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信息窄化对用户信息采纳意愿的影响机制

摘要：随着大数据时代的到来和短视频内容的爆炸式增长，短视频平台越来越重视用户的个性化需求，算法推荐服务成为主要的市场推广手段，导致信息窄化现象日益突出。本研究以抖音为例，基于技术接受模型（TAM）探讨信息窄化对用户信息采纳意愿的影响。研究发现，短视频平台的信息窄化对用户信息采纳意愿有正向影响，信息有用性和易用性在这一过程中起中介作用，用户算法素养起调节作用。本研究扩展了TAM的应用范围，深化了对信息窄化问题的理解，为后续研究提供了参考。

关键词：信息窄化；信息有用性；信息易用性；技术接受模型；用户算法素养

中图分类号：G252.0文献标识码：A

TheInfluenceMechanismofInformationNarrowingonUsersWillingnesstoAdoptInformation：AModeratingEffectofUserAlgorithmLiteracy

AbstractWiththeadventofthebigdataeraandtheexplosivegrowthofshortvideocontent，shortvideoplatformsincreasinglyprioritizeuserspersonalizedneeds.Algorithmicrecommendationserviceshavebecomeaprimarymarketingstrategy，exacerbatingthephenomenonofinformationnarrowing.Thisstudy，usingDouyinasacasestudyandbasedontheTechnologyAcceptanceModel（TAM），examinestheimpactofinformationnarrowingonuserswillingnesstoadoptinformation.Thefindingsrevealthatinformationnarrowingonshortvideoplatformspositivelyinfluencesuserswillingnesstoadoptinformation，withinformationusefulnessandusabilityplayingmediatingrolesanduseralgorithmliteracyservingasamoderatingfactor.ThisresearchexpandstheapplicationofTAM，enhancesunderstandingoftheinformationnarrowingphenomenon，andprovidesareferenceforfuturestudies.

Keywordsinformationnarrowing;informationusefulness;informationusability;technologyacceptancemodel;useralgorithmliteracy

随着大数据、人工智能、云计算和区块链等技术的广泛应用，消费者面临的信息过载和选择困难问题日益突出。为了应对这一挑战，人工智能推荐技术应运而生。算法作为这一领域的核心技术，发挥着至关重要的作用。它通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的内容推荐，同时推动了人工智能技术的持续进步和实际应用[1]。互联网企业能够利用人工智能算法，有效地捕捉、挖掘和分析社会化媒体平台上的大量用户数据，精确地了解他们的兴趣爱好、行为习惯和所处环境等方面的信息，从而为用户提供更准确的推荐和个性化的服务，提升用户的满意度和使用体验[2]。在智能化推荐技术的支持下，短视频平台利用人工智能算法，依据用户的个性特征和偏好，实施精准的推荐策略，处理着巨大的信息流量，这样的服务使得用户能够更加便捷地获取他们感兴趣的内容，提升了信息获取的效率和满意度[3]。

作为一个热门的短视频社会化平台，抖音凭借其独有的特性和丰富的内容，获得了大批用户。当用户使用抖音时，算法会根据用户的兴趣、喜好推荐那些被认为是用户可能感兴趣的信息。随着信息技术与算法推荐技术的迅速发展，平台已经能够有效地将用户的需求与个性化的信息进行精确的匹配[4]。例如，100个抖音用户同时打开抖音，很可能会看到100个不同的视频或直播推荐