基于社交媒體的高校科技成果轉化知識供需匹配

王培林

(安徽大學 管理學院，安徽 合肥 230601)

0 引言

在高校科技成果轉化中，校企知識協同以因特網、社交媒體等現代信息技術為載體，在用戶自愿參與過程中建立的隱性知識交流、共享與轉移的開放交互式技術平臺。它不僅是獲得知識創造、轉移及存儲的系統，也是解決各種問題并提供多種知識服務給組織成員的系統，是集體智慧(collective intelligence)系統。

1 相關研究綜述

自Ansoff[4]將協同引入管理領域后，主體協同及主體認知漸為國外科技成果轉化領域的研究熱點。kline & Rosenberg[5]、McKelvey[6]、Fiaz[7]指出，知識協同屬知識管理高級階段，是參與方積極投入并產生成果的協作創新活動，是科技成果轉化實現的要件；Kotha[8]發現，與企業合作的高校占據社會網絡核心位置。

目前，人們對于社交媒體有較高的認同度，大數據時代也呼吁產學研組織充分利用信息技術不斷促進科技成果轉化。如何借助社交媒體實現校企知識供需匹配，以實現校企知識協同，是高校科技成果轉化中的一大難點。

為此，本文嘗試從社交媒體對校企知識供需的支撐出發，探索如何實現基于社交媒體的校企知識供需匹配。

2 社交媒體對高校科技成果知識供需的支撐

在科技成果轉化的校企知識協同中，社交媒體能有效支撐校企知識供需，為校企知識匹配提供技術前提條件。

2.1 清晰界定知識需求

由于科技成果蘊含著大量難以用口頭表達的隱性知識，是直覺性的，導致科技成果轉化變得更為困難。科技成果轉化至少包括知識需求與知識供給兩個部分，二者缺一不可。

作為知識接受方的企業與作為知識轉移方的高校建立聯系后，依據自身知識需求目標向高校發送轉移請求，高校接到轉移請求后，根據己確定的轉移知識，以某種為雙方所理解的方式向企業發送知識。企業接到知識后，以一種未成熟的形式存入企業個體隱性知識庫。如果高校在解釋知識的過程中出現問題，企業會重新向轉移方發送信息，使高校調整其知識解讀方式并重新發送，直至企業滿意為止。

2.2 有效供給知識

成功的科技成果轉化就是在知識從高校傳遞給企業的基礎上，企業理解并運用知識，形成產業化成果或改變其行為思想。如果企業無法理解、認可所獲得的知識，那么知識將難以實現轉移及轉化。這與Hendriks[9]的“成果轉化是知識需求者與知識提供者之間的溝通過程”觀點不謀而合。當高校轉移能力與企業吸收能力都很強時，科技成果轉化有效性最高。

這就需要有服務于校企知識協同的知識供需匹配系統，既能反映企業知識需求，也能體現出高校提供知識的方向。供需匹配知識系統有助于企業(知識需求方)明確自身知識需求，也有助于高校(知識提供方)確定企業知識需求，從而提供有針對性的知識答案。同時，隱性知識需求以及供給知識表達都取決于個體實際體驗以及接受方的語言能力。

2.3 建立機構知識庫

知識基礎由個體所學及個體經歷組成。在科技成果轉化過程中，轉化雙方擁有互不相同的知識基礎。高校研究者的職業知識基礎由學校提供的培訓課程組成，集中于理論基礎，如生物、化學、管理學、經濟學等。同時，他們的專業知識基礎還包括研究實踐經驗，如收集數據、處理數據、分析數據、知識咨詢等，不包含市場知識。企業研發人員的知識則以市場開發知識和市場知識為主，缺乏技術應用知識和理論基礎知識。

