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LBS信息推（申请文学硕士学位论文）送服务用户体验研LBS信息推送服务究用户体验研究王欣培养单位：文法学院学科专业：传播学研究生：王欣指导教师：刘锦宏副教授武汉理工大2013年11月学万方数据 分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目LBS信息推送服务用户体验研究英文InvestigationonuserexperienceinLBSinformationservice题目研究生姓名王欣姓名刘锦宏职称副教授学位博士指导教师单位名称文法学院邮编430070申请学位级别硕士学科专业名称传播学论文提交日期论文答辩日期20131130学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席黄箐评阅人2013年11月万方数据 独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：王欣日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：王欣导师（签名）：日期：万方数据 中文摘要随着3G的普及，iPhone、Android等智能手机平台在国内的发展，特别是2010年“嘀咕”“街旁”“切客网”为代表的一批LBS网站的出现，促使国内LBS市场呈现出快速增长趋势。看似发展前途光明的LBS，却在国内一直不温不火。LBS要健康发展，用户体验是第一位的。关于LBS用户体验的研究，则主要关注社交位置服务研究，关于基于位置服务的信息推送服务研究则几乎是一片空白。论文采用文献研读和实证研究相结合的研究方法，以用户体验及其相关理论为基础，旨在对影响LBS信息推送服务用户体验的因素进行实证研究。首先，论文通过文献研究，梳理和总结目前LBS的研究现状，同时，通过问卷调查，运用统计分析，了解目前用户使用LBS的态度和行为，从而，更加准确界定影响LBS信息推送服务用户体验的关键因素。然后，在用户体验的理论基础上，根据用户使用LBS的态度和行为，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，运用SPSS统计中的因子分析法验证LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型构建的合理性与准确性，并根据LBS信息推送服务用户体验的实际情况确定用户体验的各构成要素，进一步修正LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型。其后，考虑不同用户由于个体特性差异在使用LBS应用服务的体验存在显著性差异，因此，分别采用t检验、非参数检验、方差分析来检验不同性别、教育程度、月可支配费用用户对LBS信息推送服务的体验是否存在显著差异以及差异的大小。最后，分析数据，对结果进行探讨。结合LBS应用服务的发展现状，提出了提高LBS信息推送服务用户体验程度的相应建议与对策。关键词：LBS，信息推送，用户体验，实证研究I万方数据 AbstractWiththedevelopmentof3Gnetworksandthepopularityofsmartphones,appearingmoreandmoreLBSwebsite,suchas“whisper”“street”“checkin”,promptedtheLBSmarkettopresentatrendofrapidgrowth.ItcanbeseenthatthedevelopmentofLBSisstillintheexploratorystage.IfLBSwoulddevelopstably,theuserexperienceisthefirst.ResearchontheLBSuserexperience,arethemainconcernforsocialresearchoflocationservice,whileresearchoninformationpushisalmostablank.Thispaperadoptsmethodofliteraturestudyandempiricalstudy,basedontheuserexperiencerelatedtheory,andmakesanempiricalstudyontheinfluencefactorsofLBSinformationpushserviceuserexperience.Atfirst,ThispapercollatesandsummarizesthecurrentstatusofLBSresearchthroughliteratureresearch,meanwhile,understandsattitudeandbehaviorofLBSuserthroughquestionnairesandstatisticalanalysis.Thereby,ItcanbemoreaccuratlydefinethekeyfactorsinfluencingtheLBSinformationpushserviceuserexperience.Secondly,Inthetheoreticalbasisoftheuserexperience,accordingtotheattitudeandbehaviorofLBSuser,ThispaperbuildLBSinformationpushserviceuserexperienceelementscellularmodels.ItusesSPSSstatisticalfactoranalysistoverifythereasonablenessandaccuracyoftheinformationpushservicesLBSuserexperienceelementsofthecellularmodel.Then,ConsideringthedifferentuserexistsignificantdifferencesintheuseofLBSapplicationserviceexperienceduetoindividualcharacteristicdifference,Thispaperadoptsttest,nonparametrictest,analysisofvariancetotestdifferentgender,educationlevel,monthlydisposablecosttheuserexperienceofLBSinformationpushservicewhethertherewasasignificantdifferenceandthedifferenceofsize.Finally,Thispaperanalyzesthedataanddiscussestheresults.CombinedwithcurrentdevelopmentofLBSapplications,ThispaperproposessuggestionandcountermeasurestoimprovetheLBSinformationpushserviceuserexperiencedegree.KeyWords:LBS,Informationpush,Userexperience,EmpiricalresearchII万方数据 目录中文摘要...........................................................1Abstract..........................................................II第1章绪论........................................................11.1研究背景......................................................11.2研究目的和意义.................................................21.2.1研究目的.................................................21.2.2研究意义.................................................21.3研究内容和重点.................................................21.3.1研究内容.................................................21.3.2研究重点.................................................31.4创新点........................................................41.4.1研究方法.................................................41.4.2创新点..................................................4第2章文献综述.....................................................52.1国内LBS研究综述...............................................52.1.1LBS技术层面研究..........................................62.1.2LBS发展现状研究..........................................62.1.3LBS服务模式研究..........................................72.1.4LBS营销层面研究..........................................82.1.5LBS用户行为研究..........................................92.2国外LBS研究综述..............................................10第3章LBS信息用户态度及行为分析.....................................113.1LBS用户认知分析..............................................123.2LBS用户的信息推送接受态度分析..................................133.3LBS用户隐私担忧分析..........................................143.4受访者LBS应用服务选择分析.....................................163.5小结........................................................18第4章LBS用户体验模型构建..........................................204.1用户体验基础理论概念..........................................204.1.1用户体验概念............................................204.1.2用户体验要素分析.........................................214.2LBS用户体验模型..............................................22III万方数据 4.2.1用户体验蜂窝模型.........................................224.2.2LBS用户体验蜂窝模型.....................................244.3LBS用户体验蜂窝模型实证研究设计................................264.3.1研究假设................................................264.3.2实证研究方法............................................274.3.3实证研究方案与步骤.......................................27第5章LBS信息推送服务用户体验模型实证分析............................295.1样本描述.....................................................295.2问卷统计分析.................................................295.2.1因子分析................................................305.2.2独立样本t检验和多独立样本非参数检验.......................365.2.3方差分析................................................38第6章总结与讨论..................................................406.1数据分析结果讨论..............................................406.1.1LBS信息推送服务用户体验要素构成分析.......................406.1.2用户个体特征分析结果.....................................436.2结论与对策建议................................................446.2.1研究结论...............................................446.2.2建议与对策..............................................456.3研究局限与展望................................................46致谢.............................................................47参考文献..........................................................48科研成果..........................................................51附录A............................................................52IV万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第1章绪论1.1研究背景Google搜索服务的出现，改变了我们搜索信息的方式；Facebook社交网络的创立，改变了我们与他人的沟通方式，解决了“我是谁”的问题，Twitter微博的诞生，解决了“我在想什么”的问题，Foursquare基于位置服务的出现，在解决了“我在哪”问题的同时，为用户提供了更为准确的信息推送服务。