在線問答學習社區的群體知識貢獻影響因素
——基于WebGIS知乎學習社區的功能模塊分析

李海峰 王 煒

(新疆師范大學 教育科學學院，新疆烏魯木齊 830017)

一、問題提出

人類對知識的探尋經歷了從口口相傳、符號傳承和學校教育向知識信息化、學習泛在化以及媒介融合化方向轉變。網絡和媒體的涌現實現了知識貢獻和知識創造的“社會脫域”，如慕課、維基、論壇和在線學習社區等。問答學習社區是一種重要的在線社會化學習形式和場域，以問與答的方式實現知識的跨時空探尋，通過群體問題探究促進知識貢獻和知識創造。問答學習社區自身不提供問題和答案，而是通過功能和機制促進群體的知識分享和問題探究。問答學習社區研究能夠為在線學習的環境創設提供參考。以慕課平臺、社交媒體、移動設備和學習社區等為研究對象的在線學習，如何通過問答社區促進群體知識建構的探究鮮有發現。顯然，探究問答學習社區有利于推動在線學習平臺的功能發展與在線學習模式創新。此外，問答學習社區的知識貢獻與協作知識建構存在差異。協作知識建構是群體共同參與創建的人工制品，而問答學習社區生成的知識更多的是個體知識貢獻。如果將問答學習社區引入在線學習中，使個體知識創造與集體知識創造有機融合，能夠消解個體與集體知識貢獻過程分離的問題。

問答學習社區研究已有不少,然而鮮有從功能模塊組合的視角探討知識貢獻的功效，也很少有研究探討影響知識貢獻動力發展的因素，已有研究聚焦知識貢獻的利他行為、社區治理、用戶行為、心理動機及聲譽系統等心理調查，但是這種靜態的、主觀構建的分析指標難以揭示真實問答學習社區的知識貢獻影響因素，難以解釋功能模塊組合的內在設計機理。問答學習社區作為知識創造的社會系統，從激發知識貢獻的初始動力到保持持續動機具有明顯差異，存在從物質因素向社會因素漸進發展的特征(Venkatesh，2003)。盡管研究者開始關注用戶的知識分享動機(徐鵬等，2018)、聲譽系統(沈宇飛等，2018)、用戶行為統計特性以及動力學分析(郭博等，2018)等行為，但均未詳細揭示問答學習社區系統構成要素的動態組合關系。

綜上，問答學習社區研究面臨的主要問題是對知識貢獻機制研究缺乏系統的和動態的深度探究，未能揭示系統各要素及其組合對知識貢獻的動態影響。為此，本研究從功能模塊組合的視角探究問答學習社區的構成要素及組合對知識貢獻的影響。

二、文獻綜述

(一)知識貢獻

在線學習社區創建的目的是促進知識分享和知識創造，學習者以在線學習社區作為知識尋找、會話交流、內容獲取的重要知識庫和社交場域。在線學習社區自身幾乎不提供知識，所以必須創設相關功能模塊、學習工具和運行機制等促進學習者進行知識貢獻。知識貢獻存在多種解釋，包括知識分享說、社會資本說、社會交換說、知識創造說和貢獻動機說等。

1.知識分享說

知識分享說指知識是從擁有者向接受者的傳遞過程(王德祿，1999)，以溝通的形式進行知識外化與內化，或者編碼、顯示和描述的外化表征，或者以做、解釋和閱讀等形式進行內化吸收，或者是外化與內化相互轉換(Hendriks，1999)。知識通過媒介實現擁有者與接受者之間的交流共享(Wijnhoven，1998)。學習者通過發帖、回復以及符號化等方式將知識呈現于虛擬空間，他者通過瀏覽、互動和交流等掌握和內化這些知識，實現知識從分享者向接受者的擴散和傳播(Chen，2007)。知識作為一種資產不能隨意進行分享和內化，受主體的分享意愿、內容類型、接受者需求等因素的影響(Hendriks，1999)。

