本研究报告旨在向国内学者介绍一项聚焦于短视频社交媒体在旅游决策中作用的前沿实证研究。该项研究由Qing Zhou, Marios Sotiriadis, Shiwei Shen*三位学者完成，其中通讯作者Shiwei Shen来自中国宁波大学的中外合作办学机构——宁波大学昂热大学联合学院旅游系。该研究成果以《Using TikTok in tourism destination choice: A young Chinese tourists‘ perspective》为题，发表于Tourism Management Perspectives期刊的2023年卷46期，文章编号为101101，已于2023年3月17日在线发布。

一、研究的学术背景与目标

本研究隶属于旅游管理与数字营销交叉学科领域，尤其关注社交媒体影响下的消费者行为学。随着社交媒体以其可及性、全球覆盖和海量信息成为传播旅游信息、影响游客决策的核心渠道，学者们对影响旅游决策的因素进行了广泛探讨。传统观点认为，旅游信息能激发人们的旅行动机，而充分的信息搜集有助于降低旅行决策中的风险和不确定性。在众多决策环节中，目的地选择是后续所有行动的基石，是一个涉及大量信息搜集与处理的审慎决策过程。

在中国，以抖音（TikTok）和快手（Kwai）为主导的短视频平台市场迅速崛起，其影响力已堪比QQ和微信等综合平台。自2016年上线以来，抖音已成为最受欢迎的短视频平台，并在近两年对旅游业产生了强劲影响。短视频以其灵活性和易于访问的特点，为展示目的地景观和吸引潜在游客提供了一种新颖方式。平台通过算法识别兴趣主题并定向推送内容，这种分发模式为目的地营销提供了强大渠道。数据显示，抖音拥有超过4.7亿对旅游表达出兴趣的用户，其中年轻用户表现出更高的旅游偏好。短视频旅游内容已成为年轻人规划旅行的重要方式，中国年轻一代在抖音上观看、制作和分享短视频的行为，有效刺激了他们的出游欲望。

尽管已有研究探讨了社交媒体在旅游决策中的作用，例如电子口碑（e-WOM）、用户生成内容（UGC）的影响，但多数研究集中于TripAdvisor、Airbnb等旅游专属平台，或侧重于短视频内容本身对目的地形象、游客态度的影响。对于抖音这样一个新兴的通用型短视频社交平台本身，如何影响用户（特别是年轻用户）的旅游决策行为，其内在驱动机制为何，以及不同代际的年轻用户（千禧一代与Z世代）是否存在差异，尚缺乏深入的实证研究。因此，本研究旨在填补这一空白。研究以整合型技术接受与使用理论第二版（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2, UTAUT2）为基础框架，通过引入“感知信任”（Perceived Trust）变量，并将年龄（千禧一代 vs. Z世代）作为调节变量，构建了一个扩展模型。研究核心问题是：影响中国年轻游客使用抖音选择旅游目的地的关键因素是什么？千禧一代和Z世代在使用抖音进行目的地选择时，影响因素是否存在显著差异？

二、研究的详细工作流程

本研究采用了规范的定量实证研究流程，主要包括研究模型与假设提出、问卷设计与数据收集、测量模型检验、结构模型与假设检验、以及多群组分析五个主要步骤。

步骤一：研究模型与假设构建。 研究者以成熟的UTAUT2模型为理论基础，该模型在消费者技术采纳情境下包含绩效期望（Performance Expectancy, PE）、努力期望（Effort Expectancy, EE）、社会影响（Social Influence, SI）、便利条件（Facilitating Conditions, FC）、享乐动机（Hedonic Motivation, HM）、习惯（Habit, HA）、价格价值（Price Value）七个核心变量，并认为行为意向（Behavioral Intention, BI）直接影响实际行为（Actual Behavior, AB）。结合旅游社交媒体情境的特性（信息存在风险与不确定性），研究剔除了不相关的“价格价值”变量，新增了关键的“感知信任”（PT）变量。同时，考虑到千禧一代（1980-1995年出生）和Z世代（1995-2009年出生）在成长环境、价值观和消费行为上的差异，将“年龄”作为调节变量纳入模型。最终提出了一个包含8个研究假设的整合模型（H1-H8），详细假设关系见原文图1。

步骤二：问卷设计与数据收集。 问卷设计分为三部分：1) 受访者抖音使用情况（8个题项）；2) 模型九个变量（PE, EE, SI, FC, HM, HA, PT, BI, AB）的测量题项，采用7点李克特量表（1=非常不同意，7=非常同意）；3) 人口统计学数据。所有测量量表均借鉴自前人研究并根据本研究情境进行适应性调整，确保了内容效度。问卷先由研究团队翻译成中文，并经两位中国旅游学者审校以保证准确性和清晰度，随后对20名中国受访者进行了预测试。 数据收集采用线上线下相结合的方式，以提高样本代表性。线上通过腾讯问卷平台发放，并利用滚雪球抽样法在微信、微博、QQ等社交媒体扩散。线下采用随机抽样，在杭州西湖风景区向游客发放问卷。数据收集自2021年8月10日开始，持续约三周。最终共回收939份问卷，剔除无效问卷136份，得到803份有效问卷（线下300份，线上503份）用于统计分析。样本特征显示，男女比例接近（男47.7%，女52.3%），千禧一代和Z世代占比相近（均为47.7%和52.3%），受教育程度以本科为主（49.32%），职业分布多样。