轉化雙方不同的知識基礎著科技成果有效轉化。高校通過自身知識基礎獲取企業知識需求、己有知識基礎以及所要轉移知識本身特性等方面的知識，并在此基礎上，對企業需要的知識使用圖像工具或者自然語言進行恰當編譯，形成知識載體。企業根據自身知識基礎，獲取知識載體所傳遞信息的認知，并把知識吸收、翻譯成企業成員能夠接受的圖像或語言系統，內化于企業特定情境下，最后整合成企業新的知識。被轉移的隱性知識需要個體經過自身知識過濾后解讀。如同戴眼鏡一樣，個體知識基礎為所有進入大腦的知識涂色，這些知識會立即在已有知識的幫助下被理解[10]。這一步驟是由大腦自動完成的：個體不能關閉知識基礎中的已有知識。當個體意識到有知識進入時，新知識出現會激活知識基礎中與這一知識相關的知識，如果有與已激活知識相關的知識，它也會被激活，如投入石頭到池塘中激起的漣漪一樣。所有這些激活都是自動的，個體不能關閉也不能控制，導致各方在基于自身已有知識基礎轉移或接受知識時，與接受方或轉移方存在一定差距。

事實上，在校企知識協同中，具有相同或相近認知識結構的協同主體間較易發生知識成果轉化。對某項技術而言，若雙方對其技術背景及商業化前景有一定的共識，技術層面上沒有認知距離或距離很小時，雙方會自然選擇合作。如果雙方缺乏共同的知識基礎，科技成果轉化就會十分困難。這是因為科技成果知識的擁有者(高校)用來理解隱性知識的方式是獨有的，只有當企業也學會這種理解方式時，雙方才能夠交流，科技成果才可以實現轉化。如果高校選擇的理解方式不為企業所熟悉，企業沒有這樣的知識，就可能看不到新知識的價值，很難對高校理解過的知識內容進行解讀，更不可能將其與自身原有知識進行整合并進行商業化應用，導致科技成果轉化將難以實現。反之，如果轉移雙方具有共同的認知，例如當高校的理解方式為企業熟知時，高校與企業間科技成果轉化的阻力將大大減小。

為了使隱性知識完全被轉移，或知識破損程度最低，應建立包含轉化雙方共同知識基礎的機構知識庫，使得科技成果的相關知識線索存取不受時間限制，以便于保存、發送和接收知識資源。這對科技成果轉化具有重要的支持作用。

3 基于社交媒體的知識供需匹配模塊設計

供需知識匹配系統，位于Web服務器端，連接著用戶界面層和數據訪問層，負責將用戶知識需求和知識供給進行匹配，并將最終匹配結果返回給人機交互系統。

3.1 知識需求模塊

知識需求模塊主要為知識需求方(企業)通過社交媒體技術提供想法和經驗發布、疑問求助、在線交流經驗等平臺。

3.1.1 應用類科技成果需求

應用類技術成果是指高校在長期的科研開發中所取得的新技術、新工藝、新產品、新材料、新設備，以及農業、生物新品種、礦產新品種和計算機軟件等。這類成果可被企業直接轉化。

應用類科技成果需求不僅包含事實類知識，更側重于背景知識以及隱性知識相關的線索(如大學科學家的姓名及其研究領域、企業技術領域相關內容)。它是被顯性化的科技成果。

3.1.2 政策性科技成果需求

政策性科技成果是一種軟科學成果，是高校對科技政策、科技管理和科技活動研究所取得的理論、方法和觀點，其成果的主要形式為研究報告、智庫。這類科技成果多為不可顯性化的科技成果，常表現為觀點或建議類需求。

觀點需求目的在于詢問觀點，鼓勵知識供給方對自己或他人的觀點以任意方式提出任何看法。這類需求既包括對形勢預測或觀點看法的咨詢，也包含對方對這些觀點是否感興趣，同意或反對所提供的知識、知識類型或其中的觀點。

建議需求目的則在于咨詢建議，希望供給方能客觀引導問題解決。知識需求通過澄清問題、利用假設以及詢問細節等方式予以表達。

3.1.3 基礎性理論成果需求

基礎性理論成果是指企業在基礎研究和應用研究領域中取得的新發現、新學說，其成果的主要形式為科學論文、科學著作、原理性模型或發明專利等。

知識需求系統負責獲取、管理各類產、學、研等用戶的知識需求，同時負責各類用戶需求知識的儲存及傳遞。在匹配操作時，會多次請求將獲取到的某項用戶需求從隱性知識庫中調出。當用戶得到一次知識供給后，要對用戶需求進行更新，此時，需求知識系統需要將更新數據存儲到隱性知識庫中。

