組態(tài)視角下社交型問答社區(qū)用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)的影響路徑研究
——基于社會(huì)生態(tài)框架

王莉雅,王樹祥

(北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100044)

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展及Web2.0技術(shù)的廣泛應(yīng)用,社交型問答社區(qū)已成為人們進(jìn)行知識(shí)獲取與知識(shí)交流的重要途徑[1],其通過社交網(wǎng)絡(luò)功能優(yōu)化了常規(guī)問答系統(tǒng),使得用戶、問題和話題之間能夠建立有效的社交聯(lián)系[2],為用戶提供了表達(dá)個(gè)性化訴求和問題解決方案的有效渠道。用戶可以在社區(qū)中自由發(fā)布提問、回答和討論等,通過在社區(qū)中互動(dòng)促進(jìn)社區(qū)成員間高效協(xié)作[3]。然而,大多數(shù)社交型問答社區(qū)仍然面臨用戶活躍度低、用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)意愿弱的問題,使得在線社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展難以為繼。因此,如何增強(qiáng)用戶使用粘性并提高用戶持續(xù)參與知識(shí)貢獻(xiàn)的積極性,成為社交型問答社區(qū)的一大挑戰(zhàn)[4]。

現(xiàn)有研究中,眾多學(xué)者著眼于用戶參與知識(shí)貢獻(xiàn)的動(dòng)因及影響機(jī)制,主要聚焦于探討個(gè)體動(dòng)機(jī)[5]、平臺(tái)因素[6,7]和社交網(wǎng)絡(luò)[8,9]等對(duì)短期知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響,而較少關(guān)注知識(shí)貢獻(xiàn)的持續(xù)性,即持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)。在線社區(qū)中用戶知識(shí)貢獻(xiàn)是一個(gè)持續(xù)、漸進(jìn)的過程,其本身包含動(dòng)態(tài)復(fù)雜的社會(huì)交互過程,關(guān)注用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)有助于從時(shí)間維度上識(shí)別用戶在參與知識(shí)貢獻(xiàn)的過程中其自身心理及行為變化[10]。此外,盡管在線社區(qū)中知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量不斷增加,但知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量卻存在較大差異。知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量在很大程度上取決于用戶生成內(nèi)容是否滿足知識(shí)搜尋者的知識(shí)需求[11],有效和具有響應(yīng)性的回答才能構(gòu)成真正的知識(shí)貢獻(xiàn),其決定用戶個(gè)體和社區(qū)群體的知識(shí)建構(gòu)及知識(shí)創(chuàng)造績(jī)效[12]。因此,知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量對(duì)于在線社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展均發(fā)揮關(guān)鍵作用,二者作為知識(shí)貢獻(xiàn)的不同維度,其驅(qū)動(dòng)因素亦有所差別。因此,區(qū)別與探討持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量形成機(jī)制具有必要性。

社交型問答社區(qū)是用戶進(jìn)行知識(shí)交流、知識(shí)共享的生態(tài)系統(tǒng),社區(qū)用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的行為過程。社會(huì)生態(tài)理論認(rèn)為,個(gè)體行為受到個(gè)體因素、環(huán)境因素、社會(huì)因素等多方面的共同作用[13]。鑒于用戶在社交型問答社區(qū)中行為動(dòng)機(jī)的復(fù)雜性,社會(huì)生態(tài)框架構(gòu)建也從單一視角轉(zhuǎn)向整合性研究視角,從系統(tǒng)視角連接不同層面的動(dòng)機(jī)因素,如個(gè)體、人際關(guān)系和社區(qū)環(huán)境因素等,并探討多種因素對(duì)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的共同影響。考慮到激發(fā)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為涉及多個(gè)影響要素間的交互,并且可能存在多條結(jié)果等效路徑,本研究引入模糊集定性比較分析(Fuzzy Sets of Qualitative Comparative Analysis, fsQCA)方法,對(duì)觸發(fā)社交型問答社區(qū)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的前因進(jìn)行構(gòu)型分析,通過揭示個(gè)體因素、人際因素和社區(qū)環(huán)境因素共同影響用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的整體圖景,深入挖掘社交型問答社區(qū)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為因素組態(tài)的影響機(jī)理。

1 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

1.1 知識(shí)貢獻(xiàn)行為

用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為是指用戶將自身掌握的知識(shí)、信息資源等通過在線社區(qū)平臺(tái)傳遞給其他用戶的行為[14]。現(xiàn)有關(guān)于在線社區(qū)用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為的研究主要集中于考察知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素,主要可以歸納為個(gè)體動(dòng)機(jī)因素、平臺(tái)因素及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)因素3個(gè)方面。用戶個(gè)體動(dòng)機(jī)包括內(nèi)部動(dòng)機(jī)和外部動(dòng)機(jī),內(nèi)部動(dòng)機(jī)源自用戶自身,用戶知識(shí)貢獻(xiàn)通常會(huì)受到用戶所獲得的愉悅感和知識(shí)自我效能感等影響[8,15,16];外部動(dòng)機(jī)源自于外界環(huán)境對(duì)用戶貢獻(xiàn)行為的影響,如社區(qū)獎(jiǎng)勵(lì)、互惠、聲譽(yù)等均會(huì)影響用戶的知識(shí)貢獻(xiàn)[17,18]。社區(qū)平臺(tái)因素是影響用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為的重要預(yù)測(cè)變量[7]。根據(jù)技術(shù)接受模型,當(dāng)社區(qū)平臺(tái)設(shè)計(jì)易被用戶理解、易于使用時(shí),用戶將傾向于加入社區(qū),并在社區(qū)中貢獻(xiàn)知識(shí)[6]。此外,社交網(wǎng)絡(luò)也會(huì)對(duì)用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為產(chǎn)生一定影響[9]。一些學(xué)者指出,社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的中心度和連接性及其與社區(qū)其他成員的關(guān)系質(zhì)量均能夠?qū)τ脩粽承?、用戶生成?nèi)容的受歡迎程度產(chǎn)生顯著影響,這會(huì)進(jìn)一步影響用戶的貢獻(xiàn)行為[8,19]。由此可見,現(xiàn)有關(guān)于用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為影響機(jī)制的研究較豐富,然而學(xué)者們忽略了用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為是一種持續(xù)、漸進(jìn)的過程,較少有學(xué)者關(guān)注用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為,以致不能從時(shí)間維度上識(shí)別用戶行為的變化過程。

