開放式創(chuàng)新平臺創(chuàng)意采納的機(jī)制研究

【中圖分類號】F273.1；TP18【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A

【文章編號】1673-1069（2025）05-0070-03

1引言

哈佛大學(xué)Chesbrough教授提出的\"開放式創(chuàng)新\"理論，通過突破組織邊界、整合內(nèi)外部創(chuàng)新資源，實(shí)現(xiàn)了更高效、更低成本的創(chuàng)新范式，該理論因其顯著的實(shí)踐價(jià)值，獲得學(xué)界與業(yè)界的廣泛認(rèn)可和深人探索。然而，當(dāng)前企業(yè)在實(shí)踐開放式創(chuàng)新過程中普遍面臨\"創(chuàng)新漏斗\"效應(yīng)一盡管大量引入外部創(chuàng)意資源，卻難以實(shí)現(xiàn)預(yù)期產(chǎn)出。這主要在于創(chuàng)新采納環(huán)節(jié)存在系統(tǒng)短板：一方面，企業(yè)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的價(jià)值評估體系和專業(yè)評審團(tuán)隊(duì)，導(dǎo)致優(yōu)質(zhì)創(chuàng)意識別率低下；另一方面，未建立創(chuàng)意特征與采納結(jié)果的關(guān)聯(lián)分析機(jī)制，難以形成持續(xù)優(yōu)化的創(chuàng)新篩選模型?；诖?，本研究聚焦開放式創(chuàng)新平臺的痛點(diǎn)，構(gòu)建創(chuàng)意采納的關(guān)鍵機(jī)制模型，提升企業(yè)的創(chuàng)新甄別效能的同時(shí)為創(chuàng)新參與者提供精準(zhǔn)的貢獻(xiàn)指引，最終實(shí)現(xiàn)平臺生態(tài)的良性循環(huán)。

2研究理論假設(shè)

2.1平臺用戶形象對創(chuàng)意采納的假設(shè)

開放式創(chuàng)新平臺存在信息不對稱，管理者對平臺的整體運(yùn)行機(jī)制和規(guī)則較為熟悉，但對用戶的個(gè)人能力、知識水平等信息了解有限；用戶雖然對自己的創(chuàng)意和專業(yè)知識有深入了解，但對平臺的審核標(biāo)準(zhǔn)和偏好知之甚少，這種信息不對稱導(dǎo)致管理者難以準(zhǔn)確評估創(chuàng)意的價(jià)值。用戶形象的確立可以作為平臺管理者篩選創(chuàng)意的重要信號。

2.1.1用戶信息完整度

信息完整性能夠減少信息不對稱帶來的不確定性，從而提高創(chuàng)意被采納的可能性，用戶的自我展示動(dòng)機(jī)作為平臺管理者篩選創(chuàng)意的重要信號，幫助其快速識別優(yōu)質(zhì)用戶。本文

以職業(yè)、技能等信息的展示衡量該變量，提出假設(shè)：

H_la ：用戶信息完整度（integrity）對創(chuàng)意采納具有顯著的正向影響。

2.1.2頭像非默認(rèn)性

與本人相似度高的頭像更具親和力和可信度，有助于增強(qiáng)虛擬社區(qū)中人與人之間的關(guān)系，而使用真實(shí)頭像的用戶在網(wǎng)絡(luò)社交中更容易獲得他人的信任和認(rèn)可。因此，假設(shè)如下：

H_1b ：頭像非默認(rèn)性（photo）對創(chuàng)意采納有正向影響。

2.1.3用戶存續(xù)時(shí)長

用戶在平臺留存的時(shí)長反映了用戶對平臺的依賴程度和參與度。用戶粘性能夠增強(qiáng)用戶與平臺之間的互動(dòng)，從而提高創(chuàng)意的質(zhì)量和采納率。本文以月為單位衡量該變量，提出假設(shè)：

H_lc ：用戶存續(xù)時(shí)長（register）對創(chuàng)意采納具有顯著的正向影響。

2.2平臺參與行為對創(chuàng)意采納的假設(shè)

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，互惠行為被視為一種重要的社會規(guī)范，它不僅促進(jìn)了資源的有效分配，還增強(qiáng)了社會關(guān)系的穩(wěn)定性和持續(xù)性。在開放式創(chuàng)新平臺中，用戶間的交互行為不僅是信息交流的重要方式，更是影響創(chuàng)意采納的關(guān)鍵因素。

2.2.1評論數(shù)

