大学生移动视频使用行为的实证研究

大学生移动视频使用行为的实证研究
—基于技术接受模型的分析视角
一、问题的缘起
截止2023年6月，中国移动视频应用用户规模为8.79亿，在移动互联网整体用户中占比达77.25%，在使用智能手机观看在线视频的用户中大多是年轻人，40%以上年龄区间为20到29岁，超过60%的用户小于30岁，大学生是其中重要用户群体。

因此，本文计划以大学生群体为研究对象，针对其第三方应用的选择和使用影响因素进行探讨，探索影响大学生群体选择使用移动视频的因素及影响因子间的互相关系。

因此，本文研究目的有三个：一是分析影响大学生群体使用移动视频的因素及各因素间的互相关系；二是验证TAM模型对大学生用户移动视频使用行为的作用机制；三是以大学生特定身份解析其对技术移动端使用有用性和感知价值。

二、相关文献综述
1986年，Davis提出了技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）[6]。

TAM理论模型
2023年，Venkatesh和Davis提出了TAM2模型[7]，增长了主观规范、印象、工作相关性等因素，具体模型结构如下：
图1-2 TAM2理论模型
TAM2模型是重新采用了TAM舍弃的主观准则，从而进行完善的模型理论。

（1）主观规范：个人采用行为时受到社会中其他成员认同限度大小的影响
（2）印象：个人对使用新技术后，使得自身所处的社会网络群体中的地位增限度
（3）工作相关性：个人认为该新技术对其工作的合用限度。

（4）产出质量：个人采用新技术后，对达成预期工作目的的效果限度。

（5）结果论证也许性：采用新技术后，个人可以明确评价出使用该技术对其工作产生的效果。

（6）经验：个人基于以前对技术使用的认知限度
（7）自愿限度：个人对使用新技术的自我决定限度
TAM2模型强调对工具性的认知，但忽略了人们的内在动机。

技术接受模型提出后20数年间，已被学者运用到不同研究领域，下表是技术接受模型在模型发展及在线视频行业的情况综述：
国内外研究现状
研究者研究领域研究成果
Davis 1989 文字解决软件验证了TAM模型和量表的有效性，
拟定感知有用性是技术使用行为的决定因素；
拟定了感知易用性也是决定因素之一。

[9]
Davis，Venkatesh 2023 针对四家不同公司应用繁杂系
统软件进行研究
提出TAM2模型，验证社会规范、印象、结果论证对用
户使用意向的影响。

Featherman 2023 网络服务将感知风险引入经典TAM模型，对消费者在采用网络
服务时所面临的风险进行维度划分。

[10]
Vincent Lai 2023 网上银行不同性别、年龄的用户在技术使用中具有相似的效果。

[11]
龙丽华移动视频业务在TAM模型的基础上，新增社会影响、业余偏好、消
本文的移动端涉及到智能手机和平板电脑两个部分，通过对中国知网文献检索，目前针对大学生移动视频研究的文章几乎空白，而他们是移动视频使用的重要用户群体。

因此，本研究对象的大学生群体是指接受良好的教育，对新鲜技术接受能力强的在校高校学生，涉及本科生和研究生。

三、用户使用行为的测量维度分析
（1）使用行为（Use behavior）
是指用户在实际使用移动视频的举止行动，重要通过用户使用的频率、时间和使用的移动端的种类来考量用户的实际使用情况。

使用行为测量变量
使用意向是指目的群体接受并使用该项新技术的限度，影响使用意向的因素既有外在因素又有内在的心理因素、个人因素。

本文将重要关注于外在因素，即对技术接受限度方面进行分析，考量维度重要涉及是否乐意使用、乐意经常使用和乐意推荐朋友使用等。

使用意向测量变量
感知有用性是大学生感觉能使用该项新技术可以提高其工作和生活的效率限度，将感知
有用性引入本研究型中，是考量移动视频可以给目的受众带来何种实用需求。

表3-3 感知有用性测量变量
（4）感知易用性（Perceived ease of use）
Davis在技术接受模型中提出了感知易用性的概念，是指用户在获得特定信息不需要努力的限度。

