网络虚拟社区成员使用意愿的影响因子分析
浅谈虚拟社区的“治理”(一)
浅谈虚拟社区的“治理”(一)论文关键词：虚拟社区；治理；互联网论文摘要：虚拟社区来源于互联网的发展过程中，它是互联网的重要组成部分，是网络社会的重要社会结构之一。
然而，虚拟社区的形成具有偶然性与短暂性，社区的成员不确定，成员的行为也没有共同的规范。
隐匿的自由和自由的隐匿实现了种种快乐并最终导致了虚拟社区的混沌状态，这种混沌状态容纳了太多的东西甚至是藏污纳垢。
为此，本文指出要摈弃传统的统治思维，引入“治理”新概念，以适应互联网本身的特性，追求网民的协商与认同，以真正的达到善治。
最后本文从良好的传统社区治理的基本要素参与、分权、制度、标准出发，逐一分析并提出如何进行虚拟社区“治理”的相应思路与对策。
一、虚拟社区的形成及其问题虚拟社区来源于互联网的发展过程当中，包括互联网上的公告栏、群组讨论、社区通讯、社区成员列表、在线聊天等。
虚拟社区是互联网的重要组成部分，是网络社会的重要社会结构之一。
“虚拟社区”这一概念最早出现在霍华德·里恩戈德的1993年专着《虚拟社区》（Virtualcommunities）一书，他认为，虚拟社区是指以虚拟身份在网络中创立的由志趣相同的人组成的均衡的公共领域，这一社区是以共享的价值和利益为中心，将人群聚集在线上①。
传统的社区定义注重地缘或血缘关系，虚拟社区则认为社区的界限不应受地理位置的限制。
应该看到，无论是传统社区还是新出现的社区形式都是与人们之间的互动紧密相联的。
没有互动就不可能形成任何群体和组织，更不用说社区。
由于网络最大的特点在于互动，因此虚拟社区的形成就有其客观存在的可能。
那么，虚拟社区的出现，将给现实社区带来了什么样的冲击与影响呢？对于虚拟社区与现实社区之间的关系，一直以来就有多种多样的相关探索。
学者巴里·威尔曼通过经验研究得出，“虚拟社区”与“现实社区”并不一定对立，两者是社区的不同形式，具有特殊的法则和动态，和其他形式的社区互动②。
因此，有的虚拟社区与现实社区几乎一样，既有社会等级，也有官僚制度。
社区工作中的社会网络分析方法
社区工作中的社会网络分析方法社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）作为一种研究社会关系的方法，可以在社区工作中帮助我们更好地了解社区成员之间的相互联系和信息传播。
本文将介绍社区工作中常用的几种社会网络分析方法，并探讨其在实践中的应用。
一、社会网络分析的概念与原理社会网络分析是研究社会实体以及实体之间的关系的一种方法。
在社区工作中，我们可以将社区的成员看作是社会网络中的节点，他们之间的相互关系则形成了网络中的边。
通过分析这些节点和边的关系，我们可以揭示社区成员之间的影响力、信息传播路径以及组织结构等重要信息。
二、社会网络分析的基本指标1. 中心度（Centrality）：用于衡量一个节点在网络中的重要性。
常见的中心度指标包括度中心度（Degree Centrality）、接近度中心度（Closeness Centrality）和介数中心度（Betweenness Centrality）等。
2. 群聚系数（Clustering Coefficient）：用于衡量一个节点的邻居节点之间的连接密度。
群聚系数可以帮助我们评估社区成员之间的紧密程度。
3. 强连接组件（Strongly Connected Component）：由相互之间存在双向连接的节点组成的子图。
强连接组件可以揭示社区中的子群体以及它们之间的关联。
三、社会网络分析方法的应用案例1. 影响力分析：通过计算节点的中心度指标，可以识别出在社区中具有较高影响力的人物。
社区工作者可以与这些人物建立合作关系，以扩大信息传播的范围。
