虛擬問答社區(qū)用戶知識隱藏行為影響因素實證研究

李嘉雯，秦 琴，柯 青

（南京大學信息管理學院，南京 210023）

1 引言

虛擬社區(qū)被定義為“一群主要通過計算機網(wǎng)絡(luò)相互通信的人。他們有一定程度的了解，分享一定程度的知識和信息，并像朋友一樣關(guān)心對方?！盵1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，虛擬社區(qū)的出現(xiàn)克服了傳統(tǒng)學術(shù)交流的時間、空間等的限制，正逐漸成為一個人們獲取知識、分享觀點、交流思想的互動平臺。本文所研究的知識問答型虛擬社區(qū)是指用戶根據(jù)實際需求提出自己的問題，其他用戶運用自己的經(jīng)驗知識回答該問題的互動式知識分享社區(qū)[2]。常見的例如知乎網(wǎng)、百度知道、天涯社區(qū)、新浪愛問知識人等等都屬于這一類網(wǎng)絡(luò)知識問答虛擬社區(qū)。相對于其他的虛擬社區(qū)，問答型虛擬社區(qū)的優(yōu)點有：查找便利[3]、問題可由相關(guān)從業(yè)人員解答[2]、可關(guān)注興趣相同的答主并互動[4]等。

根據(jù)NIELSEN 的調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)，虛擬社區(qū)普遍存在著參與不平等的“90-9-1”規(guī)則[5]，即有90%的用戶是潛水者，從不發(fā)表觀點，有9%的用戶偶爾發(fā)表觀點，1%的用戶提供了社區(qū)的絕大部分內(nèi)容，也就是說絕大多數(shù)用戶僅瀏覽其他人貢獻的知識，不主動參與到知識分享中去。CONNELLY[6]將這種行為稱為知識隱藏（Knowledge Hiding），并將其定義為個體在面對來自他人的知識請求時，故意保留或隱瞞的行為。

知識隱藏行為不僅會會對成員的創(chuàng)造力產(chǎn)生負面影響[7]，還會導致進一步隱藏行為，即那些認為自己被隱瞞了知識的人也會進行知識隱藏行為[8]，不利于虛擬社區(qū)知識的豐富和擴展。在虛擬社區(qū)中，由于缺乏正式的契約關(guān)系和外部激勵[9]，用戶在貢獻知識時更容易出現(xiàn)隱藏行為[10]，導致最新的、有價值的信息無法在虛擬社區(qū)中完全共享[11]，這會極大影響知識交流的程度和效率，降低知識的利用價值[12]。由此可知，對于虛擬社區(qū)來講，知識隱藏行為是一個值得關(guān)注的現(xiàn)象，大量的知識隱藏者（即潛水者）會嚴重阻礙虛擬社區(qū)知識的積累和發(fā)展。因而，深入探究知識隱藏行為的影響因素，理解社區(qū)中知識積累和知識拓展的機理，有利于虛擬社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。

2 知識隱藏行為影響因素相關(guān)研究

個體知識隱藏行為的影響因素可以分為三大類：主體因素、環(huán)境因素和行為客體因素。其中，主體因素主要探討年齡、性別等個人特征對知識隱藏行為的作用；環(huán)境因素主要包括關(guān)系氛圍、組織環(huán)境等；行為客體因素主要與知識特征有關(guān)[12]。對應知識隱藏行為的3 類影響因素，本文從個人因素、環(huán)境因素和知識因素3 個維度來梳理當前的研究成果。

2.1 知識隱藏中的個人因素

影響個體知識隱藏的個人因素可以分為人口特征、性格特征和認知特性[12]。

人口特征因素包括年齡、性別、學歷和社區(qū)使用時間。SHEN[11]、HE[13]和YANG 等[14]在探討知識隱藏行為時，將年齡、性別和經(jīng)驗等因素作為控制變量研究其對知識隱藏的具體影響。張敏等[15]的研究表明在健康社區(qū)中，不同性別的成員的健康知識隱藏意愿有所不同。

性格特征因素如恐懼、愧疚、外向型性格等。FANG[16]的研究表明恐懼對知識隱藏行為有正向影響，而愧疚對知識隱藏行為有負向影響。WANG[17]認為外向型性格會間接影響知識隱藏意愿。程程[18]研究結(jié)果顯示外向型性格的學生要比內(nèi)向型性格的學生更愿意分享自己的知識，即越內(nèi)向的學生知識共享的意愿越低，越偏向隱藏知識。

