算法推荐类新闻App用户间歇性中辍行为研究

摘要：

采用"压力源—压力—结果"分析框架及双视角分析法,构建算法推荐类新闻App用户间歇性中辍行为研究模型,通过问卷调查获取531份有效样本数据,利用SPSSAU﹑ AMOS24.0软件验证假设和模型.研究发现,新闻倦怠是造成用户间歇性中辍行为的重要原因,而信息同质化、信息过载、沉浸觉醒及隐私担忧正向影响新闻倦怠的形成,其中沉浸觉醒是引起用户产生新闻倦怠的最主要原因.

关键词：算法推荐类新闻App、间歇性中辍行为、新闻倦怠

所属期刊栏目：8

分类号：G2(信息与知识传播)

资助基金：江苏省人文社科类科研与实践创新计划省级项目KYCX21_2538

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：46-51,59