數(shù)字人文技術(shù)研究者采納意愿影響因素
——以技術(shù)接受模型為視角*

王若宸，母詠然，朱學(xué)芳，朱慶華

0 引言

數(shù)字人文(Digital Humanities)是一門融合了信息技術(shù)與人文學(xué)科的新興領(lǐng)域。數(shù)字人文起源于1940年代，最早的相關(guān)期刊誕生于1973年[1]，起初被稱為“人文計(jì)算”。2002年Unsworth 教授提出了對(duì)人文計(jì)算內(nèi)涵較為詳細(xì)的闡述[2-3]：“人文計(jì)算是一種由高性能計(jì)算和人性化通信需求決定的實(shí)踐活動(dòng)?！彪S著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，來自人文學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者開始使用含義更為深刻的“數(shù)字人文”來取代原有的叫法[4]。2016年北京大學(xué)圖書館承辦了首屆“數(shù)字人文論壇”會(huì)議，并以“跨界與融合”作為主題，參與者的專業(yè)背景分布在社會(huì)科學(xué)、信息科學(xué)、歷史學(xué)和文學(xué)等不同領(lǐng)域[5]，已連續(xù)舉辦三屆，標(biāo)志著數(shù)字人文作為新興的跨領(lǐng)域?qū)W科已經(jīng)越來越受到重視。數(shù)字人文為傳統(tǒng)的人文學(xué)科研究帶來了全新的研究方法、工具和平臺(tái)。朱本軍等[6]認(rèn)為，這一概念對(duì)于人文學(xué)科意味著：文本資料的數(shù)字化、新的工具方法的引入、利用數(shù)字思維或工具提出新問題、利用數(shù)字思維對(duì)傳統(tǒng)人文領(lǐng)域進(jìn)行創(chuàng)造性破壞和建設(shè)。

數(shù)字人文技術(shù)是能夠推動(dòng)人文領(lǐng)域發(fā)展的數(shù)字化與計(jì)算化工具方法體系，如數(shù)據(jù)挖掘、可視化和音視頻記錄工具[7]。劉煒等[8]基于數(shù)字人文的“方法共同體”，對(duì)屬于該領(lǐng)域的技術(shù)體系進(jìn)行總結(jié)，認(rèn)為數(shù)字人文技術(shù)包括但不限于數(shù)字化技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、可視化技術(shù)、VR/AR 技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)等。數(shù)字人文技術(shù)為人文科學(xué)帶來了方法的變革，知識(shí)單元的細(xì)粒度化，知識(shí)組織的語義化，知識(shí)呈現(xiàn)的可視化[9]。

本文定義數(shù)字人文技術(shù)推廣過程中的兩種角色：人文學(xué)科研究者和圖情領(lǐng)域研究者。圖情領(lǐng)域研究者是數(shù)字人文技術(shù)與人文學(xué)科之間的溝通橋梁：圖書情報(bào)科學(xué)雖然偏向社會(huì)科學(xué)，但也帶有很強(qiáng)的人文傳統(tǒng)；圖情領(lǐng)域與數(shù)字人文均受到數(shù)據(jù)密集型研究的影響，這一領(lǐng)域的研究者吸納信息技術(shù)并將其推廣到人文學(xué)科，本質(zhì)上是將這種新型的研究范式引入人文學(xué)科[10]。如何更好地推廣數(shù)字人文技術(shù)為人文學(xué)科服務(wù)是當(dāng)今圖情研究者們應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重點(diǎn)。

本文以數(shù)字人文技術(shù)和人文學(xué)科的研究者(以下簡(jiǎn)稱“研究者”)為研究對(duì)象，以技術(shù)接受模型及其擴(kuò)展為理論基礎(chǔ)，通過引入系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個(gè)體創(chuàng)新三種外界影響因素，建立數(shù)字人文技術(shù)的研究者采納意愿模型，并收集問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，驗(yàn)證提出的假設(shè)，探究影響接納數(shù)字人文技術(shù)額意愿情況，嘗試為數(shù)字人文技術(shù)和服務(wù)的設(shè)計(jì)推廣提供更廣泛更深刻的思路。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 數(shù)字人文技術(shù)