在信息系統(tǒng)研究中,持續(xù)是指用戶在初始采用階段后其后續(xù)決策受到信息系統(tǒng)中初始采用決策的影響[20]。近年來,部分學(xué)者關(guān)注到用戶持續(xù)參與對(duì)社區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要性,認(rèn)為持續(xù)參與是用戶基于先前經(jīng)驗(yàn)而重復(fù)該意愿或行為的活動(dòng)[21]。一些學(xué)者主要考察用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)意愿的影響因素,探討了社區(qū)環(huán)境因素(如社區(qū)氛圍、社區(qū)共享文化等)[22,23]、社會(huì)因素(如社會(huì)資本、互惠等)[22,24]、個(gè)體因素(如自我效能、聲譽(yù)、個(gè)體特質(zhì)等)[21,25]等對(duì)持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)意愿的影響,但并未關(guān)注持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為。雖然一些學(xué)者指出有效的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)意愿能夠積極影響持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為[25],但持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)意愿并不等同于持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為,意愿并不能完全預(yù)測(cè)行為。并且,對(duì)于社交型問答社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展而言,持續(xù)的知識(shí)貢獻(xiàn)行為比持續(xù)的知識(shí)貢獻(xiàn)意愿更關(guān)鍵,因此探索持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素具有必要性。

此外,現(xiàn)有關(guān)于知識(shí)貢獻(xiàn)的研究主要聚焦于知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量,探討用戶在在線社區(qū)中的知識(shí)貢獻(xiàn)頻率[4,8],而較少有學(xué)者考察知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量,忽略了對(duì)知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量及其影響因素的研究。雖然社交型問答社區(qū)的知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量不斷增加,但用戶貢獻(xiàn)的知識(shí)質(zhì)量存在較大差異。低質(zhì)量、誤導(dǎo)性答案并不能有效滿足社區(qū)用戶的信息需求,只有有效、具有響應(yīng)性的回答才構(gòu)成真正的知識(shí)貢獻(xiàn),并對(duì)用戶決策和積極行為發(fā)揮重要作用[26]。社交型問答社區(qū)的可持續(xù)健康發(fā)展主要取決于知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量,缺乏對(duì)知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量的衡量機(jī)制會(huì)使用戶產(chǎn)生不信任感,進(jìn)而離開在線社區(qū)[27]。由此可見,知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量對(duì)于在線社區(qū)的可持續(xù)發(fā)展都至關(guān)重要?；诖?本文將根據(jù)知識(shí)貢獻(xiàn)特征,將持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為劃分為持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量,深入探究社交型問答社區(qū)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)因素。

1.2 社會(huì)生態(tài)模型

社會(huì)生態(tài)模型(Socioecological model,SEM)是在生態(tài)系統(tǒng)理論的基礎(chǔ)上衍生發(fā)展而來的,其強(qiáng)調(diào)個(gè)體行為會(huì)受到個(gè)人和環(huán)境因素等多方面的交互影響[13]。作為一種多層次、交互式的理論框架,它有助于識(shí)別與分析影響個(gè)體行為的個(gè)人、人際、社區(qū)和社會(huì)因素之間的復(fù)雜作用[30]。Bronfenbrenner[28]最初提出社會(huì)生態(tài)理論模型是為了探究?jī)和砷L(zhǎng)歷程的影響因素,他認(rèn)為兒童的具體發(fā)展過程嵌套于相互影響的一系列環(huán)境系統(tǒng)當(dāng)中,包括微觀系統(tǒng)(個(gè)體活動(dòng)的直接環(huán)境)、中觀系統(tǒng)(各微系統(tǒng)間的聯(lián)系)、外部系統(tǒng)(社區(qū)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò))、宏觀系統(tǒng)(社會(huì)和文化價(jià)值觀)和時(shí)序系統(tǒng)(公共政策)。該理論基礎(chǔ)更傾向于生物學(xué),重點(diǎn)考察社會(huì)環(huán)境對(duì)兒童成長(zhǎng)歷程的影響,而較少探討個(gè)體自身的能動(dòng)性。在此基礎(chǔ)上,Zastrow[13]構(gòu)建了新的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)以闡釋個(gè)體行為與環(huán)境之間的多重系統(tǒng)及相互關(guān)系,將社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)劃分為微觀系統(tǒng)(個(gè)體生理、心理因素)、中觀系統(tǒng)(與人互動(dòng))以及宏觀系統(tǒng)(社區(qū)、機(jī)構(gòu)或組織等)3個(gè)層面,更突出微觀系統(tǒng)在社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)中的重要作用,強(qiáng)調(diào)個(gè)體生理、心理因素等對(duì)個(gè)體行為的影響,打破了以往研究中將個(gè)體與環(huán)境相對(duì)立的局面。目前,該理論已在社會(huì)科學(xué)和公共衛(wèi)生等領(lǐng)域得到應(yīng)用,以考察個(gè)體與環(huán)境間的互動(dòng)關(guān)系對(duì)個(gè)體態(tài)度、行為和經(jīng)驗(yàn)等的影響。如在公共衛(wèi)生領(lǐng)域,學(xué)者們基于社會(huì)生態(tài)模型探討兒童肥胖、健康飲食行為等方面影響因素[29]。在社會(huì)學(xué)研究中,社會(huì)生態(tài)模型更多地用于研究青少年群體心理及行為反應(yīng),考察整個(gè)社會(huì)系統(tǒng)對(duì)青少年群體心理、情緒和行為的重要影響[30,31]。