本文的感知易用性是指大学生在使用移动视频时所不需要损耗精力的限度，考量视频应用的易用性是否可以给目的受众带来使用意向。

感知易用性测量变量
Davis从信息技术使用的角度，认为感知趣味性也是使用系统的内部动机，感知趣味性是用户在使用移动视频时感觉有趣并享受的限度。

本文从大学生自身感知出发，对使用移动视频的趣味性进行探索，围绕乐趣性和社交趣味两个维度进行测量。

感知趣味性测量变量
（6）感知风险性（Perceived risk）
2023年Featherman在研究网络服务时将感知风险性引入到研究模型中，发现模型的拟合限度有所提高。

于是，本文将感知风险性引入模型，是指大学生使用移动视频时也许产生的预期损失，将从财务风险、隐私风险、时间风险和绩效风险等维度来考量。

感知风险性测量变量
产品质量是指在商品经济范畴，公司根据特定标准对产品进行规划、设计等全程必要的信息披露。

本文的产品质量是从移动视频的界面稳定性、交互响应速率、可获取性等维度进行考量移动视频应用的软件质量。

产品质量测量变量
是指大学生使用移动视频时所接触到的内容信息质量，涉及视频内容的有效性、及时性、多样性、观看质量、氛围等维度。

内容质量测量变量
四、概念模型的提出
根据上述分析提出用户群体使用行为满意度模型如下：
（一）假设提出
1. 感知易用性对感知有用性和使用意向的影响
本研究对象是移动视频，随着移动技术不断进步，用户需要不断更新采用新技术，所以用户在使用移动视频时，可以感知到易用限度对继续选择使用此产品会产生一定影响，于是得出下面假设：
H1：感知易用性对感知有用性有正向影响
2. 感知有用性对使用意向的影响
感知有用性与感知易用性是技术接受模型中两个基本变量，对改善用户生活效率、丰富娱乐方面有影响，提出以下假设：
H3：感知有用性对移动视频的使用意向有正向影响
3. 感知趣味性对感知有用性和使用意向的影响
本文认为大学生在使用移动视频时的交互趣味以及社交趣味对感知有用性和使用意向有影响，于是提出以下假设：
H4：感知趣味性对移动视频的使用意向有正向影响
H5：感知趣味性对感知有用性有正向影响
4. 感知风险性对感知有用性和使用意向的影响
本文将用户对感知风险性描述为大学生使用移动视频时也许产生的预期损失，从财务、绩效、隐私、时间等四个维度的风险展开研究，提出假设如下：
H7：感知风险性对移动视频的使用意向有反向影响
5. 产品质量对感知易用性和使用意向的影响
本文研究的移动视频属于网络视频服务范畴，计划从从移动端特性出发，提出产品质量概念，涉及可靠性、响应性、关怀性和保证性等，提出研究假设如下：
H8：产品质量对感知易用性有正向影响
H9：产品质量对移动视频的使用意向有正向影响
6. 内容质量对感知有用性和使用意向的影响
本文计划从视频信息服务内容的时效性、多样性、观看质量、下载速度及广告体验等维度研究内容质量对使用意向的影响。

由于内容质量好坏也许会对用户的感知有用性产生影响，提出研究假设如下：
H10: 内容质量对感知有用性有正向影响
H11：内容质量对移动视频的使用意向有正向影响
（二）模型设定
本文在上述研究方法和假设基础上，结合特定的大学生群体对象，针对其在移动视频使用行为得出如下模型构思：
图3-1 模型假设
由上图可知模型涉及的变量因素有：
（1）感知易用性：用户认为使用移动视频也许花费的精力限度。

