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群体性治安案件行为研究——基于UTAUT模型
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摘要：群体性事件是指由社会矛盾引发的，导致多数人聚合形成的临时群体通过非法的集会、游行等表达自身诉求的一种非法集体活动，其背后往往涉及到政治、文化、经济等领域，对我国社会影响极大。本文以群体性治安事件的基本性质和形成因素为切入点，通过UTAUT模型深入分析了当前群体性事件的特点，提出了当前社会形态下群体性事件的应急处理办法和预防措施。
关键词：群体性；治安事件；UTAUT模型
前言
随着社会转型发展，经济快速增长，新的社会矛盾不断涌现、激化，群体性治安案件越来越难处理。为跟上社会转型飞速发展的的步伐，深入研究当前群体性社会治安案件的成因及处理方式刻不容缓。
当前国内外针对群体性社会治安案件基本上都是通过质化分析来提出对策，少有对其发生机制展开实证性研究，本文率先引入社会学研究模型对群体性治安案件进行分析。本文在技术接受与使用整合模型（UnifiedTheoryOfAcceptanceandUseofTechnology），即UTAUT模型的基础上引入了感知风险理论的感知安全性因子，通过两种理论的整合对群体性治安案件的行为进行了研究。进一步解释了群体性事件诱因、群体性事件过激行为等变量。
1UTAUT模型研究进展
信息技术的发展，使得用户信息技术采纳研究的理论也越来越丰富。20世纪80年代，戴维斯首次提出了技术接受模型。该模型是目前使用最多的理论，具体包括感知有用性、感知易用性、态度、意向和行为5个变量，具有普适性，但在具体运用中过于简单和理论化，缺乏个体差异和技术类型的考量。
普拉萨德等人在整合八种重要的技术采纳理论模型的基础上，提出了技术接受与使用整合模型（UTAUT），这八种模型分别是理性行为理论、技术接受模型、动机模型、创新扩散理论、计划行为理论、整合技术接受和计划行为理论、个人计算机使用模型和社会认知理论等。UTAUT模型包括四个影响行为意愿和使用行为的核心变量和四个调节变量，核心变量分别是绩效期望、付出期望、社会影响和便利条件，调节变量则是年龄、性别、经验和自愿性等；并且指出四个核心变量正向影响行为意愿；其中，便利条件、行为意愿对使用行为有正向作用。在此过程中，受到四个调节变量的调节。相比于其他八个理论，该理论的解释力更高，高达70%，但有学者提出UTAUT理论还没有系统地将创新扩散理论中的兼容性因子纳入到模型中。
图1
目前国内学者对UTAUT模型的研究主要集中于互联网技术使用行为、社交媒体、网购行为等三个方面。针对社交媒体的研究主要是对微信微博等的使用意愿的研究，以及由此衍生的社交媒体营销、移动支付等的研究。而运用UTAUT相关的整合模型的研究在2009年之后开始起步，但总体的研究数量还比较少。周涛运用UTAUT和TTF整合模型，构造移动银行用户采纳行为模型，探讨用户采纳移动银行的因素；有学者将TOE和UTAUT整合模型引入到电子政务系统采纳研究之中；也有学者在UTAUT和ITM整合模型的基础上引入感知安全性和感知娱乐性两个变量，分析用户使用微信支付的影响因素；而常亮则在UTAUT模型四个变量的基础上增加了创新性、兼容性、感知安全性等因子，即整合了UTAUT、DOI和感知风险理论对微信支付使用和推荐意向进行研究，从而进一步提高了UTAUT模型的解释力。
综上，当前并没有学者将UTAUT模型应用到公共安全领域研究中。通过分析群体性事件当事人的行为意愿与爆发群体性事件诱因之间的关系，能从社会学、心理学等角度对群体性事件的成因进行深度剖析，进而提出预防和处理方法。
2UTAUT视角下的群体性治安案件
本文主要通过对群体性治安案件的绩效期望（PE）、付出期望（EE）、社群影响（SI）、便利条件（FC）四个因素展开分析。
2.1绩效期望
群体性事件的绩效期望通常是该群体的集体利益受到较大的侵害，无法通过正常渠道合法来维护集体自身权益而造成的。常见的有赔偿、补偿、生活环境受到外界侵害等，其期望的是赔偿到位，停止侵害等与经济政治相关性较大的问题得到满足。
2.2付出期望
群体性治安案件往往具有较强的持续性，参与事件的人群往往受教育程度较低，投诉无门或者不知道怎么通过合理合法的渠道表达自己的诉求，往往走向极端，采取非法罢工、游行、集会、示威、集体上访或其它非法方式。通过制造较大的社会问题引起社会以及各部门的关注。其付出期望值较大，有的甚至不惜以生命为代价来表达集体的诉求。
2.3社群影响
在此之前群体性治安案件的社会影响具有一定的地域性，但本课题调研发现受信息科技发展的影响，这类信息往往具有传播迅速、片面传播、曲解传播等特点。有时一波未平一波又起，群众集体上访，跨级上访，直接
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