DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322860
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40338911
تاريخ النشر: 2025-05-08
المؤلف: Tong Wu وآخرون
الموضوع الرئيسي: اعتماد التكنولوجيا وسلوك المستخدم
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة العوامل التي تؤثر على نية الاشتراك في منصات بث الفيديو في الصين من خلال دمج نظرية القبول واستخدام التكنولوجيا الموسعة (UTAUT2)، ونظرية القيمة المدركة، ونظرية التحفيز-العضو-الاستجابة (S-O-R). تم استخدام نهج كمي، مع الاستفادة من نمذجة المعادلات الهيكلية باستخدام المربعات الصغرى الجزئية (PLS-SEM) لتحليل البيانات من عينة تضم 506 مشاهدين لبث الفيديو.
تكشف النتائج أن توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي، والدافع الهيدوني ترتبط إيجابياً بنية الاشتراك. علاوة على ذلك، تعمل القيمة المدركة كوسيط في هذه العلاقات، بينما يظهر العادة أيضاً ارتباطاً إيجابياً بنية الاشتراك. ومن الجدير بالذكر أن جاذبية البدائل تعدل العلاقة بين القيمة المدركة ونية الاشتراك، مما يبرز فهماً دقيقاً لسلوك المستهلك في سياق منصات بث الفيديو في الصين. تسهم هذه البحث في الأدبيات من خلال تقديم إطار وساطة معدل يوضح نوايا الاشتراك، مستفيداً من نماذج نظرية راسخة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على النمو السريع لسوق بث الفيديو العالمي، وخاصة في الصين، المدفوع بالتقدم التكنولوجي وتغير تفضيلات المستهلكين. تستفيد منصات الفيديو حسب الطلب (SVOD) من الذكاء الاصطناعي لتخصيص المحتوى وفقاً لاهتمامات المستخدمين، مما يؤثر بشكل كبير على سلوكيات الاشتراك. على الرغم من هذا النمو، تواجه منصات بث الفيديو الصينية تحديات مثل ارتفاع معدلات الدوران وصعوبات في جذب مشتركين جدد، مما يستلزم فهماً أعمق لنوايا اشتراك المستهلكين. تستخدم الدراسة نظرية القبول واستخدام التكنولوجيا الموسعة (UTAUT2) كإطار نظري لاستكشاف كيفية تأثير عوامل مثل توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي، والدافع الهيدوني، والعادة على نوايا الاشتراك.
تهدف الدراسة إلى سد الفجوات في الأدبيات الحالية من خلال فحص الدور الوسيط للقيمة المدركة – التي تشمل القيم الملائمة، والعاطفية، والاجتماعية – وتأثير جاذبية البدائل على نوايا الاشتراك. يوفر دمج UTAUT2، ونظرية القيمة المدركة، ونموذج التحفيز-العضو-الاستجابة (S-O-R) نهجاً شاملاً لفهم الآليات التي تؤثر على سلوك المستهلك في المشهد التنافسي لبث الفيديو في الصين. من خلال استكشاف هذه العلاقات، تسعى الدراسة إلى تقديم رؤى يمكن أن تساعد مقدمي الخدمات في تطوير استراتيجيات فعالة للاحتفاظ بالمشتركين وجذبهم في ظل تزايد المنافسة وتقلب معدلات الاشتراك.
الطرق
استخدمت الدراسة منهجية قائمة على الاستبيان عبر مقطع عرضي للتحقيق في العوامل المؤثرة على نوايا الاشتراك في منصات بث الفيديو (VSPs) في الصين. تم الحصول على عينة من 506 مشاركين من خلال مزيج من طرق العينة التطوعية (الاختيار الذاتي) والعينة الملائمة، مما يضمن حجم عينة كبير بما يكفي لمعالجة سؤال البحث. تم تضمين أسئلة تصفية في الاستبيان لاستبعاد الردود غير المتوافقة، وكان مطلوباً من المشاركين أن يكونوا في سن 18 عاماً أو أكثر، سواء كانوا مشتركين حاليين أو محتملين في VSPs. استخدم عملية التوظيف ثلاث منصات رئيسية لوسائل التواصل الاجتماعي – WeChat وWeibo وTikTok – بالإضافة إلى خدمات بث الفيديو البارزة مثل Tencent Video وiQIYI وYouku Video، خلال الفترة من أكتوبر إلى ديسمبر 2023.