（2）感知有用性：用户感觉使用新技术能提高其工作和生活效率的限度。

（3）感知趣味性：用户使用移动视频时感觉有趣并享受的限度，涉及乐趣性、社交趣味两个维度。

（4）感知风险性：用户使用移动视频时也许产生的预期损失，涉及财务风险、时间风险、隐私风险等。

（5）产品质量：关于移动视频界面稳定性、交互的响应速率、可获取性能等。

其中产品可获取性是指是否有搜寻下载应用；稳定性是指应用程序的兼容情况，是有闪退等问题。

（6）内容质量：用户使用移动视频时所接触到的视频信息质量，涉及视频内容的有效性、及时性、多样性、清楚度、观看氛围等5个维度。

（7）使用意向：目的群体接受并使用该项新的技术的限度。

（8）使用行为：用户在实际使用移动视频的举止行动，以使用频率、时长等来衡量。

五、研究过程及分析
本研究是针对大学生群体在使用视频类第三方应用时的行为因素及其关系，基本采用闭合式问卷形式，也涉及到开放式问题，以保证调研的严谨性。

设计问卷前先做一次无结构访谈来拟定问卷的内容以及假设，测试问卷可行度，然后发放给湖北省各高校267名学生。

问卷内容共15个问题，其中1-4是个人信息，5到8是使用行为调查，9到16为用户使用行为调研。

本次采用随机抽样调查法，通过线上问卷星和线下实体问卷结合，在湖北省各高校展开调查。

（一）问卷设计分析
1. 样本描述性分析
问卷时间从2023年5月10日至2023年6月4日，时长四十四天。

发放问卷267份，实际填写251份，排除不合格完整问卷，最终有效数为243份，有效回收率为91.01%。

在243份有效问卷中，从性别结构上看，男女比例基本平衡，女性略多于男性。

从学历构成上看，重要被调核对象为本科学历，占调查总数的78.19%，另一方面是研究生学历，占调查总数的17.28%（详见表4-2-1）。

表4-2-1 样本分布情况记录
调查显示，70.95%的大学生会自行下载安装移动视频应用，28.63%的大学生会选择使用手机自带应用（详见图4-2-1）。

图4-2-1 用户观看视频软件来源
（2）第三方应用选择情况：使用优酷移动视频的用户数量所占比例最大
调查的用户中安装优酷移动视频的人数是最多的，另一方面，安装两个以上的应用的人数达成81.85%，安装三个以上的比例达成了60%以上（详见表4-2-2）。

表4-2-2 用户安装视频种类
移动视频应用名称安装比例
优酷48.54%
腾讯视频14.62%
搜狐视频14.04%
哔哩哔哩12.28%
土豆9.36%
爱奇艺 5.68%
（3）在线移动视频使用意向情况
调查者中80%的用户乐意使用移动视频，且乐意经常性使用并且推荐朋友使用（详见图4-2-2）。

图4-2-2 用户使用意愿
（4）在线移动视频使用时间及频率
调查显示，在243位有效被调查者中从不使用在线移动视频的只占总数的0.41%，也就是说99%的大学生使用在线移动视频，其中频繁使用在线移动视频的占到了45.23%。

从使用时间上看，61%的被调查者表达天天会使用在线移动视频1小时以内，也有23.65%的被调查者表达使用在线移动视频的时间在1-2个小时。

总体来看，绝大部分大学生群体使用了在线移动视频，他们平均使用在线移动视频的时间在1小时左右（详见图4-2-3）。

图4-2-3 用户观看视屡屡率及时长
调查还发现，移动视频重要以优酷视频为主，用户在移动视频使用频率和天天使用时长较长，且下载多个视频应用的人数较多，尚未出现长期使用的产品。

（二）问卷变量指标分析
1. 问卷信度分析
本文采用α信度，是指在一个维度内，不同题项间的一致限度，通常用于表白问卷的可
靠限度，信度系数最佳在0.8以上，0.7-0.8之间可以接受，在0.6以下就要考虑重新编问卷。

通过spss 19进行问卷数据解决，得到Cronbach 's alpha系数如下：
表4-3-1 问卷的α信度系数表
了可信的限度，以下为本研究中各变量的可靠性分析结果：
表4-3-2 使用意向的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
BI1 7.45 3.819 .688 .848
BI2 7.16 3.664 .781 .761
BI3 7.24 3.722 .739 .800 由表4-3-1可知，感知有用性的α信度系数为0.860，均大于表5-1-2中的项已删除的
Cronbach's Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。

表4-3-3 感知有用性的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
PU1 7.53 4.085 .708 .868
PU2 7.49 4.205 .837 .752
PU3 7.73 4.271 .731 .841 由表4-3-1可知，感知有用性的α信度系数为0.872，均大于表5-1-3中的项已删除的
Cronbach's Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。

表4-3-4 感知易用性的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
PEU1 7.77 3.867 .747 .789 PEU2 7.69 3.648 .813 .728
项已删除的刻度
方差
7.77 3.867
Alpha 值为0.888大于了0.857，说明删除PEU3的问题，问卷可靠性更高，但整体可靠性达成0.8以上。

