Exploring Motivations for TikTok Usage and Impact Factors of TikTokers’ Continuance Intention
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study are to examine the motivations for people's TikTok usage and the determinants of their continued use of the app.As a relatively new social media gaining unprecedented popularity so rapidly, it begs the question of why TikTokers keep using the app.This study is essential since social media marketers who seek to engage with Chinese consumers on TikTok and platform designers who wish to optimize the app might gain valuable insights from this study.The research model was developed by integrating uses and gratifications theory (UGT) with technology acceptance model (TAM).Based on descriptive analysis, TikTok is primarily used for entertainment (ENT) and information seeking (IS) motivations, followed by sociability seeking (SS) and escape (ESC) motivations, rather than for fashion (FAS) or money making (MM) reasons.Based on an analysis of 421 TikTokers utilizing structural equation modelling (SEM), perceived usefulness (PU) and attitude (ATT) have significant positive impacts on continuance intention (CI) of TikTok usage, whereas perceived ease of use (PEOU) exerts a significant negative effect, quite the opposite of previous research findings.PEOU and PU have both been shown to positively impact ATT toward TikTok.Meanwhile, PEOU has a significant positive effect on TikTok's PU.There is significant positive impact of ENT and IS motivations on PEOU of TikTok, while FAS motivation exerts significant negative impact, whereas ESC, SS, and MM motivations are insignificant.Moreover, it has been revealed that ENT, SS, and IS motivations significantly contribute to TikTok's PU, whereas FAS, ESC, and MM motivations are negligible.A total of twelve hypotheses were supported out of eighteen.Several theoretical and managerial implications have been drawn from the current research.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».