虛擬學術社區(qū)中用戶信息搜尋行為的影響因素組合研究

譚春輝 任季寒

基金項目：國家社會科學基金一般項目“虛擬學術社區(qū)中科研人員合作機制研究”（項目編號：18BTQ081）。

作者簡介：譚春輝（1975-），男，教授，博士生導師，研究方向：信息計量與科學評價、網(wǎng)絡用戶行為。任季寒（1998-），女，碩士研究生，研究方向：網(wǎng)絡用戶行為。

摘 要：[目的/意義]了解用戶在虛擬學術社區(qū)中進行信息搜尋行為的影響因素，旨在推動虛擬學術社區(qū)的平臺建設，促進虛擬學術社區(qū)的信息資源利用和知識交流。[方法/過程]基于動機—機會—能力模型構建虛擬學術社區(qū)用戶的信息搜尋行為影響因素，在此基礎上通過調查問卷獲取相應的數(shù)據(jù)，借助模糊集定性比較分析方法（fsQCA）進行數(shù)據(jù)處理和分析，挖掘自我提升、興趣、感知易用性等前提條件，如何組合來影響信息搜尋行為的產(chǎn)生。[結果/結論]最終產(chǎn)生了5種組態(tài)，其中，當動機、機會、能力因素同時滿足時，虛擬學術社區(qū)用戶更可能進行信息搜尋行為。

關鍵詞：虛擬學術社區(qū);用戶;信息搜尋行為;fsQCA;動機—機會—能力模型

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2022.04.004

〔中圖分類號〕G252.0 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2022）04-0039-13

Abstract：[Purpose/Significance]To understand the influencing factors of users information searching behavior in virtual academic communities，the purpose is to promote the platform construction of virtual academic communities and promote the utilization of information resources and knowledge exchange in virtual academic communities.[Method/Process]Based on motivation-opportunities-ability model，a virtual academic community factors affecting the users information search behavior was built，on this basis，corresponding data were obtained via questionnaire，then data were processed and analysed by means of fuzzy qualitative comparative analysis method（fsQCA），preconditions the self-improvement，interests，perceived ease of usewere mined，and combinations affecting the generation of information search behaviour were discussed.[Results/Conclusions]Finally，five combinations are generated.Among them，when motivation，opportunity and ability factors are met at the same time，users of virtual academic community are more likely to conduct information search.

Key words：virtual academic community;user;information search behavior;fsQCA;MOA model

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心（CNNIC）發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，截至2020年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模已達到9.89億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達70.4%[1]。由此可見，人們的工作、生活、娛樂、學習，都離不開互聯(lián)網(wǎng)，從互聯(lián)網(wǎng)中進行信息搜尋已成為當代研究人員的日常行為，也是必須掌握的技能之一。虛擬學術社區(qū)的產(chǎn)生，為人們提供了一個便于搜尋信息、交流知識和合作的平臺。虛擬學術社區(qū)是以特定的專業(yè)主題為內容，進行學術信息交流活動的專業(yè)社區(qū)[2]，以促進科研人員之間知識再造。國內主要的虛擬學術社區(qū)包括學術BBS（如小木蟲、經(jīng)管之家和ResearchGate等）、學術博客（如科學網(wǎng)、圖情博客圈等）、專業(yè)社區(qū)（如丁香園、CSDN和Academia等）以及以“中國科技論文在線”為代表的科技論文網(wǎng)絡發(fā)表平臺等。

虛擬學術社區(qū)中除了擁有大量的學術信息資源，還有許多其他信息，比如招聘信息、生活經(jīng)驗分享等。不論是剛開始科研工作的大學生，還是一些研究領域的著名學者，均存在著一些信息搜尋行為以滿足特定的信息需求。在虛擬學術社區(qū)中存在許多信息搜尋行為，例如信息檢索、信息瀏覽和在線問答等。依據(jù)典型的“90-9-1”法則，即90%的用戶只瀏覽內容卻不貢獻，9%的用戶會進一步參與交流討論，僅有1%的用戶會積極主動去創(chuàng)造內容[3]，由此可見，信息搜尋行為在虛擬學術社區(qū)中是普遍存在的，信息搜尋行為涉及虛擬學術社區(qū)中的大部分用戶。信息搜尋行為是用戶進行知識交流的前提，然而國內外學者缺少對虛擬學術社區(qū)中用戶的信息搜尋行為研究。本文目的在于分析用戶在虛擬學術社區(qū)中進行信息搜尋行為的影響因素，旨在推動虛擬學術社區(qū)的平臺建設，促進虛擬學術社區(qū)的知識交流。

1 文獻綜述

信息搜尋行為是指為了滿足個人的某些需求，用戶有目的地進行查詢信息的活動[4]，是信息行為的一種。根據(jù)文獻的檢索來看，國內外學者已經(jīng)對信息搜尋行為進行了相關研究，集中在對健康信息搜尋行為、學術信息搜尋行為、旅游信息搜尋行為和消費信息搜尋行為研究[5-9]。例如，石艷霞等學者從網(wǎng)絡健康信息搜尋行為的內容和影響因素兩個角度，對國內外大眾網(wǎng)絡健康信息搜尋行為研究進行梳理[10]。Dutta C B等對消費信息搜尋行為的驅動因素進行了研究，結果發(fā)現(xiàn)搜尋努力程度與教育和互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)驗直接相關，與收入和互聯(lián)網(wǎng)成本呈負相關[11]。國外學者還產(chǎn)生了一些有關信息搜尋行為理論和信息搜尋行為模型的研究成果[12-15]。例如，Lambert S D等通過對1982—2006年有關健康信息搜尋行為概念的梳理，闡述了健康信息搜尋行為的基本特征[16]。Wilson T D回顧信息行為模型的現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)信息行為模型之間如何相互關聯(lián)，并提出一個集成模型的一般框架[17]。信息搜尋行為的影響因素也是信息搜尋行為研究的熱點問題，針對的人群多為大學生、老年人[18-20]，通過挖掘其影響因素來找到用戶信息搜尋的內在規(guī)律，關注用戶的主觀意識對信息搜尋行為的影響。