表4-3-5 感知趣味性的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
PI1 3.49 1.542 .626 .
PI2 3.94 .947 .626 .
由表4-3-1可知，感知趣味性的α信度系数为0.756，均大于项已删除的Cronbach's Alpha 值，说明变量因子的问卷数据可靠性高。

由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的α信度系数为0.900，其中PQ2的项已删除Cronbach's Alpha 值为0.901大于了0.900，说明删除PQ2，问卷可靠性更高。

表4-3-7 内容质量的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
表4-3-6 产品质量的可靠性分析
项已删除的刻度均值项已删除的
刻度方差
校正的项总
计相关性
多相关性的
平方
项已删除的
Cronbach's
Alpha 值
PQ1 23.34 25.619 .759 .604 .880 PQ2 23.98 26.775 .556 .553 .901 PQ3 23.63 25.870 .723 .675 .884 PQ4 23.51 26.354 .749 .687 .882 PQ5 23.53 26.718 .734 .654 .884 PQ6 23.34 25.619 .759 .618 .880 PQ7 23.10 28.036 .550 .671 .899 PQ8 23.59 26.057 .684 .570 .887
CQ1 23.30 30.428 .695 .887
CQ2 23.30 29.788 .779 .880
CQ3 23.34 29.795 .731 .883
CQ4 23.42 30.236 .725 .884
CQ5 23.58 29.683 .729 .884
CQ6 23.60 29.770 .721 .884
CQ7 23.52 29.441 .697 .886
CQ8 23.65 29.724 .507 .910 由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的α信度系数为0.903，其中CQ8的项已删除
Cronbach's Alpha 值为0.910大于了0.903，说明删除CQ8，问卷的可靠性更高。

表4-3-8 感知风险性的可靠性分析
项已删除的刻度
均值项已删除的刻度
方差
校正的项总计相
关性
项已删除的
Cronbach's Alpha
值
PR1 26.03 36.420 .528 .853
PR2 25.77 37.137 .557 .849
PR3 25.52 37.143 .578 .847
PR4 26.03 36.412 .556 .849
PR5 25.98 34.628 .705 .831
PR6 25.70 35.399 .721 .831
PR7 25.70 36.418 .641 .840
PR8 25.86 36.934 .582 .846 由表4-3-1可知，产品质量的可靠性分析的α信度系数为0.860，表中各项已删除
Cronbach's Alpha 值均为小于0.860，说明问卷可靠性高。

2. 问卷效度分析
结构效度是本研究重点，将通过因子分析法进行考量。

在对数据进行因子分析前需要进
行KMO和Bartlett球形度检查。

对因子矩形进行KMO和巴特利特球体检查，用于判断资料
中的相关数据能不能做因子分析，要球形检查显著（即P小于0.05或0.01），KMO值大于
0.6以上才适合做因子分析。

表4-3-9 KMO 和 Bartlett 的检查
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin 度量。

