Короткие драматические среды создают плотные условия подкрепления через ультракороткие эпизоды и частые возвращения. Используя модель S-O-R и PLS-SEM, в этом исследовании рассматривалась возможность продолжения у пользователей коротких драм. Результаты показывают, что аффективное удовлетворение было положительно связано с привычкой, а привычка — с намерением продолжить.
Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.
Исследовательская статья
От аффективного удовлетворения к привычке: динамика подкрепления в кратковременной драме
В этой статье
Краткое содержание
Аннотация
Короткие драматические среды возникли как структурно отличающиеся цифровые среды, характеризующиеся ультракороткими эпизодами, высокочастотным повторным входом и алгоритмически усиленной экспозицией. Хотя предыдущие исследования продолжения рассматривали удовлетворенность и привычки как параллельные предикторы устойчивого использования, мало что известно о том, как сжатые циклы подкрепления, встроенные в короткие экосистемы, могут усиливать связь между аффективными реакциями и привычным вовлечением в условиях плотного усиления. Опираясь на рамки стимул-организм-реакция (S-O-R), это исследование предлагает структурно усиленную модель формирования привычки, в которой стимулы окружающей среды (удобство доступа, проходящее время и качество контента) влияют на аффективное удовлетворение, которое, в свою очередь, связано с привычным вовлечением и намерением к продолжению. Используя данные поперечного сечения от 260 пользователей коротких драм, проанализированных с использованием структурного моделирования уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM), результаты показывают, что аффективное удовлетворение существенно связано с формированием привычки, и эта привычка становится доминирующим фактором намерения к продолжению. Количественно качество содержания (β = 0,448, p < 0,001) и время прохождения (β = 0,385, p < 0,001) были сильнейшими предикторами аффективного удовлетворения, которые сильно предсказывали привычки (β = 0,686, p < 0,001) и намерения продолжения (β = 0,496, p < 0,001). Привычка также способствовала намерению продолжения (β = 0,393, p < 0,001), при этом модель объясняла соответственно 61,0% и 68,9% дисперсии между аффективным удовлетворением и намерением продолжения. Теоретически это исследование продвигает исследования структурно сжатого вовлечения, концептуализируя короткие структурные особенности как контекстуальные условия подкрепления, укрепляющие связь между удовлетворением и привычкой. На практике результаты свидетельствуют о том, что микроэпизодический дизайн и механизмы быстрого реинтроверта играют критическую роль в стабилизации поведенческой непрерывности в экосистемах коротких драматических сцен. Поскольку исследование использовало поперечное сечение опроса, результаты следует интерпретировать как корреляционные доказательства ассоциаций между факторами цифрового опыта, аффективной удовлетворённостью, привычкой и намерением продолжать, а не как доказательства причинных или временных изменений.
Введение
Глобальный цифровой развлекательный ландшафт претерпел глубокую трансформацию благодаря быстрому расширению платформ короткого контента. Подпитываемые мобильными привычками, алгоритмическими рекомендателями и всё более фрагментированными моделями использования медиа, короткометражные драмы стали одним из самых быстрорастущих развлекательных форматов вмире. В отличие от традиционных стриминговых сервисов, основанных на длительном просмотре, платформы коротких драм предлагают ультракороткие эпизоды, рассчитанные на быстрое просмотр и частое возвращение в эфир в течение дня. По мере того как эти платформы глубоко интегрируются в повседневную цифровую рутину, понимание психологических механизмов, поддерживающих вовлечённость пользователей, становится всё более важным приоритетом для исследований.
Несмотря на растущую популярность короткометражных драм, существующие исследования продолжения в основном основаны на традиционных цифровых развлекательных средах и исследованиях продолжения информационныхсистем, таких как онлайн-стриминговые сервисы, платформы видео по запросу и приложения социальных сетей. Однако экосистемы коротких драм обладают несколькими характерными структурными особенностями — включая ультракороткие эпизодические форматы, возможности для повторного входа в атмосферу с высокой частотой и алгоритмически усиленное воздействие, — которые создают плотные циклы подкрепления, которые неоднократно подвергают пользователей эмоционально вознаграждающему контенту в сжатых последовательностяхвзаимодействия 1,4,5. Следовательно, психологические процессы, лежащие в основе вовлечённости в короткие драматические среды, могут существенно отличаться от тех, что наблюдаются в традиционных стриминговых контекстах.