LBS（LocationBasedServices）又为基于地理位置的服务，是指移动网络通过特定定位技术用来获取移动终端用户的位置信息，并在电子地图平台的帮助下1为终端用户提供某种服务的一种增值业务，主要包括定位导航、社交信息分享、信息的搜索、娱乐游戏等多种服务类型。我国最早的LBS技术的应用是在2002年11月，中国移动首次开通位置服务，如移动梦网品牌下面的业务“我在那里”、“你在哪里”、“找朋友”等；2003年7月，中国联通在“定位之星”同一品牌下推出基于高精度的业务。然而，由于当时移动通讯的宽带比较窄，GPS的普及率低，移动终端局限性大，盈利模式不清晰，市场需求并不旺盛，虽然运营商热情高涨，整个市场却没有如预期一样顺利火热。随着3G的普及，iPhone、Android等智能手机平台在国内的发展，特别是2010年“嘀咕”“街旁”“切客网”为代表的一批LBS网站的出现，促使国内LBS市场呈现出快速增长趋势。根据艾媒咨询发布的《2012Q2中国手机LBS市场季2度监测报告》显示：截止2012年第2季度，国内手机LBS市场累计用户数量达到2.17亿，较第1季度上升了19.2%。但在使用频率方面，报告也指出国内LBS信息用户则呈现出使用频率较低特征，有56.3%用户仅是偶尔使用LBS服务，每天使用10次以上LBS服务的用户仅占3.1%。可以看出，LBS的发展还在探索阶段。无论是LBS营销的有效开展，还是商业模式的建立，用户体验都是重要的依据，然而，关于LBS信息服务用户体验的研究国内也鲜有涉足，因此，本文将从用户体验的角度来研究LBS信息推送服务的质量。1李海燕，张岩.移动通信网络的移动台定位技术及应用[J].邮电设计技术，2006（3）：27-34.2iiMediaResearch.2012Q2中国手机LBS市场季度监测报告[OL].艾媒情报.[2012-10-01].http://www.iimedia.cn/32655.html.1万方数据 武汉理工大学硕士学位论文1.2研究目的和意义1.2.1研究目的看似发展前途光明的LBS，在国内一直不温不火，国内LBS网站的服务模式主要分为4大类，“LBS+信息推送类平台”这一服务模式受到互联网巨头的青睐。本课题将从用户行为的角度，统计分析LBS信息用户的态度和行为的现状，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，并使用因子分析对其检验，找出基于位置服务的信息推送中影响用户体验的关键性因素，为促进LBS的健康发展提供参考依据。1.2.2研究意义论文研究意义主要体现在理论意义和实践指导意义，在理论意义研究方面：通过对国内LBS相关研究文献进行总结，根据信息推送的现状，对用户体验要素的蜂窝模型进行修改，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，并运用实证研究的方法找出基于位置服务的信息推送中影响用户体验的关键性因素，补充和完善相对缺乏的LBS用户体验的相关领域的研究。在论文实践指导意义方面：从用户行为角度，了解LBS用户对信息推送的接受态度，以及基于位置服务的信息推送中的用户体验情况，为国内相关企业尤其是移动互联网提供开展LBS等方面的建议，以提升信息推送质量，使其更加贴近用户的需求。1.3研究内容和重点1.3.1研究内容论文的主要研究内容包括6个部分，具体研究路线如图1-1所示：第一部分绪论。本部分主要分析论文选题背景、研究目的与意义以及研究的重点、难点和方法等。第二部分文献综述。本部分主要对国内外相关LBS研究和用户体验进行综述，以掌握目前LBS研究现状。第三部分LBS信息用户态度和行为。本部分主要分析LBS用户使用现状，以及分析LBS用户行为及态度。第四部分用户体验模型构建。本部分主要构建LBS信息推送服务用户体验2万方数据 武汉理工大学硕士学位论文蜂窝模型，并提出实证方案与步骤。第五部分LBS信息用户体验实证分析。本部分主要运用SPSS软件对问卷进行因子分析，验证LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，同时检验不同个体特征的用户对LBS信息推送服务体验的感知差异的大小。第六部分为结论。本部分对统计结果进行分类总结，在此基础上提出具有建设性的建议与对策。研究背景、意义和内容用户体验及其相LBS国内外研究LBS用户使用现关理论综述状LBS信息推送服务用户体验蜂窝模型实证研究设计实证研究验证模型根据实证修正模型研究结论图1-1论文研究路线1.3.2研究重点本文主要对LBS用户使用现状进行调查和分析，并深入探讨LBS信息推送这种服务模式的用户体验，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，通过调研武汉地区大学生群体，实证分析影响用户体验的关键性因素。3万方数据 武汉理工大学硕士学位论文1.4创新点1.4.1研究方法（1）文献分析法。对数据库、网络相关文献资源阅读以及归纳总结的基础上，明确了LBS应用服务的现状，并对信息推送服务用户体验理论构成以及实际用户体验情况进行了概括和总结，为调查问卷的设计奠定了基础。（2）焦点小组讨论法。在武汉理工大学内选择不同专业背景的30名研究生进行2轮焦点小组讨论，将影响LBS信息推送服务的用户体验要素进一步确定及细化。再结合文献分析法的理论研究结论，初步构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型。（3）问卷调查法。问卷调查主要分为预调研和大规模调研。预调研的目的进一步修正问卷初稿，提高调查问卷的效度和信度，使问卷设计更加科学与合理。大规模问卷调查是最终实证分析阶段收集足够多的样本数据支持实证分析的需要。本次问卷调查同时在网上和实地进行调查。（4）统计分析法。通过调查问卷得到的大量样本数据将使用SPSS进行定量分析，主要运用因子分析法、卡方检验等统计方法进行统计分析。最后根据分析结果验证并修正模型，同时探讨不同个体因素特征（性别、教育程度、月可支配费用）的用户对LBS信息推送服务的不同体验感受。1.4.2创新点⑴研究视角，从用户行为的角度，对基于位置服务的信息推送的用户体验进行研究。⑵研究理论，将蜂窝模型的用户体验要素结合LBS信息推送的实际情况进行修改，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型。⑶研究方法，运用实证研究的方法找出基于位置服务的信息推送中影响用户体验的关键性因素。4万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第2章文献综述2.1国内LBS研究综述笔者以“LBS”为检索词，于2013年6月30日通过检索“中国学术期刊网络出版总库”得到860篇相关研究成果，为了不遗漏其他，再以“基于位置的服务”为检索词，同时，避免重复，不包含“LBS”，检索得到188篇相关研究成果，本文将基于这些研究成果，对国内LBS研究现状进行分析和总结。虽然基于位置的服务兴起时间较短，但从研究成果的数量来看，学者们还是较为关注的。从研究的视角来看，对于LBS的研究多止步于移动通讯技术方面，少有涉及LBS营销、LBS商业模式和LBS用户行为的研究成果。图2-1为LBS不同研究视角分布图，从图中可以看出，关于移动通讯技术的研究占据了LBS研究的绝大部分（91%），其中也包含某一技术运用于某一增值服务类或社会公益类业务。关于我国LBS发展现状的研究成果有11篇，大多从LBS的定义、现状、存在的问题以及建议等方面展开研究。关于LBS营销的研究成果有8篇，主要从互动营销、体验营销和精准营销等方面来阐述。关于LBS商业模式的探讨，并不是以论文的形式进行研究，而是基于对国内知名LBS网站CEO的访问，他们对LBS的发展预测，通过差异化服呈现出不同LBS网站的定位特点。关于LBS用户的研究成果有7篇，其中张志杰博士的视角独到，对LBS用户接受模型进行实证研究，其中有4篇还是通过某一技术的运用来保护用户的隐私。LBS不同研究视角分布图1%4%2%1%1%技术层面LBS研究LBS发展现状研究营销层面LBS研究LBS商业模式的探索LBS用户行为研究91%其他图2-1LBS不同研究视角分布图5万方数据 武汉理工大学硕士学位论文2.1.1LBS技术层面研究关于移动通讯技术的LBS研究，硕果颇丰。毫无疑问的是，LBS的发展，终究需要技术的推陈出新来支撑，学者们固然对此相当热衷。一方面，为了LBS更加长远的发展，学者们致力于地图技术的突破、应用系统的开发和平台的设计；另一方面，学者们专注于专业技术运用于某一增值服务类或社会公益类业务，为用户提供更加便捷的服务。位置服务按照应用特征划分，可大致分为：增值服务类和社会公益类。从技术层面研究LBS，其中也包含某一技术运用于某一增值服务类或社会公益类业务。在增值服务类中，以信息类和行业应用比较集中，研究成果分别为17篇和47篇，而游戏类和跟踪导航类未有涉足，国外的研究还是有的。某一技术在信息类的运用，实现基于位置的信息服务允许用户访问与当前所处位置相关的123信息服务，具体的应用有自定位服务、交通信息、娱乐信息等。某一技术在行业应用的运用，实现随时获取员工和资产的位置信息和用户组详细业务的状态，涉及物流、交通、公安、地理等系统领域，比如分派工作的监管者需要知道雇4567员的位置和状态、物流管理、车辆运输、公安指挥作战等。2.1.2LBS发展现状研究基于位置的服务兴起时间较短，学者们关于LBS发展现状的研究论文有16篇。论文的行文模式较为一致，主体为引出定义，概括发展现状，提出问题，给予建议。Frost&Sullivan认为，在国内，目前移动位置服务应用仍然以政府和企业应用为主。2009年个人应用市场规模为6.73亿元，而政府与行业应用市场达到16.45亿元，两者总计达23.18亿元，同比去年增长了53.3%。到2011年个人应用规模将与政府与行业应用规模处于相当水平，大约在35亿元左右。虽然移动位置服务以良好的劲头发展，学者们也提出自己的担忧。目前学者们担心的主要问题有产品创新性不足，用户体验欠佳，产品是工具化还是平台化。传统互联网巨头切入这个市场，将社交和门户网站产品概念导入LBS上，所以这两部1谢国琴.基于位置和时间的特定信息传输[J].微型电脑应用，2006（06）.2贾扬洋，曹红艳，杨永.基于LBS的实时交通信息系统的编码设计[J].今日科苑，2010（04）.3其米次仁，曾维周，陈晓琴.基于位置服务(LBS)的西藏旅游社会化网络在旅游目的地营销中的应用探讨[J].西藏科技，2012（01）.4张玉洁，孟祥武.基于移动定位服务的考勤管理系统[J].计算机系统应用，2011（10）.5冯雷.基于LBS的路运可视化监控管理公共服务系统[J].物流技术，2011（10）.6王华，严晧，任佳，鲍强.基于LBS的高速路网车辆行驶轨迹监控系统设计[J].重庆交通大学学报(自然科学版)，2010（02）.7刘丹，强晓春.构建基于位置云架构的公安移动综合指挥作战系统[J].数字通信世界，2009（08）.6万方数据 武汉理工大学硕士学位论文分的观念在LBS市场上一个向左，一个向右，是非常直观的，LBS产品还是落地不够好，产品层面与用户互动还是有待提高，用户黏度相对游戏类软件来说1仍然是偏低；单品用户规模偏小，大多数用户对LBS业务还没有认知，更别提2形成在生活中使用LBS服务的习惯，导致用户基数少；隐私问题，移动位置服务在实施过程中，因为必须获取到用户所在位置的信息，常常会暴露用户个人3的敏感信息，所以这里涉及到一个隐私权的问题，由于移动位置服务和用户隐私密切相关，人们一方面希望分享信息从而获得更多信息，同时也不希望自己基于位置的隐私被泄露，而如何解决这一矛盾，还有待于进一步探索；产业链尚不成熟，LBS服务涉及产业链多个环节，链条耦合难度大，而以运营商为主导的商业模式处于成长期尚不很成熟，产业链各方的利益因为还没有得到很好4平衡而影响积极性；中小厂商盈利模式堪忧，厂家的用户规模包括产品的架构，包括产品的功能基本上是趋同的，没有谁有特别突出的卖点。学者们在提出自己的担忧时，也给出了自己的建议，他们指出：首先，要优化用户体验，基于客户端的使用方式将成为移动位置服务未来的发展方向，客户端模式是目前能提供的最佳和最全面服务的一种方式。通过调研和分析用户对LBS界面要求，设计适合不同应用的专用客户端，加强用户使用个性化，优化客户端和提升用户体验将直接影响业务的发展程度。然后，在业务发展的同时处理好相关问题，例如位置隐私、内容和计费。其中隐私问题是很多运营商较关注的问题，因为有可能因隐私问题使用户放弃使用该业务，或使许多业务无法开展。一方面要在技术上确保用户隐私，另一方面要使用户相信其隐私5权未受到侵犯。当然，要拓展车载导航应用和行业应用，LBS用于车载导航和行业应用前景广阔，是实用化接受度最高的LBS类型之一。目前运营商主导的车载导航Telematics产业市场还没有形成规模；国内运营商可以结合目前开展的话音、短信等业务，向用户提供更丰富多样的移动位置服务业务，如汽车防盗、跟踪、求救等。同时，引导产业链健康发展，需要在“以运营商为主导”的商业模式中有更灵活的合作方式，配合运营商与应用提供商的不同层面合作，使产业链能够良好发展。2.1.3LBS服务模式研究关于LBS服务模式的研究，相关研究成果较少，大部分都是来源于财经和1杨菲菲.LBS位置服务发展趋势探究[J].