微信公眾號知識共享能力云評價模型構(gòu)建方法及其應(yīng)用

劉格格，張 軍

（山東理工大學(xué)管理學(xué)院，山東淄博 255012）

1 研究背景

知識共享從方方面面影響著人們的生活與行為方式。比如，心臟猝死發(fā)生時，掌握急救知識在4 min 內(nèi)進(jìn)行心肺復(fù)蘇，約有50%的人能夠被成功救活，若能有效進(jìn)行急救知識共享則能挽救更多生命。在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代背景之下，隨著微信公眾號數(shù)和活躍用戶數(shù)的持續(xù)增長，微信平臺使得用戶在獲取知識面前實(shí)現(xiàn)了人人平等，用戶之間的交流不受某些客觀條件的約束。知識共享是一個動態(tài)發(fā)展的過程，其本質(zhì)取決于通過知識建立的聯(lián)系，將知識通過聯(lián)系與交互后進(jìn)行深入思考，從而凝聚成智慧以實(shí)現(xiàn)知識創(chuàng)新；同時，在對部分隱性知識的顯性化過程中，能夠幫助人們更好地發(fā)現(xiàn)自己已有知識的缺陷。伴隨知識共享程度的逐漸擴(kuò)大，共享雙方的知識會增加積累，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)知識共享的雙贏。

微信等一系列虛擬社區(qū)中的知識共享相關(guān)研究是大量學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的問題。自從Nahapiet 等［1］研究表明社會資本的結(jié)構(gòu)特性是由結(jié)構(gòu)、關(guān)系和認(rèn)知3 個維度表征，便引起很多學(xué)者從社會資本視角出發(fā)對知識共享進(jìn)行研究，如Wasko 等［2］在2005 年首次根據(jù)社會資本理論研究影響在線社區(qū)用戶知識貢獻(xiàn)度的因素；Chui 等［3］在社會資本理論的基礎(chǔ)上，加入社會認(rèn)知理論對虛擬社區(qū)中的知識共享進(jìn)行研究；李亞琴等［4］根據(jù)技術(shù)接受理論對用戶在線貢獻(xiàn)內(nèi)容的動因進(jìn)行歸納。萬晨曦等［5］研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)于綜合型虛擬社區(qū)的研究主要集中在微博、微信平臺，但是國內(nèi)對于綜合型虛擬社區(qū)知識共享的研究還是較少。

近年來，已有學(xué)者從多個領(lǐng)域?qū)χR共享能力進(jìn)行評價，并涉及多種評價方法，如魏道江等［6］根據(jù)結(jié)構(gòu)熵權(quán)法確定評價指標(biāo)的權(quán)重，其他常用評價方法還有模糊綜合評價法、層次分析法、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等，但這些方法普遍存在高模糊性、較強(qiáng)主觀性、忽略因素的隨機(jī)性等問題。云模型在考慮因素模糊性的基礎(chǔ)上，將因素間的模糊性與隨機(jī)性結(jié)合，已有學(xué)者將云模型運(yùn)用到城市交通、技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)績效等多個方面展開研究，但還未有學(xué)者將云模型應(yīng)用于微信公眾號知識共享能力評價。

微信作為集內(nèi)容和關(guān)系于一體的社交平臺，其評價指標(biāo)體系的構(gòu)成較為復(fù)雜，數(shù)據(jù)私密性較高、可獲取性較小，針對傳統(tǒng)的知識共享能力的研究并不完全適用；同時，目前對綜合型社區(qū)知識共享的研究主要集中在知識共享影響因素、社區(qū)成員行為、動力學(xué)機(jī)制等方面［7-9］，對于綜合型社區(qū)知識共享能力的綜合評價指標(biāo)體系研究還是比較缺乏。對此，本文以微信公眾號為研究對象，根據(jù)社會認(rèn)知理論、社會資本理論和技術(shù)接受理論，以知識生成能力和知識擴(kuò)散能力兩大層面為出發(fā)點(diǎn)，構(gòu)建微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系，運(yùn)用云模型對微信公眾號知識共享能力進(jìn)行整體綜合評價，并根據(jù)評價結(jié)果提出相應(yīng)的對策建議來提升微信公眾號的知識共享能力，以期進(jìn)一步促進(jìn)綜合型虛擬社區(qū)中公眾號的知識共享能力提升，也希望能夠?yàn)榻窈髮W(xué)者對于虛擬社區(qū)知識共享的研究提供一定的理論參考。

