基于“行為經濟學理論”的UGC旅游網站用戶貢獻行為動因研究

張欣蕾

大眾旅游與互聯網的碰撞，為旅游業帶來新機遇.以M網站為首的UGJC在線旅游網站作為在線旅游網站的重要組成部分，是社交、用戶生成模式在旅游業的重大突破。而近兩年，關于M網站雇用專業游記寫手、信息喪失真實性和自愿性的新聞層出不窮，嚴重影響了UGC在線旅游網站的發展。

本文將基于行為經濟學的理論，以M網站為例，運用文獻研究法和扎根研究法相結合，圍繞用戶貢獻行為動因展開研究。剖析促成用戶主動上傳內容的動機，構建動因模型，促進M網站用戶自主貢獻行為.

UGC在線旅游網站為用戶提供分享旅行心得、旅行記錄、游玩攻略的平臺。近年來，關于網站雇用專業游記寫手、信息喪失真實性和自愿性的新聞層出不窮，用戶粘性呈下降趨勢。筆者認為，UGC在線旅游網站的運營基礎就在于用戶主動上傳的內容，無論盈利模式如何創新，都不能忽視用戶的主動貢獻行為。

理論基礎

本文將基于行為經濟學的理論，以M網站為例，運用文獻研究法和扎根研究法相結合，剖析促成用戶主動上傳內容的動機，構建用戶UGC動因模型，促進UGC在線旅游網站的用戶貢獻行為。

社會偏好。社會偏好即人們在關心自身利益的同時，也會在意他人的物質收益。社會偏好可以分為三種偏好，即利他偏好、差異厭惡偏好及互惠偏好。

鏡像神經元。Meltzoff和Decety認為鏡像神經系統是人類進行模仿學習的基礎。由于鏡像神經元的作用，人們具有心理上的獲得能力、社會交往、共情能力等。行為經濟學家認為，鏡像神經元的存在使得我們具備揣摩他人心理活動的能力。

扎根研究

筆者基于已有動因模型和行為經濟學相關理論，提出適應于UGC旅游網站用戶貢獻行為的動因模型，將其動因劃分為三個維度，即社會因素維度、感知驅動維度和內在需求維度。

根據扎根理論的研究方法，進行深度訪談調研，最終形成了24份有效記錄。并對訪談記錄進行細致梳理，刪除與動因關鍵詞無關的內容，將資料記錄逐步編碼整合，得到71個一級編碼，在此基礎上歸納整理出二級編碼和三級編碼。

結果與分析

歸納得到的三級編碼包括鏡像神經元作用、感知驅動以及內在需求，其中鏡像神經元作用這一編碼所包含的一級編碼比例最高（57_7%），其余兩項所包含的一級編碼比例依次為14.1%和28.2%。

鏡像神經元作用

鏡像神經元作用這一編碼可以解釋為在鏡像神經元的作用下，個體具有揣摩他人行為意圖和心理的能力。在所得三級編碼中，鏡像神經元作用這一編碼所含一級編碼占比最高。

進一步，在鏡像神經元的這種作用下，會表現出三種用戶貢獻行為動因（二級編碼）：炫耀心理、認可需求以及社交需求。 炫耀心理。炫耀心理是指用戶進行公開游記發表的一大動因是炫耀自身的優越。例如被訪者“A07”認為M網站上的用戶最主要的動機是炫耀自己的攝影作品。

認可需求。認可需求指用戶發表游記后渴望得到他人的認可與關注，渴望社會地位的認同感。比如得到大家的點贊或贊賞類的評論，成為熱門或精華類攻略。

社交需求。個體在進行社會交往的過程中，通過揣摩社交圈中個體行為背后的心理而獲得滿足和快感。被訪者“A09”提到，自己身邊的人沒有使用M網站的，沒必要發出游記給不認識的人看。相比之下，更愿意在朋友圈分享游記或者風景。

感知驅動

感知驅動是指個體感知到的關于該技術的有用程度、易用程度以及安全程度。

感知有用性。感知有用性是指用戶感知到的使用M網站的有用程度。多位被訪者表示，貢獻行為的動因是通過發表游記或攻略來記錄生活，很有意義或很有成就感。

感知易用性。感知易用性是指用戶使用M網站的難易和便捷程度。對此，少數被訪者提到，在M網站上發游記或攻略太麻煩了，完成一篇游記需要花費很多精力和時間，相比之下更愿意在朋友圈里發，因為朋友圈更方便。

內在需求

內在需求維度是指個體為滿足內在需求而產生動因。

興趣愛好。興趣愛好是指個體將寫游記作為自己的興趣愛好。

外在收益。外在收益是指M網站用戶由于在網站上分享自己的游記和攻略，而獲得的外在收益，比如獲得積分，積分達到一定數值后可以兌換禮品或參與線下旅游活動。

利他偏好。利他偏好是指M網站用戶在網站是分享自己的心得和攻略，是為了幫助到其他人。少數被訪者表示他們認為那些在網站上分享的人是出于好心，是熱心腸的人，在幫助他人中獲得快樂。

本研究關于用戶貢獻動因的假設中，炫耀、認可需求、社交需求、感知有用性、感知易用性、興趣愛好、外在收益、利他偏好作為動因的假設均得到驗證。且在所得動因中，鏡像神經元作用導致的炫耀、認可需求、社交需求動因是最重要的動因。

由此得到用戶貢獻行為動因模型，如下圖1所示。

局限與展望

在訪談調研方面，受人力等條件的約束，本研究的樣本量較小進而限制了研究結果，且較少運用量化數據。質性研究的缺點在于研究結論的主觀性強。

因此，后續的研究可以通過擴大樣本量，完善和豐富所收集的研究資料。采取定性和定量研究相結合的方法，更深入地挖掘UGC旅游網站用戶貢獻行為動因。