基于質(zhì)性分析的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為研究

李建玲

摘 要：[目的/意義]探究學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為的影響因素，一方面有助于豐富學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶行為的理論研究;另一方面為平臺(tái)持續(xù)吸引和留住用戶提供一些借鑒。[方法/過程]通過文獻(xiàn)調(diào)研法選取50篇實(shí)證研究文獻(xiàn)，依據(jù)扎根理論的編碼體系，采用Nvivo質(zhì)性分析軟件對(duì)原始文獻(xiàn)資料進(jìn)行三級(jí)編碼，歸納出16個(gè)主范疇并整合為5個(gè)核心范疇，并據(jù)此構(gòu)建學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為影響因素理論模型。[結(jié)果/結(jié)論]研究發(fā)現(xiàn)，用戶持續(xù)使用行為主要包括成果管理行為、學(xué)術(shù)交流行為、信息捕獲行為和資源推薦行為。個(gè)體特征、認(rèn)知意識(shí)、情感體驗(yàn)是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為的內(nèi)部直接驅(qū)動(dòng)因素，平臺(tái)條件是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為的外部間接促進(jìn)因素。

關(guān)鍵詞：質(zhì)性分析;用戶行為;學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站

Abstract：[Purpose/Significance]To explore the influencing factors of users continuous use behavior of academic social networking sites is helpful to enrich the theoretical research of users behavior of academic social networking sites，on the other hand，to provide some reference for the platform to attract and retain users continuously.[Method/Process]According to the coding system of grounded theory，the paper selected 50 empirical research documents by literature research method，used NVivo qualitative analysis software to code the original documents in three levels，summed up 16 main categories and integrates them into 5 core categories，and then constructed the theoretical model of influencing factors of the continuous use behavior of academic social network users.[Result/Conclusion]It is found that users continuous use behavior mainly included results management behavior，Q &a communication behavior，information capture behavior and Resource Recommendation behavior.Individual characteristics，cognitive awareness and emotional experience were the internal direct driving factors of the sustained use behavior of academic social website users，and platform conditions were the external indirect driving factors of the sustained use behavior of academic social website users.

Key words：qualitative analysis;user behavior;academic social network

隨著社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，用戶逐漸依托學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站開展科研活動(dòng)，將線下的學(xué)術(shù)交流活動(dòng)遷移至線上，開拓了學(xué)術(shù)研究的新視野。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站突破時(shí)空、學(xué)科、領(lǐng)域的限制，成為用戶知識(shí)交流和學(xué)術(shù)成果分享的特色平臺(tái)。相較于線下交流，依托于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站在學(xué)術(shù)資源易獲得性、學(xué)術(shù)互動(dòng)及時(shí)性、科研合作跨越性等方面更具有優(yōu)勢(shì)。

目前，國(guó)內(nèi)外已有一批諸如ResearchGate、Mendeley、Academia、小木蟲論壇、科學(xué)網(wǎng)等知名度較高的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，用戶可以在這類網(wǎng)站上創(chuàng)建個(gè)人的學(xué)術(shù)名片、分享科研動(dòng)態(tài)、交流科研心得。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的用戶群體規(guī)模不斷擴(kuò)大，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的《2016年中國(guó)社交應(yīng)用用戶行為研究報(bào)告》數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)社交網(wǎng)站用戶規(guī)模高達(dá)6.66億，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站成為用戶學(xué)習(xí)交流中不可或缺的部分。

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的受眾群體廣泛，對(duì)用戶持續(xù)使用行為影響因素的研究，牽動(dòng)著學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)軌跡，推動(dòng)著網(wǎng)站功能建設(shè)和機(jī)制創(chuàng)新，輔助網(wǎng)站吸引和留住用戶、同時(shí)也為優(yōu)質(zhì)資源的產(chǎn)生起到推動(dòng)作用。探究學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站中用戶的持續(xù)使用行為，把握用戶持續(xù)使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的動(dòng)機(jī)和利用規(guī)律，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站完善功能建設(shè)、提高服務(wù)水平和加強(qiáng)資源建設(shè)具有重要意義。

1 研究述評(píng)

關(guān)于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為影響因素的研究，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此展開了一些研究。通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，相關(guān)研究主要從理論模型驗(yàn)證和數(shù)據(jù)分析描述兩方面展開。

