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基于共异变数结构方程式的Web2.0用户心智模型


□ 顾立平

  摘要 从用户角度,建立基于结构方程式的Web2.0用户心智模型,来探索图书馆用户在Web2.O环境中的态度、行为与认知。透过量化方法和调查,产生一个理论基础,作为描绘在新网络环境下的新用户知识服务的框架。该心智模型能够被用于创建和使用型人。
  关键词 Web2.0 Library2.0 用户行为 共异变数结构方程式 心智模型
  分类号 G250
  
  1 引言
  
  许多程序员热衷于“秀”(show)技术,而一般用户却常常不知道如何使用它们。其实,这多半是因为产品设计不良,而不是技术或培训问题,采用更多“新”技术并不能“解决”用户的“困境”。
  关键在于设计,而不在于技术。采用最新技术是提升服务质量的辅助手段,但是服务用户才是数字图书馆的目标。过去,将软件编程与用户界面设计分开,这种以编程为核心的做法,无法产生符合用户期望的软件。尊重用户、融入用户体验、节省用户培训时间的软件是将角色(Personae)置于编程的每个环节中,意即先于编程进行反向思考,大幅增加设计的工作时间与指导能力。
  而设计的关键又在于对人的理解。面对上述这种制造过程的逆转,对比传统的可用性测试或市场调查的局限,管理层、工程师、程序员极欲深入理解用户的心理、行为与交互习惯。而解开用户行为的“黑箱”,又需要开发新方法,或者引入已有的工具。
  心智模型即人类理解复杂系统的模式。从管理者的角度(类似图书馆员)看,心智模型被认为是有关被控制的系统的知识,即一种“理论的结构”或者一种特殊的计算机程序。而从被管理的角度(类似于图书馆读者)看,心智模型则被认为是个人决策时所依赖的心理过程,或者是日本经济学家青木昌彦所认为的个人程序化的决策或认知过程。笔者从用户角度,即被管理者角度,对Web2.0环境下图书馆用户的态度、行为和认知进行了探索性研究。这样的研究又需要从计量心理学中找取适合的方式,解决心理学、经济学、社会学,乃至图书情报学的“人类行为”问题。
  共异变数结构方程式(SEM,又称结构方程模型)就是这样一种适合研究用户心智模型的工具。它源于1973年瑞士Karl Joereskog的概念和软件LISREL。美国《心理学年度评论》曾于1996年、2000年两度重点介绍SEM;如今,美国心理学会的Psychological Methods每一卷都有关于SEM的应用论文。历经30多年,结构方程模型已至臻境,相关软件如雨后春笋般涌现,如EQS(1985年)、CALIS(1992年)、RAMONA(1994年)、AMOS(1997年)、Mplus(1998年)等。统计软件SPSS终于在2007年第15版中添加了AMOS套件。而自2007年11月开始,美国信息科学与技术协会的Journal of the Amer-tcart Society for Information Science and Technology几乎每期都有关于SEM的论文,其重要性不言而喻,而目前国内图书情报学界却少有关于SEM的调查研究。
  随着Web2.0的变化,用户行为需要追踪观察和深入理解。利用以往的调查经验,对新问题、新视野、新方法进行调查,对开拓数字图书馆的交互设计有实际意义。下面,笔者讨论10种用户常用的网络服务,研究用户态度、使用与认知的交互关系,利用共异变数结构方程式建立心智模型。
  
  
  2 研究设计
  
  2.1 问卷调查研究问题
  在用户对Email、BBS、ChatRoom、IM、Blog、P2P、RSS、SNS、Tag、Podcast的喜好程度、使用习惯及对运用学术活动观察等30个观测题项中,研究者测量其是否具有结构关系。结构关系包含:因素点和关系线。问卷题目包括三个方面:网络工具偏好程度、网络工具的使用频率、网络工具是否具有学术用途。
  2.2 数据分析使用工具
  利用Excel进行数据输入与初级数据扫描,尔后使用SPSS(第14版)进行数据分析。
  2.3 数据采集的调查对象
  研究对象:中国科学院博硕士研究生;抽样对象:2008年第二学期中国科学院北京地区在读博硕士研究生。样本:填写问卷有效而且被回收的人员。
  2.4 问卷设计
  共计82个题项,取前36项进行分析。包括:个人信息、对网络服务的态度、行为、认知4个部分的数据。
  2.5 数据采集
  分层随机抽样问卷调查,自2008年6月9日至2008年7月20日邮寄发放与回收问卷。共发放3000份,有效回收501份,无效问卷4份。
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