評論作為用戶間交流的主要形式，評論數(shù)越多，創(chuàng)意被采納的可能性越大。吉海穎等發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量的評論能夠顯著提升創(chuàng)意的可信度，進(jìn)而增加被采納的概率。可見，用戶在平臺中積極參與評論，能夠提升自身創(chuàng)意的可見度，也通過知識共享促進(jìn)創(chuàng)意的改進(jìn)與采納，因此提出假設(shè)：

H_2a ：用戶的評論數(shù)量（comment）對創(chuàng)意采納有正向影響。

2.2.2投票數(shù)

投票不僅反映了用戶對創(chuàng)意的認(rèn)可，還通過互惠機(jī)制促進(jìn)了創(chuàng)意的傳播，研究者探討了投票行為對創(chuàng)意采納的影響機(jī)制。投票等激勵(lì)機(jī)制的產(chǎn)生使創(chuàng)意更受平臺的推薦，從而增加其被應(yīng)用的機(jī)會。用戶在平臺中積極參與投票，會通過互惠機(jī)制影響創(chuàng)意的接收，因此假設(shè)：

H_2b ：用戶的投票數(shù)（votes）對創(chuàng)意采納有正向影響。

2.2.3問答參與度

用戶在平臺提問和回答問題的數(shù)量是衡量用戶知識分享意愿的重要指標(biāo)?；卮饐栴}的行為展示了用戶的知識水平，高質(zhì)量的回答能夠顯著提升創(chuàng)意的可信度，進(jìn)而增加其被采納的概率。因此，提出假設(shè)：

H_2c ：問答參與度（questions）對創(chuàng)意采納有正向影響。

2.3創(chuàng)意信息特征對創(chuàng)意采納的假設(shè)

信息源的可信度在信息采納過程中起著至關(guān)重要的作用，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，信息源的可靠性顯著提升了用戶的購買意愿。本研究從信息源可信度理論出發(fā)，從可靠性和專業(yè)性兩個(gè)維度評估開放式創(chuàng)新平臺中創(chuàng)意信息的可信度。

2.3.1創(chuàng)意文本詞數(shù)

創(chuàng)意的文本長度反映了創(chuàng)意信息的完整性和專業(yè)性。較長的創(chuàng)意內(nèi)容能夠更全面地闡述創(chuàng)意的背景、優(yōu)勢和實(shí)施路徑，從而提高信息的可信度和說服力。然而，當(dāng)文本內(nèi)容的規(guī)模超過一定閾值時(shí)，會增加管理者的信息處理成本，導(dǎo)致創(chuàng)意更難被采納。因此，提出假設(shè)：

H_3a ：創(chuàng)意文本詞數(shù)（details）與創(chuàng)意采納之間為倒U型關(guān)系。

2.3.2創(chuàng)意標(biāo)題詞數(shù)

創(chuàng)意標(biāo)題是創(chuàng)意的核心提煉，其長度直接影響管理者對創(chuàng)意的初步判斷。過長的標(biāo)題可能導(dǎo)致信息冗余，增加閱讀負(fù)擔(dān)；過短的標(biāo)題則無法充分表達(dá)創(chuàng)意的核心要點(diǎn)。因此，提出假設(shè)：

H_3b ：創(chuàng)意標(biāo)題詞數(shù)（titles）與創(chuàng)意采納之間為倒U型關(guān)系。

2.3.3類同創(chuàng)意數(shù)

創(chuàng)意的類似創(chuàng)意數(shù)量反映了創(chuàng)意的普遍性和可信度。高類同創(chuàng)意數(shù)表明該創(chuàng)意得到了更多用戶的關(guān)注和支持，從而增強(qiáng)了其可信度和采納的可能性。本研究假設(shè)：

H_3c ：類同創(chuàng)意數(shù)（similar）對創(chuàng)意采納有正向影響。

2.4創(chuàng)意得分的中介效應(yīng)

創(chuàng)意得分反映了創(chuàng)意在平臺中的受歡迎程度和認(rèn)可度，是評估創(chuàng)意質(zhì)量的重要依據(jù)?；诨セ堇碚?，用戶通過積極主動(dòng)給予其他用戶正向交互“施惠”，促使對方產(chǎn)生回饋，進(jìn)

而為自身創(chuàng)意贏得更多好的評價(jià)，也就獲得了更高的創(chuàng)意得分，因此，提出假設(shè)：

H₄ ：創(chuàng)意得分（scores）在平臺參與行為對創(chuàng)意采納的影響中起中介作用。

2.5創(chuàng)意采納影響因素模型

綜上，本研究構(gòu)建如圖1開放式創(chuàng)新平臺創(chuàng)意采納影響因素模型。

圖1創(chuàng)意采納影響因素模型

3實(shí)證結(jié)果

3.1數(shù)據(jù)獲取

本文選擇Salesforce公司經(jīng)營的開放式創(chuàng)新平臺作為研究對象，通過python網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集了6991條創(chuàng)意數(shù)據(jù)，該平臺作為全球領(lǐng)先的客戶關(guān)系管理軟件提供商的開放式創(chuàng)新平臺，為研究創(chuàng)意采納的影響因素提供了典型樣本。