認知特性是指在社交網(wǎng)絡(luò)中形成的特定的語言和溝通方式[19]，包括自我無效能、感知風險、感知成本、知識心理所有權(quán)等[12,19]。與知識隱藏行為有關(guān)的認知特性主要是自我無效能和心理所有權(quán)。SHEN 等[11]、甘文波等[20]研究了自我無效能對知識隱藏的影響，研究表明當虛擬社區(qū)的用戶沒有信心為他人提供有價值的信息時，他們會傾向于回避他人的知識請求。HE[13]的實證研究表明個人的心理所有權(quán)感越強的成員，越可能采取知識隱藏行為，因為這些成員在分享知識時更可能感到個人損失、挫折和壓力。潘偉等[21]認為成員感知的知識個人所有權(quán)容易產(chǎn)生知識私有化的行為，這是知識隱藏的關(guān)鍵之一。

2.2 知識隱藏中的環(huán)境因素

虛擬社區(qū)中的知識隱藏與線下的企業(yè)組織或知識團隊中的知識隱藏有所不同，線下組織強調(diào)績效氛圍[21]、關(guān)系破壞[8]、集體主義[22]等環(huán)境因素的影響。但是無論是虛擬社區(qū)還是線下組織，都有互惠、公平和信任的氛圍與個體知識隱藏行為的關(guān)系研究，因此本文從這3 個方面進行文獻梳理。

互惠行為能滿足雙方的知識需求，進而增進成員間的交流，形成信賴感，可減少知識隱藏行為?；セ菔侵R共享的基礎(chǔ)[23]，GHARIB 等[24]的研究表明，在線社區(qū)用戶的互惠信念越高，參與行為就越活躍。SERENKO 等[25]認為消極的互惠信念較高時，會影響成員的職場排斥感和知識隱藏行為之間的關(guān)系。姜榮萍等[26]提出當成員處于消極的互惠規(guī)范，那么他很有可能會隱藏知識。

個體會將自己的付出與回報與他人對比，如果感受到不公，他們就會減少回應知識請求。TSAY 等[27]提出，感知公平可以被視為決定成員在組織活動中貢獻的一種特殊規(guī)范，當成員感知到被不公平對待時，他們會采取報復行為，即知識隱藏。LIN 和HUANG[28]認為根據(jù)公平理論，個體對他人因較少的努力而獲得的相似獎勵很敏感，且個體會調(diào)整努力程度以反映個體對公平的感知。

如果個體對所處的環(huán)境產(chǎn)生信任，則會積極參與到知識共享中，減少知識隱藏行為。GHARIB 等[24]提出在線社區(qū)的背景下，成員間大多沒有見過面或之前有過交流，所以如果沒有一定程度的信任，用戶可能不愿意共享知識。信任可以形成并保持社會交換關(guān)系，進而影響成員參與的積極性。CONNELLY 等[6]提出人際關(guān)系間的不信任會導致無效的社會交換，成員面對不信任的人時，更有可能采取知識隱藏行為。張寶生[29]提出在消極的互惠和人際間的不信任會加重知識隱藏行為取向。

2.3 知識隱藏中的知識因素

張敏等[12]提出知識特征可分為知識互惠、知識價值和知識復雜性，本文將知識互惠歸結(jié)為環(huán)境因素。此外，寧菁菁[2]提出知識的類型，即顯/ 隱性知識會影響用戶分享知識，因此本文從知識價值、知識復雜性和隱性知識3 個方面來梳理。

知識價值通常應用于線下組織中知識隱藏的研究，因為在虛擬社區(qū)中，用戶來自各行各業(yè)且可以回答問題的類型沒有限制，所以知識的價值對每個用戶來說并不相同。HUO 等[30]研究了在研發(fā)團隊中知識價值對知識隱藏的作用。孫曉雅等[31]認為在競爭激烈的組織環(huán)境中，知識貢獻者可能因為分享自己的專業(yè)技能而缺乏核心競爭力。