Ещё одним ограничением предыдущих исследований является то, что удовлетворенность и привычка (HB) обычно рассматривались как параллельные предикторы намерения продолжения (CI) в исследованиях непрерывностиинформационных систем 6. Хотя обе конструкции последовательно демонстрируют значительную объяснительную силу, относительно мало внимания уделяется пониманию того, как аффективное удовлетворение (AS) может постепенно превращаться в привычное вовлечение через повторяющиеся переживания подкрепления. В частности, остаётся неясным, как структурно сжатые цифровые среды влияют на аффективно-поведенческий путь, связывающий эмоциональное удовлетворение с автоматическими моделями использования. В результате психологический процесс, посредством которого положительные аффективные переживания превращаются в привычное взаимодействие, остаётся недостаточно изученным.
Для устранения этого пробела настоящее исследование разрабатывает и тестирует модель формирования привычек на основе подкрепления в рамках стимул-организм-реакция (S-O-R). В частности, мы предполагаем, что факторы цифрового опыта влияют на намерение продолжения через последовательный аффективно-поведенческий процесс, в котором аффективное удовлетворение способствует формированию привычки, что впоследствии предсказывает намерение продолжения. Изучая этот механизм в контексте потребления коротких драм, это исследование расширяет теорию непрерывности за рамки статических объяснений после принятия и углубляет понимание того, как структурно сжатые цифровые среды формируют устойчивое вовлечённость пользователей.
Основываясь на выявленном исследовательском пробеле, мы выдвигаем гипотезу, что намерение продолжения в структурно сжатых условиях короткой драмы формируется через последовательный процесс аффективно-поведенческого подкрепления. В частности, факторы цифрового опыта повышают аффективное удовлетворение, аффективное удовлетворение способствует формированию привычки, а привычка, соответственно, укрепляет стремление к продолжению жизни. Эта центральная гипотеза направляет предлагаемую модель исследования и эмпирическое исследование, представленное в данном исследовании.
В отличие от предыдущих применений фреймворка S-O-R, это исследование использует рамкиS-O-R 7 для изучения того, как стимулы окружающей среды влияют на внутренние аффективные состояния и последующие поведенческие реакции в структурно сжатых медиа-экосистемах. Мы предполагаем, что факторы цифрового опыта влияют на намерение продолжения через последовательный процесс, в котором аффективное удовлетворение способствует формированию привычки, что, в свою очередь, предсказывает намерение продолжения. Эта концепция широко применялась в цифровой коммерции, социальных сетях и исследованиях онлайн-развлечений для объяснения, как экологические характеристики формируют вовлечённость пользователей и поведенческуюустойчивость 8,9. Исследования по внедрению потребительских технологий также подчёркивали роль опытных факторов в формировании дальнейшего использования технологий10. В цифровой среде эмпирические особенности функционируют как окружающие стимулы, вызывающие эмоциональные реакции и формирующие поведение после усыновления.
В настоящем исследовании цифровые впечатления — включающие удобство доступа (AC), мотивацию скоротания времени (PT) и воспринимаемое качество контента (CQ) — рассматриваются как стимулы окружающей среды. Удобство доступа отражает воспринимаемую лёгкость и беглость, связанные с началом использования медиа, что, в свою очередь, связано с контролем опыта и снижает когнитивнуюнагрузку 11,12. Проходящее время представляет собой мотивацию, ориентированную на досуг, в фрагментированных временных контекстах, что является ключевым фактором вовлечённости мобильных медиа13,14. Воспринимаемое качество контента отражает погружение в нарратив, актуальность и развлекательную ценность, которые являются критическими факторами удовлетворённости пользователей в цифровых медиа15. Вместе эти эмпирические стимулы формируют аффективные оценки пользователей во время взаимодействия с медиа.
Аффективное удовлетворение отражает организмное состояние в рамках S-O-R. Удовлетворённость отражает общую эмоциональную оценку опыта пользователями и последовательно определяется как основной предиктор намерений продолжения в послеусыновленных контекстах 3,16. Однако в условиях высокочастотного и повторяющегося использования одного удовлетворения может быть недостаточно для объяснения постоянного взаимодействия. Повторяющиеся положительные аффективные переживания могут укреплять связь между вовлечённостью и привычным поведением.