2 微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 評價指標(biāo)的確定

微信公眾號知識共享能力的含義是指，公眾號對知識進(jìn)行一定的交流溝通后消化理解并對知識進(jìn)行傳播擴(kuò)散的能力。其強(qiáng)調(diào)的是公眾號對知識的理解及再生程度，及其與不同用戶主體間知識的動態(tài)交互關(guān)系。知識的理解與再生在微信系統(tǒng)中主要體現(xiàn)為用戶的知識生成能力，而公眾號與用戶間的動態(tài)交互關(guān)系指微信公眾號發(fā)布知識后的知識擴(kuò)散能力。因此，本文從社會資本理論、社會認(rèn)知理論與技術(shù)接受理論出發(fā)，結(jié)合微信公眾號自身特點(diǎn)，對微信公眾號知識共享能力綜合評價指標(biāo)體系展開研究。用戶參與虛擬社區(qū)的行為主要包括兩方面，即發(fā)布信息與獲取信息［10］。微信公眾號作為虛擬社區(qū)知識共享中的獨(dú)特用戶，其參與虛擬社區(qū)的行為主要包括生成知識和擴(kuò)散知識。本文根據(jù)微信公眾號知識共享的特點(diǎn)，將其知識共享能力分為知識生成能力和知識擴(kuò)散能力兩個層面。

2.1.1 知識生成能力分析

從社會認(rèn)知理論出發(fā)，本文將微信公眾號的知識生成能力分為公眾號影響度、知識呈現(xiàn)度和知識共享效能3 個維度［11］。

（1）公眾號影響度表示用戶在微信網(wǎng)絡(luò)中所處的地位及其自身影響力水平。在微信知識共享網(wǎng)絡(luò)中，公眾號的重要程度表明其在進(jìn)行微信知識互動時的影響力大小，影響度越高表示其在網(wǎng)絡(luò)中的影響力越大，知識共享能力也隨之提高。公眾號擁有的活躍粉絲在知識共享網(wǎng)絡(luò)中作為網(wǎng)絡(luò)活躍節(jié)點(diǎn)存在，活躍節(jié)點(diǎn)越多越有利于網(wǎng)絡(luò)的生成。經(jīng)認(rèn)證的微信公眾號（以下簡稱“認(rèn)證號”）能夠獲得更方便的用戶管理權(quán)限，開通的高級接口也使得公眾號與用戶能夠進(jìn)行及時的交流互動。認(rèn)證號也是體現(xiàn)微信公眾號知識生成能力的一方面表現(xiàn)，用戶更青睞于接受認(rèn)證號發(fā)布的知識，其比私人微信賬號更具影響度。微信公眾號在采取知識共享行為時，公眾號發(fā)布知識的原創(chuàng)性也是其中的影響因素之一。微信賬號主體擁有的公眾號數(shù)量也是其在微信平臺中影響力的一種體現(xiàn)，在進(jìn)行微信知識共享時，同一主體的不同公眾號間具有更強(qiáng)的互助性和關(guān)聯(lián)度。

（2）知識呈現(xiàn)度指微信公眾號所發(fā)布知識的表現(xiàn)形式，是吸引用戶參與知識共享的影響因素之一［12］。用戶在微信公眾號上進(jìn)行知識共享時，若文章中含有超鏈接，可能會對知識進(jìn)一步擴(kuò)散提供了便捷通道；用戶閱讀含有超鏈接文章涉及的相關(guān)知識，進(jìn)行更加深入的學(xué)習(xí)與理解，對知識共享能力有促進(jìn)作用。知識共享評價的真實(shí)性通常是對于知識概念、原理的引用與解釋，以及文章知識數(shù)據(jù)的來源是否準(zhǔn)確等。部分微信公眾號在發(fā)布知識過程中，會在文章內(nèi)給出數(shù)據(jù)來源、參考文獻(xiàn)等依據(jù)，這種知識共享文章的內(nèi)容有理有據(jù)，可靠性更強(qiáng)，愈發(fā)能激起用戶的閱讀興趣，尤其是一些關(guān)于專業(yè)領(lǐng)域方面的知識，用戶更加注重文章內(nèi)容的參考來源和相關(guān)依據(jù)。微信知識的呈現(xiàn)形式具有多樣性，主要的呈現(xiàn)形式有文字、圖片、音頻、視頻等。微信公眾號在進(jìn)行知識共享過程中，采用不同的傳播方式可能會對知識共享能力產(chǎn)生不同程度的影響。筆者通過對5 所高校30 名經(jīng)常通過微信公眾號學(xué)習(xí)相關(guān)知識的本科生和研究生進(jìn)行訪問調(diào)查發(fā)現(xiàn)，圖文并茂的文章更能激發(fā)用戶閱讀興趣。不同的知識呈現(xiàn)形式一方面可以緩解用戶的視覺疲勞，另一方面合理使用圖片、音頻和視頻更有利于幫助用戶對知識的理解。