虛擬社區(qū)是一個基于信息技術支持的網(wǎng)絡空間，核心是參與者的交流和互動，并且在參與者之間將形成一種社會關系[21]。虛擬社區(qū)中積聚了大量的信息資源，以滿足用戶信息需求，為信息獲取和交流提供便利的平臺。而虛擬學術社區(qū)屬于虛擬社區(qū)中的一種，其具備虛擬社區(qū)的特點。通過梳理國內外虛擬社區(qū)信息搜尋行為研究發(fā)現(xiàn)，虛擬社區(qū)中的信息搜尋行為的研究內容包括兩個方面：

虛擬社區(qū)信息搜尋行為特征和模式研究?？蒲腥藛T通過總結虛擬社區(qū)用戶信息搜尋行為的規(guī)律和特征。例如，盛宇闡述了微博中學術信息搜索的特征，并指出微博學術信息搜尋過程中的搜尋方式的多樣性、搜尋結果的可變性等特征[22]。虛擬社區(qū)中用戶需求和信息搜尋方式的多樣性使信息搜尋行為模式并不單一，不同的信息搜尋行為模式在不同的應用情境下會有不同的特點[23]。姜婷婷等通過對豆瓣網(wǎng)用戶進行調查，分析得出社會性標簽系統(tǒng)中的信息搜尋模式，并指出通過瀏覽模式進行信息搜尋的用戶最多，瀏覽是社會性標簽系統(tǒng)中信息搜尋的主流模式[24]。袁紅等結合信息搜尋的主體、客體、環(huán)境和搜尋活動本身要素，劃分出策略選擇型和快速掃描型兩種信息搜尋模式，并指出兩種行為模式的共同點[25]。而針對瀏覽模式下的信息搜尋，會產(chǎn)生更多的信息偶遇行為，對于這種無目的信息搜尋行為，許多學者也進行相關研究，例如，陽玉堃等分析了用戶的個人、信息和環(huán)境因素3個方面對信息偶遇行為的影響[26]。而相對于傳統(tǒng)的信息檢索和瀏覽，問答式信息搜尋行為也得到了廣泛關注[27-28]。例如，付少雄等構建了信息采納行為和持續(xù)信息搜尋行為之間的轉化模型，發(fā)現(xiàn)社會化問答社區(qū)中信息采納可通過直接和間接的方式影響持續(xù)信息搜尋行為[29]。

虛擬社區(qū)信息搜尋行為影響因素研究。根據(jù)文獻檢索來看，學術界對虛擬社區(qū)中用戶信息搜尋行為影響因素研究較為充分，研究方法主要為問卷調查、訪談法、結構方程模型和扎根理論方法。例如，閆安等采用問卷調查和結構方程模型對知識獲取方式對搜尋結果的影響進行了研究[30]。虛擬社區(qū)信息搜尋行為影響因素研究多圍繞在用戶認知、用戶情感以及環(huán)境因素，闡述了用戶信息搜尋行為的規(guī)律。例如，李月琳等梳理了不同情境的類型，并闡述了國內外學者情境因素對信息搜尋行為的影響研究[31]。查先進等運用雙路徑模型，從信息質量和信息源可信度角度研究微博用戶學術信息行為的影響因素，結果發(fā)現(xiàn)，微博用戶認知和情感正向影響其學術信息搜尋行為，信息質量和信息源可信度通過對認知和情感產(chǎn)生作用，從而影響信息搜尋行為[32]。劉虹等分析了學術社區(qū)中網(wǎng)絡用戶的知識獲取、聲譽、社區(qū)認同等動機對信息搜尋行為的影響[33]。

總體來看，目前關于虛擬學術社區(qū)用戶信息搜尋行為的研究較少，但不可否認的是，虛擬學術社區(qū)中普遍存在信息搜尋行為，社區(qū)用戶也存在與之相應的信息需求，由于虛擬學術社區(qū)在科研人員信息搜尋、信息交流中的重要性，有必要對虛擬學術社區(qū)中用戶的信息搜尋行為進行總結，分析其影響因素。對于虛擬社區(qū)信息搜尋行為的影響因素研究，著重于挖掘單一因素和信息搜尋行為之間的線性對稱關系，忽略了多因素對信息搜尋行為產(chǎn)生的組合影響以及非對稱關系。模糊集定性比較分析（Fuzzy-Set Qualitative Comparative Analysis，簡稱fsQCA）是一種組態(tài)分析方法，不受條件之間可能存在相互依賴的影響，揭示不同條件組合和結果之間因果關系的復雜性和非對稱性[34]。因此，本文采用模糊集定性比較分析法對虛擬學術社區(qū)中用戶信息搜尋行為的影響因素進行探討。

2 研究設計

2.1 研究方法

定性比較方法（Qualitative Comparative Analysis，簡稱QCA）是綜合了定性和定量兩種研究方法的優(yōu)勢，用來研究現(xiàn)實社會中的因果復雜問題，QCA方法最早于20世紀80年代美國社會學者Rihoux B等提出[35]。QCA方法以案例為導向，以整體視角將案例看作條件的組態(tài)[36]，其以集合論和布爾運算為基礎，用于挖掘怎樣的前因條件組合會引起結果變量的出現(xiàn)或不出現(xiàn)的變化[37]。

QCA方法分為清晰集定性比較方法（csQCA）、多值集定性比較方法（mvQCA）和模糊集定性比較方法（fsQCA），其中csQCA和mvQCA更適合處理和分析二分類變量和多分類變量[35]，fsQCA用于處理描述程度變化或部分隸屬的變量，即案例的前提變量和結果變量用介于0～1之間的數(shù)來表示。由于本文的前因變量和結果變量均為程度變量，故選擇fsQCA進行研究。

為了使研究結果與現(xiàn)實聯(lián)系更加緊密，解釋性更強，不必過于追求條件變量之間的獨立性和關系的對稱性，fsQCA方法可以很好地解決這種條件變量之間相互影響的問題。此外，它不僅適合小樣本和中等樣本數(shù)量的案例研究，還適合100個案例以上的大樣本，本文以虛擬學術社區(qū)用戶為案例，進行大樣本分析，從而得到影響用戶信息搜尋行為的不同組態(tài)。