作為本文的關(guān)注點(diǎn)之一，數(shù)字人文技術(shù)在數(shù)字人文的理論體系中占據(jù)不可或缺的位置，圖情學(xué)科之中已有許多研究者對(duì)關(guān)于數(shù)字人文技術(shù)的議題進(jìn)行了探討。在宏觀層次上，劉煒等[8]從數(shù)字人文自身的方法共同體層面出發(fā)，歸納數(shù)字人文的技術(shù)體系以及理論結(jié)構(gòu)，高度概括了數(shù)字人文的方法論，旨在促進(jìn)數(shù)字人文的整體發(fā)展。蔣萌[11]以圖書館數(shù)字人文為研究對(duì)象，指出數(shù)字人文跨界性、互補(bǔ)性和協(xié)調(diào)性的結(jié)構(gòu)特征，并認(rèn)為數(shù)字人文技術(shù)特指關(guān)鍵性智能化技術(shù)系統(tǒng)，是數(shù)字技術(shù)與人文精神的結(jié)合。Wang[12]采集WoS 核心數(shù)據(jù)庫(kù)中與數(shù)字人文相關(guān)的文獻(xiàn)，借助文獻(xiàn)計(jì)量和可視化的方法分析數(shù)字人文及其技術(shù)應(yīng)用的學(xué)科背景、關(guān)鍵技術(shù)和高引作者情況，展現(xiàn)世界范圍內(nèi)數(shù)字人文研究的實(shí)景圖。

文本的挖掘以及可視化是長(zhǎng)久以來較為成熟的數(shù)字人文技術(shù)之一，J覿nicke 等[13]從“遠(yuǎn)距閱讀”的視角出發(fā)，總結(jié)了自2005年以來數(shù)字人文領(lǐng)域中文本挖掘與可視化的研究經(jīng)驗(yàn)，并為未來的研究提出建議；McCurdy 等[14]則從傳統(tǒng)的“詳細(xì)閱讀”入手，將詩(shī)歌中的語言和韻律進(jìn)行可視化形成聲韻拓?fù)鋱D；歐陽(yáng)劍[15]以大規(guī)模中國(guó)古籍文本為研究對(duì)象，創(chuàng)建了以語言學(xué)、歷史文獻(xiàn)學(xué)、歷史地理學(xué)為主的古籍統(tǒng)計(jì)平臺(tái)?？梢暬夹g(shù)是數(shù)字人文技術(shù)體系中核心的環(huán)節(jié)之一，可分為館藏實(shí)體資源和數(shù)字資源的可視化。張衛(wèi)東等[16]基于為數(shù)字人文的可視化技術(shù)建立了館藏資源的可視化模型；朱本軍等[17]借助Google 地形、Google 地球和ARC GIS 三種GIS 工具描繪戰(zhàn)國(guó)時(shí)期的史地情況，為戰(zhàn)國(guó)時(shí)期地理位置的描繪提供了新思路?！爸腔蹟?shù)據(jù)”是大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)字人文領(lǐng)域中進(jìn)一步提煉[18]。因此，數(shù)字人文中知識(shí)挖掘的相關(guān)技術(shù)具有長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展前景。李娜等[19]以方志類古籍為研究語料，抽取其中的關(guān)聯(lián)信息并借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析展示物產(chǎn)名與別名的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)關(guān)聯(lián)；針對(duì)圖像數(shù)據(jù)，曾子明等[20]提出一種圖像語義描述模型，根據(jù)用戶認(rèn)知特征制定圖像語義結(jié)構(gòu)化描述框架。

1.2 技術(shù)接受模型

技術(shù)接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)模型最早由Davis 在1989年基于理性行為理論(TRA)提出[21]。在TAM 的基礎(chǔ)上，研究者后續(xù)進(jìn)行了多次擴(kuò)展，如Venkatesh 的TAM2、TAM3 模型[22-23]和整合型科技接受模型UTAUT[24]、DeLone 等[25]提出的DM 信息系統(tǒng)成功模型。技術(shù)接受模型被學(xué)者廣泛使用，以調(diào)查某項(xiàng)新技術(shù)在進(jìn)入人們視野中時(shí)所受到的接納程度。