2. 群体行为研究：通过分析社区中的强连接组件，可以揭示出共同兴趣、相似特征的子群体。
社区工作者可以利用这些信息，组织相关的活动，促进社区成员之间的互动合作。
3. 网络介入策略：社区工作者可以根据社会网络分析的结果，制定有针对性的干预策略。
例如，针对网络中的“桥节点”，可以通过对其提供支持和资源，来改善社区成员之间的联系。
社交媒体上的虚拟社区对用户行为的影响研究
社交媒体上的虚拟社区对用户行为的影响研究社交媒体是当今社会中广泛使用的一个概念，它允许用户在互联网上创建虚拟身份，并与其他人进行互动。
通过社交媒体，人们可以在虚拟社区中建立联系，并与其他人分享信息和想法。
然而，人们在使用社交媒体时，往往会受到这些虚拟社区的影响，这也就意味着，社交媒体上的虚拟社区会对用户的行为产生一定的影响。
首先，社交媒体上的虚拟社区会促进人们的信息分享和交流，从而增强人们的社交联系。
在虚拟社区中，用户可以分享各种信息，例如娱乐、新闻、照片等等。
这样一来，用户的社交联系也随之增强了。
特别是在疫情期间，人们不能进行面对面交流，社交媒体的虚拟社区就成了很好的社交方式。
同时，虚拟社区在促进信息分享和交流的同时，也增进了用户的认同感。
用户可以加入各种兴趣群组、喜欢的品牌社区以及自己的家乡社区等等，这些社区允许用户与同样有着相同兴趣和爱好的人进行互动，从而建立起真实和虚拟世界之间的联系。
然而，虚拟社区同时也对用户的个人隐私产生影响。
在社交媒体上，用户的虚拟身份可以被其他人轻易地观察到，从而泄露用户的个人信息。
这种信息泄露的风险可能会导致一系列问题，例如身份诈骗、社工攻击等。
此外，虚拟社区还可能会让用户感到自我表达的困境。
根据推特上的一个研究，一些用户由于担心自己发布的信息可能会被他人看到，不敢大胆表达自己真实的想法。
这种现象被称为“自我审查”，它会限制用户的自由表现。
另外，虚拟社区还可能会对用户的情感健康产生影响。
在社交媒体上，用户可能会受到来自其他用户的攻击，这种攻击可能会对用户的情感健康产生负面影响。
在虚拟社区中，一些用户可能会故意发布贬低他人的言论、分享侮辱性的图片或是发布针对其他用户的攻击性评论，这些恶意行为会对其他用户的情感健康产生冲击。
这种恶意行为在社交媒体上很常见，在社交媒体上，受到恶意攻击的用户可能会感到沮丧、愤怒、恐惧等负面情绪，这种负面情绪对用户的身体和心理都会产生负面影响。
虚拟社区中的社会行为与互动研究
虚拟社区中的社会行为与互动研究随着互联网的不断发展，虚拟社区也成为了人们社交、学习、娱乐等方面的重要平台。
如今，虚拟社区已经成为了一个大家庭，其中的社会行为和互动也引起了广泛的关注和研究。
虚拟社区中的社会行为和互动是虚拟社区的重要组成部分，如何理解虚拟社区中的社会行为和互动，对于建设健康、稳定、发展的虚拟社区具有重要的意义。
一、虚拟社区中的社会行为概述虚拟社区中的社会行为包括了成员之间的互动、合作、共享、游戏等活动。
虚拟社区是一个多层次、多样化的社会体系，成员的社会行为也是极为复杂的。
社会行为的特点是非常多样化的，包括基本的人际交往，如互动、合作、分享、竞争，也包括社会心理学中的信仰、态度、个性、行为方式等方面，这些都是影响虚拟社区发展的因素。
1、虚拟社区中互动的特征虚拟社区成员之间的互动主要是通过网络进行的，包括实时互动和非实时互动。
非实时互动是指虚拟社区中成员间在不同的时间内发送信息的行为，如留言、发帖、私信等。
而实时互动是指虚拟社区中的成员同时在线，在同一时间内实现互动。
不同于现实社区中的面对面接触，虚拟社区成员之间的互动主要是通过网络实现的，因此它具有一些独特的特征。
首先，虚拟社区的成员身份不一，这也导致了互动的机会和方式不一。
