遊戲直播平台使用者行為意圖及前因探討

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(1)國立屏東大學行銷與流通管理學系碩士班碩士論文指導教授：朱素玥博士. 遊戲直播平台使用者行為意圖及前因探討 Discussion on the User's Behavioral Intentions and Antecedents of Game Live Platform. 研究生：徐嘉駿中華民國 106 年七月.

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(3) 致謝兩年的研究生日子，即將畫下句點，在這段時間裡，不論是面對專業，或是與他人之間的相處，我想多少也都從中有所獲得、有所成長。當初在選擇繼續念書時並不算一個太困難的決定，不過現在回頭看，卻是一個絕對值得的選擇，我首先要感謝的是我的指導教授朱老師，幫助我在很短的時間內就能夠決定好論文的目標及方向，並且有比其他同學還要更早、更密集的討論，讓我在撰寫論文時的步調能夠每一步都踏得很穩，而且總是不忘在討論會後，關心我與其他同門夥伴們的狀況，好幾次回家；背包中都裝了好幾樣零食，讓我即使熬夜也不會餓著肚子。在完成論文的過程中，老師也提供我過去學長姐的資訊，讓我的觀念能夠有不同的思考方向，在這裡請接受我誠摯的謝意。感謝我的爸爸媽媽，提供我所有需要的資源，讓我能沒有後顧之憂地完成學業，並且每一次從屏東回家時總是感覺那麼溫暖。感謝姨婆在屏東照顧我的起居，依照我的喜好去烹煮在屏東每一天的晚餐。也要謝謝我的研究所同學們，這在兩年中共同磨練，努力為彼此解答各種問題，尤其是我的兩位同門，惠娟及怡君，也特別謝謝旻禎幫助解決我許多軟體上的問題，願同窗之間的友誼長存。最後要感謝我的女朋友，在我忙碌學業時給我最大的包容與鼓勵，即使見面的次數不多，但妳的關心總能讓我在疲憊中重拾力量。因為有你們，研究生活才得以充滿活力，在這兩年中不孤單寂寞，由衷感謝一路上陪伴與支持的人們。最後，僅將此論文與各位分享。. I.

(4) 摘要隨著科技與網路的快速發展，直播程式與軟體在日常生活中已隨處可見，其中遊戲直播更是各種直播內容中最早發展及最多人使用的，與遊戲相關的業種和企業亦會透過直播來廣告各種相關硬軟體或是遊戲，而直播平台和內容提供者便需要設法讓觀眾願意觀看直播內容，但除了直播本身的內容之外，觀眾與觀眾之間由聊天室所形成的一種虛擬社群對觀眾所產生的影響使觀眾無形中對直播平台和頻道產生情感，進而想要繼續觀看直播。本研究主要目的是探討遊戲直播平台 Twitch 的使用者於直播聊天室中所形成的虛擬社群意識對於直播頻道態度和行為意圖的關係。本研究以 Twitch 觀眾為研究對象，根據相關文獻探討建立研究模型與研究假說，其次採用網路問卷進行調查，並運用偏最小平方法 (PLS)來驗證模型與研究假說。研究結果發現：(1)會員關係對頻道態度具有正向顯著影響； (2)影響力對頻道態度具有正向影響；(3)整合與滿足需求對於頻道態度具有正向顯著影響； (4)情感分享與連結對頻道態度具有正向顯著影響；(5)知覺易用性對知覺有用性具有正向顯著影響；(6)知覺易用性對平台接受有正向顯著影響；(7)知覺有用性對平台接受有正向顯著影響；(8)平台接受對頻道態度有正向顯著影響；(9)平台接受對行為意圖有正向顯著影響； (10)頻道態度對行為意圖有正向顯著影響。最後提出本研究理論意涵與管理意涵。關鍵字：虛擬社群意識、遊戲直播、行為意圖. II.

(5) abstract With the rapid development of science and technology and the network, the live program has been seen everywhere, in which the game live is the earliest development of a variety of live, and the live platform and content providers need to let the audience is willing to watch the live content, but in addition to live Content outside the audience by the chat room formed by a virtual community on the impact of the audience so that the audience virtually on the live platform and channel emotions, and then want to continue to watch live. The main purpose of this study is to explore the virtual community awareness formed in the chat room chat room for the relationship between live channel attitude and behavior intention. In this study, Twitch viewers were used to study the model and research hypothesis, and the questionnaire was used to investigate the model and the hypothesis was verified by using the partial least squares method (PLS). The results show that: (1) the membership has a positive effect on the channel attitude; (2) the influence has a positive effect on the channel attitude; (3) the integration and satisfying the demand have positive effect on the channel attitude; (4) (5) perceived ease of use has a significant positive effect on perceived usefulness; (6) perceived ease of use has a significant positive effect on platform acceptance; (7) perception (2) perceived ease of use has a positive effect on perceived usability; (8) the platform has a positive effect on the channel attitude; (9) the platform accepts a positive effect on the intention of the behavior; (10) the channel attitude has a positive effect on the behavior intention Significant influence. Finally, the meaning and management meaning of this research are put forward. Keywords: virtual community awareness, game live, behavioral intentions Keywords: sense of virtual community, game live, behavioral intentions. III.

(6) 目錄致謝………………………………………………………………………………………I 摘要………………………………………………………………………………………II Abstract…………………………………………………………………………………III 目錄………………………………………………………………………………………IV 表目錄……………………………………………………………………………………V 圖目錄……………………………………………………………………………………VI 第一章緒論第一節研究背景…………………………………………………………………………1 第二節研究動機…………………………………………………………………………3 第三節研究目的…………………………………………………………………………4 第四節研究流程…………………………………………………………………………5 第二章文獻探討第一節線上直播…………………………………………………………………………6 第二節理論基礎........................................................8 第三節虛擬社群…………………………………………………………………………9 第四節虛擬社群意識....................................................14 第五節科技接受模式....................................................19 第三章研究方法第一節研究架構與假說..................................................26 第二節研究變數之操作性定義............................................30 第三節問卷設計…………………………………………………………………………31 第四節抽樣設計........................................................36 第五節資料分析方法....................................................37 第四章資料分析與研究結果第一節敘述性統計分析..................................................39 第二節信度及效度分析..................................................40 第三節結構模型衡量與檢測..............................................42 第五章結論與建議第一節研究結果 .......................................................44 第二節理論及管理意涵..................................................45 IV.

(7) 第三節研究限制與後續研究建議..........................................46 參考文獻...............................................................47 附錄-本研究問卷........................................................55. 表目錄表 3-1-1、知覺易用性問項.........................................31 表 3-1-2、知覺有用性問項.........................................31 表 3-1-3、虛擬社群意識問項.......................................32 表 3-1-4、行為態度問項...........................................33 表 3-1-5、對平台的接受問項.......................................34 表 3-1-6、行為意圖問項...........................................34 表 4-1、人口統計變數...................................................39 表 4-2、各衡量變數之因素負荷量 Cronbach's α 值、CR 值、AVE 值........40 表 4-3、AVE 值與相關係數..........................................41. V.

(8) 圖目錄圖 1.1、研究流程...........................................5 圖 2.1、虛擬社群意識過程....................................16 圖 2.2、科技接受模式........................................23 圖 3.1、研究架構............................................36 圖 4.4、分析結果…………………………………………………………42. VI.

(9) 第一章. 緒論. 第一節研究背景隨著進入網路世代，行動裝置及高速寬頻網路對一般民眾來說已經是生活的一部分， 2015 年台灣地區上網人口已達 1,700 萬並且高達 70%以上的 12 歲以上人口曾使用寬頻上網 (資策會,2015)，而直播串流技術，便是受到寬頻網路的受惠項目之一，透過高速 4G 網路大大的減少了在以前直播串流的延遲問題。. 2013 年調查消費者使用裝置時間，發現消費者存在著多螢幕的使用狀況(資策會,2013)，同時利用手機傳訊息，使用電腦上網，也透過電視觀看節目。時至近日，民眾接收資訊及獲得娛樂、購物的方式也逐漸從電視螢幕轉到電腦螢幕、智慧型手機和平板電腦上，收看直播的機會便自然增加了。. 而在台灣也有越來越多的媒體使用直播來提供更多元的服務，不管是最常見的遊戲直播如:Twitch、網路直播型節目如:麥卡貝網路電視，更有 Livehouse 提供歌手進行新歌發表、 AfreecaTV 則是以用餐直播最著名；此外如線上課程甚至是政治會議都開始出現了直播的使用，加上社群媒體 Facebook 也陸續開放直播服務，說明了在未來直播將會是一個重要、且隨處可見的一種傳播及溝通工具。. 全球於經濟景氣不明朗的情況下，但全球遊戲產業每年仍有近 10%的成長，中國大陸更是每年超過 20%(資策會 2013)，中國大陸於 2003 年將電子競技(Esports)設立為國家第 99 項運動項目，韓國同樣也察覺到電子競技的發展可能，同樣提供資源大力輔助及培養相關產業的成長，台灣地區雖然還得不到政府團隊的重視，但在尤其是 15 歲至 30 歲的族群中已是一股不可忽視的經濟產業。而正是因為電子競技的蓬勃發生，間接帶動了遊戲直播的人數，越多人玩遊戲；便越多人想看直播，越多人看直播，再轉換為吸引更多人認識遊戲，即是這 1.