社交型問答社區(qū)是一個(gè)環(huán)環(huán)相扣的社會(huì)生態(tài)系統(tǒng),社區(qū)用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為可以在多層影響水平內(nèi)嵌套。本研究借鑒Zastrow[13]構(gòu)建的社會(huì)生態(tài)理論模型,考察微觀系統(tǒng)(個(gè)體因素)、中觀系統(tǒng)(人際關(guān)系因素)和宏觀系統(tǒng)(社區(qū)環(huán)境因素)對(duì)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的共同影響,通過系統(tǒng)整合持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為(質(zhì)量和數(shù)量)的影響因素,以理解用戶參與持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)的不同動(dòng)機(jī)。具體而言,基于社交型問答社區(qū)的特殊性,提出用戶參與知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素,即成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感、身份認(rèn)同感(個(gè)體層面);社會(huì)資本,即社交互動(dòng)鏈、信任和互惠(人際關(guān)系層面);以及社區(qū)形象激勵(lì)和同儕影響(社區(qū)環(huán)境層面)。具體如圖1所示。

圖1 社會(huì)生態(tài)理論模型Fig.1 Socio-ecological model

圖2 研究模型Fig.2 Research model

(1)個(gè)體層面因素。在線社區(qū)中,用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為通常會(huì)受到個(gè)體特質(zhì)、行為動(dòng)機(jī)、個(gè)性傾向等個(gè)體層面因素影響[32]。動(dòng)機(jī)理論視域下用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為是由用戶特定需求和動(dòng)機(jī)引起的,其參與貢獻(xiàn)的動(dòng)機(jī)主要是基于個(gè)體興趣或知識(shí)貢獻(xiàn)行為所獲得的愉悅感[33]。當(dāng)用戶懷有成就動(dòng)機(jī)時(shí),用戶在知識(shí)貢獻(xiàn)過程中獲得的成就感和滿足感作為一種內(nèi)在推力,能夠激勵(lì)用戶積極投身于社區(qū)知識(shí)貢獻(xiàn)活動(dòng)[34]。再者,用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為還取決于用戶個(gè)性傾向,責(zé)任感較強(qiáng)的用戶更關(guān)注于服務(wù)他人,能夠在不考慮自身收益的情況下自愿幫助其他用戶[35]。同時(shí),用戶在社區(qū)中的身份認(rèn)同感表示用戶對(duì)社區(qū)的歸屬感和信任感,通過身份交流有助于用戶找到具有相似興趣和價(jià)值觀的其他用戶,促使用戶間建立友好聯(lián)系、積極參與知識(shí)貢獻(xiàn)[9]。

(2)人際關(guān)系因素。社會(huì)資本存在于社區(qū)主體的人際關(guān)系中,用戶密切的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系有助于拓展用戶知識(shí)交換范圍、深度和提高交互效率[36]。已有研究表明,社會(huì)資本能夠激勵(lì)用戶知識(shí)貢獻(xiàn),促進(jìn)在線情境中的知識(shí)共享[9,37]。社交互動(dòng)鏈、信任和互惠作為社會(huì)資本的典型因素對(duì)在線社區(qū)知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響受到諸多學(xué)者的關(guān)注。用戶在社區(qū)中的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)量及其與社區(qū)其他用戶的關(guān)系質(zhì)量均能夠影響用戶的貢獻(xiàn)意愿和行為[8,37]?；谛湃谓⒌纳鐣?huì)關(guān)系[3]有助于鼓勵(lì)用戶在該關(guān)系中承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn),激發(fā)用戶充分參與社區(qū)互動(dòng)和交流。在用戶相互信任的社區(qū)情境下,用戶之間將更傾向于互惠,更會(huì)為在線社區(qū)作出貢獻(xiàn)[36]。

(3)社區(qū)環(huán)境因素。社區(qū)環(huán)境、社區(qū)氛圍與用戶的知識(shí)貢獻(xiàn)行為緊密相關(guān),良好和諧的社區(qū)環(huán)境能夠有效促進(jìn)用戶積極參與社區(qū)活動(dòng)。社區(qū)激勵(lì)是在線社區(qū)為鼓勵(lì)用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為而發(fā)起的激勵(lì)機(jī)制,通過使用社區(qū)認(rèn)可的符號(hào)化激勵(lì)形式體現(xiàn)用戶在社區(qū)中的形象與地位。社區(qū)形象激勵(lì)有助于促進(jìn)用戶為了維持自身形象而不斷提升社區(qū)中的知識(shí)貢獻(xiàn)頻率[18]。同時(shí),社區(qū)中群體影響力是影響用戶行為發(fā)生改變的重要原因。在線社區(qū)交互環(huán)境的虛擬性使得用戶間更便于觀察彼此行為或觀點(diǎn)變化,這使得同儕間的相互影響變得更普遍。社區(qū)中同儕影響效應(yīng)越強(qiáng),用戶越易于從同儕反饋內(nèi)容中吸收、內(nèi)化知識(shí),進(jìn)而促進(jìn)知識(shí)貢獻(xiàn)行為產(chǎn)生[14]。

由此,提出本文的概念模型框架,如圖 2 所示。

2 研究方法

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)收集

(1)樣本選擇。本文以社交型問答社區(qū)——知乎社區(qū)作為研究對(duì)象。知乎社區(qū)成立于2010年,運(yùn)營(yíng)前期主要采用邀請(qǐng)制方式進(jìn)行用戶注冊(cè)。從2013年3月起,知乎開始允許用戶進(jìn)行公開注冊(cè)。截至2019年1月1日,用戶人數(shù)達(dá)到2.2億人,社區(qū)中用戶提問數(shù)和用戶回答數(shù)也迅速增長(zhǎng),成為中國(guó)最具影響力的社交型問答社區(qū)之一。在知乎社區(qū)中,用戶能提出個(gè)性化問題,分享他們的專業(yè)知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)和意見,這已經(jīng)成為用戶獲取知識(shí)、交流知識(shí)的重要渠道。知乎社區(qū)涵蓋用戶個(gè)人信息、參與信息、反饋信息以及基本動(dòng)態(tài)等內(nèi)容,為研究用戶在社區(qū)中的知識(shí)行為提供了依據(jù)。為此,選取知乎社區(qū)作為研究對(duì)象具有一定典型性和代表性。