高校理科研究，2009（08）：524-525.2丰硕.移动互联网时代LBS服务的发展现状与策略初探[J].传媒e时代，2011（11）：96-97.3刘继兴，李军，张纪金.3G网络中LBS的分析与发展思路位置服务业务发展介绍[J].数据通讯，2003（08）：61-65.4钟致民.3G时代运营商的移动位置服务发展策略[J].移动通信，2007（11）：27-30.5邵菡.未来之星—LBS（移动定位）业务[J].当代通信，2006（08）：42-43.7万方数据 武汉理工大学硕士学位论文营销期刊的零散资料，主要介绍不同LBS网站的定位特点和服务模式。LBS服务模式主要可以分为两类，一类是垂直网站服务模式，相对成熟的平台有街旁、陌陌、大众点评等；另一类是互联网巨头的LBS业务模式，任何一个具有足够实力的企业，都不希望将自己的数据上传到第三方地图提供商的开放平台上，因此涉足LBS业务。一方面，LBS垂直网站的CEO都意识到，一味地“签到”终究没有多大意义。目前，垂直网站服务模式主要有以下几类：一是普遍模仿Foursquar的虚拟勋章、领主和积分等虚拟奖励。街旁、Foursquar的中国门徒，在Foursquare模式基础上进行了许多本土化的改造，进行多方位的尝试和突围，从单纯的LBS123逐渐走向“LBS+SNS+商业+娱乐”的集合体，玩转四方和嘀咕也是此类模式4的实践者。二是以贝多和人人为代表的提供基于位置信息的社交网络服务。人人网创造了时空联络的新“纬度”，但是除此之外，人人网在线下资源方面或许还需要进一步的扩展。毕竟，吸引用户签到的价值并不仅仅是知道好友在哪里，5更重要的还是能够借助签到获取更多实际的价值。三是基于位置服务的社会生活类模式，像拉手网那样正在倡导“G+F”模式，即通过Groupon签约商家的优惠券刺激用户使用LBS服务。像大众点评那样，通过签到，把提供本地服务6资源的商家和用户精准对接。另一方面，互联网zhiku巨头也依据自己的优势，发展特色的quan20150721LBS业务。新浪利用其爱问地图的基础数据和新浪微博活跃用户的社交数据，推出新浪微博LBS开放平台。百度在LBS上继续推进云端战略，以产品升级、持续开放和合作计划为驱动力，为消费者提供更为丰富和完善的信息，帮助用户快速找到所需。淘宝网也在其电子商务业务的基础上，结合阿里云、支付宝等形成本地生活服务平台。腾讯的LBS战略则是通过手机QQ黏住用户，通过地图承载各种优惠信息和服务，再通过移动支付完成商业交易，从而建立了一个完整的LBS生态系统。2.1.4LBS营销层面研究学者们互动营销、体验营销和精准营销等层面来分析研究相关LBS议题。7在互动营销方面，覃凯指出，地理位置服务想要成功，需要从三个方面让1彭一郎.街旁_Foursquare的中国门徒[J].经理人，2011（04）：78-79.2郝智伟.“玩转四方”何以玩转[J].IT经理世界，2010（18）：67-68.3史光起.精准LBS_让用户黏上广告[J].销售与市场（评论版），2011（11）：98-101.4何菲.贝多_LBS生存法则[J].IT经理世界，2010（18）：68.5康夫.人人报到：构建从PC到手机端的多维社交圈[J].互联网天地，2010（12）：72.6何菲.大众点评_Web2_0到LBS2_0[J].IT经理世界，2011（330）：68.7覃凯.基于地理位置服务的切客互动营销方式分析[J].新营销，2011（04）：42-43.8万方数据 武汉理工大学硕士学位论文线上移动用户和线下商家之间形成良好的互动关系，即切客与口口相传、服务的多样性与切客的忠诚度、切客规模与行业效应。在电子商务中，切客签到只是手段，商家和切客的互动，激发切客的消费行为才是目的。在体验营销方面，王凌1芳、唐守廉等人认为体验营销是位置服务发展的助推器，并通过对位置业务特点的分析，提出了如何在今后位置业务中发展体验营销的策略。在精准营销方面，学者们主要从两个方面来研究LBS。一是“签到”与精准营销。切客签到是LBS网站最宝贵的信息资源，商家宣传更具针对性，突破了广告难以精准传递到需要者手中的技术瓶颈，而消费者也不再受到垃圾广告的侵扰，并能快速、准确的找到需要的优惠信息，成为了最受商家欢迎的“靠谱”客2户。另一是平台化的位置服务产业发展方向。不同LBS网站的定位，如“LBS+电子商务平台”、“LBS+社交类平台”、“LBS+娱乐游戏类平台”、“LBS+点评类平台”，将进行更加准确的市场细分。其中，“LBS+电子商务平台”和“LBS+社3交类平台”两个模式已经收到学者们关注，另外两个模式，则还没有相关研究成果面世。2.1.5LBS用户行为研究国内关于zhiLBS用户行为的研究成果相对较少，现有成果主要集中在用户接kuquan20150721受LBS的动机和因素分析。学者们通过建立模型并结合相关理论，提出移动位置服务行为模型，利用实证检验获得结论。为了解释和预测用户接受信息系统的最终状况，张志杰通过分析文献和研究调研提出扩展后的技术接受模型(TAM)，并且对最终模型的假设条件用统计软件进行了验证。实证证明了移动LBS业务的使用意向受感知易用性、感知娱乐性、网络外部性和隐私这四大因素的显著影4响。这些成果不仅对影响用户使用移动LBS业务涉及因素的进一步研究具有参考意义，还对于移动LBS业务的开发方和运型维护方量化分析影响用户行为因素有重要意义。中国移动通讯公司的唐华忠则从中国移动市场调查数据中，对用户行为做了5简要分析。另外，还有学者侧重于用户的隐私信息研究，分析如何从技术层面6来对用户隐私进行保护。1王凌芳，唐守廉，肖样.体验营销_位置业务发展的助推器[J].电子科技大学学报（社科版），2006（04）：1-5.2杨育谋.LBS_签到_与精准营销[J].市场，2011（06）：60-62.3胡佳佳，谭红杨，苏思斯，丁婕.基于LBS的网络团购发展探究[J].市场，2011（08）：47-48.4张志杰，吕廷杰.移动LBS用户接受模型的实证研究[J].北京邮电大学学报，2012（1）：56-60.5唐华忠.亚太地区位置服务_趋势_关键因素及端到端解决方案[J].电信快报，2003（8）：6-10.6王彩梅，郭亚军，郭艳华.位置服务中用户轨迹的隐私度量[J].软件学报，2012（02）：352-360.9万方数据 武汉理工大学硕士学位论文2.2国外LBS研究综述在国外文献方面，笔者以“LBS”为检索词，一共检索到50个记录；以“location-basedservice”为检索词同样检索到50个记录。仔细阅读所检索到的研究成果，发现目前国外学者主要关注四个方面。第一是应用研究。有学者提出了为残障人士设计的基于定位服务的触觉地图服务。这种结合某一应用形式，对LBS的某一功能进行研究的模式较为常见。如J.Jayashree的MobileTrackingApplicationforLocatingFriendsusingLBS”，IrisA.Junglas的“Location–Basedservice”等。第二是技术研究。在技术层面研究方面，JamesD.Carswell的“MobileVisibilityQueryingforLBS”和YiQiangChen的“ReliableLocation-BasedServicesfromRadioNavigationSystems”以及DiQiu的“MiningUserGoalsForIndoorLocation-BasedServicesWithLowEnergyAndHighQoS”都从技术方面对LBS相关技术展开研究。第三是LBS发展历程及前景研究。与国内不同的是，地理定位服务在国外发展时间较长，对与LBS的历史和前景，学者们也进行了一定的研究。如RonvanLammeren的“SensingLandscapeHistorywithanInteractiveLocationBasedService”较为详细地分析了LBS的发展历程。第四是用户需求研究。在用户对LBS的服务需求研究方面，AndrewMay的“Asurveyofyoungsocialandprofessionalusersoflocationzhikuquan-basedservicesintheUK”20150721和JonathanRaper的“Applicationsoflocation–basedservices:aselectedreview”以及JeniPaay的“Understandingtheuserexperienceoflocation-basedservices:fiveprinciplesofperceptualorganisationapplied”分别从不同侧面探讨了LBS用户行为。国外对LBS的研究较为成熟，用户行为也受到学者的关注，但是LBS信息推送中的用户体验却暂未找到相关研究。总之，无论是从关于LBS研究文献数量还是质量来看，技术研究都是占绝对优势的，用户行为研究则相当匮乏。然而，LBS要健康发展，用户体验是第一位的。关于LBS用户体验的研究，则主要关注社交位置服务研究，关于基于位置服务的信息推送服务研究则几乎是一片空白。10万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第3章LBS信息用户态度及行为分析要准确界定影响LBS信息推送服务用户体验的关键因素，需要明确当前用户使用LBS应用服务态度与行为。因此，在构建LBS用户体验模型之前，笔者采用实证研究方法，对武汉地区大学生群体的LBS用户行为进行了分析研究。具体来说，笔者首先采取问卷调查方式收集原始数据，然后利用SPSS统计分析软件对数据进行了分析，最后通过卡方检验等方式对研究假设进行了验证。年轻人对新鲜事物保有浓厚兴趣，对最新与最时髦东西的喜爱，以及愿意花钱购买等特征，使其往往成为服务运营商所推出的各种新型服务的主要用户群体。作为移动终端的新兴应用，LBS服务用户主要为年轻一代移动互联网用户。根据DCCI调查数据显示：移动互联网用户中，20-34岁用户占比达到66.3%，1高中以上学历的用户占比超过了88.1%。因此，笔者主要选取武汉大学、华中师范大学、武汉理工大学、武汉体育学院、长江职业学院、武汉职业学院等武汉地区的在校大学生作为研究样本，以问卷调查方式研究LBS信息用户的态度与行为。为了保证问卷设计的科学性、规范性和全面性，笔者在大规模调查之前，进行了30份问zhi卷的预调查，并针对预调查得到的结果，对问卷内容进行了修改与kuquan20150721完善，以保证调查结果的科学、合理。2012年6月1日至6月30日期间，笔者与调查组成员在武汉大学、华中师范大学、武汉理工大学、武汉体育学院、长江职业学院、武汉职业学院等院校学生进行了随机访问，通过问卷调查获取到原始数据。本次调查共投送问卷1500份，回收有效问卷共1219份，问卷回收率达到81.27%。从表3-1可得知：在1219份问卷之中，受教育程度为专科生、本科生和研究生的被访问者人数分别为428名、413名和378名，分别占总数的35.11%、33.88%和31.01%。其中，男生为639名，占比52.42%；女生为580名，占比47.58%。本文将针对相关调查取得的数据及结果进行分析。表3-1样本总体情况项目类型人数比例研究生37831.01%受教育程度本科41333.88%专科42835.11%男性63952.42%性别女性58047.58%1周二玲.基于网络效应的移动LBS用户的动机与行为关系的实证研究[D].北京：北京邮电大学，2012.11万方数据 武汉理工大学硕士学位论文3.1LBS用户认知分析假设1：使用智能手机用户比未使用智能手机用户更偏向于知道LBS。关于LBS用户的认知状况，有种观点为“感知有用性与使用LBS的态度成1正相关关系”，另根据美国皮尤研究中心（PewResearchCenter）调查，有74%2美国智能手机用户在使用基于位置的服务。那么，对于武汉地区大学生群体而论，使用智能手机的用户与未使用智能手机的用户在知晓LBS服务时是否存在差异？为此，我们可提出假设1，即使用智能手机的大学生用户对比未使用智能手机的大学生用户更为偏向知晓LBS。通过表3-2可以我们得知在1219位受访者中，有64.64%（即788名）受访者表示使用智能手机，有35.36%（即431名）受访者表示未使用智能手机；有47.66%（即581名）受访者使用过LBS；有72.28%（即881名）受访者在调查中表示使用过或倾向使用LBS，有27.72%（即338名）的受访者拒绝或不愿使用LBS。该数据不仅表明了智能手机在国内大学生群体中有较高普及率，并且表明正在使用或者愿意使用LBS的学生比例是较高的，此调查结果与“大学生群3体正在成为移动互联网的下一个爆发点”观点相契合。表3-2大学生群体的LBS认知和使用情况项目zhi使用智能手机kuquan未使用智能手机20150721小计比例使用过LBS581058147.66%未使用过LBS20743163852.34%小计7884311219100.00%了解LBS64710775461.85%不了解LBS14132446538.15%小计7884311219100.00%另外，在788个使用智能手机受访者中，有高达82.11%（647名）受访者表示了解LBS，在431个未使用智能手机的受访者中，仅24.83%（即107名）受访者表示了解LBS，但是从调查总体数据上看，有61.85%受访者表示了解LBS。该数据表明使用智能手机者比未使用智能手机者更加了解LBS，进而验证了假设1的成立性。为了进一步来验证假设1的成立性，我们利用皮尔森卡方（PearsonChi-Square）进行检测。通过以计算得到皮尔森卡方值为3.874E2，且相伴概率值（Asymp.Sig.（2-sided））为0.000，远小于0.05。因而假设1成立，即使用智能手机用户比未使用智能手机用户更为了解LBS。1张志杰，吕廷杰.移动LBS用户接受模型的实证研究[J].北京邮电大学学报，2012（1）：56-61.2皮尤：74%美国智能手机用户使用基于位置服务[OL].[2012-10-2].http://tech.qq.com/a/20120511/000386.html.3大学生智能手机应用调研数据分析[OL].[2012-11-19].http://wenku.baidu.com/view/799819220722192e4536f690.html.12万方数据 武汉理工大学硕士学位论文3.2LBS用户的信息推送接受态度分析假设2：LBS信息用户更加愿意接受LBS中商家广告推送信息。