(10) 種魚幫水、水幫魚的關係，直播已和遊戲成為相輔相成的產業，同時也是用來推廣和接觸消費者的管道。在直播經營方面，直播頻道主持人(實況主)擁有許多獲取利潤的方式，除了按月支付的訂閱(subscribe)功能之外，也提供觀眾為實況主提供贊助的功能(Donate)，及直播平台提供的廣告播放來提高收入，使實況主願意投注更多心力於直播上。. 而直播平台利用聊天室(Chat Room)來讓實況主與觀眾們溝通，或是讓觀眾們與彼此聊天，這樣的機制長期以來讓那些忠實的觀眾與實況主之間形成了一個虛擬社群(Virtual Community)，而這種虛擬社群即是能提供使用者們一種與他人互動的環境。. 遊戲直播和過去影音內容不同之處在於畫面的即時性，遊戲直播讓觀眾能看到實況主最直接的表情和反應，並且透過聊天室或是付費功能立即回饋給實況主。在各種直播平台如 AfreecaTV、livehousein、17 等，雨後春筍地冒出後，吸引多人使用，並受到廣大年輕族群的喜愛，有了為數不小的觀眾，而廣告廠商也注意到這有大量眼球關注的地方，根據台灣直播平台 Twitch 團隊分析表示：「觀眾多是實況主的粉絲，粉絲知道把廣告看完，就會增加實況主收入，影音廣告觀看完成度高達 8 成 9」，而廣告主以遊戲廠商為主，3C 周邊硬體次之，其餘為生活類品牌如刮鬍刀及電影預告片等，對於目標客群為年輕族群的廠商而言，直播平台已是一項具有不容小覷傳播力的推廣工具，因此引發了研究探討遊戲直播平台之興趣。. 2.

(11) 第二節研究動機遊戲直播平台之運作除了直播頻道主持人需要設置相關設備和技術來提供直播服務外，觀眾也需透過網站之功能來創建身分來聊天或是付費支持直播者，而不論何種直播平台皆存在一項重要功能：觀眾聊天室，提供觀眾和直播者及其他觀眾聊天或是分享意見最重要的管道。. 而本研究購過觀察得知遊戲直播平台觀眾在行為上是有所區別的，而造成此種現象的原因除了不同的文化背景，消費習慣與使用語言的不同之外，也可能是觀眾在觀看時，透過對於直播平台的網站使用好惡或是對於該直播頻道的虛擬社群產生不同的態度，因此本研究認為觀眾在使用直播服務時，除了對於特定頻道的內容喜歡與否外，也可能透過聊天室的虛擬社群功能或是直播平台的網站產生對於特定頻道的正向態度，進而影響到行為意圖。因此本研究認為探討直播平台觀眾的態度對於行為意圖之影響有其必要性，此為動機一。. 隨著網路及智慧型裝置的普及，消費者使用網路的時間越來越長，使用虛擬社群媒體的比例也相當高，例如 Facebook，而遊戲直播平台並不只是提供單純的遊戲直播內容給消費者，觀眾會花時間觀看自己喜愛的直播頻道，並且參與頻道社群的討論，除了直播者以外也和該頻道其他的觀眾進行互動，這種固定於某個場所、網域進行的行為會形成一個虛擬社群，加上遊戲直播平台的溝通比起一般網路論壇的虛擬社群來得更為直接與頻繁，觀眾受到虛擬社群的影響往往是很大的，而直播者也能透過了解觀眾對於直播頻道的回饋，提升遊戲直播觀眾的消費行為及收看意願，並提供更優質的遊戲直播。. 現存的文獻對於直播平台的研究還停留在針對直播的技術去做探討，例如網路串流的執行，點對點技術如：Jose(2011)、Wang、Chen(2011)、丁韋智、劉炳傳、張書馨、陳瑞文(2011) 等。僅有少數學者針對遊戲直播虛擬社群中的社會互動面進行探討如：陳虹吟 (2015)，在 3.

(12) 觀看遊戲直播時，觀眾會同時受到科技面(直播平台網站的使用)與社會互動面(聊天室與直播者的虛擬社群)的影響，但目前並無研究將兩者同時探討，因此本研究認為整合科技面與社會互動面並補齊過去文獻之缺口是相當重要的，此為動機二。. 本研究主要以 Davis(1989)所建立的科技接受模式理論(Technology Acceptance model, TAM)為理論基礎，過去許多研究已證實科技接受模式對於在預測使用者對於新科技的接受程度有相當良好的能力，故許多網路技術的相關研究皆使用此理論來進行預測，例如：Jiang,Chen and Lai(2010)、Pasaoglu(2011)等。因此本研究以此理論作為基礎，並於態度的前因上加入虛擬社群意識進行探討，期望能對遊戲直播平台觀眾態度的形成加以了解，並進播經營者在制定營運方向時作為參考。. 第三節研究目的根據以上三項研究動機，本研究之研究目的整理如下：. 目的一：透過整合科技接受模式與社會互動面探討消費者對於直播頻道和平台態度之前因. 目的二：探討消費者對於直播平台接受態度及頻道態度對行為意圖之影響. 4.

(13) 第四節研究流程本研究流程如圖 1.1，首先透過探索研究背景與動機，找出目前理論模型的缺口，來確立研究題目與目的。其次，進行文獻探討以確立所研究之背景與動機和研究架構與假說。再以網路問卷調查的方式，蒐集大量樣本資料，進行量化分析，以驗證研究架構之中互相的關係。最後以先前獲得的資料數據給予推論結果與建議。. 圖 1.1 研究流程. 5.

(14) 第二章. 文獻探討. 第一節線上直播現今網路平台在市面上隨處可見的時代，除了最常被提及的社群平台如 Facebook、 Twitter 和影音平台如 Youtube、Netflix 外，直播平台由於行動裝置的成熟與普及，越來越多的直播軟體出現在市面上，而其中遊戲直播早已在 2010 年便出現在市場上，當時 Justin.TV 提供各種直播內容給觀眾收看，但很快的經營團隊便發現，收看遊戲直播 Twitch 分類的人數遠大於其他類型的直播人數，因此於 2011 年 6 月 Justin.TV 將 Twitch 獨立出來專心經營遊戲直播，提供遊戲玩家進行遊戲過程的實況，或是賽事轉播，並提供聊天室給實況主和觀眾們進行互動。. 而 Twitch 於 2014 年以 9.7 億美元被亞馬遜公司收購，成為旗下子公司，在收購事件發生之後 Youtube 及 Facebook 也開始著手於遊戲直播在自己的平台上，但即便使用 Youtube 的人數大於 Twitch，根據 NewZoo 顯示，Twitch 觀眾的每月觀看時數達到七小時，大於 Youtube 使用者每月觀看時數的五小時，顯示遊戲直播的確存在一種魅力使觀眾願意花費更多時間於觀看直播上。. 曹文瑜、林政坤、楊惠貞(2009)研究影響網路直播收看意圖之相關因素，以 TAM 和 EDT (Expectancy Disconfirmation Theory,期望不確定理論)來研究網路使用者，從收看者的角度上，直播媒體有重複撥放或暫停畫面的功能來達到收看者娛樂與消除壓力的目的，研究證實知覺易用性和知覺有用性對於收看網路直播有著正向影響，而收看網路直播之實際感受高於期望時則會放鬆心情，產生心理上的正面評價，而網站使用者主觀認為收看網路直播有愈正向的評價則會愈有意願持續收看。 Jose(2011)於研究網路直播和 P2P(peer to peer,點對點)網路對於智慧財產權威脅的研究中，描述了網路直播是向公眾進行實時傳送，為作者和表演者提供了使用網路來得到新的機會和表現給新的受眾. 6.