2.社會資本說

社會資本說以社會資本理論和集體行動理論為基礎，將知識貢獻看作是社會網絡的形成與交換。資源以嵌入社會網絡結構的形態存在，資產存在于個人、社區、網絡或者社會關系中(Burt，1997)，社會資本居住于社區主體間的人際關系中(Lin，2001)。社會資本說揭示了社會網絡是知識貢獻的基礎，資源流通是知識貢獻的前提。知識貢獻的實質是資源的社會網絡形成及流通，涉及組織結構、社會認知與人際關系等。

3.社會交換說

在對“為什么要分享知識”的追問中，知識貢獻研究開始從人際間的知識傳遞行為轉向群體的內在心理動機。社會交換說以社會交換理論為依據闡釋知識貢獻的社會交易現象，以買方和賣方表示知識貢獻雙方的心理需求和動機。布勞(Blau，1964)認為，處在交換關系中的個體期望通過互惠行為保持同伴間的利益平衡，獲益者會期望未來以某種形式回報。知識貢獻實質上也是一種物質、精神或者情感交換過程，既涉及知識貢獻者的利他動機、心理需求和同伴信任，也關乎受益者的需求表現、互惠行動及互動交流等。

4.知識創造說

知識貢獻不是知識的簡單傳遞和內化，而是以知識創造為導向的社會化活動。知識貢獻由認知和行為維度組成。由于認知和行為之間存在個性差異，群體進行知識貢獻的同時也進行著批判、反思、溝通和發展等知識創造活動。竹內弘高和野中郁次郎(2006)認為，群體之間、成員之間以及群體與成員之間的隱性知識和顯性知識轉化過程，不僅是知識的傳遞過程，更是組織共同體化、知識聯結化、知識表出化和內在化等知識創新過程。鄧勝利等(2013)認為，群體成員通過隱性知識與顯性知識的外化、社會化、綜合化及內化等實現了知識創造，這種知識轉化過程超越了知識傳遞式的知識貢獻行為。

5.貢獻動機說

知識貢獻是由貢獻者的特定需求發起和保持的，取決于貢獻者的內部和外部動機。動機理論為揭示知識貢獻行為的發生和保持提供了解釋，使知識貢獻研究的焦點轉移至貢獻者的心理需求。動機理論視域下的知識貢獻涉及貢獻者和接受者的動機影響，不僅體現了貢獻者的聲譽、互惠、利益等外部動機，而且內驅于自我效能和利他行為等內部動機(楊呂樂等，2018)。

綜上所述，知識貢獻是貢獻者與接受者基于各自動機的知識傳遞、交流互動、轉化和創造的社會交換過程。

(二)知識貢獻影響因素

依據楊呂樂等(2018)知識貢獻行為分類，知識貢獻過程影響因素可分為個體個性特征、知識貢獻手段、群體貢獻情境、知識貢獻動機和知識本體特征。

1.個體個性特征

貢獻者和接受者是知識貢獻活動的核心要件，他們的個性特征是影響知識貢獻的重要因素。個體的受教育程度對知識貢獻呈顯著的積極影響，既體現了個體的知識資源優勢，又意味著因知識貢獻獲得的尊敬會促進貢獻行為的發生。社區參與經歷越長，學習者的知識貢獻越多，越能體現他們對社區的忠誠和社區粘性(李國鑫等，2010)。個體的個性品格、自我效能、價值理解、印象管理、知識認知等對知識貢獻動機、知識分享信念和知識分享行為具有重要影響(Wang & Noe，2010)。貢獻者的性別和職位影響著知識貢獻的持續性，管理者的知識貢獻頻率和花費時間明顯偏低。貢獻者的受教育水平影響知識貢獻的多樣性，受教育水平越高，貢獻知識的多樣性越高(Pee & Chua，2016)。在以用戶跟隨者為指標的分析中，群體規模對知識貢獻不具有顯著的積極影響(Jin et al.，2015)。