تم تبرير تقنيات العينة بناءً على الأدبيات السابقة، حيث سمحت العينة التطوعية للأفراد ذوي الآراء القوية حول موضوع البحث بالمشاركة، بينما سهلت العينة الملائمة جمع البيانات من جمهور أوسع حيث كانت العينة العشوائية غير عملية. استخدمت الدراسة G*Power لتحديد أن الحد الأدنى لحجم العينة المطلوب هو 160 مستجيباً لضمان قوة إحصائية كافية، مع هدف 506 مشاركين يتجاوز هذا المتطلب. تم معالجة الاعتبارات الأخلاقية من خلال الموافقة من لجنة الأخلاقيات البشرية في جامعة تشينغداو للعلوم والتكنولوجيا، مما يضمن سرية المشاركين والموافقة المستنيرة. تألف الاستبيان من قسمين: الأول جمع البيانات الاجتماعية والديموغرافية، والثاني قياس المتغيرات ذات الصلة بنموذج البحث.
النتائج
تشير نتائج تقييم نموذج القياس، كما هو ملخص في الجدول 3، إلى موثوقية وصلاحية قوية للبناء عبر جميع البنى. تراوحت تحميلات العوامل من 0.791 إلى 0.841، متجاوزة العتبة 0.70، بينما أظهرت قيم ألفا كرونباخ بين 0.912 و0.939 اتساقاً داخلياً جيداً. تراوحت درجات موثوقية المركب من 0.930 إلى 0.949، مما يؤكد صلاحية البناء. تم إثبات الصلاحية المتقاربة مع قيم متوسط التباين المستخرج (AVE) بين 0.646 و0.673، جميعها تتجاوز القيمة المقبولة 0.50. تم دعم الصلاحية التمييزية بواسطة معيار فورنيل-لاركر ومصفوفة HTMT، مع جميع قيم المعايير أقل من 0.9.
كشف تقييم النموذج الهيكلي عن علاقات مهمة بين خمسة عوامل سابقة – توقع الأداء (PE)، توقع الجهد (EE)، التأثير الاجتماعي (SI)، الدافع الهيدوني (HM)، والعادة (H) – ونية الاشتراك (S)، مما يدعم الفرضيات H1 إلى H5. أظهرت تحليل الوساطة أن القيمة المدركة (PV) وسّطت بشكل كبير العلاقات بين PE وEE وSI وHM وS، مما يؤكد الفرضيات H6 إلى H9. بالإضافة إلى ذلك، كانت التفاعل بين القيمة المدركة وجاذبية البدائل تعدل سلبياً العلاقة مع نية الاشتراك، مما يدعم الفرضية H10. أوضح النموذج 21.5% من التباين في القيمة المدركة و54.40% من التباين في نية الاشتراك، مما يشير إلى قوة تفسير معتدلة إلى كبيرة.
المناقشة
تناقش هذه القسم تطبيق نموذج نظرية القبول واستخدام التكنولوجيا (UTAUT2) في فهم نوايا الاشتراك في منصات بث الفيديو. يدمج UTAUT2 بين عدة بنى مثل توقع الأداء، وتوقع الجهد، والتأثير الاجتماعي، والدافع الهيدوني، والعادة، والتي تعتبر حاسمة في تشكيل سلوك المستخدم تجاه اعتماد التكنولوجيا. تفترض الدراسة أن توقع الأداء هو المتنبئ الأكثر أهمية بنية الاشتراك، مشددة على أن تصورات المستخدمين للفوائد المستمدة من هذه المنصات تؤثر مباشرة على قرارهم بالاشتراك. ومع ذلك، تقدم الأدبيات الحالية نتائج مختلطة بشأن العلاقة بين توقع الأداء ونية الاشتراك، مما يشير إلى الحاجة لمزيد من التحقيق.
بالإضافة إلى ذلك، تقدم الدراسة القيمة المدركة كعامل وساطة يربط بين البنى المذكورة ونية الاشتراك. تسلط الضوء على أهمية القيمة المدركة في تقييم الفوائد والتكاليف المرتبطة بخدمات بث الفيديو، مشيرة إلى أن تقييمات المستخدمين لهذه المنصات تؤثر بشكل كبير على قرارات اشتراكهم. كما تفحص البحث الدور المعدل لجاذبية البدائل، حيث تفترض أن القيمة المدركة للمنصة الحالية للمستخدم قد تتناقص إذا تم اعتبار الخدمات المنافسة تقدم ميزات متفوقة. بشكل عام، تهدف الدراسة إلى سد الفجوات في الأدبيات المتعلقة بسلوك الاشتراك في سياق منصات بث الفيديو، وخاصة في الصين، من خلال دمج UTAUT2، ونظرية القيمة المدركة، ونموذج S-O-R (التحفيز-العضو-الاستجابة).