1LBS手机移动广告具有“便于口口扩散、交互性强、目标受众明确等特点”，2能塑造成功的商业模式，并且越来越多的商家开始意识到基于LBS移动广告所具有的巨大潜力，并积极采用该种模式进行营销活动。由于LBS推送服务将线上线下结合起来，能够让用户消费实现精确性与及时性。所以，我们可以提出假设2，即较其他广告方式，LBS信息用户更加愿意接受商家以该种方式推送信息。从表3-3可得知：在1219名受访者中，有72.27%（即881名）大学生表示了解LBS相关信息后愿意使用LBS，仅有27.73%（即338名）受访者表明即使了解了LBS也拒绝使用。其中，在788名使用智能手机者中有占79.06%（即623名）受访者表示愿意使用LBS；在431名未使用智能手机的受访者当中，有占59.86%（即258名）受访者在调查中表示在了解LBS相关信息后愿意使用LBS。由此可见LBS在大学生群体中的受欢迎程度。表3-3受访者了解LBS后的使用意愿项目了解LBS后愿意使用了解LBS后拒绝使用小计使用智能手机者623165788未使用智能手机258173431者zhikuquan20150721小计8813381219用户是否愿意接受LBS所推送的信息是影响LBS活动参加率及服务质量关键因素之一。了解LBS后愿意使用的881名受访者（参见表3-4）中，仅有15.43%（136名）受访者表明不愿接受LBS信息推送，有近85%受访者表示愿意接受LBS的信息推送，即大部分LBS用户是愿意接受推送信息的。另外，调查中还发现在881名受访者中，还有451名受访者（占总数51.19%）表明愿意接受商家所推送的广告或其它信息，这也可以认为某种程度上基于LBS所带来的手机交互广告是具有较大市场潜力的。因此，假设2成立，即LBS信息用户愿意接受商家所推送的信息。1陈一.浅析基于LBS的手机移动广告[J].大众文艺，2012（2）：78-79.2SubhankarDhar,UpkarVarshney.ChallengesandBusinessModelsforMobileLocation-basedServicesandAdvertising[J].CommunicationofTheAcm,2011,Vol.54(5)：121-129.13万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表3-4受访者接受LBS信息推送意愿情况接受信息意愿频数比例一点都不愿意353.97%比较不愿意10111.46%愿意45151.19%比较愿意24728.04%很愿意475.33%合计881100.00%3.3LBS用户隐私担忧分析假设3：用户在使用LBS存在隐私担忧问题，且隐私担忧在性别和教育程度上存在一定的差异。AndreyKhurri指出未来LBS发展的不明朗因素较为复杂，主要包括个人隐1私、技术、用户态度、服务需求以及产业链等相关诸多因素。其中，隐私问题2在LBS发展过程中存在较为严重威胁，严重阻碍用户使用LBS。那么，用户在使用LBS时对隐私问题采取何种态度？事实上，自LBS出现了以后，隐私问题3始终是专家、学者与用户关心的问题之一。因此，我们提出假设3，即用户在使用LBS时存在隐私担忧问题，而且隐私担忧问题在性别和教育程度上存在差异。在LBS服务过程中，用户对隐私问题的关注程度也为影响用户是否能够接受zhikuquan20150721LBS服务关键因素之一。通过表3-5数据我们可以发现：在881名愿意使用LBS的用户中，有43.36%（即382名）的受访者表明对隐私问题较为担忧或非常担忧，有35.75%受访者表示中立态度，只有占3.41%（即30名）受访者表示对LBS所带来的隐私问题没有任何担忧。也就是说，绝大部分的受访者都对接受LBS服务过程中所带来的隐私问题担忧。如在接受LBS服务的过程中，容易泄露用户的隐私，那么用户则会因此不接受LBS的服务。因此，LBS要得以顺利发展，商家与开发者则需要切实的保护消费者隐私。1AndreyKhurri,SakariLuukkainen.IdentificationofpreconditionsforanemergingmobileLBSmarket[J].JournalofLocationBasedServices,2009（03）：188-209.2MokbelM.F.,ChowC.Y.,ArefW.G..TheNewCasper:QueryProcessingfortheLocationServicesWithoutCompromisingPrivacy[C].ProceedingsoftheInternationalConferenceonVeryLargeDataBases.NewYork,2006:763-774.3许嵘，顾君忠，林欣，陈鹏.基于用户隐私保护的区域多对象聚焦问题[J].计算机应用，2011（9）：2389-2394.14万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表3-5受访者使用LBS时对隐私担忧情况担忧程度频数比例非常担忧849.53%较为担忧29833.83%一般31535.75%不是很担忧15417.48%一点都不担忧303.41%合计881100.00%对LBS隐私问题担忧在性别与受教育程度方面是否会存在差异，也是关注热点之一。分析表3-6的数据则可以发现：在464名男性受访者中，仅仅有3.44%（即16名）男性受访者表示对隐私问题一点都不存在担忧的情况。在417名女性受访者中，仅仅有3.36%（即14名）女性受访者表示一点都不存在担忧的情况。进一步利用皮尔森卡方（PearsonChi-Square）来进行检测，通过计算可得到皮尔森卡方的值为4.511，相伴概率的值（Asymp.Sig.（2-sided））为0.341，大于0.05。因而，虽然说用户大多会担忧隐私问题，但是隐私顾虑在性别上是不存在差异的。表3-6不同性别用户使用LBS时对隐私担忧情况担忧程度男性比例女性比例小计非常担忧388.19%4611.03%84较为担忧15533.41%14334.29%298zhi一般ku164quan35.34%2015072115136.21%315不是很担忧9119.61%6315.11%154一点都不担忧163.44%143.36%30小计464100%417100%881另外，分析表3-7的数据则可以发现：在专科生、本科生和研究生等不同群体中，分别仅有4、8和18名受访者表示使用LBS时一点都不会担忧隐私问题。用皮尔森卡方来进行检测，通过计算可得到皮尔森卡方的值为43.748，相伴概率的值（Asymp.Sig.（2-sided））为0.000，远小于0.05。因而我们可以认为受教育程度的不同，在隐私问题的关注上是存在差异的。进一步与期望频数相比较，我们还可以发现：专科生与本科生在隐私问题上有更多的顾虑，更为担心使用LBS同时泄露自己隐私；而研究生则大多没有此方面的担忧，愿意在社交网络中去分享自己所在的地理位置。15万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表3-7不同受教育程度受访者使用LBS时对隐私问题担忧情况频期望专科生本科生研究生小计小计担忧程度数频数（频（期数）望）频40271784数很担忧期望27.229.127.784频数频10512370298数比较担忧期望96.4103.298.4298频数频92102121315数一般期望101.9109.1104315频数频444565154数不是很担忧期望49.853.350.9154频数频481830数一点都不担忧期望9.710.49.930频数频285305291881数小计期望285305291881频数上述分析表明：虽然大部分受访者表示会担忧LBS带来的隐私问题，即隐私问题是LBS推进的重要隐患，但隐私问题的顾虑在性别方面不存在差异，在受教育程度方面则存在差异性，其中专科生与本科生有较高隐私担忧，研究生对隐私问题的担忧相对较低。3.4受访者LBS应用服务选择分析假设4：性别不同、受教育程度高低在选择LBS服务上具有差异性。16万方数据 武汉理工大学硕士学位论文基于LBS的应用服务包括信息搜索、社交分享、移动导航、医疗救助等多种形式，有研究表明不同的受访者对选择不同的地理位置服务应用上具有一定的差异。AndrewMay等人经过分析研究来自与英国的“有小孩的专职人士”、“没有小孩的专职人士”与“年轻的社会人士”三个群体的态度与行为，发现出他们1对LBS应用服务有着积极态度，在不同LBS应用服务上存在有差异。因此，本文提出假设：性别不同与教育程度高低在选择不同的地理位置的LBS服务应用上具有差异。LBS应用服务大致可以区分为定位导航、社交分享、信息搜索、娱乐游戏四类。从表3-8中数据可发现：定位导航、社交分享及信息搜索三种应用服务排名在前三位，分别有39.19%、28.99%与23.04%受访者表明愿意去使用上述三项服务，仅有8.79%受访者表明愿意去使用娱乐游戏这一类应用服务。社交易观国际数据也显示，2011年中中国移动位置交友类应用（LBS）市场上累计账户数达到23062万户，目前“LBS+SNS”模式发展势头非常强劲。为进一步分析受访者性别和选择不同服务之间的关系，通过计算性别和选择不同服务期望频数以及皮尔森22卡方值，可得到x=5.81（x=7.81,p=0.05），所以受访者性别不同在其选择应用服务上没有差异。表3-8不同性别受访者对LBS应用服务选择情况频数期望频数男性女性小计小计服务类型（频数）（期望）频数351309660定位导航期望频数329.61330.39660频数240248488社交分享期望频数243.71244.29488频数177211388信息搜索期望频数193.77194.23388频数7375148娱乐游戏期望频数73.9174.09148频数8418431684小计期望频数8418431684在受访者受的教育程度对应用服务选择影响方面，表3-9的数据表明受教育程度的不同，受访者所首先选择的应用服务类型也是不同的。在专科生与本科生1AndrewMay,StevenH.Bayer,TracyRoss.ASurveyof‘YoungSocial’and‘Professional’UsersofLocation-basedServicesintheUK[J].JournalofLocationBasedServices,2007（1）：112-132.2易观国际.2011年中国移动位置交友应用（LBS）市场累计账户数达3062万户[OL].[2012-05-31].http://www.199it.com/archives/24091.html.17万方数据 武汉理工大学硕士学位论文群体中，受访者首选是定位导航服务，而研究生群体之中，受访者的首选是社交2分享类服务。进一步计算期望频数与皮尔森卡方值，可得知x=52.692（x=12.59,p=0.05），同样能够验证上述结果：即受教育程度的不同，受访者在应用服务选择上存在差异性。表3-9不同教育程度受访者对LBS应用服务的选择情况频期望专科生本科生研究生小计小计服务数频数（频（期类型数）望）频219237204660定位数导航期望174.01233.98252.01660频数频95167226488社交数分享期望128.67173.00186.33488频数频78151159388信息数搜索期望102.30137.55148.15388频数频524254148娱乐数游戏期望39.0252.4856.51148频数频4445976431684数小计期望4445976431684频数3.5小结在用户LBS认知方面，61.85%受访者表明已经知道LBS，47.66%受访者已经开始对其的使用。其中，使用智能手机的人相较于未使用智能手机的人更为偏向于知晓LBS。但是虽然大学生用户这一群体已经了解了LBS，但是作为移动应用的新生事物，商家与开发者仍然应当加强对LBS应用服务的宣传力度，让更多消费者能够了解与认知LBS，以求进一步来扩大其用户群体。在用户对LBS信息推送接受态度方面，72.27%（即881名）受访者表明在了解LBS应用服务后愿意使用LBS，其中79.06%智能手机使用者愿意去使用LBS，59.86%的未使用手机者表示在了解可LBS后愿意去使用LBS。LBS的广告信息推送服务以其较其它广告推送方式所具有的互动性和及时性优势，取得了85%受访18万方数据 武汉理工大学硕士学位论文者愿意接受其广告推送信息。在受访者的隐私问题担忧方面，有43.36%受访者表示接受LBS时较为担忧或非常担忧隐私被泄露，有35.75%的受访者表示对该问题保持中立态度，可见隐私问题为基于LBS的应用服务在推进过程中的重要隐患。另外，隐私问题担忧与受访者的性别无关，但是与受访者所受教育程度有关系，专科生与本科生更为担忧LBS隐私泄露的问题，但研究生群体则相对愿意去分享自己位置信息。在受访者对LBS应用服务的选择方面，受访者在总体上会去依次选择诸如定位导航、信息搜索、社交分享及娱乐游戏等LBS应用服务。应用选择与受访者的性别无关，但是与其受教育程度有关系。专科生与本科生所首选的是定位导航服务，研究生所首选的是社交分享服务。总之，通过对当前用户使用LBS应用服务态度与行为分析，可清楚看到，大多数的受访者是愿意去接受LBS应用服务中商家所推送的广告信息，虽然部分人会有隐私方面的担忧，但是教育程度较高的受访者相对愿意去分享自己所处的位置信息。既然如此，那为什么LBS的用户的粘度仍然不强，论文将继续深入的探讨影响LBS应用服务信息推送服务中用户体验关键性因素。19万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第4章LBS用户体验模型构建4.1用户体验基础理论概念4.1.1用户体验概念学术界根据体验的深度将体验划分为三个层次。第一层次为持续不断的信息1流向人脑，用户通过自己感知确认体验发生，此为一种下意识体验；第二层次2为有特别的地方而且还令人满意的事情，这是体验阶段的完成；第三层次把用户体验当某种经历，经历的体验考虑到使用之特定环境，能协助用户与设计团队间共享他们的发现。用户体验（UserExperience，简称UE）是指用户在使用产品或服务的过程中建立起来的纯主观的心理感受。用户体验被维基百科定义为描述用户所使用产品或系统而获得来的全部体验及满意度。产品用户体验来源是多方面的，可通过产品外在形象因素(外观造型、肌理、色彩、界面设计)传递于产品空间中的用户以差异化的内在感性体验(愉悦、安全、轻松、兴奋等)，这也是产品除了自身功3能以外更吸引用户的因素。