步骤三：测量模型检验。 在数据分析前，首先使用SPSS和AMOS等统计软件对测量模型的信度、效度及共同方法偏差进行了严格检验。 1. 信度分析：计算了所有构念的克隆巴赫阿尔法系数（Cronbach‘s α），其值介于0.896至0.940之间，均大于0.7的标准，表明量表具有优秀的内部一致性信度。 2. 效度分析： * 收敛效度：通过验证性因子分析（Confirmatory Factor Analysis, CFA）进行检验。模型拟合指标良好（χ²/df = 2.781 < 3， CFI = 0.976 > 0.97， GFI = 0.917 > 0.9， TLI = 0.972 > 0.95， RMSEA = 0.047 < 0.05， SRMR = 0.0307 < 0.05）。所有题项的标准化因子载荷介于0.822至0.926之间，均高于0.7；组合信度（Composite Reliability, CR）介于0.898至0.940之间，均高于0.7；平均提取方差值（Average Variance Extracted, AVE）介于0.747至0.840之间，均高于0.5的标准。这些结果表明测量模型具有充分的收敛效度。 * 区分效度：采用异质-单质比率（Heterotrait-Monotrait Ratio, HTMT）进行评估。结果显示，所有潜变量之间的HTMT值均未超过0.85的临界值，表明各构念间具有良好的区分效度。 3. 共同方法偏差检验：研究采用了未测潜在方法构念法（ULMC）和方差膨胀因子（VIF）两种方法。ULMC分析显示，加入共同方法因子后的模型拟合度并未显著优于原模型。同时，PLS-SEM分析中所有结构关系的VIF值均低于3.3的严格标准。综合两种方法结果，表明本研究不存在严重的共同方法偏差问题。

步骤四：结构模型与假设检验。 在确认测量模型质量后，使用偏最小二乘法结构方程模型（PLS-SEM）和Bootstrapping（重复抽样5000次）方法对结构模型和假设进行检验。 1. 模型解释力与预测力：模型对行为意向（BI）和实际行为（AB）的解释力（R²）分别为0.740和0.667，表明模型对因变量有很强的解释能力。交叉验证冗余度（Q²）分别为0.645和0.572（均大于0），表明模型具有良好的预测相关性。 2. 路径分析与假设检验结果：结果支持了大部分假设（详见表7）。具体而言： * 绩效期望（PE）、努力期望（EE）、享乐动机（HM）、感知信任（PT） 对行为意向（BI）有显著的正向影响（支持H1， H2， H5， H8）。其中，PT（路径系数0.258）和HM（路径系数0.201）的影响最为强劲。 * 社会影响（SI）和习惯（HA） 对行为意向（BI）也有显著正向影响，但效应较弱（支持H3， H6a）。 * 便利条件（FC） 对行为意向（BI）和实际行为（AB）的影响均不显著（拒绝H4a， H4b）。 * 行为意向（BI）和习惯（HA） 对实际行为（AB）有显著的正向影响，且HA对AB的直接影响（路径系数0.337）非常突出（支持H6b， H7）。

步骤五：多群组分析（调节效应检验）。 为检验年龄（千禧一代 vs. Z世代）的调节作用，研究采用了多群组结构方程模型分析。首先通过模型不变性检验（测量权重、结构协方差、测量残差），确认了两个群组间存在显著差异（Δχ²显著，p < 0.05），表明年龄具有显著的调节效应。 随后，分别对两个群组进行路径系数估计（详见表10），发现了关键的代际差异： * 对于千禧一代：影响其使用抖音进行目的地选择行为意向（BI）的显著因素按重要性排序为：享乐动机（HM）、感知信任（PT）、绩效期望（PE）、努力期望（EE）。社会影响（SI）、便利条件（FC）和习惯（HA）对其BI的影响不显著。然而，习惯（HA）对其实际行为（AB）有强烈的直接影响。 * 对于Z世代：影响其行为意向（BI）的显著因素按重要性排序为：感知信任（PT）、努力期望（EE）、习惯（HA）、享乐动机（HM）。此外，社会影响（SI）对其BI有显著影响。而绩效期望（PE）和便利条件（FC）的影响不显著。