CONNELLY 等[6]提出如果被詢問的知識要花過多的時間和精力來回答，即知識較復雜，會影響到成員完成自身的任務，此時他們會采取知識隱藏行為。張寶生等[29]認為知識的復雜性會影響知識隱藏行為，知識越復雜，往往越有價值，成員感到貢獻知識對自身的損失越大，因而越容易給出不確切、不完整的回答。等[32]認為工作需求的認知，包含涉及知識的復雜性會間接影響成員知識隱藏。由此可知，當知識越復雜則回答問題會花費更多的時間和精力，且往往擁有較高的價值，用戶更傾向于保留該知識，采取知識隱藏行為。

HERNAUS 等[33]認為雖然某些類型的學術(shù)知識（已發(fā)表的理論概念和方法程序）和學術(shù)信息（科學機會和事件）可能被視為協(xié)作共享的公共產(chǎn)品，隱性知識仍然被當作代表競爭優(yōu)勢的個人資源，且隱性知識比顯性知識更容易隱藏。張茹[34]認為隱性知識的最本質(zhì)的特征是難以表述性，在虛擬社區(qū)的環(huán)境中，隱性知識要通過遷移、隱喻和類推等描述性手段轉(zhuǎn)化為顯性知識，讓知識尋求者獲益。張娟娟等[35]提出在虛擬社區(qū)中，由于信息不對稱，用戶可能會故意隱藏自己的知識。此外，隱性知識轉(zhuǎn)化的成本較高，這也增加了知識在共享過程中的不確定性。由此可知，隱性知識往往因其難以表述性以及所蘊含的價值，加上信息不對稱而容易被用戶隱藏。

通過文獻調(diào)研發(fā)現(xiàn)，之前的研究往往集中于線下組織或團隊的知識隱藏行為（TSAY[27]、HE[13]、CONNELLY[36]），或者著重關(guān)注虛擬社區(qū)的用戶知識共享行為（YOON[37]、CHIU[38]、LIN[39]、李金陽[40]），對虛擬社區(qū)中知識隱藏行為的研究較少。對于虛擬社區(qū)中知識隱藏行為有必要進行深入探討，因為首先由于虛擬社區(qū)缺乏集體約束，所以線下的知識隱藏行為影響因素并不完全適用；其次，知識共享行為和知識隱藏行為關(guān)注的影響因素并不完全相同，例如知識共享很少研究任務變量的影響[27]。另外，從僅有幾項關(guān)注虛擬社區(qū)知識隱藏行為的研究來看（SHEN[11]、張磊[10]、甘文波[20]、張敏[15]、谷凱[41]），大多關(guān)注個人因素和情境因素，忽視知識本身特征，因此本文將從個人、情境和知識3 個方面分析虛擬社區(qū)知識隱藏影響因素，并將參與度作為調(diào)節(jié)變量進行研究。

3 理論基礎(chǔ)、研究假設(shè)和研究模型

社會交換理論（Social Exchange Theory，SET）、社會認知理論（Social Cognitive Theory，SCT）和心理所有權(quán)理論（Psychological Ownership Theory，POT）是知識隱藏行為研究常用的理論基礎(chǔ)。SET 認為社會交往實際上是相互交換的過程，個體利益的最大化是社會對象屬性交換的最終目的[28,41]。個體之間的知識交換行為可理解為普遍意義上的社會交換，該理論能夠幫助探索知識隱藏的內(nèi)在影響機制。SCT 指出個體、環(huán)境和行為3 個要素之間存在兩兩相互影響的效用，從而對學習行為產(chǎn)生影響[27,28]。該理論的思想有助于理解個人因素和環(huán)境因素對于知識隱藏行為的影響機制。POT 反映了個體為控制目標體現(xiàn)出的一種心理意識，認為個體會從心理上對目標產(chǎn)生占有欲[13,21,30]。知識是個體的一種資產(chǎn)，也可以作為與其他主體交換的事物。個體往往將知識作為一種目標，對其擁有掌控的權(quán)力。知識隱藏行為的研究離不開心理所有權(quán)和個體因素的結(jié)合。

本文將SET、SCT、POT 3 種理論作為研究的理論基礎(chǔ)，按照理論中的個人、情境和知識3 種特性，結(jié)合以往學者的研究成果，構(gòu)建虛擬問答社區(qū)用戶知識隱藏行為影響因素理論框架。除個人特征、情境氛圍和知識特點3 個維度外，還考慮參與度的調(diào)節(jié)效應。

