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短视频社交媒体上的健康广告——基于扩展技术接受模型的用户态度研究

摘要

短视频社交网络平台的快速发展为我们提供了进行健康相关广告和推荐的机会。然而，到目前为止，还没有经验证据证明用户是否愿意接受与健康相关的短视频广告。这里的接受是指购买意向，意味着用户会阅读短视频广告，与他人分享广告，甚至打开广告中嵌入的产品链接来购买产品。在本文中，我们首次尝试对用户对健康相关短视频广告的接受程度进行建模和量化。特别是，我们提出了一种新的研究模型，该模型通过两种新设计增强了技术接受模型（TAM）。首先，我们提出了四个新的前提，包括社交互动，干涉性，信息性和原始TAM的相关性，以反映短视频社交网络的功能。其次，我们引入了两个中介变量，包括感知有用性和态度，以便我们可以更好地研究不同因素如何影响用户对健康相关短视频广告的接受度。我们在互联网上进行调查，并对调查数据进行实证分析。结果表明，这4个前提以及感知的易用性对感知的有用性、态度和购买意向有显著影响。此外，感知的有用性在态度和购买意向中起着有效的中介作用。我们还发现，用户对健康相关短视频广告的易用性无法显著预测用户对广告的态度。这是面向社交媒体的广告的新发现。最后，我们整合了实证结果，为广告商和营销人员推广与健康相关的短视频广告提出了合理的建议。

关键词 公共卫生;短视频;社交网络;社交媒体;

第1章 绪论

1.1研究背景

社交媒体是数字广告环境中最有前途的工具之一。自2016年以来，短视频已成为TikTok，Facebook live，YouTube，Snapchat，Instagram，抖音和斗鱼等社交媒体扩张的重要领域。这些实时互动信息平台为主播和观众提供了免费且易于访问的在线资源，用于直播视频。例如，图1显示了中国最大的直播视频平台抖音上的典型短视频（默认为 15 秒），人们可以在其中使用自生成的视频与他人分享一些有趣的东西，例如新产品和好地方。在图1 中，用户正在介绍来自澳大利亚的全新 Swisse 产品。到目前为止，短视频已逐渐发展成为一个流行的社交媒体渠道。例如，最近的一份报告显示，中国的短视频用户数量已达到4.22亿。

图 1.抖音健康相关短片示例

1.2 研究目的

短视频平台的快速发展为健康促进带来了新的机遇，例如与健康相关的广告和推荐。与传统社交媒体相比，短视频平台的时间延迟很小，可以通过视频和弹幕（在屏幕上滚动文本）支持一对一和多对多的社交互动。例如，中国最大的直播视频平台抖音提供一对一的视频互动，允许一个用户通过直播视频与另一个用户讨论一些话题。同时，其他用户可以通过弹幕，文本评论，表情符号和图像观看实时视频并与他人互动。这种在短视频社交网络平台上的社交互动新形式已被证明是一种有效的广告方式。然而，在健康相关短视频平台中，一个重要的问题是了解用户接受健康相关短视频广告的意图。

1.3 研究方法与基本研究思路

1.3.1 研究方法

因此，本研究试图调查短视频广告是否以及如何影响用户对健康相关产品的购买意向。特别是，我们以技术接受模型（TAM）为基础模型，并将社交互动，干涉性，信息性和相关性扩展为健康相关短视频广告的感知有用性的四个新前提。然后，我们将感知的有用性和态度设置为两个中介因素，并在模型中验证它们的中介效果。最后，基于结构方程模型，对来自互联网和短视频社交网络平台的问卷数据进行实证分析。简而言之，遵循TAM模型的研究框架，我们的目标是研究以下研究问题：

