科研社交網絡中用戶學術社交不足的前置動因探究

李晶 張帥 王文韜

摘要：科研社交網絡在我國的應用正日益廣泛，文章探究科研社交網絡中用戶學術社交不足的前置動因，以小木蟲為數據收集場所，通過半結構化訪談法深入訪談12名用戶，運用NVivo質性分析軟件對訪談原始數據進行分析，歸納出13個主范疇并聚焦為4個核心范疇，分別是個體意向因素、平臺客觀條件、信息因素和學術交流特性，在此基礎上提出優化用戶學術社交行為和改善科研社交網絡學術社交功能的建議和對策。

關鍵詞：科研社交網絡;社交行為;驅動因素;質性研究

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.02.014

〔中圖分類號〕G252.0〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2019）02-0121-07

隨著社會化媒體的迅速發展，在學術領域，面向科研用戶服務的專業性科研社交網絡應運而生。科研社交網絡是指為科研人員提供以學術研究為導向、以建立社會網絡為目的的一種在線服務、工具或平臺[1]。在科研社交網絡中，用戶可以分享研究成果、進行科學合作、聯系同行、了解最新的研究動態以及交流想法等等，實現了社交網絡的開放性與學術交流的專業性融合，為科研用戶提供了新的科學交流方式與渠道[2]。目前，國外知名的科研社交網有ResearchGate、Academia.edu、Mendeley等等，國內較為成熟的科研社交平臺有科學網、壹學者、小木蟲等。根據最新的統計數據，ResearchGate已經擁有超過1 400萬名注冊用戶[3]，小木蟲網站擁有近800萬名的注冊會員[4]。

盡管科研社交網絡擁有如此眾多的注冊用戶，但是用戶的學術社交活動卻表現得并不活躍。根據《Nature》期刊針對科研社交平臺的調查顯示，僅有15%的用戶進行與上述內容有關的信息交流，更多的用戶單純是為了獲取免費的學術資源[5]。用戶將學術社交平臺視為免費的文獻數據庫、偏向工具性目的、單向獲取信息的行為有悖于社交平臺存在的核心價值，成為當前制約科研社交網絡發展的瓶頸[6-7]。本文中“學術社交不足”是指用戶在科研社交網絡中缺乏有效的在線學術交流與互動，它主要表現為用戶注冊了科研社交網絡的帳號卻較少用于學術交流與探討。本文將重點研究影響用戶參與科研社交網絡的前置動因，揭示用戶學術社交不足的內在機理，為優化用戶學術社交行為、改善科研社交網絡學術社交功能提供一定的參考和借鑒。

1文獻回顧

社交平臺具有較高的信息價值、社交價值以及經濟價值，而這種價值的實現是以用戶之間的信息交互為前提[8-9]，社交屬性是社交平臺賴以生存和發展的基礎[10]，而當前學術社交平臺并未充分發揮社交屬性的優勢，這種運營現象阻礙了科研社交網絡的發展，不利于學術交流與合作[11]。研究發現，科研人員使用科研社交網絡的主要顧慮是隱私保護缺失[12]，感知利弊和科研社區的信息質量會對用戶使用科研社交網絡產生顯著影響[13-14]。研究表明，用戶的學科和研究興趣對科研社交網絡群組內的知識交流與共享有顯著的影響作用[15]。同時，科研社交網絡的學術影響力對研究人員的學術交流與互動有正向的影響作用[16]。用戶加入科研社交網絡也受到同行壓力的影響，但這種被動的加入會削弱用戶日后使用的活躍度[17]，加之科研人員的工作性質使得他們沒有充足的時間和與精力花費在科研社交網絡中進行在線學術交流[18]。此外，科研社交網絡中信息交互的時滯性有礙于用戶之間的學術社交活動[19]。通過進一步的文獻梳理可以發現，目前針對科研社交網絡用戶行為的研究尚處于初期階段，更多聚焦于科研用戶的使用意愿，缺乏在考慮科研社交網絡運營的本質和核心價值屬性基礎上揭示用戶使用社交網絡的行為模式和規律特征，對用戶參與動機的研究也不夠系統和深入。

