基于CAS 理論的網(wǎng)絡(luò)社群知識涌現(xiàn)機(jī)制及管理啟示

金 福，王媛媛

（沈陽師范大學(xué) 管理學(xué)院，遼寧 沈陽 110034）

一、引言

（一）研究背景及問題引出

隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析理論與技術(shù)的引入，社群知識間紛繁復(fù)雜的非線性交互關(guān)系得以揭示，目前已積累了較多相關(guān)領(lǐng)域的研究成果。關(guān)于以Folksonomy 為視角探索其知識網(wǎng)絡(luò)特征及發(fā)展規(guī)律的研究，Nair V 等人基于相似性和中心性的計(jì)算，構(gòu)建了Folksonomy模式中潛在的層級模型，以此揭示“平層型”表象下的知識層級結(jié)構(gòu)[1]。Schmitz 等研究發(fā)現(xiàn)Folksonomy 模式下的知識組織會受到標(biāo)簽內(nèi)潛在的知識關(guān)聯(lián)的影響[2]261。周鑫等通過對Folksonomy 環(huán)境下的語義關(guān)系挖掘，探索用戶標(biāo)簽間互聯(lián)關(guān)系[3]。滕廣青以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，基于標(biāo)簽共同標(biāo)注關(guān)系構(gòu)建領(lǐng)域知識網(wǎng)絡(luò)，對特定領(lǐng)域知識中知識群落跟蹤分析，揭示Folksonomy 領(lǐng)域知識的發(fā)展模式與規(guī)律[4]。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的小世界和無標(biāo)度特征的揭示，進(jìn)一步證明了以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究基于Folksonomy 社群間知識涌現(xiàn)的可行性。Chojnacki 基于用戶、資源、標(biāo)簽三元組構(gòu)建了Folksonomy 的知識網(wǎng)絡(luò)，并揭示了其高位性特征[5]。Weng等通過構(gòu)建標(biāo)簽共生網(wǎng)絡(luò)研究發(fā)現(xiàn)，標(biāo)簽多樣性的高低影響個(gè)體在社群中的影響度[6]。李靜利用聚類算法挖掘具有小世界和無標(biāo)度特性的標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu)，為挖掘標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)在語義關(guān)聯(lián)提供理論基礎(chǔ)[7]。韓儀等通過對網(wǎng)絡(luò)演化過程的動態(tài)分析，構(gòu)建出標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)先連接模型，以模擬知識標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)中參數(shù)時(shí)間序列的復(fù)雜性，進(jìn)一步揭示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之知識涌現(xiàn)特征計(jì)量與預(yù)測問題[8]。

綜上，知識網(wǎng)絡(luò)中知識節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)演化會影響網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)重組，進(jìn)而形成知識涌現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)特征。Folksonomy 知識組織模式開辟了網(wǎng)絡(luò)社群知識組織的新路徑。但文獻(xiàn)分析表明，現(xiàn)有基于網(wǎng)絡(luò)分析的研究針對社群知識系統(tǒng)動態(tài)演化規(guī)律的研究不夠深入，尤其對知識組織過程中產(chǎn)生的知識涌現(xiàn)更是鮮有問津。本文采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法構(gòu)建社群知識網(wǎng)絡(luò)中的知識群落，并對群落核心知識的涌現(xiàn)機(jī)制進(jìn)行分析，進(jìn)而揭示一種新的網(wǎng)絡(luò)知識涌現(xiàn)規(guī)律和基于Folksonomy 的社群知識應(yīng)用過程。

（二）相關(guān)概念內(nèi)涵

為基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法研究網(wǎng)絡(luò)社群知識涌現(xiàn)特征及其計(jì)量之方便，根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論首先介紹如下基本概念。

1.網(wǎng)絡(luò)Hub 結(jié)構(gòu)