其次，虚拟社区中的互动信息大量，各种各样的话题、信息、内容等使虚拟社区成为一个知识和信息资源的集散地。
再者，虚拟社区的成员互动是随时随地的。
不受时间和地域的限制，这也使得虚拟社区成员的互动更加方便。
2、虚拟社区中合作的特征虚拟社区中的合作主要是指成员之间通过共同的利益、价值等来实现某个目标而进行的行为。
虚拟社区中的合作也非常常见，比如一些职业玩家通过合作的方式才能够完成游戏的任务，随之而来的是更好的游戏体验和更高的游戏收益等。
虚拟社区中的合作具有一些特征。
首先，虚拟社区中的成员主要是靠网络交流，而不是通过面对面的交流来进行合作。
其次，虚拟社区中的合作主要依赖于虚拟社区提供的资源，比如游戏中的道具、任务等，社区管理员也需要加强监管，通过特定的规则来引导和促进合作。
虚拟社区用户行为及网络文化发展趋势研究
虚拟社区用户行为及网络文化发展趋势研究虚拟社区是近年来兴起的一种线上社交形式，它是指一些线上平台，让用户可以在其中交流、分享、互动。
虚拟社区已成为人们日常生活中的一个重要部分。
本文将分析虚拟社区内用户行为及网络文化发展趋势。
一、虚拟社区内的用户行为特征1.互动性强虚拟社区具有非常强的互动性，其用户可以在社区内分享信息、评论、点赞和转发，让信息在社区内快速扩散。
同时，在虚拟社区内还可以通过实时聊天、私信等方式与他人进行交流，从而增强社交效果。
2.个性化表现虚拟社区允许用户根据自己的兴趣和需求，进行个性化表现。
用户可以选择兴趣相同的圈子加入，创建个人主页、上传自己的照片、视频等，展示自己的个性和风格。
这些特点也是虚拟社区与传统社交媒体最大的不同之处，使得虚拟社区更加具有个性化和多样化，增强了用户的自主性。
3.强化社群效应虚拟社区的强调社群效应，将用户组成一个共同的、团结的社群。
虚拟社区让用户在互动中感受到归属感，通过与同好者的交流，寻求共鸣和理解。
虚拟社区也会开展一些团建、主题活动、社群联合等等，通过多种方式，增强社群感情和凝聚力。
二、虚拟社区的网络文化发展趋势1.多样化趋势虚拟社区平台的不断涌现，使得用户在选择平台时越来越注重差异性和多样化。
这也反映在虚拟社区内的内容形态上，多样化的内容能够满足不同用户的需求。
例如，视频、短视频等内容呈现出快速增长之势，随着新兴媒体技术设施的完善，仍将会有更多新颖形式出现。
2.社交电商趋势虚拟社交电商是近年来崛起的一种新兴模式。
通过虚拟社区内的项目推荐、购买、评价等环节的融合，实现了商业流程的全部在线化，完整呈现和实现了社交电商产品的全部流程。
预计2021年中国社交电商市场规模将有望达到1.105万亿元。
3.图形化趋势图形化趋势是指虚拟社区的用户界面采用更加直观、简洁、吸引人的图形化设计。
图形化界面可以增强用户的视觉感官体验，使用户更容易理解信息和使用社区内的功能，更情愿地留连社区。
中小学教师使用虚拟学习社区的影响因素研究
中小学教师使用虚拟学习社区的影响因素研究作者：柏宏权来源：《电化教育研究》2013年第11期[摘要] 虚拟学习社区已成为中小学教师专业发展的重要支撑平台。
通过总结接受模型等一系列理论模型并结合教师发展虚拟社区的特性，建构中小学教师专业发展虚拟学习社区的接受模型，并根据此模型进行实证分析来探讨影响中小学教师使用虚拟学习社区的影响因素。
研究结果表明：绩效期望、易用期望、社群因素、配套情况均对中小学教师使用虚拟学习社区的意愿有显著正向影响；网络自我效能、性别对虚拟社区的使用意向没有显著影响；教龄对虚拟学习社区的使用意向影响显著。
[关键词] 虚拟学习社区；教师专业发展；技术接受模型；技术接受与利用整合理论[中图分类号] G434 [文献标志码] A[作者简介] 柏宏权（1975—），男，江苏南京人。
副教授，博士，主要从事教育信息化方面的研究。
