| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 宏观调控为旅游业的上升保驾护航 | 第10页 |
| 1.1.2 旅游和互联网的有效融合是未来旅游业的流行趋势 | 第10-11页 |
| 1.1.3 自媒体的爆发式发展促使旅游业面临新一轮升级 | 第11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究思路 | 第13-14页 |
| 第2章 国内外文献综述 | 第14-20页 |
| 2.1 国内文献 | 第14-15页 |
| 2.1.1 自媒体传播研究 | 第14页 |
| 2.1.2 旅游决策研究 | 第14页 |
| 2.1.3 “旅游+互联网”研究 | 第14-15页 |
| 2.2 国外文献 | 第15-16页 |
| 2.2.1 自媒体传播研究 | 第15页 |
| 2.2.2 旅游决策研究 | 第15页 |
| 2.2.3 “旅游+互联网”研究 | 第15-16页 |
| 2.3 关于本文的思考 | 第16-20页 |
| 2.3.1 自媒体内涵 | 第16-17页 |
| 2.3.2 典型自媒体平台—微博的传播方式 | 第17-18页 |
| 2.3.3 旅游决策过程 | 第18-20页 |
| 第3章 自媒体旅游调查问卷 | 第20-31页 |
| 3.1 执行方案 | 第20-22页 |
| 3.1.1 设计思路 | 第20-21页 |
| 3.1.2 问卷结构 | 第21页 |
| 3.1.3 问卷的发放与收集情况 | 第21-22页 |
| 3.2 信效度分析 | 第22-23页 |
| 3.2.1 信度分析 | 第22页 |
| 3.2.2 效度分析 | 第22-23页 |
| 3.3 样本特征分析 | 第23-25页 |
| 3.4 描述性统计分析 | 第25-31页 |
| 3.4.1 微博旅游潜力分析 | 第25-26页 |
| 3.4.2 微博影响旅游决策分析 | 第26-28页 |
| 3.4.3 对微博旅游的态度 | 第28-29页 |
| 3.4.4 李克特量表得分情况汇总 | 第29-31页 |
| 第4章 影响因素分析 | 第31-43页 |
| 4.1 梅奥和贾维斯理论决策模型 | 第31-35页 |
| 4.1.1 变量介绍与假设路径 | 第31-33页 |
| 4.1.2 变量的测度 | 第33-35页 |
| 4.2 结构方程模型 | 第35-43页 |
| 4.2.1 模型构建与适配度检验 | 第35-37页 |
| 4.2.2 模型修正 | 第37-39页 |
| 4.2.3 结果分析 | 第39-43页 |
| 第5章 结论建议 | 第43-47页 |
| 5.1 结论 | 第43-44页 |
| 5.2 建议 | 第44-47页 |
| 第6章 不足与展望 | 第47-48页 |
| 6.1 不足 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 附录 | 第48-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 后记 | 第54页 |