Формирование привычки даёт дополнительное объяснение поведенческой устойчивости. Привычка относится к приобретённым автоматическим поведенческим тенденциям, вызываемым контекстуальными сигналами через повторяющиеся предыдущие действия 6,17. В исследованиях информационных систем привычка была определена как критический фактор дальнейшего использования технологий за пределами сознательногонамерения. В контексте потребления коротких драм частые микровзаимодействия, встроенные в повседневную рутину, могут способствовать развитию привычного повторения. По мере укрепления привычки поведение становится менее зависимым от активной когнитивной оценки и становится более устойчивым к ситуативной изменчивости, тем самым укрепляя намерение продолжать.
Интегрируя цифровые переживания, аффективное удовлетворение и формирование привычек в рамках последовательной медиации, это исследование способствует теоретическому пониманию устойчивого вовлечения в контекстах коротких драм. В частности, мы предполагаем, что цифровые переживания влияют на намерение продолжения через двухступенчатый аффективно-поведенческий путь: эмпирические стимулы повышают аффективное удовлетворение, что, в свою очередь, способствует формированию привычки и в конечном итоге укрепляет намерение о продолжении.
Используя данные опроса от 260 пользователей коротких драм и PLS-SEM, это исследование эмпирически изучает этот последовательный механизм медиации. Теоретически она расширяет рамки S-O-R, включая привычки как механизм подкрепления и предоставляет эмпирические доказательства последовательного аффективно-привычного пути в коротких цифровых средах.
Рамка S-O-R предполагает, что стимулы окружающей среды влияют на внутренние психологические состояния, которые впоследствии формируют поведенческие реакции. В этом исследовании удобство доступа, проходящее время и качество контента рассматриваются как стимулы; аффективное удовлетворение и привычка отражают процессы организма; а намерение продолжения — это поведенческая реакция.
Аффективное удовлетворение отражает общую эмоциональную оценку пользователями своего медиа-опыта и постоянно ассоциируется с намерением продолжить работу. В цифровых условиях высокой частоты повторяющиеся положительные эмоциональные переживания также могут способствовать формированию привычки. Предыдущие исследования в цифровых медиа и стриминговых контекстах показывают, что аффективное удовлетворение функционирует как ключевое состояние организма, связывающее стимулы платформы с реакциями, связанными спродолжением 18. Основываясь на предлагаемой теоретической основе и предыдущей литературе, выдвигаются следующие гипотезы.
Удобство доступа означает воспринимаемую простоту доступа к цифровому контенту. Согласно системе S-O-R, стимулы окружающей среды влияют на оценки аффективных оценок пользователей. Исследования удобства услуг также показывают, что снижение затрат времени и усилий повышает воспринимаемую ценность и удовлетворённость отсервисных встреч 10. Соответственно, предполагается, что удобство доступа положительно влияет на аффективное удовлетворение (H1).
Скоротать время — это мотивация для чтения короткого контента, ориентированного на досуг. Предыдущие исследования показывают, что мотивы потребления, ориентированные на время, вызывают положительные эмоциональные реакции и повышают удовлетворённость. Поэтому мы выдвигаем гипотезу, что проходящее время положительно влияет на аффективное удовлетворение (H2).
Качество контента отражает восприятие пользователями актуальности и развлекательной ценности медиаконтента. Предыдущие исследования последовательно определяют её как основной фактор удовлетворённости пользователей и продолжающегосявовлечённости 19. Соответственно, выдвигается гипотеза, что качество контента положительно влияет на аффективное удовлетворение (H3).
Аффективное удовлетворение и привычка постоянно определяются как важные предшественники намерения продолжения в контекстах после усыновления. Предыдущие исследования привычек также показывают, что повторяющиеся результаты в стабильных условиях со временем усиливают автоматизацию, тогда как мобильные медиасреды могут усиливать рутинные модели использования 4,20. Поэтому мы предполагаем, что аффективное удовлетворение положительно влияет на намерение продолжения (H4).
Привычка относится к автоматическим поведенческим тенденциям, которые развиваются через повторяющиеся прошлые поступки в стабильных контекстах 6,17. В контексте после внедрения повторяющиеся положительные переживания способствуют формированию привычных моделей использования, поскольку пользователи всё чаще полагаются на автоматизированные ответы, а не на осознаннуюоценку 6,17. С точки зрения подкрепляющего обучения, повторяющиеся поведения, сопровождающиеся положительными аффективными результатами, усиливают ассоциативные процессы обучения и увеличивают вероятность будущих автоматическихпроявлений 21. Как только привычка формируется, она становится ключевым механизмом, который превращает удовлетворение в поведенческую стойкость. Привычные пользователи склонны продолжать взаимодействовать с контентом с меньшими когнитивными усилиями, что усиливает стремление кпродолжению 6. Соответственно, в этом исследовании привычка рассматривается как посреднический механизм, связывающий аффективное удовлетворение с намерением продолжения. Исходя из приведённой выше логики, выдвигается гипотеза, что аффективное удовлетворение положительно влияет на привычки (H5), привычка положительно влияет на намерение продолжения (H6), а привычка опосредует связь между аффективным удовлетворением и намерением продолжения (H7). Кроме того, аффективное удовлетворение и привычка предлагаются для последовательного опосредования между удобством доступа и намерением продолжения (H8a), намерением о прохождении времени и продолжении (H8b), а также качеством контента и намерением о продолжении (H8c).