但在信息服务领域，用户体验为用户与信息服务互4动所产生的客观反映，它要求将用户设定为中心进行组织设计及提供服务。信息推送服务之用户体验包含对信息功能性、可利用性及内容性等多方面的体验。在信息推送服务设计过程中，用户体验是一个极其重要部分，服务和用户间的流畅交流将给予服务新的意义，服务在市场上成败是由用户对服务所提供信息的使用体验直接决定的。用户体验，不再是传统的将产品功能设定为核心，单以产品的角度来判断产品功能是否有效，而是强调以用户为核心，要求从用户的角度来体验产品。用户体验非指产品本身是如何运行的，而是“产品以何种状态与外界发生关联并发挥作用”，即人们如何接触并且使用产品，以及使用的体验式感受，比如用起来是否便捷？感受如何？1ForlizziJ,FordS.Thebuildingblocksofexperience:Anearlyframeworkforinteractiondesigners-ProceedingsoftheDIS2000Seminar.CommunicationsoftheACM,2000:419-423.2DeweyJ.ArtasExperience.NewYork:Perigee,(reprint)1980:355.3姜宵.基于目标用户体验的手机界面时尚化设计研究[D].长沙:湖南大学设计艺术学院,2008-5,8-9.4邓胜利.交互式信息服务中的用户体验分析.图书馆论坛,2008,28(2):88-89.20万方数据 武汉理工大学硕士学位论文4.1.2用户体验要素分析用户体验涵盖企业、用户及产品或服务间交互的各方面，它的首要目的为满足用户需求，通过简单且有吸引力的设计使用户感触到拥有或者使用的愉悦。一种良好的用户体验，其产品设计必然是有效结合包括市场营销、工程学、图形与交互设计、工业设计等多学科领域知识的。严谨的用户体验研究能有效降低产品开发成本，提升用户满意度与忠诚度。在移动互联网产品的设计中，以何种方式或手段获取用户真实诉求，搭建正确用户模型，使得用户体验设计能以某种自然友好的形式进行具体实现，尤为关键。用户体验到的每个产品界面、功能等，都是设计师经过谨慎考虑和论证所决定的。为了保证决策的精确性，需要考量将用户体验分解为各个构成要素，并差异化视角去审视和认识它。JesseJamesGarrett从网页角度出发，将用户体验要素划分为五个层面，即表现、框架、结构、范围、战略五个层面，并将其贯通于用1户体验的整个开发过程之中。图4-1用户体验要素1JesseJamesGarrett.用户体验的要素[M].范晓燕译.北京:机械工业出版社.2007.21万方数据 武汉理工大学硕士学位论文对于互联网产品设计来讲，用户体验战略层包含定“产品目标”及“用户需求”两方面工作内容。产品目标可用“商业目标”来描述，通常“品牌识别”即为产品的基础目标。通过“用户细分”方式可深入解读用户需求。当设计师确定设计产品的期望方向，了解用户想从即将设计的产品中得到什么，就把“产品目标”与“用户需求”转化为产品该提供何种功能与内容给用户时，即从战略层步入了范围层。在范围层，“用户需求”可划分为“功能需求”与“内容需求”两个方面。收集用户需求是这一阶段的主题，常用的收集需求方式包括：以访谈调研用户，进而了解需求；设定对应的“人物角色”置于场景中发掘潜在需求、通过竞品调研分析来明确需求等。然而，有些需求处于无条理、散乱状态，因而设计需要从范围层上升至结构层，为产品搭建清晰的结构。结构层主要包含“交互设计”与“信息构架”两方面工作。信息构架偏重于组织分类与导航结构设计，以协助用户高效率地阅览产品内容。到了框架层后，需要细化结构，形成具体的“界面外观”与“信息设计”。界面外观包含界面菜单、按钮、输入框与其它界面组件。优秀的界面能够让用户对重点要素一目了然，并顺利使用各种功能、方便地获取信息。在框架层，“页面布局”常以“线框图”形式表现出来，非常清晰明了。第五层表现层的为“视觉设计”，它将功能、内容和美学汇聚在一起。成功的视觉设计能够在第一时间内吸引用户，从而形成流畅的视觉与行为路径，协助用户顺利达成目标。4.2LBS用户体验模型4.2.1用户体验蜂窝模型在用户体验相关研究中，Semanticstudio创始人，用户体验与信息架构方面的专家彼得·莫维乐(PeterMorville)提出了用户体验要素蜂窝模型(TheUserExperieneeHoneyeomb,如图4-2所示)。该用户体验蜂窝模型提供了一种用户体验评估的方式，为当前最受认可的一种用户体验概念模型。22万方数据 武汉理工大学硕士学位论文图4-2莫维乐提出的用户体验要素蜂窝模型资料来源：http://hi.baidu.com/hjuaygawycbdjqq/item/befe2cd75e0441ef3dc2cb621彼得·莫维乐对每位用户体验构成要素给出了解释：有用性(Useful)：作为开发者，必须勇于去关心产品或系统对用户而言是否有用，也必须倾尽全力所有才能去创造更高有用性的解决方案，而非是拘泥于各方面原因而规定的桎梏。可用性(Usable)：容易使用依旧是必不可缺的要素。满意度(Desirable)：各个元素应当满足用户的各种情感体验。价值性(Vahiable)：设计出的产品或系统应当能够为开发者或运营者带来利益,能够盈利，而且用户体验的良好性也应当为这个使命所服务。可找到性(Findable):产品或者系统应当提供良好使用方式，如良好的导航及定位，使得用户可以很迅速的找到自己所需的信息，而且明确自己所在的位置或处于于任务中的哪个阶段，明确地知道下一步应该做什么。可靠性(Credible)：产品或者系统所提供的信息或服务应该能够赢取用户信任。可获得性(Accessible)：要求系统的全部服务都应当能够全部用户所获取，尤其对于是残障人士来说，更应考虑。对于这七项用户体验要素在模型中排列和其之间的优先级排序关系，彼得·莫维乐解释道，他特意未规定元素间的优先级或偏重点，并非在所有情况下，可用性都必然比可靠性更重要，他认为这取决产品或系统开发时所处的具体情1PeterMorville.UserexperienceDesign.http://semanticstudios.com/Publications/semantics/000029.php,2004-6.23万方数据 武汉理工大学硕士学位论文况，包含可获得的用户、资源、商业目标等等。用户体验蜂窝模型表明良好的用户体验不单单体现在良好的可用性这一点，而是在良好的可用性之外还有若干一些重要元素，它可以协助开发者明确用户体验各个构成要素，进而进一步以具体情况来定义在系统开发或者改善过程中每个要素优先级排序；蜂窝模型中每个组成元素都能够成为开发者的立足点，去对自己的工作进行反思。基于蜂窝模型，詹姆斯梅尔泽(JamesMelzer)对其进行了补充与完善（参见图4-3），第一个修正即为交换了可获得性和可靠性位置，而这一位置的交换也推动了第二个修改，六个外围要素也被归纳成为两类:效用(utility)、可利用性1(Affordance)。图4-3詹姆斯·梅尔泽对用户体验要素蜂窝模型图补充效用回答了产品或系统是否确实满足了用户需求和期望两个方面的问题；而可利用性则回答了它是否能够被用户寻找到并利用的问题。而中间被包围着的价值能够解释成为当外围的可利用性及效用被良好地满足后，随后价值也可以得到保障，即：可利用性+效用=价值。4.2.2LBS用户体验蜂窝模型位置服务的本质归根到底是一种信息服务，这一特点决定了用户通过服务所获得的信息是其价值的主要来源。用户价值反映在用户体验要素蜂窝模型中，就是与位置信息相关的可找到性、有用性、满意度及可靠性成为决定其用户体验的1JamesMelzer.Morville’sfacetsofUserexperiencerefined.http://jamesmelzer.com/experience-design/morvilles-facets-of-user-experience-refined,2005-11.24万方数据 武汉理工大学硕士学位论文主要因素，而可用性与可获得性更多地是取决于具体应用中的交互界面本身，以及对应用推送信息的信任程度。对于用户体验要素在模型中的排列以及它们之间的优先级关系,彼得·莫维乐解释说，他有意没有规定元素之间的优先级或者侧重点，这需要根据用户体验的实际情况来衡量。由此，我们可以应用用户体验蜂窝模型的构造思想，将LBS信息推送服务用户体验模型分为有用性、满意度、可靠度、可用性、可找到性以及可获得性6个维度，并根据用户使用LBS应用服务的态度和行为对这个维度进行细分，构建蜂窝模型的LBS信息推送服务用户体验模型（其描述框架如图4-4所示）。性别教育程度用户个体因素特征地图精准月可支配的费用路线优化程度高界面操作容易服务界面清晰美观可获得可找到LBS信息推到到线上支付安全问题度送服务用户推送信息不当收费可用性可靠性签到泄漏隐私体验要素蜂得窝模型性交友的群体归属感满意度有用性数据传输快速稳定性性用LBS比较潮想要的信息和服务玩游戏的乐趣结交朋友虚拟徽章的成就感营销互动中的奖品得到商家的优惠图4-4LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型有用性，指产品或者系统是否对于用户来说有用。主要包括使用LBS可以得到我想要的信息和服务、使用LBS可以让我结交到更多的朋友、使用LBS可以让我得到营销活动中的奖品和奖励、使用LBS签到可以让我得到商家的优惠以及LBS应用的数据传输速率快速稳定等影响因素。满意度，指各个元素应当满足用户的各种情感体验。主要包括我觉得获得LBS的虚拟徽章让我有成就感、与区域位置内的人玩游戏给我带来乐趣、使用LBS交友让我获得群体归属感、周围朋友觉得我使用LBS服务比较潮等影响因素。25万方数据 武汉理工大学硕士学位论文可获得性，指系统的所有服务都应该能为所有用户所获得，主要包括LBS应用服务界面美观、图象清晰等影响因素。可靠性，指产品或系统提供的信息或者服务应当能赢得用户的信任。主要包括使用LBS签到担心隐私是否会泄露，以及担心使用LBS线上支付会是否存在安全问题等影响因素。可找到性，指产品或系统应该提供良好的使用方式。主要包括LBS应用的地图比较精准、LBS应用推荐的路线优化程度高和LBS应用的界面操作容易等影响因素。可用性，指可以使用依然是必不可少的要素。要求用户在接收推送信息时，推送的信息不存在不合理收费或欺诈性收费。4.3LBS用户体验蜂窝模型实证研究设计4.3.1研究假设在已构建的基于蜂窝模型的LBS信息推送服务用户体验描述框架的基础上，考虑不同用户由于个体特性差异在使用LBS应用服务的体验存在显著性差异。因此，探讨不同特征的用户对于LBS信息推送服务的体验特征也是本文实证研究的目的之一。用户特征指用户个体因素特征，主要包括性别、教育程度和月可支配的费用（参见表4-1）。表4-1LBS信息推送服务用户体验个体因素控制变量说明控制变量变量说明性别男、女教育程度用户获得的最高学历（专科、本科、硕士）月可支配的费用用户每月可支配费用（1000以下、1000到2000、2000以上）本文从用户角度出发，构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，运用SPSS统计中的因子分析法验证LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型构建的合理性与准确性，并根据LBS信息推送服务用户体验的实际情况确定用户体验的各构成要素，进一步修正LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型。最后，利用实证数据，验证本文所提出的假设5。假设5：不同个体因素特征（性别、教育程度、月可支配费用）的用户，对LBS信息推送服务的有用性、满意度、可靠度、可用性、可找到性、可获得性要素的体验具有差异性。26万方数据 武汉理工大学硕士学位论文4.3.2实证研究方法关于具体实证研究的方法选择，在充分考虑到各种研究方法科学性的前提下，为了使论文的研究结果更准确，本文采用了文献分析法、焦点小组讨论法、问卷调查法、统计分析法等研究方法。⑴文献分析法。在对数据库、网络相关文献资源阅读以及归纳总结的基础上，明确了LBS应用服务的现状，并对信息推送服务用户体验理论以及实际用户体验情况进行了概括和总结，为调查问卷的设计奠定了基础。⑵焦点小组讨论法。在武汉理工大学内选择不同专业背景的30名研究生进行了2轮焦点小组讨论，将影响LBS信息推送服务的用户体验要素进一步确定及细化。并结合文献分析法的理论研究结论，初步构建LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型。⑶问卷调查法。问卷调查主要分为预调研和大规模调研。预调研的目的进一步修正问卷初稿，提高调查问卷的效度和信度，使问卷设计更加科学与合理。大规模问卷调查是最终实证分析阶段收集足够多的样本数据支持实证分析的需要。本次问卷调查同时在网上和实地进行调查。⑷统计分析法。通过调查问卷得到的大量样本数据将使用SPSS进行定量分析，主要运用因子分析法、卡方检验等统计方法进行统计分析。最后根据分析结果验证并修正模型，同时探讨不同个体因素特征（性别、教育程度、月可支配费用）的用户对LBS信息推送服务的不同体验感受。4.3.3实证研究方案与步骤在对用户体验要素理论、信息推送用户体验模型以及对LBS用户态度和行为分析后，在此基础上建立的LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型需要通过实证分析来检验假设模型的准确性。其研究方案与步骤主要包括预调查与设计问卷、数据获取和数据分析三个步骤。⑴预调查与设计问卷在第4章构建的LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型以及查阅大量相关文献的基础上，进行了此次实证研究的问卷设计。为了让问卷设计更趋于合理和科学，在问卷设计过程中还与老师、同学进行了个别访谈和焦点小组讨论，从而进一步收集相关资料。通过对调查问卷题型、结构分配、题设问题语言表达通俗易懂、客观准确等问题仔细思考与研究，初步形成由19个问题构成的LBS信息推送服务用户体验要素测量问卷。然后用调查问卷预调研了30名武汉理工大学在校学生，对16个变量分别计27万方数据 武汉理工大学硕士学位论文算其均值、方差，运用SPSS进行频次统计后，删除了一些均值和方差较小、频次较低的变量，根据实际调查结果结合被调查者的建议，问卷还调整和增加了一些要素，最终得到一个有着16个要素的李克特（Liket）五级量表问卷。