E-mail：baihongquan@。
一、引言随着教育信息化的持续深入发展与教育观念的不断更新，传统的教师培训范式已不能完全满足教师专业发展的实际需求。
教师需要在自身的专业实践场域中主动地寻找专业发展的资源与机会，灵活地组织安排自身的专业发展活动，不断地进行自我反思与协作探究[1]。
基于Web2.0技术的虚拟学习社区所蕴涵的共享、开放、参与、社会性等元素，能够为教师的自主学习与协作交流创造条件和可能，能够为教师专业发展提供良好的学习环境，并提供重要的技术支持，能够成为教师专业发展的重要工具并成为教师专业发展的理想平台[2]。
本文中的虚拟学习社区专指教师发展虚拟社区，即为教师的专业发展提供环境与支持的虚拟学习社区。
这样的虚拟学习社区能使教师在专业成长过程中愿意学习、勤于学习、擅长学习，促进教师合作交流意识的形成与发展，开阔视野，提高教育教学研究能力[3]。
然而，由于受到多种因素的影响，广大教师特别是中小学教师对教师发展虚拟社区接受度不高也是不争的事实。
那么，究竟有哪些因素会影响中小教学教师使用虚拟学习社区？这些因素之间的关系又是怎样的？本文将在分析总结接受模型等相关理论模型的基础上，结合教师发展虚拟社区的特性，建构教师专业发展虚拟社区的接受模型，并根据此模型进行实证分析来探讨影响中小学教师使用虚拟学习社区的影响因素。
消费者参与虚拟社区动机研究
使 ，其 中信 息性 动 机 和 社 交 性 动 机 是 最 主 要 的动 机 。
关 键词 ：消费者 ；虚拟社 区 ；动机 ；因子 分析
中 图 分 类 号 ：Ｆ １ ．５ ７３ ５ 文 献 标 识 码 ：Ｂ
消费者参 与虚 拟 社 区 的动 机 来 自他 们 未 满足
的需要 。消费者既是一个 经济人 ，有着追求个人 利 益 的经 济需 要 ，也是一个 社会 人 ，存在与他人交 往
的社 会 需 要 。 消 费 者 参 与 虚 拟 社 区 存 在 多 维 的 动
贬低 、性 、赚 钱 、角色探 索 、亲和及休 闲与 自由等
八 大动机 。Ｈ ｕ和 Ｌ （０ ７） 的研 究 表 明 ，感 知 ｓ ｕ ２０
乐 趣 是 成 员 参 与 游 戏 虚 拟 社 区 的 内 在 动 机 。 Ｗａ ｇ ｎ
机 。下 面 ，运用经济学 、心理学 和社会学等学科 理 论 ，结合相关 文献提 出研究假设 ：
和 Ｆ ｓｎ ａｅ ２ ０ ）研究发现 ，成员对 旅游 虚拟 ｅｅｍ ｉ ｒ（０ ３ 社 区存在工具 性 动机 、效 能动 机 、质量控 制 动机 、
难度 就越大 ，单位搜 寻成 本就越高 。虚拟社 区的 出现 打破 了消 费 者被 动 接 受厂 商 信 息 的局 面 ，颠 覆 了厂商 向 消费 者单 向传 递信 息 的 模式 。虚 拟 社 区扩大 了消 费者 获 得非 商 业 化 、个 性 化信 息 的 途 径 ，在一定 的程度 上 替 代 销 售人 员 、企业 宣 传 资
４ ．娱乐性动 机 。上 网能 够使 人产 生 快感 ，并
基于ECM的学术社交网络用户持续使用意愿研究
基于ECM的学术社交网络用户持续使用意愿研究
刘虹;李煜
【期刊名称】《图书馆研究与工作》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】学术社交网络让学术信息服务从传统的基于科技文献的正式交流拓展到基于人、项目、会议、知识问答等多类型学术大数据的非正式交流,将学术交流场域从传统资源平台延展至社交空间,进一步激发了科研合作、科技创新的活跃度。
文章融合期望确认、主观规范、感知成本、习惯等理论,深入发掘学术社交网络用户持续使用意愿的关键要素。
研究表明,期望确认度正向影响感知有用性与满意度,感知有用性、满意度、习惯、主观规范对用户持续使用意愿均具有正向影响。