3.1 個人特征對知識隱藏行為的影響

由于虛擬問答社區(qū)的用戶可使用昵稱或匿名回答，內(nèi)疚、恐懼等性格特征因素不明顯，故本文主要考察虛擬社區(qū)用戶的人口特征和認知特性對知識隱藏行為的影響。本研究中將個人特征中涉及人口統(tǒng)計特征的變量，例如性別、年齡、學歷和社區(qū)使用時間作為控制變量，而將自我無效能和心理所有權(quán)兩個主要的認知屬性作為影響虛擬社區(qū)知識隱藏行為的個人特征的二階反映變量。

自我無效能（Self-Inefficacy）源于社會認知理論的一個重要概念自我效能，它指自我效能的對立面，即人們對自己的知識、專長、能力等對他人有價值和有用的東西缺乏信心的程度[11]。在虛擬社區(qū)知識隱藏行為研究中，由于用戶對自我的無效能的認知更為強烈，所以更多的強調(diào)自我無效能。在虛擬社區(qū)中如果用戶擁有較低的自我無效能時，他們對自己的回答更有信心，也更愿意分享自己的知識[28]。相反，當用戶擁有較高的自我無效能時，即對別人的提問沒有足夠的信心回答時，他們會降低自己在網(wǎng)絡(luò)知識空間中成功貢獻知識的自我期望，為了避免一些令人失望的結(jié)果，用戶更強傾向于隱藏自己的知識[11]。

根據(jù)心理所有權(quán)理論，知識是個體需要心理占有和掌控的目標，受個體感知知識權(quán)力和領(lǐng)地心理的影響，社區(qū)中普遍存在知識隱藏行為[29]。當個體看到目標物為他人所利用時，會產(chǎn)生損失、困惑等負面情感[13]，為了減少產(chǎn)生知識損失的負面效應，個體傾向于隱藏知識。

因此，本文提出以下假設(shè)。

H1：個人特征會對用戶知識隱藏行為產(chǎn)生顯著正向影響效應。

3.2 情境氛圍對知識隱藏行為的影響

情境氛圍指在虛擬社區(qū)中通過用戶的互動交流逐漸形成的可以被用戶感知并能對用戶行為產(chǎn)生影響的氣氛或環(huán)境[20]。社會交換理論可以解釋在虛擬社區(qū)中形成信任、互惠以及公平等氛圍的原因。

互惠（Reciprocity）是指用戶在貢獻自己的知識后產(chǎn)生的對將來知識需求的收益預期[40]。當用戶發(fā)現(xiàn)虛擬社區(qū)中的知識可以滿足其知識需要，用戶會更愿意貢獻自己的知識，即呈現(xiàn)互惠互利的狀態(tài)，也可以是物質(zhì)或心理回報[40]。互惠有助于促進良好的人際關(guān)系，促進知識共享[41]。當用戶感覺互惠氛圍很低時，他們隱藏知識的意愿也會越強烈。

公平（Justice）是指個體感到自己和其他人被同等對待，能夠獲得與付出相應的獎勵或資源等[28]。HUO等[30]提出較高的組織公平感會促進積極的氛圍，相反，當成員感知到組織公平感較低時，他們會保留知識。當社區(qū)的成員感知到自己的付出沒有獲得相應的回報，他們就更偏向于減少努力[27]，保留知識，采取知識隱藏行為。

信任（Trust）是指用戶對虛擬社區(qū)中所分享知識的信任以及相信社區(qū)中存在團結(jié)互助精神[41]。YANG[14]認為在線社區(qū)中如果沒有相互信任那么用戶將不愿意在社區(qū)中投入時間和精力，反之當用戶信任社區(qū)中其他成員時，那么他會更愿意投入到社區(qū)中來。用戶在信任的環(huán)境中會感到有義務貢獻知識，從而更加積極地貢獻知識，并愿意提供私有資源[40]。

因此，本文提出以下假設(shè)。

H2：情境氛圍對用戶知識隱藏行為產(chǎn)生顯著負向影響效應。

3.3 知識特點對知識隱藏行為的影響

隱性知識概念是1958 年P(guān)OLANYI[42]從哲學領(lǐng)域提出的，POLANYI 認為人類的知識有兩種，一種可以用語言、文字或肢體等方式表達清楚的知識，即顯性知識；另一種則是雖然知道該如何做，卻很難用語言或文字表達明白的知識，即隱性知識。隱性知識因不易被他人獲知而更易隱藏，HERNAUS 等[33]研究也表明學術(shù)界隱藏的隱性知識多于顯性知識。隱性知識是經(jīng)驗類的知識[35]，往往具有較高的價值，再加上其難以表述性，所以用戶對隱性知識傾向采取隱藏行為。