(15) 丁韋智、劉炳傳、張書馨、陳瑞文(2011)研究網路串流直播系統中的搭便車行動用戶，研究表示在合理管制下，直播系統需要藉由伺服器的輔助來提供客戶對客戶(C2C)直播的服務，當系統成長到一定階段時，行動用戶能夠體驗到 P2P 的直播串流服務而不用擔心帶來的問題。 Wang、Chen(2011)認為過去幾年 P2P 已被證明在中規模的內容發布系統中的應用是相當有用的，如文件共享和視頻點播。P2P 應用於 RTVB(real time video broadcasting,實時影像直播)則有啟動時間和丟包率 (Packet loss ratio)更嚴格的限制，研究中提出名為 SmartPeerCast 的 P2P 架構，採用媒體影響轉換服務來控制服務品質質量。 Kuo、Shih、Ho、Chen(2015)認為 P2P 系統已用於各種多媒體，但上載能力的不足造成不穩定的播放品質，因此導入了 ABCD-P2P 來減少傳送至端點的延遲時間及較低的開銷控制。研究結果證實 ABCD-P2P 有助於如高連續性，短的啟動延時，短端至端的延遲，低控制開銷，恢復時間短等等的期望的表現。現今已存的文獻對於線上直播的研究多從科技面去探討使用者，如曹文瑜、林政坤、楊惠貞(2009)、Jose(2011)、 wang、chen(2011)、Kuo、Shih、Ho、Chen(2015)等學者。而由於直播平台提供了線上使用者即時聊天的功能，讓使用者於虛擬社群上能夠與其他參與者進行互動，因此也有文獻從社會互動面來分析使用者，如陳虹吟 (2015)於線上遊戲直播平台之研究中發現，學習、娛樂及社交功能對於觀看直播來說是顯著的動機，而這些動機與觀看直播也有高度的正相關。但在過去文獻中多為考慮單一面向，如科技面或者少數的社會互動面，但無同時結合兩者作為研究變數之研究，因此本研究結合科技接受模式(科技)及虛擬社群意識(社會互動)作為研究架構。而過去有關虛擬社群意識之研究中,如 Lim(2014)、陳虹吟(2015)、Gibbs,Kim and ki(2016)皆指出虛擬社群意識會影響成員在社群中的行為，而在眾多虛擬社群意識中， Blanchard and Markus (2004)首先提出虛擬社群的意識應該與實體社群有所不同，兩位學者透過測試所提出的虛擬社群意識也被多位學者接受，而直播平台上的社群存在於網路上，屬於虛擬社群的一種因此本研究在選擇理論時考量到在觀看直播時觀眾聊天室的重要性，認為虛擬社群意識會影響到觀眾在選擇觀看何種直播頻道的決定，因此本研究決定採用虛擬社群意識來進行探討。. 7.

(16) 第二節理論基礎本研究以虛擬社群意識作為理論基礎，而最早出現的社群意識以 McMillan and Chavis(1986)之定義：「該社群成員具有歸屬感，並會關心其他社群成員以及融入團體，與其他成員間能夠互相分享、彼此信任，並透過合作來滿足個人需求。」最被接受和使用，並提出四項構面為會員關係、影響力、整合與滿足需求和情感分享與連結。Hill(1996)則認為社群意識會隨著環境而跟著改變，Koh et al. (2003)則是針對虛擬社群意識有不同的看法，將四項構面改為三項，移除了整合與滿足需求及情感分享與連結，並加速了「沉浸」這項構面，但 Blanchard(2007）則是認為實體和虛的擬社群意識雖有類似，但還是存在著差異，Abfalter(2012)根據 Blanchard(2007）之定義建構了虛擬社群意識之量表，保留 McMillan and Chavis(1986)兩位學者的四項構面，但從題項中進行縮減。而本研究將探討遊戲直播平台 Twitch 使用者的虛擬社群意識是否會影響選擇頻道時的態度，由於使用者使用直播聊天室互動時的虛擬社群能夠互相溝通和交流，並且娛樂與社交功能對於觀看直播來說存在顯著的動機(陳虹吟,2015)，本研究認為虛擬社群意識可能是影響直播頻道態度的重要因素，過去對於直播相關的文獻大多著重在傳輸效率、流暢度等等後端的科技面向進行討論(Wang、Chen,2011；Jose,2011)，而在直播技術大幅進度的現在，本研究認為應將社會互動面納入討論，而遊戲直播社群存在於網路上屬於虛擬社群的一種，是基於對於遊戲基本的喜好，進而產生的虛擬社群，Twitch 直播平台擁有為數不少的社群成員隨時進行互動，考量到以上情況，本研究將虛擬社群意識作為直播頻道態度的前因。. 其次，本研究使用科技接受模式，由 Davis(1989)所提出的科技接受模式被廣泛地接受和使用在預測使用者是否能接受一項新技術與科技，其中包含知覺有用性、知覺易用性，行為態度和行為意圖，Sánchez-Franco and Roldán (2005)研究透過 TAM 來解釋網站的使用者，發現利用網站來實現自己目標的使用者，容易受到網站工具影響，如上一段所及，直播相關文獻著重於傳輸效率等問題進行討論，但對於使用者來說，是否能接受使用一項新的科技及技術考量到的則是這項科技是否容易上手和有助於幫助使用者完成目的(Davis,1989)，而使用者在使用特定系統時，會受到內在動機(直播內容)及外在動機(知覺有用性)的影響 (Moon & Kim,2001)，本研究認為遊戲直播平台的是否容易操作和完成使用者觀看直播之目的相當重要，直播平台若是能夠讓使用者輕鬆快速的找到自己喜歡的直播頻道則可能會增加使用者對於平台的接受程度，而行為意圖則是一個相當準確的指標，被用來預測一個人的行為，也就是說行為意圖是完成行為中必經的程序(Ajzen & Driver,1991)，Taylor and Todd(1995)則認為行為意圖是個人打算採用某項科技或系統的可能性，而在科技接受模式中，行為意圖會受到對於科技的接受態度和知覺有用性所影響，綜合以上所述，本研究認為 Twitch 平台的使用者可能會受到知覺易用性和知覺有用性的影響，進而造成到使用直播平台的行為意圖，因此本研究將科技接受模式作為理論基礎，並與虛擬社群意識一同討論。. 8.

(17) 第三節虛擬社群一、虛擬社群. (一)、定義與內涵:. 在過去的研究中，Fernback(1999)對於社群(Community)有三種定義： (一)社群可視為一個地區：指的是人們在同一時間內，聚集於特定的地點，擁有共同的文化並顯現出各自在群體中的獨特性以及對身分的認知 (二)社群可視為一種象徵：社群是以可辨別的型態存在，但更需要人來加入想法及理念在社群之中，其社群強調所象徵的範圍則是意識大於形體，因此社群是一種象徵性的，結合規範和價值，提供成員有意義的身分 (三)社群可視為虛擬的：所有的社群皆為想像的，也就是沒有實際的形體，在成員的心中存在著以自己和他人的交流印象。. Cohen(2002)認為社群是人們建立彼此關係的地方，是一種動態持續的過程，而社群的特徵是藉由互動或者社交關係來拉近人與人之間的距離。. 由於網路資訊科技的發達,人們對使用社群的習慣也從實體轉移到網路上的虛擬社群 (Virtual Community)上,從過去的電子布告欄到現在的部落格,臉書等,逐漸成為生活中不可或缺的一部分,也因為參與虛擬社群時不受時間及空間上的限制,參與者將會比過去傳統社群有更高的使用意願(萬榮水、梁瑞文,2007)這些不存在於實際空間的虛擬社群也提供了過去傳統社群中使用者溝通、收集資訊、交流意見及娛樂的功能。. Rheingold(1993)表示在網路時代尚未來臨前即認為虛擬社群電腦傳播所建立虛擬空間的社會集合體,使用者透過電腦網路建構公開討論空間,進行互相交流的平台,並且在網路上有足夠長的時間及足夠的人,形成在網路空間裡一種個人關係網的社會聚合。. Rheingold(1994)認為虛擬社群的形成是由於有足夠數量的群眾在網路上分享、交流、溝通來發展人際關係，並認為虛擬社群有以下三點特色： (1)發生於網際網路中，而非真實社會 (2)所討論的主題，由虛擬社群的成員決定 9.

(18) (3)虛擬社群的成員，在經過一段時間的參與後，會在網際網路上建立起自己的人際關係. Armstrong and Hagel III(1997)定義虛擬社群是以電腦為媒介的空間存在,內容和溝通影響成員產生的內容。Armstrong and Hagel III(1998)認為虛擬社群議題可以引發成員的興趣,成員因興趣產生對主題討論熱絡,藉此產生人際關係的互動. 詹壬涵、方彩欣(2012)表示虛擬社群的概念是將真實世界中的社群置於網路上的虛擬空間,網際網路而現實生活中的人際關係在此再度被體現,虛擬社群存在於虛擬的場域中,而裏頭的人們事件發生卻真實的。. 藉由不同學者對於虛擬社群的定義,詹壬涵、方彩欣為虛擬社群歸納出以下定義: (1)透過網際網路，存在於虛擬空間，透過網頁或是通訊媒體組成 (2)社群的成員擁有共同的嗜好、語言、符號及目標 (3)與傳統社群的差別為團體的建立是以興趣為依據而不是地理空間 (4)在虛擬的空間中進行互動，分享訊息，交流經驗來發展人際關係 (5)提供成員互動交流、營造歸屬感及對於某事物的認同. Armstrong and Hagel III(1996)定義四種虛擬社群的種類: (1)交易型社群：重點為交易需求，並提供一個平台，人們可以在那裡獲得相關交易 (2)幻想社群：通常是指網路遊戲，讓人們走到一起，有虛擬的奇幻體驗; (3)訊息社群：提供一個平台，對特定主題的共同利益或專業知識的人來收集和互相交流; (4)關係社群：讓人們有類似的經驗聚集在一起，形成有意義的人際關係。但同時也表明四種社群不是互相排斥的,社群能夠同時滿足多種需求 Kannan, Chang and Whinston(2000)也提出了類似的類別為:交易社群幻想幻想利益社群與關係社群。. Butler (2001)表示如果大多數社群成員消耗社群資源，但無助於它，一個虛擬社群的可持續性將受到威脅. Farquhar and Rowley (2006)認為線上社群需要為所有的利益相關者創造價值，包括主 10.