据此,从学术资源组织与学术交流氛围营造维度提供实践建议,为社交网络环境下图书馆等信息服务机构的数字化转型与优化提供有益参考。
【总页数】8页(P64-71)
【作者】刘虹;李煜
【作者单位】南京邮电大学管理学院;南京大学信息管理学院;西北大学图书馆【正文语种】中文
【中图分类】G252
【相关文献】
1.可穿戴设备用户持续使用意愿研究——基于ECM-IS的拓展模型
2.基于DM和ECM-IT的移动社交网络用户持续使用意图研究
3.社交网络用户持续使用行为实证
研究:基于扩展的ECM-ISC模型4.基于ECM和D&M模型的社区团购用户持续使用意愿研究5.基于TAM-ECM模型的共享单车用户持续使用意愿影响因素研究
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网络虚拟社区成员使用意愿的影响因子分析摘要：虚拟社区为社区成员提供了信息共享和在线沟通。
社区的成员行为可以有效地提高虚拟社区的价值，因此应提高社区成员的积极性。
本文结合相关资料总结出29个可能对虚拟社区成员使用意愿产生影响的项目，并由此归纳为六个主要因素。
本文作者准备从个体层面对影响虚拟社区成员的使用意愿的这六大因素进行分析，分析出这六大因素对成员使用意愿的影响重要程度进行排序。
关键词：虚拟社区成员影响因素研究1 概述网络虚拟社区，是现代化教育及娱乐的一个重要方面。
在虚拟学习社区中，学习者因为共同的学习及目的而自愿聚集在一起。
虚拟社区给人们提供彼此沟通、知识共享的平台。
成员是网络虚拟社区的支撑，因此成员的使用意愿对于任何一个网络虚拟社区的生存都起决定性的作用。
本文从总结出的29个项目进行分析，分析其是否对影响网络虚拟成员使用意愿产生影响以及产生影响的重要程度。
从而更能发挥网络虚拟社区的重要性。
使得人们之间能够加强沟通，使人们彼此有某种程度的认识，分享某种程度的知识和信息，使人们在很大程度上能够向对待朋友般彼此关怀。
2 研究方法在相关资料及理论的指导下，笔者进行了实地的分析观察。
对影响网络虚拟社区成员的情感因子编成29个具体问项，影响社区成员的主要因子主要有以下六个方面：关注度、归属感、交流信息、满意度、真诚度、互动性。
本文主要运用excel2003软件作为探索性因子的分析工具。
并讨论这些主因子与其他影响因素的关系，进而分析情感因素对社区成员的影响。
在数据处理过程中，排除了一对极端值，这种排除是绝对必要的。
2.1 样本选择通过样本初稿对15个大学生进行试调查，根据是调查的结果对调查问卷进行相关的修改。
于2010年12月中旬对西安理工大学和河南科技大学两所大学的本科生进行正式的问卷调查，共发放问卷140份，回收问卷130份，实际有效运用问卷122份，问卷的有效利用率为87.14%。
被调查的大学生年龄为18—24岁，平均年龄为21.5岁，其中男生占62%，女生占38%。
选择学生的主要原因是学生的同质性高，使得研究有较高的内在效果。
2.2 数据的收集本调查问卷主要采用选择题的形式，主要采用单项选择的方式。
完全采用匿名，保密的形式。
在调查问卷中，测量项目采用的是最常见的5级李克特量表的形式。
所选择的大学生基本都是网络虚拟社区成员，因此被调查者都有普遍的网络经验，提高了所收集信息的真实性。
3 数据分析3.1 数据信度检验运用折半信度法先由excel计算出测量项目的相关系数为0.62，最后用斯皮尔曼-布朗（spearman-brown）公式：rtt=2rhh/(1+rhh)，求出整个量表的信度系数rtt，对该调查问卷的信度进行检验，算得出的信度系数为0.77。