2.知識貢獻手段

在線問答學習社區的功能對知識貢獻者的態度有顯著影響，包括感知可用、感知易用和感知風險。在線學習社區環境通過影響知識貢獻者的態度，間接影響知識貢獻者持續參與的目的，最終實現對知識貢獻參與行為的影響(Fang & Zhang，2019)。就在線問答學習社區而言，免費便捷的平臺得到知識貢獻者的支持越多，平臺功能越完善；知識貢獻者使用平臺的心情越愉悅，他們的知識貢獻意愿越強烈。平臺提供的激勵機制是否滿足知識貢獻者的動機需求是影響平臺粘性的重要因素(李永明，2018)。

3.群體貢獻情境

具有情感信任、能力信任、制度規范以及互惠關系的團隊氛圍對知識貢獻有顯著的積極影響(楊呂樂等，2018)。首先，情感信任和能力信任為學習者間建立穩定的合作奠定了基礎，有助于學習者間的溝通、互動和互惠。李衛東等(2014)證實，信任對個體貢獻意愿有顯著的直接效用，互惠關系中介著信任與貢獻意愿。其次，組織文化、組織結構和組織氛圍對群體知識貢獻意愿有顯著的積極影響。積極的知識貢獻行為和組織文化促進了其他用戶的知識貢獻意愿，或者社群的知識貢獻行動激發了他者的知識貢獻意愿，或者知識分享與知識貢獻精神被傳播和效仿，或者受到學習伙伴的知識貢獻行為影響(李永明等，2018)。第三，組織環境、人際與團隊特征、文化特征等構成了知識貢獻環境的三個研究方向。組織環境包括管理支持、回報與激勵、組織結構、文化與氛圍、領導層特點、在線或面對面環境等。人際與團隊特征涵蓋了特征與過程、多樣性、社會網絡、團隊發展階段。文化特征包括集體主義、小組內外結構、其他文化背景等(Wang & Noe，2010)。

4.知識貢獻動機

知識貢獻動機可分為內部動機和外部動機、個體動機和社會動機。李永明等(2018)歸納了12種知識貢獻心理動機，平臺因素、社會影響和自我效能的情境因素等會激發知識貢獻者的內部動機和社會動機。內部動機涉及情感性內部動機和認知性內部動機，具體包括：興趣動機、自我滿足、娛樂動機、探索動機、自我實現、自我認知。社會動機涉及情感性社會動機和認知性社會動機，具體包括利他動機、自我展示、社交動機、尊重動機、互惠動機以及功利動機等。從心理維度看，知識貢獻動機分內在動機和外在動機。內在動機包括知識自我效能、助人為樂、知識需求、娛樂需求；外在動機是經濟回報(Fang & Zhang，2019)。依據“使用與滿足”理論，動機主要體現為情感動機、認知動機、個人整合、社會整合和舒解壓力(肖明等,2019)。從社會交互理論看，知識貢獻是為了獲得獎勵、榮譽以及鼓勵等有價值的資源。從社會資本理論看，學習者在乎獲取更多有價值的網絡資源或者建立社交關系。從社會影響理論看，知識貢獻動機目的在于獲得更高的聲譽。

5.知識本體特征

知識貢獻與知識本體特征之間存在密切關系，如，知識感知價值、知識更新、知識廣度等。知識感知價值的增加促進了用戶知識貢獻的持續性，知識更新提升了用戶知識貢獻的頻率，知識廣度的拓展促進了知識貢獻的多樣性(Yan et al.，2011)。從知識屬性視角看，知識根據編碼的難易程度可分為隱性知識和顯性知識；根據信息含量程度可分為模糊性和復雜性。知識緘默性在知識共享意愿與共享行為關系中具有消極的調節效應(商淑秀，張再生，2013)。