(19) 辦方，成員和任何第三方，如廣告主. Chiu, Hsu and Wang( 2006)表示虛擬社群是越來越受歡迎的，有共同利益、目標和行為的人進行互動和分享信息和知識。. 范懿文、方毓賢、吳政杰、劉昌輝(2011)認為所謂虛擬社群，主要有以下三種要件： (1)虛擬社群必須建構在一個虛擬數位的空間之上。網際網路與全球資訊網分別以硬體與軟體的角色共同建構了一個相互連結的虛擬數位空間並且跨越時空將人聚集起來（Carver, 1999; Hagel and Armstrong, 1997; Rheingold, 2000），這也正是虛擬社群能夠提供資訊連結與人際互動的基礎 (2)虛擬社群成員是具有高度的自主性並且彼此形成特定動機的群體，實務上成員凝聚與互動的關鍵在於相似的經驗、共同的興趣或需求（Hagel and Armstrong, 1997; Preece and MaloneyKrichmar, 2005） (3)社群成員主要透過電腦中介溝通（Computer Mediated Communication, CMC）進行互動。一般而言，CMC 提供了廣泛而多元的互動特性，從即時互動（如：視訊會議）到以文字為基礎的非對稱式訊息交換（如：email 或電子佈告欄），CMC 的多樣性提供了成員間聯繫的彈性。然而這項創新也同時帶來棘手的問題，如：社群成員的多重身分、匿名性、成員互動之間非語言線索的消失，皆讓虛擬社群成員之間的關係變得更多樣且複雜，也讓研究虛擬社群的問題顯得更加重要。. Edward C.S. Ku(2010)的研究中表示許多人加入虛擬社群是為了滿足溝通和社交的需要，在虛擬環境中，使人們有可能從任何地方與人溝通，此外，虛擬社群是通過擴大知識的實踐與志趣相投的人連接。. Fan 和 Ma(2012)整理了過去研究，認為虛擬社群上的互動有四種要素，(1)準確定位，重視相關利益目標或群體，(2)客製化，被認為是主要的驅動力之一，以適應個體間的差異，(3)標準化，相當重要的一點，影響到線上互動及隱私，同時能讓電子商務發揮潛力， (4)技術保證，指的是易用性、便利性與效率等. Zhang、Wang、 AthanasiosV、Ma(2013)認為虛擬社群大大的提高了我們的社會聯繫，於研究中表示行動社交網路的成功在於用戶間的積極合作. 11.

(20) Wang, Butler and Ren( 2013)認為由於虛擬社群可持續發展和生存在很大程度上依賴於持續的成員參與和自願捐款，這些社群必須保持活躍會員及張貼或提供評論的其他成員作出貢獻。. 由此可知，遊戲直播平台除了直播頻道外，利用聊天室提供即時交談系統，讓觀眾及實況主透過平台進行意見交流或是互動，故觀眾以此作為媒介，此種聚集在一起的行為也能夠視為虛擬社群的表現。. (二)、相關研究. 時至近日已有許多有關虛擬社群的議題被探討,例如簡俊成、方婷婷(2005)透過質性的研究方法來探討虛擬社群商業化的過程,依據扎根理論對社群的內容、角色進行分析,研究結果指出虛擬社群有三個商業化階段,分別為聊天、合作購買與交易. 范懿文、方毓賢、吳政杰、劉昌輝(2011)透過網路問卷方式，以台灣兩個具代表性的虛擬社群(Facebook、PTT.cc)做為樣本來源，研究虛擬社群成員願意不斷地回到社群內進行互動的因素與影響成員持續參與意圖的潛在模式。認為虛擬社群的潛在價值必須藉由成員持續參與才能培養與傳達，並分為三個因素,個人層次因素、系統層次因素及社會層次因素。. Lee et al. (2003)分析了兩百個以虛擬社群或線上社群作為關鍵字的網站，發現前兩大分類為：關係社群（43%）與興趣社群（38%），這顯示了虛擬社群在實務上應用的主要趨勢可分為「資訊（興趣）」與「社交（關係）」等兩種。. 過去證據表明,很多一開始非常活躍的虛擬社群不能讓成員保持積極的態度,隨著時間過去就變得過時了(Boyd & Ellison, 2007),基於這種情況,虛擬社群如何能夠保持擁有活躍的成員對於虛擬社群的從業人員和開發者與管理人員尤其重要. Wang, Chen and Tasi(2011)整合了個體因素(發行參與)、社會因素(社會交往)和系統因素(系統交互)的作用，探討這些因素如何有助於虛擬社群成員致力於虛擬社群，並認為影響成員致力於社群上，參與比社會交往、系統交互更重要。研究結果也表明當用戶選擇某個虛擬社群時，虛擬社群的管理者應該考慮虛擬社群的定位及主題來影響他們，並且透過研究 12.

(21) 發現虛擬社群的互動比起系統的品質更能夠影響成員對虛擬社群做出承諾。. Fan and Ma(2012)針對社群成員研究、他們的線上互動以及線上購買意圖，由於過去很少討論個人以及個人和團體在網上的互動是否影響到購買行為，利用三個維度的工具進行分類，可分為功能、社會及心理，結果表明互動可以同時帶來這三種效果，成員互動的效用同時也是網路購買意圖的一項關鍵指標。同時認為吸引網民在虛擬社群進行互動交流的動機是溝通工具，互動網站，互動內容，一對一或是多對多的方式都對於溝通工具有正向影響。. Brown(2011)研究各種虛擬社群的關係，認為短短幾十年人們已經被引誘進入到虛擬的地方進行傳統的互動，例如生活、愛、歸屬與分離，甚至是尋找客戶，尤其是對年輕人而言，在虛擬空間中進行的關係可以和真實世界中的一樣強大和有意義。但同時也表示網路並不是只提供給年輕人，由於使用網路更加的方便與舒適，將會有更多的老年人轉向虛擬空間來滿足自己或找到興趣相投的人。. Tseng, Kuo and Chen(2014)針對台灣用戶，以線上廣告和線上口碑為研究，指出個人上網的主要目的為參加虛擬社群、線上購物及網路遊戲為主，將線上廣告分為兩種類型，靜態廣告及互動式廣告，並透過研究得知興趣及幻想社群很難透過廣告得到好處，並且透過他人的分享，負面口碑具有比正面口碑更強大的影響力，因為人們更容易去判斷和診斷，這也是為何負面口碑在非交易型的虛擬社群上更有影響力。. 13.

(22) 第四節虛擬社群意識在了解虛擬社群意識之前，先要了解社群意識之意涵，再介紹與虛擬社群意識不同之處。. 一、社群意識. (Sense of Community, SOC). Sarason(1974)認為社群意識應包含四項特性： (1).與其他人有相似知覺 (2).彼此互相依賴 (3).願意維持關係 (4).歸屬於穩定且可依靠的組織. 在研究社群的議題時經常討論到社群意識，McMillan and Chavis(1986)進行了較完整的研究，並將社群意識定義為「該社群成員具有歸屬感，並會關心其他社群成員以及融入團體，與其他成員間能夠互相分享、彼此信任，並透過合作來滿足個人需求。」故 McMillan and Chavis(1986)提出四項構面，來幫助了解社群意識及其意涵。. (1)會員關係：成員加入社群所產生的認同行為，包含歸屬感、認同感、共同標誌與個人投入，這些屬性決定成員是否為社群的一份子. (2)影響力：指社群成員在社群當中的重要性，且能影響其他成員或社群或被社群影響，是一種雙向的概念。. (3)整合與滿足需求：透過社群的資源，讓成員個人的需求能獲得滿足，並能感受到其他成員的支持，自己也支持社群中其他成員. (4)情感的分享與連結：社群成員之間的經驗交流與互動、觀念。. Hill(1996)則認為社群意識不會是永遠不變的，應該會隨著環境的不同而有所改變，後續的學者也開始針對各種不同背景下的社群意識提出見解。. 14.

