專業虛擬社區用戶角色研究綜述

張薇薇 朱杰

摘 要：[目的/意義]用戶是構成專業虛擬社區的核心要素，而用戶角色是研究專業虛擬社區用戶參與的重要方面。[方法/過程]首先使用可視化工具和共現關鍵詞聚類分析，識別出專業虛擬社區用戶角色研究的兩大主題：角色識別與角色轉變動因。在此基礎上，采用系統分析方法對各個主題的研究現狀分別進行了梳理和總結。[結果/意義]角色識別研究主要為先賦角色識別與自致角色識別;角色類型可歸納為被動用戶、初始參與者、持續參與者;角色轉變動因主要分為初始參與動因和持續參與動因。最后綜合歸納出虛擬社區用戶角色研究框架，為未來研究提出建議。

關鍵詞：專業虛擬社區;角色識別;角色轉變動因;用戶角色;綜述

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.07.017

〔中圖分類號〕G252.0 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2020）07-0167-11

Review of User Roles in Professional Virtual Communities

Zhang Weiwei Zhu Jie

（School of Management Engineering，Nanjing University of Information Science and Technology，

Nanjing 210044，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Users are core elements of virtual communities，and user role is an important aspect of the study of participation in virtual communities.[Method/Process]Firstly，we used visualization tool and cluster analysis of keywords co-occurrence to identify three main topics of user role research in virtual communities：role recognition，role types and role change motivation.On this basis，we had a systematic review of current research from the perspectives of the three topics mentioned above.[Pesults/Significance]Role recognition mainly included identification of experts and opinion leaders;role types were divided into passive users，initial participants and continuous participants;role change motivation consisted of initial and continuous participation motivation.Research framework of user roles in virtual communities and some suggestions for future research were put forward.

Key words：professional virtual communities;role types;role recognition;role change motivation;user roles;review

專業虛擬社區（Professional Virtual Community）作為虛擬社區類型的一種，它是將地理位置分散、志趣相投且擁有專業知識的人聚集在一起，形成的一個知識交流網絡空間，人們在其中能夠尋求、收集、甚至貢獻專業知識，以提高他們的能力，以便解決現實工作問題[1-2]。現有研究多以社區用戶為視角，而作為用戶研究基礎的角色識別及其轉變關系正逐漸受到研究者們的關注[3]。用戶角色通常是指用戶在社區內所被期待的行為模式或者行為規律，因此以往研究大都從用戶參與行為的角度來探討用戶角色。近年來，已有學者對專業虛擬社區用戶參與行為的研究成果進行了歸納與總結。例如，齊云飛等在問答社區中圍繞參與者角色，總結了國內外研究成果并構建了用戶知識行為的影響因素框架[4]。孫思陽等系統梳理了虛擬學術社區中用戶知識交流行為的國內外相關文獻[5]。盡管用戶行為研究已取得豐富的成果，但鮮有針對用戶角色方面的綜述研究。

因此，本文將圍繞專業虛擬社區用戶角色研究，運用可視化工具和基于關鍵詞共現的聚類分析方法，從定量和定性角度對國內外相關文獻進行系統分析，揭示專業虛擬社區用戶角色研究現狀，總結歸納出相應的研究框架，并對未來研究提供參考建議。

1 數據來源與可視化分析

1.1 文獻檢索

為保證數據檢索結果的覆蓋性與權威性，本文首先采用Web of Science，Elsevier Science Direct、Springlink以及中國知網、百度學術等學術數據庫作為文獻初步檢索來源。隨后從檢索出的文獻引文中識別出同樣主題的相關研究成果，并通過上述數據庫檢索出原始文獻，以擴大文獻調研范圍。

專業虛擬社區類型多樣：1）網絡問答社區，用戶通過問答的形式以實現專業知識交流的社區網絡平臺;2）在線知識社區，通過聚合分布式信息和知識，使用戶獲取大量現成的知識和專門知識以提高專業技能的網絡平臺[6];3）虛擬學術社區，是在指定的專業學術領域內，以專業知識為交流主題，用戶用以開展知識交流與共享的開放性網絡社區[5]。因此上述3種社區類型也在本文界定的專業虛擬社區之內。