2研究設計

本文將采用質性研究方法建構理論模型，探索性研究科研社交網絡中用戶學術社交不足的主要前置動因。

2.1研究方法和研究工具

質性研究方法是指在自然情境下研究者采用多種資料收集方法對社會現象進行整體性探究，通過與研究對象互動對其行為和意義進行歸納并建構出實質理論的一種活動[20]。質性研究旨在對社會場域中的結構以及行為的潛在意義進行再現和重構，適合于本文的研究背景。NVivo 11是一款用于訪談、開放性調查問卷以及社交媒體等內容進行深入地數據管理和分析的軟件，研究表明，該軟件有助于提高研究的科學性和嚴謹性[21]。本文選擇小木蟲論壇為數據收集場所，小木蟲論壇成立于2001年，是目前國內最具影響力的學術社交平臺之一[22]。

2.2數據收集

2.2.1確定訪談對象

本文采用理論抽樣方法確定訪談對象，訪談樣本的選擇依據是能否為本研究理論的發展提供豐富信息量的樣本[23]。根據小木蟲網站的調查報告顯示，論壇用戶擁有碩士學歷以及年齡在21～28歲的用戶所占比例最高。因此，本研究選取21～28歲年齡段的受訪者12名，他們主要來自安徽、江蘇、浙江、河北、江西等地;其中男性6名，女性6名，年齡分布均衡;自然科學5名，人文社會科學7名，學科分布基本均衡;所有受訪者均為碩士學歷;所有訪談者均使用過小木蟲論壇。本次訪談對象為12名，達到了對特定主題進行研究的充分樣本量[24]。

2.2.2設計訪談提綱

半結構化訪談的特點在于其允許研究者根據實際情況對訪談順序做彈性處理，也允許受訪者參與和提出自己的問題，有助于更加深入地了解受訪者的意圖。因此，本文在結合相關文獻的基礎上，根據研究所探討的主題設計一份半結構化訪談提綱作為訪談的提示。在正式訪談之前對半結構化訪談提綱進行了預測試，并根據實際訪談情況對提綱進行了完善，使之能真實、準確地反映受訪者的心理和觀念，確定其具有良好的內容效度。本研究半結構化訪談提綱分為3個部分，第一部分是術語界定和受訪者的基本信息;第二部分是調查受訪者對科研社交網絡的認知和使用行為;第三部分是調查受訪者在科研社交網絡中進行學術交流的體驗（見表1）。

2.2.3訪談過程

本研究的整個訪談過程是由兩名研究者共同完成，以確定訪談結果的嚴謹性和可靠性。在正式訪談之前，研究者與受訪者簽訂知情同意書或達成口頭協議，以消除受訪者對其個人隱私與信息安全的顧慮。在得到受訪者允許的情況下，對整個訪談過程進行錄音。本次訪談工作持續了1周時間，所有音頻時長累計382分鐘，平均每人的訪談時長約為32分鐘。每次訪談結束后，研究者們就立即對錄音進行轉錄并整理訪談筆記，對一些口語化的表達或沒有說出來卻表達了某種意愿的語句進行規范化處理，使用字母R加數字01～12唯一標識受訪者和訪談文件（如R01表示第一位受訪者），為每位訪談者建立訪談的原始數據文本。

3實驗及結果分析

3.1數據編碼與分析

本文將訪談文本導入NVivo 11軟件，參照扎根理論的編碼程序，按照開放式編碼、主軸編碼和選擇式編碼3個步驟對訪談數據進行編碼[25]。為了確保數據編碼的一致性，整個數據編碼由兩名研究者按照相同的編碼規則對原始數據進行編碼，對復核中有異議的編碼節點組織了小組討論，并最終選擇一個與研究主題最為相近的節點。對同一受訪者文本中出現的相同驅動因素僅編碼一次，以便將編碼參考點所占權重作為衡量科研社交網絡用戶學術社交不足驅動因素的主次標準[26]。