(23) Adler and Christopher(1986)研究大學內社群的社群意識並定義社群意識應具有的四個構面：. (1)需求滿足：社群能夠滿足成員多少程度的需求。 (2)融入：社群成員被鼓勵及開放成員間彼此互動的程度。 (3)相互影響：成員們公開討論議題並互相影響的程度。 (4)分享心情：成員間分享彼此的心情。. 陳筱華、李佩貞(2011)探討社群意識在虛擬環境裡對凝聚力和忠誠度的影響，認為社群意識可給予社群經營者顯明的目標與計劃，幫助社群經營有效凝聚人群且擴展社群，而社群成員間之人際互動關係是社群意識之重要因素，同時也是社群發展的基礎，研究以台灣的虛擬社群為研究對象，研究結果表示虛擬社群成員的信任對虛擬社群意識存在顯著之正向影響。. 近年隨著網路科技成熟發展，虛擬社群日漸興盛，許多學者針對虛擬社群意識進行研究，而實體社群和虛擬社群最大的差別在於對象身處於何種場所，因此以這種概念來形容虛擬社群意識為虛擬社群成員和虛擬社群之間關係的感覺. 二、虛擬社群意識(Sense of virtual community, SOVC). (一)虛擬社群意識之定義與內涵. 過去關於社群之研究多以實體社群為研究對象，Koh et al. (2003)針對虛擬社群意識提出了不同的看法，指出 McMillan and Chavis(1986)提出的「整合與滿足需求」並非是虛擬社群意識的組成因素，Koh et al. (2003)認為虛擬社群意識是反映成員當下的心理狀態，而非成員預期會達到的需求滿足程度。而「分享情感連結」則包含了「友誼」和「與其他社群成員建立連結」，這與會員關係具有高度相關，因此只採用 McMillan and Chavis(1986)所提的「會員關係」與「影響力」兩個構面. Koh et al. (2003) 提出的虛擬社群意識測量，認為其特點是三個構面：「會員關 15.

(24) 係」，「影響力」和「沉浸」。會員為人們體驗感受屬於自己的虛擬社群。影響意味著人們影響其他社群的成員。沉浸則是人們感受到處於在虛擬社群的狀態。這三個構面反映了虛擬社群成員的情感，認知和行為。. 同樣地，Blanchard and Markus (2004)認為最初虛擬社群意識的衡量大都沿用實體社群所發展出來的構面，並以 McMillan Chavis 提出的社群意識指標為依據或加以修改，忽略實體社群與虛擬社群間的差異性，因此兩人依照過去社群意識的研究描述了虛擬社群中的行為，以定義出虛擬社群意識的構面。. Blanchard and Markus (2004)認為虛擬社群意識會經由相互支持、創建身分建立認同以及產生信任三項過程來產生，如圖 2.1 所示。. 相互支持. 創建身分建立認同. 產生信任. 虛擬社群意識. 圖 2.1 虛擬社群意識過程資料來源：Blanchard & Markus (2004). 而 Blanchard and Markus (2004)於研究結果中提出虛擬社群意識應有以下六大構面：. (1)識別：社群成員能夠認出或是認識其他成員 (2)認同：透過成員在網路上的自我陳述而產生自我認同，之後與其他成員彼此互動了解，再經由對主題的回應互動而產生認同。 (3)支持：成員間互相交換，提供資訊以達到相互協助之目的。其中，資訊支持與情感支持是社群的重要成分 (4)關係：與其他成員發展情誼，這些關係的發展通常透過私底下的線上溝通方式。 (5)情感的依附：成員視組織為一個整體，並會有不同程度的依附，通常成員對社群的依附會多過於對其他社群成員的情感連結。 (6)責任義務：指的是回饋社群的概念，社群領導者比起較少的參與者和潛伏者(指只觀看而不發表陳述)會感到較重的義務。 16.

(25) Blanchard and Markus (2004)的研究成果中並沒有影響力，其原因在於對虛擬社群來說，對於其他成員的線索較缺乏，因而無法進一步的了解，因此也較不易形成互相影響的情況。. 張玉琳、吳惠萍(2015)研究以內外部動機、使用與滿足和社會資本理論,探討社群價值和人際吸引力對虛擬社群意識與黏著度之影響，為虛擬社群價值做出三項定義。分別為：. (1)功能價值：成員透過參與虛擬社群來獲得工具或目的性價值，或是發展個人知識以及問題解決能力的期望。例如，虛擬社群提供資訊交換或項目下載來滿足成員的功能需求。 (2)社會價值：透過與虛擬社群成員之間互動，建立如社會支持、友誼和親密關係的價值，或是能夠建立網路並且與虛擬社群成員溝通、增強自身的專家地位、影響其他人來獲滿足感的一種期望。社會價值也是參與虛擬社群時，能夠增加社會認同或自我形象的價值。 (3)娛樂價值：透過與其他成員的互動或玩樂，所產生樂趣、放鬆和幻想的價值，或是感覺到樂趣，放鬆或者提神的一種期望。娛樂價值是屬於較正面感覺或體驗，注重在尋求參與的樂趣來提升滿意度，也是參與者持續參與虛擬社群的最大誘因。. 二、虛擬社群意識之衡量. Blanchard(2007)的研究中發展了虛擬社群意識的量表(sense of community index ,SCI2)，雖然在實體和虛擬的社群意識上有重疊，但與 SCI 量表仍有顯著差異，新的 SOVC 衡量至少有 7%的差異反映在交換支持與成員識別上。. Chavis、Lee、Acosta(2008)研究過去的 SCI 量表雖然在各國及各種不同文化的研究中被大量使用，然而也一直受到批評和限制，儘管整體十二項量表的可靠性指充分的，但四個構面的可靠性卻不一致，儘管受到不同文化群體的使用，仍有人擔心是否能夠作為一個跨文化的衡量，為了使 SCI 量表能夠適合做為跨文化的衡量方式，重新建構了量表，以解決先前的疑慮，不同於早期版本，它能夠覆蓋在原來的理論中描述社群意識的所有屬性。. 而由於過去少有學者將虛擬社群意識運用在遊戲直播上，故本研究在選擇使用何者之社群意識來衡量時以被使用次數最多的 Blanchard(2007)學者定義，在無刪減四項虛擬社群意識構面之原則底下，Abfalter(2012)學者將題項做縮減，本研究認為使用接受度最高之定義 17.

(26) 及衡量在新的議題上是較嚴謹的。. Abfalter(2012)由 Blanchard(2007)發展的 SCI2 量表進行驗證性因素分析後將題項縮減為 15 題，對於會員關係採用三題來衡量、影響力採用兩題來衡量、整合與滿足需求採用五題來衡量，而情感的分享與連結採用五題來衡量。由於問卷涵蓋內容較完整，對於本研究之項目已足以衡量，故以此作為問卷之採用。三、相關研究. Tsai、Cheng、Chen(2011)透過結構方程模型來研究台灣 346 個網路購買社群，研究在網路購買社群之意圖裡，虛擬社群意識及科技接受的因素所扮演的角色，研究結果表明，知覺有用性，虛擬社群意識和信任在虛擬社群上從某種意義上是網路社群購買意圖決定因素，且知覺易用性和網站品質亦會影響知覺有用性。為了維持一個成功的團購網站，必須注意加強顧客的虛擬社群意識、網路的功能及可用性。. Lim(2014)研究虛擬社群意識及知覺關鍵多數對於網路社群購買的影響(知覺風險及行為意圖)，以新興的網路消費行為的理論和實證貢獻，展示虛擬社群意識和知覺關鍵多數的相關性，使得研究通過及提出佐證交易行為是如何被網路購買社群所鼓勵的。這項研究表明網路購買社群可以建立網上消費者歸屬感的感覺，擁有虛擬社群意識的成員往往會花更多的時間在社群上。. 蕭登泰(2010)研究電子化口碑效應中的虛擬社群意識，研究結果表示虛擬社群意識的調節作用主要來自情感聯繫和會員關係及影響力，而不是從預期會有正面的口碑支持。在這項研究中，會員關係及影響力類似於成員認同和線上社群的影響的感覺，而期待支持類似於會員查看線上社群作為一個產品專家的感覺。當消費者面對對不熟悉的產品的正面口碑，他們試圖尋求較親密的朋友，而不是距離疏遠專家的消息，因為他們比起朋友更可能會看到專家的廣告商產品。. 18.