在圖情領(lǐng)域中，技術(shù)接受模型研究各個(gè)領(lǐng)域都有分布，并且近年來相關(guān)研究?jī)A向于引入新變量和新理論來充實(shí)原始理論[26]，其中不乏針對(duì)數(shù)字圖書館中的用戶行為研究。例如，劉錦宏等[27]以用戶行為關(guān)系理論和科技接受模型等知識(shí)為基礎(chǔ)，構(gòu)建移動(dòng)數(shù)字圖書館用戶行為模型。宋文杰等[28]構(gòu)建基于TAM 模型的移動(dòng)圖書館用戶行為意愿研究，并引入個(gè)體創(chuàng)新、社會(huì)影響和感知成本等外界變量。郎宇潔等[29]基于圖檔博數(shù)字資源移動(dòng)服務(wù)的融合，構(gòu)造相應(yīng)的用戶需求模型，分析融合用戶的需求習(xí)慣和需求功能。黃傳慧等[30]構(gòu)建了基于TAM 的移動(dòng)用戶學(xué)術(shù)采納模型，結(jié)果表明信息質(zhì)量和設(shè)備可靠性等因素是影響使用態(tài)度的重要因素。

從已有的研究看出，盡管有很多包含數(shù)字人文技術(shù)的針對(duì)性選題，但對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的用戶接受行為卻鮮有提及。本文以TAM 為理論框架并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整，以人文學(xué)科研究者為特定研究人群，探究他們對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的采納情況。

2 研究模型與假設(shè)

2.1 概念模型

立足于前人使用TAM 及相關(guān)擴(kuò)展模型對(duì)新興技術(shù)研究的基礎(chǔ)之上，針對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的特點(diǎn)，本研究從UTAUT 和DM 等模型中引入系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個(gè)體創(chuàng)新三個(gè)因素作為外在變量，構(gòu)建數(shù)字人文技術(shù)的用戶接受模型，見圖1。

圖1 數(shù)字人文技術(shù)研究者采納意愿模型

2.2 變量以及研究假設(shè)

系統(tǒng)質(zhì)量(SysQ)出自DeLone 和McLean 提出的信息系統(tǒng)成功模型，用來衡量信息系統(tǒng)的功能性、可靠性、可擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、完整性等特征。在數(shù)字人文技術(shù)語境中，系統(tǒng)質(zhì)量描述的是該系統(tǒng)是否可靠運(yùn)行、功能是否齊全、是否可滿足研究者的科研需要，該變量會(huì)直接影響對(duì)感知有用性和感知易用性[31]。因此，提出以下假設(shè)：

H1a：數(shù)字人文技術(shù)的系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知有用性有正向影響

H1b：數(shù)字人文技術(shù)的系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知易用性有正向影響

社群影響(SI)來自Venkatesh 等[24]構(gòu)建的UTAUT 模型，社群影響被定義為個(gè)體認(rèn)為在他人影響之下自己應(yīng)該使用新系統(tǒng)的程度，是代表了來自外部社會(huì)影響的綜合因素，社群中的互動(dòng)會(huì)影響到用戶對(duì)于數(shù)字人文技術(shù)的看法。本文認(rèn)為數(shù)字人文作為研究領(lǐng)域當(dāng)中一種積極且重要的因素，社群的傳播會(huì)提高感知有用性和感知易用性。因此，提出以下假設(shè)：

H2a：社群影響的存在對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知有用性有正向影響

H2b：社群影響的存在對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知易用性有正向影響

個(gè)體創(chuàng)新(PI)是衡量個(gè)體愿意接受改變，采納新系統(tǒng)、新流程的程度，即這一變量測(cè)量的是個(gè)體的創(chuàng)新能力。根據(jù)前文所述，數(shù)字人文技術(shù)代表著一種新的研究范式和研究方法，以某種信息系統(tǒng)或軟件的形式呈現(xiàn)給研究者。個(gè)體創(chuàng)新能力強(qiáng)的研究者更傾向于使用新的數(shù)字人文技術(shù)，因此該變量對(duì)感知有用性和感知易用性有積極影響[32]。由此提出以下假設(shè)：

H3a：個(gè)體創(chuàng)新對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知有用性有正向影響

H3b：個(gè)體創(chuàng)新對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知易用性有正向影響