(2)數(shù)據(jù)收集。借鑒Liang等[38]、Dong等[39]的數(shù)據(jù)收集方法,本文設(shè)計(jì)了一項(xiàng)縱向試驗(yàn)以考察用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素。通過Python程序隨機(jī)抓取知乎社區(qū)3 000名用戶,并從2020年6月15日至2021年6月15日對(duì)3 000名用戶進(jìn)行縱向觀察,記錄用戶的個(gè)人信息、參與信息和反饋信息等。由于本文關(guān)注的是持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為,所以分析對(duì)象局限于持續(xù)參與知識(shí)貢獻(xiàn)的用戶。為了捕獲樣本,在T1時(shí)期收集用戶個(gè)體、人際關(guān)系、社區(qū)環(huán)境、知識(shí)貢獻(xiàn)行為等信息,在T2時(shí)期(一年后)收集用戶的后續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為數(shù)據(jù)。具體搜集過程為:首先,根據(jù)社區(qū)用戶名生成個(gè)人主頁的URL;其次,用HttpClient軟件包下載用戶個(gè)人主頁;再次,用Jsoup軟件包對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得到用戶信息。通過重復(fù)上述3個(gè)步驟,得到每個(gè)時(shí)期3 000名用戶的所有信息,并通過Mysql數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。通過刪除關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)缺失、因隱私保護(hù)無法獲得的用戶數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與處理,最終獲得2 419名用戶的有效數(shù)據(jù)。

2.2 變量測(cè)量

參考以往文獻(xiàn)及知乎社區(qū)的設(shè)置情況,對(duì)各變量進(jìn)行測(cè)量,測(cè)量方式如表1所示。

表1 變量衡量指標(biāo)Tab.1 Variable measurement indicators

(1)因變量。知識(shí)貢獻(xiàn)可以從數(shù)量和質(zhì)量?jī)煞矫娑攘縖38],在線問答社區(qū)的可持續(xù)健康發(fā)展不僅需要用戶自愿貢獻(xiàn)知識(shí),而且需要用戶持續(xù)貢獻(xiàn)高質(zhì)量知識(shí)[26]。借鑒Lou等[26]的研究,將持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為劃分為持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量(Continuous Knowledge Contribution Quantity, KCQ1)和持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量(Continuous Knowledge Contribution Quality, KCQ2)。持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量(KCQ1)采用用戶在一定時(shí)期內(nèi)提供的回答數(shù)衡量;持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量(KCQ2)采用用戶在一定時(shí)期內(nèi)提交評(píng)論后獲得的平均贊同數(shù)衡量。

(2)自變量。在個(gè)體因素方面:成就動(dòng)機(jī)(Achievement Motivation, AM)是基于用戶對(duì)獲得自身成就和價(jià)值認(rèn)可的渴望,并激勵(lì)用戶從事有價(jià)值活動(dòng)的一種內(nèi)部推動(dòng)力量[34]。用戶因發(fā)布內(nèi)容獲得的滿意度和喜愛數(shù)是激發(fā)用戶行為的成就動(dòng)機(jī),因此本文采用用戶獲得的喜歡數(shù)衡量用戶的成就動(dòng)機(jī)(AM)。其次,責(zé)任感(Sense of Responsibility, SR)是指用戶自覺、主動(dòng)參與社區(qū)活動(dòng)的內(nèi)在感知。在知乎社區(qū)中,用戶基于自身責(zé)任感參與社區(qū)公共編輯,作出有利于社區(qū)發(fā)展的行為。因此,本文采用用戶在社區(qū)中參與公共編輯的數(shù)量測(cè)度用戶責(zé)任感(SR)。再者,身份認(rèn)同感(Sense of Identity, SI)采用用戶信息披露的完整程度衡量。每個(gè)知乎社區(qū)用戶都擁有自己的個(gè)人主頁,所有個(gè)人資料均為選填。用戶在知乎社區(qū)中可以披露的個(gè)人信息項(xiàng)包括昵稱、性別、個(gè)人簡(jiǎn)介、居住地、行業(yè)、學(xué)校、公司共7項(xiàng),用戶每完成一項(xiàng),自我展示得1分,用戶個(gè)人主頁信息完整度介于0～7之間。

在人際因素方面:社交互動(dòng)鏈(Social interaction ties, SIT)是用戶間信息、資源流動(dòng)的渠道[36]。用戶追隨者數(shù)量(粉絲)代表了用戶所擁有的受眾數(shù)量,當(dāng)用戶發(fā)布新問題或提供問題的新答案時(shí),所有內(nèi)容將推送到他的追隨者。用戶的追隨者數(shù)量越多,用戶的社交互動(dòng)聯(lián)系越多,用戶就更趨于社交網(wǎng)絡(luò)的中心位置。因此,本文采用用戶粉絲數(shù)量測(cè)量社交互動(dòng)鏈(SIT)。其次,信任(Trust,TR)代表用戶通過社交互動(dòng)而發(fā)展的人際關(guān)系,是促進(jìn)用戶知識(shí)交流的情感特質(zhì)[36]。研究表明,當(dāng)用戶選擇跟隨其他用戶時(shí),他們傾向于在一定程度上相互信任,并愿意為互惠而互動(dòng)[40]。在線社區(qū)中,用戶基于信任自愿訂閱和追蹤他們感興趣的用戶、主題或問題等,并瀏覽這些用戶發(fā)布的主題或問題的相關(guān)內(nèi)容。因此,本文通過用戶關(guān)注數(shù)量測(cè)量用戶間信任(TR)。此外,互惠(Reciprocity, RE)是社會(huì)交換的基礎(chǔ)[9],是用戶間相互公平的知識(shí)交換感知[41]。在互惠規(guī)范下,如果用戶想得到更多的評(píng)論反饋,他們需要為社區(qū)中其他用戶提供更多的知識(shí)供給[9,41]。因此,本文采用用戶評(píng)論數(shù)除以用戶獲取的反饋數(shù)衡量互惠水平(RE)。