三、研究假設與理論模型

WebGIS知乎學習社區向學習者提供了12項功能，包括活動積分、積分、威望、贊同、感謝、發問、回復、文章數量、關注人數、被關注人數、關注話題、主頁訪問。根據知識貢獻含義及其影響因素的系統分析，這些功能可分為知識貢獻、成就動機、社會資本、組織環境和社會動機等五個維度。

(一)知識貢獻

知識貢獻由發問、回復和文章數量等指標組成，代表學習者的知識貢獻程度。發問源自學習者的內心困惑，是知識生成和創造的重要前提。發問不僅是學習者的自我觀點表達，更是群體觀點生成的引擎，是學習者知識貢獻的重要表現。回復和文章數量是典型的知識貢獻表現，前者與問題緊密相關，后者更多的是主體觀點的系統表達。

(二)成就動機

成就動機由活動積分和積分組成，代表用戶的知識貢獻成就。成就動機是知識貢獻動機說的重要體現。根據社會交換理論，知識貢獻者為得到更多的物質或者精神獎勵，會積極參與知識貢獻活動。學習者為了得到更高的積分，會按照規則完成更多活動任務。在WebGIS知乎平臺中，用戶發布文章、回復問題、感謝回復、回復被感謝、邀請他人參與等將使用戶獲得相應積分，特別是用戶發布文章和回復問題時得到積分更多。因此，本研究對成就動機和知識貢獻之間的關系提出了H1假設：學習者的成就動機越強，知識貢獻越多。

(三)社會資本

社會資本由威望指標代表用戶的社會資本程度。社會資本體現了學習者的社會網絡關系及資源流通程度，學習者在社區中的威望越高，他的社會網絡密度越強，社會資源獲得越容易，他與其他用戶的社會互動、問答以及協作參與等行為發生的頻率越高，他們的知識貢獻程度也越高。因此，社會資本和知識貢獻之間的關系H2假設為：學習者的社會資本越多，知識貢獻越多。

(四)組織環境

組織環境包括贊同和感謝兩個指標，代表社群組織氛圍和組織文化程度。群體貢獻情境就是組織環境，涉及管理支持、組織結構、文化與氛圍、領導層特點、在線或面對面環境等。學習者通過贊同他者觀點和表達謝意，提升知識貢獻者的積極性，促進社區學習者之間的友好互動。良好的組織環境增加了信任和溝通頻率，為促進問答學習社區的知識貢獻提供了重要支持。因此，組織環境與知識貢獻之間的關系H3假設為：學習社區的組織環境越優越，學習者的知識貢獻程度越強。

(五)社會動機

社會動機包括關注人數、被關注人數、關注話題和主頁訪問等四個指標，代表用戶的社會交往和知識探尋。四個指標體現了知識貢獻者與他者之間的社會互動過程，不僅意味著知識貢獻者的利他行為、社會交往以及對他者的尊重，而且體現了社區用戶對特殊群體、個人、重點話題或者內容等的關注。重要的是，知乎平臺的這些指標更反映了社群用戶對知識本體的偏好和追求，表明社區用戶對知識貢獻程度逐漸增強。因此，H4假設是：學習者的社會動機越強，知識貢獻程度越大。

綜上所述，文章通過對知識貢獻與成就動機、社會資本、組織環境以及社會動機的關系分析，確定了它們之間的基本假設關系，形成了問答學習社區的知識貢獻理論模型(見圖1)。

圖1 問答學習社區的知識貢獻理論模型

四、研究設計

(一)數據來源

ArcGIS知乎平臺是個面向ArcGIS產品的在線知識問答學習社區，以問答形式進行知識的互動交流。平臺使用群體主要是ArcGIS產品用戶，社區用戶針對性強，知識分享的內容較聚焦，是典型的在線學習社區代表。研究通過爬蟲軟件初步獲得3451位用戶數據，內容包括活動積分、積分、威望、贊同、感謝、發問、回復、文章數量、關注人數、被關注人數、關注話題和主頁訪問人數。通過對用戶數據的清洗，刪除存在信息數據缺失和無效的42位用戶，最終獲得3409位用戶的有效數據。