2.2 變量界定

1989年，MacInnis D J等為了構建和擴展廣告信息處理理論，提出了動機（Motivation）—機會（Opportunity）—能力（Ability）理論框架[38]。其中，動機指的是一種引導個體朝著特定目標前進的力量，機會指的是能夠增強或阻礙信息處理的情境因素，而能力指的是個體為實現(xiàn)特定行為所擁有的知識和技能。動機、機會、能力三因素之間的相互關聯(lián)，最終影響信息行為。MOA模型提供了一種信息行為分析的框架，用于闡述產(chǎn)生信息行為的具體原因，MOA模型在許多領域均得到了廣泛的應用[39-42]。本文基于MOA模型分析并解釋虛擬學術社區(qū)用戶信息搜尋行為的原因。

2.2.1 動機因素

信息搜尋行為是一種具有目的性的用戶行為，動機對信息搜尋行為的發(fā)生具有促進作用。信息搜尋行為的動機是觸發(fā)和維持用戶信息搜尋行為的直接動力，通過特定行為達成其目標、滿足其需求。根據(jù)奧蘇貝爾的學習動機理論和自我決定理論[43-44]，用戶自我決定的潛能會引導其進行感興趣的、促進自身發(fā)展的行為。本文將自我提升和興趣作為用戶信息搜尋的動機因素。

自我提升在心理學研究中是指個體尋求和保持積極的自我意象的動機，在虛擬學術社區(qū)中，用戶可以通過信息搜尋行為滿足個人學業(yè)或職業(yè)進展的需要，是信息搜尋行為的重要動機。

虛擬學術社區(qū)中含有大量且多種主題的信息，能夠滿足不同用戶的興趣動機，影響用戶信息搜尋行為的興趣因素是指用戶由于興趣、愛好或好奇心驅使，而進行信息搜尋活動。王蕾指出，興趣是網(wǎng)絡信息搜尋行為影響因素之一[45];楊昕雅指出，在知識型微信社群中，興趣動機是用戶持續(xù)學習的源動力[46];陳則謙指出，認知興趣是互聯(lián)網(wǎng)知識獲取的主要原因[47]。

2.2.2 機會因素

機會是指在特定時空中，主體所感知到的促進或抑制其特定行為的外在客觀環(huán)境中的有效成分[48]。機會不等同于環(huán)境和背景，而是其中對主體感知產(chǎn)生影響的因素。在虛擬學術社區(qū)中，就是指用戶對虛擬學術社區(qū)的環(huán)境、信息與機制的感知。研究人員重點關注虛擬學術社區(qū)的信息質量和使用體驗，以上關注點都應屬于影響用戶感知的外在客觀成分，因此，本文將感知有用性和感知易用性作為用戶信息搜尋行為的機會因素。

本文中的感知有用性是指用戶認為在虛擬學術社區(qū)中進行信息搜尋，對自己完成特定目標的提高程度，感知有用性對用戶的信息搜尋行為的作用已被一些學者進行了驗證。歐陽博等認為，在移動虛擬社區(qū)中，感知有用性是用戶持續(xù)信息搜尋行為的關鍵影響因素[49]。

本文中的感知易用性是指用戶在虛擬學術社區(qū)進行信息搜尋的過程中，感受到的使用的難易程度。楊建林等認為，社會化信息平臺中，感知有用性顯著正向影響個體的信息搜尋行為，感知易用性正向影響個體的信息搜尋行為[50]。

2.2.3 能力因素

信息搜尋能力是指用戶對于自身是否能夠完成信息搜尋活動的主觀認知與評價。根據(jù)虛擬學術社區(qū)的特點，能力主要有信息需求表達能力、社區(qū)平臺使用熟練度、信息識別和評價能力等信息素養(yǎng)。除了以上能力，自我效能是主體對自身能否完成某一行為的主觀判斷，也是用戶信息搜尋能力的重要因素。綜上所述，本文將信息素養(yǎng)、自我效能作為用戶信息搜尋行為的能力因素。

信息素養(yǎng)是指用戶在感知信息需求，并且有效地查詢、評價和利用信息的素質，主要包括：信息需求表達、信息識別（信息的真假、信息是否滿足需求等）、信息源選擇、信息的使用等方面。信息素養(yǎng)的作用貫穿整個信息搜尋全過程，并影響著信息搜尋的結果。陳則謙[47-48]指出，需求編碼能力、查詢過程控制能力、查詢結果評價能力對網(wǎng)絡用戶的知識獲取有正向相關關系;Kuhlthau C C指出，用戶的信息搜尋行為與信息素養(yǎng)有著密切的關系[51]。

自我效能是指人們對自己所擁有的技能是否能完成某一活動的判斷[52]。信息搜尋自我效能是指用戶對自己的信息搜尋能力的主觀評價，自我效能較高則使用戶在信息搜尋中更加自信，使之在信息搜尋過程中增加努力程度。自我效能反映出信息用戶認為自己擁有的信息搜尋、比較和評價能力。張岌秋指出，自我效能是虛擬社區(qū)中用戶信息獲取意愿的主要影響因素[53]。

3 數(shù)據(jù)收集

3.1 量表設計

本文共涉及6個前因變量和1個結果變量，每個變量包含3個測量變量。所有測量題項均改編于已有文獻，以保證量表的內容效度，并根據(jù)中文表述習慣對其進行適當?shù)匦薷?，以適應此次研究的特定情景，具體測量題項如表1所示。問卷題項的測量采用李克特7級量表，1表示非常不同意，4表示中立態(tài)度，7表示非常同意。本實證研究基于先前理論研究展開，依據(jù)研究，問卷的設計上，1～6題是為了獲取和統(tǒng)計被調查用戶的基本信息，7～24題是為了測量自我提升、興趣、感知易用性、感知有用性、自我效能、信息素養(yǎng)6個前因變量，25～27題是為了測量信息搜尋行為這一結果變量。