3.2描述性分析與相關(guān)性分析

統(tǒng)計(jì)顯示，6991條創(chuàng)意中僅有 4.5% 被采納，表明盡管開放式創(chuàng)新平臺為創(chuàng)意的產(chǎn)生和交流提供了廣闊空間，但真正能夠被企業(yè)采納并轉(zhuǎn)化為實(shí)際創(chuàng)新成果的創(chuàng)意仍然相對稀缺，反映了創(chuàng)意采納過程的復(fù)雜性。同時(shí)，大多數(shù)用戶并未充分利用平臺的信息展示功能，信息完整度較低，不同的創(chuàng)意文本長度和用戶間互動(dòng)都有很大差異。

相關(guān)系數(shù)分析顯示，投票數(shù)與評論數(shù)的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.806，相關(guān)性較強(qiáng)，為避免多重共線性，后續(xù)分析中刪除該變量，其他變量的相關(guān)性在可接受范圍內(nèi)。

3.3實(shí)證研究

3.3.1邏輯回歸

本研究構(gòu)建以下邏輯回歸模型來刻畫創(chuàng)意采納概率 （p ）的影響機(jī)制，即式（1）：

comment +β₅ Xquestions +β₆ xdetails2 +β₇ xtitles2+β8Xsimilar+βX time （1）

式中，因變量為二分類變量 ）。設(shè)事件發(fā)生概率為 p ，回歸系數(shù) β_n 表示第 ψ_n 個(gè)自變量的邊際貢獻(xiàn)度。

本研究基于二元邏輯回歸分析，采用逐步回歸的方法探討創(chuàng)意采納的影響因素，結(jié)果如表1所示。模型1僅包含創(chuàng)意發(fā)布時(shí)間這一控制變量，回歸結(jié)果表明其與創(chuàng)意采納呈正相關(guān)，這一結(jié)果源于時(shí)間累積效應(yīng)。隨后依次加人用戶形象（模型2）交互行為（模型3）和創(chuàng)意信息特征（模型4）。結(jié)果顯示，模型4的擬合優(yōu)度 （R²=0.742，sig=0.754， 顯著優(yōu)于前3個(gè)模型，表明模型4的數(shù)據(jù)中的信息提取充分，故下文以模型4的結(jié)果進(jìn)行討論。

表1開放式創(chuàng)新平臺創(chuàng)意采納Logistic回歸模型

表1的分析結(jié)果顯示，假設(shè) H_la 成立，用戶信息完整度可作為平臺管理者篩選創(chuàng)意的重要信號。假設(shè) H_1b 未通過顯著性檢驗(yàn)，即頭像非默認(rèn)性對創(chuàng)意采納無顯著影響，可能因其在頁面中位置不顯眼且平臺創(chuàng)意量龐大，管理者難以關(guān)注。假設(shè) H_lc 成立，表明注冊時(shí)間越早的用戶創(chuàng)意越容易被采納。假設(shè) H_2a 和 H_2c 均成立，說明積極參與平臺互動(dòng)的用戶更易獲得認(rèn)可，符合互惠理論。假設(shè) H_3c 在 5% 的顯著性水平下成立，表明類同創(chuàng)意數(shù)量多的創(chuàng)意更準(zhǔn)確反映產(chǎn)品服務(wù)的痛點(diǎn)，更易被采納。創(chuàng)意標(biāo)題詞數(shù)與采納概率呈顯著倒U型關(guān)系 β=-0.149 ），表明存在最優(yōu)標(biāo)題長度。然而，創(chuàng)意文本詞數(shù)及其二次項(xiàng)均未達(dá)顯著水平，故假設(shè) H_3a 被拒絕， H_3b 成立。

3.3.2創(chuàng)意得分的中介效應(yīng)

本研究采用逐步回歸法與系數(shù)乘積檢驗(yàn)法，驗(yàn)證創(chuàng)意得分在平臺參與行為對創(chuàng)意采納的影響中是否具有中介作用。首先構(gòu)建以自變量為平臺參與行為，中介變量為創(chuàng)意得分，因變量為創(chuàng)意采納的回歸方程組（2），因“創(chuàng)意得分\"的極差和方差較大，在原數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上做對數(shù)處理，之后逐步按照上述步驟檢驗(yàn)。