開放式編碼階段，研究者通過逐行、逐句的仔細閱讀訪談文本，將原始訪談語句進行概念化和范疇化處理，研究者發現了許多受訪者常用的概念，運用NVivo 11軟件的群組功能對初步形成的概念反復的分組和歸類，共形成27個基本范疇，并標記為自由節點。

主軸編碼階段，研究者將開放式編碼中形成的基本范疇加以精煉和區分，共形成13個主范疇，并標記為子節點。其中，子節點是在歸納自由節點的基礎上形成的，是層次更高的范疇[27]。

選擇式編碼階段，研究者將主軸編碼階段中形成的主范疇進行歸并和融合，最終形成4個能最大限度囊括主范疇內涵的核心范疇，分別為個體意向因素、平臺客觀條件、信息因素和學術交流特性，并標記為樹節點。具體的數據編碼匯總見表2。同時，本文也對編碼結果進行了可視化處理，以清晰展示節點之間的親疏關系。如圖1所示，相同顏色表示同一層級的編碼，節點的大小反映編碼的相對比重，連線的粗細反映節點的相對強弱關系。

3.2理論飽和度檢驗

本文參照Francis等的研究，采用理論飽和度指標檢驗樣本數據的信度和效度[28]。將數據中初步形成的理論作為進一步抽樣的標準，繼續訪談3名用戶來驗證數據是否達到飽和，編碼結果表明，

連續3次的編碼沒有出現新的范疇，因此可以認為本文的訪談數據通過了理論飽和度檢驗，具有良好的信度和效度。

3.3理論模型建構

經過上述數據編碼分析與理論飽和度檢驗，各節點間的邏輯關系已經確立，本文在此基礎上建構了科研社交網絡中用戶學術社交不足前置動因理論模型（見圖2）。其中，個體意向因素是科研社交網絡用戶學術社交不足的內部驅動因素，直接導致學術社交不足;平臺客觀條件、信息因素以及學術交流特性屬于學術社交不足產生的外部情境因素，間接導致學術社交不足的出現。以下將對各驅動因素進行具體闡述。

3.3.1個體意向因素

個體意向因素是科研社交網絡用戶學術社交不足的內驅變量和直接驅動因素，包括主觀規范、時間與精力、分享意識以及個人能力。從數據分析中發現，個體意向因素的編碼參考點占全部編碼的20.4%，幾乎所有的訪談對象均提到個體意向因素對自身在科研社交網絡中的學術社交不足產生了重要影響。

在主觀規范上，用戶會受到科研社交網絡中學術交流氛圍、同行的認可度以及熟人社交的影響而表現出學術社交不足。如“用戶在科研社交網絡上都不怎么交流學術問題，那我也會受到這種學術交流氛圍的影響而不會主動去跟其他用戶交流”（R04）;“嚴重阻礙我進行學術社交的原因是在小木蟲論壇上跟別人分享自己的科研經驗得不到同行的認可”（R05）。在時間與精力上，由于科研人員大部分的時間與精力都投入到科研工作中，這將直接影響他們參與學術社交活動。如“作為一名科研工作者，平時的時間與精力都投入到做實驗和寫論文中去了，因此很少在小木蟲論壇與同行進行學術交流”（R02）。在分享意識上，用戶在科研社交網絡中參與科研協作和信息共享的意識薄弱，導致他們表現出學術社交的不足。如“在小木蟲論壇上只索取、不分享（學術資源）的用戶占大部分，久而久之，大家可能就都不愿分享自己（科研工作的）經驗了”（R07）。在個人能力上，用戶的能力有限也是影響科研社交網絡中學術社交不足的主要因素之一。如“對我來說，（小木蟲論壇上）有些學術問題我愿意加入探討，可是自身的學術水平又不夠，所以只好放棄”（R08）。

3.3.2平臺客觀條件

平臺客觀條件是科研社交網絡用戶學術社交不足的外驅變量和間接驅動因素之一，包括后發劣勢和激勵機制。從數據分析中發現，平臺客觀條件的編碼參考點占比31.7%，所有的訪談對象均認為平臺客觀條件對自身在科研社交網絡中的學術社交不足有重要的影響作用。