Хотя предыдущие исследования значительно продвинули понимание поведения непрерывности в цифровых медиасредах, остаётся несколько важных пробелов. Существующие исследования преимущественно сосредоточены на традиционном стриминге, социальных медиа или технологическом внедрении и в целом рассматривают удовлетворенность и привычки как параллельные детерминанты намерения продолжения. Сравнительно мало внимания уделяется пониманию того, как структурно сжатые короткие формы среды могут формировать психологический процесс, связывающий аффективное удовлетворение и формирование привычек. Таблица 1 3,6,10,18,22 подводит итоги репрезентативных предыдущих исследований и выделяет исследовательские пробелы, устраненные в данном исследовании.
| Изучение | Контекст исследований | Основное внимание | Ключевые выводы | Разрыв в исследованиях |
| Бхаттачерджи (2001)3 | Информационные системы | Намерение продолжения | Удовлетворение предсказывает намерение продолжения | Процесс формирования привычки не изучен |
| Лимайем и др. (2007)6 | Информационные системы | Привычка и продолжение | Привычка влияет на дальнейшее использование системы | Удовлетворенность и привычка рассматриваются как отдельные предикторы |
| Венкатеш и др. (2012)10 | Принятие технологий | Поведение после усыновления | Поведенческое намерение предсказывает дальнейшее использование | Структурные характеристики цифровых сред, не рассматриваемые |
| Ву и др. (2025)18 | Короткая драма | Планирование подписки | Качество контента влияет на продолжение через удовлетворённость | Механизм формирования привычек не изучен |
| Чжан и др. (2024)22 | Короткое видео | Удовлетворённость пользователей | Удовлетворение улучшает продолжение вовлечённости | Процесс преобразования из удовлетворённости в привычку не изучен |
| Недавние краткоформатные медиа-исследования | Платформы короткого контента | Вовлечение пользователей | Алгоритмическое воздействие увеличивает вовлечённость | Механизмы структурного усиления остаются недостаточно теоретизированными |
| Настоящее исследование | Экосистема короткометражных драм | Формирование привычек на основе подкрепления | Исследуется, как аффективное удовлетворение способствует формированию привычки и продолжению намерений в структурно сжатых условиях | Устраняет выявленные пробелы с помощью последовательной аффективно-поведенческой структуры |
Таблица 1: Сводка предыдущих исследований и выявленные пробелы. В этой таблице представлены представительные предыдущие исследования по цифровой устойчивости, удовлетворённости, привычке и взаимодействию с краткосрочными медиа. Колонки включают: автор исследования и год; контекст исследований; изученные ключевые конструкции; взаимосвязь между удовлетворённостью и привычкой (параллельно против последовательного); а также конкретный исследовательский пробел, устранённый в данном исследовании.
В данном исследовании эмпирически анализируются взаимосвязи между независимыми переменными (то есть удобство доступа, проходящее время и качество контента), посредническими переменными (то есть аффективное удовлетворение и привычка) и зависимой переменной (то есть CI). В качестве контрольных переменных были включены пол, возраст, образование и доход.
Как показано на рисунке 1, модель изображает плотный цикл подкрепления, расположенный между аффективным удовлетворением и формированием привычки. Эта нотация отражает структурный контекст экосистем коротких драм — характеризующихся ультракороткой продолжительностью эпизодов, высокой частотой повторного входа и алгоритмической подачи контента — что создаёт множество возможностей для сочетания сигнала и ответа. Модель предполагает, что стимулы окружающей среды влияют на аффективное удовлетворение, что впоследствии способствует привычному вовлечению в структурно сжатые циклы подкрепления. Короткие экосистемы демонстрируют плотные ассоциации сигналов и реакции и повторяющиеся возможности для вовлечения, что может усиливать связь между удовлетворённостью ипривычкой 23,24.