In（scores）

經(jīng)檢驗(yàn)，平臺參與行為對創(chuàng)意采納的直接影響（系數(shù) ）、平臺參與行為對創(chuàng)意得分的影響（系數(shù) α_a ）、創(chuàng)意得分對創(chuàng)意采納的間接影響（系數(shù) b 和 c^′ ）均通過檢驗(yàn)，表明創(chuàng)意得分在平臺參與行為對創(chuàng)意采納的影響中起部分中介作用。平臺參與行為通過提升創(chuàng)意得分間接影響創(chuàng)意采納，同時(shí)交互行為本身也直接促進(jìn)創(chuàng)意采納，即假設(shè) H₄ 成立。

4結(jié)果與討論

本研究發(fā)現(xiàn)，在平臺用戶形象方面，用戶信息完整度和平臺粘性通過減少信息不對稱顯著提升創(chuàng)意采納可能性，成為篩選創(chuàng)意的重要信號。頭像非默認(rèn)性影響不顯著，管理者更關(guān)注整體用戶行為而非細(xì)節(jié)信息。平臺參與行為通過直接或間接影響創(chuàng)意采納，頻繁互動(dòng)增強(qiáng)了用戶間的互惠規(guī)范，促使創(chuàng)意更易被采納。從信息源看，創(chuàng)意標(biāo)題詞數(shù)與采納率呈非線性關(guān)系，存在最優(yōu)閾值，類同創(chuàng)意數(shù)顯著提升采納率。創(chuàng)意文本詞數(shù)影響不顯著，管理者更關(guān)注標(biāo)題和內(nèi)容的可實(shí)施性。

從平臺管理角度來說，平臺應(yīng)采用用戶評級管理，結(jié)合用戶交互信息和用戶形象，對創(chuàng)意進(jìn)行分級篩選，維護(hù)優(yōu)質(zhì)用戶，同時(shí)鼓勵(lì)普通用戶自由發(fā)表創(chuàng)意；構(gòu)建獨(dú)特的文化氛圍，通過用戶互動(dòng)形成社區(qū)認(rèn)同感，吸引優(yōu)質(zhì)用戶并推動(dòng)良性循環(huán)；建立積分獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，將用戶操作數(shù)據(jù)與權(quán)益掛鉤，激勵(lì)創(chuàng)作。對創(chuàng)新用戶來說，應(yīng)積極維護(hù)個(gè)人平臺形象，完善主頁信息以減少信息不對稱，同時(shí)主動(dòng)參與評論、投票等交互行為，形成互惠關(guān)系，擬定合適長度的標(biāo)題，提升創(chuàng)意得分和采納概率，通過長期互動(dòng)建立合作伙伴關(guān)系，增強(qiáng)競爭力。

【參考文獻(xiàn)】

【1】盧艷秋，閆心怡，可健佳.開放式創(chuàng)新平臺用戶知識貢獻(xiàn)行為驅(qū)動(dòng)路徑研究[J].圖書情報(bào)工作，2024，68（21）：120-132.

【2]石媛.不同類型網(wǎng)絡(luò)頭像對網(wǎng)絡(luò)人際信任的影響[D].桂林：廣西師范大學(xué)，2015.

【3】楊妍.Q公司技術(shù)平臺開放式創(chuàng)新管理案例研究[D].大連：大連理工大學(xué)，2023.

【4]孫瑾，楊靜舒.互惠利他的先行優(yōu)勢：品牌的互惠角色影響消費(fèi)者親社會行為[J].心理學(xué)報(bào)，2025，57（02）：315-333.

【5]吉海穎，戚桂杰，李娜.開放式創(chuàng)新平臺用戶交互對隱性社區(qū)的影響研究[J].圖書情報(bào)工作，2022.66（5）：105-115.

【6]朱祖平，阮榮彬，宋格.開放式創(chuàng)新平臺激勵(lì)與約束機(jī)制對用戶創(chuàng)新行為的影響[J].科技進(jìn)步與對策，2024，41（03）：44-54.

【7]王貝芬.企業(yè)開放式創(chuàng)新策略研究[D].天津：天津大學(xué)，2019.

【8】高曰菖，辛向陽，謝明宏.基于開放式創(chuàng)新的醫(yī)療家具服務(wù)設(shè)計(jì)研究[J].設(shè)計(jì)藝術(shù)研究，2020，10（05）：55-61.

【9】王玉潔.基于文本特征的開放式創(chuàng)新平臺創(chuàng)意績效影響因素研究[D].濟(jì)南：山東大學(xué)，2023.