1. 研究目的与意义(文献综述)
1.1研究目的中国互联网信息中心(cnnic)第37次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2015年12月,我国网络音乐用户规模达到5.01亿,较2014年底增加了2330万,占网民总体的72.8%。其中,手机网络音乐用户规模达到4.16亿,较2014年底增加了4997万,占手机网民的67.2%。网络音乐是互联网内容产业的重要组成部分,作为网络音乐载体的各类音乐app在近十年发展迅速,已进入发展的黄金时期。智能手机的普及和手机音乐客户端功能的完善推动用户规模持续增长,未来手机音乐客户端用户还将有较大的提升空间。音乐类app的超大用户群和迅猛的发展势头要求开展相关研究。
目前,市面上排名前列的音乐app应用,都是成立相对较早的音乐平台,已经积累了一定的用户群和品牌形象。各音乐客户端纷纷推陈出新,着力差异化、个性化,满足细分市场用户需求,以逐步扩大各自用户规模。另外,国家版权局于2015年7月8日发布了《关于责令网络音乐服务商停止未经授权传播音乐作品的通知》,同时启动规范网络音乐版权专项整治行动;这使得各大客户端出手抢占音乐版权,加剧音乐类app的竞争。
因此本论文在分析相关文献和理论的基础上,分析和界定影响音乐类app使用的因素,利用使用满足理论和科技接受模型,构建影响音乐类app使用的理论模型,并对之进行验证和修正;找出影响音乐类app使用的主要因素,最后根据研究结果提出提高音乐类app使用满意度的方法和措施。
2. 研究的基本内容与方案
2.1基本内容论文首先对国内音乐APP的发展进行梳理,并对消费者行为研究、科技接受模型相关理论和使用与满足理论进行综述,然后分析和界定影响音乐类APP使用的因素,再利用使用满足理论和科技接受模型构建影响音乐类APP使用的理论模型,并对之进行验证和修正,最后根据研究结果提出提高音乐类APP使用满意度的方法和措施。本文研究内容主要分为五大部分:
1.绪论
1.1选题背景
1.2研究目的及意义
1.3研究内容与研究方法
1.4论文创新点
2. 研究文献综述
2.1国内音乐APP的发展概况
2.2科技接受模型文献研究综述
2.3使用与满足理论文献研究综述
2.4消费者行为文献研究综述
3.音乐类APP使用模型构建
3.1音乐类APP使用影响因素界定
3.2音乐类APP使用模型设计
3.3实证研究假设
3.4实证研究方案与步骤
4. 模型实证和修正
4.1样本基本信息
4.2问卷统计分析
4.3结构方程模型验证及假设检验
4.4模型修正及假设检验结果
5.结论与建议
5.1研究结论
5.2研究建议
5.3研究局限与展望
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2.2目标
本论文在分析相关文献和理论的基础上,分析和界定影响音乐类APP使用的因素,利用使用满足理论和科技接受模型,构建影响音乐类APP使用的理论模型,并对之进行验证和修正;找出影响音乐类APP使用的主要因素,最后根据研究结果提出提高音乐类APP使用满意度的方法和措施。
2.3研究方法
本文的研究方法主要有文献分析法、问卷调查法、统计分析法和结构方程模型,具体如下:
(1)文献分析法:结合研究目的搜集,整理,查阅国内外相关文献,进而对音乐APP使用研究的现状和研究方法有更深入的认知,为以后进一步研究打下基础。
(2)问卷调查法:设计研究问卷,采用随机抽样调查法选取样本,对武汉高校大学生音乐类APP使用情况进行调查,获取其音乐类APP使用的第一手资料。
(3)统计分析法:将调查的数据录入SPSS软件,通过统计分析进行定量研究,让研究更精确严谨,再运用各种检验方式对音乐APP使用模型假设进行检验,增加了研究的解释力,让研究有理有据。
(4)结构方程模型分析法:通过结构方程模型对问卷调查数据进行更精确的实证研究,来进一步检验假设模型。
3. 研究计划与安排
2016年1月10—1月15日:开始选题,确定选题和指导教师2016年1月16日—3月6日:撰写开题报告,修改并提交给指导教师批阅
2016年3月07日— 3月13日:开题答辩,修改后正式打印,提交开题报告
2016年3月14日— 5月30日:论文撰写,与指导老师互动,修改论文
4. 参考文献(12篇以上)
[1] k. keahey,r. figueiredo,j. fortes, etc.science clouds: early experiencesin cloud computing for scientific applications[ol]. http://www.chinacloud.cn/download/research/scienceclouds.pdf . 2012[2] dong bo,zheng qinghua,qiao mu,shu jian,yang jie.bluesky cloud framework: an e-learning frameworkembracing cloud computing[ol]. http://www.springerlink.com/index/yp527x3wm7854360.pdf . 2012
[3] m. zaharia,a. konwinski,etc.improving mapreduce performance inheterogeneous environments. http://bnrg.eecs.berkeley.edu/-randy/courses/cs268.f08/papers/42_osdi_08.pdf . 2012
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