3.2 數(shù)據(jù)獲取

本文通過問卷星發(fā)放問卷，發(fā)放對象為虛擬學術社區(qū)平臺的使用用戶。此次問卷發(fā)放方式為分別在小木蟲、科學網(wǎng)、經(jīng)管之家、CSDN、丁香園中發(fā)帖進行問卷征集，再將問卷發(fā)放給使用過虛擬學術社區(qū)的同學和朋友，并讓他們發(fā)放給其他使用過虛擬學術社區(qū)的人。共征集問卷383份，人工剔除無效問卷，例如未使用過虛擬學術社區(qū)、填寫時間過短或過長（不足1分鐘或超過10分鐘）、存在缺失值、所有選項全部相同的問卷，最終剩余321份問卷作為本次研究樣本。研究樣本的基本信息統(tǒng)計情況如表2所示。

3.3 信度效度檢驗

3.3.1 信度檢驗

信度是檢驗問卷結果可靠性的指標，本文采用SPSS對問卷數(shù)據(jù)進行信度檢驗。本文采用Cronbachs α系數(shù)來測量問卷信度，結果顯示如表3所示，本研究中變量的總Cronbachs α系數(shù)為0.853，各變量內部的Cronbachs α系數(shù)均大于0.8，說明問卷數(shù)據(jù)的可靠性和各個變量的內部一致性較高。

3.3.2 效度檢驗

效度是檢驗問卷能否正確反映所要測量的變量的程度，研究主要從結構效度進行檢驗，采用因子分析法檢驗問卷的結構效度。本文采用了SPSS軟件進行效度檢驗。首先，在進行因子分析之前，需要進行KMO測度和Bartlett球形度檢驗，以分析統(tǒng)計數(shù)據(jù)是否適合進行因子分析。結果顯示，KMO值為0.802大于0.7，Bartlett球形度檢驗顯著性水平為0.000小于0.05，如表4所示，說明適合進行因子分析。

通過對問卷進行探索性因子分析，7個公因子的總方差的解釋率為84.111%，如表5所示，從因子載荷表中可以看到，所有題項在各因子上符合大于0.5，如表6所示，總體上各變量之間區(qū)別效度較高，對應相同變量的不同題項之間也呈現(xiàn)出較好的聚合效度。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)校準

在進行組態(tài)分析之前，需要對問卷數(shù)據(jù)進行校準操作，以便將樣本數(shù)據(jù)歸為不同的集合隸屬。本研究在設計測量問卷時選用李克特7級量表，必須相應地轉換成0～1之間的隸屬度。首先計算題項的均值作為各變量的原始數(shù)據(jù)，同理得到各個變量的原始數(shù)據(jù)，再通過fsQCA軟件中Calibrate（x，n1，n2，n3）對整合后的數(shù)據(jù)進行校準，其中，x為進行校準的變量，n1、n2和n3為3個校準錨點：完全隸屬值（0.95）、交叉點（0.5）、完全不隸屬（0.05）。設置3個校準錨點為7、4和1進行校準，即變量的值為7對應隸屬度為0.95，值為4對應隸屬度為0.5，值為1對應隸屬度為0.05，表7顯示了部分校準數(shù)據(jù)。

4.2 單因素必要條件分析

在進行組態(tài)分析之前，需要對每一個前因變量進行必要性分析，即對6個前因變量出現(xiàn)和不出現(xiàn)的情況均進行必要性分析，其中“～”符號表示前因變量不出現(xiàn)，例如“～自我提升”表示虛擬學術社區(qū)用戶不具有自我提升的動機。若某一前提條件總與某一結果同時出現(xiàn)，則這個前提條件為該結果出現(xiàn)的必要條件[35]。通過一致性（Consistency）來判別某一結果的必要條件，若一致性大于0.9，則該前提變量為必要條件。而覆蓋率（Coverage）是用于衡量必要條件經(jīng)驗相關性的指標，僅對必要條件才有意義[65]。運行fsQCA進行必要性分析，結果表明，如表8所示，各前因變量均不是必要條件。

4.3 組態(tài)分析

對數(shù)據(jù)進行組合和構型分析，在fsQCA軟件中析出真值表集合，共得到26（=64）種因果組合。根據(jù)Ragin的研究方案，將一致性閾值設置為0.8，案例閾值設置為3，PRI一致性閾值設置為0.7（需要占據(jù)總樣本至少75%～80%的比例），形成滿足閾值的條件組合所構成的真值表如表9所示。

生成真值表后，可以通過組態(tài)分析挖掘樣本中前因條件相互組合引致多重并發(fā)現(xiàn)象的可行路徑，能夠說明何種組合下能夠引起虛擬學術社區(qū)用戶的信息搜尋行為。fsQCA軟件可得出3種解，即簡單解、中間解和復雜解，通過簡單解和中間解來區(qū)分各組態(tài)的核心條件和邊緣條件，其中核心條件在簡單解和中間解中均出現(xiàn)，邊緣條件僅出現(xiàn)在中間解中[66]。本文結合簡單解和中間解得出研究結果，并采用Fiss P C的結果呈現(xiàn)形式[67]，●代表核心條件存在，●代表邊緣條件存在，空白表示該條件出現(xiàn)或缺乏均可，所代表的核心條件缺失和所代表的邊緣條件缺失。最終產(chǎn)生5種組態(tài)，如表10所示，分別為：自我提升*感知易用性*感知有用性、自我提升*感知有用性*自我效能、興趣*感知易用性*感知有用性*信息素養(yǎng)、～自我提升*興趣*感知易用性*～感知有用性*信息素養(yǎng)、自我提升*興趣*感知易用性*自我效能*信息素養(yǎng)，這5種組態(tài)的一致性均高于0.9，總覆蓋率和總一致性分別為0.8368和0.9355，這表明結果中的5個組態(tài)解釋了用戶進行信息搜尋的原因。