在社區(qū)環(huán)境因素方面:社區(qū)形象激勵(lì)指的是用戶想成為被其他用戶所喜愛和尊重的形象愿望[18]?；谏鐣?huì)交換理論,當(dāng)用戶獲得的物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)或精神獎(jiǎng)勵(lì)越多時(shí),越愿意參與社區(qū)活動(dòng)[4]。在知乎社區(qū)中,當(dāng)用戶發(fā)布問題、回答問題、發(fā)布評(píng)論等時(shí),如果其他用戶對(duì)該用戶發(fā)布內(nèi)容表示贊同,將有助于提升用戶聲譽(yù),進(jìn)而提高用戶社區(qū)形象。因此,本文采用用戶獲取的總贊同數(shù)衡量社區(qū)形象激勵(lì)(Community Image Incentive, CII)。此外,在線社區(qū)中同儕影響(Peer Influence, PI)是用戶間基于社交互動(dòng)而展開的社會(huì)學(xué)習(xí)過程。用戶通過對(duì)同儕反饋內(nèi)容進(jìn)行內(nèi)化吸收而采取進(jìn)一步行為[14],因此本文采用社區(qū)其他用戶對(duì)用戶發(fā)布內(nèi)容的評(píng)論數(shù)衡量同儕影響(PI)。

3 數(shù)據(jù)處理與分析

3.1 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)

本研究選取個(gè)體因素(成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感、身份認(rèn)同感)、人際因素(社交互動(dòng)鏈、信任、互惠)、社區(qū)環(huán)境因素(社區(qū)形象激勵(lì)、同儕影響)3種因素、共8個(gè)變量作為條件變量,結(jié)果變量是持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量。傳統(tǒng)回歸分析強(qiáng)調(diào)在其它因素不變的條件下自變量對(duì)因變量的邊際凈效應(yīng),而未分析多個(gè)前因條件相互依賴所形成的復(fù)雜因果關(guān)系[42]。本研究涉及成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感、身份認(rèn)同感、社交互動(dòng)鏈、信任、互惠、社區(qū)形象激勵(lì)、同儕影響以及用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為之間的復(fù)雜因果關(guān)系,為此采用模糊集定性比較分析(fsQCA)方法解決該問題。

首先對(duì)研究變量進(jìn)行校準(zhǔn),對(duì)成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感、身份認(rèn)同感、社交互動(dòng)鏈、信任、互惠、社區(qū)形象激勵(lì)、同儕影響、持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為等取平均值,而后按照 Ragin[43]提出的 5% (Fully Out)、95%(Fully In)以及交叉點(diǎn) 50%(Crossover Point)的標(biāo)準(zhǔn)分別對(duì)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)校準(zhǔn),具體如表2所示。

表2 各因素?cái)?shù)據(jù)校準(zhǔn)Tab.2 Data calibration for each factor

3.2 必要條件分析

數(shù)據(jù)校準(zhǔn)后,對(duì)各變量單項(xiàng)前因條件進(jìn)行必要性分析檢驗(yàn),如表3所示。各單項(xiàng)前因條件對(duì)解釋用戶產(chǎn)生持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的一致性均未達(dá)到0.9的門檻值,初步判斷單個(gè)前因變量的解釋力有限,即不存在驅(qū)動(dòng)持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為的必要條件。因此,本研究需要對(duì)8個(gè)前因條件進(jìn)行組合分析,進(jìn)一步判斷其構(gòu)成的前因條件構(gòu)型對(duì)用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為(貢獻(xiàn)質(zhì)量、貢獻(xiàn)數(shù)量)的影響。

表3 用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為必要性條件分析Tab.3 Necessary condition analysis of users' continuous contribution behavior

3.3 用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為聯(lián)動(dòng)效應(yīng)分析

研究采用 fsQCA 3.0 軟件進(jìn)行組態(tài)分析,設(shè)置一致性門檻值為0.8,進(jìn)行路徑標(biāo)準(zhǔn)化分析,組態(tài)結(jié)果如表4所示。其中,●或●表示該條件存在,?或 ? 表示該條件不存在,“空白”表示構(gòu)型中該條件可以存在也可以不存在, ●或?表示核心條件,●或 ?表示輔助條件。

表4 用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的前因條件構(gòu)型Tab.4 Antecedent variable configuration of users' continuous contribution behavior

3.3.1 用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量提高構(gòu)型

表4結(jié)果顯示,提高用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量的路徑組態(tài)中有5條路徑的一致性水平均高于0.75,總體一致性水平為0.834,高于0.8的閾值,總體解的覆蓋率為0.515,表明組態(tài)效果顯著,解釋度較高。通過將具有相同核心條件的前因構(gòu)型進(jìn)行歸類,觸發(fā)用戶持續(xù)性提升貢獻(xiàn)數(shù)量的三類前因構(gòu)型模式為S1、S2(S2a、S2b、S2c)、S3。