Рисунок 1: Модель формирования привычек на основе подкрепления в условиях коротких драматических сцен. «Плотный цикл подкрепления» обозначает возможности высокочастотного отклика на сигналы, характерные для коротких экосистем (микроэпизоды, быстрая реинтенция, алгоритмическое курирование), теоретизированное как усиление связи между удовлетворённостью и привычкой. Это структурное свойство концептуализируется как контекстуальное условие, а не как эмпирически измеряемое временное ускорение. Контрольные переменные (возраст, пол, образование и доход) исключаются из изображённых путей для визуальной ясности. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Протокол
Все процедуры с участием людей проводились в соответствии с этическими стандартами исследований на людях в Университете aSSIST и Университете Донг-А. Поскольку все ответы были анонимизированы на момент сбора и на каком-либо этапе не было получено личной информации, Институциональный обзорный совет Университета aSSIST определил, что исследование подходит для освобождения от полного рассмотрения в соответствии со статьёй 15 Закона о биоэтике и безопасности Республики Корея и требованиями об освобождении от проверки, изложенными в статье 13 его Правила исполнения (https://public.irb.or.kr/pt/pt01/PT0103/PT0103R01.do). ID одобрения на освобождение был получен до начала обследования; Все участники изучили заявление об информированном согласии, описывающее цель исследования, добровольное участие, анонимность, использование данных и право прекратить участие. Только участники, предоставившие электронное информированное согласие, могли пройти дальше. Личной идентификационной информации не было собрано.
Сбор и анализ данных
Характеристики образца
Участники были привлечены через Prolific из англоязычных стран, включая США, Великобританию, Канаду, Австралию и Новую Зеландию, с 5 по 10 июля 2025 года. Анкета состояла из проверенных многоэлементных показателей, оценивающих удобство доступа, время прохождения, качество контента, аффективное удовлетворение, привычку и намерение продолжать, а также демографические вопросы. Участники имели право на участие в возрасте не моложе 18 лет, имели опыт просмотра короткометражных драм и активно пользовались социальными сетями. Право на участие подтверждалось с помощью скрининговых вопросов, в которых участников просили подтвердить возраст, предыдущий опыт просмотра коротких драм и текущее использование социальных сетей. Участники, не соответствовавшие этим критериям, были исключены до заполнения полной анкеты. Пункты проверки внимания были встроены в опрос для выявления невнимательных ответов; Участники, которые не сдали какой-либо тест на проверку внимания, подали неполные ответы или не сдали вопросы скрининга, были исключены из анализа. Всего было собрано 292 ответа. После исключения 32 ответов из-за неудачи скрининга, неполных ответов или неудачных заданий проверки внимания, для анализа было сохранено 260 действительных ответов. На проведение опроса ушло примерно 8–10 минут, а участники получили примерно €2.00 ($3.440).
Модель измерения
Ответы регистрировались по 7-балльной шкале Лайкерта от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). В этом исследовании была подтверждена модель исследования с использованиемPLS-SEM 25,26. PLS-SEM был выбран потому, что исследование ориентировано на прогнозирование, рассматривает относительно сложную модель медиации и сосредоточено на объяснённой дисперсии в эндогенных конструкциях.
Анализ медиации
Статистическая значимость оценивалась с помощью скорректированного с ошибками бутстрэппинга с 5 000 повторными выборками (рисунок 2). Были изучены стандартизированные коэффициенты пути, косвенные эффекты, размеры эффектов (f2), прогностическая значимость (Q 2) и 95% доверительные интервалы для оценки предложенных гипотез и эффектов медиации.
Рисунок 2: Рабочий процесс исследований и анализа данных. Подходящими участниками были активные пользователи социальных сетей в возрасте 18 лет и старше. Рисунок иллюстрирует набор участников через онлайн-платформу опроса, процедуры скрининга и проверки внимания, сбор данных опроса (N = 260), очистку данных, оценку моделей измерения, оценку структурной модели с использованием PLS-SEM и медиационное тестирование с помощью bootstrapping с 5 000 повторных выборок. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.