組態(tài)一說明，存在自我提升動機，且感知有用性和感知易用性良好的虛擬學術社區(qū)用戶會存在更多的信息搜尋行為，其中，感知易用性是該組態(tài)的核心條件，由此可見，此類用戶更注重虛擬學術社區(qū)的感知易用性。由于虛擬學術社區(qū)用戶多為科學研究人員，自我提升的動機促進用戶對信息的需求，是用戶進行信息搜尋行為的誘因，而感知易用性和感知有用性貫穿信息搜尋整個過程，是用戶進行信息搜尋的最直觀感受，作為外部條件會影響用戶進行信息搜尋時感受的變化。在內部誘因和外部條件共同的作用下，會促進用戶進行更多的信息搜尋行為。值得關注的是，組態(tài)一與其他組態(tài)的最大不同為，該組態(tài)不存在任何有關能力因素的前提條件（即自我效能和信息素養(yǎng)）。

組態(tài)二說明，存在自我提升動機，且感知有用性和自我效能較高的虛擬學術社區(qū)用戶會存在更多的信息搜尋行為。與組態(tài)一不同的是，組態(tài)二不強調良好的感知易用性，但此類用戶的自我效能較高，由此可見，自我效能的增加消減了虛擬學術社區(qū)使用難度的增加。

組態(tài)三說明，存在興趣動機，且感知易用性和感知有用性良好，信息素養(yǎng)較高的用戶會存在更多的信息搜尋行為。其中，感知有用性是該組態(tài)的核心條件。與組態(tài)一不同，當由于興趣動機產(chǎn)生信息需求且滿足良好的感知有用性和感知易用性后，還需要用戶本身較高的信息素養(yǎng)才會存在更多的信息搜尋行為，因此，興趣動機相較于自我提升動機而言，動機的強度較低，但用戶較高的信息素養(yǎng)作為內部條件進一步促進了信息搜尋行為。

組態(tài)四說明，不存在自我提升動機但存在興趣動機，感知有用性較低但感知易用性和信息素養(yǎng)較高的虛擬學術社區(qū)用戶會存在更多的信息搜尋行為。該組態(tài)代表了一部分不是因為工作或學習壓力，更多因為自身興趣而進行信息搜尋的用戶，他們并不注重虛擬學術社區(qū)中信息的有用性，而是更注重虛擬學術社區(qū)信息搜尋的難易程度，較高的信息素養(yǎng)也是促進此類用戶進行信息搜尋的前提。組態(tài)三和組態(tài)四存在一定的相似性，后者可以看作是前者的條件組合的進一步限制，對動機因素和機會因素存在更多控制，因此前者的覆蓋率遠高于后者。

組態(tài)五說明，存在自我提升和興趣條件，感知易用性、自我效能和信息素養(yǎng)均較高的虛擬學術社區(qū)用戶會存在更多的信息搜尋行為。與其他組態(tài)比較，組態(tài)五一致性最高，這表明該組態(tài)是導致虛擬學術社區(qū)用戶進行信息搜尋行為的最優(yōu)組合。

對5種組態(tài)結果進行繪圖，如圖1所示，從圖中可見，有4種組態(tài)中均存在動機、機會、能力因素的前提條件，因此，存在更多信息搜尋行為的用戶大部分均涉及動機、機會和能力因素。5種組態(tài)結果中，感知易用性這一前提條件出現(xiàn)了4次，這說明了用戶在虛擬學術社區(qū)中所感受到的使用容易程度對信息搜尋行為的重要影響，虛擬學術社區(qū)開發(fā)者應注重虛擬學術社區(qū)的可操作程度，以促進用戶的活躍度?；谂d趣動機而進行信息搜尋的用戶，其感知易用性均較高，由此可見，存在興趣動機的用戶更注重系統(tǒng)操作的難易程度。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

通過QCA方法進行研究，研究結果的敏感性和隨機性較強[65]，因此，需進行穩(wěn)健性檢驗。目前有很多穩(wěn)健性檢驗的方法，比如，調整校準閾值、調整案例頻數(shù)閾值、一致性閾值，添加新的前提變量，增加或減少案例[68]。本文通過調整一致性閾值和改變校準錨點進行穩(wěn)健性檢驗。根據(jù)Schneider C Q等[69]提出的兩種方法對穩(wěn)健性結果進行評估。一是如果調整一致性閾值和改變校準錨點后，一致性和覆蓋度的差異不會產(chǎn)生有意義且不同的實質性解釋，則結果就是穩(wěn)健的，反之，則不穩(wěn)健;二是如果調整一致性閾值和改變校準錨點后，組態(tài)之間具有清晰的子集關系，則結果就是穩(wěn)健的，即使組態(tài)并不相同，反之，則不穩(wěn)健。

調整一致性閾值。將一致性閾值0.8改為0.85再次進行組態(tài)分析，結果顯示，如表11所示，總一致性和總覆蓋率微小地增加，分別為0.9364和0.8370同樣形成了5種組態(tài)，組態(tài)結果不變。

調整校準方法，將校準的3個錨點由原來的7、4、1調整為6.5、4、1.5再次進行組態(tài)分析，結果顯示，如表12所示，總一致性和總覆蓋率有較小的差別，分別降低為0.8312和0.9326，組態(tài)結果未發(fā)生變化，最終生成了相同的5種組態(tài)，各個組態(tài)的原始覆蓋率和一致性均有所降低，各組態(tài)的唯一覆蓋率有所增加。

兩種穩(wěn)健性檢驗均未改變組態(tài)分析結果，一致性和覆蓋率僅存在微小差異且并未產(chǎn)生有意義且不同實際性解釋，由此可見，此次研究結果是穩(wěn)健的。

5 結論與啟示

5.1 研究結論

科學研究人員展開工作時必然會存在很多信息搜尋行為，從而滿足信息需求。而虛擬學術社區(qū)中存在大量的學術信息資源，也是科研人員搜尋信息的重要場所。因此，本研究聚焦虛擬學術社區(qū)用戶的信息搜尋行為的影響因素，從而重視虛擬學術社區(qū)中信息的價值，促進信息的利用，提高虛擬學術社區(qū)用戶的活躍度，以營造良好的知識交流環(huán)境。

本研究基于動機—機會—能力模型構建虛擬學術社區(qū)用戶的信息搜尋行為影響因素模型，借助fsQCA挖掘影響虛擬學術社區(qū)用戶的條件。最終產(chǎn)生5種組態(tài)，分別為：自我提升*感知易用性*感知有用性、自我提升*感知有用性*自我效能、興趣*感知易用性*感知有用性*信息素養(yǎng)、～自我提升*興趣*感知易用性*～感知有用性*信息素養(yǎng)、自我提升*興趣*感知易用性*自我效能*信息素養(yǎng)。