（3）在社會認(rèn)知理論中，知識共享效能被認(rèn)為其有助于行為意愿的生成、行動計(jì)劃的制訂及行動的實(shí)施，對于將意愿轉(zhuǎn)化為行動起到了一定的促進(jìn)作用［11］。在微信公眾號的知識共享能力中，知識共享效能指的是本身能夠提供有價值的知識能力的信心程度。微信公眾號文章相關(guān)發(fā)布情況，如原創(chuàng)性文章數(shù)、文章發(fā)布次數(shù)、文章發(fā)布篇數(shù)等，其與知識共享效能密切相關(guān)。知識共享效能同時也是微信公眾號知識生成能力的一種具體表現(xiàn)形式，根據(jù)微信公眾號文章相關(guān)發(fā)布情況表征，如，原創(chuàng)性文章數(shù)能夠表明公眾號自身對知識的自我消化與組織水平，是知識共享效能的一種體現(xiàn)；公眾號在固定周期內(nèi)的文章發(fā)布次數(shù)從側(cè)面體現(xiàn)出公眾號的知識更新頻率，若文章發(fā)布次數(shù)較低或者干脆一次性發(fā)布周期內(nèi)的全部文章，則極可能導(dǎo)致公眾號對于部分實(shí)時知識得不到及時交互共享；文章發(fā)布篇數(shù)也可表明公眾號對于知識的生成情況，在固定周期內(nèi)需達(dá)到一定數(shù)量的文章發(fā)布方可吸引用戶的關(guān)注，若文章數(shù)量過少，可能導(dǎo)致用戶對公眾號的依賴度過低，從而對微信公眾號的知識共享能力產(chǎn)生負(fù)面影響。

2.1.2 知識擴(kuò)散能力分析

從社會資本理論與技術(shù)接受理論出發(fā)，知識擴(kuò)散能力主要體現(xiàn)在以下3 個維度：互惠度、感知有用度和群體交互強(qiáng)度。

（1）互惠度指知識共享的雙方認(rèn)為彼此間是公平的，知識共享過程中的雙向交互關(guān)系對彼此都是有利的［13］。微信知識共享社區(qū)中的用戶往往具有虛擬性，有時無法保障對方的知識共享行為是否可靠。微信公眾號在加入社區(qū)初期時互惠度較低，隨著用戶間交互頻次的增加，對于用戶間的互惠度會逐漸提高。在微信社區(qū)中，知識共享在很大程度上比較依賴用戶間的互惠度，即公眾號在發(fā)布知識的同時也期望能夠從其他成員處獲取知識反饋，知識交互若僅僅是單方面行為，那知識共享中的交互關(guān)系也可能會隨即停止，不同用戶之間存在良好的互惠關(guān)系，雙方的互惠機(jī)制才能進(jìn)一步提高公眾號知識共享能力。微信公眾號進(jìn)一步改版，將之前的“點(diǎn)贊”功能升級為“在看”功能，通過“在看”可以了解微信好友在看的文章，這一功能促進(jìn)了用戶間的交互，更有利于微信公眾號的知識共享。在看數(shù)體現(xiàn)了微信用戶之間對于知識共享的互動程度，在看數(shù)越高，用戶之間的知識互惠度越高。微信文章的“在看”強(qiáng)調(diào)的是用戶之間的關(guān)系，通過“在看”功能提供微信用戶之間發(fā)生交互的橋梁，從一定程度上能影響用戶間的互惠度。