(二)變量設置

知識貢獻作為因變量，以發問、回復和文章數量三個指標的數據之和進行統計分析。自變量分別為成就動機、社會資本、組織環境和社會動機，它們以各自的具體指標數據對因變量進行分層逐步回歸分析。所有變量均以ArcGIS知乎平臺的計數型數據進行統計，變量的描述性統計分析涉及最大值、最小值和方差等(見表一)。

表一 變量指標的描述性統計

(三)分析方法

知識貢獻變量是非負整數的計數型數據，泊松回歸和負二項回歸是計數型數據普遍采用的統計分析方法，負二項回歸分析更適合過度離散的計數型數據(Wang & Qiu，2018)。知識貢獻的方差與均值之間存在非常顯著的差異，說明數據的離散程度大，故以知識貢獻作為因變量的回歸分析更適合使用負二項回歸分析(Zeileis et al.,2008)。知識貢獻理論模型的驗證分析利用分層逐步回歸分析方法，以成就動機、社會資本、組織環境和社會動機四個自變量依次進行回歸分析。自變量不對每個變量的指標數據進行求和，目的在于探究不同變量指標對知識貢獻的影響效果。

五、研究結果

(一)相關分析

運用SPSS22數據統計分析軟件對知識貢獻理論模型的指標變量進行相關性統計分析(見表二)發現，活動積分和積分作為成就動機變量的兩個指標有顯著的正相關關系，它們也與社會資本變量的威望指標有顯著的正相關關系。贊同和感謝兩個指標有顯著的正相關關系。發問和回復兩個指標相關度十分顯著，體現了問答學習社區的基本特征和互動行為特征。社會動機的四個指標之間存在顯著的相關關系，表明它們具有指向社會動機的共同特征。需要注意的是，“關注”指標與積分、威望、發問、回復等指標呈顯著的負相關關系。

(二)回歸分析

1.指標變量回歸

單一指標變量分析指將所有的指標變量分別對知識貢獻進行回歸分析，目的在于調查不同指標變量對知識貢獻的影響。利用Stata12.1的負二項回歸分析功能對所有指標變量進行了統計分析，除了“關注人數”指標變量對知識貢獻起消極影響外，其余指標變量對知識貢獻都有顯著的積極作用。

2.模型分層回歸

本研究利用Stata12.1分別進行了成就動機、社會資本、組織環境和社會動機四個變量的分層逐步負二項回歸分析，最終形成了四個知識貢獻回歸模型(見表三)。

首先，四個知識貢獻模型的負二項回歸效果顯著。根據模型的x2和P值可以發現，四個模型的統計性檢驗顯著，表明每個模型涉及的因素對知識貢獻的影響顯著。偽R2數值表明，四個模型的自變量對因變量的解釋性程度可以接受，特別是所有因素全部納入時的解釋性更強(見模型4)。

表二 指標變量的相關關系

表三 知識貢獻模型的逐步回歸分析

其次，不同自變量的介入對知識貢獻的影響差異顯著。當成就動機進入時，模型1的兩個指標對知識貢獻有非常顯著的正向影響，積分指標比活動積分指標的影響更強。當社會資本指標進入時，模型2的所有指標對知識貢獻有顯著的積極影響，但積分指標的影響逐漸下降。當組織環境指標進入時，模型3的指標對知識貢獻的影響差異顯著。活動積分指標的影響開始增加，具有非常顯著的促進作用。積分指標對知識貢獻的影響產生了反差，呈顯著的消極作用。組織環境的兩個指標對知識貢獻的影響截然相反，贊同指標有顯著的積極影響，感謝指標有消極影響。社會動機指標變量納入后，就形成了完整的知識貢獻理論模型。社會動機四個指標對知識貢獻的影響存在差異。關注主題指標有顯著的消極影響，其他指標反之。社會動機變量的加入對成就動機、社會資本和組織環境產生了影響。成就動機的兩個指標影響逐漸減弱，組織環境的贊同指標呈非常顯著的消極作用，感謝指標的消極作用由不顯著轉變為非常顯著。

