[논문]지식 공유 라방 학습 영향요인에 대한 실증 연구 - 중국 라이브 방송 플랫폼을 기반으로 하여

류이; 반영환

doi:10.15207/jkcs.2021.12.12.197

지식 공유 라방 학습 영향요인에 대한 실증 연구 - 중국 라이브 방송 플랫폼을 기반으로 하여
An empirical study on the influencing factors of learning through knowledge sharing live streaming - Based on live streaming platform in China 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.12, 2021년, pp.197 - 211

류이 (국민대학교 테크노디자인전문대학원 경험디자인학과) , 반영환 (국민대학교 테크노디자인전문대학원 경험디자인학과)

초록
AI-Helper

지식 공유 라이브 방송의 출현은 라이브 방송 플랫폼에 더 많은 다원화적인 내용을 제공하였다. 지식 공유 라이브 방송 사용자의 사용 의향에 대한 영향 요인을 분석하면 인터넷 라이브 방송 플랫폼으로 하여금 이러한 내용에 관심을 가지는 사용자의 사용 특징을 더 잘 이해하게 할 수 있다. 또한 플랫폼 운영업체에 더 좋은 서비스를 제공하여 라이브 방송 플랫폼의 혁신에 도움을 줄 수 있다. 본 연구는 TAM모델을 기반으로 설문조사와 구조방정식 모형을 이용해 지식 공유 라이브 방송 중 사용자 의향에 대한 영향 요인에 관한 개념 모형을 구축하고 지식 사용자의 영향 요인 모형에 대해 실증 분석을 진행한다. 데이터 분석 결과에 따르면, 사용자가 지식 공유 라이브 방송 태도에 미치는 유의한 영향은 지각된 유용성이고 다음은 몰입 체험이며, 지각된 가치는 사용자 태도와 사용 의향에 긍정적 영향을 미치고 사용자 태도의 긍정적 영향은 사용자의 사용 의향에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Abstract ▼ AI-Helper

The emergence of knowledge-sharing live streamers provides more diversified content to the live streaming platform. Analysis of the factors affecting the intention to use knowledge sharing live streaming users can allow the live streaming platform to understand better the adoption characteristics of users who follow this type of content. Help platform operators provide better services and help live streaming platforms innovate. Based on the TAM model, this research uses questionnaire surveys and structural equation models to construct a conceptual model of the influencing factors of users' intentions in the knowledge sharing live streaming and conduct an empirical analysis on the influencing factor models. The results of data analysis show that a significant influence of users' attitudes of knowledge sharing live streaming is perceived usefulness, followed by flow experience; perceived value has a positive impact on users' attitudes and intention to use, and the positive influence of users attitude significantly affect the user's intention.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. Content Co-construction
그림 Fig. 2. Knowledge sharing live streaming in Douyin,Wechat and Zhihu
그림 Fig. 3. Theoretical model of user intention to learn through knowledge sharing live streaming
표 Table 1. Hypothetical Relations of factors
표 Table 2. Demographic profile of respondents (N=266)
표 Table 3. Results of reliability and validity analysis
표 Table 4. Recommended and actual values of model fit indices
그림 Fig. 4. Illustration of the Model
표 Table 5. Correlations Between Latent Constructs.
표 Table 5.4 5 6 7
표 Table 6. Result of direct effect
표 Table 7. Results of the test for intermediate effects

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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