（2）有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，感知有用度能夠顯著提高用戶的知識共享行為［7］。本文中感知有用度指微信用戶對公眾號知識共享的易用性、增值性等用戶感知，通過感知有用度表達(dá)用戶對知識共享的一系列感知情緒。但是從以往的研究來看，關(guān)于用戶感知視角的指標(biāo)可操作性較差，大多數(shù)研究均采用指標(biāo)打分方法獲取數(shù)據(jù)，具有極高的模糊性和隨機(jī)性。筆者通過分析發(fā)現(xiàn)，微信上大量文章的閱讀量都是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其微信公眾號平臺所擁有的粉絲數(shù)量的。其中主要有兩點(diǎn)原因：一是由于某些用戶多次反復(fù)點(diǎn)擊文章進(jìn)行閱讀，這部分用戶中大多數(shù)人都是收藏了該文章以便隨時閱讀；二是因?yàn)樵撐恼陆?jīng)用戶轉(zhuǎn)發(fā)到微信群、朋友圈等，形成多級傳播渠道，從而增加了文章的閱讀量。所以，閱讀量指標(biāo)也隱含了“收藏”和“轉(zhuǎn)發(fā)”這兩種用戶行為。吳中堂等［14］根據(jù)微信公眾號管理平臺的統(tǒng)計(jì)功能，以閱讀率為自變量、轉(zhuǎn)發(fā)收藏率為因變量繪制散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)兩者具有極高的線性正相關(guān)關(guān)系。微信平臺用戶之間的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系是私密的，其轉(zhuǎn)發(fā)、收藏等行為都是非好友不可見的，其他社交媒體上的評價指標(biāo)在微信平臺上可能并不適用。所以，本文根據(jù)微信平臺的特點(diǎn)，從微信公眾號推送的文章中獲取相關(guān)閱讀數(shù)來表示公眾號的知識擴(kuò)散能力。

（3）互聯(lián)網(wǎng)的高連通性為訪問資源創(chuàng)造了條件，與傳統(tǒng)的知識共享相比，微信社區(qū)提供了用戶之間實(shí)時交互的便利性。群體交互行為使微信公眾號與其他微信用戶之間形成一個動態(tài)知識交互圈，促使知識共享進(jìn)行得有條不紊。本文中，群體交互強(qiáng)度指微信公眾號與用戶間、不同用戶之間的知識互動程度［13］，是一種雙向知識傳導(dǎo)關(guān)系。用戶接受微信公眾號發(fā)出的相關(guān)知識后，可能會對知識進(jìn)行一定的理解和思考，然后將自己的心得與感悟反饋給公眾號。文章精選評論數(shù)是微信公眾號管理員對知識內(nèi)容解讀后進(jìn)行篩選產(chǎn)生的，其間接地體現(xiàn)了用戶與公眾號的交互關(guān)系。在微信知識共享網(wǎng)絡(luò)中，評論人數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)中的部分節(jié)點(diǎn)，其與知識共享網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的大小有密切的關(guān)系。作者回復(fù)是與關(guān)注該文章用戶的直接互動方式，通過作者與用戶間的交互，使兩者加深對所共享知識的深入理解與思考；而對用戶評論或作者回復(fù)內(nèi)容進(jìn)行點(diǎn)贊，皆是對評論相關(guān)用戶看法或文章作者觀點(diǎn)的贊同行為，評論點(diǎn)贊互動的人數(shù)越多，這就意味著知識共享的深度和廣度都將進(jìn)一步提高。

2.2 評價指標(biāo)的度量

2.2.1 知識共享能力二級指標(biāo)屬性度量

微信公眾號影響度的度量主要考慮到微信公眾號所處網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，根據(jù)活躍粉絲數(shù)、是否為原創(chuàng)號、是否為認(rèn)證號以及賬號主體的公眾號數(shù)量來表征；知識呈現(xiàn)度表示在知識共享過程中存在的多種知識呈現(xiàn)形式，其中包括公眾號發(fā)布的文章中是否含超鏈接、是否含參考來源和是否含圖片、音頻、視頻等3 個屬性；知識共享效能描述微信公眾號主體本身的自我認(rèn)知水平，根據(jù)原創(chuàng)性文章數(shù)、文章發(fā)布次數(shù)、文章發(fā)布篇數(shù)和閱讀量超10 萬人次文章數(shù)這4 個屬性來表示；互惠度指的是知識共享的公眾號與用戶、不同用戶之間的一種雙向交流關(guān)系，通過文章在看總數(shù)、文章平均在看數(shù)、頭條文章在看數(shù)及最大文章在看數(shù)進(jìn)行表征；感知有用度是用戶對公眾號發(fā)布的文章的主觀感知程度，通過文章閱讀總數(shù)、文章平均閱讀量、頭條文章閱讀量和最大文章閱讀量4 個屬性表示；群體交互強(qiáng)度表示用戶對公眾號所發(fā)布的文章進(jìn)行閱讀后的交互情況，根據(jù)精選評論數(shù)、精選評論獲點(diǎn)贊數(shù)、作者回復(fù)數(shù)及作者回復(fù)獲點(diǎn)贊數(shù)4 個相關(guān)屬性進(jìn)行表征。

