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3.3
基于文献计量与内容分析的移动购物行为特征挖掘
3.3.1 基于WOS数据库的移动购物行为特征与影响因素分析
首先,梳理全球学者对移动购物行为的研究热点及关键词,并将关键词翻译为中文;其次,统计文献提及关键词的频次,计算其突现文献指数;最后,如表3-1所示,根据扎根理论方法对关键词进行开放式编码和主轴编码,形成基于WOS文献挖掘的移动购物行为特征及影响因素。
表3-1 基于WOS文献挖掘的移动购物行为扎根分析(2008—2019年)
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(续表)
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(续表)
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(续表)
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(续表)
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(续表)
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(续表)
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(续表)
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如图3-3所示,在上述扎根分析基础上,我们进一步结合文献内容分析,得到如下基于WOS数据库的移动购物行为影响因素。其中,社会和环境因素与环境感知、社会化价值开发能力、美感、价值感知和交互体验有关;技术因素与新技术嵌入性、移动技术服务能力、移动技术应用能力、商业智能化水平、数据管理能力和客户智能有关;个体和群体因素与采纳意愿、创新活力、撮合行为、个体特征、行为控制、安全感知、情绪传染和群体认同有关;时空因素与时间感知、空间感知能力、渠道丰富度和渠道融合度有关;行为绩效因素与移动购物意向、消费行为、决策能力、期望行为和忠诚度有关。
3.3.2 基于CSSCI数据库的移动购物行为主题聚类分析
在上一节,我们从全球视角分析了移动购物行为影响因素理论模型,本节我们从中国学者视角探索移动购物行为特征及影响因素。首先,如图3-4所示,我们利用CiteSpace文献知识图谱分析软件,对CSSCI数据库中有关移动购物行为进行可视化聚类呈现。
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图3-3 基于WOS的移动购物行为影响因素理论模型
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图3-4 基于CSSCI数据库的移动购物行为关键词聚类知识图谱
其次,如表3-2所示,我们对中国学者有关移动购物行为文献成果进行聚类分析,共形成九类主题,时间跨度为2009—2019年之间,每个聚类都形成了显著的类特征。
表3-2 移动购物行为研究主题特征聚类分析(基于CSSCI数据库)
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基于CSSCI聚类分析基础上,我们进一步梳理得到中国学者关注的移动购物行为属性特征,进而归纳整理得到如图3-5所示的移动购物行为影响因素。其中,移动购物社会与环境感知因素与跨境、情景、税收征管、信息质量、参照群体、战略联盟和移动环境刺激等有关;移动购物风险感知因素与隐私反馈、隐私保护、感知风险、隐私计算、隐私关注、风险评价、信息披露和信息泄露等有关;移动购物心理因素与期望、态度、信任、舒适感、文化认同、采纳行为、评论意愿、自我披露、决策偏好、感知价值、技术接受能力、沉浸体验、交互式体验、退出意愿和持续使用意愿等有关;移动购物的物流与服务质量因素与服务拥塞度、服务资源、服务质量、消费者创新、供应链资源整合水平和第四方物流服务能力等有关;个性化应用因素与个性化推荐、多维信息推荐、音乐社交、移动阅读、移动广告、移动支付等有关。
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图3-5 基于CSSCI聚类的移动购物影响因素框架图