.891
Bartlett 的球形度检查近似卡方5573.185
df 741
Sig. .000 本文研究因子的KMO值为0.891，大于0.6，适合因子分析，结果如下：
表4-3-10 旋转成份矩阵a
成份
1 2 3 4 5 6 7 8
CQ5 .784.194 .095 .123 .174 -.080 .116 -.187 CQ6 .750.273 -.003 .134 .169 -.046 .150 -.190 CQ2 .745.339 .133 -.049 .006 -.008 -.037 .225 CQ3 .744.271 .179 -.012 -.035 .117 -.089 .238 CQ4 .733.246 .175 .056 -.038 .162 .017 .181 CQ7 .717.190 .189 .033 .161 .013 -.081 .024 PQ5 .696.104 .361 -.073 .174 .032 -.073 .284 PQ6 .678.173 .331 -.107 .164 .161 -.105 .237 PQ3 .673.033 .108 -.099 .312 -.022 .190 -.103 CQ1 .660.413 .109 -.097 .042 .168 -.086 .267 PQ4 .612.098 .143 -.023 .513 .077 -.072 .138 CQ8 .587-.023 -.057 .038 .225 -.144 .438 .010 PI2 .516.347 .122 -.033 .297 .021 .201 .069 PQ7 .233 .816.149 -.102 .129 .022 .065 .256 PEU1 .233 .816.149 -.102 .129 .022 .065 .256 PU3 .400 .702.194 .057 .081 -.060 .100 -.121 PEU3 .290 .684.375 .207 .298 .043 .003 -.180 PU2 .290 .684.375 .207 .298 .043 .003 -.180 PI1 .440 .528.280 -.023 .041 .062 .123 .248 PU1 .281 .487 .391 .196 .245 .050-.153 .190 BI2 .173 .216 .835-.071 .014 -.049 .085 .119 BI3 .220 .241 .805-.013 .171 .015 -.010 -.010 BI1 .229 .223 .754-.043 .064 -.016 -.074 .042 PR7 -.088 .098 .002 .854-.041 .032 .161 .028 PR6 -.017 -.041 -.022 .775-.077 .216 .295 .135 PR5 .111 -.085 -.127 .608.053 .333 .379 .009 PR8 .065 .024 -.010 .579-.042 .550 -.119 -.197 PEU2 .355 .369 .157 -.084 .764.106 -.010 .126 PQ8 .355 .369 .157 -.084 .764.106 -.010 .126 PR4 .076 -.046 -.030 .241 .127 .774.126 -.197 PR3 .017 .127 .025 .173 .041 .711.324 .169 PR2 .043 .039 .045 .239 -.152 .122 .752.018 PR1 -.010 .124 -.048 .256 .096 .209 .696-.041 PQ2 .492 .294 .160 .152 .285 -.200 .010 .609 PQ1 .492 .294 .160 .152 .285 -.200 .010 .609 提取方法:主成份。

旋转法:具有Kaiser 标准化的正交旋转法。

a. 旋转在13 次迭代后收敛。

由上表我们看出表中每项的因子载荷量均大于0.5，说明变量间的关联性较好。

表4-3-11 解释的总方差
则它为故意义的因子,由上表可知，初始特性值大于1的有7个，它们共同解释了70.851%的变异量，因此选取7个因子作为公因子，这7个公因子分别表达假设中的使用意向、感知有用性、感知易用性、感知风险性、感知趣味性、产品质量、内容质量。

本文采用结构方程模型解决多个自变量、因变量之间的关系，对于用户使用意向行为的影响因素有感知易用性、感知有用性、感知风险性、产品质量、内容质量等。

计划通过IBM SPSS AMOS软件对其进行检查，计算自变量、中间变量以及因变量之间的关系，并构建本研究的最终模型和途径关系图。

结合上文的研究部分，预期模型结果图将如下：
3.模型拟合度分析
模型拟合度分析是对相关的研究提出的预测模型进行分析，采用的方法有平方和检测、线性回归检测等。

相关的评价指标有：
（1）卡方检查，就是样本实际观测值与理论推断值之间的偏离限度。

卡方值与自由度值之比，比值越小越趋于符合。

（2）拟合优度指数（GFI），拟合优度指数度量了观测变量的方差和协方差多大限度被研究数据中的方差与协方差预测，GFI值应当小于1，且越接近1，说明拟合优度越好。

（3）近似误差均方根，即RMSEA，RMSEA值越小表达研究模型的拟合度越好，当RMSEA 小于0.08时，表达模型拟合度好，当模型的RMSEA大于1时，拟合效果不好。

（4）非范拟合指数（NNFI）表达预期模型和独立模型的差异限度。

在独立模型中，构成模型的各个变量之间不具有相关性，当独立模型与预期模型差异越大，其代表预期的模型具有很好的拟合程序。

当NNFI大于0.8时，说明预期模型的拟合度较好。

（5）临界比（C.R.）是将问卷调查者的问卷得分总和按高低顺序排列分组，计算两者的差异的显著水平。

当C.R.的绝对值应大于1.96，显著水平应小于0.05。

本次模型的拟合度分析结果如下：
表4-5-1 拟合度分析
4.假设验证分析
使用AMOS软件进行结构方程模型研究分析，了解假设的变量之间存在着回溯关系。

表4-6-1 模型验证结果表
图4-6-1 模型途径系数图
感知易用性对感知有用性的影响、感知易用性对移动视频的使用意向的影响、感知趣味性对移动视频的使用意向的影响、感知风险性对移动视频的使用意向的影响、产品质量对移动视频的使用意向的影响、内容质量对移动视频的使用意向的影响验证结果显著，说明推论可以推广到总体，接受原假设。

