第三章　国内外相关研究综述

第一节　网络粘性及相关研究综述

一　网站视角的网络粘性研究

在网站视角的网络粘性研究中，部分研究者从网站角度进行探讨，提出粘性是公司的一种属性，或网站的一种能力，称作网站粘性（Website Stickiness）。这一研究视角在网络企业中受到较多肯定和应用，如粘性在网络游戏设计和推广、论坛与网络交流平台设计中都被广泛使用。哈洛韦尔（Hallowell，1996）从三个维度来定义粘性，即用户花费在一个特定网站上的时间；用户最终真正购物占所浏览物品的比例；用户返回网站重购的比例。吉莱斯皮（Gillespie，1996）定义网络粘性是一种鼓励用户停留更长时间、访问更深并经常返回的能力。和这一概念相似，斯蒂芬斯（Bedoe-Stephens，1999）把粘性定义为留住用户及促使用户进一步使用网站的能力。涅姆佐夫（Nemzow，1999）界定粘性是一种阻止客户向竞争对手转换的竞争优势，并提出短期粘性可以通过对品牌资产和客户关系管理获得，长期粘性需要经过在较长的时间内形成财务壁垒阻止客户转移。另外，布什（Bush，1999）认为粘性是以提供独特的内容、特别指明的服务给垂直的市场机会为基础的。早特（Zott，2000）指出粘性是网站吸引和保留客户的能力。达文波特（Davenport，2000）认为粘性是用于描述网站吸引与保留访问者的能力。霍兰（Holland，2001）认为粘性是网站所有质量的总和，它促使访问者留在该网站而不是去其他的网站，粘性增加会对忠诚产生影响。罗斯（Rosen，2001）提出粘性对网络编辑者来说就是目标网站的属性，使人们更多次返回。哈利法等（Khalifa， 2002）提出粘性是网站具有的一种无形的能力，使网络消费者在长时期内不断重复访问和进行购买活动。沃尔特（Walter，2007）认为粘性就是客户的保留，目的是使其重复访问网站。林（Lin，2007）在一篇关于购物粘性的研究中将粘性与重复购买意向相结合，提出粘性可以被定义为网站能够保留在线客户、延长其每次停留持续时间的能力。徐等（Xu et al.，2010）提出粘性是网站吸引和保留客户的能力。

二　用户视角的网络粘性研究

除上述研究者外，还有部分学者从用户视角出发界定网络粘性。这部分学者主要是从网络成瘾、网络忠诚视角出发，研究的是用户的行为。宾利（Bentley，1997）首次从用户视角提出网络粘性的概念，认为粘性是指使用者离开网络的难度。基于奥利弗（Oliver，1999）客户忠诚的含义，李（Li，2006）从用户角度提出网络粘性和持续使用的概念类似，指出粘性是一种维持访问者在长时期内多次返回的无形能力。斯里尼瓦桑等（Srinivasan et al.，2002）把粘性定义为客户由于对网站满意而产生的重复购买行为。尚卡尔等（Shankar et al.，2003）也认为粘性就是客户忠诚和客户满意。而克法瑞斯（Koufaris，2004）则提出粘性源于信任。杨冠淳（2009）在促进用户参与虚拟社区活动的研究中，将粘性看作是用户持续参与虚拟社区的意向。王海萍（2009）认为粘性是基于访问者对网站的认知与情感，在面临转换压力或其他因素影响时不改变习惯，持续访问并使用其偏好的网站的性质。赵国洪（2009）在研究政府农业信息网站绩效时，提出用户粘性度表示用户因网站能提供满足自己需求的服务而经常地访问，并认为网络已经进入用户粘性阶段，增加用户粘性是决胜互联网的一大关键。徐等（Xu et al.，2010）提出相比忠诚这种重复购买行为而言，粘性行为更强调的是一种重复访问。卢等（Lu et al.，2010）从消费者视角出发，在一篇博客粘性的研究文章中，运用了李（Li，2006）粘性行为的概念，将博客粘性行为为花费在博客上的时间和在博客上的停留时间。吴等（Wu et al.，2010）则将游戏与消费者意向相结合，提出游戏粘性是游戏玩家反复回来并延长在线游戏每次持续时间的一种意向。刘蓓（2011）则从网站视角和用户视角两方面来定义粘性，认为粘性既是网站的一种属性，也是访问者的忠诚度。