為保證所得文獻符合研究預期，本文擬定以.篩選標準：1）研究情境為專業虛擬社區包含：網絡問答社區、在線知識社區、虛擬學術社區等;2）研究主題包含用戶角色或成員角色;3）文獻類型包括期刊論文、會議論文、論文集等，但不包含綜述性文獻。

檢索路徑為：1）構造檢索式時，檢索詞分為兩部分：一部分采用“網絡問答社區”“在線知識社區”“虛擬學術社區”“專業虛擬社區”等與專業虛擬社區相關的主題詞;另一部分采用“用戶角色”“網絡角色”“社會角色”“社區成員”“知識共享”“知識貢獻”“參與行為”等與用戶角色相關的關鍵詞;兩組檢索詞以“并含”連結。隨后通過閱讀文獻標題和摘要，輔以人工篩選;外文

文獻采用主題檢索：（“Professional Virtualcommunity”or“Online Q&A Community”or“Virtual Academic Community”or“Online Knowledge Community”）and（“User Roles”or“Members”or“Rolesidentification”or“Knowledgecontribute”or“Knowledge Share”or“Participate Behavior”）。同時對檢索結果進行人工篩選。2）從檢索出的文獻引文中識別出類似主題的相關研究成果，并通過上述數據庫檢索出原始文獻。最終獲得37篇精確標準文獻，其中包含中文文獻16篇，外文文獻21篇。

特別地，通過引文識別獲得的部分文獻雖標題中沒有說明是專業虛擬社區，但通過查閱文獻內容，發現實證分析是以專業虛擬社區為數據分析源。所以部分從標題僅有虛擬社區/在線社區/網絡社區等文獻中獲得，本文也將其納入文獻調研范圍。

1.2 可視化分析

VOSviewer是一款能夠繪制作者、引文、關鍵詞等共現圖譜的可視化軟件，在聚類技術、圖譜繪制等方面有獨特優勢[7]。本文運用該軟件對檢出文獻進行基于關鍵詞共現的聚類分析。首先修正文獻關鍵詞，其中包括關鍵詞同義轉化、英文單詞的單復數、寫法等。特別的，為了得到國內外文獻較好的研究主題聚類效果，本文在文獻關鍵詞同義轉化時，將所有出現各類虛擬社區的關鍵詞，統一改成專業虛擬社區。例如，將社會問答社區、網絡問答社區、虛擬學術社區等改為專業虛擬社區。隨后將檢索得到的外文文獻和國內文獻數據導入其中，選擇關鍵詞闕值頻次為2（即同一關鍵詞至少出現過兩次），共得到13個外文文獻高頻關鍵詞，10個中文文獻高頻關鍵詞，最后獲得共現關鍵詞聚類可視圖。如圖1、圖2所示。

在可視圖譜中，同一顏色節點代表一類，節點之間的連線代表兩節點曾經共同出現過，節點的大小取決于該關鍵詞出現的次數，次數越多，節點越大。由圖1可見，外文文獻的研究方向主要分為4類：1）第一類包含“Factors”“Knowledge Contributing”“Knowledge Sharing”“Motivation”“Social Cognitive Theory”等高頻關鍵詞，結合文獻內容分

析，第一類可歸并為用戶知識共享/貢獻動因;2）第二類包含“User Participation”“Social Capital”等關鍵詞，結合文獻內容以及與其它關鍵詞的關聯程度，第二類可歸并為用戶參與動因;3）第三類包含“Professionial Virtual Communites”“Expertfinding”“Pagerank”“Opinionleaders”等關鍵詞，結合文獻內容，但三類可歸并為角色識別;4）第四類包含“Userroles”“Usercontribute”等關鍵詞，結合文獻內容以及與其它關鍵詞關聯程度，本文將其歸納為角色類型。經過課題組成員討論，結合文獻內容調查和分析，本文將第一類、第二類歸并為用戶角色轉變動因。第三類、第四類歸并為用戶角色識別，具體聚類分析結果如表1所示。