2.2.2 指標(biāo)屬性標(biāo)準(zhǔn)化處理

通過選定時間段內(nèi)獲取微信公眾號相關(guān)數(shù)據(jù)，為對數(shù)據(jù)處理更加方便，本文對用戶知識共享涉及的部分非數(shù)值型定性指標(biāo)做了標(biāo)準(zhǔn)化處理，并將其數(shù)值化。評價指標(biāo)屬性均可通過清博大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相結(jié)合獲得具體真實(shí)數(shù)值，然后對全部指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。獲得原始矩陣規(guī)則如下：

2.3 構(gòu)建多層次評價指標(biāo)體系

本文基于社會認(rèn)知理論、社會資本理論和技術(shù)接受理論對微信公眾號知識共享能力進(jìn)行研究，結(jié)合微信公眾號自身特點(diǎn)，主要從知識生成能力和知識擴(kuò)散能力兩個層面展開分析，指標(biāo)屬性的設(shè)置根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)對公眾號知識共享能力進(jìn)行量化，從而增強(qiáng)指標(biāo)模型的應(yīng)用性和適用性。評價指標(biāo)體系的具體結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系

2.4 確定指標(biāo)權(quán)重

關(guān)于指標(biāo)權(quán)重的確定，本文根據(jù)所得的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，運(yùn)用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重對各個指標(biāo)在綜合評價指標(biāo)體系中的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。具體步驟如下：

3 微信公眾號知識共享能力綜合云評價模型

3.1 云模型及相關(guān)理論

圖2 云模型的數(shù)字特征

3.2 正向云發(fā)生器算法

正向發(fā)生器算法主要應(yīng)用于云模型的3 個數(shù)字特已知的情況，據(jù)其得到數(shù)據(jù)總體分布范圍和規(guī)律。具體步驟如下：

步驟3：計(jì)算云滴的隸屬度。計(jì)算公式如下：

3.3 構(gòu)建知識共享能力加權(quán)綜合云評價模型

本文將微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系作為論域，將采集的樣本數(shù)據(jù)作為云滴，構(gòu)建綜合云評價模型（如圖3）。加權(quán)綜合云評價模型形成的正態(tài)云的特征則反映了微信公眾號的知識共享能力。

圖3 微信公眾號知識共享能力加權(quán)綜合云評價模型

具體評價流程如下：

步驟1：確定評價因素集。本文已構(gòu)建微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系（如圖1），其中包括各級指標(biāo)和具體屬性特征。

步驟2：確定評價集與標(biāo)尺云。評價集是根據(jù)各個指標(biāo)屬性所構(gòu)成的定量數(shù)據(jù)集合，對于定量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的劃分分為5 個等級（見表1）。首先，求出所選各個數(shù)據(jù)樣本的最大值，進(jìn)而將整個區(qū)間劃分為5 個子區(qū)間，分別為所代表的評級等級含義分別為“很差” “差” “一般” “好” “很好”。根據(jù)5 個不同的子區(qū)間分別輸出各個子區(qū)間的標(biāo)準(zhǔn)云其中中間3 段云模型的期望超熵左右兩端則采取半云模型來表述，期望分別為0 和1，對應(yīng)的熵值為其對稱云模型熵值的一半［16］。

表1 標(biāo)尺云的數(shù)字特征

步驟3：確定指標(biāo)權(quán)重集。根據(jù)所獲取的真實(shí)數(shù)據(jù)，根據(jù)上文的熵權(quán)法公式（1）至公式（5）計(jì)算出屬性值所對應(yīng)的權(quán)重，并根據(jù)屬性值權(quán)重進(jìn)一步計(jì)算出各個維度的指標(biāo)權(quán)重和各級指標(biāo)所屬維度內(nèi)的對應(yīng)權(quán)重，最終獲得指標(biāo)體系的總權(quán)重集。

步驟4：根據(jù)云模型確定評價云。首先，計(jì)算二級指標(biāo)屬性的云模型。云模型的隸屬度為范圍內(nèi)，根據(jù)每個指標(biāo)不同區(qū)間長度，將各個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為范圍內(nèi)的數(shù)值參與計(jì)算。超熵經(jīng)常根據(jù)模糊程度進(jìn)行相應(yīng)取值，常取0.05［17］。對于第個定量指標(biāo)值，可提取幾組樣本數(shù)據(jù)，然后根據(jù)以下云模型公式進(jìn)行計(jì)算：

其次，分別計(jì)算二級指標(biāo)與一級指標(biāo)的加權(quán)綜合云模型。根據(jù)指標(biāo)屬性的云模型計(jì)算結(jié)果，計(jì)算第個二級指標(biāo)的加權(quán)綜合云模型。計(jì)算公式如下：