在理論模型驗(yàn)證方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者陳明紅等以計(jì)劃行為理論為基本框架，構(gòu)建科研社交網(wǎng)絡(luò)使用行為的理論模型，驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)計(jì)劃行為理論能夠很好地解釋科研社交網(wǎng)絡(luò)的使用意向和行為，行為態(tài)度、主觀規(guī)范和感知行為控制均對(duì)使用意向具有顯著的正向影響，且使用意向?qū)κ褂眯袨榫哂酗@著的正向影響[1];皇甫軍引入技術(shù)接受理論，采用主成分分析法定義平臺(tái)功能，研究功能對(duì)用戶行為的影響，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)信息功能和管理功能有效增強(qiáng)用戶的學(xué)術(shù)分享行為，凝聚功能對(duì)學(xué)術(shù)分享與合作行為作用較大[2];張曉曉借助技術(shù)接受模型（TAM），通過問卷調(diào)查的方式驗(yàn)證模型，認(rèn)為平臺(tái)凝聚力對(duì)功能利用偏好影響最大[3];國(guó)外學(xué)者Felix Nti Koranteng等借助社會(huì)資本理論設(shè)計(jì)問卷，驗(yàn)證了社會(huì)資本維度的所有指標(biāo)對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的支持性[4];Salahshour Rad Maryam等采用統(tǒng)一的技術(shù)接受與理論（UTAUT）模型，驗(yàn)證了學(xué)術(shù)研究者使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的意圖[5]。

在數(shù)據(jù)分析描述方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者張耀坤等采集長(zhǎng)江學(xué)者在ResearchGate、Mendeley、Academia和學(xué)術(shù)圈這4個(gè)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)上的行為數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)ResearchGate能為長(zhǎng)江學(xué)者提供更高的顯示度[6];耿斌等以ResearchGate平臺(tái)南京大學(xué)的用戶為研究對(duì)象，采用相關(guān)性分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析等方法，從用戶活躍度、用戶使用行為關(guān)系、用戶合作網(wǎng)絡(luò)等方面對(duì)平臺(tái)的用戶行為特征進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)上用戶的使用狀況受學(xué)科背景影響，理工類用戶活躍度較高[7];鄧勝利等使用網(wǎng)絡(luò)調(diào)查法收集ResearchGate平臺(tái)上所有注冊(cè)為武漢大學(xué)的用戶信息，從共享行為和社交行為兩方面對(duì)比分析不同研究領(lǐng)域用戶的行為規(guī)律，發(fā)現(xiàn)ResearchGate平臺(tái)中信息科學(xué)與理學(xué)領(lǐng)域的用戶數(shù)量最多，各領(lǐng)域用戶的使用行為與影響力存在明顯差異，用戶的文章共享行為是影響其平臺(tái)影響力的重要因素[8]。國(guó)外學(xué)者José Luis Ortega通過對(duì)谷歌學(xué)者、Academic.edu、ResearchGate、Mendeley網(wǎng)站上注冊(cè)的高級(jí)研究人員進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)Academia.edu受到人文學(xué)者和社會(huì)學(xué)者的青睞，ResearchGate受到生物學(xué)家的歡迎，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶的使用行為存在學(xué)科差異[9];Asmi Nowsheeba Ashraf等通過問卷調(diào)查印度德里中央大學(xué)的研究者，認(rèn)為ResearchGate和Academia是使用最多的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，ResearchGate常用于與其他研究者聯(lián)系，Academia則用于分享和跟蹤研究[10];Shannon Mason調(diào)查了日本8所大學(xué)的1 771名研究人員對(duì)Academic.edu和ResearchGate的采納和使用情況，發(fā)現(xiàn)Academic.edu的采用率和活躍度都很低，ResearchGate的采用率僅為樣本的30%[11]。

縱觀國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶使用行為的相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)主要存在以下不足：現(xiàn)有研究多采用技術(shù)理論模型和數(shù)據(jù)描述的模式，學(xué)者的研究目光主要集中在國(guó)外學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的調(diào)查，缺乏國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站整體情況的理論研究;研究?jī)?nèi)容主要關(guān)注某一具體的使用行為，如用戶的知識(shí)共享行為、信息采納行為、知識(shí)交流行為等，缺乏對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶多種行為的關(guān)注，且大多數(shù)學(xué)者的研究多為初次使用行為，缺乏持續(xù)使用行為的理論研究。用戶的使用行為是網(wǎng)站發(fā)展的第一步，而用戶的持續(xù)使用才是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站成功的關(guān)鍵。因此，本文通過文獻(xiàn)調(diào)研，采集與用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站行為相關(guān)的文獻(xiàn)，借助Nvivo12plus質(zhì)性分析軟件對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行內(nèi)容分析，系統(tǒng)地探究學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為的影響因素，以期豐富學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶行為的理論研究，并為網(wǎng)站的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供參考。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法和研究工具