由圖2可以看出，中文文獻的研究方向主要分為3類：1）第一類包含“專業虛擬社區”“知識貢獻”“動機”“影響因素”“知識共享”“社會資本理論”等共現關鍵詞，聚類結果為用戶知識共享/貢獻動因。2）第二類包含“意見領袖識別”“社會網絡分析”聚類結果為先賦角色識別。3）第三類包含“用戶分類”“聚類分析”，聚類結果為自致角色識別。用戶知識共享/貢獻動因可歸并為用戶角色轉變動因。第二類、第三類歸并為用戶角色識別。因此，國內相關文獻共現關鍵詞的聚類分析結果如表2所示。

綜合國內外相關文獻主題的可視化分析結果，現有虛擬社區用戶角色研究大都集中在角色識別、和角色轉變動因兩個方面，.文將從這兩個主題方向展開分析。

2 專業虛擬社區用戶角色識別研究

網絡角色是用戶在心理動力因素.產生的符合虛擬社區要求的行為模式和行為規范，它不同于社會角色，并非現實社會對人們的行為期待，而是社會角色的擴展與延伸[8-9]。用戶在社區知識交流過程中都扮演著某個特定角色，有時在環境因素驅動.能同時扮演著多種角色。而對于社區用戶而言，其扮演的角色往往會體現著一系列社區參與行為模式以及用戶間交互關系。因此，對于用戶角色的識別，有助于社區管理者分析社區用戶行為特征，尋得高價值用戶，制定針對性的用戶政策，以促進社區內知識與信息交流。

從角色獲取的方式上來看，用戶角色識別可分為先賦角色與自致角色兩種[10]。其中，先賦角色是指已經預先對用戶角色進行定義，并通過不同的方法進行識別。自致角色是指沒有背景知識預先進行用戶角色定義，隨后通過不同的方法進行識別。基于此，本文通過上述兩種識別方式，對現有的角色識別研究進行分析。

2.1 先賦角色識別

2.1.1 專家角色識別

專家作為專業虛擬社區內的高活躍用戶之一，一般是指擁有某領域或多領域專業知識，并且能在社區內提供大量高質量專業知識的用戶。因此，識別社區內的專家有助于提高知識共享和知識可獲取性。

在以往研究中，學者們在預先確定專家含義的基礎上，采用了不同的方法進行角色識別。例如，Liu D R等提出了一種基于內容與鏈接結構相結合的混合方法，有效地為問答社區中的目標問題類別尋找出專家[11]。Wei C P等依據用戶正面和負面評價提出了ExpRank算法，有效的識別出網絡論壇里的專家[12]。龔凱樂等通過構建“問題—用戶”傳播網絡并運用答題質量改進加權的HIT算法，識別出網絡問答社區內的專家[13]。特別地，先前的研究還采用基于內容的方法進行專家角色識別。Roy P K等首先根據用戶過去問答行為來創建身份認證組。隨后結合回答行為與發帖時間對身份認證組的用戶進行了排名，以識別出問答社區的專家[14]。Wang S等構建了一種主題和專業層次相結合的主題專業水平模型（TPLM）。在此基礎上，提出了一種基于TPLM算法的用戶綜合評分方法，有效地識別出專家用戶[15]。根據專家角色識別方法中的主要識別方法與依據，總結上述文獻如表3所示。根據表中結果可知，學者們對專業虛擬社區專家角色識別的研究大多以社會問答社區為情境。

2.1.2 意見領袖角色識別

意見領袖通常是擁有某個或多個領域的專業知識和技能的社區用戶，同時也是網絡社區信息、觀點的提供者，積極活躍的社區參與者，社區輿論生態的建構者[16]。因此，識別意見領袖有助于提高社區用戶活躍度，促進用戶間信息與知識交流。