從結果中可看出，感知易用性在4種組態(tài)中存在，是促進虛擬學術社區(qū)用戶進行信息搜尋的重要條件，而基于興趣動機的用戶更注重虛擬社區(qū)平臺使用的難易程度;當感知易用性不強時，自身能力因素的提升也會增加信息搜尋行為;興趣動機相較于自我提升動機而言，動機的強度較低，在機會因素滿足的前提下，需要提高自身能力因素才能更好地獲取虛擬學術社區(qū)中的信息資源;必要性結果中，自我提升、感知易用性、感知有用性的一致性和覆蓋率均較高，對信息搜尋行為的影響更大;當動機、機會、能力因素同時滿足時，虛擬學術社區(qū)用戶更可能進行信息搜尋行為。

5.2 研究啟示

根據(jù)研究結果，得到一些實踐啟示：

加強信息資源建設。虛擬學術社區(qū)用戶更希望通過虛擬學術社區(qū)達到自我提升的效果，這要求虛擬學術社區(qū)中具有高質量的信息資源，以滿足用戶獲取有用信息的需求，所以社區(qū)管理人員應加強虛擬學術社區(qū)的信息資源建設，重視社區(qū)內交流內容和信息的學術程度，關注信息資源范圍的深度和廣度，并保證信息資源的數(shù)量，是虛擬學術社區(qū)持續(xù)發(fā)展的根本。首先，對于文獻資源建設，虛擬學術社區(qū)平臺應增加和提高中外文文獻數(shù)量和質量，以滿足我國科研人員的需求，在增加文獻數(shù)量的同時，應保證文獻資源的規(guī)范性，如文獻引用信息的準確性和規(guī)范性、文獻組織的合理性以及文獻檢索的便利性等;其次，對于虛擬社區(qū)的用戶貢獻內容，平臺應加強對用戶貢獻內容的審查，刪除其中的低俗內容，以營造良好社區(qū)氛圍，對于發(fā)布高質量內容的用戶給予獎勵，并設置優(yōu)質內容推送、優(yōu)質回復置頂功能;最后，虛擬學術社區(qū)平臺可以加強與高校和專業(yè)科研機構之間的合作，共同促進社區(qū)中的知識累積。

加強平臺優(yōu)化。動機較弱的用戶對系統(tǒng)使用的易用性要求越高，平臺開發(fā)人員應加強虛擬學術社區(qū)的平臺建設，關注社區(qū)信息搜尋的易用性和用戶的使用體驗。首先，虛擬學術社區(qū)平臺開發(fā)人員應關注平臺架構的合理性，結合用戶群的專業(yè)、年齡、愛好分布，設置平臺功能模塊的劃分和社區(qū)資源的分類方式;其次，虛擬學術社區(qū)應提供多種信息獲取渠道，以滿足用戶的信息搜尋需求;最后，平臺開發(fā)人員可以通過優(yōu)化推薦算法，為不同用戶匹配更準確的目標信息，吸引用戶持續(xù)使用本社區(qū)平臺獲取信息。

強化交互功能，促進用戶之間學術交流。虛擬學術社區(qū)是學術驅動下形成的網(wǎng)絡社區(qū)，學術交流是虛擬學術社區(qū)的核心作用之一。有效的學術交流有增加用戶的感知有用性和感知易用性、實現(xiàn)用戶自我提升動機等作用。首先，虛擬學術社區(qū)的交互功能相較于普通的社交軟件，應避免一味地關注強化其社交屬性，從而使交互中的學術性降低;其次，虛擬學術社區(qū)可以對用戶進行貼標簽，如用戶的學科、研究方向等，便于用戶尋找目標人群進行學術交流;最后，學術虛擬社區(qū)可以對學術交流活躍用戶進行獎勵，建立激勵機制，以營造社區(qū)學術氛圍和增加用戶學術交流的積極性。

加強宣傳，引導科研人員使用虛擬學術社區(qū)。首先，根據(jù)科研人員的工作性質，需要其不斷擴大自身的知識范圍，增加用戶在社區(qū)中的信息搜尋行為;其次，虛擬學術社區(qū)需要引進一些專業(yè)領域的知名學者，以增加社區(qū)的學術性和知名度，以吸引更多的用戶進行信息獲取、信息交流和信息共享;最后，除了加大宣傳外，還需要引導用戶盡快地熟悉虛擬學術社區(qū)的使用，虛擬學術社區(qū)經(jīng)營者可以制作社區(qū)平臺使用手冊，定期開展社區(qū)平臺使用技巧的培訓。

加強用戶信息素養(yǎng)培養(yǎng)。研究結果顯示，對于動機不強或對虛擬學術社區(qū)的感知易用性和感知有用性不強時，用戶的信息素養(yǎng)越高，其信息搜尋行為越多。由此可見，高校、研究所等可研究機構應加強科研人員的信息素養(yǎng)培養(yǎng)，用戶自身也可以通過強化自己的專業(yè)知識、學習信息檢索方法和技巧來提高信息素養(yǎng)，以提高自身自主學習能力和虛擬學術社區(qū)信息資源的利用率。

5.3 研究不足

本文也存在一些局限性，希望后續(xù)研究補充和完善。第一，問卷數(shù)據(jù)來自于小木蟲、科學網(wǎng)、經(jīng)管之家、CSDN、丁香園用戶，這些虛擬學術社區(qū)專業(yè)性和學術性更強，并不能代表所有類型虛擬學術社區(qū)用戶。第二，調查對象大部分為經(jīng)常使用虛擬學術社區(qū)的用戶，僅有少量問卷數(shù)據(jù)來自很少使用虛擬學術社區(qū)的用戶，這使研究只能研究用戶產(chǎn)生較多信息搜尋行為的影響因素，而不能挖掘虛擬學術社區(qū)用戶不進行或較少進行信息搜尋行為的原因。因此，未來研究可以通過擴大樣本范圍，以增加結論的全面性和普遍性。

參考文獻

[1]中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心.第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》[R].中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心，2021-02-07.