(1)模式一:成就動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型。S1的前因構(gòu)型為“成就動(dòng)機(jī)·～身份認(rèn)同感·社交互動(dòng)鏈·～信任·～互惠·社區(qū)形象激勵(lì)·～同儕影響”,引致用戶持續(xù)提高知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量的核心條件是高成就動(dòng)機(jī)和弱身份認(rèn)同感。S1構(gòu)型表明當(dāng)用戶具備較高成就動(dòng)機(jī)時(shí),即使存在用戶信任、用戶間互惠不足和同儕影響效果略差的限制,也能夠提升用戶的持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量。因此,本文將S1構(gòu)型命名為“成就動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型”。以往研究指出,成就動(dòng)機(jī)是激勵(lì)用戶從事有價(jià)值活動(dòng)的一種內(nèi)在推動(dòng)力量,成就動(dòng)機(jī)越高的用戶越積極投入社區(qū)活動(dòng),積極參與社區(qū)知識(shí)貢獻(xiàn)[34]。此外,身份認(rèn)同感也是激發(fā)用戶持續(xù)提高知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量的核心條件。身份認(rèn)同感較弱代表了用戶在社區(qū)中的匿名性感知較強(qiáng),用戶匿名性有助于提高用戶去個(gè)性化的社會(huì)認(rèn)同,降低個(gè)體差異感知,使用戶間能更自由、平等地互動(dòng)[44],進(jìn)而增強(qiáng)用戶參與社區(qū)討論的積極性。綜上所述,在高形象激勵(lì)的社區(qū)環(huán)境下,處于社交網(wǎng)絡(luò)中心的用戶基于成就動(dòng)機(jī)和感知匿名性,更愿意參與社區(qū)討論,在社區(qū)中積極進(jìn)行持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)。

(2)模式二:人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)型。S2構(gòu)型包括3個(gè)子模式(S2a、S2b、S2c),三者的核心條件均包括社交互動(dòng)鏈和互惠,相同輔助條件為同儕影響,即較多的社交互動(dòng)聯(lián)系和高互惠感知共同驅(qū)動(dòng)用戶提升持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量,因此S2構(gòu)型可以稱為“人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)型”。以往研究表明,用戶社交互動(dòng)越多,越接近于在線社區(qū)的核心位置,用戶交流知識(shí)的強(qiáng)度、頻率和廣度就越大,更有利于促進(jìn)用戶知識(shí)貢獻(xiàn)[36]。其次,用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)還依賴于用戶的互惠感知。用戶間互惠有助于形成知識(shí)貢獻(xiàn)的良性反饋回路[44]。當(dāng)用戶在社區(qū)中的知識(shí)需求得到滿足時(shí),更愿意回報(bào)社區(qū),更有動(dòng)力作出貢獻(xiàn)[36,44]。從該觸發(fā)模式來看,在同儕影響效應(yīng)較顯著的在線社區(qū)中,當(dāng)用戶擁有眾多社交互動(dòng)聯(lián)系和具有高互惠感知時(shí),用戶的知識(shí)貢獻(xiàn)更容易維持和實(shí)現(xiàn)。S2a、S2b和S2c三條組態(tài)路徑的主要不同點(diǎn)在于個(gè)體參與動(dòng)機(jī)的差異性。S2a的個(gè)體驅(qū)動(dòng)動(dòng)機(jī)是成就動(dòng)機(jī)和責(zé)任感,S2b的個(gè)體驅(qū)動(dòng)動(dòng)機(jī)是成就動(dòng)機(jī)和身份認(rèn)同感,而S2c的個(gè)體驅(qū)動(dòng)動(dòng)機(jī)為責(zé)任感和身份認(rèn)同感。這表明具有較多社交互動(dòng)關(guān)系和高互惠感知的用戶基于成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感或身份認(rèn)同感,能夠有效促進(jìn)用戶提升知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量。

(3)模式三:全維度驅(qū)動(dòng)型。S3的前因構(gòu)型為“成就動(dòng)機(jī)·責(zé)任感·社交互動(dòng)鏈·信任·～互惠·社區(qū)形象激勵(lì)·～同儕影響”,引致用戶提升持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量的核心條件包括高成就動(dòng)機(jī)、高責(zé)任感、高社交互動(dòng)鏈、高信任度、高社區(qū)形象激勵(lì)和低同儕影響,輔助條件是弱互惠感知。由于該構(gòu)型的核心條件包含個(gè)體因素、人際關(guān)系因素和社區(qū)環(huán)境因素三維度,因而稱為“全維度驅(qū)動(dòng)型”。以往研究表明,社交互動(dòng)聯(lián)系為用戶提供了信息交互渠道,且信任為用戶提供了未來會(huì)得到預(yù)期回報(bào)的保證,從而促進(jìn)了用戶間合作和知識(shí)交流。其次,社區(qū)用戶通過發(fā)布內(nèi)容能夠獲得積分或被他人點(diǎn)贊,社區(qū)形象激勵(lì)有助于用戶在在線社區(qū)建立威望,從而對(duì)用戶的持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為產(chǎn)生積極影響[18]。此外,同儕影響效應(yīng)微弱也是用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為的核心條件?；谂杂^者理論,當(dāng)用戶感知到社區(qū)知識(shí)貢獻(xiàn)較豐富時(shí),他們會(huì)認(rèn)為社區(qū)中存在其它潛在幫助源,從而降低用戶的知識(shí)自我效能,抑制用戶在社區(qū)中的貢獻(xiàn)行為[45]。但當(dāng)用戶意識(shí)到自己在社區(qū)中的責(zé)任時(shí),責(zé)任感能夠有效推動(dòng)用戶產(chǎn)生負(fù)責(zé)任行為[46]。因此,此模式有助于提高用戶的持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量。綜上所述,S3構(gòu)型表明具有較高成就動(dòng)機(jī)和社區(qū)責(zé)任感的用戶主體,能夠在社區(qū)中與其他用戶建立廣泛的社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系并產(chǎn)生用戶信任,外加社區(qū)形象激勵(lì)的作用,有助于彌補(bǔ)用戶間互惠和同儕影響的不足,進(jìn)而提高用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量。