六、分析與討論

(一)成就動機與知識貢獻

隨著社會資本、組織環境以及社會動機等變量的進入，以積分為代表的成就動機變量對知識貢獻的影響波動較大。組織環境和社會動機變量的進入使積分指標對知識貢獻的影響呈非常顯著的消極作用。成就動機指標變量對知識貢獻的影響變化體現了問答學習社區的學習者需求變化，符合馬斯洛需求層次理論對人類心理需求動機的解釋(Maslow，1943)。問答學習社區的活動積分機制是動態的激勵制度。學習者通過參與相應活動獲得積分，但也會因為完不成任務而扣分，動態積分機制使學習者的虛擬身份受到影響。學習者為了能夠在虛擬社區中獲得存在感和安全感，必須參與相關的知識貢獻活動，盡管這種知識貢獻活動是低層次的、功利性的和基礎性的。社會資本的介入使學習者熱衷于得到他者贊譽，為了提升自己的威望而開展提問、回復和文章撰寫等知識貢獻活動。社會資本的介入削弱了積分對學習者的吸引力，進而轉向對社交需求和尊重需求的渴望。社會動機的介入再次削弱了積分對知識貢獻的影響，暗示了學習者對相互關注這一社會性需求的強烈愿望。積分機制對知識貢獻效應的弱化體現經濟學“邊際遞減效應”理論，學習者會因得到簡單的積分獎勵滿足而降低內在的心理需求，如同公司高管激勵過度現象(左晶晶,唐躍軍，2010)，而社會資本、組織環境和社會動機的不確定性增加了學習者的知識貢獻動機。

(二)社會資本與知識貢獻

以威望為指標的社會資本變量對知識貢獻的影響一直保持顯著的積極影響，不僅體現了問答學習社區以社群網絡的形式進行知識貢獻活動的基本特征，也說明知識貢獻實際就是社區群體的社會網絡形成和知識流動。劉海鑫等(2014)在論證社會資本、技術有效性和知識貢獻關系中也證實了這一觀點，社區成員感知聲望機制的有效性越高，知識貢獻強度越高。在以用戶、知識庫和圖書館等節點構成的問答學習社區中，學習者的社會威望決定了他們在社會網絡中的社會地位、資源掌握、社會關系、知識傳遞和知識創新。隨著學習者社會威望逐漸提升，他們逐漸從追求虛擬物質積分獎勵轉向了追求社會存在感。為了獲得更高的社會威望，他們會開展更多的問答互動活動，通過幫助他者解決問題，提升自己的威望。徐冬莉等(2012)證實了關系資本對用戶知識分享具有顯著的積極影響,這與社會資本促進知識貢獻的假設一致。威望的提升意味著學習者之間的社會互動更強，進而能夠促進學習者的知識貢獻(郭佳，2017)。顯然，威望這種社會資本指標對促進用戶持續知識貢獻具有顯著的積極作用，有利于激發社群成員積極地開展社會性問答和問題解決。

(三)組織環境與知識貢獻

學習型團隊具有較好的團隊組織環境，學習者通過愿景創設、協作學習、心智改變、超越自我以及系統思考等營造理想的團隊學習組織環境(彼得·圣吉，2009)。問答學習社區通過贊同和感謝兩個指標構建、激發和促進學習社區組織環境的和諧發展。贊同和感謝對知識貢獻的影響有非常顯著的促進作用，但它們在成就動機和社會資本的共同作用下呈現出截然相反的效果。贊同指標在模型3中對知識貢獻有非常顯著的正向作用，但在模型4中表現出消極影響。感謝指標變量在模型3和模型4中一直呈顯著的消極作用。上述現象說明，對知識貢獻者的觀點認同比簡單地表達感謝對促進知識貢獻的效果明顯。贊同不僅是知識深度交流的體現，而且是知識價值的肯定和積極情緒的表達。殷雁君等(2013)基于觀點認同的群體情緒模型證實了觀點交互能夠加速觀點多元化群體的情緒融合，促進群體成員的密切交互和良好氛圍的形成。知識貢獻者通過獲得贊同增強知識分享、知識貢獻或者知識創造的意愿，促進持續的、深度的知識貢獻行為。