(27) 第五節科技接受模式一、科技接受模式之定義與內涵. Davis(1989)提出的科技接受模式(technology acceptance model, TAM)主要是在探討外部的原因對於使用者的態度和意向，被廣泛的應用在科技的接受行為或是使用科技可能的影響因子，Davis(1989)也提出兩個概念－知覺有用性及知覺易用性，Davis 表示這兩個概念會影響科技的的使用意圖及意願。經過幾十年來，已經被證明是一個功能強大並且簡約的模型. Davis(1989)利用理性行為理論(theory of reasoned action, TRA)作為基本理論發展 TAM，並以知覺有用性和知覺易用性作為 TAM 內的構念，這兩個構念會進而影響使用者的態度，就像在 TRA 中連結某些行為的態度和意圖，但在 TRA 中的構念僅影響態度，而在 TAM 中，有用性預期會影響雙方的態度和意圖，換句話說，在 TAM 之下，雖然使用者對於系統有著負面的態度，但仍然會使用來增強他們的表現。. TRA 對於構念的解釋僅適用於一個特性的背景之下，而 TAM 中的知覺易用性和知覺有用性可以推廣至使用者對於科技的接受程度，以下說明 TAM 之內涵. (一)知覺有用性（perceived usefulness）知覺有用性被 Davis(1989)定義為：一個人認為使用某項特定系統會提高他的工作表現。例如如果體育網站提供體育迷有關他們喜愛球隊的比賽成績或相關內容將被視為有效，因為他們需要這些訊息。. (二)知覺易用性 (perceived ease of use) 知覺易用性被 Davis(1989)定義為：一個人使用某項特定系統時不需付出努力便能夠使用。例如使用網站是能夠輕鬆地找到想要的內容，以及使用網站功能時不需付出額外的努力。在 TAM 中，知覺易用性有兩個基本的解釋：自我效能及手段，如果網站是容易使用的，使用者可能會感覺更自我效能，並且那些節省下來的努力，可能可以發現更多需要的訊息。. 除了知覺有用性，知覺易用性是對科技使用態度的另一個重要前因。知覺易用性也影響 19.

(28) 知覺有用性，因為它能夠使系統更容易被使用。. (三)使用態度(Attitude toward using). 使用態度來自個人的信念，即個人對特定科技所產生的正面或者負面情緒，反映喜好程度。使用態度由知覺有用性和知覺易用性共同決定，科技系統或產品達成期望的效果以及對於科技的信任感。都會讓使用者產生正面的感覺。. 1、行為態度之定義與內涵. Fishbein、Ajzen(1975)將態度定義為一種心理狀態，概括為對於對象、目標或事件的情感和價值判斷，兩位學者將態度定位於雙向情感或用於評價目標的好與壞。. Kotler(1996)將態度定義為一個人對於某物或是某個構想持久性的喜歡或不喜歡的看法、情感上的感覺以及行動意圖. Solomon(2012)認為態度是指個人對人、事及周遭所抱持的一種具有持久性與一致性的評價。態度之所以具有持久性，是由於它通常來自一段持續的時間，並且人們會透過學習和體驗的過程，來對事物或概念產生一種心理反應。. 2、行為態度之衡量. Venkatesh et.al (2003)於科技採用之研究中將過去關於使用者接受行為之文獻進行詳盡整理，過去在研究接受行為上，有許多模型互相競爭，Venkatesh et.al (2003)透過討論八個模型(包括理性行為理論、動機模式、計畫行為理論、結合科技接受模式及計畫行為理論之模型、創新擴散理論和社會認知理論等)以及其擴展來制定一個統一的模型，並建立了完整量表來衡量行為態度，其對於行為態度之衡量採用四題題項，由於問卷涵蓋內容較完整，對於本研究之項目以足夠衡量，故以此作為問卷之採用。. 3、行為態度之相關研究. 20.

(29) Egbe(2014)研究調查西南大學學生對於網路學習(E-learning)的態度，透過 TAM 模型研究應用態度和網路學習之間的關係，研究對象為大學及研究生，調查結果顯示學生對於網路學習有正面態度，由於系統是容易使用的以及對於自己的課程學習很有幫助，同時態度也會影響到對於網路學習系統的意圖。. (四)行為意圖(Behavioral intention to use). 使用意圖，為個人想要進行特定行為的強度。對於特定科技的使用意圖會直接受到知覺有用性以及使用態度影響，預期某項科技能夠改善工作績效，或者對某項科技有正面的感覺，皆會促成使用者傾向使用該產品，行為意圖強烈的程度將決定使用者的接受行為. 1、行為意圖之定義與內涵. Ajzen 與 Fishbein(1980)提出理性行為理論，認為行為的發生是基於行為態度與主觀規範影響行為意圖，而常被用來預測個人行為的一種方法。後來因理性行為理論在許多方面上無法明確的掌握，以至於 Ajzen(1991)提出計畫行為理論，認為行為意圖是受到行為態度、主觀規範與行為控制三大構面的影響。. Ajzen and Driver (1991)認為行為意圖是一個相當準確的指標，用來預測一個人的行為。也就是說行為意圖是到完成一個行為中必需的程序。並提出認為大多數人的行為是基於他們的控制、合理的依據及行為意圖來直接決定行為是否發生。. Taylor and Todd(1995)認為行為意圖即趨使個人在未來使用某一資訊系統科技的意願程度，也就是個人打算採用某種科技或系統的可能性。在科技接受模式中，使用行為意向同時會受個人對科技的使用態度與知覺有用性所影響。. Ladhari Brun and Morales(2008)認為行為意圖是消費者在消費的過程中產生的行為傾向，代表一個人對特定行為的意圖越強時，越有可能去從事該行為。. Jen、Tu、Lu(2011)在管理乘客行為意圖之研究中，表示行為意圖可以從三個方面的態度去進行探討：顧客滿意度、知覺價值及轉換障礙。過去研究也證實，顧客的正向行為意圖都來自他們的滿意度。 21.

(30) 2、行為意圖之衡量. Zeithaml et al.(1996) 研究服務品質與行為意圖之關係時，將十三個衡量行為意圖的項目透過因素分析後得到五個衡量行為意圖的構面：忠誠度、轉換行為、增量支付、外部反應、內部反應。並認為行為意圖可分為正向及負向。. Venkatesh et.al (2003)於科技採用之研究中將過去關於使用者接受行為之文獻進行詳盡整理，過去在研究接受行為上，有許多模型互相競爭，Venkatesh et.al (2003)透過討論八個模型(包括理性行為理論、動機模式、計畫行為理論、結合科技接受模式及計畫行為理論之模型、創新擴散理論和社會認知理論等)以及其擴展來制定一個統一的模型，並建立了完整量表來衡量行為意圖，其對於行為意圖之衡量採用三題題項，由於問卷涵蓋內容較完整，對於本研究之項目以足夠衡量，故以此作為問卷之採用。. 3、行為意圖之相關研究. Vermeir、Verveke(2006)在研究消費者對於食物消耗的態度至行為意圖之研究中，進行可持續的行為與行為意圖、正向態度態度之間的差距推測，與 456 位年輕消費者進行問卷調查，並以知覺可用性、知覺確定性、知覺消費者有效性、價值觀和社會規範進行了分析，調查結果顯示行為意圖和態度有明確的一致性，而社會規範儘管對於個人態度來說是負面的，也能夠解釋顧客的購買意圖。. Meng、Liang、Yang (2011)以台灣遊客作為研究對象，將郵輪圖像作為休閒經驗和 906 份問卷進行比較，來探討知覺價值、滿意度和購買後行為意圖，並以 SEM 作為理論之發展，研究結果表明，郵輪形象對顧客知覺價值和滿意度產生正面影響，且對購買後行為意圖也有間接效益，並且遊客知覺價值正面影響他們的滿意度。此外，遊客的知覺價值和滿意度對購買後行為意圖有顯著作用。. Tasi、Wu、Tang(2013)針對台灣主修休閒運動的學生的校外實習進行行為意圖研究，並認為行為意圖通常是通過活動對人的規範信念，並按照當時的社會規範的動機去測量。換句話說，如果他或她的老師，家長，同事和重要的人是相信校外實習可能是對學生有益，學生將有更高的意願選擇校外實習。 22.

(31) 圖 2.2 科技接受模式資料來源：Davis et al.（1989）. Davis and Venkatesh (1996)重新檢視了可靠性、收斂效度和區別效度，他們發現 TAM 的原始量表具有較強的心理屬性，能夠最好的解釋及預測用戶的接受。. Venkatesh and Davis(2000)，以 TAM 為基礎，分析各種 TAM 延伸模式，並將 TAM 進一步延伸為科技接受模式 2(TAM2)。與 TAM 相較，TAM2 首先將使用態度傾向的構念去除，並加入主觀規範、形象、職務相關性、產出品質、結果明確性等五個影響知覺有用性與使用行為意圖的構念，以及經驗與自願性兩個調節變項。. Venkatesh and Davis(2000)對 TAM2 中各個構念之定義如下： 1. 自願性：潛在使用者對使用系統，知覺上非強迫性的程度。 2. 主觀規範：個人從事某種行為時所感受到的社會或外部所給予的壓力。 3. 形象：個人知覺使用新科技將帶來的個人社會系統中的形象或地位的提升程度。 4. 職務相關性：個人知覺目標系統應用在其工作上之適合度。 5. 產出品質：個人知覺目標系統執行任務時的完善程度。 6. 結果明確性：使用新科技所得到之結果之明確性，即系統產出資訊之可讀程度。. 23.