在后發劣勢上，科研社交網絡在平臺資源、規范管理和服務技術3個方面存在一定的不足，這將嚴重影響用戶的學術社交活動。在小木蟲論壇的平臺資源方面，缺乏學術資源、缺少權威學者的加入、平臺知名度不高以及可替代的平臺都會導致用戶的學術社交不足。如“小木蟲論壇上關于我的專業的學術資源太少了，很難找到與專業相關的學術交流貼，用戶體驗太差了”（R11）;“我覺得小木蟲論壇上用戶學術社交不足是因為平臺上沒有權威的學者，如果有學術聲望高的人加入這個平臺，可能會促進用戶的學術社交活動”（R04）。在小木蟲論壇的規范管理方面，交流主題不篩選和較低的準入條件都會產生用戶的學術社交不足。如“小木蟲論壇上對發帖的內容沒有嚴格的篩選和限制，沒有發揮科研社交網絡的學術專業性，這導致學術交流的效率很低”（R08）。在小木蟲論壇的服務技術方面，界面設計差、操作不方便、商業廣告多及信息交互延遲都會導致用戶的學術社交不足。如“小木蟲論壇給我的第一印象就是頁面設計雜亂，操作起來真的很不方便，真的很不利于交流”（R04）。

在激勵機制上，科研社交網絡缺乏官方的支持、物質獎勵以及學術聲譽機制都會導致用戶的學術社交不足。如“如果跟別人探討學術能獲得一些實質性的獎勵，如等級的提升、報酬等，我會愿意與別人交流經驗”（R11）。

3.3.3信息因素

信息因素是科研社交網絡用戶學術社交不足的外驅變量和間接驅動因素之一，包括信息效益、知識產權和隱私信息。從數據分析中發現，信息因素的編碼參考點占比28.9%，幾乎所有的訪談對象均提到信息意向因素是自身在科研社交網絡中的學術社交不足的重要驅動因素。

在信息效益上，缺乏信息價值和有效的學術交流將會影響科研社交網絡中用戶的學術社交不足。如“我在小木蟲論壇上提過一個與自己專業有關的問題，基本上沒有得到有價值的回復”（R01）。在知識產權上，科研社交網絡缺乏知識產權的保護機制將會影響用戶的學術社交不足。如“如果我在小木蟲論壇跟別人交流自己的想法，結果學術成果是別人的，那我肯定不愿意進行學術社交”（R07）。在隱私信息上，擔心隱私信息的泄漏將會影響科研社交網絡中用戶的學術社交不足。如“我認識的很多科研人員對自己的研究都是采取保密的措施，更不會在小木蟲論壇上跟別人交流自己的研究”（R04）。

3.3.4學術交流特性

學術交流特性是科研社交網絡用戶學術社交不足的外驅變量和間接驅動因素之一，包括研究領域、學術競爭、用戶層次以及專業知識。從數據分析在發現，學術交流特性的編碼參考點占比19.0%，所有的訪談對象均提到學術交流特性是科研社交網絡用戶學術社交不足的重要驅動因素。

在研究領域上，用戶研究領域的不同將會影響他們在科研社交網絡中的學術社交不足。如“由于專業領域不同、學科不同，用戶之間進行學術社交是很困難的”（R02）。在學術競爭上，科學研究本身存在競爭與利益關系將會影響科研社交網絡中用戶的學術社交不足。如“我覺得用戶學術社交不足的原因可能是，科研本身就存在競爭關系，涉及自己的利益的內容用戶肯定是不會分享的”（R07）。在用戶層次上，用戶層次的差異會影響科研社交網絡中用戶的學術社交不足。如“我覺得學術社交至少用戶的層次要在一個水平上，要不然談不上學術探討”（R03）。在專業知識上，專業知識交流的特性也會影響科研社交網絡中用戶的學術社交不足。如“學術社交的內容是專業性很強的知識，這需要在閱讀文獻的基礎上才能進行探討，學術社交的門檻很高”（R04）。