Структурная модель
Валидированные шкалы измерения для всех конструкций исследований были адаптированы из ранее опубликованных исследований. При необходимости были внесены незначительные изменения в формулировки, чтобы обеспечить их пригодность для контекста короткой драмы. Измерительные элементы представлены в Таблице 2. Хотя шкала качества контента изначально разрабатывалась в более широком контексте стриминга и цифровых развлечений, она отражает восприятие пользователями широты и разнообразия развлечений. В коротких драматических форматах развлекательные форматы могут включать гибридные или межжанровые элементы, выходящие за рамки традиционных повествовательных эпизодов. Таким образом, пункт, относящийся к развлекательному разнообразию, отражает воспринимаемое разнообразие контента, а не буквальное спортивное вещание, и концептуально соответствует концепции качества контента в данном исследовании.
| Конструкция | Предмет | Вопрос |
| Удобство доступа | AC1 | Я мог смотреть короткие драмы в любое время. |
| AC2 | Я мог бы смотреть короткие драмы где бы ни был. | |
| AC3 | Я мог использовать любое цифровое устройство для доступа к коротким драмам. | |
| Проходящее время | PT1 | Я смотрел короткие драмы, потому что они скоротают время, особенно когда мне скучно |
| PT2 | Я смотрел короткометражные драмы, когда у меня не было чем заняться | |
| PT3 | Я смотрел короткометражные драмы, потому что это даёт мне занятие | |
| Качество контента | CQ1 | Короткометражные драматические материалы предлагают широкий спектр контента. |
| CQ2 | Короткие драматические материалы предлагают эксклюзивный и оригинальный контент. | |
| CQ3 | Короткие драматические материалы предлагают разнообразные развлекательные эпизоды и жанры. | |
| CQ4 | Короткометражные драматические материалы предлагают широкий спектр глобального контента. | |
| Аффективное удовлетворённость медиа | AS1 | Я чувствую себя счастливым после того, как проведу время с короткими драмами |
| AS2 | Короткие драмы приносят мне удовольствие | |
| AS3 | Опыт коротких драматических сцен приносит удовольствие | |
| AS4 | Чувствуйте себя хорошо после просмотра короткометражной драмы | |
| Одежда | HB1 | Я смотрю короткие драмы по привычке. |
| HB2 | Я получаю доступ к коротким драматическим контекстам без раздумий. | |
| HB3 | Я естественно использую короткие драматические контексты. | |
| Намерение продления | CI1 | В ближайшем будущем я планирую использовать короткую драму, доступную для стриминга. |
| CI2 | Я готов продолжать использовать короткие драматические контенты в ближайшем будущем. | |
| CI3 | В ближайшем будущем я продолжу заниматься короткими драмами. |
Таблица 2: Элементы измерения исследовательской модели. В этой таблице перечислены элементы измерения, метки конструкций и источники, используемые для операционализации исследовательских переменных. Все элементы измерялись по 7-балльной шкале Лайкерта от 1 (категорически не согласен) до 7 (полностью согласен). В таблице представлены каждый конструкт (удобство доступа, время прохождения, качество контента, аффективное удовлетворение, привычка и намерение продолжения), связанные с ней индикаторные элементы и оригинальное исследование, из которого была адаптирована каждая шкала.
Распространённое смещение методов
Поскольку все переменные были собраны на основе самоотчетных данных опроса, смещение общего метода (CMB) оценивалось как с помощью процедурных, так и статистических методов. Во-первых, были внедрены несколько процедурных мер для снижения потенциальной смещености методов. Участие было добровольным и анонимным, и респондентов заверили, что нет правильных или неправильных ответов. Параметры были адаптированы из проверенных предыдущих исследований и тщательно переформулированы для контекста короткой драмы. Анкета была структурирована так, чтобы минимизировать опасения при оценке и уменьшить неоднозначность по вопросам. Во-вторых, тест Хармана с одним фактором был проведён для проверки, объясняет ли один фактор большую часть дисперсии. Неротационный исследовательский факторный анализ показал, что первый фактор объясняет менее 50% общей дисперсии, что говорит о том, что распространённая смещённость методов вряд ли является серьёзной проблемой. В-третьих, полные коэффициенты инфляции дисперсии коллинеарности (VIF) были рассмотрены после работы Кок иМэйфилд 27. Все значения VIF были ниже консервативного порога 3,3 (Таблица 3), что указывает на то, что распространённая смещённость методов существенно не влияет на оценки модели. Тем не менее, поскольку все переменные были собраны с одних и тех же респондентов в рамках одной волны опроса, остаточное смещение общего метода нельзя полностью исключить.
| Внутренний путь модели | VIF |
| AC→AS | 1.342 |
| AS→HB | 1.000 |
| AS→CI | 1.933 |
| CQ→AS | 1.410 |
| HB→CI | 1.939 |
| PT→AS | 1.154 |
Таблица 3: Статистика коллинерити (VIF). В этой таблице представлены значения коэффициента инфляции дисперсии (VIF) для всех предикторных конструкций, используемых в структурной модели. Строки перечисляют каждую конструкцию предиктора (удобство доступа, время прохождения, качество контента, аффективное удовлетворение и привычка), а соответствующие значения VIF отображаются в соседнем столбце. Значения VIF изучались для оценки потенциальной мультиколлинеарности между конструкциями и вероятности распространённого смещения методов.