在意見領袖角色識別研究中，以往研究大多根據識別依據而采用基于內容、鏈接結構與社會網絡的方法識別社區意見領袖角色。一方面，部分研究運用基于內容與社會網絡的方法進行意見領袖角色識別。Song K等根據明確的和隱含的鏈接以及情緒取向的評論，構建了多主題用戶網絡模型，有效地識別出論壇中積極的意見領袖[17]。胡逸宬采用社會網絡分析的方法，依據點度中心度、中間中心度、接近中心度識別出網絡學術論壇意見領袖[18]。而童莉莉等又結合聚類分析的方法，依據交互關系、行為頻度、信息內容特征，識別出在線知識社群意見領袖[19];另一方面，部分研究采用基于內容與鏈接結構的方法進行意見領袖識別。例如，Zhao T等首先通過一種話題敏感的影響度量算法度量出用戶對主題敏感的影響，并依據專業知識度量推斷出每個用戶的專題知識專長。在此基礎上，構造了主題觀點領袖識別框架，以識別問答社區內多主題的意見領袖[20]。根據意見領袖角色識別方法與識別依據，總結上述文獻如表4所示。

綜上所述，專業虛擬社區先賦角色識別的相關研究主要圍繞社區內特定用戶展開，并主要關注于專家與意見領袖兩種角色。其中，專家角色識別多集中于網絡問答社區平臺，且識別依據注重于用戶的專業知識水平與答題內容，并運用了基于內容分析以及與鏈接分析相結合的識別方法。另外，意見領袖識別依據注重于用戶間的交互網絡與信息內容，并主要運用了內容分析、社會網絡分析、聚類分析及鏈接分析等識別方法。

2.2 自致角色識別

學者們在未定義社區用戶扮演何種角色的基礎上，從不同的角度并根據不同指標識別出了多種角色類型。如表5所示。

部分研究從用戶參與行為的角度來確定用戶角色，識別方法主要有聚類分析與統計分析。較為常見的是采用聚類分析方法識別用戶角色類型。例如，毛波等以參與頻率與知識貢獻量為依據，識別出領袖、呼應者、瀏覽者、貢獻者與學習者[21]。劉偉等依據近度、值度、頻度識別出重要成員、瀏覽者、沉默成員[22]。特別的，還有運用統計分析和內容分析來識別用戶角色類型。例如，陳耀華等依據知識貢獻量在社區內識別出領導者、領域專家、詞條貢獻者、詞條維護者、邊緣用戶[23]。

此外，先前研究還從用戶社區地位和社群網絡的角度識別角色類型，主要采用社會網絡分析法。例如，Toral S L等依據平均出度與中間中心度，在社區內識別出外圍用戶、規律貢獻者、經紀人[24]。谷斌等在此基礎上結合聚類分析方法，依據知識共享中心度與用戶價值識別出核心用戶、信息獲取者、咨詢者、邊緣用戶[25]。Fueller J等運用同樣的方法，依據外度中心度、程度中心度、創意貢獻量在社區內識別出社交用戶、創意用戶、專家、高效貢獻者、被動創意者、被動評論者[26]。Guo W等在上述方法的基礎上又結合了內容分析法，依據貢獻數、群體度、影響度識別出規劃指導者、主動設計者、多面者、交流者、被動設計者、觀察者[27]。王哲等又結合日志分析，依據個體行為指標與社會網絡指標，識別出社區內的領導者、社交連接者、實質內容提供者、管理維護者、邊緣用戶[28]。

綜上所述，以往研究已依據不同指標，并根據識別依據采用了社會網絡分析、聚類分析、統計分析、內容分析等識別方法在專業虛擬社區中確定了多種用戶角色類型。而且不難看出，先賦角色識別的相關研究主要圍繞社區內所有用戶展開，其目的是識別不同用戶在社區內所扮演的角色，以反映出用戶行為特征，探究用戶間行為差異。

2.3 角色類型的綜合歸納

本文依據識別出的用戶角色類型研究成果（見表5）的基礎上，從用戶參與貢獻度的角度，將用戶角色歸納為三種類型：被動用戶、初始參與者與持續參與者，具體如表6所示。其中，1）被動用戶是社區中純粹的信息消費者，僅僅查詢或者使用社區內的知識內容，但從不貢獻或者共享知識，也不參與社區活動[29]。一般在社區內表現為沉默、瀏覽與信息搜尋等行為模式;2）初始參與者是指能偶發性知識共享或者貢獻，間斷性地參加社區內相關活動的用戶。行為模式一般表現為偶發性、不規律的回帖/發帖行為;3）持續參與者是指能持續地進行知識共享或貢獻，積極地參與社區相關活動的用戶。行為模式一般表現為持續的、有規律的回帖/發帖行為。

