基于質性分析的學術社交網站用戶持續使用行為研究

李建玲

摘 要：[目的/意義]探究學術社交網站用戶持續使用行為的影響因素，一方面有助于豐富學術社交網站用戶行為的理論研究;另一方面為平臺持續吸引和留住用戶提供一些借鑒。[方法/過程]通過文獻調研法選取50篇實證研究文獻，依據扎根理論的編碼體系，采用Nvivo質性分析軟件對原始文獻資料進行三級編碼，歸納出16個主范疇并整合為5個核心范疇，并據此構建學術社交網站用戶持續使用行為影響因素理論模型。[結果/結論]研究發現，用戶持續使用行為主要包括成果管理行為、學術交流行為、信息捕獲行為和資源推薦行為。個體特征、認知意識、情感體驗是學術社交網站用戶持續使用行為的內部直接驅動因素，平臺條件是學術社交網站用戶持續使用行為的外部間接促進因素。

關鍵詞：質性分析;用戶行為;學術社交網站

Abstract：[Purpose/Significance]To explore the influencing factors of users continuous use behavior of academic social networking sites is helpful to enrich the theoretical research of users behavior of academic social networking sites，on the other hand，to provide some reference for the platform to attract and retain users continuously.[Method/Process]According to the coding system of grounded theory，the paper selected 50 empirical research documents by literature research method，used NVivo qualitative analysis software to code the original documents in three levels，summed up 16 main categories and integrates them into 5 core categories，and then constructed the theoretical model of influencing factors of the continuous use behavior of academic social network users.[Result/Conclusion]It is found that users continuous use behavior mainly included results management behavior，Q &a communication behavior，information capture behavior and Resource Recommendation behavior.Individual characteristics，cognitive awareness and emotional experience were the internal direct driving factors of the sustained use behavior of academic social website users，and platform conditions were the external indirect driving factors of the sustained use behavior of academic social website users.

Key words：qualitative analysis;user behavior;academic social network

隨著社交媒體和互聯網的迅猛發展，用戶逐漸依托學術社交網站開展科研活動，將線下的學術交流活動遷移至線上，開拓了學術研究的新視野。學術社交網站突破時空、學科、領域的限制，成為用戶知識交流和學術成果分享的特色平臺。相較于線下交流，依托于學術社交網站在學術資源易獲得性、學術互動及時性、科研合作跨越性等方面更具有優勢。

目前，國內外已有一批諸如ResearchGate、Mendeley、Academia、小木蟲論壇、科學網等知名度較高的學術社交網站，用戶可以在這類網站上創建個人的學術名片、分享科研動態、交流科研心得。學術社交網站的用戶群體規模不斷擴大，根據中國互聯網絡信息中心發布的《2016年中國社交應用用戶行為研究報告》數據顯示，我國社交網站用戶規模高達6.66億，學術社交網站成為用戶學習交流中不可或缺的部分。

學術社交網站的受眾群體廣泛，對用戶持續使用行為影響因素的研究，牽動著學術社交網站的運營軌跡，推動著網站功能建設和機制創新，輔助網站吸引和留住用戶、同時也為優質資源的產生起到推動作用。探究學術社交網站中用戶的持續使用行為，把握用戶持續使用學術社交網站的動機和利用規律，對學術社交網站完善功能建設、提高服務水平和加強資源建設具有重要意義。

1 研究述評

關于學術社交網站用戶持續使用行為影響因素的研究，目前國內外學者對此展開了一些研究。通過文獻梳理發現，相關研究主要從理論模型驗證和數據分析描述兩方面展開。

在理論模型驗證方面，國內學者陳明紅等以計劃行為理論為基本框架，構建科研社交網絡使用行為的理論模型，驗證發現計劃行為理論能夠很好地解釋科研社交網絡的使用意向和行為，行為態度、主觀規范和感知行為控制均對使用意向具有顯著的正向影響，且使用意向對使用行為具有顯著的正向影響[1];皇甫軍引入技術接受理論，采用主成分分析法定義平臺功能，研究功能對用戶行為的影響，發現平臺信息功能和管理功能有效增強用戶的學術分享行為，凝聚功能對學術分享與合作行為作用較大[2];張曉曉借助技術接受模型（TAM），通過問卷調查的方式驗證模型，認為平臺凝聚力對功能利用偏好影響最大[3];國外學者Felix Nti Koranteng等借助社會資本理論設計問卷，驗證了社會資本維度的所有指標對學術社交網站的支持性[4];Salahshour Rad Maryam等采用統一的技術接受與理論（UTAUT）模型，驗證了學術研究者使用學術社交網站的意圖[5]。