(四)社會動機與知識貢獻

社會動機指社群成員之間的社會性互動需求。社會性互動不僅指社區學習者之間的情感交流、協作參與以及問答互動，而且指學習者對知識本體價值的積極探討。從關注、被關注、關注主題和主頁訪問四個指標看，問答學習社區學習者對有重要知識貢獻的學習者、知識權威者以及關注自己的用戶有更高的社會互動頻率。學習者更多地是對知識本體價值和問答內容的追尋和渴求，他們的社會動機已不再僅僅局限于獲得積分、感謝和贊同，而是關注那些真正對問題有重要價值的用戶、解答或者討論。顯然，知識貢獻實質是學習者知識互惠和共同發展的社會交換與互惠過程(張思，2017)，社區成員通過社會性互動促進了情感交流、知識分享和知識貢獻。需指出的是，張思通過調查問卷指出，用戶“被關注”對知識貢獻不具有顯著的促進作用，然而本文基于用戶真實數據的統計分析結果是顯著的。事實上，社會交換和互惠理論已經說明人際交往是相互的，用戶不可能僅被關注而不關注他人，知識交換也不能僅以“搭便車”的形式存在。知識探索是一種沒有止境的、充滿新奇的探究性活動，它消解了積分、贊同、感謝等對知識貢獻者的邊際遞減效應，使學習者能夠在問題探索過程中獲得更多樂趣。在以共同理想形成的社交群體中，學習者尋找到志同道合的合作伙伴，他們相互吸引并樂于交流和知識貢獻，在相互關注中形成文化共同體，使社區學習者找到歸屬感(李永明等，2018)。但社會動機變量的關注主題指標對知識貢獻的影響呈現非常顯著的消極影響，說明用戶對主題的關注不能夠促進學習者的知識貢獻，難以實現社群成員的知識分享和知識創造。

七、結論與建議

(一)研究結論

就單一指標變量而言，除了關注人數指標外，其他所有指標變量對知識貢獻的影響都是顯著的、積極的，但不同變量或指標的組合對知識貢獻的影響略有差異。首先，成就動機變量的活動積分指標能持續促進知識貢獻，但積分指標隨著社會資本、組織環境和社會動機等變量的介入逐漸降低對知識貢獻的影響。其次，社會資本能夠顯著促進學習者的持續知識貢獻行為。第三，組織環境變量的贊同指標對知識貢獻有顯著的積極作用，但它對知識貢獻的影響會隨社會動機的介入而減弱。第四，社會動機變量總體上對知識貢獻有顯著的積極作用，然而關注話題指標變量削弱了知識貢獻強度。簡言之，成就動機、社會資本、組織環境和社會動機等變量對知識貢獻的影響是動態的、波動的、差異的和發展的，與知識貢獻理論模型的假設基本一致，但不同變量或者指標的介入，會使學習者的知識貢獻程度出現變化，正是因為存在這種不確定性，在線學習社區的創建和治理需要擯棄靜止、片面、孤立的觀點。

