1. 研究目的与意义
随着在线视频业的火爆，视频类APP长期处于激烈的竞争关系之中，除了主拼的内容和资源丰富程度之外，更需进一步推动用户使用习惯的养成。面对不断变化的消费者需求，如何打造能够让用户享受优质体验幸福感并且愿意持续使用的在线视频应用软件，还没有定论。根据美兰德咨询数据显示，爱奇艺、腾讯视频以绝对的优势，在媒体关注度、微博提及度、微信公众号、视频点击量四个维度上领跑其他各大视频网站，形成第一阵营。故本文选取爱奇艺，腾讯视频为竞品分析对象，研究视频类app使用意愿的主要影响因素。
2. 研究内容和预期目标
本文选取了基于在线视频行业评论数据（以腾讯视频、爱奇艺为例）与自制关于腾讯视频和爱奇艺APP用户持续使用意愿的调查回收问卷作为数据挖掘的目标，并建立情感分类模型、腾讯视频和爱奇艺的持续使用意愿影响因素的多元回归模型进行综合分析研究。通过对处于长期竞争关系之中的腾讯视频和爱奇艺两大APP应用评论进行情感分析与因子分析，从用户关注因素出发，以用户体验的多方面感受对腾讯视频和爱奇艺进行对比，了解影响消费者持续使用意愿的相关因素，进一步来分析二者的竞争情况，从而分析在线视频消费市场的需求动向，为在线视频行业未来优化与调整提供指导意义；帮助在线视频APP开发者找出不足，更加了解现阶段消费者偏好，预测未来走势，为以后更加精准功能的设计提供依据；对于消费者而言，更加直观地了解腾讯视频和爱奇艺的优劣势竞争情况，可以为选择使用决策的制定提供数据支持。
论文提纲如下：
3. 国内外研究现状
1．技术接受模型(TAM)立足于理性行为理论和计划行为理论的理论基础，Davis(1989)采纳了其中的行为意向和实际行为两个因素来解释个体的实际行为，并在此基础上提出了技术接受模型。技术接受模型有两个主要的决定性因素：感知易用性和感知有用性，二者同时受外部变量的影响。技术接受模型假设当个体感知到信息平台越容易使用、信息平台的有用性越强时，个人对平台所持的态度越正向。2000 年，Davis 在原有的技术接受模型上加以修改，将主观规范纳入模型之中。主观规范作为一种社会压力，是指人们认为对其有重要影响的人希望自己使用新系统、新技术的感知程度，由个体对他人认为应该如何做的信任程度以及自己对与他人意见保持一致的动机水平所决定。2．延伸式技术接受模型Lieberman(1977)最早提出了娱乐性这一概念，Davisetal(1992)在后期将感知娱乐定义为内在动机，他认为个体之所以从事某项活动的内在动因是这项活动有足够有趣。Webster(1993)认为“感知娱乐是一种主观的人机互动体验，互动期间，个人能主观感知到愉悦的情绪，高涨的娱乐认知可以激发积极正面的情绪，并引发进一步的实际行为。”于是Moonn amp; Kim在技术接受模型中加入了感知娱乐这一变量，衍变出了延伸式技术接受模型，且后续学者研究结果表明该变量影响显著。后来，诸如 Adams，Venkatesh, Nelson 等学者发表看法，为了进一步让模型更简明可靠，认为删去“使用态度”这一变量。3. 消费行为理论感知风险性同样能够影响消费行为，它指的是消费者在消费全部过程与消费整个行为中感知到的风险。Bauer最先将感知风险性因素引入消费行为学研究，Jacoby 和Kaplan(1972)将感知风险性划分为“财务风险、功能风险、时间风险、身体风险、心理风险和社会风险六部分。”4. 使用与满足理论1974 年，传播学家 E.卡兹等人提出了“使用与满足”过程的基本模式，他认为受众并非单纯被动的接受者，而是拥有特定需求的独立个体，这些需求便是个体进行媒介接触的动机，换句话说，个体进行媒介接触行为即为满足自身的特定需求。
4. 计划与进度安排
2022年1月7日前，进行基础材料的收集，完成开题报告，提交指导教师。
2022年4月20日前，完成论文初稿。外文翻译；确定论文的详细写作提纲。
2022年5月16日前，完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作。
5. 参考文献
[1]于朝晖.CNNIC发布第44次《中国互联网络发展状况统计报告》[J].网信军民融合,2019(09):30-31.[2]注重品质和体验“90”后推动消费升级——《2018中国互联网消费生态大数据报告》总结8大趋势[J].中国质量万里行,2019(03):58-61.[3]杨博文.基于餐饮业网络评论的消费者情感极性分析[J].计算机系统应用,2018,27(08):42-48.[4]仇立平.社会研究方法[M].重庆：重庆大学出版社,2015:110-141,178-179.[5]林井琦. 基于SVM和LDA模型的手机评论情感分析[C]. 中国统计教育学会.2017年(第五届)全国大学生统计建模大赛获奖论文选.中国统计教育学会:中国统计教育学会,2017:24-57.[6]PANG B,LEE L.Opinion mining and sentiment analysis[J].Foundations and Trends in InformationＲetrieval,2008,2(1-2):130-135．[7]赵妍妍,秦兵,刘挺,等.文本倾向性分析[J].软件学报,2010,21(8):1834-1848．[8]周沛,伏苏云,赵越春.购物类APP用户持续使用影响因素的实证研究——以南京10所高校为例[J].南京师大学报(自然科学版):1-9.[9]曹南燕,曾艳,张州艳,侯睿林.心理类APP用户持续使用意愿的影响因素探析——以“壹心理”为例[J].统计与管理,2020,35(04):83-88.[10]孟云. 视频网站自制综艺节目的受众收视意向及其影响因素研究[D].西南大学,2018.[11]吴雅娟.手机视频用户接受模型研究[D].北京:北京邮电大学,2010.[12]尹洁林,张子芊,廖赣丽,葛新权.基于技术接受模型和感知风险理论的消费者新能源汽车购买意愿研究[J].预测,2019,(6):83-89.[13]李旭丹,龚泽鹏.基于收益-风险模型分析高校学生在线健康咨询服务使用意愿的影响因素[J].暨南大学学报(自然科学与医学版),2020,(3):1-7.[14]俞晶晶.TV2.0时代女大学生的网络电视收视行为及其影响研究[D].重庆:西南大学,2013.[15]申杨.用户对企业微信持续使用意愿的影响因素研究[D].北京:对外经济贸易大学,2015.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