[2]徐美鳳，葉繼元.學術虛擬社區(qū)知識共享研究綜述[J].圖書情報工作，2011，55（13）：67-71，125.

[3]賈明霞，熊回香.虛擬學術社區(qū)知識交流與知識共享探究——基于整合S-O-R模型與MOA理論[J].圖書館學研究，2020，（2）：43-54.

[4]Wilson T D.Humaninformation Behavior[J].Information Science，2000，3（2）：49-55.

[5]曹芬芳，張晉朝，王娟，等.學術搜索引擎用戶適應性學術信息搜尋行為影響因素研究[J].國家圖書館學刊，2019，28（6）：82-89.

[6]王知津，韓正彪，周鵬.電子商務網(wǎng)站顧客信息搜尋行為形成機制研究[J].圖書與情報，2011，（3）：12-16.

[7]Kim S B，Choi K W，Kim D Y.The Motivations of College Students Use of Social Networking Sites In Travel Information Search Behavior：The Mediating Effect of Interacting With Other Users[J].Journal of Travel & Tourism Marketing，2013，30（3）：238-252.

[8]Austvoll-Dahlgren A，F(xiàn)alk R S，Helseth S.Cognitive Factors Predicting Intentions to Search for Health Information：An Application of the Theory of Planned Behaviour[J].Health Information & Libraries Journal，2012，29（4）：296-308.

[9]胡興報，蘇勤，張影莎.國內旅游者網(wǎng)絡旅游信息搜尋動機與搜尋內容研究[J].旅游學刊，2012，27（11）：105-112.

[10]石艷霞，劉欣欣.大眾網(wǎng)絡健康信息搜尋行為研究綜述[J].現(xiàn)代情報，2018，38（2）：157-163.

[11]Dutta C B，Das D K.What Drives Consumers Online Information Search Behavior？Evidence from England[J].Journal of Retailing & Consumer Services，2017，35（3）：36-45.

[12]Case D O.Looking for Information：A Survey of Research on Information Seeking，Needs and Behavior[M].3rd ed.San Diego：Academic Press，2012.

[13]Case D O.Looking for Information：A Survey of Research on Information Seeking，Needs and Behavior[M].2rd ed.San Diego：Academic Press，2007.

[14]Case D O.Looking for Information：A Survey of Research on Information Seeking，Needs and Behavior[M].San Diego：Academic Press，2002.

[15]Taylor S A.The Addition of Anticipated Regret to Attitudinally Based，Goal-directed Models of Information Search Behaviours Under Conditions of Uncertainty and Risk[J].2007，46（4）：739-768.

[16]Lambert S D，Loiselle C G.Health Information Seeking Behavior[J].Qualitative Health Research，2007，17（8）：1006-1019.

[17]Wilson T D.Models in Information Behavior Research[J].Journal of Documentation，1999，55（3）：249-270.

[18]Wu D， Dang W， He D，et al.Undergraduate Information Behaviors in Thesis Writing：A Study Using the Information Search Process Model[J].Journal of Librarianship & Information Science，2017，49（3）：256-268.

[19]周曉英，蔡文娟.大學生網(wǎng)絡健康信息搜尋行為模式及影響因素[J].情報資料工作，2014，（4）：50-55.

[20]吳祁.突發(fā)公共衛(wèi)生事件中農(nóng)村老年人防疫信息搜尋影響因素[J].圖書館論壇，2020，40（9）：106-114.

[21]柴晉穎，王飛絨.虛擬社區(qū)研究現(xiàn)狀及展望[J].情報雜志，2007，（5）：101-103.

[22]盛宇.基于微博的學術信息交流機制研究——以新浪微博為例[J].圖書情報工作，2012，56（14）：62-66.

[23]王剛.基于虛擬社區(qū)的國內網(wǎng)絡信息行為研究綜述[J].圖書館，2017，（5）：47-53.

[24]姜婷婷，遲宇，史敏珊.社會性標簽系統(tǒng)中的信息搜尋——基于豆瓣網(wǎng)的實證調查[J].圖書情報工作，2013，57（21）：112-118.

[25]袁紅，王麗君.社會化媒體環(huán)境下消費者旅游信息搜尋行為模式[J].情報科學，2015，33（1）：111-119.

[26]陽玉堃，黃椰曼.社交網(wǎng)絡環(huán)境下用戶信息偶遇行為影響因素研究[J].數(shù)字圖書館論壇，2017，（6）：65-72.

[27]鄧勝利，陳曉宇，付少雄.社會化問答社區(qū)用戶信息需求對信息搜尋的影響研究——基于問答社區(qū)卷入度的中介作用分析[J].情報科學，2017，35（7）：3-8，15.

[28]王哲.社會化問答社區(qū)知乎的用戶持續(xù)使用行為影響因素研究[J].情報科學，2017，35（1）：78-83，143.

[29]付少雄，陳曉宇，鄧勝利.社會化問答社區(qū)用戶信息行為的轉化研究——從信息采納到持續(xù)性信息搜尋的理論模型構建[J].圖書情報知識，2017，（4）：80-88.

[30]閆安，李添秀.虛擬社區(qū)中知識獲取方式對獲取結果的影響研究——以知乎社區(qū)為例[J].圖書館理論與實踐，2020，（1）：65-71，87.

[31]李月琳，胡玲玲.基于環(huán)境與情境的信息搜尋與搜索[J].情報科學，2012，30（1）：110-114.

[32]查先進，張晉朝，嚴亞蘭.微博環(huán)境下用戶學術信息搜尋行為影響因素研究——信息質量和信源可信度雙路徑視角[J].中國圖書館學報，2015，41（3）：71-86.

[33]劉虹，李煜.學術社交網(wǎng)絡用戶使用動機與功能采納的特征構成及關聯(lián)分析[J].圖書館學研究，2020，（6）：78-87，70.

[34]杜運周，賈良定.組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）：管理學研究的一條新道路[J].管理世界，2017，（6）：155-167.