RQ1：影响健康相关短视频广告的实用性的关键因素是什么？

RQ2：这些因素如何影响健康相关广告的实用性？

RQ3：感知到的有用性和易用性如何影响用户对健康相关短视频广告的态度和购买意向？

RQ4：用户对健康相关短视频广告的态度与用户对健康相关产品的购买意向存在什么样的关系？

RQ5：感知有用性和用户态度对用户购买健康相关产品的意向有何中介作用？

综上所述，我们在本文中作如下贡献：

(1)我们扩展了技术接受模型（TAM），增加了新的前提条件，包括社交互动、干涉性、信息性和相关性，以分析用户对健康相关短视频广告的反应。据我们所知，这是第一项扩展TAM模型以分析用户对健康相关短视频广告的接受程度的研究。

(2)我们在互联网和短视频社交网络平台上进行调查，并对调查数据进行系统数据分析。数据分析包括测量模型评估、结构模型评估、中介效应分析等多个方面。结果表明，社交互动、干涉性、信息性、相关性和 TAM 因素（感知的有用性和感知的易用性）对用户接受与健康相关的短视频广告有显著影响。此外，我们发现，用户对健康相关短视频广告的易用性并不能显著预测用户对广告的态度。这是一项新发现，与之前对面向社交媒体的广告的研究相反。

(3)我们整合了实证结果，为广告商和营销人员提供了合理的建议，以更好地开发与健康相关的短视频广告。

1.3.2 基本研究思路

本文的其余部分结构如下。第2部分描述了相关工作以及以前的研究与本文之间的差异。第3部分介绍了研究模型以及假设命题。第4节介绍了数据收集和测量。第5节介绍了数据分析的结果。第6节讨论了研究意义和建议。最后，在第7节中，我们总结了整篇论文。

相关概念与理论综述

相关理念概述

2.1.1 短视频广告

数字广告会显著影响用户的态度和购买意向。关于影响在线广告，视频广告和社交媒体广告有效性的因素，有许多研究。虽然短视频广告是一种有前途的在线广告形式，但这种广告形式在研究中尚未得到充分研究。短视频广告的核心是“视频 社交”，它已成为社交媒体扩张的重要领域。因此，我们主要基于对社交媒体广告的研究来研究我们的问题。当然，就有些人引用了视频研究。

关于信息性和干涉性以及这些担忧如何影响用户对广告和产品购买意向的态度，已有一些现有的研究。通常，信息性被定义为文本，图像或视频等媒体提供的信息价值，干涉性被定义为人们认为信息呈现与其目标相悖的程度。信息性和干涉性都被认为是预测消息在社交网络研究中的有用性的关键因素。例如，Dehghani等人对YouTube广告进行了一项实证研究，发现信息量的高价值导致用户对YouTube广告的高度接受度，这意味着信息量是影响用户对YouTube广告态度的积极因素。与此同时，他们发现干涉性是一个负面因素，这意味着高价值的干涉性导致用户对YouTube广告的接受度较低。Lee和Hong根据经验研究了信息性对基于理性行动理论和社会影响理论的积极在线行为的潜在贡献。Jung发现，感知到的广告相关性会影响广告效果，同时可能会增加隐私问题，最终导致社交媒体中的广告回避。

相关性是可能影响用户接受广告的另一个因素。相关性已在网络搜索和在线推荐中得到广泛采用。例如，Web搜索引擎可以根据用户查询和返回的网页之间的相关性对搜索结果进行排名。在电子商务的在线推荐中，用户配置文件和产品之间的相关性通常用于预测可能符合用户兴趣的项目。同样，用户的兴趣与短视频广告之间的相关性也可能影响用户对短视频广告的接受度。因此，我们还将在本研究的研究模型中考虑相关性作为一种结构，这将在第3节中详细介绍。

另一方面，根据社会影响理论，高水平的社会互动可以增强感情，信任，归属感和温暖感。目前，大多数人都是通过移动应用程序参与短视频的。移动短视频应用程序为人们提供了与其他应用程序的实时交互。此外，抖音和Tik Tok等平台允许用户与短视频进行交互。例如，用户可以单击产品链接并填写表单以将其采购兴趣交付给供应商。因此，社交互动可能是影响用户接受短视频广告的关键因素。