3 專業虛擬社區用戶角色轉變動因研究

如表6所示，用戶在社區內扮演的角色可綜合歸納為3種類型：被動用戶、初始參與者和持續參與者。但在虛擬社區中，大部分用戶所扮演的角色不是靜態的，而是出于各種驅動因素，在不同角色之間轉變。用戶角色之間轉變有兩種類型，一種是隨時間自然增長型的角色轉變，還有一種是隨社區地位或者社區位置而變動的角色轉變[30]。在特定的虛擬社區中，如微信群成員會根據參與程度的加深，其扮演的角色會從最初的發起者向參與者與關注者之間轉變[31]。在微博中，部分用戶會從最初的新手轉變為博主[32]。而在專業虛擬社區中，社區用戶隨著知識貢獻量的增加會從持續知識搜尋者到持續知識貢獻者的轉變[33]。因此，專業虛擬社區中部分被動用戶，會隨著時間的增長與參與程度的加深，向初始參與者和持續參與者轉變。

從角色轉變階段來看，每階段的轉變動因也不盡相同。易明等依據馬斯洛需求層次理論從用戶角色視角構建了用戶需求層次模型，認為每個角色都有特定的需求動機，存在著不同類型角色的需求層次差異[34]。張向先等也認為在社會問答社區中，用戶知識需求呈現層級遞進的趨勢，并在各種情景和動力驅動.動態演化[35]。因此，社區內被動用戶向初始參與者，再向持續參與者轉變的兩個階段，可能會受到不同動因的影響。

值得注意的是，以往研究雖未明細說明用戶角色轉變動因，但在專業虛擬社區中，用戶扮演角色的轉變依賴于用戶在社區內的參與深度。因此本文依據上述角色類型，并在考慮時間維度與參與程度的基礎上，將用戶參與動因劃分為初始參與動因與持續參與動因兩個方面，并就其對正向角色轉變動因進行分析。

3.1 初始參與動因

為了促使虛擬社區被動用戶向初始參與者轉變，以往研究依據不同的理論，從知識共享與知識貢獻兩個角度探索了用戶初始參與動因。如表7所示。

在用戶知識共享動因方面：Zhao L等依據社會資本理論，證實了歸屬感、熟悉其他用戶對用戶初始知識共享具有顯著影響[36]。Lee S等依據滿足理論與情景學習理論，認為用戶生成內容質量差異影響新用戶知識共享，而社區成員友誼的信息反饋促進新用戶知識共享[37]。張敏等依據社會資本理論、社會認知理論、社會交換理論與理性行為理論構建了刺激—機體—行為（S-O-R）模型，研究表明，在虛擬社區中感知規范與結果預期正向影響用戶知識共享[38]。

在用戶知識貢獻動因方面：Chou S W在動機模型和社會認知理論的基礎上，提出了一種綜合模型。他們結合模型發現，感知的身份驗證和績效預期影響社區用戶知識的貢獻[39]。Yan Y等依據自我感知理論，認為幫助別人獲得的滿足感、自我價值感、體驗流是社區用戶知識搜尋行為向知識貢獻行為轉變的重要因素[40]。Lai H M等依據價值理論，認為在線社區內互惠是潛伏者知識貢獻重要的驅動因素[41]。Alireza等依據TAM模型（理性行為理論）認為在專業虛擬社區中感知有用性與感知易用性對用戶參與具有重要驅動作用[42]。趙欣等依據計劃行為理論，認為專業知識水平與互惠規范對知識搜尋者轉變為知識貢獻者具有顯著的影響[33]。

3.2 持續參與動因

為了促使虛擬社區用戶從初始參與者向持續參與者角色轉變，學者們基于不同理論基礎探索了專業虛擬社區用戶持續參與動因。如表8所示。

基于社會認知理論的研究：Yu Y等證實了基本交互、補充交互、結果預期、自我效能正向影響用戶持續知識共享[43]。Lin M J J等證實了信任、互惠規范、知識自我效能、感知相對優勢、感知有用性顯著影響用戶知識共享[2]。Hsu M H等證實了身份信任、自我效能、個人結果預期以及社區相關結果預期顯著影響用戶知識共享[44]。隨后，Chen C J等在社會認知理論的基礎上結合了社會交換理論，研究表明互惠性、人際信任、自我效能感與感知相對優勢對用戶知識共享有顯著影響[1]。