(32) Moon and Kim(2001)在網際網路使用者的行為研究中表示，當知覺有用性成為行為意圖的主要決定因素時，知覺享受性也能被當作是影響行為意圖的重要變數，並且研究也發現人們在使用特定系統時，會同時受到外在動機如知覺有用性，以及內在動機如知覺樂趣性所影響。由於在 TAM 中採用的內在動機包含了知覺享受性、知覺樂趣性，因此 Moon Kim(2001)提出知覺娛樂性(perceived playfulness)作為更完整的構念，其中包含三個屬性，分別為專注(concentration)、好奇(curiosity)、享受(enjoyment)。. 1.專注是指當處於玩樂的狀態時，由於專注力會集中在一個活動上，焦點便會被窄化，所有與該活動不相關的想法都會被過濾掉。例如在上網時，會將注意力放在網路上的內容與互動。 2.好奇是指當人處於玩樂狀態時，好奇心會增強，例如網路中的多媒體效果會激發使用者的好奇心。 3.享受是指當處於玩樂狀態時，沉浸在活動中是為了獲得樂趣，而非其他報酬。. Davis(1989)對於知覺易用性和知覺有用性的衡量，評估兩項變數的初始量表各為十四題，Davis 為了增強內容效度將十四題淘汰為十題，而為了再精簡量表，透過 112 位使用者和兩個系統之實地研究，進行項目分析後，對於知覺易用性採用六題來衡量，而知覺有用性同樣利用六題來做衡量。由於問卷涵蓋內容較完整，對於本研究之項目已足以衡量，故以此作為問卷之採用。. 二、科技接受模式相關研究. Sánchez-Franco and Roldán (2005)透過將流動理論結合到 TAM 來解釋網站的使用，他們透過比較利用網站來實現自己目標的使用者和喜歡網站瀏覽體驗的使用者，並發現兩者有著不同的外在和內在動機，目標導向的用戶受到工具因素影響，而重體驗的使用者是經由網站的使用過程而驅動的。. Bagozzi(2007)針對 TAM 在各種情況下的缺點提出了一個轉變模式的模型，該模型的決策核心包括：目標慾望、目標意圖、行動欲望、行動意圖。這些核心也包含了自我調節欲望對於意圖的緩和機制。. Didem(2011)根據 TAM 理論研究不使用 ERP(Enterprise Resource Planning，企業資源 24.

(33) 規劃)的因素的企業是否會使用或接受。研究表明，ERP 不僅是一個技術系統，同時也是要求團隊合作的社會系統。調查結果顯示，大部分不使用 ERP 的企業知道 ERP，並希望使用它。. Yijun、Dongyu、Fujun(2010)研究在個人層面上以 TAM 作為基礎發展的概念模型 TPE(Technological-Personal-Environmental)，此研究認為在個人層面上對於科技接受的理論是有價值的，但並不完全能夠了解個人對於科技的接受。透過綜合目前的科技接受模型和理論，TPE 界定個人對於技術的接受是從技術、個人及環境方面。TPE 提供了個人層面對於技術的採用更廣泛的角度。. 25.

(34) 第三章. 研究方法. 第一節研究架構與假說一、研究架構. 為了探討遊戲直播平台 Twitch 使用者使用前因與行為態度與行為意圖關係之問題，本研究主要以 Davis et al.(1989)所建議之科技接受模式作為主要的基礎，再綜合第一章研究目的與國內外相關文獻之推論，以虛擬社群意識為自變數，行為態度為中介變數，行為意圖為依變數，藉此提出本研究之架構。如圖 3.1 所示。. 會員關係. H1a H1b. 影響力. 對頻道的態度. H6. 整合與滿足需求 H1c. H1d. 情感分享與連結. H5a. 行為意圖. H3 知覺有用性對平台的接受 H2 知覺易用性. H4. 圖 3.1 本研究架構. 26. H5b.

(35) 二、研究假說根據研究目的和文獻探討，本節隊研究架構中各項變數之間的關係提出以下研究假說。. (一)虛擬社群意識對於對頻道的態度之影響. McMillan and Chavis(1986)將社群意識分為四個構面：會員關係、影響力、整合與滿足需求、情感的分享與連結。無論是心理或者生理均會產生互動，也可能在與其他成員互動後產生相同的價值觀或感受。成為社群的一員或是被認同、具有歸屬感可能會對於遊戲直播平台的使用態度產生影響。周秀蓉、李秀玉、楊依姍、楊宜蓁、張斐媄、王汝潔(2013)於虛擬社群研究中將態度分為認知、情感與行為層面，而會員關係對於其中情感及行為態度上具有正面之影響。社群成員在被影響的過程中可能會對遊戲直播平台使用態度產生影響。根據 Koh and Kim(2003)對於虛擬社群意識的定義，成員間彼此的互動能讓成員感受到自己對於其他成員的影響力。Chen、Yang 、Tang(2012)證實虛擬社群意識中的會員關係及影響力對於態度是具有正向顯著之影響。. Top(2012)於部落格社群研究中發現，社群意識中各項構面對於態度具有正面影響。江義平、陳思潔(2012)於虛擬品牌社群意識研究中發現，虛擬社群中的整合與滿足需求及情感分享連結這兩項構面對於態度是具有正面影響的，而透過了社群滿足了自己的需求，以及成員間的訊息交流可能會使成員對於遊戲直播平台之使用態度產生影響。 Fang et.al(2014)於虛擬社群及網路社群購買之研究結果中表示，虛擬社群意識中的各項構面對於態度皆具有正面的影響。故本研究做出假說一，並分為四個子假說如下：. H1a:會員關係正向顯著影響對頻道的態度 H1b:影響力正向顯著影響對頻道的態度 H1c:整合與滿足需求正向顯著影響對頻道的態度 H1d:情感的分享與連結正向顯著影響對頻道的態度. (二)知覺易用性對知覺有用性之影響及兩者對平台的接受之影響. 自 Davis et al.(1989)提出科技接受模式 TAM 以後，該理論已被大量用來預測使用者 27.

(36) 對於新科技的接受程度例如 Bagozzi(2007)、Didem(2011)、Yijun、Dongyu、 Fujun(2010)。儘管 TAM 有一些批評者認為存在缺陷，例如 Bradley (2012); Chuttur (2009)，但它仍然被接受用於解釋和預測用戶對於各種技術接受程度的模型。 Benbasat and Dexter(1986)及 Davis and Venkatesh(1996)主張 PU 與知覺易用性會正向影響使用科技產品的態度，進而影響具體的行為意圖。使用者對科技產品的知覺易用性，會強化使用者對科技產品的 PU，而且使用者的 PU 及知覺易用性皆會受外部變數的影響。 Lin、Liu、Kuo(2013)利用 TAM 理論於 396 家多層銷售公司之研究中，證實 PEOU 正向並顯著影響 PU，並且同時顯著影響使用態度，而 PU 對於使用態度之影響同樣是正向並顯著的。林靜儀、劉昌佑(2013)研究結合認知評價理論和科技接受模型，探討智慧型手機使用者，研究結果發現 PEOU 對於 PU 具有正向影響，以及驗證使用者的對於智慧型手機的易用性對於態度有正面影響。. Egbe(2014)於大學學生網路學習之研究中表示，態度對於行為意圖是具有正面影響的，同時知覺易用性和有用性對於科技接受的態度同樣具有正面影響。當遊戲直播平台容易使用時可能會讓使用者認為使用遊戲直播平台對於觀看遊戲直播是有幫助的，而當使用者認為使用遊戲直播平台對於觀看遊戲直播是有幫助時，及遊戲直播平台容易使用時，可能會對於遊戲直播平台之使用態度產生影響故本研究做出以下假說：. H2:知覺易用性正向顯著影響知覺有用性 H3:知覺有用性正向顯著影響對平台的接受 H4:知覺易用性正向顯著影響對平台的接受. (三)對平台的接受對頻道的態度及對平台的行為意圖之影響. Venkatesh and Davis(2000)已經證實對於資訊科技的態度會影響對於電子商務網站的使用 Wixom and Todd’s(2005)認為當使用者對資訊系統感到滿足時，也會影響他們對於資訊系統內資訊內容的滿足程度。 Yang、Kim、Yoo(2013)強調當消費者越接受或是越喜歡行動科技，就會傾向於增加他們回應行動廣告的頻率。當使用者對於遊戲直播平台的接受是呈現正向態度時，可能會對於使用直播頻道的態度(a) 和遊戲直播平台之行為意圖(b)產生影響，故本研究做出假說５： 28.