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)屬于復(fù)雜性系統(tǒng)理論的一部分，是對實(shí)際系統(tǒng)的本質(zhì)抽象進(jìn)而形成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，有利于解釋系統(tǒng)復(fù)雜的原因，有助于為網(wǎng)絡(luò)知識涌現(xiàn)研究提供思路。真正的復(fù)雜系統(tǒng)所表現(xiàn)出豐富的、高層次的行為是有因果關(guān)系的[9]。因而，運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法解決復(fù)雜性問題首先需要明確各個(gè)要素間相互作用關(guān)系，建立網(wǎng)絡(luò)表示，為進(jìn)一步建立網(wǎng)絡(luò)模型提供基礎(chǔ)。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)演化是其中比較重要的研究主題，從Hub 節(jié)點(diǎn)考慮網(wǎng)絡(luò)知識涌現(xiàn)問題的研究尤為受學(xué)界關(guān)注。Hub 涌現(xiàn)是一種開環(huán)涌現(xiàn)的過程，開環(huán)涌現(xiàn)是通過反復(fù)應(yīng)用而不受外部環(huán)境影響的網(wǎng)絡(luò)。Barabási 等認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)具有無標(biāo)度的特征，網(wǎng)絡(luò)涌現(xiàn)過程存在優(yōu)先連接機(jī)制[10]。這種無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)性特征使得低度值節(jié)點(diǎn)周圍的高度值節(jié)點(diǎn)存在大量的連接，這些節(jié)點(diǎn)即為Hub 節(jié)點(diǎn)。高能級的Hub 節(jié)點(diǎn)能更敏捷地對周圍節(jié)點(diǎn)關(guān)系進(jìn)行駕馭。在一個(gè)知識網(wǎng)絡(luò)中，其社群知識內(nèi)部可以存在著不同的核心知識，彼此互不干擾，這些核心知識通常是在知識不斷生成和相互共享的基礎(chǔ)上涌現(xiàn)出來的。因此，在知識網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷演化過程中，高能級Hub 節(jié)點(diǎn)的生命周期歷程能夠反映出社群知識內(nèi)部不斷產(chǎn)生異質(zhì)性知識涌現(xiàn)的過程、速度、頻次與規(guī)模。

2.社群知識涌現(xiàn)

涌現(xiàn)（Emergence）是源于系統(tǒng)科學(xué)的詞匯，也可稱為呈現(xiàn)或突現(xiàn)。涌現(xiàn)具有涌現(xiàn)性，通常指由高層次到低層次還原后不存在的行為、特征、屬性和功能[11]。王鳳彬等認(rèn)為，在組織中不同層次知識產(chǎn)生及共享的有機(jī)結(jié)合將會引起知識涌現(xiàn)[12]。從組織行為學(xué)視角分析，知識涌現(xiàn)可分為個(gè)體、團(tuán)隊(duì)和組織兩種類型，個(gè)體的知識涌現(xiàn)是通過外界異質(zhì)性知識的刺激，表現(xiàn)為大腦中不同神經(jīng)元互觸，從而涌現(xiàn)出創(chuàng)新性知識的過程。而團(tuán)隊(duì)、組織或組織間的知識涌現(xiàn)則是經(jīng)過其內(nèi)部個(gè)體知識互動，所涌現(xiàn)出更高層級的復(fù)雜性知識創(chuàng)造的過程，側(cè)重隱性知識價(jià)值呈現(xiàn)[13]。

社群（Community）通常指社會中擁有共同目標(biāo)、責(zé)任、利益意識并且參與者間相互存在關(guān)聯(lián)及互動的群體，這類群體通常都是為滿足某一需求而自發(fā)形成的[14]。社群知識涌現(xiàn)可以歸類為組織間的涌現(xiàn)，由此可以被定義為，在因同一利益或需求而形成的社群中，通過各類參與者相互的知識互動及共享等行為，呈現(xiàn)出更高層級的復(fù)雜知識創(chuàng)造的過程。

3.Folksonomy

Folksonomy 是由Folks 與Tax 所合成的詞語，主要由用戶、資源和標(biāo)簽三種要素構(gòu)成，是一種社會大眾分類的概括性術(shù)語，也可稱為“大眾分類法”或“自由分類法”。依據(jù)組織范圍的大小可將Folksonomy 分為寬公眾分類法（Broad Folksonomy）和窄公眾分類法（NarrowFolksonomy）兩種類型[15]。寬公眾分類法中，大眾用戶可以對資源進(jìn)行標(biāo)簽的添加，最終形成共同知識互動群。寬公眾分類法的特質(zhì)是可以面向知識社區(qū)大眾，并且擁有大量異質(zhì)性用戶，這些異質(zhì)性用戶在認(rèn)知能力、知識結(jié)構(gòu)、興趣主題等方面具有差異性，社群可以借助該分類法構(gòu)建大眾分類知識交流和溝通平臺（見圖1）。