在數據分析描述方面，國內學者張耀坤等采集長江學者在ResearchGate、Mendeley、Academia和學術圈這4個學術社交網絡上的行為數據，分析發現ResearchGate能為長江學者提供更高的顯示度[6];耿斌等以ResearchGate平臺南京大學的用戶為研究對象，采用相關性分析、社交網絡分析等方法，從用戶活躍度、用戶使用行為關系、用戶合作網絡等方面對平臺的用戶行為特征進行研究，發現平臺上用戶的使用狀況受學科背景影響，理工類用戶活躍度較高[7];鄧勝利等使用網絡調查法收集ResearchGate平臺上所有注冊為武漢大學的用戶信息，從共享行為和社交行為兩方面對比分析不同研究領域用戶的行為規律，發現ResearchGate平臺中信息科學與理學領域的用戶數量最多，各領域用戶的使用行為與影響力存在明顯差異，用戶的文章共享行為是影響其平臺影響力的重要因素[8]。國外學者José Luis Ortega通過對谷歌學者、Academic.edu、ResearchGate、Mendeley網站上注冊的高級研究人員進行分析，發現Academia.edu受到人文學者和社會學者的青睞，ResearchGate受到生物學家的歡迎，學術社交網站用戶的使用行為存在學科差異[9];Asmi Nowsheeba Ashraf等通過問卷調查印度德里中央大學的研究者，認為ResearchGate和Academia是使用最多的學術社交網站，ResearchGate常用于與其他研究者聯系，Academia則用于分享和跟蹤研究[10];Shannon Mason調查了日本8所大學的1 771名研究人員對Academic.edu和ResearchGate的采納和使用情況，發現Academic.edu的采用率和活躍度都很低，ResearchGate的采用率僅為樣本的30%[11]。

縱觀國內外學者對學術社交網站用戶使用行為的相關研究，發現主要存在以下不足：現有研究多采用技術理論模型和數據描述的模式，學者的研究目光主要集中在國外學術社交網站的調查，缺乏國內外學術社交網站整體情況的理論研究;研究內容主要關注某一具體的使用行為，如用戶的知識共享行為、信息采納行為、知識交流行為等，缺乏對學術社交網站用戶多種行為的關注，且大多數學者的研究多為初次使用行為，缺乏持續使用行為的理論研究。用戶的使用行為是網站發展的第一步，而用戶的持續使用才是學術社交網站成功的關鍵。因此，本文通過文獻調研，采集與用戶使用學術社交網站行為相關的文獻，借助Nvivo12plus質性分析軟件對文獻進行內容分析，系統地探究學術社交網站用戶持續使用行為的影響因素，以期豐富學術社交網站用戶行為的理論研究，并為網站的長遠發展提供參考。

2 研究設計

2.1 研究方法和研究工具

質性研究是以文本為研究材料，采用多種資料收集方法，對社會現象進行整體性探究，主要使用歸納法分析資料和形成理論[12]。在實際的運用過程中，質性研究采用歸納法的研究論證步驟，研究人員從原始文本資料出發，找出文本材料中的關鍵術語、描述性概念，再由關鍵詞語句、概念提取，歸納出解釋研究內容的深度描述，建立由下而上的扎根理論，實現本質再現的過程[13]。本文采用質性研究方法，對學術社交網站用戶使用行為的文本資料進行語義分析、概念整合、歸納推理，從原始資料中抽取最能表達文本意義的關鍵詞，形成基本范疇，進而整合為核心范疇，深度挖掘學術社交網站用戶持續使用行為的影響因素，揭示用戶持續使用學術社交網站的行為規律。

NVivo是美國QAR International開發的定性和多種混合方法相結合的數據分析軟件[14]，它支持圖片、音頻、視頻、Word、PDF等多種數據格式，包含數據的導入、創建、探索和共享等項目。軟件數據處理功能強大，被廣泛應用于內容分析、行為研究、訪談調查等研究，且允許用戶對數據結果進行可視化展示。有研究表明，該軟件有助于提高研究結果的科學性和嚴謹性[15]。因此，本文借助Nvivo12plus軟件對文本資料進行分析。

2.2 數據收集

為了全面獲取與學術社交網站用戶使用行為相關的文獻，本研究采用文獻調研法，分3步驟搜集文獻資料，以期最大限度地囊括所有相關文獻，檢索時間為2020年3月1日。

1）題名檢索。本文以中文社會科學引文索引數據庫（CSSCI）作為數據來源，采用較為寬泛的檢索詞“學術社交網站”“學術社交網絡”“科研社交網站”“科研社交網絡”“虛擬學術社區”進行檢索。同時，英文文獻以Web of Science作為數據來源，選取“Academic Social Networking Sites”“Scientific Social Networking Sites”“Virtual Academic Community”進行題名檢索;

2）引文追溯。受到研究課題的多樣性及交叉學科延伸的影響，若僅僅通過關鍵詞檢索研究資料，難免出現文獻遺漏的情況。引文追溯檢索從學者的代表性文獻出發，全面地追溯和普查與研究主題高度相關的文獻，最大限度地獲取課題資源。

3）數據清洗。本研究采取小組討論的形式，對搜集的所有文獻資料進行人工篩選，依據檢出文獻資料的學者學術水平、發表期刊影響因子、主題相關度等標準，剔除無關文獻及質量水平較低的文獻，綜合權衡考慮，最終選取高度相關的樣本文獻50篇，其中，英文文獻16篇，中文文獻34篇。檢索的部分文獻數據內容情況如表1展示示例。

2.3 數據處理

將規范化整理后的原始文本導入到Nvivo12plus軟件中，利用字母N（Number）加數字（01～50）的唯一標識形式將文件進行序化，更改文件名為N01～N50的式樣，本研究選擇前47篇文獻作為數據集，其余的3篇文獻作為驗證集，遵循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的步驟對文本資料進行三級編碼。同時，為了提高編碼效率，將文獻摘要、研究結論和文獻綜述作為主要編碼區域，通過編碼形成的各級節點之間屬于從屬關系，各階段編碼流程，如圖1所示。