(37) H5a:對平台的接受正向顯著影響對頻道的態度 H5b:對平台的接受正向顯著影響行為意圖. (四)對頻道的態度對於行為意圖之影響. Benbasat and Dexter(1986)及 Davis and Venkatesh(1996)主張知覺有用性與知覺易用性會正向影響使用科技產品的態度，而態度影響具體的行為意圖。使用者對科技產品的知覺易用性，會強化使用者對科技產品的知覺有用性，而且使用者的知覺有用性及知覺易用性皆會受外部變數的影響。使用態度為來自個人的信念，即個人對特定科技所產生的正面或者負面情緒。McCloskey(2004)也發現態度信念能夠顯著的預測使用電子商務的頻率。. Chen、Yang 、Tang(2012)則於點對點問題解決的虛擬社群研究中表示，當個人對於虛擬社群產生良好的態度時會傾向於繼續使用。粟四維、莊友豪(2012)於研究中表示，在理性行動理論中，態度是個人對某特定行為所抱持的評價，是決定行為意圖的重要因素。該研究也證實行為意圖與目標行為之間有顯著且強烈的關係。 Gary K. W. Wong (2015)以 TAM 進行香港教師對於技術接受程度之研究，研究證實知覺易用性對於知覺有用性具有顯著影響，而知覺易用性和知覺有用性對於態度同樣具有顯著影響，並且驗證態度對於行為意圖的正向影響關係。. 當使用者對於喜歡的直播頻道擁有正向態度時，可能會對於遊戲直播平台之行為意圖產生影響，故本研究做出假說６：. H6:對平台的態度會正向影響行為意圖. 29.

(38) 第二節研究變數之操作性定義本研究之就變數參考國內外學者研究文獻，並配合本研究之目的進行各變數的定義如下：. 一、虛擬社群意識 Abfalter et al.(2012)採用 McMillan and Chavis(1986)對於社群意識之定義：該社群成員具有歸屬感，並會關心其他社群成員以及融入團體，與其他成員間能夠互相分享、彼此信任，並透過合作來滿足個人需求。其中包含四項變數：會員關係、影響力、整合與滿足需求、情感的分享與連結。因此本研究根據其定義，將虛擬社群意識定義為：「消費者使用遊戲直播平台能與其他成員間互相分享、彼此信任，並透過合作來滿足個人需求的程度」。. 二、知覺易用性 Davis et al.(1989)將知覺易用性定義為一個人使用某項特定系統時不需付出努力便能夠使用。而本研究根據其定義，將知覺易用性定義為：「一個人不需付出努力便能夠使用遊戲直播平台的程度」。. 三、知覺有用性 Davis et al.(1989)將知覺有用性定義為一個人認為使用某項特定系統會提高他的工作表現的程度。而本研究根據其定義，將知覺有用性定義為：「一個人使用遊戲直播平台時能提升他收看直播效率的程度」。. 四、行為態度 Venkatesh et al. (2003)將使用態度定義為一個人對於某特定目標行為的正面或負面的情緒。而本研究中的將行為態度分為兩項中介變數分別為：「對頻道的態度」和「對平台的接受」，並根據其定義，將使用態度定義為：「一個人對於特定遊戲直播頻道的正面或負面的情緒」及「一個人對於遊戲直播平台的接受程度」。. 五、行為意圖 Venkatesh et al. (2003)採 Fishbein and Ajzen(1975)對於行為意圖之定義：一個人對於執行某特定行為之意圖的強度，因此本研究根據其定義，將行為意圖定義為：「一個人對於使用遊戲直播平台之意圖的強度」。 30.

(39) 第三節問卷設計一、正式問卷. (一)知覺易用性本研究根據 Davis et al.(1989)所建構之知覺易用性量表，作為衡量知覺易用性之問卷依據。此知覺易用性量表由 6 個問項所組成。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的知覺易用性越高。如表 3.1.1 所示。表 3.1.1 知覺易用性之測量題項衡量項目. 題項. 1.學習操作 Twitch 對我來說是容易的. 1. 2.我發現 Twitch 是容易操作的. 2. 3.Twitch 與我的互動是清楚且容易瞭解的 3 4.Twitch 的使用上是具有彈性的. 4. 5. 我發現使用 Twitch 對我而言是容易上手的. 5. 6. 我發現 Twitch 對我而言是容易使用的. 6. 參考來源. Davis et al. (1989). (二)知覺有用性本研究根據 Davis et al.(1989)所建構之知覺有用性量表，作為衡量知覺有用性之問卷依據。此知覺有用性量表由 6 個問項所組成。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的知覺有用性越高。如表 3.1.2 所示。表 3.1.2 知覺有用性之測量題項衡量項目. 題項. 31. 參考來源.

(40) 1.使用 Twitch 能使我更快速地觀看直播. 7. 2. 使用 Twitch 能改善直播播放的的效果. 8. 3. 使用 Twitch 能使我收看更多的直播頻道. 9. 4. 使用 Twitch 能使我觀看直播更有效率. 10. 5. 使用 Twitch 能使我更容易觀看直播. 11. 6.使用 Twitch 對於我觀看直播是有幫助的. 12. Davis et al. (1989). (三)虛擬社群意識本研究以 Abfalter et al.(2012)所建構之虛擬社群意識量表作為衡量虛擬社群意識之問卷依據。此虛擬社群意識量表由 15 個問項所組成，分別為會員關係 3 題、影響力 2 題、整合與滿足需求 5 題和情感的分享與連結 5 題。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的虛擬社群意識越高。如表 3.1.3 所示。表 3.1.3 虛擬社群意識之測量題項衡量項目. 題項. 1.因為身為此社群的成員,使我的重要需求得到滿足. 13. 2.當我有問題時我能與社群中的成員討論. 14. 3.社群中的成員擁有類似的需求重點和目標. 15. 4.我可以信任此社群中的成員. 16. 5.大部分的成員都認識我. 17. 6.融入這個社群對我來說很重要. 18. 7.這個社群可以影響其他的社群. 19. 8. 我對於社群會形成的模樣是具有影響力的. 20. 9.如果社群中有問題,成員們可以解決. 21 32. 參考來源. Blanchard(2007) Abfalter et al.(2012).

(41) 10.這個社群中有一個好的領導者. 22. 11.成為此社群中的一員對我來說很重要. 23. 12.我常與社群成員互動,並且很有樂趣. 24. 13.我預期會長期成為這個社群中的一份子. 25. 14.我覺得這個社群的未來是有前途的. 26. 15.社群中的成員們會互相關心. 27. (四)對頻道的態度本研究根據 Venkatesh et al. (2003)所建構的使用態度量表，作為衡量對頻道的態度之問卷依據。此行為態度量表由 4 個問項所組成。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的使用態度越高。如表 3.1.4 所示. 表 3.1.4 對頻道的態度之測量題項衡量項目. 題項. 參考來源. 1.觀看此特定直播頻道或參與討論是一個好的意見. 32. 2.觀看此特定直播頻道或參與討論是一個聰明的想法. 33. Venkatesh et al.. 3.我喜歡觀看此特定直播頻道或參與討論. 34. (2003). 4.觀看此特定直播頻道或參與討論令人愉快. 35. (五)對平台的接受本研究根據 Venkatesh et al. (2003)所建構的使用態度量表，作為衡量對平台的接受之問卷依據。此行為態度量表由 4 個問項所組成。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的使用態度越高。如表 3.1.5 所示 33.

(42) 表 3.1.5 對平台的接受之測量題項衡量項目. 題項. 參考來源. 1.使用 Twitch 是一個好的意見. 28. 2.Twitch 使觀看直播更有趣. 29. Venkatesh. 3.使用 Twitch 觀看直播是開心的. 30. et al. (2003). 4.我喜歡利用 Twitch 來觀看直播. 31. (六)行為意圖. 本研究依據 Venkatesh et al. (2003)所建構的行為意圖量表，作為衡量行為意圖之問卷依據，此行為意圖量表由 3 個問項所組成。測量尺度採用七點尺度量表進行衡量，其範圍從「非常不同意」至「非常同意」，分別給予 1 到 7 的分數，總分越高表示受訪者的行為意圖越高。如表 3.1.6 所示. 表 3.1.6 行為意圖之測量題項衡量項目. 題項. 1.在未來我傾向於使用 Twitch. 36. 2.我預期在未來我會使用 Twitch. 37. 3.在未來我打算使用 Twitch. 38. 34. 參考來源. Venkatesh et al. (2003).

(43) 二、受訪者基本資料本研究之問卷包含四項受訪者基本資料，分別為 1.. 性別：分別為男性、女性，共 2 個選項. 2.. 年齡：分別為 15 歲(含)以下、16~20 歲、21~25 歲、26~30 歲、31~35 歲、36~40 歲與. 41 歲(含)以上，共 7 個選項 3.. 教育程度：分別為國中(含)以下、高中職、大學與研究所(含)以上，共 4 個選項. 4.. 個人平均月可支配所得：分別為$10,000(含)以下、10,001~20,000、20,001~30,000、. 30,001~40,000、40,001~50,000、與 50,001(含)以上，共 6 個選項. 35.