圖1 寬公眾分類法（Broad Folksonomy）

窄公眾分類法中普通大眾用戶可以瀏覽或管理自身資源，但無法對資源添加標(biāo)簽，最終可實(shí)現(xiàn)群體間知識互動或單向傳播中的知識共享。窄公眾分類法的特質(zhì)是用戶在興趣愛好、專業(yè)領(lǐng)域和知識結(jié)構(gòu)上具有同質(zhì)性，所以，窄公眾分類可以為社區(qū)群體專業(yè)性比較強(qiáng)的組織提供知識共享或交互平臺（見圖2）。

圖2 窄公眾分類法（Narrow Folksonomy）

本文將社群知識涌現(xiàn)作為一個(gè)子系統(tǒng)，內(nèi)含群體用戶、共享平臺、領(lǐng)域資源三種結(jié)構(gòu)構(gòu)成，在社群中獲得知識需要的并非個(gè)體知識主體本身，而是要從群體用戶視角出發(fā)，通過系統(tǒng)性的觀點(diǎn)來構(gòu)建社群知識涌現(xiàn)機(jī)制。Folksonomy 是由用戶—標(biāo)簽—資源構(gòu)成的子系統(tǒng)，主要關(guān)注用戶和系統(tǒng)要素聯(lián)系度，將其與社群知識涌現(xiàn)系統(tǒng)相結(jié)合更符合用戶未來發(fā)展的需求目標(biāo)，同時(shí)也符合數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)代下提升信息共享和追求高質(zhì)量發(fā)展的迫切需要（見圖3）。

圖3 社群知識子系統(tǒng)標(biāo)簽化行為

二、基于CAS 理論的社群自組織知識演化模型及其涌現(xiàn)機(jī)制分析

（一）CAS理論及其組織知識演化特征分析

霍蘭于1994 年首次提出復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)理論（CAS），認(rèn)為在復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)中，系統(tǒng)可以與外部環(huán)境進(jìn)行互動，其內(nèi)部能夠根據(jù)外部環(huán)境進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整，系統(tǒng)內(nèi)部的個(gè)體間可以相互產(chǎn)生影響。系統(tǒng)整體反映了事物由初始形態(tài)到形成具有合作及競爭性質(zhì)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的過程。因此，我們可以以系統(tǒng)的思維探討社群知識涌現(xiàn)的過程。在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)的去中心化特征使得各知識主體擁有平等的知識獲取和共享等渠道，社群中的個(gè)體成員不再依賴于單獨(dú)的領(lǐng)導(dǎo)者，而是進(jìn)行自發(fā)意見的解讀與表達(dá)，此時(shí)產(chǎn)生的即為社群知識自組織過程，由此形成的復(fù)雜系統(tǒng)即為自組織系統(tǒng)，而社群知識系統(tǒng)可視為社群知識自組織網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

自組織理論適用于社群知識領(lǐng)域。知識社區(qū)內(nèi)擁有多個(gè)子系統(tǒng)，各個(gè)系統(tǒng)可以相互影響。社群知識系統(tǒng)具有一定的開放性，有其自身的思維能力，知識主體間可以頻繁交互、動態(tài)演化和保持開放，接受外界的信息和知識流，具有非線性交互和有序性等復(fù)雜性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，這些特點(diǎn)為社群知識自組織系統(tǒng)的產(chǎn)生提供了前提條件。

1.非線性

社群自組織系統(tǒng)是包含社群知識個(gè)體及外部環(huán)境的復(fù)雜系統(tǒng)。社群知識個(gè)體間不存在明顯的線性關(guān)系，而是存在非線性的復(fù)雜關(guān)系，通常表現(xiàn)為相互耦合、協(xié)同配合和相互制約等，一起構(gòu)成統(tǒng)一的復(fù)雜系統(tǒng)。在社群自組織系統(tǒng)涌現(xiàn)現(xiàn)象中，非線性作用范圍包括：知識個(gè)體間、知識種群間、知識群落間、知識個(gè)體和知識種群間、知識種群和知識群落間及知識群落和社群自組織系統(tǒng)間。