本文采用问卷调查的形式对网络虚拟社区成员心理感知的分析，学者devellis(1991)认为，0.60～0.65（最好不要）；0.65～0.70（最小可接受值）；0.70～0.80（相当好）；0.80～0.90（非常好）。
因此表明该信度系数相当高，属于高信度。
3.2 数据效度检验本次调查问卷采用李克特五级量表设计，进行定序测量，按“完全同意”、“比较同意”、“中立、“比较不同意”和“完全不同意”5个等级设计成表格，让受访者根据自己对每项问题的认同程度在相应的等级下面做出标记，最后按照“5=完全同意”、“4=比较同意”、“3=中立”、“2=比较不同意”和“l=完全不同意”进行赋值并输入计算机，利用spss 13.0软件进行数据计算。
kmo统计量的取值在0和1之间，kmo值越接近1，意味着变量问的相关性越强，原有变量越适合作因子分析，0.9以上表示非常适合，0.8表示适合，0.7表示一般，0.6表示不太适合，0.5以下表示极不适合。
其结果kmo 值=0.825，大于0.8，数据符合因子分析的效度要求。
4 结果分析我们在统计分析的基础上的得出各因子的负荷量，采取主成分萃取方法提取公因子，本文选取了六个公因子作为分析依据。
这六个因子分别为关注度、归属感、交流信息、满意度、真诚度、互动性。
如下表：影响网络虚拟社区成员意愿的因子分析然后分别确定六个因子各自的决定变量，现将六个因子的决定变量和因子负荷量详细阐述如下：因子一：关注度因子。
该因子的3个变量分别为时间过得快、忘了烦心事和集中注意力，它们的因子负荷量分别是：0.7066、0.6738和0.6131，均大于0.5。
关注度因子因子描述的是社区成员在网络虚拟社区中心理集中关注程度，包括在浏览、交往该网站社区时富有兴趣程度，是否感到是时间过的很快、是否很开心忘了烦心事甚至集中注意力忘了其他。
因子二：归属感因子。
该因子共4个变量：成为网站一员、与其他网友进行讨论交流、内心成为社区成员、团结和亲近的氛围，对应的因子负荷量分别为：0.6803、0.6787、0.6443和0.6295，均大于0.5。
归属感因子描述的是内心希望成为该网站以及本网络社区成员的迫切程度，包括是否认同自己是网站社区的一员、是否乐意在该社区网站与其他网友进行讨论和交流以及是否感受感受到了团结和亲近的气氛。
因子三：交流信息因子。
该因子共计5个变量：获得信息首选地、寻找感兴趣的知识、网友话题讨论、回帖解答网友问题、与社区管理员沟通交流，对应的因子负荷量为0.6049、0.6967、0.6443、0.5771和0.5574，均大于0.5。
交流信息因子是成员从中获得信息、参与讨论的程度，包括当我们需要相关资讯时，我们是否会把该信息作为获得信息的首选地，是否会在该社区内寻找自己感兴趣的知识，是否会在社区中响应网友的话题、参与讨论，是否在该社区中会回帖解答网友的问题，是否经常与社区管理员沟通交流。
从因子负荷量可以看出相对于交流信息的前三个变量，后两个变量相对处于次要位置。
因子四：满意度因子。
该因子共计5个变量：正确的决定、心情很愉快、服务满意、态度是真诚的和做的努力和贡献。
对应的因子负荷量分别为：0.7066、0.7115、0.7016、0.7033、0.7141。
均大于0.5。
满意度因子是成员在社区中感到满意的程度，包括是否认为参与这个社区是正确的决定，在这个社区中是否感到心情愉快，是否对网络社区的服务感到满意，是否认为网络社区成员对所提供的信息的态度是真诚的，是否认可网络社区成员对社区所做的努力和繁荣。
因子五：真诚度因子。
该因子共有5个变量：虚假陈述、对其他成员造成的影响、损害其他成员的行动、关注其他成员的需要和利益以及帮助其他成员。
对应的因子负荷量为：0.6311、0.6426、0.6885、0.6803、0.6967，均大于0.5。