4研究結論與啟示

本文采用質性研究方法，以小木蟲論壇為例，分析了科研社區情境下用戶學術社交不足的前置動因并建構了理論模型，重點探討兩方面問題：①在科研社區情境下用戶為什么會出現學術社交不足的現象？本文通過訪談數據分析發現，科研社區用戶學術社交不足受到個體意向因素、平臺客觀條件、信息因素以及學術交流特性4個主范疇的共同影響，其中個體意向因素是科研社區用戶學術社交不足的內驅變量和直接驅動因素;平臺客觀條件、信息因素和學術交流特性是科研社區用戶學術社交不足的外驅變量和間接驅動因素。②科研社區中用戶學術社交不足受到哪些主要驅動因素的影響？本文通過反復歸納和提煉訪談數據發現，13個主要驅動因素對科研社區用戶學術社交不足產生重要作用，即主觀規范、時間與精力、分享意識、個人能力、后發劣勢、激勵機制、信息效益、想法歸屬、隱私信息、研究領域、學術競爭、用戶層次以及專業知識。

通過對科研社交網絡用戶學術社交不足驅動因素的深入研究，本文為科研社交平臺優化用戶學術社交行為和改善平臺學術社交功能提供一定的理論指引和借鑒。

1）促進個體意向因素。首先，可以定期開展線下學術沙龍活動。科研社交平臺中的學術交流群組可以圍繞某一特定的學術主題，定期地開展線下的學術沙龍活動。將線上學術社交與線下的交流相結合，營造良好的學術交流氛圍，有效推動用戶之間的互動意愿，促進學術交流與創新。其次，盡快建立學術聲譽評價指標。國內科研社交平臺可以借鑒國外領先的學術社交平臺ReaearchGate的RG Score學術聲譽評分機制[29]，根據用戶在科研社交網絡中所分享的研究成果、提出的研究問題、回答的學術問題、跟隨者數量等方面來評價用戶的學術聲譽值。同時尋求高校、研究所等官方機構的支持，將科研社交網絡中的學術聲譽評價指標納入科研工作的績效考評，如浙江大學于2017年9月已率先試行優秀網絡文化成果認定實施辦法，提高科研社交平臺的同行認可度，增強用戶學術社交的主動性和積極性。

2）完善平臺客觀條件。首先，科研社交網站應提升平臺操作的便利性，如建立專業的分類導航欄與搜索框，方便用戶查找和檢索所需的信息資源。其次，優化科研社交網絡的界面設計，如平臺首頁信息盡量簡潔大方、排列有序，可以設置專門的商業廣告投放區域等，提升用戶體驗。再次，改善科研社交平臺的信息交互功能，如與非學術社交平臺（微信、QQ等社交媒體）進行關聯，及時接收科研社交網絡中的信息。最后，豐富科研社交平臺中的學術資源，如整合平臺內的學術資源、引進知名學者入駐、加強社區的推廣等，吸引用戶參與學術社交活動。此外，科研社交網站還可以借鑒非學術社交平臺的經驗，設計一些趣味性的學術社交功能，如付費問答、打賞等，提升用戶學術社交的效率。

3）注重知識產權保護。科研社交平臺可以建立一套知識產權認證體系，對于學術社交過程中用戶產生的新想法、新概念、新成果等提供知識產權認證，如用戶提出某一想法，經過平臺的知識產權歸屬認證，就可以確認這一想法屬于該用戶。有了知識產權歸屬的保障，有助于促進用戶學術社交的繁榮發展。

4）改善學術交流特性。科研社交平臺可以根據用戶所屬的專業領域建立專門的學術交流群組，設置用戶準入門檻，如將用戶的學歷、學術成果、平臺活躍度等作為進入學術交流群的條件，確保群組內用戶所屬的專業領域、交流的層次在同一水平上，以保證學術社交的效率。同時，對交流的主題內容進行嚴格的篩選，過濾與學術交流無關的內容，如廣告、征友、吐槽等，提高科研社交平臺信息質量，以保證學術社交的純粹性。

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（責任編輯：郭沫含）