该量表需要调查对象根据心中所想对一系列描述中的每一项指出重要程度（很不符合—不符合—一般—符合—很符合）。同时，该问卷还包括调查被调查者基本情况问题，如性别、教育程度和月可支配费用，用来研究用户个体因素对LBS信息推送的差异性体验感受。⑵数据获取年轻人群体不仅对新鲜事物具有的浓厚兴趣，而且具有对最新和最时髦东西的喜爱，以及舍得花钱购买等特点。这些特点使得他们往往成为服务运营商推出的各种新型服务所欲覆盖的主要用户群。作为移动终端的新兴应用，LBS用户主要为年轻一代的移动互联网用户。本文的理想调研对象是使用过LBS应用服务的用户，鉴于这一群体范围比较宽广，若全部涉及会极大增大调研难度。高校在校学生是使用LBS信息推送服务频率高、范围集中的一类群体，本文以高校在校学生作为本次实证的主要调查对象，通过调查高校在校学生对LBS信息推送服务的体验，来了解目前LBS应用服务的发展现状与不足。本文实证研究正式调查同时在网上进行在线调查与实地的纸质问卷调查。在线调查以电子邮件为问卷发布收集平台，考虑到调查的可行性，传统纸质调查主要以武汉理工大学、湖北美术学院、武汉职业学院在校学生为主，采用等比例分层抽样的方法抽取学生调查，以获得相关调研数据。⑶数据分析本文主要采用SPSS软件对问卷调查数据进行处理、统计和分析，拟主要采用以下统计方式：⑴因子分析。对16个LBS信息推送服务的用户体验要素做因子分析，通过检测变量之间是否存在相互依存的关系，找到较少的几个可以反映数据的基本结构和本质特征的因子作为一级要素公因子，从而达到验证并修正本文已构建的LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型的作用，为进一步展开分析做好准备。⑵独立样本t检验和多独立样本非参数检验。用独立样本t检验用户性别不同对LBS信息推送服务的体验是否有显著性差异。多独立样本非参数检验教育程度不同对LBS信息推送服务的体验是否有显著性差异。⑶方差分析。用单因素方差分析以辨析不同的月可支配费用用户对LBS信息推送服务的体验是否存在显著差异以及差异的大小，以验证本文假设。28万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第5章LBS信息推送服务用户体验模型实证分析本文通过LBS信息推送服务用户体验调查问卷（见附录A）对已定的调查对象进行问卷调查从而获取相关数据，将问卷回收的可用数据导入SPSS进行相应的因子分析、卡方检验，以获得LBS信息推送服务用户体验的真实信息情况，为接下来的数据分析做好准备。5.1样本描述根据第4章实证方案设计中的数据收集方式对相关调查对象进行了网上调查和传统实际调查。整个调查历时半个月，总共发放问卷231份，经人工、机器排查基本数据后回收有效问卷215份，有效回收率为93.07%（参见表5-1）。表5-1样本基本情况统计结果项目类型频次比例女性10749.8%性别男性10850.2%专科7233.5%受教育程度本科7233.5%研究生7133%1000元以下7434.4%月可支配费1000-2000元10649.3%用2000元以上3516.3%通过分析发现：在男女性别方面，215份有效问卷中女性有107人，男性为108人，男女比例接近50%，完全符合实证调查对性别比例的要求。在受教育程度方面专科人数占33.5%，本科人数同样占33.5%，研究生人数占剩下的33%，受教育程度分布均等。在月可支配费用方面每月可支配费用在1000以下的有34.4%，每月可支配费用在1000到2000的占49.3%，每月可支配费用在2000以上的占16.3%，月可支配费用分布人数比例基本符合现今高等学校学生消费水平。5.2问卷统计分析根据研究假设，文章将运用SPSS软件分别对问卷进行因子分析、卡方检验以验证LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，同时检验不同个体特征的用户对LBS信息推送服务体验的感知差异的大小。29万方数据 武汉理工大学硕士学位论文5.2.1因子分析因子分析的基本思想是根据因子之间相关性的大小把变量分组，使得同组的1变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低，每组变量代表一个基本结构。因子分析的目的就是有效降低变量维数，在减少因子数量的同时使剩余的公因子又能比较完整的描述大部分数据信息的统计方法。SPSS中因子分析的步骤分为检测因子分析可行性、提取公因子、命名因子和计算各样本的因子得分四个阶段。⑴检测因子可行性分析根据因子分析的前提条件，实证分析的统计样本数量至少应该为变量的5倍，本调查问卷中共有19个变量，至少需要95份样本数量，而本文实际回收的调查数据量为215份，在样本数量上满足SPSS因子分析的需求。在检验问卷变量是否适合做因子分析时，通常可采用计算相关系数矩阵、计算反映像相关矩阵（Anti-imagecorrelationmatrix）、巴特利特球体检验（Bartletttestofsphericity）以及KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验等方法。其中，巴特利特球体检验与KMO检验是普遍使用较多且较准确的因子分析检验方法。通过KMO检测和巴特利特球体检验本问卷变量间的相关性，其结果如表5-2所示。表5-2KMO样本检测和Bartlett球体检验结果Kaiser-Meyer-OlkinMeasurelfSamplingAdequacy.802Approx,Chi-Square1.198E3Bartletttestofsphericitydf120Sig..000一般来说，KMO检测值越接近于1，测量变量间的相关性就越强，原有变量就越适合作因子分析。Kaiser给出KMO常用的度量标准是：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。而Bartlett统计值的显著性概率小于或等于0.01时，相关矩阵不是单位矩阵，可2做因子分析。由表5-2可知，本问卷KMO样本测度为0.802，Bartlett球体检验值为1.198E3，显著性概率P=0.000<0.01，说明问卷变量存在相关性，可以进行因子分析。⑵公因子数提取。用SPSS因子分析功能中的主成份分析法抽取公因子，其结果如表5-3所示。1薛薇.基于SPSS的数据分析[M].北京:中国人民大学出版社,2006:31.2郭彬彬.煤矿人的不安全行为的影响因素研究[D].西安:西安科技大学,2011:19.30万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-3因子解释原有变量总方差的情况componentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingTotal%ofCumulativeTotal%ofCumulativeVariance%Variance%14.78929.93029.9304.78929.93029.93022.11813.23643.1662.11813.23643.16631.77611.10054.2661.77611.10054.2664.9485.92260.188.9485.92260.1885.9125.69965.887.9125.69965.8876.8045.02270.909.8045.02270.9097.7564.72575.6358.6654.15379.7889.5853.65883.44610.5243.27486.72011.4863.03589.75512.4142.58792.34213.4122.57394.91514.3081.92896.84315.2621.63998.48116.2431.519100.000提取方法：主成份分析法在表5-3中，第一列是因子编号，以后三列组成一组，每组中数据项的含义依次是特征值、方差贡献率和累计方差贡献率。因子特征值是衡量因子重要程度的指标，方差贡献率则表示该因子描述的方差占原有变量总方差的比例。因子分析前设定了提取6个因子，其中，第一个因子的特征值为9.871，解释了原有16个变量总方差的29.93%，第二个因子的特征值为2.118，解释原有16个变量总方差的13.236%，累积方差贡献率为43.166%，以此类推，直到第七个因子累计方差贡献率达到了70.909%，解释了原有大部分变量的方差总值，符合构建因子变量的要求。为了进一步说明，本文对16个变量的共同度进一步分析检测，表5-4为统计后的16个因子变量共同度。表5-4为原有变量的共同性。共同性越高，表示该变量与其他变量可测量的共同性质越多，即该题项的重要性越大，共同度低，在因子中的重要度就低，一1般来说，共同度低于0.4的变量应该去除。SPSS共同度分析结果显示，本文调查问卷各变量的共同度均大于0.4，可全部保留原有问卷变量数。1杨江娜.中档女性服装顾客感知价值研究[D].广州:广州工业大学,2008:54.31万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-4变量共同度题项初始值提取值题项初始值提取值地图精准1.000.757服务界面美观1.000.718路线优化程1.000.692虚拟徽章的成1.000.715度高就感界面操作容1.000.616玩游戏的乐趣1.000.715易数据传输快1.000.694交友的群体归1.000.712速稳定属感想要的信息1.000.583用LBS比较潮1.000.733和服务得到商家的1.000.631签到泄漏隐私1.000.764优惠结交朋友1.000.670线上支付安全1.000.817问题营销互动中1.000.663推送信息存在1.000.865的奖品安全⑶因子命名在提取了6个公因子后，开始命名各变量公因子。在因子变量命名过程中，常用到可使每个因子具有最高载荷的变量数目最小的方差最大法对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性。在此基础上，本文对LBS信息推送服务用户体验全部要素统计数据进行了因子载荷矩阵2次正交旋转和信度检测，其结果如表5-5所示。从表中数据可以看出，原来16个子测试项目分别归属于对应载荷最大的因子，并被归为6个不同的因子，因子在各测试项目上的载荷在0.5的因子，附近，表明该问卷具有一定的构思效度。从各因子包含的最广泛意义以及用户感知角度出发，本文将对这6个公因子进行命名。因子1：包括假设模型“满意度”中的交友的群体归属感、用LBS比较潮、玩游戏的乐趣以及虚拟徽章的成就感四个要素，还有假设模型“有用性”中结交朋友、营销互动中的奖品和得到商家的优惠三个因素，一共7个因素，数据得出的公因子与假设模型不一致。仔细分析，可以推出，结交朋友也是获得群体归属感，追逐营销互动中的奖品更多的也是获得心理上满足感，得到商家的优惠也是获得心理上的平衡，以上7个因素都是满足用户的情感体验，因此仍将因子1命名为“满意度”。因子2：由假设模型“可找到性”中的地图精准、路线优化程度高和界面操作容易3个要素构成，与模型研究假设中的“可找到性”完全吻合。主要描述的是信息推送提供良好的使用方式，良好的导航和线路方便知道下一步应该做什么。因此仍称为“可找到性”。32万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-5正交旋转后因子载荷矩阵及信度检验结果因子负载123456交友的群.825-.022-.081.073.117.068体归属感结交朋友.767.053.089.259-.051-.027用LBS比.761.087.113-.189.296-.101较潮营销互动.731.146.087.172.261-.039中的奖品玩游戏的.691-.011-.201.365-.002.252乐趣虚拟徽章.648-.122-.188.100.465.136的成就感得到商家.607.445.050.014-.075-.236的优惠地图精准-.001.851-.003.053.095.144路线优化.080.779.046.256-.091-.043程度高界面操作.082.612.060.173.449.003容易线上支付-.017-.014.883.135-.043.132安全问题签到泄漏.016.079.848-.157.049.108隐私数据传输.162.176.124.739.184-.200快速稳定想要的信.167.247-.140.672.122.086息和服务服务界面.297.116.017.236.747-.047美观推送信息.026.088.278-.075-.022.879存在安全因子3：由假设模型“可靠性”中的线上支付安全问题、签到泄漏隐私2个要素构成，与模型研究中“可靠性”完全一致，主要描述用户对LBS应用推送的信息服务的信任程度，因此命名为“可靠性”。因子4：由假设模型“有用性”中数据传输快速稳定、想要的信息和服务2个要素构成，与假设模型中“有用性”不一致，原假设模型“有用性”中另外3个要素结交朋友、营销互动中的奖品和得到商家的优惠是情感体验，而保留的数据传输快速稳定、想要的信息和服务2个因素主要描述LBS推送的信息和服务是否对于用户来说是有用的，因此命名为“有用性”。33万方数据 武汉理工大学硕士学位论文因子5：由假设模型“可获得性”中服务界面美观这个要素构成，与假设模型中“可获得性”完全吻合，主要描述LBS推送的信息和服务是否让用户获得，只有服务界面美观清晰，才能获得想要的信息。因此命名为“可获得性”。因子6：由假设模型“可用性”中推送信息存在不合理收费和欺诈性收费这个要素构成，与假设模型中“可用性”完全吻合，主要描述LBS推送的信息和服务是可以让用户使用的，只有不存在不合理收费和欺诈性收费，对于用户来说，才是可以用的。因此命名为“可用性”。⑷计算各样本的因子得分根据表5-3、5-5因子解释原有变量总方差的情况，可以看出各用户体验要素对体验感受的贡献大小。第一个因子解释原有变量总方差程度最高，第二个因子次之。以此类推，可以得出影响LBS信息推送服务的用户体验因素大小排序为：满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性、可用性。而在各个公因子下，子因子负荷量越高，表明该因子对公因子具有的重要性越高。经过SPSS统计测量，对满意度影响由大到小排序为：交友的群体归属感、结交朋友、用LBS比较潮、营销互动中的奖品、玩游戏的乐趣、虚拟徽章的成就感、得到商家的优惠。