基于社會資本理論的研究：Chen I Y L等證實了使用后社會互動關系以及使用社區的滿意度正向影響用戶持續參與[45]。周濤等在此基礎上又證實了共同語言與共同愿景影響學習社群用戶持續參與[46]。陳明紅在上述基礎上又證實了信任、互惠影響用戶持續知識貢獻[47]。

基于其它理論的研究：金曉玲等依據現有研究成果，證實了聲譽的提升、學習、獲取知識的能力通過滿意度顯著的影響用戶持續知識貢獻[48]。Lai H M等依據價值理論，認為在線社區內幫助他人的樂趣與知識自我效能感是發帖者知識貢獻重要的驅動因素[41]。Fang C等依據計劃行為理論，認為回答者持續參與是由主觀規范和態度兩種動因共同決定的[49]。萬莉等依據自我決定理論分析了影響用戶知識貢獻的內外動機。他們發現，互惠、感知激勵、知識貢獻自我效能、樂于助人對促進用戶持續知識貢獻具有重要影響[50]。

綜上所述，從時間維度與參與程度來看，以往研究主要從初始參與與持續參與的視角分析了角色轉變動因，并取得了豐碩的成果。用戶作為社區內核心組成部分，社區的發展往往依賴于用戶參與。因此，促進用戶的正向角色轉變，有助于社區管理者掌握各階段用戶參與心理因素，制定相對應的用戶政策，以促進社區持續發展。

4 總結與建議

本文基于可視化軟件對國內外相關文獻的共現關鍵詞進行聚類分析，并通過細致的總結、歸納與分析，揭示出用戶角色的兩大研究主題：角色識別及角色轉變動因。隨后，分別從以上兩個方面系統分析了國內外相關文獻，綜合歸納出虛擬社區用戶角色研究框架（如圖3所示）。本文的主要研究結果有：1）用戶角色識別研究主要包括：先賦角色識別與自致角色識別。識別方法主要有內容分析、社會網絡分析、聚類分析和鏈接分析等;而在自致角色識別方面，已有文獻從用戶參與行為、社區地位等不同角度對社區用戶扮演的角色進行了識別，形成了較為豐富的角色類型研究成果。本文在前人研究基礎上，將用戶角色歸納為3種類型：被動用戶、初始參與者、持續參與者;2）最后，依據3種角色類型分別從兩個方面對虛擬社區用戶角色轉變動因進行了分析，即初始參與動因和持續參與動因。總體而言，用戶角色研究已取得了豐富的成果，但未來研究，仍可以在以.幾個方面進一步探究。

1）社區用戶角色識別方面，以往研究已依據不同的指標并運用多樣的識別方法確定了社區內多種角色類型。然而，以往研究多以靜態的視角來識別社區用戶角色，即常常側重于特定的時間段，未考慮用戶在社區內扮演角色的動態過程。因此，未來研究可以在識別用戶角色的基礎上考慮時間維度，以動態的視角來探索用戶角色演變路徑，進一步分析社區用戶行為演化規律。

2）社區用戶角色轉變動因方面：①以往角色轉變動因研究多以某個特定角色作為對象展開研究，然而用戶在社區內隨著時間的增長與參與程度的加深，會向多個角色之間轉變。例如，被動用戶向初始參與者轉變，隨后再向持續參與者轉變。因此，未來研究可以從縱向的角度來探究用戶角色轉變動因，特別是不同轉變階段的動因差異，這對于厘清用戶角色轉變機理尤為重要。②以往的研究還多以角色間正向演化來探究角色轉變動因。但由于用戶在社區參與一段時間后其角色類型必然會發生分化和演變，且角色之間也存在著正向和負向演化[51]。其中，負向演化多是指持續參與者向初始參與者及被動用戶轉變。因此未來研究還可以從用戶角色負向演化方向來探索角色轉變動因，這對于社區提高自身管理能力，降低高價值用戶流失率具有重要意義。

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（責任編輯：孫國雷）