知識的復雜性用花費的時間和精力來表示[6]，用戶需花費的時間和精力越多，知識越復雜。當被請求的知識越復雜，知識隱藏的行為越可能發(fā)生，此時只有部分答案可信[6]。左明輝[43]認為知識的復雜性會影響個體向社區(qū)轉(zhuǎn)移知識。

因此，本文提出以下假設(shè)。

H3：知識特點對用戶知識隱藏行為產(chǎn)生顯著正向影響效應。

3.4 參與度的調(diào)節(jié)效應

參與度（Involvement）是個人一種主觀心理狀態(tài)，指用戶對總體系統(tǒng)或特定系統(tǒng)的重視程度和個人相關(guān)性，這取決于用戶的關(guān)注點[44]。PETTY 等[45]提出高參與度信息比低參與度信息具有更大的個人相關(guān)性和結(jié)果，或引發(fā)更多的個人聯(lián)系。在虛擬社區(qū)中，不同參與度的用戶貢獻知識的程度也不同[46]，所以參與度在一定程度上會影響用戶的知識隱藏行為。本文將參與度作為調(diào)節(jié)變量，探索其對于個人特征、情境氛圍和知識特點3 個構(gòu)念和知識隱藏行為的調(diào)節(jié)效應。參與度高的用戶往往會投入更多的時間和精力了解社區(qū)中其他用戶提出的問題[20]，因此，高參與度的用戶會進一步了解所提問題，進而判斷問題與自身的認知是否相符，個人特征在此過程中的作用會更加顯著。CASALO等[47]提出虛擬社區(qū)的參與度與信任、滿意度等密切相關(guān)，高參與度的用戶對情境氛圍的感受應更加強烈，因此，參與度可能會加強情境氛圍對知識隱藏的負向影響。另外，參與度高的用戶可能對知識的特點感知更加明確，所以參與度在一定程度上可正向調(diào)節(jié)知識特點對于知識隱藏行為的影響。

因此，本文提出以下假設(shè)。

H4a：參與度會顯著加強個人特征對知識隱藏的正向影響作用；

H4b：參與度會顯著加強情境氛圍對知識隱藏的負向影響作用；

H4c：參與度會顯著加強知識特點對知識隱藏的正向影響作用。

根據(jù)上述的研究假設(shè)，本文構(gòu)建了虛擬問答社區(qū)用戶知識隱藏行為影響因素模型，如圖1 所示。

圖1 用戶知識隱藏行為影響因素研究模型Fig.1 Research model on influencing factors of users'knowledge hiding behavior

4 數(shù)據(jù)收集和分析

4.1 問卷設(shè)計

問卷采用成熟的里克特7 級量表（Likert 7-Scale），針對假設(shè)模型中的9 個維度共設(shè)計了43 個題項，詳見表1，所有題項都來自或改編已有的文獻。問卷調(diào)查對象按照自身意愿與測量題項的符合程度選擇“非常不同意”“不同意”“有點不同意”“一般”“有點同意”“同意”“非常同意”的選項，并分別賦予1、2、3、4、5、6、7 的分值。

4.2 數(shù)據(jù)收集

知乎網(wǎng)的用戶數(shù)量超過2.2 億，是使用范圍較廣的虛擬問答社區(qū)，具有一定的代表性，所以本次的調(diào)查對象為知乎網(wǎng)的用戶。本次采用網(wǎng)絡(luò)發(fā)放的形式，從2020 年2 月29 日至3 月30 日，一共發(fā)放215 份問卷，剔除無效問卷6 份，共得209 份有效問卷，回收率為96.7%，調(diào)查對象的描述性統(tǒng)計分析如表2 所示。