感知易用性(PEOU)是指用戶對(duì)于新興技術(shù)容易上手程度的使用感受。當(dāng)研究者認(rèn)為數(shù)字人文技術(shù)很容易上手，且不需要花很長(zhǎng)時(shí)間去培訓(xùn)學(xué)習(xí)的話，那么他們會(huì)很有可能去使用。因此對(duì)于數(shù)字人文技術(shù)的感知易用性對(duì)其感知有用性和對(duì)使用態(tài)度的影響提出以下假設(shè)，即：

H4a：感知易用性對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知有用性有正向影響

H4b：感知易用性對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的使用態(tài)度有正向影響

感知有用性(PU)是指研究者認(rèn)為數(shù)字人文技術(shù)可以在多大程度上提高其生產(chǎn)力，提高他們的研究效率。本文認(rèn)為如果研究者認(rèn)為某項(xiàng)技術(shù)足夠有用，那么該變量會(huì)影響數(shù)字人文技術(shù)的使用態(tài)度以及直接影響使用行為。因此提出假設(shè)：

H5a：感知有用性對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的使用態(tài)度有正向影響

H5b：感知有用性對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的使用行為有正向影響

使用態(tài)度(UA)指研究者對(duì)使用數(shù)字人文技術(shù)的評(píng)價(jià)和感受，而使用行為(UI)是指研究者實(shí)際使用數(shù)字人文技術(shù)的行為[33]。由此，提出如下假設(shè)：

H6：研究者對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的使用態(tài)度對(duì)使用行為有正向影響

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集

基于前文所給出的假設(shè)和變量，借鑒前人的問卷設(shè)計(jì)，本研究在問卷中包含對(duì)應(yīng)測(cè)量項(xiàng)的李克特5 級(jí)量表，數(shù)字1 至5 分別代表“非常不同意”“不同意”“不確定”“同意”“非常同意”。此外，為了解本次調(diào)查的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征，問卷還設(shè)計(jì)了關(guān)于受試者性別、年齡、學(xué)歷、學(xué)科背景和職業(yè)等問題，以及關(guān)于數(shù)字人文的相關(guān)問題。

明確調(diào)查對(duì)象對(duì)獲得正確的數(shù)據(jù)具有重要幫助，在研究的語境中，作為研究對(duì)象的“人文學(xué)科研究者”在這里特指的是：(1)就從屬學(xué)科而言，調(diào)查對(duì)象應(yīng)屬于文學(xué)、歷史學(xué)、語言學(xué)和藝術(shù)學(xué)等專業(yè)；(2)就學(xué)歷水平而言，調(diào)查對(duì)象至少應(yīng)為在讀碩士及以上，若為本科生，則需有數(shù)字人文相關(guān)的研究經(jīng)驗(yàn)；(3)就職業(yè)身份而言，調(diào)查對(duì)象應(yīng)為在校學(xué)生、老師或其他研究人員。通過以上限定，確保調(diào)查回收的數(shù)據(jù)來源于真正具有研究能力和經(jīng)驗(yàn)的人群，契合研究主題，同時(shí)也能夠提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確程度。

本次調(diào)查的形式為網(wǎng)絡(luò)問卷，通過網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)向南京大學(xué)內(nèi)的受試者發(fā)放問卷鏈接，為確保調(diào)查樣本符合本研究語境，問卷在發(fā)放的時(shí)候把范圍控制在了文學(xué)院、歷史學(xué)院、外國(guó)語學(xué)院等幾個(gè)人文學(xué)院，問卷調(diào)查的持續(xù)時(shí)間為2018年7月26日-8月17日，共收獲滿足前述要求的622 份問卷。為保證問卷數(shù)據(jù)的質(zhì)量，按照以下原則再次篩除：(1)答卷時(shí)間過短(低于3 分鐘)或過長(zhǎng)(高于1 小時(shí))的；(2)全部選擇1 或5 的。經(jīng)過篩選，一共獲得573 份有效問卷，問卷有效率為92.1%。

本調(diào)查中受試者的人口統(tǒng)計(jì)信息包括年齡、性別、教育背景、學(xué)術(shù)背景和職業(yè)等。(1)18-30歲人群占比84.3%，表明此次調(diào)查的對(duì)象主要是數(shù)字人文服務(wù)的青年用戶；(2)具有碩士及以上學(xué)歷的占比為42.9%，多于大學(xué)本科的40.1%。

