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基于UTAUT2和PLS-SEM大语言模型平台的用户交互行为影响因素研究
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作者 崔鑫龙 王建华 +1 位作者 彭浩 陈渝 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第5期78-90,共13页
大语言模型平台凭借高效的运算速率和智能交互表现而被各领域深度应用,但对其用户行为驱动机制的系统性认知尚缺乏深入理解。本研究通过探讨大语言模型平台用户交互行为影响因素及作用路径,解析关键变量间内生因素,揭示用户行为驱动机... 大语言模型平台凭借高效的运算速率和智能交互表现而被各领域深度应用,但对其用户行为驱动机制的系统性认知尚缺乏深入理解。本研究通过探讨大语言模型平台用户交互行为影响因素及作用路径,解析关键变量间内生因素,揭示用户行为驱动机制与多维路径效应。通过整合UTAUT2与TAM核心变量,形成理论框架并提出假设路径,以此构建基于偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)的分析模型,并采用Smart PLS 4.1分析问卷以验证各变量间解释效度和路径效应的作用机制。结果表明,感知有用性、感知易用性、社会影响和习惯对行为意愿具有显著正向影响,便利条件直接促发使用行为;而价值价格对行为意愿呈负向影响,行为意愿在各前因变量间起部分中介作用,便利条件通过“机会驱动”路径能直接触发使用行为。基于研究结果,提出优化环境支持、透明化成本结构、融合功能性与娱乐性的建议,为大语言模型平台用户行为优化提供理论框架与实践路径。 展开更多
关键词 大语言模型平台 UTAUT2 交互行为 PLS-SEM 使用意愿
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