2.有序性

社群知識自組織的動力是內(nèi)生的，自下而上，其中知識創(chuàng)新和知識涌現(xiàn)都是自主有序地進(jìn)行，多個(gè)群體或知識主體間知識共享借助于公眾分類法提供的標(biāo)簽子系統(tǒng)得到很好的相互匹配，這種特征主要通過知識主體自身學(xué)習(xí)知識及知識不斷的交互作用，使得整個(gè)系統(tǒng)內(nèi)部的群體知識主體之間持續(xù)碰撞、交流，進(jìn)而借助于網(wǎng)絡(luò)知識節(jié)點(diǎn)的資源整合與匹配產(chǎn)出新結(jié)構(gòu)、新思想的過程，為社群知識群體知識涌現(xiàn)的產(chǎn)生創(chuàng)造了條件。

（二）網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)及其知識主體的特征分析

M.E.Newman 認(rèn)為，網(wǎng)絡(luò)中通常存在一種巨分支，占據(jù)網(wǎng)絡(luò)一半以上的位置，剩下彼此不相連的分支即為小分支，并進(jìn)一步指出在網(wǎng)絡(luò)中連接數(shù)多且有一定范圍的即為Hub 節(jié)點(diǎn)[16]397。在網(wǎng)絡(luò)的巨分支中存在明顯的社群結(jié)構(gòu)，這種社群結(jié)構(gòu)內(nèi)部關(guān)系高度集中，而單獨(dú)社群間的關(guān)系則較為分散。在某一個(gè)知識領(lǐng)域中，知識的更迭一般受到外部發(fā)展變化和內(nèi)部知識節(jié)點(diǎn)變化的雙重影響。因而在知識網(wǎng)絡(luò)中某一領(lǐng)域的知識通常是通過不同分支的社群群落構(gòu)成，其中連通性較大的分支群落往往代表著領(lǐng)域知識的核心研究方向，這種分支群落里往往存在著高能級的Hub 節(jié)點(diǎn)[17]。這種具有高能級Hub 節(jié)點(diǎn)的巨分支即核心位置的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)處于知識層級的高級層，而邊緣位置的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)處于知識層級的低級層。通常來說，低級層的知識節(jié)點(diǎn)依賴于高級層，而高級層的知識節(jié)點(diǎn)反過來對低級層具有一定范圍內(nèi)的駕馭控制能力。但這種關(guān)系結(jié)構(gòu)隨著Folksonomy 在領(lǐng)域知識模式下用戶行為造成的擾動情況的出現(xiàn)[18]，原本被邊緣化的知識可能會隨著大眾標(biāo)注行為對該類知識進(jìn)行堆積，使得該知識從邊緣化的層級上升到核心層；同樣，曾經(jīng)核心層的知識在大眾不斷標(biāo)注新知識和關(guān)聯(lián)的情況下，也會因不再被廣泛關(guān)注而淡出。

社群知識自組織系統(tǒng)的知識主體間在網(wǎng)絡(luò)社群結(jié)構(gòu)中存在Hub 節(jié)點(diǎn)涌現(xiàn)的行為現(xiàn)象，不同的知識主體在不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中能夠獲取或多或少的知識資源，這種知識資源的多少取決于高層級知識節(jié)點(diǎn)的輻射能力。連通性越多的節(jié)點(diǎn)越能成為高層級知識節(jié)點(diǎn)；反之，連通性越少則成為低層級知識節(jié)點(diǎn)，但其內(nèi)部知識主體都可以通過共享平臺進(jìn)行資源共享，與有標(biāo)識行為的用戶頻繁互動，其中的知識主體存在兩種效應(yīng)特征——規(guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

1.規(guī)模效應(yīng)

復(fù)雜系統(tǒng)中組分的數(shù)量規(guī)?？梢源硐到y(tǒng)的規(guī)模，會影響系統(tǒng)行為。若想使社群知識系統(tǒng)產(chǎn)生自組織行為，就需要一定量規(guī)模的知識主體，不同的知識主體通過不斷的交互作用，形成由共同興趣組成的知識種群，進(jìn)而形成更為龐大的知識群落，隨著知識群落的壯大形成知識社群。因而，基于網(wǎng)絡(luò)層面的知識社區(qū)屬于復(fù)雜巨系統(tǒng)，具備產(chǎn)生知識涌現(xiàn)的規(guī)模效應(yīng)條件。

2.結(jié)構(gòu)效應(yīng)