有关粘性定义及分类的研究结果见表3-1。

三　网络粘性的测量维度

目前，学者们对网络粘性的测量维度从两个研究视角展开，即网站粘性视角和用户粘性视角。就网站粘性测度而言，有学者从时间、点击量等维度对其进行测度。哈利法等（Khalifa et al.，2002）提出用重复购买的数量来衡量粘性。但网络粘性在不同的网络应用行为中都有所表现，因此仅仅用重复购买的数量来衡量粘性是不够全面的。林等（Lin et al.，2007）从网站角度考虑，提出用户对网站积极的态度、对网站的高度信任及网站高质量的内容会影响网站的粘性。斯蒂芬斯（Stephens，1999）指出测量粘性的三个维度分别是持续时间、频率和深度，这三个维度指标在吴等（Wu et al.，2010）的虚拟社区研究中被使用并证实了其适用性。达纳赫等（Danaher et al.，2006）认为粘性可以通过测度浏览的网页数量来获得。波里德斯（Polites，2012）在研究在线旅馆预订的一篇文章中，详细讨论了客户满意度和网站粘性之间的关系，并用三个维度去测度网站的粘性，即网络是首选渠道、网络带来客户忠诚以及网络是任何时候预定时的首选。浏览网页的数量也被用于测度网络粘性程度（Manchanda et al.，2006）。

在用户视角的网络粘性的研究中，特朗等（Telang et al.，2005）认为粘性是使用网站的时间，并发现忠诚的用户会花更多的时间在网络上，重复使用对粘性也有正向的作用。帕尼拉马等（Pahnila et al.，2012）分别从个人涉入网络的程度、对网站的忠诚度及持续使用网站的意向三个维度测度粘性。林等（Lin et al.，2007）除了从网站的角度提出测量粘性的指标外，在关于购物粘性的研究中，从消费者视角提出网络粘性的测度需要考虑四个方面的因素：第一，在该网站停留的时间比在别的网站时间长；第二，有意向延长在该网站停留的时间；第三，尽可能经常访问该网站的意向；第四，只要在线就会访问该网站。有学者在研究在线游戏粘性的时候也考虑了这四个方面的因素（吴（Wu，2010））。李等（Li et al.，2006）从持续使用意向的视角构建了消费者的网络粘性意向。卢等（Lu et al.，2010）从两个维度测度粘性，即访问意向和实际访问的频率。徐等（Xu et al.，2010）以及王海萍（2009）在文中对粘性的测量维度同样也参考了林等（Lin et al.，2007）一文中的4项粘性意向测度指标。金姆等（Kim et al.，2005）认为粘性反映的是使用者的体验经历，因此提出粘性是网络使用者花费在网络上的平均时间和访问频率，指出点击流数据可以用来测量粘性。但是，需要注意的是，在网站停留时间过长也可能是网速过慢导致的结果。库尔尼亚万（Kurniawan，2000）研究在线零售商的客户偏好和粘性时从消费者角度分八个维度对粘性意向进行测度，分别是：“就个人来说需要花费更多精力和时间与另外的网络零售商建立新账户”；“去结识一个新的网络零售商成本会更高”；“从一个网络零售商转移至另外一个是很麻烦的一件事”；“与新的网络零售商建立关系并保持原有的服务连续性不易”；“转移到另一家可能得不到原有商家的一些特权”；“很熟悉原有商家程序如何运作因此不情愿变换商家”；“转化商家花费的时间、金钱、努力和带给人的负面情绪成本高”；“如果与原有商家终止业务关系会发生财务费用”。程宏（2009）认为，用户黏性（即粘性）是指网站产品对用户吸引力的具体表现形式，即消费者的网络粘性包括重复使用度、依赖性和忠诚度等三个维度。李晨宇（2011）对社交网站的用户黏性（即粘性）进行测量与评定，采用用户个人需要、用户的行动性特征、用户的激励措施、用户忠诚度、用户增值服务的运营、用户使用社交网站的倾向六个维度对社交网站的用户粘性加以评定。赵国洪（2009）对用户粘性度的调查，是通过了解用户对农业信息网的忠诚度和使用习惯来判断的，包括用户访问该网站的频次，平均访问时间，访问的具体栏目和原因等。

而相对于网络粘性促进购买的研究，对消费者个人生活和工作的影响也应该是研究网络粘性应关注的问题，从这一角度分析，网络粘性和网络成瘾与问题性网络使用行为等有一定的联系，对此类问题的测量维度的研究有助于对网络粘性问题进行更深入的探讨。

