現今隨著資訊科技及網路技術不斷的演進，只要能夠連線上網，使用者就可以透過網路迅速的與其他使用者聯繫互相交流資訊，虛擬社群的出現，正好改變了人們有別於以往的相處模式，社群中的成員解決問題的方式可以藉由分享資訊與知識來互相學習。文獻指出，虛擬社群的概念與實體的社群相同，社群成員間會相互支持、分享、交換資訊並獲得社會支持及一定程度的認同與歸屬感，讓使用者願意繼續待在網路團體中。本研究旨在瞭解虛擬社群成員參與虛擬社群之社群認同度與資訊分享行為的關聯性。希望可以藉由探討社群認同與資訊分享行為之間的影響關係，提供虛擬社群經營者在經營上之參考。本研究採問卷調查法，以社群網站Facebook(臉書)之虛擬社群使用者為研究對象（N=494），回收問卷以t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation, stepwise regression統計方法進行數據分析。研究獲得的結論有以下幾點： 

一、社群成員間的分享行為是普遍存在。 
二、就個人背景變項所造成的差異程度而言，年齡對社群成員之社群認同有顯著
    的差異性。 
三、就個人背景變項所造成的差異程度而言，不同使用虛擬社群時間對社群成員
    之社群認同有顯著的差異性。 
四、社群成員的社群認同度與其參與資訊分享行為具有顯著相關性。
五、情感、行為及認知可正向且顯著地預測社群成員分享資訊，其中以認知的預
    測力最大。 
六、虛擬社群facebook的成員會因為個人對其他社群成員或是社群平台的社群
    認同程度不同，而導致資訊分享行為產生改變。

Nowadays, with the rapid evolution of information and network technology, users can quickly contact with each other over the network to exchange information. Virtual communities have changed the way people interact. Community members learn from each other to solve problems by sharing information and knowledge. Literature indicates that the concept of virtual community is the same as the face-to-face community. Community members often support each other to share and exchange information, and get the sense of identity and belonging to a certain degree, so that Internet users are willing to stay in these groups. This study aims to explore the relationship between community identify and knowledge sharing behavior of virtual community participants in order to make suggestions to the community managers. This is a quantitative research which targets at Facebook users who have had online information exchange experiences. A survey questionnaire was used to collect data (N=494). t-test, one-way ANOVA, Pearson correlation, and stepwise regression were employed for statistical analysis. The findings are:
1.  Sharing behavior is common among community members.
2.  As far as personal factors are concerned, age has 
    significant influence on community identify of virtual 
    community members.
3.  As far as personal factors are concerned, different time  
    using has significant influence on the community 
    identify of virtual community members.
4.  Community identify of virtual community members has 
    significant influence on the knowledge sharing behavior.
5.  Emotion, behavior and cognition can positively and 
    significantly predict community members to share 
    information. As a whole, cognition has the maximum of 
    predictability.
6.  Virtual community members change their information 
    sharing behavior depending on the level of the identity  
    to other members or community platforms.

目錄
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的與問題 5
第三節 研究範圍與限制 6
第四節 名詞釋義 9
第二章 文獻探討
第一節 虛擬社群 13
第二節 社群認同 23
第三節 資訊分享 31
第四節 各變項之關係探討 39
第三章 研究方法
第一節 研究架構與設計 43
第二節 研究調查對象樣本選取 46
第三節 研究工具 48
第四節 研究流程 60
第五節 資料分析 62
第四章 研究結果與討論
第一節 樣本結構分析與討論 65
第二節 敘述性統計分析與討論 68
第三節 個人背景對各構面的差異程度分析 73
第四節 各構面的關聯性分析 84
第五章 結論與建議
第一節 研究結論 89
第二節 後續研究建議 91
參考文獻
中文 93
英文 97
附錄
附錄一 專家效度問卷 104
附錄二 表面效度問卷 108
附錄三 預試問卷 112
附錄四 正式問卷 116


表目錄
表1-1-1  Alexa台灣網站流量前十五名 2
表1-4-1  社群認同構面之名詞解釋 11
表1-4-2  資訊分享構面之名詞解釋 12
表2-1-1  虛擬社群定義彙整 15
表2-2-1  認同的定義 24
表2-2-2  社群認同的定義 27
表2-2-3  社群認同構面之名詞解釋 28
表2-2-4  認同之衡量構面 29
表2-2-5  社群認同構面之定義 30
表2-3-1  資訊分享行為之定義彙整 35
表2-3-2  虛擬社群資訊分享可能方式 37
表2-3-3  資訊分享行為構面之定義 38
表3-3-1  個人背景彙整表 49
表3-3-2  社群認同構面因素之操作性定義與衡量題項 49
表3-3-3  資訊分享行為構面因素之操作性定義與衡量題項 51
表3-3-4  專家學者之背景整理 52
表3-3-5  問卷量表結構 53
表3-3-6  表面效度受測者資料 54
表3-3-7  表面效度題項內容修正表 54
表3-3-8  社群認同量表內部一致性信度分析表 55
表3-3-9  資訊分享行為量表內部一致性信度分析表 57
表3-3-10 正式問卷信度表 58
表4-4-1  樣本回收狀況 65
表4-1-2  研究對象背景變項整理資料彙整表 66
表4-2-1  社群認同構面敘述分析統計表 69   
表4-2-2  資訊分享行為構面敘述分析統計表 71   
表4-3-1  不同性別對社群認同之t檢定摘要表 73     
表4-3-2  不同性別對社群認同因素之t檢定摘要表 74    
表4-3-3  不同性別對資訊分享行為之t檢定摘要表 74     
表4-3-4  不同年齡對社群認同之單因子變異數分析摘要表 75
表4-3-5  不同年齡對社群認同因素之單因子變異數分析摘要表 76
表4-3-6  不同年齡對資訊分享之單因子變異數分析摘要表 77    
表4-3-7  不同教育程度對社群認同之單因子變異數分析摘要表 78     
表4-3-8  不同教育程度對社群認同因素之單因子變異數分析摘要表 78     
表4-3-9  不同教育程度對資訊分享行為之單因子變異數分析摘要表 79    
表4-3-10 使用虛擬社群網站時間對社群認同之單因子變異數分析摘要表 80    
表4-3-11 使用虛擬社群網站時間對社群認同因素之單因子變異數分析摘要表 80    
表4-3-12 使用虛擬社群網站時間對資訊分享行為之單因子變異數分析摘要表 81    
表4-3-13 個人背景變項對各構面的顯著性綜整表 82
表4-3-14 個人背景的假設問題檢核表 83    
表4-4-1  各構面的相關係數矩陣表 85   
表4-4-2  各構面因素的相關係數矩陣表 85 
表4-4-3  社群認同構面之因素預測資訊分享行為之多元迴歸分析摘要表 86


圖目錄
圖 1-3-1  Facebook會員人數成長 6
圖 1-3-2  Facebook全球與台灣使用人數 7
圖 2-3-1  虛擬社群使用者發展階段 19
圖 3-1-1  研究架構 44
圖 3-4-1  研究流程圖 60
圖 3-4-2  研究進度表 61

一、中文部分
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