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第1章 信息系统持续使用研究概况1

1.1 信息系统行为研究概述1

1.1.1 信息系统采纳1

1.1.2 信息系统持续使用2

1.2 信息系统持续使用研究理论综述2

1.2.1 基于TAM等信息系统采纳经典理论的扩展研究3

1.2.2 新的理论引入到IS领域中3

1.3 信息系统持续使用决策阶段4

1.3.1 信息系统持续使用决策三阶段5

1.3.2 阶段1：用户持续使用某一信息系统是一种有意识的理性决策5

1.3.3 阶段2：用户的信息系统持续使用行为是受情感、态度等影响的非理性决策6

1.3.4 阶段3：用户决定持续使用信息系统是一种无意识的习惯性重复行为7

第2章 维持现状偏好理论9

2.1 维持现状偏好理论介绍9

2.1.1 理论背景9

2.1.2 信息系统使用中的维持现状偏好分析10

2.1.3 维持现状偏好的应用研究12

2.2 信息系统领域中的维持现状偏好研究12

第3章 期望确认理论15

3.1 理论介绍15

3.1.1 期望确认理论（ECM）15

3.1.2 信息系统领域中的期望确认理论（ECM-IT）16

3.2 ECM-IT模型扩展研究17

第4章 基于期望确认理论研究电子邮件持续使用行为20

4.1 研究模型20

4.1.1 模型构建20

4.1.2 新构念：被驱动21

4.1.3 模型中的影响因素分析23

4.1.4 研究假设25

4.2 研究方法26

4.2.1 研究情境的选择26

4.2.2 数据收集27

4.2.3 问卷设计28

4.3 数据分析和结果29

4.3.1 数据分析29

4.3.2 结论30

4.3.3 理论贡献31

4.3.4 现实意义32

第5章 移动社交平台持续使用研究——基于期望确认和信息系统成功模型33

5.1 研究背景和现状34

5.1.1 移动社交网络的快速发展34

5.1.2 移动社交平台研究现状35

5.2 模型建立理论基础40

5.2.1 期望确认理论在移动服务方向的研究40

5.2.2 信息系统成功模型41

5.2.3 虚拟社区感43

5.3 研究模型44

5.3.1 分析影响因素44

5.3.2 构念变量定义46

5.3.3 理论假设和模型49

5.4 模型验证与分析52

5.4.1 问卷设计52

5.4.2 问卷设计和发放54

5.4.3 样本描述性统计55

5.4.4 信度效度检验56

5.4.5 模型验证结果分析60

5.4.6 研究结论和政策建议64

第6章 技术瘾研究概况66

6.1 技术瘾在心理学中的研究67

6.1.1 概念与定义67

6.1.2 测量标准与工具68

6.1.3 性格因素68

6.2 信息系统领域对技术瘾的研究68

6.2.1 名称与定义69

6.2.2 测量70

6.2.3 技术瘾影响因素70

6.2.4 技术瘾研究情境71

6.2.5 技术瘾研究评述72

第7章 微博与微博瘾73

7.1 微博瘾现象73

7.1.1 微博上瘾现象凸显73

7.1.2 微博易上瘾特征74

7.2 微博的相关研究75

7.2.1 微博的使用动机75

7.2.2 微博的特点研究76

7.2.3 微博的采纳和持续使用77

7.2.4 微博研究评述77

7.3 微博使用动机对上瘾影响研究概念模型77

7.3.1 微博使用78

7.3.2 微博瘾79

7.3.3 后果79

7.4 微博使用动机对上瘾影响研究模型79

7.4.1 研究假设80

7.4.2 研究设计80

7.4.3 数据收集82

7.4.4 数据分析83

7.4.5 模型验证85

7.5 微博使用动机对上瘾影响后续研究和总结86

7.5.1 后续研究——个性对模型的调节作用86

7.5.2 结果讨论88

第8章 基于使用满意理论（U＆G）研究微博上瘾过程89

8.1 研究理论基础——使用满意理论89

8.1.1 理论内容89

8.1.2 U＆G理论在各种媒介中的应用90

8.1.3 U＆G理论研究中的分类90

8.1.4 U＆G理论在信息技术使用中的应用91

8.1.5 U＆G理论研究评述91

8.2 概念模型91

8.2.1 微博使用动机92

8.2.2 满意93

8.2.3 上瘾93

8.3 研究模型94

8.3.1 研究假设94

8.3.2 研究设计96

8.3.3 数据分析100

8.4 模型验证结果与讨论101

8.4.1 模型验证结果101

8.4.2 理论贡献102

8.5 微博瘾新研究视角：发布时间偏好103

8.5.1 周末／工作日使用模式103

8.5.2 研究现状与必要性104

8.6 使用时间偏好研究数据分析104

8.6.1 变量测量104

8.6.2 数据收集105

8.6.3 数据分析106

8.7 时间偏好与满意和上瘾的关系分析107

8.7.1 周末／工作日使用状况比较107

8.7.2 四类用户的满意感受比较108

8.7.3 四类用户微博瘾比较110

8.7.4 结论112

参考文献113