1996年，杨（Young）根据精神疾病诊断与统计手册（DSM -IV）中病理性赌博的10项标准提出诊断网络成瘾的8条标准，其中包括：身心被互联网占据；需要花费更多时间上网；尝试控制减少使用却未成功；减少使用会带来身心不适；在线时间超出预期；上网导致人际关系、工作、教育和职业机遇的损害；向他人隐瞒互联网卷入程度；将互联网作为逃避现实的手段。杨（Young）要求受试者回答上述8个有关上网过程中认知、行为及心理状况的症状问题，她指出，如果在过去一年内出现5个或以上症状，则可断定受试者属于网络成瘾。由于该量表提出较早，且量表本身简单易操作，因此该量表成为网络成瘾研究中引用率极高的一个诊断标准。2001年，在该量表的基础上，比尔德和沃尔夫（Beard ＆ Wolf）提出了网络成瘾的“5+1”诊断标准，即必须满足以上8项标准中的前5项，且后三项至少要出现1项，才能诊断为网络成瘾。1998年，杨（Young）在8条网瘾筛查量表被广泛应用的基础上，增加了12道题，建立了网络成瘾20题测试问卷。与初期的8条标准相比，该量表虽然同样属于自测题，但由于题目增加，从成瘾的行为和情感症状两个方面考量得更加全面，同时又采用了Likert五级量表，从而能够更加客观地反映受试者在网络应用方面存在的问题，而且按照杨（Young）给出的数据标准，也可以对不同的网络应用情况进行有效区分。温迪亚拓等（Widyanto et al.，2004）在研究中使用了该量表，通过因子分析发现网络成瘾可表现为6个维度，分别是过度使用（excess use）、忽视工作（neglect work）、预期（anticipation）、自控缺失（lack of self-control）、忽视社交（neglect social work）、突出（salience），并在文中再次验证了该量表具有充分的内在一致性。

2000年，格里菲思（Griffiths）依据DSM-III2-R（心理疾病诊断统计手册）中的病态赌博诊断标准提出了电子游戏成瘾的8条判断准则，提出了包括显著性、耐受性、情绪体验、翻本欲望、复发、戒断反应、生活冲突和社交影响等8个方面在内的8道题目，格里菲思（Griffiths）提出，符合其中4条及以上可定义为游戏成瘾。包括上述两个标准在内的成瘾量表都属于要求受试者做出是或否回答的强制判断量表，在后期的研究中，让受试者做等级判断的LIKERT量表被更多采纳。

2001年，戴维斯（Davis）等人以认知—行为模型为基础，编制了《在线认知量表》（Online Cognition Scale，OCS）。戴维斯认为，影响网络成瘾的核心因素是非适应性认知（包括自我和对世界的认知扭曲），因此，OCS中的条目侧重于测评被试者关于网络使用的非适应性认知，更有利于鉴别网络成瘾者和正常网络使用者。该量表是一个包含4个测量维度共36个题项的7级自陈量表。其4个测量维度分别为社交安慰（social comfort）、孤独/抑郁（loneliness/depression）、减弱的冲动控制性（diminished impulse control）和逃避（distraction）。如果被试者测出的总分超过100或任一维度上的得分达到或者超过24，则诊断为网络成瘾。该量表所要测量的是被试者的思维过程（即认知）而非行为表现，因此该量表具有一定的预测性。初步研究表明OCS有较好的效度。同时国外研究表明，该量表的信度是0.87，具有较高的内部一致性。

卡普兰（Caplan，2002）根据戴维斯的理论编制了一般性问题网络使用量表，该量表认为PIU应该包括三大方面，即认知、行为和结果，并分别从6个子维度，即负面结果、过度使用、心境改变、强制性使用、在线社会交往偏好、沮丧和孤独感等对问题性网络使用行为进行了测量。

2003年，台湾大学陈淑慧等构建了包括网络成瘾核心症状和网络成瘾相关问题两个方面的中文网络成瘾量表CIAS，后经过修订，形成了CIAS-R。该量表将网络成瘾核心症状分为强迫性上网、网络成瘾戒断反应和网络成瘾耐受性三个方面，成瘾相关问题包括人际与健康问题和时间管理问题两个方面。各因素的心理计量显示，该量表是一个结构合理、稳定可靠的量表。台湾学者周（Chou， ）翻译了布伦纳（Brenner，1997）编制的互联网相关成瘾行为量表，该量表共有32个项目，具有较好的内部一致性。此后修订过的量表的内部一致性较好，并验证了此量表与杨的量表之间呈现正相关。

撒切尔等（Thatcher et al.，2005）根据病态性赌博量表（Lesieur ＆ Blume，1993）形成了问题性网络使用量表，共计20道题目，该量表的内部一致性高达0.9，通过探索性因子分析形成三因子，即身心被网络占据（online preoccupation）、负面影响（adverse effects）和社会交往（social interactions）。区分的标准沿用了杨（Young，1998）在IAT中所使用的标准。

2007年，刘惠军等编制了大学生电脑游戏成瘾问卷，该问卷将24个题目聚合为时间管理、情绪体验、生活冲突、牺牲社交和戒断困难五个方面，最终发现该问卷结构清晰，信度和效度都较好。