对可找到性影响由大到小排序为：地图精准、路线优化程度高和界面操作容易。对可靠性影响由大到小排序为：线上支付安全问题、签到泄漏隐私。对有用性影响由大到小排序为：数据传输快速稳定、想要的信息和服务。因子1满意度：根据因子分析数据显示，对满意度影响由大到小排序为：交友的群体归属感、结交朋友、用LBS比较潮、营销互动中的奖品、玩游戏的乐趣、虚拟徽章的成就感、得到商家的优惠。可以看出，用户使用LBS应用服务更在意的是互动中带来的情感体验，交友获得的归属感比商家提供实际的奖品和优惠更加吸引用户。但是，从表5-6可以看出，用户反而在获得实际的商家优惠的体验程度要比在群体中获得归属感好。所以，服务提供商应该更加重视用户的情感需求，应该加大宣传，潜移默化地感染更多的人，让人觉得LBS是新兴应用，得到虚荣感的满足。表5-6满意度中各要素的平均值交友的结交朋用LBS营销互玩游戏虚拟徽得到商群体归友比较潮动中的的乐趣章的成家的优属感奖品就感惠平均数2.852.982.872.842.982.753.23因子2可找到性：根据因子分析数据显示，对可找到性影响由大到小排序为：地图精准、路线优化程度高和界面操作容易。基于位置的服务，地图和路线优化是基础。从表5-7的数据可以看出，用户对LBS地图和路线优化的体验度还是较好的。34万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-7除满意度中各要素的平均值地图路线界面线上签到数据想要服务推送精准优化操作支付泄漏传输的信界面信息程度容易安全隐私快速息和美观的存高问题稳定服务在欺诈平均3.473.43.63.413.413.223.643.393.01数因子3可靠性：对可靠性影响由大到小排序为线上支付安全问题、签到泄漏隐私。比起担心隐私泄漏，用户更担心线上支付安全问题，毕竟线上支付直接涉及自身的利益。从表5-7可以看出，用户觉得服务提供商并没有切实保护自己的隐私。因子4有用性：对有用性影响由大到小排序为数据传输快速稳定、想要的信息和服务。基于位置的服务，用户对服务希望是及时的，如果发出了信息需求，然而迟迟得不到回应，那么对于用户来说，是没有用的。从表5-7可以看出，用户觉得LBS应用还是有用的，数据传输也相对稳定。因子5可获得性：只有服务界面清晰，用户才能得到想要的信息和服务。从表5-7可以看出，用户对可获得性的体验程度还是较好的。因子6可用性：只有推送的信息和服务是合理的，不存在欺诈性收费，用户才觉得是可以使用的。从表5-7可以看出，LBS应用推送的信息和服务还是存在不合理和欺诈性的收费。因此，商家还是应该秉承诚信的商誉，不要因为眼前利益失去更多的客户。通过SPSS中的因子分析验证并且修正了LBS信息推送服务用户体验蜂窝模型的构成要素（图5-1），用户体验蜂窝模型主要由满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性和可用性构成，主题框架与假设模型是一致的，只是满意度的构成要素，增多到7个，原假设有用性中的结交朋友、营销互动中的奖品和得到商家的优惠3个要素按照数据分析的结果分别重新归入满意度中。因此通过因子分析重新修正的LBS信息推送服务用户体验蜂窝模型在构成要素的数量上与原来假设相同。35万方数据 武汉理工大学硕士学位论文性别教育程度用户个体因素特征地图精准月可支配的费用路线优化程度高界面操作容易服务界面清晰美观可获得可找到线上支付安全问题度LBS信息推到到送服务用户推送信息不当收费可用性体验要素蜂可靠性签到泄漏隐私得窝模型性交友的群体归属感满意度有用性数据传输快速稳定性性用LBS比较潮想要的信息和想要的信息和服务服务玩游戏的乐趣虚拟徽章的成就感结交朋友营销互动中的奖品得到商家的优惠图5-1LBS信息推送服务用户体验要素修正模型5.2.2独立样本t检验和多独立样本非参数检验独立样本t检验用于检验两个独立样本是否来自于具有相同均值的总体，相1当于检验两个独立正态总体的均值是否相等。本文实证研究部分将用该方法来检验用户性别不同对LBS信息推送服务的体验是否有显著性差异。从表5-8可以看出，男女用户在LBS信息推送服务体验的满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性和可用性上的显著性概率都明显大于0.05，说明性别差异对这些体验没有明显的感知差异，这与原假设不一致。1郝黎仁,樊元,郝哲欧.SPSS实用统计分析[M].北京:中国水利水电出版社,2003:52.36万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-8用户性别对体验感知的独立样本t检验结果方差齐性检验均数相等检验F比显著性t值自由度显著性(双尾)满意度假设方差.041.840-.163213.871相等假设方差-.163212.942.871不相等可找到性假设方差.000.992.423213.673相等假设方差.423212.991.673不相等可靠性假设方差.222.638-2.221213.027相等假设方差-2.221212.997.027不相等有用性假设方差.146.702-.751213.453相等假设方差-.752210.538.453不相等可获得性假设方差3.163.077-1.765213.079相等假设方差-1.767205.828.079不相等可用性假设方差1.706.1931.218213.225相等假设方差1.218211.996.224不相等多独立样本非参数检验分析样本数据是推断样本来自的多个独立总体分布是否存在显著差异。多个样本之间是否独立，需要看在一个总体中抽取样本对其他总体中抽取样本是否有影响。如果没有影响，则认为这些总体之间是独立的。本文实证研究部分将用该方法来检验教育程度不同对LBS信息推送服务的体验是否有显著性差异。从表5-9可以看出：受教育程度不同在LBS信息推送服务体验的满意度、有用性、和可获得性上的显著性概率都明显小于0.05，教育程度的差异对这些体验有明显的感知差异。受教育程度不同在LBS信息推送服务体验的可找到性、可靠性、可用性上的显著性概率都明显大于0.05，教育程度的差异对这些体验没有明显的感知差异。在满意度这个公因子中，秩均值大小顺序：本科>研究生>专科，本科生的满意度最高，然后是研究生和专科生。在有用性这个公因子中，秩均值大小顺序：本科>研究生>专科，本科生认为使用LBS能够获得想要的信37万方数据 武汉理工大学硕士学位论文息和服务，然后依次是研究生和专科生。在可获得性这个公因子中，秩均值大小顺序：研究生>本科>专科，研究生认为LBS应用界面清晰美观，能够从界面中找到有用信息，然后依次是本科生和专科生。表5-9教育程度对体验感知的非参数检验结果满意度可找到可靠性有用性可获得可用性性性卡方31.7723.4282.8017.47710.1902.284自由度222222渐近显著性.000.180.247.024.006.319秩均值专科76.6297.93101.1793.3990.8199.04本科134.43109.10105.12121.69109.50111.49研究生113.01117.10117.85108.93123.92113.555.2.3方差分析独立样本t检验是用来比较两组总体均值是否相等（是否存在显著差异），而比较两组以上的总体均值是否相等（是否存在显著差异）时，就需要运用单因素方差分析法。本文实证研究主要使用SPSS单因素方差分析，目的是得到不同月可支配费用用户对LBS信息推送服务体验差异程度，从而为LBS服务提供商和商家提供建设性的意见与建议。表5-10不同月可支配费用与各体验因素方差分析齐性检验结果Levene统计自由度df1自由度df2显著性sig.满意度2.1362212.121可找到性.7182212.489可靠性.3002212.741有用性.9452212.390可获得性.0362212.965可用性.3472212.707由表5-10不同月可支配费用与各体验因素方差分析齐性检验结果可以看出，6个体验因素的检验结果显著性P值（sig.）分别为0.121、0.489、0.741、0.390、0.965、0.707，均大于显著性水平0.05，因此可以认为各总体方差相等，各要素均通过了该检验。在接下来两两变量结果比较时只需观看因变量LSD项的数据值。由于文章篇幅有限，多重比较检验结果只列出存在显著性差异的数据。38万方数据 武汉理工大学硕士学位论文表5-11不同月可支配费用与各体验因素方差分析多重比较结果因变量（I）月可支配（J）月可支配均差（I-J）sig.费用费用有用性1000元以下1000-2000元.33783009*.0252000元以上-.07245374.7211000-2000元1000元以下-.33783009*.0252000元以上-.41028383*.0342000元以上1000元以下.07245374.7211000-2000元.41028383*.034可获得性1000元以下1000-2000元-.32256934*.0332000元以上.01552225.9391000-2000元1000元以下.32256934*.0332000元以上.33809159.0822000元以上1000元以下-.01552225.9391000-2000元-.33809159.082表5-11多重比较分析结果显示，不同月可支配费用用户对“有用性”及“可获得行”体验存在一定程度上的感知差异，而对其他体验因素的感知差异并不明显。对体验要素“有用性”而言，月可支配费用1000元以下、1000-2000元、2000元以上都存在显著性差异；从均差分析可以看出，不同月可支配费用用户在“有用性”的体验排序为月可支配2000以上用户〉月可支配1000以下〉月可支配1000-2000。对体验要素“可获得性”而言，月可支配费用1000元以下的用户与月可支配费用1000-2000元的用户表现出水平为0.033的显著性差异；根据均差分析结果，不同月可支配费用的用户对“可获得性”的体验感知排序为月可支配2000以上〉月可支配1000-2000元〉月可支配1000以下。39万方数据 武汉理工大学硕士学位论文第6章总结与讨论本章将对得到的一系列统计结果进行分类总结的基础上，运用逻辑推理结合专业理论知识对以上结论产生的原因进行深入解读，以验证假设模型的准确性，并修正假设模型，进而提出具有建设性的建议与对策，以使LBS服务提供商和商家更准确地了解当前用户使用LBS应用的体验感受，提高并改进LBS信息推送的质量和服务。6.1数据分析结果讨论根据第4章已构建的LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，并运用因子分析法进行检验。同时，用户对LBS信息推送服务的体验受用户的个体因素特征，包括性别、教育程度和月可支配费用等控制变量的影响。根据调查问卷这类因素题干选项个数设计的不同，统计结果只有两个独立样本变量（性别）适合做独立样本t检验，多独立样本变量（教育程度）适合做非参数检验，而统计结果有两个以上样本量变量（月可支配费用）则适合做单因素方差分析。因此，根据研究假设和数据统计分析的情况，本文将集中讨论有关用户个体特征的分析结果。6.1.1LBS信息推送服务用户体验要素构成分析根据文献研究及焦点小组访谈结果，本文初步拟定LBS信息推送服务用户体验构成要素为：满意度（交友的群体归属感、用LBS比较潮、玩游戏的乐趣、虚拟徽章的成就感）、可找到性（地图精准、路线优化程度高、界面操作容易）、可靠性（线上支付安全问题、签到泄漏隐私）、有用性（数据传输快速稳定、想要的信息和服务）、可获得性（服务界面美观）、可用性（推送信息存在不合理收费）六个方面，并设计了16个题目进行用户体验要素调查。本文采用个人用户对各描述性项目符合性程度的感知数据结果进行因子萃取，以进行要素分类。从因子分析结果来看，原假设模型“有用性”中结交朋友、营销互动中的奖品和得到商家的优惠三个要素被归到“满意度”中。LBS信息推送服务用户体验要素包括满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性、可用性6个因素，这6个要素总共解释了原有信息的70.909%。根据各因子解释原有变量总方差的情况（如表5-5所示），可以得出各体验要素对总体验感受的贡献大小。因此，我们将LBS40万方数据 武汉理工大学硕士学位论文信息推送服务用户体验构成分析结果按照用户体验感知程度的高低进行分类总结如表6-1所示。表6-1LBS信息推送服务用户体验要素排序及详细项目公因子因子因子解释满意度交友的群体归属感在朋友的社交中获得归属感结交朋友区域范围内结识更多的朋友用LBS比较潮用LBS在周围人中显得比较潮营销互动中的奖品参加商家的营销互动活动，获得丰厚奖品玩游戏的乐趣玩移动社交游戏减轻压力虚拟徽章的成就感签到获得虚拟徽章的成就感得到商家的优惠获得商家的电子优惠卷可找到性地图精准LBS应用的地图精细准确路线优化程度高推荐路线的优化程度高界面操作容易LBS应用界面操作简单可靠性线上支付安全问题线上支付存在安全问题签到泄漏隐私担心签到及分享信息泄漏隐私有用性数据传输快速稳定发出需求后，能够及时得到反馈想要的信息和服务得到反馈的信息是自己想要的信息和服务可获得性服务界面清晰美观服务界面清晰，可以从界面中找到有用信息可用性推送信息存在不合推送信息存在不合理收费和欺诈性收费理收费从结果来看，影响LBS用户体验感受最大的是“满意度”这一公因子，用户使用LBS应用服务更在意的是“互动中带来的情感体验”。网络的发展，人与人的联系越来越方便，但是心灵的距离越来越远，人与人的陌生感越来越强，这种陌生感会让人陷入孤立的状态，更多是一种没有朋友的空虚感。因此渴望结识朋友，来填补这份空虚感。基于位置的服务提供一个平台，能够让区域内的人建立新的人际关系，在这个平台上来表达自己的喜好和感受。而且，通过平台互动，人们能够结识志趣相投的朋友，得到肯定和认可后，更能够获得交友群体的归属感，而这种情感体验比其本身提供服务的内容更加吸引用户。当然，基于位置的服务还有其独特的娱乐互动的体验，在参加商家的营销互动活动之后，在玩游戏的过程中，减轻压力的同时，能够获得丰厚的奖品，也是心理上的平衡和情感上的满足感。这种创新的互动体验让用户在游戏过程中交友，在交友的同时，能够享受与朋友一起玩游戏的快乐感受。同时，知名商家给出的活动奖品，也是十分吸引人，能够满足用户的好奇心和猎奇心。在得到奖品后，会有很强的成就感，这个参与的过程，也是猎奇的一个过程，参与之后，会让周围朋友认为自己比较潮，也得到朋友的认可。