步驟5：綜合評價結(jié)果確定與比較。計(jì)算待評價微信公眾號知識共享能力的加權(quán)綜合云模型E，據(jù)此判斷微信公眾號知識共享能力所屬等級。根據(jù)正向云發(fā)生器算法，將綜合云評價模型轉(zhuǎn)化為正態(tài)云圖，將其與標(biāo)尺云進(jìn)行比對，觀察標(biāo)尺云所在范圍和形態(tài)，進(jìn)而得到微信公眾號知識共享能力的綜合評價結(jié)果。模型如下：

式（10）中：E代表待評價微信公眾號的加權(quán)綜合云模型；代表第個一級指標(biāo)的權(quán)重，并且

4 實(shí)證研究

在科技日新月異的當(dāng)今社會，科學(xué)知識具有愈來愈重要的地位，本文選取了科普類微信公眾號“環(huán)球科學(xué)”作為實(shí)證研究對象，進(jìn)一步闡述本文提出的微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系和評價方法的具體應(yīng)用過程?！碍h(huán)球科學(xué)”作為《環(huán)球科學(xué)》雜志社的官方公眾號，是一個普及科學(xué)知識的科普類微信公眾號；同時，它也是世界級科學(xué)雜志《自然》的版權(quán)合作伙伴，每月精選《自然》雜志中的部分文章進(jìn)行翻譯出版。

4.1 確定指標(biāo)屬性值

本文采集“環(huán)球科學(xué)”2019 年5 月19 日到2019 年6 月15 日的相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源是以使用“清博大數(shù)據(jù)”公眾號回溯功能和相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘方法獲取的真實(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)上文式（7）（8）計(jì)算23 個定量指標(biāo)屬性的云模型評價值，計(jì)算結(jié)果見表2 所示。

表2 “環(huán)球科學(xué)”知識共享能力評價指標(biāo)的云模型評價值

4.2 確定各級指標(biāo)權(quán)重值

根據(jù)獲取的真實(shí)數(shù)據(jù)，采用式（1）至式（3）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后運(yùn)用熵權(quán)法確定各級指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算結(jié)果見表3 所示。

表3 “環(huán)球科學(xué)”知識共享能力各級評價指標(biāo)權(quán)重值

4.3 計(jì)算各級指標(biāo)加權(quán)綜合云模型評價值

以表2 和表3 的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)式（9）計(jì)算“環(huán)球科學(xué)”知識共享能力二級指標(biāo)的云模型評級值，計(jì)算結(jié)果見表4 所示。

表4 “環(huán)球科學(xué)”知識共享能力二級指標(biāo)的云模型評價值

然后根據(jù)表3 和表4 的數(shù)據(jù)，對“環(huán)球科學(xué)”知識共享能力一級指標(biāo)的云模型評價值進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表5 所示。

表5 “環(huán)球科學(xué)”知識共享能力一級指標(biāo)的云模型評價值

4.4 微信公眾號知識共享能力的加權(quán)綜合云模型評價值

根據(jù)表2 至表5 中的數(shù)據(jù)，利用式（10）計(jì)算“環(huán)球科學(xué)”的知識共享能力加權(quán)綜合云模型的評價值為：

4.5 評價結(jié)果分析

根據(jù)正向云發(fā)生器算法和隸屬度計(jì)算公式（6），通過MATLAB 編程，將“環(huán)球科學(xué)”的加權(quán)綜合云模型與標(biāo)尺云繪制在一個云圖中，如圖4 所示，根據(jù)標(biāo)尺云的等級劃分，“環(huán)球科學(xué)”的知識共享能力介于一般和好之間，根據(jù)最大貼近度原則可以確定此公眾號的知識共享能力屬于“好”的等級。綜合評價云的跨度范圍大于圖內(nèi)的標(biāo)尺云，反映了“環(huán)球科學(xué)”知識共享能力的不確定性和模糊性的特點(diǎn)?？傮w來說，此評價結(jié)果說明“環(huán)球科學(xué)”的知識共享能力還有改進(jìn)的空間。