4.3 信度、效度和多重共線性檢驗

由于偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）結(jié)構(gòu)方程建模方法與基于協(xié)方差的結(jié)構(gòu)方程模型方法相比，更適用于具有高階構(gòu)念的模型，且PLS 可以更有效地進行調(diào)節(jié)效應的測量[50]。本研究中的個人特征、情境氛圍和知識特點都具有子變量，且要檢驗參與度的調(diào)節(jié)效應，所以宜采用PLS-SEM 方法。首先對研究模型進行驗證性因子分析，以檢驗各潛變量的信度和效度，然后進行主效應檢驗，最后檢驗參與度的調(diào)節(jié)效應。

在驗證性因子分析中，剔除了因子載荷小于0.6 的題項并選擇因子載荷量較高的題項，最終保留了30 個題項進行后續(xù)研究（表1）。由表3 可知，所有潛變量的Cronbach's α 值和組合信度（CR）均超過0.8，表明模型信度水平較高；平均抽取變異量（AVE）均超過0.7，表明模型具有良好的收斂效度[44]。由表4 可知，各潛變量的AVE 平方根均大于該變量與其他潛變量間的相關(guān)系數(shù)，表明該模型各潛變量之間存在顯著差異[51]，具有良好的區(qū)分效度。

表1 問卷設(shè)計Table 1 The questionnaire design

表2 調(diào)查對象描述性統(tǒng)計Table 2 Descriptive statistics of respondents

表3 變量Cronbach's α、CR 和AVE 值表Table 3 Variables Cronbach's α,CR and AVE value table

表4 區(qū)分效度Table 4 Discriminant validity

為評判模型中各自變量之間是否存在嚴重的相互依賴關(guān)系，本研究通過方差膨脹因子（VIF）檢驗個人特征、情境氛圍和知識特點的多重共線性。由表5 可知，所有一級子變量的VIF 值在1.152～1.854 之間，均小于閾值3[52]。因此，本研究的3 個高階構(gòu)念都通過多重共線性檢驗。

表5 多重共線性檢驗Table 5 Multicollinearity test

4.4 研究模型結(jié)果

4.4.1 主效應檢驗

本文的結(jié)構(gòu)模型分析結(jié)果如圖2 所示，由模型分析結(jié)果可知，知識隱藏行為的R2值為0.168，表明路徑關(guān)系中等，模型解釋力適度[53]。個人特征和知識特點與其一階子變量的路徑系數(shù)均大于0.7，表明個人特征和知識特點的二階模型構(gòu)建良好。但是在情境氛圍的3 個一階子變量中，公平是情境氛圍中最重要的方面，互惠次之，信任最弱。個人特征對知識隱藏行為的影響顯著，影響系數(shù)為0.342，顯著性水平為0.001，并且個人特征中的自我無效能對知識隱藏行為的影響系數(shù)為0.281（0.823×0.342），心理所有權(quán)對知識隱藏行為的影響系數(shù)為0.277（0.809×0.342），H1 成立；情境氛圍對知識隱藏行為的影響不顯著，H2 不成立；知識特點對知識隱藏行為的影響顯著，影響系數(shù)為0.219，顯著性水平為0.05，并且知識特點中的隱性知識對知識隱藏行為的影響系數(shù)為0.192（0.879×0.219），知識復雜性對知識隱藏行為的影響系數(shù)為0.193（0.881×0.219），H3 成立。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型分析結(jié)果Fig.2 Results of structural equation model analysis

對控制變量進行檢驗發(fā)現(xiàn)，年齡（b=0.046，t=0.544，p=0.587）、性別（b=0.081，t=0.789，p=0.431）、學歷（b=0.118，t=1.432，p=0.153）和使用時間（b=-0.028，t=0.470，p=0.638）均對知識隱藏行為無顯著影響。

4.4.2 調(diào)節(jié)效應

本文用SmartPLS 3 和SPSS 的層次回歸法對參與度的調(diào)節(jié)效應進行檢驗，如表6 所示，結(jié)果均表明無顯著調(diào)節(jié)效應，即參與度對個人特征和知識隱藏行為的關(guān)系、情境氛圍和知識隱藏之間的關(guān)系以及知識特點和知識隱藏之間的關(guān)系無顯著的調(diào)節(jié)作用。由此，H4a、H4b、H4c 不成立。

