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为解决农业咨询服务推广难题，研究人员以印度农民为对象开展 MAS 研究，发现多因素影响使用行为，意义重大。
在广袤的农业领域，农业咨询服务对于农民而言，就像航海中的灯塔，指引着他们在复杂多变的农业生产中做出正确决策。然而，传统农业咨询服务在推广过程中困难重重。在空间上，对于一些小规模农业国家，偏远乡村基础设施有限，农民居住分散，咨询服务难以覆盖，信息传递成本高昂；时间上，服务提供不频繁且缺乏跟进，导致农民对新技术的接受意愿较低；制度层面，政府结构中的制度僵化也阻碍了服务的有效传播。例如在印度，农民与推广人员的比例严重失衡，使得高效农业咨询服务体系的建立迫在眉睫。
在此背景下，信息与通信技术（ICT）的发展带来了新的希望。多媒体农业咨询服务（MAS）应运而生，它通过数字渠道整合农业信息与多媒体工具，如视频、音频剪辑和互动平台，为农民提供及时、定制的信息以及专家指导和建议。但目前，关于影响农民使用 MAS 行为的心理因素研究存在空白。
为了填补这一空白，印度农业研究机构的研究人员开展了相关研究。他们以印度恒河平原的农民为研究对象，基于 “Pusa Samachar” 模型，运用扩展的技术接受与使用统一理论（UTAUT）模型，深入探究影响农民使用 MAS 行为的因素。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。
研究人员采用了多种技术方法。在样本选取上，从印度恒河平原的三个邦中随机选取 15 个区，通过分层两阶段抽样设计，最终确定 225 名积极参与 MAS 的农民作为调查对象。在分析方法上，运用探索性因子分析和验证性因子分析，结合基于协方差的调查加权结构方程模型（SWSEM）对数据进行分析，以此来验证研究假设并探究各因素间的关系。
研究结果主要围绕以下几个方面：
- 测量模型：通过验证性因子分析确定了六个因子，包括努力期望（EE）、可信度（CR）、自我效能（SE）、风险感知（RP）、感知收益（PB）和使用行为（UB）。测量模型拟合良好，各因子的标准化因子载荷具有统计学意义，表明测量模型能够有效代表各自的潜在结构。同时，通过计算复合信度（CR）、Cronbach’s alpha 值以及平均方差提取（AVE）等指标，验证了测量模型的可靠性和有效性。
- 结构模型：研究假设的检验结果显示，EE、SE 和 CR 对 MAS 的感知收益有显著正向影响，即农民认为使用 MAS 越容易、对自身使用多媒体技术获取信息的能力越自信、对信息来源越信任，就越能感知到 MAS 带来的好处；风险感知对感知收益没有显著影响，说明农民在使用 MAS 时，更关注其实际优势而非潜在风险；感知收益对 MAS 使用行为有显著正向影响，意味着农民感知到的收益越多，使用 MAS 的行为就越频繁。此外，研究还发现感知收益在 EE、SE、CR 与 MAS 使用行为之间起到中介作用，该模型能够解释约 47% 的感知收益方差和约 10% 的 MAS 使用行为方差。
研究结论和讨论部分指出，EE、SE 和 CR 是影响农民感知 MAS 收益的重要因素，进而影响其使用行为。这表明，提高平台的易用性、增强农民的数字素养和信心以及确保信息的可信度，对于促进 MAS 的使用至关重要。例如，像 “Pusa Samachar” 这样的平台，因其内容实用、界面友好且信息来源可靠，受到了农民的欢迎。尽管农民对数字安全等存在一些担忧，但 MAS 提供的及时信息和实际好处使他们更愿意使用该平台。
该研究具有重要意义。在理论上，扩展的 UTAUT 模型为未来研究 MAS 的采用提供了更具针对性的概念框架，强调了信任和数字能力在技术采用中的作用，同时也表明 MAS 的实际好处大于数字风险，为农业技术采用理论的发展做出了贡献。在实践中，为政策制定者、农业研究人员和推广服务提供者提供了有价值的参考。例如，在设计 MAS 平台时，应简化界面，提高易用性；开展能力建设项目，提升农民的自我效能；确保信息来自可信的农业专家或机构，增强信息的可信度；根据不同地区农民的需求和特点，定制 MAS 解决方案，提高其适用性和可及性。
总之，这项研究为理解农民对 MAS 的使用行为提供了深入见解，有助于推动农业咨询服务的发展，促进农业的可持续发展。