真诚度因子是成员在社区中坦率交流、乐于助人的程度，包括在社区中大多数成员是否不作虚假陈述、是否在其中会考虑其本身的行动对其他成员造成影响，会不会做出可能会损害其他成员的行动以及是否关心其他成员的需要和利益。
因子六：互动性的因子。
该因子共有7个变量：针对性的发表看法、普通人的常识和视角、专业知识的获得、获得信息和知识、帮助解决问题和困难、问题得到响应、共同讨论。
对应的因子负荷量为：0.7328、0.7295、0.6541、0.6705、0.6115、0.6148、0.6000.，均大于0.5获得知识寻求帮助因子是指我们在社区中获得知识获得帮助的程度，包括社区成员是否对所讨论的话题有针对性的发表看法、是否具有普通人的常识和视角、是否具备加入到讨论话题的专业知识、是否经常对社区成员提供的问题进行解决和帮助、在社区网站提出的问题是否经常得到网友的响应、是否经常参加社区网友的话题，共同讨论，相互帮助。
5 研究结论通过以上研究得出，上述归纳总结的六大因子通过分析都影响网络虚拟社区成员的使用意愿，这六个公因子分别命名为：关注度因子、归属感因子、交流信息因子、满意度因子、真诚度因子和互动性因子，且各因子之间都存在着交互作用。
尽管分析得出的所有因子都对网络虚拟社区成员的使用意愿产生影响，但从负荷表上可以看出这六个因子对其产生的影响程度各有大小。
因为调查表采用的是五级量表，在负荷超过0.6时，才表明总体调查者对该项目的影响超过中立的立场，对使用意愿的影响产生积极的作用。
通过计算六个因素的平均负荷量分别为：0.6645、0.6582、0.6161、0.7074、0.6678、0.6590。
得出的影响程度从大到小的排序为：满意度、真诚度、关注度、互动性、归属感、交流信息。
可以看出对使用意愿影响最大的是满意度因子，其平均负荷量为0.7074，且可知各项目的负荷量均超过0.7。
在交流信息中有两个项目的负荷量小于0.6，即经常回帖解答网友问题和与社区管理员沟通交流两个项目的负荷量分别为0.5771和0.5574，说明这两个项目在支撑因子重要程度中的作用不大。
在互动性因子中，虽然所有的项目的负荷量均超过0.6，但前两项即针对发表看法和普通人的常识和视角负荷量均超过0.7，分别为0.7328和0.7295，在支撑因子起作用的重要程度中起着决定性的作用。
６研究展望尽管本文的研究达到了预期的目标，但还存有一定的不足。
首先，研究的过程中所选取的样本比较单一，年龄结构比较集中，这使得样本的多样性较差，在以后的研究中，可以选取更广泛的样本。
其次，研究虽然得出结论，说明影响社区成员使用意愿的因子可以被区分为六个因子，得出这六个因子都对虚拟社区成员使用意愿产生影响，但具体而言，对于每个因子影响作用的权重究竟如何，则没有进行系统的研究，在以后的工作中可以继续深入研究。
再次，虽然也指出各影响因素的交互作用，但未具体分析指出交互作用究竟有多大，在以后可以在这方面继续进行深入研究。
最后，本文只是对影响因素常见的29个变量进行了讨论，具有一定的局限性，在以后的研究中可以选取更多的变量进行分析，得到更为完善的结论。
参考文献：[1]李华敏，崔瑜琴.基于情填理论硇消费者行为影响因素研究.商业研究.2010/3.[2]关辉，董大海.品牌形象对消费者行为倾向影响的实证研究.中国流通经济.2007/7.[3]游士兵，黄静，熊巍.品牌关系中消费者心理契约的感知与测度.经济管理.2007/22.[4]杨帆.虚拟学习社区中情感因素的研究.老区建设.2008/18.[5]李志宏、李敏霞、何济乐.虚拟社区成员知识共享意愿影响因素的实证研究.图书情报工作.2009/5.基金项目：国家教育规划项目（gka10033），教育部人文社科项目（09yjc630057）。