(二)研究建議

1.創建針對性的獎勵積分制度

目標明確的積分獎勵制度能夠激發用戶參與知識貢獻的積極性。首先，創建知識貢獻的積分獎勵制度。根據知識貢獻的相關指標變量及重要性設置相應的積分、權重和積分動態管理制度，將知識貢獻作為單一指標呈現于問答學習社區以便及時提醒學習者。其次，補充和拓展成就動機、社會資本、組織環境和社會動機的積分評價機制，根據指標權重進行相應的積分增減管理。第三，構建指向知識貢獻的虛擬物品交換制度。知識貢獻動機需要根據知識貢獻、知識分享的運行規律制定相應的虛擬物品交互制度，不僅需要拓展虛擬物品的交換范圍，而且需要提供多樣化的交換方式，如積分兌換、VIP會員、虛擬禮物、數字勛章或者電子購物券等。

2.持續拓展學習者的社會資本

社會資本代表學習者的社會網絡關系及其資源，需要對問答學習社區學習者的社會網絡關系、資源占有、互惠關系和成員信任等進行細化評價，建立并擴展社區群體的社會關系網。首先，創建技術驅動的社會資本體系網。就問答學習社區用戶的社會資本而言，社會網絡、信任、權威、規范、行動共識和網絡道德等是影響社會資本的主要因素，問答學習社區需要根據社會資本要素進行選擇并納入虛擬社區中。將社會網絡分析工具嵌入問答學習社區，對學習者的社會資本數據進行實時監控、抽取、可視化以及數據統計，社區學習者能夠根據自己的社會資本積分精準診斷和開展活動。其次，依據人工智能技術擴展社區網絡群體。推動“關系即資源”的理念，消除問答學習社區系統相對封閉的弊端，依靠人工智能技術擴展社區群體的容量與范圍。將商業的產品推薦、網絡推廣以及智能推送等技術引入問答學習社區，推動問答學習社區的精品問答、意見領袖和內容更新，使得問答學習社區的知曉范圍、信譽認可、價值理念等得到廣泛傳播。增加社區學習者的高質量、新穎性和前沿性的觀點“曝光度”，提升社區的吸引力和粘性(郭博等，2018)。人工智能技術的推薦，能夠提升問答學習社區的群體規模，提升用戶的社會資本。

3.深化組織的內部與外部環境

原有問答學習社區由于缺乏組織環境的指標考核，導致大部分學習者不關注社區自身的文化建設，而是傾向于情感動機、社會動機以及目的動機的激發。組織環境的積分考核主要聚焦于組織文化、團隊管理、沖突緩解以及活動引導等，根據活動的積分權重進行知識貢獻效果考核。組織文化關注社區成員對學習型組織、學習型共同體和學習氛圍的組織、引導或者貢獻，團隊管理傾向于學習興趣小組的組建、成員推薦、成員管理等，沖突緩解重點關注用戶對社區爭論、攻擊和違規等行為的引導、調節、治理。通過豐富和深化組織的內部與外部環境，提升問答學習社區的群體治理能力和貢獻。

4.深度挖掘學習者的內部動機

知識貢獻的最終追求在于知識創造，深度挖掘社區學習者對知識本體的內在追求是在線學習社區創建的根本目標。首先，創建精品文章的推送和排名制度。根據用戶發表文章的評價、分享、贊同等指標，以相應的評價權重進行排名并向用戶推薦。精品文章的推送會增加學習者對他者和內容的關注，促進創新群體的形成和發展。其次，建立知識貢獻卓越者社會圖譜。學習就是知識網絡的形成(胡藝齡等，2013)。實現知識創造，需要匯聚具有知識創造能力的群體成員，以便社區學習者快捷訪問。系統可以根據知識貢獻程度、用戶創新指數以及知識更新速度等進行學習者聚類分析和知識圖譜顯示，提升用戶的知識創新效率和機會。第三，開發相關主題內容或關注者的動態更新功能。為保持社區學習者的知識貢獻和知識創造，系統需要為他們持續提供新知識和新用戶。這可以借用大數據分析技術實現不同主題、不同興趣、不同群體的動態推送(喻國明等，2018)，技術支持可以是電子郵箱、微信、QQ動態、微信朋友圈、移動客戶端或者智能終端等。