视频分享网络中用户生成内容的动因研究

《视频分享网络中用户生成内容的动因研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、华中师范大学硕士学位论文视频分享网络中用户生成内容的动因研究姓名：曹扬敏申请学位级别：硕士专业：情报学指导教师：王伟军201205摘要近两年，视频分享网络呈井喷式发展，除了早期的土豆、优酷等综合类视频网站，新浪、腾讯、搜狐等传统门户网站以及传统的媒体都将触角伸向了网络视频行业。然而，视频行业迅速发展的繁荣景象背后却是不断地烧钱与亏损，2012年3月12日，中国视频网站的两大巨头土豆优酷网的合并向业内敲响了警钟，寻求有效地盈利模式，摆脱烧钱噩梦成为网络视频行业持续发展的关键。那么如何摆脱烧钱的噩梦呢?很多业内人士给出的答案是用户生成内容(UGC)和网络自制。因此研究如何做好UGC不仅对网站经

2、营者来说非常有意义，同时也是学术界研究的新课题。在现有的研究中我们发现，关于视频分享网站用户生成内容的研究非常少，本文在总结前人对于对于虚拟社区、博客、SNS等用户生成内容平台的用户知识分享行为研究的思路，以MoA框架为基础，整理出视频分享网络中影响用户分享行为的因素。同时采用深度访谈的方法，获取视频分享网站中用户进行视频分享与创作的相关资料，构建了视频分享网络中UGC动因实证模型并提出假设。然后，我们采用问卷调查的方法进行数据收集，并利用结构方程模型进行了假设的验证。研究发现，自我展示、认可、乐趣、、感知易用性、自我效能、结果预期对于用户视频创作与分享行为产生正向影响，收益通过影响结果预

3、期进而影响用户视频创作与分享行为。而专业技巧对于用户生成行为的影响效果并不显著。本研究通过实证研究，对于UGC的动因研究进行了拓宽和深入，同时研究过程中所采集的数据以及对数据的分析结果有助于视频网站了解用户行为，制定合理的激励机制，对网站的决策制定、服务提供以及产品设计都有很大参考意义。关键词：用户生成内容；视频分享网站；结构方程模型；MOA框架⑨硕士学位论文MASTER‘STHESISAbstractIIlrecentyea体，meVide0Sharingn咖orka化eXp锄曲坞byleaps锄db0啪dS，beSidesYoul【u、Po僦oes，∞metraditioIlalmed

4、iaa陀exten曲唱nleirbuSinesstotlle011li鹏vide0mIls仃y，such嬲Sin钆Tence心Sohu。However，differentfo册廿lepr0Sp甜哆of湖曲ce，ne砌yalloftlleVideowebsitest擒vebeenbleedingmoney：1kme唱erofPo撇s觚dYou

5、(ullassoulldedaw锄ingt0tlleoIllineVideoind嘶y．Gctridofthemone弘bllllningIlightma豫孤ldseeke仃IectiVepro丘tI孙Ddelareimmedia：tcIlelcess

6、时aretlle痂随inlperatiVeof011lir圮VideoindLl嘶叮．Howt0getridoftllemoney—losingIli醇Itlmre?The觚swer西vcIlbypeopleilloIdineVid【eoilldust搿isuser-generatedcorItent(U(配)锄dthe咖rkselfmade．Soit’sme锄jIl咖l向rwebsiteoperalorst0蛐UGC．WefouI】dtlle佗a陀ve巧littleresearCha_boutU(配iIlVide0sha血gwebsite．TIlrou曲depmiIlterviews强d

7、litera舰me豫Ⅳiew，weconstll∞t廿leiI】-flueIlcingf．actormodelofuser-generatedcolltentⅣGC)iIloIllimvide0websitcbaSedonMOAfbmewofk，The玛weuseme吼lrVeymemodarld鲫m曲umle(眦ionmodelfor髓Ilpirical蛐．ThestudyfouIldt11at∞16present舭io玛他cogIli廿。玛如玛andperCeiVedeascofuse，SelBe任icacy，andresultSexpectedbaVeapositiVeimpactf

8、10ruserSofVideocreatir唱趾dsharing．ProfitaffeCtⅡleresIIltSexpected，andmena航cttlleuSersofVideoc陀atingandsh撕ng．E蜀f．ectsofprofessiollalsl【ills南ruser-genemtedbehaviorisnotsi鲥ficam．nroughempiricalresearCh，、张bmadenedⅡlee