組織知識涌現(xiàn)現(xiàn)象的產(chǎn)生有賴于其內(nèi)部組分和結(jié)構(gòu)，即主體和主體間相互交互作用，在知識主體一定的情況下，通過知識主體間相互激發(fā)、制約將產(chǎn)生不同的整體涌現(xiàn)性，即結(jié)構(gòu)效應(yīng)。滕廣青等人發(fā)現(xiàn)構(gòu)成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)知識群落中的核心知識具有伴生性特征，通過不同的激發(fā)過程和制約方式會產(chǎn)生不同的整體涌現(xiàn)性，是社群自組織系統(tǒng)涌現(xiàn)現(xiàn)象產(chǎn)生的動力源泉[19]。社群自組織系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的演變可以通過自發(fā)和誘發(fā)兩種方式進(jìn)行演變，前一種是受到社群內(nèi)外約束被迫進(jìn)行演變，后一種是通過對組分即知識主體間相互關(guān)系的重新認(rèn)識，主動對社群自組織系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化演變。合理的知識主體間互動會產(chǎn)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)，整體大于部分，有利于促進(jìn)知識涌現(xiàn)的產(chǎn)生（見圖4）。

圖4 社區(qū)網(wǎng)絡(luò)中的知識群落互動過程圖

（三）社群自組織系統(tǒng)的知識涌現(xiàn)動力機(jī)制

三螺旋最早出現(xiàn)在生物學(xué)領(lǐng)域，三螺旋理論后續(xù)延伸到產(chǎn)學(xué)研領(lǐng)域，通常是指大學(xué)—產(chǎn)業(yè)—政府三主體間螺旋上升的三種關(guān)系，在保證自身獨(dú)立性的同時(shí)，能夠在各自創(chuàng)新產(chǎn)出過程中相互協(xié)調(diào)共進(jìn)[20]244。三螺旋模型的三個(gè)主體能夠在相互協(xié)同共進(jìn)的條件下，由一種不平衡狀態(tài)通過不斷螺旋式上升的演進(jìn)和學(xué)習(xí)達(dá)到成長和相對穩(wěn)定的結(jié)果?；谏鲜觯缛旱某砷L和壯大可以視為一個(gè)動態(tài)學(xué)習(xí)的過程，通過內(nèi)部知識主體對知識獲取、共享、創(chuàng)新和資源的標(biāo)注行為。這一過程需要知識的積累和時(shí)間的沉淀，無法瞬間完成。因此，本文以社群這一主體為出發(fā)點(diǎn)，其內(nèi)部存在類似的三螺旋結(jié)構(gòu)，分別設(shè)定標(biāo)識行為、Hub 涌現(xiàn)和結(jié)構(gòu)多元為三螺旋模型的三個(gè)機(jī)制運(yùn)行主體，其中標(biāo)識行為指用戶獲得資源后在共享平臺進(jìn)行標(biāo)注；Hub 涌現(xiàn)指社群規(guī)模的演進(jìn)所產(chǎn)生的Hub 節(jié)點(diǎn)規(guī)?；楷F(xiàn)現(xiàn)象；結(jié)構(gòu)多元指知識主體間的相互作用進(jìn)程，三主體可共同作用于社群自組織系統(tǒng)知識涌現(xiàn)的整體行為過程（見圖5）。

圖5 社群自組織系統(tǒng)知識涌現(xiàn)機(jī)制

1.標(biāo)識行為

在Folksonomy 模式下，大眾可以使用自定義標(biāo)簽對資源進(jìn)行分類，這種社會標(biāo)注化的行為是相對獨(dú)立的，自由標(biāo)注背后所表現(xiàn)的是用戶的群體意識?；谶@種大眾分類法的社群知識中的用戶群體在這種不斷地對資源進(jìn)行標(biāo)簽化的行為中逐漸將知識進(jìn)行堆積，形成了持續(xù)化的層級結(jié)構(gòu)。多元化知識資源同時(shí)被共享在資源平臺中為其他用戶群體所用，社群中用戶群體可以根據(jù)興趣或需求對資源進(jìn)行標(biāo)注行為，產(chǎn)生“集體智慧”[21]，形成一個(gè)共享的標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)。

2.Hub 涌現(xiàn)

