科研用户生成式信息搜索行为研究

摘要：

AIGC技术与信息搜索的深度融合,使得人与信息的连接方式产生了检索、推荐以外的另外一种模式——生成式信息搜索.文章以ChatGPT为例,基于UTAUT模型、创新扩散理论和感知风险理论构建了科研用户使用行为影响因素模型,并运用结构方程理论进行验证分析,从用户微观视角探究了生成式信息搜索在科研领域迅速传播和应用的内在规律.研究结果表明:绩效期望、努力期望、社会环境、相对优势、个人创新均会正向影响科研用户对ChatGPT的使用意愿;其中相对优势是影响科研用户使用意愿的最关键因素;感知风险会对科研用户的使用意愿产生负向影响;科研用户的使用意愿会进一步对其实际使用行为产生正向影响;便利条件直接影响科研用户对ChatGPT的使用行为.研究结果对丰富和拓展科研用户信息搜索行为的研究内容具有重要作用,还能为科研领域制定策略以应对ChatGPT类AIGC引发的挑战和风险提供数据参考.

关键词：生成式信息搜索、科研用户、ChatGPT、使用行为、UTAUT

所属期刊栏目：42

分类号：G206;TN925.93;F724.6

资助基金：辽宁省教育厅高校基本科研项目LJKR0140

在线出版日期：2024-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：3-14