3.2 知識供給模塊

收到用戶知識需求請求后，產學研成員將知識需求與自身知識相匹配，查找與知識需求相關的隱性知識，并通過解釋、歸納、提供建議等途徑將其傳遞給用戶。供給知識內容量大且復雜。

從供給知識的類型看包括文本、圖片、音頻、視頻等多媒體類型；從供給知識內容上看，涉及到英文、中文等多種語言描述。從供給知識范圍看，既有顯性知識，也有觀點類知識(Gives Opinion)以及建議類知識(Gives Suggestions)。

建議提供是指任意提供可引導任務方向的隱性知識，而觀點提供經常在解決問題、作出決策、管理工作中出現。不管是觀點類知識提供還是建議類知識提供，隱性知識提供的目的是為了對方在理解的基礎上認可。它既不是問題描述，也不是決策。一旦對方認為，該知識存在問題或決定不了是否接受，科技成果將不會被成功轉化。

3.3 情緒分析模塊

在隱性知識提供中情況并不樂觀，可能會有人認同供給方所提供的隱性知識，但可能很多人不認同，由此引發積極的社會情緒反映或消極的社會情緒反映。

情緒分析模塊通過對轉移方與接受方的相關情緒反映點進行分析，如通過博客評論、問答網站中對答案的評論、打分、支持率、反對率、對問題追蹤、帶感情色彩的詞匯等，判斷轉移方與接受方參與知識轉移的意愿，對此次知識轉移持消極態度還是積極態度。

隱性知識的知識源是活生生的人(不是書本)，因而用戶與知識源(人)的交流成為其傳遞的有效途徑。在人與人交流過程中，社會情緒會影響交流效果。本系統中，社會情緒分析囊括了主要社會情緒內容，為分析產學主體間知識互動時的社會情緒因素提供了方法，有助于激活成員大腦中沉睡的隱性知識，使之成為可感知的知識。

3.4 供需互動模塊

用戶互動界面是用戶登錄和瀏覽平臺的入口。用戶對用戶名和密碼進行更改，通過個人數據空間管理自己的文件、群組文件等，利用Blog這個社交媒體可以構建個人主頁，生成相應的網址鏈接，通過添加文章、分享文章實現對日志的管理。它提供了一個知識門戶，通過該門戶，產學研各組織可以相互交流，實現人機對話。用戶互動界面可一天24小時地進行知識工作，這種結構能夠使得工作在更短的時間周期內完成。尤其對于跨區域知識工作者，這種界面能提供很多潛在收益。

通常來說，用戶表應該包括以下信息：①用戶權限管理，如特定用戶可以訪問哪些模塊等；②用戶注冊時間、最后登錄時間；③用戶所屬機構；④用戶好友：如用戶邀請具有相同或相似研究方向的人；⑤ 用戶社會網絡聯系方式，ORACID、QQ號、個人主頁等信息；⑥ 為方便用戶辨別該產學研用戶否與自己的需求匹配，可以將用戶相關知識產權列出來，如論文、專利等。

4 基于社交媒體的科技成果轉化知識供需匹配關鍵路徑

知識供需匹配是一個動態調整的過程，根據產學各組織在知識資源等方面的改變，以創新結果為導向，通過反饋回路及時作出適應性調整。此處的匹配過程不是基于結果的匹配，而是基于過程的匹配。它把所需求的知識不斷代入供給，由此不斷縮小供給目標知識范圍，最終找到合適的內容，從而完成匹配。

4.1 企業方構建知識需求

知識需求是校企知識協同的源頭。所有校企知識協同都源于知識需求，并最終滿足用戶知識需求。不能解決問題的校企知識協同不是成功的知識協同。企業由于市場競爭或自身發展需要產生某種知識需求，因自己無法滿足自身知識需求，為尋求知識互補，選擇從外部獲取相關知識，成為知識需求方。

