Exploring Impact Factors of Mobile Instant Messenger Users’ Continuance Intention
Notice bibliographique
Résumé
Combining uses and gratifications theory and one construct, that is attitude, from the theory of planned behavior, led to the creation of the research model in this study.Structural equation modeling was applied to analyze data from 414 WeChat users.In this research, we aimed to explore the direct impacts of various gratifications on attitude regarding the use of mobile instant messenger.It was also sought to explore the direct and indirect influences of various gratifications on the continuance intention to use mobile instant messenger.According to the results, attitude is essential in deciding mobile instant messenger users' intention to continue using the service.Additionally, results show that process gratification, as represented by entertainment, and technology gratification, as represented by convenience are two main direct predictors of continued intention to use WeChat.Results also show that attitude acts as a full mediator between process gratification (entertainment), technology gratification (media appeal, social presence), and continuance intention of WeChat users.Attitude partially mediates the relationship between technology gratification (convenience) and continuance intention of WeChat users.Attitude is directly influenced by process gratification (entertainment), as well as technology gratification (convenience, media appeal, social presence).This research helps with grasping the inherent connection mechanism between various gratifications and continuance intention.There are a number of important theoretical and practical implications that emerge from this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».