青少年病理性互联网使用量表由雷雳和杨洋（2007）编制，该量表共38个项目，6个维度包括突显性（salience）、心境改变（mood alteration）、社交抚慰（social comfort）、耐受性（tolerance）、强迫性上网/戒断症状（compulsive internet use/withdrawal symptoms）、消极后果（negative outcomes）。量表采用5点记分，1～5分别代表“完全不符合、比较不符合、不能确定、比较符合、完全符合”，得分越高表明病理性互联网使用的水平越高。APIUS的项目平均得分大于等于3.15分者界定为“网络成瘾群体”，平均得分大于等于3分小于3.15分者界定为“网络成瘾边缘群体”，平均得分小于3分者界定为“网络使用正常群体”。总量表项目的内部一致性信度为0.96，各分量表项目的内部一致性信度为0.84 ～0.94。本研究“网络成瘾群体”的检出率为8.93％，“网络成瘾边缘群体”为4.01％，“网络使用正常群体”为87.07％。2008年，陶然等从症状标准、病程标准和严重程度标准三个方面提出了我国网络成瘾的临床诊断标准，其中症状标准有7条：1.对网络的使用有强烈的渴求或冲动感；2.减少或停止上网时会出现周身不适、烦躁、易激惹、注意力不集中、睡眠障碍等戒断反应，戒断反应可通过使用其他类似的电子媒介（如电视、掌上游戏机等）来缓解；3.为达到满足感而不断增加使用网络时间和投入的程度；4.使用网络的开始、结束及持续时间难以控制，经多次努力后均未成功；5.固执地使用网络而不顾其明显危害性后果，即使知道网络使用的危害仍难以停止；6.因使用网络而减少或放弃了其他的兴趣、娱乐或社交活动；7.将使用网络作为一种逃避问题或缓解不良情绪的途径。其中1、2为核心症状，必须具备，3、4、5、6、7至少符合1条，即网络成瘾诊断的“2+1”模式。另外，他们还提出了网络成瘾的病程标准：平均每日非工作学习目的连续使用网络时间达到或超过6小时，且符合症状标准已达到或超过3个月。此外，严重程度标准为日常生活和社会功能受损（如社交、学习或工作能力方面）。尽管该标准提出后还存在很多争议，但是目前已成为我国网络成瘾所采纳的诊断标准。

戴莫查韦克斯（Demetrovics，2008）根据网络成瘾问卷编制了PIU量表，该量表共有18道题目，分成三个维度，分别是困扰（obsession）、忽视（neglect）和控制障碍（control disorder）。量表的Cronbach’sα为0.8725，各个维度的α值也都超过了0.7，说明量表整体的一致性较高。戴莫查韦克斯（Demetrovics，2008）通过分析1037个样本，区分了网络使用的四种状态，分别是：低于均值一个标准差为没有问题群体（noproblem（NP）group）；在均值一个标准差范围内为一般问题群体（averageproblem（AP）group）；超过均值一个标准差但少于两个标准差为问题群体（problem group，PG）；超过均值两个标准差以上的群体为明显问题群体（significant-problem（SP）group）。文章对各个群体的人口特征进行了详尽的分析。凯文等（Kevin et al.，2010）根据这个PIU量表进行了验证性因子分析，进一步检验了该量表的信度和效度。

四　国内外消费者网络粘性研究文献述评

综合来看，国外对网络粘性的研究涉及广泛，管理学、营销学、心理学和经济学等学科各有侧重，大部分学者都是从网站视角和用户视角对粘性概念进行界定，粘性的测量维度也从网站粘性和用户粘性两大方面展开。但是，目前对网络粘性的概念以及维度还没有一个广为研究者接受的结论，持续时间、频率和访问深度等被很多研究者引用，但这三个指标完全基于网站视角测度，属于对网络粘性的单一维度的测定，未能考虑消费者行为中个体感知和心理变化过程，已很难适应目前受到越来越多关注的消费者研究视角。

无论以上研究是基于网站视角还是用户视角，实际上对网络粘性的定义和维度的研究都是基于同一个目的，即了解用户对使用网络的粘附程度，是针对某一类型的网络应用或特定的网站而进行的研究，更多地从商家的视角提出营销的策略，但是这些研究都没能从行为主体本身的粘性特征以及粘附程度进行深入探讨。因此对国外相关理论的回顾和评析将有助于对消费者网络粘性行为研究的开展。

本研究正是基于这一现状，提出基于消费者视角的网络粘性行为的概念和测量维度的确定，探讨行为主体的黏附程度、特征及对生活和工作的影响，只有对主体的粘性特征进行准确识别，才能为后续的干预问题研究打下基础。