Устранение неполадок и модификации
Если значительное количество ответов не проходило критерии скрининга или проверки внимания, критерии допуска уточнялись, а инструкции к опросу уточнялись, чтобы убедиться, что у участников был реальный опыт работы с короткой драмой. Если внутренняя надёжность согласованности опускалась ниже рекомендуемых порогов (например, композитная надёжность < 0,70) или средняя извлечённая дисперсия (AVE) опускалась ниже 0,50, нагрузки на товары анализировались, а плохо работающие индикаторы удалялись при сохранении теоретической когерентности. Если была обнаружена мультиколлинеарность (например, значения коэффициента инфляции дисперсии превышали рекомендуемые пределы), спецификации конструкций пересматривались, а избыточные индикаторы удалялись. Если эффекты медиации или модерации были незначительными, размер выборки увеличивался и/или конструктивная операционализация пересматривалась для обеспечения достаточной статистической мощности. Бутстрэппинг проводился с использованием достаточного количества подвыборок (например, 5 000) для получения стабильных оценок параметров.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Результаты
Характеристики образца
Таблица 4 демонстрирует хорошо сбалансированную выборку из 260 респондентов по ключевым демографическим категориям. По возрасту самая большая группа — участники в возрасте 20 лет и младше (38,8%), за ними следуют люди в возрасте 30 лет (32,3%). Респонденты в возрасте 40 лет (14,2%) и 50 лет (14,6%) представлены в меньших, но схожих долях. Гендерное распределение почти равномерно: 49,2% мужчин и 50,8% жен...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Обсуждение
Целью данного исследования было объяснение намерения продолжения в контекстах коротких драм путём интеграции факторов цифрового опыта, аффективного удовлетворения и формирования привычек в рамки S-O-R. Результаты дают сильное эмпирическое подтверждение предложенного последовательного механизма и показывают, что цифровое непрерывность лучше всего понимать как динамический процесс аффективно-поведенческого подкрепления. Факторы цифрового опыта — удобство доступа, проходящее время и качеств...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Раскрытие информации
Авторы не заявляют о конфликтах интересов.
Благодарности
Эта работа была поддержана финансированием исследований Университетом aSSIST.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Материалы
```html
```
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| Chatgpt 5.2 | OpenAI | RRID:SCR_023775 | Улучшение читабельности и проверка грамматики, https://www.chatgpt.com/ |
| Prolific (платформа онлайн-вербовки участников) | Prolific Academic Ltd | Недоступно / Не определено | Онлайн-платформа, используемая для вербовки участников опроса. Участники отбирались на основе критериев пригодности (например, текущая занятость в организации с опытом внедрения ИИ) и компенсировались в соответствии с принципами справедливой оплаты Prolific. https://www.prolific.com/ |
| Qualtrics (онлайн-платформа для опросов) | Qualtrics, LLC | RRID:SCR_016728 | Веб-платформа для опросов, используемая для разработки опросников, их распространения и сбора ответов. Все элементы измерения проводились через Qualtrics с использованием 7-балльной шкалы Ликерта (1 = полностью не согласен, 7 = полностью согласен). https://www.qualtrics.com/ |
| SmartPLS 4.0 (ПО для PLS-SEM) | SmartPLS GmbH | RRID:SCR_022040 | Используется для всех анализов частичных наименьших квадратов структурного уравнения (PLS-SEM), включая оценку внешней модели (композитная надежность, AVE, HTMT), анализ путей внутренней модели (бутстраппинг, 5000 выборок), 3-ступенчатое тестирование композиционной инвариантности MICOM (перестановка, 1000 выборок) и тесты PLS-MGA на различия между группами. https://smartpls.com/ |
Ссылки
- He Z, et al. User immersion-aware short video recommendation. ACM Trans Inf Syst. 2025;44(1):1-33.
- Zhou R. Understanding the impact of TikTok's recommendation algorithm on user engagement. Int J Comput Sci Inf Technol. 2024;3(2):201-208.