質(zhì)性研究是以文本為研究材料，采用多種資料收集方法，對(duì)社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行整體性探究，主要使用歸納法分析資料和形成理論[12]。在實(shí)際的運(yùn)用過程中，質(zhì)性研究采用歸納法的研究論證步驟，研究人員從原始文本資料出發(fā)，找出文本材料中的關(guān)鍵術(shù)語(yǔ)、描述性概念，再由關(guān)鍵詞語(yǔ)句、概念提取，歸納出解釋研究?jī)?nèi)容的深度描述，建立由下而上的扎根理論，實(shí)現(xiàn)本質(zhì)再現(xiàn)的過程[13]。本文采用質(zhì)性研究方法，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶使用行為的文本資料進(jìn)行語(yǔ)義分析、概念整合、歸納推理，從原始資料中抽取最能表達(dá)文本意義的關(guān)鍵詞，形成基本范疇，進(jìn)而整合為核心范疇，深度挖掘?qū)W術(shù)社交網(wǎng)站用戶持續(xù)使用行為的影響因素，揭示用戶持續(xù)使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站的行為規(guī)律。

NVivo是美國(guó)QAR International開發(fā)的定性和多種混合方法相結(jié)合的數(shù)據(jù)分析軟件[14]，它支持圖片、音頻、視頻、Word、PDF等多種數(shù)據(jù)格式，包含數(shù)據(jù)的導(dǎo)入、創(chuàng)建、探索和共享等項(xiàng)目。軟件數(shù)據(jù)處理功能強(qiáng)大，被廣泛應(yīng)用于內(nèi)容分析、行為研究、訪談?wù){(diào)查等研究，且允許用戶對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行可視化展示。有研究表明，該軟件有助于提高研究結(jié)果的科學(xué)性和嚴(yán)謹(jǐn)性[15]。因此，本文借助Nvivo12plus軟件對(duì)文本資料進(jìn)行分析。

2.2 數(shù)據(jù)收集

為了全面獲取與學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站用戶使用行為相關(guān)的文獻(xiàn)，本研究采用文獻(xiàn)調(diào)研法，分3步驟搜集文獻(xiàn)資料，以期最大限度地囊括所有相關(guān)文獻(xiàn)，檢索時(shí)間為2020年3月1日。

1）題名檢索。本文以中文社會(huì)科學(xué)引文索引數(shù)據(jù)庫(kù)（CSSCI）作為數(shù)據(jù)來源，采用較為寬泛的檢索詞“學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站”“學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)”“科研社交網(wǎng)站”“科研社交網(wǎng)絡(luò)”“虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)”進(jìn)行檢索。同時(shí)，英文文獻(xiàn)以Web of Science作為數(shù)據(jù)來源，選取“Academic Social Networking Sites”“Scientific Social Networking Sites”“Virtual Academic Community”進(jìn)行題名檢索;

2）引文追溯。受到研究課題的多樣性及交叉學(xué)科延伸的影響，若僅僅通過關(guān)鍵詞檢索研究資料，難免出現(xiàn)文獻(xiàn)遺漏的情況。引文追溯檢索從學(xué)者的代表性文獻(xiàn)出發(fā)，全面地追溯和普查與研究主題高度相關(guān)的文獻(xiàn)，最大限度地獲取課題資源。

3）數(shù)據(jù)清洗。本研究采取小組討論的形式，對(duì)搜集的所有文獻(xiàn)資料進(jìn)行人工篩選，依據(jù)檢出文獻(xiàn)資料的學(xué)者學(xué)術(shù)水平、發(fā)表期刊影響因子、主題相關(guān)度等標(biāo)準(zhǔn)，剔除無關(guān)文獻(xiàn)及質(zhì)量水平較低的文獻(xiàn)，綜合權(quán)衡考慮，最終選取高度相關(guān)的樣本文獻(xiàn)50篇，其中，英文文獻(xiàn)16篇，中文文獻(xiàn)34篇。檢索的部分文獻(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容情況如表1展示示例。

2.3 數(shù)據(jù)處理

將規(guī)范化整理后的原始文本導(dǎo)入到Nvivo12plus軟件中，利用字母N（Number）加數(shù)字（01～50）的唯一標(biāo)識(shí)形式將文件進(jìn)行序化，更改文件名為N01～N50的式樣，本研究選擇前47篇文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)集，其余的3篇文獻(xiàn)作為驗(yàn)證集，遵循扎根理論的編碼程序，按照開放式編碼、主軸編碼和選擇式編碼的步驟對(duì)文本資料進(jìn)行三級(jí)編碼。同時(shí)，為了提高編碼效率，將文獻(xiàn)摘要、研究結(jié)論和文獻(xiàn)綜述作為主要編碼區(qū)域，通過編碼形成的各級(jí)節(jié)點(diǎn)之間屬于從屬關(guān)系，各階段編碼流程，如圖1所示。