3.3.2 用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量提升構(gòu)型

表4結(jié)果顯示,提升用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量的路徑組態(tài)中有3條路徑,3條路徑的一致性水平均高于0.75,總體一致性水平為0.957,高于0.8的閾值,總體解的覆蓋率為0.618,表明組態(tài)效果顯著,解釋度較高。通過將具有相同核心條件的前因構(gòu)型進(jìn)行歸類,可將它們歸納為兩類觸發(fā)用戶提升持續(xù)性貢獻(xiàn)質(zhì)量的前因構(gòu)型模式,即S4和S5(S5a、S5b)構(gòu)型。

(1)模式一:形象激勵(lì)主導(dǎo)型。S4的前因構(gòu)型為“成就動(dòng)機(jī)·身份認(rèn)同感·社交互動(dòng)鏈·～信任·～互惠·社區(qū)形象激勵(lì)·～同儕影響”,引致用戶高持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量的核心條件是高成就動(dòng)機(jī)、高身份認(rèn)同感、信任缺失和低同儕影響。以往研究表明,身份認(rèn)同感代表用戶對(duì)社區(qū)的認(rèn)同感和歸屬感,其能夠促使用戶通過提供高質(zhì)量知識(shí)提高自身地位預(yù)期[47],激勵(lì)用戶不斷通過高質(zhì)量回復(fù)來維持自己形象和身份。同時(shí),高質(zhì)量的內(nèi)容貢獻(xiàn)也體現(xiàn)了用戶的認(rèn)知水平和學(xué)習(xí)態(tài)度,成就動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)用戶參與更具價(jià)值的社區(qū)活動(dòng)以進(jìn)一步提升用戶的社區(qū)形象。因此,S4構(gòu)型稱為“形象激勵(lì)主導(dǎo)型”。具體而言,S4構(gòu)型表明即使用戶受到用戶間信任和互惠感知不足以及同儕間互動(dòng)影響較弱的限制,但在高社區(qū)形象激勵(lì)、成就動(dòng)機(jī)和身份認(rèn)同感的動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)下,仍能夠有效提升用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量。

(2)模式二:參與動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型。S5構(gòu)型包括兩個(gè)子模式(S5a、S5b),其核心條件均包括高成就動(dòng)機(jī)、高責(zé)任感和高身份認(rèn)同感,相同輔助條件為高社交互動(dòng)鏈和高社區(qū)形象激勵(lì),即高成就動(dòng)機(jī)、高度責(zé)任感和高身份認(rèn)同感共同促進(jìn)用戶提升持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量。由于該構(gòu)型的核心條件包含用戶個(gè)體因素維度的所有變量,因而稱為“參與動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型”。從該觸發(fā)模式看,具有高成就動(dòng)機(jī)、高身份認(rèn)同感和高度責(zé)任感的用戶在高社區(qū)形象激勵(lì)環(huán)境下易與其他用戶建立社交網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系,有助于提升用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量。S5a和S5b兩條組態(tài)路徑的差異之處在于S5a構(gòu)型的人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)因素是信任,而S5b構(gòu)型的人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)因素是互惠,表明具有高成就動(dòng)機(jī)和高度責(zé)任感的用戶受到用戶信任或用戶互惠的影響,有助于促進(jìn)用戶提升知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量。

4 結(jié)論與展望

4.1 研究結(jié)論與貢獻(xiàn)

本文以知乎社區(qū)用戶作為研究對(duì)象,通過2020年6月15日到2021年6月15日持續(xù)對(duì)知乎社區(qū)的2 419名用戶數(shù)據(jù)的追蹤,運(yùn)用模糊集定性比較分析方法(fsQCA)檢驗(yàn)了觸發(fā)用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)行為(數(shù)量和質(zhì)量)的組態(tài)路徑。結(jié)果表明,社交型問答社區(qū)中用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為是多個(gè)組合因素聯(lián)動(dòng)的結(jié)果,并不存在單一的核心條件能夠直接影響用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為。首先,觸發(fā)用戶提高持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量的組態(tài)路徑有3條,即成就動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型、人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)型和全維度驅(qū)動(dòng)型。成就動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型組態(tài)構(gòu)型以高成就動(dòng)機(jī)和弱身份認(rèn)同感為核心條件,人際關(guān)系驅(qū)動(dòng)型以高社交互動(dòng)鏈和高互惠感知為核心條件,而全維度驅(qū)動(dòng)型以高成就動(dòng)機(jī)、高責(zé)任感、高社交互動(dòng)鏈、信任、高社區(qū)形象激勵(lì)和同儕影響效應(yīng)微弱為核心條件。其次,觸發(fā)用戶持續(xù)知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量提升的組態(tài)路徑包括兩條,即形象激勵(lì)主導(dǎo)型和參與動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型。形象激勵(lì)主導(dǎo)型以高成就動(dòng)機(jī)、高身份認(rèn)同感、信任缺失和同儕影響效應(yīng)微弱為核心條件,而參與動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)型以高成就動(dòng)機(jī)、高責(zé)任感和高身份認(rèn)同為核心條件。由此可見,用戶個(gè)體參與動(dòng)機(jī)層面的成就動(dòng)機(jī)、責(zé)任感和身份認(rèn)同感是觸發(fā)個(gè)體持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量提升的重要核心因素,社區(qū)環(huán)境因素中的社區(qū)形象激勵(lì)和同儕影響作為重要的輔助因素存在,而人際關(guān)系因素更多地作為形成不同持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量組態(tài)路徑的潛在原因。