在社群知識自組織系統(tǒng)中存在不同大小的知識群落，規(guī)模越大的知識群落擁有越多的知識節(jié)點(diǎn)，其中每個(gè)群落又可細(xì)分為多個(gè)子群落。Burt.R.S 認(rèn)為，在網(wǎng)絡(luò)中存在兩種節(jié)點(diǎn)位置，一種是核心節(jié)點(diǎn)位置，另一種是邊緣節(jié)點(diǎn)位置[22]。其中，核心節(jié)點(diǎn)位置內(nèi)部包含大量節(jié)點(diǎn)間相互關(guān)聯(lián)關(guān)系，是網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)容，邊緣節(jié)點(diǎn)通常依附于核心位置的節(jié)點(diǎn)。而核心位置中通常存在高能級的Hub 節(jié)點(diǎn)，其特性能夠?qū)χ車?jié)點(diǎn)進(jìn)行一定范圍的控制，高能級Hub 節(jié)點(diǎn)在不斷產(chǎn)生、交互的生長過程中能夠產(chǎn)生全新的節(jié)點(diǎn)信息，進(jìn)而可以反映知識涌現(xiàn)的過程。

3.結(jié)構(gòu)多元

知識主體能夠通過資源共享學(xué)習(xí)平臺獲得顯性知識，使得整體知識社群組織的自主學(xué)習(xí)能力和創(chuàng)新能力得到提升，進(jìn)而獲取有價(jià)值的隱性知識。外部異質(zhì)性知識的獲取能夠?yàn)樯缛杭捌鋬?nèi)部知識主體提供創(chuàng)新觀點(diǎn)和多樣化知識視角，增強(qiáng)社群對知識進(jìn)一步的深度融合，有助于產(chǎn)生顛覆式創(chuàng)新構(gòu)想，使新知識的重組成為可能。知識創(chuàng)造不是瞬時(shí)發(fā)生，而是持續(xù)性的過程，在共享平臺中和其他知識個(gè)體進(jìn)行相互交流，這種范圍式影響擴(kuò)散到社群組織中，進(jìn)而衍生出創(chuàng)新知識理論和觀點(diǎn)，再付諸實(shí)際成果，形成社群組織對知識的再創(chuàng)造，如此呈現(xiàn)出螺旋式上升的特征，為知識涌現(xiàn)的產(chǎn)生提供條件。

在Hub 涌現(xiàn)過程中存在一種馬太效應(yīng)。馬太效應(yīng)最早在1968 年由美國社會學(xué)家羅伯特·莫頓提出。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)演變中，同樣存在馬太效應(yīng)，王新贈等提出在信息網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中存在馬太效應(yīng)，使得新產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)偏向于連接度高的節(jié)點(diǎn)[23]。這種馬太效應(yīng)會使網(wǎng)絡(luò)中相對重要的節(jié)點(diǎn)變得更重要，而位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的節(jié)點(diǎn)，可能會被弱化（見圖6）。在社群知識系統(tǒng)中，系統(tǒng)內(nèi)部由多種元素構(gòu)成，個(gè)體通過彼此間正結(jié)構(gòu)效應(yīng)形成知識種群，多個(gè)知識種群相互作用形成多元知識群落，在知識群落中標(biāo)注行為越多的群落擁有更多的知識節(jié)點(diǎn)，該群落能夠借助已有的知識基礎(chǔ)整體涌現(xiàn)出更多創(chuàng)新性知識甚至?xí)a(chǎn)生核心知識領(lǐng)域，而那些擁有較少知識節(jié)點(diǎn)的群落因整體知識基礎(chǔ)的缺乏可能只會停留在基礎(chǔ)層面。

圖6 Hub 節(jié)點(diǎn)馬太效應(yīng)影響

綜上，社群自組織系統(tǒng)的知識涌現(xiàn)動力機(jī)制可視為標(biāo)注行為、Hub 涌現(xiàn)和結(jié)構(gòu)多元三主體間螺旋式上升相互協(xié)同共進(jìn)的過程。社群自組織系統(tǒng)是一個(gè)能以資源共享平臺為空間載體，以知識創(chuàng)新過程的有序化進(jìn)行為最終目的，使得社群多元化要素協(xié)同共進(jìn)、相互作用，對外部環(huán)境進(jìn)行自組織、自適應(yīng)優(yōu)化的系統(tǒng)。