商家的优惠，在很大程度上也满足部分人得利的心理，获得心理上一种平衡感，从而提升满意度。经典的马斯洛需求层次理论认为，人类的需求是从低到高的，当基本需求得41万方数据 武汉理工大学硕士学位论文到满足后，就会追寻更高的需求。基本的需求包括生理需求和安全需求，比较高的需求更多是情感需求和社会价值的实现。当前，竞争压力大，精神总是处于紧绷的状态，因此用户对应用服务的情感需求更大。根据因子分析结果可以发现用户有如下需求：⑴结交朋友，获得群体归属感。用户时常挂着在线工具，好友有很多人在线，但是与之聊天和倾诉的却寥寥无几。从内心来说，用户还是希望能有离自己较近的、能够近距离交流和沟通的平台，从而建立真实而有效的社交网络。⑵在志同道合的朋友中获得价值认同。基于位置的服务能够聚集志同道合的人，他们有自己的兴趣和爱好。也因为这些兴趣和爱好，走进同一家店，到同一个区域，当自己在某个领域的徽章多，或者级别较高的话，就会得到同伴的认可和肯定。⑶消磨碎片化时间，获得减轻压力的放松感。压力大、时间碎片化的客观存在，让用户希望找到适当的方式来放松心情，手机等移动终端就成为必备的娱乐媒体。位置游戏虚拟现实，可以让用户身临其境，获得减轻压力的放松感。用户使用LBS应用服务不但重视情感的体验，还要这个服务本身具有可找到性。这就要求地图要精准，这样才能找到用户期望的地址和服务。如果根据地图推荐的线路，找不到目的地或者绕远路到达目的地，都会降低用户体验。基于位置的服务，如果在地图和位置都做不到让用户满意，那么也就失去了其核心竞争力。对于用户来说，只有移动位置服务的相关使用比较简单，才能让他们觉得自己能够使用移动位置服务，从而对移动位置服务产生积极的使用意愿。但是如果整个移动位置服务的操作比较复杂，用户在几次操作中都无法达到他们所期望的结果，他们会觉得移动位置服务对自己用处不大，反而会带来不必要的麻烦，从而对移动位置服务产生抵触情绪，必且会拒绝进一步使用移动位置服务。“可靠性”在影响LBS用户体验的因子中排了第三的位子。用户在移动互联网中的自我保护意识逐渐增强，线上支付的习惯也慢慢养成，对于基于位置服务的线上支付的安全性也很看重，毕竟直接涉及经济交易，这份重视也是无可厚非的。阿里巴巴的线上支付，先开始也是举步维艰，但是由于自我信誉的建立以及用户群的积累，其在电子商务领域的影响越来越大。基于位置的信息推送服务是以用户位置为前提，这必然会涉及用户隐私问题。由于国内用户的思想观念和行为习惯都与国外用户存在一定的差异，所以并不习惯将自己的位置信息公之于众，如果用户的隐私遭到侵犯，就会降低用户体验，甚至放弃使用LBS。“有用性”也在一定程度上影响LBS用户体验感受。基于位置的服务也是及时的服务，用户希望在发出需求后，能够及时得到反馈。如果数据传输不够稳定，推送信息延迟，对于用户来说，体验度会降低。如果反馈的信息和服务，并不是用户想要的信息和服务，那么对于用户来说，就是无用的。影响LBS用户体验感受还有“可获得性”和“可用性”。只有服务界面清42万方数据 武汉理工大学硕士学位论文晰，用户才可以从界面中找到有用的信息。如果推送信息存在不合理收费和欺诈性收费，那么对于用户来说，这个服务是不可用的。从调查问卷的统计数据来看，LBS应用推送的信息和服务还是存在不合理和欺诈性的收费，这样就加大了用户使用LBS应用的风险，降低用户体验。商家还是应该诚信和合理收费，才能提高用户体验，从而扩大消费群体。6.1.2用户个体特征分析结果这一部分分别从用户性别、教育程度、月可支配费用三个方面讨论不同用户对LBS信息推送服务用户体验因素感知的差异情况及产生原因。⑴不同性别用户对LBS信息推送服务的体验本研究以用户性别（男、女）为因素变量，LBS信息推送服务6个用户体验要素为因变量，进行了独立样本t检验。结果显示：对于LBS信息推送服务的满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性和可用性的体验，男女用户之间没有显著性差异。无论是在不同应用服务的选择上，还是在对LBS信息推送服务的体验程度上，男、女用户之间都没有显著性差异。对于LBS应用开发商来说，可以不用花费成本针对男女进行特别的受众细分。⑵不同教育程度用户对LBS信息推送服务的体验本研究以用户教育程度（专科、本科、研究生）为因素变量，LBS信息推送服务6个用户体验要素为因变量，进行了非参数检验分析。结果显示：三类不同教育程度的用户之间对LBS信息推送服务体验的满意度、有用性和可获得性存在显著性差异。对满意度的体验程度上，本科生的满意度最高，然后是研究生和专科生。对有用性的体验程度上，本科生认为使用LBS能够获得想要的信息和服务，然后依次是研究生和专科生。对可获得性的体验程度上，研究生认为LBS应用界面清晰美观，能够从界面中找到有用信息，然后依次是本科生和专科生。无论是满意度还是有用性的体验程度上，本科生满意度都是最高的，然后是研究生和专科生。本科生相对于研究生和专科生有更多的自由支配时间，他们签到或者参与游戏的频次更高，会结识更多的朋友，从而获得群体归属感，进而提高满意度。同时，由于更多时间的参与，与其他人相互交流经验，能够在发出需求后，能够得到的反馈信息是自己想要的信息和服务。对可获得性体验程度上，研究生认为LBS应用界面清晰美观，能够从界面中找到有用信息，然后依次是本科生和专科生。这样看来，界面相对复杂，研究生会更有耐心进行相关操作，从而找到有用信息。为了提高用户体验，界面还是应该简单明了、分类清晰、功能明确，这样才能满足大众用户的要求，而不是少数受教育程度较高的人群。43万方数据 武汉理工大学硕士学位论文⑶不同月可支配费用用户对LBS信息推送服务的体验本研究以用户月可支配费用（1000元以下、1000-2000元、2000元以上）为因素变量，LBS信息推送服务6个用户体验要素为因变量，进行了单因素方差分析。结果显示：对于满意度、可找到性、可靠性、可用性的体验感知，三类不同月可支配费用用户之间没有显著性差异。不同月可支配费用用户对“有用性”及“可获得行”的体验存在一定程度上的感知差异，而对其他体验因素的感知差异并不明显。对体验要素“有用性”而言，月可支配费用1000元以下、1000-2000元、2000元以上都存在显著性差异，不同月可支配费用用户在“有用性”的体验排序为月可支配2000以上用户〉月可支配1000以下〉月可支配1000-2000，月可支配费用高的对“有用性”的体验度是最好的，他们自由活动的资金较多，能够熟练发出需求后，得到自己想要的信息和服务。对体验要素“可获得性”而言，月可支配费用1000元以下的用户与月可支配费用1000-2000元的用户表现出显著性差异，不同月可支配费用的用户对“可获得性”的体验感知排序为月可支配2000以上〉月可支配1000-2000元〉月可支配1000以下。月可支配费用从高到低的用户，对“可获得性”的体验感知度也是从高到低的。这个有可能是移动终端服务界面的显示状况，月可支配费用较高的用户，移动终端智能性更好，服务界面清晰美观，操作简单，可以从界面中找到有用信息，因此在“可获得性”的体验度可能要更好一些。6.2结论与对策建议本部分在数据分析结果讨论的基础上总结研究结论，并结合LBS应用服务的发展现状，提出了提高LBS信息推送服务用户体验程度的相应建议与对策。6.2.1研究结论⑴LBS信息推送服务用户体验模型由“满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性、可用性”6个因子构成，根据统计分析结果，这6个因子能够较全面地反映了目前用户使用LBS信息推送服务的实际感受情况。⑵不同个体因素特征用户对LBS信息推送服务的满意度、可找到性、可靠性、有用性、可获得性、可用性的感知有所区别。44万方数据 武汉理工大学硕士学位论文6.2.2建议与对策针对研究结果，LBS服务商可通过以下方式来提高LBS信息推送服务的用户体验。第一，要注重用户的情感体验。在影响因素中，影响用户体验最大的就是交友的归属感。因此可以将区域范围的用户以游戏的形式聚集在一起，增加他们的互动和交流，同时游戏应存在竞争机制和团体协作，这样子能够激发用户的积极性，并获得群体的归属感。一旦获得胜利或者完成任务，应给予一定奖励，让用户获得认可和成就感，从而产生积极的用户体验。在社交层面，提供一种全方位的社交体验。通过游戏社区模式可以提高用户粘合度，以满足用户展示个性、进行真实有效社交、获得社会认同的心理。在设计时需要考虑以下方面：⑴社区概念进一步细分。游戏的社区理念可以进行进一步细分，比如按照专业、年龄、爱好等，可以使志同道合的人更加容易找到彼此，丰富和提升用户社交体验，使社交更真实有效的进行。⑵加入团体性功能。现今很多大型的游戏中，都加入团体性系统功能，这种功能能更好地让玩家产生及时交流，从而更有效地提升用户的粘合度。将此类设计融入到社交类游戏中，或者改变一下交互模式，建立一个团体性的结构，用户的粘合度必将提高。⑶结合功能性软件。产品还可以结合功能性社交软件，借助LBS定位系统，与附近的陌生人进行互动，充分利用手机移动性的同时，更便于将社交从线上向线下的真实生活中转变，从而提高用户体验。第二，建立良好的线上支付信誉。具体包括以下几个方面：⑴建立信用认证中心和网络支付系统。一方面，基于位置服务的移动电子商务平台是根据现实存在的地理信息而建立的，这也使得用户对平台的信用得到认可；另一方面，在价值链的简化交易流程中依托已经成熟的移动运营商，将认证中心嫁接到移动运营商平台中。不仅如此，对于用户产生的线上交易行为，也可将代支平台结合在运营商的平台中。⑵完善互联网银行体系。用户可以使用其移动终端核查其账户、支付账单、进行转账以及接收付款通知等。商家应该建立良好的线上支付信誉，这样才能积累更多的用户，从而扩大用户群体，保证良好的用户体验。第三，切实保护用户的隐私。如果用户隐私遭到侵犯，就会降低用户体验，甚至放弃使用LBS。从用户体验实际情况来看，用户对于隐私还是很担忧的，因此商家应切实保护用户隐私，这样才能得到用户信任，从而提高用户体验。高透明度的产品在信息使用、信息传递上的自由会增强用户对信息的掌控能力，降低用户对隐私泄露的顾虑程度。包括用户隐私的措施包括：⑴提供简单、易操作的隐私功能选项，如公开对象设置、同步设置、延迟签到、模糊签到地点等，增强对用户隐私信息的保护，减少用户的隐私顾虑。⑵产品应以地理位置为关注点，45万方数据 武汉理工大学硕士学位论文提供基于位置的搜索，充分利用“所在即所得”的信息获取模式，为签到用户提供与其所在位置密切相关信息，为其获取信息提供便利，而非关注某个特定的人，降低用户信息的敏感度。第四，关注LBS信息推送服务用户的需求差异。不同用户对LBS信息推送服务的体验程度存在差异性，本文把这种差异称为因个人特征统计变量不同而造成的差异。本次研究采用性别、教育程度和月可支配费用不同变量对用户进行了区分。不同用户对LBS信息推送服务的需求是不一样的，对可获得性的体验程度上，研究生认为LBS应用界面清晰美观，能够从界面中找到有用信息，然后依次是本科生和专科生。因此，界面设计应该简单明了，栏目分类清晰，让操作更加简单智能，满足大众操作习惯，而不仅仅只是教育程度较高的用户能够在界面找到有用信息。月可支配费用从高到低的用户，对“可获得性”的体验感知度也是从高到低的。对于月可支配费用较高的用户，移动终端智能性更好，因此服务界面清晰美观，操作简单，可以从界面中找到有用信息。但是，服务提供商应该针对不同的移动终端的系统特点，发布相应的服务界面，使其在不同的移动终端都能呈现最佳效果。这样，即使是用户移动终端的智能化程度不高，也能够看到清晰美观的界面，从而从界面中找到有用信息，提高用户体验。6.3研究局限与展望本文通过对LBS信息推送服务用户体验问题进行相关理论与实证研究，初步建立了LBS信息推送服务用户体验要素蜂窝模型，并得出了不同用户使用LBS应用的体验差异。但由于研究时间、科研能力有限，尚有很多关于LBS信息推送服务用户体验的问题没有进行深入研究，主要包括：第一，因子分析后的要素分组与常规认识存在小范围的不一致。例如，可用性中的推送信息存在不合理收费完全可以分组到可靠性中，但是据数据结果显示，推送信息存在不合理收费与可靠性两个变量，即线上支付安全问题、签到泄漏隐私相关性低。造成这个的原因，有可能是问卷的有效性存在一定的问题。第二，本文实证研究数据样本不够全面。LBS的主流用户群体是白领、上班族以及学生群体，由于调查地域的限制，本文的研究对象主要为高校在校学生。至于已经在工作的用户，本文并没有研究他们的实际体验程度，拟在今后进一步开展相关研究。第三，本文探讨了LBS信息推送服务用户的态度和体验行为，但是并没有深入探讨两者之间的关系，这可以作为后续LBS信息推送服务用户研究的重点研究方向。46万方数据 武汉理工大学硕士学位论文致谢此时此刻，千言万语，竟不知如何开口。七年弹指一瞬，不知不觉间，我竟与武汉理工大学结下了如此深厚的感情。今日种种，确是七年前的自己不曾料想，亦如下个七年后的光景，今日谁能意料。本科四年匆匆而过，在刚对理工大的美产生些许体味之时，就不得不与相守四年的姐妹挥泪告别；硕士三年更是转瞬即逝，有些人，有些景，一旦印在心里，以后每一次的相望，只能更添不舍与留恋。在我人生很重要的成长阶段中，感谢教导我的老师和陪伴我的朋友们。感谢我的导师刘锦宏老师，在学业上孜孜不倦的教导，在生活中亦师亦友的帮助，在论文上洒下的汗水，我会一直把这份感激记在心里。七年的师生情谊，文法的每一位老师对我来说都如亲人般熟悉、亲切：沉稳大气的黄箐老师、严肃认真的贺老师、严谨优雅的翟老师、渊博风趣的刘永坚老师、平易近人的李明文老师、温婉美丽的唐丹老师，还有就是我三番五次请教问题的钱正老师，真心感谢你们，感谢你们的教导和帮助，让我学习成长。还有我的同学和亲爱的室友，感谢你们在我困难的时候，帮助我走出困境，感谢你们积极奔走进行问卷调查，帮助我完成学业论文，是你们的默默陪伴，让我有个愉快而温馨的研究生经历。在最美丽的武汉理工大学渡过的人生最美好的七年时光，将是我毕生难忘的记忆！47万方数据 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武汉理工大学硕士学位论文与区域位置内的人玩游戏给我带来乐3.312345趣3.4使用LBS交友让我获得群体归属感123453.5周围朋友觉得我使用LBS服务比较潮123454.1我觉得使用LBS签到隐私会泄露12345我觉得使用LBS线上支付会存在安全4.212345问题我觉得LBS推送的信息存在不合理收4.312345费或欺诈性收费感谢你在百忙之中抽出时间来完成这份问卷，非常感谢！53万方数据