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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:黃業樺
研究生(外文):HUANG, YE-HUA
論文名稱:社群網站自我使用效能之量表發展
論文名稱(外文):Development of A Self-Efficacy Scale for Social Network Sites
指導教授:王育民王育民引用關係
口試委員:施穎偉林心慧王怡舜
口試日期:2017-07-14
學位類別:碩士
校院名稱:國立暨南國際大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:92
中文關鍵詞:社群網站自我效能量表發展Facebook
外文關鍵詞:social network sitesself-efficacyscale developmentFacebook
相關次數:
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社群網站可以讓人們在網際網路上建立社交網路,而這些人們通常具有相似的想法、嗜好、背景,並且在網路上結交新朋友。如我們所知,Facebook、Instagram、Plurk、Twitter、…等都是知名的社群網站。近年來,社群網站與我們的生活緊密結合,且使用社群網站也成了人們日常生活的一部份,也影響了機關組織行號來進行其本身的業務行銷推廣的行為。
此研究將發展一份社群網站自我效能之量表,在社群網站當中,Facebook 的使用人口數相較其他平臺來說是最多的,因此本研究以Facebook 為主要的研究平臺。基於Facebook 的功能,加以設計量表,共分為個人狀態、標記、社團和粉絲專頁等四部分。本研究先收集233份的回應來進行量表純化,再收集376份的回覆來檢驗信度及效度,最後發展的量表將可用以檢測一個人的社群網站使用之自我效能。
Social network sites (SNSs) refer to an online platform that can let people build the social network with friends to share ideas, habits, backgrounds, interests and make connections on the Internet. Facebook, Twitter, Plurk, Instagram are the popular social network sites. At present, SNSs are attracting more and more people to use and join. Using SNSs have become a part of daily file and also have strong influence on businesses.
This study develops a scale for measuring users’ self-efficacy for social network sites. Among the SNSs, Facebook has most users. Therefore, this study selects Facebook as the research target. The items of this scale are based on personal use, groups and pages perspectives. This study collected 223 response to purify the scale and 376 responses to validity the scale. Finally, researchers and practitioners can use the scale for measuring one’s self-efficacy on using social network sites.
目次

謝誌 ... i
摘要 ... ii
Abstract ... iii
目次 ... iv
表目次 ... vii
圖目次 ... ix
第一章 緒論 ... 1
1.1 研究動機與背景 ... 1
1.2 研究目的 ... 3
1.3 研究流程 ... 4
第二章 文獻探討 ... 5
2.1 社群網站 ... 5
2.1.1 Facebook ... 7
2.2 自我效能 ... 11
2.2.1 電腦自我效能 ... 14
2.2.2 網路自我效能 ... 16
第三章 Facebook 之自我效能 ... 18
3.1 研究方法 ... 20
3.2 問項產生 ... 22
3.3 專家檢驗 ... 26
第四章 量表純化 ... 30
4.1 研究流程與方法 ... 30
4.2 樣本特徵 ... 32
4.3 量表純化 ... 40
4.4 信度分析 ... 43
第五章 量表實證 ... 45
5.1 驗證性因素分析 ... 45
5.2 收斂效度之檢驗 ... 47
5.3 區別效度之檢驗 ... 49
5.4 量表尺度與應用 ... 51
第六章 結論與發展 ... 55
6.1 討論 ... 55
6.2 結論與貢獻 ... 57
6.3 限制與建議 ... 58
參考文獻 ... 62
一、 中文部分 ... 62
二、 英文部分 ... 63
三、 網路資料 ... 68
附錄 ... 70
附錄一 量表發展──專家檢驗用之題目 ... 70
附錄二 專家檢驗後之量表 ... 79
附錄三 純化後之完整量表 ... 87