3.2 信度分析

對(duì)設(shè)計(jì)的問卷測(cè)量項(xiàng)目，需要進(jìn)行信度分析，以測(cè)試問卷結(jié)果的可靠性，目前問卷信度分析中最常用的方法為克隆巴赫系數(shù)法(Cronbach’s α)，一般認(rèn)為0.7<α<0.8 時(shí)量表的一致性可以接受，α>0.8 時(shí)一致性良好。

使用SPSS 24.0 計(jì)算的指標(biāo)結(jié)果如表1 所示。其中，為了提升問卷的整體信度，筆者檢查感知易用性中所設(shè)題項(xiàng)，剔除了題項(xiàng)PEOU1，此時(shí)指標(biāo)提升至0.823，同時(shí)樣本整體數(shù)據(jù)達(dá)到了良好的可靠性和一致性。所有的變量一致性均良好，這時(shí)樣本數(shù)據(jù)整體達(dá)到了良好的一致性和可靠性。

表1 變量信度檢驗(yàn)

3.3 效度分析

在效度指標(biāo)中，使用KMO 和Bartlett 球形測(cè)試法計(jì)算問卷的結(jié)構(gòu)效度。所得結(jié)果的Bartlett 值為9834.03 且顯著，KMO>0.5，表明該問卷總體上具有良好結(jié)構(gòu)效度。

(1)收斂效度。本文使用AMOS 24.0 來計(jì)算模型參數(shù)，并且使用以下指標(biāo)來評(píng)判模型的收斂效度，如表2 所示。

表2 模型參數(shù)估計(jì)摘要表

表2 中多元相關(guān)系數(shù)的平方值SMC(Squared Multiple Correlations)高于0.50，表示該信度檢驗(yàn)良好，SMC 列除SysQ1 列以外其他檢驗(yàn)值均大于0.50，總體來看模型通過收斂效度判別。CR 為組合信度，用作檢驗(yàn)變量的信度大小，其數(shù)值應(yīng)大于0.60 以上，結(jié)果中所有CR>0.60，表明模型質(zhì)量良好。AVE(Average Variance Extracted)為平均方差提取量，AVE 值也應(yīng)高于0.50[34]，而所有AVE>0.50。綜上，判定模型中的潛在變量具有收斂效度。

(2)區(qū)別效度。如果與預(yù)設(shè)變量無關(guān)的假定測(cè)量項(xiàng)目實(shí)際上也沒有相關(guān)性，則認(rèn)為該模型具有區(qū)別效度。效度存在的必要條件是AVE 值的算術(shù)平方根要大于其他所有潛在變量之間的相關(guān)系數(shù)，如表3 所示。表3 中數(shù)值，粗體數(shù)字是相應(yīng)潛在變量的AVE 值的算術(shù)平方根，均大于所在列其余值，由此可判斷本文模型具有明顯的區(qū)別效度。

表3 區(qū)別效度檢驗(yàn)

3.4 假設(shè)檢驗(yàn)

本文使用AMOS 24.0 軟件計(jì)算上述模型的變量路徑系數(shù)，進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，軟件給出的關(guān)于模型擬合度指標(biāo)如表4 所示，其中所列出指標(biāo)基本已達(dá)標(biāo)，表明模型具有良好的擬合程度。經(jīng)計(jì)算得到模型的檢驗(yàn)結(jié)果如圖2 所示。在圖2 中，***表示P 值小于0.001，P 值大于0.01 的假設(shè)項(xiàng)為H1b、H3a、H4a 和H5b，說明它們沒有通過顯著性驗(yàn)證(虛線為沒有通過驗(yàn)證的假設(shè))，即上列假設(shè)中正向影響效果并不顯著。

表4 模型擬合優(yōu)度指標(biāo)

圖2 數(shù)字人文技術(shù)采納意愿模型檢驗(yàn)結(jié)果

4 結(jié)果與討論

4.1 系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知有用性有正向影響，個(gè)體創(chuàng)新能力對(duì)感知易用性有正向影響

