移动社交网络对城市居民出行选择行为影响研究

摘要

已有关于交通信息对出行决策的影响研究主要基于政府和企业发布的公开交通信息，而随着社交网络和4G通讯设备的发展，交通信息的传播途径已延伸至移动社交网络，虽然通过各种渠道获得交通信息的内容相差不大，但在使用移动社交网络获取信息过程中，用户心理感知的变化势必会“放大”或“缩小”对交通信息原有的解读，从而影响出行决策。本文从移动社交网络环境影响出发，以关联用户为研究对象，实现移动社交网络潜变量对出行选择行为影响的科学分析与定量解释。主要研究内容包含以下几个方面:
　　1、在界定移动社交网络概念和特点的前提下，基于技术接受模型，融合感知风险、感知趣味、信任等理论，构建了表征出行者对移动社交网络使用意愿的结构方程模型，其中主观规范和感知趣味性为外生潜变量，其余为内生潜变量，并且假设除感知风险性对使用意愿产生负向的直接影响外，其余均对使用意愿产生正向的直接影响。
　　2、在描述出行决策全过程以及交通信息对出行决策影响的前提下，以决策过程交通信息获取方式为突破口，将使用移动社交网络获取交通信息所产生的心理潜变量与个人属性变量和出行方式特性变量带入传统出行选择模型中形成混合选择模型。其中，用结构方程模型表示潜变量与观测变量以及潜变量与显变量间的因果关系;用离散选择模型表示潜变量与显变量共同作用下方式选择行为效用函数。
　　3、设计回收262份关于移动社交网络下出行选择行为的有效问卷，通过信效度检验后进行实证分析。结果表明:感知易用性、感知有用性、感知信任、主观规范、感知趣味性对移动社交网络使用意愿存在显著的正影响，感知风险性存在显著的负影响，其中感知有用性效用最高，达到0.73;感知趣味性效用最小，仅为0.09。另外，感知有用性和感知信任对使用意愿只能直接影响，其余潜变量对使用意愿同时产生直接效应和间接效应。
　　4、将包含移动社交网络潜变量、个人属性变量、出行方式特性变量的混合离散选择模型同传统出行选择模型进行实证分析对比，结果表明:不带潜变量和带潜变量的选择模型的优度比系数分别为0.257和0.473，说明混合离散选择模型精度更高，同时估计出各变量对公共交通、私家车、出租车（或网约车）的影响参数，并作对应解释。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 社交网络特性及其信息传播模式

1．2．2 社交网络的信力评估

1．2．3 出行决策行为分析方法与模型

1．2．4 社交网络与出行决策行为的关联关系

1．2．5 文献评述

1．3．1 研究目标

1．3．2 研究思路

1．3．3 研究内容

1．3．4 技术路线

第二章 基础理论

2．1 移动社交网络

2．1．1 移动社交网络的概念

2．1．2 移动社交网络的特点

2．2．1 技术接受模型

2．2．2 感知风险理论

2．2．3 感知趣味理论

2．2．4 信任理论

2．3．1 出行决策的过程

2．3．2 交通信息的属性

2．3．3 交通信息的影响

2．4 本章小结

第三章 移动社交网络下的出行选择行为模型构建

3．1．1 影响机理

3．1．2 建模思路

3．2 移动社交网络使用意愿模型

3．2．1 变量定义

3．2．2 模型假设

3．2．3 数学模型

3．2．4 分析步骤

3．3 涵盖移动社交网络影响的出行选择混合模型

3．3．1 变量定义

3．3．2 数学模型

3．3．3 分析步骤

3．4 本章小结

第四章 问卷调查与数据分析

4．1 问卷设计

4．2 问卷预调查

4．2．1 预调查数据信度检验

4．2．2 预调查数据效度检验

4．3．1 调查总体情况

4．3．2 正式数据信效度检验

4．4．1 样本统计分析

4．4．2 变量统计分析

4．5 本章小结

第五章 实证分析

5．1 结构方程模型分析

5．1．1 初始模型检验

5．1．2 模型修正及拟合分析

5．1．3 模型假设检验

5．1．4 模型结果分析

5．2 混合选择模型分析

5．2．1 传统离散选择模型

5．2．2 考虑潜变量的选择模型

5．3 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 研究结论

6．2 研究不足与展望

致谢

参考文献

附录

在学期间发表的论文和取得的学术成果