- Bhattacherjee A. Understanding information systems continuance: An expectation-confirmation model. MIS Q. 2001;25(3):351-370.
- Oulasvirta A, Rattenbury T, Ma L, Raita E. Habits make smartphone use more pervasive. Pers Ubiquitous Comput. 2012;16(1):105-114.
- Peters H, et al. Social media use is predictable from app sequences: Using LSTM and transformer neural networks to model habitual behavior. Comput Hum Behav. 2024;161:108381.
- Limayem M, Hirt SG, Cheung CM. How habit limits the predictive power of intention: The case of information systems continuance. MIS Q. 2007;31(4):705-737.
- Mehrabian A, Russell JA. A verbal measure of information rate for studies in environmental psychology. Environ Behav. 1974;6(2):233.
- Eroglu SA, Machleit KA, Davis LM. Atmospheric qualities of online retailing: A conceptual model and implications. J Bus Res. 2001;54(2):177-184.
- Islam JU, et al. Impact of website attributes on customer engagement in banking: A solicitation of stimulus-organism-response theory. Int J Bank Mark. 2020;38(6):1279-1303.
- Venkatesh V, Thong JYL, Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Q. 2012;36(1):157-178.
- Berry LL, Seiders K, Grewal D. Understanding service convenience. J Mark. 2002;66(3):1-17.
- Kim J, Fesenmaier DR. Sharing tourism experiences: The posttrip experience. J Travel Res. 2017;56(1):28-40.
- Quan-Haase A, Young AL. Uses and gratifications of social media: A comparison of Facebook and instant messaging. Bull Sci Technol Soc. 2010;30(5):350-361.
- Whiting A, Williams D. Why people use social media: A uses and gratifications approach. Qual Mark Res Int J. 2013;16(4):362-369.
- DeLone WH, McLean ER. The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. J Manag Inf Syst. 2003;19(4):9-30.
- Hennig-Thurau T, Gwinner KP, Gremler DD. Understanding relationship marketing outcomes: An integration of relational benefits and relationship quality. J Serv Res. 2002;4(3):230-247.
- Wood W, Neal DT. A new look at habits and the habit-goal interface. Psychol Rev. 2007;114(4):843-863.
- Wu T, Jiang N, Sharif SP, Chen M. Explaining subscription intention for video streaming platforms in China: Integrating UTAUT2 model, perceived value theory, and SOR theory. PLoS One. 2025;20(5):e0322860.
- Prabhavathy R, Senthilkumar S. User experiences in over-the-top (OTT) streaming media platform services. Qubah Acad J. 2025;5(2):82-99.
- Gardner B. A review and analysis of the use of "habit" in understanding, predicting and influencing health-related behaviour. Health Psychol Rev. 2015;9(3):277-295.
- Neal DT, Wood W, Labrecque JS, Lally P. How do habits guide behavior? Perceived and actual triggers of habits in daily life. J Exp Soc Psychol. 2012;48(2):492-498.
- Zhang K, et al. SaqRec: Aligning recommender systems to user satisfaction via questionnaire feedback. 33rd ACM International Conference on Information and Knowledge Management. 2024;doi.org/10.1145/3627673.367964.
- Peters H, et al. Context-aware prediction of active and passive user engagement: Evidence from a large online social platform. J Big Data. 2024;11(1):110.
- Wood W. Habits, goals, and effective behavior change. Curr Dir Psychol Sci. 2024;33(4):226-232.
- Lohmöller JB. Predictive vs. structural modeling: PLS vs. ML. Latent variable path modeling with partial least squares. Physica, Heidelberg. 1989.
- Sarstedt M, Ringle CM, Hair JF. Treating unobserved heterogeneity in PLS-SEM: A multi-method approach. Partial least squares path modeling: Basic concepts, methodological issues and applications. Springer, Cham. 2017.
- Kock N, Mayfield M. PLS-based SEM algorithms: The good neighbor assumption, collinearity, and nonlinearity. Inf Manag Bus Rev. 2015;7(2):113-130.
- Henseler J, Ringle CM, Sarstedt M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. J Acad Mark Sci. 2015;43(1):115-135.
- Alruwaili RF. Scroll immersion and short-form video use: Predictors of attention, memory, and fatigue among Saudi social media users. Acta Psychol. 2025;260:105674.
- Sutrisno SS. Attention in the age of TikTok: Examining the cognitive impact of short-form video consumption. San Jose State University, 2025. https://scholarworks.sjsu.edu/etd_theses/5697/.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Перепечатки и разрешения