圖4 “環(huán)球科學(xué)”加權(quán)綜合云模型與標(biāo)尺云的對比

根據(jù)表5 中的數(shù)據(jù)可以看出：“環(huán)球科學(xué)”知識共享能力的兩個一級指標(biāo)，知識生成能力處于“好”的等級，而知識擴(kuò)散能力則是處于“一般”的等級。知識共享能力的6 個二級指標(biāo)中，知識呈現(xiàn)度達(dá)到“好”的等級而且評價值較高，大于0.7，具備朝“很好”等級發(fā)展的可能；知識共享效能、感知有用性和群體交互強(qiáng)度都達(dá)到了“好”的等級；公眾號影響度根據(jù)最大貼近度原則僅為“一般”等級；而互惠度雖然也達(dá)到“一般”等級，但其評價值卻小于0.5 處于較低水平。為了進(jìn)一步提升微信公眾號的知識共享能力，應(yīng)該根據(jù)一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的云模型評價值尋找微信公眾號存在的短板并分析其中原因，從而提出提升知識共享能力的策略。

首先，該公眾號應(yīng)該重點(diǎn)分析知識共享能力評價指標(biāo)體系中一般等級指標(biāo)中存在的薄弱環(huán)節(jié)，以尋求知識共享能力的提升。

（1）知識生成能力中的公眾號影響度指標(biāo)評價值偏低。主要是因?yàn)樵摴娞柕闹R共享內(nèi)容主要是《自然》上發(fā)布的文章，此類科學(xué)知識有一定的理解難度，從而導(dǎo)致其活躍粉絲數(shù)偏少。活躍粉絲數(shù)對公眾號的公眾號影響度產(chǎn)生直接影響，有待加強(qiáng)粉絲團(tuán)隊(duì)的建設(shè)。將微信和用戶作為節(jié)點(diǎn)，它們之間關(guān)系作為連邊構(gòu)成整個知識共享網(wǎng)絡(luò)。賬號主體擁有的公眾號數(shù)量越多，可以創(chuàng)造更好的團(tuán)隊(duì)知識共享環(huán)境，團(tuán)隊(duì)之間的互推機(jī)制也能促進(jìn)公眾進(jìn)行知識共享。而“環(huán)球科學(xué)”公眾號主體所擁有的公眾號數(shù)量較少，削弱了團(tuán)隊(duì)知識共享的能力，使其在微信知識共享網(wǎng)絡(luò)中的公眾號影響度偏低。

（2）知識擴(kuò)散能力中的互惠度評價值較低。整體在看數(shù)相對于其他微信公眾號而言，也處于一般偏下水平。主要是因?yàn)樵摴娞柕挠脩糁黧w主要為科研工作者、科普作家等，較一般的普通微信用戶而言，此類用戶在看功能使用度較低。但這類用戶主體若有效利用其在看功能，在朋友圈中更易引起其他微信用戶的共鳴，能夠進(jìn)一步提升“環(huán)球科學(xué)”公眾號的知識共享能力。并且，該公眾號應(yīng)注意運(yùn)用文章在看功能的強(qiáng)大推廣作用，讓更多的用戶能夠看到公眾號知識共享的內(nèi)容。

其次，該公眾號應(yīng)對達(dá)到好這一等級的4 個二級指標(biāo)知識呈現(xiàn)度、知識共享效能、感知有用性和群體交互強(qiáng)度進(jìn)行分析，尋求進(jìn)一步提升的空間。

（1）知識生成能力中的知識呈現(xiàn)度在整個二級評價指標(biāo)中得分相對較高，說明其知識共享表現(xiàn)形式較為多樣化、綜合化，對用戶的吸引能力較強(qiáng)。根據(jù)其真實(shí)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，該公眾號任意文章中都至少達(dá)到了圖文并茂，部分文章還一并兼有圖文、音頻、視頻。“環(huán)球科學(xué)”公眾號大多發(fā)布一些《自然》雜志上刊登的文章，關(guān)于文獻(xiàn)的參考來源都標(biāo)注的十分清楚。其發(fā)布的知識內(nèi)容不僅具有較高的科學(xué)依據(jù)，相關(guān)出處還設(shè)置了超鏈接以進(jìn)一步加深讀者對文章內(nèi)容的理解。雖然知識呈現(xiàn)度已經(jīng)比較完善，但是對于知識呈現(xiàn)形式的組合和創(chuàng)新依然有待完善，否則容易導(dǎo)致用戶視覺疲勞。知識共享效能得分不高，究其原因是因?yàn)槲恼掳l(fā)布篇數(shù)和閱讀量超10 萬人次的文章數(shù)較低。微信公眾號對于文章發(fā)布情況應(yīng)該達(dá)到一定的數(shù)量，以數(shù)量為基礎(chǔ)，質(zhì)量為保障，將知識共享頻率維持在穩(wěn)定的水平，提供有利于公眾號知識共享能力的支撐。