本文的理論貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在3個(gè)方面:第一,從單一視角轉(zhuǎn)向整合性研究視角,基于社會(huì)生態(tài)框架構(gòu)建整合模型并檢驗(yàn)個(gè)體因素、人際關(guān)系因素和社區(qū)環(huán)境因素對(duì)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的共同影響,通過fsQCA方法重點(diǎn)考察各潛在變量間的交互效應(yīng),探討影響社交型問答社區(qū)持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的多重動(dòng)因,深入揭示用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為因素組態(tài)的影響機(jī)理。第二,以往研究聚焦于考察個(gè)體動(dòng)機(jī)、平臺(tái)、社交網(wǎng)絡(luò)等因素[5-9]對(duì)短期知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響,較少關(guān)注用戶知識(shí)貢獻(xiàn)的持續(xù)性。在線社區(qū)用戶參與是一個(gè)持續(xù)過程,其本身包括動(dòng)態(tài)復(fù)雜的社會(huì)交互,研究用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)對(duì)于社區(qū)可持續(xù)發(fā)展更具有意義。因此,本研究主要考察在線社區(qū)用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素,并通過持續(xù)追蹤、獲取用戶延期數(shù)據(jù)以解釋用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為的持續(xù)性問題。第三,本研究拓展了持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的維度劃分?，F(xiàn)有研究對(duì)知識(shí)貢獻(xiàn)行為的維度劃分更多表現(xiàn)在知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量方面,而忽略了知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量的重要性。雖然在線社區(qū)中知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量不斷增加,但有效和具有響應(yīng)性的知識(shí)貢獻(xiàn)才能夠構(gòu)成真正的知識(shí)貢獻(xiàn)[9]。因此,知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量與知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量對(duì)社區(qū)可持續(xù)發(fā)展同等重要。本文將持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為劃分為持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)質(zhì)量,并考察不同維度的知識(shí)貢獻(xiàn)驅(qū)動(dòng)因素,為在線社區(qū)的知識(shí)貢獻(xiàn)行為提供更全面的理解,推動(dòng)了用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為研究領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

本文研究結(jié)論為社交型問答社區(qū)提供了一些管理啟示。首先,社區(qū)應(yīng)當(dāng)建立多元化的激勵(lì)體系,鼓勵(lì)用戶分享自己的想法和創(chuàng)意。社區(qū)管理人員可以采取物質(zhì)激勵(lì)和精神激勵(lì)相結(jié)合的方式鼓勵(lì)用戶積極參與社區(qū)活動(dòng),如打賞、積分獎(jiǎng)勵(lì)、提升等級(jí)、社區(qū)虛擬獎(jiǎng)勵(lì)等,且在線社區(qū)可以采取日榜、周榜和月榜形式公布用戶活躍度及影響力,通過界面宣傳提升用戶地位和受關(guān)注程度,進(jìn)而提升用戶持續(xù)貢獻(xiàn)知識(shí)的熱情。其次,社區(qū)應(yīng)當(dāng)注重社區(qū)成員間的互動(dòng)與交流,促使用戶建立良好的社交關(guān)系。社區(qū)可以采用平臺(tái)群聊、即時(shí)回復(fù)通知等功能加強(qiáng)對(duì)在線社區(qū)的“社會(huì)化設(shè)計(jì)”,提高用戶互動(dòng)頻率,使得用戶間通過深入交流建立信任關(guān)系。第三,社區(qū)應(yīng)高度重視用戶知識(shí)貢獻(xiàn)的質(zhì)量問題。高質(zhì)量?jī)?nèi)容有助于增加社區(qū)用戶的知識(shí)資本,引發(fā)用戶間相互關(guān)注和彼此影響,促進(jìn)社區(qū)創(chuàng)新群體形成和發(fā)展。社區(qū)能夠通過評(píng)價(jià)機(jī)制,根據(jù)用戶發(fā)布內(nèi)容所獲得的贊同數(shù)、喜歡數(shù)、分享數(shù)等指標(biāo)對(duì)用戶生成內(nèi)容進(jìn)行客觀評(píng)價(jià),并按照評(píng)價(jià)權(quán)重對(duì)用戶生成內(nèi)容進(jìn)行排序,將高質(zhì)量?jī)?nèi)容推薦給相應(yīng)用戶,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精品內(nèi)容的有效推送。

4.2 局限與展望

本研究存在一定局限,也是未來研究方向。第一,結(jié)論的普適性。本文以典型的社交型問答社區(qū)——知乎社區(qū)為研究對(duì)象進(jìn)行研究,并未考察其它類型社區(qū)用戶的持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為。由于不同在線社區(qū)存在功能和行業(yè)差異,用戶在不同類型在線社區(qū)中采取知識(shí)貢獻(xiàn)行為所需的知識(shí)也存在明顯差異,本文的研究結(jié)論是否適用于其它類型社區(qū)仍需進(jìn)一步考證。第二,數(shù)據(jù)樣本的選擇問題。由于本文數(shù)據(jù)來源于對(duì)社交型問答社區(qū)用戶的持續(xù)追蹤,客觀數(shù)據(jù)并不能完全體現(xiàn)用戶在開展知識(shí)行為時(shí)的真實(shí)心理動(dòng)機(jī),無法反映用戶的心理動(dòng)機(jī)變化。未來研究中,可以將在線社區(qū)中的用戶行為數(shù)據(jù)與心理動(dòng)機(jī)因素的調(diào)查問卷相結(jié)合,以更為全面地考察用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響機(jī)制。第三,本文僅關(guān)注了用戶評(píng)論的知識(shí)貢獻(xiàn)數(shù)量和質(zhì)量,并未考慮其它類型的知識(shí)貢獻(xiàn)。實(shí)際上,社交型問答社區(qū)中存在不同深入程度的用戶貢獻(xiàn)行為,如參與貢獻(xiàn)、評(píng)論貢獻(xiàn)、內(nèi)容貢獻(xiàn)、責(zé)任貢獻(xiàn)等[35],并且不同維度的用戶貢獻(xiàn)行為存在差異性,對(duì)在線社區(qū)的知識(shí)管理活動(dòng)也發(fā)揮不同作用。未來研究中,可以進(jìn)一步考察不同深入程度的用戶持續(xù)性知識(shí)貢獻(xiàn)行為的影響因素。