القيود
تقدم البحث حول نوايا الاشتراك في منصات بث الفيديو في الصين عدة قيود تستدعي الاعتبار. أولاً، يقتصر التركيز الجغرافي على الصين على تعميم النتائج على مناطق أخرى، حيث قد تختلف التفضيلات الثقافية وديناميكيات السوق بشكل كبير. يجب على الدراسات المستقبلية استكشاف هذه الفرضيات في سياقات ثقافية متنوعة لالتقاط التباينات في سلوك المستهلك المتأثر بالعوامل الديموغرافية والإثنية. بالإضافة إلى ذلك، سيساهم توسيع تنوع المشاركين في تعزيز قابلية تطبيق النتائج عبر خلفيات ثقافية مختلفة. كما يُوصى بإجراء دراسات طولية لتقييم كيفية تطور نوايا الاشتراك مع مرور الوقت.
ثانياً، قد يؤدي الاعتماد الحصري على الطرق الكمية إلى تجاهل تعقيدات سلوك المستهلك. بينما توفر التحليل الكمي رؤى إحصائية قيمة، قد لا تلتقط الدوافع الأعمق والسياقات الاجتماعية التي تؤثر على قرارات الاشتراك بشكل كامل. يجب أن تتضمن الأبحاث المستقبلية نهجاً نوعياً أو مختلطاً، مثل المقابلات ومجموعات التركيز، لتعزيز فهم المواقف الاستهلاكية. علاوة على ذلك، تحد من منهجية العينة المستخدمة – التي تعتمد أساساً على العينة غير الاحتمالية – تمثيل النتائج. يمكن أن يعزز استخدام العينة العشوائية الطبقية من قوة الأبحاث المستقبلية.
أخيراً، قد يؤدي تركيز الدراسة على وجهات نظر المستخدمين فقط إلى إدخال تحيز، حيث إنها لا تأخذ في الاعتبار الرؤى من منصات بث الفيديو أو الممارسين في الصناعة. يمكن أن يؤدي دمج هذه المنظورات إلى إطار أكثر شمولية يعالج العوامل التشغيلية والاستراتيجية التي تؤثر على نوايا الاشتراك. من خلال الاعتراف بهذه القيود ومتابعة هذه المسارات البحثية، يمكن للعلماء تطوير نماذج أكثر دقة تعكس بشكل أفضل تعقيدات سلوك المستهلك في مشهد الترفيه الرقمي.
DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0322860
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40338911
Publication Date: 2025-05-08
Author(s): Tong Wu et al.
Primary Topic: Technology Adoption and User Behaviour
Overview
This study investigates the factors that influence the intention to subscribe to video streaming platforms in China by integrating the extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2), perceived value theory, and stimulus-organism-response (S-O-R) theory. A quantitative approach was employed, utilizing partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) to analyze data from a sample of 506 video streaming viewers.
The findings reveal that performance expectancy, effort expectancy, social influence, and hedonic motivation positively correlate with subscription intention. Furthermore, perceived value serves as a mediator in these relationships, while habit also shows a positive association with subscription intention. Notably, the attractiveness of alternatives moderates the relationship between perceived value and subscription intention, highlighting a nuanced understanding of consumer behavior in the context of video streaming platforms in China. This research contributes to the literature by introducing a moderated mediation framework that elucidates subscription intentions, leveraging established theoretical models.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the rapid growth of the global video streaming market, particularly in China, driven by technological advancements and changing consumer preferences. Subscription Video on Demand (SVOD) platforms leverage artificial intelligence to tailor content to user interests, significantly influencing subscription behaviors. Despite this growth, Chinese video streaming platforms face challenges such as high turnover rates and difficulties in attracting new subscribers, necessitating a deeper understanding of consumer subscription intentions. The study employs the Extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) as a theoretical framework to explore how factors like performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, and habit affect subscription intentions.
The research aims to fill gaps in existing literature by examining the mediating role of perceived value—encompassing convenience, emotional, and social values—and the moderating effect of the attractiveness of alternatives on subscription intentions. The integration of UTAUT2, perceived value theory, and the Stimulus-Organism-Response (S-O-R) model provides a comprehensive approach to understanding the mechanisms that inform consumer behavior in the competitive landscape of video streaming in China. By investigating these relationships, the study seeks to offer insights that can help service providers develop effective strategies to retain and attract subscribers amidst increasing competition and fluctuating subscription rates.
Methods
The study employed a cross-sectional, questionnaire-based methodology to investigate the factors influencing subscription intentions for video streaming platforms (VSPs) in China. A sample of 506 participants was obtained through a combination of volunteer (self-selection) and convenience sampling methods, ensuring a sufficiently large sample size to address the research question. Screening questions were included in the questionnaire to filter out non-compliant responses, and participants were required to be 18 years or older, either existing or potential subscribers of VSPs. The recruitment process utilized three major social media platforms—WeChat, Weibo, and TikTok—as well as prominent video streaming services like Tencent Video, iQIYI, and Youku Video, during the period from October to December 2023.