圖2 中對(duì)應(yīng)路徑系數(shù)為0.263 和0.217。系統(tǒng)質(zhì)量是指數(shù)字人文技術(shù)或軟件平臺(tái)、信息系統(tǒng)的功能和運(yùn)行質(zhì)量，能否達(dá)到研究者的預(yù)期需求。從實(shí)證結(jié)果中可知，數(shù)字人文技術(shù)的質(zhì)量越高，那么感知有用的程度就會(huì)越高，從而間接影響到使用態(tài)度，與前人的實(shí)證結(jié)果一致，然而對(duì)感知易用的影響并不顯著。Xu 等[31]對(duì)數(shù)字服務(wù)的研究表明系統(tǒng)質(zhì)量在信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中占有重要地位，系統(tǒng)質(zhì)量的提升能夠帶動(dòng)信息質(zhì)量與服務(wù)的質(zhì)量，鑒于在實(shí)際中數(shù)字人文的項(xiàng)目和技術(shù)多以Web 頁(yè)面的形式進(jìn)行呈現(xiàn)，因此網(wǎng)站的設(shè)計(jì)形式、網(wǎng)頁(yè)的響應(yīng)速度、內(nèi)容檢索的查全和查準(zhǔn)乃至提供的服務(wù)內(nèi)容是否滿足用戶的信息需求都是系統(tǒng)質(zhì)量的重要衡量，它們決定了用戶對(duì)系統(tǒng)有用性的主觀感受，高質(zhì)量的系統(tǒng)表現(xiàn)提高了用戶的潛在評(píng)價(jià)。

創(chuàng)新能力是指?jìng)€(gè)體接納學(xué)習(xí)新興信息系統(tǒng)的能力。在本研究的實(shí)證結(jié)果中，個(gè)體創(chuàng)新實(shí)踐能力越強(qiáng)，那么就更加樂意付出時(shí)間及其他成本進(jìn)行學(xué)習(xí)和掌握一門新技術(shù)，而同時(shí)數(shù)字人文技術(shù)的本質(zhì)是對(duì)傳統(tǒng)人文研究理論的一種創(chuàng)新，是研究范式向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)變，因此創(chuàng)新能力的提高從主客觀兩個(gè)方面提高數(shù)字人文技術(shù)的準(zhǔn)入程度，從而提高易用程度，間接影響到使用態(tài)度，然而該因素對(duì)于感知有用的影響并不顯著。

4.2 社群對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知有用性和感知易用性有正向影響

在圖2 中對(duì)應(yīng)路徑系數(shù)為0.705 和0.447。數(shù)字人文技術(shù)通過在研究者社群之中傳播，使公眾感知數(shù)字人文服務(wù)可能帶來的潛在益處。根據(jù)Venkatesh 等[24]提出的UTAUT 理論，社群影響直接作用于使用意向，而本文在借鑒該模型的基礎(chǔ)上，探究社群是否會(huì)對(duì)數(shù)字人文技術(shù)有用性和易用性的感知程度有所影響，模型計(jì)算結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)。這充分說明，數(shù)字人文技術(shù)的有用和易用性不僅僅是其內(nèi)在屬性，用戶所處的社群的存在也會(huì)影響其認(rèn)知，潛在改變對(duì)某種技術(shù)有用與易用性的看法?，F(xiàn)如今學(xué)術(shù)研究者們憑借快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)組織學(xué)術(shù)社區(qū)，研究者社群以學(xué)術(shù)共同體的形式呈現(xiàn)，一個(gè)更加以開放交流合作為主題的學(xué)術(shù)環(huán)境對(duì)新興數(shù)字人文技術(shù)的傳播具有極大的促進(jìn)作用。例如Miller[35]為美國(guó)的中田納西州立大學(xué)的圖書館提出了一個(gè)數(shù)字學(xué)術(shù)和數(shù)字人文的交流中心的框架，并強(qiáng)調(diào)學(xué)術(shù)群體的合作效應(yīng)對(duì)數(shù)字人文中心的建設(shè)基礎(chǔ)性作用，該框架能夠輔助在校師生參與數(shù)字人文實(shí)踐項(xiàng)目，通過研究者社群自我互助的方式，該校師生提高了對(duì)不同數(shù)字人文技術(shù)的理解程度，說明社群對(duì)改變觀念認(rèn)知存在著潛移默化的影響。