到目前为止，短视频广告仍处于早期开发阶段。现有的工作很少关注短视频的新功能如何影响用户对购买行为的态度。根据之前在社交媒体广告方面的经验，许多研究人员声称，在社交媒体广告的背景下应该考虑信息的两个方面。第一个是产品信息，侧重于信息的信息性，相关性和干涉性。第二种是个人互动，是指社会互动，反映了社会认同和群体规范对社区用户群体接受广告意向的影响[21]。Windels等人研究了原生广告和社交网站上朋友推荐之间的差异。他们发现社会关系并不总是有效的。在本文中，我们考虑了这些相关研究以及短视频广告的功能，以设计用户感知有用性和对短视频广告的态度的前提。因此，在我们的研究中设计了四个前提，包括信息性，相关性，干涉性和社交互动。

2.1.2技术引进模式 （TAM）

技术接受模型（TAM）的开发是为了描述用户接受或拒绝使用新技术的行为。TAM模型定义了两个变量，即感知的有用性和感知的易用性，以量化用户对信息技术的态度，这反过来又可以用来衡量用户对信息技术的接受程度。

虽然TAM模型最初旨在解释和预测个体使用信息系统的行为，但它已被用于许多研究。以前的研究已经证明了TAM模型对在线广告的适用性。例如，Demangeot和Broderick检查了一个修改后的技术接受模型（TAM），该模型是为了测试使用SMS广告的意图而开发的。基于TAM和短视频的能力，包括各种各样的在线媒体服务和SNS，考虑TAM模型来建模和量化用户对短视频广告的接受程度是一个合理的选择。

TAM模型已在许多现有研究中被广泛采用。本文还采用TAM模型作为基础研究模型。有两个原因。首先，社交媒体中的许多研究都应用了TAM模型来分析在线广告和社交网络广告的接受因素。本文的研究范围，即短视频，具有网络媒体和社交网络的特点;因此，选择TAM模型是一个合理的选择。其次，TAM模型中的基本因素，即感知有用性（PU）和感知易用性（PEOU），适合区分实时广告的有用性和实时视频技术的影响。

另一方面，与传统的TAM模型不同，我们将社交互动，干涉性，信息性和相关性与TAM相结合，并建议使用感知有用性作为中介因素，形成更适合研究短视频广告完整路径的增强TAM模型。尽管将这些外部变量与TAM相结合的研究有限，但现有的实证研究结果通常支持这些因素对用户广告属性和采用意图的看法的影响。

除了TAM模型之外，另一个广泛使用的用于预测用户接受短视频广告接受度的模型是技术接受和使用统一理论（UTAUT）模型，该模型被提出以纳入人类行为理论的各种模型。UTAUT模型是通过提取三个影响用户行为意图的变量，一个影响动作的变量和四个调解过程影响的调节器来构建的。某些变量具有与构造 TAM 模型的变量类似的概念。UTAUT和TAM之间的一个主要区别是，UTAUT提出了四个控制变量（即性别，年龄，经验和自愿性），以进一步增强模型的预测能力。基于UTAUT，Venkatesh等人将其他三种结构纳入UTAUT，即享乐动机，价格价值和习惯，将UTAUT扩展到UTAUT 2。与UTAUT相比，UTAUT2中提出的扩展在行为意图中解释的差异方面产生了实质性的改善。因此，UTAUT和UTAUT 2都被积极用于预测用户在许多领域的购买行为，如医疗保健系统和基于社交网络的广告。然而，正如Venkatesh等人所建议的那样，为了增加原始UTAUT以及UTAUT 2模型的适用性，通常需要扩展其他相关因素以满足不同应用，技术，国家等的特定要求。

总之，TAM和UTAUT都积极用于研究用户采用新技术。是否使用TAM或UTAUT主要取决于应用程序的特定类型。在本文中，我们选择TAM而不是UTAUT作为分析用户接受健康相关短视频广告的基本模型，原因如下。首先，UTAUT是一种行为模型，旨在解释

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