〔摘要〕技术接受模型是当前信息系统研究中的一个热点。本文采用引文分析法，以Web of Science数据库中的学术期刊上发表的与技术接受模型相关的文献为分析对象，对现有研究成果进行了梳理和总结，识别出该研究领域中的核心文献、重要学者和发展脉络，揭示了技术接受模型领域的理论发展的主要过程，并就该领域的未来发展方向提出展望。
〔关键词〕技术接受模型；引文分析；感知有用性；感知易用性
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.12.018
〔中图分类号〕G250252〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2015）12-0099-07
近年来，技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）成为信息系统（IS）研究的重点问题之一。该模型主要从技术有用性和易用性角度出发对主体的技术接受行为进行了分析，对于理解信息技术应用行为具有很好的理论价值。IS理论界不断关注TAM领域的研究，在各类学术期刊上发表了一系列关于TAM的论文。这些研究丰富了TAM理论研究的内容、加深了人们对该领域的认识；但由于不同学者所处的理论发展阶段、采用的研究方法、关注的研究重点不同，我们难以系统全面地了解该领域的发展脉络，也难以掌握该领域研究现状，更不利于把握未来研究方向。
随着该领域内研究成果的不断积累，IS学者对该领域内的现有文献进行了分析和总结。许炜（2009）使用引文分析法，利用Web of Science的文献数据，采用HistCite软件对TAM的研究成果进行了实证分析[1]。该研究所分析的文献发表于2009年以前；而自2009年以来，学者们发表了许多TAM领域的论文，要全面了解TAM领域的发展情况，需要进一步研究。高芙蓉和高雪莲（2011）、边鹏（2012）对国外技术接受模型的理论研究进行了分析和总结[2-3]，为国内学者进行TAM领域研究提供了有价值的建议。遗憾的是，上述文献没有从文献引用的角度清晰地展示理论发展脉络，也没有揭示该领域的理论发展的主要路径。
为掌握TAM理论领域研究现状，总结该领域的发展过程，了解未来研究趋势，本研究运用引文分析法对Web of Science数据库中的国际期刊上发表的TAM领域的论文进行实证研究，利用HistCite软件生成可视化引文编年图，利用Pajek软件描绘该领域发展的主要路径，进而分析TAM理论发展变化的历史过程，并总结出该领域的主要研究内容。本研究能够为TAM领域专业人员的参考咨询服务提供帮助，也为专业研究人员跟踪学科发展提供参考。
1研究方法
科学文献彼此通过互相引用形成文献集群，这些集群在时间上反映了知识在原有基础上的产生过程和科学传统的形成过程；文献之间的引用关系是研究科学发展的重要依据[4]。引文分析法是分析文献引用关系的重要方法，同传统的学者个人归纳、访谈调查等主观研究方法相比，引文分析法具有客观性、分类原则的科学性和数据的有效性等优势[1]。作为引文分析的重要内容，引文时序分析通过对文献之间的引证关系进行时间上的分析来展现某个研究主题的来龙去脉。文献之间通过引用与被引用构成了信息与知识传递的网络；主路径分析从整个网络的角度，考察文献（结点）在整体结构形成过程中的地位和作用。主路径分析中计算整个网络中边的遍历权重方法有3种[5]，包括路径计数方法（SPC）、路径链接计数方法（SPLC）、路径结点对方法（SPNP）；其中SPC的普遍性最强，SPLC方法适用于起点文献并非很重要的情况，SPNP主要用于计算中间过程[4]。主路径分析可以找出位于学科发展主干上的文献和引用关系，揭示理论发展的主要过程。参考相关文献，本文采用引文分析法，使用基于Web of Science平台的HistCite软件系统和Pajek软件对文献进行研究[6]。
122研究过程
ISI Web of Science（WOS）数据库是最常用的引文数据库之一，覆盖了7 000多种学术期刊[7]。本文选择WOS数据库作为数据来源。参考相关研究[1]，研究者于2015年3月22日在WOS平台上，设定检索表达式为TS=（‘Technology Accept* Model*’） ，并从SSCI数据库中对类型为“Article”的文献进行检索，文献发表的时间范围设置为2013年年底以前；以此为检索条件共返回1 452篇文献。
研究者将1 452篇TAM文献作为初始数据源，导入HistCite软件进行初步分析。为避免遗漏重要文献，研究者对被引文献（Cited References）中的被引次数在150以上的34篇文献进行分析，通过阅读摘要或全文的方式进行判断，共发现9篇在WOS中存在且未被纳入初始数据源的类型为“Article”的TAM文献。本文将这些文献纳入数据源。然后，将调整得到的1 461篇文献重新导入HistCite软件进行分析。这些文献基本代表了IS学者在该领域的研究成果。
HistCite软件系统按照文献集中文献的发表时间顺序，自动对每篇文献赋予相应的文献号。被引频次指标LCS（Local Citation Score）和GCS（Global Citation Score）是Histcite软件系统中比较重要的两个参数，其中LCS是本地被引频次，指某篇文献在当前文献集中被引用的次数；GCS是总被引频次，指某篇文献在WOS数据库中被引用的次数。研究者选取LCS最高的前30篇文献生成引文编年图，再将全部文献生成的矩阵导入Pajek软件生成该领域理论研究的主路径图。
3结果分析
31具有重要学术影响力的文献和学者
文献被引频次反映了该文献被其他研究者关注的程度，被引频次越高，说明此文献在该研究领域中的地位越重要，可被认为是核心文献[1]。按照LCS和GCS的大小展开，识别出一批核心文献（见表1），即该领域中具有重要学术影响力的文献。 [5]Hummon N P，Doreian P.Connectivity in A Citation Network：The Development of DNA Theory[J].Social Networks，1989，11（1）：39-63.
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