三、研究的主要结果及其逻辑关联

研究流程环环相扣，每一步的结果都为下一步的分析和最终结论提供了基础。 首先，描述性统计结果揭示了抖音在中国年轻游客中的高渗透率和影响力：近40%的用户使用抖音超过2年，约半数用户日均使用超1小时，58.9%的用户为旅游目的使用抖音。超过一半的受访者曾因高质量旅游视频而实际到访某地，这直观证明了抖音作为旅游信息渠道和决策触发器的强大效用，为本研究的重要性提供了现实依据。 其次，严谨的测量模型检验确保了后续结构模型分析所基于的数据是可靠、有效且无严重偏差的，这是得出科学结论的前提。 结构模型检验的核心结果显示，在影响中国年轻游客使用抖音选择目的地的因素中，感知信任和享乐动机是最重要的驱动因素。这意味着，年轻人不仅看重从抖音获取旅行信息的趣味性和愉悦感，更关键的是他们是否认为平台及其提供的内容是可靠、可信的。习惯对实际行为的强大直接影响表明，一旦形成使用抖音搜索旅游信息的习惯，这种行为就会变得自动化、主动化，从而更直接地转化为决策行动。而便利条件的不显著性则可能因为当前移动设备和网络已高度普及，对于数字原住民的年轻用户而言，使用抖音的门槛和障碍已几乎不存在，甚至过多的系统辅助可能产生抑制作用。 多群组分析的结果是本研究的一大亮点，它清晰地揭示了千禧一代和Z世代在决策驱动机制上的差异。千禧一代更“务实”和“自主”：他们重视抖音的“有用性”（绩效期望），并且已经形成了稳定的价值观和判断体系，因此不易受他人影响（社会影响不显著），使用习惯也更偏向于直接触发行为而非先影响意向。Z世代则更“社交化”和“易引导”：他们更容易受到周围人、关键意见领袖（KOL）或明星的影响（社会影响显著），并且使用抖音的习惯本身就会强烈影响他们的使用意向。他们对“有用性”的感知不强，可能更多地视抖音为娱乐工具，在偶然浏览中发现旅行灵感。这些差异深刻反映了两代人在成长环境、社会心理和数字媒体使用模式上的不同。

四、研究的结论、意义与价值

本研究得出以下核心结论：1）感知信任与享乐动机是驱动中国年轻游客使用抖音进行旅游目的地选择的最关键因素；2）习惯对实际使用行为具有强烈的直接促进作用；3）千禧一代与Z世代在使用抖音进行目的地选择的影响因素上存在显著差异，体现了不同的决策逻辑。 研究的理论价值在于：1）拓展了UTAUT2模型的应用情境，首次将其应用于短视频分享平台在旅游决策领域的研究，并通过引入“感知信任”变量和考虑代际调节效应，丰富了该模型在数字营销背景下的解释力。2）深化了对代际旅游行为差异的理解，通过精细的多群组分析，揭示了千禧一代和Z世代即使同为数字原住民，在技术采纳动机上也存在系统性差异，为后续的代际比较研究提供了参考。3）丰富了抖音与旅游交叉领域的学术文献，将研究焦点从短视频内容本身延伸至平台特性、用户采纳行为及其影响因素，为该新兴热点话题提供了扎实的实证基础。 研究的实践与营销价值显著：1）为旅游目的地营销组织（DMOs）和营销人员提供了明确的行动指南。在利用抖音进行营销时，首要任务是构建“信任”与“乐趣”：确保内容来源可靠、信息真实，同时以有趣、生动的方式呈现。2）强调了差异化营销策略的必要性。针对千禧一代，应侧重展示目的地的实用信息和独特价值，激发其自主探索和计划的需求；针对Z世代，则应善用社交影响力，通过与KOL合作、制造话题挑战、鼓励用户生成内容等方式，在其社交圈层中进行渗透和引导。3）指出抖音等短视频平台在旅游消费者旅程的“考虑阶段”尤为有效，是创造目的地认知、激发游客兴趣的强大工具。DMOs应将其纳入整合数字营销战略，根据目标市场、受众群体和客户旅程阶段，灵活、有针对性地运用不同社交媒体平台，以优化旅游传播和推广效果。

五、研究的亮点

本研究的亮点突出体现在以下几个方面：1）研究问题的前沿性与现实性：紧扣抖音这一现象级平台对旅游业产生的实际影响，探究其背后的用户行为机制，选题具有重要的时代意义和应用价值。2）理论模型的整合与创新：基于成熟的UTAUT2理论，结合旅游社交媒体情境特性进行针对性扩展（引入PT， 剔除PV），构建了更具解释力的整合模型，体现了理论对话与情境化创新的结合。3）代际差异的精细剖析：没有将“年轻人”视为同质化群体，而是深入比较了千禧一代和Z世代的差异，得出了 nuanced（细致入微）的结论，增强了研究的深度和洞察力。4）方法严谨规范：从问卷设计、数据收集到信效度检验、共同方法偏差控制、结构方程模型与多群组分析，整个研究流程遵循了高标准的定量实证研究规范，确保了研究结论的可靠性与科学性。

六、其他有价值的补充

研究也坦诚地指出了其局限性，为未来研究指明了方向：1）模型虽然扩展，但仍可探索更多个人内在因素（如个人创新性）和情境因素的影响。2）采用便利抽样并结合线上收集，样本可能存在一定偏差。3）研究聚焦中国情境，结论的全球普适性有待在不同文化背景下进行验证。4）未来研究可以基于同一框架，对YouTube、Instagram等其他短视频或社交媒体平台进行比较研究，以提供更全面的认识。这些思考体现了研究者严谨的学术态度。