网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析

刘振宇; 毕晰; 李阳

doi:10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.03.030

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网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析

传媒观察 | 更新时间：2026-03-11

- 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析
- 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析
- 科技传播 2026年18卷第3期页码：114-120
- 作者机构：
  
  1. 河北东方学院数字传媒学院
  2. 内蒙古自治区第三医院临床心理中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.03.030
  中图分类号： G252.17;B848;I207.42
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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刘振宇, 毕晰, 李阳. 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析[J]. 科技传播, 2026,18(3):114-120.

刘振宇, 毕晰, 李阳. 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2026, 18(3): 114-120.
刘振宇, 毕晰, 李阳. 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析[J]. 科技传播, 2026,18(3):114-120. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.03.030.

刘振宇, 毕晰, 李阳. 网络小说数字阅读习惯组态识别策略研究——基于五人格因素的fsQCA分析[J]. PublicCommunicationofScience&Technology, 2026, 18(3): 114-120. DOI： 10.16607/j.cnki.1674-6708.2026.03.030.

摘要

用fsQCA方法分析人格对阅读习惯的组态路径，并通过潜变量分析(LPA)将人群划分为明星型、暖阳型、躺平型、中庸型，将分群组态与未分群结果对比。总样本结果表明，低神经质和高开放性是识别高阅读习惯人群的重要性格组态特征；分群与否的组态结果差异明显，对高阅读习惯人群的精准识别策略需通过LPA分群提高预测精度。分析将fsQCA与LPA相结合，揭示人格组态与阅读习惯耦合关系影响的复杂性，对比验证亚群体差异性格组态的识别策略，为个性化阅读推广提供理论支持。

Abstract

关键词

Keywords

references

刘振宇.大学生网络文学阅读行为影响因素研究[D].内蒙古大学,2018(01).

陈廉芳,夏晶.大学生数字深阅读影响因素fsQCA组态分析[J].数字图书馆论坛,2024(07).

李淑丽,谭佳璐,谭圣元.数字阅读用户持续使用意愿的影响因素与路径研究——基于QCA的组态路径分析[J].情报科学,2024(09).

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