（2）知識擴(kuò)散能力中的感知有用性得分不高，主要是因?yàn)楣娞栭喿x量相關(guān)屬性值偏低。閱讀量與轉(zhuǎn)發(fā)量的正相關(guān)關(guān)系表明，此公眾號的轉(zhuǎn)發(fā)量也處于較低的水平?！碍h(huán)球科學(xué)”面對的用戶群體類型不夠廣泛可能是影響其閱讀量偏低的重要因素。該公眾號可以加強(qiáng)利用微信相關(guān)推廣功能，充分運(yùn)用不同公眾號之間的互推條件，提升公眾號知名度和粉絲量。今后公眾號應(yīng)深入了解用戶閱讀習(xí)慣和興趣，抓住用戶關(guān)注的主流打通知識共享渠道，也能有效提高公眾號文章閱讀數(shù)。群體交互強(qiáng)度得分相對較低，主要是因?yàn)樽髡呋貜?fù)數(shù)較低，公眾號作者與粉絲間的互動較少，從而導(dǎo)致整體群體交互強(qiáng)度處于一般的等級。公眾號在往后的知識共享過程中，應(yīng)充分發(fā)揮主觀能動性，積極回復(fù)用戶提出的問題并與粉絲建立良好的交互關(guān)系，從而有助于公眾號群體交互強(qiáng)度的提升。

5 結(jié)論與展望

本文從社會認(rèn)知理論、社會資本理論和技術(shù)接受理論出發(fā)，根據(jù)公眾號數(shù)據(jù)私密性等相關(guān)特點(diǎn)，構(gòu)建微信公眾號知識共享能力評價指標(biāo)體系，實(shí)現(xiàn)了定性指標(biāo)與定量指標(biāo)的結(jié)合，較客觀地反映出微信公眾號的知識共享能力。該評價指標(biāo)體系即將公眾號自身所具備的屬性融入到知識生成能力中，又充分的體現(xiàn)出知識擴(kuò)散過程中的交互特性。根據(jù)真實(shí)獲取的數(shù)據(jù)利用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，能夠有效降低用戶打分融入的個體主觀性和隨機(jī)性，具有很好的可操作性和科學(xué)性。構(gòu)建的加權(quán)綜合云評價模型既能夠從整體上反映出待評公眾號知識共享能力的整體水平，又能深入各級指標(biāo)分析知識共享能力的短板為提升策略的指定提供一定的理論依據(jù)。

通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)“環(huán)球科學(xué)”公眾號的知識共享能力評價等級為“好”，還存在一定的改進(jìn)空間。從提高其知識生成能力層面來看，雖然“環(huán)球科學(xué)”微信公眾號知識生成能力處于“好”的等級，但還需積極培養(yǎng)活躍優(yōu)質(zhì)粉絲，利用團(tuán)隊(duì)之間的互推機(jī)制開展自身推廣。與此同時，必須保持良好的知識呈現(xiàn)度，加強(qiáng)知識呈現(xiàn)形式的組合和創(chuàng)新，在文章原創(chuàng)性的基礎(chǔ)上維持固定的文章發(fā)布頻次。從提高其知識擴(kuò)散能力層面來看，“環(huán)球科學(xué)”微信公眾號知識擴(kuò)散能力處于“一般”的等級，應(yīng)該鼓勵用戶使用在看功能來提高文章在看數(shù)，運(yùn)用在看功能來擴(kuò)大科普知識的傳播規(guī)模。并且，微信公眾號要充分利用平臺相關(guān)推廣功能，提高文章相關(guān)閱讀量，加強(qiáng)與粉絲之間的交流互動，提升公眾號的粉絲粘度?？傊?，“環(huán)球科學(xué)”微信公眾號應(yīng)從知識生成能力和知識擴(kuò)散能力兩大層面共同出發(fā)，以期進(jìn)一步提升自身知識共享能力。

本文接下來的后續(xù)研究可以從以下兩方面展開：第一，擴(kuò)大樣本數(shù)據(jù)選取的對象數(shù)量與時間長度，擴(kuò)展至大樣本對象數(shù)據(jù)以進(jìn)一步檢驗(yàn)不同評價指標(biāo)對知識生成能力的影響，擴(kuò)大研究時間范圍可以有效提高評價的普適性；第二，本文從知識生成能力和知識擴(kuò)散能力兩大層面出發(fā)對微信公眾號知識共享能力進(jìn)行評價，未來研究可考慮拓展知識創(chuàng)新能力等層面的指標(biāo)，對指標(biāo)體系進(jìn)一步豐富，從而提高評價的準(zhǔn)確度。