表目次

表1. 各大常見社群網站使用人口數(依據使用人口數排列) ... 6
表2. 自我效能研究類型與領域彙整 ... 13
表3. 電腦自我效能研究類型與領域彙整 ... 15
表4. 網路自我效能研究類型與領域彙整 ... 17
表5. 產生問項68題 ... 23
表6. 專家檢驗後之68題問項 ... 27
表7. 相關係數大於0.9之統計暨移除之題項 ... 31
表8. 因素解釋原始變數之總變異數的情況... 33
表9. 共同性 ... 35
表10. 旋轉後成分矩陣 ... 36
表11. 各構面之平均與其所屬題項之相關係數 ... 38
表12. 總平均分數與各題項分數之相關係數 ... 39
表13. 社群網站使用成癮與知覺行為控制 ... 40
表14. 旋轉後成分矩陣 ... 41
表15. 量表純化之17題問項 ... 42
表16. 各因素Cronbach α 值 ... 43
表17. 17題相關係數矩陣 ... 44
表18. 測量配適度指標分析。 ... 45
表19. 收斂效度分析 ... 48
表20. 卡方值區間檢定 ... 49
表21. 信賴區間 ... 50
表22. 態度計分表 ... 51
表23. 總分與其對應之自我使用效能描述 ... 51
表24. Facebook 各年齡層使用人口比例 ... 52
表25. 生理性別之參考水準描述 ... 52
表26. 不同年齡條件之參考水準描述 ... 53
表27. 最終構面及其問項 ... 56



圖目次

圖1. 研究流程圖 ... 4
圖2. Facebook 介面 ... 8
圖3. 飯店促銷活動 ... 8
圖4. Facebook 遊戲 ... 9
圖5. 痞客邦首頁暨帳戶登入畫面 ... 10
圖6. 公共政策網路參與平臺 ... 10
圖7. 三元學習論 ... 11
圖8. 研究方法與章節之對應 ... 19
圖9. Facebook 自我效能量表發展流程圖 ... 21
圖10. 本研究之測量模型 ... 46
圖11. 不同性別之參考自我使用效能表 ... 53
圖12. 不同年齡之參考自我使用效能表 ... 54
圖13. Hashtag 之使用 ... 58
圖14. 直播(live) ... 59
圖15. 買賣社團之商品銷售 ... 60
參考文獻


一、 中文部分
1. 張春興,《教育心理學:三化取向的理論與實踐》,重修二版,東華書局,臺北市,2015年。
2. 張純富,《社交網站人際關係維繫之研究:以Facebook 為例》,2010年,世新大學資訊傳播學系碩士論文。
3. 許孟祥、郭峰淵,《電腦倫理效能對電腦偏差行為之影響:以盜版軟體為例》,管理學報,2001年,第18卷,第1期,23-47頁。
4. 游師柔、孫之元,《大學生的網路自我效能對反釣魚行為與表現之影響》,國立臺灣科技大學人文社會學報,2014年,第10卷,第2期,113-139頁。
5. 謝靜慧,《國民中小學教師之電腦焦慮、電腦自我效能、電腦因應策略與電腦素養之相關研究》,2000年,國立中山大學教育所碩士論文。
6. 張志發,《血液透析病人自我效能評估與治療結果相關性研究》,2006年,元智大學資訊管理學系碩士論文。
7. 邱啟潤、柯任桂,《健康相關的飲食與運動行為自我效能量表信效度之評估》,護理研究,2000年,第8卷,第3期,301-312頁。
8. 陳寬裕、王正華,《論文統計分析實務──SPSS 與AMOS 的運用》,五南圖書,臺北市,2010年。
9. 吳萬益,《企業研究方法》,四版,吳萬益發行,臺南市,2011年。