The sampling techniques were justified based on previous literature, with volunteer sampling allowing individuals with strong opinions on the research topic to participate, while convenience sampling facilitated data collection from a broader audience where random sampling was impractical. The study utilized G*Power to determine that a minimum sample size of 160 respondents was necessary for adequate statistical power, with a target of 506 participants exceeding this requirement. Ethical considerations were addressed through approval from the Human Ethics Committee at Qingdao University of Science and Technology, ensuring participant confidentiality and informed consent. The questionnaire comprised two sections: the first collected socio-demographic data, and the second measured variables relevant to the research model.
Results
The results of the measurement model assessment, as summarized in Table 3, indicate strong construct reliability and validity across all constructs. Factor loadings ranged from 0.791 to 0.841, surpassing the threshold of 0.70, while Cronbach’s alpha values between 0.912 and 0.939 demonstrated good internal consistency. Composite reliability scores ranged from 0.930 to 0.949, further confirming construct validity. Convergent validity was established with average variance extracted (AVE) values between 0.646 and 0.673, all exceeding the acceptable value of 0.50. Discriminant validity was supported by the Fornell-Larcker criterion and the HTMT matrix, with all criteria values below 0.9.
The structural model assessment revealed significant relationships between the five antecedents—performance expectancy (PE), effort expectancy (EE), social influence (SI), hedonic motivation (HM), and habit (H)—and subscription intention (S), supporting hypotheses H1 through H5. Mediation analysis indicated that perceived value (PV) significantly mediated the relationships between PE, EE, SI, HM, and S, confirming hypotheses H6 to H9. Additionally, the interaction between perceived value and attractiveness of alternatives negatively moderated the relationship with subscription intention, supporting hypothesis H10. The model explained 21.5% of the variance in perceived value and 54.40% of the variance in subscription intention, indicating moderate to substantial explanatory power.
Discussion
The section discusses the application of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) model in understanding subscription intentions for video streaming platforms. UTAUT2 integrates various constructs such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, hedonic motivation, and habit, which are critical in shaping user behavior towards technology adoption. The study posits that performance expectancy is the most significant predictor of subscription intention, emphasizing that users’ perceptions of the benefits derived from these platforms directly influence their decision to subscribe. However, existing literature presents mixed findings regarding the relationship between performance expectancy and subscription intention, indicating a need for further investigation.
Additionally, the study introduces perceived value as a mediating factor that links the aforementioned constructs to subscription intention. It highlights the importance of perceived value in assessing the benefits and costs associated with video streaming services, suggesting that users’ evaluations of these platforms significantly impact their subscription decisions. The research also examines the moderating role of the attractiveness of alternatives, positing that the perceived value of a user’s current platform may diminish if competing services are viewed as offering superior features. Overall, the study aims to fill gaps in the literature regarding subscription behavior in the context of video streaming platforms, particularly in China, by integrating UTAUT2, perceived value theory, and the S-O-R (Stimulus-Organism-Response) model.
Limitations
The research on subscription intentions for video streaming platforms in China presents several limitations that warrant consideration. Firstly, the geographical focus on China restricts the generalizability of the findings to other regions, where cultural preferences and market dynamics may differ significantly. Future studies should explore these hypotheses in diverse cultural contexts to capture variations in consumer behavior influenced by demographic and ethnic factors. Additionally, expanding participant diversity will enhance the applicability of the results across different cultural backgrounds. Longitudinal studies are also recommended to assess how subscription intentions evolve over time.
Secondly, the exclusive reliance on quantitative methods may overlook the complexities of consumer behavior. While quantitative analysis provides valuable statistical insights, it may not fully capture the deeper motivations and social contexts influencing subscription decisions. Future research should incorporate qualitative or mixed-methods approaches, such as interviews and focus groups, to enrich the understanding of consumer attitudes. Furthermore, the sampling methodology employed—primarily non-probability sampling—limits the representativeness of the findings. Employing stratified random sampling could enhance the robustness of future research.
Lastly, the study’s focus on user perspectives alone may introduce bias, as it does not account for insights from video streaming platforms or industry practitioners. Incorporating these perspectives could lead to a more comprehensive framework that addresses operational and strategic factors affecting subscription intentions. By acknowledging these limitations and pursuing these research avenues, scholars can develop more nuanced models that better reflect the complexities of consumer behavior in the digital entertainment landscape.