表6 PLS-SEM 調(diào)節(jié)效應檢驗Table 6 Moderating effect test of PLS-SEM

5 討論

實證結(jié)果表明，在個人特征、情境氛圍和知識特點3 個構(gòu)念中，個人特征對虛擬社區(qū)中用戶知識隱藏行為影響最大。當用戶決定是否回答問題時，最主要考慮的自己能否回答該問題（即自我無效能），當用戶認為自我無效能較高，即認為自己能力不足以回答該問題時，傾向隱藏知識。這一結(jié)論在SHEN[11]的研究中也得到證實，SHEN 解釋當個體具有較高的知識共享的自我無效能感時，他們會降低對成功地在網(wǎng)絡(luò)知識空間貢獻知識的自我期望，因而選擇保留知識。此外，當用戶心理所有權(quán)較高，即知識占有欲較強、認為貢獻知識會帶來損失感的用戶，往往會傾向隱藏知識。HE[13]將這一現(xiàn)象解釋為個體，尤其是知識工作者很容易對與工作相關(guān)的知識產(chǎn)生心理所有權(quán)，并且個體往往會高估自己對所擁有知識的占有欲，也為了避免分享知識可能帶來的個人損失或負面情緒，從而隱藏知識，所以較高的心理所有權(quán)會導致用戶隱藏知識的行為。

知識自身的特點也會顯著影響用戶的知識隱藏行為，目前在線虛擬問答社區(qū)中對知識特點的研究較少，但是在知識特點對知識隱藏行為影響的結(jié)論上，與一些關(guān)注線下組織中的知識隱藏行為的研究相似。本研究中探討了知識的顯/隱性特征和復雜性特征，發(fā)現(xiàn)當知識的隱性特征越明顯時，如經(jīng)驗知識、工作技能，用戶越傾向在虛擬社區(qū)隱藏這類知識，這一結(jié)論支持HERNAUS[33]對科研人員的知識隱藏行為的研究結(jié)果，他認為在學術(shù)知識交流活動中，相比顯性知識，學者們會更多的隱藏隱性知識。本研究還發(fā)現(xiàn)當知識越復雜時，用戶也越傾向隱藏知識，該發(fā)現(xiàn)與多項研究的結(jié)論類似，例如CONNELLY[6]發(fā)現(xiàn)被請求知識的復雜度與知識隱藏行為呈正相關(guān)。LABAFI[54]提出復雜、專業(yè)的知識會使得人們傳遞知識的熱情下降，進而導致知識隱藏。張寶生等[29]認為對于具有復雜性和內(nèi)隱性的知識，個體更傾向于采取隱藏行為。

此外，通過比較個人特征和知識特點的影響系數(shù)，發(fā)現(xiàn)個人特征對知識隱藏行為的影響更加強烈，從行為決策的角度解釋為用戶在面對提問時首先考慮的是自身是否能夠或者適合回答該問題，然后才考慮回答該問題所要花費的時間和精力[20]。

本文尚未發(fā)現(xiàn)情境氛圍對于用戶的知識隱藏行為具有顯著影響，可能的原因為：首先，之前的大部分研究集中于線下組織中的知識隱藏行為，一些結(jié)論不適用于虛擬社區(qū)情境?，F(xiàn)實中的群體往往較小并交流密切、彼此熟悉，而虛擬社區(qū)中的用戶群體數(shù)量龐大，用戶多為匿名且用戶之間交流相對的較少，對彼此的情況并不了解，從而用戶對于虛擬社區(qū)中互惠、公平和信任的氛圍的感知并沒有線下實際環(huán)境中感受到的強烈，這在一些研究中也得到證實（CHIU[38]、寧菁菁[2]、左明輝[43]）。所以情境氛圍可顯著影響在線下用戶知識隱藏行為（LIN[28]、LABAFI[54]、ABUBAKAR[55]、張寶生[29]、姜榮萍[26]），而在虛擬社區(qū)中情境氛圍的影響并不顯著。其次，有研究人員指出[20]由于個人特征和知識特點對知識隱藏行為的影響較大，被調(diào)查者在回憶其在虛擬社區(qū)中的行為時，會無意識地忽略了情境氛圍對自身行為的影響，導致情境氛圍與知識隱藏行為的關(guān)系弱于實際情況。