二、 英文部分
1. Alhabash, S., Park, H., Kononova, A., Chiang, Y.-H., & Wise, K., “Exploring the Motivations of Facebook Use in Taiwan,” Cyber Psychology, Behavior, and Social Networking, 2012, Vol. 15, No. 6, pp. 304-311.
2. Bandura, A., “Regulation of Cognitive Processes through Perceived Self-Efficacy,” Developmental Psychology, 1989, Vol. 25, No. 5, pp. 729-735.
3. Bandura, A., “Self-Efficacy Mechanism in Human Agency,” American Psychologist, 1982, Vol. 32, No. 2, pp. 122-147.
4. Bandura, A., “Self-Efficacy: The Exercise of Control,” Worth Publishers, 1997, New York.
5. Bandura, A., “Social Cognitive Theory of Self-Regulation,” Organizational Behavior and Human Decision Processes, 1991, Vol. 50, pp. 248-287.
6. Bandura, A., “Social Learning Theory,” Prentice-Hall, 1977, Englewood Cliffs, NJ.
7. Boyd, D. M., & Ellision, N. B., “Social Network Sites: Definition, History and Scholarship.” Journal of Computer-Mediated Communication, 2007, Vol. 31, No. 1, pp. 210-230.
8. Boyd, D. M., & Ellison, N. B., “Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship,” Journal of Computer-Mediated Communication, 2007, Vol. 13, No. 1, pp. 210-230.
9. Busch, T., “Gender Differences in Self-Efficacy and Attitudes toward Computers,” Journal of Education Computing Research, 1995, Vol. 12, No. 2, pp. 147-158.
10. Chang, H. H., and Chen, S. W., “The Impact of Online Store Environment Cues on Purchase Intention: Trust and Perceived Risk as a Mediator,” Online Information Review, 2008, Vol. 32, No. 6, pp. 818-841.
11. Chen, S. C., Yen, C., and Hwang, I., “Factors Influencing the Continuance Intention to the Usage of Web 2.0: An Empirical Study,” Computers in Human Behavior, 2012, Vol. 28, No. 3, pp. 933-941.
12. Chu, R. J.-C., “How Family Support and Internet Self-Efficacy Influence the Efficts of E-Learning among Higher Aged Adults- Analyses of Gender and Age Differences,” Computers & Education, 2010, Vol 55, No. 1, pp. 255-264.
13. Compeau, D. R. and Higgins, C. A., “Computer Self-Efficacy: Development of a Measure and Initial Test,” MIS Quarterly, 1995, Vol. 19, No. 2, pp. 189-211.
14. Dale, N., & Lewis, J., “Computer Science Illuminated,” 6th ed., Jones & Bartlett Learning, 2016, Burlington.
15. Durndell, A., & Haag, Z., “Computer Self Efficacy, Computer Anxiety, Attitudes towards the Internet and Reported Experience with the Internet, by Gender, in East European Sample,” Computers in Human Behavior, 2002, Vol. 18, No.
16. Dwyer, C., Hiltz, S. R., & Passerini, K. “Trust and Privacy Concern within Social Networking Sites: A Comparison of Facebook and Myspace,” Proceedings of the Thirteenth Americans Conference on Information Systems, 2007, Keystone, Co.
17. Eastin, M. S. and LaRose, R., “Internet Self-Efficacy and the Psychology of the Digital Divide,” Journal of Computer-Mediated Communication, 2000, Vol. 6, No. 1.
18. Fornell, C. and Larcker, D. F., “Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error,” Journal of Marketing Research, 1981, Vol. 18, No. 1, pp. 39-50.
19. Hadjistavropoulos, D., Frombach, K., and Asmundson, J. G., “Exploratory and Confirmatory Factor Analytic Investigations of the Illness Attitudes Scale in A Nonclinical Sample,” Behavior Research and Therapy, 1999, Vol. 37, No. 7, pp. 671-684.
20. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., Anderson, R. E., and Tatham, R. L., “Multivariate Data Analysis,” 2006, New Jersey: Person Education.
21. Hill, T., Smith, N. D., & Mann, M. F., “Communicating Innovations: Convincing Computer Phobics to Adopt Innovative Technologies,” Association for Consumer Research, 1986, Vol. 13, pp. 419-422.
22. Kaplan, A. M., & Haenlein, M., “Users of the World, Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media,” Business Horizons, 2010, Vol. 53, No. 1, pp. 59-68.
23. Kim, Y., & Glassman, M., “Beyond Search and Communication: Development and Validation of the Internet Self-Efficacy Scale,” Computers in Human Behavior, 2013, Vol. 29, No. 4, pp. 1421-1429.
24. Laudon, K. C., & Laudon, J. P., “Management Information Systems: Managing the Digital Firm,” 12th ed., Pearson Prentice Hall, 2012, New Jersey.
25. Murphy, C. A., Coover, D., and Owen, S. V., “Development and Validation of the Computer Self-Efficacy Scale,” Educational and Psychological Measurement, 1989, Vol. 49, No. 4, pp. 893-899.
26. Murry, K. E., & Waller, R., “Social Networking Goes Abroad,” International Educator, 2007, Vo. 16, No. 3, pp. 56-59.
27. O’ Malley, M., & Kelleher, T., “Papayas and Pedagogy: Geographically Dispersed Teams and Internet Self-Efficacy,” Public Relations Review, 2002, Vol. 28, No. 2, pp. 175-184.
28. Tang, Q., Gu, B., & Whinston, A. B., “Content Contribution for Revenue Sharingand Reputation in Social Media: A Dynamic Structural Model,” Journal of Management Information Systems, 2012, Vol. 29, No. 2, pp. 41-76.
29. Torkzadeh, G, & Van Dyke, T. P., “Development and Validation of An Internet Self-Efficacy Scale,” Behavior & Information Technology, 2001, Vol. 20, No. 4, pp. 275-280.
30. Torkzadeh, G, & Van Dyke, T. P., “Effects of Training on Internet Self-Efficacy and Computer Users Attitudes,” Computers in Human Behavior, 2002, Vol. 18, No. 5, pp. 479-494.
31. Whitty, M. T., & McLaughlin, D., “Online Recreation: The Relationship between Loneliness, Internet Self-Efficacy and the Use of the Internet for Entertainment Purposes,” Computers in Human Behavior, 2007, Vol. 23, No. 3, pp. 1435-1446.
32. Wise, K., Alhabash, S., & Park, H., “Emotional Responses during Social Information Seeking on Facebook,” Cyber Psychology, Behavior, and Social Networking, 2010, Vol. 13, No. 5, pp. 555-562.
33. Wu, J. H., and Wang. Y. M., “Measuring KMS Success: A Respecification of the DeLone and McLean's Model,” Information & Management, 2006, Vol. 43, No. 6, pp. 728-739.
34. Zimmerman, B. J., “Self-Efficacy: An Essential Motive to Learn,” Contemporary Education Psychology, 2000, Vol. 25, No. 1, pp. 82-91.