企業利用Blog/社交問答網站幫助員工將個人知識顯性化，可以及時將自己的反思、想法、靈感、問題寫成日志或問題，發布知識需求，并通過RSS將問題推送給感興趣的供給方。

4.2 企業識別選擇目標知識成果

高校教師及研究者既可通過Blog、社交問答網站提供知識，也可通過wiki表達知識。企業通過社交網絡識別到相關科技成果，并在相關科技成果中選擇適合自身目標的知識成果。

4.3 供需知識匹配

在選定目標知識成果后，企業方通過種種渠道聯系高校方，希望高校方提供知識成果。高校方在接收到企業方的知識需求后，考慮是否提供知識成果。在慎重考慮后，高校方向企業方提供知識成果的相關資料。企業方接收到高校方提供的相關資料后，仔細評估其在本企業的應用性，識別出成果轉化過程中可能遇到的問題以及需要高校方協助的事項，再次與高校方互動。在供需知識匹配階段，供需雙方可通過Blog、Wiki書寫自己的研究心得、反思、經驗等，通過社交問答網站提出問題，然后以某個主題為中心，通過論壇、RSS聚合等對該主題進行討論。

個體可以通過注冊一個屬于自己的賬號，設計自己的個人主頁。在社交媒體上，個體可以隨時記錄自己的所思所想，上傳自己的文章，他人可以發表評論。依據學科分類加入相關博客群，了解其他主體的知識，積極與其他主體進行溝通。還可以將Blog和RSS這兩種社交媒體結合，通過RSS訂閱他人知識或者發布自己的RSS訂閱，從而實現知識溝通。Wiki是一種多人協作式寫作的超文本系統，針對某一個主題，成員可以發揮集體優勢，解決產學研實踐中存在的問題。例如，在Wikispaces，個體可以設計自己的主頁，上傳信息，針對某一感興趣主題與其他主體進行討論。除分享文本圖片等信息外，教師既可以運用優酷網、土豆網等視頻網站下載視頻，向專家學習，也可以上傳自己的有價值的視頻，向大家咨詢意見。

4.4 知識供需匹配成果的注意事項

本系統涉及到3個主要知識供給主體：高校專家、研究機構工程師、企業業務專家，三者需要通力配合才能完成這個系統。當使用所需的知識基礎時，高校研究者是理論部分的專家，研究機構人員是應用部分的專家，企業研發人員則是市場部分的專家。由于電腦、移動設備的運算能力及存儲空間有限，系統將大部分數據和知識放置在服務器端。服務器存放的是支持多用戶的wiki文檔、XML文檔和DTD(文檔類型定義)集合。

要實現上述過程，基于社交媒體的知識支持軟件及網站需識別其過程中的關鍵要求，如表1所示,。系統根據微觀上的性價比分析引導問答過程中的步驟，如確定什么資源來詢問，是否、如何共享答案。性價比分析也影響著提問者對成功獲得某一問題答案的可能性預測。在多數情況下，性價比分析幾乎是系統自動完成的，不需要提問者考慮其術語。例如，這樣的分析引導著哪些答案在系統搜索中反饋的抉擇，很可能提供所需信息以回答問題。在這樣的層次，可提供超鏈接(如google鏈接)。提問者的前期知識、情境、歷史都被顯示為重要變量，影響著提問者問題構建以及可能的資源選擇。

表1 知識供需匹配的關鍵路徑及相關設計

資料來源：Michael J. Burns and Xerxes P. Kotval，2013

5 結語

社交媒體的特征屬性決定了其與產學研隱性知識有效轉移密不可分，為知識供需雙方的學習溝通提供最大程度的支持，便于個體之間相互關注、相互交流，在校企知識供需匹配中發揮作用。

知識供需匹配過程主要包括構建問題、確定目標答案資源、提交問題、接受答案、評價答案、驗證答案、共享答案是否合適、確定是否有人追蹤問題。這一過程強調知識供需匹配過程的循環本質，有多個決策點可以回到過程中前一個階段。