4.3 感知有用性與感知易用性對(duì)研究者的使用態(tài)度有正向影響

在圖2 中對(duì)應(yīng)路徑系數(shù)為0.900 和0.107。這與以往技術(shù)接受模型的實(shí)證研究結(jié)果相一致，但是從路徑系數(shù)的大小上可以看出感知有用性在影響過程中起更主要的作用。關(guān)于這一點(diǎn)最早就由Davis[21]所提出，在以往的技術(shù)接受模型的相關(guān)研究中，“感知有用性”因素?zé)o論是在影響使用態(tài)度還是使用行為意向上，通常都發(fā)揮出比感知易用性更大的作用，劉錦宏[27]、張玥[36]等在各自模型中也均得到這一點(diǎn)。本文實(shí)證結(jié)果表明，感知有用性對(duì)于新技術(shù)的使用具有更大的作用，換句話說，用戶大體上愿意支付一定的時(shí)間成本學(xué)習(xí)新技術(shù)，數(shù)字人文技術(shù)所帶來的新型研究方式會(huì)改變?nèi)宋膶W(xué)科的研究，促進(jìn)人文學(xué)科的教學(xué)科研工作。同時(shí)在本文模型中，易用性對(duì)有用性的影響并不顯著(圖2 中以虛線呈現(xiàn))，這與往常的研究不一致，該因素可能由于調(diào)查對(duì)象以研究者們?yōu)橹黧w，從他們的角度出發(fā)，數(shù)字人文技術(shù)的感知易用性與有用性之間是相對(duì)獨(dú)立的，數(shù)字人文技術(shù)的易用性更多的是以友好的交互界面輔助用戶進(jìn)行操作，但最終結(jié)果仍然是取決于系統(tǒng)核心的功能表現(xiàn)。例如在耶魯大學(xué)圖書館的數(shù)字人文項(xiàng)目實(shí)踐中，研究人員積極引進(jìn)軟硬件設(shè)施，擴(kuò)展數(shù)字人文技術(shù)的應(yīng)用邊界，例如基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、文本挖掘、可視化等技術(shù)的人文項(xiàng)目應(yīng)用充分體現(xiàn)了數(shù)字人文技術(shù)在輔助研究上的有用性受到了研究者的重視，而經(jīng)過圖書館組織的指導(dǎo)培訓(xùn)課程，以上技術(shù)的掌握門檻有所降低，研究者對(duì)技術(shù)的感知易用性提高[37]。

4.4 使用態(tài)度正向影響使用行為

在圖2 中對(duì)應(yīng)路徑系數(shù)為0.697。如果研究者認(rèn)為數(shù)字人文技術(shù)值得使用，那么最終這種態(tài)度會(huì)轉(zhuǎn)化為實(shí)際的使用行為，他們對(duì)某項(xiàng)數(shù)字人文技術(shù)的使用傾向和頻率便會(huì)增加，會(huì)親自嘗試某一種數(shù)字人文技術(shù)支撐下的軟件平臺(tái)，或是與他人合作開發(fā)數(shù)字人文相關(guān)項(xiàng)目，并且會(huì)推廣到身邊其他人來使用，并且在未來還會(huì)繼續(xù)使用[33]。這一結(jié)論與其他信息技術(shù)研究相類似，例如視頻直播產(chǎn)品、第三方支付平臺(tái)等。新興的數(shù)字人文技術(shù)由于其自身的易用性和有用性等特征，對(duì)研究者有很強(qiáng)的吸引力，最終他們很可能會(huì)采用該技術(shù)的輔助以轉(zhuǎn)變自身研究的方式。這一結(jié)果與往常技術(shù)接受模型相關(guān)研究保持一致。

5 結(jié)語

本文立足前人對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的研究，創(chuàng)新地從行為科學(xué)角度出發(fā)，探究影響數(shù)字人文技術(shù)的研究者接受情況的影響因素，建立數(shù)字人文技術(shù)的研究者采納模型，收集問卷數(shù)據(jù)，利用軟件計(jì)算路徑參數(shù)并驗(yàn)證所提出的假設(shè)。研究表明：系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個(gè)體創(chuàng)新三種外在變量對(duì)于數(shù)字人文技術(shù)的研究者采納行為均有重要的影響，系統(tǒng)質(zhì)量對(duì)感知有用性有正向影響，個(gè)體創(chuàng)新能力對(duì)感知易用性有正向影響，社群影響對(duì)數(shù)字人文技術(shù)的感知有用性和感知易用性有正向作用，由此間接影響使用態(tài)度；感知有用性和易用性對(duì)使用態(tài)度均有正向影響。本研究結(jié)合實(shí)證結(jié)果提出以下建議：