感知趣味性对感知有用性、内容质量对感知有用性的假设验证结果不显著，推论结果无法推广到总体，放弃原假设
由此可以得出：
在线移动视频使用行为相关假设假设是否成立H1：感知易用性对感知有用性有正向影响是
H2：感知易用性对移动视频的使用意向有正向影响是
H4：感知趣味性对移动视频的使用意向有正向影响是
H7：感知风险性对移动视频的使用意向有反向影响是
H8：产品质量对感知易用性有正向影响是
H9：产品质量对移动视频的使用意向有正向影响是
H10: 内容质量对感知有用性有正向影响否
H11：内容质量对移动视频的使用意向有正向影响是
六、结论与讨论
1.大学生对移动视频的感知易用性对感知有用性、使用意向有正向影响。

研究可知，大学生用户对移动视频的感知易用性与感知有用性呈现正向影响，感知易用性与使用意向也呈现正相关。

因此，移动端操作简朴可以使用户对其感知有用性产生积极影
响，增强其产生使用意向的意愿。

2.用户对移动视频的感知有用性对使用意向有正向影响。

从结果得知假设H3成立，即大学生感知移动视频带来生活便利、能随时观看等性能可以增长其使用意向。

这表白移动互联网丰富了用户观看视频行为的渠道，使其生活更丰富。

因此，优化产品在不同场景使用情况，可以促进用户选择使用移动视频。

3.用户感知趣味性对使用意向有正向影响，但与感知有用性不存在明显关系。

实证证明H4成立，H5不成立，说明用户使用移动视频观看视频是有趣味的事情，能激发他们放松娱乐、参与互动和社会化传播，方式越丰富有趣越能刺激用户的使用意向，但趣味性并不能引起用户对其感知有用性的认知。

4.感知风险性对感知有用性没有明显关系，但对使用意向有负向影响。

实证研究证明了H6不成立、H7成立。

说明用户认为使用移动视频也许会导致财产损失、隐私风险，但这些风险并不会影响其对移动视频有用性的感知。

在选择使用移动端时，风险性越大，使用的意向越小。

这意味着视频服务商必须要提供可靠的移动视频信息，使其产生信任感从而促进使用。

5.产品质量对感知易用性、使用意向有正向影响。

研究证明移动视频的产品质量对感知易用性、使用意向有正向影响，意味着产品质量会影响到用户的使用意向。

因此，需要优化产品质量，提高反映速度和缓存速度、改善wifi 的接入点等问题，以促进用户选择使用。

6.内容质量对感知有用性不存在明显关系，对使用意向有正向影响。

研究证明移动视频的内容质量并不会影响用户对其感知有用性的影响，但是内容质量会影响其使用意向，好的内容能促进用户选择使用移动视频。

因此，需要给用户提供更丰富的视频资源，且优化移动端的片源声音、画面质量，促进更的用户使用。

因此，综合以上研究发现，本文的建议是：
（1）内容及产品优化
产品开发者应当优化内容观看体验，提高产品视频质量，同时购买更多的视频资源，优化视频播放质量以及缓存速度，便于吸引新用户群体并使其产生使用依赖。

由于移动视频是基于无线网络连接使用，WIFI的接入点优化，以及视频内容的大小，缓冲时间都会影响观看体验，其性能进行优化，采用更好的技术使得视频所占空间更小而不影响视频内容质量。

（2）互动形式优化
研究发现，好的社交体验以及互动氛围能刺激用户使用移动视频，因此优化互动形式，如互动时间、方式、表情、语音等，开发新而有趣的功能，可以吸引用户延长使用时间，并促进他们带动分享，吸引更多用户产生使用行为。

（3）赚钱形式优化
由于大部分视频都是免费，其赚钱重要来源于广告和会员模式，从模型分析可知，广告依旧会影响用户观看体验，并且不良广告会使得用户离开所选择的视频内容。

因此，提倡赚钱形式优化，可以增强用户使用移动视频的粘度。

但是，由于本研究重要是针对湖北地区高校，样本容量有限，因，此本研究存在着取样局限性的局限性。

并且，本研究假设是针对普适性的用户群体使用影响因素设定研究假设，没有考虑其中的特殊性，无法囊括全面，存在局限性，期待以后的研究进一步。