三、社群知識涌現(xiàn)的實(shí)例解釋及其管理啟示

（一）社區(qū)知識涌現(xiàn)的實(shí)例解釋

知乎于2011 年1 月正式上線，是能夠在網(wǎng)絡(luò)上共享知識的在線學(xué)習(xí)社區(qū)，在這個(gè)知識社區(qū)中連接了各行各業(yè)的人才，個(gè)體能夠通過對熱點(diǎn)事件的群體探討，運(yùn)用自身獨(dú)特的見解形成彼此高度的知識共享。知乎的出現(xiàn)解決了相對高質(zhì)量用戶間有效溝通的障礙渠道，并且能夠匹配不同用戶感興趣的內(nèi)容進(jìn)行問答。目前，知乎每天有將近3 000 萬的活動用戶，用戶的數(shù)據(jù)信息由22 個(gè)模塊組成，匯聚了各行各業(yè)的精英用戶群體，現(xiàn)已成為綜合性、全品類、在諸多領(lǐng)域具有關(guān)鍵影響力的知識分享社區(qū)和創(chuàng)作者聚集的原創(chuàng)內(nèi)容平臺，建立了以社區(qū)驅(qū)動的內(nèi)容變現(xiàn)商業(yè)模式。

知乎的用戶群體能夠不受時(shí)間和地點(diǎn)的約束獲得知識資源，使得知識傳播的范圍更廣、速度更快，能夠被用戶群體快速吸收，形成自身的知識系統(tǒng)。在知乎知識社區(qū)開放平臺中網(wǎng)絡(luò)信息和知識溝通的關(guān)鍵是借助于大眾分類標(biāo)注行為。用戶可以通過共同標(biāo)簽偏好來尋找和自身興趣一致的用戶形成知識群落，實(shí)現(xiàn)大眾標(biāo)注的知識社區(qū)聚合功能。不同群落構(gòu)成多元化社群，并按照“興趣、推薦、共享”的模式進(jìn)行知識的循環(huán)演化和發(fā)展，不同社群組織多元化資源進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)注行為形成了網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。標(biāo)注行為越多的社群，其知識節(jié)點(diǎn)也越多，越容易產(chǎn)生知識涌現(xiàn)。社群間通過標(biāo)簽挖掘領(lǐng)域知識進(jìn)行知識傳播和共享，這種知識共享行為使得用戶間、社群間的黏合度更高，在未來彼此間知識流動會更加容易，更容易產(chǎn)生新知識，為知識涌現(xiàn)提供條件。

（二）社區(qū)知識涌現(xiàn)的管理學(xué)啟示

知識社區(qū)的用戶可以通過被標(biāo)注的資源對擁有共同需求和主題興趣的用戶進(jìn)行索引，有利于知識的交流，通過用戶對標(biāo)簽進(jìn)行分類，內(nèi)部主體信息經(jīng)過不斷挖掘會形成知識種群，知識種群相互作用后會形成龐大的知識偏好一致的社區(qū)知識群落，多知識節(jié)點(diǎn)的群落可能會產(chǎn)生相關(guān)核心領(lǐng)域知識。標(biāo)識會推動不同群落間相互碰撞、相互滲透，群落內(nèi)部個(gè)體會形成知識傳播與共享的自組織過程，不同行業(yè)的精英人士相互交流高質(zhì)量見解的同時(shí)會催生新知識的產(chǎn)生，伴隨創(chuàng)新型知識思維的形成，知識涌現(xiàn)行為也會隨之產(chǎn)生。這種大眾知識分類方法為知識社區(qū)群體用戶和主題知識或信息之間建立了很好的連接橋梁，形成了高效溝通的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)平臺，方便、高效、靈活、自組織和開放，且不受條件限制。這種方式在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)知識服務(wù)中得到了很好的應(yīng)用，如Flickr、43things 等。知識平臺自身可以通過用戶標(biāo)注行為為不同用戶或社群推送廣告，有利于平臺自身的企業(yè)宣傳發(fā)展和盈利，同時(shí)也為企業(yè)、市場從平臺中選拔出創(chuàng)造型人才提供途徑。關(guān)于基于知識涌現(xiàn)的Tag 社會性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社會性應(yīng)用軟件平臺的應(yīng)用是一個(gè)值得關(guān)注的課題，將在另文闡述。