告性质的微信朋友圈旅游信息的接受度则较低，运用上述方法之后，此类用户也可以感知到周围的人对微信朋友圈的旅游营销等信息的态度逐渐在产生变化，其本身的抵触心理有可能会减弱，有可能会在选择不发声后继而遗忘自己的态度，这样发展下去，至少在表面上大家对微信朋友圈，旅游信息和各类信息都会有包容的态度，社交网络媒体平台的发展过程中遇到的用户方面的阻碍也会越来越少。另一种方法则是在通过微信朋友圈来开展营销工作期间，应当适当的调整一下策略，尤其要扭转用户对广告的固有观点，将硬植入变为软广告，将普通的营销链接改为带有优美文字和高质量图片的分享类内容发布，以此反映出微信朋友圈广告内蕴的社交性、娱乐性，达到社交网络中口碑营销的效果。

同时，善于利用熟人网络，有针对性地进行营销，微信朋友圈作为熟人关系链特点的平台，圈内好友的行为就会对用户本身产生影响，熟人圈层也更容易把握熟人的习惯，同样做出有针对性地营销，发布不同年龄段或不同性别人群喜欢的内容，注意质量、丰富性、娱乐性和真实性，如此便能确保用户会保持关注状态，培养用户注意力，让用户发挥主观能动性自行关注。符合用户需要的原则，贴近生活，提高趣味性，博得持续关注。

接下来，若想要在微信朋友圈投放广告，旅游企业必须考虑到用户的不同层次和不同需求，通过研究结论可知，所有用户群体均最在意旅游信息质量，因此，高质量的旅游信息是投放广告的关键。而年纪较大、学历层次较高的男性，通常被认为是中产阶级以上的人群，更加容易在意工作绩效、社会影响和自身的使用意愿，在投放广告时可参考这一点，精准把握此类人群的需要，可以使广告达到相对良好的效果。

最后，利用微信朋友圈作为营销阵地，一定要注意时效性、时间段，把软广告带入用户的生活中，无处不营销、无时不营销。尤其是在节假日之前用户有出行打算的时候，除了会去有针对性地浏览旅游网站，同样也会把在微信朋友圈中看到的旅游信息作为参考。如果这时用户看到的旅游信息是高质量、高水准的，且对此有印象，那么用户选择该地作为旅游目的地的可能性将大幅提高。这些前期铺垫的广告如同心锚，在用户的心中埋下一颗种子，待到他开花结果的时候，就是营销有结果的时候。

传播学中里的“魔弹论”，其主要强调的是媒介给人带来的刺激如同魔弹进了大脑，能够在第一时间被接受并对客观存在施加作用。微信朋友圈作为媒介中最具有熟人脉络关系的社交媒体，占有其他社交平台所没有的优势，随着新媒体的发展，旅游整合营销主要会整合各项资源，把广告思想转至“受众为中心”，所以，调查用户喜好是旅游整合营销的重中之重，将用户喜欢、满意度高的信息像子弹一样注入用户大脑，便能迅速得到用户的接受，帮助用户完成旅游决策，达到旅游营销所需的效果。如利用大数据测算，在微信朋友圈内精准投放原生广告，在用户有出行意向的时候点击进入页面，吸引到他的一定是大数据测算出他原本的喜好，大幅度提高旅游营销的精准度。

4.3 不足与展望

第一、研究角度的局限性。本研究选取UTAUT模型为基础，详细分析了微信朋友圈旅游信息接受意愿的影响因素。分析期间选择基于原模型的核心变量，在此基础上结合了两个新变量，依托现有的理论成果进行了补充。变量没未展开明确划分，在日后的研究中，可能会选择加入更多地影响因素进行实证研究。

第二、调查样本的局限性。由于此次研究时间有限，共收回有效样本五百零一份，样本年龄普遍集中在十八岁到三十九岁之间，约占参与调查人数的三分之二，学历普遍集中在大学本科，目前这些人群是使用微信朋友圈的主力军，也是使用各类社交网络媒体平台的领头羊，研究具备足够的合理性，不过样本资料依然太少，未来研究里，可能会将样本容量扩充至一千人以上，这样做出来的实证研究会更有代表性。

第三、本论文的出发点以微信朋友圈旅游信息为主，所以只考虑微信朋友圈内的信息，同时在研究的过程中，也分析和考虑了微信的“看一看”和“搜一搜”功能，因为“看一看”功能可以看到微信朋友点击“在看”的信息，微信改版前还能看到朋友点赞的微信公众号信息；而“搜一搜”功能可以最先搜索到朋友圈信息和微信公众号信息，且能将搜索到的信息直接分享到微信朋友圈。但遗憾的是，在展开量表问卷调查的时候，微信还没有发布“直播”这一功能，且腾讯也没有积极推广微信中“视频号”这一功能，因此没有兼顾到这两种也可以直接分享至微信朋友圈的功能。

第四、本文主要对象是一般用户，发放问卷的形式全部为使用问卷星在网上发布。由于笔者收集的数据较少，研究结果存在一定的误差。在未来的日子里，笔者还要尝试研究不通过微信朋友圈了解旅游资讯的原因，如此可以对游客活动有更全面的把握。

自媒体营销在旅游当中的应用

价格 ¥9.90 发布时间 2022年12月6日

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