三、 網路資料
1. Carlson, N., “At List: The Full Story of How Facebook Was Founded,” Business Insider, 2010. http://www.businessinsider.com/how-facebook-was-founded-2010-3#,2016年5月17日查詢。
2. Chaffey, D., “Global Social Media Research Summary 2016,” http://www.smartinsights.com/social-media-marketing/social-media-strategy/new-global-social-media-research/,2016年5月17日查詢。
3. Eldon, E., “2008 Growth Puts Facebook in Better Position to Make Money,” 2008, VentureBeat (San Francisco). ,2016年5月18日查詢。
4. http://venturebeat.com/2008/12/18/2008-growth-puts-facebook-in-better-position-to-make-money/,2016年5月18日查詢。
5. Facebook, Help Center, https://www.facebook.com/help/?helpref=facebar_dropdown_help,2016年5月18日查詢。
6. IDC: 2016年全球行動網路用戶將突破20億,http://www.ithome.com.tw/news/101712,查詢日期:2016年5月23日。
7. Information For Parents and Educations, https://www.facebook.com/help/parents,2016年5月18日查詢。
8. Smith, K., “Marketing: 96 Amazing Social Media Statistics and Facts,” 2016. https://www.brandwatch.com/blog/96-amazing-social-media-statistics-and-facts-for-2016/,2017年6月6日查詢。
69
9. 資策會FIND(2016)/ 服務系統體系驅動新興事業研發計畫(2/4),《八成以上台灣人愛用Facebook、Line 坐穩社群網站龍頭 1人平均擁4個社群帳號 年輕人更愛Youtube 和IG》,資策會FIND/經濟部技術處,2017年5月1日,http://www.iii.org.tw/Press/NewsDtl.aspx?nsp_sqno=1934&fm_sqno=14。
10. 《市政會議太繁雜 柯P:會前先Line 討論》,自由時報,2014年12月30 日,http://news.ltn.com.tw/news/politics/breakingnews/1193149。
11. 林妍溱,《美國社交網站研究:老年族群使用臉書者大幅增加》,iThome,2015年1月12日,http://www.ithome.com.tw/news/93522。
12. 葉芃、蘇怡文,《台灣人特愛用FB、Line 平均擁4個社群帳號》,資策會《FIND》,2017年5月2日,https://www.find.org.tw/market_info.aspx?k=2&n_ID=9095,2017年6月6日查詢。
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