(1)系統(tǒng)質(zhì)量是決定數(shù)字人文技術(shù)有用程度的關(guān)鍵，是一項(xiàng)新技術(shù)進(jìn)入用戶視野的基礎(chǔ)保證。開發(fā)者可依托數(shù)字圖書館平臺(tái)，確保數(shù)字人文軟件或平臺(tái)的平穩(wěn)運(yùn)行、靈活訪問，給用戶流暢的使用體驗(yàn)，除提供基本的產(chǎn)品服務(wù)之外，資源建設(shè)同樣是影響系統(tǒng)整體的基礎(chǔ)性因素，不妨吸取歐洲數(shù)字圖書館Europeana 的經(jīng)驗(yàn)，利用關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)(Linked Open Data)實(shí)現(xiàn)文化遺產(chǎn)資源整合，創(chuàng)建開放的語義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，為數(shù)字人文技術(shù)提供高效的數(shù)據(jù)支撐[38]，建立完善的系統(tǒng)質(zhì)量保障機(jī)制。

(2)個(gè)體創(chuàng)新會(huì)客觀影響研究者對(duì)數(shù)字人文技術(shù)易用性的感知，而社群會(huì)主觀影響數(shù)字人文技術(shù)的感知易用和可用。然而公眾創(chuàng)新水平不一，研究者社群中存在多種觀念。鑒于以上兩點(diǎn)，首先可以搭建面向所有研究者的數(shù)字人文主題在線交流平臺(tái)和線下的咨詢中心，普及數(shù)字人文的基本理念，構(gòu)建相關(guān)課程體系，以此來培養(yǎng)研究者對(duì)數(shù)字人文的興趣，提高他們潛在的創(chuàng)新能力，例如美國(guó)亞利桑那大學(xué)圖書館建立的iSpace 創(chuàng)客空間為該校學(xué)生及館員提供數(shù)字人文項(xiàng)目指導(dǎo)，建立創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)[39]；其次立足于學(xué)術(shù)交流的角度，國(guó)內(nèi)數(shù)字人文中心應(yīng)加強(qiáng)與國(guó)際數(shù)字人文機(jī)構(gòu)的交流，共同開展數(shù)字人文研究，例如北京大學(xué)與哈佛大學(xué)等多所研究機(jī)構(gòu)共同主持的中國(guó)歷代人物傳記資料庫(kù)(CBDB)，帶頭牽動(dòng)整個(gè)研究社群接觸最新的研究熱點(diǎn)[40]。

(3)加強(qiáng)數(shù)字人文的技術(shù)創(chuàng)新，借鑒和引入人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的最新成果，進(jìn)一步提高數(shù)字人文的功能性、輔助性，將“智慧數(shù)據(jù)”的概念與數(shù)字人文相結(jié)合。例如，對(duì)知識(shí)單元的語義化、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以及館藏資源的跨模態(tài)檢索等，提高數(shù)字人文技術(shù)的有用性，同時(shí)精簡(jiǎn)數(shù)字人文技術(shù)的操作界面，提高對(duì)普通民眾的交互友好性，將應(yīng)用拓展至更多的人文學(xué)科領(lǐng)域[41]，全面提升數(shù)字人文技術(shù)有用性和易用性。

本研究的后續(xù)研究展望：

(1)性別以及年齡等統(tǒng)計(jì)因素可能會(huì)在模型中產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，尤其是用戶群體的年齡，不同年齡段的人群對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的認(rèn)知接受程度很可能存在差別。

(2)同時(shí)在將來可以針對(duì)具體不同的技術(shù)類別在研究者中是否有不同接受程度和影響，開辟新的研究課題。中介變量也可能產(chǎn)生影響作用。未來可以從以上角度入手加深研究的層次。