[35]Rihoux B，Ragin C C.Configurational Comparative Methods：Qualitative Comparative Analysis（QCA）and Related Techniques[M].Thousand Oaks：SAGE Publications，2009.

[36]杜運周，賈良定.組態(tài)視角與定性比較分析（QCA）：管理學研究的一條新道路[J].管理世界，2017，（6）：155-167.

[37]Fiss P C.Building Better Causal Theories：A Fuzzy Set Approach to Typologies in Organization Research[J].Academy of Management Journal，2011，54（2）：393-420.

[38]MacInnis D J，Jaworski B J.Information Processing from Advertisements：Toward an Integrative Framework[J].Journal of Marketing，1989，53（4）：1-23.

[39]甘春梅，王偉軍.在線科研社區(qū)中知識交流與共享：MOA視角[J].圖書情報工作，2014，58（2）：53-58.

[40]楊皓天，馬驥.環(huán)境規(guī)制下養(yǎng)殖戶的環(huán)境投入行為研究——基于雙欄模型的實證分析[J].中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2020，41（3）：94-102.

[41]陳可，涂平.顧客參與服務補救：基于MOA模型的實證研究[J].管理科學，2014，27（3）：105-113.

[42]Siemsen E，Roth A V，Balasubramanian S.How Motivation，Opportunity，and Ability Drive Knowledge Sharing：The Constraining-factor Model[J].Journal of Operations Management，2007，26（3）：426-445.

[43]王本法.奧蘇貝爾學習類型劃分的理論及其意義[J].教育理論與實踐，1996，（4）：33-36.

[44]Deci E L，Ryan R M，Williams G C.Need Satisfaction and the Self-regulation of Learning[J].Learning and Individual Differences，1996，8（3）：165-183.

[45]王蕾.基于信息需求的消費者網(wǎng)絡信息搜尋行為研究[J].情報理論與實踐，2013，36（7）：90-93.

[46]楊昕雅.知識型微信社群用戶參與動機對參與行為的影響[J].重慶郵電大學學報：社會科學版，2017，29（5）：67-74.

[47]陳則謙.基于互聯(lián)網(wǎng)的知識獲取行為動力模型及實證分析[J].情報雜志，2013，32（4）：149-154.

[48]陳則謙.MOA模型的形成、發(fā)展與核心構念[J].圖書館學研究，2013，（13）：53-57.

[49]歐陽博，劉坤鋒.移動虛擬社區(qū)用戶持續(xù)信息搜尋意愿研究[J].情報科學，2017，35（10）：152-159.

[50]楊建林，陸陽琪.基于認知視角的社會化信息搜尋影響因素分析[J].情報理論與實踐，2017，40（5）：44-49.

[51]Kuhlthau C C.Inside the Search Process：Information Seeking from the Users Perspective[J].Journal of the Association for Information Science & Technology，1991，42（5）：361-371.

[52]Bandura A.Self-efficacy：The Exercise of Control[M].New York：Macmillan，1997：357-368.

[53]張岌秋.虛擬社區(qū)信息獲取與信息共享意愿和行為的實證研究[J].情報科學，2015，33（8）：59-64，119.

[54]Roger B.Psychometric Properties of the Alternative Form of the Education Participation Scale[J].Adult Education Quarterly，1991，41（3）：150-167.

[55]Boshier R W.Motivational Orientations of Adult Education Participants：A Factor Analytic Exploration of Houles Typology[J].Adult Education，1971，21（2）：3-26.

[56]Kim A，Merriam S B.Motivations for Learning Amongolder Adults in aLearning Retirement Institute[J].EducationalGerontology，2004，（30）：441-455.

[57]趙玉明，明均仁，楊艷妮.移動圖書館的用戶接受模型研究[J].圖書館論壇，2015，35（10）：74-81.

[58]Davis F D，Bagozzi R P，Warshaw P R.User Acceptance of Computer Technology：A Comparison of Two theoretical Models[J].Management Science，1989，35（8）：982-1003.

[59]Pavlou P A，F(xiàn)ygenson M.Understanding and Predicting Electronic Commerce Adoption：An Extension of the Theory of Planned Behavior[J].MIS Quarterly，2006，30（1）：115-143.

[60]Zhou T.Understanding Users Initial Trust in Mobile Banking：An Elaboration Likelihood Perspective[J].Computers in Human Behavior，2012，28（4）：1518-1525.

[61]Tsai M J，Tsai C C.Information Searching Strategies in Web-based Science Learning：The Role of Internet Self-efficacy[J].Innovations in Education & Teaching International，2003，40（1）：43-50.

[62]Kankanhalli A，Tan B C Y，Wei K K.Contributing Knowledge to Electronic Knowledge Repositories：An Empirical Investigation[J].Mis Quarterly，2005，29（1）：113-143.

[63]Yan Y，Davison R M.Exploring Behavioral Transfer from Knowledge Seeking to Toknowledge Contributing：The Mediating Role of Intrinsic Motivation[J].Journal of the American Society for Information Ence and Technology，2013，64（6）：1144-1157.

[64]Subramanian A M，Soh P H.Contributing Knowledge to Knowledge Repositories：Dual Role of Inducement and Opportunity Factors[J].Information Resources Management Journal，2009，22（1）：45-62.

[65]張明，杜運周.組織與管理研究中QCA方法的應用：定位、策略和方向[J].管理學報，2019，16（9）：1312-1323.

[66]伯努瓦·里豪克斯，查爾斯C·拉金.QCA設計原理與應用：超越定性與定量研究的新方法[M].杜運周，李永發(fā)，等譯.北京：機械工業(yè)出版社，2017.

[67]Fiss P C.A Set-Theoretic Approach to Organizational Configurations[J].The Academy of Management Review，2007，32（4）：1180-1198.

[68]張明，陳偉宏，藍海林.中國企業(yè)“憑什么”完全并購境外高新技術企業(yè)——基于94個案例的模糊集定性比較分析（fsQCA）[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2019，（4）：117-135.

[69]Schneider C Q，Wagemann C.Set-Theoretic Methods for the Social Sciences：A Guide to Qualitative Comparative Analysis[M].Cambridge：Cambridge University Press，2012.

（責任編輯：郭沫含）