人工智能-机器学习-移动互联网时代游客使用社交媒体行为的影响因素研究.pdf

质量对旅游者使用微信旅游服务的行为意向有显著的正向影响。行为意向直接影响了实际使用行为，而个人创新性在模型中并未显示出显著影响。 在移动互联网时代，人工智能与机器学习的发展正在深刻改变各行各业，包括旅游业。这篇研究论文聚焦于游客在这一新时代使用社交媒体，特别是微信的行为，并探讨了影响这些行为的关键因素。微信作为中国最流行的社交媒体平台之一，已经深入到旅游者的行程规划、消费决策和旅行体验分享等多个环节。 研究引入了UTAUT（统一接受和使用技术理论）作为基础框架，这是一个广泛用于解释和预测用户对新技术接受的理论模型。UTAUT模型主要包含性能期望、努力期望、社会影响和期望行为四个核心变量。性能期望指的是用户预期技术能带来的效益，努力期望则涉及使用该技术所需的努力程度。社会影响是周围人的观点和行为对个体使用意愿的影响。 在此基础上，研究添加了三个额外的变量：享乐动机、个人创新性和信息质量。享乐动机是指用户使用社交媒体时的娱乐和满足感；个人创新性代表用户对于新事物的接纳和尝试；信息质量则是指通过社交媒体获取信息的准确度、相关性和可靠性。 研究结果显示，性能期望、努力期望和享乐动机对旅游者使用微信旅游服务的行为意向有显著的正面推动作用。这意味着旅游者更可能使用微信，如果他们认为这个平台能有效提供旅游信息，使用起来便捷，且能带来乐趣。社会影响和信息质量也对行为意向产生了积极影响，表明朋友圈的推荐和高质量的旅游信息能够增强旅游者使用微信的意愿。 然而，个人创新性在本研究中并未显示出显著关联，这可能是因为微信已经成为大众普遍接受的工具，其新颖性可能已经不再是最主要的驱动力。尽管如此，这些发现为旅游业提供了有价值的信息，帮助了解如何优化社交媒体平台以更好地服务于旅游者，提升用户体验，促进旅游业务的发展。 这篇研究揭示了移动互联网时代下，人工智能与机器学习如何通过社交媒体影响旅游行为，特别是在微信这样的平台上。它强调了技术性能、用户易用性、社交互动以及信息质量在旅游决策中的关键角色，为旅游行业提供了一个理解和利用这些影响因素的框架。