影響知識共享和知識隱藏行為的因素的比較總結(jié)于表7，個體和環(huán)境因素是知識共享和知識隱藏的共同關(guān)注要素，知識隱藏更強調(diào)知識因素，而知識共享對此關(guān)注較少。本研究也證實個人特征和知識特點對知識隱藏行為均有顯著影響，但是情境氛圍對知識隱藏行為的影響并不顯著。知識隱藏行為和知識共享行為的影響因素不盡相同，這是因為知識隱藏不是知識共享的對立面，它們是兩個不同的概念，即使它們可能有相似的行為表現(xiàn)，潛在的動機和機制是顯著不同的[6,13]。缺乏知識共享可能由于成員并未注意到知識請求或不清楚答案，而知識隱藏是成員知道答案卻隱瞞知識[8]。

表7 知識共享和知識隱藏影響因素對比Table 7 Comparison of influencing factors of knowledge sharing and knowledge hiding

從調(diào)節(jié)效應的結(jié)果來看，個人特征、情境氛圍和知識特點對用戶知識隱藏行為的影響不受參與度的調(diào)節(jié)，這說明參與度的高低并不能改變用戶的個人特征和知識特點對其知識隱藏行為的影響關(guān)系。此外根據(jù)CASALO 等[47]認為在虛擬社區(qū)中信任會影響用戶的參與以及GHARIB[24]認為在線社區(qū)中互惠對用戶的積極參與有正向影響，因此推測情境氛圍可能會直接影響用戶的參與度，即可作為參與度的前置變量，此時參與度可能作為情境氛圍與知識隱藏行為的中介變量，后續(xù)研究將繼續(xù)探討該問題。

6 結(jié)論

本文的理論貢獻為討論了用戶在虛擬社區(qū)的知識隱藏行為影響因素，利用社會認知理論、社會交換理論和心理所有權(quán)理論，將可能的影響因素分為個人特征、情境氛圍和知識特點3 個方面，并將參與度作為可能的調(diào)節(jié)因素構(gòu)建用戶知識隱藏模型。通過實證方式證明，個人特征和知識特點會對用戶知識隱藏行為產(chǎn)生正向影響，其中個人特征的影響系數(shù)更大，且參與度在此過程中的調(diào)節(jié)效應不明顯。

從實踐角度出發(fā)，若要減少虛擬問答社區(qū)中的知識隱藏行為，促進知識交流，可從個人特征和知識特點兩方面入手。首先，虛擬社區(qū)可以根據(jù)用戶回答問題的數(shù)量和質(zhì)量（例如點贊數(shù)、收藏數(shù)等）兩方面衡量，并進行多樣化、個性化的獎勵，例如在個人介紹的頁面中展示優(yōu)秀回答，并邀請回答類似問題，或可實行積分制，當用戶回答的點贊、收藏和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量達到一定的數(shù)值，那么該用戶在類似問題的回答可以優(yōu)先推送，從而提高用戶回答的信心，減少用戶自我無效能感，鼓勵用戶提供更多更優(yōu)質(zhì)的回答。其次，虛擬社區(qū)要制定相關(guān)的制度和技術(shù)，對用戶貢獻的知識進行產(chǎn)權(quán)保護，避免其他用戶對知識內(nèi)容進行簡單復制去回答類似問題，減少回答的重復性。另外，虛擬社區(qū)可以提供完善的付費知識平臺，提問者可給予那些知識心理所有權(quán)較高且有能力回答問題的用戶相應的經(jīng)濟補償，也可減少答題者的心理損失感進而更愿意貢獻知識。同時，付費平臺可以讓用戶進行一對一的深入交流，有利于隱性知識和較為復雜的知識的傳授。最后，虛擬社區(qū)可提高其易用性，建設(shè)操作簡便且有多種輔助工具的答題系統(tǒng)，不僅節(jié)約用戶答題的時間和精力，尤其在面對復雜的問題時，有了例如圖形、影像或相關(guān)的鏈接等的輔助，可增強回答內(nèi)容的豐富性和易理解性。

本文在研究過程中也存在一些局限性。本文針對是知乎網(wǎng)的用戶進行調(diào)查，雖然知乎網(wǎng)是國內(nèi)具有代表性的知識問答網(wǎng)站，但是基于單個網(wǎng)站的調(diào)查會有一定的局限性。另外，本文調(diào)查問卷的樣本大多為大學本科以上的群體，具有較高的教育水平，將來的研究可以擴大調(diào)查對象的范圍，并在此模型的基礎(chǔ)上擴展到對其他類型的虛擬問答社區(qū)進行研究。